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본 연구에서는 인공지능 기술 중 구글에서 개발하여 오픈소스로 제공하고 있는 텐서플로우(Tensorflow) 활용하여 신규간호사 이직률을 예측해 보았고, 이를 통해 전략적 인적자원관리 방안을 제시하였다. 부산지역 한 대학병원의 2010년에서 2017년 사이 퇴직한 간호사 데이터 1,018건을 수집하였다. 학습에 사용된 자료는 순서를 임의로 재배열 한 뒤 전체 데이터의 80%를 학습에, 나머지 20%를 테스트에 이용하였다. 활용된 알고리즘은 다중신경망회로(multiple neural network)로서 입력층과 출력층, 3개 층의 은닉층을 가지도록 설계 되었다. 본 연구의 결과 텐서플로우 플랫폼을 활용하여 1년 이내 이직률을 88.7%, 3년 이내 조기 이직률은 79.8%의 정확도로 예측하였고, 대상자들의 퇴직 시 연령은 20대 후반부터 30대에 집중되어 있었다. 가장 높은 빈도를 차지한 이직 사유로는 ‘결혼, 출산, 육아, 가정 및 개인사정’이었으나, 근무기간 1년 이하 대상자들의 가장 높은 이직사유는 ‘업무 부적응 및 대인관계 문제’로 나타났다.
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J. H. Joo / 2016 / How does Artificial Intelligence Change the traffic Environment / Journal of Monthly Transportation 224:80~87
이강윤 / 2016 / 인공지능 왓슨 기술과 보건의료의 적용 / 의학교육논단 18(2):51~57
S. Y. Jin / 2016 / The Autonomy of Artificial Intelligence, the Subject of Science Fiction, is coming to the Question of Reality / Journal of LG Business Insight :2~21
Wright, P. M. / 1992 / Theoretical perspectives for strategic human resource management / Journal of Management 18(2):295~320
J. S. Her / 2009 / A Study on the Directionality of Korean-style Strategic Human Resource Management / Korean Business review 2(1):223~248
이강윤 / 2016 / 인공지능 왓슨 기술과 보건의료의 적용 / 의학교육논단 18(2):51~57
S. Y. Jin / 2016 / The Autonomy of Artificial Intelligence, the Subject of Science Fiction, is coming to the Question of Reality / Journal of LG Business Insight :2~21
Wright, P. M. / 1992 / Theoretical perspectives for strategic human resource management / Journal of Management 18(2):295~320
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