KCI등재
글자 속성을 이용한 유사 문서 식별 및 포렌식 활용 방안 연구 = Identifying similar documents using character properties and exploring forensic applications
문서 유사도 측정이란 문서의 의미적, 형태적 특징을 추출하여 문서 사이의 유사한 정도를 평가하는 기술이다. 오늘날 이러한 문서 유사도 측정은 정보 검색, 문서 분류 등 다양한 분야에서 활용된다. 특히 최신 포렌식 도구에서는 서로 관련된 문서를 그룹화함으로써 디지털증거를 보다 효율적으로 분석하는 방식을 사용하고 있다. 이러한 기술의 효율성과 정확성을 높이기 위해 문서 유사도의 정확도를 높이는 다양한 연구가 진행되고 있으나, 텍스트만을 고려하기 때문에 텍스트마다 가지는 중요도를 반영하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 텍스트만을 이용하는 유사도 측정 방식에서 벗어나 텍스트에 적용된 속성을 활용하여 문서 유사도의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. DOCX 문서의 텍스트에 적용된 속성을 분석하여 가중치를 설정함으로써 문서에서 텍스트가 가지는 중요도를 유사도 측정에 반영하였다. 그 후, 기존 유사도 측정 알고리즘과 비교하여 더 높은 정확성을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한, 문서 일부분과 원본 문서와의 유사도 측정 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 유사도 측정 알고리즘의 활용 방안을 제시한다.
더보기Document similarity measures are techniques that extract semantic and morphological features of documents to assess the degree of similarity between them. Today, document similarity measures are used in various fields such as information retrieval and document classification. In particular, modern forensic tools use the grouping of related documents to analyse digital evidence more efficiently. To improve the efficiency and accuracy of these techniques, various studies have been conducted to improve the accuracy of document similarity, but they have the limitation that they only consider text and do not reflect the importance of text. In this paper, we propose a method to improve the accuracy of document similarity by using properties applied to text instead of the traditional text-only similarity measure. The properties applied to the text in the DOCX document were analysed and weighted to reflect the importance of the text in the document for the similarity measure. After that, it was confirmed that higher accuracy can be achieved compared to the existing similarity measurement algorithm. In addition, We also demonstrate the use of the similarity measurement algorithm proposed in this paper by conducting experiments on the similarity measurement of document parts and original documents.
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