KR101734959B1 - 실시간 혈흔 측정을 통한 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 실시간 혈흔 측정을 통한 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 기준(reference) 데이터인 시간에 따른 혈흔의 밝기 데이터와 사체 주변의 혈흔을 촬영한 이미지로부터 얻어진 밝기 데이터를 이용하여 사망시간을 역산함으로써, 실시간으로 사후 경과 시간을 예측할 수 있도록 하는 실시간 혈흔 측정을 통한 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다.

Description

실시간 혈흔 측정을 통한 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템{Age Estimation Method and System by Real-time Analysis of Bloodstain}

본 발명은 실시간 혈흔 측정을 통한 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 체내에서 유출된 혈흔의 색상이 시간이 지남에 따라 점차 변화되는 현상을 이용하여 사체 주변의 혈흔을 촬영하고 촬영된 이미지를 분석함으로써 실시간으로 사후 경과 시간을 예측할 수 있도록 하는 실시간 혈흔 측정을 통한 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다.

살인사건 수사에서 사후경과시간(PMI, Postmortem Interval) 추정은 수사 대상 및 범위 설정 측면에서 가장 중요한 초동 수사 정보 중 하나이며, 간접적으로는 수사 기간, 수사관 투입 인원, 수사 예산 등에 영향을 미치는 요소이기도 하다.

종래의 사후 경과 시간 추정을 위한 방법으로 주로 시간에 따른 사체의 경직상태 확인, 사체의 위장 및 내용물 확인, 사체 주변 구더기 성장경과, 사체의 귀 속의 온도 측정, 사망자 피부의 혈액 침하를 관찰하여 추정하는 방법 등이 활용되고 있다.

그러나 상기한 방법들은 숙련된 전문가들이 아닌 이상 관찰자의 주관적 판단 으로 인해 정확성이 낮고 오차가 크며, 사후경과시간 추정에 객관성이 결여된 결과를 초래하는 문제가 있다. 또한 정확한 사후 경과 시간을 판단하는 전문가는 수사 담당 경찰이 아닌 의사이기에 사건 현장에서 경찰들이 즉시 사망 시점을 알아낼 수 방법이 전혀 없다.

한편, 이와 관련된 기술로 국내등록특허 제 10-1355281호에 사후 경과 시간을 예측하는 방법에 대해 개시된 바 있다. 상기 종래기술은 사건현장에서 사체로부터 외부로 유출된 혈액과 사체 내에서 채취한 혈액을 각각 일정한 시간 동안 증발시켜 혈액 무게 변화를 측정함으로써 사건이 일어난 시각을 역추적하여 보다 객관적이고 정확하게 예측할 수 있는 유출 혈액의 수분량 변화에 의한 사후경과시간을 예측하는 방법이다. 그러나, 상기한 방법은 사체에서 혈액을 채취하고 무게를 측정하기 위한 도구가 필요하고 측정 방법을 숙지하고 있어야만 하며, 다소 과정이 복잡한 단점이 있다.

즉, 법의학에서 가장 중요한 것은 사망시간을 제시하는 일이지만 현재까지 현장에서 간단한 방법으로 신속하게 사후 경과 시간을 예측할 수 있는 비교적 정확도가 높은 방법이 전무한 실정이다.

국내등록특허 제 10-1355281호("유출 혈액의 수분량 변화에 의한 사후경과시간 예측 방법")

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 사건 현장에서 촬영된 혈흔 이미지로부터 신속하게 사후 경과 시간을 예측할 수 있으며, 예측 방법이 간단하면서도 정확도가 매우 우수한 실시간 혈흔 측정을 통한 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 혈흔으로부터 사후 경과 시간을 예측하는 방법은 혈흔 이미지로부터 RGB(red, green, blue) 데이터를 추출하는 RGB 추출단계; 상기 RGB 데이터를 밝기(V) 데이터로 변환하는 밝기 변환단계; 및 시간이 경과됨에 따라 변화되는 혈흔의 밝기(V) 값에 대한 기준 곡선(이하, '시간-V 기준 곡선'이라 함.)을 이용하여 상기 밝기 데이터에 대응되는 사후 경과 시간을 추정하는 사망시점 추정단계;를 포함하여 이루어질 수 있다.

또한, 상기 사망시점 추정단계 이전에 상기 혈흔의 배경 재질이 입력되는 배경 재질 입력단계;를 더 포함할 수 있으며, 상기 사망시점 추정단계는 상기 배경 재질 입력단계에서 입력된 혈흔의 배경 재질에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용하여 사망시점을 추정할 수 있다.

또, 본 발명의 사후 경과 시간 예측 시스템은 데이터베이스에 저장된 혈흔 이미지 또는 카메라를 통해 실시간으로 촬영된 혈흔 이미지 중 선택된 혈흔 이미지를 불러오는 이미지 획득부; 상기 혈흔 이미지로부터 RGB 데이터를 추출하는 RGB 추출부; 상기 RGB 데이터를 밝기(V) 데이터로 변환하는 밝기 변환부; 및 시간이 지남에 따라 변화되는 밝기(V) 값을 나타내는 기준 곡선(이하, '시간-V 기준 곡선'이라 함.)을 이용하여 상기 밝기 데이터에 대응되는 사후 경과 시간을 추정하는 사망시점 추정부;를 포함하여 이루어질 수 있다.

또, 본 발명의 사후 경과 시간 예측 시스템 상기 혈흔의 배경 재질이 입력되는 배경 재질 입력부;를 더 포함할 수 있으며, 상기 데이터베이스에는 혈흔의 배경 재질 별로 시간-V 기준 곡선이 저장되고 상기 사망시점 추정부가 상기 배경 재질 입력부에서 입력된 혈흔의 배경 재질에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용하여 사망시점을 추정할 수 있다.

마지막으로, 상기 시간-V의 기준 곡선은 시간이 경과됨에 따라 밝기(V)가 로그 함수적으로 감소되는 곡선일 수 있다.

본 발명은 체내에서 유출된 혈액이 시간이 지남에 따라 색상이 어두워지는 현상에 근거하여 사체 주변의 혈흔 이미지에서 추출한 밝기 값과 기준(reference)이 되는 시간-V 기준 곡선을 이용함으로써, 사후 72시간 이내까지 우수한 정확도로 사후 경과 시간을 예측할 수 있는 장점이 있다.

또한, 종래와 같이 사체의 혈액을 채취하고 분석하기 위한 여러 가지 도구가 필요했던 측정 방법에 비해, 사건 현장에서 스마트폰과 광원만 있으면 실시간으로 측정 가능할 뿐만 아니라 전문가가 아닌 사람도 손쉽게 측정이 가능하다는 장점이 있다.

마지막으로, 본 발명은 혈흔의 배경 재질 각각에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용함으로써, 혈흔의 배경 재질 차이로 인한 오차를 줄일 수 있으므로 더욱 정확한 예측이 가능한 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 사후 경과 시간 예측 방법의 활용 예.
도 2는 본 발명의 사후 경과 시간 예측 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 기준 혈액의 시간에 따른 pH 변화를 나타낸 실험예.
도 4는 본 발명의 시간-V 기준 곡선의 일예.
도 5는 기준 혈액을 이용하여 배경 재질 별로 산출한 RGB 데이터의 실험예.
도 6은 도 5의 각 데이터로부터 산출된 시간-V 기준 곡선.
도 7은 본 발명의 사후 경과 시간 예측 시스템의 구성도.
도 8은 본 발명의 사후 경과 시간 예측 시스템의 화면을 나타낸 일예.

이하, 본 발명의 기술적 사상을 첨부된 도면을 사용하여 더욱 구체적으로 설명한다. 첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 더욱 구체적으로 설명하기 위하여 도시한 일예에 불과하므로 본 발명의 기술적 사상이 첨부된 도면의 형태에 한정되는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 사후 경과 시간 예측 방법의 활용 예이며, 도 2는 본 발명의 사후 경과 시간 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.

살인 사건 발생 현장에는 피해자의 사체와 함께 사체로부터 바닥으로 유출되거나 주변으로 튄 혈흔이 존재하게 된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 사체 주변의 혈흔 이미지를 획득하여 혈흔의 색상 변화를 통해 현장에서 실시간으로 사후 경과 시간을 예측할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하고자 한다. 본 발명에서 의미하는 사후 경과 시간이란, 피해자의 살해 시점에 피해자의 체내에서 혈액이 외부로 유출되어 주변에 존재하게 되는 혈흔으로부터 측정되는 것으로, 더욱 정확하게는 최초로 혈액이 외부에 노출된 시각을 의미한다.

본 발명을 설명하기에 앞서, 혈흔의 색상 변화를 이용하여 사망시간을 추정이 가능한 것인지 검증하기 위해 다음과 같은 실험을 하였다.

먼저, 실험을 위해 시그마 알드리치의 Human hemoglobin lyophilized powder(H7379)를 이용하여 건강한 성인을 기준으로 인공혈액 솔루션을 제작하였다. 구체적으로, 건강한 성인의 헤모글로빈 농도는 12-14g/dL이므로 이에 맞추어 상기 H7379 파우더 1300mg과 인산 완충 식염수(Phosphate Buffer Saline) 10mL의 비율로 혼합하여 제조하였다.

한편, 혈액을 구성하는 헤모글로빈 내 산소 농도와 혈중 pH는 상호 비례 관계에 있음이 검증된 바 있다. 이를 이용하기 위해, 상기 제조된 기준(reference) 혈액을 온도 24℃, 습도 45% 조건에서 6시간마다 pH를 측정하였으며, 그 결과를 도 3에 도시하였다. 도시된 바와 같이 대략 42시간까지는 혈중 pH가 감소되는 것을 확인할 수 있으며, 42시간 이후에는 pH변화가 거의 없음을 확인할 수 있다.

즉, 상기 실험을 통해 혈액은 체내에서 유출된 이후 시간이 경과됨에 따라 혈액을 구성하는 헤모글로빈 내 산소가 빠져나가게 됨을 확인할 수 있었으며, 이는 곧 혈액의 색이 점차 어두워지는 현상으로 나타나게 된다.

상기 실험을 토대로, 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 사후 경과 시간 예측 방법은 크게 RGB 추출단계(S30), 밝기 변환단계(S40) 및 사망시점 추정단계(S50)를 포함하여 이루어진다.

가장 먼저, RGB 추출단계(S30) 이전에 기저장된 혈흔 이미지 또는 카메라를 통해 실시간으로 촬영된 혈흔 이미지를 불러온다(S10).

이후 수행되는 RGB 추출단계(S30)는 상기 혈흔 이미지로부터 RGB(red, green, blue) 데이터를 추출하는 단계이며, 밝기 변환단계(S40)는 RGB 데이터를 HSV(Hue, Saturation, Value) 중 V(Value) 값인 밝기(brightness) 데이터로 변환하는 단계이다. 이때, RGB 데이터를 HSV로 변환하는 방법은 아래 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.

참고적으로, 밝기 변환단계(S40)에서 RGB를 V로 변환하는 이유는 시간에 따른 3개의 독립 변수(색상(H), 채도(S), 명도(V))의 변화를 모두 이용하는 것보다 1개의 변수만을 이용하는 것이 간편할 뿐만 아니라, 3가지 변수 중 명도(밝기, V)가 가장 민감도가 커 밝기 변화를 파악하는데 가장 적절하기 때문이다.

마지막, 사망시점 추정단계(S50)는 시간이 경과됨에 따라 변화되는 혈흔의 밝기(V) 값에 대한 기준 곡선(이하, '시간-V 기준 곡선'이라 함.)을 이용하여 상기 밝기 데이터에 대응되는 사후 경과 시간을 추정하는 단계이다.

이때, 시간-V 기준 곡선의 일예를 도 4에 도시하였으며, 시간-V 기준 곡선은 기준(reference) 혈액을 나무 재질의 판재에 떨어뜨려 일정 시간 마다 밝기 변화를 측정하여 그래프로 나타낸 것이다. 시간과 6시간마다 촬영된 혈액 이미지의 밝기 분석을 위해 실내 온도 24℃, 습도 45%, 그리고 밝기는 200 lux의 형광등, 그리고 혈흔과 스마트폰 카메라의 거리는 8cm 의 조건에서 실험을 진행하였다. 도시된 바와 같이 각 측정값들의 추이를 추세선(실선)으로 나타낼 수 있으며, 이를 공식으로도 얻을 수 있다. 따라서, 상기 공식을 역함수 취하여 밝기 변환단계에서 변환된 밝기 값에 따른 시간을 역산함으로써 사망시간 추정이 가능하다.

이때, 도시된 시간-V 기준 곡선은 시간이 경과됨에 따라 밝기(V)가 로그 함수적으로 감소되는 곡선이며, 결정 계수(R²)가 0.9701로 높은 신뢰도를 가지는 것을 확인할 수 있다. 참고로, 본 발명은 시간-V 기준 곡선을 이용하여 대략 체내로부터 혈액이 유출된 이후 대략 72시간까지 비교적 정확한 사후 경과 시간 예측이 가능하다.

한편, 본 발명에 따른 사후 시간 예측 방법에 있어서, 사망시점 추정단계(S50) 이전에 혈흔의 배경 재질이 입력되는 배경 재질 입력단계(S20)가 더 포함되는 것이 바람직하다.

도 5는 기준 혈액을 이용하여 배경 재질 별로 산출한 RGB 데이터의 실험예이며, 도 6은 도 5의 각 데이터로부터 산출된 시간-V 기준 곡선이다.

도시된 것처럼, 배경 재질로서 나무, 유리, 벽지, 천, 및 종이를 선정하였으며, 각 배경 재질 위에 기준 혈액을 떨어뜨려 혈흔 이미지를 획득하고, 혈흔 이미지로부터 일정 시간 별로 RGB 값을 추출하였다. 이때, 배경 재질 별로 혈액의 투과도 차이가 발생됨에 따라 각 배경 재질마다 추출된 RGB 값들이 서로 상이함을 확인할 수 있다. 이후 추출된 RGB 값들을 밝기(V) 값으로 변환하여 도 6에 도시된 바와 같이 배경 재질 별 시간-V 기준 곡선을 얻을 수 있으며, 신뢰도를 결정하는 R²값이 모두 0.95 이상으로 우수한 것을 확인할 수 있다.

따라서, 배경 재질 입력단계(S20)가 더 포함됨에 따라 사망시점 추정단계(S50)는 혈흔의 배경 재질에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용하여 사망시점을 추정한다. 즉, 본 발명의 사후 경과 시간 예측 방법은 혈흔의 배경 재질 차이로 인한 오차를 줄일 수 있으므로 더욱 정확한 예측이 가능하다. 이때, 5가지의 배경 재질 별로 실험하여 결과를 도출하였으나, 이외에도 다양한 배경 재질이 추가될 수 있음은 물론이다.

참고로, 도 5에 도시된 그래프는 72시간까지는 6시간마다 RGB 값을 측정하였으며, 72시간 이후는 24시간(1일) 단위로 측정하여 기록한 그래프이며, 도시된 것처럼 대략 72시간 이후에는 RGB 값의 변화가 거의 없음을 확인할 수 있다. 본 발명은 혈흔의 색상 변화를 통해 사망시간을 추정하는 것이므로, 앞서 언급했듯이 대략 사후 3일 이전까지 정확한 시간 예측이 가능함을 알 수 있다.

도 7은 본 발명의 사후 경과 시간 예측 시스템의 구성도이며, 도 8은 본 발명의 사후 경과 시간 예측 시스템의 화면을 나타낸 일예이다.

도 7에 도시된 바와 같이 본 발명의 사후 경과 시간 예측 시스템은 크게 이미지 획득부(20), RGB 추출부(30), 밝기 변환부(40) 및 사망시점 추정부(50)를 포함하여 이루어질 수 있다.

이미지 획득부(20)는 데이터베이스(10)에 저장된 혈흔 이미지 또는 카메라를 통해 실시간으로 촬영된 혈흔 이미지 중 선택된 혈흔 이미지를 불러오는 역할을 하며, RGB 추출부(30)가 혈흔 이미지로부터 RGB 데이터를 추출하고, 밝기 변환부(40)에서 추출된 RGB 데이터를 밝기(V) 데이터로 변환한다. 마지막으로, 사망시점 추정부(50)에서 시간-V 기준 곡선을 이용하여 밝기 데이터에 대응되는 사후 경과 시간을 추정한다.

아울러, 본 발명은 도시된 바와 같이 혈흔의 배경 재질이 입력되는 배경 재질 입력부(60)를 더 포함할 수 있으며, 이 경우 데이터베이스(10)에는 혈흔의 배경 재질 별로 산출된 시간-V 기준 곡선이 저장되어, 사망시점 추정부(50)가 배경 재질 입력부에서 입력된 혈흔의 배경 재질에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용하여 사망시점을 추정하게 된다.

본 발명의 사후 경과 시간 예측 방법 및 시스템은 스마트폰의 어플리케이션으로 쉽게 구현될 수 있으며, 실행 과정을 도 2 및 도 8을 참고하여 간단히 설명한다.

먼저, 스마트폰의 어플리케이션을 실행하면 기저장된 혈흔 이미지를 불러오거나, 실시간으로 촬영하여 촬영된 혈흔 이미지를 불러오게 된다. 이때, 혈흔 이미지 상에서 혈흔의 일정 영역을 선택하도록 할 수 있다. 이후, 사용자에 의해 혈흔의 배경 재질이 선택되면, 혈흔의 RGB 값을 추출하고 추출된 값을 밝기(V) 값으로 변환하며, 선택된 배경 재질에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용하여 시간을 역산함으로써, 도 8에 도시된 바와 같이 최종 예측 시간이 화면에 보여지게 된다. 또한, 계산된 데이터들은 데이터베이스에 누적 기록되도록 할 수도 있다.

따라서, 사건 현장에서 누구든지 스마트폰과 광원만 있으면 혈흔 이미지를 촬영하여 사후 경과 시간을 예측할 수 있으므로, 종래와 같이 법의학 전문가 또는 담당 의사의 진단 없이 수초 내 분석이 가능하여 신속하고 간단한 과학수사에 기여할 수 있는 장점이 있다.

그러나, 본 발명은 스마트폰 이외에도 각각의 처리 기능(카메라, 메모리, CPU 등)을 담당하는 별도의 장치들이 결합된 형태로 제작될 수도 있음은 물론이다.

본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.

10 : 데이터베이스
20 : 이미지 획득부
30 : RGB 추출부
40 : 밝기 변환부
50 : 사망시점 추정부
60 : 배경 재질 입력부

Claims (5)

1. 혈흔으로부터 사후 경과 시간을 예측하는 방법에 있어서,
   혈흔 이미지로부터 RGB(red, green, blue) 데이터를 추출하는 RGB 추출단계;
   상기 RGB 데이터를 밝기(V) 데이터로 변환하는 밝기 변환단계; 및
   시간이 경과됨에 따라 변화되는 혈흔의 밝기(V) 값에 대한 기준 곡선(이하, '시간-V 기준 곡선'이라 함.)을 이용하여 상기 밝기 데이터에 대응되는 사후 경과 시간을 추정하는 사망시점 추정단계;
   를 포함하여 이루어지며,
   상기 사망시점 추정단계 이전에,
   상기 혈흔의 배경 재질이 입력되는 배경 재질 입력 단계;
   를 더 포함하며,
   상기 사망시점 추정단계는,
   상기 배경 재질 입력단계에서 입력된 혈흔의 배경 재질에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용하여 사망시점을 추정하는 것을 특징으로 하는 사후 경과 시간 예측 방법.
   
   
2. 삭제
3. 혈흔으로부터 사후 경과 시간을 예측하는 시스템에 있어서,
   데이터베이스에 저장된 혈흔 이미지 또는 카메라를 통해 실시간으로 촬영된 혈흔 이미지 중 선택된 혈흔 이미지를 불러오는 이미지 획득부;
   상기 혈흔 이미지로부터 RGB 데이터를 추출하는 RGB 추출부;
   상기 RGB 데이터를 밝기(V) 데이터로 변환하는 밝기 변환부;
   시간이 지남에 따라 변화되는 밝기(V) 값을 나타내는 기준 곡선(이하, '시간-V 기준 곡선'이라 함.)을 이용하여 상기 밝기 데이터에 대응되는 사후 경과 시간을 추정하는 사망시점 추정부; 및
   상기 혈흔의 배경 재질이 입력되는 배경 재질 입력부;
   를 포함하며,
   상기 데이터베이스에는 혈흔의 배경 재질 별로 시간-V 기준 곡선이 저장되며, 상기 사망시점 추정부가 상기 배경 재질 입력부에서 입력된 혈흔의 배경 재질에 대응되는 시간-V 기준 곡선을 이용하여 사망시점을 추정하는 것을 특징으로 하는 사후 경과 시간 예측 시스템.
   
4. 삭제
5. 제 3항에 있어서, 상기 시간-V의 기준 곡선은
   시간이 경과됨에 따라 밝기(V)가 로그 함수적으로 감소되는 곡선인 것을 특징으로 하는 사후 경과 시간 예측 시스템.

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