A Method for Analyzing Road Network Data using GNN

본 논문에서는 그래프 오토인코더(GAE) 기반의 그래프 신경망(GNN) 모델을 사용한 도로 네트워크 분석방법을 제안한다. 기존의 중심성 기반 분석 방법은 도로 네트워크의 비선형적 특성이나 복잡한 관계를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAT와 GCN 두 가지 유형의 GNN 레이어를 적용한 GAE 모델을 구축하여 각각 학습시키고 분석을 수행하여 노드 및 엣지의 다양한 속성을 효과적으로 반영할 수 있도록 한다. 도로 네트워크는 방향성을 가진 그래프로 모델링하고, 교차로는 노드로 표현하며 도로는 엣지로 표현한다. 분석에는 노드에 연결된 엣지의 수와 기하 좌표를 노드 특성으로 포함하며, 엣지 특성으로는 도로의 속성인 길이, 차로 수, 최고 속도를 사용한다.