노이즈가 있는 네트워크에서 찾지 못하는 정보를 찾는 수학적 접근법이 발견됐다. 관측된 데이터를 갖고 복잡하게 얽힌 네트워크의 구조를 파악할 수 있는 가능성이 열렸다.
도영해 경북대 자연과학대학 수학과 교수와 잉첸라이 미국 아리조나 주립대 교수 연구팀은 자기공명화상법(MRI)에 이용되는 압축센싱 방법을 활용, 노이즈가 있는 복잡계 네트워크에서 숨겨진 정보를 찾는 수학적 접근법을 제시했다. 이번 연구결과는 네이처 자매지인 `사이언티픽 리포트(Scientific Reports)`에 최근 게재됐다.
복잡계 네트워크는 노드(점)와 선이 일정하게 상호작용하는 것이 아닌 마구잡이 형태로 복잡하게 얽혀있는 네트워크를 말한다. 세포구성에서 부터 인간관계나 주식시장, 기상현상, 인터넷 등 실생활에서 흔히 볼 수 있다.
복잡계 네트워크는 모든 노드의 정보를 알게 되면 모든 연결구조를 파악할 수 있어 상황을 예측하고 문제를 쉽게 해결하는데 도움이 된다. 하지만 현실적으로 모든 노드의 정보를 직접적으로 관찰하기 힘들며, 그 과정에서 노이즈가 포함될 수도 있다.
도영해 교수팀은 관측된 자료를 가지고 숨겨진 정보를 찾을 수 있는 수학적 접근법을 제시, 복잡계 네트워크를 재구성할 수 있다고 밝혔다.
도 교수는 “숨겨진 정보를 찾는 이번 연구결과는 다양한 분야에 활용이 가능하다”며 “최근 문제가 되고 있는 가축전염병은 일부 농가 상황의 정보만을 갖고 복잡계 네트워크 이론을 재구성할 수 있다”고 말했다.
대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com
