연구 분야 / Research Interests
Neural Collapse 관점에서 Graph Neural Network(GNN)의 표현 학습과 그래프 구조의 관계를 연구합니다. 학습 후반부에 나타나는 클래스 내 표현의 수렴과 클래스 간 기하학적 구조가 그래프의 연결 구조 및 정보 전파 과정에 따라 어떻게 변화하는지를 분석합니다. 특히 노드 feature와 그래프 topology의 영향을 구분하여 살펴보고, homophily와 heterophily 등 다양한 그래프 환경에서 Neural Collapse가 형성되는 조건을 탐구합니다. 이를 바탕으로 그래프 구조와 feature propagation을 조절하여 Neural Collapse를 유도하고, GNN의 표현 구조와 일반화 성능을 향상시키는 새로운 학습 방법을 제안하는 것을 목표로 합니다.
representation learning in Graph Neural Networks (GNNs) from the perspective of Neural Collapse, focusing on how graph structure and information propagation affect the geometric organization of learned representations. He investigates the convergence of within-class features and the formation of inter-class geometric structures during the later stages of training, while distinguishing the effects of node features from those of graph topology. His research further explores the conditions under which Neural Collapse emerges across diverse graph regimes, including homophilic and heterophilic settings, aiming to develop new methods that induce desirable representation geometry through graph structure and feature propagation for improved generalization in GNNs.
진행 중인 연구 / Ongoing Research
- Ongoing Research Understanding and Inducing Neural Collapse in Graph Neural Networks through Graph Structure and Feature Propagation
학력 / Education
- MS-PhD, 빅데이터과학과, 전남대학교 (2026 - 현재)
- BS, 빅데이터융합학과, 전남대학교 (2026 — 졸업)