[論文レビュー] Intelligent Device Discovery in the Internet of Things - Enabling the Robot Society

James Sunthonlap, Phuoc Nguyen+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2017

Cognitive Computing and Networks参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、インテリジェントなデバイス発見のためのソーシャル・アウェアで分散型（SAND）方式を提案する。この方式は、次数、クラスタ係数、媒介性といったソーシャル・ネットワーク指標を活用して、効率的に発見リクエストをガイドする。SANDは、ブロードキャストベースの手法と比較して、はるかに少ない中間デバイスに接触しながら、ほぼ最適に近い発見成功率と低い通信ホップ数を達成し、将来の「ロボット社会」におけるスケーラブルでエネルギー効率が良く、自律的なデバイス連携を可能にする。

ABSTRACT

The Internet of Things (IoT) is continuously growing to connect billions of smart devices anywhere and anytime in an Internet-like structure, which enables a variety of applications, services and interactions between human and objects. In the future, the smart devices are supposed to be able to autonomously discover a target device with desired features and generate a set of entirely new services and applications that are not supervised or even imagined by human beings. The pervasiveness of smart devices, as well as the heterogeneity of their design and functionalities, raise a major concern: How can a smart device efficiently discover a desired target device? In this paper, we propose a Social-Aware and Distributed (SAND) scheme that achieves a fast, scalable and efficient device discovery in the IoT. The proposed SAND scheme adopts a novel device ranking criteria that measures the device's degree, social relationship diversity, clustering coefficient and betweenness. Based on the device ranking criteria, the discovery request can be guided to travel through critical devices that stand at the major intersections of the network, and thus quickly reach the desired target device by contacting only a limited number of intermediate devices. With the help of such an intelligent device discovery as SAND, the IoT devices, as well as other computing facilities, software and data on the Internet, can autonomously establish new social connections with each other as human being do. They can formulate self-organized computing groups to perform required computing tasks, facilitate a fusion of a variety of computing service, network service and data to generate novel applications and services, evolve from the individual aritificial intelligence to the collaborative intelligence, and eventually enable the birth of a robot society.

研究の動機と目的

• 大規模かつ多様性に富んだIoTネットワーク内での望ましいデバイス発見におけるスケーラビリティと効率性の課題に対処すること。
• IoTデバイス同士が協働知能や新しいサービスの創出を支援する、自律的で人間のような社会的つながりを実現すること。
• 単一障害点を回避し、エネルギー消費を低減する、分散型で中央集権的でない発見メカニズムを設計すること。
• 次数、多様性、クラスタ係数、および媒介性といったソーシャル・ネットワークにインspiredされた指標を用いてデバイス関係をモデル化することで、発見のパフォーマンスを向上させること。
• 人間の監視なしに、計算、ネットワーク、データリソースを共同で統合する自己組織的「ロボット社会」の基盤を築くこと。

提案手法

• 次数、社会的関係の多様性、クラスタ係数、および局所的媒介性という4つのソーシャル・ネットワーク指標に基づく、新しいデバイスランク付け基準を提案する。
• デバイスランク付け基準によって決定される優先順位の深さ優先探索を用い、高インパクトなネットワークノードを通じて発見リクエストをガイドする。
• 多くの最短経路に位置するため、中核的なネットワーク接続として機能する、高い媒介性を持つデバイスを優先する。
• 発見プロセスにおける次のホップを動的に選択するために、ランク付け基準を適用し、ターゲットデバイスへの効率的なパスファインディングを保証する。
• ランダムおよびスケールフリーネットワークトポロジー上で、SANDの性能を評価するためにシミュレーションを実施する。
• 成功確率、通信ホップ数、接触されたデバイス数の観点から、SANDのパフォーマンスをブロードキャストベースの分散型発見方式と比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中央集権的制御なしに、大規模かつ多様性に富んだネットワーク内での特定の特徴を持つターゲットデバイスを効率的に発見する方法は何か？
• RQ2 ソーシャル・ネットワーク指標は、IoT環境におけるデバイス発見の効率性とスケーラビリティをどの程度向上させられるか？
• RQ3 分散型でソーシャル・アウェアな発見メカニズムは、高い発見成功率を維持しながら、接触する中間デバイスの数を削減できるか？
• RQ4 通信オーバーヘッドとエネルギー効率の観点から、SAND方式はブロードキャストベースの発見と比べてどの程度のパフォーマンスを示すか？
• RQ5 クラスタリングや媒介性といったソーシャル・ネットワーク特性が、最適な経路へ向かう発見リクエストをどのようにガイドするか？

主な発見

• SANDは、完全なブロードキャストに基づく分散型方式とほぼ同等の発見成功率を達成する。
• SANDにおける通信ホップ数は、ブロードキャストベースの方式と同等であり、効率的なパスファインディングを示している。
• SANDは、ブロードキャストベースの方式と比較して、はるかに少ない中間デバイスに接触するため、エネルギー消費が低く抑えられ、ネットワークオーバーヘッドも削減される。
• 次数、多様性、クラスタ係数、および媒介性を統合した提案されたデバイスランク付け基準は、重要なネットワークノードへ向かう発見を効果的にガイドする。
• 本方式は、ランダムおよびスケールフリーネットワークトポロジーの両方で良好なパフォーマンスを示し、さまざまなIoTネットワーク構造において堅牢であることが示された。
• シミュレーション結果から、SANDがスケーラブルで効率的かつエネルギーに配慮したデバイス発見を可能にし、自律的で自己組織的ロボット社会の実現を支援することが確認された。