In network science, role of node centrality has been widely recognized ever since Freeman proposed three types of centrality in 1974. Study on centrality started with binary network, and as a natural extension, weighted network considering communication volume between nodes has been proposed and three types of centrality have redefined in weighted network. Spread of pandemic disease shares much common aspect as a generic diffusion behavior on a network. In particular, many research on social network analysis shed a light on pandemic disease spread study. As such, it is not surprising to find many literatures using network centrali-ty as a means to developing an effective vaccination strategy. Because, in simple or randomized network, three types of centrality designate same nodes as hub apparently while there is a possibility that they do different nodes as hub in complex network, it is important to adopt proper centrality measure for developing vaccination strategy. However, it is rare to find research comparing three different types of centrality in epidemic intervention point of view as well as in social flow interruption point of view. Also, there are few researches done in the context of pandemic disease based on a weighted centrality measure. On the other hand, some researchers recently study on a network with heterogeneous node as another natural extension. Interestingly, few researchers focus on centrality measures in a network with heterogeneous node while it should be taken into account in flow intervention. Thus, this thesis figures out whether different types of centrality deliver distinct nodes as hub in the context of airline network, one of the weighted networks in reality, using the no-tion of degree centrality and closeness centrality, defines centralities in a network with heterogeneous nodes, especially containing various basic reproduction number, and finally compares the disease intervention effect of each centrality measure in binary network, weighted network, and weighted network with heterogeneous nodes.
Freeman이 세 종류의 centrality를 제안한 이래로 네트워크에서 node centrality의 역할에 대한 연구는 광범위하게 이루어졌다. Binary network에서의 centrality에 대한 연구를 시작으로 자연스럽게 nodes 사이의 communication volume을 고려하는 weighted network가 제안되었고 그 후로 weighted network에서의 centrality를 새로 정의하고자 하는 노력이 수반되었다. 사실 전염병 전파는 네트워크 내에서의 일반적인 확산 양태와 많은 공통점을 가지고 있다. 특히, 소셜 네트워크 분석에서의 많은 연구들은 전염병 확산 연구를 이해하는데 도움을 준다. 따라서 효과적인 백신 전략을 개발하는 수단으로 network centrality를 이용한 연구가 많이 이루어졌다. 물론 simple하거나 randomized한 network에서는 앞서 언급했던 세 종류의 centrality가 모두 같은 nodes를 hub로 표시하는 것이 일반적이지만 complex network에서는 서로 다른 nodes를 hub로 표시할 가능성도 배제할 수 없기 때문에 network centrality에 따른 백신 전략을 개발하기 위해선 적절한 centrality measure를 선택하는 것이 중요하다. 하지만 전염병 방역의 관점에서나 아니면 흐름의 방해의 관점에서나 서로 다른 종류의 centrality를 비교한 논문은 많지 않았다. 또한, 전염병 전파의 측면에서 weighted centrality measure를 연구한 사람이 거의 없었다. 다른 한편으론, 네트워크 확장의 또 다른 일환으로 heterogeneous node를 가정하는 네트워크에 대한 연구가 최근에 있었다. 흥미롭게도 heterogeneous node를 가정하는 네트워크에서의 centrality 역시 flow intervention에서 고려되어야 함에도 불구하고 이에 대한 연구를 수행되지 않았다. 따라서 이 논문은 실생활에 존재하는 weighted network중 하나인 airline network에서 degree centrality와 closeness centrality를 이용하여 다른 종류의 centrality가 실제로 서로 다른 nodes를 hub로 산출하는지의 알아내고, heterogeneous node를 가정하는 네트워크에서의 centrality를 정의하며, 마지막으로 전염병 방역의 관점에서 binary network, weighted network, 그리고 heterogeneous node를 가정하는 network에서의 각각의 centrality를 비교하고자 한다.