서울대학교 계산통계학과 학사
서울대학교 통계학 석사
미국 Texas A&M University 통계학 박사
미국 Texas A&M University, Department of Statistics 방문교수
미국 Columbia University, Department of Biostatistics 방문교수
현) 덕성여자대학교 정보통계학과 교수
'네트워크 데이터는 의학, 생물학, 보건학, 역학, 공학, 사회학, 경제학 등 다양한 분야에서 발생하고 있습니다. 예를 들어, 인간의 사회활동은 가족, 친구, 이웃, 동료 등과 네트워크로 연결된 다양한 형태의 관계 커뮤니티에서 이루어지며, 비즈니스는 소비자, 생산자, 물류 유통자, 관계 서비스 제공자 들로 이루어진 복잡한 형태의 네트워크 구성에서 이루어지는 정보의 흐름, 물적 흐름, 재화의 흐름이라고 할 수 있습니다. 먹이사슬 네트워크는 동물들의 생태계를 정의하고 유지하는 기본적인 시스템이고, 생체 단백질 상호작용 네트워크는 생명 현상의 기본적 단위인 유전자를 정의하고 질병 관련 유전자를 규명하는 등 생명 연구의 필수적 요소입니다. 이러한 네트워크들은 모두 복잡계 시스템의 예로 볼 수 있습니다.
복잡계 네트워크를 파악하기 위해서는 네트워크 데이터에 대한 통계적 분석 능력과 함께 컴퓨터 프로그래밍의 활용이 필수적입니다. 네트워크 데이터는 관계형 데이터로 고전적인 통계분석법으로는 충분하지 않기 때문에 기존의 관점과는 다른 새로운 분석법이 필요합니다. 이 책에서는 네트워크 분석에 필요한 기초적인 이론과 방법을 설명하며, R 시스템 프로그래밍을 이용한 네트워크 시각화와 모형 분석에 대해서도 다루고 있습니다. R 시스템은 다양한 네트워크 분석 패키지를 제공하며 통계적 네트워크 모형을 구현할 수 있도록 합니다. 또한, 여러 예제를 제공함으로써 독자들이 네트워크 데이터를 더 쉽게 이해하고 다룰 수 있도록 구성하였습니다.
좋은 책을 위해 최선을 다했지만 미흡한 부분이 있을 수 있습니다. 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기를 바랍니다.
