교수님 이건 아니잖아요

[Windows] 파일탐색기에서 Onedrive 폴더 삭제

ruming — Sat, 31 Jan 2026 21:51:30 +0900

Onedrive에 기존 계정을 연결 해제하고 새로운 계정으로 로그인했는데

파일탐색기에 Onedrive 폴더가 삭제되지 않고 계속 남아있었다.

저 공유된 폴더 자체를 삭제하려면 레지스트리에서 해결해야한다.

1. 검색이나 Win+R로 regedit을 입력해 레지스트리 편집기 오픈

2. 다음 경로 이동

HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Desktop\NameSpace

3. NameSpace에 삭제하고 싶은 폴더를 확인 후 삭제한다.

필자와 같은 경우라면 NameSpace에 폴더가 두 개가 떴을 것이다. 데이터에서 폴더 이름 확인 후 삭제하고 싶은 폴더를 삭제하면 된다.

NameSpace 폴더 전체 삭제가 아닌 하위에 있는 폴더를 삭제해야 한다.

[VMware] 가상화 오류 - Intel VT-x, HV

ruming — Wed, 2 Apr 2025 10:35:54 +0900

VMware를 설정하면서 두 가지 오류를 만났다.

1. 하드웨어 가상화 오류

[해결 방법]

호스트에서 Intel VT-x(인텔)/AMD-V(AMD) 설정을 지원한다면 BIOS에서 해당 옵션을 활성화해야 한다.

BIOS는 제조사마다 진입방법이 다른데 필자의 컴퓨터에서는 부팅화면에서 DEL을 연속으로 누르니 들어가졌다.

상단의 Chipset 메뉴에서 VT-x 옵션을 찾아서 켜주었다.

필자의 경우에는 여기서 해결되었고, 혹시 해결되지 않았다면 vmx 파일에서 vhv를 활성화 시켜보자.

vhv를 검색해서 있으면 TRUE로 설정, 없으면 아래 설정을 복붙해서 넣어준다.

vhv.enable = "TRUE"

VMware를 키니 곧바로 다음 오류를 만났다.

2. 중첩된 가상화(nested vitualization) 오류

VMware Workstation does not support nested virtualization on this host.
Module 'HV' power on failed.
Failed to start the virtual machine.

여기서는 한 번에 해결되지 않아서 여러가지 시도를 해보았다.

1. Powershell을 관리자 권한으로 실행하여 다음 명령어를 실행한 뒤 재부팅한다.

dism.exe /Online /Disable-Feature:Microsoft-Hyper-V-All

2. vm 파일이 들어가 있는 폴더에서 .lck 파일을 삭제하고 재실행한다.

3. cmd를 관리자 권한으로 실행, 다음 명령어를 실행한 뒤 재부팅한다.

bcedit /set hypervisorlaunchtype off

=> 필자는 여기서 해결되었다.

참고

https://dev-charlotte.tistory.com/98

디스크 이미지 파일을 vmdk 파일로 변환

ruming — Fri, 14 Mar 2025 11:42:08 +0900

qemu를 이용

sudo apt-get install qemu
qemu-img convert -pO vmdk [이미지.dd] [생성파일.vmdk]

-O 옵션: 출력 파일의 포맷을 지정. vmdk 파일로 내보낼 때는 -O vmdk

-p 옵션: 작업 진행률을 표시

vmware에서

Use an exising virtual disk를 선택 후 해당 파일을 넣어주면 됨

[실습]

dd파일을 vmdk로 변환

qemu-img convert -f raw -O vmdk image1.001 image_v2.vmdk

VMware에서 vmdk에 맞는 운영체제를 iso 파일 없이 설치 후 vmdk를 해당 폴더에 넣어 부팅하면 가상머신 복구 가능

참고

https://suspected.tistory.com/237

https://whitesnake1004.tistory.com/477

https://hmkj.tistory.com/21

[정보] 논문번역, 엔터제거 사이트 추천

ruming — Thu, 13 Mar 2025 17:28:48 +0900

영어논문 pdf를 번역할 때 글을 그대로 복붙하면 엔터가 반영이 안 돼서 줄마다 일일히 띄어줘야 하는 불편함이 있다. deepl 같은 사이트에서는 엔터나 띄어쓰기에 따라 번역 퀄리티가 달라지는 경우가 종종 있기에... 아무튼 이런 엔터를 자동으로 없애주는 사이트를 알아냈는데 굉장히 유용하게 사용하고 있다.

https://www.sfu.ca/~mjordan/remove-line-breaks.htm

pdf 논문파일

here 버튼을 누르면 바뀐다.

위 사이트에 pdf 논문을 복붙해서 엔터를 없앤 뒤 번역기에 돌리면 훨씬 자연스럽게 번역이 된다!

https://www.deepl.com/ko/translator

Deepl.com

번역 사이트는 주로 Deepl이나 챗지피티를 주로 사용하는데, 요즘은 챗지피티가 문맥 파악을 잘해서 논문 번역에 아주 유용하다. Deepl은 용어를 설정할 수 있는 게 강점이라 전문적인 내용을 번역하는 데 자주 사용된다. 파일 번역해서 다시 파일로 재생성해주는 사이트는 정말 희귀한데, Deepl은 한 달에 3개까지 무료 파일번역이 가능해서 통으로 번역할 때 아주 좋다.

마찬가지로 파일을 번역해주는 무료 사이트도 많이 없다. 논문 파일을 번역해주는 무료 사이트가 있길래 소개한다.

https://maidepot.com/

maidepot.com

표 지원이 안 돼서 이런 식으로 출력되는 게 살짝 불편하긴 하지만 내용을 다른 곳에 옮겨 정리할 용도로는 사용할만 하다.

[정보] 구글링 / 구글 검색 방법 (기간, 파일 확장자 설정)

ruming — Tue, 4 Feb 2025 16:44:10 +0900

구글에는 효과적인 구글링을 위한 검색 도구와 필터를 제공한다. 구글링 했을 때 원하는 정보가 뜨지 않으면 굉장히 답답한데, 이 때 특정 기간을 설정하거나 키워드를 포함하도록 검색할 수가 있다. 필터 및 도구 사용 방법을 알아보자.

더 정확한 Google 검색 결과 얻기 - Google 검색 고객센터

도움이 되었나요? 어떻게 하면 개선할 수 있을까요? 예아니요

support.google.com

참고로 구글 공식 페이지에도 나와 있긴 한데 모든 기능을 알려주지는 않는 것 같다. 사람들이 알아낸 여러 구글 검색 명령어를 실험해봤으나 작동하는 것도 있는반면 제대로 작동하지 않는 명령어도 있었다. 잘 작동하는 명령어 중에서 자주 사용할만한 명령어만 모아봤다.

한눈에 보기

명령어	기능
after:YYYY-MM-DD, before:YYYY-MM-DD	after:특정 기간 이후, before:특정 기간 이전의 글을 검색. 두 개를 함께 사용할 경우 특정 기간 내의 글을 검색 가능. (before:YYYY after:YYYY)
site:youtube.com	입력한 사이트의 검색 결과만 보여줌 (youtube.com, tistory.com, naver.com 등 사용 가능)
filetype:pdf / ext:pdf	입력한 파일 확장자 결과만 보여줌 (pdf나 ppt 파일만 검색하고 싶을 때)
intitle:키워드, inurl:키워드	사이트 제목 혹은 url에 키워드가 포함된 결과를 보여줌
"키워드"	키워드가 포함된 결과를 보여줌
-키워드	키워드를 제외한 결과를 보여줌
키워드1 and 키워드2 (AND도 가능)	키워드1과 키워드2가 함께 포함된 결과를 보여줌
키워드1 OR 키워드2	키워드1 혹은 키워드2 둘 중에 하나만 포함된 결과를 보여줌
키드 (예: 카드 기)	단어를 대체해서 보여줌 (카드 리더기, 카드 단말기 등 카드 ~기에 대한 결과)

: 사용자가 입력

검색 기간 설정 방법

특정 기간 이후, 이전, 혹은 그 사이에 업로드된 정보를 얻고 싶다면 after와 before 명령어를 사용할 수 있다.

after:YYYY-MM-DD
before:YYYY-MM-DD

연도뿐만 아니라 날짜까지 특정할 수 있다. 명령어와 날짜 사이는 띄어쓰기 없이 입력한다.

[사용 예시]

after:2022-10-10 별자리 운세
-> 2022년 10월 10일 이후 발행된 '별자리 운세'에 관련된 글을 검색
before:2010 지구종말
-> 2010년 전에 발행된 '지구종말'에 관련된 글을 검색
after:2010 before:2012 혈액형 궁합
-> 2010~2012년 사이에 발행된 '혈액형 궁합'에 관련된 글을 검색

예를 들어 가장 최근에 발행된 맛집 글을 보고 싶다면 이렇게 검색할 수 있다. 오늘은 2025년 2월 4일이므로 2025년 2월 1일 이후로 발행된 글을 검색해보겠다.

이렇게 따끈따끈하게 올라온 새 글을 검색할 수 있다.

다음으로 2010년 ~ 2012년 사이에 나왔던 신작 영화를 검색해보자.

명령어를 사용하기 귀찮다면 간단하게 도구를 사용하는 방식도 있다. 검색창 우측에 있는 '도구' 버튼을 클릭하면 언어, 날짜, 일치하는 결과를 설정할 수 있다. 1시간, 1일, 1주, 1개월, 1년까지 빠르게 필터링 할 수 있다. 보통 유입이 많은 글이 가장 상단에 뜨기 때문에 최신 글이 뜨지 않을 때가 많은데 이럴 때 유용하게 사용할 수 있다.

기간 설정을 클릭하면 원하는 날짜를 직접 설정할 수 있다. 기간 맞춤설정은 오히려 명령어로 입력하는 게 더 빠른 것 같다.

1년 내 발행된 최신 글을 찾고 싶다면 도구를 사용하는 게 빠르고, 특정 기간을 검색하고 싶다면 after와 before명령어를 사용하는 것이 편하다.

*참고로 2012..2015 이런 식으로 ..을 사용한다는 정보도 있었는데 사용해보니 제대로 동작하지 않았다.

특정 사이트 내에서 검색

site:{site domain}
예) site:youtube.com
예) site:naver.com
예) site:tistory.com

사이트 도메인을 입력하면 해당 사이트만 보여준다.

유튜브 사이트 검색결과만 보고 싶을 때:

특정 파일 타입을 검색 (pdf, ppt 등)

filetype:{파일 확장자}
예) filetype:pdf / ext:pdf
예) filetype:ppt / ext:ppt

특정 파일 확장자만 보고 싶을 때 사용할 수 있다. filetype 또는 ext 명령어를 사용.

사이트 제목, url 내에서 검색

intitle:{키워드}
inurl:{키워드}
예) intitle:사과

intitle은 사이트의 제목에 키워드가 포함된 결과를, inurl은 url 안에 키워드가 포함된 결과를 보여준다. inurl과 site는 비슷해보이지만 site는 youtube, tistory처럼 한 사이트 안에서 키워드와 관련된 검색 결과를, inurl은 키워드가 포함된 다양한 사이트를 보여준다는 차이점이 있다.

특수기호를 이용한 구글링

"키워드"
예) 인공지능 "교육" -> 교육이라는 단어가 반드시 포함된 결과를 보여줌
-키워드
예) 몸에 좋은 과일 -배 -> 몸에 좋은 과일 중 배를 제외한 검색결과
키워드1 and 키워드2
예) 사과 and 포도 -> 사과와 포도가 둘 다 들어간 검색결과
키워드1 OR 키워드2
예) 사과 OR 포도 -> 사과 혹은 포도 하나만 들어가도 결과를 보여줌
*
예) *카드 -> 신용카드, 체크카드 등 *부분을 대체한 결과를 보여줌

특수기호: "", -, and(AND), OR, *

and와 OR을 사용해 다양한 방식으로 구글링을 해봤는데 and와 AND의 검색결과는 똑같았고, or과 OR은 검색결과는 달랐다. OR은 반드시 대문자로 사용해야 적용되는 것 같다.

and 명령어는 서로 관련 없는 단어를 서치할 때 유용하다. 예를 들어 '인공지능'과 '사과'를 함께 검색할 때, 그냥 '인공지능 사과'를 검색하면 구글에서는 인공지능과 사과가 둘 다 들어간 결과를 상단에, 그 다음 인공지능 혹은 사과만 포함된 결과를 보여준다. 그러나 '인공지능 AND 사과'를 검색하면 인공지능과 사과가 전부 포함된 결과를 보여준다.

""와 and는 키워드가 하나의 주체인지 떨어져 있는 별개의 단어인지를 판단하여 사용한다. '고양이 코골이'를 검색하고 싶을 때, "고양이 코골이"는 고양이의 코골이를 중점으로 검색하지만, '고양이 AND 코골이'는 그냥 '고양이'와 '코골이'라는 단어 2개가 들어간 결과를 보여준다.

마지막으로 이 명령어들은 함께 사용할 때 가장 효과적이다.

2013~2015년에 youtube에 업로드 된 고양이 코골이 영상을 검색할 때:

명령어를 잘 조합하여 원하는 결과를 얻어보자!

[참고 사이트]

https://support.google.com/websearch/answer/2466433?hl=ko&ref_topic=3081620&sjid=2757758705176989472-NC

https://seo.tbwakorea.com/blog/google-search-operators/

Burp Suite CA 인증서 설정

ruming — Sun, 5 Jan 2025 23:50:36 +0900

Burp Suite를 오랜만에 켜서 그런지 인증서 관련 연결 오류가 났다.

인증서 기간이 만료되었거나 업데이트 하면서 설정을 다시 해야하는 경우가 생기는 것 같다.

오류 내용 - 연결이 비공개로 설정되어 있지 않습니다.

버프슈트 인증서 오류

버프슈트는 브라우저와 서버 간 통신의 중간에 위치하기 때문에 신뢰할 수 있는 연결을 유지하려면 Burp Suite의 CA 인증서가 등록되어야 한다. 연결 오류는 대부분 인증서에서 발생하는 오류이므로 다음 과정을 따라 인증서를 등록하면 해결될 것이다.

2024.11.2 버전 기준 작성된 글

+) 인증서를 가져왔는데도 오류가 난다면 버프슈트 버전을 업데이트 해보는 것이 좋다.

1. 버프슈트에서 인증서 Export하기

버프슈트를 키고 상단에 있는 "Proxy settings" 설정 탭에 들어간다.

Proxt settings 클릭

예전 버전과 달리 설정 탭을 누르면 설정 창이 따로 뜬다.

Proxy 탭에서 "Import / export CA certificate" 클릭

CA certificate

"Certificate in DER format"을 선택하고 "Next" 클릭

Select file에서 CA 인증서를 저장할 경로를 선택한다. 필자는 BurpSuite가 설치된 경로에 인증서를 함께 저장했다. 아래는 버프슈트 설치 경로이다. 확장자를 crt로 하여 저장한다. 인증서 이름은 무엇으로 하든 상관없다.

C:\Users\[USERNAME]\AppData\Roaming\BurpSuite
*[USERNAME]은 본인 컴퓨터의 username을 의미

저장했으면 "next" > "close"로 마침.

2. Chrome 브라우저에서 인증서 불러오기

크롬 설정에 들어가 "개인 정보 보호 및 보안" > "보안"에 들어간다.

"인증서 관리" > "Windows에서 가져온 인증서 관리"

"가져오기"를 눌러 아까 저장한 ca 인증서를 불러온다.

인증서를 저장한 경로를 찾아가 인증서를 클릭 후 열기 > 다음

"모든 인증서를 다음 저장소에 저장" 선택 > "찾아보기" > "신뢰할 수 있는 루트 인증 기관" 클릭 > "확인"

만약 보안 경고가 뜰 경우 "예"를 눌러 인증서를 설치한다.

3. 프록시 설정을 킨 뒤 확인

프록시 서버가 켜져 있었다면 끄고 다시 킨 뒤 저장을 누른다.

버프슈트에서 intercept on을 눌렀을 때 연결 오류가 뜨지 않는다면 성공한 것이다.

[논문리뷰] 메모리 포렌식 관점에서의 모바일 브라우저 사생활 모드 분석

ruming — Thu, 12 Dec 2024 17:56:48 +0900

사생활 보호 모드는 사용자의 개인 정보를 보호하는 기능을 제공하는반면, 피의자가 자신의 행적을 숨기기위해 안티포렌식 측면에서 활용하기도 한다. PC환경과 달리 모바일 환경에서 웹 브라우저의 사생활 모드를 활성화한 경우의 연구가 전무하기 때문에, 본 논문에서는 모바일 환경에서 Chrome, Samsung Internet, Whale, Firefox 4개의 브라우저에서 사생활 보호 모드에 대한 실험을 진행하였다. 결과적으로 모든 대상 브라우저에 대해 검색 키워드, 방문 페이지 내역, 다운로드 파일 경로를 추출할 수 있었다.

모든 프로그램은 실행되기 위해 RAM에 적재되어야 한다. 모바일 환경에서도 마찬가지로 프로그램이 실행되려면 메인 메모리에 적재되어야 하기 때문에, 용의자가 사생활 보호 모드를 사용하더라도 기기의 전원이 종료되기 전에 데이터를 추출하면 활동 기록을 추출할 수 있다. 반대로 모바일 기기의 전원이 종료된 후 입수된다면 분석이 불가능하다.

[메모리 포렌식을 이용한 분석 절차]

1. 분석 대상 모바일 기기의 메모리를 덤프한다.

2. 덤프한 데이터에서 검색어를 추출한다.

- 웹 브라우저는 URL에 공통으로 search라는 키워드를 포함, 뒤에 'q=' 혹은 'query=' 키워드 다음에 검색어가 등장

3. 방문한 웹 사이트를 추출한다.

- 'http://' 혹은 'https://' 단어로 시작함 -> 키워드 검색을 통해 접속 사이트 추출 가능. 키워드가 남지 않는 일부 사이트의 경우 접속 사이트에서 키워드 추출 후 이차적인 키워드 검색 과정 필요.

4. 다운로드 파일의 경우, 파일 저장 경로를 키워드로 덤프 파일을 검색한다.

- 웹 페이지에 다운로드가 가능한 파일이 존재할 경우 파일 이름을 키워드로 덤프 파일을 다시 검색함.

[실험 환경]

실험 기기 : Galaxy A7 (2018)

실험 대상 웹 브라우저 : Chrome, Samsung Internet, Whale, Firefox

실험 방식 : 브라우저에 '마약'이라는 단어를 검색, 일부 페이지를 방문 및 파일 다운로드

조사 도구 : Frida 12.6.23버전, fria-tools 4.1.0버전, frida server 12.8.5버전

fridump로 메모리를 덤프한 후 웹 아티팩트 추출 시도

-> 검색어, 방문 사이트 URL 확인 가능 (한국어의 경우 퍼센트인코딩)

파일 다운로드 후 파일을 삭제하더라도, 방문한 웹 사이트의 주소를 파악하고 다운로드한 흔적을 찾을 수 있다. 방문 사이트에서 게시된 파일명과 다운로드된 파일명을 비교하여 다운로드 여부가 확인이 가능하다.

모든 대상 브라우저에서 사생활 보호 모드를 활성화하더라도 웹 아티팩트를 추출할 수 있다. 해당 메모리 포렌식 방법은 사생활 보호 모드가 아닌 일반 모드에서도 동일하게 파일을 추출할 수 있다.

본 논문의 분석 방법은 모바일 기기를 전원이 종료되지 않은 상태로 압수되어야 한다는 한계점이 존재하기 때문에, 안드로이드 환경에서 적용 가능한 비할당영역의 분석을 통해 웹 아티팩트를 찾는 연구가 수행되어야 한다. 메모리 포렌식으로 얻은 파일 경로를 이용해 비할당 영역을 분석한다면 삭제된 파일의 복구 또한 수월할 것으로 여기고 있다.

모바일 환경에서 웹 브라우저 사생활 모드 활성화한 경우, 전원을 종료하지 않은 상태에서 압수한다면 사생활 보호 모드에서의 웹 아티팩트 추출도 가능하다는 내용의 논문을 살펴봤습니다. 조만간 비할당영역의 분석 방법에 대한 연구 논문을 가져오겠습니다.

[논문리뷰] 몰래카메라를 악용한 2차 범죄 대응을 위한 디지털포렌식 조사 방법론

ruming — Thu, 12 Dec 2024 15:28:40 +0900

디지털성범죄 수사와 관련된 논문입니다. 법률적인 부분은 제외하고, 기술적인 내용에 초점을 맞춰 리뷰해보겠습니다.

1. 서론

범죄 예방과 유사 범죄 방지를 위한 디지털성범죄 수사 방법 및 법률 적용은 매우 중요하다. 본 논문에서는 몰래카메라를 이용한 디지털성범죄 수사 사례를 분석하고, 2차 범죄를 예방하기 위한 디지털포렌식 조사 방법을 제안한다. 몰래카메라 영상에 음성 데이터가 존재할 경우 이를 텍스트로 변환하고 피의자 소유의 디지털 매체에 존재하는지 조사하는 방식이다.

조사 방안: 불법 촬영 영상에 음성이 포함되어 있는지 확인하고, 녹음된 음성을 추출한다. 분리한 음성을 STT(Speech-to-Text) 기술을 이용하여 대화 내용을 텍스트로 변환하고 이를 피의자가 소유한 디지털 저장매체에서 검색한다.

기대효과

- 2차 범죄에 대응하기 위한 수사 기법을 제안함으로써 유사 범죄 대응 시 실무적인 활용이 가능하다.

2. 사건 개요

<숙박업소에 미리 설치한 카메라로 투숙객을 몰래 촬영하고 해당 영상을 외부 서버 컴퓨터로 실시간 전송한 사건>

객실마다 AtHome Camera 프로그램이 설치된 "올인원 PC"를 미리 설치, "올인원 PC"를 이용해 투숙객의 성관계 장면을 촬영하고 피의자가 지정한 외부 사무실로 실시간 전송함. 뿐만 아니라 영상 속 피해자들의 대화내용을 녹음하고 엑셀 파일 등에 기록하여 협박이나 갈취와 같은 추가 범행을 준비함.

일체형 PC 분석 결과 몰래카메라 관련 프로그램 'AtHome Camera', 'AtHome Video Streamer'가 설치됨. 이 프로그램은 실시간 녹화 및 시청 기능을 제공함. 사무실 수색 결과 피의자 컴퓨터의 저장매체(SSD)에서 불법 촬영 영상(MP4) 발견. 피해자의 차량번호를 폴더 이름으로 생성하여 해당 폴더에 영상을 보관하여 저장함.

3. 이론적 배경 및 관련 연구: 몰래카메라 영상 속 음성 데이터

MP4 파일 구조는 미디어 데이터(mdat)와 미디어 데이터에 접근하기 위한 메타데이터(moov)로 구성된다. 계층 구조의 컨테이너(box)로 구성되어 있다. 기본적인 파일 구조는 ftyp, madt, moov 컨테이너로 구성되고, 실제 비디오 및 오디오 데이터는 mdat에, 이에 대한 메타데이터는 moov 하위에 저장된다. MP4 파일에 오디오 정보가 기록되어 있는지 확인하려면 moov atom의 audio track에서 stco의 Chunk offset을 찾은 후, MP4 파일의 해당 offset을 확인한다. offset 영역에 기록된 16진수 값이 존재하면 audio data가 기록된 것이고, audio track이 구성되어 있지 않거나 offset이 0x00으로 채워져 있다면 음성정보가 없는 것이다. MP4 파일은 비디오와 오디오 데이터를 분리하여 구성하는데, 이에 대한 offset 정보를 moov atom에 배열 형태로 저장한다. 실제 데이터는 mdat atom에 비디오 영역과 오디오 영역이 번갈아 가며 혼합된 형태로 저장된다.

4. 제안하는 디지털포렌식 조사 방법론

4.1 몰래카메라 영상 속 음성 데이터 대상 키워드 추출

피해자들의 대화가 텍스트 형태로 존재하는지 확인하기 위해 명사형 단어를 대상 키워드로 이용할 수 있다.

1) 피해 영상의 데이터 포맷 구조를 파악하고 영상에서 음성이 저장되는 영역의 확인을 통해 음성정보가 저장되어 있는지 조사한 뒤 음성 데이터를 추출한다.

2) 추출한 음성 데이터를 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트 데이터 중 명사 형태소를 키워드로 추출한다.

3) 추출된 키워드가 범죄자의 저장장치에 존재하는지 검색하여 추가 범행 여부를 확인한다.

4.2 개념증명

[실험 도구 개발 및 실험 결과, 한계점]

python 환경에서 ffmpeg, KoLNPy, CSR API를 이용하여 Con2Keys.py(Conversation to Keywords) POC 도구 개발

ffmpeg : 미디어 포맷 변환도구

CSR(CLOVA Speech Recognition) : 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 API

MP4 파일에서 mdat 영역에 저장된 오디오 데이터를 추출하여 50초 단위의 MP3로 저장. HTTP 방식으로 추출한 mp3 파일을 CSR에 전송하여 JSON 형식의 STT 결과를 반환. STT 결과를 Okt 라이브러리를 이용하여 형태소분석을 통해 명사를 추출하고, 이를 txt 형식으로 저장함.

28개 단어의 정확도를 분석한 결과 정확한 한글 표기에 대한 한계가 있는 것이 확인됨. 한국어의 경우 초성, 중성, 종성이 하나의 글자를 이루고 있어 정확한 띄어쓰기와 한글 표기가 어렵다. 실무에서 활용하기 위해서는 범죄 환경과 유사한 상황에서 생성된 음성 데이터에 대한 딥러닝 학습이 필요하고, 성능 측정을 위한 평가방법론이 함께 적용되어야 한다.

5. 결론

디지털성범죄 예방 및 유사 범죄 방지를 위해 불법으로 영상을 촬영하고 유포하는 행위 외에 피해자의 내밀한 대화내용을 악용한 행위에 대한 통신비밀보호법의 추가 수사가 필요하다. 즉, 영상에 음성이 포함되어 있는지 디지털포렌식 분석을 통한 확인과, 영상 속 비밀대화를 악용한 2차 피해가 있었는지 추가 조사가 필요하다.

논문의 주된 요점은 불법 촬영 영상 소지, 유포 뿐만 아니라 해당 영상 속 음성대화를 악용한 2차 범죄를 방지하기 위해 추가 수사가 필요하다는 내용입니다. 다만 실제 수사과정에서 수사관이 대량의 동영상 파일을 일일이 확인하는 것이 어렵기 때문에, 동영상 내의 음성대화 키워드를 자동으로 추출해주는 도구가 좀 더 개선된다면 추가 수사에 도움이 될 것 같네요.

[Stack/C] 간단한 스택 구현

ruming — Tue, 3 Dec 2024 18:04:47 +0900

C언어를 이용한 간단한 스택 구현

스택사이즈 : 100

#include <stdio.h>
#define stackSize 100
int stack[stackSize];
int top = -1;
int isFull(){
	if(top >= stackSize-1){
		printf("Stack is Full\n");
		return 1;
	}
	else	return 0;
}
int isZero(){
	if(top==-1){
		printf("Stack is empty\n");
		return 1;
	}else	return 0;
}
void printStack(){
	int i;
	for(i=0; i<=top; i++){
		printf("%d ", stack[i]);
	}
	printf("\n");
}
int pop(){
	if(!isZero()){
		return stack[top--];
	}
}
void push(int item){
	if(!isFull()){
		stack[++top] = item;
	}
	printStack();
}
int main(void){
	int data, an;
	char re;
	printf("Push data : ");
	scanf("%d", &data);
	push(data);
	int i=0;
	while(1){
		printf("push : 1 or pop : 2 (exit : 0)\n");
		scanf("%d", &an);
		if(an == 1){
			printf("Push data : ");
			scanf("%d", &data);
			push(data);
		}else if(an == 2){
			pop();
			printStack();
		}else{
			return 0;
		}
	}
	return 0;
}

[업무자동화] 윈도우 - 폴더 한번에 생성하기

ruming — Wed, 30 Oct 2024 17:08:38 +0900

배치 스크립트 파일을 만들어 폴더를 한 번에 생성하는 방법입니다.

윈도우에서 MD(MKDIR) 명령어는 디렉터리(폴더)를 생성하는 명령어입니다. md 명령어를 작성한 배치파일을 만들면 폴더를 한 번에 생성할 수 있습니다.

1. 숫자 폴더명

2. 한글 폴더명

3. 띄어쓰기가 있는 폴더명

1. 숫자 폴더명

1~20 폴더를 생성해보겠습니다.

먼저 텍스트 파일을 생성합니다.

우클릭 > 새로 만들기 > 텍스트 문서

파일 이름은 폴더생성으로 하겠습니다.

텍스트 파일에 md 명령어를 입력하고 만들고자 하는 파일명을 쭉 작성합니다.

*MD 혹은 md 둘 다 사용가능합니다.

md 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Ctrl+Shift+S를 눌러 파일을 다른 이름으로 저장합니다. 확장자 txt를 bat로 바꾸고, 인코딩을 UTF-8에서 ANSI로 바꾸고 저장해줍니다. 그러면 폴더를 생성하는 배치파일이 만들어집니다.

폴더생성.bat를 두 번 클릭해 실행합니다.

배치파일을 실행하면 1부터 20까지 폴더가 생성된 것을 확인할 수 있습니다.

2. 한글 폴더명

한글 파일 폴더도 동일한 방식으로 생성할 수 있습니다.

md 강아지 고양이 호랑이

명령어 작성

bat로 확장자를 바꾸고 ANSI로 변환하여 저장합니다.

파일 저장 후 실행

실행시키면 폴더가 생성됩니다.

3. 띄어쓰기가 있는 폴더명 생성

만약 폴더 명에 띄어쓰기가 있을 경우, 큰 따옴표(")를 사용해야 합니다.

숫자나 띄어쓰기가 없는 한글에도 큰따옴표를 사용할 수 있으나, 일일히 작성하기 번거로울 때는 안해도 괜찮습니다. 그러나 폴더명에 띄어쓰기가 존재할 때는 명령어가 그것을 인식하지 못하기 때문에, ""를 사용해 정확하게 폴더명을 명시해줄 수 있습니다.

md "강아지와 고양이" "표범과 치타"

추가로, 1부터 100까지 긴 숫자를 일일히 입력하기 번거로울 때 저는 보통 챗지피티를 사용합니다.

예시를 보여주지 않으면 지피티가 잘 못 알아먹습니다^^... 이런 식으로 지피티에게 1부터 원하는 숫자만큼 나열하라고 한 뒤 복붙하면 됩니다. 귀찮으신 분들을 위해 아래에 작성해놨으니 복붙해서 사용하셔도 됩니다.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200