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macOS 메모리 포렌식을 위한 데이터 수집 및 분석 방법에 대한 연구
이정우,김도현 한국정보보호학회 2024 정보보호학회논문지 Vol.34 No.2
macOS presents challenges for memory data acquisition due to its proprietary system architecture, closed-source kernel, and security features such as System Integrity Protection (SIP), which are exclusive to Apple's product line. Consequently, conventional memory acquisition tools are often ineffective or require system rebooting. This paper analyzes the status and limitations of existing memory forensics research and tools related to macOS. We investigate methods for memory acquisition and analysis across various macOS versions. Our findings include the development of a practical memory acquisition and analysis process for digital forensic investigations utilizing OSXPmem and dd tools for memory acquisition without system rebooting, and Volatility 2, 3 for memory data analysis. macOS는 Apple 사의 제품군에서만 사용할 수 있고 독자적인 시스템 구조, 비공개 커널, 시스템 무결성 보호를 위한 SIP(System Integrity Protection) 등의 보안 기능 등으로 인해 기존에 알려진 메모리 데이터 수집 도구들이 실제로는 제대로 작동하지 않거나 시스템 재부팅을 필수적으로 동반해야 한다는 문제가 있다. 따라서 본 논문은 macOS와 관련된 메모리 포렌식 관련 연구들과 알려진 도구들의 현황 및 한계점을 분석하고 다양한 macOS 버전을 대상으로 메모리 수집과 분석을 위한 방법을 연구했다. 그 결과 OSXPmem과 dd 도구를 사용하여 시스템 재부팅 없이 메모리 데이터를 수집하고 Volatility 2, 3를 활용하여 메모리 데이터를 분석하는 디지털 포렌식 조사에서 실무적으로 활용할 수 있는 메모리 수집 및 분석 프로세스를 개발했다.
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초석잠 뿌리 분획물의 항산화 및 항염증 효과와 smad 신호 전달에 미치는 효과
이정우,최명원,임선영 한국생명과학회 2024 생명과학회지 Vol.34 No.4
본 연구는 초석잠 뿌리 분획물의 항산화 및 항염증 효과를 규명하고 transforming growth factor (TGF) β 자극에 의한 smad 신호전달에 미치는 효과에 대해 연구하였다. 초석잠 뿌리 분획물들 중 n-BuOH 분획물이 16.67 mg/g 으로 가장 높은 플라보노이드 함량을 나타내었으며, 다음으로 n-Hexane, water 및 85% aq. MeOH 분획물 순이었다. 초석잠 뿌리의 지방산 조성은 n-6 지방산(54.27%) > n-3 지방산(21.18%) > 포화지방산(19.70%) > n-9 지방산(3.60%) 순으로 나타났으며, 지방산들 중 n-6계 지방산인 linoleic acid (18:2n-6)가 54.27%로 나타내었고 n-3계 지방산인 linolenic acid (18:3n-3)는 20.82%의 함량을 나타내었다. DPPH 및 ABTS 라디칼 소거능을 확인한 결과, 초석잠 뿌리 분획물들 중 n-BuOH 분획물은 0.5 mg/mL 의 농도에서 각각 85.4% 및 90.2%로 라디칼 소거능을 나타내었다. 85% aq. MeOH 분획물은 0.5 mg/mL 의 농도에서 각각 58.7% 및 90.8%로 DPPH 및 ABTS 라디칼 소거능을 보였다. 항염증 효능 중 NO 생성 저해 효과는 모든 분획물들이 0.5, 1 및 2 mg/mL의 농도에서 control 과 유의적 차이를 보이면서 NO 생성을 저해하였다(p<0.05). TGFβ signaling의 smad3 의 인산화 발현량을 확인한 결과 85% aq. MeOH 및 water 분획물들을 처리한 군에서 control과 비교했을 때 각각 88% 및 77% 수준으로 smad3의 인산화가 저해되는 것을 확인하였다. 이상의 결과들로부터 플라보노이드 함량이 높은 n-BuOH 분획물의 항산화 활성이 높았고 항염증 및 TGFβ signaling의 smad3 의 인산화 저해 활성은 85% aq. MeOH 및 water 분획물들에서 높은 활성이 나타났다. We investigated to analyze total flavonoid content and fatty acid composition of Stachys sieboldii Miq root. In order to determine antioxidant and anti-inflammatory effects of fractions from S. sieboldii Miq. root, we conducted 1.1-Diphenyl-2-picryhydrazyl (DPPH) and 2,2′-Azino-bis (3-ethylbenothiazoline-6-sulfonic acid) diammonium salt radical cation (ABTS) assays for antioxidant and measured nitric oxide (NO) production induced by lipopolysaccharide (LPS) in RAW 264.7 cells. In addition, we examined an inhibitory effect of fractions from S. sieboldii Miq. root on smad signaling induced by transforming growth factor (TGF) β. Among the fractions, n-butanol (n-BuOH) fraction showed the highest flavonoid content (16.67 mg/g), followed by n-Hexane, water and 85% aqueous methanol (85% aq. MeOH) fractions. The fatty acid composition of S. sieboldii Miq. root was in the following order : n-6 fatty acids (54.3%) > n-3 fatty acids (21.2%) > saturated fatty acids (19.7%) > n-9 fatty acids (3.6%). As a result of the antioxidant efficacy, the DPPH and ABTS assays showed that n-BuOH fraction had higher scavenging activity compared to other fractions. Inhibitory effect on NO production showed that all fractions decreased LPS-induced NO production, indicating an anti-inflammatory activity of S. sieboldii Miq. root. 85% aq. MeOH and water fractions showed a higher efficacy in inhibiting transforming growth factor (TGF) β induced smad signaling. From the results, it suggests that food processing products using S. sieboldii Miq. root will be developed as a functional food for promoting health.
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이정우,박인규 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.5
주어진 영상으로부터의 3차원 얼굴 모델링은 얼굴 분석, 애니메이션, 생체 인식 등의 많은 컴퓨터비전 및 그래픽스 응용분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 헤어 영역은 얼굴에 비해 모양의 다양성과 모델의 복잡도가 현저히 높다. 기존의 연구는 주로 얼굴 영역에 한정한 3차원 얼굴 모델링을 중심으로 이루어졌지만 헤어 모델링은 중요하게 다루지 않고 있는 경우가 많다. 본 논문에서는 심층인공신경망의 일종인 FCN (fully connected network)을 이용하여 인물 영상에서 헤어 부분을 영역화하고, 영역화 결과와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 데이터베이스에서 검색하여 3차원 얼굴 모델에 증강함으로써 완전한 얼굴 모델링을 수행하는 방법을 제안한다. 이는 FCN을 이용하여 다양한 인물 영상에 대하여 네트워크 학습을 수행하는 과정과 3D 헤어 데이터베이스의 구축 과정을 포함한다. 실험 결과 적절한 수준의 헤어 모델이 3차원 얼굴 모델링 결과물에 증강됨을 확인하였다. Building a 3D head model from images is a good strategy that can be used in various fields such as facial analysis, face animation, and biometric recognition. In particular, the part of the head with hair has a variety of shapes and increased complexity compared to face. However, previous studies mainly focused on 3D face modeling for only facial region, leaving out hair modeling. In this paper, a method to retrieve the most similar 3D hair model from the database is proposed. Projected 3D hair models are compared with the segmented hair region which is extracted using FCN (fully connected network). The retrieved 3D hair model is augmented on 3D face model so that a complete head is modeled with face and hair. The proposed method includes network training and 3D hair database building. Experimental result shows that proper hair models are augmented successfully on the 3D face modeling result.
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