KAIST 건설및환경공학과 시공간지능 연구실 윤윤진 교수와 신유열 박사 공동 저술한 연구 논문 “PGCN: Progressive Graph Convolutional Networks for Spatial–Temporal Traffic Forecasting”이 Clarivate Web of Science에서 발표하는 ESI(Web of Science Essential Science Indicators) Highly Cited Paper(Top 1%)로 선정되었습니다. HCP(Highly Cited Paper)는 해당 분야와 출판 연도에서 상위 1%의 인용도를 기록한 논문에 부여되는 국제적 연구 성과 지표입니다.
 

본 연구는 교통 네트워크의 시·공간적 상관관계가 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하여, 실시간 입력 데이터에 적응하는 Progressive Graph Convolutional Network(PGCN) 모델을 제안합니다. PGCN은 학습 단계뿐 아니라 테스트 단계에서도 동적으로 그래프 구조를 업데이트하여, 예측의 안정성과 일반화 성능을 향상시켰습니다. 해당 모델은 미국과 한국 7개의 실제 벤치마킹 교통 데이터셋을 대상으로 진행된 실험에서 일관되게 최고 또는 준최고 수준의 예측 정확도를 달성하며, 시·공간 그래프 신경망 기반 교통 예측 분야에서 건설환경공학과 시공간지능 연구실의 학술 리더십을 인정 받았습니다. 

* 논문 링크: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10400973