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디지털 포렌식을 위한 무인 멀티콥터 비행 로그의 데이터 마이닝 기반 데이터 분석 기법

Title
디지털 포렌식을 위한 무인 멀티콥터 비행 로그의 데이터 마이닝 기반 데이터 분석 기법
Other Titles
Data Mining based Data Analysis of Unmanned Multi-copter Flight Log for Digital Forensics
Author
신은지
Alternative Author(s)
Shin, Eun ji
Advisor(s)
조인휘
Issue Date
2019. 8
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
무인 멀티콥터의 시장은 농업, 택배, 재해 예방과 대기 관측, 취미∙레저 등으로 다양한 분야에서 크게 성장하고 있다. 그에 따라 운용되는 기체의 수가 늘어났고 여러가지 원인을 가진 사고들도 함께 증가하고 있다. 본 논문은 이러한 논란에 객관성을 더해주는 비행 로그 분석 작업의 효율성을 향상시키는 것이 목적이다. 현재 비행 로그 분석자가 활용하고 있는 대표적인 프로그램은 MP(Mission Planner)로, 그래프를 이용한 분석에는 강점을 가지고 있지만 문제의 비행 로그 데이터를 찾아내는 것과 핵심 텍스트를 찾아 상세 정보를 찾아내는 것에 있어서 작업 효율성이 크게 떨어지고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 기초로하여 방대한 비행 로그 데이터를 분석하기 위해 데이터 마이닝(Data Mining)과 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 적용하였고, 이 기법에 적합한 프로그램으로는 R이라 판단하였다. 디지털 포렌식(Digital Forensics)을 위해 유형에 따른 분석 패턴을 활용하여 분석의 절차를 획일화 하는 것이 필요하였고, 본 논문에서는 비행 로그 데이터가 가질 수 있는 ERR Code에서 Code 16의 분석 패턴에 따라 절차를 획일화하였다. 클러스터링(Clustering)은 데이터 마이닝(Data Mining)기법을 통해 진행되었으며 클러스터(Cluster)되어진 데이터들은 다시 텍스트 마이닝(Text Mining)기법을 적용해 세부 분석을 진행하였다.   분석되어진 데이터는 작업의 효율성을 확인하기 위해 R에서의 작업성과 MP에서의 작업성을 함께 비교하였으며, 비교 방법은 데이터가 도출되는 과정의 시간과 도출된 데이터의 정확도를 이용하였다. 이러한 비교를 통해 비행 로그 분석자가 각 프로그램에서 진행한 분석 파트에 따른 작업 효율성을 파악할 수 있었다.
The market for unmanned multi-copter is growing in various fields, including agriculture, delivery, disaster prevention and atmospheric observation, hobby and leisure. As a result, the number of unmanned multi-copter in operation has increased and accidents with various causes are also increasing. This paper aims to improve the efficiency of flight log analysis work which adds objectivity to these controversies. A typical program currently used by flight log analysts is the Mission Planner (MP), which has an advantage in analyzing using graphs, but it is significantly less effective in finding the flight log data in issue and finding out the detailed information in issue. Based on these shortcomings, this paper applied data mining and text mining techniques to analyze vast flight log data, and determined R as a program suitable for this technique. For digital forensics it was necessary to uniformize the procedure of analysis using type-specific analysis patterns, and in this paper the procedure was uniformized according to the analysis pattern of Code 16 in the ERR Code that flight log data could have. Clustering was done using the Data Mining technique and clustered data was then further analyzed using the Text Mining technique. The analyzed data was compared with the workability at R and the workability at MP to check the efficiency of the work, and the comparison method used the time of the process in which the data was derived and the accuracy of the data produced. This comparison enabled the flight log analyst to understand the effectiveness of the work in each part of the analysis in each program.
URI
http://dcollection.hanyang.ac.kr/common/orgView/000000110009http://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/109509
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GRADUATE SCHOOL OF ENGINEERING[S](공학대학원) > ELECTRICAL ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE(전기ㆍ전자ㆍ컴퓨터공학과) > Theses (Master)
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