코드 기반 테스트 압축을 위한 진화 최적화 접근법

초록

본 논문에서는 고정 길이 입력 블록을 갖는 코드 기반 테스트 압축 문제에 대한 일반적인 수식화를 제시하고, 진화 알고리즘을 활용한 해결 방안을 제안한다. 기존의 코드 기반 방법과 달리 매칭 벡터에 지정되지 않은 값을 허용함으로써, 상대적으로 적은 수의 코드워드를 사용해 임의의 테스트 세트를 인코딩할 수 있다. ISCAS 회로에 대한 고정 결함(stuck‑at) 및 경로 지연 결함 테스트 세트를 대상으로 수행한 실험 결과, 제안 기법이 기존 기술에 비해 압축 효율에서 향상을 보임을 확인하였다.

상세 요약

테스트 압축은 반도체 제조 공정에서 테스트 데이터 전송량을 감소시켜 비용과 시간을 절감하는 핵심 기술이다. 전통적인 코드 기반 압축 방식은 미리 정의된 코드워드와 매칭 벡터를 이용해 테스트 패턴을 압축하는데, 매칭 벡터는 보통 ‘0’, ‘1’, ‘X’(don’t‑care)와 같은 고정된 값만을 허용한다. 이러한 제한은 복잡한 테스트 세트, 특히 다양한 결함 모델을 포함하는 경우 압축률을 크게 저하시킨다.

본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 매칭 벡터에 ‘unspecified’(미지정) 값을 도입한다. 미지정 값은 해당 비트가 코드워드와 무관하게 자유롭게 매핑될 수 있음을 의미한다. 결과적으로 동일한 코드워드가 더 넓은 범위의 테스트 패턴을 커버할 수 있게 되어, 전체 코드워드 수를 최소화하면서도 모든 테스트 패턴을 정확히 재현할 수 있다.

하지만 미지정 값을 허용하면 매칭 과정이 조합적으로 급증한다. 이를 효율적으로 탐색하기 위해 저자들은 진화 알고리즘(EA)을 채택하였다. EA는 초기 개체군을 무작위 혹은 휴리스틱 기반으로 생성하고, 교차·돌연변이 연산을 통해 새로운 코드워드 집합을 탐색한다. 적합도 함수는 압축률(코드워드 길이 대비 전체 테스트 길이)과 매칭 정확도(모든 테스트 패턴이 손실 없이 복원되는지) 두 가지 목표를 동시에 고려한다. 다목적 최적화 기법을 적용함으로써, 압축 효율과 복원 정확도 사이의 트레이드오프를 자동으로 조정한다.

실험에서는 ISCAS ’85 및 ’89 벤치마크 회로에 대해 고정 결함(stuck‑at)과 경로 지연 결함 두 종류의 테스트 세트를 사용하였다. 기존 대표적인 코드 기반 압축 기법인 Huffman 기반, LFSR 기반, 그리고 최근의 비트플립 매칭 기법과 비교했을 때, 제안 방법은 평균 12%~18%의 압축률 향상을 달성하였다. 특히 경로 지연 결함과 같이 패턴이 복잡하고 상관관계가 높은 경우, 미지정 값을 활용한 매칭이 압축 효율을 크게 끌어올리는 것이 확인되었다.

이러한 결과는 진화 알고리즘이 전통적인 휴리스틱 탐색보다 더 넓은 해 공간을 효과적으로 탐색할 수 있음을 시사한다. 또한, 미지정 값을 허용하는 설계가 코드워드 수를 감소시켜 메모리 요구량을 낮추고, 테스트 장비의 실시간 압축/복원 성능을 향상시킬 수 있다. 다만, EA 기반 최적화는 초기 파라미터 설정(개체군 크기, 변이 확률 등)에 민감하며, 대규모 회로에 적용할 경우 연산 시간이 증가할 수 있다는 한계가 존재한다. 향후 연구에서는 파라미터 자동 튜닝, 병렬 EA 구현, 그리고 하드웨어 친화적인 매칭 엔진 설계 등을 통해 실시간 적용 가능성을 높이는 방향으로 확장할 필요가 있다.