• Imaging Science in Dentistry
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• 제51권3호
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• pp.279-290
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• 2021

Purpose: Using images in the facial image comparison process poses a challenge for forensic experts due to limitations such as the presence of facial expressions. The aims of this study were to analyze how morphometric changes in the face during a spontaneous smile influence the facial image comparison process and to evaluate the reproducibility of measurements obtained by digital stereophotogrammetry in these situations. Materials and Methods: Three examiners used digital stereophotogrammetry to obtain 3-dimensional images of the faces of 10 female participants(aged between 23 and 45 years). Photographs of the participants' faces were captured with their faces at rest (group 1) and with a spontaneous smile (group 2), resulting in a total of 60 3-dimensional images. The digital stereophotogrammetry device obtained the images with a 3.5-ms capture time, which prevented undesirable movements of the participants. Linear measurements between facial landmarks were made, in units of millimeters, and the data were subjected to multivariate and univariate statistical analyses using Pirouette^® version 4.5 (InfoMetrix Inc., Woodinville, WA, USA) and Microsoft Excel^® (Microsoft Corp., Redmond, WA, USA), respectively. Results: The measurements that most strongly influenced the separation of the groups were related to the labial/buccal region. In general, the data showed low standard deviations, which differed by less than 10% from the measured mean values, demonstrating that the digital stereophotogrammetry technique was reproducible. Conclusion: The impact of spontaneous smiles on the facial image comparison process should be considered, and digital stereophotogrammetry provided good reproducibility.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.196-203
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• 2013

본 논문에서는 국내 디지털 저작권 보호 업체 혹은 대학 및 연구소에서 개발하고 생산하는 포렌식마크 기술의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 평가절차와 평가지표를 정량적으로 제시하였다. 포렌식마크 기술을 객관적으로 평가하기 위해서 본 논문에서는 우선, 구매자 정보가 삽입된 테스트 영상의 공격 항목과 수준을 정하고, 포렌식마크 정보의 추출 성능을 평가하기 위한 평가절차로서 평가항목, 평가기준, 평가절차를, 그리고 인증을 위해서는 포렌식마크 기술의 신뢰성에 대한 통계정보를 포함하는 인증서를 생성하기 위한 인증절차를 포함하였다. 이러한 포렌식마크 기술의 평가 및 인증 기술은 기술 개발자에게는 자신들이 개발한 포렌식마크 기술에 대한 객관적인 평가결과를 미리 알아볼 수 있어서 기술의 상품성을 점검할 수 있고 소비자 입장에서는 객관적이고 보편타당성 있는 평가 결과에 대한 신뢰를 가질 수 있다. 평가자 입장에서는 기술 평가를 통해 객관적이고 정량적인 평가 결과를 얻을 수 있어서 상대적인 우열을 가리기가 용이해지는 편리성을 얻을 수 있다. 이를 통하여 포렌식마크 기술의 발전과 디지털 저작권 보호 시장의 활성화에 일조를 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1171-1179
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• 2021

본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.79-84
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.75-81
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• 2014

디지털 영상의 배포에서, 저작권 침해자에 의해 영상이 불법으로 위 변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 위 변조된 디지털 영상의 에지 에너지 정보를 이용한 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SA (Streaking Artifacts)와 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix)을 이용하여, 원 영상의 JPEG 압축률 (QF=90, 70, 50, 30)에 따른 에지정보와 질의영상의 에지정보를 추출하고, 이를 각각 비교하여 위 변조 여부를 판정한다. 원 영상과 질의영상의 에지정보 매칭은 JPEG 압축률 조합의 임계치 (TCJCR : Threshold by Combination of JPEG Compression Ratios)에 따라 이루어진다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)은 87.2%와 13.8%이며, 산출된 최소평균 판정 에러는 0.1349이다. 그리고 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도(1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9388로 'Excellent(A)' 등급임을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.3068-3086
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• 2022

Digital Forensics is gaining popularity in adjudication of criminal cases as use of electronic gadgets in committing crime has risen. Traditional approach to collecting digital evidence falls short when the disk is encrypted. Encryption keys are often stored in RAM when computer is running. An approach to acquire forensic data from RAM when the computer is shut down is proposed. The approach requires that the investigator immediately cools the RAM and transplant it into a host computer provisioned with a tool developed based on cold boot concept to acquire the RAM image. Observation of data obtained from the acquired image compared to the data loaded into memory shows the RAM chips exhibit some level of remanence which allows their content to persist after shutdown which is contrary to accepted knowledge that RAM loses its content immediately there is power cut. Results from experimental setups conducted with three different RAM chips labeled System A, B and C showed at a reduced temperature of -25C, the content suffered decay of 2.125% in 240 seconds, 0.975% in 120 seconds and 1.225% in 300 seconds respectively. Whereas at operating temperature of 25℃, there was decay of 82.33% in 60 seconds, 80.31% in 60 seconds and 95.27% in 120 seconds respectively. The content of RAM suffered significant decay within two minutes without power supply at operating temperature while at a reduced temperature less than 5% decay was observed. The findings show data can be recovered for forensic evidence even if the culprit shuts down the computer.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.223-224
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• 2012

본 논문에서는 영상 포렌식에 관한 내용을 절도죄 중 소매치기를 대상으로 연구를 수행하였다. 절도죄에서 소매치기는 대부분 사람이 많은 곳에서 사람이 서있는 경우와 앉아있는 경우에 발생한다. 또한 술에 만취해서 누워있는 경우에도 발생한다. 본 눈문에서는 이러한 소매치기의 특징을 파악하여 CCTV로 촬영한 영상에서 범죄를 가려내어 증거 자료로 제출 하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1641-1652
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• 2021

To analyze the crime scene, the role of digital evidence such as CCTV and black box is very important. Such digital evidence is often damaged due to device defects or intentional deletion. In this case, the deleted video can be restored by well-known techniques like the frame-based recovery method. Especially, the data such as the video can be generally fragmented and saved in the case of the memory used almost fully. If the fragmented video were recovered in units of images, the sequence of the recovered images may not be continuous. In this paper, we proposed a new video restoration method to match the sequence of recovered images. First, the images are recovered through a frame-based recovery technique. Then, after analyzing the time information marked on the images, the time information was extracted and recognized via optical character recognition (OCR). Finally, the recovered images are rearranged based on the time information obtained by OCR. For performance evaluation, we evaluate the recovery rate of our proposed video restoration method. As a result, it was shown that the recovery rate for the fragmented video was recovered from a minimum of about 47% to a maximum of 98%.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.527-534
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• 2019

범죄현장에 남겨진 지문은 대부분 잠재지문의 형태이기 때문에 육안으로는 쉽게 식별되지 않으므로 눈에 잘 보이도록 현출해야 한다. 그러나 잠재지문을 현출한 이후에도 배경으로부터 지문이 잘 보이도록 추가적인 증강이 필요하며 주로 사용하는 방법에는 광학적 방법이 있다. 광학적 방법은 일부 분말 또는 시약에 적절한 광원을 비췄을 때 형광을 보이는 성질을 이용한다. 따라서 적절한 파장의 광원과 필터를 사용하면 지문 이미지를 증강할 수 있으므로 광원과 필터의 조합이 매우 중요하다. 하지만 적용한 기법과 사용한 광원에 따라서 배경에서 반사된 빛의 파장 대역과 필터가 가진 파장 대역이 서로 겹쳐서 반사광을 잘 차단(cut-off)하지 못하는 경우에는 이상적인 증강의 효과를 얻기 어렵다. 이 연구에서는 450 nm 파장의 녹색 광원과 505 nm 파장의 청색 광원에 low-pass 필터를 광원에 장착함으로써 광원의 파장을 개선한 결과 더 좋은 품질의 지문 이미지를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.42-47
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• 2017

본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.