
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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2026년 한국정보기술학회 하계종합학술대회 우수논문상 수상 / 백승훈(일반대학원 데이터사이언스학과 석사과정 24) 학생
국민대학교 일반대학원 데이터사이언스학과 백승훈 석사과정생(지도교수 이제혁)이 지난 2026년 6월 4일부터 6일까지 개최된 ‘2026 한국정보기술학회 하계종합학술대회’에서 우수논문상을 수상했다.
백승훈 석사과정생은 이번 학술대회에서 「자기지도학습 기반 오디오 이상탐지에서 미분 가능한 토크나이저 학습」이라는 제목의 논문을 발표했다. 해당 연구는 오디오 자기지도학습 방식 중 하나인 이산 토큰 기반 접근법에 주목했다. 특히 BRIDLE(Bidirectional Residual Quantization Interleaved Discrete Learning Encoder) 모델에서 이산 토큰을 생성하는 과정에서 발생할 수 있는 기울기 단절 문제를 개선하기 위해 검블-소프트맥스(Gumbel-Softmax)를 활용한 미분 가능한 토크나이저 학습 방법을 제안했다. 연구진은 제안한 방법을 다양한 오디오 데이터셋에 적용해 성능을 비교·분석했으며, 이를 통해 오디오 이상탐지 모델의 학습 효율성과 성능 향상 가능성을 확인했다.
이번 수상은 오디오 자기지도학습과 이상탐지 분야에서 새로운 학습 방법의 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
