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사물인터넷 환경에서 서비스 그래프 생성 모형
- Alternative Title
- Generative Service Graph Provisioning for IoT Device Networks
- Author(s)
- 김주현
- Alternative Author(s)
- Joohyun Kim
- Advisor
- 김재훈
- Department
- 일반대학원 산업공학과
- Publisher
- The Graduate School, Ajou University
- Publication Year
- 2023-02
- Language
- kor
- Abstract
- 에드혹 네트워크 (Adhoc Network) 는 엑세스 포인트 (Access Point, AP) 가 필요 없는 노드 (Node) 들에 의해 자율적으로 구성되는 네트워크 형식이다. 노드들의 자유로운 이동이 가능하여 동적으로 네트워크 토폴로지 (Topology) 가 변화 한다. 서비스 그래프는 사물인터넷 환경에서의 장치가 동적인 특징을 가지는 사물인터넷 네트워크의 자원에 접근할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 사물인터넷 네트워크를 위한 서비스 그래프 생성 모형을 제안한다. <br>서비스 그래프 생성의 목표는 서비스 프로비저닝 (Service Provisioning) 을 위해 인접한 사물인터넷 장치들의 풀 (Pool) 을 구성하고 탐색 순서를 표현하는 서비스 그래프를 서비스 요청자에게 제공하는 것이다. 장치의 자원 정보를 효과적으로 표현하기 위해 라인 그래프 (Line Graph) 구조를 사용한다. 라인 그래프를 이용한 노드 분류 (Node Classification) 을 통해 서비스 그래프를 생성한다. 서비스 그래프를 이용한 서비스 프로비저닝은 적절한 능력 바인딩 (Capacity-Binding)을 통해서 가능하다. <br>제안된 모형은 라인 그래프 구조와 노드 분류 방법을 활용하여 적은 파라미터를 이용하여 서비스 프로비저닝을 위한 서비스 그래프를 생성한다. 생성된 서비스 그래프는 능력 바인딩 방법을 활용하여 기존의 자원 할당 (Resource Allocation) 문제를 해결하는 방법에 비해 효율적으로 사물인터넷 환경에서 장치들의 자원을 활용한다.
- Alternative Abstract
- Adhoc network is autonomously organized by nodes and does not require access points (APs). The network topology changes dynamically due to the nodes’ movement. The service graph allows devices in Internet-of-Things (IoT) environments to access resources in IoT networks with dynamic features. In this paper, we propose a generative service graph provisioning method for IoT networks. The goal of service graph generation is to configure a pool of adjacent IoT devices for service provisioning and to provide a searching mechanism to the service requester. A line graph structure is used to represent the resource information of the device effectively. A service graph is generated through node classification using a line graph. Service provisioning on a service graph uses the capacity-binding method.The proposed model utilizes the line graph structure and node classification to generate a service graph for service provisioning using fewer parameters. The generated service graph uses the resources of devices in the IoT environment more efficiently than the compared resource allocation problem by the capacity <br>-binding method. <br>Keywords : Internet-of-Things, Reinforcement Learning, Service Graph, <br> Service Provisioning, Subgraph
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- Appears in Collections:
- Graduate School of Ajou University > Department of Industrial Engineering > 4. Theses(Ph.D)
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