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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박성홍 (아주대학교) 박강희 (한국과학기술정보연구원) 신현정 (아주대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2022년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
3,208 - 3,215 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

준지도학습을 위한 도메인 적응 기반 다중 그래프 통합
박성홍 ,  박강희 ,  신현정 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료
도메인 적응 기반 다중 그래프 통합을 활용한 준지도학습
박성홍 ,  박강희 ,  신현정 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
도메인 적응 기반 다중 그래프 통합을 활용한 준지도학습
박성홍 ,  박강희 ,  신현정 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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그래프 기반 모델은 레이블이 없는 데이터도 학습에 활용할 수 있다는 점에서 준지도학습의 성능이 특히 우수하다. 본 논문에서 중점을 두는 레이블 전파를 통한 그래프 기반 준지도학습에서는 데이터 매니폴드 표현에 따라 성능이 크게 좌우되므로 그래프 구성은 모델 학습에 큰 비중을 차지한다. 더욱이, 다양한 방법으로 데이터가 수집되면서 동일한 대상에 대해 서로 다른 정보를 활용할 수 있게 되면서 그 중요성은 부각된다. 이러한 다중 데이터로부터 그래프 기반 지식을 활용하는 핵심은 서로 다른 표현을 합리적으로 통합하여 일관된 매니폴드를 도출하는 것이다. 대부분 기존 연구에서는 주어진 그래프들의 선형 결합에 대한 최적값을 찾아 그래프 통합함으로써 문제를 해결한다. 하지만, 이러한 접근 방법은 그래프에서 직접 연결된 이웃 노드 간의 관계만 반영하기에 잠재된 연결은 무시된다. 만약 연결되지 않은 두 노드가 서로의 이웃을 통한 간접적 연결이 강하다면, 약하게 직접 연결된 것보다 매니폴드에 더 큰 영향을 미칠 것이다. 이에 착안하여 본 연구에서는 그래프를 임베딩과 도메인 적응을 통한 다중 그래프 통합을 수행한다. 먼저, 각 그래프를 임베딩하여 노드들의 연결 관계에 대한 지역적, 전역적 특성이 반영된 데이터를 추출한다. 다음으로, 도메인 적응을 통해 서로 다른 그래프 간 일관된 매니폴드를 도출하도록 그래프를 학습 및 통합한다. 실험을 통해 논문인용 및 생물정보에 대한 다중 그래프 데이터에서 제안 방법이 기존 그래프 통합 방법보다 우수한 예측 정확도를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.

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