Korean ONJ cohort study : Designing and constructing a prospective cohort

약물 관련 악골괴사증(Medication related osteonecrosis of the jaw, MRONJ)은 골흡수억제제 복용과 관련하여 나타나는 심각한 부작용 중 하나이다. 악골괴사증은 발생빈도가 높지 않은 다인성 질환으로 현재 원인과 위험요소가 명확하게 밝혀지지 않아 진단과 치료에 제한점이 있다. 본 연구는 약물 관련 악골괴사증의 임상 위험 요인을 규명하고, 진단 및 예후 예측을 위한 바이오 마커를 탐지하고, 유전체 분석을 통한 질병의 병리생태를 규명하기 위해 한국인 전체를 대상으로 하는 대규모, 다기관 연구 통합 플랫폼을 구축하고자 하기 위함이다. 본 플랫폼은 전향적 코호트를 기반으로 하며, 이를 위해 개인 증례기록지와 환자설문지를 개발하였으며, 이를 바탕으로 다기관 통합 데이터수집 웹클라우드를 개설하였다. 체계적 문헌고찰을 통해 연구 대상자에 대한 수집항목들을 선정하였으며, 이를 이용한 항목별 분포 확인과 환자 추적이 가능하도록 하였다. 후향적 데이터를 이용하여 웹 페이지를 파일럿 시험하였으며, 이에 도출된 결과를 통해 임상적 적용 가능성을 평가하였다. 파일럿 시험에서 나타난 임상위험요인으로는 발치, 임플란트가 있었으며, 혈액분석결과 Calcium-corrected intact PTH와 TRACP 5b가 유의한 바이오마커로 나타났다. 전장 유전체 연관 분석(GWAS)를 통해 VEGFA 및 ACE유전자의 관련성을 규명하였다. 이는 적은 수의 대상자로 도출된 결과이므로 추후 본 플랫폼을 통한 대규모 추적 연구를 통해 약물 관련 악골 괴사증의 임상위험 요인 규명과 진단 및 예후 예측을 위한 바이오마커 탐지, 그리고 유전체 분석을 통한 질병의 병리생태 규명이 가능할 것으로 사료된다;Medication related Osteonecrosis of the Jaw (MRONJ) is a rare disease caused by the intake of anti-resorptive agents. ONJ is a multifactorial disorder with a relatively low incidence, and its lack of precise cause and risk factors make its treatment a challenge. This study aims to establish an integrated platform for a large-scale, multicenter research to identify the clinical risk factors of ONJ, detect biomarkers for diagnosis and prognosis prediction of ONJ, and identify the pathology of ONJ through genomic analysis. To establish a prospective cohort, patient questionnaire and case report form was developed and on its basis, a web cloud was constructed to serve as an integrated data collection system. Data to be collected were carefully selected through systematic review of related literature, and patient tracking and distribution of data from each category were made available. The clinical effectiveness of data collected from the website was pilot tested and validated using retrospective patient data. Clinical risk factors resulting from the pilot testing were extraction and implant. Blood sample analysis showed calcium-corrected intact PTH and TRACP 5b as significant biomarkers for ONJ and VEGFA and ACE genes were shown to be associated with ONJ from the GWAS results. The above results were from a small number of study subjects, thus the identification of clinical risk factors of ONJ, detection of biomarkers for diagnosis and prognosis of ONJ, and identification of the pathology of ONJ through genomic analysis will later become possible through the use of this large scale longitudinal platform.Ⅰ. 서론 1 A. 악골 괴사증 연구의 한계 1 1. 약물 관련 악골 괴사증 3 2. 악골괴사 관련 약물의 작용기전 6 3. ONJ의 병태생리학적 발병기전 12 4. 위험 요소 17 5. 바이오마커 21 B. 전향적 코호트 연구 22 1. 역학연구 22 2. 전향적 ONJ 코호트 연구 사례 25 C. 연구목적 30 Ⅱ. 연구방법 31 A. 코호트 연구를 위한 임상시험 프로토콜 개발 33 1. 환자 등록 33 2. 환자 증례지 개발 33 3. 환자 조사용 설문지 개발 46 4. 생화학 및 유전학적 검사 프로세스 개발 53 B. 통합 플랫폼 개발 54 1. 연구 조직 54 2. 추진 절차 54 3. 전문가 의견제시 58 C. 사용자 입력 59 1. 사용자 설문지 개발 59 2. 사용자 입력을 위한 파일럿 60 Ⅲ. 결과 62 A. 통합 플랫폼 개발 62 1. 일반인 대상 62 2. 의료진 대상 63 3. 환자용 설문지 연동 71 B. 사용자 입력 72 1. 입력 결과 72 Ⅳ. 고찰 74 Ⅴ. 결론 79 참고문헌 81 부록1. 증례 기록지 92 부록2. 환자용 조사 설문지 102 부록3. 생화학 검사 처리 표준 프로토콜 108 부록4. 웹 페이지 만족도 설문지 113 ABSTRACT 11

The direction of development of car forensics and How to analyze extracted data

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 수리정보과학과, 2022.2. 이병영.As automobiles are electrical powered and developed in the direction of self-driving, the role of computers is becoming important. These smart cars have become common technologies with the development of innovative automobile technology and computer technology. This means that new approaches and research on automobiles are needed from a forensic point of view. In the past, car forensics consisted of physical forensics that measure the length of the skid mark in case of a vehicle accident and calculate the speed, analyze the destination or route of the navigation, and analyze videos recorded in the black box. This was not a forensics of the vehicle itself, but rather an investigation of external mounting devices or surrounding environments. In addition, there was a problem in securing reliability because the acquired data was inaccurate or cross-validation was not possible. Current automobile forensics have already developed to the point of analyzing EDR data installed inside cars, connecting acquisition devices to OBD terminals, and analyzing smartphone-linked infotainment systems such as Android Auto and Apple CarPlay. However, it is also not legally mandatory to install devices and systems for acquisition and analysis, making it difficult to obtain data. In addition, there is very little data stored inside the vehicle, and there is a limitation in that data is stored in external devices such as smartphones, so evidence must be obtained through separate mobile forensics. However, in the case of electric vehicles with partial autonomous driving functions, which have been released and are increasing sales, the structure of the vehicle is expected to be very developed, enabling the application of a new forensic method. The characteristic of these cars is that first, as numerous additional sensors are installed for self-driving and data generated here are accumulating, the number of information that can be collected is increasing. Second, the automobile ECU is integrated, equipped with a centralized computer, and an integrated operating system is installed and operated. This has the advantage that automobiles can be computerized and standardized for forensics. Finally, by having OTA and V2X functions, data can be transmitted and received wirelessly by being connected to the outside, which has the advantage of enabling cross-validation of the generated data. In addition, in the case of self-driving cars, it is legally forced to have a device to store vehicle driving data, and the type and storage method of collected data are stipulated. Commercially, these data are expected to generate profits through automobile design and insurance premium calculation, which is an incentive to store and acquire data. The accumulated data may be stored in a memory inside the vehicle or stored in a smartphone connected thereto or in a server of a manufacturer. The problem is that the capacity of the data is too vast. In mobile forensics, as the storage capacity of smartphones increases, it takes a considerable amount of time to obtain, select, and analyze data. In the case of data collected in automobiles, the capacity is expected to be much larger than that of mobile, so it is necessary to change the data analysis method. Therefore, in this paper, propose the introduction of FOQA (Flight Operations Quality Assurance), an accident investigation and maintenance program for aircraft that has already been used for a long time and has secured reliability and accuracy. By visualizing the acquired data in 3D simulation, in the case of an accident investigation, the handle position, transmission position, accelerator pedal position, etc. can be reproduced as the situation at the time of the accident to increase the accuracy of judgment. In the case of general evidence collection, the driver's biometric information, passenger information, destination information, and payment information are collected and reproduced through the vehicle's internal camera and infotainment information, enabling mobile forensics and cross-validation as well as independent evidence. By adding an automatic analysis function, forensic investigators can grasp the overall matters necessary for the investigation, such as vehicle and driver information, at a glance. In addition, data on rapid acceleration, rapid deceleration, drowsy driving, etc. will be standardized and registered as event code to indicate event code, occurrence point, and end point in the program, reducing data analysis time and improving accuracy.자동차가 전동화 되고, 스스로 운전하는 방향으로 발전하며 컴퓨터의 역할이 중요해지고 있다. 이러한 스마트카들은 혁신적 자동차 기술 발전 및 컴퓨터 기술 발전과 더불어 보편화된 기술이 되었다. 이는 곧 포렌식 관점에서 자동차에 대한 새로운 접근 및 연구가 필요하다는 것을 의미한다. 과거의 자동차 포렌식은 차량 사고 시 스키드 마크의 길이를 측정하여 속도를 계산하는 물리적 포렌식, 그리고 네비게이션의 목적지나 경로를 분석하고, 블랙박스에 기록된 동영상을 분석하는 등의 포렌식이 이루어졌다. 이는 차량 자체에 대한 포렌식이라기 보다는 외부 장착기기 또는 주변 환경에 대한 조사였다. 또한 획득 데이터가 부정확 하거나 교차 검증이 불가능하여 신뢰성 확보 차원에도 문제가 있었다. 현재의 자동차 포렌식은 자동차 내부에 장착된 EDR 자료 분석 또는 OBD 단자에 획득 기기를 연결한 분석, 안드로이드 오토와 애플 카플레이 같은 스마트폰 연동 인포테인먼트 시스템 분석에 이를 정도로 발전되었다. 하지만 이 역시도 획득 및 분석을 위한 장치와 시스템 설치가 법적으로 의무 사항이 아니라, 데이터 획득이 수월하지 않다. 또한 차량 내부에 저장되는 데이터가 매우 적을 뿐더러 스마트폰 같은 외부 기기에 데이터가 저장되어 별도의 모바일 포렌식 등을 통해 증거를 획득해야 하는 한계점이 있다. 하지만 지금 출시되어 판매가 늘고 있는 부분자율주행기능을 갖춘 전기차들의 경우 차량의 구조가 매우 발전되어 새로운 포렌식 방법의 적용이 가능해질 것으로 보고 있다. 이러한 자동차들의 특징은 첫째 자율주행을 위해 수많은 센서가 추가 탑재되고 여기서 생성되는 데이터들이 축적되고 있어 수집할 수 있는 정보들이 늘어나고 있다. 둘째 자동차 ECU가 통합되어 중앙 집중식 컴퓨터가 탑재되고 통합 운영체제가 설치되어 운영된다. 이는 자동차가 컴퓨터화 되어 포렌식을 위한 표준화가 가능하다는 장점을 가진다. 마지막으로 OTA, V2X 기능들을 갖춤으로써 외부와 연결되어 무선으로 데이터의 송수신이 가능해지고 이는 생성된 데이터들에 대한 교차 검증이 가능해진다는 장점을 가진다. 또한 자율주행 자동차의 경우 법적으로 자동차 운행 데이터를 저장하는 장치를 갖추도록 강제하고 수집 데이터의 종류와 저장 방식 등을 규정하고 있다. 상업적으로도 이런 데이터들을 통해 자동차 설계, 보험료 계산 등의 방식으로 수익이 창출될 것으로 보여 데이터의 저장 및 획득에 유인이 되고 있다. 축적된 데이터는 자동차 내부의 메모리에 저장되거나 연결된 스마트폰 또는 제작사의 서버에 저장될 것이다. 문제점은 데이터의 용량이 너무 방대하다는 것이다. 모바일 포렌식에서도 스마트폰의 저장 용량이 커지면서 데이터의 획득 및 선별, 분석에 상당한 시간이 소요되는 어려움이 발생하고 있다. 자동차에 수집되는 데이터의 경우 모바일보다 용량이 훨씬 클 것으로 예상되어 데이터 분석 방법의 변화가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 이미 오랜 기간 사용되어 신뢰성과 정확도가 확보된 항공기의 사고조사 및 유지보수 프로그램인 FOQA(Flight Operations Quality Assurance) 도입을 제안한다. 획득한 데이터를 3D 시뮬레이션으로 시각화함으로써 사고 조사의 경우 핸들위치, 변속기 위치, 가속페달 위치 등을 사고 당시 상황으로 재현하여 판단의 정확도를 높일 수 있다. 일반 증거 수집의 경우에도 차량 내부 카메라 및 인포테인먼트 정보를 통하여 운전자의 생체정보, 동승자정보, 목적지정보, 결제정보 등을 수집, 재현하여 독자적인 증거뿐 아니라 모바일 포렌식과 교차검증이 가능해진다. 자동 분석 기능을 추가하여 포렌식 수사관이 한눈에 차량 및 운전자 정보 등 수사에 필요한 전반적인 사항의 파악이 가능하다. 또한 급가속, 급감속, 졸음 운전, 또는 운전자 신체 이상, 차량 내 결제 등이 이루어졌을 경우에 대한 데이터를 표준화 하고 이를 이벤트 코드로 등록하여 특정상황이 발생할 경우 프로그램에 이벤트 코드와 발생 시점 및 종점 표시함으로써 그 부분의 데이터만 상세 분석하여 데이터 분석 시간을 줄이고 정확성을 높일 수 있을 것이다.제1장 서론 1 제2장 시기별 차량포렌식 방법 3 제1절 아날로그, 물리적 포렌식 3 제2절 외부장착기기 포렌식 4 1. 네비게이션 4 2. 블랙박스 6 제3절 내부장착기기 포렌식 8 1. EDR 8 2. OBD 스캐너 애플리케이션 14 제4절 차량 인포테인먼트 포렌식 20 1. 차량 인포테인먼트 시스템 20 2. 차량 인포테인먼트 포렌식 연구 23 3. 특징과 한계점 26 제3장 분야별 발전방향 27 제1절 하드웨어 27 1. 센서 등 정보수집 장치의 증가 27 2. 중앙집중화 된 제어 32 3. OTA 34 4. V2X 34 제2절 소프트웨어 35 1. 전장부품 통합제어용 OS 36 2. 인포테인먼트 (Infortainment) 소프트웨어 38 제3절 법적인 측면 40 1. 현재 자동차 기록장치 관련 법령 40 2. 자동차 기록장치 관련 법령의 변화 44 3. 법적인 제도의 보완 44 제4절 상업적 측면 45 1. 설계 및 유지보수 45 2. 보험사 활용 46 제4장 포렌식 데이터의 분석 47 제1절 수집 데이터 종류 47 1. ECU 차량 센서 47 2. ADAS 차량 센서 15 3. 인포테인먼트에 저장되는 디지털 센서 데이터 49 4. 연락처 51 5. 네비게이션 정보 데이터 52 6. 차량 운행 기록시스템 로그 데이터 52 제2절 데이터 저장방식 및 추출절차 54 1. 차량 주행정보 54 2. 자율주행 관련 정보 54 3. 인포테인먼트 정보 55 제3절 데이터분석 방법 55 1. FOQA 56 2. 자동분석 59 3. 이벤트 코드 60 제5장 결론 61석

Development of immunodiagnostic test for paragonimiasis using a recombinant protein

의학과/박사[한글] 폐흡충 감염에 대한 진단은 기생충학적 검사법외에 면역진단법이 유용하다. 폐흡충 항원 중 교차반응이 매우 적으며 민감도가 높은 새로운 항원을 찾고, 이에 대한 재조합 단백질을 제조하여 효소면역진단법에 적용하고자 하였다. 폐흡충 cDNA library를 immunoscreening하여 폐흡충 양성 혈청과 강하게 반응하는 항원성이 높은 클론 6개 중 2개 클론이 중요한 사람 기생 흡충인 만손주혈흡충 (Schistosoma mansoni, GenBank accession number A54521)과 일본주혈흡충 (S. japonicum, AAW25328)의 40k major egg antigen과 59% 와 63%의 유사성을 가지는 유전자이었고, 이를 폐흡충 major egg antigen로 명명하였다. 폐흡충 major egg antigen (GenBank accession number AY526873) 유전자는 322의 아미노산을 암호하는 966 bp의 open reading frame을 가지고 있었으며, 분자량은 37,276.82 Da이였다. 간접형광항체법을 수행하여 폐흡충 성충 내 major egg antigen의 분포를 알아본 결과 충란에만 분포하는 것으로 나타났다. Major egg antigen 유전자를 재조합 단백질로 과발현을 유도한 후 Ni-친화성 크로마토그라피를 수행하여 2.03 ㎎ (1.015 ㎎/㎖)의 재조합 단백질을 분리하였다.폐흡충 재조합 major egg antigen의 항원성과 교차반응성을 알아보기 위해 immunoblotting을 수행한 결과, 20명의 폐흡충 양성 혈청 중 17명인 85%가 재조합 major egg antigen에 대한 양성 band를 보인 반면, 20명의 간흡충 양성 혈청 및 3명의 정상 혈청 모두 음성으로 나타났다. 또한 폐흡충증 혈청학적 진단에의 특이도와 민감도를 알아보기 위해, 폐흡충 양성 혈청(n=41), 간흡충 양성 혈청(32), 요코가와흡충 양성 혈청(17), 유구낭미충증 양성 혈청 (38), 고충증 양성 혈청 (23)과 정상 혈청 (30)으로 효소면역진단법을 수행하였다. 30명의 정상 혈청의 흡광도를 토대로 얻은 양성 판정을 위한 cut-off 수치는 0.24 (평균 + 10 SD)였으며, 41 명의 폐흡충 양성 혈청 중, 37 혈청이 양성이었다(90.2%의 민감도). 그 외 간흡충 양성 혈청(32), 요코가와흡충 양성 혈청(17), 유구낭미충증 양성 혈청 (38), 고충증 양성 혈청 (23)들은 모두 음성이었다(100%의 특이도). 이 결과는 재조합 major egg antigen을 이용한 효소면역진단법이 높은 특이도 및 민감도로 폐흡충증 면역 진단에 매우 유용할 것으로 사료된다. [영문]Diagnosis of paragonimiasis can be done by immunological technique as well as parasitological exam. A recombinant protein of a Paragonimus westermani major egg antigen was produced and tested as an antigen for the serologic diagnosis of P. westermani infection. The P. westermani major egg antigen gene contains a single open reading frame of 966 base pairs encoding 322 amino acids from 5'' methionine to the 3'' stop codon. The predicted amino acid sequence this major egg antigen was 59 and was 63% identical to 40k major egg antigen from Schistosoma japonicum and Schistosoma mansoni, respectively. Western blot analysis showed that sera from patients infected with P. westermani strongly reacted with the recombinant protein. The distribution of this antigen was investigated in adult worms by indirect immunofluorescence assay, and found to be distributed in eggs.The specificity and sensitivity of the recombinant antigen were assessed by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) using sera from patients infected with different parasites, which included 41 patients with paragonimiasis, and negative controls. The sensitivity of ELISA using the recombinant antigen was 90.2%, and its specificity 100%. Our results suggest that the developed recombinant major egg antigen based ELISA offers a highly sensitive and specific assay for the diagnosis of paragonimiasis.ope

General population's view on euthanasia

의과학사업단/석사[한글]최근 의료 기술이 발달하면서 대두된 여러 생명 윤리의 문제점들 중 특히 안락사에 대한 관심이 높아지고 있고 이에 대해 점차 개방적으로 생각하는 것이 전체적인 흐름이다. 미국, 유럽, 호주 등에서는 이에 대한 연구 자료가 구체적으로 나와 있고 실제로 시행되고 있으나 국내에서는 아직 연구가 부족한 실정이며 현재까지 발표된 연구들도 주로 의료인을 대상으로 한 것들이 많아 일반인들의 인식도가 어느 정도인지에 대한 연구가 필요하다. 연구방법은 2000년 5월에서 7월까지 서울의 일개 구와 경기도내 한 지역의 고등학생 이상 남녀 600명을 대상으로 설문 조사를 시행하였다. 회수된 설문지 중 기재가 미비된 것을 제외한 413명이 최종분석에 사용되었다. 인구사회학적 변수와 안락사에 대한 인식도와의 관계를 SAS 통계 프로그램 6.12를 사용하여 분석하였다. 연구결과 응답자 중 안락사를 법제화해야 한다는 사람은 304명(73.6%)이었고 안락사의 범위를 능동적 안락사까지 허용한다는 사람이 156명(37.8%), 수동적 안락사를 허용한다는 사람이 234명(56.6%)이었다. 안락사의 대상이 본인인 경우 능동적 안락사는 35세 이상(P=0.001)에서 더 많이 시행한다고 하였고 수동적 안락사의 경우에는 학력이 낮을수록(P=0.046), 경제력이 낮을수록(P=0.040) 더 많이 시행하겠다고 하였고, 안락사의 대상이 타인일 때 능동적 안락사의 경우에는 남자(P=0.001), 35세 이상 (P=0.001), 기혼(P=0.002)에서 더 많이 허용하였고 수동적 안락사의 경우에는 직업(P=0.016)에 따라 유의한 차이가 있었다. 안락사가 합법화되었을 경우 본인에게 능동적 안락사를 시행하겠다는 경우는 35세이상(P=0.001), 기혼(P=0.022)에서 많았고 수동적 안락사를 시행하겠다는 경우도 나이(P=0.001), 결혼여부(P=0.001)와 관련이 있었다. 타인에게 능동적 안락사를 시행하겠다고 한 경우는 성별(P=0.004), 결혼여부(P=0.001)에서, 수동적 안락사를 시행하겠다고 한 경우는 나이(P=0.002), 결혼여부(P=0.017), 교육정도(P=0.025), 경제력(P=0.001)에 따라 유의한 차이를 보였다. 결론적으로 대다수의 일반인들은 안락사에 대한 법이 필요하다고 하였고 연령과 교육, 경제력이 안락사 시행 여부에 영향을 주는 것으로 보여진다. [영문]Background : The concerns on euthanasia, among the various life ethic problems raised according as the medical technology has been developed recently, is getting high. Thus, the general public tends to have more liberal opinion. They have detail research data and real practices in US, Europe and Australia, but we lack of studies in the country. This study is undertaken owing to the need of studies on the recognition of euthanasia among the public because the existing studies have been focused on the medical staff. Methods : Survey 413 people the age of 17 or more, from May to July 2000. Testify the data on the variation of demography and the recognition of euthanasia by using SAS 6.12, the statistic program. Results: 1. 304 people (73.6%) think that euthanasia should be legislated, 156 people (37.8%) permit euthanasia to the rage of voluntary one, and 234 people (56.6%) permit passive euthanasia. 2. When the subject of voluntary euthanasia is the respondent of himself, more people whose age is 35 or more(P=0.001) responded that they will undertake euthanasia. And, related to the passive euthanasia, one's educational background(P=0.046) and economic power(P=0.040) arrangement show meaningful differences. 3. When the subject of voluntary euthanasia is the respondent of other people, more people whose age is 35 or more than 35(P=0.001), whose sex is male(P=0.001), and married people(P=0.002) were allowing the matter. For the subject of passive euthanasia, survey participant's occupation(P=0.016) created meaningful difference. 4. More people whose age is 35 or more than 35 responded that they want voluntary euthanasia for themselves(P=0.001), and in the case euthanasia is legislated, marital status(P=0.002) also shows meaningful difference. Passive euthanasia is permitted by the more people whose age is less than 35 for respondents other people(P=0.001), marital status show meaningful difference in case for respondent himself. 5. In the case euthanasia is legislated, more people whose age is 35 or more than 35(P=0.001), sex is male(P=0.004) and more married people(P=0.001) response that they want voluntary euthanasia for other people. And, age(P=0.002), sex(P=0.017), education(P=0.025) and economic power(P=0.001) show meaningful difference for case the subject of passive euthanasia. Conclusions : Most of general public responded that the legislation on euthanasia is required; and, age, education and economic power seem to have an influence on their decisions on euthanasia. Not only such a study of demographic and sociological correlation; but, various basic data on the legislation of euthanasia are needed.ope

The direction of development of car forensics and How to analyze extracted data

As automobiles are electrical powered and developed in the direction of self-driving, the role of computers is becoming important. These smart cars have become common technologies with the development of innovative automobile technology and computer technology. This means that new approaches and research on automobiles are needed from a forensic point of view. In the past, car forensics consisted of physical forensics that measure the length of the skid mark in case of a vehicle accident and calculate the speed, analyze the destination or route of the navigation, and analyze videos recorded in the black box. This was not a forensics of the vehicle itself, but rather an investigation of external mounting devices or surrounding environments. In addition, there was a problem in securing reliability because the acquired data was inaccurate or cross-validation was not possible. Current automobile forensics have already developed to the point of analyzing EDR data installed inside cars, connecting acquisition devices to OBD terminals, and analyzing smartphone-linked infotainment systems such as Android Auto and Apple CarPlay. However, it is also not legally mandatory to install devices and systems for acquisition and analysis, making it difficult to obtain data. In addition, there is very little data stored inside the vehicle, and there is a limitation in that data is stored in external devices such as smartphones, so evidence must be obtained through separate mobile forensics. However, in the case of electric vehicles with partial autonomous driving functions, which have been released and are increasing sales, the structure of the vehicle is expected to be very developed, enabling the application of a new forensic method. The characteristic of these cars is that first, as numerous additional sensors are installed for self-driving and data generated here are accumulating, the number of information that can be collected is increasing. Second, the automobile ECU is integrated, equipped with a centralized computer, and an integrated operating system is installed and operated. This has the advantage that automobiles can be computerized and standardized for forensics. Finally, by having OTA and V2X functions, data can be transmitted and received wirelessly by being connected to the outside, which has the advantage of enabling cross-validation of the generated data. In addition, in the case of self-driving cars, it is legally forced to have a device to store vehicle driving data, and the type and storage method of collected data are stipulated. Commercially, these data are expected to generate profits through automobile design and insurance premium calculation, which is an incentive to store and acquire data. The accumulated data may be stored in a memory inside the vehicle or stored in a smartphone connected thereto or in a server of a manufacturer. The problem is that the capacity of the data is too vast. In mobile forensics, as the storage capacity of smartphones increases, it takes a considerable amount of time to obtain, select, and analyze data. In the case of data collected in automobiles, the capacity is expected to be much larger than that of mobile, so it is necessary to change the data analysis method. Therefore, in this paper, propose the introduction of FOQA (Flight Operations Quality Assurance), an accident investigation and maintenance program for aircraft that has already been used for a long time and has secured reliability and accuracy. By visualizing the acquired data in 3D simulation, in the case of an accident investigation, the handle position, transmission position, accelerator pedal position, etc. can be reproduced as the situation at the time of the accident to increase the accuracy of judgment. In the case of general evidence collection, the driver's biometric information, passenger information, destination information, and payment information are collected and reproduced through the vehicle's internal camera and infotainment information, enabling mobile forensics and cross-validation as well as independent evidence. By adding an automatic analysis function, forensic investigators can grasp the overall matters necessary for the investigation, such as vehicle and driver information, at a glance. In addition, data on rapid acceleration, rapid deceleration, drowsy driving, etc. will be standardized and registered as event code to indicate event code, occurrence point, and end point in the program, reducing data analysis time and improving accuracy.자동차가 전동화 되고, 스스로 운전하는 방향으로 발전하며 컴퓨터의 역할이 중요해지고 있다. 이러한 스마트카들은 혁신적 자동차 기술 발전 및 컴퓨터 기술 발전과 더불어 보편화된 기술이 되었다. 이는 곧 포렌식 관점에서 자동차에 대한 새로운 접근 및 연구가 필요하다는 것을 의미한다. 과거의 자동차 포렌식은 차량 사고 시 스키드 마크의 길이를 측정하여 속도를 계산하는 물리적 포렌식, 그리고 네비게이션의 목적지나 경로를 분석하고, 블랙박스에 기록된 동영상을 분석하는 등의 포렌식이 이루어졌다. 이는 차량 자체에 대한 포렌식이라기 보다는 외부 장착기기 또는 주변 환경에 대한 조사였다. 또한 획득 데이터가 부정확 하거나 교차 검증이 불가능하여 신뢰성 확보 차원에도 문제가 있었다. 현재의 자동차 포렌식은 자동차 내부에 장착된 EDR 자료 분석 또는 OBD 단자에 획득 기기를 연결한 분석, 안드로이드 오토와 애플 카플레이 같은 스마트폰 연동 인포테인먼트 시스템 분석에 이를 정도로 발전되었다. 하지만 이 역시도 획득 및 분석을 위한 장치와 시스템 설치가 법적으로 의무 사항이 아니라, 데이터 획득이 수월하지 않다. 또한 차량 내부에 저장되는 데이터가 매우 적을 뿐더러 스마트폰 같은 외부 기기에 데이터가 저장되어 별도의 모바일 포렌식 등을 통해 증거를 획득해야 하는 한계점이 있다. 하지만 지금 출시되어 판매가 늘고 있는 부분자율주행기능을 갖춘 전기차들의 경우 차량의 구조가 매우 발전되어 새로운 포렌식 방법의 적용이 가능해질 것으로 보고 있다. 이러한 자동차들의 특징은 첫째 자율주행을 위해 수많은 센서가 추가 탑재되고 여기서 생성되는 데이터들이 축적되고 있어 수집할 수 있는 정보들이 늘어나고 있다. 둘째 자동차 ECU가 통합되어 중앙 집중식 컴퓨터가 탑재되고 통합 운영체제가 설치되어 운영된다. 이는 자동차가 컴퓨터화 되어 포렌식을 위한 표준화가 가능하다는 장점을 가진다. 마지막으로 OTA, V2X 기능들을 갖춤으로써 외부와 연결되어 무선으로 데이터의 송수신이 가능해지고 이는 생성된 데이터들에 대한 교차 검증이 가능해진다는 장점을 가진다. 또한 자율주행 자동차의 경우 법적으로 자동차 운행 데이터를 저장하는 장치를 갖추도록 강제하고 수집 데이터의 종류와 저장 방식 등을 규정하고 있다. 상업적으로도 이런 데이터들을 통해 자동차 설계, 보험료 계산 등의 방식으로 수익이 창출될 것으로 보여 데이터의 저장 및 획득에 유인이 되고 있다. 축적된 데이터는 자동차 내부의 메모리에 저장되거나 연결된 스마트폰 또는 제작사의 서버에 저장될 것이다. 문제점은 데이터의 용량이 너무 방대하다는 것이다. 모바일 포렌식에서도 스마트폰의 저장 용량이 커지면서 데이터의 획득 및 선별, 분석에 상당한 시간이 소요되는 어려움이 발생하고 있다. 자동차에 수집되는 데이터의 경우 모바일보다 용량이 훨씬 클 것으로 예상되어 데이터 분석 방법의 변화가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 이미 오랜 기간 사용되어 신뢰성과 정확도가 확보된 항공기의 사고조사 및 유지보수 프로그램인 FOQA(Flight Operations Quality Assurance) 도입을 제안한다. 획득한 데이터를 3D 시뮬레이션으로 시각화함으로써 사고 조사의 경우 핸들위치, 변속기 위치, 가속페달 위치 등을 사고 당시 상황으로 재현하여 판단의 정확도를 높일 수 있다. 일반 증거 수집의 경우에도 차량 내부 카메라 및 인포테인먼트 정보를 통하여 운전자의 생체정보, 동승자정보, 목적지정보, 결제정보 등을 수집, 재현하여 독자적인 증거뿐 아니라 모바일 포렌식과 교차검증이 가능해진다. 자동 분석 기능을 추가하여 포렌식 수사관이 한눈에 차량 및 운전자 정보 등 수사에 필요한 전반적인 사항의 파악이 가능하다. 또한 급가속, 급감속, 졸음 운전, 또는 운전자 신체 이상, 차량 내 결제 등이 이루어졌을 경우에 대한 데이터를 표준화 하고 이를 이벤트 코드로 등록하여 특정상황이 발생할 경우 프로그램에 이벤트 코드와 발생 시점 및 종점 표시함으로써 그 부분의 데이터만 상세 분석하여 데이터 분석 시간을 줄이고 정확성을 높일 수 있을 것이다.제1장 서론 1 제2장 시기별 차량포렌식 방법 3 제1절 아날로그, 물리적 포렌식 3 제2절 외부장착기기 포렌식 4 1. 네비게이션 4 2. 블랙박스 6 제3절 내부장착기기 포렌식 8 1. EDR 8 2. OBD 스캐너 애플리케이션 14 제4절 차량 인포테인먼트 포렌식 20 1. 차량 인포테인먼트 시스템 20 2. 차량 인포테인먼트 포렌식 연구 23 3. 특징과 한계점 26 제3장 분야별 발전방향 27 제1절 하드웨어 27 1. 센서 등 정보수집 장치의 증가 27 2. 중앙집중화 된 제어 32 3. OTA 34 4. V2X 34 제2절 소프트웨어 35 1. 전장부품 통합제어용 OS 36 2. 인포테인먼트 (Infortainment) 소프트웨어 38 제3절 법적인 측면 40 1. 현재 자동차 기록장치 관련 법령 40 2. 자동차 기록장치 관련 법령의 변화 44 3. 법적인 제도의 보완 44 제4절 상업적 측면 45 1. 설계 및 유지보수 45 2. 보험사 활용 46 제4장 포렌식 데이터의 분석 47 제1절 수집 데이터 종류 47 1. ECU 차량 센서 47 2. ADAS 차량 센서 15 3. 인포테인먼트에 저장되는 디지털 센서 데이터 49 4. 연락처 51 5. 네비게이션 정보 데이터 52 6. 차량 운행 기록시스템 로그 데이터 52 제2절 데이터 저장방식 및 추출절차 54 1. 차량 주행정보 54 2. 자율주행 관련 정보 54 3. 인포테인먼트 정보 55 제3절 데이터분석 방법 55 1. FOQA 56 2. 자동분석 59 3. 이벤트 코드 60 제5장 결론 61석