대규모 언어 모델(LLM)을 통한
그래프 표현 학습의 혁신
LLM의 강력한 자연어 이해 능력을 그래프 데이터에 통합하여 전통적인 multi-view 그래프 학습의 구조적 한계를 극복합니다. 기존 방식 대비 10~15%의 정확도 향상을 기록하며 복잡한 의미적 맥락을 정교하게 포착합니다.
핵심 방법론
지식 증강 기반
KG나 텍스트에서 의미적 지식을 추출하여 그래프 뷰를 보강합니다. SymAgent와 OntoTune이 대표적인 사례로, 온톨로지 기반 셀프-트레이닝과 협력적 상호작용을 통해 일반화 성능을 높입니다.
대비 학습 통합
LLM이 노드 간 잠재 상호작용을 예측하여 대비 학습을 강화합니다. LAGCL4Rec은 긍정·부정 쌍을 최적화하며, 동적 그래프에서 시간 패턴을 발견하는 데 기여합니다.
프롬프트 & 에이전트
프롬프트를 최적화하고 멀티 에이전트 시스템을 자동화합니다. LLM Shots과 MaAS는 컴퓨트 비용을 최대 4배까지 절감하면서 리소스 할당을 최적화합니다.
실세계 애플리케이션
추천 시스템
LAGCL4Rec을 통한 추천 정확도 10% 향상 및 개인화된 추천을 위한 멀티뷰 협력 증강 기법 적용.
임상 결정 지원 (Healthcare)
지식 그래프와 LLM 통합을 통한 정신 건강 진단 정확도 12% 향상 및 XAI 기반 설명성 확보.
지식 그래프 완성
SymAgent와 Subgraph-Aware Training을 활용한 서브그래프 학습 및 링크 예측 성능 고도화.
동적 그래프 분석
Unsupervised Dynamic Graph Multi-Model을 통한 시간 패턴 발견 및 질병 단계 예측 적용.
주요 논문 리스트
SymAgent: Synergistic Augmentation of Knowledge Graphs with LLM-Agents
LLM 에이전트가 지식 그래프를 증강하며 정보 추출 효율을 극대화하는 프레임워크 제안.
LAGCL4Rec: Large Language Model Augmented Graph Contrastive Learning
대규모 언어 모델을 활용한 그래프 대비 학습으로 추천 시스템 성능을 획기적으로 개선.
OntoTune: Ontology-Guided Self-Training for LLM Fine-tuning
저자원 도메인에서 온톨로지 가이드를 통한 LLM의 자가 학습 및 정렬 방법론 연구.
Unsupervised Dynamic Graph Multi-Model Representation Learning
파킨슨병 단계 예측을 위한 동적 그래프의 비지도 다중 모델 표현 학습 기법.
LLM Shots: Boosting Contextual Learning via Prompt Feature Engineering
프롬프트 엔지니어링을 통한 상황별 학습 능력을 부스팅하여 비용과 효율을 동시에 확보.
Fine-grained Representation Learning for Recommendation
멀티뷰 협력 증강을 활용한 개인화 추천을 위한 세밀한 표현 학습 방법론.
Synergistic Joint Model for Explainable Mental Health Diagnosis
지식 그래프와 LLM을 통합한 정확하고 설명 가능한 정신 건강 진단 지원 모델.
Subgraph-Aware Training for Knowledge Graph Completion
서브그래프 인지 학습을 통한 지식 그래프 완성 및 정보 추출의 정교화 기법.
MaAS: Multi-Agent as a Service
LLM 기반 멀티 에이전트 시스템을 자동화하여 리소스 할당을 최적화하는 일반화된 개념적 방향성.
미래 연구 전망
확장성 및 실시간성
MaAS와 같은 멀티 에이전트 시스템을 통한 대규모 그래프 자동화 처리 효율성 증대.
도메인 특화 지식 강화
온톨로지 기반 프레임워크를 활용한 의료, 법률 등 전문 분야 데이터 정합성 확보.
분포 이동(OOD) 대응
새로운 데이터 환경에 대한 적응력을 높이기 위한 그래프 OOD 적응 연구 심화.
프롬프트 효율화
LLM Shots 방식의 전략을 고도화하여 컴퓨팅 리소스 절감 및 접근성 확대.