RnDCircle Logo
arrow left icon

POSTECH Complexity in Social System Laboratory

포항공과대학교 산업경영공학

정우성 교수

Data Analysis

Network Analysis

Data Analytics

POSTECH Complexity in Social System Laboratory

산업경영공학 정우성

POSTECH 복잡계 사회시스템 연구실(CS2)은 사회 현상에서 나타나는 복잡성과 그 근본 원인을 탐구하는 데 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 산업경영공학과와 물리학과의 융합 연구를 통해, 사회적 상호작용이 이루어지는 복잡계 이론을 실제 데이터에 적용하여 사회 시스템의 구조와 동역학을 분석합니다. 이를 통해 겉으로는 복잡해 보이는 사회 현상을 명쾌하게 설명할 수 있는 새로운 해석과 이론을 제시하고자 노력하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 복잡계 네트워크 분석, 과학의 과학(Science of Science), 계량서지학(Scientometrics), 도시과학, 인간 이동성 분석 등입니다. 복잡계 네트워크 분석을 통해 사회적 연결망의 구조와 창발적 특성을 규명하고, 다양한 사회 데이터(금융, 교통, 스포츠 등)를 활용하여 미시적 상호작용에서 비롯되는 거시적 현상을 실증적으로 연구합니다. 또한, 과학기술 시스템 내 다양한 주체들 간의 네트워크와 협력 구조를 분석하여, 국가 연구개발 정책 및 연구 지원 체계의 효율화에 기여하고 있습니다. 도시과학 분야에서는 교통망, 녹지 공간, 상권 등 도시 내 다양한 요소와 인간 이동성의 상호작용을 분석합니다. 중력모형, 방사모형 등 물리학적 모델을 적용하여 도시 내 이동 패턴, 상권 분할, 교통 흐름 등을 연구하며, COVID-19와 같은 외부 충격이 도시 구조와 이동성에 미치는 영향도 심층적으로 탐구하고 있습니다. 이러한 연구는 도시 계획, 환경 정책, 사회적 포용성 증진 등 다양한 분야에 실질적인 시사점을 제공합니다. 본 연구실은 데이터 기반의 정량적 분석과 첨단 네트워크 이론, 기계학습 등 다양한 방법론을 융합하여, 사회 시스템의 복잡성을 해명하고 미래 사회의 혁신적 발전에 기여하고자 합니다. 또한, 국내외 다양한 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 실질적인 사회 문제 해결과 정책 수립에 이바지하고 있습니다. 이처럼 POSTECH 복잡계 사회시스템 연구실은 이론과 실증, 데이터와 모델링을 아우르는 융합적 연구를 통해, 사회적 복잡성의 본질을 밝히고, 사회 전반의 혁신과 발전을 선도하는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다.

Data Analysis
Network Analysis
Data Analytics
사회 시스템에서의 복잡계 네트워크 분석
복잡계 네트워크 분석은 다양한 사회 현상에서 나타나는 복잡한 상호작용과 구조를 이해하기 위한 핵심 연구 분야입니다. 본 연구실에서는 사회 시스템 내에서 발생하는 다양한 데이터, 예를 들어 금융 시계열, 교통망, 스포츠 데이터 등 대용량 자료를 활용하여, 시스템 내부의 미시적 기작과 그로부터 나타나는 거시적 패턴을 분석합니다. 이러한 분석을 통해 사회 현상에서의 창발적 특성, 즉 개별 구성요소의 상호작용에서 비롯되는 예기치 못한 집단적 행동이나 구조를 규명하고자 합니다. 복잡계 네트워크 이론은 좁은 세상 연결망(small-world network), 척도 없는 연결망(scale-free network) 등 다양한 연결망 모델을 통해 사회적 네트워크의 특성을 설명합니다. 예를 들어, 우리가 일상에서 만나는 사람들과의 관계가 몇 단계만 거치면 모두 연결된다는 '좁은 세상 현상'이나, 일부 노드가 매우 많은 연결을 가지는 '마당발' 현상 등이 이에 해당합니다. 본 연구실은 이러한 이론을 실제 사회 데이터에 적용하여, 사회적 연결망의 구조와 동역학을 실증적으로 분석합니다. 이러한 연구는 사회 시스템의 복잡성을 이해하고, 재난 대응, 정책 수립, 도시 계획 등 다양한 분야에 실질적인 통찰을 제공합니다. 또한, 네트워크의 구조적 변화와 그에 따른 사회적 영향, 정보 확산, 집단 행동의 동역학 등 다양한 응용 연구로 확장되고 있습니다.
과학의 과학(Science of Science) 및 계량서지학(Scientometrics)
과학의 과학(Science of Science) 및 계량서지학(Scientometrics)은 과학 연구 자체를 과학적으로 분석하는 분야로, 방대한 과학·기술 문서와 데이터를 정량적으로 분석하여 과학의 구조와 발전, 정책 방향을 탐구합니다. 본 연구실은 동료평가를 거친 논문, 국가 연구개발사업 데이터, 연구기관별 논문 이력 등 다양한 자료를 활용하여, 과학기술 시스템 내 다양한 주체들 간의 상호관계와 네트워크를 분석합니다. 특히, 관계형 지표를 통해 국가 연구지원 체계의 효율성, 연구기관 간 협력 구조, 연구 분야별 특성 등을 진단합니다. 예를 들어, 정부출연연구소의 논문 이력 데이터를 기반으로 연구 분야의 유사성이나 차별성을 분석하거나, 국가 연구개발사업의 네트워크 구조를 통해 정책적 개선점을 도출합니다. 이러한 연구는 과학기술 정책 수립, 연구 지원 체계의 효율화, 연구 성과의 확산 등 실질적인 정책적 함의를 제공합니다. 최근에는 예산, 지원사업, 조직별·개인별 연구성과 등 다양한 비정형 데이터를 통합적으로 분석하여, 과학기술 생태계의 변화와 혁신을 정량적으로 평가하고 있습니다. 이를 통해 과학기술 경쟁력 강화와 국가 연구개발 전략 수립에 기여하고 있습니다.
도시과학 및 인간 이동성 분석
도시과학은 도시 내에서 발생하는 다양한 현상, 특히 인간의 이동성과 도시 구조의 상호작용을 분석하는 학제적 연구 분야입니다. 본 연구실은 교통카드 데이터, 도시 교통망, 녹지 공간 등 다양한 도시 데이터를 활용하여, 도시 내 인간 이동의 패턴과 그로 인한 경제적·사회적 효과를 분석합니다. 예를 들어, 중력모형(gravity model)과 방사모형(radiation model) 등 물리학적 모델을 적용하여 도시 내 인구 이동, 상권 분할, 교통 흐름 등을 정량적으로 연구합니다. 최근에는 COVID-19 팬데믹과 같은 외부 충격이 도시 내 이동성에 미치는 영향, 도시 경계 지역의 특성, 녹지 공간의 불평등 등이 주요 연구 주제로 다루어지고 있습니다. 이러한 연구는 도시 계획, 교통 정책, 환경 정책 등 다양한 분야에 실질적인 정책적 시사점을 제공합니다. 또한, 도시 내 다양한 계층 간의 이동성 차이, 사회경제적 편향, 연결성 등을 분석하여 도시의 지속가능성과 포용성을 높이기 위한 방안을 모색합니다. 도시과학 연구는 복잡계 네트워크 이론, 데이터 분석, 기계학습 등 첨단 방법론을 융합하여, 미래 도시의 혁신적 발전과 시민 삶의 질 향상에 기여하고 있습니다.
1
Wallets’ explorations across non-fungible token collections
S. Jo, W.-S. Jung, H. Kim
Scientific Reports, 2024
2
Unsupervised embedding of trajectories captures the latentstructure of scientific migration
D. Murray, J. Yoon, S. Kojaku, R. Costas, W.-S. Jung, S. Milojević, Y.-Y. Ahn
PNAS, 2023
3
Multiple gravity laws for human mobility within cities
O.-H. Kwon, I. Hong, W.-S. Jung, H.-H. Jo
EPJ Data Science, 2023
1
대학별 기술창업교육센터
[삭제]미래창조과학부
2016년 03월 ~ 2017년 02월
2
연구공동체 기술사업화 성과관리 방안
[삭제]미래창조과학부
2014년 04월 ~ 2015년 02월
3
기능과 인력 관점에서 바라본 기초연구 성과확산 조직의 역량강화 방안
미래창조과학부
2014년 04월 ~ 2014년 12월