그래프 신경망(GNN)

그래프 신경망의 핵심 개념

GNN의 기본 원리는 흔히 임베딩이라고 불리는 노드 표현의 반복적인 업데이트입니다. 각 노드의 표현은 로컬 이웃(직접 연결된 이웃과 이들을 연결하는 에지)의 정보를 집계하여 개선됩니다. 이 핵심 메커니즘을 일반적으로"메시지 전달" 또는 "이웃 집계"라고 합니다. 이 과정을 통해 노드는 이웃의 특징과 그래프의 구조적 정보 (이산 수학)를 모두 자신의 업데이트된 표현에 통합합니다.

여러 개의 GNN 레이어를 쌓으면 그래프 내에서 더 먼 거리까지 정보가 전파되어 네트워크가 복잡하고 높은 수준의 패턴과 종속성을 학습할 수 있습니다. GNN은 그래프 구조의 비유클리드 데이터를 처리하기 위해 핵심 딥러닝(DL) 개념을 효과적으로 적용합니다. 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN), GraphSAGE, 그래프 주의 네트워크(GAT) 등 각각 고유한 집계 및 업데이트 전략을 가진 여러 가지 변형된 GNN이 개발되었습니다. 이러한 방법에 대한 자세한 설명은 리뷰 문서"그래프 신경망: 방법과 애플리케이션에 대한검토"에서 포괄적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

GNN과 다른 네트워크의 차이점

GNN이 다른 일반적인 신경망 아키텍처와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다:

• CNN(컨볼루션 신경망): CNN은 이미지와 같은 그리드 구조의 데이터를 위해 설계되었습니다. 컨볼루션 필터를 사용하여 로컬 공간 계층을 캡처합니다. 객체 감지와 같은 작업에는 강력하지만( Ultralytics YOLO 와 같은 모델이 잘 사용되는) 및 이미지 분류와 같은 작업에는 강력하지만, 본질적으로 그래프의 불규칙한 구조를 처리하지는 못합니다.
• 순환 신경망(RNN): RNN은 텍스트나 시계열과 같은 순차적 데이터에 특화되어 있으며, 입력을 단계별로 처리하고 내부 상태를 유지합니다. 관계가 반드시 순차적이지 않은 그래프 데이터에는 적합하지 않습니다.
• 지식 그래프: 둘 다 그래프를 포함하지만, 지식 그래프는 주로 데이터 저장, 검색 및 추론에 사용되는 사실과 관계의 구조화된 표현입니다. 반면에 GNN은 예측 작업을 수행하기 위해 그래프 데이터로부터 표현을 학습하는 머신 러닝 모델입니다.

본질적으로 GNN은 데이터의 고유한 구조와 문제 자체가 그래프로 가장 잘 표현될 때 선호되는 아키텍처로, 연결과 관계를 통한 학습에 중점을 둡니다.

실제 애플리케이션

GNN은 관계형 데이터를 효과적으로 모델링하는 능력 덕분에 다양한 영역에서 상당한 성공을 거두었습니다:

• 신약 개발 및 화학정보학: 분자는 원자를 노드, 결합을 에지로 하는 그래프로 자연스럽게 표현할 수 있습니다. GNN은 신약 개발 과정에서 분자 특성, 잠재적 상호작용, 효능을 예측하는 데 사용되어 의료 분야의 AI 연구를 가속화합니다.
• 소셜 네트워크 분석: Facebook과 Twitter와 같은 플랫폼은 방대한 그래프 데이터를 생성합니다. GNN은 이러한 네트워크를 분석하여 커뮤니티를 감지하고(커뮤니티 감지), 링크를 예측하고(친구 추천), 영향력 있는 사용자를 식별하고, 추천 시스템을 강화할 수 있습니다.
• 기타 응용 분야: GNN은 사기 탐지를 위한 금융 모델링, 교통 예측을 위한 경로 최적화, 물리 시뮬레이션 향상, 스마트 시티의 인프라 관리 개선과 같은 분야에도 적용됩니다.