• 제목/요약/키워드: Forensic Model

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사후전산화단층촬영의 법의병리학 분야 활용을 위한 조건부 적대적 생성 신경망을 이용한 CT 영상의 해상도 개선: 팬텀 연구 (Enhancing CT Image Quality Using Conditional Generative Adversarial Networks for Applying Post-mortem Computed Tomography in Forensic Pathology: A Phantom Study)

  • 윤예빈;허진행;김예지;조혜진;윤용수
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제46권4호
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    • pp.315-323
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    • 2023
  • Post-mortem computed tomography (PMCT) is commonly employed in the field of forensic pathology. PMCT was mainly performed using a whole-body scan with a wide field of view (FOV), which lead to a decrease in spatial resolution due to the increased pixel size. This study aims to evaluate the potential for developing a super-resolution model based on conditional generative adversarial networks (CGAN) to enhance the image quality of CT. 1761 low-resolution images were obtained using a whole-body scan with a wide FOV of the head phantom, and 341 high-resolution images were obtained using the appropriate FOV for the head phantom. Of the 150 paired images in the total dataset, which were divided into training set (96 paired images) and validation set (54 paired images). Data augmentation was perform to improve the effectiveness of training by implementing rotations and flips. To evaluate the performance of the proposed model, we used the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Deep Image Structure and Texture Similarity (DISTS). Obtained the PSNR, SSIM, and DISTS values of the entire image and the Medial orbital wall, the zygomatic arch, and the temporal bone, where fractures often occur during head trauma. The proposed method demonstrated improvements in values of PSNR by 13.14%, SSIM by 13.10% and DISTS by 45.45% when compared to low-resolution images. The image quality of the three areas where fractures commonly occur during head trauma has also improved compared to low-resolution images.

Reliability-based Failure Cause Assessment of Collapsed Bridge during Construction

  • Cho, Hyo-Nam;Choi, Hyun-Ho;Lee, Sang-Yoon;Sun, Jong-Wan
    • 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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    • 한국콘크리트학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.181-186
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    • 2003
  • There are many uncertainties in structural failures or structures, so probabilistic failure cause assessment should be performed in order to consider the uncertainties. However, in many cases of forensic engineering, the failure cause assessments are performed by deterministic approach though number of uncertainties are existed in the failures or structures. Thus, deterministic approach may have possibility for leading to unreasonable and unrealistic failure cause assessment due to ignorance of the uncertainties. Therefore, probabilistic approach is needed to complement the shortcoming of deterministic approach and to perform the more reasonable and realistic failure cause assessment. In this study, reliability-based failure cause assessment (reliability based forensic engineering) is performed, which can incorporate uncertainties in failures and structures. For more practical application, the modified ETA technique is proposed, which automatically generates the defected structural model, performs structural analysis and reliability analysis, and calculates the failure probabilities of the failure events and the occurrence probabilities of the failure scenarios. Also, for more precise reliability analysis, uncertainties are estimated more reasonably by using bayesian approach based on the experimental laboratory testing data in forensic report.

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저품질 이미지에서 확장된 마르코프 모델과 LBP 텍스처 연산자를 이용한 위조 검출 기법 (Forgery Detection Scheme Using Enhanced Markov Model and LBP Texture Operator in Low Quality Images)

  • 아가왈 사우랍;정기현
    • 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.

차량용 블랙박스 데이터 저장구조 분석을 통한 포렌식 분석도구 설계 및 구현 (Design and Implementation of Car Blackbox Forensic Analysis Tool Through the Analysis of Data Structure)

  • 차인환;이국헌;이상진
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제5권11호
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    • pp.427-438
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    • 2016
  • 차량용 블랙박스는 차량의 운행기록 및 상태를 실시간으로 기록하는 장치이다. 일상생활에서 많이 사용되면서 다양한 장소, 시간, 다방면에서 촬영된 영상 데이터는 수사 과정에서 그 활용도가 높아지고 있다. 블랙박스는 제조사에 따라 데이터를 저장하는 방식이 상이하여 데이터를 확인하기 위해서는 제조사가 제공하는 전용분석도구를 사용해야 한다. 하지만 전용분석도구는 특정 모델에 대해 의존적이며 기능이 상이하다는 단점과 제조사가 폐업할 경우 전용분석도구를 구할 수 없다는 문제로 인하여 디지털 포렌식 수사 과정에서 어려움이 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 판매되고 있는 블랙박스를 선정하여 모델별 데이터 저장 구조를 분석하고 제조사에서 제공하는 전용분석 도구의 기능과 한계점을 확인하였으며 연구 결과를 바탕으로 포렌식 분석도구에 요구되는 기능을 도출하고 포렌식 분석도구를 설계 및 구현하였다.

지능형 범죄수사 시스템을 위한 범용 디지털포렌식 온톨로지 (Digital Forensics Ontology for Intelligent Crime Investigation System)

  • 윤한국;이상훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.161-169
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    • 2014
  • 디지털포렌식은 범죄와 관련된 디지털 증거를 수집, 분석하여 범죄혐의를 입증하는 과정으로 범죄수사에서 중요한 역할을 한다. 지금까지의 디지털포렌식 온톨로지에 대한 연구는 디지털포렌식을 사이버 관련 범죄에만 적용하였거나 디지털포렌식 자체의 절차와 기법에 관한 것으로 한정되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 범죄수사에서 디지털포렌식을 효과적으로 활용하기 위해 전반적인 수사절차와 디지털포렌식의 연관성을 분석하여 연계 모델을 설계하고 이를 바탕으로 디지털포렌식 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 구축시 포렌식 분석결과의 구체적인 활용 분야를 도출하여 반영하였고, 디지털포렌식의 절차 검증과 관련된 적법성 규칙, 분석 결과 활용과 관련된 적절성 규칙을 적용하여 의사결정지원이 가능하도록 하였다. 구축된 디지털포렌식 온톨로지는 다양한 범죄 유형에 적용 가능한 지능형 범죄수사 시스템 구축시 중요한 기반을 제공하게 될 것이다.

DJI 드론 모델별 삭제 비행기록 복구 가능성 분석 (Analysis of the Possibility of Recovering Deleted Flight Records by DJI Drone Model)

  • 윤여훈;윤주범
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권4호
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    • pp.609-619
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    • 2023
  • 최근 IoT 산업 중 하나인 드론을 사용한 범죄가 지속적으로 보고되고 있다. 특히 드론은 손쉽게 접근하여 자유롭게 움직이는 특징이 있어 폭발물 운반, 마약 운반, 불법 촬영 등 다양한 범죄에 사용된다. 이러한 범죄행위를 분석하고 수사하기 위해 드론 포렌식 연구가 매우 강조되는 상황이다. 드론에서 획득할 수 있는 대표적인 디지털 포렌식 아티팩트로는 미디어 데이터, PII, 비행기록 등이 있으며 특히 비행기록은 드론의 행적을 추적할 수 있는 중요한 아티팩트가 된다. 따라서 본 논문에서는 DJI 드론의 삭제된 비행기록 파일이 갖는 특징을 제시하고 특징의 차이점이 발생하는 세 가지 드론인 Phantom3, Phantom4, Mini2 드론을 이용하여 검증하였다. 또한 비행기록 파일이 갖는 특징을 이용하여 파일 카빙 기법을 통해 복구 정도를 분석하고 최종적으로 드론 모델별로 비행기록의 복구가능성이 존재하는 드론과 그렇지 않은 드론 모델들을 분류한다.

Stature estimation using the sacrum in a Thai population

  • Waratchaya Keereewan;Tawachai Monum;Sukon Prasitwattanaseree;Pasuk Mahakkanukrauh
    • Anatomy and Cell Biology
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    • 제56권2호
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    • pp.259-267
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    • 2023
  • Stature is an essential component of biological profile analysis since it determines an individual's physical identity. Long bone dimensions are generally used to estimate the stature of skeletal remains; however, non-long bones such as the sternum, cranium, and sacrum may be necessary for some forensic situations. This study aimed to generate a regression equation for stature estimation of the skeletal remains in the Thai population. Ten measurements of the sacrum were measured from 200 dry sacra. The results revealed that the maximum anterior breadth (MAB) provided the most accurate stature prediction model among males (correlation coefficient [r]=0.53), standard error of estimation (SEE=5.94 cm), and females (r=0.48, SEE=6.34 cm). For the multiple regression model, the best multiple regression models were stature equals 41.2+0.374 (right auricular surface height [RASH])+1.072 (anterior-posterior outer diameter of S1 vertebra corpus [APOD])+0.256 (dorsal height [DH])+0.417 (transverse inner diameter of S1 vertebra corpus [TranID])+0.2 (MAB) with a SEE of 6.42 cm for combined sex. For males, stature equals 63.639+0.478 (MAB)+0.299 (DH)+0.508 (APOD) with a SEE of 5.35, and stature equals 75.181+0.362 (MAB)+0.441 (RASH)+0.132 (maximum anterior height [MAH]) with a SEE of 5.88 cm for females. This study suggests that regression equations derived from the sacrum can be used to estimate the stature of the Thai population, especially when a long bone is unavailable.

딥 러닝을 이용한 비디오 카메라 모델 판별 시스템 (Video Camera Model Identification System Using Deep Learning)

  • 김동현;이수현;이해연
    • 한국정보기술학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.1-9
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    • 2019
  • 현대 사회에서 영상 정보 통신 기술이 발전함에 따라서 영상 획득 및 대량 생산 기술도 급속히 발전하였지만 이를 이용한 범죄도 증가하여 범죄 예방을 위한 법의학 연구가 진행되고 있다. 영상 획득 장치에 대한 판별 기술은 많이 연구되었지만, 그 분야가 영상으로 한정되어 있다. 본 논문에서는 영상이 아닌 동영상에 대한 카메라 모델의 판별 기법을 제안한다. 기존의 영상을 학습한 모델을 사용하여 동영상의 프레임을 분석하였고, 동영상의 프레임 특성을 활용한 학습과 분석을 통하여 P 프레임을 활용한 모델의 우수성을 보였다. 이를 이용하여 다수결 기반 판별 알고리즘을 적용한 동영상에 대한 카메라 모델 판별 시스템을 제안하였다. 실험에서는 5개 비디오 카메라 모델을 이용하여 분석을 하였고, 각각의 프레임 판별에 대해 최대 96.18% 정확도를 얻었으며, 비디오 카메라 모델 판별 시스템은 각 카메라 모델에 대하여 100% 판별률을 달성하였다.

Genetic classification of various familial relationships using the stacking ensemble machine learning approaches

  • Su Jin Jeong;Hyo-Jung Lee;Soong Deok Lee;Ji Eun Park;Jae Won Lee
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제31권3호
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    • pp.279-289
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    • 2024
  • Familial searching is a useful technique in a forensic investigation. Using genetic information, it is possible to identify individuals, determine familial relationships, and obtain racial/ethnic information. The total number of shared alleles (TNSA) and likelihood ratio (LR) methods have traditionally been used, and novel data-mining classification methods have recently been applied here as well. However, it is difficult to apply these methods to identify familial relationships above the third degree (e.g., uncle-nephew and first cousins). Therefore, we propose to apply a stacking ensemble machine learning algorithm to improve the accuracy of familial relationship identification. Using real data analysis, we obtain superior relationship identification results when applying meta-classifiers with a stacking algorithm rather than applying traditional TNSA or LR methods and data mining techniques.