네트워크 과학은 사회 네트워크 분석이나 생물학적 모델링과 같은 다양한 응용 분야에서 노드 표현 학습의 변혁적 역할로 인해 최근 급격한 인기를 끌고 있다. 기존의 얕은 임베딩(Shallow Embedding) 알고리즘은 네트워크 구조를 효과적으로 포착할 수 있지만, 새로운(미래에 등장할) 노드에 대한 일반화가 불가능하다는 핵심적인 한계를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 ‘유도형 얕은 노드 임베딩(Inductive Shallow Node Embedding)’을 주요 기여로 제안하며, 얕은 임베딩 기법을 유도 학습(inductive learning) 영역으로 확장하는 새로운 접근법을 선도적으로 제시한다. 제안된 방법은 각 노드의 국소적 이웃 구조를 효과적으로 포착할 수 있는 혁신적인 인코더 아키텍처를 갖추고 있어, 미처 경험하지 못한 노드에 대한 일반화를 가능하게 한다. 일반화 과정에서 성능 저하를 방지하기 위해 노이즈에 대한 강건성(robustness)이 필수적이다. 이에 대해 본 논문에서는 제안 모델의 가법 노이즈 항의 공분산(covariance)이 노드의 이웃 수(이웃의 기수, cardinality)에 반비례함을 이론적으로 입증하였다. 또한, 노드 임베딩의 강건성을 정량화할 수 있는 수학적 하한(lower bound)을 제안하며, 특히 파라미터 노이즈가 존재할 경우 기존 얕은 임베딩 방법 대비 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 실험적 평가 결과, 제안된 방법은 동적 네트워크에서 기존에 관측되지 않은 노드에 대해 다양한 벤치마크에서 훈련 과정에서 만난 노드 대비 90% 이상의 성능을 일관되게 달성하며 뛰어난 성능을 보였다. 종합적으로, 전반적인 실험 평가를 통해 본 방법은 전도적(transductive) 및 유도적(inductive) 태스크 모두에서 대부분의 데이터셋에서 경쟁 기법들을 압도하는 성능을 보였다.