• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권4호
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• pp.49-55
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• 2006

고장 진단은 고장이 빈번히 발생하는 위치를 파악하여 공정상의 문제점을 해결할 수 있도록 하는 매우 유용한 기법이다. 그러나 이 경우 일반적인 고장검출을 위한 것보다 훨씬 많은 고장에 대한 정보가 필요하며, 이는 딕셔너리라고 하는 형태로 저장된다. 이때 집적도가 높은 회로의 경우 고장에 대한 모든 정보를 포함한 딕셔너리를 구성하는 것은 매우 비효율적인 커다란 딕셔너리 크기를 요구하게 되어, 효과적인 딕셔너리 구조가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 딕셔너리 구조는 고장에 대한 모든 정보를 포함하면서도 크기가 작은 딕셔너리이며, 이는 단일 고착 고장뿐 아니라 다중 고장의 경우에도 적용이 가능한 효과적인 딕셔너리 구조이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권5호
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• pp.51-60
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• 2004

반도체 기술의 발달로 회로의 집적도와 복잡도가 증가함에 따라 칩의 생산 과정에서 고장이 발생하는 빈도가 높아지게 되었다. 칩의 수율을 향상시키고, 생산 단가를 절감시키기 위해서 고장의 원인을 찾아내고 분석하는 과정은 매우 중요하다. 그러나 고장의 원인을 분석하는 과정 중 고장의 위치를 찾아내는 데는 많은 시간이 소요된다. 게이트 수준에서의 고장 위치 진단은 물리적 수준에서의 고장 범위를 한정해 줌으로써 고장 위치를 찾는 데 소요되는 시간을 줄 일 수 있다는 데 의미를 갖는다. 본 논문에서는 새로운 방식의 고장 딕션너리 방식과 추가적인 고장 시뮬레이션 방식을 혼합하여, 메모리의 소비를 최소화하면서도 시뮬레이션 수행 시간을 단축시킴으로써 효과적으로 고장 진단을 수행할 수 있는 고장 진단 알고리듬을 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제14권4호
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• pp.148-164
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• 1992

본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.