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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재오 (육군본부) 방성완 (육군사관학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
753 - 762 (10page)

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본 연구는 대한민국 육군이 선도적으로 도입하고자 노력하고 있는 AI 면접체계의 자료를 통합 비교차 다중 분위수 회귀나무 모형(unified non-crossing multiple quantile tree; UNQRT)을 활용하여 분석한 것이다. 분위수 회귀가 일반적인 선형회귀에 비하여 많은 장점을 가지지만, 선형성 가정은 여전히 많은 현실 문제해결에 있어 지나치게 강한 가정이다. 선형성을 완화한 모형의 하나인 기존 나무모형 기반의 분위수 회귀는 추정된 분위수 함수별로 교차하는 문제와 분위수별로 나무모형을 제시하여 해석력을 저하시키는 문제가 있다. 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형은 비교차 제약식을 부여한 상태로 다중 분위수 함수를 동시에 추정함으로서 분위수 함수의 교차 문제를 해결하며, 극단 분위수에서 안정된 결과를 기대할 수 있고, 하나의 통합된 나무모형을 제시하여 우수한 해석력이 있다. 본 연구에서는 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형을 활용하여 육군 AI 면접체계의 결과와 기존 인사자료간 관계를 충분히 탐색하여 의미있는 다양한 결과를 도출하였다.
#quantile regression #quantile regression tree #unified non-crossing multiple quantile regression tree #AI interview #분위수 회귀모형 #분위수 회귀나무모형 #비교차 분위수 회귀나무모형 #인공지능 면접체계

목차

Abstract
1. 서론
2. 모형 소개
3. AI 면접체계 및 관련 분석자료
4. 분석 결과
5. 결론 및 향후연구
References
요약

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