본 연구는 ‘안정 상태(폐안/개안)’와 ‘인지처리 상태(추상적사고/언어적사고)’에서 측정된 뇌파를 통해 뇌 네트 워크의 연결성(PLV)을 계산하고, 이를 그래프이론의 지수들로 정량화하여 두 상태의 특성을 비교⋅분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 네트워크의 특성을 구조화하기 위해 잠재프로파일분석을 통해 ‘안정 상태’에서 각각 3개의 프로파일과 ‘인지처리 상태’에서 공통으로 2개 프로파일을 식별하였으며, 그 결과에 대한 심리적 개인차의 타당성 을 확보하기 위하여 성격6요인 구조와의 영향관계를 검증하였다. 결과로써 개안상태의 뇌가 가장 높은 Efficiency 를 보여 정보처리의 비용 절감을 위해 효율적인 자원관리를 한다는 사실을 확인하였으며, 시각정보의 유무에 따른 ‘안정 상태’ 간의 유의미한 차이와 ‘추상적사고 처리상태’에서의 모듈화 경향을 확인하였다. 또한 LPA 프로파일의 특성 분류를 통해 인지처리의 종류가 달라져도 신경네트워크 수준에서는 공통된 패턴이 존재할 수 있다는 사실과 ‘빠르고 효율적인 국소적 처리’ 유형과 ‘느리지만 통합적인 분산 처리’의 전략이 차별적으로 존재함을 확인하였다. 본 연구의 결과는 뇌 네트워크의 기능적 연결성이 다양한 정신활동과 직접적으로 연관되어 있다는 사실을 뒷받침 한다.

도로표지는 도로의 원활한 소통을 위해 운전자에게 안내를 위한 정보를 제공하는 시설물로써, 설치 및 관리기준은 도로법 제57조 및 국토해양부장관령인 도로표지규칙으로 정하고 있다. 하지만 도로표지규칙에서 정하는 사항에 대해 준수하지 않은 경우와 예외사항을 과다 적용하는 경우가 종종 발생하여 도로표지의 혼란정도를 야기하게 된다. 이를 포함하여, 도로명 안내표지, 출구중심 도로표지 등 다양한 도로표지는 운전자에게 이해하기 어려운 것일 수 있으며, 그에 따른 혼란정도가 높아질 수 있다. 본 연구에서는 도로표지 중 도시지역의 방향표지를 대상으로 하여 혼란정도를 유발시킬 수 있는 도로표지의 요소를 제시하고, 정보표기 한정 개수를 산출하였으며, 혼란정도 인자를 그래프 이론을 통해 모형화하였다. 또한, 그에 따른 도로표지의 혼란정도를 예측하였다. 교차로별 혼란정도의 값과 3년간 교통사고 통계자료와의 비교를 통해 도로표지의 혼란정도가 교통에 미치는 영향에 대해 제시하였다.

본 연구는 1975년부터 2006년까지 서울시 녹지 연결망의 시계열 변화를 그래프 이론을 적용하여 공간의 다중규모(multi-scale)에서 정량적으로 분석하였다. 분석대상 시기 동안, 서울시 녹지 연결망의 변화가 크게 나타난 공간 규모는 녹지 간 1,000 ~ 1,600 m 거리였다. 1990년 이후 난개발로 단편화되고 훼손되었던 녹지들과 연결망이 점차 복원되고 있음을 확인할 수 있었다. 2006년 개별 녹지의 연결망 분석을 통해, 핵심 녹지와 징검다리 녹지의 두 가지 유형의 녹지 연결망 분포를 확인하였다. 서울시 녹지 분포는 연결성 중요도 지수와 상관관계가 높아서, 남쪽과 북쪽의 가장자리에 핵심 녹지가 분포하고 동쪽, 서쪽, 중앙에 매개 중심성이 높은 징검다리 녹지가 분포함을 정량적으로 표현할 수 있었다. 따라서 서울시 녹지 연결망은 그래프 이론을 적용하여 연결 중심성, 매개 중심성, 연결 중요도 지수 등으로 정량적으로 표현될 수 있다.