반도체 기술의 발달로 인하여 메모리가 고집적화 됨에 따라 테스트의 복잡도와 시간도 같이 늘어나게 되었다. 실제로 널리 쓰이는 메모리 테스트 방법인 March 알고리듬은 DRAM에서 발생되는 고장을 검출하기 위해 고안된 것이다. 그러나 DRAM의 집적도가 증가함으로 반드시 고려해야 하는 이웃 패턴 감응 고장을 기존의 March 알고리듬으로는 테스트할 수 없고 DRAM의 이웃 패턴 감응 고장을 테스트하기 위한 기존 알고리듬들은 메모리 셀의 개수를 n이라고 할 때 $O(N^2)$의 복잡도를 갖기 때문에 테스트 시간을 많이 소요하게 된다. 본 논문에서는 메모리 테스트에 많이 쓰이는 March 알고리듬을 확장하여 메모리의 이웃 패턴 감응 고장 검출율을 효과적으로 높일 수 있는 알고리듬을 제안하였다.
Since memory technology has been developed fast, test complexity and test time have been increased simultaneously. In practice, March algorithms are used widely for detecting various faults. However, March algorithms cannot detect NPSFs(Neighborhood Pattern Sensitive Faults) which must be considered for DRAMs. This paper proposes an effective algorithm for high fault coverage by modifying the conventional March algorithms.
