본 연구실은 네트워크 과학과 복잡계 시스템을 중심으로 다양한 실세계 현상의 근본 원리를 탐구합니다. 네트워크 과학은 전통적인 통계물리학의 틀을 넘어, 전력망, 인터넷, 소셜 네트워크, 생태계, 생물학적 네트워크 등 실제 세계의 다양한 상호작용 구조를 분석하는 학문입니다. 본 연구실은 이러한 네트워크의 구조적 특성과 동역학적 과정을 심층적으로 연구하며, 이론적 모델링과 실제 데이터 분석을 결합하여 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다.
특히, 집단행동에서 나타나는 창발 패턴의 메커니즘을 밝히기 위해, 이론적 모델 구축과 실험적 데이터 비교를 병행합니다. 이를 통해 사회적 상호작용, 생물학적 시스템, 경제적 네트워크 등 다양한 복잡계에서의 집단 행동과 시스템의 안정성, 회복력, 효율성 등을 분석합니다. 이 과정에서 통계물리학, 비선형 동역학, 데이터 과학 등 다양한 학제적 접근을 적극적으로 활용합니다.
전력망 및 에너지 시스템의 네트워크 분석도 본 연구실의 핵심 분야입니다. 전력망의 동기화 안정성, 재생에너지 도입에 따른 시스템 변화, 전주기 환경영향 평가 등 실질적인 에너지 문제를 네트워크 이론과 결합하여 연구합니다. 이를 통해 미래 에너지 시스템의 설계와 정책 수립에 과학적 근거를 제공하고, 지속가능한 사회 구현에 기여하고자 합니다.
또한, 데이터 과학과 시스템 생물학 분야에서도 네트워크 과학의 이론과 방법론을 적극적으로 응용하고 있습니다. 국제 무역, 생태계, 질병 네트워크, 인간 이동 등 다양한 데이터 기반 문제를 네트워크로 모델링하여 분석하며, 딥러닝, 강화학습 등 최신 데이터 분석 기법과의 융합 연구도 활발히 진행하고 있습니다.
이처럼 본 연구실은 네트워크 과학을 기반으로 복잡계의 다양한 현상을 통합적으로 이해하고, 이론적·실용적 발전을 선도하고 있습니다. 이론과 실험, 데이터와 모델의 상호보완적 접근을 통해, 학문적 깊이와 사회적 파급력을 동시에 추구하는 연구를 지향합니다.
네트워크 과학은 다양한 실세계 시스템에서 나타나는 상호작용 구조를 연구하는 학문 분야로, 전통적인 통계물리학에서 다루던 규칙적이거나 무작위적인 상호작용을 넘어 실제 세계의 복잡한 연결망을 분석합니다. 전력망, 인터넷, 소셜 네트워크, 생태계, 생물학적 네트워크 등 다양한 시스템이 네트워크 과학의 주요 연구 대상입니다. 이들 시스템은 노드와 링크로 구성되어 있으며, 각 노드는 개체(예: 사람, 발전소, 단백질 등)를, 링크는 이들 간의 상호작용이나 관계를 나타냅니다.
본 연구실에서는 네트워크의 구조적 특성, 동역학적 과정, 그리고 네트워크 상에서 발생하는 다양한 현상들을 심층적으로 분석합니다. 예를 들어, 네트워크 내에 숨겨진 구조적 속성이나, 네트워크를 통한 정보·에너지·질병의 전파와 같은 동적 현상에 대한 이론적 모델링과 실제 데이터 기반의 비교 연구를 수행합니다. 이를 위해 통계물리학, 비선형 동역학, 데이터 과학 등 다양한 이론적 도구와 분석 기법을 활용하며, 복잡계 시스템의 근본 원리를 밝히는 데 주력하고 있습니다.
또한, 네트워크 과학은 인공신경망과 기계학습 등 인공지능 분야에도 응용되고 있습니다. 두뇌의 신경망 구조를 모방한 인공신경망의 학습 원리, 네트워크 기반의 효율적인 정보 처리, 그리고 사회적·생물학적 네트워크의 패턴 분석 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 본 연구실은 이러한 융합적 접근을 통해 네트워크 과학의 이론적·실용적 발전에 기여하고 있습니다.
복잡계와 집단행동에서의 창발 패턴
복잡계(complex systems)는 다수의 구성 요소가 상호작용하며 전체적으로 예측 불가능하고 새로운 특성이 나타나는 시스템을 의미합니다. 본 연구실은 집단행동에서 나타나는 창발(emergent) 패턴의 근본 메커니즘을 이해하는 데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 개별 구성원이 단순한 규칙을 따르더라도, 전체 집단에서는 예기치 못한 집합적 행동이나 구조가 나타날 수 있습니다. 이러한 창발 현상은 사회, 생물, 물리, 경제 등 다양한 분야에서 관찰됩니다.
연구실에서는 이러한 현상을 설명하기 위해 이론적 모델을 구축하고, 실제 데이터와의 비교를 통해 모델의 타당성을 검증합니다. 이 과정에서 모델링만으로는 설명할 수 없는 현실의 복잡성을 반영하기 위해, 실험적·관측적 데이터를 적극적으로 활용합니다. 이론과 실험의 상호보완적 접근을 통해, 복잡계에서의 집단행동과 창발 패턴의 원리를 밝히고자 합니다.
특히, 전력망의 동기화 안정성, 사회적 상호작용 네트워크에서의 정보 확산, 생물학적 네트워크에서의 대사 경로 등 다양한 실제 시스템에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 복잡계의 안정성, 회복력, 효율성 등 실질적인 문제 해결에도 기여하고 있습니다.
전력망 및 에너지 시스템의 네트워크 분석
현대 사회는 전력망과 같은 대규모 인프라 시스템에 크게 의존하고 있습니다. 본 연구실은 전력망의 구조적 특성과 동역학적 안정성, 그리고 에너지 시스템의 지속가능성 평가에 대한 네트워크 기반 연구를 수행합니다. 전력망은 거대한 네트워크 시스템으로, 각 발전소와 송전선, 소비자가 복잡하게 연결되어 있습니다. 이러한 시스템의 안정적인 동작을 위해서는 네트워크 구조와 동기화 현상, 제어 이론 등이 긴밀하게 결합되어야 합니다.
연구실에서는 2차 Kuramoto 모델, 스윙 방정식 등 비선형 동역학 모델을 활용하여 전력망의 동기화 안정성을 분석합니다. 또한, 재생에너지 도입, 분산형 전원, 고급 제어기술 등 현대 전력 시스템의 변화에 대응하기 위한 이론적·실증적 연구를 병행합니다. 실제 전력망 데이터와의 비교를 통해 모델의 신뢰성을 높이고, 시스템의 취약성, 회복력, 효율성 등을 평가합니다.
더불어, 에너지 시스템의 전주기 환경영향 평가(LCA)와 지속가능성 분석도 중요한 연구 주제입니다. 에너지 자원의 생산, 송배전, 소비 전 과정에서 발생하는 환경적·경제적 영향을 네트워크 이론과 결합하여 분석함으로써, 미래 에너지 시스템의 설계와 정책 수립에 과학적 근거를 제공합니다.
