저장 장치를 위한 다양한 부호화 기법의 성능 분석

Abstract

메모리 등의 저장 장치는 다양한 전자제품에 널리 이용되면서 높은 메모리 집적도가 요구되고 있으며 멀티 레벨로 데이터를 저장하는 단계에 이르렀다. 그 결과 데이터의 오류율은 더 높아지게 되었다. 본 논문에서 우리는 저장장치의 낮은 오류율을 만족시키기 위하여 통신시스템에서 널리 사용되고 있는 오류정정부호 기법을 적용하였다. 평균 오류율 (BER)이 10-5 또는 5×10-6인 AWGN 채널에서 4-level cell을 이용한 저장장치에 대하여 목표 부호율 0.99과 목표 오류율 (BER) 10-11과 10-13를 만족시킬 수 있는 방법을 알아본다. 높은 부호율에서는 연접부호의 성능이 블록 부호만 사용한 경우보다 좋지 않은 경우도 많으며, 이때 천공을 많이 한 경우에도 성능 열화가 덜한 안쪽 부호를 선정하는 것이 중요함을 확인하였다. 일반적인 feedfoward systematic 길쌈 부호를 이용한 연접부호는 복잡도를 고려하지 않더라도 블록 부호를 단독으로 사용한 경우보다 성능이 좋지 않음을 확인하였고, 높은 부호율 에서도 성능이 우수한 천공 길쌈 부호를 만들기 위해서는 RSC 부호를 사용해야 한다는 것을 모의실험 결과를 통해 보여준다.

Storage devices such as memories are widely used in various electronic products. They require high-density memory and currently the data has been stored in multi-level format, that results in high error rate. In this paper, we apply error correction schemes that are widely used in communication system to the storage devices for satisfying low bit error rate and high code rate. In AWGN channel with average BER 10-5 and 5×10-6, we study error correction schemes for 4-level cell to achieve target code rate 0.99 and target BER 10-11 and 10-13, respectively. Since block codes may perform better than the concatenated codes for high code rate, and it is important to use less degraded inner code even when many bits are punctured. The performance of concatenated codes using general feedforward systematic convolutional codes are worse than the block code only scheme. The simulation results show that RSC codes must be used as inner codes to achieve good performance of punctured convolutional codes for high code rate.