네트워크 과학

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비대칭 바라바시-알버트 모델은 매개변수 ω를 도입하여 다양한 네트워크 구조로 전이할 수 있다. 이 연구에서는 ω < 0 영역에 초점을 맞추어 정확한 차수 분포, 군집 계수, 평균 경로 길이 등의 구조적 특성을 분석하였다.

복잡한 전염 모델은 밀도가 높거나 동역학이 포화된 경우 단순 전염 모델보다 네트워크 재구성에 더 효과적일 수 있다.

네트워크 내 감염병 확산의 원인을 파악하기 위해 관찰된 감염 노드 데이터와 시간 정보를 활용하여 최대 우도 추정 기법을 제안하고, 일반 그래프에 적용할 수 있도록 별모양 트리 근사 기법을 개발하였다.

소셜 네트워크 분석에서 구조적 편향과 불평등을 이해하고 다양한 연구 문제에 대한 공정성 인식 방법을 제안한다.

LLM은 선호도 부착, 삼각 폐쇄, 동질성 등 주요 사회 네트워크 원리를 보여주며, 이는 실제 세계 네트워크에서도 관찰됨. 특히 동질성이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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