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저자정보
하영정 (연세대학교) 윤철희 (경찰대학)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
17 - 20 (4page)

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디지털포렌식으로 획득한 증거 이미지는 대용량의 데이터로, 대량의 이미지를 분류기 위해 다양한 모델과 알고리즘을 포함하는 딥러닝 기술을 사용할 수 있다. 딥러닝 기술에서 주로 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Networks, CNN)을 사용하여 이미지 분류를 수행하는데, 사전 훈련된 대규모 VGG, ResNet, Inception을 가져와서 특정 이미지 작업에 맞게 재학습하게 한다. 이미지 유사성을 측정하여 분류하는 방법으로는 유클리디안 거리, 코사인 유사도, ResNet 및 VGG와 같이 사전 학습된 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network), 시각적 유사성 측정 등을 사용할 수 있다. 증거 이미지의 종류에 따라 적절한 분류 방법에 대해 확인하여 적은 데이터로도 효과적인 이미지 분류할 수 있는 모델을 구축하는 방법에 대해 제안한다.
#deep learning #classifying digital forensic evidence images #Perceptual Neural Network #image classificaion #adjsting the vector of the ResNe and VGG model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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