• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.253-255
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• 2010

복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 우리는 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수와 같은 링크수를 중심으로 네트워크의 구조적 분석에서 나아가 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하였다. K-core알고리즘은 복잡계 네트워크를 가중치가 낮은 링크와 노드를 단계적으로 제거하여 복잡한 네트워크의 의미를 분석함에 있어 핵심이 되는 모듈을 얻는데 용이하다. 이에 소설, 영화, 과학 교과서, 단백질 상호작용 네트워크와 같은 다양한 분야에 이 알고리즘을 직접 적용해보았다. 그 결과, 각기 복잡한 네트워크로부터 핵심이 되는 모듈을 찾아낼 수 있었고, 전체 네트워크에서는 발견하기 힘든 유용한 정보들을 도출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 k-core 알고리즘을 통해 핵심 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.5
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• pp.1-8
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• 2016

This paper proposes a novel broadcast scheduling algorithm for wireless large-scale networks based on theory of complex networks. In the proposed algorithm, the network topology is formed based on a scale-free network and the probability of link distribution is analyzed. In this paper, the characteristics of complex systems are analyzed (which are not concerned by the existing broadcast scheduling algorithm techniques) and the optimization of network transmission efficiency and network time delay are provided.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.9
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• pp.2020-2028
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• 2013

In this paper, we propose a novel analysis and design methodology based on complex network theory for wireless large-scale ad hoc networks. We also enhance the conventional analysis methods which does not sufficiently consider the effect of the wireless communication channels and extend the existing random graph theory by reflecting the wireless communication environments. As a main result, the effect of the network topology such as average degree of each communication node on the network capacity through extensive computer simulations.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.5
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• pp.361-380
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• 2023

Magnetoencephalography (MEG) is a technique to record oscillatory magnetic fields coming from ongoing neuronal activity. Functional brain activities performing cognitive or physiological tasks are performed on structural connections between neurons or brain regions. MEG data can be characterized as highly correlated, spatio-temporal, multidimensional, multilayered dynamic networks. Due to its complex structure, many studies on MEG network have not yet been conducted. In this study, we will explain the concept, necessity, and possible approaches of MEG network analysis. We reviewed the characteristics of MEG data. Network measures and potential network models in MEG and clinical studies are also reviewed.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.67-68
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• 2013

초대 이승만 대통령으로부터 제18대 박근혜 대통령 취임사를 네트워크 기반으로 분석하였다. 연합뉴스에서 제공하는 데이터베이스는 역대 대통령 취임사 단어구름으로 보여줌으로써 키워드를 파악할 수 있도록 하였다. 이 경우 특정 단어의 등장 횟수에 비례하여 중심 단어를 찾아주기 때문에 취임사 전체에 흐르는 문맥이나 대통령의 의중을 반영하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서 18개 대통령 취임사에 등장하는 키워드 네트워크를 구축하였다. 네트워크상에서 허브(hub)에 해당하는 단어를 연결하면 대통령의 의도나 통치 방향을 파악할 수 있다. 대한민국의 18개 대통령 취임사는 네트워크의 동적 변화를 분석할 수 있는 좋은 자료다. 초대 취임사 네트워크에 두 번째 취임사 네트워크를 추가하여 점진적으로 확장되는 네트워크를 구축하여 동적변화를 분석하였다. 네트워크 동적 분석 결과는 시대의 흐름에 따른 대통령 통치 방향과 변화가 담겨져 있기에 대한민국 현대사 흐름을 파악하는데 기여하는 것으로 나타났다. 이제 복잡계를 이해하는 방법의 하나인 네트워크에 관한 연구는 사회현상, 자연현상, 생명현상을 넘어서 대통령 취임사에 이르기까지 다양한 영역에 함축된 복잡한 현상을 이해하려는 시도에 방법론적 실마리를 제공하고 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.8B
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• pp.768-776
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• 2009

This paper analyses the message complexity of TDMA ad hoc MAC protocols. Since the network resource of ad hoc networks is limited due to the multiple interferences and the contention-based wireless channel, the scalability issue is one of the main research topics in developing ad hoc algorithms. Simulation demonstrates that SMACS protocol has the lowest message complexity, whereas TMMAC has the highest. In addition, it is found that since the effect of unicast dominates in the message complexity compared to other factors with an increasing number of nodes, Z-MAC tends to have the property of linearity, whereas BMA and TMMAC show exponential increases in their complexities.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.594-598
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• 2005

복잡한 유전학적 네트워크 구조와 조직을 해석하여 인터넷 네트워크에서 상호연결 하는 '네트워크 모티프'를 연구한다. 다양하고 복잡한 유전학적 네트워크 구조의 설계 및 원리를 해석한 네트워크 모티프를 패턴으로 규정되어 있는 것들을 유전학적 네트워크에서 정보 네트워크(www)와의 동적으로 수행할 수 있는지 알고리즘을 통해 해석한다. 유전학적 네트워크에서 모티프들이 네트워크의 보편적인 class를 규정할 수 있는지 이론적으로 접근하여 인터넷 네트워크에 응용 및 해석하고 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.232-234
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• 2006

본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.133-134
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• 2012

후성유전은 DNA 염기서열이 변화하지 않고 DNA의 메틸화(methylation)및 히스톤 단백질의 변형(modification)등의 후천적 과정에 의해 유전자 발현이 조절되는 현상이다. 특히 DNA 메틸화 정도에 대한 분석은 후성유전을 이해하는 중요한 접근방법 중 하나이다. DNA 메틸화 패턴 분석을 위하여 노화관련 109개 유전자들의 단백질 상호작용 네트워크를 구축하였으며 -3000bp ~ +200bp 사이에 있는 DNA 염기서열 정보를 추출하여 기존에 알려진 메틸화 저항성 (Methylation resistant) 모티프를 네트워크로 구축하였다. 메틸화 모티프기반 단백질 네트워크에서는 기존 단백질 네트워크보다 더 복잡한 구조를 이루고 있었다. 이러한 구조는 동일한 메틸화 모티프들이 여러 유전자들의 활성을 조절할 것으로 추측되며 복잡한 모티프들을 분석하기 위한 방법으로 이용될 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.4
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• pp.476-484
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• 2012

Family member network of kings in Chosun dynasty shows scale free network properties as if most social networks do. One of distinct topological properties of the network is relatively high diameter that reflects dataset composed of the one generation continuously falling to next one. When k-core algorithm as a useful tool for obtaining a core network from the complex family member network was employed, it is possible to obtain hidden and valuable information from a complex network. Unfortunately, it is found that k-core algorithm is not useful tool for applying narrow and deep structural network. The family member network is composed of kings, queens, princes, and princesses. It is possible to separate sub-family members and to construct sub-family member networks such as queen-centered, prince-centered, and princess-centered networks. Sub-family member networks provide an useful and hidden information. These results provide new insight that is analyzed by network-based approaches for the family member of the kings in the Chosun dynasty.