무선메쉬망에서 트래픽은 인터넷 게이트웨이로 동작하는 MPP로 집중되기 때문에 이들 간에 부하가 균등하게 분담되지 않으면 망 내 트래픽 양이 망의 전체 용량보다 작더라도 망의 전체 효율은 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 망 내 MPP의 부하 정보를 이용하여 MP(Mesh Point)들이 접속할 MPP를 확률적으로 결정하는 확률적 트래픽 부하 균등 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 ns-2를 이용한 모의실험을 통해 제안 기법과 큐 길이 기반 기법을 망 안정화 시간과 패킷 손실율 측면에서 비교하였다. 제안 기법은 혼잡한 MPP의 부하를 다수의 MPP에 분담시킬 수 있기 때문에 새로운 접속 MPP(serving MPP)로 트래픽이 급증하는 것을 방지한다. 따라서 제안기법은 동일한 망 환경에서 망 혼잡 발생 후 이를 해결하기 위한 망 안정화 시간이 큐 길이 기반 기법보다 최대 34초 빠르며 이로 인해 망의 패킷 손실율도 최대 7.6% 낮출 수 있었다. 즉, 제안기법은 망 자원의 효율적 이용으로 망 혼잡을 빠르게 해소하여 무선메쉬망의 안정적 운용에 기여한다.
Since traffic is aggregated to a MPP that acts as an Internet gateway, if traffic load is not balanced among the MPPs in a WMN, the overall performance of a WMN becomes poor even though the total traffic load is far below the capacity of the WMN. Therefore, in this paper, we propose a stochastic load balancing scheme where each MP (Mesh Point) probabilistically selects its serving MPP according to the congestion levels of MPPs. Through extensive simulations using ns-2, we have verified that our scheme can stabilize a WMN fast when congestion occurs and reduce packet loss rate by distributing traffic load of a congested MPP to multiple MPPs in the inverse proportional to their congestion levels. Compared to queue-based load balancing scheme, our method can decrease network stabilization time by 34 seconds, and reduce packet loss rate by 7.6%. Since the proposed scheme can reduce network stabilization time by efficiently using network resource, it is expected to contribute to the reliable operation of a WMN.
