KR102375417B1 - 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 - Google Patents

디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102375417B1
KR102375417B1 KR1020170117867A KR20170117867A KR102375417B1 KR 102375417 B1 KR102375417 B1 KR 102375417B1 KR 1020170117867 A KR1020170117867 A KR 1020170117867A KR 20170117867 A KR20170117867 A KR 20170117867A KR 102375417 B1 KR102375417 B1 KR 102375417B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
target device
software
information
user scenario
unit block
Prior art date
Application number
KR1020170117867A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190030428A (ko
Inventor
안장혁
김성범
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020170117867A priority Critical patent/KR102375417B1/ko
Priority to US15/995,182 priority patent/US10789112B2/en
Priority to CN201811025156.XA priority patent/CN109508468A/zh
Publication of KR20190030428A publication Critical patent/KR20190030428A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102375417B1 publication Critical patent/KR102375417B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/008—Reliability or availability analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0706—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3058—Monitoring arrangements for monitoring environmental properties or parameters of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring of power, currents, temperature, humidity, position, vibrations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
    • G06F11/3414—Workload generation, e.g. scripts, playback
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 디바이스 수명 예측 방법은, 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계; 상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계; 및 수집된 사용 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 {METHOD OF ESTIMATING DEVICE LIFE-TIME, METHOD OF DESIGNING DEVICE, AND COMPUTER READABLE STORAGE MEDIUM}
본 출원은 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 관한 것이다.
신뢰성 설계(Design For Reliability; DFR)는 제품을 신뢰성 있게 설계하는 것을 말한다.
종래에는 반도체 칩 등의 설계 검증을 위해, 칩의 동작 확인을 위한 기능 벡터(full function vector)를 이용한 기능 시험을 중심으로 칩의 수명을 예측하는 방법이 사용되었다.
그러나 이와 같이 full fuction vector를 사용하는 방법은 사용자가 해당 디바이스를 사용하는 실제 상황과 맞지 않는다는 문제가 있다. 다시 말해, full function vector를 이용하는 경우, 단순히 기능 시험만을 수행하고 디바이스 사용자의 실제 사용 환경을 고려하지 않으므로 디바이스 사용 환경에 따라 수명 예측의 정확성이 떨어진다는 한계가 있으며, 더 나아가 디바이스 설계 시에 과잉 설계 또는 취약 설계로 이어질 수 있다는 문제가 있다.
본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 과제 중 하나는, 디바이스 사용자의 실제 사용 환경을 고려하여 보다 정확하게 디바이스 수명을 예측할 수 있는 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체를 제공하는 데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 디바이스 수명 예측 방법은, 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계; 상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계; 및 수집된 사용 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 디바이스 수명 예측 방법은, 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계; 상기 소프트웨어의 실행에 따른 시스템의 전압 및 온도 변화 정보를 수집하는 단계; 및 수집된 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 디바이스 설계 방법은, 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계; 상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계; 수집된 사용 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계; 및 상기 대상 디바이스의 수명 예측 정보를 기초로 상기 대상 디바이스의 설계를 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체는, 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계; 상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계; 및 수집된 사용 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계를 포함하는 디바이스 수명 예측 방법을 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체는, 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계; 상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계; 수집된 사용 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계; 및 상기 대상 디바이스의 수명 예측 정보를 기초로 상기 대상 디바이스의 설계를 변경하는 단계를 포함하는 디바이스 설계 방법을 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스 사용자의 실제 사용 환경을 고려한 사용자 시나리오를 이용하여 보다 정확하게 디바이스 수명을 예측할 수 있는 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체를 제공할 수 있다.
본 발명의 다양하면서도 유익한 장점과 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시 형태를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 수명 예측 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 시나리오 케이스 기반으로 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 예를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예가 적용될 수 있는 AP를 나타내는 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예가 적용될 수 있는 AP와 주변 기기 사이의 관계를 나타내는 개략도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 다음과 같이 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 수명 예측 방법의 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 우선, 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 시나리오 케이스를 선택할 수 있다(S110).
여기서, 사용자 시나리오 케이스는 사용자가 실제 사용 환경에서 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행하는 시나리오를 의미하는 것으로, 대상 디바이스의 수요자로부터 제공받은 디바이스 요구 사항 및/또는 대상 디바이스의 소비자의 디바이스 사용 패턴 분석 정보를 기초로 생성된 것일 수 있다.
구체적으로 예를 들면, 대상 디바이스가 반도체 칩인 경우, 모바일 단말, 자동차, IOT, PC, TV 등과 같이 반도체 칩이 들어가는 모든 기기에 대한 사용자 시나리오가 포함될 수 있다.
또한, 각각의 사용자 시나리오 케이스는 하기와 같은 다양한 시나리오 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
- 멀티미디어 시나리오(오디오, 디스플레이, 와이파이 디스플레이 등)
- 영상 입출력 시나리오(HDMI, eDP 등)
- 통신 시나리오(와이파이, 블루투스, 직비, RF 등)
- 카메라 시나리오(프리뷰, 녹화, 스탭샷 등)
- 데이터 저장 시나리오(UFS, eMMC, 캐쉬 메모리 등)
- 파워 매니지먼트 시나리오
- 커넥티비티 시나리오(USB, UART, I2C, SPI, PWM, PCIe 등)
이와 같이, 사용자 시나리오 케이스는 디바이스 요구 사항 및/또는 디바이스 사용 패턴 분석 정보를 기초로 생성된 것으로서, 디바이스에 탑재될 소프트웨어의 종류와 이의 실행 패턴 등을 포함하는 것일 수 있다.
이후, 선택된 사용자 시나리오 케이스를 기반으로 대상 디바이스에 대한 신뢰성 정보를 수집할 수 있으며(S120), 이는 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별로 사용정보를 수집하고(S121), 온도, 전압, 동작 주파수 정보 중 적어도 하나를 수집(S122)하는 것을 포함할 수 있다.
구체적으로, 선택된 사용자 시나리오 케이스를 기반으로 대상 디바이스에 대한 신뢰성 정보를 수집하는 것은, 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키고, 이에 따른 CPU, GPU 및 메모리 등의 액세스 정보와 동작 정보를 모니터링하는 것을 포함할 수 있으며, 또한, 시스템 OS의 전압 및 온도 변화 정보와, CPU 등을 포함하는 각 구성 단위 블록별 사용 횟수 및 사용 시간을 모니터링하는 것을 포함할 수 있다.
다시 말해, 본 발명의 실시예에 따르면, 단순히 디바이스의 기능 시험을 통해 신뢰성 정보를 수집하는 것이 아니라, 디바이스 요구 사항 및/또는 디바이스 사용 패턴 분석 정보를 기초로 생성된 사용자 시나리오 케이스에 따라 대상 디바이스에 소프트웨어가 탑재되고 실행되는 동안의 대상 디바이스의 신뢰성 정보를 수집할 수 있다. 따라서, 사용자에 의한 대상 디바이스의 실제 동작 환경을 충분히 반영하여 대상 디바이스의 수명 예측이 이루어질 수 있고, 이에 따라 수명 예측의 정확성을 향상시킬 수 있다.
S120 단계에서 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 구체적인 방법은 도 2를 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
이후, 수집된 정보를 분석하여 디바이스 수명을 예측할 수 있다(S130).
구체적으로, 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스를 동작시킨 후 수집된 정보를 이용하여 대상 디바이스의 열화도를 계산하고 디바이스 수명을 예측할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 대상 디바이스의 열화도 계산에 있어서 소프트웨어의 실행에 따른 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 고려하므로 대상 디바이스의 실제 동작 환경을 반영한 수명 예측이 가능해 진다.
여기서, 열화도 계산 및 디바이스 수명 예측은 상용화된 프로그램 및 신뢰성 시뮬레이터 등을 통해 수행될 수 있으며, 이를 위한 구체적인 방법은 통상의 기술자에게 공지된 사항인 바, 이에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
필요에 따라, 수명 예측 정보를 시각화할 수 있다(S140).
본 발명의 실시예에 따르면, 수명 예측 정보를 기초로 대상 디바이스의 열화도를 표시하거나, 수명 연장 상태(status)를 표시함으로써 수명 예측 정보를 시각화하여 디바이스 설계자에게 제공할 수 있다.
더 나아가, 본 발명의 실시예에 따르면, 상술한 과정에 따라 예측한 수명 예측 정보를 디바이스 설계에 반영할 수 있다(S150).
본 발명의 실시예에 따르면, 상술한 S120 단계에서 수집한 대상 디바이스의 구성 단위 블록별 액세스 정보를 기초로, 각 구성 단위 블록별 액세스 시간 차이를 반영하여 대상 디바이스의 설계 변경, 칩 사이즈 변경, 제품 스펙(예를 들어, 수명 보증 기간, 동작 전압, 온도 등) 변경, 신뢰성 마진(Reliability margin) 변경, 타이밍 마진(Timing margin) 변경 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
이를 통해, 디바이스의 설계시 칩 사이즈 및 수율 최적화에 기여할 수 있으며, 제품의 수명 보증을 위한 과잉 설계 또는 취약 설계를 사전에 예방할 수 있다.
더 나아가, 상술한 S120 단계에서 수집한 대상 디바이스의 구성 단위 블록별 액세스 정보를 통해 해당 소프트웨어의 디바이스에 대한 영향성을 평가할 수 있고 이를 기초로 디바이스의 예측 수명을 보다 연장할 수 있는 소프트웨어 정책 연구를 통해 소프트웨어 개발 역량을 보다 강화할 수 있다.
도 1을 참조하여 상술한 디바이스 수명 예측 방법은 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있으며, 상용화된 프로그램 및 신뢰성 시뮬레이터 등과 연계하여 디바이스의 수명을 예측할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 도 1에 도시된 바와 같은 디바이스 수명 예측 방법의 각 단계를 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체가 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 시나리오 케이스 기반으로 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 예를 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 하드웨어(210)는 대상 디바이스에 해당하는 것으로, 하드웨어(210)는 복수의 구성 단위 블록(211, 212, 213)을 포함할 수 있다.
커널(220)은 OS의 핵심 부분으로 하드웨어(210)와 소프트웨어(230) 사이에 위치하여 실행 중인 소프트웨어(230)를 관리하고, 하드웨어(210)에 대한 자원을 관리하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 커널(220)은 임의의 애플리케이션(231)이 실행되면 하드웨어(210)의 필요한 부분에 액세스하여 정해진 동작을 수행할 수 있다.
또한, 하드웨어(210)에는 적어도 하나의 애플리케이션(231)을 포함하는 소프트웨어(230)가 탑재되어 하드웨어(210)를 동작시킬 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 커널(220)에는 모니터링 모듈(221)이 포함될 수 있으며, 선택된 사용자 시나리오 케이스에 따라 애플리케이션(231)이 실행되는 동안 모니터링 모듈(221)을 통해서 커널(220)에 의한 하드웨어(210)의 각 구성 단위 블록별 액세스 정보(예를 들어, 액세스 시간, 액세스 횟수 등)를 모니터링할 수 있다.
이와 같이 모니터링한 정보를 활용하여 도 1을 참조하여 상술한 바에 따라 대상 디바이스의 수명을 예측할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예가 적용될 수 있는 AP를 나타내는 개략도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예가 적용될 수 있는 AP(Application Processor)(300)는 디스플레이(310), 오디오(320), 메모리(330), 통신 모듈(340), 센서 모듈(350) 및 프로세서(360) 등을 포함할 수 있으며, 각 구성 단위 블록은 버스(370)를 통해 서로 통신을 수행하여 데이터를 전달할 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 실시예에 따라 수명을 예측하고자 하는 대상 디바이스가 AP(300)인 경우, 선택된 사용자 시나리오 케이스에 따라 임의의 애플리케이션이 실행되는 동안 커널에 의한 AP(300)의 각 구성요소로의 액세스 횟수 및 시간 등을 모니터링할 수 있다.
이에 따라, 대상 디바이스의 실제 사용 환경을 고려하여 AP(300)의 각 구성요소들의 열화도를 파악하고, 이를 기초로 AP(300)의 수명을 보다 정확하게 예측할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예가 적용될 수 있는 AP와 주변 기기 사이의 관계를 나타내는 개략도이다.
도 4를 참조하면, AP(300)는 RF 디바이스(410), 코덱(420), PMIC(Power management integrated circuit)(430), 멀티미디어 디바이스(440), 카메라 모듈(450), WLAN(460), eMMC(Embedded Multi-Media Controller)(470) 및 DRAM(Dynamic random-access memory)(480) 등을 포함하는 다양한 주변 기기와 연결될 수 있다.
도 1을 참조하여 상술한 디바이스 수명 예측 방법은 AP(300)와 다양한 주변 기기들이 연결되어 구성된 전체 시스템에도 그대로 확장되어 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 실시예에 따라 AP(300)를 포함하는 전체 시스템의 수명을 예측하고자 하는 경우, 선택된 사용자 시나리오 케이스에 따라 임의의 애플리케이션이 실행되는 동안 AP(300)에 의한 각각의 주변 기기들로의 액세스 횟수 및 시간 등을 모니터링할 수 있다.
이에 따라, 해당 시스템의 실제 사용 환경을 고려하여 시스템의 각 구성요소들의 열화도를 파악하고, 이를 기초로 시스템의 수명을 보다 정확하게 예측할 수 있게 된다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니며 첨부된 청구범위에 의해 한정하고자 한다. 따라서, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능할 것이며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다고 할 것이다.
210: 하드웨어
220: 커널
221: 모니터링 모듈
230: 소프트웨어
231: 애플리케이션
300: AP
310: 디스플레이
320: 오디오
330: 메모리
340: 통신모듈
350: 센서모듈
360: 프로세서
370: 버스

Claims (10)

  1. 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계;
    상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계; 및
    수집된 사용 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계를 포함하고,
    상기 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스는, 상기 대상 디바이스에 탑재될 소프트웨어 정보 및 소프트웨어의 실행 패턴을 포함하는 디바이스 수명 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계는, 상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 각 구성 단위 블록별 사용 횟수 및 사용 시간을 수집하는 것을 포함하는 디바이스 수명 예측 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계는, 상기 소프트웨어의 실행 중에 커널에 의한 상기 각 구성 단위 블록의 액세스 정보를 수집하는 것을 포함하는 디바이스 수명 예측 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 대상 디바이스의 수명 예측 정보를 시각화하는 단계를 더 포함하는 디바이스 수명 예측 방법.
  5. 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계;
    상기 소프트웨어의 실행에 따른 시스템의 전압 및 온도 변화 정보를 수집하는 단계; 및
    상기 시스템의 전압 및 온도 변화 정보와, 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록 별 사용 정보를 이용하여 상기 대상 디바이스의 열화도를 계산하고 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계를 포함하는 디바이스 수명 예측 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 디바이스 수명 예측 방법.
  7. 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스를 포함하는 사용자 시나리오 풀에서 선택된 사용자 시나리오 케이스를 적용하여 대상 디바이스에 탑재된 소프트웨어를 실행시키는 단계;
    상기 소프트웨어의 실행에 따른 상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계;
    수집된 사용 정보를 분석하여 상기 대상 디바이스의 수명을 예측하는 단계; 및
    상기 대상 디바이스의 수명 예측 정보를 기초로 상기 대상 디바이스의 설계를 변경하는 단계를 포함하고,
    상기 하나 이상의 사용자 시나리오 케이스는, 상기 대상 디바이스에 탑재될 소프트웨어 정보 및 소프트웨어의 실행 패턴을 포함하는 디바이스 설계 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 대상 디바이스의 각 구성 단위 블록별 사용 정보를 수집하는 단계는, 상기 소프트웨어의 실행 중에 커널에 의한 상기 각 구성 단위 블록의 액세스 정보를 수집하는 것을 포함하는 디바이스 설계 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 대상 디바이스의 설계를 변경하는 단계는,
    상기 커널에 의한 액세스 정보를 기초로 상기 각 구성 단위 블록별 액세스 시간 차이를 반영하여, 상기 대상 디바이스의 설계 변경, 칩 사이즈 변경, 제품 스펙 변경, 신뢰성 마진(Reliability margin) 변경, 타이밍 마진(Timing margin) 변경 중 적어도 하나를 수행하는 디바이스 설계 방법.
  10. 제 1 항에 따른 디바이스 수명 예측 방법을 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

KR1020170117867A 2017-09-14 2017-09-14 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 KR102375417B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170117867A KR102375417B1 (ko) 2017-09-14 2017-09-14 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
US15/995,182 US10789112B2 (en) 2017-09-14 2018-06-01 Device lifespan estimation method, device design method, and computer readable storage medium
CN201811025156.XA CN109508468A (zh) 2017-09-14 2018-09-04 装置寿命估计方法、装置设计方法和计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170117867A KR102375417B1 (ko) 2017-09-14 2017-09-14 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190030428A KR20190030428A (ko) 2019-03-22
KR102375417B1 true KR102375417B1 (ko) 2022-03-17

Family

ID=63582675

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170117867A KR102375417B1 (ko) 2017-09-14 2017-09-14 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10789112B2 (ko)
KR (1) KR102375417B1 (ko)
CN (1) CN109508468A (ko)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10990760B1 (en) 2018-03-13 2021-04-27 SupportLogic, Inc. Automatic determination of customer sentiment from communications using contextual factors
US11763237B1 (en) * 2018-08-22 2023-09-19 SupportLogic, Inc. Predicting end-of-life support deprecation
US11468232B1 (en) 2018-11-07 2022-10-11 SupportLogic, Inc. Detecting machine text
US11631039B2 (en) 2019-02-11 2023-04-18 SupportLogic, Inc. Generating priorities for support tickets
US11861518B2 (en) 2019-07-02 2024-01-02 SupportLogic, Inc. High fidelity predictions of service ticket escalation
US11336539B2 (en) 2020-04-20 2022-05-17 SupportLogic, Inc. Support ticket summarizer, similarity classifier, and resolution forecaster
US11556257B2 (en) * 2020-08-14 2023-01-17 Micron Technology, Inc. Selectable wear life indicator based on data retention
US11544169B2 (en) * 2021-01-05 2023-01-03 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Apparatus, method, and program product for determining usage of an information handling device

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012233336A (ja) 2011-04-28 2012-11-29 Hitachi Constr Mach Co Ltd 稼働機械及び保守点検情報生成装置
US20140181595A1 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Virtium Technology, Inc. Estimating lifespan of solid-state drive using real usage model

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7447919B2 (en) 2004-04-06 2008-11-04 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Voltage modulation for increased reliability in an integrated circuit
US7359832B2 (en) * 2004-06-23 2008-04-15 Ford Motor Company Method of time-in-service reliability concern resolution
US7444528B2 (en) 2005-12-06 2008-10-28 Intel Corporation Component reliability budgeting system
KR101478554B1 (ko) 2008-10-02 2015-01-06 삼성전자 주식회사 오버 슈트 전압의 산출 방법 및 그를 이용한 게이트 절연막열화분석방법
US8566506B2 (en) * 2009-08-07 2013-10-22 Intel Corporation Tracking a lifetime of write operations to a non-volatile memory storage
US20130145075A1 (en) * 2011-12-01 2013-06-06 International Business Machines Corporation Dynamically managing memory lifespan in hybrid storage configurations
US20140359350A1 (en) * 2012-02-24 2014-12-04 Jeffrey A PLANK Wear-leveling cores of a multi-core processor
WO2014051603A1 (en) * 2012-09-28 2014-04-03 Longsand Limited Predicting failure of a storage device
US8918583B2 (en) * 2012-12-20 2014-12-23 Virtium Technology, Inc. Adapting behavior of solid-state drive using real usage model
US20140181585A1 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Virtium Technology, Inc. Real usage model for solid-state drive
US9483068B2 (en) 2013-04-19 2016-11-01 Nvidia Corporation Estimating and monitoring the effects of transistor aging
US20160378628A1 (en) * 2015-06-26 2016-12-29 Intel Corporation Hardware processors and methods to perform self-monitoring diagnostics to predict and detect failure
CA2940668C (en) * 2015-08-31 2022-11-22 John Jong Suk Lee Connected device-triggered failure analysis
US9678817B1 (en) * 2016-10-28 2017-06-13 International Business Machines Corporation Lifespan forecast for storage media devices

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012233336A (ja) 2011-04-28 2012-11-29 Hitachi Constr Mach Co Ltd 稼働機械及び保守点検情報生成装置
US20140181595A1 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Virtium Technology, Inc. Estimating lifespan of solid-state drive using real usage model

Also Published As

Publication number Publication date
CN109508468A (zh) 2019-03-22
US20180276061A1 (en) 2018-09-27
US10789112B2 (en) 2020-09-29
KR20190030428A (ko) 2019-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102375417B1 (ko) 디바이스 수명 예측 방법, 디바이스 설계 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
US10069710B2 (en) System and method to identify resources used by applications in an information handling system
US10225333B2 (en) Management method and apparatus
Aggarwal et al. The power of system call traces: Predicting the software energy consumption impact of changes
US9990319B2 (en) Placement of input / output adapter cards in a server
US10733077B2 (en) Techniques for monitoring errors and system performance using debug trace information
US10540107B2 (en) Systems and methods for energy proportional scheduling
US20110016455A1 (en) Power Profiling for Embedded System Design
EP2615552A1 (en) System testing method
JP6333971B2 (ja) ジェネリックホストベースのコントローラレイテンシ方法及び装置
US20160117199A1 (en) Computing system with thermal mechanism and method of operation thereof
US9448872B2 (en) Hardware state data logger for silicon debug
US20170063652A1 (en) Estimation of application performance variation without a priori knowledge of the application
US9542295B2 (en) Method to apply perturbation for resource bottleneck detection and capacity planning
US20170322860A1 (en) Power monitoring system for virtual platform simulation
US8335661B1 (en) Scoring applications for green computing scenarios
US20170269988A1 (en) Determining problem solutions based on system state data
Rafiuzzaman et al. Failure prediction in the internet of things due to memory exhaustion
Mercati et al. An on-line reliability emulation framework
Hamzaoui et al. An experimental methodology for modeling the energy consumption of mobile devices
Willnecker et al. Model-based Energy Consumption Prediction for Mobile Applications.
US10826989B2 (en) Data storage system with information exchange mechanism and method of operation thereof
KR20190132035A (ko) 호스트의 테스트 시나리오로 제어장치의 복수의 파티션간 영향도를 측정하기 위한 방법, 동일 방법을 구현하기 위한 호스트 및 시스템, 그리고 동일 방법을 기록하기 위한 매체
US11301133B2 (en) Analysis device, non-transitory computer-readable storage medium for analysis program, and computer system
US20220179478A1 (en) Non-transitory computer-readable recording medium and aggregation method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant