Low Power Scan Test Methodology Using Hybrid Adaptive Compression Algorithm

하이브리드 적응적 부호화 알고리즘을 이용한 저전력 스캔 테스트 방식

This paper presents a new test data compression and low power scan test method that can reduce test time and power consumption. A proposed method can reduce the scan-in power and test data volume using a modified scan cell reordering algorithm and hybrid adaptive encoding method. Hybrid test data compression method uses adaptively the Golomb codes and run-length codes according to length of runs in test data, which can reduce efficiently the test data volume compare to previous method. We apply a scan cell reordering technique to minimize the column hamming distance in scan vectors, which can reduce the scan-in power consumption and test data. Experimental results for ISCAS 89 benchmark circuits show that reduced test data and low power scan testing can be achieved in all cases. The proposed method showed an about a 17%-26% better compression ratio, 8%-22% better average power consumption and 13%-60% better peak power consumption than that of previous method.

본 논문에서는 테스트 시간과 전력소모를 감축할 수 있는 새로운 테스트 데이터 압축 및 저전력 스캔 테스트 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 수정된 스캔 셀 재배열과 하이브리드 적응적 부호화 방법을 사용하여 scan-in전력과 테스트 데이터 량을 줄였으며 하이브리드 테스트 데이터 압축방법은 Golomb Code와 런길이(run-length) 코드를 테스트 데이터내의 런(run) 길이에 따라서 적응적으로 적용하는 방법이다. 또한 scan-in 전력소모를 최소화하기 위해서 스캔 벡터내의 열 해밍거리를 이용하였다. ISCAS89 벤치마크 회로에 적용하여 실험한 결과, 모든 경우에 있어서 테스트 데이터 및 전력소모를 효율적으로 감소시켰으며 압축률은 17%-26%, 평균 전력소모는 8%-22%, 최고전력소모는 13%-60% 정도의 향상률을 보였다.