직무분석을 위한 머신러닝 기반 전자문서 자동 분류 모델

강은숙; 고대식

doi:10.14801/jkiit.2019.17.7.23

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강은숙 (목원대학교) 고대식 (목원대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제7호(JKIIT, Vol.17, No.7)

발행연도: 2019.07

수록면: 23 - 29 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2019.17.7.23

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정부에서는 4차 산업혁명시대를 대비하고, 공정하고 투명한 정부 인사관리 실현을 위해 직위에 적합한 맞춤형 인사추천 서비스를 도입하였다. 또한 시범부처운영을 통해 추천 서비스 모델의 정확도 및 품질을 높이기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 부서에서 생산되는 전자문서를 머신러닝 기술의 지도학습으로 업무 성격별로 자동 분류하여 직무분석에 활용하는 방법을 제안하였다. 기존의 직무분석 시 부서의 업무성격에 대한 비중은 담당자의 경험기반으로 수작업으로 제시하였으나, 본 연구에서는 지도학습의 대표적인 유형인 베이시안 확률 기반의 나이브 베이즈(Naive Bayes)모델링으로 전자문서를 분류하여 비중을 산출하였다. 실험 결과 담당자가 사전에 업무의 성격별로 라벨링 한 전자문서와 자동 분류된 전자문서와 비교한 결과 80%이상의 정확도를 보였다. 따라서 업무성격별로 전자문서를 자동 분류하는 결과가 직무분석을 위한 정보로 활용 가능함을 확인하였다.

#machine learning #supervised learning #automatic classification #job analysis

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

2017 / Job description for ranking government official / Ministry of Personnel Management

강성관 / 2018 / 나이브 베이즈 분류기를 이용한 돌발상황 검지 알고리즘 개발 / 한국ITS학회 논문지 17(6):25~39

Ling Xiao Li / Students’ learning style detection using tree augmented naive Bayes / Royal society open science 5:172108

Nelishia Pillay / 2018 / Automated Design of Machine Learning and Search Algorithms / IEEE Computational intelligence magazine 13(2):16~17

Jung-Been Yu / 2017 / Analysis of Research Trend on Machine Learning Based Malware Mutant Identification / Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology 27(3):12~19

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