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메모리 장치의 읽기 기준 전압 결정 장치 및 그 동작 방법

  • 기술번호 : KST2023003406
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 기술에 의한 읽기 기준 전압 결정 장치는 다수의 페이지에 대한 문턱 전압 분포로부터 생성된 특징 분포와 읽기 시도 정보를 이용하여 추정 분포를 생성하는 문턱 전압 분포 추정 네트워크; 및 추정 분포로부터 읽기 기준 전압을 생성하는 읽기 기준 전압 추정 네트워크를 포함하되, 읽기 시도 정보는 읽기 시도 벡터와 다수의 문턱 전압 분포 중 읽기 대상이 되는 페이지에 대한 문턱 전압 분포에 읽기 시도 벡터를 적용하여 생성한 출력값을 포함한다.
Int. CL G11C 16/26 (2006.01.01) G11C 16/30 (2006.01.01) G11C 5/14 (2021.01.01) G06N 3/063 (2023.01.01)
CPC G11C 16/26(2013.01) G11C 16/30(2013.01) G11C 5/147(2013.01) G06N 3/063(2013.01)
출원번호/일자 1020220013649 (2022.01.28)
출원인 에스케이하이닉스 주식회사, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0116566 (2023.08.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 에스케이하이닉스 주식회사 대한민국 경기도 이천시
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조선영 대전광역시 유성구
2 박정욱 대전광역시 유성구
3 박영현 대전광역시 유성구
4 윤상호 경기도 이천시
5 문재균 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김선종 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, ****호(도곡동)(김선종특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.01.28 수리 (Accepted) 1-1-2022-0116159-34
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.01.31 수리 (Accepted) 4-1-2023-5023571-05
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.05.04 수리 (Accepted) 4-1-2023-5110236-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
메모리 장치의 다수의 페이지에 대한 문턱 전압 분포로부터 생성된 특징 분포와 읽기 시도 정보를 이용하여 추정 분포를 생성하는 문턱 전압 분포 추정 네트워크; 및상기 추정 분포로부터 읽기 기준 전압을 생성하는 읽기 기준 전압 추정 네트워크;를 포함하되, 상기 읽기 시도 정보는 읽기 시도 벡터와 상기 다수의 문턱 전압 분포 중 읽기 대상이 되는 페이지에 대한 문턱 전압 분포에 상기 읽기 시도 벡터를 적용하여 생성한 출력값을 포함하는 읽기 기준 전압 결정 장치
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 문턱 전압 분포 추정 네트워크는상기 다수의 페이지에 대한 문턱 전압 분포에서 특징 분포를 생성하는 특징 분포 생성 회로;상기 읽기 시도 정보로부터 조합 계수를 생성하는 계수 추정 네트워크; 및상기 특징 분포에 포함된 다수의 벡터를 상기 조합 계수를 이용하여 조합함으로써 상기 추정 분포를 생성하는 조합 회로를 포함하는 읽기 기준 전압 결정 장치
3 3
청구항 2에 있어서, 상기 계수 추정 네트워크는 상기 읽기 시도 정보에 따라 상기 조합 계수를 생성하는 주 신경망을 포함하는 읽기 기준 전압 결정 장치
4 4
청구항 3에 있어서, 상기 읽기 시도 정보를 입력받아 결과물을 상기 주 신경망에 제공하는 입력 신경망 또는 상기 주 신경망의 출력을 입력받아 상기 조합 계수로 출력하는 출력 신경망을 더 포함하는 읽기 기준 전압 결정 장치
5 5
청구항 2에 있어서, 상기 특징 분포는 상기 다수의 페이지에 대한 문턱 전압 분포를 행렬로 표시하였을 때 NMF 기법으로 추출한 베이시스 행렬에 대응하는 읽기 기준 전압 결정 장치
6 6
청구항 1에 있어서, 상기 읽기 기준 전압 추정 네트워크는 상기 추정 분포로부터 상기 읽기 기준 전압을 생성하는 제 1 신경망을 포함하는 읽기 기준 전압 결정 장치
7 7
청구항 6에 있어서, 상기 제 1 신경망의 출력을 입력받아 상기 읽기 기준 전압으로 출력하는 제 2 신경망을 포함하는 읽기 기준 전압 결정 장치
8 8
청구항 1에 있어서, 상기 메모리 장치는 하나의 메모리 셀에 MSB와 LSB를 포함하는 멀티 비트 데이터를 저장하고,상기 읽기 시도 벡터는 상기 MSB 또는 상기 LSB 중 어느 하나에 대한 읽기 시도에 대응하여 임의로 선택되는 다수의 원소를 포함하는 읽기 기준 전압 결정 장치
9 9
청구항 8에 있어서, 상기 읽기 시도 벡터에 포함되는 원소의 개수는 메모리 셀에 저장될 수 있는 데이터 레벨에 대응하여 결정되는 MSB의 패턴 또는 LSB의 패턴에 따라 결정되는 읽기 기준 전압 결정 장치
10 10
청구항 8에 있어서, 상기 출력값은 상기 읽기 시도 벡터에 따라 결정되는 적분 벡터와 상기 읽기 대상이 되는 페이지에 대한 문턱 전압 분포를 연산하여 생성되는 읽기 기준 전압 결정 장치
11 11
다수의 페이지에 대한 문턱 전압 분포 중 선택된 문턱 전압 분포에 대응하는 읽기 시도 정보를 생성하는 단계;상기 읽기 시도 정보를 계수 추정 네트워크에 적용하여 조합 계수 벡터를 생성하는 단계;상기 다수의 페이지에 대한 문턱 전압 분포로부터 특징 분포를 생성하는 단계;상기 조합 계수 벡터와 상기 특징 분포를 연산하여 추정 분포를 생성하는 단계; 및상기 추정 분포를 읽기 기준 전압 추정 네트워크에 적용하여 읽기 기준 전압을 추정하는 단계를 포함하는 읽기 기준 전압 결정 방법
12 12
청구항 11에 있어서, 상기 읽기 시도 정보를 생성하는 단계와 상기 조합 계수 벡터를 생성하는 단계를 다수 번 반복하는 읽기 기준 전압 결정 방법
13 13
청구항 11에 있어서, 상기 특징 분포를 생성하는 단계는 상기 다수의 페이지에 대한 문턱 전압 분포로부터 문턱 전압 분포 행렬을 생성하는 단계; 및상기 문턱 전압 분포 행렬에 NMF 기법을 적용하여 상기 특징 분포에 대응하는 베이시스 행렬을 생성하는 단계를 포함하는 읽기 기준 전압 결정 방법
14 14
청구항 11에 있어서, 계수 추정 네트워크를 학습시키는 단계를 더 포함하되, 상기 계수 추정 네트워크를 학습시키는 단계는상기 다수의 페이지 중 어느 하나의 페이지에 대하여 다수의 읽기 시도 정보를 생성하는 단계;다수의 읽기 시도 정보를 순차적으로 상기 계수 추정 네트워크에 적용하였을 때 생성되는 조합 계수와 상기 특징 분포를 연산하여 추정 분포를 생성하였을 때 계산되는 손실 함수값을 누적하여 누적 손실값을 계산하는 단계; 및상기 누적 손실값을 최소화하는 방향으로 상기 계수 추정 네트워크의 가중치를 갱신하는 단계를 포함하는 읽기 기준 전압 결정 방법
15 15
청구항 11에 있어서, 상기 읽기 기준 전압 추정 네트워크를 학습시키는 단계 더 포함하되,상기 읽기 기준 전압 추정 네트워크를 학습시키는 단계는상기 다수의 페이지 중 어느 하나의 페이지에 대응하는 다수의 문턱 전압 분포를 상기 문턱 전압 분포 추정 네트워크에 적용하여 추정 분포를 생성하는 단계;상기 추정 분포를 상기 읽기 기준 전압 추정 네트워크에 적용하였을 때 생성되는 읽기 기준 전압에 따라 손실 함수값을 계산하는 단계; 및상기 손실 함수값을 최소화하는 방향으로 상기 읽기 기준 전압 추정 네트워크의 계수를 갱신하는 단계를 포함하는 읽기 기준 전압 결정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.