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[국내논문] 인센티브 매커니즘에 기반한 효율적인 이동 크라우드소싱 기법에 대한 연구
A New Effective Mobile Crowdsourcing Control Scheme Based on Incentive Mechanism 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.8 no.1, 2019년, pp.1 - 8  

박광현 (현대오토에버 디지털R&D센터) ,  김승욱 (서강대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 모바일 크라우드소싱 환경에서 게임이론의 인센티브 매커니즘 기법과 중복 연합 형성 게임(Overlapping Coalition Formation Game)을 적용하여 시스템의 진실성을 보장하고 모바일 노드의 이득을 극대화하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안된 매커니즘 기법은 노드가 자신의 정보를 솔직하게 드러냈을 때 가장 높은 보상을 지급함으로써 노드가 진실된 정보를 보고하도록 한다. 또한 중복 연합 형성 게임을 적용함으로써 노드들은 자신 주변의 가장 높은 보상을 지급하는 연합을 선택하고 자신의 자원이 허락하는 한 다수의 연합에 참가하여 업무를 수행함으로써 효율성을 높일 수 있었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 다른 기법에 비해 제안된 기법은 모바일 노드들이 높은 보상을 얻기 위해 자신의 정보를 솔직하게 드러냈고 자신의 성능과 남은 자원에 따라 더 높은 보상을 받을 수 있음을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we design a new mobile crowdsourcing control scheme based on the incentive mechanism. By using a novel incentive mechanism, mobile nodes can get the maximum payoff when they report their true private information. As mobile nodes participate in the overlapping coalition formation game,...

Keyword

#게임이론   #매커니즘 디자인   #연합 형성 게임   #모바일 크라우드소싱  

표/그림 (9)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 메커니즘 디자인을 기반으로 전체 시스템의 진실성을 보장하는 인센티브 메커니즘(Incentive Mechanism) 을 제안하고 여기에 중복 연합 형성 게임(Overlapping Coalition Formation Game)을 적용하여 게임 참가자의 이익을 최대화하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
  • 크라우드소싱 환경에서 시스템의 진실성을 보장하기 위한 다양한 기법이 있지만 그 중 게임이론의 매커니즘 디자인을 적용한 기법이 대표적인 방법이다. 또한 기존의 단일 연합 형성 게임이 아닌 중복 연합 형성 기법에 대해 알아본다.
  • SETT 매커니즘 기법을 통해 게임 참가자들은 자신이 벌칙을 받지 않기 위해 자신의 정보를 솔직하게 게임 설계자에게 보고하게 될 것이다. 자신이 악의적인 참가자라는 것이 시스템에 알려지면 이득을 챙기기 어려워지기에 벌칙을 도입함으로써 다른 진실성 보장 기법에 비해 적은 비용으로 시스템의 진실성을 보장할 수 있다는 장점이 있다.
  • CS-MECH 기법은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서 게임 설계자는 업무를 공지하고 이를 본 게임 참가자들은 자신의 정보를 게임 설계자에게 보고한다. 두 번째 단계에서 게임 설계자는 게임 참가자들이 드러낸 업무 수행 효율성에 따라 업무 수행을 할 참가자들을 선정하고, 업무를 할당하고 보상을 지급한다.
  • 최근 모바일 기기의 자원을 최대한 활용하기 위한 모바일 크라우드소싱 기술에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 업무를 수행하는 노드가 자신의 정보를 솔직하게 드러낼 때 가장 큰 이득을 보는 방법에 대해 제안하였다. 모바일 노드의 이동성을 고려하여 자신이 통신할 수 있는 범위 내의 가장 큰 보상을 지급하는 연합에 참가하고, 인센티브 매커니즘에 기반한 보상을 받음으로써 시스템의 진실성을 보장하였다.
  • 또한 모바일 노드의 특징인 이동성을 고려하지 않아 실제 모바일 네트워크 환경에 적용하기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이득 최대화를 위한 중복 연합 형성 게임을 적용하고 노드의 이동성을 고려함으로써 모바일 노드가 더 높은 이득을 지급받을 수 있도록 하였다. 또한 제안된 기법을 통하여 전체 네트워크의 진실성을 보장함을 보였다.
  • 따라서 업무 요청자는 효율적인 보상지급을 위해 업무를 각 노드에게 할당하기 전에 노드의 업무 수행 능력에 대한 정보를 얻어야 한다. 이때 게임이론의 매커니즘 디자인 기법을 적용함으로써 시스템의 진실성을 보장하려고 한다. 또한 중복 연합 형성 게임을 적용하여 각 노드들의 자원 활용도를 높일 수 있었다[4-8].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
크라우드소싱이란? 크라우드소싱(CrowdSourcing)은 대중(Crowd)과 아웃소싱(Outsourcing)의 합성어로서 업무 요청자가 수행해야 할 업무(Task)를 제시하고 업무 수행을 위해 참가자들로부터 자원을 일부 획득하여 수행하는 패러다임을 의미한다. 모바일 크라우드소싱은 핸드폰, 노트북, 차량 등 모바일 기기 또한 연산 능력을 가진 컴퓨팅 기기로 보는 관점에서 시작된 발상인데, 모바일 기기의 유휴 자원을 일부 사용하여 업무를 처리하는데 활용하는 것이다.
SETT 매커니즘이란? SETT 매커니즘은 Transfer라는 이름의 인센티브를 게임 참가자에게 지급하고, 이기적인 참가자에게는 벌칙을 부과함으로써 시스템의 진실성을 보장하는 기법이다. SETT 매커니즘에서 게임 참가자들이 자신의 업무 처리비용을 먼저 보이고 업무 수행 정도에 따른 보상을 지급받는다.
모바일 크라우드소싱 환경에서 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 무엇이 활발해지고 있는가? 모바일 크라우드소싱 환경에서 각 노드는 이기적이며 자신의 이득을 위하여 움직인다고 가정하기 때문에 업무 요청자는 노드들이 크라우드소싱에 참여할만한 제도적 장치를 마련해야 한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 게임이론(Game Thory)를 적용하려는 움직임이 활발해지고 있다[1, 2, 8, 3].
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참고문헌 (13)

  1. S. Yang, F. Wu, S. Tang, X. Gao, B. Yang, and C. Chen, “On Designing Data Quality-Aware Truth Estimation and Surplus Sharing Method for Mobile Crowdsensing,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 35, No. 4, pp. 832-847, 2017. 

    상세보기 crossref

  2. H. Li, K. Ota, M. Dong, and M. Guo, “Mobile Crowdsensing in Software Defined Opportunistic Networks,” IEEE Commun. Mag., Vol. 55, No. 6, pp. 140-145, Jun. 2017. 

    상세보기

  3. W. Wu, W. Wang, J. Wang, X. Fang, Y. Jiang, and J. Luo, “Incentive Mechanism Design to Meet Task Criteria in Crowdsourcing: How to Determine Your Budget,” IEEE J. Sel. Areas Commun., Vol. 35, No. 2, pp. 502-516, Feb. 2017. 

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  4. Y. Lim, “Alternating Offers Bargaining Game and Wardrop's User Equilibrium,” Korean Society of Transportation, Vol. 23, No. 5, pp. 37-45, Sep. 2005. 

  5. T. Wang, L. Song, Z. Han, and W. Saad, “Overlapping coalition Formation Games for Emerging Communication Networks,” IEEE NETWROK, Vol. 30, No. 5, pp. 46-53, 2016. 

  6. S. Kim, Game Theory Applications in Network Design, IGI Global, 2014 

  7. D. Yang, G.Xue, X. Fang, and J. Tang, "Crowdsourcing to smartphones: Incentive mechanism design for mobile phone sensing," Proceedings of the 18th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking, pp. 173-184, 2012. 

  8. X. Gan, Y. Li, W. Wang, L. Fu, and X. Wang, “Social Crowdsouring to Friends: An Incentive Mechanism for Multi-Resource Sharing,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 35, No. 3, pp. 795-808, 2017. 

    상세보기 crossref

  9. L. Qi, W.Dou, W.Wang, G. Li, H. Yu, and S. Wan, "Dynamic Mobile Crowdsourcing Selection for Electricity Load Forecasting," IEEE Access, Vol. 6, pp. 46926-46937, 2018 

    상세보기 crossref

  10. X. Zhang, Z. Yange, and Y. Liu, "Vehicle-Based Bi-Objective Crowd sourcing," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 19, No. 10, Oct. 2018. 

    상세보기

  11. L. Wang, Z. Yu, Q. Han, B. Guo, and H. Xiong, "Multi-Objective Optimization Based Allocation of Heterogeneous Spatial Crowdsourcing Tasks," IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol. 17, No. 7, July. 2018. 

    상세보기

  12. Y. Wu, B. Wang, and K. J. R. Liu. "Repeated Spectrum Sharing Game with Self-Enforcing Truth-Telling Mechanism," MIUR and FP7 in the framework of the PRIN SESAME and PrimeLife projectsIn Proc. of IEEE International Conference on Communications ICC'08, pp. 3583-3587, May. 2008. 

  13. B. Di, T. Wang, L. Song, and Z. Han, “Collaborative Smartphone Sensing Using Overlapping Coalition Formation Games,” IEEE Trans. Mobile Comput., Vol. 16, No. 1, pp. 30-43, Jan. 2017. 

    상세보기 crossref

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