Bluetooth is a major technology for short range wireless communication. Scatternets expand its use to larger networks. If communication patterns are known before scatternet formation, frequently communicating pairs could be connected directly or with fewer hops to enhance performance. Communication patterns are obtainable by observing traffic, but this approach is ineffective in a pervasive computing environment where interactions are mostly spontaneous. We propose to use social group membership as an estimate of communication patterns. The proposed scatternet formation scheme forms a scatternet per a social group and then connects scatternets through tunnels. In order to ensure that each communicating pair has a reasonable share of bandwidth, the proposed scheme considers the number of hops and branches and traffic distribution when interconnecting scatternets. Simulation results show that the proposed scheme not only enhances the total throughput of scatternets but also shares network capacity more fairly among communicating pairs.
블루투스는 단거리 무선 통신을 위한 핵심 기술로서 스캐터넷은 블루투스의 사용영역을 더 큰 네트워크로 확장했다. 만약 스캐터넷 형성 이전에 통신 패턴을 알 수 있다면, 자주 통신하는 송, 수신자 쌍을 서로 가깝게 연결하여 네트워크의 성능을 개선할 수 있을 것이다. 그러나 실제로 통신 패턴을 스캐터넷 형성 시기에 알 수 없다. 통신 패턴은 트래픽을 관찰하여 얻을 수도 있으나 사용자간 상호작용이 일시적인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이 방식은 비효율적이다. 따라서 우리는 사회적 그룹 멤버십을 통신 패턴을 예측하는데 사용하도록 제안한다. 제안된 스캐터넷 형성 기법은 사회적 그룹 별로 스캐터넷을 형성하고, 이렇게 형성된 스캐터넷을 터널을 통해 연결한다. 각 송, 수신자쌍이 적당한 대역폭을 사용할 수 있도록 하기 위해 제안된 기법은 터널의 개수와 위치를 고려한다. 시뮬레이션 결과는 우리의 기법이 전체적으로 성능을 높이면서도 여러 송, 수신자 쌍이 보다 공평하게 네트워크 용량을 나누어 사용하게 한다는 것을 보여준다.
