• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1-8
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• 2016

본 논문에서는 복잡계 네트워크 이론에 기반한 무선 네트워크 토폴로지를 구성하고, 실제 환경의 토폴로지 구성을 반영한 척도없는 네트워크의 노드 링크 분포 확률을 분석하여 실제 무선 네트워크를 위한 브로드캐스트 전송 스케줄링 알고리즘 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 브로드캐스트 스케줄링 알고리즘 기법들이 반영하지 못한 복잡계 네트워크의 특성을 분석하고 그 특성에 맞는 알고리즘 기법과 분석 기법에 대하여 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식의 알고리즘법이 네트워크의 지연시간 감소와 전송효율에 있어서의 우수함을 밝히고, 복잡계 네트워크 기반 무선 네트워크의 전송효율과 전체지연시간에 대한 최적화 방식의 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2020-2028
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• 2013

본 논문에서는 복잡계 네트워크 이론에 기반하여 무선 애드혹 네트워크를 분석하고 네트워크 토폴로지를 구성하는 방법에 관하여 제안한다. 본 논문에서는 기존의 복잡계 네트워크 연구가 무선 통신 채널의 특성을 정확히 반영하지 못한 부분을 개선하였으며, 랜덤 그래프 이론을 무선 통신 환경을 고려하여 확장하였다. 주요 결과로서 복잡계 네트워크 이론에 기반한 네트워크 토폴로지 구성이 전체 애드혹 네트워크 성능에 미치는 영향을 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.361-380
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• 2023

Magnetoencephalography (MEG)는 뉴론 활동에 신경 세포들간 전류 흐름에 의해 유도된 자기장을 측정하는 비침습 뇌영상 기술이다. 기능적 뇌활동은 뇌영역간 또는 뉴런들의 연결로 기능적 연결로 수행된다. MEG 데이터는 상관성, 시공간성을 가지며 다중 다층적 동적 네트워크인 특징을 갖는다. 이러한 복잡성 때문에 MEG 네트워크에 대한 연구는 아직 많지 않은 편이다. 본 연구에서는 MEG 네트워크 모형과 분석법을 소개하고 실제 MEG 데이터 분석에 활용되어 해석된 경우를 요약하고 앞으로 MEG 네트워크 모형 개발 연구의 필요성을 설명하고자 한다. 그러므로 통계적 네트워크 분석이 뇌과학에서 신경학적 질병을 포함하여 뇌기능에 대한 이해에 중요한 역할을 할 수 있음을 알리고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권8B호
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• pp.768-776
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• 2009

본 논문에서는 TDMA ad hoc MAC 프로토콜들의 메시지 복잡도를 분석한다. Ad hoc 네트워크의 자원은 간섭과 경쟁 기반 무선 통신 채널로 제한되기 때문에 ad hoc 알고리즘을 개발하는 데 있어 노드 수의 증가에 따른 유연한 확장성(Scalability) 문제는 주요한 연구 과제 중의 하나이다. 분석 기법을 적용한 결과, MAC 프로토콜들 중에서 TMMAC가 가장 높은 메시지 복잡도를 가졌으며, SMACS 프로토콜이 가장 낮은 메시지 복잡도를 보였다. 네트워크의 크기가 커질수록 유니캐스트에 의한 메시지 복잡도의 영향이 증가함으로, $N^2$항목을 가지고 있는 Z-MAC, BMA, TMMAC에서 Z-MAC은 노드 수의 증가에 따라 복잡도가 선형적으로 상승하는 반면, BMA와 TMMAC의 복잡도는 지수 형태로 상승함을 밝혔다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.476-484
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• 2012

조선 역대 왕의 가계에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크를 보여주고 있다. 조선왕조 가계 인물 네트워크가 비록 척도 없는 네트워크이지만 네트워크의 지름이 다른 사회 네트워크에 비해 비교적 큰데, 왕조 가계 인물 네트워크는 한 왕에서 다음 왕으로 이어지는 연속적인 특성이 반영된 것이다. K-코어 알고리즘을 도입하여 복잡한 네트워크를 단순화시킬 경우, 복잡한 네트워크에서는 발견하지 못하는 숨겨진 정보를 얻을 수 있는데, 왕조 가계 네트워크에서는 특별한 정보를 얻지 못하였다. 비교적 네트워크의 지름이 크고 길게 이어지는 네트워크에는 k-코어 알고리즘이 적합하지 못함을 의미한다. 단순한 네트워크 구축을 위해 가계 인물 네트워크를 구성하고 있는 소단위 네트워크 즉, 황후, 후궁, 공주나 옹주, 대군이나 군 중심의 네트워크를 구축하여 단순화시키고 그로부터 유용한 정보를 얻고자 하였다. 본 연구에서 복잡한 네트워크의 경우, 데이터베이스에서 분류 가능한 소단위 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출하는 것도 복잡한 네트워크를 단순화하여 유용한 정보를 도출하는 방법이 될 수 있음을 제시한다. 동시에 역사적인 사실의 정보를 네트워크 관점에서 얻을 수 있음을 본 연구는 제시하고 있다.