메쉬 기반 그래프 신경망(GNN)을 활용한 유체 역학 시뮬레이션에서 발생하는 오버 스쿼싱 문제를 해결하기 위해, 거리 정보와 속도 차이를 기반으로 엣지 리와이어링을 동적으로 수행하는 Adaptive Graph Rewiring in Mesh-Based Graph Neural Networks (AdaMeshNet)을 제안합니다. AdaMeshNet은 메쉬 그래프의 병목 노드에 대한 리와이어링 지연 점수를 계산하고, 이를 기반으로 메시지 전달 레이어에서 새로운 엣지를 동적으로 선택하여 물리적 상호작용의 점진적 전파를 모델링합니다. 실험 결과, AdaMeshNet은 기존 리와이어링 방식보다 더 정확한 예측을 수행하며, 물리적 상호작용의 순차적 특성을 효과적으로 모델링하는 것으로 나타났습니다.
