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저자정보
이재준 (국민대학교) 이유린 (국민대학교) 임도현 (국민대학교) 안현철 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.6
수록면
21 - 23 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

XGBoost와 SHAP 기법을 활용한 근로자 이직 예측에 관한 연구
이재준 비즈니스IT 2022.01 학위논문

2021

XGBoost 기법과 SHAP 기법을 적용한 근로자 이직의도 예측 모형 연구
이재준 ,  이유린 ,  임도현 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

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기업의 지속적인 성장과 발전을 위해서는 기업 경쟁력의 핵심인 인적 자원을 잘 관리하여야 한다. 이직은 기업의 인적 자원이 기업 외부로 빠져나가는 것을 의미하므로, 신경써서 관리해야 할 필요성이 존재한다. 특히 기업에 있어 근로자의 자발적인 이직의 경우, 입사한 지 얼마 되지 않은 청년 취업자에 대해서는 채용과 교육에 사용한 비용을 회수하지 못한다는 문제가 발생하며, 근속 기간이 긴 숙련자에 대해서는 핵심 인력의 이탈과 새로운 숙련자를 양성하기 위한 추가적인 교육 비용의 지출 등의 문제가 발생한다. 이런 문제가 발생하는 것을 예방하기 위해 이직의도를 가진 근로자를 예측하는 것은 중요하다. 개인 차원에서도 입사 후 얼마 지나지 않은 시기에서의 이직은 경력 형성을 지연시키고, 재취 ... 전체 초록 보기
#이직의도 #고용유지 #XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) #XAI(eXplainable AI) #SHAP(SHapley Additive exPlanations)

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