필터 버블 완화를 위한 그래프 기반 데이터 큐레이션 모델 연구

본 과제는 필터 버블 완화를 위해 소셜 데이터와 다양한 매체 정보를 그래프로 연결하고, 신뢰성 있는 정보만 잘 골라내는 그래프 기반 데이터 큐레이션 모델 연구임. 연구 목표는 모호성을 고려한 대용량 정보 네트워크 구성과 딥러닝 기반 그래프 분석, 그래프 데이터 큐레이션 기술 확보에 있음. 이를 위해 RNN, LSTM, BERT, GPT-3 기반 문서 전처리, Attention Mechanism 활용 그래프 구축, graph dimension reduction, GNN·GCN·HetSANN 기반 분류와 Link Prediction, semi-supervised learning을 수행함. 기대 효과는 Fake News 등 정보 왜곡 완화, 비편향적 추천 시스템 구현, 다출처 정보의 동질성·이질성 분석을 통한 신뢰성 높은 정보 제공 가능성 확보임.