메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조서연 (고려대학교) 김준호 (고려대학교) 박정흠 (고려대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제17권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
26 - 38 (13page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
업무의 디지털화로 문서 파일의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라, 디지털 포렌식 수사 시 분석해야 할 대상은 빠르게 증가하고 있다. 이러한 상황에서 수사관은 선별 압수를 위해 제한된 자원과 시간 내 사건과 관련된 디지털 증거만을 빠르게 선별할 수 있어야 한다. 일반적으로 문서 파일에 대한 선별은 특정 키워드를 직접적으로 검색하거나 자연어 처리 기술을 활용한 내용적 유사도 측정을 통해 사건과 관련된 문서들을 식별하는 방식으로 행해졌다. 이러한 방법으로 같은 키워드가 다수 사용되어 내용이 유사한 문서 파일 식별이 가능하지만, 유사한 서식이 적용되어 외형적으로는 매우 유사하나, 내용이 다른 문서들은 식별하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 특정 집단에서 문서 서식을 지정하여 작성된 문서를 대상으로 작성 집단별로 분류하는 방법을 제안한다. 총 7개의 공공기관 홈페이지에 공개된 한글(HWP) 문서를 대상으로 실험을 진행하였으며, 95% 이상의 정확도로 문서 작성 집단을 분류 가능함을 보였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 내용적 유사도를 통한 기반의 검색과 함께 활용한다면, 연관성이 있는 문서 파일들을 보다 효과적으로 식별할 수 있을 것이다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 문서 파일 저장 구조와 외형적 특징 정보
Ⅳ. 방법론
Ⅴ. 적용 및 검증: 한글(HWP) 문서 파일 작성 집단 분류
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌 (References)

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-036-001321268