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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국민대 소프트웨어학부 강승식 교수 연구팀, “한국어 형태소 분석과 단어 임베딩” 기술 개발
국민대학교(총장 임홍재) 소프트웨어학부 강승식 교수 연구팀이 딥러닝 언어처리에서 필수적으로 요구되는 한국어 형태소 분석기(KLT2000)를 파이썬 플랫폼에서 편리하게 활용할 수 있는 임베딩 기술을 개발했다.
KLT2000 형태소 분석기는 국내외 최고 수준의 언어처리 기술로써 국민대 강승식 교수 연구팀은 이를 기반으로 한국어 워드 임베딩 모델을 개발하였다. 이 모델은 딥러닝 언어처리 기술 수준을 한 단계 향상시키는데 활용되며 국내외 연구자들이 자유롭게 사용할 수 있다.
한국어 워드 임베딩 모델은 IT융합 시대의 국가경쟁력 확보를 위해 SW기반 원천기술 확보를 목적으로 수행되었던 과학기술정보통신부의 차세대정보컴퓨팅 사업(과제명: “한국어 정보처리 원천기술 연구개발”)의 결과물로 구축된 국내 최대 규모의 한국어 원시말뭉치(7억3천만 어절, 4천9백만 문장)를 기반으로 개발되었다.
한국어 워드 임베딩 기술은 한국어 단어들을 벡터로 구성하여 “서울 – 대한민국 + 일본”이라는 벡터 연산을 통해 ‘동경’을 추론하는 기능과 단어 유사도 계산을 통해 가장 유사한 단어들을 추출하는 연산이 가능하다. 단어 벡터를 이용한 추론 기능과 단어간 유사도 계산 및 연관관계 분석 기술은 대용량 텍스트 분석, 딥러닝 언어처리, 텍스트마이닝 등 한국어 언어처리와 관련된 다양한 연구 분야에서 활용되어 언어처리 기술과 자연어처리 분야의 학문 발전에 매우 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
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