대한민국 전역을 하나의 이기종 그래프로 표현하고 사람 중심 실시간 재난 인지 데이터를 언어모델로 학습해, 복합재난을 사전에 예측하고 자율 대응하는 AGI 개발

GrC 기반 정보 네트워크 구성 연구 - 집단지성에 의한 소셜 데이터를 기반으로 문서 간 동질성과 이질성이 반영되는 특징 매트릭스 구성 연구를 수행 - 모호성을 고려하기 위해 세분화 컴퓨팅 패러다임을 활용한 특징 매트릭스 구성 연구를 수행 - 그래프 분석 과정에서 부하를 줄이기 위해 그래프 차원 감소(graph dimension reduction) 기법 연구를 수행 그래프 분석을 위한 문서 전처리 연구 - 다양한 매체에서 발생하는 정보를 추출 및 요약하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network) 기반 RNN(Recurrent Neural Networks) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)를 이용한 연구를 진행함 - 대용량 그래프 처리를 위한 그래프 전처리 기술을 연구함 - 단어 임베딩(word embedding) 기법을 활용하여 ‘클릭 베이트’를 유도하는 특징을 추출하고 신뢰성이 떨어지는 컨텐츠의 특징을 추출함 대용량 그래프 데이터 분석 및 처리 연구 - 매체 간 관계, 정보의 특성을 반영하기 위해 어탠션 메커니즘(Attention Mechanism)을 활용한 그래프 구축 - 대용량 그래프를 생성하기 위한 소셜 데이터 전처리 기술 연구 - 사전 학습된 그래프를 활용하여 추가되는 노드와 속성에 대해서 fine tuning할 수 있는 기술 연구 - 그래프 분석 과정에서 batch, attention, layer의 3중 병렬화를 통해 대규모 그래프 데이터 효과적으로 처리하는 기술 연구 GNN 기반 그래프 분석 연구 - 다른 성질의 node와 edge를 포함한 방향성 그래프를 분석하기 위해 HetSANN(Heterogeneous Graph Structural Attention Neural Network)를 이용한 연구를 진행함 - 그래프의 구조적인 정보를 분석하기 위해 meta-path와 RandomWalk를 이용한 연구를 진행함 GCN기반 이기종 정보 그래프 분류 모델 - 출처에 따라 인접행렬의 가중치를 다르게 구성하여 출처, 문서 정보를 모두 반영하는 GCN 모델의 성능 향상 연구 - 어탠션 메커니즘을 사용하여 매체 간 관계를 저차원 인접행렬에 반영하는 기법 연구를 수행 - 동질성있는 문서를 분석하고 이를 그래프 단위로 분류하는 그래프 분류기술 연구를 수행 그래프 Link Prediction 기술 - 기존의 휴리스틱(heuristic)한 방법이 아닌 GNN 기반의 Link Prediction을 통해 node간의 edge에 대한 가정 없이 link prediction 기술 연구 - 그래프의 편향성을 완화하기 위해 어탠션 메커니즘을 통해 각기 다른 가중치를 부여하여 편향성 완화 기술 연구 그래프 기반 데이터 큐레이션 - 매체 간 관계, 정보의 특성을 반영하기 위해 어탠션 메커니즘(Attention Mechanism)을 활용 - 딥러닝을 기반으로한 큐레이션 연구 진행 - (GNN)이웃 노드(Data)의 요소(Attribute)간 상관관계를 가중치로 대상 정점마다 다른 연결성과 영향력을 데이터 편향을 방지하기 위한 ‘이질성’ 값으로 사용하기 위한 학습 연구를 수행 - (GCN)인접 노드의 요소 정보를 바탕으로 학습을 진행하고 인접 노드의 요소정보 평균을 취하여 반영하여 노드 간 동질성 관계를 파악하기 위한 연구를 수행 그래프 기반 애플리케이션 기술 연구 - 일부 라벨링(labeling)된 ‘클릭 베이트’의 특성을 통해 신뢰성이 떨어지는 문서, 매체를 식별하는 준 지도학습(semi-supervised learning)기술을 연구를 수행 - 큐레이션 정보의 신뢰성 평가 및 제공 기술 연구를 수행