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네트워크 과학 세트

네트워크 분석 + 네트워크 2/e + 네트워크 사이언스

[ 전3권 ]

알버트 라슬로 바라바시, 마크 뉴만, 필립포 멘처, 산토 포르투나토 저/이미진 역 외 7명 정보 더 보기/감추기

| 에이콘출판사 | 2023년 04월 28일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기

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네트워크 과학 세트

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품목정보

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발행일	2023년 04월 28일
쪽수, 무게, 크기	1,776쪽 \| 18824685mm

이 상품의 이벤트 (6개)

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이 상품의 구성 소개

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네트워크 분석 소셜 미디어에서 신경망까지

2022년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서

필립포 멘처,산토 포르투나토,칼리튼 데이비스 저/손승우,엄영호,이상훈,이은,김희태,이미진 역 | 에이콘출판사 | 2022년 01월 28일

31,500원 (10% 할인)
네트워크 2/e

마크 뉴만 저/김희태,손승우,윤진혁,조항현,이은,이상훈, 이미진 공역 | 에이콘출판사 | 2022년 12월 29일

54,000원 (10% 할인)
네트워크 사이언스

알버트 라슬로 바라바시 저/이미진,윤진혁,이상훈,이은,조항현,김희태,손승우 공역 | 에이콘출판사 | 2023년 04월 28일

45,000원 (10% 할인)

책소개

이 상품은 YES24에서 구성한 상품입니다.(낱개 반품 불가). [도서] 네트워크 분석 : 소셜 미디어에서 신경망까지 (2022년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서) 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. [도서] 네트워크 2/e 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. [도서] 네트워크 사이언스 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.

『네트워크 분석』 0장. 서론 0.1 소셜 네트워크 0.2 커뮤니케이션 네트워크 0.3 웹과 위키백과 0.4 인터넷 0.5 교통 네트워크 0.6 생물학적 네트워크 0.7 요약 0.8 더 읽을거리 1장. 네트워크 구성요소 1.1 기본 정의 1.2 프로그램 코드에서 네트워크 다루기 1.3 조밀도와 성김도 1.4 서브네트워크 1.5 연결선 수 1.6 방향성 네트워크 1.7 가중치 네트워크 1.8 다중 계층 네트워크와 시간적으로 변하는 네트워크 1.9 네트워크 표현법 1.10 네트워크 그리기 1.11 요약 1.12 더 읽을거리 2장. 좁은 세상 2.1 노드 간의 유사성 2.2 경로와 거리 2.3 연결상태와 덩어리 2.4 트리 2.5 최단 경로 찾기 2.6 사회적 거리 2.7 여섯 단계 분리 2.8 친구의 친구 2.9 요약 2.10 더 읽을거리 3장. 허브 3.1 중심성 측도(중심도) 3.2 중심도 분포 3.3 친구 역설 3.4 극단적인 좁은 세상 3.5 견고성 3.6 코어 분해 3.7 요약 3.8 더 읽을거리 4장. 방향성과 가중치 4.1 방향성 네트워크. 4.2 웹 4.3 페이지랭크 4.4 가중치 네트워크 4.5 정보와 잘못된 정보 4.6 공동 발생 네트워크 4.7 가중치의 불균일도 4.8 요약 4.9 더 읽을거리 5장. 네트워크 모델 5.1 무작위 네트워크 5.2 좁은 세상 5.3 구조 모델 5.4 선호적 연결 5.5 기타 선호적 연결 모델 5.6 요약. 5.7 더 읽을거리 6장. 커뮤니티 6.1 기본 정의 6.2 연관된 문제들 6.3 커뮤니티 찾기 6.4 방법 평가 6.5 요약 6.6 더 읽을거리 7장. 동역학 7.1 아이디어, 정보, 영향력 7.2 전염병 확산 7.3 의견 동역학 7.4 탐색 7.5 요약 7.6 더 읽을거리 부록A. 파이썬 튜토리얼 A.1 주피터 노트북 A.2 조건문 A.3 리스트 A.4 반복문 A.5 튜플 A.6 딕셔너리 A.7 데이터 유형 결합 부록B. 넷로고 모델 B.1 페이지랭크 B.2 거대 덩어리 B.3 좁은 세상 B.4 선호적 연결 B.5 네트워크상의 바이러스 B.6 언어 변경 『네트워크 2/e』 1장. 도입 1부. 실증적인 네트워크 연구 2장. 기술 분야 네트워크 2.1 인터넷 2.1.1 트레이스라우트를 사용한 인터넷 구조 측정 2.1.2 라우팅 테이블을 사용한 인터넷 구조 측정 2.2 전화망 2.3 전력망 2.4 교통망 2.5 배송 및 분배 네트워크 3장. 정보 네트워크 3.1 월드와이드웹 3.2 인용 네트워크 3.2.1 특허와 법률 인용 3.3 그 외 정보 네트워크 3.3.1 P2P 네트워크 3.3.2 추천 네트워크 3.3.3 핵심어 색인 4장. 사회연결망 4.1 사회연결망의 실증 연구 4.2 인터뷰와 설문조사 4.2.1 자기 주변 네트워크 4.3 직접 관찰 4.4 기록 보관소 또는 제3자 기록물에서 얻은 데이터 4.5 소속 네트워크 4.6 좁은 세상 실험 4.7 눈덩이 표본추출, 접촉자 추적, 마구걷기 5장. 생물학적 네트워크 5.1 생화학적 네트워크 5.1.1 물질대사 네트워크 5.1.2 단백질-단백질 상호작용 네트워크 5.1.3 유전자 조절 네트워크 5.1.4 그 밖의 생화학적 네트워크 5.2 두뇌 속의 네트워크 5.2.1 뉴런 네트워크 5.2.2 두뇌의 기능적 연결 네트워크 5.3 생태계 네트워크 5.3.1 먹이 그물 5.3.2 그 밖의 생태계 네트워크 2부. 네트워크 이론의 기초 6장. 네트워크의 수학 표현 6.1 네트워크와 그 표현 6.2 인접 행렬 6.3 가중치 네트워크 6.4 방향성 네트워크 6.4.1 비순환 네트워크 6.5 하이퍼그래프 6.6 이분 네트워크 6.6.1 접속 행렬과 네트워크 투영 6.7 다층 네트워크와 동적 네트워크 6.8 트리 6.9 평면 네트워크 6.10 링크수 6.10.1 조밀도와 듬성도 6.10.2 방향성 네트워크 6.11 걷기와 경로 6.11.1 최단 경로 6.12 덩어리 6.12.1 방향성 네트워크에서의 덩어리 6.13 독립 경로, 연결성, 컷 집합 6.13.1 가중치 네트워크의 최대 흐름과 컷 집합 6.14 그래프 라플라시안 6.14.1 그래프 분할 6.14.2 네트워크 시각화 6.14.3 마구걷기 6.14.4 저항 네트워크 6.14.5 그래프 라플라시안의 속성 7장. 네트워크 측정량과 측정법 7.1 중심도 7.1.1 링크수 중심도 7.1.2 고유벡터 중심도 7.1.3 카츠 중심도 7.1.4 페이지랭크 7.1.5 허브와 권위자 7.1.6 근접 중심도 7.1.7 사이 중심도 7.2 노드의 그룹 7.2.1 클리크 7.2.2 중심 7.2.3 덩어리와 k-덩어리 7.3 전이성과 뭉침 계수 7.3.1 국소 뭉침과 여분 연결 7.4 상호성 7.5 부호 있는 에지와 구조 균형 7.6 유사도 7.6.1 구조 동등성 측정량 7.6.2 보편 동등성 측정량 7.7 동종선호와 끼리끼리 섞임 7.7.1 정렬할 수 없는 성질을 기준으로 한 끼리끼리 섞임 7.7.2 정렬할 수 있는 성질을 기준으로 한 끼리끼리 섞임 7.7.3 링크수를 기준으로 한 끼리끼리 섞임 8장. 컴퓨터 알고리듬 8.1 네트워크 분석과 시각화를 위한 소프트웨어 8.2 실행 시간과 계산 복잡도 8.3 네트워크 데이터의 저장 8.3.1 인접 행렬 8.3.2 인접 리스트 8.3.3 그 밖의 네트워크 표현법 8.4 네트워크의 기본적인 측정량을 구하는 알고리듬 8.4.1 링크수 8.4.2 뭉침 계수 8.5 최단 경로와 너비 우선 탐색 8.5.1 너비 우선 탐색 알고리듬 소개 8.5.2 가장 단순한 구현 방법 8.5.3 더 나은 구현 방법 8.5.4 너비 우선 탐색의 변형 알고리듬 8.5.5 최단 경로 찾기 8.5.6 사이 중심도 8.6 에지의 길이가 변하는 경우의 최단 경로 8.7 최대 흐름과 최소 컷 8.7.1 증가 경로 알고리듬 8.7.2 구현과 실행 시간 8.7.3 왜 이 알고리듬은 옳은 답을 주는가 8.7.4 독립 경로 찾기와 최소 컷 집합 8.7.5 노드 독립 경로 9장. 네트워크 통계와 측정 오류 9.1 오류의 종류 9.2 오류의 원인 9.3 오류의 추정 9.3.1 측정 오류에 대한 전통적인 통계 방법론 9.3.2 최대가능도기법 9.3.3 네트워크 데이터의 오류 9.3.4 EM 알고리듬 9.3.5 독립적인 에지 오류 9.3.6 예시 9.3.7 다른 값들에 대한 추정 9.3.8 그 밖의 에러 모형 9.4 에러의 보정 9.4.1 링크 예측 9.4.2 노드 식별 10. 실제 네트워크의 구조 10.1 덩어리 10.1.1 방향성 네트워크의 덩어리 10.2 최단 경로와 좁은 세상 효과 10.3 링크수 분포 10.4 거듭제곱 법칙과 척도 없는 네트워크 10.4.1 거듭제곱 법칙을 발견하고 시각화하기 10.4.2 거듭제곱 분포의 성질 10.5 그 밖의 중심도 측정량들의 분포 10.6 뭉침 계수 10.6.1 국소 뭉침 계수 10.7 동류성 혼합(끼리끼리 섞임) 3부. 네트워크 모형 11장. 무작위 그래프 11.1 무작위 그래프 11.2 평균 에지 수와 평균 링크수 11.3 링크수 분포 11.4 뭉침 계수 11.5 거대 덩어리 11.5.1 하나 이상의 거대 덩어리가 존재할 수 있을까? 11.6 작은 덩어리들 11.7 경로 길이 11.8 무작위 그래프의 문제점 12장. 구조 모형 12.1 구조 모형 12.1.1 구조 모형에서의 에지 연결 확률 12.1.2 링크수의 기댓값이 주어진 무작위 모형 12.2 남은 링크수 분포 12.3 뭉침 계수 12.4 국소적으로 트리인 네트워크 12.5 한 노드의 두 번째 이웃들의 수 12.6 거대 덩어리 12.6.1 예시 12.6.2 거대 덩어리 크기에 대한 일반적인 해법 12.7 작은 덩어리들 12.7.1 작은 덩어리들 안에 있는 노드의 링크수 12.7.2 에지를 따라 도달할 수 있는 평균 노드 수 12.8 거듭제곱 링크수 분포를 따르는 네트워크 12.9 지름 12.10 생성 함수 방법 12.10.1 생성 함수 12.10.2 예시 12.10.3 거듭제곱 분포 12.10.4 정규화와 모멘트 12.10.5 생성 함수의 곱 12.10.6 링크수 분포에 대한 생성 함수 12.10.7 노드의 두 번째 이웃의 수 12.10.8 작은 덩어리들에 대한 생성 함수 12.10.9 작은 덩어리들의 크기에 대한 완전한 분포 12.11 그 밖의 무작위 그래프 모형 12.11.1 방향성 네트워크 12.11.2 이분 네트워크 12.11.3 비순환 네트워크 12.11.4 링크수 상관성 12.11.5 뭉치기와 전이성 12.11.6 동류성 혼합과 커뮤니티 구조 12.11.7 동적 네트워크 12.11.8 좁은 세상 모형 13장. 네트워크 형성 모형 13.1 선호적 연결 13.1.1 프라이스 모형의 링크수 분포 13.1.2 프라이스 모형의 컴퓨터 시뮬레이션 13.2 바라바시와 알버트의 모형 13.3 네트워크의 시간 변화와 선발자 효과 13.4 선호적 연결 모형의 확장 13.4.1 여분 에지의 추가 13.4.2 에지 제거 13.4.3 비선형 선호적 연결 13.5 노드 복제 모형 13.6 네트워크 최적화 모형 13.6.1 여행 시간과 비용 사이의 상충 4부. 응용 14장. 커뮤니티 구조 14.1 네트워크를 그룹으로 나누기 14.2 모듈도 최대화 14.2.1 모듈도 함수의 꼴 14.2.2 간단한 모듈도 최대화 알고리듬 14.2.3 스펙트럼 모듈도 최대화 14.2.4 둘보다 더 많은 수의 그룹으로 나누기 14.2.5 루뱅 알고리듬 14.2.6 모듈도 최대화 방법의 해상도 한계 14.3 정보 이론에 기반한 방법 14.4 통계적 추론에 기반한 방법 14.4.1 통계적 추론을 사용한 커뮤니티 찾기 14.5 커뮤니티를 찾기 위한 그 밖의 알고리듬 14.5.1 사이 중심도를 기반으로 한 방법 14.5.2 계층적 뭉치기 14.6 알고리듬 성능 측정 14.6.1 실제 네트워크에 대한 테스트 14.6.2 인공적으로 만든 테스트 네트워크 14.6.3 성능 정량화 14.6.4 커뮤니티 찾기 알고리듬 간의 비교 14.7 다른 종류의 네트워크 구조 찾기 14.7.1 중첩된 커뮤니티 14.7.2 계층적 커뮤니티 14.7.3 중심-주변부 구조 14.7.4 잠재적 공간, 계층화된 네트워크, 순위 구조 15장. 스미기와 네트워크의 회복력 15.1 스미기 15.2 노드를 무작위로 균일하게 제거하기 15.2.1 구조 모형에서의 균일한 제거 15.3 노드를 불균일하게 제거하기 15.4 실제 네트워크에서의 스미기 15.5 스미기를 위한 컴퓨터 알고리듬 15.5.1 실제 네트워크에 대한 결과 16장. 네트워크에서의 감염병 전파 16.1 감염 전파 모형 16.1.1 SI 모형 16.1.2 SIR 모형 16.1.3 SIR 모형의 풀이 16.1.4 기초 감염 재생산 수 16.1.5 SIS 모형 16.1.6 SIRS 모형 16.1.7 그 밖의 감염병 전파 모형 16.1.8 질병의 조합 16.1.9 복잡한 전염과 정보 전파 16.2 네트워크에서의 감염병 모형 16.3 발병 크기와 스미기 16.3.1 SIR 모형에서 발병 규모 16.3.2 SIR 모형과 구조 모형 16.3.3 공존하는 질병 16.3.4 동시 감염 16.3.5 복잡한 감염 16.4 네트워크에서 일어나는 전염병 확산의 시간에 의존하는 성질 16.5 SI 모형에서 시간에 의존하는 성질 16.5.1 쌍 근사 16.5.2 SI 모형에서 링크수 기반의 근사 16.6 SIR 모형에서 시간에 의존하는 성질 16.6.1 SIR 모형에서 링크수 기반의 근사 16.7 SIS 모형에서 시간에 의존하는 성질 16.7.1 SIS 모형에서 링크수 기반의 근사 17장. 네트워크 동역학 시스템 17.1 동역학 시스템 17.1.1 고정점과 선형화 17.2 네트워크 동역학 17.2.1 선형 안정성 분석 17.2.2 특별한 경우 17.2.3 예시 17.3 한 노드에 둘 이상의 변수가 있을 때의 동역학 17.3.1 특별한 경우 17.4 네트워크의 스펙트럼 17.5 동기화 18장. 네트워크 검색 18.1 웹 검색 18.2 분산된 데이터베이스 검색 18.3 메시지 송신 18.3.1 클라인버그 모형 18.3.2 메시지의 계층 모형 『네트워크 사이언스』 0장. 개인적인 소개 첫 네트워크 논문(1994) 실패 1: 두 번째 논문(1995) 실패 2: 웹의 지도 그리기(1996) 다시, 시동을 걸다(1998) 실패 3: 좁은 세상(1998) 웹의 지도를 그리기(1998) 발견(1999) 돌진(1999) 믿음의 도약(1999) 실패 4: 연구비 지원(1999) 실패 5: “우스꽝스럽게도 틀렸다” 정리 1장. 네트워크 과학 소개 1.1 상호 연결 때문에 나타나는 취약성 1.2 복잡계의 중심에 있는 네트워크 1.3 네트워크 과학을 도운 두 가지 힘 1.3.1 네트워크 지도의 출현 1.3.2 네트워크 특성의 보편성 1.4 네트워크 과학의 특성 1.4.1 학제 간 연구 특성 1.4.2 실증적, 데이터 기반 특성 1.4.3 정량적, 수학적 특성 1.4.4 계산적 특성 1.5 사회에 미친 영향 1.5.1 경제적 영향: 웹 검색에서 소셜 네트워킹까지 1.5.2 보건: 약물 설계부터 물질대사 공학 1.5.3 보안: 테러와의 싸움 1.5.4 전염병: 생명을 앗아가는 질병을 예측하고 멈추기까지 1.5.5 뇌과학: 뇌 지도 그리기 1.5.6 경영: 조직의 내부 구조 밝히기 1.6 과학에 미친 영향 1.7 정리 1.8 과제 1.8.1 어디에나 있는 네트워크 1.8.2 당신의 흥미는? 1.8.3 영향력 2장. 그래프 이론 2.1 쾨니히스베르크의 다리 2.2 네트워크와 그래프 2.3 링크수, 평균 링크수, 링크수 분포 2.3.1 링크수 2.3.2 평균 링크수 2.3.3 링크수 분포 2.4 인접 행렬 2.5 현실 네트워크의 성김 2.6 가중치 네트워크 2.7 이분 네트워크 2.8 경로와 거리 2.8.1 최단 경로 2.8.2 네트워크 지름 2.8.3 평균 경로 길이 2.9 연결상태 2.10 뭉침 계수 2.11 정리 2.12 과제 2.12.1 쾨니히스베르크 문제 2.12.2 행렬 수식 2.12.3 그래프 표현법 2.12.4 링크수, 뭉침 계수, 덩어리 2.12.5 이분 네트워크 2.12.6 이분 네트워크(일반적인 경우) 2.13 [심화 주제 2.A] 전역 뭉침 계수 3장. 무작위 네트워크 3.1 소개 3.2 무작위 네트워크 모형 3.3 링크의 수 3.4 링크수 분포 3.4.1 이항 분포 3.4.2 푸아송 분포 3.5 실제 네트워크는 푸아송 분포가 아니다 3.6 무작위 네트워크의 점진적 변화 3.7 실제 네트워크는 초임계성을 보인다 3.8 좁은 세상 3.9 뭉침 계수 3.10 정리: 실제 네트워크는 무작위가 아니다 3.11 과제 3.11.1 에르되시-레니 네트워크 3.11.2 에르되시-레니 네트워크 만들기 3.11.3 원형 네트워크 3.11.4 케일리 나무 3.11.5 속물적인 네트워크 3.11.6 속물적인 사회연결망 3.12 [심화 주제 3.A] 푸아송 분포의 유도 과정 3.13 [심화 주제 3.B] 최대 링크수와 최소 링크수 3.14 [심화 주제 3.C] 거대 덩어리 3.15 [심화 주제 3.D] 덩어리 크기 3.15.1 덩어리 크기 분포 3.15.2 평균 덩어리 크기 3.16 [심화 주제 3.E] 완전히 연결된 영역 3.17 [심화 주제 3.F] 상전이 3.18 [심화 주제 3.G] 좁은 세상 보정 4장. 척도 없는 성질 4.1 소개 4.2 거듭제곱 법칙과 척도 없는 네트워크 4.2.1 이산적인 형식 4.2.2 연속적인 형식 4.3 허브 4.3.1 가장 큰 허브 4.4 척도 없음의 의미 4.5 보편성 4.6 극단적인 좁은 세상 성질 4.7 링크수 지수의 역할 4.8 임의의 링크수 분포를 가진 네트워크 만들기 4.8.1 구조 모형 4.8.2 이웃수를 보존하는 무작위화 4.8.3 숨은 매개변수 모형 4.9 정리 4.10 과제 4.10.1 허브 4.10.2 친구 관계 역설 4.10.3 척도 없는 네트워크 만들기 4.10.4 분포 익히기 4.11 [심화 주제 4.A] 거듭제곱 법칙 4.11.1 지수함수적으로 제한된 분포 4.11.2 두꺼운 꼬리 분포 4.11.3 혼합된 분포(로그 정규 분포, 펼쳐진 지수함수) 4.12 [심화 주제 4.B] 거듭제곱 법칙 그리기 4.12.1 로그-로그 그림을 이용하기 4.12.2 선형 묶기 피하기 4.12.3 로그 묶기 사용하기 4.12.4 누적 분포 사용하기 4.13 [심화 주제 4.C] 링크수 지수 추정하기 4.13.1 맞춤 과정 4.13.2 적합도 4.13.3 실제 분포에 맞추기 4.13.4 체계적인 맞춤 문제 5장. 바라바시-알버트 모형 5.1 소개 5.2 성장과 선호적 연결 5.2.1 새로운 노드의 추가를 통해 확장되는 네트워크 5.2.2 노드는 더 많이 연결되어 있는 노드와 연결되는 것을 선호한다 5.3 바라바시-알버트 모형 5.4 링크수 동역학 5.5 링크수 분포 5.6 성장 혹은 선호적 연결의 부재 5.6.1 모형 A 5.6.2 모형 B 5.7 선호적 연결 측정하기 5.8 비선형 선호적 연결 5.9 선호적 연결의 근원 5.9.1 국소 메커니즘 5.9.2 링크 선택 모형 5.9.3 복제 모형 5.9.4 최적화 5.10 지름과 뭉침 계수 5.10.1 지름 5.10.2 뭉침 계수 5.11 정리 5.12 과제 5.12.1 바라바시-알버트 네트워크 만들기 5.12.2 방향성 있는 바라바시-알버트 모형 5.12.3 복제 모형 5.12.4 선호적 연결이 없는 성장 5.13 [심화 주제 5.A] 링크수 분포 유도하기 5.14 [심화 주제 5.B] 비선형 선호적 연결 5.15 [심화 주제 5.C] 뭉침 계수 6장. 변화하는 네트워크 6.1 소개 6.2 비안코니-바라바시 모형 6.2.1 링크수 동역학 6.2.2 링크수 분포 6.3 적합도 측정 6.3.1 웹 문서의 적합도 6.3.2 과학 출판물의 적합도 6.4 보스-아인슈타인 응축 6.5 변화하는 네트워크 6.5.1 초기 매력도 6.5.2 내부 링크 6.5.3 노드 제거 6.5.4 가속 성장 6.5.5 나이 듦 6.6 정리 6.6.1 구조적 다양성 6.6.2 다양성을 모형화하기 6.7 과제 6.7.1 가속 성장 6.7.2 t파티 자라는 네트워크 모형 6.7.3 비안코니-바라바시 모형 6.7.4 더하는 적합도 6.8 [심화 주제 6.A] 비안코니-바라바시 모형의 해석적 결과 7장. 링크수 상관관계 7.1 소개 7.2 끼리끼리와 반대끼리 7.3 링크수 상관관계 측정하기 7.4 구조적 절단 7.5 실제 네트워크의 상관관계 7.6 상관관계가 있는 네트워크 만들기 7.6.1 정적 모형의 링크수 상관관계 7.6.2 변화하는 네트워크의 링크수 상관관계 7.6.3 링크수 상관관계 조절하기 7.7 링크수 상관관계의 영향 7.8 정리 7.9 과제 7.9.1 링크수 상관관계의 세부 균형 7.9.2 별 모양 네트워크 7.9.3 구조적 단절 7.9.4 에르되쉬-레니 네트워크의 링크수 상관관계 7.10 [심화 주제 7.A] 링크수 상관계수 7.10.1 μ와 r의 관계 7.10.2 방향성 네트워크 7.11 [심화 주제 7.B] 구조적 절단 8장. 네트워크의 견고함 8.1 소개 8.2 스미기 이론 8.2.1 스미기 8.2.2 역스미기 전이와 견고함 8.3 척도 없는 네트워크의 견고함 8.3.1 몰로이-리드 기준 8.3.2 임계 문턱값 8.3.3 유한한 네트워크의 견고함 8.4 공격 내구성 8.4.1 공격받았을 때의 임계 문턱값 8.5 연쇄 고장 8.5.1 실증적인 결과 8.6 연쇄 고장의 모형화 8.6.1 고장 전파 모형 8.6.2 가지치기 모형 8.7 견고함 만들기 8.7.1 견고한 네트워크 설계하기 8.7.2 사례 연구: 견고함 측정하기 8.8 정리: 아킬레스건 8.9 과제 8.9.1 무작위 고장: 척도 없는 네트워크를 넘어서 8.9.2 상관관계가 있는 네트워크의 임계 문턱값 8.9.3 실제 네트워크의 고장 8.9.4 사회연결망에서의 음모 8.9.5 네트워크에서의 사태 8.10 [심화 주제 8.A] 척도 없는 네트워크에서의 스미기 8.11 [심화 주제 8.B] 몰로이-리드 기준 8.12 [심화 주제 8.C] 무작위 고장이 있을 때의 임계 문턱값 8.13 [심화 주제 8.D] 유한한 척도 없는 네트워크의 무너짐 8.14 [심화 주제 8.E] 실제 네트워크의 공격과 고장에 대한 내구성 8.15 [심화 주제 8.F] 공격 문턱값 8.16 [심화 주제 8.G] 최적 링크수 분포 9장. 커뮤니티 9.1 소개 9.2 커뮤니티의 기초 9.2.1 커뮤니티 정의하기 9.2.2 커뮤니티의 수 9.3 계층적 뭉치기 9.3.1 병합하는 방법: 라바즈 알고리듬 9.3.2 분리하는 방법: 거번-뉴만 알고리듬 9.3.3 실제 네트워크에서의 계층 9.4 모듈도 9.4.1 모듈도 9.4.2 탐욕 알고리듬 9.4.3 모듈도의 한계 9.5 중첩된 커뮤니티 9.5.1 클리크 스미기 9.5.2 링크 뭉치기 9.6 커뮤니티 시험하기 9.6.1 정확도 9.6.2 빠르기 9.7 커뮤니티 특성화 9.7.1 커뮤니티 크기 분포 9.7.2 커뮤니티와 링크 가중치 9.7.3 커뮤니티 진화 9.8 정리 9.9 과제 9.9.1 계층적 네트워크 9.9.2 원형에서의 커뮤니티 9.9.3 모듈도 해상도 한계 9.9.4 최대 모듈도 9.10 [심화 주제 9.A] 계층적 모듈도 9.10.1 링크수 분포 9.10.2 뭉침 계수 9.10.3 실증적 결과 9.11 [심화 주제 9.B] 모듈도 9.11.1 커뮤니티 합으로서의 모듈도 9.11.2 두 커뮤니티 합치기 9.12 [심화 주제 9.C] 커뮤니티를 찾는 빠른 알고리듬 9.12.1 루뱅 알고리듬 9.12.2 인포맵 9.13 [심화 주제 9.D] 클리크 스미기의 문턱값 10장. 확산 현상 10.1 소개 10.2 전염병 모형 10.2.1 SI 모형 10.2.2 SIS 모형 10.2.3 SIR 모형 10.3 네트워크 전염학 10.3.1 네트워크 SI 모형 10.3.2 SIS 모형과 사라지는 전염병 문턱값 10.4 접촉 네트워크 10.4.1 성병 10.4.2 공기 매개 질병 10.4.3 위치 네트워크 10.4.4 디지털 바이러스 10.5 링크수 분포 너머 10.5.1 시간에 따라 변하는 네트워크 10.5.2 폭발적인 접촉 패턴 10.5.3 링크수 상관관계 10.5.4 링크 가중치와 커뮤니티 구조 10.5.5 복합 전염 10.6 면역 전략 10.6.1 마구잡이 면역 전략 10.6.2 척도 없는 네트워크에서의 백신 전략 10.7 전염병 예측 10.7.1 실시간 예측 10.7.2 가정 예상 분석 10.7.3 유효 거리 10.8 정리 10.9 과제 10.9.1 네트워크상의 전염병 10.9.2 사회연결망에서의 무작위적인 비만 10.9.3 면역 전략 10.9.4 이분 네트워크에서의 전염병 10.10 [심화 주제 10.A] 전염병 과정의 미시 모형 10.10.1 전염병 방정식의 유도 10.10.2 전염병 문턱값과 네트워크 구조 10.11 [심화 주제 10.B] SI, SIS, SIR 모형의 해석적 풀이 10.11.1 밀도 함수 10.11.2 SI 모형 10.11.3 SIR 모형 10.11.4 SIS 모형 10.12 [심화 주제 10.C] 표적 면역 전략 10.13 [심화 주제 10.D] SIR 모형과 결합선 스미기

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저자 소개 (12명)

저 : 알버트 라슬로 바라바시 (Albert-Laszlo Barabasi)

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헝가리 출신의 복잡계 네트워크 이론의 창시자이자 세계적 과학자로, 노스이스턴대학교 네트워크 과학학과의 로버트 그레이 닷지 교수이자 복잡계 네트워크 센터 소장이다. 바라바시의 ‘척도 없는 네트워크’ 연구는 오늘날 가장 인용 횟수가 높은 연구로 손꼽히며, 휴대 전화부터 월드와이드웹, 온라인 커뮤니티에 이르기까지 자연적·기술적·사회적 시스템에서 폭넓게 나타나는 이 현상을 설명하는 바라바시-앨버트 모형을 제안했다. 이 ... 헝가리 출신의 복잡계 네트워크 이론의 창시자이자 세계적 과학자로, 노스이스턴대학교 네트워크 과학학과의 로버트 그레이 닷지 교수이자 복잡계 네트워크 센터 소장이다. 바라바시의 ‘척도 없는 네트워크’ 연구는 오늘날 가장 인용 횟수가 높은 연구로 손꼽히며, 휴대 전화부터 월드와이드웹, 온라인 커뮤니티에 이르기까지 자연적·기술적·사회적 시스템에서 폭넓게 나타나는 이 현상을 설명하는 바라바시-앨버트 모형을 제안했다. 이 이론으로 죽은 개념에 새로운 날개를 단 혁명적 과학자라는 평을 받았으며, 네트워크 이론이 경제학, 사회학, 인문학, 의학, 생물학, 공학 등 모든 학문에서 폭넓게 인정받는 데에 기여했다. 또한 경계를 넘나드는 다양한 관심과 해박한 지식, 독창적 논리와 대중적 흡인력으로 세계 유수 언론의 호평을 받고 있다. 『링크: 21세기를 지배하는 네트워크 과학』과 『네트워크 사이언스』등의 책이 한글로 번역되었다.

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저 : 마크 뉴만 (Mark Newman)

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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 Pro... 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.

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저 : 필립포 멘처 (Fillippo Menczer)

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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 사... 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.

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저 : 산토 포르투나토 (Santo Fortunato)

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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 Co... 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.

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역 : 이미진

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성균관대학교 물리학과에서 물리학으로 학사·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 박사후 연구원을 거쳐 현재 한양대학교 ERICA 캠퍼스 응용물리학과 교수로 재직 중이다. 성균관대학교 물리학과에서 물리학으로 학사·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 박사후 연구원을 거쳐 현재 한양대학교 ERICA 캠퍼스 응용물리학과 교수로 재직 중이다.

역 : 윤진혁

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카이스트 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... 카이스트 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.

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역 : 이상훈

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카이스트(KAIST) 물리학과를 졸업하고, 동 대학에서 통계물리학 관점으로 바라본 네트워크 과학에 대한 연구들로 물리학 박사 학위를 받았다. 학부 연구생 시절부터 자연계와 사회의 상호작용 양상에 대한 네트워크 과학 연구를 해오고 있으며, 특히 최근에는 군집(community) 구조와 같은 네트워크의 중간 크기 성질과 그것의 머신러닝에 많이 쓰이는 인공신경망(artificial neural network)으로의 응... 카이스트(KAIST) 물리학과를 졸업하고, 동 대학에서 통계물리학 관점으로 바라본 네트워크 과학에 대한 연구들로 물리학 박사 학위를 받았다. 학부 연구생 시절부터 자연계와 사회의 상호작용 양상에 대한 네트워크 과학 연구를 해오고 있으며, 특히 최근에는 군집(community) 구조와 같은 네트워크의 중간 크기 성질과 그것의 머신러닝에 많이 쓰이는 인공신경망(artificial neural network)으로의 응용 가능성에 대한 연구를 수행 중이다. 현재 진주에 있는 경상국립대학교 교수로 근무하며 네트워크 과학, 사회물리학 과목 등을 가르치고 있다.

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역 : 이 은

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이화여자대학교 정보통신학과를 졸업하고, 성균관대학교에서 복잡계 및 네트워크과학으로 박사 학위를 받았다. 소셜 네트워크와 그 안에서의 집단적 의견 형성 및 인지 편향에 관한 연구를 수행해왔고, 특별히 불균등하게 분포된 자원, 특성, 네트워크의 구조가 사회에 미치는 영향에 큰 관심을 갖고 있다. 현재 콜로라도대학교 볼더 캠퍼스에서 박사후 연구원으로 근무하며, 학벌이 학자의 진로 선택에 미치는 영향을 연구하고 있다. 이화여자대학교 정보통신학과를 졸업하고, 성균관대학교에서 복잡계 및 네트워크과학으로 박사 학위를 받았다. 소셜 네트워크와 그 안에서의 집단적 의견 형성 및 인지 편향에 관한 연구를 수행해왔고, 특별히 불균등하게 분포된 자원, 특성, 네트워크의 구조가 사회에 미치는 영향에 큰 관심을 갖고 있다. 현재 콜로라도대학교 볼더 캠퍼스에서 박사후 연구원으로 근무하며, 학벌이 학자의 진로 선택에 미치는 영향을 연구하고 있다.

역 : 조항현

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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 연구교수, 아시아태평양이론물리센터(APCTP) 그룹장을 거친 후 현재 가톨릭대학교 물리학과 교수로 재직 중이다. 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 연구교수, 아시아태평양이론물리센터(APCTP) 그룹장을 거친 후 현재 가톨릭대학교 물리학과 교수로 재직 중이다.

역 : 김희태

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고려대학교 유전공학과를 졸업하고, 성균관대학교 에너지과학과에서 네트워크 과학으로 박사 학위를 받았다. 전력망을 복잡계 네트워크적인 관점으로 분석하는 연구를 수행해왔으며, 특히 동기화 안정성과 지속 가능성을 중심으로 분석한다. 아시아태평양이론물리센터에서 박사후 연구원을 마치고 칠레 Universidad de Talca와 Universidad del Desarrollo를 거쳐 현재 한국에너지공과대학교 에너지공학부 교... 고려대학교 유전공학과를 졸업하고, 성균관대학교 에너지과학과에서 네트워크 과학으로 박사 학위를 받았다. 전력망을 복잡계 네트워크적인 관점으로 분석하는 연구를 수행해왔으며, 특히 동기화 안정성과 지속 가능성을 중심으로 분석한다. 아시아태평양이론물리센터에서 박사후 연구원을 마치고 칠레 Universidad de Talca와 Universidad del Desarrollo를 거쳐 현재 한국에너지공과대학교 에너지공학부 교수로 재직 중이다.

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역 : 손승우

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포스텍 물리학과를 졸업하고, 카이스트에서 물리학으로 석사 및 박사 학위를 받았다. 한양 대학교 ERICA 캠퍼스 응용물리학과 교수로 재직 중이다. 집단 거동, 동기화와 관련된 복잡계, 사회·예술 데이터 분석을 바탕으로 도시 내 인구 및 시설 분포 등을 연구한다. APCTP 과학 문화 위원, 한국 복잡계 학회와 한국 데이터 사이언스 학회 운영 이사로 활동하고 있다. 포스텍 물리학과를 졸업하고, 카이스트에서 물리학으로 석사 및 박사 학위를 받았다. 한양 대학교 ERICA 캠퍼스 응용물리학과 교수로 재직 중이다. 집단 거동, 동기화와 관련된 복잡계, 사회·예술 데이터 분석을 바탕으로 도시 내 인구 및 시설 분포 등을 연구한다. APCTP 과학 문화 위원, 한국 복잡계 학회와 한국 데이터 사이언스 학회 운영 이사로 활동하고 있다.

역 : 엄영호

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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. 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.

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출판사 리뷰

『네트워크 분석』 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. 『네트워크 2/e』 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. 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. 『네트워크 사이언스』 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.

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