Eng)

This study implements an interactive circuit simulator using Graph Neural Networks(GNNs). Users build circuits via a GUI, which are converted into graphs representing components and connections. A Graph Convolutional Network(GCN) is trained to predict optimal power source placements, ensuring all light bulbs are powered. The system combines real-time power flow simulation with GNN-based inference to support automated circuit completion and analysis.

한) 

본 연구에서는 GNN을 사용하여 인터랙티브 회로 시뮬레이터를 구현하였다. 사용자는 GUI를 통해 회로를 구축하고 이를 구성 요소와 연결을 나타내는 그래프로 변환할 수 있으며 GCN 모델을 이용해 최적의 전원 배치를 예측한 결과값을 얻을 수 있다. 이 시스템은 실시간 전력 흐름 시뮬레이션과 GNN 기반 추론을 결합하여 자동화된 회로 완성을 제공한다.