GNN(Graph Neural Network)

GNN(Graph Neural Network)은 딥러닝에서 그래프 데이터를 처리하는 모델로, 그래프 기반 딥러닝 모델의 범주에 속한다. GNN은 특히 비정형 데이터(unstructured data)에서 노드, 엣지, 그래프 구조를 학습하는 데 사용된다. 이를 통해 그래프의 구조적 정보와 노드 간의 관계를 모델링하고 학습할 수 있다.

GNN의 개요

• 그래프 데이터 처리: GNN은 그래프 데이터를 처리하기 위해 개발된 모델로, 그래프는 노드(정점)와 엣지(간선)로 구성된다. 이러한 그래프 구조는 소셜 네트워크, 분자 구조, 지식 그래프, 추천 시스템, 교통 네트워크 등 다양한 분야에서 자연스럽게 나타난다.
• 학습 대상:
  • 노드 분류(Node Classification): 그래프 내의 개별 노드의 레이블을 예측하는 작업이다.
  • 엣지 예측(Link Prediction): 그래프에서 두 노드 사이의 관계(엣지)가 존재할 가능성을 예측한다.
  • 그래프 분류(Graph Classification): 그래프 전체를 하나의 단위로 보고, 해당 그래프의 레이블을 예측하는 작업이다.

GNN의 작동 방식

GNN은 그래프의 노드와 엣지에서 정보를 수집하고 이를 기반으로 학습을 수행한다. 주요 개념은 메시지 전달(Message Passing)이며, 각 노드는 인접 노드로부터 메시지를 받고, 이를 통해 자신의 상태를 업데이트한다. 이 과정은 여러 레이어에 걸쳐 반복되며, 그래프 구조 전체에서 정보를 통합하는 역할을 한다.

GNN의 위치

딥러닝의 여러 모델 중에서 GNN은 비정형 데이터를 처리하는 데 특화된 모델로, 다음과 같은 범주에 속한다:

1. 그래프 기반 딥러닝 모델: GNN은 그래프 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델로, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등과 달리 정형화된 격자 구조(예: 이미지, 시퀀스)가 아닌 그래프 구조에서 작동한다.
2. 메시지 전달 네트워크(Message Passing Network): GNN은 노드 간의 메시지 전달을 통해 정보를 업데이트하는 구조를 가진다. 이는 그래프에서의 관계와 상호작용을 학습하는 핵심 메커니즘이다.

GNN의 응용 분야

• 소셜 네트워크 분석: 사용자 간의 관계를 모델링하여 추천 시스템이나 사용자 속성 예측에 사용된다.
• 화학 및 생물학: 분자의 구조를 그래프로 표현하여, 약물 발견 및 단백질 상호작용 예측에 사용된다.
• 추천 시스템: 사용자와 아이템 간의 상호작용을 그래프로 모델링하여, 개인화된 추천을 제공한다.
• 교통 네트워크: 도로망을 그래프로 모델링하여 교통 예측, 경로 최적화 등에 활용된다.

GNN(Graph Neural Network)은 딥러닝에서 그래프 데이터를 처리하는 데 특화된 그래프 기반 딥러닝 모델에 속한다. 이 모델은 노드와 엣지로 구성된 그래프 구조를 학습하고, 그래프에서의 복잡한 관계를 이해하는 데 강점을 가지고 있다. GNN은 특히 비정형 데이터를 다루는 작업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다.