국어에서는 어떠한 대상 의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게 되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.
일반적으로 로깅은 안전한 컴퓨터 시스템을 위한 중요한 요소인데, 이러한 로그를 분석함으로써 컴퓨터 내부에서 발생하는 다양한 문제를 식별하거나 침입을 발견할 수 있다. 따라서, 로그 내의 정보를 잘 활용한다면, 각종 사이버 침해에 대한 스마트 기기의 증거자료를 확보는 물론 사이버 수사에서 포렌식 관점의 효력을 가지도록 할 수도 있다. 본 논문은 스마트기기를 위한 새로운 로깅 방안을 제안한다. 제안 방안은 스마트기기용 로깅의 요구사항을 모두 만족하므로, 스마트기기의 디지털 증거를 수집하기 위한 안전한 로깅 방안을 개발하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 국내외 재난원인조사기관의 전문인력 교육 사례를 조사하여 조사인력의 전문적 역량을 확대하고 인력 수요에 부응할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 조사자료는 국립과학수사연구원, 안전보건공단, 한국시설안전공단, JNIOSH(일본) 등의 관계자 면접조사를 통해 수집하였다. 조사항목은 사고조사인원의 전문성 정도 및 확보 방안, 사고조사인원의 전문성을 위한 교육 여부/목적/내용/중점 방향/교육체계, 사고조사인원의 관련 자격증, 조사 전문인력의 역량 강화를 위한 전문교육 및 훈련 프로그램 등이다.
기존 Window8 Style 에 대한 디지털 포렌식 연구는 윈도우 기본 애플리케이션에 대해서만 진행되어 있는 상황이고, 다른 3rd party Style App 들에 대해서만 진행되어있는 상황이다. 본 논문에서는 Window8 Style UI 의 Instant Messengers 에 대해 디지털 포렌식 분석하고 이를 통해 범인의 행동 흐름 파악 및 증거확보 매커니즘을 제시하고자 한다. 본 논문은 기존의 Window8 의 접근방법을 토대로 하여, Style App 의 사용흔적이나 내용에 대해 확인하며, 시간정보, 이미지 등 각종 애플리케이션들을 다각적으로 분석한다. 본 논문에서 제안한 접근법은 개별 App 들에 대한 정보를 효율적이고 빠르게 분석하고 사건에 대한 정보를 제공함으로써 범죄수사과정에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 보이스피싱 발생 후의 대처 방안이 아닌, 범죄 행위 자체의 예방을 목적으로 하는 신원 허가 후의 자동인출기 시스템을 제안한다. 범죄예방 현금인출기(ATM)의 작동과정은 크게 두 가지이다. 첫째, YOLO Detection System을 이용하여 학습된 데이터에 기반하여, 사용자의 얼굴에서 선글라스와 마스크를 검출한다. 둘째, 미리 학습된 범죄자 모델 데이터에 앞서 사용자의 신원을 조회하고 ATM의 사용허가를 내준다. 혹은 주요지명 피의자일 경우, 경찰에 실시간 안내를 주어 범죄 수사를 용이하게 한다.
사건 현장을 재현하는 것은 수사에서 매우 중요한 일이다. CCTV가 현장 파악에 유용하기는 하지만 세부적인 상황파악에는 한계가 있다. 현대는 디지털 시대인 만큼 사건 현장에서는 많은 디지털 흔적이 남게 된다. 스마트폰의 디지털 흔적도 사고경위 파악에 유용하다. 본 논문에서는 특히 안드로이드 스마트폰의 블루투스 디지털 기록을 이용하여 보다 정교하게 현장을 재현하는 방법에 대하여 연구하였다.
지문은 사람마다 고유한 특징 정보를 가지고 있어 오래 전부터 가장 신뢰할 수 있는 생체 특징으로 알려져 왔다. 따라서 범죄수사, 출입통제, 입출금 서비스 등 많은 분야에서 지문을 이용하여 개인 인증을 실시하고 있다. 그러나 지문인식은 아직까지 인식성능, 처리속도 대용량 지문 분석 등에서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 지문인식에서 인식성능은 다양한 지문수집 환경의 변화와 실시간 인증에 적응하도록 요구되고 있다. 본 논문에서는 지문인식에서 흔히 사용하는 특징점 추출 방식을 개선하여 전체적인 인식성능을 향상시키기 위한 방법으로 그리드 기반 매칭 방법을 제안하고 기존의 매칭 알고리즘과 비교하여 결과를 분석한다. Nitgen DB 4로 실험한 결과, 일반적인 매칭 알고리즘인 Jain의 특징점 패턴 정렬 매칭 방법 보다 인식성능이 우수함을 알 수 있었다.
플래시 메모리가 각종 IT 기기의 저장장치로 많이 사용되면서 범죄 관련 증거나 단서가 기기 내에 저장되는 경우가 증가하고 있다. 이러한 경우에 기기 내에 저장된 데이터를 완전히 삭제하기 위하여 안티 포렌식 기술인 와이핑 기법을 사용하는데 이에 대응하기 위해서는 플래시 메모리에 저장된 디지털 증거를 분석하기 위한 디지털 포렌식 기술이 필요하다. 플래시 메모리에 저장되어 있는 데이터를 복구하는 기법이 연구되었으나 특정한 상황을 가정한 특정 파일의 복원에 초점을 두고 있다. 하지만 디지털 포렌식 수사에서 범죄 증거뿐만 아니라 범죄 행위에 관련한 증거도 확보할 필요성이 있지만 이와 같은 연구가 미흡하다. 본 논문은 플래시 메모리에서 안티 포렌식 기술인 파일 와이핑으로 삭제된 파일에 대한 와이핑 증거 확보 기법을 제안한다. 제안 내용은 장치 내의 원본파일과 와이핑 파일로 추정되는 블록들을 검색한 후 갱신시각, 파일에 대한 정보를 통해 서로 비교하여 검증한다.
컴퓨터나 스마트폰과 같은 디지털 장비로부터 범죄와 관련된 디지털 정보를 발견하거나 복구해내는 디지털 포렌식 기술은 컴퓨터 공학 기술뿐만 아니라 암호학과 같은 다양한 자연과학적 분야들이 적용되는 분야이다. 특히, 용의자가 암호화한 파일을 복호화하거나, 암호화에 사용한 패스워드를 발견해내는 기술은 수사에 결정적인 역할을 하는 경우가 빈번하여, 포렌식 수사관들의 의존도가 높은 기술분야로 인식되고 있다. 대부분은 직접적인 복호화보다 패스워드를 유추하거나 발견해내는 기술들이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 이러한 패스워드 검사작업을 위한 다양한 기능들을 소개하고 이를 웹기반의 분산처리 방식을 통해 고속으로 수행할 수 있는 시스템의 설계 내용에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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