KR20170092601A - 재료 샘플에 존재하는 물리적 변화를 이용하여 난수를 생성하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

재료 샘플에 존재하는 물리적 변화를 이용함으로써 랜덤 비트를 생성하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 초기 랜덤 비트 스트림이 재료 샘플에 대해 측정된 재료 특성으로부터 유도된다. 몇몇 경우에, 유도된 초기 랜덤 비트 스트림에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 2차 랜덤 비트 스트림이 생성된다.

Description

재료 샘플에 존재하는 물리적 변화를 이용하여 난수를 생성하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATING RANDOM NUMBERS USING PHYSICAL VARIATIONS PRESENT IN MATERIAL SAMPLES}

본 개시는 재료 샘플에 존재하는 물리적 변화를 이용하여 난수를 생성하는 것에 관한 것이다.

난수 생성기(random number generator, RNG)는 어떤 순서 또는 패턴도 없는 일련의 숫자 또는 기호의 생성 및 사용을 필요로 하는 응용에 중요하다. RNG는 암호화, 도박, 컴퓨터 모델링 또는 시뮬레이션, 및 통계적 샘플링과 같은 응용에서 구현될 수 있다. 많은 암호화 응용에서, 예를 들어 기본 암호화 프로토콜은 그들이 사용하는 난수만큼만 양호(예를 들어, 안전 및/또는 강건)하다. 그렇기 때문에, 랜덤성(randomness)이 바람직한 특성이며, 많은 값싼 고품질 랜덤 비트에 대한 액세스를 갖는 것이 종종 필수적이다. RNG는 전형적으로 두 가지 범주, 즉 의사 난수 생성기(pseudo random number generator, PRNG)와 물리적 난수 생성기로 나뉠 수 있다. PRNG는 작은 랜덤 시드(seed)를 입력하고 랜덤으로 보이는 더 긴 스트링(string)을 생성한다. 그러나, PRNG는 완전히 결정론적인 프로세스를 사용하며, 따라서 시드와 함께 사용되는 알고리즘에 대한 지식으로도 정확한 더 긴 시퀀스를 추측하기에 충분하다. 부실하게 설계된 PRNG를 사용하는 암호화 알고리즘은 암호 해독 공격을 받을 수 있다. 대조적으로, 물리적 RNG는 난수를 생성하기 위해 예를 들어 엔트로피 또는 음향 변화 또는 방사성 붕괴와 같은 물리적 현상을 이용한다. 이론적으로 그들이 생성하는 비트 스트림은 완전히 예측 불가능하다.

산업 또는 소비자 응용에서의 그들의 보급 및 암호화 중요성에 기초하여 고품질의 랜덤 비트 또는 난수를 생성하려는 요구가 있다. 많은 재료는 그들의 특성에 있어서 고유의 물리적 가변성(variability)을 가지고 있으며, 이는 고품질의 랜덤 비트를 생성하는 데 사용될 수 있다. 간단히 말해서, 일 태양에서, 본 개시는 재료 샘플에 존재하는 물리적 변화를 이용함으로써 랜덤 비트를 생성하기 위한 시스템 및 방법을 기술한다. 재료의 고유의 물리적 가변성의 사용은 고품질의 난수를 획득하기 위한 독특한, 비용-효과적인 방법을 제공한다. 본 개시에서의 몇몇 실시예는 또한 제조 프로세스에 있어서 고유한 랜덤성을 이용하여 난수를 생성한다.

일 태양에서, 난수를 생성하는 방법은 하나 이상의 재료 샘플을 제공하는 단계를 포함한다. 재료 샘플 각각에 대한 하나 이상의 재료 특성이 측정되며, 여기서 측정된 재료 특성은 각자의 가변성을 갖는다. 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림이 재료 샘플 각각에 대해 측정된 재료 특성으로부터 유도된다.

다른 태양에서, 재료 샘플의 배치(batch)로부터 난수를 추출하는 방법이 제공된다. 재료 샘플의 배치는 실질적으로 동일한 조성을 가질 수 있고, 실질적으로 동일한 프로세스에 의해 생성될 수 있다. 재료 샘플 각각에 대한 하나 이상의 재료 특성이 측정된다. 측정된 재료 특성은 각자의 가변성을 갖는다. 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림이 재료 샘플 각각에 대해 측정된 재료 특성으로부터 유도된다. 재료 샘플의 배치에 대한 유도된 초기 랜덤 비트 스트림이 조합되어 조합된 랜덤 비트 스트림에 도달한다. 조합된 랜덤 비트 스트림에 랜덤성 추출 알고리즘(randomness extraction algorithm)을 적용함으로써 하나 이상의 난수가 생성된다.

다양한 예상치 못한 결과 및 이점이 본 개시의 예시적인 실시예에서 얻어진다. 본 개시의 예시적인 실시예의 하나의 그러한 이점은, 본 명세서에 기술된 이용되는 랜덤성이 재료 특성의 고유의 물리적 가변성으로부터 비롯되며, 이는 다양한 응용에 유용한 독특한, 비용-효과적인 고품질의 랜덤 비트 스트림을 제공한다는 것이다.

예시적인 실시예의 목록

예시적인 실시예가 하기에 열거된다. 실시예 A 내지 실시예 K, 실시예 L 내지 실시예 P, 및 실시예 Q 내지 실시예 X 중 임의의 것이 조합될 수 있음을 이해해야 한다.

실시예 A. 난수들을 생성하는 방법으로서,

하나 이상의 재료 샘플들을 제공하는 단계;

상기 재료 샘플들 각각에 대해 하나 이상의 재료 특성들을 측정하는 단계 - 상기 측정된 재료 특성들은 가변성을 가짐 -; 및

상기 재료 샘플들 각각에 대해 상기 측정된 재료 특성들로부터 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계

를 포함하는, 방법.

실시예 B. 실시예 A에 있어서, 상기 유도된 초기 랜덤 비트 스트림들에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 2차 랜덤 비트 스트림들을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.

실시예 C. 실시예 A 또는 실시예 B에 있어서, 상기 재료 특성들을 측정하는 단계는 상기 재료 샘플들의 표면에 대한 이미지를 캡처하는 단계를 포함하는, 방법.

실시예 D. 실시예 C에 있어서, 상기 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계는 상기 재료 샘플들의 상기 이미지로부터 특징적 특성의 표면 변화들을 결정하는 단계 ― 상기 특징적 특성은 상기 재료 샘플들의 상기 표면의 하부구조 또는 텍스처(texture)에 관련됨 -, 및 상기 표면 변화들을 상기 초기 랜덤 비트 스트림들로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.

실시예 E. 실시예 D에 있어서, 상기 표면 변화들을 결정하는 단계는 상기 이미지를 상기 이미지의 픽셀들의 강도 값들에 기초하여 이진 표현으로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.

실시예 F. 이전 실시예들 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 재료 특성들은 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿 관련 특성, 또는 기계적 특성을 포함하고, 재료 특성들의 상기 가변성은 자연적으로 형성되거나 상기 재료 샘플들을 제조하기 위한 특정 제조 프로세스에 관련되는, 방법.

실시예 G. 이전 실시예들 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 랜덤성 추출 알고리즘은 블록 패리티 추출기(block parity extractor)를 포함하는, 방법.

실시예 H. 이전 실시예들 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 2차 랜덤 비트 스트림들은 독립 동일 분포(independent, identically distributed; IID) 랜덤 비트들의 테스트를 통과할 수 있는, 방법.

실시예 I. 이전 실시예들 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 재료 샘플들은 재료 샘플들의 배치이고, 상기 재료 샘플들의 배치의 조성들은 실질적으로 동일하고, 실질적으로 동일한 프로세스에 의해 생성되는, 방법.

실시예 J. 실시예 I에 있어서, 상기 재료 샘플들의 배치로부터의 상기 초기 랜덤 비트 스트림들을 조합하여 조합된 랜덤 비트 스트림에 도달하는 단계, 및 상기 조합된 랜덤 비트 스트림에 상기 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 상기 2차 랜덤 비트 스트림들을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.

실시예 K. 실시예 I 또는 실시예 J에 있어서, 상기 재료 샘플들의 배치는 연마제들, 광학 필름들, 및 부직포들로 이루어진 군으로부터 선택되는, 방법.

실시예 L. 샘플 재료들의 배치로부터 난수들을 추출하는 방법 - 상기 재료들의 배치는 실질적으로 동일한 조성으로 이루어지고, 실질적으로 동일한 프로세스에 의해 생성됨 ― 으로서,

상기 재료 샘플들 각각에 대해 하나 이상의 재료 특성들을 측정하는 단계 - 상기 측정된 재료 특성들은 가변성을 가짐 -;

상기 재료 샘플들 각각에 대해 상기 측정된 재료 특성들로부터 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계;

상기 재료 샘플들의 배치에 대한 상기 유도된 초기 랜덤 비트 스트림들을 조합하여 조합된 랜덤 비트 스트림에 도달하는 단계; 및

상기 조합된 랜덤 비트 스트림에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 난수들을 생성하는 단계

를 포함하는, 방법.

실시예 M. 실시예 L에 있어서, 상기 재료 특성들을 측정하는 단계는 상기 재료 샘플들의 배치에 대한 표면 이미지들을 캡처하는 단계를 포함하는, 방법.

실시예 N. 실시예 M에 있어서, 상기 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계는 상기 표면 이미지들로부터 특징적 특성의 표면 변화들을 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.

실시예 O. 실시예 N에 있어서, 상기 표면 변화들을 결정하는 단계는 상기 이미지들을 상기 이미지들의 픽셀들의 강도 값들에 기초하여 이진 표현들로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.

실시예 P. 실시예 L 내지 실시예 O 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 재료 특성들은 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿 관련 특성, 또는 기계적 특성을 포함하는, 방법.

실시예 Q. 난수 생성기로서,

하나 이상의 재료 샘플들에 대해 하나 이상의 재료 특성들을 측정하도록 구성된 측정 컴포넌트 - 상기 측정된 재료 특성들은 가변성을 가짐 -; 및

상기 측정 컴포넌트에 기능적으로 연결된 계산 컴포넌트 - 상기 계산 컴포넌트는 상기 재료 샘플들 각각에 대해 상기 측정된 재료 특성들로부터 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하도록 구성된 프로세서를 포함함 -

를 포함하는, 난수 생성기.

실시예 R. 실시예 Q에 있어서, 상기 프로세서는 상기 유도된 초기 랜덤 비트 스트림들에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 2차 랜덤 비트 스트림들을 생성하도록 구성되는, 난수 생성기.

실시예 S. 실시예 Q 또는 실시예 R에 있어서, 재료 특성 데이터를 저장하도록 구성된 메모리를 추가로 포함하는, 난수 생성기.

실시예 T. 실시예 Q 내지 실시예 S 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 측정 컴포넌트는 상기 재료 샘플들의 하나 이상의 이미지들을 캡처하도록 구성된 카메라를 포함하는, 난수 생성기.

실시예 U. 실시예 T에 있어서, 상기 프로세서는 상기 재료 샘플들의 상기 하나 이상의 이미지들로부터 특징적 특성의 표면 변화들을 결정하도록 구성되고 - 상기 특징적 특성은 상기 재료 샘플들의 표면의 하부구조 또는 텍스처에 관련됨 -, 상기 프로세서는 상기 표면 변화들을 상기 초기 랜덤 비트 스트림들로 변환하도록 구성되는, 난수 생성기.

실시예 V. 실시예 U에 있어서, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 이미지들을 각자의 이미지들의 픽셀들의 강도 값들에 기초하여 이진 표현으로 변환하도록 구성되는, 난수 생성기.

실시예 W. 실시예 Q 내지 실시예 V 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 재료 특성들은 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿 관련 특성, 또는 기계적 특성을 포함하는, 난수 생성기.

실시예 X. 실시예 R 내지 실시예 V 중 어느 하나의 실시예에 있어서, 상기 랜덤성 추출 알고리즘은 블록 패리티 추출기를 포함하는, 난수 생성기.

본 개시의 예시적인 실시예의 다양한 태양 및 이점이 요약되었다. 상기의 '발명의 내용'은 본 개시의, 각각의 예시된 실시예 또는 본 소정의 예시적인 실시예의 모든 구현예를 기술하고자 하는 것은 아니다. 하기의 '도면' 및 '발명을 실시하기 위한 구체적인 내용'은 본 명세서에 개시된 원리를 이용하는 소정의 바람직한 실시예를 보다 구체적으로 예시한다.

첨부 도면과 관련하여 본 개시의 다양한 실시예의 하기의 상세한 설명을 고찰함으로써 본 개시가 보다 완전히 이해될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른, 난수를 생성하기 위한 방법의 흐름도.
도 2는 일 실시예에 따른, 난수 생성기를 위한 블록도를 예시하는 도면.
도 3a는 일 실시예에 따른, 재료 샘플의 광학 이미지 및 광학 이미지의 이미지 픽셀의 강도 값을 예시하는 도면.
도 3b는 일 실시예에 따른, 변환된 광학 이미지 및 그의 강도 값의 이진 표현을 예시하는 도면.
도 3c는 일 실시예에 따른, 도 3b의 이진 표현에 기초하여 초기 비트를 획득하는 것을 예시하는 도면.
도 3d는 일 실시예에 따른, 도 3c의 초기 비트에 기초하여 2차 비트를 생성하는 것을 예시하는 도면.
도 3e는 일 실시예에 따른, 블록 패리티 추출기를 적용함으로써 예시적인 초기 랜덤 비트 스트림을 처리하여 2차 비트 스트림을 생성하는 것을 예시하는 도면.
도 4a는 일 실시예에 따른, 재료 샘플의 배치의 광학 이미지 및 각자의 광학 이미지의 이미지 픽셀의 강도 값을 예시하는 도면.
도 4b는 일 실시예에 따른, 도 4a의 재료 샘플의 배치에 대한 변환된 광학 이미지 및 강도 값의 이진 표현을 예시하는 도면.
도 4c는 일 실시예에 따른, 도 4b의 이진 표현에 기초하여 초기 랜덤 비트 스트림을 유도하는 것을 예시하는 도면.
도 4d는 일 실시예에 따른, 도 4c의 초기 랜덤 비트 스트림을 연결(concatenating)하는 것을 예시하는 도면.
도 4e는 일 실시예에 따른, 도 4d의 연결된 랜덤 비트 스트림에 기초하여 2차 랜덤 비트 스트림을 생성하는 것을 예시하는 도면.
도 5는 화염-엠보싱된(flame-embossed) 필름 샘플의 광학 이미지를 예시하는 도면.
도 6은 부직포 재료 샘플의 광학 이미지를 예시하는 도면.
도면에서, 동일한 도면 부호는 동일한 요소를 지시한다. 전술된 도면 - 일정한 축척으로 작성되지 않을 수 있음 - 이 본 개시의 다양한 실시예를 제시하지만, '발명을 실시하기 위한 구체적인 내용'에 언급된 바와 같이, 다른 실시예가 또한 고려된다. 모든 경우에, 본 개시는 현재 개시되는 개시내용을 명백한 제한으로서가 아니라 예시적인 실시예의 표현으로서 기술한다. 본 개시의 범주 및 사상에 속하는 많은 다른 변형 및 실시예가 당업자에 의해 고안될 수 있음을 이해하여야 한다.

많은 재료는 그들의 특성에 있어서 고유의 물리적 가변성을 가지고 있으며, 이는 고품질의 랜덤 비트를 생성하는 데 사용될 수 있다. 간단히 말해서, 일 태양에서, 본 개시는 재료 샘플에 존재하는 물리적 변화를 이용함으로써 랜덤 비트를 생성하기 위한 시스템 및 방법을 기술한다. 재료의 고유의 물리적 가변성의 사용은 고품질의 난수를 획득하기 위한 비용-효과적인 방법을 제공한다. 몇몇 실시예에서, 재료 특성의 물리적 가변성은 자연적으로 형성되어 재료에 존재할 수 있는 반면, 다른 실시예에서, 특정 제조 프로세스가 재료 특성의 물리적 가변성을 생성하거나 변경할 수 있다. 본 개시에서의 몇몇 실시예는 또한 제조 프로세스에 있어서 고유한 랜덤성을 이용하여 난수를 생성한다.

도 1은 난수 또는 랜덤 비트 스트림을 생성하는 방법(100)을 예시한다. 110에서, 하나 이상의 재료 샘플이 제공된다. 재료 샘플은 예를 들어 미국 미네소타주 세인트폴 소재의 쓰리엠 컴퍼니(3M Company)로부터 구매 가능한 다양한 재료 샘플일 수 있다. 재료 샘플은 예를 들어 연마제, 광학 필름, 부직포 등을 포함할 수 있다. 재료 샘플은 자연적으로 형성되거나 특정 제조 프로세스로부터 비롯될 수 있는 가변성을 갖는 적어도 하나의 재료 특성을 나타낸다. 재료 특성은 예를 들어 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿 관련 특성, 기계적 특성 등을 포함할 수 있다. 방법(100)은 이어서 120으로 진행한다.

120에서, 하나 이상의 재료 특성이 재료 샘플 각각에 대해 측정된다. 몇몇 실시예에서, 재료 샘플의 표면 이미지가 예를 들어 디지털 카메라에 의해 캡처될 수 있다. 방법(100)은 이어서 130으로 진행한다.

130에서, 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림이 재료 샘플 각각에 대해 측정된 재료 특성으로부터 유도된다. 몇몇 실시예에서, 특징적 특성의 표면 변화가 재료 샘플의 표면 이미지로부터 결정될 수 있다. 특징적 특성은 예를 들어 재료 샘플의 표면의 하부구조 또는 텍스처에 관련될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 재료 샘플의 표면 이미지는 예를 들어 이미지의 픽셀의 강도 값에 기초하여 이진 표현으로 변환될 수 있다. 방법(100)은 이어서 140으로 진행한다.

선택적으로, 140에서, 초기 랜덤 비트 스트림에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 2차 랜덤 비트 스트림이 생성된다. 랜덤성 추출 알고리즘은 예를 들어 블록 패리티 추출기, 폰 노이만 추출기(von Neumann extractor), 랜덤 워크 추출기(random walk extractor) 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 2차 랜덤 비트 스트림을 생성하기 위해 2개 이상의 랜덤성 추출 알고리즘이 초기 랜덤 비트 스트림에 동시에 또는 순차적으로 적용될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른, 예를 들어 방법(100)을 구현함으로써 재료 샘플로부터 난수를 생성하기 위한 난수 생성기(200)를 예시한다. 난수 생성기(200)는 측정 컴포넌트(224), 계산 컴포넌트(226), 및 하나 이상의 입력/출력 장치(216)를 포함한다.

측정 컴포넌트(224)는 재료 샘플의 하나 이상의 재료 특성을 측정하도록 구성된다. 측정 컴포넌트(224)는 예를 들어 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿, 또는 기계적 특성 중 하나 이상을 비롯한, 고유의 가변성을 갖는 재료 특성을 측정하는 다양한 측정 도구일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 측정 컴포넌트(224)는 예를 들어 재료 샘플의 하나 이상의 이미지를 캡처하기 위한 카메라를 포함할 수 있다.

도 2의 실시예에서, 계산 컴포넌트(226)는 프로세서(212) 및 메모리(214)를 포함한다. 계산 컴포넌트(226)는 측정 컴포넌트(224)에 기능적으로 연결되고, 측정 컴포넌트(224)로부터 측정된 재료 특성에 관련된 신호를 수신하고, 수신된 신호로부터 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림을 유도한다. 프로세서(212)는 유도된 초기 랜덤 비트 스트림에 하나 이상의 랜덤성 추출 알고리즘을 적용하여 하나 이상의 2차 랜덤 비트 스트림을 생성할 수 있다. 랜덤성 추출 알고리즘은 예를 들어 블록 패리티 추출기, 폰 노이만 추출기, 랜덤 워크 추출기 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 랜덤성 추출 알고리즘은 미리 결정되어 메모리(214)에 저장될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 랜덤성 추출 알고리즘은 유도된 초기 랜덤 비트 스트림에 따라, 메모리(214)에 저장된 랜덤성 추출 알고리즘의 목록으로부터 선택될 수 있다. 생성된 난수는 메모리(214)에 저장될 수 있다. 프로세서(212)는 또한 랜덤 비트 스트림에 대해, 예를 들어 이하에서 추가로 논의될 이진화 및 벡터화와 같은 추가 처리를 수행할 수 있다.

몇몇 실시예에서, 측정 컴포넌트(224)는 현장에서 작동할 수 있는 휴대용 장치일 수 있다. 측정 컴포넌트(224)는 신호를 송신 및 수신함으로써, 예를 들어 계산 컴포넌트(226)와 같은 원격 컴퓨팅 장치와 무선으로 통신할 수 있다. 계산 컴포넌트(226)는 예를 들어 컴퓨터, 서버, 이동 전화 등과 통합될 수 있다. 계산 컴포넌트(226)는 수신된 재료 특성 신호를 처리하고, 생성된 난수를 입력/출력 장치(216) 상에 디스플레이하기 위해 입력/출력 장치로 송신할 수 있다.

메모리(214)는 정보를 저장한다. 몇몇 실시예에서, 메모리(214)는 본 명세서에 기술된 방법 또는 프로세스를 수행하기 위한 명령어를 저장할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 재료 특성 데이터는 메모리(214)에 미리 저장될 수 있다. 재료 샘플로부터의 하나 이상의 특성, 예를 들어 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿 관련 특성, 또는 기계적 특성이 재료 특성 데이터로서 저장될 수 있다.

메모리(214)는 임의의 휘발성 또는 비휘발성 저장 요소를 포함할 수 있다. 예는 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(SDRAM)와 같은 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 비휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM), 전기적 소거 가능 프로그램 가능 판독 전용 메모리(EEPROM), 및 플래시(FLASH) 메모리를 포함할 수 있다. 예는 또한 하드 디스크, 자기 테이프, 자기 또는 광학 데이터 저장 매체, 컴팩트 디스크(CD), 디지털 다용도 디스크(DVD), 블루레이 디스크, 및 홀로그래픽 데이터 저장 매체를 포함할 수 있다.

프로세서(212)는 예를 들어 하나 이상의 범용 마이크로프로세서, 특수 설계된 프로세서, 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 개별 로직의 집합, 및/또는 본 명세서에 설명된 기술을 실행할 수 있는 임의의 유형의 처리 장치를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 프로세서(212)(또는 본 명세서에 기술된 임의의 다른 프로세서)는 컴퓨팅 장치로서 기술될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 메모리(214)는 본 명세서에 기술된 프로세스 또는 방법을 수행하기 위해 프로세서(212)에 의해 실행되는 프로그램 명령어(예를 들어, 소프트웨어 명령어)를 저장하도록 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 본 명세서에 기술된 프로세스 또는 방법은 프로세서(212)의 특별히 프로그램된 회로에 의해 실행될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 프로세서(212)는 따라서 본 명세서에 설명된 난수를 생성하기 위한 기술을 실행하도록 구성될 수 있다. 프로세서(212)(또는 본 명세서에 기술된 임의의 다른 프로세서)는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.

입력/출력 장치(216)는 사용자 또는 다른 장치로부터 정보를 입력하거나 그것에 정보를 출력하도록 구성된 하나 이상의 장치를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 입력/출력 장치(216)는 사용자가 난수의 생성의 평가를 제어할 수 있는 사용자 인터페이스(218)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(218)는 사용자에게 시각 정보를 제시하기 위한 디스플레이 스크린을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 디스플레이 스크린은 터치 감응식 디스플레이를 포함한다. 몇몇 실시예에서, 사용자 인터페이스(218)는 사용자에게 정보를 제시하기 위한 하나 이상의 상이한 유형의 장치를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(218)는 예를 들어 임의의 수의 시각(예를 들어, 디스플레이 장치, 라이트 등), 청각(예를 들어, 하나 이상의 스피커) 및/또는 촉각(예를 들어, 키보드, 터치 스크린, 또는 마우스) 피드백 장치를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 입력/출력 장치(216)는 디스플레이 스크린(예를 들어, 액정 디스플레이 또는 발광 다이오드 디스플레이) 및/또는 프린터(예를 들어, 인쇄 장치 또는 인쇄 장치에 명령을 출력하기 위한 컴포넌트) 중 하나 이상을 나타낼 수 있다. 몇몇 실시예에서, 입력/출력 장치(116)는 본 명세서에 기술된 실시예를 수행하기 위해 프로세서(112)에 의해 실행되는 프로그램 명령어(예를 들어, 소프트웨어 명령어)를 수용하거나 수신하도록 구성될 수 있다.

난수 생성기(200)는 또한 다른 컴포넌트를 포함할 수 있으며, 프로세서(212), 메모리(214), 및 입력/출력 장치(216)를 비롯한 예시된 컴포넌트 중 임의의 것의 기능은 다수의 컴포넌트 및 예를 들어 컴퓨터와 같은 별개의 장치에 걸쳐 분산될 수 있다. 난수 생성기(200)는 워크스테이션, 데스크톱 컴퓨팅 장치, 노트북 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 모바일 컴퓨팅 장치, 또는 임의의 다른 적합한 컴퓨팅 장치 또는 컴퓨팅 장치의 집합으로서 구성될 수 있다. 난수 생성기(200)는 로컬 네트워크 상에서 동작하거나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 호스팅될 수 있다. 도 2의 예시된 컴포넌트는 단지 본 개시의 다양한 태양을 설명하기 위해 도시되어 있으며, 컴포넌트의 추가 또는 제거가 당업자에게 명백할 것이다.

몇몇 실시예에서, 난수 생성기(200)는 사용자가 재료 샘플, 예를 들어 쓰리엠 제조의 재료 샘플을 취하고, 재료 샘플을 생성기(200)에 삽입하도록 허용한다. 재료 샘플에 존재하는 고유의 랜덤성이 측정될 수 있고, 랜덤성 추출 알고리즘이 적용될 수 있으며, 이는 이어서 랜덤 비트의 시퀀스를 생성할 수 있다. 랜덤 비트는 이어서 예를 들어 암호화를 필요로 하는 임의의 응용을 위해 임의의 컴퓨팅 장치에 의해 사용될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 난수 생성기(200)와 같은 재료-기반 난수 생성기가 물체 식별에서 사용될 수 있다. 재료 특성으로부터 고유하게 유도된 난수는 디지털 재료 인증을 허용할 수 있다. 예를 들어, 도 1의 방법(100)과 도 2의 난수 생성기(200)는 예를 들어 여권 또는 신분증과 같은 개인 문서에 암호화 또는 스테가노그래픽 특성을 추가하는 데 사용될 수 있다.

도 3a 내지 도 3e는 일 실시예에 따른, 재료 샘플의 광학 이미지로부터 난수를 생성하는 것을 예시한다. 도 3a는 재료 샘플에 대해 측정된 광학 이미지(32)를 도시한다. 광학 이미지(32)는 예를 들어 재료 샘플의 표면 상의 하부구조 또는 텍스처에 관련될 수 있는 다양한 강도를 갖는 픽셀을 포함한다. 광학 이미지(32)는 예를 들어 도 2의 측정 컴포넌트(226)에 의해 캡처될 수 있다. 픽셀의 다양한 강도는 예를 들어 재료 샘플 표면의 하부구조 또는 텍스처의 고유의 랜덤성을 반영한다. 광학 이미지(32)의 예시적인 부분(322)에서의 이미지 픽셀의 강도 값이 표(34)에 나타나 있다. 강도 값은 예를 들어 도 2의 계산 컴포넌트(226)를 통해 0과 1 사이에 있도록 정규화될 수 있으며, 어레이 m × n으로 열거된다. 광학 이미지(32)의 임의의 부분 또는 광학 이미지(32) 전체가 대응 강도 값을 획득하는 데 사용될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

광학 이미지(32)는 도 3b에 도시된 이진 표현(32')으로 변환될 수 있다. 따라서, 표(34) 내의 이미지 픽셀의 강도 값은 표(34') 내의 이진 값 0 또는 1로 변환된다. 변환은 예를 들어 도 2의 계산 컴포넌트(226)에 의해 수행될 수 있다. 표(34')의 이진 값의 어레이는 이어서 계산 컴포넌트(226)에 의해 벡터화되어 초기 비트 스트림(36)을 획득한다. 초기 비트 스트림(26)은 도 3c에 도시된 바와 같이 일련의 비트 0 또는 1을 포함한다. 몇몇 실시예에서, 초기 랜덤 비트 스트림(36)은 도 3b에 도시된 바와 같이 광학 이미지(32)의 이진 표현(32')에 대응하는 (m × n)개의 이진 비트를 포함할 수 있다. 초기 비트 스트림(36)은 임의의 적절한 방법에 의해 표(34') 내의 이진 값의 어레이의 적어도 일부로부터 획득될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 표(34') 내의 이진 값의 어레이로부터 초기 비트 스트림(36)을 획득하기 위한 명령어가 메모리(214)에 저장되고 계산 컴포넌트(226)의 프로세서(212)에 의해 실행될 수 있다.

초기 랜덤 비트 스트림(36)은 이어서 랜덤성 추출 알고리즘을 적용하는 것에 의해 처리되어 도 3d에 도시된 바와 같은 2차 랜덤 비트 스트림(38)을 생성한다. 랜덤성 추출 알고리즘은 예를 들어 블록 패리티 추출기, 폰 노이만 추출기, 랜덤 워크 추출기 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 랜덤성 추출 알고리즘이 최종 랜덤 비트 스트림을 생성하기 위해 초기 비트 스트림 및/또는 2차 랜덤 비트 스트림에 반복적으로 적용될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 2개 이상의 랜덤성 추출 알고리즘이 초기 랜덤 비트 스트림에 순차적으로 또는 동시에 적용하기 위해 조합될 수 있다는 것을 또한 이해해야 한다.

몇몇 실시예에서, 도 2의 계산 컴포넌트(226)는 예를 들어 블록 패리티 추출기와 같은 미리 결정된 랜덤성 추출 알고리즘을 사용하여 초기 랜덤 비트 스트림(36)을 처리하고 2차 랜덤 비트 스트림(38)을 생성할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 계산 컴포넌트(226)는 초기 랜덤 비트 스트림(36)에 따라 메모리(214)에 저장된 랜덤성 추출 알고리즘의 목록으로부터 하나 이상의 랜덤성 추출 알고리즘을 선택하고, 선택된 하나 이상의 랜덤성 추출 알고리즘을 적용하여 초기 랜덤 비트 스트림(36)을 처리하고 2차 랜덤 비트 스트림(38)을 생성할 수 있다.

도 3e의 실시예에서, 예시적인 초기 랜덤 비트 스트림(37)이 블록 패리티 추출기를 적용하는 것에 의해 처리되어 2차 비트 스트림(39)을 생성한다. 초기 비트 스트림(37)은 k개의 블록(k는 1 이상의 정수임)으로 분할된다. 블록 각각은 l개의 비트를 포함하거나 길이 l(l은 1 이상의 정수임)을 가질 수 있다. 2차 비트 스트림(39)의 대응 비트를 결정하기 위해 각각의 블록의 패리티가 계산될 수 있다. 예를 들어, 특정 블록에 대해, 특정 블록에서 0 비트의 수가 1 비트의 수보다 크면, 2차 비트 스트림(39)의 대응 비트는 0으로 결정될 수 있다. 특정 블록에서 0 비트의 수가 1 비트의 수보다 크지 않으면, 2차 비트 스트림(39)의 대응 비트는 1로 결정될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 예를 들어 도 3d 또는 도 3e의 초기 랜덤 비트 스트림(36 또는 37)과 같은 초기 랜덤 비트 스트림은 n개의 독립적이고 편향된(그러나 반드시 동일하게 분포되는 것은 아님) 비트를 포함할 수 있다. 초기 랜덤 비트 스트림의 i번째 비트는 어떤

에 대해 파라미터

를 갖는 베르누이 랜덤 변수(Bernoulli random variable)로서 분포될 수 있다. 모든 상수

, 모든 정수 n 및 m에 대해, 초기 랜덤 비트에 대한

-추출기인 함수 f:

가 존재하며, 이때

이다.

도 4a 내지 도 4e는 일 실시예에 따른, 재료 샘플의 배치의 광학 이미지로부터 난수를 생성하는 것을 예시한다. 본 명세서에 기술된 "재료 샘플의 배치"는 실질적으로 동일한 조성을 포함하고/하거나 실질적으로 동일한 프로세스에 의해 생성되는 다수의 재료 샘플을 말한다. 재료 샘플 각각은 각자의 가변성 또는 고유의 랜덤성을 갖는 유사한 특성을 나타낼 수 있다.

도 4a는, 각각, 제1 재료 샘플 및 제2 재료 샘플에 대해 측정된 광학 이미지(41, 42)를 도시한다. 제1 및 제2 재료 샘플은 재료 샘플의 동일한 배치로부터의 것이다. 광학 이미지(41, 42)는 각각 각자의 재료 샘플의 표면 상의 하부구조 또는 텍스처에 관련된 다양한 강도를 갖는 픽셀을 포함한다. 픽셀의 다양한 강도는 각자의 재료 샘플 표면의 하부구조 또는 텍스처의 고유의 랜덤성을 반영한다. 광학 이미지(41, 42)의 각자의 부분에서의 이미지 픽셀의 강도 값이, 각각, 표(44, 45)에 나타나 있다. 강도 값은 0에서 1 사이에 있도록 정규화되고 어레이로 열거된다. 표(44, 45) 내의 강도 값은 서로 다르다. 그러한 변화는 재료 샘플의 특성에 있어서 고유한 랜덤성, 및 재료 샘플의 배치를 생성하기 위한 프로세스에 있어서 고유한 랜덤성을 반영한다.

광학 이미지(41, 42)는 도 4b에 도시된 이진 표현(41', 42')으로 각각 변환될 수 있다. 따라서, 표(44, 45) 내의 이미지 픽셀의 강도 값은 표(44', 45') 내의 이진 값 0 또는 1로 변환된다. 이진 값의 어레이는 이어서 예를 들어 도 2의 계산 컴포넌트(226)를 통해 벡터화되어, 도 4c에 도시된 바와 같이 일련의 비트 0 또는 1을 각각 포함하는 각자의 초기 비트 스트림(46a, 46b)을 획득한다. 초기 랜덤 비트 스트림(46a, 46b)은 각각 도 4b에 도시된 바와 같이 광학 이미지(41, 42)의 이진 표현(41', 42')에 대응하는 (m × n)개의 이진 비트를 포함할 수 있다.

제1 및 제2 재료 샘플로부터 각각 유도된 초기 랜덤 비트 스트림(46a, 46b)은 조합된 랜덤 비트 스트림을 획득하기 위해 예를 들어 도 2의 계산 컴포넌트(226)를 통해 조합될 수 있다. 도 4d의 실시예에서, 초기 랜덤 비트 스트림(46a, 46b)은 조합된 초기 랜덤 비트 스트림(46)이 되도록 연결된다. 초기 랜덤 비트 스트림(46a, 46b)은 조합된 초기 랜덤 비트 스트림에 도달하기 위해 다양한 방식으로 조합될 수 있음을 이해해야 한다. 초기 랜덤 비트 스트림(46a, 46b)으로부터 조합된 초기 비트 스트림(46)을 획득하기 위한 명령어가 메모리(214)에 저장되고 계산 컴포넌트(226)의 프로세서(212)에 의해 실행될 수 있다.

조합된 초기 랜덤 비트 스트림(46)은 이어서, 예를 들어 계산 컴포넌트(226)를 통해, 랜덤성 추출 알고리즘을 적용하는 것에 의해 처리되어 도 4e에 도시된 바와 같은 2차 랜덤 비트 스트림(48)을 생성한다. 랜덤성 추출 알고리즘은 예를 들어 블록 패리티 추출기, 폰 노이만 추출기, 랜덤 워크 추출기 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 랜덤성 추출 알고리즘이 최종 랜덤 비트 스트림을 생성하기 위해 초기 비트 스트림 및 2차 랜덤 비트 스트림에 반복적으로 적용될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 하나 초과의 랜덤성 추출 알고리즘이 초기 랜덤 비트 스트림에 적용하기 위해 조합될 수 있다는 것을 또한 이해해야 한다.

재료 샘플의 배치의 사용은 단일 재료 샘플로부터 획득되는 랜덤 비트 스트림보다 상대적으로 긴 2차 랜덤 비트 스트림(48)과 같은 랜덤 비트 스트림을 생성할 수 있다. 또한, 재료 샘플의 배치로부터 획득되는 랜덤 비트 스트림은 재료 샘플의 인증에 사용될 수 있다.

상기에 논의된 바와 같이, 초기 랜덤 비트 스트림은 랜덤성 추출 알고리즘을 적용하는 것에 의해 처리되어 2차 랜덤 비트 스트림을 생성할 수 있다. 랜덤성 추출기의 성능은 랜덤성에 대한 다양한 테스트를 통해 랜덤성 추출기의 출력을 실행함으로써 정당화될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 미국 국립 기술 표준 연구소(National Institute for Standards in Technology)에 의한 테스트 스위트가 사용될 수 있다. 테스트 스위트는 예를 들어 빈도, 블록 내 빈도, 런(run), 블록의 가장 긴 런, 스펙트럼 이산 푸리에 변환(DFT), 중첩 템플릿 매칭, 근사 엔트로피, 누적 합 등의 테스트를 포함할 수 있다.

몇몇 실시예에서, 상기 테스트 각각은 초기 또는 2차 랜덤 비트 스트림의 통계치를 취하고 통계치를 기준 분포에 피팅함으로써 설정될 수 있다. 기준 분포는 예를 들어 정규 또는 카이-제곱일 수 있다. 랜덤성의 가정하에 실패의 확률(또는 p-값)이 계산될 수 있다. 몇몇 실시예에서, p-값이 0.01 미만이면, 테스트 실패가 반환된다. 몇몇 실시예에서, 본 명세서에 기술된 2차 랜덤 비트 스트림은 독립 동일 분포(IID) 랜덤 비트에 대한 테스트를 통과할 수 있다.

달리 지시되지 않는 한, 본 명세서 및 실시예에 사용되는 성분의 양, 특성의 측정치 등을 표현하는 모든 수는 모든 경우에 용어 "약"에 의해 수식되는 것으로 이해되어야 한다. 따라서, 반대로 지시되지 않는 한, 전술한 명세서 및 첨부된 실시예의 목록에 제시된 수치 파라미터는 본 개시의 교시 내용을 이용하여 당업자가 얻고자 하는 원하는 특성에 따라 달라질 수 있다. 최소한으로, 그리고 청구된 실시예의 범주에 대한 균등론의 적용을 제한하려는 시도로서가 아니라, 각각의 수치 파라미터는 적어도 보고된 유효 자릿수의 관점에서 그리고 보통의 반올림 기법을 적용함으로써 해석되어야 한다.

본 개시의 예시적인 실시예는 본 개시의 사상 및 범주로부터 벗어남이 없이 다양한 변형 및 변경을 취할 수 있다. 따라서, 본 개시의 실시예는 하기에 기술되는 예시적인 실시예로 제한되는 것이 아니라, 청구범위에 기재된 한정 및 그것의 임의의 등가물에 의해 좌우되어야 한다는 것이 이해되어야 한다.

본 개시의 다양한 예시적인 실시예가 이제 특히 도면을 참조하여 기술될 것이다. 본 개시의 예시적인 실시예는 본 개시의 사상 및 범주로부터 벗어남이 없이 다양한 변형 및 변경을 취할 수 있다. 따라서, 본 개시의 실시예는 하기에 기술되는 예시적인 실시예로 제한되는 것이 아니라, 청구범위에 기재된 한정 및 그것의 임의의 등가물에 의해 좌우되어야 한다는 것이 이해되어야 한다.

본 개시의 실시가 하기의 상세한 예와 관련하여 추가로 기술될 것이다. 이들 예는 다양한 특정한 그리고 바람직한 실시예 및 기술을 추가로 예시하기 위해 제공된다. 그러나, 본 개시의 범주 내에 있으면서 많은 변형 및 수정이 이루어질 수 있다는 것을 이해하여야 한다.

예

이들 예는 단지 예시를 위한 것이며, 첨부된 청구범위의 범주에 대해 과도하게 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 본 개시의 넓은 범주를 기술하는 수치 범위 및 파라미터가 근사치임에도 불구하고, 특정 예에 기술된 수치 값은 가능한 한 정확하게 보고된다. 그러나, 임의의 수치 값은 그들 각자의 테스트 측정에서 발견되는 표준 편차로부터 필연적으로 유래하는 소정 오차를 본질적으로 포함한다. 최소한으로, 그리고 청구범위의 범주에 대한 균등론의 적용을 제한하려는 시도로서가 아니라, 각각의 수치 파라미터는 적어도 보고된 유효 자릿수의 관점에서 그리고 보통의 반올림 기법을 적용함으로써 해석되어야 한다.

재료 샘플의 테스트

미국 미네소타주 세인트폴 소재의 쓰리엠 컴퍼니로부터 구매 가능한 화염-엠보싱된 필름, 블로운 마이크로섬유(blown microfiber, BMF) 여과 재료, 부직포 재료, 및 수지 재료에 대한 광학 이미지를 사용하여 초기 랜덤 비트 스트림을 유도한다. 도 5 및 도 6은, 각각, 예시적인 화염-엠보싱된 필름 샘플 및 예시적인 부직포 샘플에 대한 광학 이미지를 예시한다.

랜덤성 추출 알고리즘의 테스트

다양한 랜덤성 추출 알고리즘을 상기의 초기 랜덤 비트 스트림에 적용하여 2차 랜덤 비트 스트림을 생성하였다. 특히, 블록 패리티 추출기를 초기 랜덤 비트 스트림에 적용하였다.

미국 국립 기술 표준 연구소에 의한 테스트 스위트를 사용하여 유도된 초기 랜덤 비트 스트림 및 각각 생성된 2차 랜덤 비트 스트림을 평가하였다. 테스트 스위트는 예를 들어 빈도, 블록 내 빈도, 런, 블록에서 1들의 가장 긴 런, 스펙트럼 이산 푸리에 변환(DFT), 중첩 템플릿 매칭, 근사 엔트로피, 누적 합 등의 테스트를 포함한다.

상기 테스트 각각을, 초기 또는 2차 랜덤 비트 스트림의 통계치를 취하고 통계치를 기준 분포에 피팅함으로써 설정하였다. 기준 분포는 예를 들어 정규 또는 카이-제곱일 수 있다. 랜덤성의 가정하에 실패의 확률(또는 p-값)이 계산될 수 있다. p-값이 0.01 미만이면, 테스트 실패가 반환된다.

표 1은 화염 엠보싱된 필름 샘플로부터 유도된 초기 랜덤 비트 스트림에 대한 랜덤성의 면에서 테스트 결과를 열거한다. 각각의 실패율을, 재료 샘플로부터 유도된 1000개의 상이한 비트 스트링에 대한 테스트를 실행함으로써 계산하였다.

[표 1]

표 2는 블록 패리티 추출기를 적용함으로써 표 1의 초기 랜덤 비트 스트림으로부터 유도된 2차 랜덤 비트 스트림에 대한 랜덤성의 면에서 테스트 결과를 열거한다. 각각의 실패율을, 1000개의 상이한 비트 스트링에 대한 테스트를 실행함으로써 계산하였다. 128 비트 스트링을, 2차 랜덤 비트당 l = 45개의 초기 랜덤 비트로 추출하였다. 1024 비트 스트링을, 2차 랜덤 비트당 l = 5개의 초기 랜덤 비트로 추출하였다.

[표 2]

표 3은 부직포 재료 샘플로부터 유도된 초기 랜덤 비트 스트림에 대한 랜덤성의 면에서 테스트 결과를 열거한다. 각각의 실패율을, 재료 샘플로부터 유도된 1000개의 상이한 비트 스트링에 대한 테스트를 실행함으로써 계산하였다.

[표 3]

표 4는 블록 패리티 추출기를 적용함으로써 표 3의 초기 랜덤 비트 스트림으로부터 유도된 2차 랜덤 비트 스트림에 대한 랜덤성의 면에서 테스트 결과를 열거한다. 각각의 실패율을, 1000개의 상이한 비트 스트링에 대한 테스트를 실행함으로써 계산하였다. 128 비트 스트링을, 2차 랜덤 비트당 l = 288개의 초기 랜덤 비트로 추출하였다. 1024 비트 스트링을, 2차 랜덤 비트당 l = 90개의 초기 랜덤 비트로 추출하였다.

[표 4]

블록 패리티 추출기의 적용을, 최신 의사 난수 생성기(PRNG), 구체적으로 MATLAB에 내장된 것에 대해 벤치마킹하였다. PRNG는 작은 랜덤 시드를 취하고, 랜덤으로 보이는 더 긴 스트링을 생성하였다. 표 5는 MATLAB PRNG에 의해 생성된 스트링에 대한 랜덤성의 면에서 테스트 결과를 열거한다. 전반적으로, 블록 패리티 추출기에 대한 테스트 결과(예를 들어, 표 2 및 표 4)는 MATLAB PRNG(예를 들어, 표 5)와 동등한 그의 성능을 갖는다.

[표 5]

본 명세서 전체에 걸쳐 "일 실시예", "소정 실시예", "하나 이상의 실시예" 또는 "실시예"에 대한 언급은, 용어 "실시예"에 선행하는 용어 "예시적인"을 포함하든지 또는 포함하지 않든지 간에, 그 실시예와 관련하여 기술된 특정한 특징, 구조, 재료 또는 특성이 본 개시의 소정의 예시적인 실시예 중 적어도 하나의 실시예에 포함됨을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전체에 걸쳐 다양한 곳에서의 "하나 이상의 실시예에서", "소정 실시예에서", "일 실시예에서" 또는 "실시예에서"와 같은 어구의 출현은 반드시 본 개시의 소정의 예시적인 실시예 중 동일한 실시예를 말하는 것은 아니다. 더욱이, 특정한 특징, 구조, 재료, 또는 특성은 하나 이상의 실시예에서 임의의 적합한 방식으로 조합될 수 있다.

본 명세서가 소정의 예시적인 실시예를 상세히 기술하였지만, 당업자가, 전술한 것을 이해할 때, 이들 실시예에 대한 변경, 변형, 및 등가물을 쉽게 안출할 수 있음이 인식될 것이다. 따라서, 본 개시가 상기에 기재된 예시적인 실시예로 부당하게 제한되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다. 특히, 본 명세서에 사용된 바와 같이, 종점(endpoint)에 의한 수치 범위의 언급은 그 범위 내에 포함되는 모든 숫자를 포함하도록 의도된다(예를 들어, 1 내지 5는 1, 1.5, 2, 2.75, 3, 3.80, 4, 및 5를 포함함). 또한, 본 명세서에 사용된 모든 숫자는 용어 "약"에 의해 수식되는 것으로 가정된다. 더욱이, 다양한 예시적인 실시예가 기술되었다. 이들 및 다른 실시예는 하기 청구범위의 범주 내에 있다.

Claims (20)

1. 난수들을 생성하는 방법으로서,
   하나 이상의 재료 샘플들을 제공하는 단계;
   상기 재료 샘플들 각각에 대해 하나 이상의 재료 특성들을 측정하는 단계 - 상기 측정된 재료 특성들은 가변성(variability)을 가짐 -; 및
   상기 재료 샘플들 각각에 대해 상기 측정된 재료 특성들로부터 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계
   를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 유도된 초기 랜덤 비트 스트림들에 랜덤성 추출 알고리즘(randomness extraction algorithm)을 적용함으로써 하나 이상의 2차 랜덤 비트 스트림들을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 재료 특성들을 측정하는 단계는 상기 재료 샘플들의 표면에 대한 이미지를 캡처하는 단계를 포함하는, 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계는 상기 재료 샘플들의 상기 이미지로부터 특징적 특성의 표면 변화들을 결정하는 단계 ― 상기 특징적 특성은 상기 재료 샘플들의 상기 표면의 하부구조 또는 텍스처(texture)에 관련됨 -, 및 상기 표면 변화들을 상기 초기 랜덤 비트 스트림들로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 표면 변화들을 결정하는 단계는 상기 이미지를 상기 이미지의 픽셀들의 강도 값들에 기초하여 이진 표현으로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 재료 특성들은 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿 관련 특성, 또는 기계적 특성을 포함하고, 재료 특성들의 상기 가변성은 자연적으로 형성되거나 상기 재료 샘플들을 제조하기 위한 특정 제조 프로세스에 관련되는, 방법.
7. 제2항에 있어서, 상기 랜덤성 추출 알고리즘은 블록 패리티 추출기(block parity extractor)를 포함하는, 방법.
8. 제2항에 있어서, 상기 2차 랜덤 비트 스트림들은 독립 동일 분포(independent, identically distributed; IID) 랜덤 비트들의 테스트를 통과할 수 있는, 방법.
9. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 재료 샘플들은 재료 샘플들의 배치(batch)이고, 상기 재료 샘플들의 배치의 조성들은 실질적으로 동일하고, 실질적으로 동일한 프로세스에 의해 생성되는, 방법.
10. 제9항에 있어서, 상기 재료 샘플들의 배치로부터의 상기 초기 랜덤 비트 스트림들을 조합하여 조합된 랜덤 비트 스트림에 도달하는 단계, 및 상기 조합된 랜덤 비트 스트림에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 상기 2차 랜덤 비트 스트림들을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
11. 제9항에 있어서, 상기 재료 샘플들의 배치는 연마제들, 광학 필름들, 및 부직포들로 이루어진 군으로부터 선택되는, 방법.
12. 샘플 재료들의 배치로부터 난수들을 추출하는 방법 - 상기 재료 샘플들의 배치의 조성들은 실질적으로 동일하고, 실질적으로 동일한 프로세스에 의해 생성됨 ― 으로서,
    상기 재료 샘플들 각각에 대해 하나 이상의 재료 특성들을 측정하는 단계 - 상기 측정된 재료 특성들은 가변성을 가짐 -;
    상기 재료 샘플들 각각에 대해 상기 측정된 재료 특성들로부터 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계;
    상기 재료 샘플들의 배치에 대한 상기 유도된 초기 랜덤 비트 스트림들을 조합하여 조합된 랜덤 비트 스트림에 도달하는 단계; 및
    상기 조합된 랜덤 비트 스트림에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 난수들을 생성하는 단계
    를 포함하는, 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 재료 특성들을 측정하는 단계는 상기 재료 샘플들의 배치에 대한 표면 이미지들을 캡처하는 단계를 포함하는, 방법.
14. 제13항에 있어서, 상기 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하는 단계는 상기 표면 이미지들로부터 특징적 특성의 표면 변화들을 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
15. 제14항에 있어서, 상기 표면 변화들을 결정하는 단계는 상기 이미지들을 상기 이미지들의 픽셀들의 강도 값들에 기초하여 이진 표현들로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
16. 제12항에 있어서, 상기 재료 특성들은 광학적 특성, 음향 특성, 탄성 특성, 구조적 특성, 전자적 특성, 자기적 특성, 일렉트릿 관련 특성, 또는 기계적 특성을 포함하는, 방법.
17. 난수 생성기로서,
    하나 이상의 재료 샘플들에 대해 하나 이상의 재료 특성들을 측정하도록 구성된 측정 컴포넌트 - 상기 측정된 재료 특성들은 가변성을 가짐 -; 및
    상기 측정 컴포넌트에 기능적으로 연결된 계산 컴포넌트 - 상기 계산 컴포넌트는 상기 재료 샘플들 각각에 대해 상기 측정된 재료 특성들로부터 하나 이상의 초기 랜덤 비트 스트림들을 유도하도록 구성된 프로세서를 포함함 -
    를 포함하는, 난수 생성기.
18. 제17항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 유도된 초기 랜덤 비트 스트림들에 랜덤성 추출 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 2차 랜덤 비트 스트림들을 생성하도록 구성되는, 난수 생성기.
19. 제17항에 있어서, 재료 특성 데이터를 저장하도록 구성된 메모리를 추가로 포함하는, 난수 생성기.
20. 제17항에 있어서, 상기 측정 컴포넌트는 상기 재료 샘플들의 하나 이상의 이미지들을 캡처하도록 구성된 카메라를 포함하는, 난수 생성기.

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