
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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대한화학회 물리화학분과 여름 심포지엄 ‘우수구두발표상’ 수상 / 김지환(일반대학원 화학과 석사과정 25) 학생
국민대학교(총장 정승렬) 일반대학원 화학과 김지환 석사과정생(지도교수 정준영)이 6월 21일부터 23일 부산에서 열린 ‘제 149차 대한화학회 물리화학분과 여름 심포지엄’에서 연구의 창의성과 우수성을 인정받아 ‘우수구두발표상’을 수상했다.
김지환 학생은 인공지능화학 연구실 소속으로, 이번 여름 심포지엄에서 "MEMo: Mixture Embedding via Mole Fraction" 을 주제로 연구 성과를 발표했다.
이 방법론은 기존 모델이 혼합물의 특성을 각 순수 성분의 단순 가중 평균으로만 다뤄 비이상적 혼합 거동을 표현하지 못했던 한계를 극복하고, 조성 정보를 표현 학습 단계에서부터 직접 반영해 조성에 따른 비선형적 변화를 예측 할 수 있다는 점에서 주목 받고 있다.
이번 성과는 밀도, 음속, 증기압, 굴절률, 표면장력 등 다섯 가지 주요 물성 전반에서 기존 방법 대비 일관된 성능 향상을 입증했으며, 실험 없이 새로운 혼합물의 물성을 예측해 소재 및 공정 설계의 효율을 높일 수 있다는 점에서 의미가 있다.
김지환 학생은 "실제 혼합물은 각 성분의 단순한 합이 아니라는 점에서 출발해, 인공지능이 조성에 따른 미묘한 비선형적 거동까지 학습할 수 있음을 보이고자 했다"라며 "앞으로 더 다양한 성분계와 조건으로 모델을 확장해, 신소재 개발에 실질적으로 기여할 수 있는 예측 도구로 발전시키고 싶다"고 말했다.
