그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)을 설명하시오.
소셜 네트워크·지식 그래프·분자 구조처럼 비유클리드(Non-Euclidean) 구조 데이터에 딥러닝을 적용하는 기술입니다. 전통 CNN은 격자(이미지)에 최적화되어 있어 그래프 데이터에 직접 적용할 수 없다는 한계를 GNN이 해결합니다.
GNN(Graph Neural Network)이란 노드(Node)·엣지(Edge)·전체 그래프로 구성된 데이터에서 이웃 노드의 정보를 반복적으로 집계하는 메시지 패싱(Message Passing) 메커니즘으로 노드·그래프 레벨의 표현(임베딩)을 학습하는 신경망입니다.
각 노드는 이웃 노드의 특성 정보를 수집(Aggregate)하고 자신의 정보와 결합(Update)하여 새로운 표현을 생성합니다. 이 과정을 여러 레이어에 걸쳐 반복하면 k-hop 이웃의 구조 정보가 반영됩니다.
| 모델 | 집계 방식 | 특징 |
|---|---|---|
| GCN | 정규화된 인접행렬 곱 | 구조 단순·연산 효율적. 전이 학습 어려움 |
| GAT | 어텐션 가중 집계 | 이웃 중요도 차별화. 해석 가능성 우수 |
| GraphSAGE | 샘플링 후 집계 | 대규모 그래프 귀납적 학습(Inductive) 가능 |
| GIN | 단사(Injective) 함수 | 그래프 동형(Isomorphism) 구별 능력 최강 |
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