
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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2025 한국열처리공학회 추계학술대회 우수논문상 수상 / 송정인(신소재공학부 23) 학생
우리 대학 신소재공학부 조기섭 교수 연구팀(인공지능재료설계연구실)의 학사과정 송정인 학생이 2025 한국열처리공학회 추계학술대회에서 우수논문상을 수상하였다.
송정인 학생은 ‘연속형 조건 기반 이미지 생성 모델을 통한 미세조직 생성 모델 개발’을 주제로 연구를 발표하였다. 기존 연속형 조건부 GAN 모델은 열처리 온도와 시간 등 고려하는 조건의 차원이 증가할 경우 모드 붕괴(mode collapse)가 발생해, 미세조직을 안정적으로 생성하기 어려운 한계가 있었다.
이를 해결하기 위해 송정인 학생은 Diffusion 기반 접근법인 CCDM(Continuous Conditional Diffusion Model)을 활용하여, 연속적인 열처리 조건 변화에도 안정적으로 미세조직을 생성할 수 있는 모델을 구축하였다. 해당 모델은 어닐링 온도·시간, 오스테나이징 온도·시간과 같은 다차원 조건에서도 모드 붕괴 없이 미세조직의 형상을 안정적으로 재현했으며, 조건 변화에 따른 패턴 차이가 실제 실험 경향과 유사하게 나타나는 등 높은 일반화 성능을 보였다.
송정인 학생의 연구는 복잡한 열처리 조건에서도 미세조직 변화를 신뢰성 있게 예측할 수 있는 기반을 마련하였으며, 향후 AI 기반 공정 설계와 소재 개발 연구에 폭넓게 기여할 것으로 기대된다.
