디지털 포렌식을 위한 ESRGAN 기반 저화질 이미지 화질 개선 및 검증기법
ESRGAN-based low-definition image quality improvement and verification techniques for digital forensics
- 주제(키워드) GAN , SRGAN , ESRGAN , FID Score , 디지털 포렌식 증거물
- 주제(DDC) 005.8
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 손태식
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 정보보호/C4I
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000032829
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
디지털 장비의 사용이 대중화되고 디지털 포렌식 기술이 발전함에 따라 각종 디지털 기기로부터 획득되는 증거물에 대한 중요성도 높아지고 있다. 또한 수사기관에서 다뤄지는 디지털 증거물의 범위와 양도 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 하지만 여러 가지 기법으로 복원된 증거물의 복원율과 원본과의 유사도에 대한 정량적인 평가는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 디지털 포렌식을 통해 획득되는 이미지 중 저화질 증거물을 ESRGAN(Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Network) 알고리즘을 활용하여 화질을 개선 시키고, FID(Frechet Inception Distance) 알고리즘을 통해 복원율과 원본과의 유사도를 객관적으로 검증하여 ESRGAN으로 복원된 증거물이 법정에서 인정받기 위한 연구를 진행하였다.
more목차
제 1장 서 론 1
제 2장 관련연구 1
제 3장 제안하는 ESRGAN 기반 이미지 화질 개선 및 검증기법 4
제 1절 ESRGAN 기반 이미지 화질 개선 기법 4
제 2절 데이터 수집 및 처리 방법 5
제 3절 FID 알고리즘을 활용한 검증 6
제 4장 실험결과 6
제 5장 검증 및 토의 8
제 6장 결 론 10
참고문헌 11
A b s t r a c t 13
