디지털 포렌식 조사에서 이미지 데이터의 분석은 핵심적인 역할을 하고, 특히 방대한양의 이미지 중에서 인물과 관련된 증거를 신속하게 찾아내는 것은 수사의 효율성을 높이는데 필수적이다. 그러나 기존의 피부톤 인식 도구는 높은 비용, 낮은 정확도, 또는 실제조사에의 적용성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해OpenCV와 Haar Cascades 알고리즘을 활용한 인물 인식 기술을 개발하고, 이를 오픈소스디지털 포렌식 도구인 Autopsy에 통합하였다. 개발된 도구는 높은 처리 속도와 적은 자원소모로 현장 수사에 적합하며, 정확도 향상을 위해 다양한 이미지 데이터셋을 활용하여성능을 검증하였다. 이를 통해 디지털 포렌식 조사에서 이미지 분석의 효율성과 정확성을높이고, 비용 부담을 줄이는 데 기여하고자 한다.
