In the future, an increasing number of heterogeneous networks will be connected with each other. Each of them has its own interest. Existing systems lack good incentive mechanisms to attract more networks to participate in cooperations. In this paper, we design an auction-based incentive mechanism for routing protocols applied in heterogeneous networking which is computationally efficient, individually rational, profitable, and truthful. Through several simulations, we evaluate the performance and validate the properties of our mechanism.
P2P(Peer-to-Peer) 네트워크는 피어간의 협력에 상당히 의존한다. 그러나 일부 피어는 자신의 파일을 전혀 공유하지 않고 필요한 파일의 다운로드만 수행하거나, 질이 낮은 파일이나 다른 피어로부터 요청 횟수가 적은 파일을 공유한다. 피어의 이와 같은 이기적인 행동을 '무임승차(free riding)'라 하고, 피어의 무임승차는 다른 피어의 활발한 참여나 시스템의 성능을 감소시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 신뢰 피어를 이용하여 인센티브 기법의 올바른 사용을 제공하고, 피어의 행동을 참조하여 기여도를 계산하고 인센티브를 할당하는 인센티브 기법 IcMFS(Incentive Mechanism for File Sharing System)를 제안한다. 제안 기법은 대역폭과 TTL(Time-To-Live)을 인센티브로 할당하여 피어의 서비스 이용을 차별화한다. 실험을 통해 피어의 기여도에 따른 서비스 차별화와 신뢰 피어를 이용하여 인센티브 기법의 올바른 사용과 신뢰 피어를 이용함으로써 얻을 수 있는 이점을 살펴보았다. 또 제안 기법의 안정성을 확인하기 위해 인센티브 기법의 부당한 사용으로 피어가 얻는 불이익을 살펴보았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.159-177
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2018
Participatory sensing is becoming popular and has shown its great potential in data acquisition for ambient assisted living. In this paper, we propose an incentive mechanism in participatory sensing for ambient assisted living, which benefits both the platform and the mobile devices that participated in the sensing task. Firstly, we analyze the profit of participant and platform, and a Stackelberg game model is formulated. The model takes privacy, reputation, power state and quality of data into consideration, and aims at maximizing the profit for both participant and publisher. The discussion of properties of the game show that there exists an unique Stackelberg equilibrium. Secondly, two algorithms are given: one describes how to reach the Stackelberg equilibrium and the other presents the procedures of employing the incentive strategy. Finally, we conduct simulations to evaluate the properties and effectiveness of the proposed mechanism. Simulation results show that the proposed incentive mechanism works well, and the participants and the publisher will be benefitted from it. With the mechanism, the total amount of sensory data can be maximized and the quality of the data can be guaranteed effectively.
In this paper, we propose a new incentive mechanism for hybrid access in cognitive femtocell networks. The purpose of the proposed incentive mechanism is to guarantee the QoS of macro user equipments (MUEs) and to increase femtocell capacity. MUEs channel condition report triggers bidding procedure by neighbor femtocell base stations (FBS). Macro base station (MBS) can offer some subchannels as rewards to encourage FBSs to reliably support its MUEs. Simulation results validate the effectiveness of our proposed scheme.
As a new marketing tool, gamification design has been used in marketing practice by e-commerce platforms, aiming to motivate consumers to participate. Based on this, by sorting out relevant domestic and foreign literature, analysis of actual business cases, in-depth interviews with users, experiments and data analysis, this study extracts and describes in detail the elements of the e-commerce platform gamification incentive mechanism. Draw conclusions through research: (1) The incentive mechanism of gamification design of e-commerce platform contains four main dimensions : The richness of symbols, The fun of gamification, The contagiousness of Social and The seduction of achievement. (2) The four elements are closely related, and these can work on a system at the same time and have significant mutual effects. (3) Achievement and fun can bring intrinsic motivation to consumers, while sociability and symbols can bring external motivation to consumers and promote internal motivation through external motivation. (4) The seduction of achievement and the richness of symbol are most closely related.
본 논문은 블록체인 기술에서 탈중앙화된 시스템 접근 방식을 활용하여 차량 인터넷(IoV)에서 신뢰할 수 있는 데이터 공유 체계를 제안한다. 스마트 계약에 기초한 인센티브 메커니즘을 채택하여, 차량은 올바른 교통 정보 메시지를 정직하게 공유함으로써 시스템으로부터 특정한 보상을 받게 된다. 이후 차량은 평판 등급을 생성하여 수신되는 모든 정보 메세지를 검증함으로서 메시지에 대한 신뢰성을 유지한다. 한편 네트워크 성능을 분석하기 위해 이산 이벤트 시뮬레이터를 사용하여 IoT 네트워크를 시뮬레이션하였고, 인센티브 모델은 분산형 접근 방식의 이더리움 스마트 계약을 활용하여 설계하였다.
Recently, concomitant with a surge in numbers of Internet of Things (IoT) devices with various sensors, mobile crowdsensing (MCS) has provided a new business model for IoT. For example, a person can share road traffic pictures taken with their smartphone via a cloud computing system and the MCS data can provide benefits to other consumers. In this service model, to encourage people to actively engage in sensing activities and to voluntarily share their sensing data, providing appropriate incentives is very important. However, the sensing data from personal devices can be sensitive to privacy, and thus the privacy issue can suppress data sharing. Therefore, the development of an appropriate privacy protection system is essential for successful MCS. In this study, we address this problem due to the conflicting objectives of privacy preservation and incentive payment. We propose a privacy-preserving mechanism that protects identity and location privacy of sensing users through an on-demand incentive payment and group signatures methods. Subsequently, we apply the proposed mechanism to one example of MCS-an intelligent parking system-and demonstrate the feasibility and efficiency of our mechanism through emulation.
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.
인터넷 상에서의 비디오 스트리밍을 위한 대안으로서 P2P(Peer-to-Peer)가 관심을 받고 있다. P2P 시스템은 피어들의 대역폭 기여에 의존하고 있지만, 피어들은 자신의 대역폭을 제공하는 것을 꺼리는 경향이 있다. 본 논문에서 우리는 상향 대역폭 기여를 촉진하는 P2P 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 피어들 간의 공평성을 유지하고, 제어 가능한 방법으로 협력적인 피어와 이기적인 피어에게 다른 품질의 비디오를 제공한다. 제안 시스템은 기여한 상향 대역폭에 기초한 평가 기법으로 피어가 협력적인지 이기적인지를 결정하고, 협력적인 피어들에게는 인센티브로서 고품질의 비디오를 제공한다. 또한 제안시스템이 효과적으로 동작할 수 있도록 트리 재건조 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해, 트리 재건조 알고리즘이 효과적으로 동작하며, 인센티브 기법이 협력적인 피어에게 더 많은 하향 대역폭을 할당하고 이기적인 피어에게는 저품질 비디오를 제공함을 보인다.
Kad 네트워크는 파일 공유 시스템 중 가장 널리 알려진 네트워크이다. 파일 공유 시스템은 사용자의 일방적 파일 다운로드 받기, 가짜파일 업로드하기, 바이러스 배포하기 등에 사용되는 등의 문제를 가지고 있고, 이러한 문제점을 극복하기 위하여, 이 논문에서는 게임 이론을 바탕으로 하는 인텐티브 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 Kad 사용자를 위하여 보다 안정적이고 효율적인 네트워크 환경을 만들어 준다. 즉, 쓸모 없고 위험한 파일 등을 제공하는 다른 사용자들이 처벌받는 것에 반하여, 가치 있는 리소스를 공유한 사용자는 신용이 증가하는 대가를 받는다. Kad 네트워크에서 이 인센티브 메커니즘은 사용자의 악의적인 행동을 찾거나 방지하고 사용자들 사이에서의 정직한 통신을 장려하는데 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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