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플래시 메모리에 대해 미리 설정된 변수 값들을 수신하는 단계;상기 변수 값들에 대해 미리 학습된 학습 모델의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 변수 값들에 대응하는 읽기 기준 전압을 추정하는 단계; 및상기 추정된 읽기 기준 전압을 이용하여 상기 플래시 메모리를 읽는 단계를 포함하는 플래시 메모리 읽기 방법
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제1항에 있어서,상기 변수 값들은프로그래밍/소거(programming/erase) 횟수, 유지(retention) 시간 및 블록 내에서 위치 변수 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 방법
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제1항에 있어서,상기 플래시 메모리를 구성하는 개별 칩들 간의 특성 차이를 반영하여 상기 뉴럴 네트워크의 학습 모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 방법
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제3항에 있어서,상기 학습 모델을 갱신하는 단계는전압 최적화(voltage optimization) 기법을 이용하여 상기 개별 칩들 각각에 대한 라벨링된 샘플 데이터를 획득하고, 상기 라벨링된 샘플 데이터를 이용하여 상기 뉴럴 네트워크의 학습 모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는미리 설정된 변수 값들과 상기 미리 설정된 변수 값들 각각에 대한 읽기 기준 전압들을 포함하는 트레이닝 데이터 세트를 이용한 트레이닝을 통해 미리 정의된 손실 함수를 최소화함으로써, 상기 학습 모델이 생성되는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 방법
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제5항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는지도 학습(supervised learning)을 통해 최적화됨으로써, 상기 학습 모델이 생성되는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 방법
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제2항에 있어서,상기 블록 내에서 위치 변수는상기 블록 내 페이지의 위치 변수, 상기 페이지의 타입 변수 및 비트라인 타입 변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 방법
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메모리에 대해 미리 설정된 변수 값들을 수신하는 단계;상기 변수 값들에 대해 미리 학습된 학습 모델의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 변수 값들에 대응하는 읽기 기준 전압을 추정하는 단계; 및상기 추정된 읽기 기준 전압을 이용하여 상기 메모리를 읽는 단계를 포함하는 메모리 읽기 방법
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제8항에 있어서,상기 변수 값들은상기 메모리가 플래시 메모리인 경우 프로그래밍/소거(programming/erase) 횟수, 유지(retention) 시간 및 블록 내에서 위치 변수 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 메모리 읽기 방법
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제8항에 있어서,상기 메모리를 구성하는 개별 칩들 간의 특성 차이를 반영하여 상기 뉴럴 네트워크의 학습 모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메모리 읽기 방법
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제10항에 있어서,상기 학습 모델을 갱신하는 단계는전압 최적화(voltage optimization) 기법을 이용하여 상기 개별 칩들 각각에 대한 라벨링된 샘플 데이터를 획득하고, 상기 라벨링된 샘플 데이터를 이용하여 상기 뉴럴 네트워크의 학습 모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 메모리 읽기 방법
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플래시 메모리에 대해 미리 설정된 변수 값들을 수신하는 수신부;상기 변수 값들에 대해 미리 학습된 학습 모델의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 변수 값들에 대응하는 읽기 기준 전압을 추정하는 추정부; 및상기 추정된 읽기 기준 전압을 이용하여 상기 플래시 메모리를 읽는 읽기부를 포함하는 플래시 메모리 읽기 장치
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제12항에 있어서,상기 변수 값들은프로그래밍/소거(programming/erase) 횟수, 유지(retention) 시간 및 블록 내에서 위치 변수 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 장치
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제12항에 있어서,상기 플래시 메모리를 구성하는 개별 칩들 간의 특성 차이를 반영하여 상기 뉴럴 네트워크의 학습 모델을 갱신하는 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 장치
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제14항에 있어서,상기 갱신부는전압 최적화(voltage optimization) 기법을 이용하여 상기 개별 칩들 각각에 대한 라벨링된 샘플 데이터를 획득하고, 상기 라벨링된 샘플 데이터를 이용하여 상기 뉴럴 네트워크의 학습 모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 장치
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제12항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는미리 설정된 변수 값들과 상기 미리 설정된 변수 값들 각각에 대한 읽기 기준 전압들을 포함하는 트레이닝 데이터 세트를 이용한 트레이닝을 통해 미리 정의된 손실 함수를 최소화함으로써, 상기 학습 모델이 생성되는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 장치
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제16항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는지도 학습(supervised learning)을 통해 최적화됨으로써, 상기 학습 모델이 생성되는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 장치
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제13항에 있어서,상기 블록 내에서 위치 변수는상기 블록 내 페이지의 위치 변수, 상기 페이지의 타입 변수 및 비트라인 타입 변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 플래시 메모리 읽기 장치
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