본 논문은 다중사용자 다중입력단일출력 직교주파수분할다중접속(MU-MISO-OFDMA) 시스템을 강화하기 위해 지능형 반사 표면(IRS)을 사용하여 사물 인터넷 네트워크에서 자원 할당을 연구한다. 주요 목표는 빔포밍, IRS 반사 계수 및 OFDMA 부반송파 할당(SA)을 최적화하여 전체 네트워크 처리량을 극대화하는 것이다. 복잡성은 공식화된 혼합 정수 비선형 프로그래밍(MINLP) 문제에 의존하고 있으며, 이는 대안적인 최적화 프레임워크의 개발을 촉발한다. 본 접근 방식은 빔포밍 행렬, IRS 반사 계수 및 SA 행렬과 내부 근사(IA)를 교대로 정제하여 비볼록 하위 문제를 효율적으로 해결한다. 수치적인 모의실험은 제안된 시스템의 효과를 검증하여 서비스 품질(QoS) 제약 조건 준수를 보장한다. 특히 고안된 SA 체계는 비 SA 시스템을 능가하여 철저한 검색 방법론에 비해 계산 오버헤드를 크게 줄인다.