초록 ▼

□ 연구개요
복잡계 및 통계물리학은 거시적 현상의 미시적 메커니즘을 밝혀내는데 매우 강력한 방법론적 틀을 제공한다. 최근의 가장 성공적인 적용 사례 중 하나로서 복잡한 사회연결망 연구를 들 수 있다. 전례 없는 대용량 디지털 자료가 사용가능해지면서 사회연결망의 구조적, 시간적 특성이 아주 자세히 연구되고 있다. 본 연구는 대용량 자료 분석에 기반하여 여러 겹 동적 연결망으로서 사회연결망의 구조를 밝혀내는 것을 목표로 한다. 이를 위해 물리학, 수학, 전산학의 다양한 해석적 방법론, 모형화, 계산 및 전산모사 기법 등을 활용한다

□ 연구개요
복잡계 및 통계물리학은 거시적 현상의 미시적 메커니즘을 밝혀내는데 매우 강력한 방법론적 틀을 제공한다. 최근의 가장 성공적인 적용 사례 중 하나로서 복잡한 사회연결망 연구를 들 수 있다. 전례 없는 대용량 디지털 자료가 사용가능해지면서 사회연결망의 구조적, 시간적 특성이 아주 자세히 연구되고 있다. 본 연구는 대용량 자료 분석에 기반하여 여러 겹 동적 연결망으로서 사회연결망의 구조를 밝혀내는 것을 목표로 한다. 이를 위해 물리학, 수학, 전산학의 다양한 해석적 방법론, 모형화, 계산 및 전산모사 기법 등을 활용한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
우리는 사회연결망에 관한 방대한 연구결과를 모아서 정리한 후 이를 정형화된 사실들로 정리했다. 즉, 이웃수의 두꺼운 꼬리 분포, 이웃수-이웃수 상관관계, 이웃수에 따라 줄어드는 뭉침계수, 활동성의 두꺼운 꼬리 분포, 활동성과 이웃수 사이의 상관관계, “약한 연결의 힘”으로 알려진 군집 구조 등이다. 우리는 이 정형화된 사실들을 재현하는 ‘군집 기반 모형’을 제시했는데 우리의 연결망 모형은 그래프이론에서 잘 알려진 에르되쉬-레니 연결망을 초연결망으로 확장한 후 여러 초연결망을 중첩한 것으로 이해할 수 있다. 그 덕분에 해석적 접근이 가능해져서 기존 모형에서는 구할 수 없었던 연결망 성질들을 수학적으로 유도할 수 있었다. 또한 상호작용의 시간적/동역학적 측면에 대한 연구는 기존의 시계열분석 방법을 활용하여 이루어졌다. 상호작용 사건들의 집합을 사건열로 나타낸 후 사건 사이 시간(IET)의 분포나 IET 사이의 상관관계 등을 정량화하고 모형화함으로써 다양한 기억효과를 이해할 수 있었다. IET의 통계적 특징을 측정하기 위해 널리 활용되어 온 폭발성 지수는 사건의 수가 작은 경우 매우 강한 유한 크기 효과를 보이는데 이를 극복하기 위한 새로운 양을 제시했다. 우리는 또한 IET 사이의 기억계수와 폭발적 사건열 크기의 거듭제곱 분포 사이의 관계를 수학적으로 유도해냄으로써 기억계수가 보이는 한계를 규명해냈다. 이러한 연구 결과들은 복잡계 연결망 위에서 일어나는 다양한 동역학적 과정들(정보의 확산, 교통 흐름, 사태 등)을 이해하는데 필수적이다.

□ 연구개발결과의 중요성
대용량 연결망 자료를 분석하는 과정에서 우리가 개발한 통계적 분석 기법 및 알고리즘 등은 다른 다양한 연구에도 적용할 수 있다. 또한 실제 사회연결망이 어떤 모습인지에 관련된 성과는 사회과학뿐 아니라 관련 주제를 연구하는 자연과학 및 공학 분야에도 큰 영향을 미칠 것이 분명하다. 사회연결망의 생성 및 진화 메커니즘과 사회연결망 위에서 벌어지는 다양한 동역학적 현상들(정보의 확산 등)을 이해하는 과정에서 제시된 모형을 해석적, 계산적으로 풀어내고 전산모사를 하는 과정 역시 수학, 물리학, 전산학 분야에 기여할 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 2.1. 1년차 연구결과 ... 5
• 2.2. 2년차 연구결과 ... 6
• 2.3. 3년차 연구결과 ... 6
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 7
• 4. 참고문헌 ... 8
• 5. 연구성과 ... 9
• 끝페이지 ... 12