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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
안민욱 (경상대학교) 김태운 (경상대학교) 유동희 (경상대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제18권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
265 - 279 (15page)

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본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 근로자의 이직준비 여부에 관한 예측모형을 구축하는 실험을 진행하였다. 이를 위해, 한국고용정보원 주관으로 수집된 「2015년 대졸자 직업 이동경로조사」데이터를 사용하였다. 이직준비 여부 예측모형에는 의사결정나무, 베이즈넷, 인공신경망 알고리즘이 사용되었다. 전체 직종을 대상으로 한 분석에서는 의사결정나무 기반 예측모형에서 최고 예측률을 기록하였으며, 이직준비 여부에 영향을 주는 요인은 ‘근로시간 형태’, ‘종사상 지위’, ‘정규직 여부’, ‘주당 정규 근로시간’, ‘주당 정규 근로일’, ‘개인의 발전가능성’으로 나타났다. 의사결정나무 기반 예측모형의 결과를 활용하여 근로자 전반에 관한 12개의 이직준비 여부 규칙을 최종 도출하였고, 도출된 규칙을 바탕으로 근로자의 고용유지 강화에 도움을 주는 방안들을 제안하였다. 또한 직종별 영향 요인을 분석하기 위해 직종을 사무, 문화예술, 건설, 정보기술 분야로 구분하여 실험을 진행하였다. 그 결과 사무 분야는 10개, 문화예술 분야는 9개, 건설 분야는 4개, 그리고 정보기술 분야는 6개의 이직준비 규칙이 도출되었고 이를 토대로 직종별 맞춤화된 고용유지 강화 방안을 제시하였다.
#고용유지 #이직 #데이터마이닝 #예측모형 #의사결정나무 #베이즈넷 #인공신경망 #Job Tenure #Job Turnover #Prediction Model #Decision Tree #Bayes Net #Artificial Neural Network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 고용유지 강화 방안
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
[인터넷자원] - / / http://kosis.kr/index/index.do google schola [단행본] - W. H. Mobley / 1982 / Employee Turnover, Causes, Consequences, and Control / Addison Wesley google schola [학술지(정기간행물)] - A. C. Bluedorn / 1982 / The Theories of Turnover : Causes, Effects and Meaning / Research in the Sociology of Organizations 1 : 75 ~ 128 google schola [학술지(정기간행물)] - 박인규 / 2010 / 호텔 종사원의 직무배태성이 이직 의도에 미치는 영향에 관한 연구 - 임금만족을 조절변수로 - / 관광연구 25 (3) : 61 ~ 79 google schola [단행본] - R. M. Steers / 1981 / Research in organizational behavior / JAI Press : 235 ~ 281 google schola

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