| 研究課題/領域番号 |
19K11877
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 愛媛大学 |
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研究代表者 |
樋上 喜信 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (40304654)
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| 研究分担者 |
稲元 勉 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 講師 (10379513)
高橋 寛 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (80226878)
王 森レイ 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 講師 (90735581)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 故障診断 / テスト容易化設計 / 故障辞書 / 機械学習 / テストポイント / 出力圧縮 / ニューラルネットワーク / テストパターン / 組込み自己テスト / LSIテスト / アダプティブ故障診断 / LSIの故障診断 / フィールドテスト / テストパターン生成 / 出力応答圧縮 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，出力応答に応じてテストパターンを印加するようなアダプティブ故障診断を想定し，故障診断時間が短縮する手法を開発する．開発する手法は，アダプティブ故障診断におけるテストパターン選択法，出力応答を比較する時間を短縮するための出力応答圧縮法，故障位置を１か所に絞り込むためのテストパターン生成法である．
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| 研究成果の概要 |
本研究では、LSI（大規模集積回路）において故障位置を推定する故障診断に関する手法を開発した。具体的には、故障辞書を圧縮する手法、テストポイントを挿入する手法、機械学習に基づく故障診断手法を開発した。故障辞書とは、仮定する故障が存在した場合の外部出力値を記録したもので、故障診断時間は短いが、大量のメモリ容量を必要とする。そこで、本研究では故障辞書を圧縮することによって、メモリ容量を削減した。また、故障辞書圧縮によって故障診断性能が低下する場合があり、テストポイントを挿入することによって、故障診断性能を向上させた。さらに、機械学習によって故障辞書を用いず短時間で故障診断を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
LSIの故障診断の結果は、2通りの活用法がある。１つは、故障診断位置や原因を解析することで、LSI設計・製造上の問題を発見し、それを改善することで歩留まり向上を実現することができる。もう１つは、実稼働中のシステムにおいて、故障位置から故障の影響する外部出力を推定することによって、故障影響のない外部出力のみを用いてシステムを稼働させることができる。これによって、故障が発見されても、システムを停止させることなく、縮小した機能でシステムを稼働させることができる。以上のように、本研究は、LSIの生産性向上、コンピュータシステム信頼性向上などに貢献する。
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