복잡계
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1. 개요
복잡계는 다양한 요소들이 비선형적으로 연결된 네트워크로, 단순한 요소들의 합으로는 설명하기 어려운 현상을 연구하는 학문 분야이다. 1970년대부터 연구가 시작되어 물리학, 경제학, 생물학 등 여러 분야의 융합 연구를 통해 새로운 통찰력을 제공하며, 2021년에는 복잡계 연구에 기여한 과학자들이 노벨 물리학상을 수상했다. 복잡계는 열린 계, 임계 전이, 계층 구조, 동적 네트워크, 창발성, 비선형성, 피드백 루프 등의 특징을 가지며, 창발성, 자기조직화, 적응, 비선형성, 개방계, 계층 구조, 임계 전이, 동적 네트워크 등의 특징을 보인다. 복잡계는 카오스 이론과 밀접한 관련이 있으며, 물리학, 경제학, 생물학, 사회학 등 다양한 분야에 응용된다.
워렌 위버(Warren Weaver)는 1948년 "과학과 복잡성"이라는 에세이에서 단순성, 무질서한 복잡성, 조직적인 복잡성의 문제를 대조하며 문제 유형의 다양성을 탐구했다. 그는 이를 "유기적인 전체로 상호 연관된 상당수의 요소를 동시에 다루는 문제"라고 묘사했다.[26]
복잡계는 단순한 요소들의 집합이 아니라, 요소들 간의 상호작용을 통해 복잡한 현상이 나타나는 시스템이다. 복잡계는 다음과 같은 특징들을 보인다.
복잡계는 다양한 형태로 나타나며, 연구 분야에 따라 다음과 같이 분류할 수 있다.
2. 복잡계 연구의 의의
복잡계 연구는 1970년대부터 시작되었으며,[27] 1984년에는 복잡계 연구에 초점을 맞춘 최초의 연구소인 산타페 연구소(Santa Fe Institute)가 설립되었다.[28][29] 초기 산타페 연구소에는 머레이 겔만(Murray Gell-Mann), 필립 앤더슨(Philip Warren Anderson) (이상 물리학), 케네스 애로(Kenneth Arrow) (경제학), 맨해튼 계획 과학자 조지 코완(George Cowan), 허버트 앤더슨(Herbert L. Anderson) 등 노벨상 수상자들이 참여했다.[30]
복잡계는 단순한 요소로 분해하여 법칙이나 원리로 설명하는 환원주의 방법으로는 이해하기 어렵다. 생물을 분해하면 죽어서 "생물(살아있는 것)"로 이해할 수 없는 것처럼, 복잡계는 분해하면 본질이 사라지기 때문이다.[58] 따라서 복잡계 분야의 기본 입장은 "복잡한 현상을 복잡한 채로 이해하려는 자세"이다.
"복잡한 현상을 복잡한 채로 이해하려는 학문"은 "복잡계 과학"이라고 불리기도 한다. 그 기원은 아리스토텔레스의 "전체는 부분의 총합 이상의 무엇이다"라는 말까지 거슬러 올라갈 수 있다.
3. 복잡계의 주요 특징
복잡계는 수학 분야의 카오스 이론[55], 신경망 연구 등 다양한 분야를 통해 그 형태를 갖추게 되었다. 또한 자기 조직화계의 개념은 비평형 열역학에서 일리야 프리고진이 산일 구조 연구에서 개척한 내용과 관련이 깊다.
복잡계는 단순한 요소로 분해하여 법칙이나 원리로 설명하는 환원주의 방법으로는 이해할 수 없다. 생물을 분해하면 죽어서 "생물(살아있는 것)"로 이해할 수 없는 것처럼, 복잡계는 분해하면 본질이 사라지기 때문이다.[58] 따라서 복잡계 분야의 기본 입장은 "복잡한 현상을 복잡한 채로 이해하려는 자세"라고 할 수 있다.
3. 1. 창발성 (Emergence)
복잡계는 창발적인 행동을 나타낼 수 있는데, 이는 시스템의 기본 구성 요소의 활동에 의해 결과가 충분히 결정될 수 있지만, 더 높은 수준에서만 연구할 수 있는 속성을 가질 수 있다는 의미이다.[24][25] 예를 들어, 흰개미는 한 수준의 분석에서 생리, 생화학 및 생물학적 발달을 가지지만, 그들의 사회적 행동과 둔덕 건설은 흰개미의 집합에서 발생하는 속성이며 다른 수준에서 분석해야 한다. 경험적 먹이 그물은 무리 지어 '영양' 종의 수준에서 연구할 때 수생 및 육상 생태계 전체에서 규칙적이고 척도 불변의 특징을 나타낸다.
3. 2. 자기조직화 (Self-organization)
'''자기조직화'''(Self-organization영어)는 외부의 통제 없이 구성 요소들 간의 상호작용을 통해 자발적으로 질서나 패턴이 형성되는 현상이다. 눈송이 결정, 새떼의 군집 비행, 생태계의 자정 능력 등이 자기조직화의 예시이다.
3. 3. 적응 (Adaptation)
복잡 적응계는 경험을 통해 변화하고 학습할 수 있다는 점에서 적응 시스템의 특수한 경우이다.[9] 복잡 적응계의 예로는 주식 시장, 사회성 곤충 및 개미 군집, 생물권 및 생태계, 뇌 및 면역계, 세포와 발달 중인 배아, 도시, 제조업 및 정당이나 공동체와 같은 문화적 및 사회 시스템 내의 모든 인간 사회 집단 기반의 활동 등이 있다.[10]
3. 4. 비선형성 (Nonlinearity)
복잡계에서 관계는 비선형적이다.[56] 실용적인 측면에서 이는 작은 변화가 큰 효과를 가져오거나(나비 효과 참조), 반대로 큰 변화가 미미한 효과를 가져올 수도 있다는 것을 의미한다. 선형 시스템에서는 결과가 항상 원인에 정비례하지만, 비선형 시스템에서는 그렇지 않다.[55]
비선형 역학계는 중첩의 원리를 따르지 않는다. 따라서, 비선형 역학계의 움직임은 부분의 (또는 부분의 배수의) 단순한 합으로 나타낼 수 없다.
3. 5. 개방계 (Open System)
복잡계는 일반적으로 개방계이다. 즉, 열역학적 기울기 내에 존재하며 에너지를 소산한다. 다시 말해, 복잡계는 종종 에너지적으로 평형에서 멀리 떨어져 있다. 그러나 이러한 흐름에도 불구하고 패턴 안정성이 존재할 수 있다.[12] 시너지학을 참고하라.
3. 6. 계층 구조 (Hierarchy)
복잡계의 구성 요소는 그 자체로 복잡계일 수 있다. 예를 들어, 경제는 조직으로 구성되고, 조직은 사람으로, 사람은 세포로 구성되는데, 이 모두가 복잡계이다.[11] 복잡한 이분 네트워크 내의 상호 작용 배치는 중첩될 수도 있다. 상호 이익이 되는 상호 작용의 이분 생태 및 조직 네트워크는 중첩된 구조를 갖는 것으로 밝혀졌다.[18][19] 이러한 구조는 간접적인 촉진과 점점 더 열악한 환경에서도 시스템의 지속성, 그리고 대규모 시스템 정권 변화의 가능성을 촉진한다.[20][21]
3. 7. 임계 전이 (Critical Transition)
임계 전이는 변화하는 조건이 임계점 또는 분기점을 지날 때 발생할 수 있는 생태계, 기후, 금융 및 경제 시스템 또는 기타 복잡 시스템의 갑작스러운 변화이다.[14][15][16][17] 시스템 상태 공간에서 '임계 감속 방향'은 진동 또는 기타 복잡한 역학을 유발하는 지연된 부정적 피드백이 약할 때 이러한 전이 후 시스템의 미래 상태를 나타낼 수 있다.[13]
3. 8. 동적 네트워크 (Dynamic Network)
복잡계는 구성 요소 간의 상호작용이 시간에 따라 변화하는 동적인 네트워크 구조를 가진다. 결합 규칙뿐만 아니라 복잡계의 동적 네트워크도 중요하다. 많은 국소적 상호 작용과 더 적은 수의 영역 간 연결을 가진 스몰 월드 또는 척도 없는 네트워크가 자주 사용된다.[22][23] 자연 복잡계는 종종 이러한 위상을 나타낸다. 예를 들어, 인간 피질에서는 조밀한 국소 연결과 피질 내부 및 다른 뇌 영역과의 몇 개의 매우 긴 축삭 투사를 볼 수 있다.[60][61]
4. 복잡계의 종류
복잡계는 단순한 요소로 분해하여 법칙이나 원리로 설명하는 환원주의 방법으로는 이해하기 어렵다. 생물을 분해하면 죽어서 "생물"로 이해할 수 없는 것처럼, 복잡계는 분해하면 본질을 잃어버리기 때문이다.[58] 따라서 복잡계 분야에서는 "복잡한 현상을 복잡한 채로 이해하려는 자세"가 중요하다.
복잡한 현상을 복잡한 채로 이해하려는 학문은 "복잡계 과학"으로 불리기도 한다. 그 기원은 아리스토텔레스의 "전체는 부분의 총합 이상의 무엇이다"라는 말까지 거슬러 올라간다.
근대에 들어 과학 철학에서 환원주의에 경종을 울리고 전체를 유지하는 관점을 심화시키려는 움직임이 나타났다. 개별 분야에서 전체성의 중요성을 강조하는 연구자들이 등장했으며, 이러한 연구는 "홀리즘" 또는 "전체론"으로 불린다. 과학 철학 연구자들은 현재의 복잡계를 광의의 홀리즘 중 하나로 보기도 한다.
4. 1. 물리학적 복잡계
통계역학을 이용하여 다체 문제의 협동현상을 탐구한다. 전통적인 물리학적 복잡계의 예시로는 스핀 글라스(spin glass)가 많이 연구되었다. 스핀유리는 비자성체에 자성을 띤 불순물을 섞은 계로, 무질서와 스핀(자기모멘트) 간의 쩔쩔매는 상호작용이 존재한다. 강자성/반강자성 상호작용의 경쟁은 모든 스핀 상호작용 에너지를 최소화하지 못하게 하여 쩔쩔매게 만든다. 이로 인해 무수히 많은 비슷한 상태들이 가능해져 계의 바닥상태는 많이 겹치게 된다. 낮은 온도에서는 스핀들이 무작위 방향으로 정렬하여 얼어붙는 새로운 정돈 상태를 보인다.[62]
스핀 글라스는 복잡계의 한 규범 역할을 하며, 유사한 성질의 계로는 강유전체의 쌍극자유리, 초전도계의 소용돌이유리 및 게이지유리, 전자계의 전하유리 등이 있다. 초전도 배열에서의 상전이 및 물리현상 이해는 복잡계 연구의 중요한 길목이다.[62]
물리학적 복잡계는 강하게 상호연결된 계를 다루며, 이징 모형과 같은 자기효과를 설명하는 모형이 있고, 주로 임계현상을 연구한다. 최근에는 네트워크 이론이 다양한 분야에 적용되며 활발히 연구되고 있다. 복잡계는 많은 구성 요소와 상호 작용으로 구성되며, 노드가 구성 요소를, 링크가 상호 작용을 나타내는 네트워크로 표현 가능하다.[48][49] 인터넷은 노드(컴퓨터)와 링크(컴퓨터 간 연결)로 구성된 네트워크로 표현할 수 있으며, 소셜 네트워크, 금융 기관 상호 의존성,[50] 항공 네트워크,[51] 생물학적 네트워크 등도 복잡 네트워크의 예시이다.
4. 2. 경제학적 복잡계
수많은 경제 주체들의 상호작용으로 발생하는 경제 현상은 복잡계로 설명할 수 있다. 주식 시장이나 금융 시장이 그 예시인데, 이들은 수많은 경제 행위자들의 상호작용을 바탕으로 작동한다.[62] 이러한 경제 현상은 개별 구성원들의 상호작용이 만들어내는 협동 현상이 집단적 성질을 결정한다는 관점에서 이해할 수 있다.[62] 행위자 기반 모형은 이러한 상호작용을 연구하는 데 사용되는 방법 중 하나이다.
산타페 연구소에서 구축한 모델이나 세자르 A. 이달고와 리카르도 하우스만이 도입한 경제 복잡성 지수(ECI)는 경제 성장을 설명하기 위한 새로운 예측 도구로 개발되었다.
재귀 정량 분석은 경기 순환과 경제 발전의 특징을 감지하는 데 사용된다. 재귀 정량 상관 지수(RQCI)는 시계열에서 숨겨진 변화를 감지하고,[35] 재귀 정량 분석은 라미나(규칙적)에서 난류(혼돈) 단계로의 전환을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.[36] 또한, 거시 경제 변수 간의 차이점을 감지하고 경제 역학의 숨겨진 특징을 강조할 수 있음이 밝혀졌다.
4. 3. 생물학적 복잡계
생명체는 세포로 구성되어 있고, 세포는 수많은 단백질 분자 등으로 이루어져 있다. 생명체의 구성 요소인 분자 하나하나에서는 생명 현상을 설명할 수 없지만, 이 분자들이 모여 형성된 세포라는 다체 문제에서는 '생명'이라는 신비로운 현상이 나타난다. 이처럼 협동 현상에 의해 나타나는 집단적 성질은 구성 요소 개개의 성질과는 관계없이 새롭게 나타나는 창발(emergent property)이라고 불린다.[9]
복잡 적응계는 경험을 통해 변화하고 학습하는 적응 시스템의 특수한 경우이다.[9] 생태계, 뇌, 면역계, 세포와 발달 중인 배아 등은 복잡 적응계의 예시이다.[10]
복잡계는 일반적으로 많은 구성 요소와 상호 작용으로 구성되며, 이러한 시스템은 노드(구성 요소)와 링크(상호 작용)로 구성된 네트워크로 표현될 수 있다.[48][49] 생명 네트워크는 생물학적 복잡계를 네트워크 형태로 표현한 예시 중 하나이다.
복잡성 과학은 살아있는 유기체, 특히 생물학적 시스템에 적용되어 왔다. 프랙탈 생리학 분야에서는 심박수나 뇌 활동과 같은 신체 신호를 엔트로피 또는 프랙탈 지수를 사용하여 특징짓고, 이를 통해 시스템의 상태와 건강을 평가하거나 잠재적인 장애와 질병을 진단하기도 한다.
4. 4. 사회적 복잡계
인간 사회는 정치, 문화, 사회 운동 등 다양한 현상을 복잡계의 관점에서 분석할 수 있는 대상이다. 사회 연결망, 여론 형성, 집단 행동 등이 그 예시이다.[10] 복잡계는 일반적으로 많은 구성 요소와 상호 작용으로 구성되며, 이러한 시스템은 노드가 구성 요소를 나타내고 링크가 상호 작용을 나타내는 네트워크로 표현될 수 있다.[48][49] 소셜 네트워크는 복잡 네트워크의 한 예시이다.
제인 제이콥스는 1961년에 도시를 조직화된 복잡성의 문제로 묘사했다.[33] 그녀는 다양한 도시 공간이 어떻게 다양한 상호 작용으로 이어지는지, 그리고 그러한 요소를 변경하면 공간 사용 방식과 도시 기능 지원 방식이 어떻게 바뀔 수 있는지 설명한다. 또한, 도시가 조직화된 복잡성을 단순하고 예측 가능한 공간으로 대체함으로써 단순성의 문제로 접근했을 때 심각한 피해를 입었다고 설명한다.
5. 복잡계와 카오스 이론
복잡계 이론은 카오스 이론과 관련이 있으며, 카오스 이론은 1세기 이상 전에 프랑스 수학자 앙리 푸앵카레의 연구에서 기원한다. 카오스는 때때로 무질서의 부재가 아닌 극도로 복잡한 정보로 간주된다.[39] 카오스 시스템은 장기적인 행동을 정확하게 예측하기 어려울 수 있지만 결정론적이다. 초기 조건과 카오스 시스템의 동작을 설명하는 관련 방정식을 완벽하게 알고 있다면 이론적으로 시스템을 완벽하게 정확하게 예측할 수 있지만, 실제로는 임의의 정확도로 이를 수행하는 것은 불가능하다.
복잡계 이론의 출현은 결정론적 질서와 무작위성 사이의 영역이 복잡하다는 것을 보여준다.[40] 이것은 "카오스의 가장자리"라고 불린다.[41]
복잡계 분석 시 초기 조건에 대한 민감도는 카오스 이론만큼 중요하지 않으며, 카오스 이론에서는 이것이 우세하다. Colander가 말했듯이,[42] 복잡성 연구는 카오스 연구와 정반대이다. 복잡성은 매우 복잡하고 역동적인 관계의 엄청난 수가 어떻게 몇 가지 단순한 행동 패턴을 생성할 수 있는지에 관한 것이며, 결정론적 카오스의 의미에서 카오스적 행동은 비교적 적은 수의 비선형 상호 작용의 결과이다.[40]
카오스 시스템과 복잡계의 주요 차이점은 역사이다.[46] 카오스 시스템은 복잡계처럼 그 역사에 의존하지 않는다. 카오스적 행동은 평형 상태에 있는 시스템을 카오스적 질서로 밀어넣는데, 이는 다시 말해, 우리가 전통적으로 '질서'로 정의하는 것에서 벗어나는 것을 의미한다. 반면에 복잡계는 카오스의 가장자리에서 평형에서 멀리 떨어진 상태로 진화한다. 이들은 물리학자 머리 겔만이 "얼어붙은 사고의 축적"이라고 부른 되돌릴 수 없고 예상치 못한 사건들의 역사에 의해 구축된 임계 상태에서 진화한다.[47] 어떤 의미에서 카오스 시스템은 정확히 이러한 역사적 의존성의 부재로 구별되는 복잡계의 하위 집합으로 간주될 수 있다. 많은 실제 복잡계는 실제로, 그리고 길지만 유한한 기간 동안 견고하다. 그러나 그들은 시스템의 무결성을 유지하면서 종류의 급진적인 질적 변화의 가능성을 가지고 있다. 변태는 그러한 변형에 대한 은유 이상으로 작용한다.
복잡계는 서로 다른 종류의 구성 요소들이 비선형적으로 연관된 네트워크이며, 돌발적인 행동을 보인다.[56] "복잡계"는 어떤 범위를 이야기하는지에 따라 다의성을 가질 수 있다.
- 일반적으로 복잡성을 나타내는 계 (본 항목에서 기술)
- 복잡성을 나타내는 계에 대해 연구하는 과학 분야 (자세한 내용은 복잡계 과학 참조)
- 복잡성을 나타내는 계의 추상적인 수리 모델로서의 비선형 역학계 (자세한 내용은 복잡성 참조)
수학 분야에서 가장 큰 공헌은 결정론적인 계에서의 카오스 현상 (비선형성과 강하게 관련된 역학계의 일종의 특징)의 발견이다.[55]
역학계가 카오스로 분류되기 위해서는 다음 조건을 만족해야 한다.[59]
thumb이 2를 넘을 때, 얼마나 많은 사이클을 취하는지를 계산한 것. 반전시키면(경계는 내부 집합), 세 번째 조건이 제대로 작동하지 않을 수 있음을 알 수 있다. 게다가 두 번째 조건과도 맞지 않는다.]]
# 초기 조건에 민감해야 한다(초기 조건 민감성).
# 위상 혼합 (topologically mixing)이어야 한다.
# 주기 궤도가 조밀해야 한다.
초기 조건 민감성은 그러한 계의 각 점이 미래의 궤적이 각각 크게 다른 점들로, 얼마든지 가깝게 근사된다는 것을 의미한다. 따라서 현재 궤적에 대한 아무리 작은 섭동이라도 미래의 거동에 큰 차이를 발생시킬 수 있다.
비선형 역학계의 거동은 (선형 역학계가 중첩의 원리를 따르는 대상인 데 반해) 중첩의 원리를 따르지 않는다. 따라서, 비선형 역학계의 거동은 부분의 (또는 부분의 배수의) 단순한 합으로 나타낼 수 없다.
6. 한국 사회와 복잡계
한국 사회는 급격한 경제 성장, 민주화, 정보통신 기술 발달 등을 겪으면서 복잡 적응계의 특성을 보인다.[9] 정당, 공동체와 같은 문화 및 사회 시스템 내의 모든 인간 사회 집단 기반의 활동은 복잡 적응계에 해당한다.[10] 특히, 불평등 심화와 양극화 문제는 복잡계의 관점에서 시스템적 접근이 필요하며, 사회적 안전망 강화와 공정한 경쟁 환경 조성을 통해 해결해야 한다.
7. 복잡계의 응용 분야
복잡 적응계는 경험을 통해 변화하고 학습하는 적응 시스템의 특수한 경우이다.[9] 복잡 적응계의 예시는 다음과 같다.
- 주식 시장[10]
- 사회성 곤충 및 개미 군집[10]
- 생물권 및 생태계[10]
- 뇌 및 면역계[10]
- 세포와 발달 중인 배아[10]
- 도시, 제조업 및 정당이나 공동체와 같은 문화적 및 사회 시스템 내의 모든 인간 사회 집단 기반의 활동[10]
제인 제이콥스는 1961년에 도시를 조직화된 복잡성의 문제로 묘사했다.[33] 그녀는 다양한 도시 공간이 어떻게 다양한 상호 작용으로 이어지는지, 그리고 그러한 요소를 변경하면 공간 사용 방식과 도시 기능 지원 방식이 어떻게 바뀔 수 있는지 설명한다. 또한, 도시가 르 코르뷔지에의 "빛나는 도시"와 에버니저 하워드의 "전원 도시"와 같이 조직화된 복잡성을 단순하고 예측 가능한 공간으로 대체함으로써 단순성의 문제로 접근했을 때 심각한 피해를 입었는지 설명한다.[33]
복잡계 경제학 분야에서 경제 성장을 설명하기 위한 새로운 예측 도구들이 개발되었다. 1989년 산타페 연구소에서 구축한 모델과 세자르 A. 이달고와 리카르도 하우스만이 도입한 경제 복잡성 지수(ECI)가 그 예이다.
재귀 정량 분석은 경기 순환과 경제 발전의 특징을 감지하는 데 사용되어 왔다. Orlando et al.[35]는 재귀 정량 상관 지수(RQCI)를 개발하여 시계열에서 숨겨진 변화를 감지하고, 1949년, 1953년 등 미국 GDP와 같은 라미나(규칙적)에서 난류(혼돈) 단계로의 전환을 예측하는 데 사용했다.[36]
Forsman, Moll 및 Linder는 학생들의 학업 지속 문제에 초점을 맞춰 "복잡계 과학을 물리학 교육 연구를 위한 방법론적 적용을 확장하는 프레임으로 사용하는 것의 타당성"을 탐구했다.[37]
의료 시스템은 환자, 제공자, 정책 입안자, 연구자와 같은 다양한 이해 관계자 간의 상호 작용을 특징으로 하며, 건강, 정부, 지역 사회, 교육과 같은 다양한 분야에 걸쳐 복잡계의 주요 사례이다. 이러한 시스템은 비선형성, 출현, 적응, 피드백 루프와 같은 속성을 보여준다.[38] 의료 분야의 복잡성 과학은 지식 이전을 선형 또는 순환적인 시퀀스가 아닌 문제 식별, 지식 창출, 합성, 구현 및 평가와 같은 역동적이고 상호 연결된 프로세스 네트워크로 구성한다.[38] 복잡성 과학은 의료 시스템의 복잡하고 적응적인 특성을 인식함으로써 지속적인 이해 관계자 참여, 초학제적 협업, 그리고 연구를 실제로 효과적으로 이전하기 위한 유연한 전략을 옹호한다.[38]
복잡성 과학은 살아있는 유기체, 특히 생물학적 시스템에 적용되어 왔다. 프랙탈 생리학 분야에서 심박수나 뇌 활동과 같은 신체 신호는 엔트로피 또는 프랙탈 지수를 사용하여 특징지어진다.
복잡계는 일반적으로 많은 구성 요소와 상호 작용으로 구성된다. 이러한 시스템은 노드가 구성 요소를 나타내고 링크가 상호 작용을 나타내는 네트워크로 표현될 수 있다.[48][49] 예를 들어, 인터넷은 노드(컴퓨터)와 링크(컴퓨터 간의 직접 연결)로 구성된 네트워크로 표현될 수 있다. 복잡 네트워크의 다른 예로는 소셜 네트워크, 금융 기관 상호 의존성,[50] 항공 네트워크,[51] 및 생물학적 네트워크가 있다.
8. 복잡계 연구의 미래
복잡계 연구는 물리학이나 화학 같은 기존 과학 분야에 비해 비교적 역사가 짧지만, 앞으로 여러 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 학문 간 융합 연구의 중요성이 더욱 커질 것이다. 특히, 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 복잡계를 분석하고 예측하는 연구가 활발하게 진행될 것으로 보인다.
참조
[1]
논문
What is a complex system?
https://philsci-arch[...]
2013
[2]
논문
What is a complex system?
https://philsci-arch[...]
2013
[3]
서적
Chaos in the Cosmos: the Stunning Complexity of the Universe
Springer
2013
[4]
논문
Information in the holographic universe
2003
[5]
논문
What is a complex system?
https://philsci-arch[...]
2013
[6]
논문
What is a complex system?
https://philsci-arch[...]
2013
[7]
논문
General Features of Complex Systems
http://www.eolss.net[...]
2014-09-16
[8]
서적
Darwin's Dangerous Idea
Penguin Books
1995
[9]
서적
Complexity: A Very Short Introduction
Oxford University Press
2014
[10]
논문
On the 'complexity turn' in planning: An adaptive rationale to navigate spaces and times of uncertainty
[11]
서적
Risk and Precaution
https://books.google[...]
Cambridge University Press
[12]
서적
Thermodynamics of Complex Systems: Principles and applications.
IOP Publishing, Bristol, UK.
[13]
논문
Foreseeing the future of mutualistic communities beyond collapse
[14]
논문
Catastrophic shifts in ecosystems
https://www.nature.c[...]
2001-10
[15]
서적
Critical transitions in nature and society
Princeton University Press
2009-07-26
[16]
논문
Early-warning signals for critical transitions
https://www.nature.c[...]
2009-09
[17]
논문
Anticipating Critical Transitions
https://www.science.[...]
2020-06-10
[18]
논문
The nested assembly of plant-animal mutualistic networks
2003-07-24
[19]
논문
A simple model of bipartite cooperation for ecological and organizational networks
2009-01
[20]
논문
The architecture of mutualistic networks minimizes competition and increases biodiversity
2009-04
[21]
논문
The sudden collapse of pollinator communities
2014
[22]
논문
Statistical mechanics of complex networks
[23]
서적
Networks: An Introduction
Oxford University Press
[24]
서적
Community Food Webs: Data and Theory
https://link.springe[...]
Springer
1990
[25]
논문
Community food webs have scale-invariant structure
1984
[26]
논문
Science and Complexity
https://www.jstor.or[...]
2023-10-28
[27]
서적
Modeling of Complex Systems: An Introduction
Academic Press
1978
[28]
논문
How to solve the world's biggest problems
[29]
웹사이트
History
https://www.santafe.[...]
Santa Fe Institute
2018-05-17
[30]
서적
Complexity: The emerging science at the edge of order and chaos.
https://archive.org/[...]
Simon and Schuster
1993
[31]
논문
The evolution of complex systems theory and the advancement of econophysics methods in the study of stock market crashes
https://jurcon.ums.e[...]
2016
[32]
뉴스
Nobel in physics: Climate science breakthroughs earn prize
https://www.bbc.co.u[...]
BBC News
2021-10-05
[33]
서적
The Death and Life of Great American Cities
Vintage Books
1961
[34]
웹사이트
Cities, scaling, & sustainability
https://www.santafe.[...]
Santa Fe Institute
2023-10-28
[35]
논문
RQA correlations on real business cycles time series
2017-12-18
[36]
논문
Recurrence quantification analysis of business cycles
https://www.scienced[...]
2018-05-01
[37]
논문
Extending the theoretical framing for physics education research: An illustrative application of complexity science
2014-01-01
[38]
논문
Using Complexity and Network Concepts to Inform Healthcare Knowledge Translation
https://www.ijhpm.co[...]
2018-03-01
[39]
서적
Chaos Bound: Orderly Disorder in Contemporary Literature and Science
https://books.google[...]
Ithaca, NY
1991-01-01
[40]
서적
Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems
London
1998-01-01
[41]
서적
How Nature Works: The Science of Self-Organized Criticality
New York, U.S.
1996-01-01
[42]
서적
The Complexity Vision and the Teaching of Economics
Northampton, Massachusetts
2000-01-01
[43]
논문
Exploiting deterministic features in apparently stochastic data
2022-11-18
[44]
논문
Simulating heterogeneous corporate dynamics via the Rulkov map
https://www.scienced[...]
2022-06-01
[45]
논문
Financial markets' deterministic aspects modeled by a low-dimensional equation
2022-02-01
[46]
서적
Ubiquity : Why catastrophes happen
New-York
2000-01-01
[47]
간행물
What is Complexity? Complexity 1/1, 16-19
1995-01-01
[48]
서적
Evolution of Networks
2003-01-01
[49]
서적
Networks
https://cds.cern.ch/[...]
2010-01-01
[50]
논문
The price of complexity in financial networks
2016-09-06
[51]
논문
The architecture of complex weighted networks
2004-01-01
[52]
문서
Towards semiotic agent-based models of socio-technical organizations
Proc. AI, Simulation and Planning in High Autonomy Systems (AIS 2000) Conference, Tucson, Arizona, pp. 70-79
2000-01-01
[53]
논문
Science and Complexity
http://www.ceptualin[...]
1948-01-01
[54]
웹사이트
2021 Nobel Prize in Physics Awarded for Research in Complex Systems
https://www.nature.c[...]
[55]
웹사이트
History of Complex Systems
http://www.irit.fr/C[...]
[56]
웹사이트
Complex Systems Modeling: Using Metaphors From Nature in Simulation and Scientific Models
http://informatics.i[...]
BITS: Computer and Communications News. Computing, Information, and Communications Division. Los Alamos National Laboratory.
1999-11-01
[57]
간행물
Science
http://www.sciencema[...]
1999-01-01
[58]
서적
複雑系入門 知のフロンティアへの冒険
NTT出版
2005-01-01
[59]
서적
A First Course in Dynamics: With a Panorama of Recent Developments
Cambridge University Press
2003-01-01
[60]
서적
Networks: An Introduction
Oxford University Press
2010-01-01
[61]
서적
Complex Networks: Structure, Robustness and Function
Cambridge University Press
2010-01-01
[62]
저널
복잡계의 개관
http://webzine.kps.o[...]
2007-10-01
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