[논문 리뷰] Economics of Internet of Things (IoT): An Information Market Approach

Dusit Niyato, Xuequan Lu외 3명|arXiv (Cornell University)|2015. 10. 23.

Digital Platforms and Economics인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 게임 이론을 활용하여 대체 및 보완 데이터 소스가 균형 가격에 미치는 영향을 분석함으로써 IoT 센싱 서비스의 가격 설정과 경쟁을 모델링하기 위해 정보 경제학 프레임워크를 제안한다. 정보 가치와 재판매 가능성은 전통적 네트워크와 비교해 시장 역학을 크게 변화시킴을 입증하며, IoT 데이터 시장에서 수요, 유틸리티 및 전략적 가격 설정에 대한 핵심 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

Internet of things (IoT) has been proposed to be a new paradigm of connecting devices and providing services to various applications, e.g., transportation, energy, smart city, and healthcare. In this paper, we focus on an important issue, i.e., economics of IoT, that can have a great impact to the success of IoT applications. In particular, we adopt and present the information economics approach with its applications in IoT. We first review existing economic models developed for IoT services. Then, we outline two important topics of information economics which are pertinent to IoT, i.e., the value of information and information good pricing. Finally, we propose a game theoretic model to study the price competition of IoT sensing services. Some outlooks on future research directions of applying information economics to IoT are discussed.

연구 동기 및 목표

• IoT 서비스 구현에서 중요한데도 다루지 않은 경제적 과제, 특히 가격 설정과 가치 추출에 대응하기 위해.
• 특히 정보의 가치와 정보 상품 가격 설정 원칙을 포함한 정보 경제학 원리를 IoT 데이터 시장에 적용하기 위해.
• 게임 이론을 활용하여 IoT 센싱 서비스 제공자 간의 경쟁적 가격 설정 역학을 모델링하기 위해.
• 센싱 데이터의 대체 가능성과 보완성의 영향을 분석하여 시장 균형과 사용자 수요에 미치는 영향을 규명하기 위해.
• 상관관계, 공모, 시간 민감성, 재판매 등을 포함한 향후 정보 경제학 연구 방향을 식별하기 위해.

제안 방법

• 정보 상품에 특화된 유틸리티 및 수요 함수를 기반으로 IoT에서 생성된 데이터의 가치를 정량화하기 위한 정보 경제학 접근법을 채택한다.
• 서로 대체 또는 보완되는 데이터를 제공하는 두 개의 IoT 센싱 서비스 제공자 간의 가격 경쟁을 분석하기 위한 게임 이론 모델을 개발한다.
• 사용자 수요를 데이터 품질, 유틸리티, 대체 가능성/보완성의 함수로 모델링하며, 나시 균형 분석을 통해 균형을 도출한다.
• 중개자가 원시 데이터를 처리하고 재판매할 수 있는 가능성인 정보 재판매를 통합하여 계층적 시장 구조를 도입한다.
• 정보의 유효성 기간이 짧아지는 시간 민감성 데이터를 고려하기 위해 기본 모델을 확장하며, 동적 게임 모델링이 필요하다.
• 상관관계가 있는 데이터, 제공자 간의 공모, 비협력적 가격 전략에서의 애너키 가격을 분석하기 위한 확장을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IoT에서의 정보 가치는 전통적 네트워크 상품과 어떻게 다를 수 있으며, 사용자 유틸리티 측면에서 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ2 데이터의 대체 가능성과 보완성이 IoT 센싱 서비스의 균형 가격에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 정보 재판매 가능성은 IoT 데이터 시장의 시장 구조와 가격 전략에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 정보의 시간 민감성이 IoT 서비스의 수요와 최적 가격 설정에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 여러 개의 IoT 서비스 제공자가 센싱 데이터에 대해 가격을 설정할 때 경쟁하거나 공모할 경우 전략적 결과는 어떻게 되는가?

주요 결과

• 모델은 센싱 서비스가 상호 대체일 경우 경쟁이 가격을 낮추며, 보완적일 경우 상호 보완적 가치로 인해 공동 가격이 높아질 수 있음을 보여준다.
• 처리된 데이터의 가치가 확보 및 전송 비용을 초과할 경우 정보 재판매는 실현 가능하고 수익성이 있다. 이는 새로운 수익원을 창출한다.
• 게임 이론 모델의 균형 가격은 데이터 품질과 사용자 유틸리티에 민감하며, 대체 데이터와 보완 데이터에 대해 각각 다른 결과를 낳는다.
• 동일한 데이터를 여러 명의 구매자가 요구할 경우 단위당 가격이 낮아지며, 정보 복제의 마진 비용이 낮기 때문에 전통적인 수요-공급 이론과는 정반대의 결과를 낳는다.
• 향후 연구는 정보 유효성 기간이 짧아지는 시간 민감성 데이터를 위한 동적 모델을 고려해야 하며, 이는 정보 유틸리티의 감소가 최적의 시기와 가격 설정에 영향을 미친다.
• 서비스 제공자 간의 공모는 수익 증대를 가져올 수 있지만, 애너키 가격 분석을 통해 비협력적 가격 균형에서의 비효율성이 드러난다.