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| 제목 : "GNN의 고질적 한계 극복" 가톨릭대, 차수 편향 완화 기술 개발
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| 2025년 05월 23일 15:09 권태혁 기자 |
| "GNN의 고질적 한계 극복" 가톨릭대, 차수 편향 완화 기술 개발 |
그래프 신경망의 구조적 한계 해결 가능성 입증
 가톨릭대학교는 최근 이오준 인공지능학과 교수 연구팀이 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)의 대표적 한계인 '차수 편향'(Degree Bias) 문제를 해결할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
GNN은 노드 간 연결 구조를 활용해 정보를 전달한다. 이는 노드들이 유사한 특성을 갖는다는 동류성(Homophily) 원리에 기반한다.
하지만 실제 데이터에서는 노드 간 연결 수(차수)의 불균형이 잦다. 이로 인해 고차수 노드에 메시지가 집중되고 저차수 노드는 정보 부족으로 성능이 저하되는 '차수 편향' 문제가 자주 발생한다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 학습 가능한 구조적 증강과 구조적 자기어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 결합한 'DegFairGT'(Degree Fairness Graph Transformer) 모델을 제안했다.
이 모델은 비연결 노드 간 구조적 유사성을 파악해 저차수 노드에도 추가 메시지를 전달하고, 반대로 구조적 유사성이 낮은 연결은 제거함으로써 고차수 노드의 과대표현을 줄인다.
DegFairGT는 기존 연결을 유지하면서도 실질적인 정보가 담긴 메시지를 능동적으로 집계한다. 또 노드 간 정보 전이확률 기반 정규화를 통해 구조 증강 과정에서 발생하는 노이즈를 최소화하고 안정성을 확보한다.
실험 결과 DegFairGT는 총 6개의 공개 그래프 데이터세트에서 기존 기법들과 비교해 △차수 편향 완화 △노드 분류 △군집화 등 모든 주요 성능 지표에서 우수한 결과를 나타냈다. 차수 편향 문제를 구조적으로 개선할 수 있다는 사실을 입증한 것이다.
이 교수는 "차수 편향은 실세계 그래프에서 보편적으로 발생하는 고질적 문제"라며 "이번 연구는 그래프 신경망 기술의 실용성과 상용화를 앞당기는 데 크게 기여할 것"이라고 말했다.
한편 이 교수는 네트워크과학연구실(Network Science Lab) 소속 황반튀 박사과정, 전현주 차세대수치예보모델개발사업단(KIAPS) 연구원과 함께 연구를 수행했다.
연구 결과는 네트워크 과학 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제학술지 'IEEE Transactions on Network Science and Engineering'(IF=6.7, 상위 3.3%)에 게재됐다.
권태혁 기자 taehkd@mt.co.kr
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