[論文レビュー] Enabling and Enforcing Social Distancing Measures using Smart City and ITS Infrastructures: A COVID-19 Use Case

Maanak Gupta, Mahmoud Abdelsalam+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2020

Smart Parking Systems Research参考文献 5被引用数 30

ひとこと要約

本論文は、パンデミック（COVID-19 のような）において社会的距離を可能にし、強制するための新規のスマートシティと ITS 主導のアーキテクチャとユースケースを提案し、アーキテクチャ、ユースケース、課題、および将来の方向性を強調する。

ABSTRACT

Internet of Things is a revolutionary domain that has the caliber to impact our lives and bring significant changes to the world. Several IoT applications have been envisioned to facilitate data driven and smart application for the user. Smart City and Intelligent Transportation System (ITS) offer a futuristic vision of smart, secure and safe experience to the end user, and at the same time efficiently manage the sparse resources and optimize the efficiency of city operations. However, outbreaks and pandemics like COVID-19 have revealed limitations of the existing deployments, therefore, architecture, applications and technology systems need to be developed for swift and timely enforcement of guidelines, rules and government orders to contain such future outbreaks. This work outlines novel architecture, potential use-cases and some future directions in developing such applications using Smart City and ITS.

研究の動機と目的

• パンデミックや HILF イベント中に社会的距離を実現・強制するためのスケーラブルなスマートシティと ITS アーキテクチャを提案する。
• リアルタイムの強制を可能にするため、エdge/クラウドAIを活用したユースケースを特定する（監視、スマートパーキング、交通の再ルーティング）。
• 大規模な展開におけるデータ共有、セキュリティ、およびプライバシーの考慮点を強調する。
• 導入と展開における課題、政策上の影響、将来の方向性を検討する。

提案手法

• サービス指向のエッジ–クラウドハイブリッドアーキテクチャを、物理デバイス（センサー、RSU、スマートライト、接続車）と中央/クラウド処理とともに提示する。
• V2V、V2I、V2X 通信をサポートするために、DSRC、LTE/5G、WiFi、MQTTによるデータ交換を説明する。
• 意思決定のために、モビリティ、占有率、ホットスポットを分析するデジタルツインと AI/ビッグデータパイプラインを導入する。
• 社会的距離を強制するためのユースケース（集会の監視、スマートパーキング、交通再ルーティング）と、それらのデータフローの詳細。
• 展開上の考慮事項、セキュリティ/プライバシー管理、政策上の影響について議論する。
• AI活用スマートシティ展開の将来の研究方向と機会を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートシティと ITS インフラストラクチャを活用して、社会的距離の迅速な強制を可能にするアーキテクチャフレームワークは何か。
• RQ2 パンデミック時に、AI、ビッグデータ、エッジ/クラウドコンピューティングがリアルタイム監視、ルーティング、リソース分配をどのように支援できるか。
• RQ3 このようなシステムを大規模に展開する際の現実的な課題（セキュリティ、プライバシー、政策、コスト）は何か。
• RQ4 集会の監視、駐車場管理、交通再指向など、強制機能を実証するユースケースは何か。

主な発見

• ハイブリッドなエッジ–クラウドアーキテクチャは、広範な地理的領域にわたるリアルタイムでスケーラブルな社会的距離の強制をサポートできる。
• ドローン、スマートパーキング、動的交通ルーティング、DSRC/MQTT対応通信を組み合わせて、集会を監視し、占有率を規制し、移動を誘導することができる。
• ビッグデータと AI はホットスポットを特定し、リソース分配を通知でき、ルート最適化と消毒計画の可能性がある。
• セキュリティ、プライバシー、政策、展開コストは主要な課題であり、民間と公的機関の調整された政策枠組みとデータガバナンスを必要とする。
• このフレームワークは、将来の outbreak を支援するための AI 主導のスマートシティおよび ITS 展開の踏み石として位置づけられている。