KR100555502B1 - 하드디스크 드라이브의 최적화 방법, 이에 적합한 장치 및기록 매체 - Google Patents

하드디스크 드라이브의 최적화 방법, 이에 적합한 장치 및기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 하드디스크 드라이브의 최적화 방법에 관한 것으로서 특히, 하드디스크 드라이브의 사용 시간이 경과함에 따라 라이트 및 리드 파라메터를 최적화하기 위한 최적화 방법, 이에 적합한 장치 및 기록 매체에 관한 것이다.
본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 최적화 방법은 하드디스크 드라이브의 동작에 필요한 각종 파라메터들을 최적화하는 방법에 있어서, 파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 주기적으로 수행하는 과정; 상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하는 과정; 및 상기 횟수가 소정 값 이상이면 하드디스크의 동작에 적용되는 파라메터들의 값들을 상기 산출 과정에서 얻어지는 값들로 갱신하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 최적화 방법은 주기적으로 데이터의 기록/재생을 수행하여 최적화 파라메터를 산출하고, 이러한 과정이 에러 없이 소정 횟수만큼 연속적으로 수행된 경우 산출된 최적화 파라메터에 의해 하드디스크 드라이브에서 데이터 기록/재생시 사용하는 디폴트 파라메터를 갱신함으로써 용이하게 하드디스크 드라이브의 최적화를 수행하는 효과를 가진다.

Description

하드디스크 드라이브의 최적화 방법, 이에 적합한 장치 및 기록 매체{Method for optimizing a hard disc drive, apparatus therefor and recording media therefor}
도 1은 일반적인 하드 디스크 드라이브의 기구부의 개략적인 구성을 보이는 것이다.
도 2는 종래의 하드디스크 드라이브의 회로부의 대략적인 구성을 보이는 블록도이다.
도 3은 종래의 최적화 방법을 보이는 흐름도이다.
도 4는 종래의 최적화 방법의 다른 실시예를 보이는 것이다.
도 5는 종래의 리트라이 방법을 보이는 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 최적화 방법을 보이는 흐름도이다.
도 7은 도 6에 도시된 본 발명에 따른 최적화 방법에 있어서 번인 파라메터 테이블, 디폴트 파라메터 테이블, 그리고 최적화 파라메터 테이블의 관계를 도식적으로 보이는 것이다.
도 8은 본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 구성을 보이는 블록도이다.
본 발명은 하드디스크 드라이브의 최적화 방법에 관한 것으로서 특히, 하드디스크 드라이브의 사용 시간이 경과함에 따라 라이트 및 리드 파라메터를 최적화하기 위한 최적화 방법, 이에 적합한 장치 및 기록 매체에 관한 것이다.
하드디스크 드라이브는 다양한 환경 조건 하에서 사용될 수 있으며, 하드디스크 드라이브가 열악한 환경 조건 예를 들어, 열대 지방이나 극 지방에서 사용될 경우 심각한 기능 저하를 나타낼 수 있다. 한편, 시간 경과에 따른 기구적인 특성의 변화에 기인하여 하드디스크 드라이브의 기능 저하가 발생할 수도 있다. 이에 따라 사용 조건의 변화, 사용 시간의 경과 등에도 불구하고 하드디스크 드라이브가 항상 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 최적화하는 것이 중요하다.
여기서 최적화라는 것은 하드디스크 드라이브의 동작을 제어하는 제반 파라메터들 특히, 리드/라이트 채널의 파라메터들을 하드디스크 드라이브가 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 조정하는 것을 의미한다. 이러한 파라메터의 예로서는 컷오프 주파수(cutoff frequency), 밴드폭(bandwidth), FIR(Finite Inverse Response) 필터의 gain, 등등을 들 수 있다.
하드디스크 드라이브는 번인 테스트(burn-in test) 공정에서 주어진 온도 조건, 대부분의 경우는 상온 조건,에서 존별, 헤드별로 개략적인 최적화가 수행된 후에 출하된다. 이러한 개략적인 최적화는 한정된 시간, 챔버라는 제한된 환경, 제한 된 온도에서 수행되기 때문에 기본적으로 하드디스크 드라이브가 설치될 수 있는 모든 환경을 커버하는 최적화가 기본적으로 불가능하다.
번인 테스트 과정에서 작성된 파라메터값들을 사용하여 하드디스크 드라이브를 구동할 경우 번인 테스트 환경이 사용자에 의해 사용되고 있는 환경과 매칭되지 않으면 오류율이 증가하게 된다. 하드 디스크 드라이브의 헤드는 사용에 의해 특성이 열화될 수도 있고, 시간의 경과에 따라 기구적인 특성이 변화할 수 있다. 이에 따라 오류율을 적게 하기 위하여 사용자 환경에서 최적화를 수행하여야 할 필요가 있게 된다.
이를 위하여 번인 테스트 공정에서는 일단 많은 드라이브들에 대해 저온 및 고온 조건하에서 테스트를 수행한 후 각종 파라메터들의 온도 의존적인 통계적 분산(stastical distribution)을 얻는다. 이후 하드디스크 드라이브가 실제로 사용되는 온도 조건에 따라 번인 테스트 공정에서 조정된 값들에 대해 얻어진 통계적 분산을 적용하여 근사적인 최적화를 수행하게 된다.
구체적으로 종래의 하드디스크 드라이브에서는 온도 감지부를 이용하여 온도를 측정하고, 측정된 온도와 번인 테스트 공정에서의 온도와의 차를 구하고 이 온도차에 비례하여 번인 테스트 공정에서 조정된 파라메터값들을 온도의존적인 통계적 분산을 적용하여 다시 조정하게 된다. 이때, 온도의존적인 통계적 분산이 적용되는 파라메터들은 전체 파라메터들 중에서 기본적인 몇 개로 한정되는 경우가 대부분이다.
그렇지만 종래의 최적화 방법은 단순히 온도의존적인 통계적 분산에 의해 수 행되기 때문에 기기별 특성 차이, 하드디스크 드라이브의 경년 변화 등에 대응하는 적절한 최적화를 수행할 수 없다는 문제점이 있다. 또한, 전체 파라메터들 중에서 기본적인 몇 개의 파라메터들에 대해서만 최적화가 수행되기 때문에 정확한 최적화가 수행될 수 없다는 문제점도 있다.
한편, 하드디스크 드라이브는 리트라이(retry)라는 에러 복구 과정을 통하여 최적화되기도 한다. 하드디스크 드라이브에 기록된 데이터는 섹터 단위로 기록된다. 데이터 기록/독출시 원하는 섹터에서 데이터를 기록/독출하는 데 실패하면 하드 디스크 드라이브는 디스크가 한 바퀴 돌아 원하는 섹터가 다시 돌아올 때 재차 기록/독출을 시도를 하게 되는 바 이를 retry(에러 복구)라 하며, 이 과정에서 여러 가지 파라메터들을 조정한 후에 기록/독출을 시도하게 된다.
그렇지만 이러한 리트라이 방법은 하드디스크 드라이브가 원하는 섹터에서 데이터를 기록/독출하는 데 실패하는 경우에만 수행되는 것이며, 대부분의 경우 리트라이 횟수를 제한하고 있기 때문에 실제의 경우에 있어서 에러 복구에 실패하는 경우가 많이 발생되며, 이에 따라 하드디스크 드라이브의 적절한 최적화가 수행되지 못하게 되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서 하드디스크 드라이브의 사용 시간이 경과함에 따라 라이트 및 리드 파라메터를 최적화하기 위한 최적화 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 상기의 최적화 방법에 적합한 하드디스크 드라이브를 제공하는 것에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기의 최적화 방법에 적합한 프로그램을 저장하는 기록 매체를 제공하는 것에 있다.]
상기의 목적을 달성하는 본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 최적화 방법은
하드디스크 드라이브의 동작에 필요한 각종 파라메터들을 최적화하는 방법에 있어서,
파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 주기적으로 수행하는 과정;
상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하는 과정; 및
상기 횟수가 소정 값 이상이면 하드디스크의 동작에 적용되는 파라메터들의 값들을 상기 산출 과정에서 얻어지는 값들로 갱신하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 적용 과정은
상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하는 과정; 및
상기 횟수가 소정 값 이상이면 하드디스크의 동작에 적용되는 파라메터들의 값들을 상기 산출 과정에서 얻어지는 값들로 갱신하는 과정을 포함하는 것이 바람직하다.
상기의 다른 목적을 달성하는 본 발명에 따른 하드디스크 드라이브는
디스크로부터 읽혀진 데이터를 판독하는 판독 채널 및 디스크에 기록될 데이터를 변환하는 기록 채널의 동작에 필요한 파라메터들을 가지는 디폴트 파라메터 테이블이 저장되는 메모리;
시각 정보를 발생하는 타이머; 및
상기 메모리에 저장된 디폴트 파라메터 테이블을 참조하여 상기 판독 채널 및 기록 채널의 동작을 제어하는 콘트롤러를 포함하며;
여기서, 상기 콘트롤러는 파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 하드디스크 드라이브의 아이들 상태에서 주기적으로 수행하여 최적화 파라메터 테이블을 작성하고 이를 상기 메모리에 저장하는 과정, 상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하며, 상기 횟수가 소정 값 이상이면 상기 메모리에 저장된 디폴트 파라메터 테이블을 최적화 파라메터 테이블에 의해 갱신하는 과정을 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기의 또 다른 목적을 달성하는 본 발명에 따른 기록 매체는
하드디스크 드라이브의 동작을 제어하는 프로그램이 저장되는 기록 매체에 있어서,
파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 주기적으로 수행하는 과정;
상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하는 과정; 및
상기 횟수가 소정 값 이상이면 하드디스크의 동작에 적용되는 파라메터들의 값들을 상기 산출 과정에서 얻어지는 값들로 갱신하는 과정을 수행하는 프로그램이 저장된 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구성 및 동작을 상세히 설명하기로 한다.
일반적으로 하드디스크드라이브를 제조할 때 서보라이트 → 기능테스트 → 번-인 테스트 등의 공정을 거치게 된다. 서보라이트 공정에서는 디스크에 위치정보를 기록하게 되며, 기능테스트 공정에서는 메인티넌스 실린더의 디펙트 여부와 데이터 영역의 리드/라이트 가능여부를 판단한다. 그리고 번-인 테스트 공정에서는 데이터 영역의 디펙트 여부의 판단이 수행된다. 또한, 번-인 테스트공정에서는 하드디스크드라이브의 리드채널을 최적화하기 위한 리드채널최적화 과정 및 기록 채널을 최적화하기 위한 기록 채널 최적화 과정도 수행된다. 최적화 방법은 하드디스크 드라이브의 콘트롤러에 의해 수행된다.
도 1은 일반적인 하드 디스크 드라이브의 기구부의 개략적인 구성을 보이는 것이다. 드라이브(10)는 스핀들 모터(14)에 의하여 회전되는 적어도 하나의 자기 디스크(12)를 포함하고 있다. 드라이브(10)는 디스크 표면(18)에 인접되게 위치한 변환기(16)를 또한 포함하고 있다.
변환기(16)는 각각의 디스크(12)의 자계를 감지하고 자화시킴으로써 회전하는 디스크(12)에서 정보를 읽거나 기록할 수 있다. 전형적으로 변환기(16)는 각 디스크 표면(18)에 결합되어 있다. 비록 단일의 변환기(16)로 도시되어 설명되어 있지만, 이는 디스크(12)를 자화시키기 위한 기록용 변환기와 디스크(12)의 자계를 감지하기 위한 분리된 읽기용 변환기로 이루어져 있다고 이해되어야 한다. 읽기용 변환기는 자기 저항(MR : Magneto-Resistive) 소자로부터 구성되어 진다.
변환기(16)는 슬라이더(20)에 통합되어 질 수 있다. 슬라이더(20)는 변환기(16)와 디스크 표면(18)사이에 공기 베어링(air bearing)을 생성시키는 구조로 되어 있다. 슬라이더(20)는 헤드 짐벌 어셈블리(22)에 결합되어 있다. 헤드 짐벌 어셈블리(22)는 보이스 코일(26)을 갖는 엑츄에이터 암(24)에 부착되어 있다. 보이스 코일(26)은 보이스 코일 모터(VCM : Voice Coil Motor 30)를 특정하는 마그네틱 어셈블리(28)에 인접되게 위치하고 있다. 보이스 코일(26)에 공급되는 전류는 베어링 어셈블리(32)에 대하여 엑츄에이터 암(24)을 회전시키는 토오크를 발생시킨다. 엑츄에이터 암(24)의 회전은 디스크 표면(18)을 가로질러 변환기(16)를 이동시킬 것이다.
정보는 전형적으로 디스크(12)의 환상 트랙내에 저장된다. 각 트랙(34)는 일반적으로 복수의 섹터를 포함하고 있다. 변환기(16)는 다른 트랙에 있는 정보를 읽거나 기록하기 위하여 디스크 표면(18)을 가로질러 이동된다.
도 2는 종래의 하드디스크 드라이브의 회로부의 대략적인 구성을 보이는 블록도이다. 도 2에 도시된 장치는 디스크(201), 헤드(202), 프리 앰프(203), 판독 채널(204), 기록 채널(205), 콘트롤러(206), 온도 감지부(207) 및 메모리(208)를 구비한다.
우선, 일반적인 하드 디스크 드라이브의 동작을 설명하면 다음과 같다.
하드 디스크 드라이브에서 데이터의 판독(Read) 시에는 디스크(201)에서 헤드(202 ; 자기 헤드 또는 자기 저항 헤드)에 의하여 읽혀진 신호를 프리 앰프(203)에 의하여 신호 처리에 용이하도록 증폭시킨 후에, 판독 채널(204)에서 증폭된 아날로그 신호를 호스트 컴퓨터(도면에 미도시)가 판독할 수 있는 디지털 신호로 변 조시켜 호스트 인터페이스를 통하여 호스트 컴퓨터로 전송한다.
반대로 데이터의 기록(Write) 시에는 호스트 인터페이스를 통하여 호스트 컴퓨터로부터 사용자 데이터를 받아 기록 채널(205)에서 전기적인 아날로그 신호로 변환시킨 후에 프리 앰프(203)에 의하여 증폭된 기록 전류를 헤드(203 ; 자기 헤드)를 통하여 디스크(201)에 기록시킨다.
이와 같이 판독 채널(204)은 헤드(202)에 의하여 읽혀진 전기적 신호를 증폭 및 변조시킨 후 디지털 데이터(Digital data)로 변환시키는 역할을 수행한다.
이 변환 과정이 적절히 이루어지지 않으면 데이터의 에러 레이트가 커지게 되므로, 판독 채널(204)의 성능은 하드 디스크 드라이브의 성능에 큰 영향을 미치게 된다.
판독 채널(202)의 특성은 조정 가능한 다수의 채널 인자(channel factor)들 예를 들어, FC(Filter Cutoff), FB(Filter Boost), DT(Data Threshold), WS(Window Shift) 등에 의해 결정된다.
하드 디스크 드라이브의 사용 온도가 변화됨에 따라서 발생되는 현상을 설명하면 다음과 같다. 일 예로서, 하드 디스크 드라이브 사용 환경이 상온에서 저온으로 변화되는 경우에 다음과 같은 특성 변화가 일어난다.
첫 번째로, 슬라이더와 서스펜션 접착제로 사용되는 에폭시(Epoxy)가 수축되는 현상으로 인하여 슬라이더의 크라운(crown)이 증가하게 되어 헤드의 플라잉 하이트(Flying Height)가 높아지게 된다.
두 번째로, 디스크의 자기 보자력(Hc)가 약 15A0/10C로 증가된다.
세 번째로, MR 헤드의 저항변화률(ΔR/R)이 낮아지게 된다.
네 번째로, 헤드의 NLTS(Non Linear Transmission Shift)가 변경된다.
이에 따라서, 이러한 온도 변화에 따른 하드 디스크 드라이브의 특성 변화를 보정하기 위하여 다음과 같은 파라메터 값들을 변경시켜야 한다.
첫 번째로, 플라잉 하이트의 변화, 자기 보자력의 변화 및 NLTS 변화를 보상하기 위하여 라이트 부스트 길이를 변경시킨다. 즉, 저온으로 변경되는 경우에 라이트 부스트 길이를 변경시켜 라이트 전류의 라이징 타임(Rising Time)을 줄인다.
두 번째로, 플라잉 하이트의 변화 및 NLTS 변화를 보상하기 위하여 라이트 프리콤(Precomp) 제어값을 변경시킨다.
세 번째로, MR 헤드의 저항변화률(ΔR/R)의 변화를 보상하기 위하여 리드 바이어스 전류 값을 저온으로 변경되는 경우에 증가시킨다.
네 번째로, 플라잉 하이트의 변화 및 자기 보자력의 변화를 보상하기 위하여 라이트 전류 값을 저온으로 변경되는 경우에 증가시킨다.
따라서, 온도 변화에 따른 하드 디스크 드라이브에서의 성능 변화를 보상하기 위하여 라이트 전류 결정 인자, 라이트 부스트 결정 인자 및 라이트 프리콤(Precomp) 인자를 포함하는 기록 관련 파라메터와 리드 바이어스 전류 인자 파라메터를 온도에 변화에 따른 성능 변화를 상호 고려하여 주위 온도에서 최적의 성능을 발휘하도록 실험 및 통계에 근거하여 결정한다.
메모리(208)에는 하드 디스크 드라이브의 동작에 관련된 각종 파라메터 값, 측정된 온도 정보 및 번인 공정의 온도에 관련된 정보들이 저장되어 있으며, 또한 온도에 따른 라이트 전류 결정 인자, 라이트 부스트 결정 인자 및 라이트 프리콤(Precomp) 인자를 포함하는 기록 관련 파라메터와 리드 바이어스 전류 인자 파라메터에 대한 보정 정보들이 저장되어 있다. 메모리(208)에 초기 값으로 저장된 파라메터 값들은 하드 디스크 드라이브 제조 공정 중의 하나인 번인(Burn-in) 공정에서 결정된 최적화된 파라메터 값들이다.
온도 감지부는(207)는 하드 디스크 드라이브의 내부 온도를 감지하기 위한 소자로서, 온도 센서를 포함하여 감지된 온도 값에 상응하는 온도 정보를 발생시킨다.
콘트롤러(206)에서는 온도 감지부(207)로부터 입력되는 온도 정보를 파워 온 상태의 아이들 모드에서 일정 시간 주기별로 메모리(208)에 업 데이트시키고, 메모리(208)에 업 데이트된 온도 정보와 번인 공정과 같은 조건에 해당되는 임계 온도 범위와 비교하여, 업 데이트된 온도 정보가 임계 온도 범위를 초과하는 경우에, 메모리(208)에 저장되어 있는 파라메터들 중에서 온도에 영향을 받는 라이트 전류 결정 인자, 라이트 부스트 결정 인자 및 라이트 프리콤(Precomp) 인자를 포함하는 기록 관련 파라메터와 리드 바이어스 전류 인자 파라메터들을 초과된 온도에 대응되는 파라메터 값으로 변경시키는 프로세스를 실행한다.
종래에는 하드 디스크 드라이브의 판독 채널 인자값을 설정하기 위하여, 번인 테스트 과정에서 각 파라메터 값을 변화시키면서 데이터 판독 실험을 수행하고, 그 중에서 평균 오류 발생 횟수가 가장 적은 값을 선택하여 파라메터 값을 최적화하였다. 또한, 하드디스크 드라이브의 사용시에는 온도의존적인 통계적 분산을 번 인 테스트 과정에서 얻어진 값에 적용하여 최적화하였다.
도 3은 종래의 최적화 방법을 보이는 흐름도로서 본 출원인에 의해 출원된 공개특허공보 2002-67794호(2002. 8. 24 공개)에 개시된 것이다.
도 3에 도시된 흐름도를 참조하면, 콘트롤러(206)는 하드 디스크 드라이브의 모드가 파워 온(On) 모드에 있는지를 판단한다(단계301).
만일 단계301의 판단 결과 파워 온 상태에 있는 있는 경우에, 콘트롤러(206)는 현재의 모드가 아이들 모드(Idle mode)에 해당되는지를 판단한다(단계302). 아이들 모드는 하드 디스크 드라이브가 입력된 명령에 대한 처리를 종료하고, 사용자 명령의 입력을 기다리고 있는 유휴 상태를 말한다.
하드 디스크 드라이브가 아이들 모드에 있는 경우에, 온도 감지부(207)는 하드 디스크 드라이브 내의 온도를 감지하여, 감지된 온도 값에 상응하는 온도 정보를 발생시킨다(단계303). 온도 감지부(207)는 다른 구성 수단들과 독립적으로 배치할 수 있으나, 일 실시 예로서 프리 앰프(203) 모듈에 내장되게 설계할 수도 있다.
그러면, 콘트롤러(206)는 아이들 모드에서 일정 시간 간격의 주기(일 예로 10분 주기)로 온도 감지부(207)에서 출력되는 온도 정보로 메모리(208)에 저장되어 있는 온도 정보를 갱신시킨다(단계304).
그리고 나서, 콘트롤러(206)는 업 데이트된 온도 정보(T)와 번인 공정과 같은 조건에 해당되는 임계 온도 범위의 하한 온도 정보(Tmin)와 비교하여(단계305), 업 데이트된 온도 정보(T)가 하한 온도 정보(Tmin)보다 낮은 값을 갖는 경우에는 메 모리(207)에 저장되어 있는 파라메터 중에서 비교적 온도에 영향을 많이 받는 라이트 전류 결정 인자, 라이트 부스트 결정 인자 및 라이트 프리콤(Precomp) 인자를 포함하는 기록 관련 파라메터와 리드 바이어스 전류 인자 파라메터 값들을 저온에 적합하도록 갱신한다(단계306). 이 때 저온에 적합하도록 파라메터 값들을 변경시키는 방법으로는 저온에서 실험에 의하여 통계적으로 산출되어 메모리(208)에 저장되어 있는 보정값을 더하는 방법에 의하여 변경시킬 수 있다.
그러나, 단계305의 판단 결과 업 데이트된 온도 정보(T)가 하한 온도 정보(Tmin)보다 크거나 같은 경우에는, 업 데이트된 온도 정보(T)가 번인 공정과 같은 조건에 해당되는 임계 온도 범위의 상한 온도 정보(Tmax)와 비교하여(단계307), 업 데이트된 온도 정보(T)가 상한 온도 정보(Tmax)보다 높은 값을 갖는 경우에는 메모리(207)에 저장되어 있는 파라메터 중에서 비교적 온도에 영향을 많이 받는 라이트 전류 결정 인자, 라이트 부스트 결정 인자 및 라이트 프리콤(Precomp) 인자를 포함하는 기록 관련 파라메터와 리드 바이어스 전류 인자 파라메터 값들을 고온에 적합하도록 갱신한다(단계308). 이 때 고온에 적합하도록 파라메터 값들을 변경시키는 방법으로는 고온에서 실험에 의하여 통계적으로 산출되어 메모리(208)에 저장되어 있는 보정값을 더하는 방법에 의하여 변경시킬 수 있다.
그리고, 업 데이트된 온도 정보(T)가 임계 온도 범위 내에 있는 경우, 즉, 업 데이트된 온도 정보(T)가 하한 온도 정보(Tmin)보다 크거나 같고 상한 온도 정보(Tmax)보다 작거나 같은 경우에는 번인 공정의 온도 조건과 유사한 경우에 해당되므로 메모리(208)에 저장된 파라메터 값들을 갱신시키지 않는다.
그렇지만 도 3에 도시된 바와 같은 종래의 최적화 방법은 온도 의존적인 통계적 분산에 의해 최적화를 수행하게 되므로 기기별 특성, 사용 환경의 변화, 기구적 특성 변화 등에 대응하는 적절한 최적화를 수행할 수 없다는 문제점이 있다.
도 4는 종래의 최적화 방법의 다른 실시예를 보이는 것으로서 본 출원인에 의해 출원된 공개특허공보 1999-71161(1999. 9. 15 공개)에 개시된 것이다. 도 4에 도시된 흐름도는 최적화 실행 판단 과정(402), 채널 인자값 산출 과정(404), 대비 과정(406), 채널 인자값 재설정 과정(408)을 포함한다.
최적화 실행 판단 과정(402)에서는 여러 가지의 조건에 의해 최적화 실행 여부를 판단한다. 예를 들면, 사용 시간이 정해진 기간을 경과하였을 때, 사용자 명령이 일정 시간 동안 유입되지 않았을 때, 오류율이 일정 크기 이상이 되었을 때 등을 최적화 실행 기간으로 설정할 수 있다.
채널 인자값 산출 과정(404)에서는 번인 테스트에서와 같이 검사를 수행하여 최적화된 파라메터값을 산출한다. 간단히 설명하면 파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 평균 오류 발생 횟수가 가장 적은 파라메터값을 선택한다.
대비 과정(406)에서는 산출된 채널 인자값과 번인 테스트 과정에서 얻어진 채널 인자값을 비교하여 오류율이 일정 정도 이상 개선되는 지를 검사한다. 오류율 이 일정 정도 이상 개선되지 않는 경우에는 번인 테스트 과정에서 설정된 채널 인자값을 그대로 사용한다.
채널 인자값 재설정 과정(408)에서는 채널 인자값 산출 과정(404) 및 대비 과정(406)에서 선택된 채널 인자값으로 번인 테스트 시에 설정된 채널 인자값을 대체한다.
그렇지만 도 4에 도시된 바와 같은 종래의 최적화 방법은 통계적 분산을 적용하지 않고 있기 때문에 최적화를 위한 일반적인 규준을 설정할 수가 없다. 이에 따라 사용 환경이 급격하게 변화된 경우 최적화를 위한 시간이 많이 소요될 수 있거나 실패할 확률이 높다는 문제점이 있다. 한편, 도 4에 도시된 방법에 의하면 최적화 과정에서의 오차율이 일정 수준 이상으로 개선될 경우에만 파라메터들을 갱신하고 있어 경년 변화에 적절히 대응하지 못하는 문제점도 있다.
도 5는 종래의 리트라이 방법을 보이는 흐름도로서 본 출원인에 의해 출원된 공개특허공보 2003-0025688 (2003.03.29 공개)에 개시된 것이다.
도 5를 참조하면 먼저 데이터 에러를 판단한다.(s502) 하드 디스크 드라이브는 원하는 섹터에서 읽어낸 데이터에서 에러가 발생하였는 지의 여부를 판별한다. 데이터의 에러 발생 여부는 통상의 에러 검출 방식 즉, 에러 정정 코드에 의해 검출된다.
다음으로 에러 요인을 판단한다.(s504)
에러 요인들로서는 저온, 고온, 헤더의 불안정 등이 있으며 이들 각각의 요인들은 온도 검출 회로, 데이터의 비대칭성을 판단하는 회로 등으로부터 결정된다.
이에 따라 발생된 에러가 저온 관련된 것, 고온에 관련된 것, 혹은 헤드 불안정(head instability)에 관련된 것 등인지가 판단된다.
s104에서 에러 요인이 판단되면 각각의 요인에 대한 에러 복구 방법들을 순차로 수행한다.(s506)
예를 들어 저온에 관련된 에러에 대한 에러 복구 방안으로서는 MR current를 높인다든가(도 5의 Retry N1) write할 때의 위상 보상을 저온에 맞게 한다든가(도 5의 Retry N2), 바이어스 전류를 높인다든가(도 5의 Retry N) 하는 방안들이 설정될 수 있다.
한편, 고온에 관련된 에러에 대한 에러 복구 방안으로서는 대체적으로 저온에 대한 에러 복구 방안과 반대되는 것들로서 MR current를 낮춘다든가(도 5의 Retry P1) write할 때의 위상 보상을 고온에 맞게 한다든가(도 5의 Retry P2), 바이어스 전류를 낮춘다든가(도 5의 Retry P) 하는 방안들이 설정될 수 있다.
헤더의 불안정성이란 헤더의 특성이 시간에 따라 변화하는 것을 말하는 것을 말한다. 헤더의 불안정성에 관련된 에러에 대한 에러 복구 방안으로서는 바이어스 전류를 조정한다든가(도 5의 Q1) MR current를 조정한다든가(도 5의 Q) 하는 방안들이 설정될 수 있다.
만일 이들 조건에 해당되지 않는 조건이면 디폴트 복구(default retry)를 수행한다. 디폴트 복구는 종래의 방식에서와 같이 예상되는 요인들에 대해 효과적인 개선 방안들을 예측하고 에러 발생에 예측된 개선 방안들을 무차별적, 일괄적으로 수행하는 것을 말한다.
또한, 디폴트 복구를 수행하여도 에러가 개선되지 않은 경우 자기 진단을 수행하여 제반 파라메터들을 현재 드라이브의 조건에 맞추어 갱신한다.
이러한 자기 진단은 ACRO(Adaptive Channel Read Optimization)이라 하며, 필요한 필터값, FIR 값, Boost값, bias current등을 조정함으로써 헤더로부터 입력되는 신호가 최적의 상태가 되게하는 것이며, 설정된 파라메터들은 디스크의 소정 영역에 저장된다. 저장된 파라메터들은 디스크가 작동할 때에 디스크 드라이브에 의해 참조 및 사용된다.
수행된 에러 복구 방법에 의해 데이터 에러가 제거되었는 지를 검사하여 루프 반복 여부를 결정한다.(s508)
도 5의 흐름도에 의해 개시되는 리트라이 방법에 의하면 리드 에러 혹은 라이트 에러가 발생할 경우에만 최적화가 수행되게 되며, 에러를 유발한 조건에 대해서만 최적화가 수행된다는 문제점이 있다.
본 발명에 따른 최적화 방법의 첫 번째 특징은 주기적으로 최적화 파라메터를 산출하는 것에 있다. 이러한 최적화 파라메터 산출 과정은 아이들 상태에서 수행되며 하드디스크 드라이브의 사용 환경 하에서 최적화된 파라메터들이 결정된다. 하드디스크 드라이브는 일정 기간 이상 호스트로부터의 명령이 유입되지 않는 경우 아이들 상태로 진행하게 되며, 이 기간은 호스트로부터의 명령이 종료된 후 약 15-20초 정도이다.
본 발명에 따른 최적화 방법은 이러한 아이들 상태를 이용하여 최적화된 파라메터 값들을 산출하도록 하여 하드디스크 드라이브의 사용에는 지장을 주지 않게 된다. 또한, 하드디스크 드라이브의 전체 파라메터들에 대한 최적화에 소요되는 시간이 수 시간 정도이지만 하드디스크 드라이브가 대부분 아이들 상태에서 동작하는 것을 감안하면 하드디스크 드라이브가 호스트의 명령에 응답하여 동작하는 데는 전혀 지장을 주지 않게 된다.
이러한 최적화 파라메터 산출 과정은 주기적으로 수행되게 되며, 이에 따라 하드디스크 드라이브의 경년 변화에 대하여 효율적으로 대처할 수 있게 된다. 만일, 리드 에러 혹은 라이트 에러에 의한 리트라이가 발생했다면 그 시점으로부터 주기가 다시 계산된다.
본 발명에 따른 최적화 방법의 두 번째 특징은 에러가 발생되지 않는 연속적인 최적화 산출 과정의 횟수를 계수하고, 이 계수값이 소정 값을 초과하는 경우에만 하드디스크 드라이브의 동작에 적용되는 디폴트 파라메터들을 갱신한다는 것이다. 이에 비해 리드 에러 혹은 라이트 에러에 의한 리트라이에 의해서는 즉시적으로 하드디스크 드라이브의 동작에 적용되는 디폴트 파라메터들이 갱신된다. 여기서, 디폴트로 설정된 파라메터들이란 하드디스크 드라이브가 동작중에 사용하는 파라메터를 의미한다.
이러한 디폴트의 파라메터들은 하드디스크 드라이브의 사용 초기에 번인 테스트 과정에서 얻어진 파라메터들에 온도의존적인 통계적 분산을 적용하여 얻어지며, 이후에는 최적화 파라메터 산출 과정에 의해 얻어지는 파라메터들에 의해 갱신될 수 있다. 번인 테스트 과정에서 얻어지는 파라메터들은 디스크의 메인티넌스 실린더에 저장되어 있게 되며, 이후의 리셋 과정에서 참조될 수 있다. 이와 같이 번 인 테스트 과정에서 얻어진 파라메터들과 온도 의존적인 분산을 적용함으로써 어떤 사용 조건에서도 최적화된 파라메터값들을 산출하기 위하여 의존할 수 있는 규준을 얻게 된다.
한편, 본 발명에 따른 최적화 방법에 의하면 소정 횟수의 최적화 산출 과정동안 즉, 일정 시간 동안 에러가 발생하지 않을 경우에만 최적화 파라메터 산출 과정에서 산출된 파라메터들로 디폴트 파라메터들을 변경하게 함으로써 하드디스크 드라이브의 경년 변화에 효율적으로 대응할 수 있게 한다.
도 6은 본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 최적화 방법을 보이는 흐름도이다. 도 6의 흐름도에 의해 개시되는 본 발명에 따른 최적화 방법에 의하면 먼저 번인 테스트 과정에서 얻어진 파라메터들 및 그 값들을 가지는 번인 파라메터 테이블을 작성하고 이를 메모리에 저장한다.(s602)
다음으로 번인 테스트 과정에서 얻어진 파라메터들에 대하여 온도의존적인 통계적 분산을 적용한 디폴트 파라메터들을 가지는 디폴트 파라메터 테이블을 작성하고 이를 메모리에 저장한다.(s604) 이 디폴트 파라메터 테이블은 하드디스크 드라이브를 구동할 때 참조된다.
아이들 상태인 지를 판단한다.(s606) 아이들 상태가 아니라면 즉, 호스트로부터 명령이 유입되고 있다면 이를 수행하고(s608) 아이들 상태가 되기를 대기한다. 명령이 유입되지 않는 기간이 일정 기간 즉, 아이들 상태로의 진입을 위한 기간 이내일 경우에도 아이들 상태가 되기를 대기한다.
아이들 상태라면 이전에 중단된 최적화 파라메터 산출 과정이 있는 지를 판 단한다.(s610) 이는 이전의 아이들 상태에서의 최적화 파라메터 산출 과정의 수행 도중에 호스트로부터의 명령이 유입되어 중단된 경우에 대비한 것이다. 본 발명에 의해 수행되는 아이들 상태에서의 최적화 파라메터 산출 과정은 종래의 리트라이 즉, 리드 에러나 라이트 에러가 발생된 경우에 수행되는 리트라이와는 다르게 호스트로부터의 명령에 대해 직접적인 관계를 가지지 않는 것이기 때문에 수행 도중 호스트로부터 명령이 유입되면 이것의 수행을 위하여 잠시 중단되게 되고, 호스트로부터의 명령이 수행되고 나서 아이들 상태로 진입하면 재개된다.
이전에 중단되었던 최적화 파라메터 산출 과정이 있다면 s614과정으로 진행하여 중단되었던 최적화 파라메터 산출 과정을 재개힌다.
이전에 중단된 최적화 파라메터 산출 과정이 없다면 최적화 파라메터 산출 과정을 수행할 주기가 되었는 지를 판단한다(T>=Tf).(s612) 여기서, T는 이전의 최적화 파라메터 산출 과정이 종료되고 난후 경과한 시간으로서 타이머를 참조하여 알려지며, Tf는 최적화 파라메터 산출 과정을 수행할 주기이다. 최적화 파라메터 산출 과정은 비주기적으로 수행될 수도 있다. 예를 들면, 하드디스크 드라이브에서 에러가 발생된 횟수를 계수하고 이 계수값이 소정의 값에 이르면 최적화 파라메터 산출 과정을 수행하도록 할 수도 있다. 그렇지만 하드디스크 드라이브의 경년 변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 최적화 파라메터 산출 과정이 주기적으로 수행되는 것이 바람직하다. 이 주기는 설계자가 경험적, 통계적으로 지정할 수 있지만 3 ∼ 4일 정도가 적절한 것으로 여겨진다.
최적화 파라메터 산출 과정을 수행할 주기가 되지 않았다면 s606과정으로 복 귀한다. 최적화 파라메터 산출 과정을 위한 주기는 타이머를 참조하여 알려지며, 타이머의 시각이 일정한 값에 도달하면 즉, 최적화 파라메터 산출 과정을 수행하기 위한 주기가 도래하면 최적화 파라메터 산출 과정이 수행된다.
최적화 파라메터 산출 과정을 수행한다.(s614) 최적화 파라메터 산출 과정에서는 도 5에 도시된 것과 유사한 방법에 의해 최적화를 위한 각종 파라메터들을 얻게 된다. 이 최적화 파라메터 산출 과정에서는 하드디스크 드라이브의 동작에 관련된 전체 파라메터들에 대하여 최적화가 수행되는 것이 바람직하다.
최적화 파라메터 산출 과정에서는 잘 알려진 ACRO(Adaptive Channel Read Optimization)과정을 수행하여 필요한 필터값, FIR 값, Boost값, bias current등을 조정함으로써 헤더로부터 입력되는 신호가 최적의 상태가 되게 한다. 또한, 온도 의존적인 MR current, 위상 보상, 바이어스 전류 등도 점검된다.
최적화 파라메터 산출 과정에 의해 얻어진 최적화된 파라메터 값들을 가지는 최적화 파라메터 테이블을 작성하고 이를 메모리에 저장한다.(s616) 최적화 파라메터 테이블들은 온도별로 다수 개 구비될 수 있으며 이를 위한 온도 정보는 온도 감지부에 의해 제공된다.
타이머를 리셋한다.(s618) 타이머는 최적화 파라메터 산출 과정의 종료와 함께 리셋된다.
에러없이 연속적으로 수행된 최적화 파라메터 산출 과정들의 횟수를 계수한다.(s620)
에러없이 연속적으로 수행된 최적화 파라메터 산출 과정들의 횟수가 소정 값 이상인지를 판단한다(N>=Nth)(s622) 여기서, N은 에러없이 연속적으로 수행된 최적화 파라메터 산출 과정들의 횟수이고, Nth는 디폴트 파라메터 테이블의 갱신 여부를 결정하기 위한 비교값이다.
에러없이 연속적으로 수행된 최적화 파라메터 산출 과정들의 횟수가 소정 값 이상이라면 해당 온도의 최적화 파라메터 테이블로 대응되는 디폴트 파라메터 테이블을 갱신한다.(s625)
도 7은 도 6에 도시된 본 발명에 따른 최적화 방법에 있어서 번인 파라메터 테이블, 디폴트 파라메터 테이블, 그리고 최적화 파라메터 테이블의 관계를 도식적으로 보이는 것이다.
번인 테스트 과정에 의해 얻어지는 파라메터들은 통상 메인티넌스 실린더(maintenance cylinder; MC)에 저장되며, 이를 복사한 값이 번인 파라메터 테이블(702)에 수록된다. 혹은 메인티넌스 실린더에 저장된 파라메터들을 복사하지 않고 그대로 번인 파라메터 테이블로 사용하여도 된다.
디폴트 파라메터 테이블(704)들은 번인 테스트 과정에서 얻어지는 번인 파라메터들에 대하여 온도의존적인 통계적 분산을 적용하여 얻어지며, 몇 개의 대표적인 온도값들에 대해서 복수 개의 디폴트 파라메터 테이블들이 설정될 수 있다.
예를 들어 번인 파라메터 테이블은 20°C의 조건하에서 최적화된 파라메터들을 가질 수 있으며, 디폴트 파라메터 테이블(704)들은 이것에 온도의존적 통계적 분산을 적용하여 -15°C, 0°C, 20°C, 40°C, 60°C등등에 대하여 작성될 수 있다.
이들 디폴트 파라메터 테이블(704)들은 하드디스크 드라이브의 구동시 참조된다. 즉, 하드디스크 드라이브가 데이터를 리드 혹은 라이트함에 있어서 디폴트 파라메터 테이블(704)들을 참조하게 된다. 온도 감지부는 현재 사용 환경에서의 온도 정보를 제공하며, 하드디스크 드라이브는 이 온도에 적합한 디폴트 파라메터 테이블(704)을 선택하여 사용하게 된다.
최적화 파라메터 산출 과정(s614)은 현재 사용 환경에서 사용되는 디폴트 파라메터 테이블(704)이 가지는 파라메터들을 참조하여 수행되며, 그 결과로서 얻어지는 최적화 파라메터들은 대응하는 최적화 파라메터 테이블(706)에 저장된다. 여기서, 최적화 파라메터 산출 과정에서 얻어지는 최적화 파라메터들이 즉시적으로 디폴트 파라메터 테이블(704)에 적용되지 않음을 주목하여야 한다.
에러가 발생하지 않는 연속적인 최적화 파라메터 산출 과정의 횟수 N가 소정 값 Nth 이상일 경우에만 최적화 파라메터 테이블(706)에 의해 디폴트 파라메터 테이블(704)이 갱신된다. 이 횟수는 설계자에 의해 적절히 선택될 수 있으며, 하드디스크 드라이브의 경년 변화를 유효하게 반영시킬 정도의 값이면 된다.
도 8은 본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 구성을 보이는 블록도이다. 도 8에 도시된 장치에 있어서 도 2에 도시된 장치와 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 부가하고 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
도 8에 도시된 장치는 도 2에 도시된 장치에 비하여 타이머(802)를 더 구비한다. 마이크로 콘트롤러(204)에 연결되어 있는 비휘발성 메모리(208)는 본 발명의 실시예에 따른 제어 프로그램 및 파라메터 테이블을 저장하고 있다.
메모리(208)에는 하드 디스크 드라이브의 동작에 관련된 각종 파라메터 값, 측정된 온도 정보 및 번인 공정의 온도에 관련된 정보들이 저장되어 있으며, 또한 온도의존적인 통계적 분산 정보들이 저장되어 있다.
특히, 메모리(208)에는 도 7에 도시되는 바와 같은 번인 파라메터 테이블, 디폴트 파라메터 테이블, 그리고 최적화 파라메터 테이블들이 저장되어 있다. 번인 파라메터 테이블은 하드 디스크 드라이브 제조 공정 중의 하나인 번인 테스트 공정에서 결정된 최적화된 파라메터 값들을 가진다.
온도 감지부는(207)는 하드 디스크 드라이브의 내부 온도를 감지하기 위한 소자로서, 온도 센서를 포함하여 감지된 온도 값에 상응하는 온도 정보를 발생시킨다.
타이머(802)는 시간 정보를 발생하며, 온도 감지부(207)는 하드디스크 드라이브의 사용 온도를 검출한다.
콘트롤러(206)에서는 온도 감지부(207)로부터 입력되는 온도 정보를 일정 시간 주기별로 메모리(208)에 업 데이트시킨다.
최적화 파라메터 산출 과정을 수행시킬 주기가 되면 콘트롤러(206)는 도 6에 도시된 바와 같은 방법을 수행하여 최적화를 수행한다. 최적화 파라메터 산출 과정을 수행시킬 주기는 타이머(802)를 참조하여 결정된다. 타이머(802)는 이전의 최적화 파라메터 산출 과정이 종료됨과 동시에 리셋되며, 콘트롤러(206)는 타이머(802)의 시각을 참조하여 최적화 파라메터 산출 과정의 수행 여부를 결정하게 된다.
하드디스크 드라이브가 인스톨되면 콘트롤러(206)는 메인티넌스 실린더에 기 록된 번인 파라메터 테이블을 참조하여 디폴트 파라메터 테이블을 작성하여 메모리(208)에 저장한다. 이후 콘트롤러(206)는 디폴트 파라메터 테이블을 참조하여 하드디스크 드라이브의 기록/독출 동작을 수행하게 된다.
번인 파라메터 테이블은 번인 테스트 공정에서 작성되고, 하드디스크 드라이브의 메인티넌스 실린더에 저장된다.
하드디스크 드라이브가 아이들 상태로 진입하여 최적화 파라메터 산출 과정이 수행되면, 그 결과로서 얻어는 최적화 파라메터 테이블이 메모리(208)에 저장된다. 또한, 에러 없이 연속적으로 수행된 최적화 파라메터 산출 과정의 횟수가 계수된다. 이 횟수가 소정 값을 초과하면, 콘트롤러(206)는 최적화 파라메터 산출 과정의 결과로서 작성된 최적화 파라메터 테이블로 대응하는 디폴트 파라메터 테이블을 갱신한다.
본 발명의 최적화 방법에 따르면 최초의 디폴트 파라메터 테이블은 번인 테스트 공정에서 얻어지는 파라메터들에 온도의존적인 분산을 적용하여 얻어진다. 그렇지만, 에러 없이 연속적으로 수행된 최적화 파라메터 산출 과정의 횟수가 소정 값을 초과하면, 즉, 일정 기간 동안 디폴트 파라메터 테이블을 사용하여 최적화 파라메터 산출 과정을 수행하여도 에러가 없을 경우에는 최적화 파라메터 테이블에 의해 디폴트 파라메터 테이블을 갱신한다.
리드 혹은 라이트시 에러가 발생하면 종래의 리트라이 방법에 의해 디폴트 파라메터 테이블의 내용이 수정된다.
본 발명은 방법, 장치, 시스템 등으로서 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행 될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필연적으로 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되어 질 수 있으며 또는 전송 매체 또는 통신 망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다. 프로세서 판독 가능 매체는 정보를 저장 또는 전송할 수 있는 어떠한 매체도 포함한다. 프로세서 판독 가능 매체의 예로는 전자 회로, 반도체 메모리 소자, ROM, 플레쉬 메모리, 이레이져블 ROM(EROM : Erasable ROM), 플로피 디스크, 광 디스크, 하드 디스크, 광 섬유 매체, 무선 주파수(RF) 망, 등이 있다. 컴퓨터 데이터 신호는 전자 망 채널, 광 섬유, 공기, 전자계, RF 망, 등과 같은 전송 매체 위로 전파될 수 있는 어떠한 신호도 포함된다.
첨부된 도면에 도시되어 설명된 특정의 실시 예들은 단지 본 발명의 예로서 이해되어 지고, 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 본 발명에 기술된 기술적 사상의 범위에서도 다양한 다른 변경이 발생될 수 있으므로, 본 발명은 보여지거나 기술된 특정의 구성 및 배열로 제한되지 않는 것은 자명하다.
예를 들어, 본 발명에 따른 최적화 방법은 리드/라이트 채널의 최적화를 위해 사용될 수 있을 뿐만 아니라 서보 계통의 최적화를 위해서도 사용될 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 하드디스크 드라이브의 최적화 방법은 사용자 환경에서 주기적으로 데이터의 기록/재생을 수행하여 최적화 파라메터를 산출하고, 이러한 과정이 에러 없이 소정 횟수만큼 연속적으로 수행된 경우 산출된 최적화 파라메터에 의해 하드디스크 드라이브에서 데이터 기록/재생시 사용하는 디폴트 파라메터를 갱신함으로써 용이하게 하드디스크 드라이브의 최적화를 수행하는 효과를 가진다.

Claims (11)

  1. 하드디스크 드라이브의 동작에 필요한 각종 파라메터들을 최적화하는 방법에 있어서,
    파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 주기적으로 수행하는 과정;
    상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하는 과정; 및
    상기 횟수가 소정 값 이상이면 하드디스크의 동작에 적용되는 파라메터들의 값들을 상기 산출 과정에서 얻어지는 값들로 갱신하는 과정을 포함하는 하드디스크 드라이브의 최적화 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 산출 과정은 하드디스크 드라이브의 아이들 상태에서 수행되는 것임을 특징으로 하는 하드디스크 드라이브의 최적화 방법
  4. 제3항에 있어서,
    하드디스크 드라이브의 동작에 적용되는 파라메터들은 하드디스크 드라이브가 인스톨된 후 번인 테스트 과정에서 얻어지는 파라메터들에 온도의존적인 통계적 분산을 적용하여 초기화되는 것임을 특징으로 하는 하드 디스크 드라이브의 최적화 방법.
  5. 하드디스크 드라이브의 동작에 필요한 각종 파라메터들을 최적화하는 방법에 있어서,
    번인 테스트 과정에서 얻어지는 파라메터들에 대하여 온도의존적인 통계적 분산을 적용하여 온도별 디폴트 파라메터 테이블을 작성하는 과정;
    파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 하드디스크 드라이브의 아이들 상태에서 주기적으로 수행하고, 산출된 파라메터 값들을 최적화 파라네터 테이블에 저장하는 과정;
    상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하는 과정;
    상기 횟수가 소정 값 이상이면 상기 최적화 파라메터테이블로 상기 디폴트 파라메터 테이블을 갱신하는 과정을 포함하는 하드디스크 드라이브의 최적화 방법.
  6. 디스크로부터 읽혀진 데이터를 판독하는 판독 채널 및 디스크에 기록될 데이터를 변환하는 기록 채널의 동작에 필요한 파라메터들을 가지는 디폴트 파라메터 테이블이 저장되는 메모리;
    시각 정보를 발생하는 타이머; 및
    상기 메모리에 저장된 디폴트 파라메터 테이블을 참조하여 상기 판독 채널 및 기록 채널의 동작을 제어하는 콘트롤러를 포함하며;
    여기서, 상기 콘트롤러는 파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 하드디스크 드라이브의 아이들 상태에서 주기적으로 수행하여 최적화 파라메터 테이블을 작성하고 이를 상기 메모리에 저장하는 과정, 상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하며, 상기 횟수가 소정 값 이상이면 상기 메모리에 저장된 디폴트 파라메터 테이블을 최적화 파라메터 테이블에 의해 갱신하는 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 하드디스크 드라이브.
  7. 제6항에 있어서, 상기 콘트롤러는 하드디스크 드라이브의 아이들 상태에서 상기 산출 과정을 수행하는 것임을 특징으로 하는 하드디스크 드라이브.
  8. 제7항에 있어서,
    하드디스크 드라이브의 동작 온도를 검출하는 온도 감지부를 더 구비하고,
    상기 콘트롤러는 하드디스크 드라이브가 인스톨된 후 번인 테스트 과정에서 얻어지는 파라메터들에 온도의존적인 통계적 분산을 적용하여 하드디스크 드라이브의 동작에 적용되는 디폴트 파라메터들을 초기화하며,
    상기 온도 감지부의 검출 결과를 참조하여 대응하는 온도별 디폴트 파라메터들을 갱신하는 것을 특징으로 하는 하드 디스크 드라이브.
  9. 하드디스크 드라이브의 동작을 제어하는 프로그램이 저장되는 기록 매체에 있어서,
    파라메터값을 변화시키면서 기록/재생을 수행하고 그 중에서 최적의 파라메터값을 선택하는 최적화 파라메터 산출 과정을 주기적으로 수행하는 과정;
    상기 최적화 파라메터 산출 과정이 에러 없이 연속적으로 수행되는 횟수를 계수하는 과정;
    상기 횟수가 소정 값 이상이면 하드디스크의 동작에 적용되는 파라메터들의 값들을 상기 최적화 파라메터 산출 과정에서 얻어지는 값들로 갱신하는 과정을 수행하는 프로그램이 저장된 것을 특징으로 하는 기록 매체.
  10. 제9항에 있어서, 상기 최적화 파라메터 산출 과정은 하드디스크 드라이브의 아이들 상태에서 수행되는 것임을 특징으로 하는 하드디스크 드라이브의 최적화 방법
  11. 제10항에 있어서,
    하드디스크 드라이브의 동작에 적용되는 파라메터들은 하드디스크 드라이브가 인스톨된 후 번인 테스트 과정에서 얻어지는 파라메터들에 온도의존적인 통계적 분산을 적용하여 초기화되는 것임을 특징으로 하는 하드 디스크 드라이브의 최적화 방법.
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