1) 『네트워크 분석』
2) 『네트워크 2/e』
3) 『네트워크 사이언스』

우리의 삶은 네트워크로 둘러싸여 있다. 이제 익숙한 용어가 된 사회연결망은 SNS 친구와 동료, 가족 등의 인간 관계를 기술한다. 사람들은 통신망과 교통망으로 서로 교류하고, 인터넷을 통해 소식을 전한다. 사회의 기본 원자라고 할 수 있는 개인이 어떤 결정을 내리기까지는 뇌 신경망이 우리 사고를 지배한다. 그 생물학적 기저에는 모든 생물의 공통인 신진대사 네트워크, 단백질 네트워크, 유전자 네트워크가 있다. 이 책은 네트워크 과학을 처음 접하는 분들에게 기본적인 기술 용어와 모형뿐 아니라 바로 활용할 수 있는 프로그램을 함께 제공한다. 컴퓨터 프로그램 혹은 코딩이 두려운 분들에게도 네트워크 과학의 기본과 응용을 배우기에 안성맞춤인 첫 여정이 될 것이다.

이 책의 대상 독자

기술 분야가 아닌 대학원 입문 과정에도 유용할 수 있지만 주로 학부 수준의 모든 학생을 대상으로 한다. 데이터 과학, 정보학, 비지니스, 컴퓨터 과학, 공학, 정보 과학, 생물학, 물리학, 통계, 사회 과학 프로그램의 학생들은 이 책에서 도움을 받을 수 있다. 네트워크 과학을 더 깊이 연구하고 싶을 만큼 학생들에게 충분히 자극될 것이다.

이 책의 구성

친숙한 소셜 네트워크에 대해 이야기한다. ‘좁은 세상 성질’(짧은 경로)과 뭉침(clustering)(삼각형과 이행성(transitivity) 같은 개념을 도입할 수 있다. 케빈 베이컨(Kevin Bacon) 게임과 같은 재미있는 학습 활동을 통해 이런 주제를 설명한다. 그런 다음 친구 관계의 역설(Friendship Paradox)을 이용해 허브의 역할을 탐구하고 네트워크의 견고성에 대해 논의한다. 다음으로 방향성 네트워크와 가중치 네트워크를 각각 소개한다. 웹, 위키백과, 참고문헌 인용, 트래픽, 트위터를 이용해 방향과 가중치의 역할을 설명한다. 마지막 세 장에서는 네트워크 생성 모델, 커뮤니티 찾기 방법, 네트워크 위에서 발생하는 동역학적 프로세스와 같은 고급 주제를 다룬다.
각 장에서 어려운 주제와 수학적 표현은 피하고 네트워크의 핵심적인 점을 이해하는 데 필요한 기본 개념에 초점을 맞춘다. 약간의 수학이 도움이 될 때는 글상자로 추가한다. 이러한 다소 기술적인 내용은 건너뛰더라도 기본적으로 주제를 이해하는 데는 문제가 없다. 하지만 이 추가 내용을 따라올 수 있는 학생들은 자료를 더 깊이 이해할 수 있을 것이다. 각 장에는 프로그래밍 튜토리얼과 연습문제가 포함돼 있어 독자가 네트워크 생성과 분석을 위한 실습 활동을 통해 지식을 적용하고 테스트할 수 있다. 이 튜토리얼은 책 전체에 걸쳐 개념을 설명하는 데 사용되는 실제 네트워크의 예에서 이뤄진다.

튜토리얼은 가장 대중적인 스크립트 프로그래밍 언어인 파이썬으로 돼 있다. 파이썬 프로그래밍의 기본 개념을 리뷰하는 입문서는 ‘부록 A’에 포함돼 있다. 모든 튜토리얼은 온라인에서 Ipython 노트북으로 사용할 수 있다.
물론 네트워크 프로그래밍을 위한 igraph, SNAP, graph-tool과 같은 라이브러리도 있다. 이 책에서 선택한 NetworkX는 순수하게 파이썬으로 작성돼 파이썬에 익숙한 학생이 쉽게 디버깅을 할 수 있다. C 언어로 작성됐지만 파이썬 인터페이스로 돼 있는 많은 대안도 있다. 이는 더 효율적이긴 하나 디버깅이 더 어렵다.
마지막으로 일부 장에서는 대화형 모델을 활용해 거대 구성요소(giant components), 좁은 세상 현상(small world), 페이지랭크(PageRank), 선호적 연결(preferential attachment), 전염병 전파(epidemic spreading)와 같은 네트워크 현상을 보여준다. 이러한 모델은 인기 있는 시뮬레이션 플랫폼인 NetLogo로 실행된다. NetLogo 튜토리얼과 몇몇 중요한 모델이 ‘부록 B’에 실려 있다.

컴퓨터 네트워크, 사회연결망, 생물학적 네트워크를 포함하는 네트워크 연구는 최근 몇 년 동안 엄청난 관심을 끌었다. 인터넷의 급부상과 함께 저렴하고 폭넓게 이용할 수 있는 컴퓨터의 도움으로 전례 없이 큰 규모의 네트워크 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 됐으며, 새로운 이론적 도구 개발로 다양한 종류의 네트워크에서 새로운 지식을 얻을 수 있게 됐다. 네트워크 연구는 광범위한 학제 간 연구이며 수학, 물리학, 컴퓨터 및 정보과학, 생물학, 사회과학을 포함한 많은 분야에서 발전이 있어왔다. 이 책은 이러한 각 분야에서의 가장 중요한 발견을 모아 각기 다른 분야의 업적들 간의 강한 상호 연결을 강조하며 통일된 방식으로 제시하고자 한다.

추천의 글

“이 책은 가장 뛰어난 연구자이자 우아한 설명가 중 한 명이 쓴 네트워크 과학 분야의 거의 완벽한 책이다. 명확하고 포괄적이며 매혹적이다.”
—스티븐 스트로가츠(Steven Strogatz) 교수/
코넬대학교 수학과

“이 분야의 거물 중 한 명이 저술한 네트워크 과학에 관한 매우 포괄적이고 명확한 해설이다. 저자는 아무리 기술적인 콘텐츠라도 광범위한 독자층이 접근할 수 있도록 하는 데 성공했다.”
—산토 포투나토(Santo Fortunato) 교수/
인디애나대학교 정보학 및 컴퓨팅 학부

“세계의 저명한 네트워크 과학자 중 한 명이 저술한 이 책은 활용 가능한 주제에 대한 가장 포괄적인 입문서다. 저자의 특징적인 명확성을 보여주고 최근의 연구를 반영하기 위해 철저히 개정된 이 두 번째 판은 학생과 연구원 같은 분들을 위한 필수 자료다.”
—던컨 와츠(Duncan Watts)/
마이크로소프트 리서치

이 책에서 다루는 내용

◆ 네트워크의 측정
◆ 물리학, 통계학, 사회학에서 개발된 방법을 포함하는 네트워크 데이터 분석 방법
◆ 그래프 이론의 기초
◆ 스펙트럼 알고리듬과 커뮤니티 찾기를 포함한 컴퓨터 알고리듬
◆ 무작위 그래프 모델과 같은 네트워크의 수학적 모델
◆ 네트워크에서 일어나는 동역학 모델

이 책의 대상 독자

기술적인 수준은 각 부마다 다르다. 1부를 이해하는 데는 어떠한 수학적 지식도 필요하지 않지만, 2부는 대학교 학부 수준의 미적분학과 일련의 선형대수학 지식이 필요하다. 3부와 4부는 수학적으로 더 심화되며 우수한 학부생이나 대학원생, 해당 분야에서 활동하고 있는 연구원에게 적합하다.

이 책의 구성

네 부분으로 구성되어 있다. 머리말에 해당하는 짧은 장에 이어, 1부에서는 현시대 과학이 연구하는 기본적인 네트워크의 유형과 그 구조를 결정하는 데 사용하는 테크닉을 설명한다. 2부에서는 네트워크의 구조를 나타내는 데 사용하는 수학적 방법, 네트워크의 구조를 정량적으로 측정하는 측도와 통계량들, 그리고 그러한 측도와 통계량을 계산하는 컴퓨터 알고리듬을 포함해, 네트워크 학문에서 사용하는 핵심적인 도구를 소개한다. 3부에서는 네트워크화된 시스템의 행동을 예측하고 그 형성과 성장을 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 네트워크 구조의 수학적 모델을 설명한다. 4부에서는 네트워크 회복력에 대한 모델, 네트워크에서 일어나는 전염병, 네트워크 탐색 과정 등 네트워크 이론의 응용 사례를 살펴본다.

인터넷에서 사회 연결망, 우리의 생물학적 실재를 결정하는 유전자 네트워크까지, 네트워크는 어디에나 있다. 물리학부터 컴퓨터과학, 공학, 경제, 사회 과학까지 광범위한 주제를 다루는 이 책은 전면 컬러 인쇄를 했으며 학제간 연구에 관심있는 청중에게 네트워크 과학을 소개한다.
네트워크가 왜 고장을 잘 견디고 공격에 취약한지 설명하려고 한 여섯 단계 분리의 원리부터, 에볼라와 H1N1같은 바이러스가 어떻게 퍼지는지, 왜 내 친구는 나보다 친구가 더 많은지를 탐구한다. 또한 수많은 실제 세상 예시를 이용해서 명확히 대학생과 대학원생 수준 사이의 해설을 담았다. 수학 공식과 유도는 심화 주제에서 다뤄 다양한 수준에서 책을 활용하는데 도움이 된다. 영화와 네트워크 분석 소프트웨어를 포함하는 광범위한 온라인 자료는 네트워크 과학에 관심있는 사람이라면 다측면으로 활용할 수 있다.

추천의 글

"드디어 번역돼 나왔다. 네트워크 과학의 창시자가 쓴 네트워크 과학의 입문서 끝판왕!! 네트워크를 넘어 21세기의 과학, "복잡계"로 나아가는 첫걸음에 관심있는 독자분들은 현역 네트워크 과학자들이 완벽하게 번역한 이 책의 첫페이지를 넘겨보시길 추천드립니다."
— 정하웅 교수,
카이스트 물리학과

“네트워크 과학의 개척자 바라바시 교수의 안내로 배우는 네트워크 과학! 다양한 예제와 사려 깊게 잘 만들어진 풍부한 시각 자료들을 이용하여 네트워크 과학의 핵심적인 주제에 대한 깊은 통찰을 제공하는 이 책은 네트워크 과학을 이야기할 때 빠질 수 없는 교과서입니다.”
— 안용열 교수,
인디애나대학교 정보학 및 컴퓨팅 학부

필립포 멘처(Fillippo Menczer)

블루밍턴에 있는 인디애나대학교의 정보학, 컴퓨팅 교수다. ACM의 저명한 과학자이자 인디애나대학교 네트워크 과학 연구소(IUNI, Indiana University Network Science Institute)의 이사다. 주요 저널인 「Network Science」, 「EPJ Data Science」, 「PeerJ Computer Science」의 편집자를 맡고 있다. 주요 연구 분야는 네트워크 과학, 전산 사회 과학, 웹 과학이며, 소셜 미디어 조작에 대응하는 데 중점을 두고 있다. 잘못된 정보의 확산에 대한 그의 업적이 전 세계 뉴스에 보도됐다.

산토 포르투나토(Santo Fortunato)

네트워크 과학 연구소(IUNI)의 이사이자 인디애나대학교의 정보학 교수다. 최근 네트워크 과학, 특히 네트워크 커뮤니티 발견, 컴퓨터 사회 과학 및 ‘과학의 발전에 관한 과학(science of science)’ 연구에 집중하고 있다. 사회학 물리 분야의 중요한 공로로 2011년 독일물리학회의 사회물리학과 경제물리학 분야 젊은 과학자상을 받았으며, IC2S2(International Conference on Computational Social Science)의 창립 의장이다.

칼리튼 데이비스(Calyton A. Davis)

인디애나대학교에서 수학 학사, 석사를 마치고 정보학 박사 학위를 취득했다. 소셜 미디어 분석을 위한 빅데이터 플랫폼, 온라인 남용 방지를 위한 머신러닝 알고리듬, 클라우드 소싱 플랫폼의 설계 및 사회 운동에서 소셜 미디어의 역할이 그의 연구 분야다. 소셜 봇 탐지에 관한 그의 업적이 전 세계 주요 뉴스 매체에 소개됐다. Botometer, Kinsey Reporter, Observatory on Social Media를 포함한 그의 웹 프로그램들은 매주 사용자 수천 명의 수백만 건의 쿼리에 응답한다. 네트워크 과학 과정을 위한 고급 교육 자료 개발의 공로로 2017년 ‘Informatics Associate Instructor Award’에서 수상했다.

마크 뉴만(Mark Newman)

1991년에 옥스퍼드대학교에서 물리학 박사학위를 받았다. 뉴멕시코주에 위치한 복잡계 연구에 전념하며 싱크 탱크 역할을 하는 산타페 연구소(Santa Fe Institute)의 일원으로 합류하기 전까지는 코넬대학교에서 박사 후 연구를 수행했다. 2002년에 산타페를 떠나 미시간대학교로 이직했다. 현재 그곳에서 아나톨 라포포트 석좌 교수(Anatol Rapoport Distinguished University Professor)이자 대학의 복잡계 연구 센터 교수로 재직 중이다.

알버트 라슬로 바라바시(Albert-László Barabási)

노스이스턴대학교 네트워크 과학 학과의 특훈 교수이자 복잡계 네트워크 센터의 소장으로, 하버드 의학전문대학원과 헝가리 부다페스트의 중앙유럽대학교 겸직 교수이기도 하다. 바라바시는 척도 없는 네트워크를 발견해서 네트워크 과학의 포문을 열었고, 견고성부터 제어까지 다양한 주요 네트워크 성질을 밝혔다.

이미진

성균관대학교 물리학과에서 물리학으로 학•박사 학위를 받았다. 네트워크 과학과 데이터를 활용해 복잡계를 이해하는 연구에 관심이 많다. 전염병 확산, 시설 배치 등 우리 주변에서 일어나는 현상을 관찰하고 분석하는 것이 주된 관심사다. 인하대학교 박사후연구원을 거쳐 현재 한양대학교 ERICA 캠퍼스 응용물리학과 교수로 재직 중이다.

윤진혁

카이스트(KAIST) 물리학과를 졸업하고 동 대학에서 복잡계 네트워크 및 데이터 과학으로 물리학 박사 학위를 받았다. 통계물리 및 네트워크 방법론과 데이터 과학을 결합해 대용량 데이터에서 사회의 보편적 패턴과 편향성에 대한 연구를 주로 수행 중이며, 특히나 물리학적 관점에서 AI를 이해하려는 시도를 하고 있다. 네이버 데이터사이언티스트, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 선임연구원을 거쳐 현재 숭실대학교 AI융학학부의 교수로 재직 중이다.

이상훈

카이스트 물리학과를 졸업하고, 동 대학에서 통계물리학 관점으로 바라본 네트워크 과학에 대한 연구로 물리학 박사 학위를 받았다. 학부 연구생 시절부터 자연계와 사회의 상호작용양상에 대한 네트워크 과학 연구를 해오고 있으며, 특히 최근에는 군집 구조와 같은 네트워크의 중간 크기 성질과 그것의 머신러닝에 많이 쓰이는 인공신경망으로의 응용 가능성에 대한 연구를 수행 중이다. 현재 진주에 있는 경상국립대학교 교수로 근무하며 통계물리학, 네트워크 과학 등을 가르치고 있다.

이 은

이화여자대학교 정보통신학과를 졸업하고, 성균관대학교에서 복잡계 및 네트워크 과학으로 박사 학위를 받았다. 사회연결망과 그 연결망 내에서의 집단적 의견 형성 및 인지 편향에 대한 연구를 수행해왔고, 특별히 불균등하게 분포된 자원, 특성, 연결망의 구조가 사회에 미치는 영향에 큰 관심을 갖고 있다. 현재 부경대학교 과학컴퓨팅학과 교수로 재직 중이며, 학벌 등의 개별 학자의 특성이 진로 선택에 미치는 영향과 사회에서의 집단적 의견 형성 과정 등을 연구하고 있다.

조항현

카이스트 물리학과에서 학•석•박사 학위를 받았다. 통계물리학과 복잡계 연구의 다양한 주제들, 특히 자기조직화임계성(SOC), 네트워크 과학, 시계열분석, 사회물리학 등에 관심을 갖고 연구하고 있다. 한국고등과학원(KIAS) 연구원, 핀란드 알토대학교 박사후연구원, 포스텍(POSTECH) 연구조교수, 아시아태평양이론물리센터(APCTP) 그룹장을 거친 후 현재 가톨릭대학교 물리학과 교수로 재직 중이다.

김희태

고려대학교 유전공학과를 졸업하고, 성균관대학교 에너지과학과에서 네트워크 과학으로 박사 학위를 받았다. 전력망을 복잡계 네트워크적인 관점으로 분석하는 연구를 수행해왔으며, 특히 동기화 안정성과 지속 가능성에 관심이 많다. 아시아태평양이론물리센터에서 박사후연구원을 마치고 칠레 Universidad de Talca와 Universidad del Desarrollo를 거쳐 현재 한국에너지공과대학교 에너지공학부 교수로 재직 중이다.

손승우

포스텍 물리학과를 졸업하고, 카이스트에서 물리학으로 석•박사 학위를 받았다. 복잡계 네트워크를 포함한 복잡계 연구를 진행 중으로 집단 거동, 동기화 현상에 관심이 많다. 캐나다 캘거리대학에서 박사후연구원 과정을 마친 후, 한양대학교 ERICA 캠퍼스 응용물리학과 교수로 재직 중이다. 현재 APCTP 과학문화위원, 한국복잡계학회와 한국데이터사이언스학회의 운영이사로 활동하고 있다.

엄영호

카이스트(KAIST) 물리학과에서 학사·석사·박사 학위를 받았다. 복잡계와 네트워크 과학의 근본 현상을 비롯해 도시 복잡계, 과학에 대한 과학(science of science), 소셜 네트워크에 관련된 문제들을 연구하고 있다. 영국 스트라스클라이드대학교 수학 및 통계학과에서 교수로 근무했으며, 현재 서울시립대학교 물리학과에서 교수로 재직 중이다. 한국물리학회와 한국복잡계학회 회원으로 활동하고 있다.