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.
마지막으로 이 책이 네트워크를 공부하는 독자들에게 조금이나마 도움이 되기를 바라며, 출간을 도와준 자유아카데미 편집부와 성원을 아끼지 않는 가족에게 깊이 감사드립니다.

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

01 네트워크 데이터
1.1 서론
1.2 네트워크 데이터
1.3 네트워크 분석
1.4 네트워크 사례
1.5 네트워크 분석을 위한 R 패키지

02 네트워크 요약통계량
2.1 노드와 에지
2.2 그래프 종류
2.3 그래프와 행렬대수
2.4 네트워크 중심성 측도
2.5 네트워크 응집성 측도
2.6 응집성
2.7 그래프 분할
2.8 스펙트럼 분할
2.9 동류성
2.10 R을 이용한 네트워크 기본 통계량

03 R에서 네트워크 데이터 다루기
3.1 네트워크 데이터 개념
3.2 R에서 네트워크 객체 생성과 관리
3.3 네트워크 객체 생성
3.4 네트워크 객체 변환
3.5 네트워크 데이터 가져오기
3.6 일반적인 네트워크 데이터 작업
3.7 고립된 노드 삭제
3.8 에지값을 기반으로 필터링
3.9 방향성 네트워크를 무방향 네트워크로 변환

04 네트워크 그림과 배열
4.1 네트워크 시각화
4.2 네트워크 배열의 미학
4.3 네트워크 그리기 알고리즘과 방법

05 효율적인 네트워크 그래프 디자인
5.1 디자인 요소
5.2 네트워크 다이어그램

06 네트워크의 부분집단
6.1 사회적 결속
6.2 커뮤니티 탐지

07 제휴 네트워크
7.1 제휴 네트워크
7.2 제휴 네트워크 기본 통계량
7.3 제휴 네트워크 분석 사례

08 랜덤 네트워크 모형
8.1 랜덤 네트워크 역할
8.2 랜덤 네트워크 구조와 생성
8.3 실제 네트워크와 랜덤 네트워크의 비교

09 통계적 네트워크 모형
9.1 이진 관계 데이터
9.2 양자 관계 독립 모형과 p1 모형
9.3 지수족 랜덤 그래프 모형
9.4 R에서 ERGM 적합
9.5 ERGM 검토
9.6 ERGM 적합 사례
9.7 네트워크 블록모형
9.8 잠재 네트워크 모형
9.9 병코돌고래 네트워크 분석 사례

10 동적 네트워크 모형
10.1 동적 네트워크
10.2 동적 네트워크 분석
10.3 동적 네트워크 분석을 위한 RSiena 패키지
10.4 동적 네트워크 분석 사례

11 네트워크 모의실험
11.1 네트워크 다이내믹스 모의실험
11.2 사회적 선택에 대한 모의발생

12 네트워크 토폴로지 추론
12.1 네트워크 토폴로지 추론이란
12.2 링크예측
12.3 연관 네트워크 추론
12.4 단층 네트워크 토폴로지 추론