정하웅 KAIST 물리학과 교수(사진)가 최근 영림원CEO포럼에서 ‘세상을 묶는 끈들의 갈래따기: 복잡계 네트워크 과학’을 주제로 강연했다. ‘복잡계 네트워크 과학’이라는 새 분야를 개척한 정하웅 교수는 “이 세상은 모두 네트워크로 연결돼 있으며, 그 네트워크의 거의 대부분은 ‘허브가 있는 항공망 구조’로 이뤄져 있다”면서 “이 허브만 잘 관리하면 여러 문제를 효율적으로 해결할 수 있다”고 말한다. 다음은 강연 내용 요지.

◆사회ㆍ인터넷ㆍ생명현상의 공통분모는 ‘네트워크’ = 복잡계(Complex systems)란 무엇인가? 애매하다. 전문가들조차 잘 정의하지 못한다. 사회, 인터넷, 생명현상 이 세가지 영역의 공통분모는 네트워크이다. 네트워크의 기본 구조는 점과 선이다. 이를테면 정보통신 네트워크에서 점은 컴퓨터, 라우터 등이며, 선은 전화선, TV케이블 등이다. 사회 네트워크에서 점은 개개인이나 사회구성원이며, 선은 가족, 친구 등 사회관계이다.

사회학자 밀그램 박사는 1967년 “세상의 어떤 사람이 6단계만 거치면 모르는 사람도 알 수 있다”는 ‘6단계의 분리’를 주창한 바 있다. 한국에서는 5단계면 된다. 그런데 누가 연결해주는가? 조물주인가ㆍㆍㆍ

신문이나 방송 기사에서도 글 보다는 그림으로 누가 누구랑 연결되었는지를 보여주면 한눈에 쉽게 알 수 있다. 9.11 테러 납치범들의 네트워크를 파악했다면 문제를 사전에 해결했을 것이다. 우리나라 100대 부자들의 혼인도를 보면 모두 연결돼 있음을 확인할 수 있다.

그렇다면 그 네트워크는 어떻게 생겼을까? 예를 들어 도시를 연결하는 네트워크 종류에는 고속도로망과 비행기 항공망 등 2가지가 있다. 고속도로 연결망은 램덤 네트워크, 비행기 항공연결망은 스케일-프리 네트워크라고 한다. 비행기 항공망은 연결이 아주 빈번한 ‘허브’가 있는 점이 특징이다.

이 가운데 어떤 네트워크가 맞을까?

월드 와이드 웹에서 점은 웹페이지이며, 선은 하이퍼링크(클릭)이다. 1999년에 전세계 웹페이지는 8억개에 달했다. 이런 월드 와이드 웹에서 ‘허브’가 존재했다. 그리고 인터넷 백본망도 허브가 있는 항공망처럼 설계돼 있다는 점을 알 수 있었다. 인터넷 백본망에서 점은 컴퓨터 및 라우터, 선은 물리적인 라인이다.

◆이 세상의 네트워크는 ‘허브가 있는 항공연결망 구조’ = 스웨덴에서는 새로운 네트워크로 섹스연결망(SEX-Web)을 조사해 2001년 네이처에 발표했다. 4781명 가운데 59%가 응답한 이 설문조사 결과에서도 ‘허브’가 존재한다는 결론을 얻었다. 점은 사람, 선은 성관계로 이뤄진 섹스연결망에서도 허브= 카사노바가 있었다는 것이다. 미국 제퍼슨 고등학교에서도 성관계망을 조사했는데 그 결과는 비슷했다.

그런데 이런 결과는 답변자들이 거짓말할 수도 있어 신뢰성에 의문이 있다. 그래서 객관적인 지표로 점은 영화배우, 선은 공동출연으로 구성된 영화배우 연결망을 만들었는데 여기에서도 허브가 발견됐다. 싸이월드나 트위터 등에서도 그 양상은 마찬가지였다.

이런 연구 결과를 통해 세상의 많은 네트워크들은 동일한 구조를 지니고 있다는 점을 파악하게 됐다. 즉 고속도로망과 같이 무작위적이며 균일한 연결망이 아닌 항공망처럼 허브가 있는 불균일한 연결망으로 이뤄져 있다는 것이다.

즉 정보통신, 사회, 월드와이드웹, 인터넷백본, 싸이월드 등 여러 네트워크에는 항공망처럼 허브가 존재하며, 이 허브를 찾아 잘 관리하면 문제를 좀더 효율적으로 해결할 수 있다.

이러한 네트워크 허브의 응용 분야는 IT, BT...등 매우 다양하다.

네트워크 허브 구조를 잘 파악해 성공한 기업으로 구글을 들 수 있다. 구글이 성공한 이유로 화면이 단순하고, 잘 찾아준다는 점이 꼽힌다. 구글은 네트워크의 구조를 파악해 좀더 좋은 검색엔진을 만들었기 때문에 성공했다고 볼 수 있다.

구글이 나오기 전까지만 해도 야후가 앞서 있었다. 야후는 여러 웹 페이지를 범주별로 분류해 보여줬다. 처음에는 괜찮았지만 웹페이지가 폭발적으로 늘어나면서 이런 작업을 손으로 하기가 힘들어졌다.

◆“서울시장 선거, 구글 검색결과와 득표율 비슷” = 구글은 페이지링크 알고리즘을 써서 사람들이 많이 찾는 웹페이지 즉 웹페이지 허브가 맨 앞에 나오도록 했다. 그리고 사용자들의 링크에 따라 웹페이지 허브가 자동으로 바뀔 수 있도록 했다. 이 작업은 구글에서 손을 대지 않고 사용자들이 알아서 해준다.

지난 10월 26일 치러진 서울 시장 보궐선거 전날, 구글을 이용해 선거 결과를 예측해봤다. 박원순과 나경원을 구글에서 검색해 각각의 웹페이지수를 뽑아봤는데 이는 실제 득표율과 비슷했다.

지난 2007년 우리나라 대통령 선거와 2008년 미국 대통령 선거에서도 구글 검색 결과와 득표율이 비슷했다.

네트워크 허브 구조의 구글 검색 엔진은 독감 환자의 분석과 예측에도 활용됐다. 미국 질병통제센터(CDC)에서 독감 환자의 수집 및 통계 분석에 걸리는 시간이 2주였다. 그런데 구글 검색 엔진을 이용하자 CDC보다 2주 빨리 결과가 나왔다. 이 작업은 2003년에서 2007년까지 기존 데이터를 활용해 독감환자수와 가장 관련이 있는 단어 50개를 선정해 검색하는 방식으로 이뤄졌는데 그 결과는 올해의 독감 환자수를 실시간으로 예측하는데 큰 역할을 했다.

바이러스 확산이나 전염병 통제에도 적용이 가능하다. 허브를 우선적으로 치료하면 전염병이 확산되는 것을 쉽게 막을 수 있다는 얘기다.

그런데 누가 허브인지 어떻게 아는가? 방법이 있다. 바로 ‘친구치료’라는 것이다. 아무에게나 주사를 찌르는 것이 아니라 지나가는 사람과 그 사람의 친구에게 주사기를 찌르면 된다.

이런 방식은 상품광고의 마케팅에도 활용할 수 있다.

<박시현 기자> pcsw@bikorea.net