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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AI 분야 우수학회 논문 발표 / 김장호(인공지능학부) 교수 연구팀
우리 대학 인공지능학부 김장호 교수 연구팀(신종윤(석사과정), 한승진 학생)이 지난 7월 16일(화) 스페인 Universitat Pompeu Fabra에서 개최된 UAI 학회에서 "Cooperative Meta-Learning with Gradient Augmentation" 논문을 발표했다. UAI 학회는 인공지능 관련 최우수 학회로, 1985년부터 매년 개최되어 올해 40회를 맞이했다.
이 논문에서는 메타 학습의 성능을 향상시키기 위해 CML(Cooperative Meta-Learning)을 개발했으며, 기존 모델-불가지론적 메타 학습(Model-Agnostic Meta-Learning, MAML) 구조를 확장하여 모델의 일반화 성능을 높이는 새로운 방법을 제안했다.
기존의 MAML은 두 개의 최적화 루프를 통해 새로운 작업을 학습하지만, CML은 협력 학습자(co-learner)를 도입하여 메타초기화 파라미터를 더 잘 찾을 수 있도록 돕는다. 협력 학습자는 내부 루프 업데이트 없이 외부 루프에서만 학습되어, 메타초기화 파라미터를 찾는 과정에서 다양한 관점을 제공한다. 이로 인해 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있는 능력을 가지게 된다. 이번 연구는 여러 실험을 통해 CML이 기존 메타러닝 방법보다 우수한 성능을 보임을 증명했다. 특히, 소량의 데이터로 새로운 작업을 학습해야 하는 몇 샷 학습(few-shot learning) 문제에서 탁월한 성과를 거두었다.
김장호 교수 연구팀은 CML의 코드를 공개하여 다양한 메타러닝 연구에 쉽게 적용할 수 있도록 지원하고 있으며, 앞으로도 혁신적인 연구를 지속적으로 진행할 계획이다 .