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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정대영 (경남직업재활재단) 염동문 (창신대학교)
저널정보
한국장애인고용공단 고용개발원 장애와 고용 장애와 고용 제34권 제3호(통권 제124호)
발행연도
2024.08
수록면
23 - 42 (20page)

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연구문제 또는 목적: 본 연구는 기계학습 알고리즘을 활용하여 장애인의 취업 여부를 예측하는 최적의 모델을 도출하고, 도출된 모델을 기반으로 장애인의 취업 여부 예측에 기여하는 변인들을 분석하고자 하였다. 연구방법: 장애인고용패널조사 2차 웨이브 7차년도 자료에서 3,328명을 분석대상으로 장애인의 취업 여부에 영향을 미치는 64개의 설명변수를 선정하였다. 기계학습은 Orange 3.36.2를 사용하여 9가지 알고리즘(로지스틱회귀분석, 의사결정나무, Random Forest, Gradient Boosting, AdaBoost, SVM, 인공신경망, Naive Bayes, kNN)을 적용하여 최적의 예측 모델을 결정하고, 예측에 기여하는 설명변수의 중요도를 분석하였다. 연구결과: 장애인의 취업 여부에 대한 최적의 예측 모델은 Gradient Boosting 이었고, 중요도가 가장 높은 설명변수는 근로 가능정도로 나타났으며, 직업적 능력 요인과 가구 요인, 취업활동 요인, 취업제도 및 환경 요인이 중요한 것으로 분석되었다. 결론 또는 시사점: 장애인의 취업을 지원하고, 효과적인 취업지원 프로그램과 관련된 정책을 새롭게 개발하는 데 필요한 기초 자료로서의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
#장애인 #취업 #예측 모델 #기계학습 #people with disabilities #employment #prediction model #machine learning

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 논의 및 제언
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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