
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.”
※ 퀵메뉴 메뉴에 대한 사용자 설정을 위해 쿠키를 사용하고 있습니다. 메뉴 체크 후 저장을 한 경우 쿠키 저장에 동의한 것으로 간주됩니다.
AI 기반 ‘위암 정밀 진단’ 기술 개발 / 장진일(일반대학원 화학과) 박사
▲ 우측: 국민대학교 화학과 장진일 박사
좌측 이미지는 연구 내용을 돕기 위해 AI로 제작한 컨셉 아트입니다.
국민대학교(총장 정승렬) 화학과 장진일 박사가 인공지능(AI)과 분광학 기술을 융합해 수술로 절제한 위암 조직을 정밀하게 판별할 수 있는 차세대 진단 기술을 개발했다. 위암 진단 현장에서는 암 조직의 경계를 정확히 구분하고 암세포의 침범 여부를 확인하는 것이 환자의 예후와 직결되는 만큼, 보다 신뢰도 높은 판별 기술의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
장 박사는 김형민 교수 연구팀의 핵심 연구원으로 참여해 국립암센터 연구진과 공동 연구를 수행했으며, 기존 자가형광 분광법이 겪던 ▲장비 간 측정값 편차 ▲생체 시료 손상 ▲복잡한 형광 신호 해석의 한계를 극복하기 위한 시스템 통합 및 고도화를 주도했다.
▲ 형광 신호 관련 자료
연구팀은 장 박사가 구현한 스펙트럼 전이 모델을 통해 저성능 장비에서 획득한 데이터를 고성능 장비 수준으로 보정함으로써, 장비 차이에 따른 측정 편차를 줄이고 진단 신뢰도를 높였다. 또한 장 박사는 분석 과정에서 생체 시료가 변형되는 문제를 해결하기 위해 특수 냉각 챔버를 직접 설계·제작해 시료 손상을 효과적으로 차단하는 데 성공했다. 더불어 조직 이미지를 정밀하게 분류하기 위해 딥러닝 모델을 적용함으로써 암 조직과 정상 조직을 구분하는 정확도를 향상시켰다.
공동 연구를 지도한 김형민 교수는 “이번 연구는 장진일 박사의 분석화학에 대한 깊은 이해와 AI 기술의 창의적 융합이 만들어낸 성과”라며 “향후 기술을 더욱 고도화해 암 진단 장비 시스템으로 발전시키고, 임상 적용을 가속화해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구 성과는 분석화학 분야 세계적 권위 학술지인 ‘Analytical Chemistry’에 3월 4일 자 온라인판으로 게재됐다. 본 연구에는 국립암센터 국명철, 윤홍만 연구진이 공동 연구자로 참여했다.
