복잡한 네트워크의 병목 현상은 시스템의 효율성, 안정성 및 내성 능력을 제한하는 핵심 제약으로, 네트워크 토폴로지, 기능 흐름 및 구성 요소 간 결합 관계에서 구조적 불균형 문제를 반영하며, 이는 주요 기반 시설 및 사회경제 시스템의 운용 성능과 신뢰성에 상당한 영향을 미친다. 이 분야는 중요한 연구 주제지만, 기존 연구들은 이론 및 방법론 측면에서 분산되어 있어 다양한 네트워크 시나리오에 맞는 병목 완화 전략을 세우기 어렵다. 동시에 빅데이터, 인공지능과 같은 신흥 기술의 보급으로 전통적인 분석 패러다임이 재편되고 있다. 본 논문은 현재 최첨단 연구 성과들을 체계적으로 정리하고, 식별 대상, 원인, 영향 범위 및 시간적 특성에 따라 병목을 분류하며, 병목 식별 방법을 토폴로지 기반, 트래픽 또는 부하 기반, 동역학 기반, 기계 학습 기반 및 딥러닝 기반으로 나눈다. 또한 본 논문은 해당 분야의 미래 발전 동향을 요약하고 해결해야 할 핵심 과제를 제시한다.

복잡한 네트워크;병목 식별;핵심 인프라;네트워크 탄력성;네트워크 시스템