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

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김균 (한국고용정보원) 이무훈 (한국고용정보원)
저널정보
한국직업자격학회 직업과 자격 연구 직업과 자격 연구 제13권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
27 - 46 (20page)
DOI
https://doi.org/10.35125/jsq.2024.13.3.027

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구의 목적은 직업상담지원시스템에 탑재하기 위한 직업 추천 모델의 예측 타당도를 분석하고, 예측 타당성이 높은 항목을 도출하는 데 있다. 이를 위해 기계학습 알고리즘을 활용해 한국직업정보시스템(KNOW)의 직업특성 설문 문항을 기반으로 직업 추천 항목을 검토하고, 그 성능을 비교 분석하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 1,610명을 대상으로 인적 속성, 흥미, 능력, 일반 업무 관련 변수를 포함한 설문 조사를 실시하였다. 기계학습 알고리즘 분석 결과, 신경망과 그라디언트 부스팅 알고리즘이 가장 높은 성능을 보였으며, 설문 항목이 직업 추천에 충분한 실용성을 갖추고 있음을 확인하였다. 변수 중요도 분석을 통해 전공 중분류, 최종 학력, 업무 수행에 필요한 교육 수준, 실외 근무 빈도, 컴퓨터 업무 활동 중요도 등의 변수가 직업 추천에 중요한 요소로 나타났다. 또한 직업별 학습 모델 성능을 분석하여 분류 정밀도가 높은 직업과 낮은 직업을 도출하였다. 본 연구는 기계학습 알고리즘을 활용한 직업 추천 시스템 개발에 중요한 기초 자료를 제공하며, 다양한 알고리즘의 비교 분석을 통해 최적의 직업 추천 모델을 도출하였으며, 이를 통해 구직자의 직업 선택과 경력 개발을 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.
#직업 #상담지원시스템 #직업추천시스템 #기계학습 #인공지능 #Job #Counseling Support System #Job Recommendation System #Machine Learning #Artificial Intelligence (AI)

목차

등록된 정보가 없습니다.

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!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0