메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
유정민 (국방대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제31권 2호
발행연도
2023.7
수록면
335 - 338 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

머신러닝 기반의 해군 정비인시 예측 모델
유정민 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023.07 학술대회자료
머신러닝을 적용한 해군 정비지원부대 퇴직자 예측 모델
유정민 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023.07 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
국방 무기체계의 운용유지를 위해서는 숙련자에 의한 신뢰성있는 정비 지원이 필요하다. 특히, 고도의 기술력을 바탕으로 연구/제작된 해군 무기체계를 유지하기 위해서는 이와같은 정비 지원이 무엇보다 중요하다. 해군에서는 효과적인 정비지원을 위해 수개의 정비지원부대를 조직하여 운용하고 있다. 원활한 정비지원부대의 운용을 위해 다년간 기술력을 축적한 정비인원의 중도 이탈을 예방하는 것이 요구되므로, 본 논문에서는 머신러닝을 적용하여 해군 정비지원부대의 퇴직자 예측 모델을 제안하였다. 정비인력의 만족도와 관계가 있을 것으로 예상되는 봉급, 특근율 등을 변수로 사용하였고, F1 Score를 통해 모델의 성능을 평가한 결과 0.7 이상의 높은 성능을 보였다. 이 모델을 통해 조기 퇴직이 예상되는 그룹의 공통 개선소요를 파악하여 사전 조치가 가능할 것으로 판단하였다.
#머신러닝(Machine Learning)

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용한 간호사 이직 예측
노미진 재활복지공학회논문지 2023 .05
간호교육과 헬스케어에서의 빅데이터와 인공지능 적용
고병철 한국간호교육학회 학술대회 2022 .06
DBSCAN 알고리즘을 활용한 코로나바이러스 단백질 구조의 비틀림 각도 군집분석
김병원 한국데이터정보과학회지 2022 .11
호봉제와 근속연수별 임금격차
노용진 ,  김미란 산업관계연구 2016 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-004-001640728