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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총90건) 해석 가능한 AI : 설명 가능한 머신러닝 시스템 구축     31,500원 (10%↓) 통계의 함정 : 통계의 역설로 본 환상과 거짓     25,200원 (10%↓) LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓) 머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓) 데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 인터넷에서 사회 연결망, 우리의 생물학적 실재를 결정하는 유전자 네트워크까지, 네트워크는 어디에나 있다. 물리학부터 컴퓨터과학, 공학, 경제, 사회 과학까지 광범위한 주제를 다루는 이 책은 전면 컬러 인쇄를 했으며 학제간 연구에 관심있는 청중에게 네트워크 과학을 소개한다. 네트워크가 왜 고장을 잘 견디고 공격에 취약한지 설명하려고 한 여섯 단계 분리의 원리부터, 에볼라와 H1N1같은 바이러스가 어떻게 퍼지는지, 왜 내 친구는 나보다 친구가 더 많은지를 탐구한다. 또한 수많은 실제 세상 예시를 이용해서 명확히 대학생과 대학원생 수준 사이의 해설을 담았다. 수학 공식과 유도는 심화 주제에서 다뤄 다양한 수준에서 책을 활용하는데 도움이 된다. 영화와 네트워크 분석 소프트웨어를 포함하는 광범위한 온라인 자료는 네트워크 과학에 관심있는 사람이라면 다측면으로 활용할 수 있다.
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• ◈ 추천의 글 ◈ "드디어 번역돼 나왔다. 네트워크 과학의 창시자가 쓴 네트워크 과학의 입문서 끝판왕!! 네트워크를 넘어 21세기의 과학, "복잡계"로 나아가는 첫걸음에 관심있는 독자분들은 현역 네트워크 과학자들이 완벽하게 번역한 이 책의 첫페이지를 넘겨보시길 추천드립니다." - 정하웅 카이스트 물리학과 “네트워크 과학의 개척자 바라바시 교수의 안내로 배우는 네트워크 과학! 다양한 예제와 사려 깊게 잘 만들어진 풍부한 시각 자료들을 이용하여 네트워크 과학의 핵심적인 주제에 대한 깊은 통찰을 제공하는 이 책은 네트워크 과학을 이야기할 때 빠질 수 없는 교과서입니다.” - 안용열, 인디애나대학교 정보학 및 컴퓨팅 학부 ◈ 옮긴이의 말 ◈ 20여 년 전은 새천년이 시작된 순간이기도 하지만 네트워크 과학이 태동하기 시작한 시기이기도 하다. 그 서막에서 첫 번째 장막을 걷어낸 연구자들 중 영향력 면에서 가장 두드러지는 사람이 바로 이 책의 저자인 알버트 라슬로 바라바시다. 사회학과 수학의 그래프 이론 분야에서 별도로 연구되던 네트워크 현상을 통합하고, 그간 알려진 바가 없었던 연결망 구조를 새로이 밝히며 축포를 쏘아 올렸다. 이 중요한 발견을 필두로 이후 이십 년 동안 네트워크 과학은 독자적인 학문 분야로서 크게 성장했다. 새로운 방법론으로서 역할을 톡톡히 하며, 기존에 많이 연구하던 시스템을 새로운 관점에서 바라볼 수 있는 안경을 제시하기도 했고, 그 전에는 이해하지 못했던 현상의 근원을 파헤치는 데 중요한 교두보 역할을 하기도 했다. 특정 분야에 한정되지 않고 여러 분야를 넘나들며 적용할 수 있는 방법론이라는 특성 덕분에, 서로 다른 학문 분야 사이의 공통점과 차이점을 구분할 수 있는 통찰력을 제공하기도 한다. 이는 최근 학제 간 경계를 무너뜨리며 융합을 권장하는 학문 분위기에 상응하는 것이며, 현 시점에서 네트워크 과학을 긴요하게 다뤄야 하는 이유다. 이 책의 첫 장, 첫 문구에서 말하는 것처럼, “인터넷에서 사회연결망, 우리의 생물학적 실재를 결정하는 유전자 네트워크까지, 네트워크는 어디에나 있다.” 그러므로 우리가 사는 세상을 이해하려면 네트워크를 이해해야만 한다. 특히, 데이터가 쏟아지는 이 시점에서 데이터가 산재된 채 흩어져 있기보다 데이터 사이의 유기적인 관계성을 파악하려면 네트워크 활용에 숙달하는 것은 반드시 필요한 일이다. 이 책에서 흥미로운 부분은, ‘들어가며’에 있는 ‘네트워크 과학 가르치기’다. 저자인 바라바시는 이 책에 담은 자료를 기반으로, 실제 대학에서 네트워크 과학 강의를 했다. 이 책으로 한 학기 강의를 진행하려면 수업을 어떻게 꾸리면 좋을지를 제안한다. 수업계획서부터 강의 초반 설정, 강의 중간에 수행해야 하는 작은 과제, 학기를 마무리하는 최종 과제의 설계까지, 학생이 수업에 적극적으로 참여해 네트워크 과학을 체험하도록 수업안을 고민한 흔적이 역력하다. 특히 인상 깊었던 부분은 바로 강의 중간에 수행하는 작은 과제인 ‘위키 과제’다. 네트워크 과학 강좌를 중간 정도까지 학습한 학생들이, 이 분야에서 중요한 개념이 무엇인지 스스로 파악해 위키백과에 문서를 작성하도록 하는 과제다. 일정한 양식을 갖추어 정제된 설명과 정보를 전달하는 경험을 하도록 한다. 이는 학술적 글쓰기를 하며 글을 가다듬는 능력을 배양시킨다는 점에서도 중요한데, 개인적으로 더욱 인상 깊었던 부분은 저자가 무심한 듯 던진 한 문장 때문이었다. “다른 언어로 이러한 네트워크 과학을 가르치는 사람은 자신의 모국어로 위키백과를 구성하는 것을 고려할 필요가 있다.” 사실 이 문...장에 우리가 네트워크 과학 서적을 번역하고자 하는 이유가 담겨 있다. 영어를 모국어로 사용하는 학생이 위의 위키 과제를 수행하려면, 자신이 흥미를 보이는 개념의 대부분은 이미 기존 위키백과 문서로 존재한다는 사실을 발견할 것이다. 새로운 문서로 작성하기도 어려울 뿐만 아니라, 기존 문서의 내용이 이미 충실해서 추가 내용을 보충하기도 어려울 것이다. 같은 개념을 우리말로 바꾸어 위키백과에서 검색해보면 어떨까? 먼저, 그 개념을 가리키는 우리말 용어가 무엇인지 파악하기 어려울 것이고, 어렵게 검색을 해도 관련 문서가 전혀 없거나 존재하더라도 그 내용이 상당히 부실할 것이다. 위키 과제를 수행할 만한 놀이터가 광활하게 펼쳐진 것이다. 과제를 하는 학생 입장에서는 반가운 소식이지만, 이는 사실 네트워크 과학의 전문지식을 우리말로 전달하고 공급하는 시도가 거의 없었다는 방증이기도 하다. 네트워크가 우리 주변 어디에나 있다는 주장을 떠올린다면, 우리에게 가까이 있다는 네트워크에 관한 지식을 정작 우리말로 쉽게 접근할 수 없다는 것은 겉보기에 모순이기도 하고 안타까운 일이기도 하다. 이것이 역자들이 네트워크 과학 서적을 번역하는 동기다. 이 책을 번역한 일곱 명은 선단에서 네트워크 과학을 활발하게 연구하는 젊은 연구자들이다. 십여 년 이상을 연구하며 네트워크 과학의 여러 모형과 우리가 사는 세상, 사회, 자연을 이해하고자 끊임없이 활동 중이다. 연구자로서 연구 활동도 중요하지만, 우리가 공부하고 배웠던 지식을 우리말로 대중에게 널리 알리며 사회에 기여하는 것 역시 중요한 역할이라 판단하여 뜻을 모아 서적들을 하나둘 번역하기 시작했다. 비록 전문 번역가가 아니어서 번역한 글이 매끄럽지 않을 수 있겠으나, 원서에 있는 수식을 포함한 오탈자들을 번역본에서 수정할 수 있었던 건 이 분야의 전문가이기 때문에 가능했다. 보통의 사람이라면, 일생을 살면서 어떤 하나의 분야를 개척한다는 선구자가 될 것이라는 생각은 쉽사리 할 수 없을 것이다. 특히 학문 분야가 깊이와 너비 모두 점점 고도화되며 전문성을 확고히 하는 현대 사회에서, 새로운 패러다임을 구축할 만한 새로운 분야를 개발한다는 것은 더더욱 어려운 일이다. 바라바시와 동시대의 동료 연구자들은 대단한 통찰력으로 네트워크 과학이라는 이 젊은 분야를 개척했고, 그들의 중요한 발견 이후 훨씬 더 많은 연구자가 이 분야를 향한 여정에 합류하면서 그 몸집을 성공적으로 키워나갔다. 역자들이 네트워크 과학자로 분야의 발전에 나름대로 기여하고 활동하며 이렇게 번역할 기회를 얻은 것 역시, 바라바시와 주변 동료들이 초창기에 이 분야를 잘 닦아둔 덕분이다. 이십여 년을 축적해온 선후배 동료 연구자들의 귀중한 발견이, 이 책을 읽는 독자에게도 잘 전달되기를 바란다. .
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• 0장. 개인적인 소개 ____첫 네트워크 논문(1994) ____실패 1: 두 번째 논문(1995) ____실패 2: 웹의 지도 그리기(1996) ____다시, 시동을 걸다(1998) ____실패 3: 좁은 세상(1998) ____웹의 지도를 그리기(1998) ____발견(1999) ____돌진(1999) ____믿음의 도약(1999) ____실패 4: 연구비 지원(1999) ____실패 5: “우스꽝스럽게도 틀렸다” __정리 1장. 네트워크 과학 소개 __1.1 상호 연결 때문에 나타나는 취약성 __1.2 복잡계의 중심에 있는 네트워크 __1.3 네트워크 과학을 도운 두 가지 힘 ____1.3.1 네트워크 지도의 출현 ____1.3.2 네트워크 특성의 보편성 __1.4 네트워크 과학의 특성 ____1.4.1 학제 간 연구 특성 ____1.4.2 실증적, 데이터 기반 특성 ____1.4.3 정량적, 수학적 특성 ____1.4.4 계산적 특성 __1.5 사회에 미친 영향 ____1.5.1 경제적 영향: 웹 검색에서 소셜 네트워킹까지 ____1.5.2 보건: 약물 설계부터 물질대사 공학 ____1.5.3 보안: 테러와의 싸움 ____1.5.4 전염병: 생명을 앗아가는 질병을 예측하고 멈추기까지 ____1.5.5 뇌과학: 뇌 지도 그리기 ____1.5.6 경영: 조직의 내부 구조 밝히기 __1.6 과학에 미친 영향 __1.7 정리 __1.8 과제 ____...1.8.1 어디에나 있는 네트워크 ____1.8.2 당신의 흥미는? ____1.8.3 영향력 2장. 그래프 이론 __2.1 쾨니히스베르크의 다리 __2.2 네트워크와 그래프 __2.3 링크수, 평균 링크수, 링크수 분포 ____2.3.1 링크수 ____2.3.2 평균 링크수 ____2.3.3 링크수 분포 __2.4 인접 행렬 __2.5 현실 네트워크의 성김 __2.6 가중치 네트워크 __2.7 이분 네트워크 __2.8 경로와 거리 ____2.8.1 최단 경로 ____2.8.2 네트워크 지름 ____2.8.3 평균 경로 길이 __2.9 연결상태 __2.10 뭉침 계수 __2.11 정리 __2.12 과제 ____2.12.1 쾨니히스베르크 문제 ____2.12.2 행렬 수식 ____2.12.3 그래프 표현법 ____2.12.4 링크수, 뭉침 계수, 덩어리 ____2.12.5 이분 네트워크 ____2.12.6 이분 네트워크(일반적인 경우) __2.13 [심화 주제 2.A] 전역 뭉침 계수 3장. 무작위 네트워크 __3.1 소개 __3.2 무작위 네트워크 모형 __3.3 링크의 수 __3.4 링크수 분포 ____3.4.1 이항 분포 ____3.4.2 푸아송 분포 __3.5 실제 네트워크는 푸아송 분포가 아니다 __3.6 무작위 네트워크의 점진적 변화 __3.7 실제 네트워크는 초임계성을 보인다 __3.8 좁은 세상 __3.9 뭉침 계수 __3.10 정리: 실제 네트워크는 무작위가 아니다 __3.11 과제 ____3.11.1 에르되시-레니 네트워크 ____3.11.2 에르되시-레니 네트워크 만들기 ____3.11.3 원형 네트워크 ____3.11.4 케일리 나무 ____3.11.5 속물적인 네트워크 ____3.11.6 속물적인 사회연결망 __3.12 [심화 주제 3.A] 푸아송 분포의 유도 과정 __3.13 [심화 주제 3.B] 최대 링크수와 최소 링크수 __3.14 [심화 주제 3.C] 거대 덩어리 __3.15 [심화 주제 3.D] 덩어리 크기 ____3.15.1 덩어리 크기 분포 ____3.15.2 평균 덩어리 크기 __3.16 [심화 주제 3.E] 완전히 연결된 영역 __3.17 [심화 주제 3.F] 상전이 __3.18 [심화 주제 3.G] 좁은 세상 보정 4장. 척도 없는 성질 __4.1 소개 __4.2 거듭제곱 법칙과 척도 없는 네트워크 ____4.2.1 이산적인 형식 ____4.2.2 연속적인 형식 __4.3 허브 ____4.3.1 가장 큰 허브 __4.4 척도 없음의 의미 __4.5 보편성 __4.6 극단적인 좁은 세상 성질 __4.7 링크수 지수의 역할 __4.8 임의의 링크수 분포를 가진 네트워크 만들기 ____4.8.1 구조 모형 ____4.8.2 이웃수를 보존하는 무작위화 ____4.8.3 숨은 매개변수 모형 __4.9 정리 __4.10 과제 ____4.10.1 허브 ____4.10.2 친구 관계 역설 ____4.10.3 척도 없는 네트워크 만들기 ____4.10.4 분포 익히기 __4.11 [심화 주제 4.A] 거듭제곱 법칙 ____4.11.1 지수함수적으로 제한된 분포 ____4.11.2 두꺼운 꼬리 분포 ____4.11.3 혼합된 분포(로그 정규 분포, 펼쳐진 지수함수) __4.12 [심화 주제 4.B] 거듭제곱 법칙 그리기 ____4.12.1 로그-로그 그림을 이용하기 ____4.12.2 선형 묶기 피하기 ____4.12.3 로그 묶기 사용하기 ____4.12.4 누적 분포 사용하기 __4.13 [심화 주제 4.C] 링크수 지수 추정하기 ____4.13.1 맞춤 과정 ____4.13.2 적합도 ____4.13.3 실제 분포에 맞추기 ____4.13.4 체계적인 맞춤 문제 5장. 바라바시-알버트 모형 __5.1 소개 __5.2 성장과 선호적 연결 ____5.2.1 새로운 노드의 추가를 통해 확장되는 네트워크 ____5.2.2 노드는 더 많이 연결되어 있는 노드와 연결되는 것을 선호한다 __5.3 바라바시-알버트 모형 __5.4 링크수 동역학 __5.5 링크수 분포 __5.6 성장 혹은 선호적 연결의 부재 ____5.6.1 모형 A ____5.6.2 모형 B __5.7 선호적 연결 측정하기 __5.8 비선형 선호적 연결 __5.9 선호적 연결의 근원 ____5.9.1 국소 메커니즘 ____5.9.2 링크 선택 모형 ____5.9.3 복제 모형 ____5.9.4 최적화 __5.10 지름과 뭉침 계수 ____5.10.1 지름 ____5.10.2 뭉침 계수 __5.11 정리 __5.12 과제 ____5.12.1 바라바시-알버트 네트워크 만들기 ____5.12.2 방향성 있는 바라바시-알버트 모형 ____5.12.3 복제 모형 ____5.12.4 선호적 연결이 없는 성장 __5.13 [심화 주제 5.A] 링크수 분포 유도하기 __5.14 [심화 주제 5.B] 비선형 선호적 연결 __5.15 [심화 주제 5.C] 뭉침 계수 6장. 변화하는 네트워크 __6.1 소개 __6.2 비안코니-바라바시 모형 ____6.2.1 링크수 동역학 ____6.2.2 링크수 분포 __6.3 적합도 측정 ____6.3.1 웹 문서의 적합도 ____6.3.2 과학 출판물의 적합도 __6.4 보스-아인슈타인 응축 __6.5 변화하는 네트워크 ____6.5.1 초기 매력도 ____6.5.2 내부 링크 ____6.5.3 노드 제거 ____6.5.4 가속 성장 ____6.5.5 나이 듦 __6.6 정리 ____6.6.1 구조적 다양성 ____6.6.2 다양성을 모형화하기 __6.7 과제 ____6.7.1 가속 성장 ____6.7.2 t파티 자라는 네트워크 모형 ____6.7.3 비안코니-바라바시 모형 ____6.7.4 더하는 적합도 __6.8 [심화 주제 6.A] 비안코니-바라바시 모형의 해석적 결과 7장. 링크수 상관관계 __7.1 소개 __7.2 끼리끼리와 반대끼리 __7.3 링크수 상관관계 측정하기 __7.4 구조적 절단 __7.5 실제 네트워크의 상관관계 __7.6 상관관계가 있는 네트워크 만들기 ____7.6.1 정적 모형의 링크수 상관관계 ____7.6.2 변화하는 네트워크의 링크수 상관관계 ____7.6.3 링크수 상관관계 조절하기 __7.7 링크수 상관관계의 영향 __7.8 정리 __7.9 과제 ____7.9.1 링크수 상관관계의 세부 균형 ____7.9.2 별 모양 네트워크 ____7.9.3 구조적 단절 ____7.9.4 에르되쉬-레니 네트워크의 링크수 상관관계 __7.10 [심화 주제 7.A] 링크수 상관계수 ____7.10.1 μ와 r의 관계 ____7.10.2 방향성 네트워크 __7.11 [심화 주제 7.B] 구조적 절단 8장. 네트워크의 견고함 __8.1 소개 __8.2 스미기 이론 ____8.2.1 스미기 ____8.2.2 역스미기 전이와 견고함 __8.3 척도 없는 네트워크의 견고함 ____8.3.1 몰로이-리드 기준 ____8.3.2 임계 문턱값 ____8.3.3 유한한 네트워크의 견고함 __8.4 공격 내구성 ____8.4.1 공격받았을 때의 임계 문턱값 __8.5 연쇄 고장 ____8.5.1 실증적인 결과 __8.6 연쇄 고장의 모형화 ____8.6.1 고장 전파 모형 ____8.6.2 가지치기 모형 __8.7 견고함 만들기 ____8.7.1 견고한 네트워크 설계하기 ____8.7.2 사례 연구: 견고함 측정하기 __8.8 정리: 아킬레스건 __8.9 과제 ____8.9.1 무작위 고장: 척도 없는 네트워크를 넘어서 ____8.9.2 상관관계가 있는 네트워크의 임계 문턱값 ____8.9.3 실제 네트워크의 고장 ____8.9.4 사회연결망에서의 음모 ____8.9.5 네트워크에서의 사태 __8.10 [심화 주제 8.A] 척도 없는 네트워크에서의 스미기 __8.11 [심화 주제 8.B] 몰로이-리드 기준 __8.12 [심화 주제 8.C] 무작위 고장이 있을 때의 임계 문턱값 __8.13 [심화 주제 8.D] 유한한 척도 없는 네트워크의 무너짐 __8.14 [심화 주제 8.E] 실제 네트워크의 공격과 고장에 대한 내구성 __8.15 [심화 주제 8.F] 공격 문턱값 __8.16 [심화 주제 8.G] 최적 링크수 분포 9장. 커뮤니티 __9.1 소개 __9.2 커뮤니티의 기초 ____9.2.1 커뮤니티 정의하기 ____9.2.2 커뮤니티의 수 __9.3 계층적 뭉치기 ____9.3.1 병합하는 방법: 라바즈 알고리듬 ____9.3.2 분리하는 방법: 거번-뉴만 알고리듬 ____9.3.3 실제 네트워크에서의 계층 __9.4 모듈도 ____9.4.1 모듈도 ____9.4.2 탐욕 알고리듬 ____9.4.3 모듈도의 한계 __9.5 중첩된 커뮤니티 ____9.5.1 클리크 스미기 ____9.5.2 링크 뭉치기 __9.6 커뮤니티 시험하기 ____9.6.1 정확도 ____9.6.2 빠르기 __9.7 커뮤니티 특성화 ____9.7.1 커뮤니티 크기 분포 ____9.7.2 커뮤니티와 링크 가중치 ____9.7.3 커뮤니티 진화 __9.8 정리 __9.9 과제 ____9.9.1 계층적 네트워크 ____9.9.2 원형에서의 커뮤니티 ____9.9.3 모듈도 해상도 한계 ____9.9.4 최대 모듈도 __9.10 [심화 주제 9.A] 계층적 모듈도 ____9.10.1 링크수 분포 ____9.10.2 뭉침 계수 ____9.10.3 실증적 결과 __9.11 [심화 주제 9.B] 모듈도 ____9.11.1 커뮤니티 합으로서의 모듈도 ____9.11.2 두 커뮤니티 합치기 __9.12 [심화 주제 9.C] 커뮤니티를 찾는 빠른 알고리듬 ____9.12.1 루뱅 알고리듬 ____9.12.2 인포맵 __9.13 [심화 주제 9.D] 클리크 스미기의 문턱값 10장. 확산 현상 __10.1 소개 __10.2 전염병 모형 ____10.2.1 SI 모형 ____10.2.2 SIS 모형 ____10.2.3 SIR 모형 __10.3 네트워크 전염학 ____10.3.1 네트워크 SI 모형 ____10.3.2 SIS 모형과 사라지는 전염병 문턱값 __10.4 접촉 네트워크 ____10.4.1 성병 ____10.4.2 공기 매개 질병 ____10.4.3 위치 네트워크 ____10.4.4 디지털 바이러스 __10.5 링크수 분포 너머 ____10.5.1 시간에 따라 변하는 네트워크 ____10.5.2 폭발적인 접촉 패턴 ____10.5.3 링크수 상관관계 ____10.5.4 링크 가중치와 커뮤니티 구조 ____10.5.5 복합 전염 __10.6 면역 전략 ____10.6.1 마구잡이 면역 전략 ____10.6.2 척도 없는 네트워크에서의 백신 전략 __10.7 전염병 예측 ____10.7.1 실시간 예측 ____10.7.2 가정 예상 분석 ____10.7.3 유효 거리 __10.8 정리 __10.9 과제 ____10.9.1 네트워크상의 전염병 ____10.9.2 사회연결망에서의 무작위적인 비만 ____10.9.3 면역 전략 ____10.9.4 이분 네트워크에서의 전염병 __10.10 [심화 주제 10.A] 전염병 과정의 미시 모형 ____10.10.1 전염병 방정식의 유도 ____10.10.2 전염병 문턱값과 네트워크 구조 __10.11 [심화 주제 10.B] SI, SIS, SIR 모형의 해석적 풀이 ____10.11.1 밀도 함수 ____10.11.2 SI 모형 ____10.11.3 SIR 모형 ____10.11.4 SIS 모형 __10.12 [심화 주제 10.C] 표적 면역 전략 __10.13 [심화 주제 10.D] SIR 모형과 결합선 스미기
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• 알버트 라슬로 바라바시 [저]

• Albert-Laszlo Barabasi
  노스이스턴대학교 네트워크 과학 학과의 특훈 교수이며 복잡계 네트워크 센터의 소장으로, 하버드 의학전문대학원과 헝가리 부다페스트의 중앙유럽대학교 겸직 교수이기도 하다. 바라바시는 척도 없는 네트워크를 발견해서 네트워크 과학의 포문을 열었고, 견고성부터 제어까지 다양한 주요 네트워크 성질을 밝혔다.

• 이미진 [저]

• 한양대학교 응용물리학과

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