본 논문은 생물의학 연구(신약 재창출이나 약물 표적 확인 등)에서 유용한 방법으로 자리 잡은 지식 그래프 완성(Knowledge Graph Completion)에 대해 다룬다. 다양한 데이터셋과 지식 그래프 임베딩 모델이 제안되었지만, 특정 작업에 유용한 데이터셋과 모델 선택의 속성에 대한 이해는 부족하다. 또한, 지식 그래프 임베딩 모델의 이론적 속성은 잘 이해되고 있지만, 실제 응용 분야에서의 유용성은 논란의 여지가 있다. 본 연구는 공개적으로 이용 가능한 생물의학 지식 그래프의 위상적 속성을 종합적으로 조사하고, 실제 작업에서 관찰되는 정확도와의 관계를 규명한다. 모든 모델 예측과 새로운 분석 도구 세트를 공개하여, 연구 결과를 바탕으로 지식 그래프 완성의 이해를 향상시키는 연구를 지속적으로 진행할 수 있도록 한다.
