촬영된 카메라의 기초 정보를 담고 있는 EXIF 파일을 편집 프로그램들을 통해 삭제 또는 변형하게 되어 우리 주변에서 출처를 알 수 없는 이미지들이 상당수 존재하게 되었다. 이와 같은 문제점은 디지털 이미지의 출처를 왜곡하여 공공기관에서 사건의 분석 및 감정에 혼선을 줄 수 있다. 특히 증거의 출처를 명시하는 법정 기관에 출처가 삭제, 변형된 EXIF 파일을 가진 디지털 사진은 객관적 증거의 역할을 할 수 없다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써 촬영에 사용된 카메라의 신원을 추적하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문은 디지털카메라 이미지 프로세싱에서 사용하는 렌즈 왜곡 보정 알고리즘을 주목하였다. 렌즈 왜곡 보정은 맵핑 알고리즘을 이용하며 이 때 위신호 인공물(Aliasing artifact)와 복원 인공물(Reconstruction artifact)의 발생을 제거하기 위한 보간 알고리즘을 사용한다. 여기서 보간은 맵핑의 패턴과 유사한 형태로 나타나며 이 보간의 흔적을 찾는 것이 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 맵핑에 사용된 보간 패턴을 검출하기 위해 미니멈 필터(Minimum Filter)를 이용한 검출 알고리즘을 제안하였다. 보간이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 분류하여 두 영역에 동일한 미니멈 필터를 적용한다. 이를 DFT를 통해 각 영역간의 주파수 특성이 어떻게 나타나는지 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 두 영역간의 차분값을 활용하여 최종 검출 맵으로 구현하였다.
과거에 비해 현재의 디스크 저장 공간은 비약적으로 증가하고 있으며, 네트워크상에서도 이전과 비교할 수 없는 수많은 데이터들이 처리되고 있다. 이러한 데이터의 대용량화는 앞으로도 계속 될 추세이지만, 그에 비해 포렌식 관점에서 데이터를 이미징 하는 시간을 개선시키기 위한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문은 데이터 이미징 시간을 개선시키기 위한 방안으로 전체 이미징 소요시간 중 해시함수에 대한 소요시간을 암호학적 관점에서 살펴보고, 이를 토대로 EWF 파일 이미징 과정에 대한 효율성 개선 방안을 제안한다.
본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
여러 대의 감시 카메라로 현장을 감시하는 사람들이 많지만 범죄가 발생했을 때 즉시 조치를 취할 수 있다고 보장하기는 어렵다. 따라서 엘리베이터에 설치된 여러 대의 감시 카메라에서 실시간으로 영상을 분석하고 즉각적인 범죄 경보를 호출하고 범죄 현장과 시간을 효과적으로 추적 할 수 있는 "범죄 행위 탐지 시스템"이 필요하다. 본 논문에서는 Scene Change Detection을 이용하여 엘리베이터에서 발생하는 폭력적인 장면을 감지하기 위한 연구를 수행하였다. 효과적인 검출을 위해 컬러 히스토그램과 히스토그램을 조합 한 x2-컬러 히스토그램을 적용하였다.
최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.
그간 디지털 포렌식의 활성 시스템 분석 분야의 한 화두는 물리 메모리 이미지 분석이었다. 물리 메모리 분석은 프로세스를 은닉을 하더라도 그 데이터를 물리 메모리에서 확인할 수 있고 메모리에 존재하는 사용자의 행위를 발견할 수 있어 분석 결과의 신뢰성을 높이는 등 디지털 포렌식 분석에 큰 도움이 되고 있다. 하지만 메모리 분석 기술 대부분이 윈도우 운영체제 환경에 초점이 맞추어져 있다. 이는 분석 대상의 다양성을 고려하였을 때 타 운영체제에 대한 메모리 분석이 필요하게 되었음을 의미한다. Mac OS X는 윈도우에 이어 두 번째로 높은 점유율을 가진 운영체제로 부팅 시 커널 이미지를 물리 메모리에 로딩하면서 운영체제가 구동하고 주요 정보를 커널이 관리한다. 본 논문은 Mac OS X의 커널 이미지가 저장하고 있는 심볼 정보를 이용한 물리 메모리 분석 방법을 제안하고, 제안한 내용을 토대로 물리 메모리 이미지에서 프로세스 정보와 마운트된 장치 정보, 커널 버전 정보, 외부 커널 모듈정보(KEXT)와 시스템 콜 목록 정보의 추출 방법을 보인다. 추가적으로 사례 분석을 통해 물리 메모리 분석의 효용성을 입증한다.
Purpose: This study was conducted evaluate the influence of reconstruction parameters of micro-computed tomography (micro-CT) images on bone mineral density (BMD) analyses. Materials and Methods: The sample consisted of micro-CT images of the maxillae of 5 Wistar rats, acquired using a SkyScan 1174 unit (Bruker, Kontich, Belgium). Each acquisition was reconstructed following the manufacturer's recommendations(standard protocol; SP) for the application of artifact correction tools(beam hardening correction [BHC], 45%; smoothing filter, degree 2; and ring artifact correction [RAC], level 5). Additionally, images were reconstructed with 36 protocols combining different settings of artifact correction tools (P0 to P35). BMD analysis was performed for each reconstructed image. The BMD values obtained for each protocol were compared to those obtained using the SP through repeated-measures analysis of variance with the Dunnett post hoc test(α=0.05). Results: The BMD values obtained from all protocols that used a BHC of 45% did not significantly differ from those obtained using the SP (P>0.05). The other protocols all yielded significantly different BMD values from the SP(P<0.05). The smoothing and RAC tools did not affect BMD values. Conclusion: BMD values measured on micro-CT images were influenced by the BHC level. Higher levels of BHC induced higher values of BMD.
교육부의 운영계획에 따라서 학교당 1~2개 교실에 전자칠판(IWB, Interactive White Board)이 보급되었다. 따라서, 두상투영기(OHP, Overhead Projector)와 스크린 대신에 실물화상기와 전자칠판이 그 역할을 대신하게 되었다. 하지만 촬상소자와 디스플레이 장치의 발전 속도를 따라가지 못하고, 활용도가 떨어지는 경우가 많았다. 본 연구에서는 스마트폰의 카메라를 이용하여 고해상도의 이미지를 획득할 수 있도록 연구한다. 획득한 고해상도의 이미지를 전자칠판이나 대형 TV로 무선 통신으로 지연시간 없이 전송할 수 있도록 와이기그(WiGig, Wireless Gigabit) 기술을 이용한다. 또한 스마트폰 카메라에 넓은 화각(FOV, Field of View)의 렌즈를 탑재하여 출시하는 것에 반하여, 현미경 렌즈를 이용하여 스마트폰으로 특정 부분을 400배까지 확대하여 관찰할 수 있도록 한다. 본 연구결과로 교육 및 연구 현장에서 실시간 400배 확대의 활성화 자료로서 사용될 것이다.
Accurate blood typing is the crucial factor for safe and successful blood transfusion and plays a very important role in organ transplantation and genetic information of forensic medicine. Microfluidic devices have been developed to overcome the limitations of the conventional blood typing methods. In this study, we demonstrate a Lamb wave-based device for simple blood typing in a sample droplet and we propose new indices for quantitative and accurate blood typing. Using Lamb wave-induced acoustic streaming in the droplet, the blood sample and the reagent can be mixed rapidly and red blood cells start to form clumps, which is agglutination. Based on the recorded image and video, the intensity of transmitted light through the sample droplet is evaluated to determine the blood type. Effect of the concentration of suspended red blood cells was evaluated and we found that 10% concentration of suspended red blood cells was suitable to observe the difference between aggregated and non-aggregated samples. Finally, sample with blood type A could be determined using anti-A reagent in our Lamb wave-based device. Our device enables simple and accurate blood typing, which can be applied to resource-limited environments.
영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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