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Graph Neural Networks(그래프 뉴럴 네트워크) 기초 개념 정리

딥러닝은 이미지·음성·텍스트와 같은 격자(grid) 형태 데이터에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 그러나 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프처럼 비정형적이고 복잡한 그래프 구조 데이터에 대해서는 전통적인 신경망이 한계가 있었습니다. 그래프 뉴럴 네트워크(GNN, Graph Neural Networks)는 이러한 그래프 데이터를 직접 다루며, 노드 간 상관성을 모델링하여 높은 표현력을 제공합니다. 본 글에서는 GNN의 기초 개념부터 주요 모델, 학습 방법, 응용 사례까지 폭넓게 살펴보겠습니다.

그래프(Graph)의 기본 개념

그래프 정의 및 구성 요소

노드(Node, Vertex): 그래프에서 객체 하나를 나타냅니다.
엣지(Edge, Link): 노드 간 관계나 연결을 의미합니다.
무방향 그래프 vs. 유향 그래프
가중치 그래프(weighted) vs. 비가중치 그래프(unweighted)

그래프 표현 방법

인접 행렬(Adjacency Matrix, (A))
(A_{ij}=1)이면 노드 (i)와 (j)가 연결됨.
그래프 전체를 (n \times n) 행렬로 표현.
인접 리스트(Adjacency List)
각 노드별로 연결된 노드 목록을 나열.
희소(sparse) 그래프에서 메모리 효율적.

왜 그래프 신경망인가?

기존 딥러닝의 한계

CNN: 격자 형태(이미지)에서 국소적 특징 추출에 최적화
RNN: 순차적(텍스트, 음성) 데이터 처리에 강점
그러나 그래프처럼 불규칙한 구조를 직접 입력으로 사용하기 어려움.

그래프 데이터의 특성

비정형성(unstructured): 고정된 차원·순서가 없음
관계성(relational): 노드 간 다양한 상호작용 중요
전이성(transitive): 다단계 이웃 정보도 의미

그래프 신경망은 이러한 특성을 반영하여 노드 임베딩(node embedding)을 학습하고, 그래프 전체의 구조적 정보를 모델링합니다.

GNN의 작동 원리

메시지 패싱(Message Passing) 프레임워크

이웃 노드 정보 집계(Aggregation)

각 노드 (v)에 대해 이웃 노드의 특성(feature)을 모은 뒤 요약

노드 업데이트(Update)

집계된 이웃 정보와 자신의 특성을 결합하여 새로운 임베딩 생성

반복(Iterate)

위 과정을 (K)번 반복하며 (K)-hop 이웃 정보까지 반영

수학적 모델링

한 레이어에서 노드 임베딩 (H^{(l)})를 업데이트하는 일반적 식은 다음과 같습니다.

$$
H^{(l+1)} = \sigma\bigl(\tilde{D}^{-\tfrac12} \tilde{A} \tilde{D}^{-\tfrac12} H^{(l)} W^{(l)}\bigr)
$$

(\tilde{A} = A + I): 자기 자신 연결(Self-loop)
(\tilde{D}): (\tilde{A})의 대각 차수 행렬(Degree matrix)
(W^{(l)}): 레이어 (l)의 학습 파라메터
(\sigma): 활성화 함수(ReLU 등)

주요 GNN 모델

GCN (Graph Convolutional Network)

Kipf & Welling(2017) 제안
스펙트럴 도메인 기반 그래프 컨볼루션

GraphSAGE

Hamilton et al.(2017) 제안
샘플링과 집계를 분리하여 대규모 그래프에 효율적

GAT (Graph Attention Network)

Veličković et al.(2018) 제안
어텐션 메커니즘으로 이웃 노드 중요도 가중치 학습

GIN (Graph Isomorphism Network)

Xu et al.(2019) 제안
그래프 등형성 판별력을 극대화하도록 설계

학습 및 최적화

손실 함수 및 최적화

노드 분류: 크로스엔트로피 손실
링크 예측: 이진 크로스엔트로피 또는 로그 손실
그래프 분류: 그래프 단위 임베딩을 읽어낸 후 MLP

정규화 및 과적합 방지

드롭아웃(Dropout): 노드 임베딩 드롭
L2 정규화: 파라메터 크기 제한
Early stopping: 검증 손실 기준 학습 중단

주요 응용 분야

소셜 네트워크 분석: 친구 추천, 커뮤니티 탐지
추천 시스템: 사용자-아이템 이중 그래프 학습
지식 그래프: 개체 간 관계 추론
화학·생물학: 분자 구조 예측, 단백질 상호작용
교통 네트워크: 증강 경로 예측, 교통량 분석

장단점 및 고려사항

장점

관계성 학습: 노드 간 상호작용 정보 반영
비정형 데이터 처리: 자유로운 그래프 구조 지원
확장성: 다양한 도메인에 적용 가능

단점 및 한계

계산 복잡도: 큰 그래프에서 메시지 패싱 연산 비용 급증
오버스무딩: 레이어 깊어질수록 모든 노드 임베딩이 유사해짐
데이터 불균형: 희소 이웃 노드의 정보 부족 문제

결론

그래프 뉴럴 네트워크(GNN)는 비정형적이고 관계성이 중요한 다양한 그래프 데이터에 딥러닝을 적용할 수 있는 혁신적 방법입니다. 메시지 패싱으로 이웃 정보를 효과적으로 집계하고, GCN·GAT·GraphSAGE 등 다양한 모델이 발전하면서 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프, 화학·생물학 분야 등에서 뛰어난 성능을 입증하고 있습니다. 다만 계산 비용, 오버스무딩 등 해결해야 할 과제도 남아 있어, 향후 효율적 샘플링, 정규화 기법, 스케일업 전략 등이 활발히 연구될 전망입니다.

GNN은 복잡한 그래프 구조를 다루는 모든 분야에서 핵심 기술로 자리 잡아가고 있으며, 다양한 변형 모델과 하이브리드 구조가 등장하며 발전하고 있습니다. 그래프 기반 데이터를 다루는 연구자·개발자라면 GNN의 기본 원리와 주요 모델을 숙지하여, 자신만의 응용 과제에 효과적으로 활용해 보시길 권장드립니다.

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