아주대학교 경영대학

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아주대학교 경영대학에 오신 것을 환영합니다.

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ABIZ NEWS

경영대학의 새로운 소식입니다.

[설명회] 2025 하반기 GYBM 베트남20th-아세안 과정 설명회(6~7월)

https://forms.gle/XMdb5jDsSjCeaHrx5 ▲▲▲2025 하반기 GYBM 6~7월 설명회 신청하기 ♠ 지원서 작성하러 가기: gybm.co.kr ♠ 유튜브 '해외취업은 GYBM; 대우와 세계경영' 둘러보기 : youtube.com/c/대우와세계경영 ▷ GYBM 연수생들과 졸업생들의 다양한 활동 영상 보러가기! ♠ 해외취업[GYBM] 공식채널 오픈채팅방 참여 : open.kakao.com/o/gvgV2J7e ▷ GYBM 면접 꿀팁과 졸업생들의 생생한 현지경험 자료 모아보기! 궁금한 점이 있으시다면 질의응답도 OK!

경영대 비즈니스애널리틱스학과 Henry Ofori 동문, 경동대학교 교수 임용

우리 일반대학원 비즈니스애널리틱스학과 동문 Henry Ofori 박사가 경동대학교 교수로 임용됐다. Henry Ofori 동문(사진)은 우리 학교 비즈니스애널리틱스학과 석사 2016학번으로 비즈니스애널리틱스학과에서 석사, 박사 학위를 받았다. Henry Ofori 동문은 이후 경영인텔리전스학과에서 강의교수로 강의를 하다 2025학년도 1학기에 경동대학교 경영학과(Department of Business Administration) 조교수로 임용됐다. Henry Ofori 동문의 주요 연구 분야는 E-commerce, Artificial Intelligence 이고 Business Intelligence/data analytics 연구하고 있다. Henry Ofori 동문은 “경영대 경영인텔리전스학과 교수님들의 훌륭한 강의와 지도 덕분에 성장할 수 있었고 항상 감사하는 마음으로 학생들을 성실히 지도하겠다”고 전했다.

12월 카드뉴스 : 대우세계경영연구회 GYBM 모집

11월 카드뉴스 두번째 :: 글로벌 리더십 프로그램

11월 카드뉴스 : 글로벌리더스벨트장학 안내

RESEARCH NEWS

경영대학연구소의 새로운 소식입니다.

경영학과 조성우 연구원, 이한솔 박사 2023년 춘계 학술대회서 품질우수논문상 수상

우리 학교 경영학과 박사과정 조성우 연구원과 이한솔 박사(교신저자 강주영 교수)가 한국품질경영학회와 국방기술품질원이 주최한 " K-국방과 글로벌품질강국의 구현 "이라는 주제의 2023년 춘계 학술대회에서 "FMEA를 활용한 위험 요인 평가의 일반 RPN 모형 및 적용 연구"라는 논문으로 품질우수논문상을 수상했다. 품질우수논문상 시상식은 지난 4월 28일 서울시 강남구에 위치한 한국과학기술회관 국제회의실에서 진행됐다. 품질우수논문상은 KCI 등재지인 품질경영학술지에 게재된 논문 중 품질경영의 학술적 발전에 기여한 논문에 수여되는 상이다. 올해 한국품질경영학회는 2022년 품질경영학술지에 게재된 논문 중 경영학 분야와 산업공학 및 통계학 분야에서 우수 논문을 2편씩 선정하여 품질우수논문상을 수여하였다. 한국품질경영학회는 품질경영 학술공동체로 품질경영을 통한 산업 발전과 국가 경쟁력에 공헌할 목적으로 설립됐다. 학회는 품질경영 관련 ▲품질경영의 이론과 응용에 관한 연구 ▲품질 전문 학술지와 기타 간행물의 발간 및 배부 ▲ 품질경영관련 산학협력 활동 등의 사업을 수행하고 있다.

[경영연구소] The feedback effect: Evidence from bank loan pricing 외부초청세미나 실시

경영연구소에서 다음과 같이 [The feedback effect: Evidence from bank loan pricing] 세미나를 진행하였습니다. [세미나 주제]: The feedback effect: Evidence from bank loan pricing [강연자]: 이상곤 교수(University of Hawaii) [일시]: 4/13일(목) 16:30-18:00 [장소]: 다산관 433호(오프라인 진행)

[경영연구소] 동형암호와 빅데이터 프라이버시 외부초청세미나 실시

경영연구소에서 다음과 같이 [동형암호와 빅데이터 프라이버시] 세미나를 진행하였습니다. [세미나 주제] : 동형암호와 빅데이터 프라이버시 [강연자] : 천정희 교수(서울대학교 자연과학대학 수리과학부 교수) [일시] : 3/17일(금) 14:00-15:00 [장소] : 다산관 505호(오프라인 진행)

경영학과 원동철 교수, JET(journal of economic theory) 게재

원동철 교수는 “A New Approach to the Uniqueness of Equilibrium with CRRA Preferences”를 2023년 3월에 JET (journal of economic theory)게재하였다. JET는 Econometrica와 함께 경제학 이론 분야 최고의 top 저널이다. 이 논문은 개인수요함수에 담긴 정보를 이용하여 시장 균형의 유일성을 보장하는 시장수요함수의 행태를 분석하였다는 점에서 기존의 균형 이론과 크게 차별화 된다. 이러한 결과는 SMD 정리(Sonnenschein-Mantel-Debreu theorem)가 제기한 일반균형이론의 퍼즐을 해결하는데 실마리를 제공한다. SMD 정리는 시카고 대학교 총장을 역임한 Sonnenschein 교수에 의해 처음으로 확립되었다. 이 정리에 의하면 시장에서 관찰되는 수요와 공급에 관한 총량적 데이터만을 분석해서는 시장을 구성하는 개개인들의 경제적 특성에 관해 아무런 정보를 얻을 수 없다. SMD 정리는 경제를 구성하는 개개인의 행태에 관한 미시적 분석을 통해 거시 현상을 설명하려는 경제학 이론과 실증 분석 문헌에 큰 충격을 주었다. 특히, 거시 현상에 관한 정보만을 분석해서는 거시경제정책(재정 정책, 금융 정책 등)이 개개인의 경제적 선택, 후생 등 미시적 차원에서 발생하는 효과를 알 수 없다는 것이다. 그 이유는 개인 수요 함수가 시장 수요로 합산되는 과정에서 개인의 위험 회피도, 소득, 자산 등 미시적 정보의 상당 부분이 사라지기 때문이다. 1980년대 이후 일반 균형 이론의 최고봉인 Mas-Colell 교수도 SMD 정리가 제기한 퍼즐의 해결 가능성에 관해 매우 비관적인 견해를 보였고 그 문제는 여전히 미제로 남아 있다. 원동철 교수의 논문은 상대적 위험 회피의 선호를 가진 소비자 수요 함수에 관한 글로벌 행태를 학계에서 처음으로 완벽하게 분석하였고 이러한 결과를 토대로 미시적 정보와 시장 수요의 행태 간의 관계를 설명하고 있다. 이러한 결과는 경제학이 추구해온 거시 현상에 관한 미시적 구조를 이해하는데 토대가 될 것으로 기대된다. 원동철 교수는 해당 주제에 관한 일반적인 결과물도 조만간 발표할 예정이다.

[경영연구소] 2023-1학기 ABIZ ONLINE SEMINAR 개최

경영연구소에서 2023학년도 봄학기 ABIZ 온라인 세미나를 개최합니다. 총 네 분의 해외연사를 초청하여 매 회 흥미로운 주제로 세미나가 진행 될 예정입니다. 아주대 구성원 누구나 ZOOM으로 접속하여 참여할 수 있으니 많은 관심과 참여 부탁드립니다. - ZOOM 회의 ID : 852 7272 0271 / PW : 2023

2023학년도 경영연구소 동계 세미나 실시(주제: Time series analysis (시계열 분석))

경영연구소에서는 다음과 같이 동계 세미나를 실시하였습니다. 주제 : Time series analysis (시계열 분석) 강사 : 이한솔 교수 (아주대학교 비즈니스애널리틱스학과 소속) 일시 : 2023년 1/30일(월), 1/31일(화), 2/1일(수), 16:00-19:00 장소 : 온라인(ZOOM)/오프라인 병행(다산관 308호)

경영대학 커뮤니티

아주대학교 경영대학의 새로운 소식입니다.

아주뉴스

소프트웨어융합대학 3개 연구팀, 과기정통부 기초연구실 사업 선정

아주대학교 소프트웨어융합대학의 3개 연구팀이 한국연구재단 기초연구실사업에 신규 선정됐다. 이 사업은 기초연구 역량 강화를 위해 소규모 연구 그룹에 3년 동안 연 5억원 상당을 지원한다. 이번에 기초연구실사업에 선정된 팀은 소프트웨어학과와 사이버보안학과 소속 3개팀으로 유종빈 교수·김상훈 교수와 곽진 교수가 연구 책임을 맡게 된다. 소프트웨어학과 유종빈 교수 연구팀에는 같은 과의 강기천·조현석·이상훈 교수가 참여하며, 멀티모달 월드모델 기초 연구를 진행한다. 최근 대두되고 있는 월드모델을 시각, 청각, 언어 등의 멀티모달 기반으로 능동적으로 학습하고 인과성을 추론할 수 있도록 하고, 개별 모달리티의 상이한 입력주기를 정렬함으로써 멀티모달 데이터의 효과적인 활용을 도모하겠다는 목표다. 소프트웨어학과 김상훈 교수 연구팀에는 같은 과의 곽재헌·김영훈·오상윤 교수가 참여한다. 이 팀은 ‘스케일 아웃 컨텍스트 메모리 기반 고효율 초거대 LLM 추론 시스템’에 대한 연구에 착수한다. 이 팀은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM) 서비스에서 급증하는 컨텍스트(context)와 KV 캐시(cache)로 인해 발생하는 GPU 메모리 병목을 해결하기 위해 NVM, SSD, 원격 메모리 등 이형 메모리 자원을 통합 활용하는 대규모 컨텍스트 메모리 시스템을 개발할 계획이다. 사이버보안학과 곽진 교수 연구팀은 아주대·가천대 연구진 3인과 함께 제로터치(Zero-Touch) 회복탄력성을 위한 신경-기호(Neuro-Symbolic) 기반 위험 인지형(Risk-Aware) AI의 보안 오케스트레이션 핵심 메커니즘 원천기술 연구를 진행한다. 초거대 인공지능(AI)의 신경-기호(Neuro-Symbolic) 추론을 활용해 기술적 위협 수준과 비즈니스 영향도를 통합 분석하고, 인적 개입이 없는 제로 터치(Zero-Touch) 자율 보안을 통해 사이버 회복탄력성을 확보하는 내용이다. 기초연구실사업(Basic Research Lab, BRL)은 특정한 연구 주제를 중심으로 소규모 기초연구 그룹을 지원, 국가 기초연구 역량을 강화하기 위해 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 진행해온 사업이다. 기초 연구실로 선정되면 3년 동안 연 5억원 이내의 연구비가 지원된다. 이번에 선정된 우리 학교 3개 연구팀은 오는 2029년 6월30일까지 연구비 지원을 받는다.

아주뉴스

서형탁 교수팀, 100배 빠른 데이터 처리 ‘차세대 지능형 센싱 기술’ 개발

아주대학교 첨단신소재공학과 연구팀이 방대한 데이터를 하나로 응축해 처리함으로써 데이터 병목 현상을 해결할 수 있는 차세대 지능형 센싱 기술을 개발했다. 기존 시스템 대비 속도는 100배 빠르고 에너지 효율은 20배 높아, 많은 데이터를 빠르게 처리해야 하는 인공지능(AI) 기반 자율주행과 보안·로봇 등의 분야에 널리 활용될 것으로 기대된다. 첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과의 서형탁·쿠마 모히트(Mohit Kumar) 교수 연구팀은 멤리스터 소자를 활용해 여러 센서 신호를 단일 아날로그 코드로 통합 처리하는 ‘전기적 프리즘(E-PRISM)’ 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 ‘통합 근접 센서 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 아날로그 멤리스터 기반 전기적 프리즘(Analogue Memristor Based Electrical PRISM for Unified Near Sensor Computing Applications)’이라는 제목으로 재료 분야 국제 학술지 <어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)> 5월호에 게재됐다. 아주대 대학원 에너지시스템학과의 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 교수가 제1저자 및 공동 교신저자로, 박사과정 당현민·김아영 학생이 공저자로 참여했고, 서형탁 교수는 책임 교신저자로 이름을 올렸다. 자율주행차나 스마트홈 기기와 같이 주변 환경을 인식하고 정보를 분석해 적합한 행동을 수행하는 최근의 지능형 시스템(Intelligent System)과 피지컬 AI(Physical AI)에서 센서는 매우 중요한 역할을 한다. 인간의 감각기관처럼 외부의 정보를 수집해 시스템에 전달해야 하기 때문. 통상 지능형 시스템은 센서, AI와 알고리즘 같은 데이터 처리 장치 그리고 제어 장치로 구성된다. 지능형 시스템에서 이처럼 방대한 데이터를 생성하지만, 데이터를 처리 장치로 전송하는 과정에서 막대한 에너지 소모와 시간 지연이 발생한다. 특히 데이터의 양이 늘어날수록 전송 효율이 급격히 떨어지는 ‘데이터 병목 현상’은 빠르게 동작하는 실시간 AI(Real-time AI) 구동의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 아주대 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘전기적 프리즘(E-PRISM)’ 아키텍처를 고안했다. 이는 여러 빛을 하나의 백색광으로 합치는 광학 프리즘의 원리를 전기적으로 구현한 형태다. 연구팀은 산화아연(ZnO) 기반의 멤리스터(Memristor) 소자 10개를 일렬로 배열한 단일 칩 구조를 통해, 0과 1로 구성된 10개의 이진(Binary Input) 입력을 1024(2를 10번 곱한 값)의 고유한 아날로그 신호로 압축해 읽어내는 데 성공했다. 이 기술을 적용하면 센서가 수집한 정보를 디지털로 변환해 일일이 전송할 필요 없이, 소자 자체의 물리적 특성을 이용해 즉각적인 데이터 요약과 판별이 가능하다. 아주대 연구팀이 개발한 E-프리즘 기반의 지능형 센서 신호처리 개념도 개발한 소자의 성능을 검증한 결과, 연구팀은 새로운 소자가 기존에 활용되던 인공 신경망(MLP, Multi-Layer Perceptron) 방식 대비 속도와 효율 면에서 월등한 성능을 보임을 확인했다. 우선 소자 자체에서 데이터 요약과 판별이 가능해짐에 따라 데이터 전송의 대역폭이 약 10배 절감됐다. 이는 센서에서 작업 수행을 위해 전송해야 하는 데이터의 이동량이 기존 대비 10분의 1로 줄었다는 것을 의미한다. 이에 따라 에너지 소모량은 약 20배 절감되고 처리 속도는 100배 이상 향상될 수 있었다. 더불어 연구팀이 개발한 새로운 소자를 활용해 실제 지능형 센싱 작업을 수행했을 때 매우 높은 정밀도를 보임을 확인했다. 노이즈가 섞인 패턴 인식에서 95% 수준의 정확도를 보였고 2D 도형 분류에는 88% 수준의 정확도를, 이동 궤적 추적의 경우 99%의 높은 정확도를 보였다. 특히 3D 객체 인식 및 다중 파장 감지 등 고차원의 데이터 처리에서도 95% 이상의 정확도를 유지하며 범용성을 입증했다. 서형탁 교수는 “이번 연구는 센서에서 발생하는 방대한 원데이터(Raw Data)를 현장에서 직접 압축하고 처리하는 ‘근접 센서 컴퓨팅’의 새로운 지평을 열었다는 데에 의의가 있다”라며 “소재에 구애받지 않는 범용적인 설계 덕분에 기존 반도체 공정에 즉시 적용이 가능해, 기기 자체에서 데이터를 직접 처리하는 초저전력·초고속 AI 엣지 디바이스(AI Edge Device)의 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업과 중견 기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다. 차세대지능형반도체기술개발사업은 과학기술정보통신부와 산업통상부 주도하에 진행되는 사업으로 기존 반도체 미세화의 한계 극복을 위한 고성능 신소자 개발 및 AI 반도체 설계, 이를 위한 장비 및 공정 개발을 지원한다. 아주대 팀의 연구는 고성능·초저전력 연산 처리를 위한 신소자 구현을 목표로 하는 소자 분야 사업의 지원을 받았다. * 위 사진 - 이번 연구에 참여한 아주대 연구진. 왼쪽부터 김아영·당현민 박사과정 학생, 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 교수와 서형탁 교수

아주뉴스

AI분야 교내외 연구 정보 교류- AI융합 워크숍 열려

아주대학교 AI융합교육원·인공지능연구원·대학원혁신지원사업이 <제3회 AI융합워크숍>을 공동 개최했다. 행사는 인공지능(AI) 분야 연구 정보 교류와 융합 연구 활성화를 위해 마련됐다. <제3회 AI융합워크숍>은 지난 16일 최기주 총장을 비롯한 교내 연구자들이 참석한 가운데 율곡관 영상회의실에서 개최됐다. 경기도 김기병 AI국 국장을 비롯한 외부 관계자들도 함께 자리했다. 최기주 총장의 인사말로 시작된 행사는 ▲윤대균 인공지능연구원장의 개회사 ▲안병민 연구정보처장의 축사로 이어졌다. 이후 올해 아주대학교에 임용된 신임 교수들이 ▲기계공학 ▲무선통신 ▲반도체 공학 ▲화학 ▲수학 ▲피지컬 AI 분야를 접목한 연구 성과와 미래 연구 방향에 대해 발표했다. 강태엽 기계공학과 교수가 ‘다중물리와 인공지능을 융합한 반도체 패키지 고장진단 기술’을 주제로 발표했고, 장수환 전자공학과 교수는 ‘AI 기반 무선통신 분야의 딥 언폴딩(Deep Unfolding) 기술’을 소개했다. 권혁준 지능형반도체공학과 교수는 ‘LUT를 활용한 GEMM 가속 기술 기반의 AI 가속 하드웨어’를 주제로 발표했고, 유지웅 프런티어과학학부 교수는 ‘AI 기반 전산화학’ 관련 연구 사례를 공유했다. 이어 조현태 수학과 교수는 ‘수학과 AI를 활용한 생물·의료 데이터’ 분석 연구를, 강기천 소프트웨어학과 교수는 ‘인간 중심 Vision-Language-Action 모델’ 연구를 소개하며 AI 융합 연구의 다양한 가능성을 제시했다. 최기주 총장은 “이러한 워크숍을 통해 교내외 연구 네트워크가 확대되고, 연구자 간 소통이 더욱 활성화되길 기대한다”라고 말했다. 경기도청 김기병 AI국 국장은 “경기도의 AI 발전 방향에 부합하는 대학의 우수 연구 사례를 발굴할 수 있는 좋은 기회였다”라며 “앞으로 협력을 강화해 나가자”라고 제안했다. 아주대학교 AI융합교육원은 AI를 매개로 학제 간 연구 협력 체계를 공고히 해, 대형 국가 연구 개발 사업 수주와 우수 연구 성과 창출 및 연구 경쟁력 강화를 위해 노력한다는 방침이다.