Complexity Science Group(복잡계 과학 연구실)은 통계물리와 복잡계 네트워크 과학을 기반으로 다양한 실세계 시스템의 집단적 거동과 상전이 현상을 연구하는 연구실입니다. 본 연구실은 성장 네트워크, 동적 네트워크, 그리고 다층 네트워크 등 다양한 복잡계 구조에서 나타나는 상전이, 동기화, 퍼콜레이션 등 임계 현상을 이론적·실험적으로 분석합니다. 이를 통해 네트워크의 구조적 특성이 집단적 현상에 미치는 영향과, 임계점에서의 특이한 물리적 거동을 규명하고 있습니다. 연구실은 전산물리학, 수리적 모델링, 그리고 실제 데이터 분석을 결합하여, 전력망, 도시 도로망, 생물학적 네트워크, 사회적 네트워크 등 다양한 시스템에 대한 연구를 수행합니다. 예를 들어, 전력망의 동기화 안정성, 도시 교통의 효율성, 감염병 확산의 동역학, 그리고 사회적 상호작용 네트워크의 구조적 특성 등을 심층적으로 탐구합니다. 최근에는 인공지능과 머신러닝 기법을 접목하여, 네트워크 기반의 예측 및 최적화 문제, 추천 시스템, 특허 검색 시스템 등 실질적 응용 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 복잡계 네트워크 분석을 통해 사회, 생명, 공학 등 다양한 분야의 데이터에서 보편적 패턴과 숨겨진 규칙성을 발견하고, 이를 바탕으로 시스템의 설계, 위험 관리, 정책 수립 등에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 또한, 네트워크 모티프, 커뮤니티 탐지, 동역학적 모형 개발 등 네트워크 과학의 이론적 발전에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 본 연구실은 국내외 학회 및 국제 컨퍼런스에서 활발히 연구 성과를 발표하고 있으며, 다수의 논문, 저서, 특허, 그리고 산학협력 프로젝트를 통해 학문적·산업적 가치를 창출하고 있습니다. 다양한 배경의 연구자들과의 협업을 통해 융합적 연구를 지향하며, 차세대 복잡계 과학 및 네트워크 과학 분야를 선도하고 있습니다. 궁극적으로, Complexity Science Group은 복잡한 시스템의 근본 원리를 탐구하고, 이를 바탕으로 사회와 기술의 혁신적 발전에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다. 학생과 연구자들에게는 이론과 실무를 아우르는 폭넓은 연구 경험과 창의적 문제 해결 능력을 제공하며, 미래 복잡계 과학의 중심이 되고자 합니다.