복잡계 네트워크에서 segregation·complex contagion의 엔트로피 기반 패턴 형성 연구

Entropy-based pattern formation in segregation and complex contagion on networks

연구 내용

Wang–Landau 기반 엔트로피 프로파일과 네트워크 클러스터링 특성을 통해 Schelling 분리와 complex contagion의 확률적 결과를 해석하는 연구

연구실은 사회적 규칙이 네트워크 위에서 생성하는 분리(segregation)와 전파(contagion) 패턴을 통계물리 관점의 엔트로피와 확률 분포로 해석합니다. Schelling segregation model의 전체 결과 공간에서 만족도와 분리도에 대한 엔트로피 및 상태 수를 계산하여, 분리와 만족의 관계와 경로 의존성이 만드는 결과의 날카로움을 분석합니다. 또한 quadrilateral clustering이 complex contagion에 미치는 영향을 클러스터링 계수와 상관 구조 관점에서 비교합니다. 나아가 사회적 성향(social orientation)을 에이전트의 미시적 규칙으로 도입해 외부효과를 반영하고, 대규모 안정화와 분리 감소 조건을 시뮬레이션으로 검증하는 방향으로 확장합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

2022년에는 Schelling segregation model의 outcomes를 엔트로피 프로파일로 정리하고, network 구조와 무관하게 만족이 분리와 함께 증가하는 경향 및 분리의 거의 확실한 발생 조건을 도출하는 연구를 수행했습니다. 같은 해에는 quadrilateral clustering이 complex contagion을 어떻게 강화하는지 확인하며 클러스터링 계수와 전파 양상의 연계를 다뤘습니다. 2025년에는 self orientation에서 social orientation으로 확장하여 외부효과 회피·선호·최적화 규칙을 정의하고, 에이전트 기반 시뮬레이션을 통해 분리 감소와 전역 안정화의 도달을 분석했습니다. 이 흐름은 복잡계 네트워크 및 문턱값 모델, 행위자 기반 모델링을 다루는 과제 주제와 연계됩니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

사회적 분리 완화 정책 시뮬레이션
클러스터링 기반 정보 확산 설계
엔트로피 기반 도시·커뮤니티 패턴 평가
외부효과 반영 에이전트 규칙 모델
문턱값 기반 확산 임계 조건 도출
온라인 네트워크에서 전파 촉진 인자 분석
분리도-만족도 균형 도출 방법
복잡계 네트워크 조절 전략 비교 프레임
대규모 안정화 경로 설계
복잡한 행위자 상호작용의 정량 지표화