[논문]MLC 플래시 메모리에서의 셀간 간섭 제거 알고리즘

전명운; 김경철; 신범주; 이정우

MLC 플래시 메모리에서의 셀간 간섭 제거 알고리즘
Cell to Cell Interference Cancellation Algorithms in Multi level cell Flash memeory 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SD, 반도체, v.47 no.12 = no.402, 2010년, pp.8 - 16

전명운 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) , 김경철 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) , 신범주 (하이닉스) , 이정우 (서울대학교 전기컴퓨터공학부)

초록
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NAND Multi-level cell Flash memory는 한 셀에 여러 bit의 정보를 저장하는 방법으로, 용량 집적도를 더욱 높일수 있는 기술로 각광 받고 있다. 하지만 한 셀당 레벨 수를 올릴 경우, 셀간 간섭 등 여러 물리적 이유들로 인해 오류가 발생하며, 이 주된 오류 방향은 unidirectional 함이 알려져 있다. 기존에는 오류 정정 부호(ECC)등을 이용하여 이를 해결하려 했지만, 우리는 셀간 간섭으로 인한 오류에 포커스를 맞추어, 이 영향을 예측하고 줄여서 오류를 보정하는 새로운 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 기존 오류정정부호 기법들과 별도의 단계로 동시에 적용할 수 있기에 에러 정정능력 향상에 효과적이다. 제안된 알고리즘들을 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하고 효율적인 알고리즘이 무엇인지 알아본다.

Abstract ▼ AI-Helper

NAND multilevel cell (MLC) flash memory is widely issued because it can increase the capability of storage by storing two or more bits to a single cell. However if a number of levels in a cell increases, some physical features like cell to cell interference result cell voltage shift and it is known that a VT shift is unidirectional. To reduce errors by the effects, we can consider error correcting codes(ECC) or signal processing methods. We focus signal processing methods for the cell to cell interference voltage shift effects and propose the algorithms which reduce the effects of the voltage shift by estimating it and making level read voltages be adaptive. These new algorithms can be applied with ECC at the same time, therefore these algorithms are efficient for MLC error correcting ability. We show the bit error rate simulation results of the algorithms and compare the performance of the algorithms.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

다양한 원인들이 있다. 이웃 셀 간 간섭 (Cell to cell Interference), 셀 누출(Ceil Leakage), 온도, Vpgm, Vpass 방해 (Vpgm)Vpass Disturbance)등이 이러한 오류를 일으킨다[国 이 중 이웃 셀 간 간섭은 영향도 크고 어느 정도모델링이 가능한 에러이기 때문에, 이로 인한 에러를 줄이는 것을 주요 목표로 한다.

가설 설정

Flash memory가 page 단위로 data를 읽고 쓴다고 가정하고, 한 page에 data를 쓸 때 각 lev신별 data의 개수를 별도의 공간에 저장한다. Interferencee nois이대문에 cell에쓰여진 data voltagee} 변하기 때문에, ARV 알고리즘만을 적용하여 데이터를 다시 읽을 때는 기록된 데이터 레벨의 수가 다르게 된다.
이 간섭의 크기가 일정한 수치를 넘으면 간섭으로 인해 에러가 발생했을 거라 기대할 수 있는데 이를 결정하는 threshold를 lEaference threshold v(班agd라 정의한다, 만약 이웃 간 간섭의 크기가 Interfer.卽8 thre아iold ¥이tage를 넘었다면 이 셀은 이웃 간 간섭의 크기로 인해 에러가 발생했다고 가정하고 이미 판별된 데이터값을 정정한다. (예를 들면 그림에서 C로 판별되어있지만 Careftil cell이고 이웃간간섭이 커서 애초에 B라는 데이터였지만 간섭으로 인해 C로 옮겨간 것이라 생각되므로 다시 B로 정정한다) 이때 Vread thre아iold voltage오* Interference threshold voltage를 정하는 방법은 임의로 정하거나 간단한 계산으로 정하는 방법도 있지만, 좋은 성능을 위해서 시뮬레이션으로 최적화된 값을 구할 수도 있을 것* 이다 CCC 알고리즘을 사용하기 위해서는 기존과 달리 한 셀을 두 번 읽어야 하기때문에 추가 지연 시간을 요구하지만 메모리 컨트롤러에서 용인 가능한 지연시간이다.
우선 한셀당 4 level이 있어서 2bit의 정보를 저장할 수 있는 Equal Distribution Model로 시뮬레이션을 한 匸上 Equal distribution Modele 모든 데이터가 균등한 분포를 가지고 있다고 가정하며, 이웃 셀간 간섭을 제외한 오차는 가우시안 레벨 모델을 이용하여 구현한다. 이웃 셀간 간섭 모델은 실제 플래시 메모리 하드웨어측정을 통해 구해진 모델링 값을 이용하여 전산 실험에 적용하였다.

제안 방법

II장 본론에서는 먼저 MLC Flash memory 에서 셀 간 간섭 모델에 대해 언급하고, 주어진 환경에서 오류를 줄이기 위한 몇 가지 신호 처리 알고리즘들을 제안한다. in장에서는 전산 실험결과를 통해 기존의 방식에 비해 어느 정도의 성능 개선이 이루어졌는지 알아볼 것이다.
인접한 셀의 Vth 상태에 따라 해당 셀이 어느 정도의 영향을 받고 얼마 정도의 Vth shi仕가 일어났는지 상당부분 예측이 가능하기 때문에 이를 적절히 보상해 주도록 Vread 전압을 적응적으로 조절한다. 또한 개별 셀이 받는 인접 셀 간섭을 계산하는 대신 전체적인 평균값을 측정하여 이를 간단하게 이용하는 방법 및 페이지 별로 각 셀이 가지고 있는 데이터의 개수를 이용하여 Vread를 레벨별로 조절하는 방법 등을 제안하고 이들의 성능을 측정해 본다. 이 방법들은 기존 오류 정정부호와 동시에 사용할 수 있기 때문에 에러 정정 능력 향상에 효율적이다.
제안한다. 먼저 Vth shift가 일어나는 주된 요인이 인접 셀 간 커플링이므로 인접한 셀의 분포에 따른 Vth 아Mt를 고려하여 Vread를 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. 인접한 셀의 Vth 상태에 따라 해당 셀이 어느 정도의 영향을 받고 얼마 정도의 Vth shi仕가 일어났는지 상당부분 예측이 가능하기 때문에 이를 적절히 보상해 주도록 Vread 전압을 적응적으로 조절한다.
에러 정정 방법을 시도할 수 있다. 셀간 간섭의 원리를 파악하고 이를 이용하여 보다 근본적인 해결을 시도하는 새로운 알고리즘들을 제안한다. 다음 셀간 간섭제거 알고리즘들은 플래시 메모리에서 데이터 입출력을 담당하는 메모리 컨트롤러단에서 소프트웨어적으로 처리하는 알고리즘들이므로 하드웨어적인 추가 구성 없이 적용 가능하므로 실용적이다.
측정하는 전산 실험을 한다. 실험은 Matlab을 이용하여 MLC Flash memory의 페이지 단위의 데이터를 각종 노이즈와 이웃 셀간 간섭의 영향을 받도록 모델링 한 후 상기 알고리즘을 적용하여 에러 정정 능력을 확인하는 형태로 진행하였다.
앞서 살펴본 Adaptive Reading Voltage(ARV), Careful Cell Compensation(CCC), Multiple Read Careful Cell Compensation (MRCCC), Data Count Read (DCR) 알고리즘에 대하여 Bit Error Rate(BER) 성능을 측정하는 전산 실험을 한다. 실험은 Matlab을 이용하여 MLC Flash memory의 페이지 단위의 데이터를 각종 노이즈와 이웃 셀간 간섭의 영향을 받도록 모델링 한 후 상기 알고리즘을 적용하여 에러 정정 능력을 확인하는 형태로 진행하였다.
이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법으로 적응적 신호처리 간섭제거 기법(Adaptive signal process method)을 제안한다. 먼저 Vth shift가 일어나는 주된 요인이 인접 셀 간 커플링이므로 인접한 셀의 분포에 따른 Vth 아Mt를 고려하여 Vread를 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다.
구현한다. 이웃 셀간 간섭 모델은 실제 플래시 메모리 하드웨어측정을 통해 구해진 모델링 값을 이용하여 전산 실험에 적용하였다.

이론/모형

그림 13의 실험은 한 셀당 8 level이 있어서 3 bit을 저장할 수 있는 모델로 수행했으며 DCR Optimal 방식은 완벽하게 데이터의 원래 개수를 맞추는 read volt魂e를 찾았을 때의 결과로’ 알고리즘 성능 비교에 사용한다. Iteration 0은 초기 read voltage로 ARV algorithm을 사용하고, 더 이상의 처리 과정이 없는 방법이기 때문에 ARV algorithm 과 성능이 같다.
이 두 요소를 변화시켜가면서 CCC의 BER이 가장 작게 나오는 지점을 찾는다. 시뮬레이션은 기본적으로 Adaptive Reading voltage Algorithm을 적용한 상황에서 추가로 CCC 알고리즘을 적용하였다.

성능/효과

즉 Vread threshold근처의 Voltage를 가지는 셀을 주려내서 이를 'Careful c신 1'로 분류한다. 이때 Vread 나ire아iold를 어느 정도 넘은 셀을 추려내야 하는지를 정해야 하는데 이 값을 'Careful cell threshold voltage'라 정의한다、 이를 추려내는 방법은 Vread로 셀을 한번 읽고 "Vread+Careful cell threshold voltagd 값으로 한 번 더 읽어서 만약 판별한 데이터값이 다를 경우에는 Careful cell5 구간에 있음을 확인할 수 있다. 만약 'Careful c신1'이라는 판단을 했다면, 이 c신1에 대해서만 Interference 검사를 한다.
4V로 고정시키고, Careful cell threshold voltage를 변화시켜가면서 BER을 즉정해보면, 아무런 알고리즘을 사용하지 않을 때 가장 성능이 나쁘고, 완벽히 이웃 간 간섭의 영향이 없다고 가정한 Perfect Interference Cane신lation이 가장 성능이 좋으며, Adaptive Reading Voltage를 기본적으로 사용한 CCC 는 Adaptive reading voltage 와 Perfect Interference cancellation Algorithm 사이의 성능을 보여주게 된다. 0.2V에서 가장 최적의 성능을 보여주며 optimal값인 Perfect Interference Cancellation에 굉장히 근접하게 됨을 알 수 있다. 최적의 성능을 보여주는 0.
Itemtig을 한번 하는 것은 일정한 간격으로 한 번만 옮겨봐서 ARV 이goritta만 썼을 때 보다 정확한 count0)] 가까운지 확인해 보는 것인더L table을 사용하는 방법은 잘못 복조된 cell의 수에 따라서 옮기는 read v시tage를 변동시키기 때문이라 생각된다. DCR 알고리즘을 사용하면 MLC 모델 輿ram或er에 따라 결과가 다르지만 위 실험에서는 에러율이 약 10~3만큼 주는 효과가 있음을 그래프에서 확인할 수 있다.
Iteration 0은 초기 read voltage로 ARV algorithm을 사용하고, 더 이상의 처리 과정이 없는 방법이기 때문에 ARV algorithm 과 성능이 같다. Iteration 수가 많아질수록 성능이 optimal DCR에 가까운 성능을 보이며, 3번의 iteratioii만 가지고도 optimal DCR과 거의 비슷한 성능을 보였다. Table을 사용하여 DCR을 하는 것도 비교적 좋은 error probability# 보였으며, iteratiori을 1번 하는 것 보다는 약간 좋은 성능을 보인다.
다른 알고리즘과 비교하기 위해서 Interference threshold voltage를 0.4V로 고정시키고, Careful cell threshold voltage를 변화시켜가면서 BER을 즉정해보면, 아무런 알고리즘을 사용하지 않을 때 가장 성능이 나쁘고, 완벽히 이웃 간 간섭의 영향이 없다고 가정한 Perfect Interference Cane신lation이 가장 성능이 좋으며, Adaptive Reading Voltage를 기본적으로 사용한 CCC 는 Adaptive reading voltage 와 Perfect Interference cancellation Algorithm 사이의 성능을 보여주게 된다. 0.
큰 집적밀도 향상을 기대할 수 있다. 제안된 신호 처리 방식 알고리즘 등이 간섭의 영향을 줄일 수 있음을 확인할 수 있으며, CCC와 DCR등의 새로운 알고리즘을 통해 간섭제거 기법을 사용하지 않을 때보다 에러율을 모델에 따라 약 1(尸정도 낮추는 효과가 있음을 확인할 수 있다. 기존의 오류 정정 부호 기법과 병행하면 더 적은 오버헤드로 더 좋은 에러 정정 성능을 기대할 수 있다.
2V에서 가장 최적의 성능을 보여주며 optimal값인 Perfect Interference Cancellation에 굉장히 근접하게 됨을 알 수 있다. 최적의 성능을 보여주는 0.2V에서의 결과를 확인하면, 기존의 간섭 제거 알고리즘을 사용하지 않지 않을 때와 비교하면 2X10-4의 BER에서 2X1(尸로 약 1(尸정도로 에러를 줄이는 큰 효과를 보임을 확인할 수 있으며, 이웃 셀간 간섭이 없다고 가정한 Optimum한 결과인 Perfect Interference Cancellation와 비교해도 큰 차이가 없을 정도로 에러정정에 좋은 효과를 보인다.

참고문헌 (12)

Roberto Bez, Emilio Camerlenghi, Alberto Modelli, and Angelo Visconti, "Introduction to Flash Memory," IEEE Proc., vol. 91, NO.4, April 2003.
P. Pavan, R. Bez, P. Olivo, and E. Zanoni, "Flash memory cells-An overview," IEEE Proc., vol. 85, pp. 1248-1271, Aug. 1997.

상세보기
Calligaro C., Manstretta A., Modelli A. and Torelli G. "Technological and Design Constraints for Multilevel Flash Memories," ICECS '96, pp.1005-1008, 1996.
B. Ricco, G. Torelli, M. Lanzoni, A. Manstretta, H. E. Maes, D. Montanari, and A. Modelli, "Nonvolatile multilevel memories for digital applications," IEEE Proc., vol. 86, pp. 2399-2423, Dec. 1998.

상세보기
A. Modelli, R. Bez, and A. Visconti, "Multi-level Flash memory technology," Int. Conf. Solid State Devices and Materials(SSDM), pp. 516-517, Tokyo, Japan, 2001.
C. Calligaro, A. Manstretta, A. Modelli, and G. Torelli, "Technological and design constraints for multilevel Flash memories," in Proc. 3rd IEEE Int. Conf. Electronics, Circuits, and Systems, pp.1003-1008, 1996.
P. Cappelletti and A. Modelli, "Flash memory reliability," Flash Memories, P. Kluwer, pp. 399-441, 1999.
S. Aritome, R. Shirota, G. Hemnik, T. Endoh, and F. Masuoka, "Reliability issues of Flash memory cells," IEEE Proc., vol. 81, pp. 776-788, May 1993.

상세보기
Jae-Duk Lee, Sung-Hoi Hur and Jung-Dal Choi, "Effects of Floating-Gate Interference on NAND Flash Memory Cell Operation," IEEE ElectronDevice Letters, vol. 23, no. 5, pp. 264-266, May 2002.

상세보기
S. Gregori, A. Cabrini, O. Khouri, and G. Torelli, "On-chip error correcting techniques for new-generation Flash memories," IEEE Proc., vol. 91, no. 4, pp. 602-616, 2003.

상세보기
M. Grossi, M. Lanzoni, and B. Ricco, "Program schemes for multilevel Flash memories," IEEE Proc., vol. 91, no. 4, pp. 594-601, 2003.

상세보기
Y. Cassuto, M. Schwartz, V. Bohossian and J. Bruck, "Codes for multi-level flash memories: Correcting asymmetric limited-magnitude errors," Proc. IEEE Int. Symp. Information Theory (ISIT), p. 1176-1180, 2007.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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