ユーザーインザループ
ユーザーに時々指示を与えることでシステムのパフォーマンスを向上させるユーザーインザループの概念。

ユーザーインザループ（UIL）とは、技術（ネットワークなど）が人間のユーザー（レイヤー8）の関与によってパフォーマンス目標を改善できるという概念です。この考え方は、様々な技術分野に応用できます。UILでは、ネットワークを利用する人間ユーザーは、ネットワークの中で最も賢く、かつ最も予測不可能なユニットの1つであると想定しています。さらに、人間ユーザーは、多くの場合、感知する（多かれ少なかれ観察しますが、聴覚や触覚によるフィードバックも考えられます。例えば、車のアクセルペダルがスピードメーターのように抵抗を感じていることを想像してみてください）特定の入力値を持っているため、賢明な意思決定と観測値はどちらも、より大きな目標の改善に役立ちます。

入力値は、システム全体のパフォーマンスを向上させる特定の行動を人間のユーザーに促したり、抑制したりすることを目的としています。UIL に関連する歴史的な実装例の 1 つは、電力ネットワークで電力ユーザーに価格表が導入されたことです。この価格表は、たとえばオフピーク、ミッドピーク、オンピーク期間に基づいて電気の価値を差別化します。ただし、これはオープンループ制御です。UIL は実際にはクローズドループ制御、つまりユーザーをループに含めることを可能にします。不均一な価格設定パターンに直面すると、人間のユーザーはそれに応じて電力消費量を変更することで対応し、最終的には電力へのアクセスの全体的な改善 (ピーク時の消費量の削減) につながります。最近では、UIL は無線通信 (セルラー ネットワーク) にも導入されています。[ 1 ] [ 2 ]

帯域幅（周波数）を含む無線リソースはますます希少になりつつあり、無線ネットワークに対する現在の需要はほとんどの場合供給（無線リンクの潜在容量は技術的な限界に基づく）を下回っていますが、需要の急激かつ指数関数的な増加により、無線アクセスは数年のうちにますます高価なリソースになるでしょう。この状況に対する従来の技術的対応、例えば革新的な新世代のセルラーシステム、より効率的なリソース割り当て、コグニティブ無線、機械学習などは確かに必要ですが、システムにおける主要なリソース、すなわちユーザーを無視しているように思われます。差別化された価格設定などのインセンティブを導入することで、無線ユーザーの「無線利用行動」の変化を促すことができます。[ 3 ]さらに、環境への関心の高まりと、無線利用がもたらす目に見えない大きな環境影響を活用することで、「環境に優しい」ユーザーに無線利用行動を変えさせ、二酸化炭素排出量を削減するよう促すことができます。

無線通信で使用されるUILは、通信のスマートグリッドと呼ばれています。これは、リンクアダプテーションの悪い場所や、混雑時間帯における過剰な使用を回避することを目的としています。

概要

インセンティブとペナルティを与える様々な方法に関わらず、ユーザーブロックの結果は、空間的、時間的、または全く反応しない状態のいずれかになります。空間UILとは、ユーザーがより良い場所へ移動することを意味します（Wi-Fiネットワークで一般的に行われているように）。時間UILとは、需要が現時点で回避されることを意味します（別の時間に継続されるか、放棄されるか、自宅の有線ネットワークにオフロードされるか）。インセンティブは通常、完全に動的な料金体系です。これにより、混雑時のユーザー需要が形成されます。UIL は、トラフィック需要を容量以下の持続可能なレベルに安定させることを目指しています。携帯電話ネットワークでは、トラフィックを常に容量以下に抑えるのに役立ちます。

空間UIL制御

UILの一般的な観点は図に示されています。UILのコンセプトでは、コントローラがユーザーに必要な情報を提供するため、ユーザーは自発的に現在の場所をポイント A からポイント B に変更することが期待されます。ポイント A の現在の信号品質やスペクトル効率は、コントローラによって認識されています。さらに、以前の測定のデータベースから、ネットワークのすべての場所の平均信号品質やスペクトル効率がわかっています。その後、ネットワークは必要な情報を提供し、ユーザーに適切な位置を提案します。移動する前に、ユーザーはポイント B とポイント A の間の効用上の利点を知っています。この効用上の利点は、金銭的なもの (音声通話の割引) やデータ レートの増加 (ベスト エフォート データ トラフィック) などです。ネットワークは、どこに (どの方向にどの場所に) 移動するかという情報を提供しています。決定を下す前に、ユーザーはすべての必要な情報 (割引率、データ レートの増加、次の改善ステップはどこまでか) を持っている必要があります。最終的に、一定数のユーザーが移動に参加し、残りのユーザーはその場に留まります。これには、移動できない、移動したくない、または移動する十分なインセンティブがないすべてのユーザーが含まれます。図中のユーザーブロックは、ユーザーが移動を決定した場合、新しい場所Bを出力します。この確率は、距離と与えられたインセンティブ効用に依存します。目標スペクトル効率は、ユーザーが移動後に達成すべき最小のスペクトル効率です（目標値は現在の値よりも大きくなければなりません）。[ 4 ]

時間的UIL制御

セルラー ネットワークの需要増加は、定額料金ポリシーによって促進されています。これにより、ヘビーテールなトラフィック分布が促進され、無制限の需要増加につながります。今日では、無制限の需要増加のために料金ポリシーが変わり始めています。最終的に、一部のオペレータは上限付きの定額料金を請求し始めましたが、これは一時的な解決策です。文献では、より精巧な解決策である使用量ベースの料金設定が提案されていますが、これだけでは混雑時間帯の混雑問題は解決されません。UILではさらに一歩進んで、完全に動的な使用量ベースの料金設定が提案されています。[ 3 ] この動的な料金はユーザー ターミナル (UT) に表示されるため、ユーザーはサービスを使用するかどうかを決めることができます。基本的な考え方は非常に明確で、セッション料金が上がるとユーザーが生成するトラフィックが少なくなります。その結果、料金設定方法によって、電気料金やスマート グリッド アプリケーションの場合と同様にユーザーの行動とトラフィックが変わります。即時のフィードバックと数秒単位の遅延により、最適な応答とトレーニングが可能になるため、それらよりもさらに効果的です。

利点

ユーザーインザループアプリケーションは、エネルギーや化石燃料の過剰消費など、限られたリソースが消費され、社会や環境への悪影響を回避する必要があるすべての分野で可能です。

UILを使用する理由は多様です。無線通信では、今後10年間でデータレートの増加に伴う問題が深刻化しています。[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] スマートフォンとラップトップのドングルは、年間100%の割合でトラフィックを増加させ続けると予想されます。これは、過去5年間で既に見られた傾向です。すべてのトラフィックを運ぶために容量を大きくするという従来のアプローチは、4G、5G、そしてそれ以降の世代では、この増加率では需要に追いつくことができないため、ますます困難になるでしょう。[ 9 ] エネルギー消費とグリーン化も、今後ますます重要になります。技術によってもたらされる容量増加は、すぐにさらに急速に増加するトラフィックによって消費されてしまいます。新しいアプローチでは、ピコセルやフェムトセルなど、さらに多くのお金と電力を費やす必要があります。UILアプローチは直交しており、追加のCAPEXと電力を必要としません。 UILはスペクトル効率を大幅に向上させることができます。[ 2 ]

インセンティブ

UILコントローラとユーザーボックス間のインターフェースは、情報とインセンティブから構成されます。情報とは、ユーザー出力の変更が（システム、コミュニティ、社会にとって）有益であるという知識です。しかし、多くの場合、ユーザーにデフォルトの行動を実際に変えさせるには、追加のインセンティブが必要になります。なぜなら、利他主義だけでは十分な効果が得られず、自由社会では人々は利己的な戦略を好む傾向があるからです（ゲーム理論を参照）。このジレンマは「コモンズの悲劇」と呼ばれています。したがって、一次的には効用最大化を、二次的にはホモ・レシプロカンスを駆動力とするホモ・エコノミクス・モデルを想定するのが合理的です。

インセンティブは、金銭的側面（使用料が安い）や、お金に変換できる、または変換できないその他の有益なボーナスによって提供できます。一例として、ユーザーが空間的に移動するたびに、マイレージ プログラムのマイルが付与されます。ワイヤレス ネットワークのもう 1 つの利点は、より高いビット レートをユーザーに付与することですが、これは規則に従うユーザーに対してのみ行われます。負のインセンティブはペナルティの形で提供することも可能ですが、心理学的には正のインセンティブの方が効果的であるとされています。現在の時間や場所（混雑時、混雑状況、リンク アダプテーションが悪い）でシステムを使用することが全体の目標に反する場合、ユーザーがそのような状況下でシステムを使用しないようにするために、ペナルティを課すことができます。代わりに、より良い場所や時間帯であれば、ペナルティなしで使用できるようになります。

アプリケーションの例

緑の側面

一般的に、UILは、ユーザーが制御されない行動をとる場合よりも環境に優しい目標を制御することを可能にします。この目標は、エネルギー消費、化石燃料消費、食料消費、あるいは社会的行動のようなよりソフトな目標であっても構いません。これは、ゲーム理論において、ルール（利得）を変更することで、結果がより協力的に見えるようにすることが できるようなものです。

無線ネットワークのグリーンな側面は以下の通りです。基地局や交換機などの無線インフラで消費される電力は、現在既に世界の電力消費量、ひいては二酸化炭素排出量の0.5%を占めています。最新のデータをまとめると、1MBの送信データあたり34gのCO2（または17dm 3 ）の二酸化炭素排出量となります。これは、現在の無線セルラー通信のグリーン指標と言えるでしょう。1ビットは5.8×10 16分子のCO2に相当し、これがビット排出量に相当します。携帯電話無線ネットワークは、世界の総電力の0.5%、つまり2010年には約20PWhを消費します。携帯電話の月間平均トラフィック量は240×10 15 バイトで、2010年には合計2880PBに達します。したがって、1バイトあたりのエネルギーは0.0347×10 −6  kWhとなり、0.125 Jに相当します。電力が石炭から得られる場合、1 kWhのエネルギーで975 gのCO2が発生します。したがって、1バイトの無線データでは0.0338325 mgのCO2が発生し、これは1 MBあたり約34 gのCO2に相当します。[ 3 ]

参照

参考文献

  1. ^ a b c Schoenen, Rainer、Yanikomeroglu, Halim (2014). ユーザー・イン・ザ・ループ：持続可能なワイヤレスネットワークのための空間的および時間的な需要形成。IEEE Communications Magazine、2014年2月
  2. ^ a b c Schoenen, Rainer; Yanikomeroglu, Halim; Walke, Bernhard H. (2011年5月). 「ユーザー・イン・ザ・ループ：モビリティを認識するユーザーはセルラーOFDMAシステムのスペクトル効率を大幅に向上させる」. IEEE Communications Letters . 15 (5): 488– 490. Bibcode : 2011IComL..15..488S . doi : 10.1109/LCOMM.2011.042511.102057 . ISSN  1089-7798 . S2CID  6162606 .
  3. ^ a b c d Schoenen, Rainer、Bulu, Gurhan、Mirtaheri, Amir、Yanikomeroglu, Halim (2011). 需要形成とユーザー・イン・ザ・ループ型料金制御によるグリーンコミュニケーション. 2011 IEEEオンライングリーンコミュニケーション会議 (IEEE GreenCom'11) 議事録. ISSN 1531-3018 . ISBN  978-1-4244-9519-12011年
  4. ^ a b cシェーネン、ライナー. ユーザ・イン・ザ・コントロール・ループによるスペクトル効率100%以上の向上について. 第16回アジア太平洋通信会議（APCC）議事録. 2010年10月
  5. ^ UMTSフォーラムレポート44. モバイルトラフィック予測2010–2020. http://www.umts-forum.org/ 2012年12月2日アーカイブ、Wayback Machineにて
  6. ^ Cisco Systems Inc.、「Cisco Visual Networking Index: 世界のモバイルデータトラフィック予測アップデート、2010～2015年」。2011年2月1日。
  7. ^ Sandvine Inc.、「2010年モバイルインターネット現象レポート」ホワイトペーパー、2010年。
  8. ^ Rysavy Inc.、「モバイルブロードバンド容量の制約と最適化の必要性」ホワイトペーパー、2010年2月。
  9. ^ Dohler, M.、Heath, RW、Lozano, A.、Papadias, CB、Valenzuela, RA、「PHY層は死んだのか？」IEEE Communications Magazine、2011年4月、第49巻、第4号、159-165ページ
  10. ^ Dumitrescu, C. (2015). 「ユーザーインザループチャネルの設計について。緊急脱出への応用」. arXiv : 1508.03204 [ cs.CY ].
  11. ^ Cranor, Lorrie Faith (2008). 「人間をループの中に組み込むための推論フレームワーク」(PDF) . Usenix.org . ユーザビリティ、心理学、セキュリティ 2008 ワークショップ議事録.
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