Wind flow induces unpredictable chaotic motion for a thin flip-flop membrane intercalated in between two parallel electrodes. This structure is utilized as a random number generator (RNG) for cryptographic applications due to its inherent turbulent nature. Wind is a clean, ubiquitous and unexhausted energy source of semi-permanent energy. The RNG is also served as a triboelectric nanogenerator (TENG) due to energy harvesting by tribo-electrification. Thus, it harnesses structural duality to generate random numbers and electrical energy. In this study, a true random number generator with the aid of the wind-driven TENG is demonstrated. Without any post-processing algorithm, the electrical signals induced from the wind-based TENG, have randomness that is unpredictable, unreproducible and statistically unbiased. Here, we use the NIST SP 800-22 B statistical test to evaluate random properties. The generated random bits are applied to a cryptographic key and nonce, abbreviated from ‘number only used once’. The proposed device has a significant merit to generate both power and true random numbers in a single device. It thus helps construct a self-powered RNG and secure communication for the internet of things. It can also be used for a smart grid protocol in power management.
In the first part of the chapter 2, the operation of energy harvesting – random number generator (EH-RNG) module is proposed. The EH-RNG module generates both power and random number for two in one device. When the energy harvesting mode is activated, analog output signal of current and voltage is transformed to electrical power. When the RNG mode is enabled, analog output signal of voltage is converted to 8-bit digital signals by a quantization and sampling process.
In the second part of the chapter 2, the application of EH-RNG module is described. For a smart grid system and Internet of Things (IoT) system, a TENG based RNG can be used as a power generator and random number generator simultaneously. In other words, the proposed device contributes to generating power and to supporting cryptographic communications in a single device. In addition to this, in-flight system such as unmanned aerial vehicles and aircraft is one of the promising candidates for the proposed two-in-one W-TENG system. The in-flight system is important to generate high entropy random number due to operating conditions which should perform a long-distance telecommunication.
In the chapter 3, the quantitative analysis for power generation is conducted. In the first part of the chapter 3, the method to fabricate W-TENG and the principle for power generation is described. In the second part of the chapter 3, the amount of power generation is experimentally demonstrated according to electrical load.
In the chapter 4, the quantitative analysis for random number generation is conducted. First, the method to generate random numbers by W-TENG is described. To figure out origin for randomness theoretically, Monte-Carlo simulation is performed. As a result, variations in terms of amplitude and cycling time attribute the random characteristics by W-TENG. The experimental pass rate for randomness is demonstrated by NIST SP800-22B statistical test.
The chapter 5 contains methods to enhance entropy of random numbers. The randomness of the generated random numbers from the W-TENG is improved by a structural change from a quadruple-clamped flip-flop membrane to a double clamped flip-flop membrane. In power generation point of view, the quadruple-clamped W-TENG is preferred. In randomness point of view, the double-clamped W-TENG is attractive. Thus, an end user can customize the quantity of power generation and the quality of random numbers according to a target application.
The chapter 6 experimentally demonstrates that the proposed device has robustness against environmental effects such as humidity and temperature. In addition to this, geometric effects are investigated by rectangular shaped effect, the inlet direction effect, and the tilted PTFE film effect.
The chapter 7 demonstrates the analysis of unpredictability. As investigating the unpredictability according bit conditions, we demonstrate the mathematical rationale to apply the random number generator.
바람은 우리 일상에 어디든 있는 자연이 주는 에너지이다. 바람은 유체의 일종으로 예측 불가능한 카오스 현상을 보인다. 이 바람의 카오스 현상을 전압으로 변환하여 난수 생성기로 활용이 가능하다. 즉, 자연의 반영구적 에너지인 바람을 이용하여 난수 생성이 가능하다. 이 난수 생성기를 이용하여 암호화 같은 여러 보안 응용이 가능하다. 바람 에너지를 전압으로 변환하는 소자는 정전기 기반 전력 생성기(TriboElectric NanoGenerator: TENG)를 선택하였다. TENG은 정전기 원리를 이용해 소자의 물리적 움직임을 전압으로 변환해주고 변환한 전압으로 전력을 생성하는 장치이다. 즉, 바람과 TENG 소자를 이용하여 난수 생성과 전력 생성이 가능하다. 바람에 의해 생성한 전압은 아날로그-디지털 변환기(Analog to Digital Converter: ADC)를 통해 디지털 비트로 변환하고 후처리(Post-processing) 과정없이 난수 특징을 가진다. 난수 평가는 미국 국립 표준 기술 연구소 NIST SP800-22B 통계 난수 검증 표준을 사용하였다. 생성한 난수 비트들은 암호용 키나 NONCE (Number Only used once)로 사용 가능하다.
제안하는 기술은 단일 소자로 전력 및 난수 생성이 모두 가능한 장점이 있다. 이 기술을 통해 사물인터넷 시대에 자가 동력 보안 통신에 기여 가능하며, 스마트 그리드 시스템에 전력 관리 및 보안 통신에도 사용 가능하다.
Chapter 2는 제안하는 모듈(energy harvesting – random number generator: EH-RNG)의 운용 방법을 보여준다. EH-RNG 모듈은 단일 소자로 전력 및 난수 생성이 가능하다. 전력 생성 모드에서는 아날로그 출력 저압 및 전류는 전력으로 변환된다. 난수 생성 모드에서는 아날로그 출력 전압을 양자와 및 샘플링 프로세스를 통해 8비트 디지털 신호로 변환하여 난수로 사용한다. EH-RNG 모듈은 단일 소자에 전력 및 난수 생성 기능을 통해 사물 인터넷과 스마트 그리드 시스템에 응용 가능하며, 원거리 통신이 필요한 항공 시스템에도 적용이 가능하다.
Chapter 3은 제안하는 소자의 전력 생산량을 정량적으로 확인하였다. 우선, TENG 공정 과정을 자세히 설명한다. 바람과 정전기 현상에 의한 전력 생성 원리도 설명한다. 끝으로, 전기 로드 저항에 따른 전력 생산 실험 데이터를 보여준다.
Chapter 4는 제안하는 소자의 난수 특성을 정량적으로 확인하였다. 우선, 바람 에너지로부터 디지털 난수 비트로 변환하는 과정을 자세히 설명한다. 다음으로. 생성 전압의 난수 생성 원리를 이론적으로 뒷받침 하기 위해 전압 크기와 주기 편차에 Monte-Carlo 시뮬레이션 절차 및 결과를 설명한다, 결과적으로, 바람 기반 TENG 생성 전력의 크기 및 주기 편차가 난수성에 큰 영향을 준다. 마지막으로, NIST SP800-22B 통계적 난수성 평가를 통해 바람 기반 TENG 난수 발생기의 난수성 검정 결과를 보여준다.
Chapter 5에서는 TENG 구조적 변화를 통해 난수성 증대 방법을 제안한다. TENG의 구조를 전압 편차가 큰 구조(Double-clamped)로 변경하여 난수성이 증대하는 것을 실험적으로 확인하였다. 전력 생성 측면에서는 기존 TENG 구조(quadruple-clamped)이 큰 효율을 보인다. 난수 생성 측면에서는 수정 구조(Double-clamped)가 더 큰 효율을 보인다, 이는 사용자가 응용 시스템의 필요 전력량과 필요 난수 엔트로피에 따라 효율적으로 적용 가능함을 의미힌다.
Chapter 6에서는 제안하는 소자의 환경 실험 결과 및 구조 변화에 따른 난수성 변화를 보여준다. 환경 실험은 습도와 온도에 따른 난수성 변화를 뜻하며, 구조 변화는 직사각형, 바람 각도 변화를 뜻한다.
Chapter 7에서는 제안하는 소자의 예측 불가능성 분석 결과를 보여준다. 난수 발생기 비트 조건에 따른 예측 불가능성을 분석을 통해 제안하는 소자의 난수 발생기 사용에 수학적인 근거를 보여준다.
