왜 그래프인가?세상에는 단순히 ‘나열된 데이터’가 아니라 관계로 얽혀 있는 데이터가 많습니다.소셜 네트워크: 사용자와 친구 관계화합물/단백질: 원자와 결합 구조추천 시스템: 사용자–아이템 상호작용지식 그래프: 개체–개체 간 관계이처럼 데이터가 “노드(node)”와 “엣지(edge)”로 구성될 때, 이를 효과적으로 분석하는 방법이 그래프 신경망(GNN).GNN의 핵심 아이디어전통적인 딥러닝(CNN, RNN)은 이미지나 시계열처럼 고정된 구조 데이터를 잘 다룹니다. 하지만 그래프는 노드 수와 연결 구조가 가변적이고 복잡합니다.GNN은 “메시지 패싱(Message Passing)”이라는 방식을 통해 이를 해결합니다.각 노드는 자신의 특징(feature) 벡터를 가짐이웃 노드의 정보를 “메시지”로 받아옴이웃 정..