[NetMiner 알고리즘] Percolation Centrality

안녕하세요, 사이람입니다.

 

이번 업데이트된 NetMiner 4.2.2를 더욱 유용하게 활용하시는데 도움이 되고자 새롭게 추가된 알고리즘을 하나씩 소개해 드리려고 합니다 :)  

첫번째로 소개드릴 분석 알고리즘은 Percolation Centrality 입니다

 

Percolation Centrality는 "각 노드의 스며든(여과, 투과) 상태를 반영하여 노드의 중심성을 측정하는 알고리즘"입니다. 
여기서 ‘노드가 스며들었다’라는 것의 의미는 무엇일까요? 예를 들어 설명해 보겠습니다. 

작년 이맘때쯤 연일 뉴스를 장식했던 소식은 메르스(MERS, 중동호흡기증후군)였습니다. 
메르스는 사람들 간 밀접 접촉에 의해 감염되는 전염병으로 메르스 전파 및 감염에 대한  정보를 통해 네트워크로 표현될 수 있습니다. 

다음은 질병관리본부에서 발표한 메르스 발생 현황(2015.06.30)을 토대로 네트워크를 구성하여 NetMiner를 이용해 나타낸 네트워크 맵입니다. 

 

 

위의 네트워크 맵을 통해서 메르스 감염자들의 상태(감염의심/감염/완치/사망)와 감염자 간의 전파 현황을 확인할 수 있었습니다.

 

그러나 질병 감염 연구에서 현황 확인만큼 중요한 것은 확산 경로 및 전파 속도에 대한 예측입니다.

하지만 질병에 대한 민감도는 개개인이 가지고 있는 속성에 따라 다르므로 이를 분석에 반영할 때 더욱 정확한 예측이 가능합니다. 
예를 들어 메르스 유행 당시 노인이나 유아와 같이 면역력이 약한 사람은 발병 확률 및 사망 확률이 높은 것으로 알려졌습니다. 이를 통해 ‘나이’가 바이러스의 전파 여부에 중요한 요인이었다고 생각할 수 있습니다. 
한편 보도된바에 따르면 동일한 병원에 방문 또는 입원했던 경우에 전염된 경우도 많았기 때문에 ‘병원’이 메르스 감염 여부의 주요 요인으로 지목되기도 했습니다.

 

이번 업데이트로 NetMiner에 추가된 Percolation Centrality는 위와 같은 노드의 속성을 질병 전파의 요인으로 설정하거나 질병 및 바이러스의 전파력(전파 강도)을 분석 옵션으로 설정할 수 있으며, 기존 확산 분석에서는 불가능했던 각 노드의 스며든 상태(전염된 상태)를 고려하여 네트워크에서의 주요 노드를 탐색할 수 있습니다. 
또한 전파가 시작되는 최초 노드를 선택할 수도 있기 때문에 최초 노드로부터 질병이 어떻게 확산되는지 단계 별로 예측해 볼 수도 있습니다. 

정리하면 Percolation Centrality는 기본적으로 노드 간 연결성을 기초로 하여 각 노드의 상대적인 영향력과 투과 상태를 계량화하는 알고리즘입니다. 
이러한 특성으로 인해 Percolation Centrality은 질병 전파, 컴퓨터 바이러스 전파 분석 등의 분야에서 전이를 효과적으로 차단하거나 확산하는 방법을 연구하는데 유용하게 활용되고 있습니다. 

 

다음 번에는 네트워크에서 특정 패턴을 가진 서브 그래프를 찾아주는 'Motif Search' 소개로 다시 돌아오겠습니다.
 

감사합니다. 


※ NetMiner 웹사이트(http://www.netminer.com/community/forum) 에서도 동일한 내용을 확인하실 수 있습니다.