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자료유형
학술저널
저자정보
이경민 (동아대학교 경영대학원 디지털금융학과) 정건영 (동아대학교) 이강배 (동아대학교)
저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보화연구 제21권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
1 - 12 (12page)

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기업에서는 우수 인력의 유출을 방지하고 장기근속을 유도하기 위해 퇴직에 영향을 미치는 요인을 연구한다. 관련된 대부분의 연구는 퇴직자의 주관적 의견에 영향을 받는 설문조사 기반 데이터를 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 객관적 데이터를 기반으로 퇴직에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 변수 선택 및 초모수 최적화 과정을 거쳐 다양한 기계학습 모델들의 성능을 비교 후 예측 성능이 우수한 최적의 퇴직자 예측 모델을 개발하였다. 또한 특성 중요도 분석을 통하여 조기 퇴직에 영향을 미치는 주요 요인을 알 수 있었다. 이를 활용하여 체계적인 인사 정책을 수립하고 우수 인력 유지를 위한 관리 노력을 효과적으로 수행한다면 퇴직을 예방하고 장기근속을 유도할 수 있을 것으로 기대된다.
#기계학습 #인사 #데이터 분석 #Feature Selection #퇴직자 예측 모델 #Machine Learning #Human Resource #Data Analysis #Feature Selection #Resignation Prediction Model

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