강유 교수 연구진, 그래프 증강 기법을 활용한 정확한 그래프 분류 기술로 세계 선도

효과적인 그래프 증강 기법이 만족해야하는 5개의 특성 제시
모든 특성을 만족하는 그래프 증강 기법인 NodeSam 과 SubMix 개발
제안한 기법들을 이용하여 그래프 분류 정확도 향상

강유 교수 연구진이 주어진 그래프에 대한 증강(augmentation) 기법을 개발하여, 그래프 분류의 정확도를 높이는 기법을 제시하였다. 제안한 기법은 기존 연구의 성능을 능가하는 최고 수준의 성능을 보였다.

그래프는 소셜 네트워크, 인터넷 연결 망 등 다양한 데이터를 모델링하는데 쓰이며, 그래프 분류는 시계열, 웹, 언어 처리, 이미지 등 다양한 응용에 활용되는 핵심 기술이다. 강유 교수 연구진은 그래프 내 핵심 부분을 보존하지 못하는 기존 연구들의 단점을 극복하여 NodeSam 과 SubMix 기법을 개발하였다. 두 알고리즘은 그래프 분류 정확도를 기존 기법 대비 최대 2.1배 향상시켰다.

이번 연구 결과는 오는 4월 WebConf (WWW) 2022에 발표될 예정이다.

한편 강유 교수 연구진의 하이퍼그래프 샘플링 관련 논문도 WebConf (WWW) 2022에 추가로 채택되었다.

"Model-Agnostic Augmentation for Accurate Graph Classification”, Jaemin Yoo, Sooyeon Shim and U Kang, The WebConf 2022, Lyon, France

2022년 3월 14일 월요일