Adaptive Diagnosis Algorithm for Over-d Fault Diagnosis of Hypercube

하이퍼큐브의 Over-d 결함에 대한 적응적 진단 알고리즘

Somani and Peleg proposed t/k-diagnosable system to diagonse more faults than t(dimension) by allowing upper bounded few number of units to be diagnosed incorrectly. Kranakis and Pelc showed that their adaptive diagnosis algorithm was more efficient than that of any previous ones, assuming that the number of faults does not exceed the hypercube dimension. We propose an adaptive diagnosis algorithm using the idea of t/k-diagnosable system on the basis of that of Kranakis and Pelc's. When the number of faults exceeds t, we allow a fault(k=1, 2, 3) to be diagnosed incorrectly. Based on this idea, we find that the performance of the proposed algorithm is nearly as efficient as any previously known strategies and detect above about double faults.

Somani와 Peleg은 k개의 부정확한 진단을 용인함으로써 결함의 개수가 t(차원)개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-diagnosable 시스템을 제안하였다. 한편 Kranakis와 Pelc는 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는 경우에 하이퍼큐브를 보다 효율적으로 진단하는 알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서는 Somani 등이 제안한 것처럼 k=1, 2, 3개의 부정확한 진단을 용인하는 경우에 Kranakis 등이 제안한 효율적인 방법을 기반으로 하이퍼큐브를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘이 약 두 배 이상 더 많은 결함을 진단하면서도 기존의 알고리즘보다 효율이 거의 떨어지지 않는다는 사실을 분석을 통하여 확인할 수 있었다.