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논문 기본 정보

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저자정보
최연웅 (국립금오공과대학교) 김준수 (ETRI부설연구소) 황현욱 (ETRI부설연구소) 이해연 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제17권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
1 - 14 (14page)

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IT 기술의 진보로 손쉽게 동영상의 제작과 공유가 가능해지면서 동영상 관련 디지털 범죄가 증가하였고, 디지털 포렌식에 대한 요구가 증가하였다. 포렌식에서 수집한 데이터를 분석하여 관심 데이터를 분리하는 과정이 필요하지만, 데이터의 양이 많을수록 인력과 시간이 다량으로 소모되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 SlowFast 모델을 변형하여 다양한 동영상을 동의-비동의 클래스로 분류하는 방법을 제안한다. SlowFast는 동영상 분석에 특화된 모델로서 프레임을 Slow 및 Fast 특성으로 나누어 분석하는 특징을 가져 행동 파악에 용이하다. 먼저, 동의-비동의 동영상의 기준을 정의하였고, 동영상 데이터셋을 수집한 후 전처리하여 학습 과정에서의 소요 시간을 최소화하였다. 특히, SlowFast 모델의 내부 구성과 세부 파라미터를 변형하고 최적화를 수행하여 정확도를 향상하였다. 또한, 세그먼트 단위로 처리한 후에 빈도수 기반 분류를 적용하여 오분류를 최소화하였다. 제안하는 방법의 성능 검증은 다양한 범주로 구성된 전처리된 3분 길이와 임의의 길이의 동영상을 사용하였고, 각각 98.52%와 98.00% 정확도를 달성하였다.
#디지털 포렌식 #동영상 분류 #동의-비동의 동영상 #변형된 SlowFast 모델 #Digital Forensics #Video Classification #Agreed or Non-Agreed Video #Modified SlowFast Model

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 변형된 SlowFast 모델 기반의 동의-비동의 동영상 분류 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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