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오철우 2010. 07. 16

안용열 박사 등 '관계' 중심의 '링크 커뮤니티' 네트워크 모형 '네이처'에 발표

"커뮤니티는 노드의 단순 집합이 아니라 '관계'의 집합 개념으로 이해해야"

단백질, 대사, 인간사회의 '관계'와 '위계' 연결망 설명모형으로 주목

» 신경망, 단백질 작용의 연결망, 그리고 인간사회의 연결망을 이해하는 데에는 연결 점인 노드의 단순한 집합보다는 '관계'를 중심으로 한 집합인 '링크 커뮤니티'가 중요하다는 연구결과가 <네이처>에 발표됐다.

단백질들의 네트워크, 대사물질들의 네트워크, 항공망 네트워크, 온라인의 친교 네트워크 등…. 이 얼마나 복잡한가?

생물유기체나 인간사회에 나타나는 복잡한 연결망을 파악해 자연과 사회의 여러 현상을 이해하려는 접근방법이 바로 물리학의 네트워크 연구다. 이 분야에선 그동안 연결망의 점인 노드, 그리고 이런 노드들이 어떤 위계 질서를 이루며 모인 집단인 커뮤니티를 중심으로 상호관계 연결망을 연구해왔다.

그런데 문제가 있다고 한다. 현실과 다르게 실제의 노드 하나는 여러 개의 커뮤니티에 ‘겹쳐’ 속해 있는 게 대부분이라는 것이다. 예컨대 인간사회에서 어떤 사람은 가족의 일원이며 회사의 일원이고 동창생 사회의 일원이고 등산모임의 일원이고…, 이런 식으로 하나의 노드는 하나 이상의 그룹이나 커뮤니티에 속해 있다. 그러니까 노드나 커뮤니티 하나하나를 중심으로 바라보고선 전체 네트워크를 이해하는 데에 한계가 있을 수밖에 없다는 것이다.

미국 노스이스턴대학의 안용열 박사 등 박사후연구원 3명이 최근 <네이처>에 발표한 논문("Link communities reveal multiscale complexity in networks")에서 자연과 사회의 복잡 연결망을 이해하는 데 도움이 되는 새로운 개념과 이론 모형을 제시했다. 이른바 ‘링크’, 즉 관계들이 모인 ‘링크 커뮤니티’라는 개념이 그 열쇠다.

“예를 들어 사회 연결망에서 노드는 각 사람들이고 링크 커뮤니티는 아무개의 가족 사이의 ‘관계’, 무슨 중학교 동창 사이의 ‘관계’ 이런 식으로 얘기할 수 있어요. 어떤 중학교 동창 사이의 ‘관계’를 찾아내면 그 중학교 동창들을 알 수 있다는 식이죠.” 논문의 제1저자인 안용열 박사는 사이언스온과 주고받은 트위터 쪽지에서 이렇게 말했다.

그는 “결국에 개개인보다는 ‘관계’가 더 중요하다고 요약할 수 있다”며 “관계를 모임의 기본 단위로 삼는 것만으로도 (네트워크 이론 모형의) 기존 방법들보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다”고 덧붙였다. 이와 관련해 안 박사는 "특정한 일(기능)을 하기 위해 여러 단백질들이 뭉치는 경우가 많은데 이렇게 서로 결합할 수 있는 단백질들이 연결되는 '링크'의 관계를 지닌다"며 "여러 단백질이 함께 붙어 복합체(complex)를 만들곤 한다"고 말했다.

실제로 연구팀은 새로 개발한 ‘관계’ 중심 네트워크 모형을 써서 생체 대사, 단백질 상호작용, 이동전화 네트워크를 비롯해 모두 11종류의 연결망을 분석했다. 그래서 기존의 다른 네트워크 분석 모형들과 견줄 때 훨씬 더 좋은 결과를 얻었으며, 이것을 <네이처> 논문에 발표했다. 안 박사는 “매우 단순한 방법이지만 링크, 즉 관계를 기본 단위로 생각한다는 것이 중요했다”고 말했다.

기존 연구들의 한계에 대해 논문 저자들은 논문에서 “현실의 여러 네트워크에서는 흔히 겹쳐 있는 커뮤니티가 나타나며 그래서 각 노드는 하나 이상의 집단에 속해 있게 마련인데, 이 때문에 노드들의 전반적인 위계만을 살필 때엔 겹쳐 있는 그룹들 사이의 관계를 포착할 수 없게 된다”며 “링크 커뮤니티의 네트워크 모형은 ‘겹쳐 있음’을 자연스럽게 다 다루면서도 네트워크에 나타나는 위계 질서의 조직화라는 특징도 함께 보여주는 장점을 지닌다”고 밝혔다.

이런 네트워크 모형 연구가 주목받는 이유는 자연과 인간사회의 복잡한 연결망을 이해하는 데 중요한 이론적 단서를 제공하기 때문이다. 연구팀은 “단백질과 단백질의 상호작용, 대사 네트워크 같은 주요한 생물학적 네트워크나 대규모의 사회 네트워크도 위계적으로 조직화된 커뮤니티 구조를 보여주면서도 동시에 폭넓게 ‘겹침’을 유지하고 있음을 보여주는 데 (관계를 기본 단위로 생각하는) ‘링크 커뮤니티’ 모형이 이처럼 동일한 현상의 두 가지 측면을 다 보여줄 수 있다”고 말했다. 대사 네트워크, 단백질 네트워크 등에서 생물학적 복잡계를 이해하는 데 이번 연구가 기여할 수 있다는 얘기다. 　

♦ 기사 후기

한국 과학자들은 네트워크 이론에서 유달리 강점을 지니는 걸까? 네트워크 이론에서 이제는 주요 개념으로 널리 쓰이는 ‘허브’도 정하웅 카이스트 교수가 제1저자로 참여한 <네이처> 논문(1999)에서 본격 제안돼 확산된 바 있다. 이번에 네트워크 현상에 숨어 있는 새로운 속성으로 발견된 ‘링크 커뮤니티’도 앞으로 네트워크 이론에서 얼마나 널리 받아들여져 쓰일지 눈여겨볼만 하겠다. 일단 노드 자체가 아니라 ‘관계’가 더 중요하고, 그래서 그런 ‘관계’를 단위로 삼아 네트워크를 살펴야 한다는 가설과 입증은 요즘 널리 유행하는 ‘소셜 네트워크’라는 개념에서도 확인된 바이기도 해, 과학 모형 이론으로도 널리 받아들여질 수 있지 않을까 하는 생각이 든다. 아래는 2008년에 쓴 네트워크 이론에 관한 기사 한토막이다. 　

‘네트워크 연구’ 어디까지 왔나

10년전 한국인이 ‘허브’ 존재 첫 입증

물리학 넘어 경제·사회 분야로도 발전

» 2001년 정하웅 교수가 증명해낸 효모의 단백질 2천여종의 결합관계를 나타낸 네트워크.
“한국을 아시아의 허브로!” 익숙한 구호에 담긴 ‘허브’의 참뜻은 사실 최근에야 확립됐다. 네트워크에서 얽기섥기 이어진 연결선이 겉으론 제멋대로 같지만 사실 ‘허브’를 중심으로 짜여 있다는 사실이 10년 전쯤 물리학에서 처음 입증됐다.

1999년 노트르담대학 바라바시 교수와 함께 ‘허브’의 존재를 수학적으로 처음 발견해 <네이처>에 발표한 정하웅 한국과학기술원 교수(물리학)는 “이전까지 네트워크는 무작위로 이어진 연결망이라고 여겼지만 실제 월드와이드웹의 연결망을 실제 분석해보니 통념과 달리 연결선의 특정한 집중 현상이 나타났다”고 말했다. 이에 앞서 1998년 와츠와 스트로가츠 연구팀이 <네이처>에 모든 네트워크엔 지름길이 있기에 전혀 알지 못하는 사람도 몇 사람만 건너면 다 아는 사람이라는 이른바 ‘좁은 세상 네트워크’ 모형을 발표해, 과학계에 ‘네트워크 연구’ 붐을 일으켰다.

여러 연구를 통해, 허브는 항공망, 단백질 상호작용망, 신경망 같이 완전히 다른 네트워크에서도 공통적으로 나타난다는 사실이 속속 밝혀졌다. 이른바 연결선의 ‘빈익빈 부익부’ 현상이 대부분 네트워크에서 확인됐다. 인간관계에서도 거의 제약 없이 연결선을 넓히는 ‘스타’나 ‘마당발’, ‘유력인사’가 존재하며, 수많은 섹스 연결선을 지닌 ‘섹스 허브’가 존재한다는 사실도 최근 연구에서 밝혀졌다. 항공망은 하늘길을 계속 늘려 제약 없는 허브가 될 수 있지만, 한정된 땅 위의 도로망은 허브가 되기 어려움도 밝혀졌다.

정 교수는 2001년 <네이처>엔 효모의 단백질 2천여종의 결합관계를 나타낸 네트워크(그림)를 작성해 여기에도 ‘허브’ 단백질이 존재함을 증명했다. 그는 “일일이 유전자-단백질 실험을 하지 않고서도 어떤 단백질이 중요한 단백질인지 파악할 수 있는 기초자료를 네트워크 그림에서 얻을 수 있다”고 말했다.

네트워크 연구는 경제·사회 분야에서도 이뤄지고 있다. 채승병 삼성경제연구소 복잡계센터 연구원(물리학)은 “주식 종목들은 서로 영향을 주는 관계의 망을 이루는데 이런 네트워크에서 서로 멀리 떨어진 종목들을 선택해 위험을 회피하는 포트폴리오 기법들이 연구되고 있다”고 소개했다. 소비자 네트워크 안에서 ‘허브’ 구실을 하는 사람이나 집단을 찾아 그들을 중심으로 집중 마케팅을 펼치는 기법에도 응용된다. 또 전염병과 컴퓨터바이러스가 확산될 때 ‘감염자 허브’를 찾아낸다면 방역에 큰 도움을 얻을 수 있다고 한다. 오철우 기자 (<한겨레> 2008년 1월31일치)