표제지
목차
제1장 서론 10
1.1. 연구배경 및 필요성 10
1.2. 연구 내용 11
1.3. 논문의 구성 12
제2장 관련 연구 13
2.1. 공개정보의 정의 13
2.2. 공개정보를 이용한 프로파일링 13
2.3. 인공지능을 활용한 이미지 분석 방법론 14
제3장 심층 사례 연구 19
3.1. Bazzell 워크플로우 19
3.2. 기술 현황 분석 20
3.3. 프로파일링을 위한 데이터베이스 스키마 22
제4장 본론 25
4.1. 공개정보 프로파일링을 위한 워크플로우 25
4.1.1. 개인 프로파일링을 위한 워크플로우 26
4.1.2. 기업 프로파일링을 위한 워크플로우 27
4.2. 이미지에서의 정보 수집 워크플로우 28
4.2.1. 이미지 정보 수집 수동 워크플로우 29
4.2.2. 인공지능을 활용한 일부 자동 워크플로우 35
4.3. 데이터베이스 스키마 설계 42
4.3.1. 기업 데이터베이스 스키마 42
4.3.2. 이미지 데이터베이스 스키마 43
제5장 결론 44
참고문헌 45
ABSTRACT 49
[표 1] User 데이터베이스 23
[표 2] Facebook Post 데이터베이스 24
[표 3] 성명 워크플로우를 통해 얻을 수 있는 정보의 종류 27
[표 4] 기업 워크플로우를 통해 얻을 수 있는 정보의 종류 28
[표 5] 워크플로우를 통해 얻을 수 있는 정보의 종류 30
[표 6] 텍스트가 존재하는 이미지에서 얻을 수 있는 정보의 종류 31
[표 7] [그림 13]에서 수집한 정보 32
[표 8] 기업 테이블 43
[표 9] 이미지 테이블 43
[그림 1] CNN 구조 14
[그림 2] Vision Transformer 구조 15
[그림 3] Tesseract Architecture 16
[그림 4] CRAFT 구조 17
[그림 5] Image Caption 생성 모델 구조 18
[그림 6] Real Name OSINT Workflow (2019년 버전) 19
[그림 7] ImageScan 예시 20
[그림 8] ImageOCR 예시 21
[그림 9] 성명 워크플로우 26
[그림 10] 기업 워크플로우 27
[그림 11] 이미지에서의 정보 수집 수동 워크플로우 29
[그림 12] 개인정보가 나와 있는 이미지 예시 30
[그림 13] 장소 정보가 나와 있는 이미지 예시 31
[그림 14] 특징지을 수 있는 사물이 존재하는 경우 33
[그림 15] 타인이 찍어준 사진(왼), 셀프 사진(오) 34
[그림 16] 이미지에서의 정보 수집 일부 자동화한 워크플로우 35
[그림 17] Tesseract 결과 예시 36
[그림 18] YOLOv4 하이퍼 파라미터 설정 37
[그림 19] YOLOv4를 이용한 객체 추출 예시 38
[그림 20] 모델의 하이퍼 파라미터 설정 39
[그림 21] Image Catpion 생성을 위한 모델 정의 함수 41
[그림 22] Image Catpion 결과 예시 41