Owing to the recent application of a Service-Oriented Architecture (SOA) to the Internet of Things (IoT), traditional service provisioning processes have been changed to consider the physical environment and changes generated by IoT services. However, in highly dynamic IoT environments such as Vehicle-to-Everything (V2X), it is difficult for IoT services to provide their capabilities to users as a whole because the changes in the environment occur too quickly and unpredictably. Therefore, it is necessary to discover services as quickly as possible that can deliver their physical effects. For a fast and effective service discovery in a highly dynamic environment, we propose the application of a service discovery from a cached service registry on a mobile entity and a redundant sharing method for the synchronization of registries. To overcome the network overhead caused by redundantly shared data, we adopt a Bloom Filter applied distributed service registry and extend it to the adaptation of highly dynamic environments. Experiments were conducted to evaluate our approach by simulating a V2X environment. The results show that the cached service registry can guarantee a higher chance of success of a service discovery for highly dynamic environments, and the network overhead is significantly reduced.
최근 사물인터넷에 서비스 기반 아키텍쳐를 적용함에 따라 기존의 웹 서비스 환경에서 사용되던 서비스 프로비저닝 프로세스가 사물인터넷 서비스에 의해 발생되는 물리적 환경에 끼치는 영향과 그 변화를 고려하여 점차 변화되고 있다. 그러나 차량-사물 통신 환경과 같은 매우 역동적인 사물인터넷 환경에서는 환경의 변화가 너무 빠르고 예측할 수 없는 방향으로 일어나기 때문에 사물인터넷 서비스 본래의 기능을 사용자에게 충실히 제공하기 어렵다. 따라서 물리적 효과를 제공하는 사물인터넷 서비스의 경우, 사용자가 서비스의 물리적 효과 범위를 벗어나기 전에 빠르고 효과적인 서비스 검색을 통해 사용자에게 가능한 빠르게 사용가능한 서비스 목록을 전달해야 한다. 역동적인 환경에서 빠르고 효과적인 서비스 검색을 위해, 본 논문에서는 차량-사물 통신 환경에서 움직이는 자동차에 직접 서비스 레지스트리에서 발견한 서비스 목록을 캐시하는 방법을 제시한다. 또한, 캐시된 서비스 레지스트리를 다른 자동차들과 중복하여 공유함으로써 캐시된 서비스 레지스트리의 서비스 검색 확률을 증가시키는 방법을 제안한다. 중복 공유 데이터로 인한 네트워크 오버헤드를 극복하기 위해 블룸 필터를 적용한 분산 서비스 레지스트리를 기법을 채택하고, 이를 동적인 환경에 적용시킬 수 있도록 확장한다. 차량-사물 통신 환경의 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 접근 방식을 평가하였으며, 그 결과 캐시된 서비스 레지스트리는 매우 동적인 환경에서 서비스 발견의 성공 가능성을 더 높게 보장할 수 있고 중복 공유로 인한 네트워크 오버헤드 또한 블룸 필터 적용으로 인해 현저히 감소하였다.
