네트워크 이론
Network theory네트워크 과학 | ||||
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네트워크 유형 | ||||
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네트워크 이론은 분리된 물체들 간의 대칭 관계나 비대칭 관계를 나타내는 그래프를 연구하는 학문이다.컴퓨터 과학과 네트워크 과학에서 네트워크 이론은 그래프 이론의 일부분이다: 네트워크는 노드나 가장자리가 속성(예: 이름)을 갖는 그래프로 정의될 수 있다.
네트워크 이론은 통계물리학, 입자물리학, 컴퓨터공학,[1][2] 전기공학, 생물학,[3] 고고학,[4] 경제학, 금융, 운영연구, 기후학, 생태학,[5][6] 공중보건, 사회학, 신경과학을 포함한 많은 분야에 응용이 있다.[7][8][9]네트워크 이론의 적용에는 물류 네트워크, 월드 와이드 웹, 인터넷, 유전자 규제 네트워크, 대사 네트워크, 소셜 네트워크, 인식 네트워크 등이 포함된다. 자세한 예는 네트워크 이론 주제 목록을 참조한다.
오일러의 쾨니히스베르크 문제 7교 해법은 네트워크 이론의 첫 번째 참된 증거로 간주된다.
네트워크 최적화
어떤 일을 하는 최적의 방법을 찾는 것을 포함하는 네트워크 문제는 조합 최적화라는 이름으로 연구된다.예로는 네트워크 흐름, 최단 경로 문제, 전송 문제, 환적 문제, 위치 문제, 매칭 문제, 할당 문제, 패킹 문제, 라우팅 문제, 임계 경로 분석, PERT(프로그램 평가 및 검토 기법) 등이 있다.
네트워크 분석
전기망 분석
전력 시스템의 분석은 크게 두 가지 관점에서 네트워크 이론을 사용하여 수행할 수 있다.
(1) 전력 측면(예: 송전 라인 임피던스)에 관계없이 추상적인 관점(즉, 그래프는 노드와 가장자리로 구성되므로)이러한 연구의 대부분은 그리드의 취약성 평가에 관한 상당한 통찰력을 도입하는 노드 정도 분포와 중간 분포를 이용한 전력 그리드의 추상적 구조에만 초점을 맞추고 있다.이러한 유형의 연구를 통해 그리드 구조의 범주는 복잡한 네트워크 관점(예: 단일 스케일, 무스케일)에서 확인할 수 있었다.이 분류는 계획 단계에서 또는 송전 시스템의 적절한 이중화 수준을 유지하기 위해 기반구조(예: 새 송전선로를 추가)를 업그레이드하는 동안 전력 시스템 엔지니어에게 도움이 될 수 있다.[1]
(2) 복잡한 네트워크 이론과 전력 시스템 속성에 대한 추상적인 이해를 혼합한 가중 그래프.[2]
소셜 네트워크 분석
소셜 네트워크 분석은 사회적 실체들 간의 관계 구조를 조사한다.[11]이러한 실체는 종종 개인이지만, 집단, 단체, 국가, 웹사이트 또는 학술 간행물일 수도 있다.
1970년대 이후, 네트워크에 대한 경험적 연구는 사회과학의 중심적 역할을 해 왔으며, 네트워크를 연구하는 데 사용되는 수학적, 통계적 도구의 상당수는 사회학에서 처음 개발되었다.[12]다른 많은 응용 프로그램들 중에서, 소셜 네트워크 분석은 혁신, 뉴스 및 루머의 확산을 이해하는 데 이용되어 왔다.[13]이와 유사하게, 그것은 질병과 건강 관련 행동의 확산을 검사하는데 사용되었다.[14]시장 연구에도 적용되어, 교류 관계에 있어서의 신뢰의 역할과 가격을 책정하는 데 있어서의 사회적 메커니즘의 역할을 검토하는 데 이용되어 왔다.[15]그것은 정치 운동, 무장 단체, 그리고 다른 사회 단체로 채용을 연구하는 데 사용되어 왔다.[16]그것은 또한 학문적 위신뿐만 아니라 과학적 불일치를[17] 개념화하는 데도 사용되었다.[18]보다 최근에 네트워크 분석(및 그것의 가까운 사촌 트래픽 분석)은 계층적 및 리더가 없는 성격의 반란군 네트워크를 발견하기 [19]위해 군사 정보에서 상당한 활용을 얻었다.[citation needed]
생물 네트워크 분석
최근 공개적으로 이용 가능한 높은 처리량의 생물학적 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 분자망의 분석은 상당한 관심을 얻고 있다.[20]이러한 맥락에서 분석의 유형은 소셜 네트워크 분석과 밀접하게 관련되어 있지만, 종종 네트워크의 로컬 패턴에 초점을 맞춘다.예를 들어, 네트워크 모티브는 네트워크에 과대표시되는 작은 서브그래프들이다.마찬가지로, 활동 모티브는 네트워크 구조에 따라 과도하게 표현되는 네트워크 내 노드와 에지 속성의 패턴이다.네트워크를 이용하여 음식-위브와 같은 생물학적 시스템의 패턴을 분석하면 종들 간의 상호작용의 본질과 강도를 시각화할 수 있다.질병에 관한 생물학적 네트워크의 분석은 네트워크 의학 분야의 발전을 가져왔다.[21]생물학에서 네트워크 이론의 적용의 최근의 예에는 세포 주기를 이해하기[22] 위한 응용뿐만 아니라 발달 과정을 위한 양적 프레임워크도 포함된다.[23]
서술적 네트워크 분석
텍스트 코퍼레이션의 자동 파싱은 방대한 규모의 배우와 관계망을 추출할 수 있게 했다.그 다음 수천 개의 노드를 포함할 수 있는 결과적 서술적 네트워크는 네트워크 이론의 도구를 사용하여 주요 행위자, 주요 커뮤니티 또는 당사자를 식별하고, 전체 네트워크의 견고성이나 구조적 안정성, 또는 특정 노드의 중심성과 같은 일반적 속성을 파악함으로써 분석된다.[25]이것은 주제-언어-객체-객체 세 쌍을 어떤 행동에 의해 연계된 행위자 쌍 또는 행위자-객체에 의해 형성되는 쌍으로 식별하는 정량적 서술적 분석에 의해 도입된 접근방식을 자동화한다.[26][24]
링크분석
링크 분석은 네트워크 분석의 하위집합으로, 객체 간의 연관성을 탐구한다.예를 들어, 용의자와 피해자의 주소, 그들이 전화한 전화번호, 그리고 그들이 주어진 기간 동안 참여했던 금융 거래, 그리고 경찰 조사의 일환으로 이들 주체들 사이의 가족 관계를 조사하는 것이 그 예일 것이다.여기서 링크 분석은 격리된 정보 조각에서 분명하지 않은 서로 다른 유형의 매우 많은 개체들 사이의 중요한 관계와 연관성을 제공한다.컴퓨터 지원 또는 완전 자동 컴퓨터 기반 링크 분석은 부정 행위 탐지, 통신 네트워크 분석, 역학 및 약리학, 법 집행 조사, 관련성 등급 검색 엔진(및 대류)에 의해 은행 및 보험 기관에 의해 점점 더 많이 채용되고 있다.스팸 디플렉싱을 위한 스팸 발송자와 검색 엔진 최적화를 위한 비즈니스 소유자에 의한 것, 그리고 많은 개체 간의 관계를 분석해야 하는 다른 모든 곳에 의한 것.링크도 양쪽 노드에서 시간 동작의 유사성에서 도출된다.예를 들어, 두 위치(노드) 사이의 연계가 결정되는 기후 네트워크를 예로 들 수 있다. 예를 들어, 두 지점의 강우량 또는 온도 변동의 유사성에 의해 말이다.[27][28]
웹 링크 분석
몇몇 웹 검색 순위 알고리즘은 구글의 페이지랭크, 클라인버그의 HITS 알고리즘, CheiLank와 TrustLank 알고리즘을 포함한 링크 기반의 중심성 지표를 사용한다.웹페이지 모음의 구조에서 정보를 이해하고 추출하기 위해 정보과학과 통신과학에서도 링크 분석을 실시한다.예를 들어, 그 분석은 정치인들의 웹사이트나 블로그 사이의 상호연계일 수 있다.또 다른 용도는 다른 페이지의 언급에 따라 페이지를 분류하는 것이다.[29]
중앙집중성
그래프에서 노드와 가장자리의 상대적 중요성에 대한 정보는 사회학과 같은 분야에서 널리 사용되는 중심성 측정을 통해 얻을 수 있다.예를 들어 고유 벡터 중심성은 네트워크에 해당하는 인접 행렬의 고유 벡터를 사용하여 자주 방문하는 경향이 있는 노드를 결정한다.공식적으로 확립된 중심성의 척도는 정도 중심성, 폐쇄 중심성, 중간 중심성, 고유 벡터 중심성, 하위 그래프 중심성 및 Katz 중심성이다.분석의 목적이나 목표는 일반적으로 사용할 중심성 측정의 유형을 결정한다.예를 들어, 네트워크의 역학이나 노드/링크 제거에 대한 네트워크의 강건성에 관심이 있는 경우, 노드의 역학적 중요성은[30] 가장 관련성이 높은 중앙성 측도인 경우가 많다.
구태와 구태의연한 혼합
이러한 개념은 네트워크 내 허브의 링크 선호도를 특징짓는 데 사용된다.허브는 링크 수가 많은 노드다.일부 허브는 다른 허브에 연결하는 경향이 있는 반면 다른 허브는 허브에 연결하는 것을 피하고 연결이 낮은 노드에 연결하는 것을 선호한다.우리는 허브가 다른 허브와 연결되는 경향이 있을 때 다른 허브라고 말한다.분산형 허브는 다른 허브와의 연결을 피한다.허브가 예상 무작위 확률을 가진 연결부를 가진 경우, 중립적이라고 한다.정도 상관 관계를 정량화하는 세 가지 방법이 있다.
반복 네트워크
반복도의 반복 행렬은 비방향 및 비가중 네트워크의 인접 행렬로 간주할 수 있다.이를 통해 네트워크 측정에 의한 시계열의 분석이 가능하다.애플리케이션은 동적 특성화에 대한 체제 변화 감지부터 동기화 분석까지 다양하다.[31][32][33]
공간 네트워크
많은 실제 네트워크들이 우주에 내장되어 있다.예를 들면, 교통과 다른 인프라 네트워크, 뇌 신경 네트워크 등이 있다.공간 네트워크를 위한 여러 모델이 개발되었다.[34]
펼치다
복잡한 네트워크의 콘텐츠는 보존된 확산과 비보존적 확산의 두 가지 주요 방법을 통해 확산될 수 있다.[35]보존된 스프레드에서, 복잡한 네트워크에 들어가는 콘텐츠의 총량은 그것이 통과할 때 일정하게 유지된다.보존 스프레드의 모델은 튜브로 연결된 일련의 깔때기에 일정한 양의 물을 붓는 투수로 가장 잘 나타낼 수 있다.여기서 투수는 원래의 근원을 나타내고 물은 퍼지는 내용물이다.깔때기와 연결 튜브는 각각 노드와 노드 사이의 연결을 나타낸다.물이 한 깔때기에서 다른 깔때기로 흐를 때, 물은 이전에 물에 노출되었던 깔때기에서 즉시 사라진다.비보존적 스프레드에서는 복잡한 네트워크를 통해 들어오고 지나갈 때 콘텐츠의 양이 변한다.비보존 스프레드의 모델은 튜브에 의해 연결된 일련의 깔때기를 통해 지속적으로 작동하는 수도꼭지로 가장 잘 표현될 수 있다.여기서 원래의 원천에서 나오는 물의 양은 무한하다.또한 물에 노출된 깔때기는 연이은 깔때기 속으로 들어가도 계속 물을 경험하게 된다.비보존형 모델은 가장 전염성이 높은 질병의 전염, 신경 흥분, 정보와 소문 등을 설명하는데 가장 적합하다.
네트워크 면역
인터넷과 소셜 네트워크와 같은 현실적인 네트워크를 대표하는 자유 네트워크를 어떻게 효율적으로 예방할 것인가 하는 문제가 광범위하게 연구되어 왔다.이러한 전략 중 하나는 가장 큰 정도 노드, 즉 이 이(가) 상대적으로 높고 예방접종을 위해 필요한 노드가 적기 때문에 표적형(의도형) 공격을 예방하는 것이다.그러나 대부분의 현실적인 네트워크에서는 글로벌 구조를 사용할 수 없고 가장 큰 수준의 노드를 알 수 없다.
참고 항목
참조
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외부 링크
Wikiquote는 다음과 관련된 인용구를 가지고 있다: 네트워크 이론 |
- 네트워크 이론 전용 넷위키 사이언티픽 위키
- '새로운 네트워크 이론'에 관한 새로운 네트워크 이론 국제 회의
- Network Workbench: 대규모 네트워크 분석, 모델링 및 시각화 툴킷
- 대형망 최적화 doi:10.13140/RG.2.2.20183.065/6
- 컴퓨터 네트워크의 네트워크 분석
- 조직 네트워크의 네트워크 분석
- 테러조직망 분석
- 질병 발생에 대한 네트워크 분석
- 링크 분석: 정보 과학 접근법 (책)
- 연결됨: 6도의 힘(문서)
- 복잡한 네트워크에 대한 짧은 과정
- Albert-Laszlo Barabassi의 복잡한 네트워크 분석에 관한 연구
- [논문초록] 금융망론
- 운영연구 및 경영과학연구소 네트워크 이론