CallosumNet은 GDPR 및 CCPA와 같은 개인 정보 보호 규정으로 인해 발생한 시공간 그래프 모델의 완전한 데이터 삭제 문제를 해결하기 위해 제안된 프레임워크입니다. 뇌의 두 반구 사이의 통신을 돕는 뇌량 구조에서 영감을 받아, Enhanced Subgraph Construction (ESC)과 Global Ganglion Bridging (GGB)의 두 가지 기술을 활용하여 시공간 그래프를 분할하고 정복하는 방식으로 학습합니다. ESC는 가상 신경절을 포함한 여러 요소를 기반으로 여러 개의 지역화된 서브 그래프를 적응적으로 구성하고, GGB는 이러한 지역화된 서브 그래프에서 전역 시공간 의존성을 재구성하여 완전한 그래프 표현을 복원합니다. 실제 데이터셋에 대한 실험 결과는 CallosumNet이 기존 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 입증합니다.
