'링크' [강병남, 김기훈 역 (A. L. Barabasi 원저, Linked : The New Science of Networks), 동아시아 출판사]을 완독했다. 강컴의 배송료 정책 때문에 덤으로 구매한 책이었는데, 원래 사려던 책은 아직 다 못 읽었음에도 이 책을 우선적으로 완독해버렸다. 이미 Barabasi의 논문으로부터 관련 내용을 들어왔지만, '링크'는 다양한 영역에 적용된 네트워크 이론을 깔끔하게 정리해주었다.

기존 20세기까지는 네트워크가 고정된 노드와 다변적인 링크의 변화로 구성되는 무작위 네트워크(Random network) 형태를 가지다는 생각이 고정적이었다. 하지만 인터넷의 빠른 발전으로 분석가능한 대량의 네트워크 데이터를 확보하게 되었고, 그 데이터를 분석하면서 웹상의 연결수 분포를 조사해보니 기존의 네트워크와는 다른 분포를 찾아낼 수 있었다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 척도없는 네트워크(Scale-free network)라는 새로운 네트워크 이론을 만들어냈다. 여러가지 다른 소스의 네트워크에 대해서도 비슷한 연구를 수행한 결과 생물 네트워크, 인간관계 네트워크, 경제 네트워크 분야에서도 비슷한 예제들을 발견할 수 있었다.

다양한 네트워크 가운데서 전공과 관련이 있기에 단백질 상호작용 네트워크 (Protein-protein interaction network)에 대한 내용이 가장 관심을 끌었다. 하지만 현재까지 실험적으로 밝혀진 단백질 상호작용 데이터는 전체 데이터의 작은 일부분이기 때문에 속단하기에는 이른 것 같다. 실제로 무작위 네트워크라고 하더라도 일부분만을 샘플링해서 분석할 경우네는 척도없는 네트워크와 비슷한 결과를 얻을 수 있기 때문이다. [J.-D. J. Han, et. al. (2005) Nature Biotechnology, 23, 839-844] 앞으로 신뢰할만한 데이터가 쌓인다면 생물 네트워크의 비밀을 풀 수 있을 것으로 기대한다.

인터넷과 IT 기술의 발달은 성장하는 네트워크 데이터와 대용량 데이터 분석 기술을 동시에 제공해주고 있다. 그런 점에서 지금은 네트워크에 대한 연구를 하기에 적절한 시기이다. 네트워크 분석을 아이템으로 하는 벤처 회사도 있고 Barabasi의 이론도 다양한 분야에 적용되어서 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 생물정보학 분야에서도 네트워크 이론을 적용한 연구가 활발한만큼 앞으로 밝혀질 새로운 사실들에도 주목하면 재미있을 것이다.