• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 2019

대량의 로그 자료로부터 가장 적합한 정보를 추출하기 위한 방법 중 귀납 추리를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 분석에서 침입 흔적 로그의 순위를 결정하기 위하여 귀납 추리를 이용한 방법 중 분류에 있어서 우수한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다. 이를 위하여, 훈련 로그 집합의 로그 데이터를 침입 흔적 로그와 정상 로그로 분류한다. 분류된 각 집합으로부터 연관 단어를 추출하여 연관 단어 사전을 생성하고, 생성된 사전을 기반으로 각 로그를 벡터로 표현한다. 다음으로, 벡터로 표현된 로그를 SVM을 이용하여 학습하고, 학습된 로그 집합을 기반으로 테스트 로그 집합을 정상 로그와 침입 흔적 로그로 분류한다. 최종적으로, 포렌식 분석가에게 침입 흔적 로그를 추천하기 위하여 침입 흔적 로그의 추천 순위를 결정한다.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.113-121
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• 2010

형사사건에서 STR(short tandem repeat)을 이용한 개인 식별은 범죄현장에서 발견된 유전자 증거와 용의자의 유전자 검사 결과를 이용하여 평가하게 된다. 특히 범죄현장에서 발견된 유전자 증거 표본에 기여자가 두 명 이상인 경우를 Mixture라고 하며, 이는 강간 등과 같은 사건에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 상황에서 법의학적 추론을 위해 유전자 증거 표본을 해석하고자 하는 연구들이 계속되어 왔으며, 최근에는 Mixture에서 발생한 대립유전자의 봉우리 면적을 활용하여 유전자 증거를 해석하기 위한 노력들이 계속되고 있다. 따라서 본 연구에서는 봉우리 변적을 이용하여 유전자 증거 표본을 해석하기 위한 연구 방법들에 대해 살펴볼 것이며, 또한 유전자 증거 표본에 기여한 사람의 수가 세 명 이상안 표본으로 확장시킨 연구를 실시해 볼 것이다. 마지막으로 사례틀 통해 유전자 증거를 해석하는 방법을 살펴보고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권1호
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• pp.1-9
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• 2019

Various probabilistic methods have been proposed for using interpopulation allele frequency differences to infer the ethnic group of a DNA specimen. The selection of the statistical method is critical because the accuracy of the statistical classification results vary. For the ancestry classification, we proposed a new ancestry evaluation method that estimate the combined ethnicity index as well as compared its performance with various classical classification methods using two real data sets. We selected 13 SNPs that are useful for the inference of ethnic origin. These single nucleotide polymorphisms (SNPs) were analyzed by restriction fragment mass polymorphism assay and followed by classification among ethnic groups. We genotyped 400 individuals from four ethnic groups (100 African-American, 100 Caucasian, 100 Korean, and 100 Mexican-American) for 13 SNPs and allele frequencies that differed among the four ethnic groups. Additionally, we applied our new method to HapMap SNP genotypes for 1,011 samples from 4 populations (African, European, East Asian, and Central-South Asian). Our proposed method yielded the highest accuracy among statistical classification methods. Our ethnic group classification system based on the analysis of ancestry informative SNP markers can provide a useful statistical tool to identify ethnic groups.