정두희 교수 연구팀, 'AI 이직예측 연구' 학술지 게재
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한동대학교 ICT창업학부 정두희 교수 연구팀이 '스태킹 앙상블 학습에 기반한 인력 이탈 예측모델'을 주제로 연구한 내용을 국제적인 학술지 'Expert Systems With Applications'(ESWA)에 게재 예정이라고 밝혔다.
연구팀은 "글로벌 IT 기업의 HR 데이터를 이용했으며 인사정보, 임직원만족도정보, 환경정보 등 30개 변수를 이용해 머신러닝 기반의 예측모델을 구축했다"면서 "'인력 이탈 예측모델'에 적용된 머신러닝 알고리즘은 랜덤포레스트와 인공신경망모델, 로지스틱 회귀를 결합해 만든 앙상블 모델"이라고 설명했다.
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한동대학교 ICT창업학부 정두희 교수 연구팀이 '스태킹 앙상블 학습에 기반한 인력 이탈 예측모델'을 주제로 연구한 내용을 국제적인 학술지 'Expert Systems With Applications'(ESWA)에 게재 예정이라고 밝혔다. 정 교수 연구팀의 논문이 발표될 'ESWA'는 지능형 시스템 분야의 SCI 학술지다.
이번 연구는 정두희 한동대 ICT창업학부 교수(임팩티브AI 대표)와 같은 학부의 윤진섭 석사과정, 이제하·전예람 학부생이 참여했다. 연구팀은 AI(인공지능) 기술을 통해 인력 유출을 사전에 예측하는 모델을 제안했다. 연구팀이 제안한 머신러닝 모델은 97.6%의 정확도를 기록했고 이는 XG부스트, SVM, 인공신경망 등 일반적인 머신러닝 모델에 비해서도 높은 정확도다.
연구팀은 "글로벌 IT 기업의 HR 데이터를 이용했으며 인사정보, 임직원만족도정보, 환경정보 등 30개 변수를 이용해 머신러닝 기반의 예측모델을 구축했다"면서 "'인력 이탈 예측모델'에 적용된 머신러닝 알고리즘은 랜덤포레스트와 인공신경망모델, 로지스틱 회귀를 결합해 만든 앙상블 모델"이라고 설명했다.
연구에 따르면 인력 이탈 예측에서 가장 중요한 역할을 하는 변수는 업무 환경에 대한 만족도, 초과근무, 직장 내 관계 만족도 등으로 나타났다. 즉 탄력근무제, 복지 등 기업이 임직원에게 제공하는 업무 환경 수준이 기업의 핵심 인재 이직률을 예측하는 데 중요한 단서가 됨을 시사한다고 연구팀은 설명했다.
정두희 교수는 "이번 연구는 그동안 사후적으로 이뤄진 인재 관리를 사전에 대응할 수 있도록 '인재 이탈 에측모델'을 제안한다는 점에서 의미가 있다"면서 "연구에 적용된 AI 예측모델은 임팩티브AI의 기업용 예측 솔루션에 탑재될 예정"이라고 말했다.
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