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성호준 (단국대학교) 이준수 (단국대학교) 김주원 (단국대학교) 박연재 (대검찰청) 조성제 (단국대학교) 박민규 (건국대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제5호
발행연도
2022.5
수록면
286 - 296 (11page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.5.286

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기존 차량 포렌식은 차량에 장착된 EDR (Event Data Recorder) 등의 전자 구성요소에 저장된 사고 직전과 직후의 공학 데이터를 추출하여 사고를 재구성한다. 반면에 인포테인먼트(Infotainment) 시스템에 저장된 데이터를 분석하면 운전자의 평소 운전 습관에 관한 정보를 얻을 수 있어 사고의 원인을 규명하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만 추출 및 분석 도구가 표준화되지 않아 in-vehicle 포렌식이 어렵거나 차량이 파손되어 불가능할 경우에는 스마트폰 데이터가 유일한 자료일 수 있다. 안드로이드 오토(Android auto)는 안드로이드 스마트폰과 차량을 연결하여, 스마트폰의 앱을 자동차 디스플레이에서 이용할 수 있게 한다. 음성 제어 등의 안전 운전을 위한 여러 기능을 제공하기 때문에 내장 인포테인먼트 시스템 대신 안드로이드 오토를 사용하는 비율이 증가하고 있다. 우리는 안드로이드 오토를 사용한 차량이 주행하는 동안 운전자가 하는 모든 행동을 동영상으로 촬영하였다. 주행을 종료한 후 안드로이드 스마트폰을 TWRP (Team Win Recovery Project)와 Magisk를 사용하여 루팅한 후 남아 있는 주행 관련 자료를 수집하였다. 추출된 자료와 동영상을 녹화한 정보와 비교하여 실제 행동과 자료가 일치한다는 것을 확인함으로써 포렌식 데이터로 사용가능하다는 것을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 환경 및 분석 방법
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (21)

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