이기종 차량 네트워크에서의 역경매 방식을 이용한 태스크 오프로딩과 블록체인 기반 보상방법 = Task Offloading Using A Reverse Auction and Blockchain-based Reward in Heterogeneous Vehicular Networks

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 차량 네트워크에서 성공적인 태스크 오프로딩을 위해 기존 태스크 오프로딩 방식에 존재하는 문제점을 세 가지로 정의하고 해결책을 제시한다. 첫째, 통신범위 이탈문제를 해결하기 위해 차량의 높은 이동성을 고려하여 오프로딩 전에 예상경로를 계산함으로써 오프로딩 완료 시점에서 두 차량이 통신범위 내에 있을 것을 보장한다. 둘째, 통신방법 비표준화 문제해결을 위해 이기종 차량 네트워크를 구축하여 두 가지 차량통신인 Wi-Fi기반의 DSRC와 셀룰러 기반의 C-V2X를 혼합하여 사용함으로써 연산 전후 데이터 전송에 대한 통신방법을 구체화한다. 마지막으로, 오프로딩 보상 부재의 문제를 해결하기 위해 신용도와 지불금액 개념을 블록체인을 기반으로 도입하여 연산작업을 수행한 서비스 차량에게 적절한 보상을 지불하고자 한다. 또한 오프로딩을 요청할 클라이언트 차량이 가장 적절한 서비스 차량을 직접 선택하는 역경매 방식을 이용하여 두 차량이 상호 만족할 수 있는 오프로딩 거래를 촉진하고, 최선의 서비스 차량 선택을 위한 알고리즘을 제안함으로써 클라이언트 차량이 효율적인 오프로딩 상대를 선택할 수 있도록 한다. 제안 방법은 이후 차세대 모빌리티 산업 및 지능형 교통 시스템의 구축에 기여할 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper defines and addresses three issues in conventional task offloading methods that hinder successful task offloading in vehicular networks. First, to resolve the out-of-range of communication problem, this paper considers the high mobility of vehicles. By calculating the expected paths before offloading, this consideration ensures that the two vehicles will be within communication range upon completion of the offloading. Secondly, to solve the non-standardization of communication methods, a heterogeneous vehicular network is established. This involves using a mix of two vehicle communication methods—Wi-Fi-based DSRC and cellular-based C-V2X—to specify the communication methods for pre-computation and post-computation data transfers. Lastly, to address the absence of offloading compensation, this paper introduces the concepts of credit and payment amounts based on blockchain technology. This aims to ensure that appropriate compensation is provided to service vehicles that perform computational tasks. Moreover, the approach in this paper uses an inverse auction mechanism that allows client vehicles requesting offloading to directly select the most suitable service vehicle. The proposed method demonstrates a higher offloading success rate and improved network latency compared to existing methods, and it could therefore potentially contribute to advancements in the next-generation mobility industry and intelligent transportation systems.