베이지안 네트워크를 활용한 군 장교 진급예측 모델 연구 (Military Officer Promotion Prediction Model Using Bayesian Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 25권 / 5호 / 221 ~ 227페이지
· 저자명 : 장용진, 정대현

초록

본 연구는 베이지안 네트워크에 기반하여, 진급 예측 모델을 제시한다. 조직에서 진급은 인사관리에 핵심적인 역할을 수행한다. 조직에서 원하는 인재를 선발하기 위해 다양한 방식의 평가방법을 사용하여 진급자를 선발하고 있다. 군에서 원하는 인재상에 부합하는 인원을 선발하기 위해서 여러 요소에 대한 공정한 평가 시행만큼이나, 각 요소가 실제 진급심사 결과에 반영이 되는가를 확인하는 것 또한 중요한일이다. 진급 선발 시 요소들의 중요도 반영을 위해 요소별로 선발 점수 배정에 차등을 두는 방법이 일반적으로 활용되고 있다. 하지만, 실제 진급 선발 대상자들의 각 평가항목의 분별력이 떨어진다면 해당 요소가 진급에 영향을 미칠 영향은 확연히 줄어들 수밖에 없다. 본 연구에서는 나이브 베이즈(Naive Bayes) 모델을 활용하여, 실제로 어떠한 항목이 강한 영향력을 갖는지 확인하였다. 또한, 현재는 평판 점수가 참고자료롤 사용되고 있는데, 평판이 진급 평가항목으로써도 충분한 가치가 있다는 것을 발견하였다. 본 연구를 통하여 실제 진급에 큰 영향을 미치는 요소를 파악할 수 있으며 이를 통하여 승진 관련 정책 수립 시 중요 참고 사항으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

This paper proposes a promotion prediction model based on Bayesian networks. Promotion within an organization plays a crucial role in human resource management, as it helps select the desired talents. Various evaluation methods are used to select candidates for promotion. Ensuring a fair evaluation of multiple factors to select individuals who align with the desired talent profile is as crucial as verifying whether each factor is reflected in the actual promotion assessment results. A differential scoring allocation is commonly used to reflect the importance of factors in promotion selection. On the other hand, the impact of those factors on promotion diminishes significantly if the discrimination ability of each evaluation score for promotion candidates is low. This study used the Naive Bayes model to identify factors with significant influence. Moreover, the reputation scores, presently used as reference materials, carry sufficient value as criteria for promotion evaluation. Through this research, it becomes possible to discover the factors genuinely impacting promotions, offering valuable insights for formulating promotion-related policies.

참고자료

· 없음