High-Reliability Information Systems

High-Reliability Information Systems

-

知能情報分野科目

Graduate School of Engineering

1Year

HETMA5MCA1

2.00Credits

講義 (Lecture)

Fall semester 2026

(Fall semester)

Naotake Kamiura

工学研究科

Japanese

3／4／5／9

オフィスアワー：随時、ただし、mailによる事前連絡要（上浦）
場所：書写6202（上浦）

kamiura@eng.u-hyogo.ac.jp (上浦)

ー

1◎／3〇

N/a

Ability to keep polishing

【講義目的・テーマ】
ディジタル情報の伝送または処理系を取り扱うための基礎的学力の充実および応用的知識の習得を目的として、論理回路、符号回路、演算回路および順序回路を専門的見地から解説する。さらに、以上の基本回路により構成された情報処理装置群に対する高信頼化技術として、故障検出、故障診断、フェールセーフ等を講義する。

【達成目標】
本講義の到達目標は、１）ディジタル回路に対する故障検査について基礎的知識を理解し，説明できること、２）被検査回路の構成が比較的複雑であっても、各故障検出アルゴリズムを適切に
応用できること、３）フェールセーフやディペンダビリティの基礎的事項を理解し、高信頼システム構築に活用できること、３）基礎的知識（故障検査）に関わる演習問題を解けるとともに、
システム高信頼化についてレポート、プレゼンテーションで明瞭に報告できること、である。

サブタイトル：高度情報社会を支えるディペンダブル技術
キーワード：ディペンダブル技術、誤り検出・訂正、故障検出、万能テスト方式、ランダムテスト方式、テスト容易化設計、組込み自己テスト、テスタビリティ解析、ネットワーク信頼性評価、フェールセーフ

【講義内容】
ディペンダブル技術を適用して構築されたシステムには、フォールト（故障）発生に際してもそれに耐えて稼働し続ける頑健な特性が付与されている。コンピュータネットワークシステムの大規模化・広域化が進むにつれて、その信頼性向上に対する要請は高まる一方であり、これからの高度情報化社会ではディペンダビリティがますます重要なものとなる。本講では、ディジタル回路レベルにおけるディペンダブル技術を主に学ぶ。特に、故障検査・診断、故障補償については、これまで発表されている重要な学術報告を、簡単な例題を多用しつつ詳述する。

【授業計画】
１．高度なディジタル回路（その１）（口述による講義、キーワード：算術演算回路）　　　　　　
２．高度なディジタル回路（その２）（口述による講義、キーワード：記憶回路）
３．高度なディジタル回路（その３）（口述による講義、キーワード：インターフェース回路）　 　
４．システム高信頼化概説（口述による講義、キーワード：ディペンダブル技術）
５．故障検査技術（その１）（テキスト第２章、キーワード：誤り検出、誤り訂正） 　　　　　　
６．故障検査技術（その２）（テキスト第２章、キーワード：誤り制御）
７．故障検査技術（その３）（口述による講義、キーワード：ENF、SPOOF、経路活性化法） 　　
８．高カバレッジな検出アルゴリズム（その１）（口述による講義、キーワード：ブール微分）
９．高カバレッジな検出アルゴリズム（その２）（口述による講義、キーワード：Dアルゴリズム）
10．高カバレッジな検出アルゴリズム（その３）（口述による講義、キーワード：FANアルゴリズム）
11．テスト容易化設計（テキスト第５章、キーワード：スキャン方式）　 　
12．組込み自己テスト（テキスト第５章、キーワード：組込み自己テスト）
13．テスタビリティ解析（テキスト第５章、キーワード：計算複雑度、テスト複雑度）　　　　　 　
14．ネットワークの信頼性評価（テキスト第６章、キーワード：階層ルーティング、高信頼ルーティング、メッシュネットワーク、リンク故障）　
15．安全性とフェールセーフ（テキスト第８章、キーワード：安全制御、フェールセーフ信号処理、フェールセーフ論理演算）
 定期試験は実施しない。

In-person

Limited permission for use

「⽣成ＡＩの利⽤にあたっては『本学の教育における⽣成ＡＩの取扱いについて（学⽣向け）』の記載内容について留意すること。この講義においては、以下の範囲において、⽣成ＡＩの利⽤を許可し、これ以外の範囲での利⽤は禁⽌する。⽣成ＡＩの利⽤については担当教員の指⽰に従うこと。教員が認める範囲を超えて⽣成ＡＩを利⽤したことが判明した場合は、単位を認定しない、または認定を取り消すことがある。⽣成ＡＩの出⼒した内容について、事実関係の確認や出典・参考⽂献を確認・追記することが重要である。また、⽣成ＡＩによる出⼒結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。さらに，担当教員の許可なく講義資料の全部または⼀部を電⼦ファイルまたは画像等として⽣成ＡＩに⼊⼒することを禁⽌する。
(利⽤可の範囲)
利⽤許容範囲については、担当教員より提⽰される条件に従うものとする。

向殿政男編、フォールト・トレラント・コンピューティング、丸善株式会社

①米田友洋、梶原誠司、土屋達弘著、ディペンダブルシステム: 高信頼システム実現のための耐故障・検証・テスト技術、共立出版
②岩垂好裕、情報システムの信頼性、コロナ社
③授業中に適宜配付する資料

【予習】講義に際して指示するテキスト教材および事前配布する資料の事前読み込み（10ｈ），プレゼンテーションの準備(3回、15h)
【復習】レポート作成（5回、15ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト教材、配布資料を読み直し（20ｈ）

採用しない

講義目的・到達目標に記載する事項について十分習得した者に単位を授与する。同事項に関する到達度に応じてSからCまで成績を与える。レポートおよびプレゼンテーションを課す。レポート(30%)、プレゼンテーション(70%)を基準として、100点満点で採点し、60点以上を合格とする。

レポートは、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って講評を返す。
プレゼンテーションは、その内容について講義中に議論をする。

大学において論理回路、集積回路に関する十分な知識を修得しておくことが望ましい。

該当しない

論理ゲートに対するトランジスタレベルの動作解析に関する基礎知識を最低限の準備学習課題とする。