최근 디지털 오디오 매체의 증가로 인해 소리 데이터의 규모와 다양성이 크게 확대되었으며, 이로 인해 디지털 포렌식 과정에서 소리 데이터 분석의 중요도가 증가하였다. 하지만 소리 데이터 분석에 대한 표준화된 절차나 가이드라인이 부족하여 분석 결과의 일관성과 신뢰성에 문제가 발생하고 있다. 디지털 환경은 다양한 오디오 형식과 녹음 조건을 포함하고 있지만, 현재 오디오 포렌식 방법론은 이러한 다양성을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 모든 상황에서 효과적인 분석을 수행할 수 있도록 Life-Cycle 기반 소리 데이터 요소 기술을 식별하여 소리 데이터 분석의 전반적인 가이드라인을 제시하였다. 이와 더불어, 식별한 요소 기술을 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발에 활용하기 위해 분석을 진행하였다. 본 연구에서 제시한 Life-Cycle별 소리 데이터 요소 기술 식별 체계의 효과성을 입증하기 위하여 소리 데이터 기반으로 응급상황을 검색할 수 있는 기술을 개발하는 과정에 대한 사례 연구를 제시하였다. 해당 사례 연구를 통해 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발 과정에서 Life-Cycle 기반으로 식별한 요소 기술이 데이터 분석의 질과 일관성을 보장하게 하고 효율적인 소리 데이터 분석을 가능하게 함을 확인하였다.

The recent increase in digital audio media has greatly expanded the size and diversity of sound data, which has increased the importance of sound data analysis in the digital forensics process. However, the lack of standardized procedures and guidelines for sound data analysis has caused problems with the consistency and reliability of analysis results. The digital environment includes a wide variety of audio formats and recording conditions, but current audio forensic methodologies do not adequately reflect this diversity. Therefore, this study identifies Life-Cycle-based sound data elemental technologies and provides overall guidelines for sound data analysis so that effective analysis can be performed in all situations. Furthermore, the identified elemental technologies were analyzed for use in the development of digital forensic techniques for sound data. To demonstrate the effectiveness of the life-cycle-based sound data elemental technology identification system presented in this study, a case study on the process of developing an emergency retrieval technology based on sound data is presented. Through this case study, we confirmed that the elemental technologies identified based on the Life-Cycle in the process of developing digital forensic technology for sound data ensure the quality and consistency of data analysis and enable efficient sound data analysis.