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)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.

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.