• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.97-105
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• 2024

화학 반응이나 경제 현상을 모델링할 때는 개체 간의 상호작용을 표현해야 한다. 상호작용의 분석이 필요한 도메인에서 그래프 뉴럴 네트워크를 활발히 적용하고 있으나, 데이터에 존재하는 위상 구조를 표현하는 과정에서 그래프 뉴럴 네트워크의 표현 능력이 충분하지 않다고 알려져 있다. 데이터에 존재하는 위상 구조를 활용하는 토폴로지 데이터 분석(TDA)과 딥러닝을 결합한 토폴로지 딥러닝(TDL)은 복잡한 관계를 내포한 데이터의 분석 및 표현에 강점이 있는데, 본 논문에서는 특히 단체 복합체(simplicial complex)와 셀 복합체(cell complex)에 주목하여 토폴로지 딥러닝의 주요 접근법을 소개하고자 한다. 본 논문에서는 단체 복합체와 셀 복합체를 이해하는 과정에서 요구되는 기본 개념과 주요 접근법을 요약 소개하여 토폴로지 딥러닝을 응용하려는 연구자에게 도움을 제공하고자 한다.