Graphs and Tensors
그래프 & 텐서
Graphs and Tensors
그래프 & 텐서
그래프와 텐서 연구는 복잡한 관계 데이터를 효과적으로 모델링하고 분석하는 분야입니다. 본 연구실에서는 지식 그래프, 그래프 신경망(GNN), 텐서 분해 및 다차원 데이터 분석 등을 연구합니다.
특히 지식 그래프 기반 추론, 그래프 임베딩, 링크 예측 등의 연구를 수행하며, 이를 자연어처리, 추천 시스템, 바이오인포매틱스 등 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다. 또한 다차원 텐서 데이터의 효율적인 분석을 위한 알고리즘 연구도 진행하고 있습니다.
Key Technologies
본 연구 분야에서 활용하는 핵심 기술 스택
Research Topics
주요 연구 주제 및 세부 연구 분야
지식 그래프 구축 및 추론
도메인 지식을 그래프로 모델링하고 추론 엔진을 통해 새로운 지식 도출
그래프 신경망 (GNN)
GCN, GAT 등 그래프 구조 데이터에 대한 딥러닝 모델 연구
링크 예측 & 관계 추론
그래프 내 누락된 링크 예측 및 엔티티 간 관계 추론 연구
텐서 분해 및 분석
다차원 데이터의 차원 축소, 패턴 발견을 위한 텐서 분해 기법 연구
온톨로지 기반 시스템
의미적 상호운용성을 위한 온톨로지 설계 및 시맨틱 웹 기술 연구
주요 성과
- 그래프 데이터베이스 기반 Text-to-SQL 지식베이스 개발
- 온톨로지 및 에이전트 개발 프로젝트 수행
- 다차원 텐서 기반 특징 선택 기법 개발 (XVoice 프로젝트)
- IEEE TKDE, TPAMI 등 저널 리뷰어
- 지식 그래프 기반 추천 시스템 연구
대표 연구과제
- 지휘결심 지원 및 가상 시뮬레이션을 위한 온톨로지 및 에이전트 개발
- 금융분야 Text-to-SQL을 위한 그래프 데이터베이스 기반 지식베이스 개발
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