Graph Algorithms

그래프는 우리 주변에 다양한 정보를 묘사하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. MADE Lab은 그래프 데이터 처리를 위한 효율적인 알고리즘을 고안하는 연구 뿐만 아니라 그래프 데이터에 기반한 기계학습 기술을 연구 개발하고 있습니다. 특히, Graph Neural Network의 Scalability와 Effectiveness를 향상 시키는 연구를 활발히 진행하고 있습니다.

Graph is a very useful data structure for representing various types of structual data like social networks, road networks, computer networks, and neural networks. There are lots of problems and algorithms working with it. Our lab focuses on a neural approach for solving a combinatorial optimization (graph) problem, graph data algorithms like shortest path computation, and graph neural networks with high accuracy or heterogenous nodes. We like to design non-trivial graph algorithms with real-world graph data.