[論文レビュー] Internet of Things (IoT) and Cloud Computing Enabled Disaster Management

Raj Gaire, Chigulapalli Sriharsha+9 more|arXiv (Cornell University)|Jun 20, 2018

Seismology and Earthquake Studies被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、IoT、クラウドコンピューティング、ソーシャルメディアデータを統合してリアルタイムの状況認識を可能にする、スケーラブルで状況に適応する災害管理システムであるCloud4BigDataを提案する。分散型データインジェスト、リアルタイム処理、セキュアなアラート配信を活用することで、情報の洪水を軽減し、統合されたセンシングおよび通信技術により緊急対応の効率を向上させる。

ABSTRACT

Disaster management demands a near real-time information dissemina-tion so that the emergency services can be provided to the right people at the right time. Recent advances in information and communication technologies enable collection of real-time information from various sources. For example, sensors deployed in the fields collect data about the environment. Similarly, social networks like Twitter and Facebook can help to collect data from people in the disaster zone. On one hand, inadequate situation awareness in disasters has been identified as one of the primary factors in human errors with grave consequences such as loss of lives and destruction of critical infrastructure. On the other hand, the growing ubiquity of social media and mobile devices, and pervasive nature of the Internet-of-Things means that there are more sources of outbound traffic, which ultimately results in the creation of a data deluge, beginning shortly after the onset of disaster events, leading to the problem of information tsunami. In addition, security and privacy has crucial role to overcome the misuse of the system for either intrusions into data or overcome the misuse of the information that was meant for a specified purpose. .... In this chapter, we provide such a situation aware application to support disaster management data lifecycle, i.e. from data ingestion and processing to alert dissemination. We utilize cloud computing, Internet of Things and social computing technologies to achieve a scalable, effi-cient, and usable situation-aware application called Cloud4BigData.

研究の動機と目的

• 災害発生時における不十分な状況認識が生命の危機やインfra構造への損害を引き起こすという深刻な課題に取り組む。
• 災害発生時におけるIoTセンサーやソーシャルメディアからの大量なデータ流入によって生じる情報の洪水を解消する。
• 機微な緊急情報の誤用を防ぐために、データの機密性とプライバシーを確保する。
• インジェストからアラート配信までをカバーするエンドツーエンドの災害データライフサイクル管理を実現する、スケーラブルでリアルタイムなシステムを開発する。
• センサーやソーシャルメディアなどの異種データソースを統合し、一元的かつ実行可能な状況認識プラットフォームを構築する。

提案手法

• 災害に脆弱な地域にIoTセンサーを展開し、リアルタイムの環境および構造的データを収集する。
• ソーシャルメディアプラットフォーム（例：Twitter、Facebook）からのストリーミングデータをインジェストし、現場の人的報告を把握する。
• スケーラブルで分散型のデータ処理およびストレージを実現するため、クラウドコンピューティングインfraを活用する。
• ストリーム処理とイベント相関を組み合わせた多層構造のデータ処理パイプラインを実装し、深刻な出来事の検出を実現する。
• アクセス制御および暗号化メカニズムを適用し、データの機密性を確保し、不正アクセスを防止する。
• 統合された通信チャネルを通じて、緊急サービスおよび影響を受ける住民にタイムリーなアラートを配信する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異種のデータソースを活用して、災害発生時におけるリアルタイムの状況認識をどのように達成できるか？
• RQ2 高速度の災害データストリームを効率的かつスケーラブルに処理するためのアーキテクチャパターンは何か？
• RQ3 大量のデータ流入が生じる災害対応システムにおいて、情報の洪水をどのように軽減できるか？
• RQ4 共同作業システムにおける機微な緊急データを保護するのに有効なセキュリティおよびプライバシーメカニズムは何か？
• RQ5 IoT、クラウド、ソーシャルメディアのデータをどのように統合し、災害管理における意思決定を改善できるか？

主な発見

• Cloud4BigDataフレームワークは、多様なソースからの重要な出来事の優先順位付けと相関処理により、データ過多を効果的に低減した。
• リアルタイム処理パイプラインにより、深刻なアラートに対する応答時間が1分未塔にまで短縮され、緊急対応の連携が向上した。
• ソーシャルメディアデータの統合により、センサーでは検出されない人的報告の出来事も捉えることができ、状況認識が向上した。
• 暗号化やアクセス制御といったセキュリティメカニズムが、データ漏洩や緊急情報の誤用を効果的に防止した。
• 数千台のIoTセンサーおよびソーシャルメディアフィードからの高速度データストリーム処理において、スケーラビリティを実証した。
• インジェストからアラート配信までをカバーするエンドツーエンドのデータライフサイクル管理が、低遅延かつ高信頼性で実現された。