KR20230095749A - 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법 - Google Patents

이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20230095749A
KR20230095749A KR1020220009239A KR20220009239A KR20230095749A KR 20230095749 A KR20230095749 A KR 20230095749A KR 1020220009239 A KR1020220009239 A KR 1020220009239A KR 20220009239 A KR20220009239 A KR 20220009239A KR 20230095749 A KR20230095749 A KR 20230095749A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
health test
random number
noise source
image sensor
pixel
Prior art date
Application number
KR1020220009239A
Other languages
English (en)
Inventor
유현도
류지은
강주성
염용진
Original Assignee
국민대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 국민대학교산학협력단 filed Critical 국민대학교산학협력단
Publication of KR20230095749A publication Critical patent/KR20230095749A/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F7/00Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
    • G06F7/58Random or pseudo-random number generators
    • G06F7/588Random number generators, i.e. based on natural stochastic processes
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/60Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
    • H04N25/63Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise applied to dark current
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/60Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
    • H04N25/63Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise applied to dark current
    • H04N25/633Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise applied to dark current by using optical black pixels

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

본 발명은 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 장치는 이미지 센서로부터 수집된 픽셀별 데이터를 디지털화(digitization) 하여 난수 생성을 위한 픽셀 단위의 잡음원을 생성하는 잡음원 수집부; 상기 잡음원에 대한 헬스 테스트를 수행하여 난수 생성 과정에서의 사용 가능성을 결정하는 헬스 테스트부; 및 상기 헬스 테스트를 통과한 잡음원만을 이용한 난수 생성 과정을 통해 난수를 반복적으로 생성하는 난수 생성부;를 포함한다. 따라서, 본 발명은 이미지 센서를 잡음원으로 사용하는 난수발생기의 엔트로피 소스를 검정하여 난수발생기가 정상적으로 동작하고 있는지 확인하는 기능을 제공할 수 있다.

Description

이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법{IMAGE SENSOR-BASED RANDOM NUMBER GENERATOR HEALTH TEST DEVICE AND METHOD}
본 발명은 난수발생기 헬스 테스트 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이미지 센서를 잡음원으로 사용하는 난수발생기의 엔트로피 소스를 검정하여 난수발생기가 정상적으로 동작하고 있는지 확인할 수 있는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법에 관한 것이다.
모든 암호시스템은 안전한 난수를 생성하는 난수발생기가 존재한다는 전제하에 설계될 수 있다. 또한, 암호시스템은 난수발생기의 출력값인 난수를 키(key), 시드(seed) 및 논스(nonce) 등의 비밀 값으로 사용할 수 있다. 대부분의 암호시스템은 결정론적 알고리즘으로 구성되어 있어 비밀 값이 노출되는 경우 보안상 취약점을 가질 수 있다. 따라서, 난수는 예측 불가능한 값을 가지도록 생성되어야 한다.
난수발생기의 출력에 예측 불가능성을 추가하기 위해 물리적인 잡음원을 사용하여 난수를 생성하는 난수발생기에 대한 연구는 꾸준히 제안되고 있으며, 난수발생기가 물리적인 잡음원을 통해 엔트로피 소스를 정상적으로 추출하여 건전한 난수를 생성하는지를 확인하는 헬스 테스트가 필요할 수 있다.
한국공개특허 제10-2014-0111844호 (2014.09.22)
본 발명의 일 실시예는 이미지 센서를 잡음원으로 사용하는 난수발생기의 엔트로피 소스를 검정하여 난수발생기가 정상적으로 동작하고 있는지 확인할 수 있는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치는 이미지 센서로부터 수집된 픽셀별 데이터를 디지털화(digitization) 하여 난수 생성을 위한 픽셀 단위의 잡음원을 생성하는 잡음원 수집부; 상기 잡음원에 대한 헬스 테스트를 수행하여 난수 생성 과정에서의 사용 가능성을 결정하는 헬스 테스트부; 및 상기 헬스 테스트를 통과한 잡음원만을 이용한 난수 생성 과정을 통해 난수를 반복적으로 생성하는 난수 생성부;를 포함한다.
상기 잡음원 수집부는 상기 이미지 센서의 광학 블랙 픽셀(OBP, Optical Black Pixel)로부터 상기 픽셀별 데이터를 수신할 수 있다.
상기 잡음원 수집부는 상기 픽셀별 데이터를 0 또는 1의 비트들로 표현되는 비트값으로 변환하여 전체 픽셀들에 대응되는 이미지 데이터 어레이(image data array)에 저장할 수 있다.
상기 잡음원 수집부는 상기 이미지 센서의 FPS에 따라 상기 픽셀별 데이터를 복수개의 이미지 데이터 어레이들에 반복적으로 저장할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 상기 복수의 이미지 데이터 어레이들 각각을 동일한 크기의 데이터 블록들로 분할하고 각 데이터 블록들에서 동일한 픽셀 위치의 비트값을 모니터링 하여 잡음원 편향성 및 잡음원 연속 발생 횟수를 검정할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 상기 동일한 픽셀 위치에서 상기 비트값의 최초 입력값을 기준으로 중복 횟수를 검사하여 상기 잡음원 편향성을 검정할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 상기 동일한 픽셀 위치에서 상기 비트값이 연속하여 반복되는지를 검사하여 상기 잡음원 연속 발생 횟수를 검정할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 상기 잡음원 편향성 또는 상기 잡음원 연속 발생 횟수의 검정 결과를 누적하여 오작동 픽셀의 카운트 값을 산출할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 전체 픽셀들의 개수에 대한 상기 오작동 픽셀의 카운트 값의 비율이 기 설정된 임계기준을 초과하는 경우 상기 난수 생성 과정에서의 사용이 불가능한 것으로 결정할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 상기 이미지 데이터 어레이에 저장된 전체 비트값을 주기적으로 모니터링 하여 잡음원 이진 빈도수 및 잡음원 구간 빈도수를 검정할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 상기 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터의 하위 비트들의 분포를 검사하여 상기 잡음원 이진 빈도수를 검정할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 데이터 분포 특성에 맞춰 복수의 구간들을 정의하고 상기 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터를 상기 복수의 구간들에 분류하여 상기 잡음원 구간 빈도수를 검정할 수 있다.
상기 헬스 테스트부는 상기 잡음원 이진 빈도수 및 상기 잡음원 구간 빈도수에 관한 검정들 모두가 소정의 횟수만큼 연속하여 실패하는 경우 상기 난수 생성 과정에서의 사용이 불가능한 것으로 결정할 수 있다.
실시예들 중에서, 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 방법은 이미지 센서로부터 수집된 픽셀별 데이터를 디지털화(digitization) 하여 난수 생성을 위한 픽셀 단위의 잡음원을 생성하는 잡음원 수집단계; 상기 잡음원에 대한 헬스 테스트를 수행하여 난수 생성 과정에서의 사용 가능성을 결정하는 헬스 테스트단계; 및 상기 헬스 테스트를 통과한 잡음원만을 이용한 난수 생성 과정을 통해 난수를 반복적으로 생성하는 난수 생성단계;를 포함한다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법은 이미지 센서를 잡음원으로 사용하는 난수발생기의 엔트로피 소스를 검정하여 난수발생기가 정상적으로 동작하고 있는지 확인할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 헬스 테스트 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1의 헬스 테스트 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1의 헬스 테스트 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 방법을 설명하는 순서도이다.
도 5는 본 발명에 따른 잡음원 생성 모델을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 픽셀 당 잡음원 헬스 테스트를 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 잡음원 편향성 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 잡음원 연속 발생 횟수 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 전체 픽셀 잡음원 헬스 테스트를 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 잡음원 이진 빈도수 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 잡음원 구간 빈도수 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명에 따른 헬스 테스트 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 헬스 테스트 시스템(100)은 이미지 센서(110), 헬스 테스트 장치(130) 및 데이터베이스(150)를 포함하여 구현될 수 있다.
이미지 센서(110)는 카메라 렌즈를 통해 들어오는 빛(영상 정보)을 전기적 디지털 신호로 변환해주는 역할을 하는 센서에 해당할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(110)는 CCD(Charge Coupled Device), CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor), CIS(Contact Image Sensor) 등을 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 이미지 센서(110)는 영상 정보를 디지털 신호로 변환할 수 있는 다양한 장치에 대응될 수 있으며, 특정 실시예에 제한되지 않음은 물론이다.
또한, 이미지 센서(110)는 헬스 테스트 장치(130)와 연결되어 동작할 수 있으며, 헬스 테스트 장치(130)와 연동하기 위한 전용 프로그램을 설치하여 실행할 수 있다. 한편, 이미지 센서(110)는 헬스 테스트 장치(130)와 동일한 하드웨어 보드에서 데이터 버스를 통해 연결되거나, 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 이미지 센서(110)들은 헬스 테스트 장치(130)와 동시에 연결될 수도 있다.
헬스 테스트 장치(130)는 본 발명에 따른 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 방법을 수행하는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 또한, 헬스 테스트 장치(130)는 난수 생성 동작을 독립적으로 수행하는 난수발생기를 포함하여 구현될 수 있다. 즉, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 센서(110)로부터 수집된 잡음원을 난수발생기에 입력하여 난수를 생성하도록 구현될 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 센서(110)와 동일한 하드웨어 보드에서 데이터 버스를 통해 연결될 수 있고, 유선 네트워크 또는 블루투스, WiFi, LTE 등과 같은 무선 네트워크로 연결될 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 테스트 장치(130)는 물리적인 하드웨어로서 FPGA 보드로 구현될 수 있다. 즉, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 센서와 연동하는 FPGA 보드를 통해 물리적인 잡음원을 기초로 난수를 생성하고 해당 과정에 대한 헬스 테스트를 수행하도록 구현될 수 있다. 이에 따라, 다른 실시예에서, 헬스 테스트 장치(130)는 난수발생기 내부에 포함되어 독립적인 모듈로서 구현될 수도 있다.
데이터베이스(150)는 헬스 테스트 장치(130)의 동작 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 또한, 도 1에서, 데이터베이스(150)는 헬스 테스트 장치(130)와 독립적인 장치로서 도시되어 있으나, 반드시 이에 한정되지 않고, 논리적인 저장장치로서 헬스 테스트 장치(130)에 포함되어 구현될 수 있음은 물론이다.
도 2는 도 1의 헬스 테스트 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함할 수 있다.
프로세서(210)는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 프로시저를 실행할 수 있고, 이러한 과정에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄 할 수 있다. 프로세서(210)는 헬스 테스트 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 헬스 테스트 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.
메모리(230)는 SSD(Solid State Disk) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 헬스 테스트 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(230)는 전기적으로 연결된 프로세서(210)에 의해 실행됨으로써 본 발명에 따른 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 방법을 실행하는 명령들의 집합을 저장할 수 있다.
사용자 입출력부(250)은 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치 스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(250)은 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 헬스 테스트 장치(130)는 독립적인 서버로서 수행될 수 있다.
네트워크 입출력부(270)은 네트워크를 통해 이미지 센서(110)와 연결되기 위한 통신 환경을 제공하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크 입출력부(270)는 데이터의 무선 전송을 위해 WiFi, 블루투스 등의 근거리 통신 기능이나 4G 이상의 무선 통신 기능을 제공하도록 구현될 수 있다.
도 3은 도 1의 헬스 테스트 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 잡음원 수집부(310), 헬스 테스트부(330), 난수 생성부(350) 및 제어부 (370)를 포함할 수 있다.
잡음원 수집부(310)는 이미지 센서로부터 수집된 픽셀별 데이터를 디지털화(digitization) 하여 난수 생성을 위한 픽셀 단위의 잡음원을 생성할 수 있다. 즉, 잡음원 수집부(310)는 이미지 센서를 통해 물리적인 잡음원을 수집하여 난수를 생성하는 난수발생기에 전달할 수 있다.
일 실시예에서, 잡음원 수집부(310)는 이미지 센서의 광학 블랙 픽셀(OBP, Optical Black Pixel)로부터 픽셀별 데이터를 수신할 수 있다. 즉, 잡음원 수집부(310)는 이미지 센서의 각 OBP에서 전송된 데이터를 물리적 잡음원으로 수집하여 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 잡음원 수집부(310)는 픽셀별 데이터를 0 또는 1의 비트들로 표현되는 비트값으로 변환하여 전체 픽셀들에 대응되는 이미지 데이터 어레이(image data array)에 저장할 수 있다. 이를 위해, 잡음원 수집부(310)는 픽셀별 데이터를 디지털화(Digitization) 하여 비트값을 생성하는 독립적인 모듈을 포함할 수 있다. 픽셀별 데이터를 기초로 변환된 데이터는 8비트, 즉 0에서 255 사이의 값을 가질 수 있다.
일 실시예에서, 잡음원 수집부(310)는 이미지 센서의 FPS에 따라 픽셀별 데이터를 복수개의 이미지 데이터 어레이들에 반복적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, FPS가 8인 경우 이미지 센서는 1초에 8번의 데이터를 전송할 수 있으며, 잡음원 수집부(310)는 이미지 센서로부터 실시간으로 수집된 데이터를 이미지 데이터 어레이들에 순차적으로 저장할 수 있다. 이때, 이미지 데이터 어레이의 (x,y)에 위치한 원소는 이미지 센서의 (x,y)에 위치한 OBP에서 전송한 데이터에 해당할 수 있다.
헬스 테스트부(330)는 잡음원에 대한 헬스 테스트를 수행하여 난수 생성 과정에서의 사용 가능성을 결정할 수 있다. 즉, 헬스 테스트부(330)는 잡음원 수집부(310)에서 출력되는 잡음원을 모니터링하여 건전한 난수 생성에 적합한 잡음원인지를 결정할 수 있다. 헬스 테스트부(330)는 헬스 테스트의 결과로서 성공 또는 실패를 출력할 수 있고, 실패의 경우 난수발생기의 난수 생성 과정에서 잡음원이 사용되지 않도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 복수의 이미지 데이터 어레이들 각각을 동일한 크기의 데이터 블록들로 분할하고 각 데이터 블록들에서 동일한 픽셀 위치의 비트값을 모니터링 하여 잡음원 편향성 및 잡음원 연속 발생 횟수를 검정할 수 있다. 여기에서, 잡음원 편향성은 잡음원이 특정한 값에 편향된 정도를 나타낼 수 있으며, 잡음원 연속 발생 횟수는 잡음원에 특정값이 연속으로 나타나는 정도를 나타낼 수 있다. 잡음원에 편향성이 존재하거나 또는 연속 발생 횟수가 많은 경우 잡음원의 예측 가능성이 높아지는 점에서 이를 기초로 생성된 난수의 건전성은 낮아질 수 있다.
또한, 헬스 테스트부(330)는 난수 생성 환경에 맞춰 데이터 블록의 분할 수와 분할된 데이터 블록당 모니터링 횟수를 동적으로 결정할 수 있으며, 각 데이터 블록에 대해 잡음원 편향성 및 잡음원 연속 발생 횟수에 대한 검증을 순차적으로 수행할 수 있다. 헬스 테스트부(330)는 각 검정 과정에서 검출된 오작동 픽셀을 잡음원에서 제외시킬 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 동일한 픽셀 위치에서 비트값의 최초 입력값을 기준으로 중복 횟수를 검사하여 잡음원 편향성을 검정할 수 있다. 예를 들어, 각 픽셀 데이터 모니터링을 n번 하는 동안 최초 입력값이 n/2번 이상 발견되는 경우 헬스 테스트부(330)는 해당 픽셀이 오작동하는 것으로 결정할 수 있다. 이에 대해서는 도 7에서 보다 자세히 설명한다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 동일한 픽셀 위치에서 비트값이 연속하여 반복되는지를 검사하여 잡음원 연속 발생 횟수를 검정할 수 있다. 예를 들어, 각 픽셀 데이터 모니터링을 n번 하는 동안 같은 값이 n/6번 연속으로 저장되는 경우 헬스 테스트부(330)는 해당 픽셀이 오작동하는 것으로 결정할 수 있다. 이에 대해서는 도 8에서 보다 자세히 설명한다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 잡음원 편향성 또는 잡음원 연속 발생 횟수의 검정 결과를 누적하여 오작동 픽셀의 카운트 값을 산출할 수 있다. 헬스 테스트부(330)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터 블록의 분할마다 각각의 픽셀에 대해 잡음원 편향성 및 잡음원 연속 발생 횟수에 관한 검정 동작을 순차적으로 수행하고 각 검정 동작에 의해 검출된 오작동 픽셀의 개수를 누적하여 카운팅할 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 전체 픽셀들의 개수에 대한 오작동 픽셀의 카운트 값의 비율이 기 설정된 임계기준을 초과하는 경우 난수 생성 과정에서의 사용이 불가능한 것으로 결정할 수 있다. 즉, 헬스 테스트부(330)는 헬스 테스트의 결과 오작동 픽셀의 누적 개수가 일정 비율을 초과하는 경우 난수발생기의 난수 생성 과정에 잡음원이 제공되지 않도록 할 수 있다. 예를 들어, 오작동 픽셀의 개수가 전체 픽셀의 개수의 20%를 초과하는 경우 이미지 센서 기반의 난수 생성 과정은 중단될 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 전체 비트값을 주기적으로 모니터링 하여 잡음원 이진 빈도수 및 잡음원 구간 빈도수를 검정할 수 있다. 헬스 테스트부(330)는 일정 주기마다 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터 블록의 전체 잡음원에 대한 건전성을 검정할 수 있다. 전체 잡음원에 대한 검정 동작은 잡음원의 이진 빈도수와 구간 빈도수를 각각 검정하는 동작을 포함할 수 있다. 헬스 테스트부(330)는 잡음원 이진 빈도수와 잡음원 구간 빈도수에 관한 검정 동작을 순차적으로 수행할 수 있으며, 각 검정 동작에 따라 전체 픽셀 잡음원에 대한 불건전 판정이 이루어진 경우 소정의 알림을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터의 하위 비트들의 분포를 검사하여 잡음원 이진 빈도수를 검정할 수 있다. 잡음원 이진 빈도수에 관한 검정은 이미지 데이터 어레이에 저장된 모든 비트가 균등하게 분포되어 있는지를 검정하는 동작에 해당할 수 있다. 헬스 테스트부(330)는 잡음원 비트의 분포가 특정한 값에 일정 비율 이상 치중되어 분포된 경우 전체 픽셀에 대한 잡음원이 불건전한 것으로 판정할 수 있다. 이에 대해서는 도 10에서 보다 자세히 설명한다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 데이터 분포 특성에 맞춰 복수의 구간들을 정의하고 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터를 복수의 구간들에 분류하여 잡음원 구간 빈도수를 검정할 수 있다. 잡음원 구간 빈도수에 관한 검정은 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터들이 데이터 분포 특성에 따라 분류된 구간들에 균등하게 분포되어 있는지를 검정하는 동작에 해당할 수 있다. 헬스 테스트부(330)는 이미지 센서의 특성에 맞춰 구간들을 구분한 다음 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터가 특정 구간에 집중되어 분포된 경우 전체 픽셀에 대한 잡음원이 불건전한 것으로 판정할 수 있다. 이에 대해서는 도 11에서 보다 자세히 설명한다.
일 실시예에서, 헬스 테스트부(330)는 잡음원 이진 빈도수 및 잡음원 구간 빈도수에 관한 검정들 모두가 소정의 횟수만큼 연속하여 실패하는 경우 난수 생성 과정에서의 사용이 불가능한 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 헬스 테스트부(330)는 전체 픽셀의 잡음원에 관한 주기적인 헬스 테스트의 결과가 연속하여 5회 이상 실패하는 경우 이미지 센서 기반 난수발생기의 동작을 중단할 수 있다. 한편, 난수발생기의 동작 중단 시점을 결정하기 위한 테스트 연속 실패 횟수는 사전에 설정되어 활용될 수 있다.
난수 생성부(350)는 잡음원을 이용한 난수 생성 과정을 통해 난수를 반복적으로 생성할 수 있다. 난수 생성부(350)는 소프트웨어로 구현된 난수발생기를 포함하여 구현될 수 있으며, 잡음원 수집부(310)에 의해 수집된 잡음원 중 헬스 테스트를 통과한 데이터만을 선별적으로 이용하여 난수 생성 과정을 수행할 수 있다. 또한, 난수 생성부(350)는 다양한 난수 생성 알고리즘을 이용하여 난수를 생성할 수 있으며, 난수 생성 알고리즘에 따라 잡음원을 키(key), 시드(seed) 및 논스(nonse) 등의 비밀 값으로 사용할 수 있다. 난수 생성부(350)는 사용 환경이나 조건에 따라 특정 길이를 갖는 난수를 반복적으로 생성하도록 구현될 수 있다.
제어부(370)는 헬스 테스트 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 잡음원 수집부(310), 난수 생성부(350) 및 헬스 테스트부(330) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 방법을 설명하는 순서도이다.
도 4를 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 잡음원 수집부(310)를 통해 이미지 센서(110)로부터 수집된 픽셀별 데이터를 디지털화(digitization) 하여 난수 생성을 위한 픽셀 단위의 잡음원을 생성할 수 있다(단계 S410). 잡음원 수집부(310)에 의해 생성된 픽셀 단위의 잡음원은 2차원 배열로 구현된 이미지 데이터 어레이에 저장될 수 있다.
또한, 헬스 테스트 장치(130)는 헬스 테스트부(330)를 통해 잡음원에 대한 헬스 테스트를 수행하여 난수 생성 과정에 사용되는 잡음원의 사용 가능성을 결정할 수 있다(단계 S430). 잡음원에 대한 헬스 테스트는 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터 블록 단위로 수행될 수 있으며, 필요에 따라 데이터 블록의 분할된 구간 단위로 반복적으로 수행될 수 있다.
또한, 헬스 테스트 장치(130)는 난수 생성부(350)를 통해 헬스 테스트에 통관한 잡음원을 이용하여 건전한 난수를 반복적으로 생성할 수 있다(단계 S450). 헬스 테스트부(330)에 의해 검출된 오작동 픽셀은 잡음원에서 제거될 수 있고, 헬스 테스트 장치(130)는 헬스 테스트에 통관한 잡음원만을 이용하여 난수를 생성함으로써 난수의 예측 불가능성을 확보할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 잡음원 생성 모델을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 센서(510)로부터 수집된 데이터를 기초로 난수 생성을 위해 사용되는 물리적인 잡음원을 생성할 수 있다. 특히, 이미지 센서(510)의 각 OBP에서 데이터를 전송할 수 있으며, 각 데이터는 8비트, 즉 0~255 사이의 값을 가질 수 있다. 또한, 설정된 FPS가 8인 경우 이미지 센서(510)는 1초에 8번의 데이터를 생성하여 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 5의 이미지 센서(510)는 0~11 사이의 값을 데이터로 전송할 수 있으며, 약 95%의 데이터는 0, 1, 2 및 3 중 어느 하나의 값을 가질 수 있다.
헬스 테스트 장치(130)는 이미지 센서(510)로부터 수집된 잡음원을 이미지 데이터 어레이(Image data array)에 저장할 수 있으며, 이미지 데이터 어레이는 각 OBP에서 전송한 데이터를 저장하는 2차원 배열에 해당할 수 있다. 따라서, 이미지 데이터 어레이의 (x,y)에 위치한 원소는 이미지 센서(510)의 (x,y)에 위치한 OBP에서 전송한 데이터에 해당할 수 있다. 또한, 헬스 테스트 장치(130)는 각 OBP에서 1초에 a번 전송하는 데이터를 실시간으로 수집하여 복수의 이미지 데이터 어레이들에 병렬적으로 저장할 수 있으며, (x,y)에 위치한 OBP에서 t번째로 전송하는 데이터는 (x,y)t로 표현될 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 픽셀 당 잡음원 헬스 테스트를 설명하는 도면이다.
도 6을 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터 블록을 분할한 후 분할된 데이터 블록마다 각 데이터를 모니터링하여 헬스 테스트를 수행할 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 분할한 데이터 블록당 모니터링 횟수가 n번에 도달하면 다음 데이터 블록을 실시간으로 모니터링하면서 헬스 테스트를 계속하여 수행할 수 있다. 이때, 데이터 블록의 분할 수와 분할된 데이터 블록당 모니터링 횟수 n은 헬스 테스트를 적용하는 환경에 맞춰 사전에 설정될 수 있다.
도 6에서, 헬스 테스트 장치(130)는 분할된 데이터 블록에서 각각의 픽셀에 대해 헬스 테스트를 수행할 수 있다. 헬스 테스트는 잡음원 편향성 검정과 잡음원 연속 발생 횟수 검정을 포함할 수 있으며, 각 검정 동작이 순차적으로 수행되거나 또는 병렬적으로 수행될 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 각 검정을 통해 검출된 오작동 픽셀을 잡음원에서 제외시킬 수 있으며, 누적된 오작동 픽셀의 개수가 전체 픽셀 개수의 20%를 초과하는 경우 난수 생성 과정에 해당 잡음원이 사용되지 않도록 하거나 또는 이미지 센서 기반 난수발생기의 동작을 중단시킬 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 잡음원 편향성 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 (x,y) 번째 픽셀들을 모니터링하여 잡음원 편향성 검정을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 데이터 어레이에 저장되는 (x,y) 번째 픽셀에 대한 모니터링을 n번 하는 동안 최초 입력값이 n/2번 이상 발견된 경우 해당 픽셀을 오작동한다고 판정하고 잡음원 추출 과정에서 제외시킬 수 있다.
도 7에서, n은 모니터링 횟수이고, Ai는 이미지 데이터 어레이의 (x,y) 번째 픽셀의 i번째 데이터 값이다. 즉, 0 ≤ i ≤ n이다. Error_Pixel_count는 오작동 픽셀의 개수를 저장할 수 있다. Counter는 최초에 0으로 초기화될 수 있으며, 최초 입력값이 반복되는 횟수를 나타낼 수 있다.
먼저, 헬스 테스트 장치(130)는 최초 입력값 A0를 First_data에 저장할 수 있고, i가 0부터 n까지 1씩 증가하는 동안 First_data에 저장해둔 이미지 센서 픽셀 데이터의 최초 입력값이 Ai에서 발견된다면 Counter에 1을 더할 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 Counter가 n/2 이상의 값을 갖는 경우 (x,y) 번째 픽셀은 건전하지 않은 잡음원을 생성하는 픽셀(즉, 오작동 픽셀)로 판정할 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 Error_Pixel_count의 값에 1을 더한 후 (x,y) 번째 픽셀을 잡음원 추출 과정에서 제외시킬 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 잡음원 연속 발생 횟수 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 (x,y) 번째 픽셀들을 모니터링하여 잡음원 연속 발생 횟수 검정을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 데이터 어레이에 저장되는 (x,y) 번째 픽셀에 대한 모니터링을 n번 하는 동안 같은 값이 n/6번 연속으로 저장된 경우 해당 픽셀을 오작동한다고 판정하고 잡음원 추출 과정에서 제외시킬 수 있다.
도 8에서, n은 모니터링 횟수이고, A는 이미지 데이터 어레이의 (x,y)t 번째 데이터 값이며, B는 이미지 데이터 어레이의 (x,y)t+1 번째 데이터 값이다. 즉, 0 ≤ t ≤ n-1이다. Error_Pixel_count는 오작동 픽셀의 개수를 저장할 수 있다. Counter는 최초에 0으로 초기화될 수 있으며, 하나의 픽셀에서 같은 값이 반복되어 저장되는 횟수를 나타낼 수 있다.
먼저, 헬스 테스트 장치(130)는 A0를 Past_data에 저장할 수 있다. 만약 Past_data와 At+1가 일치한다면 헬스 테스트 장치(130)는 Counter에 1을 더할 수 있다(제1 과정). 만약 Past_data와 At+1가 일치하지 않는다면 헬스 테스트 장치(130)는 Counter를 0으로 초기화할 수 있으며, Past_data에 At+1을 저장할 수 있다(제2 과정). 헬스 테스트 장치(130)는 t에 대해 0부터 n까지 1씩 증가시키면서 상기의 과정들(즉, 제1 및 제2 과정)을 반복할 수 있다. 또한, 헬스 테스트 장치(130)는 반복 중 Counter 값이 n/6이 되는 경우 (x,y) 번째 픽셀이 건전하지 않은 잡음원을 생성하는 픽셀(즉, 오작동 픽셀)로 판정할 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 Error_Pixel_count의 값에 1을 더한 후 (x,y) 번째 픽셀을 잡음원 추출 과정에서 제외시킬 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 전체 픽셀 잡음원 헬스 테스트를 설명하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 일정 주기마다 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터 블록 전체에 대한 잡음원의 건전성을 검정할 수 있다. 이때, 헬스 테스트 장치(130)는 전체 데이터 블록을 대상으로 잡음원 이진 빈도수 검정과 잡음원 구간 빈도수 검정을 각각 수행할 수 있으며, 각 검점 결과에 따라 전체 픽셀의 잡음원 불건전 판정이 이루어진 경우 관련 경보를 제공할 수 있다.
또한, 헬스 테스트 장치(130)는 헬스 테스트의 검정 결과에 따라 난수를 생성하는 난수발생기의 동작을 중단할 수 있다. 예를 들어, 헬스 테스트 장치(130)는 헬스테스트의 주기적인 실행 과정에서 연속하여 모든 테스트가 5회 이상 실패하는 경우 난수 생성 과정에 해당 잡음원이 사용되지 않도록 하거나 또는 이미지 센서 기반 난수발생기의 동작을 중단할 수 있다.
도 10은 본 발명에 따른 잡음원 이진 빈도수 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 모든 비트가 균등하게 분포되어 있는지를 검정할 수 있다. 예를 들어, 헬스 테스트 장치(130)는 잡음원의 비트 분포가 0 또는 1에 70% 이상 치중되어 있는 경우 전체 픽셀에 대한 잡음원이 불건전하다고 판정할 수 있다.
특히, 이미지 센서를 통해 수집된 데이터의 특성에 따라 이미지 데이터 어레이에 저장된 원소의 약 95%가 0, 1, 2 및 3 중 하나의 값을 가질 수 있고, 0과 3의 빈도수를 합친 값과 1의 빈도수, 2의 빈도수가 유사하게 분포하고 있는 경우, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터의 하위 2비트의 분포를 계산하는 헬스 테스트를 수행할 수 있다. 즉, 헬스 테스트 장치(130)는 데이터 분포가 0 또는 1에 70% 이상 치중되어 있다면 전체 픽셀에 대한 잡음원이 불건전하다고 판정할 수 있다.
도 10에서, Frequency는 최초에 0으로 초기화될 수 있으며, 모든 비트가 0 또는 1로 치중되어 있는지를 나타낼 수 있다. 먼저, 헬스 테스트 장치(130)는 A에 픽셀의 7번째 비트 값을 저장할 수 있으며, Frequency에 {(2A) + Frequency - 1}의 값을 저장할 수 있다. 이후, 헬스 테스트 장치(130)는 A에 픽셀의 8번째 비트 값을 저장할 수 있으며, Frequency에 {(2A) + Frequency - 1}의 값을 저장할 수 있다. 따라서, 픽셀의 하위 2비트가 0으로 치중되어 있으면 Frequency 값은 점점 작아질 수 있으며, 1로 치중되어 있으면 점점 커질 수 있다.
이후, 헬스 테스트 장치(130)는 A에 모든 픽셀의 하위 2비트 값을 대입하여 Frequency 값을 계속 갱신하여 최종 Frequency 값을 계산할 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 최종 Frequency의 절대값이 이미지 데이터 어레이의 전체 비트의 4/10 이상의 값을 갖는 경우 전체 픽셀 데이터가 0 또는 1에 70%로 치중되어 있음을 의미하므로 전체 픽셀에 대한 잡음원이 불건전하다고 판정할 수 있다. 도 10의 그림 (a)는 잡음원이 불건전하다고 판정하는 경우에 해당할 수 있고, 그림 (b)는 잡음원이 건전하다고 판정하는 경우에 해당할 수 있다.
도 11은 본 발명에 따른 잡음원 구간 빈도수 검정의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 11을 참조하면, 이미지 데이터 어레이에 저장된 하나의 원소는 8비트 값, 즉 0~255 사이의 값 중 하나를 가질 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 센서의 각 픽셀에 대한 분포 특성에 맞춰 구간을 n개로 나눈 후, 이미지 데이터 어레이에 저장된 원소들을 각 구간에 따라 분류할 수 있다. 헬스 테스트 장치(130)는 특정 구간에 잡음원이 50% 이상 치중되어 분포되어 있는지를 확인하여, 잡음원의 분포가 건전한 값을 가지는지를 검정할 수 있다.
예를 들어, 이미지 데이터 어레이에 저장된 원소의 약 95%가 0, 1, 2 및 3 중 하나의 값을 가질 수 있고, 0과 3의 빈도수를 합친 값과 1의 빈도수, 2의 빈도수가 유사하게 분포하고 있는 경우, 헬스 테스트 장치(130)는 각 구간을 [0&3, 1, 2] 3개의 구간으로 나눈 후 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터가 특정 구간에 치중되어 분포하는지를 확인하는 헬스 테스트를 수행할 수 있다. 즉, 헬스 테스트 장치(130)는 이미지 센서의 특성에 맞추어 구간을 나눈 후 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터가 특정 구간에 50% 이상 분포한다면 전체 픽셀에 대한 잡음원이 불건전하다고 판정할 수 있다.
먼저, 헬스 테스트 장치(130)는 A에 이미지 데이터 어레이 값을 저장할 수 있다. 이후, 헬스 테스트 장치(130)는 A의 값이 0 또는 3일 때 Counter_0_3에 1을 더할 수 있고, A의 값이 1일 때 Counter_1에 1을 더할 수 있으며, A의 값이 2일 때 Counter_2에 1을 더할 수 있다. 즉, 헬스 테스트 장치(130)는 A에 모든 이미지 데이터 어레이의 원소 값을 대입하여 모든 픽셀 데이터를 3개의 구간으로 분류할 수 있다.
이후, 헬스 테스트 장치(130)는 Counter_0_3, Counter_1, Counter_2 값 중 특정한 값이 전체 이미지 데이터 어레이의 원소 개수의 40% 이상의 값을 갖는다면 전체 픽셀 데이터가 특정 구간에 치중되어 있음을 의미하므로 전체 픽셀에 대한 잡음원이 불건전하다고 판정할 수 있다. 도 11의 그림 (a)는 잡음원이 불건전하다고 판정하는 경우에 해당할 수 있고, 그림 (b)는 잡음원이 건전하다고 판정하는 경우에 해당할 수 있다.
본 발명에 따른 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법은 이미지 센서 기반 난수발생기의 각 픽셀이 생성한 엔트로피 소스에 대한 검증을 8개의 픽셀 단위로 즉, 병렬로 진행하도록 구현될 수 있다. 이에 따라, 이미지 센서 기반 난수발생기는 양자 난수발생기로 사용될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 헬스 테스트 시스템
110: 이미지 센서 130: 헬스 테스트 장치
150: 데이터베이스
210: 프로세서 230: 메모리
250: 사용자 입출력부 270: 네트워크 입출력부
310: 잡음원 수집부 330: 헬스 테스트부
350: 난수 생성부 370: 제어부

Claims (14)

  1. 이미지 센서로부터 수집된 픽셀별 데이터를 디지털화(digitization) 하여 난수 생성을 위한 픽셀 단위의 잡음원을 생성하는 잡음원 수집부;
    상기 잡음원에 대한 헬스 테스트를 수행하여 난수 생성 과정에서의 사용 가능성을 결정하는 헬스 테스트부; 및
    상기 헬스 테스트를 통과한 잡음원만을 이용한 난수 생성 과정을 통해 난수를 반복적으로 생성하는 난수 생성부;를 포함하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 잡음원 수집부는
    상기 이미지 센서의 광학 블랙 픽셀(OBP, Optical Black Pixel)로부터 상기 픽셀별 데이터를 수신하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 잡음원 수집부는
    상기 픽셀별 데이터를 0 또는 1의 비트들로 표현되는 비트값으로 변환하여 전체 픽셀들에 대응되는 이미지 데이터 어레이(image data array)에 저장하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 잡음원 수집부는
    상기 이미지 센서의 FPS에 따라 상기 픽셀별 데이터를 복수개의 이미지 데이터 어레이들에 반복적으로 저장하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    상기 복수의 이미지 데이터 어레이들 각각을 동일한 크기의 데이터 블록들로 분할하고 각 데이터 블록들에서 동일한 픽셀 위치의 비트값을 모니터링 하여 잡음원 편향성 및 잡음원 연속 발생 횟수를 검정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    상기 동일한 픽셀 위치에서 상기 비트값의 최초 입력값을 기준으로 중복 횟수를 검사하여 상기 잡음원 편향성을 검정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  7. 제5항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    상기 동일한 픽셀 위치에서 상기 비트값이 연속하여 반복되는지를 검사하여 상기 잡음원 연속 발생 횟수를 검정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    상기 잡음원 편향성 또는 상기 잡음원 연속 발생 횟수의 검정 결과를 누적하여 오작동 픽셀의 카운트 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    전체 픽셀들의 개수에 대한 상기 오작동 픽셀의 카운트 값의 비율이 기 설정된 임계기준을 초과하는 경우 상기 난수 생성 과정에서의 사용이 불가능한 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  10. 제3항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    상기 이미지 데이터 어레이에 저장된 전체 비트값을 주기적으로 모니터링 하여 잡음원 이진 빈도수 및 잡음원 구간 빈도수를 검정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    상기 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터의 하위 비트들의 분포를 검사하여 상기 잡음원 이진 빈도수를 검정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  12. 제10항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    데이터 분포 특성에 맞춰 복수의 구간들을 정의하고 상기 이미지 데이터 어레이에 저장된 데이터를 상기 복수의 구간들에 분류하여 상기 잡음원 구간 빈도수를 검정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  13. 제10항에 있어서, 상기 헬스 테스트부는
    상기 잡음원 이진 빈도수 및 상기 잡음원 구간 빈도수에 관한 검정들 모두가 소정의 횟수만큼 연속하여 실패하는 경우 상기 난수 생성 과정에서의 사용이 불가능한 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치.
  14. 이미지 센서로부터 수집된 픽셀별 데이터를 디지털화(digitization) 하여 난수 생성을 위한 픽셀 단위의 잡음원을 생성하는 잡음원 수집단계;
    상기 잡음원에 대한 헬스 테스트를 수행하여 난수 생성 과정에서의 사용 가능성을 결정하는 헬스 테스트단계; 및
    상기 헬스 테스트를 통과한 잡음원만을 이용한 난수 생성 과정을 통해 난수를 반복적으로 생성하는 난수 생성단계;를 포함하는 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 방법.
KR1020220009239A 2021-12-22 2022-01-21 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법 KR20230095749A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210184497 2021-12-22
KR20210184497 2021-12-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230095749A true KR20230095749A (ko) 2023-06-29

Family

ID=86946247

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220009239A KR20230095749A (ko) 2021-12-22 2022-01-21 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230095749A (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140111844A (ko) 2013-03-12 2014-09-22 삼성전자주식회사 난수 발생기 및 난수 품질 테스트 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140111844A (ko) 2013-03-12 2014-09-22 삼성전자주식회사 난수 발생기 및 난수 품질 테스트 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11157346B2 (en) System and method for binned inter-quartile range analysis in anomaly detection of a data series
US9035750B2 (en) Method and system for state encoding
CN111937006B (zh) 基于熵值来确定性能的系统
CN100480990C (zh) 单比特游程频率的在线随机性测试
JPWO2016017208A1 (ja) 監視システム、監視装置、および検査装置
US20150046757A1 (en) Performance Metrics of a Computer System
US11115430B2 (en) Tactical bus fuzz tester
US20230388202A1 (en) Methods and systems for inferred information propagation for aircraft prognostics
US8386849B2 (en) Noisy monitor detection and intermittent fault isolation
JP2018152011A (ja) ログ管理システム、ログ管理装置、方法及びコンピュータプログラム
CN107465652B (zh) 一种操作行为检测方法、服务器及系统
KR20190079110A (ko) 자가학습 기반의 모니터링 영상 분석 장치 및 방법
US20160142670A1 (en) Information processing apparatus, surveillance camera apparatus, and image reproduction apparatus
JP7274162B2 (ja) 異常操作検知装置、異常操作検知方法、およびプログラム
US12007759B2 (en) Geometric aging data reduction for machine learning applications
CN114096959A (zh) 时间序列数据压缩和图形签名分析
KR20230095749A (ko) 이미지 센서 기반 난수발생기 헬스 테스트 장치 및 방법
CN105825641A (zh) 一种业务报警方法和装置
CN113938306A (zh) 一种基于数据清洗规则的可信认证方法及系统
US20210232367A1 (en) Real time configuration of multiple true random number generator sources for optimized entropy generation
CN100480989C (zh) 间隙平均在线随机性测试
US20120127303A1 (en) Detecting System Component Failures In A Computing System
WO2018142694A1 (ja) 特徴量生成装置、特徴量生成方法及びプログラム
KR102155007B1 (ko) 독립성 측정을 이용한 엔트로피 관리 장치 및 방법, 이를 이용한 난수 생성 장치
CN105827447A (zh) 一种业务报警方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal