공유메모리 프로그램의 최초경합 탐지를 위한 접근역사 분석

강문혜,김영주,전용기 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.31 No.1

공유메모리 병렬프로그램의 디버깅을 위해서 비결정적인 수행결과를 초래하는 경합을 탐지하는 것은 중요하다. 특히, 프로그램 수행에서 가장 먼저 발생하는 최초경합은 이후에 발생하는 경합에 영향을 줄 수 있으므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 최초경합을 탐지하기 위해 최초경합에 참여할 가능성이 있는 후보사건들을 수행 중에 수집하는 기존의 기법은 접근사건들을 감시하여 후보사건들을 수집하고, 그들간의 병행성 관계만을 검사하여 경합을 보고한다. 그러나 이렇게 보고된 경합은 경차들간의 영향관계가 고려되지 않으므로 최초경합임을 보장하지 못한다 본 논문에서는 내포병렬성을 가진 병렬프로그램의 수행 중에 수집된 후보사건들을 프로그램 수행 후에 각 내포수준에서 분석하여 영향 받지 않은 경합만을 보고하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 임의의 내포수준까지 분석하여 보고된 최초경합이 그 내포수준 까지는 영향 받지 않은 경합임을 보장하므로, 상위 내포수준에 대한 재분석이 필요 없는 효율적인 최초경합 탐지기법이다. 본 기법은 내포병렬성에서 후보사건들만 수집되면 최초경합을 탐지할 수 있으므로 기존의 기법에 비해서 현실적이고 효과적인 디버깅을 가능하게 한다. Detecting races is important for debugging shared-memory Parallel programs, because races result in unintended nondeterministic executions of the programs. Particularly, the first races to occur in an execution of a program must be detected because they can potentially affect other races that occur later. Previous on-the-fly techniques that detect such first races based on candidate events that are likely to participate in the first races monitor access events in order to collect the candidate events during a program execution, and try to report the races only from determining the concurrency relationships of the candidates. Such races reported in this way. however, are not guaranteed to be first races, because they are not determined by taking into account how they are affected with each other. This paper presents a new post-mortem technique that analyzes, on each nesting level, candidate events collected from an execution of a shared-memory program with nested parallelism in order to report only first races. This technique is efficient, because it guarantees that first races reported by analyzing a nesting level are the races that occur first at the level, and does not require more analyses to the higher nesting levels than the current level. The Proposed technique facilitates more practical and effective debugging than the previous techniques, because it guarantees to detect first races if candidate events are collected from an execution instance of the program with nested parallelism.

Research trends in livestock facial identification: a review

강문혜,Sang-Hyon Oh 한국축산학회 2025 한국축산학회지 Vol.67 No.1

This review examines the application of video processing and convolutional neural network (CNN)-based deep learning for animal face recognition, identification, and re-identification. These technologies are essential for precision livestock farming, addressing challenges in production efficiency, animal welfare, and environmental impact. With advancements in computer technology, livestock monitoring systems have evolved into sensor-based contact methods and video-based non-contact methods. Recent developments in deep learning enable the continuous analysis of accumulated data, automating the monitoring of animal conditions. By integrating video processing with CNN-based deep learning, it is possible to estimate growth, identify individuals, and monitor behavior more effectively. These advancements enhance livestock management systems, leading to improved animal welfare, production outcomes, and sustainability in farming practices.

딥러닝 기반 비디오 분석을 통한 육계 보행 능력 자동 평가 시스템에 대한 고찰

강문혜,노동훈,김지원,오상현 한국가금학회 2024 한국가금학회 정기총회 및 학술발표회 Vol.2024 No.11

인공지능형 로봇시스템의 공공성에 관한 연구 - 클라우드 컴퓨팅과 블록체인 기술의 사회윤리적 의미를 중심으로-

강문혜,송선영 한국공공사회학회 2019 공공사회연구 Vol.9 No.1

This paper aims to explore the meaning of the development of AI Robotics in public sections. Due to AlphaGo, an attention of one of key words of human development has been paid to various conceptions of artificial intelligence, deep-learning, robots, network and big-data. It has been expected that humans have experiences on the ground of autonomous AI robotics, even though we cannot exactly make prediction about human future. It is obviously seen, however, that human consumers have taken many AI robotics products like robot cleaner and that many governments have tried to develop AI robotics weapon like UAV(drones). That is to say, having been connected with humanity, AI robotics needs to be considered as one of parts in human lives. At the moment, the conception of data is regarded as a whole of human activities and stories in human histories. Each individual has produced each own data that is the foundation of publicity in public sections based on AI robotics. Therefore, the main focus of the social utilization of data in public section is on the technology of cloud computing system and block-chain. In that a government or company has made effort to take individual data in the name of publicity, the meaning in the sense of social ethics is related to the serious conflict between public and private interests of AI robotics in future. 이 연구의 목적은 기하급수적으로 발달하고 있는 인공지능형 로봇시스템이 공적 영역에서 어떤 의미를 갖는지 탐구하는 데 있다. ‘알파고’의 등장 이후 인공지능, 딥러닝, 로봇, 네트워크, 빅데이터는 미래 인간 삶의 변화를 이끌 주요 키워드로 자리 잡았다. 과거 이러한 기술적 요인들은 별개의 영역에서 크게 주목을 받지 못했지만, 최근에는 융․복합적 결합들을 통해 전혀 예측할 수 없는 미래 변화를 주도하고 있다. 지금도 우리는 자율적인 인공지능형 로봇시스템 기반으로 생활하고 있다. 생활가전, 금융, 군사, 의료, 탐사 등 삶과 관련된 모든 분야에서 인공지능형 로봇시스템의 적용이 확대되고 있다. 하지만 이러한 로봇시스템은 각 분야에서 요구된 수요와 기술 중심으로 개발되었다는 점에서 전반적인 인간 삶에 대한 반성과는 별개로 인식되었다. 이에 따라 인공지능형 로봇시스템이 인간에 대해 갖는 존재론적 의미와 사회윤리적 의미는 크게 주목받지 못했다. 따라서 인공지능형 로봇시스템의 핵심 요소 및 인프라 기술인 데이터, 네트워크, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인이 개인 정보 및 권리 보호, 특정 집단, 기업, 또는 국가의 이익 창출과 관련해서 갖는 공공성의 의미를 살펴보고, 이를 통해 인공지능형 로봇시스템의 일상 적용을 공공성의 측면에서 고려하고자 한다.

공유메모리 프로그램의 최초경합 탐지를 위한 접근역사 분석

강문혜,김영주,전용기 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.27 No.5

Detecting races is important for debugging shared-memory parallel programs, because races result in unintended nondeterministic executions of the programs. Particularly, the first races to occur in an execution of a program must be detected because they can potentially affect other races that occur later. Previous on-the-fly techniques that detect such first races based on candidate events that are likely to participate in the first races monitor access events in order to collect the candidate events during a program execution, and try to report the races only from determining the concurrency relationships of the candidates. Such races reported in this way, however, are not guaranteed to be first races, because they are not determined by taking into account how they are affected with each other. This paper presents a new post-mortem technique that analyzes, on each nesting level, candidate events collected from an execution of a shared-memory program with nested parallelism in order to report only first races. This technique is efficient, because it guarantees that first races reported by analyzing a nesting level are the races that occur first at the level, and does not require more analyses to the higher nesting levels than the current level. The proposed technique facilitates more practical and effective debugging than the previous techniques, because it guarantees to detect first races if candidate events are collected from an execution instance of the program with nested parallelism. 공유메모리 병렬프로그램의 디버깅을 위해서 비결정적인 수행결과를 초래하는 경합을 탐지하는 것은 중요하다. 특히, 프로그램 수행에서 가장 먼저 발생하는 최초경합은 이후에 발생하는 경합에 영향을 줄 수 있으므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 최초경합을 탐지하기 위해 최초경합에 참여할 가능성이 있는 후보사건들을 수행 중에 수집하는 기존의 기법은 접근사건들을 감시하여 후보사건들을 수집하고, 그들간의 병행성 관계만을 검사하여 경합을 보고한다. 그러나 이렇게 보고된 경합은 경합들간의 영향관계가 고려되지 않으므로 최초경합임을 보장하지 못한다. 본 논문에서는 내포병렬성을 가진 병렬프로그램의 수행 중에 수집된 후보사건들을 프로그램 수행 후에 각 내포수준에서 분석하여 영향받지 않은 경합만을 보고하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 임의의 내포수준까지 분석하여 보고된 최초경합이 그 내포수준까지는 영향받지 않은 경합임을 보장하므로, 상위 내포수준에 대한 재분석이 필요없는 효율적인 최초경합 탐지기법이다. 본 기법은 내포병렬성에서 후보사건들만 수집되면 최초경합을 탐지할 수 있으므로 기존의 기법에 비해서 현실적이고 효과적인 디버깅을 가능하게 한다.

내포병렬성을 가진 공유메모리 프로그램에서 최초경합의 수행후 탐지도구

강문혜(Mun-Hye Kang),심갑식(Gab-Sig Sim) 한국컴퓨터정보학회 2014 한국컴퓨터정보학회논문지 Vol.19 No.4

Detecting data races is important for debugging shared-memory programs with nested parallelism, because races result in unintended non-deterministic executions of the program. It is especially important to detect the first occurred data races for effective debugging, because the removal of such races may make other affected races disappear or appear. Previous dynamic detection tools for first race detecting can not guarantee that detected races are unaffected races. Also, the tools does not consider the nesting levels or need support of other techniques. This paper suggests a post-mortem tool which collects candidate accesses during program execution and then detects the first races to occur on the program after execution. This technique is efficient, because it guarantees that first races reported by analyzing a nesting level are the races that occur first at the level, and does not require more analyses to the higher nesting levels than the current level.

닭 보행 점수 평가에 대한 연구 동향

강문혜(Mun-Hye Kang),오상현(Sang-Hyon Oh) 한국가금학회 2024 한국가금학회지 Vol.51 No.4

Scientific approaches to systematically improving animal health and welfare are becoming increasingly important in the livestock industry and animal welfare sectors. In particular, the walking ability of chickens is recognized as a critical indicator of their health and welfare, extending beyond mere mobility. However, selective breeding has resulted in skeletal and joint issues that impair walking ability, negatively affecting both animal welfare and productivity. Thus, the early detection and assessment of walking abnormalities are essential. Currently, widely used gait score evaluation methods are conducted manually, relying on the subjectivity of assessors and requiring significant time and resources. To overcome these limitations, various sensor-based technologies have been introduced, but they face challenges such as high initial installation costs and potential stress on animals. In contrast, video-based deep learning technology has emerged as an effective alternative, enabling automated, non-invasive analysis of walking data to accurately evaluate walking patterns and health conditions. Video-based deep learning technology leverages accumulated video data to continuously monitor walking ability and manage long-term datasets, contributing to the efficiency of breeding programs for chickens. It is seen as a key innovation in advancing automation and intelligence within the livestock industry. Furthermore, this technology overcomes the limitations of traditional manual evaluation methods, offering the potential for higher productivity and improved animal welfare standards.

공유메모리 프로그램의 최초경합 탐지를 위한 접근역사 분석

강문혜(Moon-Hye Kang),김영주(Young-Joo Kim),전용기(Yong-Kee Jun) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.31 No.1·2

공유메모리 병렬프로그램의 디버깅을 위해서 비결정적인 수행결과를 초래하는 경합을 탐지하는 것은 중요하다. 특히, 프로그램 수행에서 가장 먼저 발생하는 최초경합은 이후에 발생하는 경합에 영향을 줄 수 있으므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 최초경합을 탐지하기 위해 최초경합에 참여할 가능성이 있는 후보사건들을 수행 중에 수집하는 기존의 기법은 접근사건들을 감시하여 후보사건들을 수집하고, 그들간의 병행성 관계만을 검사하여 경합을 보고한다. 그러나 이렇게 보고된 경합은 경합들간의 영향관계가 고려되지 않으므로 최초경합임을 보장하지 못한다. 본 논문에서는 내포병렬성을 가진 병렬프로그램의 수행 중에 수집된 후보사건들을 프로그램 수행 후에 각 내포수준에서 분석하여 영향받지 않은 경합만을 보고하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 임의의 내포수준까지 분석하여 보고된 최초경합이 그 내포수준까지는 영향받지 않은 경합임을 보장하므로, 상위 내포수준에 대한 재분석이 필요없는 효율적인 최초경합 탐지기법이다. 본 기법은 내포병렬성에서 후보사건들만 수집되면 최초경합을 탐지할 수 있으므로 기존의 기법에 비해서 현실적이고 효과적인 디버깅을 가능하게 한다. Detecting races is important for debugging shared-memory parallel programs, because races result in unintended nondeterministic executions of the programs. Particularly, the first races to occur in an execution of a program must be detected because they can potentially affect other races that occur later. Previous on-the-fly techniques that detect such first races based on candidate events that are likely to participate in the first races monitor access events in order to collect the candidate events during a program execution, and try to report the races only from determining the concurrency relationships of the candidates. Such races reported in this way, however, are not guaranteed to be first races, because they are not determined by taking into account how they are affected with each other. This paper presents a new post-mortem technique that analyzes, on each nesting level, candidate events collected from an execution of a shared-memory program with nested parallelism in order to report only first races. This technique is efficient, because it guarantees that first races reported by analyzing a nesting level are the races that occur first at the level, and does not require more analyses to the higher nesting levels than the current level. The proposed technique facilitates more practical and effective debugging than the previous techniques, because it guarantees to detect first races if candidate events are collected from an execution instance of the program with nested parallelism.

OpenMP 디렉티브 프로그램의 최초경합 탐지를 위한 도구

강문혜(Mun-Hye Kang),하옥균(Ok-Kyoon Ha),전용기(Yong-Kee Jun) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.37 No.1

OpenMP 디렉티브 프로그램의 디버깅을 위해서 비결정적인 수행결과를 초래하는 경합을 탐지하는 것은 중요하다. 특히, 프로그램 수행에서 가장 먼저 발생하는 최초경합은 이후에 발생하는 경합에 영향을 줄 수 있으므로 효과적인 디버깅을 위해서 반드시 탐지되어야 한다. 그러나 기존의 경합탐지 도구들은 최초경합의 탐지를 보장하지 못한다. 본 논문에서는 내포병렬성을 포함한 프로그램을 두 번의 수행으로만 프로그램의 수행 중에 최초경합을 탐지하는 도구를 제시한다. 본 도구의 정당성을 합성프로그램을 이용하여 보이고, 기존 경합탐지 도구와 기능성을 비교한다. Detecting data races is important for debugging programs with OpenMP directives, because races result in unintended non-deterministic executions of the program. It is especially important to detect the first data races to occur for effective debugging, because the removal of such races may make other affected races disappear or appear. The previous tools for race detecting can not guarantee that detected races are the first races to occur. This paper suggests a tool what detects the first races to occur on the program with nested parallelism using the two-pass on-the-fly technique. To show functionality of this tool, we empirically compare with the previous tools using a set of the synthetic programs with OpenMP directives.

OpenMP 프로그램을 위한 경합디버깅 환경의 자동생성

강문혜(Moon-Hye Kang),김영주(Young-Joo Kim),전용기(Yong-Kee Jun) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1A

공유메모리 병렬프로그램에서 경합은 프로그램의 비결정적인 수행을 초래하므로 디버깅을 위해서 반드시 탐지되어져야 한다. 경합을 수행 중에 디버깅하기 위한 기존의 도구들은 경합탐지 엔진과 시각화 엔진으로 구성된 경합디버깅 엔진을 특정 프로그램 모델에 의존적으로 적용하여 경합디버깅 환경을 구성한다. 이러한 도구들은 프로그램 모델의 변경 시에 경합디버깅 환경이 최적의 경합 디버깅 엔진으로 구성되지 못한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 OpenMP 병렬프로그램에서 각 프로그램 모델에 따라 효과성, 효율성, 확장성 등을 고려한 경합탐지 엔진과 추상성을 고려한 시각화 엔진으로 경합디버깅 환경을 자동으로 생성하는 도구를 제안한다. 이 도구는 디버깅 대상이 되는 프로그램의 모델에 최적인 경합디버깅 엔진을 적용하므로 경합탐지 목적에 부합하는 최적의 성능과 효과적인 시각화를 제공한다. 따라서, 본 도구는 디버깅 환경을 생성하기 위한 부담을 줄여서 효과적인 디버깅을 할 수 있게 한다.