[論文レビュー] Emergency Management Systems and Algorithms: a Comprehensive Survey

Huibo Bi, Erol Gelenbe|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2019

Evacuation and Crowd Dynamics参考文献 167被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、緊急時ナビゲーションおよび救助計画立案に焦点を当て、緊急管理システムとアルゴリズムの包括的サーベイを提示している。人間中心のシステムからクラウドベースのシステムまで、セルフアーキテクチャの進化をレビューし、細胞自動機械から生物学的インスピレーションを受けるモデルまで、さまざまなアルゴリズムを検討。今後のスマートシティ応用におけるサイバー・セキュリティ、エネルギー効率、ビッグデータ統合の主要な課題を特定している。

ABSTRACT

Owing to the increasing frequency and destruction of natural and manmade disasters to modern highly-populated societies, emergency management, which provides solutions to prevent or address disasters, have drawn considerable research over the last few decades and become a multidisciplinary area. Because of its open and inclusive nature, new technologies always tend to influence, change or even revolutionise this research area. Hence, it is imperative to consolidate the state-of-the-art studies and knowledge to meet the research needs and identify the future research directions. The paper presents a comprehensive and systemic review of the existing research in the field of emergency management from both the system design aspect and algorithm engineering aspect. We begin with the history and evolution of the emergency management research. Then the two main research topics of this area, "emergency navigation" and "emergency search and rescue planning", are introduced and discussed. Finally, we suggest the emerging challenges and opportunities from system optimisation, evacuee behaviour modelling and optimisation, computing patterns, data analysis, energy and cyber security aspects.

研究の動機と目的

• 緊急ナビゲーションおよび救助計画立案における緊急管理研究の進化と現状を体系的にレビューすること。
• 人間の経験に基づくモデルから、現代のクラウドおよびIoTベースのアーキテクチャに至る緊急管理システムの発展を分析すること。
• 異なる計算パラダイムと応用文脈において、緊急ナビゲーションおよび救助・探索アルゴリズムを分類・評価すること。
• システム最適化、避難者の行動モデリング、エネルギー効率、サイバー・セキュリティ、ビッグデータ分析における新興的課題と機会を特定すること。
• スマートシティおよび次世代緊急システムにおける主要な技術トレンドと統合ニーズを提示することで、今後の研究を導くこと。

提案手法

• 1950年代から現在までの緊急管理研究に関する体系的文献レビューを実施し、2つのコア分野に焦点を当てる：緊急ナビゲーションと緊急救助計画立案。
• 緊急ナビゲーションシステムを5つのカテゴリーに分類：人間経験中心型、静的WSNベース型、混合WSNベース型、WSNを統合したクラウドベース型、およびモバイル端末を活用したクラウドベース型。
• 緊急ナビゲーションアルゴリズムをオフライン（例：セルフアーキテクチャ、社会的力モデル、流体力学的モデル、ゲーム理論、エージェントベースモデル）とオンライン（例：ネットワークフロー、幾何学的モデル、キューイングモデル、ポテンシャル維持、生物学的インスピレーション、ルーティングプロトコル、予測ベース）に分類。
• ウェアラブルコンピューティング支援システムおよびロボットシステムを含む救助システムをレビューし、タスク割り当て、リソース割り当て、パス探索などの関連アルゴリズムを分析。
• エッジ／ミストコンピューティング、CPN（制御パスネットワーク）によるDoS攻撃防御、Gネットワークモデルによるエネルギー効率向上といった新興技術の知見を統合。
• ビッグデータ分析を活用し、日常的に収集されるセンサーおよびデバイスデータから人間の行動と集団的意思決定をモデリングし、システム設計の改善を図る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 緊急管理システムは、反応的で経験依存のモデルから、予防的で技術依存のシステムへどのように進化したか？
• RQ2 緊急ナビゲーションで用いられる主なアルゴリズム的手法は何か。また、オフラインとオンラインの計算パラダイムでは、それぞれどのように異なるか？
• RQ3 大規模な避難における効果的なシステムアーキテクチャは何か。クラウド、WSN、モバイル技術はどのように活用されているか？
• RQ4 エッジ／ミストコンピューティング、CPN、Gネットワークモデルといった新興技術は、システムのレジリエンス、エネルギー効率、セキュリティをどのように向上させるか？
• RQ5 ビッグデータ分析と行動モデリングは、将来の緊急管理システムの正確性と適応性を向上させるために、どのような役割を果たすか？

主な発見

• 緊急ナビゲーションは、時間拡張ネットワークフローのような純粋な数学的モデルから、セルフアーキテクチャ、社会的力モデル、生物学的インスピレーションを受けるアルゴリズムを用いた複雑なマルチエージェントシステムへ進化した。
• クラウドベースおよびモバイル端末支援システムは、通信コストの低減とスケーラビリティの向上に寄与する可能性を示しており、特にモバイルエージェント技術と組み合わせると顕著である。
• CPN（制御パスネットワーク）は、完全なパス追跡により上流でのパケット破棄を可能にすることで、DoS攻撃に対する自己防衛を可能にし、従来のIPプロトコルの代替として堅牢な選択肢を提供する。
• Gネットワークモデルおよび動的プログラミングに基づくエネルギー効率の良いアルゴリズムは、緊急システムにおける無線センサーネットワークの運用ライフを顕著に延長できる。
• IoTおよびスマートシティインfraストラクチャからのビッグデータ統合により、避難者の行動と集団的意思決定のより正確なモデリングが可能となり、システムの反応性と計画の正確性が向上する。
• 将来のシステムは、エッジ／ミストコンピューティング、自己認識ネットワーキング、および適応型アルゴリズムを統合することで、通信の信頼性、エネルギー制限、サイバー脅威といった大規模な緊急事態における課題に対処する必要がある。