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<대규모 그래프 데이터 기반 지능형 추론을 위한 고수준 GNN 아키텍처 및 활용 워크플로우 개발>

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2026. 05.

<제조AI연구센터>

<한국생산기술연구원>

<담당><사양 ><제조AI연구센터><김예진><TEL: 032-850-0298><입찰 및 계약><구매자산실><권세운><TEL: 041-589-8532>

<I>< >< 과업안내>

1. 과업개요

◦ 용역명 : 대규모 그래프 데이터 기반 지능형 추론을 위한 고수준 GNN 아키텍처 및 활용 워크플로우 개발

◦ 과업기간 : 계약체결일로부터 ~ 2026. 10. 30. 까지

◦ 배정예산 : 45,000,000원 (부가세 포함)

◦ 낙찰방식 : 협상에 의한 계약 체결

2. 추진배경

◦ 현대의 복잡한 시스템의 대규모 지식 구조 및 객체 간 고차원 관계 데이터는 수천만 개 이상의 node와 edge로 구성된 대규모 그래프 구조의 특징을 가짐

◦ 기존의 일반적인 GNN 아키텍처는 대규모 그래프 연산 시 GPU 메모리 자원의 한계로 인해, 전체 그래프를 동시에 처리하거나 고차원 관계성을 학습하는 데 명확한 한계가 존재함

◦ 대규모 그래프 연산 시 발생하는 GPU 메모리 한계를 해결하고 연산 효율성을 향상하기 위해, 그래프 분할 알고리즘, 다중 해상도 표현, 메모리 계층 최적화 등 다양한 기법을 고려한 고수준 GNN 아키텍처 개발이 시급함

◦ 대규모 데이터의 효율적인 전처리부터 고속 지능형 추론까지 전 과정을 유기적으로 연계하는 안정적인 활용 워크플로우 구축이 필요함

3. 추진목적

◦ GPU 메모리 한계를 극복하고 수천만 개 규모의 그래프 데이터를 처리할 수 있는 대규모 전용 고수준 GNN 아키텍처 개발

◦ 대규모 그래프 데이터 기반의 고속 연산 및 예측을 수행하는 지능형 추론 기술 확보

◦ 거대 그래프 데이터의 효율적인 전처리부터 분할 학습, 고속 지능형 추론에 이르는 확장성 높은 고수준 GNN 활용 워크플로우 구축

<Ⅱ>< >< 과업내용>

1. 과업내용