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  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

  • P-ISSN1225-0163
  • E-ISSN2288-8985
  • SCOPUS, ESCI, KCI

논문 상세

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논문 상세

    다공성 표면에서 현출된 지문의 정량적인 평가방법 개발을 위한 농도계 이미지 분석을 이용한 선행연구 및 응용

    A preliminary study and its application for the development of the quantitative evaluation method of developed fingerprints on porous surfaces using densitometric image analysis

    분석과학 / Analytical Science and Technology, (P)1225-0163; (E)2288-8985
    2016, v.29 no.3, pp.142-153
    https://doi.org/10.5806/AST.2016.29.3.142
    조재현 (충남대학교 평화안보대학원 과학수사학과)
    김효원 (충남대학교 평화안보대학원 과학수사학과)
    김민선 (충남대학교 평화안보대학원 과학수사학과)
    최성운 (충남대학교)
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    초록

    범죄수사에서 지문인식은 개인 식별을 위한 가장 중요한 기술 중 하나이다. 그러나 다양한 방법으로 각각 현출된 지문을 비교하는 객관적이고 공정한 평가 방법은 존재하지 않는다. 따라서 객관적이고정량적인 방법의 개발을 위하여 농도계 이미지 분석(densitometric image analysis) 프로그램(CP Atlas 2.0) 과 Automated Fingerprint Identification System (AFIS)을 이용하여 다공성 표면에서 현출된 지문을 비교, 평가하였다. 먼저 시료지문 채취 상 최적의 압력과 유류시간 조건을 찾기 위하여 두 가지 조건을 변화시켜 날인을 한 비교적 균일한 품질을 가진 잉크지문(Inked fingerprint)을 분석하였다. AFIS 분석을 통해 얻은 특징점(minutia)수와 이미지 분석을 통해 얻은 융선 peaks의 면적 결과를 계산하여 비교한 결과 1.0 kg.f 의 압력으로 5초(sec.) 동안 유류 한 잉크지문이 육안 상 가장 선명한 융선을 보였으며 가장 많은 수의 특징점 수, 가장 넓은 융선의 peaks 면적을 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 잠재지문 현출에 응용하기 위하여 감열지에 날인 된 잠재재문을 iodine fuming법으로 현출시켜 분석한 결과 1.0 kg.f/5 sec의조건에서 특징점 수가 가장 많고 융선의 peaks 면적도 가장 넓게 나오는 것을 확인하였다. 추가적으로프린트 용지에 날인한 잠재지문을 0.5 %와 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하여 비교한 결과 2.0 kg.f/5 sec의 조건으로 날인하여 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하였을 때 가장 좋은 결과를 갖는 것을 확인하였다. 전반적으로 이미지분석을 통하여 얻은 peaks의 평균면적이 클수록 AFIS를 통해 확인되는 특징점수가 많아진다는 것이 확인되었으며 농도계 이미지 분석을 이용한 지문 평가의 추가적인 연구를 통해 본방법은 지문 현출 평가에 대한 객관적이고 정량적인 새로운 시험방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.

    keywords
    latent fingerprint, fingerprint evaluation, densitometric image analysis, AFIS

    Abstract

    In crime scene investigation, fingerprint identification is regarded to be one of the most important techniques for personal identification. However, objective and unbiased evaluation methods that would compare the fingerprints with diverse available and developing methods are currently lacking. To develop an objective and quantitative method to improve fingerprint evaluation, a preliminary study was performed to extract useful research information from the analysis with densitometric image analysis (CP Atlas 2.0) and the Automated Fingerprint Identification System (AFIS) for the developed fingerprints on porous surfaces. First, inked fingerprints obtained by varying pressure (kg.f) and pressing time (sec.) to find optimal conditions for obtaining fingerprint samples were analyzed, because they could provide fingerprints of a relatively uniform quality. The extracted number of minutiae from the analysis with AFIS was compared with the calculated areas of friction ridge peaks from the image analysis. Inked fingerprints with a pressing pressure of 1.0 kg.f for 5 seconds provided the most visually clear fingerprints, the highest number of minutiae points, and the largest average area of the peaks of the friction ridge. In addition, the images of the developed latent fingerprints on thermal paper with the iodine fuming method were analyzed. Fingerprinting condition of 1.0 kg.f/5 sec was also found to be optimal when generating highest minutiae number and the largest average area of peaks of ridges. Additionally, when the concentration of ninhydrin solution (0.5 % vs. 5 %) was used to compare the developed latent fingerprints on print paper, the best fingerprinting condition was 2.0 kg.f/5 sec and 5 % of ninhydrin concentration. It was confirmed that the larger the average area of the peaks generated by the image analysis, the higher the number of minutiae points was found. With additional tests for fingerprint evaluation using the densitometric image analysis, this method can prove to be a new quantitative and objective assessment method for fingerprint development.

    keywords
    latent fingerprint, fingerprint evaluation, densitometric image analysis, AFIS


    참고문헌

    1

    1. P. R. De Forest, R. E. Gaensslen and H. C. Lee, ‘Forensic science: an introduction to criminalistics’, McGraw-Hil, New York, USA, 1983.

    2

    2. S. H. James, J. J. Nordby and S. Bel, In ‘Forensic Science’, 3rd Ed., p303-326, CRC Press, USA, 2014.

    3

    3. S. H. James, J. J. Nordby and S. Bel, In ‘Forensic Science’, 3rd Ed., p355-375, CRC Press, USA, 2014.

    4

    4. S. L. Zabell, JL & Pol'y., 13(143), 143-179 (2005).

    5

    5. H. L. Bandey and A. P. Gibson (2006), The powders process, study 2: Evaluation of fingerprint powders on smooth surfaces. HOSDB Fingerprint Development and Imaging Newsletter 08/06: 7.

    6

    6. J. W. Bond, J. Forensic Sci., 59(2), 485-489 (2014).

    7

    7. R. Bansal, P. Sehgal and P. Bedi, Int. J. of Computer Sci., 8(5), 74-85 (2011).

    8

    8. S. Jovanovic, M. Barac, O. Macej, T. Vucic and C Lacnjevac, Sensors, 7(3), 371-383 (2007).

    9

    9. J. H. Cho, ‘A Preliminary Study for the Development of the Quantitative Evaluation Method of Developed Fingerprints Using Densitometric Image Analysis and its Application’, Master's thesis, Chungnam National University, Daejeon, 2016.

    10

    10. O. P. Jasuja and G. Singh, Forensic Sci. Int., 192(1), e11-e16 (2009).

    11

    11. P. F. Kelly, R. S. P. King, S. M. Bleay and T. O. Daniel, Forensic Sci. Int., 217(1), e27-e30 (2012).

    12

    12. J. S. Yu, J. S. Jung, S. Lim and S. W. Park, Anal. Sci. Technol., 25(3), 164-170 (2012).

    13

    13. O. P. Jasuja, M. A. Toofany, G. Singh and G. S. Sodhi, Sci. Justice, 49(1), 8-11 (2009).

    14

    14. M. K. Kim, S. W. Park and Y. Ohgami, Anal. Sci. Technol., 22(2), 166-171 (2009).

    15

    15. H. C. Lee and R. E. Gaensslen, ‘Advances in Fingerprint Technology’, 2nd Ed., 105-176, CRC Press, USA, 2001.

    16

    16. Y. S. Kim and S. W. Choi, Korean J. Sci. Crim. Invest., 7(4), 272-278 (2013).

    17

    17. J. Almog, A. Hirshfeld and J. T. Klug, J. Forensic Sci., 27(4), 912-917 (1982).

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