| 講演名 | 2021-03-26 ニューラルネットワークを用いた被疑論理故障信号線の欠陥種類推定法 太田 菜月(日大), 細川 利典(日大), 山崎 浩二(明大), 山内 ゆかり(日大), 新井 雅之(日大), |
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| 抄録(和) | 特定の故障モデルの故障診断は誤診断や解なしという診断を起こす可能性があるため，スキャン設計回路を対象としたマルチサイクルキャプチャテスト集合を用いたユニバーサル論理故障モデルに対する故障診断法が提案されている．その故障診断手法では，被疑故障信号線の欠陥種類の推定がされないことが課題に残る． 本論文では，被疑故障信号線に対して主な論理故障モデルである縮退故障，支配型ブリッジ故障，オープン故障を表すそれぞれの特徴量を求め，人工ニューラルネットワークを用いて，被疑故障信号線の欠陥種類を推定する手法を提案する． |
| 抄録(英) | Since fault diagnosis methods for specified fault models might cause misprediction and non-prediction, a fault diagnosis method for a single universal logical fault model using multi-cycle capture test sets was proposed for scan design circuits. However, the problem remains that the fault diagnosis method does not estimate types of defects corresponding to suspected faults. In this paper, we propose an estimation method of defect types using neural networks with the features represent the major logical fault models such as stuck-at 0 fault, stuck-at 1 fault, dominant bridging fault, and open fault. |
| キーワード(和) | ユニバーサル論理故障モデル / 故障診断 / マルチサイクルキャプチャテスト / 人口ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | universal logical fault model / fault diagnosis / multi-cycle capture testing / artificial neural networks |
| 資料番号 | CPSY2020-61,DC2020-91 |
| 発行日 | 2021-03-18 (CPSY, DC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY / DC / IPSJ-SLDM / IPSJ-EMB / IPSJ-ARC |
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| 開催期間 | 2021/3/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2021 |
| テーマ（英） | ETNET2021 |
| 委員長氏名（和） | 入江 英嗣(東大) / 高橋 寛(愛媛大) / 中村 祐一(NEC) / / 井上 弘士(九大) |
| 委員長氏名（英） | Hidetsugu Irie(Univ. of Tokyo) / Hiroshi Takahashi(Ehime Univ.) / Yuichi Nakamura(NEC) / / Hiroshi Inoue(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鯉渕 道紘(NII) / 中島 耕太(富士通研) / 土屋 達弘(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Michihiro Koibuchi(NII) / Kota Nakajima(Fujitsu Lab.) / Tatsuhiro Tsuchiya(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 高前田 伸也(東大) / 津邑 公暁(名工大) / 新井 雅之(日大) / 難波 一輝(千葉大) / 瀬戸 謙修(東京都市大) / 密山 幸男(高知工科大) / 君家 一紀(三菱電機) / 廣本 正之(富士通研) / / 今村 智(富士通研) / 塩谷 亮太(東大) / 谷本 輝夫(九大) / 新田 高庸(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Shinya Takameda(Univ. of Tokyo) / Tomoaki Tsumura(Nagoya Inst. of Tech.) / Masayuki Arai(Nihon Univ.) / Kazuteru Namba(Chiba Univ.) / Kenshu Seto(Tokyo City Univ.) / Yukio Mitsuyama(Kochi Univ. of Tech.) / Kazuki Oya(Mitsubishi Electric) / Masayuki Hiromoto(Fujistu Lab.) / / Satoshi Imamura(Fujitsu Lab.) / Ryota Shioya(Univ. of Tokyo) / Teruo Tanimoto(Kyushu Univ.) / Koyo Nitta(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小川 周吾(日立) / 有間 英志(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shugo Ogawa(Hitachi) / Eiji Arima(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Computer Systems / Technical Committee on Dependable Computing / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology / Special Interest Group on Embedded Systems / Special Interest Group on System Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いた被疑論理故障信号線の欠陥種類推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Estimation Method of a Defect Types for Suspected Fault Lines in Logical Faulty VLSI Using Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ユニバーサル論理故障モデル / universal logical fault model |
| キーワード(2)（和/英） | 故障診断 / fault diagnosis |
| キーワード(3)（和/英） | マルチサイクルキャプチャテスト / multi-cycle capture testing |
| キーワード(4)（和/英） | 人口ニューラルネットワーク / artificial neural networks |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 太田 菜月 / Natsuki Ota |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon Univercity(略称：Nihon Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 細川 利典 / Toshinori Hosokawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon Univercity(略称：Nihon Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山崎 浩二 / Koji Yamazaki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji Univercity(略称：Meiji Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 山内 ゆかり / Yukari Yamauchi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon Univercity(略称：Nihon Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 新井 雅之 / Masayuki Arai |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon Univercity(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-03-26 |
| 資料番号 | CPSY2020-61,DC2020-91 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | CPSY-435,DC-436 |
| ページ範囲 | pp.67-72(CPSY), pp.67-72(DC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-03-18 (CPSY, DC) |