Proposal of a Mobile Agent Framework for Small-scale IoT Devices over LPWA

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  • LPWAを用いた小規模IoT機器向けの移動エージェントフレームワークの提案

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屋外の環境情報の観測などにおいて，低消費電力で動作する小規模なIoT機器と，低消費電力で長距離通信を可能とする通信方式であるLPWA（Low Power Wide Area）で構成されたネットワークが広く活用されている．通信速度の遅いLPWAを用いるうえで，通信量の抑制は重要である．WSN（Wireless Sensor Network）の分野では，通信量を抑制するために，移動エージェントを用いた手法が提案されている．移動エージェントを用いることで，ノード上でのセンサデータの処理による通信量削減や，IoT機器の動作をオンデマンドで柔軟に変更することが可能になる．しかし，小規模IoT機器ではメモリの制約などにより，PC用の移動エージェントの実行環境をそのまま搭載することは困難である．さらに，LPWAにおいては，移動エージェントの移動やエージェント間でのメッセージ通信が通信帯域を圧迫する可能性がある．そこで本論文では，LPWAを用いた小規模IoT機器向けの移動エージェントフレームワークを提案する．フレームワークを必要最小限の機能で構成することにより，実装におけるメモリ消費量を小さくする．さらに，エージェントの移動とメッセージ通信の際に発生するデータに対して，それぞれの特徴を考慮した圧縮法を導入し，エージェント間の通信量を削減する．実験の結果，エージェント移動時のデータサイズを平均で53.9%，エージェント間のメッセージサイズを平均で93.5%削減できることが分かった．

IoT networks that use small-scale IoT devices operating with low power consumption and LPWA (Low Power Wide Area), a communication method that combines low power consumption and long-distance communication, are widely used for outdoor environmental information observation. In LPWA, where communication speeds are slow, it is important to reduce the amount of communication traffic. In the WSN (Wireless Sensor Network), a method using mobile agents has proposed to reduce the communication traffic. Also, mobile agents can flexibly change the behavior of IoT devices. However, it is difficult to implement a mobile agent execution environment for a PC in small-scale IoT devices due to memory limitations. Also, in LPWA, the network traffic for the movement of mobile agents and message exchange between agents may occupy the network bandwidth. This paper proposes a mobile agent framework for small-scale IoT devices using LPWA. We reduce the memory consumption of an IoT device by configuring the minimum set of functions required for realizing the target application. Furthermore, we introduce the compression method of network traffic for agent movement and message communication. Experimental results show an average reduction of 53% in the size of the agent movement and an average decrease of 93.5% in the size of inter-agent messages.

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