• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.449-451
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• 2022

암호화 프로그램에서 난수생성기는 널리 사용되며 중요한 역할을 하므로 공격의 대상이 되기 쉽고, 따라서 높은 난수성을 확보해야 한다. 최근에는 인공 신경망 기술이 발달함에 따라 난수생성기에 딥러닝 기술을 적용하는 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 이러한 연구 동향에 대해 알아본다. 크게 난수를 생성하는 연구와 다음에 올 수를 예측하는 예측 공격으로 나뉜다. 공통적으로는 학습해야 할 대상인 난수가 시계열 데이터이므로 대부분의 연구들이 RNN, CNN-1D 신경망을 사용한다. 난수 생성을 위해서는 분류형 신경망이 아닌, 생성형 신경망과 강화학습을 주로 사용하였다. 대부분의 연구들이 NIST SP-800 테스트를 시행하였을 때 높은 난수성을 확보할 수 있었다. 이외에도 최근 양자 컴퓨터가 개발됨에 따라 양자 하드웨어로부터의 양자 난수 생성기에 대한 예측 공격에 관한 연구도 있다. 딥러닝 기반의 난수 생성기에 대해서, 향후에는 기존의 난수생성기보다 빠른 생성 속도를 달성할 수 있는 경량 구현에 대한 연구와 그에 대한 비교 및 평가가 있어야 할 것으로 생각된다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.379-391
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• 2001

본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.147-152
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• 2005

본 논문에서는 k개의 포아송 확률변수가 서로 종속 되어 있는 다변량 포아송 분포를 따를 때, 주어진 분산-공분산 행렬 구조를 유지하는 다변량 포아송 확률난수 생성방법에 대해 다루었다. 특히, 확률난수를 생성하기 위해 선형방정식을 푸는 두 가지 수치해석 알고리즘을 제안하였으며, Park 등 (1996)의 다변량 베르누이 확률난수 생성에 활용된 알고리즘과의 연관성을 다루었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.237-246
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• 1998

지금까지 알려진 의사난수 생성기에서는 혼합 합동 생성기, 승산 합동 생성기, 유니버셜 난수 생성기, 역함수 합동 생성기, 양의 역함수 난수 생성기 등 여러 가지가 있다. 이러한 의사난수 생성기에 대하여 각각 20, 40, 60, 80, 100개의 자료를 생성하여 유의수준(${\alpha}$) 0.1, 0.05, 0.01 기준으로 10,000번의 시행 과정을 통하여 난수의 특성인 일양성과 독립성을 만족하는지를 검정하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.541-546
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• 2003

본 논문에서는 디지털 지문 이미지를 잡음원으로 하는 난수 생성기를 제안한다. 생체 정보를 잡음원으로 하는 난수 생성기는 아직까지 세계적으로 제안되지 않고 있다. 제안한 난수 생성기는 한 지문에 대하여 평균 9,334 비트를 0.03초에 생성하며, 생성된 비트 열은 NIST에서 권장한 16개의 난수성 통계 검증들을 모두 통과하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1994년도 종합학술발표회논문집
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• pp.132-156
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• 1994

본 논문에서는 비선형 합성 함수를 이용하여 생성된 난수 계열의 특성을 분석한다. 먼저 트레이스 함수 등을 정의하고, 선형 복잡도 및 생성기 구조 분석시 요구되는 관련 이론을 도출하고, 특정 난수 계열이 주어진 경우 이계열을 생성할 수 있는 최소 길이의 LFSR을 합성할 수 있는 USR 합성 알고리듬을 제시한다. 동일한 계열을 위상 천이한 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열과 다른 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열에 대한 주기 및 선형 복잡도 등의 특성을 분석하고 생성기의 구조를 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제20권2호
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• pp.69-76
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• 2020

블록체인 2.0은 프로그래밍 가능한 스마트계약을 사용하여 다양한 DApp(Distributed Application) 개발을 지원한다. 하지만 스마트계약이 동작하는 환경은 블록 높이, 블록 해쉬, 트랜잭션 해쉬 등 결정된 데이터만 접근할 수 있어서 블록체인 기반 복권, 배팅, 키 생성 등 난수를 필요로 하는 응용은 블록체인 외부에서 데이터를 가져 올 수 있는 오라클 서비스를 이용해야 한다. 본 논문에서는 난수 생성 오라클 서비스를 개발하였다. 또한 난수 생성을 위해 비정형 빅데이터를 entropy source로 사용하였다. 이렇게 생성된 난수를 NIST SP800-22 난수 테스트하여 난수로 사용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 물리적 세계를 entropy source로 사용하는 기존의 진성난수 생성기에 비해서 비용측면에서 유리함을 설명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.649-651
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• 1999

본 논문에서는 각종 암호계에 중요하게 이용되는 난수를 클라이언트-서버 환경에서 생성하는 방법에 대해 연구하였다. 완벽하게 랜덤으로 생성되는 난수를 만든다는 것은 불가능하므로, 난수를 발생시키는 알고리즘의 목표는, 입수할 수 있는 정보만으로는 예측 불가능한 랜덤성을 가지는 것이다. 여기서는 클라이언트-서버 환경의 특징을 이용해 돌연변이를 만들어 좀 더 강한 랜덤성을 지니는 난수의 생성을 조합 시프트 레지스터를 이용해 연구하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1467-1473
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• 2015

본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU에서의 선형 합동 방식(linear congruential)의 병렬 난수 생성 프로그램을 구현하였다. 난수는 임의성을 필요로 하는 모든 분야에서 중요하게 사용되며, 선형 합동 난수 방식은 컴퓨터 계산을 통하여 생성되는 의사 난수(pseudo random numbers) 생성 방식 중에 가장 많이 사용되는 방식이다. 본 논문에서는 NVIDIA CUDA 프로그래밍 모델을 사용하여 구현된 프로그램 및 MPI를 사용한 다중 GPU를 구동하는 병렬프로그램을 설명하고, 생성된 난수들의 임의성과 성능을 알아보았다. 또한 원주율(${\pi}$)을 계산하기 위한 몬테카를로 알고리즘을 사용하여 CUDA 라이브러리 함수인 cuRAND와 성능을 비교하였으며, 다수의 GPU를 동시에 계산한 성능의 변화도 알아보았다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.15-19
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• 2001

암호 알고리즘 출력문에 대한 난수성 검정들은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할을 하고 있다. 실제로, 난수열의 생성자는 비밀키의 생성자와 같은 많은 암호체계에서 사용되고 있으며, 이때 사용되고 있는 난수열은 모의 난수라고 한다. 따라서, 이진수열에 대한 난수성을 검정하는 통계적 검정방법이나 다른 이론적 기준이 필요하다. 본 논문에서는 모의난수열이 갖고 있는 난수성 판정에 관하여 universal 엔트로피 검정방법과 근사 엔트로피 검정방법을 이용하며, 위의 두 방법에 대한 각각의 이론적인 배경과 모의실험을 통한 판정기준을 제공한다.