서울대 컴퓨터공학부 강유 교수 연구진,
세계 최고 수준의 그래프 뉴럴 네트워크 기술 개발

컴퓨터공학부 강유 교수 연구진(유재민 박사과정 학생, 전현식 박사과정 학생)이 세계 최고 수준의 그래프 뉴럴 네트워크 기술을 개발하였다.

연구진은 소셜 네트워크, 웹과 같은 그래프에서의 노드 분류를 수행하기 위한 최신 그래프 뉴럴 네트워크 기술인 Belief Propagation Network (BPN)을 개발하였으며, BPN 기법은 추론 단계에서의 그래프 정보를 학습 시점에 필요로 하던 기존 연구의 문제점을 해결하여, 학습 시점의 그래프 구조와 관계 없는 추론 시점의 노드에 대해서도 효과적인 분류를 할 수 있도록 하였다.

제안한 BPN 기법은 기존의 대표적인 그래프 뉴럴 네트워크인 Graph Convolutional Network (GCN)과 Graph Attention Network (GAT)를 뛰어넘는 우수한 정확도를 보여주었다.

https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/20190528_method.png

연구 내용은 세계 최고의 인공지능 학회 중 하나인 IJCAI 2019 (International Joint Conference on Artificial Intelligence 2019)에 "Belief Propagation Network for Hard Inductive Semi-supervised Learning" 논문으로 2019년 8월 발표될 예정이다.