국민대 경영대학은 혁신을 주도하여 기업과 사회에 새로운 물결을 창출할 수 있는 창의적이고 특성화된 글로벌 인재를 양성하는 교육·연구기관입니다.
Kookmin University’s College of Business Administration is an educational and research institution that cultivates creative and specialized global talents who lead innovation and generate new waves in business and society.
상아탑 속의 학문추구가 아닌, 기업과 사회의 요구에 부응할 수 있도록 다양한 실무경험을 제공하는 5개의 학부와 8개의 전공으로 구성되어 있습니다.
Rather than ivory-tower scholarship, it is composed of five schools and eight majors that provide diverse practical experiences to meet the needs of businesses and society.
급변하는 경영환경의 트렌드를 예측하고 국내외 환경에 적극적으로 대응할 수 있는 전문인력 양성 기관입니다.
It is an institution dedicated to training professionals capable of forecasting rapidly changing business environment trends and proactively responding to both domestic and international contexts.
국민대학교 경영대학은 다양한 장학제도를 통해 “지식” 못지 않게 “경험”이 중요하다는 메시지를 학생들에게 전달하고 있습니다.
Through various scholarship programs, the College of Business Administration conveys to students that “experience” is as important as “knowledge.”
자기만의 자랑스러운 이야기를 들려줄 수 있는 인재가 되도록 저희 경영대학과 “경험의 놀이터”에서 가득 찬 미래를 꿈꾸어 보세요.
Dream of a future filled with our College of Business Administration and its “Playground of Experience,” where you become the talent who can share your own proud story.
국민대학교 경영대학은 “혁신을 주도하여 기업과 사회에 새로운 물결을 창출할 수 있는 창의적이고 특성화된 글로벌 인재를 양성하는 교육・연구기관”을 지향합니다.
The College of Business Administration at Kookmin University aspires to be an educational and research institution that “leads innovation and cultivates creative and specialized global talents capable of creating new waves in business and society.”
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한국산업응용수학회(KSIAM) 우수논문상 수상 / 조영득(수학과 12) 박사과정
본교 자연과학대학 수학과 조영득 학생(박사과정 재학 중)이 2013년 11월 22일~24일 제주 서귀포 KAL호텔에서 열린 2013 한국산업응용수학회 Annual Meeting에서 포스터 우수논문상을 수상하였다.
우수논문상을 수상한 논문의 제목은 ‘Structure of MUSIC algorithm for imaging of small perfectly conducting cracks in limited-view inverse scattering problem’ (지도교수 : 수학과 박원광 교수)으로 제한된 범위에서 측정된 산란파 정보로부터 이물질의 영상화를 위한 다중 신호 분류(MUltiple SIgnal Classification - MUSIC) 영상화 알고리즘의 구조를 수학적으로 규명한 논문이다.
균일한 물질 내부의 균열과 같은 물성이 다른 얇은 두께를 가진 물질의 영상화를 위한 연구는 많은 수학자와 물리학자들을 통하여 이루어졌지만 매우 어렵고 복잡한 문제이므로 뉴턴의 반복적인 방법(iterative method)과 같은 재구성 방법 이외에는 눈에 띄는 연구 성과가 이루어지지 않았다. 하지만 이 방법은 오랜 시간이 걸릴 수 있고, 잘못된 초기값을 적용하면 영상화에 실패할 가능성이 높기 때문에 매우 짧은 시간에 효과적으로 물질의 대략적인 모양을 발견할 수 있는 비반복적 방법(non-iterative method)들이 개발되었다.
이 논문에서 다룬 MUSIC 알고리즘은 이러한 비반복적 영상화 방법으로 널리 쓰이고 있는 알고리즘 중 하나이지만 실험적 결과에 의한 연구들을 통하여 제한된 범위에서의 역산란 문제에서 사용하였을 때 좋은 결과를 얻을 수 없다는 것이 알려졌을 뿐 수학적 구조를 이론적으로 엄밀하게 규명하여 밝혀지지 않았었다. 본 논문은 제한된 범위에서의 역산란 문제에서 다중 신호 분류 영상화 알고리즘의 구조와 제 1종 베셀함수들의 관계를 수학적으로 엄밀하게 증명한 점이 매우 독창적이면서 흥미롭다는 평가를 받아 포스터 우수논문상을 수상하게 되었다.