Earticle

There are various foreign products used for the traffic analysis and slope safety check using the drones on the present highway, but it is difficult to transmit the images acquired by the drone to the central control center using the domestic communication network. Especially, real-time communication environment could not be established, and foreign drones have limitations in operation. In order to overcome these difficulties, this study first analyzed trends of industrial drones and special sensors based on government policy, law, system analysis, and drone technology trend analysis. Second, it designed of optimal drone platform and real-time communication environment system for traffic analysis and slope safety check on highway, Third, an industrial drone platform was built to establish a real-time communication environment with a central control center, Fourth, it confirmed stability and usability through field operation using drone with special sensors, Lastly, it contributed to suggest guidelines for expanding the drone business by suggesting the utilization plan for expanding the drone infrastructure.

Sasang constitutional medicine (SCM) is one of the best traditional therapeutic approaches used in Korea. SCM prioritizes personalized treatment that considers the unique constitution of an individual and encompasses their physical characteristics, personality traits, and susceptibility to specific diseases. Facial features are essential for diagnosing Sasang constitutional types (SCTs). This study aimed to develop a real-time artificial intelligence-based model for diagnosing SCTs using facial images, building an SCTs prediction model based on a machine learning method. Facial features from all images were extracted to develop this model using feature engineering and machine learning techniques. The fusion of these features was used to train the AI model. We used four machine learning algorithms, namely, random forest (RF), multilayer perceptron (MLP), gradient boosting machine (GBM), and extreme gradient boosting (XGB), to investigate SCTs. The GBM outperformed all the other models. The highest accuracy achieved in the experiment was 81%, indicating the robustness of the proposed model and suitability for real-time applications.

Social activities of the elderly have been increasing as our society progresses toward an aging society. As their activities increase, so does the occurrence of falls that could lead to fractures. Falls are serious health hazards to the elderly. Therefore, development of a device that can detect fall accidents and prevent fracture is essential. In this study, we developed a portable fall detection system for the fracture prevention system of the elderly. The device is intended to detect a fall and activate a second device such as an air bag deployment system that can prevent fracture. The fall detection device contains a 3-axis acceleration sensor and two 2-axis tilt sensors. We measured acceleration and tilt angle of body during fall and activities of daily(ADL) living using the fall detection device that is attached on the subjects'. Moving mattress which is actuated by a pneumatic system was used in fall experiments and it could provide forced falls. Sensor data during fall and ADL were sent to computer and filtered with low-pass filter. The developed fall detection device was successful in detecting a fall about 0.1 second before a severe impact to occur and detecting the direction of the fall to provide enough time and information for the fracture preventive device to be activated. The fall detection device was also able to differentiate fall from ADL such as walking, sitting down, standing up, lying down, and running.

The online realtime positioning error compensation system 'SKY-PACS' is developed to correct geometric errors, thermal errors and tool deflection errors induced by cutting forces on the vertical machining center. 'SKY-PACS' communicates position commands and position compensation signals with the CNC controller at 100Hz, which is CNC control frequency. So the compensation procedure can be applied during axis movement. Using 'SKY-PACS', Maximum 1 axis positioning accuracy was corrected from 5{\mu}m$ to 2{\mu}m$and the squareness error of X-Y table was corrected from 51{\mu}m$/m to below 4{\mu}m$/m. The error compensation under the cutting condition is carried out by ISO10791-7. And the measurement of test-pieces shows that the roundness is corrected rom 8{\mu}m$ to below 5{\mu}m$.

최근들어 태안에서 발생한 기름유출 사건과 인근연안의 적조 발생이나 수온의 급격한 변화로 인하여 해양생태계 및 양식장 등에 많은 피해가 발생하고 있다. 이들 피해를 줄이기 위해서는 다양한 요소들을 관리하는 기술요인이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 인터페이스 분야의 신기술로 부각되고 있는 WPF(window presentation foundation)기술을 활용하여 단순한 숫자의 나열 또는 2차원 그래프로 제공되던 각종 센서 및 측정 장비로부터 받은 실시간 데이터를 2D 및 3D 그래픽, 애니메이션 등의 다양한 형태로 제공할 수 있는 실시간 환경데이터의 3차원 시각화 시스템을 구현한다.

The ocean ecosystem and the marine farms were damaged after latest oil spill in Taean. They suffered heavily due to the expansion of the red tide on the coast and the sudden changes in water temperature. We should develop the way to deal with various factors to reduce the damage. In this paper, real time data with which are supplied us through many kinds of sensors on measure equipments will be processed to the visualized shape. Simple numeric data and 2D graph will be changed 2D or 3D graphic objects and animations using WPF, a new effect method in user interface area. This visualization system for environmental data shows us various pictures and offers multimedia data communication.

최근의 시뮬레이션 도구들은 새로 발표된 여러 가지 3차원 구현 기술들을 접목하여 제한된 2차원 화면 속에서 3차원 요소들을 효율적으로 구현 시켜 나가고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이러한 현재의 기술적 상황에 기초를 둔 경관 시뮬레이션 도구를 구현하였으며, 자연과의 조화를 통한 인간의 보다 향상된 생활환경을 구상하여 설계할 수 있도록 고려하였다. 응용된 기술로는 인터넷을 기반으로 하는 가상현실구현에 대한 3차원상의 표준으로 주목받고 있는 VRML(Virtual Reality Modeling Language)과 자비를 연계한 EAI(External Authoring Interface)를 적용하였다.

Recent simulation tools combine the 3-dimensional graphic technique to implement the 3D visualization of the objects in the 2-Dimensional computer display. In this paper, a sight simulation tool is implemented using the recent 3D techniques. The proposed sight simulator can be applied to improve the human environment with the harmony of the nature. The system is consisted of modules for topography, object, and navigation. A sight database for the sight elements(objects) is implemented using Java. Combined with Java, VRML, which is considered as the standard for 3D virtual reality in the Internet is used to implement EAI(External Authoring Interface). EAI allows the users to communicate with a VRML scene.

본 연구에서는 고가의 실시간 시스템용 장비를 사용하지 않고, 고속 디지털 입/출력(high speed digital input output, DIO) 카드와 다기능 입/출력(multi-function input output, MIO) 카드를 동기화시키는 기법을 이용하여 공포조건화 중에 신경활동을 측정할 수 있는 실시간 측정 시스템을 개발하였다. 하드웨어들의 동기화를 위하여 윈도우즈(Mircosoft Inc.) 환경에서 측정, 제어 등에 사용되고 있는 그래픽 언어인 LabVIEW(National Instruments Inc.)가 사용되었다. 본 연구에 사용된 방법은 상대적으로 적은 비용 하에서, 논리적 정확성을 보장하고, 시간적인 지연을 최소화하는 실시간 측정 시스템 구축을 가능하게 한다.

The purpose of this study is to materialize a realtime data acquisition system for the fear conditioning paradigm on Microsoft Windows environment. A high speed digital input output card (National Instruments Inc., PCI-6534) and a multi-function input output card (National Instruments Inc., PCI-6040E) were used. To synchronize the cards, a LabVIEW-based program was developed. Theoretical and practical techniques used for the construction of realtime data acquisition system were described. The system revealed to be stable and reliable for the realtime data acquisition.

최근 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 지구전체를 실시간으로 관측할 수 있는 인공위성 GPS 신호를 수신하여, 교량 각 구조부의 변위와 거동 특성을 실시간으로 24시간 내내 mm 단위로 자동 계측하여, 계측 정보 및 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 함으로써, 미세한 거동 변위를 자동으로 통보할 수 있게 하는 GNSS와 연계한 실시간 교량 모니터링 시스템을 적용하였다. 이를 위하여 실제로 중대형의 노후화된 교량상부에 GNSS 수신기를 설치하여 그 측량자료를 수신하여 분석하고, USN과 동시에 측정하여 3차원의 위치정보로 나타내어 교량변위를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 실험연구를 실시하였다 그 결과, 한 측정지점에서 하루의 측정 시간에서도 약 0.027~0.037m에서 수직변위가 반복되고 있음을 확인할 수 있었다.

Recently, Last to check the security status of various medium and large bridge structures using various kinds of measurement equipment, but most of the methods are used to measure and check the displacement behavior of the bridge by a certain period. In this study, receive GPS satellite signals that can be observed in real time the whole region, a bridge to automatically measure the displacement and behavior characteristics of the structure in real-time in mm over the 24 hours, the measurement information and transmits the data to the wireless network, by making use, it was applied to the real-time monitoring system in connection with a bridge to be able to automatically notify GNSS fine displacement behavior. In fact, analysis and receives the measurement data to GNSS provided in the upper bridge of the middle and large-sized aging for this purpose, measuring USN and at the same time is converted into a three-dimensional position information of a test study was conducted to monitor the bridge displacement in real time. As a result, a vertical displacement of about 0.027~0.037m at the measurement time of day of the measurement point is that the repeated and confirmed.

코로나19 팬데믹으로 인해 재택근무와 온라인 교육이 활성화되고 이에 따라 IPsec VPN 사용이 급속히 증가하고 있다. VPN 확산에 따라 VPN 취약점은 공격자들에게 중요 공격 대상이 되고 있으며, 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. IKE v2 분석은 IPsec VPN 시스템 개발과 구축 뿐만 아니라 안전성 분석을 위해서 필요하며, 이를 위해서 Wireshark, Tcpdump 등 네트워크 패킷 분석 도구를 이용한다. Wireshark는 네트워크 분석을 위한 대표적인 도구 중 하나이며, IKE v2 분석을 지원하지만 이를 위해서는 IPsec VPN 시스템 관리자 권한을 알아야하는 등 여러 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 Wireshark의 한계점을 분석하고 이를 해결할 수 있는 새로운 분석 기법을 제안한다. 제안하는 분석 기법은 세션키 교환 과정부터 암호화된 모든 IKE v2 메시지를 실시간으로 분석할 수 있다. 이뿐만 아니라 제안하는 분석 기법은 네트워크 패킷 포워딩 기능을 이용하여 패킷을 조작할 수 있기에 퍼징 등과 같은 동적 테스팅에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Due to the COVID-19 pandemic, remote working, e-learning, e-teaching and online collaboration have widely spread and become popular. Accordingly, the usage of IPsec VPN for security reasons has also dramatically increased. With the spread of VPN, VPN vulunerabilities are becoming an important target of attack for attackers, and many studies have been conducted on this. IKE v2 analysis is an essential process not only for developing and building IPsec VPN systems but also for security analysis. Network packet analysis tools such as Wireshark and Tcpdump are used for IKE v2 analysis. Wireshark is one of the most famous and widely-used network protocol analyzers and supports IKE v2 analysis. However Wireshark has many limitations, such as requiring system administrator privileges for IKE v2 analysis. In this paper, we describe Wireshark's limitations in detatil and propose a new analysis method. The proposed analysis method can analyze all encrypted IKE v2 messages in real time from the session key exchange In addition, the proposed analysis method is expected to be used for dynamic testing such as fuzzing as packet manipulation.

항공기에 탑재된 센서들은 임무 수행에 필수 요소이며 센서들을 통해 얻어진 데이터의 융합은 임무 효율을 높이고 조종사의 부담을 줄이기 위해 적용되고 있다. 센서들로부터 얻어진 데이터를 특정 대상에 대해 일관되고 보다 정리된 형태로 조종사에게 제공하기 위해 데이터 융합이 적용되어 발전하고 있다. 현재 운용되고 있는 군용 항공기는 Link-16 과 같은 전술데이터링크에 연동하여 향상된 전술 상황을 조종사에게 전시하여 임무 효율을 높이고 있다. 항공기에 탑재된 센서가 고성능화 되면서 얻어진 정확도가 향상된 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 수신한 전술상황정보를 융합하여 조종사에게 고신뢰성의 전술상황 및 임무 환경을 제공하고 효율적인 임무 수행과 높은 생존성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 항공기 실시간 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 얻어지는 데이터를 종합된 정보 형태로 제공하기 위한 융합 구조를 보인다.

The sensors of aircraft are necessity for mission performance and fusion process of data from them is applied for increase of mission efficiency and decrease of aircraft pilot workload. Data fusion is applied and developed to provide pilot a series of more processed data format about a specific target from sensors in aircraft. Military aircraft currently in operation are linked with a tactical data link such as Link-16 to display improved tactical situation to pilots to increase mission efficiency. By fusing the sensor data with improved accuracy obtained as the sensors' performance mounted on the aircraft become higher and the tactical situation information received through the tactical data link, it provides the pilot with a highly reliable tactical situation and mission environment, and expects efficient mission performance and high survivability. In this paper, a fusion architecture to produce fused data with realtime information from the sensors and data through a tactical data link is shown.

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용해 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우, 잡음이 발생하여 미세한 명암도 차이가 발생한다. 또한 초음파 영상의 특성인 호흡에 의한 흔들림 현상과 실시간으로 변화하는 움직임에서 영상의 밝기 변화가 발생한다. 이와 같은 노이즈로 인해 임상적 병변을 육안으로 판단하고 진단하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 초음파 획득한 이미지에 영상처리 기법을 이용하여 형태학적 특징을 자동 추출한다. 이 논문에서는 영상처리를 위해 클라우드 빅데이터 처리 플랫폼을 활용해 GPU기반의 빠른 필터를 구현하였다. GPU 기반의 고성능 필터의 적용시 CPU 기반보다 4.7배 빠른 성능으로 알고리즘이 동작되었고 PSNR이 37.2dB로 원본과 매우 유사함을 확인하였다.

The ultrasound image uses ultrasonic pulses to receive the reflected waves and construct an image necessary for diagnosis. At this time, when the signal becomes weak, noise is generated and a slight difference in brightness occurs. In addition, fluctuation of image due to breathing phenomenon, which is the characteristic of ultrasound image, and change of motion in real time occurs. Such a noise is difficult to recognize and diagnose visually in the analysis process. In this paper, morphological features are automatically extracted by using image processing technique on ultrasound acquired images. In this paper, we implemented a GPU - based fast filter using a cloud big data processing platform for image processing. In applying the GPU - based high - performance filter, the algorithm was run with performance 4.7 times faster than CPU - based and the PSNR was 37.2dB, which is very similar to the original.

최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다.

Recently, analysis techniques to extract new meanings using big data analysis and various services using them have been developed. A disaster safety service among such services has been paid attention as the most important service. In this paper, we design and implement a flood disaster safety system using real time weather big data. The proposed system retrieves and processes vast amounts of information being collected in real time. In addition, it analyzes risk factors by aggregating the collected real time and past data and then provides users with prediction information. The proposed system also provides users with the risk prediction information by processing real time data such as user messages and news, and by analyzing disaster risk factors such a typhoon and a flood. As a result, users can prepare for potential disaster safety risks through the proposed system.

This paper presents a parallel kd-tree traversal algorithm based on the parallel binary radix tree construction scheme proposed by Tero Karras in 2012. In his paper, Tero Karras proposed parallel tree construction algorithm which can maximize the utilization of GPU threads, but implementation and analysis of kd-tree are not fully discussed. This paper aims to fill the gap for the specific kd-tree cases. As an application for the kd-tree traversal method proposed in this paper, the proposed method has been implemented with NVIDIA’s CUDA framework and tested on NVIDIA’s realtime raytracing library, OptiX. As a result, the proposed method can construct tree structures within the requirement for realtime process, but still needs specialized spatial caching data structure like the “primitive tree” for highly detailed meshes to handle spatial queries as fast as to visualize implicit surfaces under OptiX framework. However, the proposed method can be applied to dynamic collision detection and manage scene and object information for game applications thanks to its fast tree construction process. Also, realtime raytracing can be applied to game applications based on this study.

본 연구는 의료 시술 후의 경과를 빠르고 간단하게 예측할 수 있는 가상 의료 계획 방법을 제안한다. 제안 방법은 촬영된 동영상으로부터 NeRF를 이용하여 볼륨데이터를 생성하고, 공간 분리를 통해 좌표계를 실공간과 가상공간 으로 분리한다. 변형체 가시화는 가상공간에서의 역변환을 이용하여 수행한다. 또한, 사용자의 입력을 통해 변형하 고자 하는 영역의 크기와 변형의 세기를 설정하여 다양한 교정 부위의 크기에 대해서 자연스러운 변형이 이루어지도 록 한다. 변형은 변형 영역의 중심으로부터 멀어질수록 변형 세기가 감쇠되도록 좌표들 사이의 맨해튼 거리 (manhattan distance)를 변형 세기의 가중치로 사용한다. 마지막으로, 그래픽스 처리장치(GPU)를 이용한 병렬 화를 통해 대화적 시간으로 변형이 가능하다.

This research proposes a virtual medical planning method that can quickly and simply predict the outcomes following medical procedures. The method generates volume data from recorded videos using Neural Radiance Fields (NeRF) and separates the coordinate system into real and virtual spaces through spatial separation. Visualization of deformations is performed using inverse transformations in the virtual space. Moreover, users can set the size and intensity of the desired deformations based on their input parameters, ensuring proper deformations for various sizes of correction areas. The intensity of the deformation diminishes as it moves away from the center of the deformation area, using the Manhattan distance between coordinates as a weight for the deformation intensity. Lastly, transformations can be performed in interactive time through parallel processing using a GPU.

복잡한 운전 상황에서 사고를 미리 예견할 수 있는 기술은 사고를 미리 예방할 수 있게 하여 인명 및 교 통 체증 등을 근본적으로 해결할 수 있게 한다. 본 연구는 교통사고를 미리 예견하기 위해 차량내부에서 획득한 영상을 통해 차량 사고 위험도를 심층학습을 통해 측정하고 운전자에게 위험 물체의 위치를 경고 해 주는 실시간 인공지능 시스템을 제시한다. 인공지능 모델은 대체로 크기가 크므로 Edge computer에 서 실시간으로 구동하기에는 어려우므로 본 연구에서는 Target Device에 최적화된 모델을 개발하고 실 제 차량에 설치하여 실시간 성능을 측정하였다. 현재 약 7-9 Hz로 작동함을 보인다.

사람마다 수면장애의 정도가 다르기 때문에 개인별로 각기 다른 맞춤형 수면케어 서비스가 필요하다. 뇌파 데이터는 사람마다 고유한 파형 특성을 보이기 때문에 이 특성을 이용하면 개인을 식별할 수 있다. 개인식별은 맞춤형 서비스를 가능하게 해주는 중요한 역할을 제공한다. 눈을 깜박일 때 전두엽 부위를 측정하면 뇌파특성을 획득할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 맞춤형 수면케어 서비스를 위한 눈 깜빡임 EOG(Electrooculography) 기 반의 실시간 개인식별 알고리즘을 제안한다. 평가를 위해 10명을 대상으로 개인식별 정확도 실험을 하였다. 실험결 과 최대 93%의 정확도를 확인하였다. 향후 외부 환경 변화와 같은 특성을 반영하여 알고리즘을 발전시킬 수 있을 것이다.

Customized sleep care service needs to be provided differently for individuals since individual has different degree of sleep disorder. Because the brainwave data shows unique waveform characteristics for each person, this characteristic can be used to identify individuals. Personal identification provides an important role in enabling customized services. When you blink, you can obtain brain wave characteristics by measuring the area of the frontal lobe. Therefore, a real-time personal identification algorithm based on blinking EOG for customized sleep care service is proposed in this paper. For evaluation, 10 individuals were tested for personal identification accuracy. The results of the experiment confirmed that a maximum accuracy of 93% were taken. Algorithms can be developed by reflecting characteristics such as changes in the external environment in the future.

최근 카메라, 캠코더 및 CCTV 등의 사용이 활발해지면서 영상 처리 기술의 수요가 급증하고 있다. 특히 키넥트 센서와 같은 깊이(Depth) 카메라를 사용한 3D 영상 기술에 대한 연구개발이 더욱더 활성화되고 있다. 키넥트 센서는 RGB, 골격(Skeleton) 및 깊이(Depth) 영상을 통해 인체의 3D 골격 구조를 실시간 프레임 단위로 획득할 수 있는 고성능 카메라이다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 인체의 3D 골격 구조를 모션 캡처하고 범용으로 사용되고 있는 모션 파일 포맷(*.trc 및 *.bvh)으로 선택하여 저장할 수 있는 시스템을 개발한다. 또한 본 시스템은 광학식 모션 캡처 파일 포맷(*.trc)을 자기식 모션 캡처 파일 포맷(*.bvh)으로 변환할 수 있도록 하는 기능을 가진다. 마지막으로 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 캡처한 모션 데이터가 제대로 캡처되어졌는지 모션 캡처 데이터 뷰어를 통하여 확인한다.

Recently, there is increasing demand for image processing technology while activated the use of equipments such as camera, camcorder and CCTV. In particular, research and development related to 3D image technology using the depth camera such as Kinect sensor has been more activated. Kinect sensor is a high-performance camera that can acquire a 3D human skeleton structure via a RGB, skeleton and depth image in real-time frame-by-frame. In this paper, we develop a system. This system captures the motion of a 3D human skeleton structure using the Kinect sensor. And this system can be stored by selecting the motion file format as trc and bvh that is used for general purposes. The system also has a function that converts TRC motion captured format file into BVH format. Finally, this paper confirms visually through the motion capture data viewer that motion data captured using the Kinect sensor is captured correctly.

디지털 공간에서 개인과 조직의 활동기록이 축적되면서 활용할 수 있는 정보의 양도 폭발적으로 증가하고 있는 환경에 있어 사용자에게 가장 절실한 요구사항은 ‘유용한’ 정보의 ‘효율적인’ 획득에 있다. 본 논문에서는 실시 간 이슈 탐지 기술을 활용하여 국방 정보 서비스로의 접목, 디지털 융복합을 시도한다. 국방 분야와 관련된 웹 상에 공개된 대량의 콘텐츠와 국방 보고서 및 DB를 연계하여 무기체계, 정책 및 훈련, 기관 및 조직 등에 대한 국방 이 슈를 실시간으로 탐지하는 특화 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 실시간 국방 이슈 탐지 및 그룹핑 기술에 대한 요구사항을 수렴하고 분석하여 핵심 기능을 도출하고자 한다. 또한 ‘국방’ 분야에 특화된 언어자원을 보강하고 이슈 성 지수 자질을 발굴함으로써 도메인 특화 이슈 탐지 방법의 차별화를 꾀한다. 더불어 실제 수집된 웹 뉴스미디어에 기반한 국방 분야 이슈 탐지 결과와 기존 이슈 탐지 결과와 비교함으로써 그 차이를 규명하고자 한다.

Because mass of activity records of individuals and organizations are accumulated in the digital space and amount of information is also increasing exponentially, the most urgent requirements of users is the tool for ‘efficient’ acquisition of ‘useful’ information. This paper try digital convergence to combine a domain specific technology with real time issue detection and grouping based on Web media. To derive core functionalities, we collect and analyze user requirements of national defense issue detection services. By utilizing linguistic resources specialized on national defence area and discovering features for measuring issue importance, we try to seek differentiation domain specific issue detection method. Finally we compare our detection results based on the development outputs of prototype.