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기계학습 기반의 HR데이터 분석을 통한 퇴직자 예측 모델 개발
Development of Early Retirement Prediction Model through HR Data Analysis Based on Machine Learning

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  • 발행기관
    한국EA학회 바로가기
  • 간행물
    정보화연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 1호 (2024.03)바로가기
  • 페이지
    pp.1-12
  • 저자
    이경민, 정건영, 이강배
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A444764

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원문정보

초록

영어
Many companies study factors that affect retirement in order to prevent outflow of excellent personnel and induce long-term employment. Most of the related studies collected and analyzed survey-based data influenced by the subjective opinions of retirees, or used limited data used abroad. In this study, factors affecting retirement were analyzed based on objective data such as personality evaluation data used in recruitment process of domestic financial IT companies and personnel evaluation and HR data recorded during employment. After comparing the performance of various machine learning models through variable selection and hyperparameter optimization, an optimal retiree prediction model with excellent predictive performance was developed. In addi- tion, through the feature importance analysis, the main factors affecting early retirement were identified. Using this, it is expected that if a systematic personnel policy is established and man- agement efforts to maintain excellent personnel are effectively carried out, it will be possible to prevent retirement and induce long-term service.
한국어
기업에서는 우수 인력의 유출을 방지하고 장기근속을 유도하기 위해 퇴직에 영향을 미치는 요 인을 연구한다. 관련된 대부분의 연구는 퇴직자의 주관적 의견에 영향을 받는 설문조사 기반 데이터 를 수집하여 분석하거나 국외에서 사용되는 제한된 데이터를 사용하였다. 본 연구에서는 국내 금융IT 기업 채용 전형 과정에서 활용되는 인성평가 데이터 및 재직 중 기록되는 인사평가, HR데이터 등 객 관적 데이터를 기반으로 퇴직에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 변수 선택 및 초모수 최적화 과정 을 거쳐 다양한 기계학습 모델들의 성능을 비교 후 예측 성능이 우수한 최적의 퇴직자 예측 모델을 개 발하였다. 또한 특성 중요도 분석을 통하여 조기 퇴직에 영향을 미치는 주요 요인을 알 수 있었다. 이 를 활용하여 체계적인 인사 정책을 수립하고 우수 인력 유지를 위한 관리 노력을 효과적으로 수행한 다면 퇴직을 예방하고 장기근속을 유도할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구 검토
3. 예측모형 구축
3.1 활용 데이터의 정의
3.2 연구 방법
3.3 전처리(Preprocessing)
4. 예측모형 구축 결과
4.1 Baseline 모델 생성
4.2 Feature Selection 기반 모델별 성능 비교
5. 연구 결과
6. 결론 및 향후 연구방향
REFERENCES

키워드

기계학습 인사 데이터 분석 Feature Selection 퇴직자 예측 모델 Machine Learning Human Resource Data Analysis Feature Selection Resignation Prediction Model

저자

  • 이경민 [ Kyungmin Lee | 동아대학교 경영대학원 디지털금융학과 ]
  • 정건영 [ Geonyeong Jung | 동아대학교 경영정보학과 석사과정 ]
  • 이강배 [ Kangbae Lee | 동아대학교 경영정보학과 교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국EA학회 [한국엔터프라이즈아키텍처학회]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    한국EA학회는 전사적 관점의 아키텍처 개념 및 원칙을 국내 민간기업 및 정부기관에 적용 확산시키고, EA 및 관련 분야의 연구, 전문인력의 양성 및 정책적 건의 등을 통해 기업 및 정부기관의 경쟁력 및 생산성을 향상시키고, 우리나라 지식 기반 산업 등의 고도화를 도모하는 것을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    정보화연구 [정보화연구(구 정보기술아키텍처연구)]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1738-382X
  • 수록기간
    2004~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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