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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최상위 국제 저널에 논문 게재/김정출(대학원 컴퓨터공학전공 석사 18) 학생
국민대학교 (총장 임홍재) 대학원 컴퓨터공학과 빅데이터연구실 김정출 석사과정 학생 (지도교수: 이경용) 이 국제 학술지 'IEEE Transactions on Cloud Computing' 에 'MPEC: Distributed Matrix Multiplication Performance Modeling on a Scale-out Cloud Environment for Data Mining Jobs' 라는 제목의 논문을 게재 하였다. 'IEEE Transactions on Cloud Computing' 은 컴퓨터과학/정보시스템 분야 최상위 저널로 (IF 기준 관련분야 상위 5% - JCR 참조), 김정출 학생은 본 연구에 1저자로 참여 하였다.
해당 연구는 클라우드 컴퓨팅 시스템이 발전 하면서 제공되는 다양한 인스턴스중 가격과 연산 성능을 고려했을때 최적의 성능을 제공해줄 수 있는 환경을 추천해주는것을 목표로 한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실행가능한 다양한 응용 사례중 기계학습 알고리즘의 핵심 연산 중 하나인 행렬 곱셈의 최적 환경을 구축하는 데 초점을 맞추었으며, 행렬 곱셈 및 하드웨어의 특성 벡터 추출 알고리즘을 제안하고 다양한 조합중 최적의 예측 모델을 생성할 수 있는 실험 시나리오를 구축하는 방안을 제안 하였다. 이를 바탕으로 boosting GB-regressors 모델을 활용하여 성능 예측 모델을 만들었으며, 이는 기존 유사 시스템과 비교했을때 2배 이상 향상된 정확도를 보여주었다. 또한 해당 논문에서 제안된 실험 시나리오 최적화 알고리즘은 클라우드 환경에서 실험에 소요되는 비용을 90%이상 절감해주는 효과를 보여주었다. 다양한 기계학습 알고리즘 작업을 클라우드 환경에서 수행시에 본 알고리즘을 활용하여 작업시간을 단축시키고, 이에 소요되는 비용도 대폭 개선할 수 있을것으로 기대된다.
본 연구는 정보통신기획평가원의 'SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 - 창조씨앗', 한국연구재단 신진연구자지원사업 및 집단연구과제 (CRC, 모듈형스마트패션플랫폼 연구센터) 및 AWS Research Credit 프로그램의 지원을 받아서 수행되었으며, 논문 전문은 아래 링크에서 확인이 가능하다.
https://ieeexplore.ieee.org/document/8887190
http://leeky.me/publications/mpec-tcc.pdf
김정출 학생은 본 논문 이외에도 최근 차세대 클라우드 컴퓨팅 서비스로 주목받고 있는 서버리스 컴퓨팅 환경 최적화에 관련한 연구를 진행하고 있으며, 해당 연구결과는 한국연구재단에서 CS분야 해외우수학술대회로 인정받은 IEEE Cloud 및 ACM SoCC 에서 논문 및 포스터로 발표되었다.