[논문 리뷰] A Contract-based Incentive Mechanism for Energy Harvesting-based Internet of Things

Zhanwei Hou, He Chen외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 17.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 12인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 정보 비대칭을 해결하기 위해 유형별 계약을 설계하여 개인적 합리성과 인cent리브 호환성을 보장함으로써, RF 에너지 수확 기반 IoT 시스템에서 데이터 접근 포인트(DAPs)와 에너지 접근 포인트(EAPs) 간의 에너지 거래를 가능하게 하는 계약 이론 기반의 인센티브 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 DAP의 기대 유용도와 사회적 복지를 최대화하며, 정보 비대칭 조건 하에서 완전한 정보 조건에서의 최적 성능을 85% 이상 달성한다.

ABSTRACT

By enabling wireless devices to be charged wirelessly and remotely, radio frequency energy harvesting (RFEH) has become a promising technology to power the unattended Internet of Things (IoT) low-power devices. To enable this, in future IoT networks, besides the conventional data access points (DAPs) responsible for collecting data from IoT devices, energy access points (EAPs) should be deployed to transfer radio frequency (RF) energy to IoT devices to maintain their sustainable operations. In practice, the DAPs and EAPs may be operated by different operators and a DAP should provide certain incentives to motivate the surrounding EAPs to charge its associated IoT device(s) to assist its data collection. Motivated by this, in this paper we develop a contract theory-based incentive mechanism for the energy trading in RFEH assisted IoT systems. The necessary and sufficient condition for the feasibility of the formulated contract is analyzed. The optimal contract is derived to maximize the DAP's expected utility as well as the social welfare. Simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed incentive mechanism.

연구 동기 및 목표

• EAP들이 에너지 비용과 채널 조건과 같은 비공개 정보를 허위로 보고할 수 있는 RFEH 기반 IoT 시스템에서의 정보 비대칭 문제를 해결하기 위해.
• EAP들이 계약 선택을 통해 자신의 유형을 정직하게 공개하도록 보장하는 인센티브 메커니즘을 설계하여 에너지 거래에서의 악성 선택 문제를 해결하기 위해.
• 부분 정보 조건 하에서 다중 유형의 EAP 환경에서 DAP의 기대 유용도와 전체 사회적 복지를 최대화하기 위해.
• 정보 비대칭 조건 하에서 개인적 합리성(IR) 및 인센티브 호환성(IC) 조건을 만족하는 실현 가능한 계약 설계를 개발하기 위해.
• 최적의 정보 조건과 선형 가격 책정 기반의 기준 대비 제안된 메커니즘의 성능을 평가하기 위해.

제안 방법

• DAP은 각 유형이 에너지 비용과 채널 이득의 유일한 조합을 갖는다 하여, 다양한 EAP 유형에 맞는 에너지 보상 쌍(계약)의 집합을 설계한다.
• 계약 이론을 활용하여 악성 선택 조건 하에서의 인센티브 메커니즘을 모델링하며, EAP가 자신의 유형에 맞는 계약을 자발적으로 선택하도록 보장한다.
• DAP의 기대 유용도를 최대화하면서 IR 및 IC 조건을 만족시키는 제약 조건이 있는 최적의 계약을 구하는 데 있어, 제약 최적화 문제를 해결한다.
• IR 조건은 각 EAP이 자신의 목적에 맞는 계약을 선택할 경우 음이 아닌 유용도를 얻도록 보장하며, IC 조건은 어떤 EAP도 다른 계약을 선택함으로써 이득을 보지 못하도록 보장한다.
• 시스템은 비공개 유형을 가진 이질적인 에이전트로 EAP을 모델링하며, DAP는 계약 선택을 통해 드러난 유형을 통해 비공개 정보를 추론한다.
• 경로 손실, 잡음 전력, 채널 이득 등의 파rameter를 사용하여 시뮬레이션을 수행하며, 주요 성능 지표로는 전송률과 사회적 복지를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RFEH 기반 IoT 시스템에서 자기 이익을 추구하는 EAP들로부터 에너지 비용과 채널 이득과 같은 비공개 정보를 정직하게 유도하기 위해 DAP는 어떻게 인센티브 메커니즘을 설계할 수 있는가?
• RQ2 정보 비대칭 조건 하에서 개인적 합리성과 인센티브 호환성을 동시에 확보할 수 있는 계약 구조는 무엇인가?
• RQ3 제안된 계약 기반 메커니즘은 완전한 정보 조건에서의 최적 해에 비해 어느 정도의 성능을 달성하는가?
• RQ4 정보 비대칭 조건 하에서 선형 가격 책정 기반의 기준 대비 사회적 복지 측면에서 제안된 메커니즘은 어떻게 비교되는가?
• RQ5 채널 품질(γ)은 제안된 인센티브 메커니즘의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 계약 기반 메커니즘은 개인적 합리성과 인센티브 호환성 조건을 모두 충족하여, EAP가 자신의 유형에 맞는 계약을 선택함으로써 유형을 정직하게 공개하도록 보장한다.
• 시뮬레이션 결과는 각 EAP이 자신의 유형에 맞는 계약 항목을 선택할 때에만 최대 유용도를 달성하며, 이는 IC 조건이 충족됨을 확인한다.
• 제안된 메커니즘이 달성한 사회적 복지는 완전한 정보 조건 하에서의 최적 사회적 복지의 85% 이상을 초월하며, 특히 신호 대 잡음비(γ)가 증가할수록 더욱 뚜렷하다.
• 제안된 메커니즘의 성능는 완전한 정보 조건에서의 최적 해의 상한선에 가까워지며, 정보 비대칭 문제를 효과적으로 극복함을 보여준다.
• 반면 선형 가격 책정 기반의 기준은 최적 사회적 복지의 50% 미만을 달성하며, EAP의 이질성 무시로 인한 비효율성을 드러낸다.
• 이 메커니즘은 계약 선택을 통해 DAP가 EAP의 비공개 정보(유형)를 추론할 수 있도록 하여, 에너지 거래에서의 악성 선택 문제를 효과적으로 해결한다.