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차량용 블랙박스 포렌식을 위한 분석 절차 및 저장 구조 분석
The analysis of data structure to digital forensic of dashboard camera 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.25 no.6, 2015년, pp.1495 - 1502  

안휘항 (고려대학교 정보보호대학원) ,  이상진 (고려대학교 정보보호대학원)

초록
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차량용 블랙박스는 실시간으로 차량의 상태를 기록하는 중요한 데이터 처리 장치로 영상뿐만 아니라 충격량, 속도, 방향과 같은 비영상정보를 함께 저장한다. 비영상정보는 시각적으로 확인할 수 없는 다양한 정보를 담고 있어 차량의 사고 당시 환경과 차량의 상태를 파악하는데 중요한 근거로 활용된다. 그러나 영상정보 만을 다루는 일반적인 디지털 영상장치 포렌식 절차를 이용해 차량용 블랙박스 데이터를 분석을 진행하면 사건해결에 중요한 비영상정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서 차량용 블랙박스의 모든 데이터를 추출하고 해석하여 사고 조사 환경에 활용할 수 있는 차량용 블랙박스의 디지털 포렌식 분석 절차를 제안한다. 또한 국내 시판중인 차량용 블랙박스를 선정하여 제시한 분석 절차를 이용하여 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Dashboard camera is important system to store the variable data that not only video but also non-visual information that state of vehicle such as accelerometer, speed, direction. Non-visual information include variable data that can't visualization, so it used important evidence to figure out the si...

주제어

#Digital forensic   #Dashboard camera   #GPS   #G-Sensor  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 차량용 블랙박스에 저장된 비영상정보를 영상정보와 함께 사고 조사에 함께 활용하기 위한 분석 방안을 제시하였다. 비영상정보를 사고조사에 활용하기 위해서는 영상정보와 비영상정보의 저장 구조와 형태를 분석해야 한다.
  • 본 논문에서는 포렌식 관점에서 차량용 블랙박스 데이터의 영상정보만을 처리하는 분석 절차의 한계점을 밝히고 영상정보와 비영상정보를 함께 사고 조사에 활용할 수 있도록 분석하는 절차를 제안하였다. 또한 제안한 분석 절차에 따라 실제 차량용 블랙박스 제품이 저장한 영상 및 비영상정보의 저장 구조를 분석하였다.

가설 설정

  • 첫째, 영상이 녹화된 시점의 비영상정보를 확인할 수 없다. 시그니처 기반의 복구 방법은 파일 시스템이나 파일 구조와 상관없이 수집할 수 있는 장점이 있는 반면, 저장 구조를 파악하지 못했기 때문에 다른 데이터와의 연관성을 만들기 어렵다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
차량용 블랙박스는 무엇인가? 차량용 블랙박스는 차량의 전면유리나 대시보드에 설치되어 차량 주변의 영상과 차량에 관련된 각종데이터를 지속적으로 기록하는 장치이다. 조사에 따르면 2012년 120만대였던 차량용 블랙박스 시장 규모는 2014년에는 300만대로 증가하였으며, 차량용 블랙박스 데이터를 사고 규명에 사용한 경험이 있는 사용자도 지속적으로 증가하고 있다.
차량용 블랙박스는 영상과 함께 어떤 정보를 저장하는가? 차량용 블랙박스는 항시 데이터를 저장한다. 차량용 블랙박스는 영상과 함께 녹화 시간, 충격량, GPS 정보와 같은 비영상정보를 함께 저장하는데, 이렇게 확보한 데이터는 사고의 원인 규명하고 과실 비중을 판단하는 중요한 근거가 된다.
차량용 블랙박스에 내장된 충격량 센서는 무엇인가? 차량용 블랙박스에는 충격량 센서가 내장되어 있다. 충격량 센서는 X, Y, Z 3축의 가감속을 감지하는 센서로 수치의 급격한 변화를 통해 교통사고를 인식하는 역할을 한다. 교통사고로 인식된 경우 녹화 상태를 상시녹화 상태에서 이벤트 녹화 상태로 전환한다.
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참고문헌 (6)

  1. G. Rajendran and Dr. M. Arthanan and M. Sivakumar. "GPS Tracking Simulation by Path Replaying.," International journal of innovative technology & creative engineering. pp. 23. Jan 2011 

  2. ITU-T, "Advanced video coding for generic audiovisual services.," 2014 

  3. Jungheum Park and Sangjin Lee, "Advanced digital forensic system for data fragments." Journal of The Korea Institute of information Security & Cryptology 10(2), pp. 100-103, Feb 2012 

  4. Trend Monitor, http://www.trendmonitor.co.kr/html/01_trend/01_korea_view.asp?idx1267, Feb 2015 

  5. Young-Min Jang, Seung-Hoon Kim, Dong-Hyueog Lim, Jea-Hyun Cho, Hyeng-Geun Yoon, Ji-Geun Kim, Sang-Bock Cho, "Improved Image Restoration Algorithm of Vehicle Camera using Lens and Gamma Correction," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, 36(1) pp. 789-791 Jul. 2013 

  6. Young-Min Jang, Sang-Bock Cho, Jong-Hwa Lee, "Improved Image Restoration Algorithm about Vehicle Camera for Corresponding of Harsh Conditions," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, 51(2), Feb 2014 

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