머신러닝을 활용한 조직몰입 예측 요인 탐색 : 앙상블 모델을 중심으로

이형준

doi:10.18284/jss.2024.12.43.3.193

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이형준 (전남대학교)

저널정보: 미래인문사회연구소 한국 사회과학연구 한국사회과학연구 제43권 제3호

발행연도: 2024.12

수록면: 193 - 234 (42page)

DOI: 10.18284/jss.2024.12.43.3.193

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본 연구의 목적은 머신러닝 알고리즘인 Decision Tree, Random Forest, GBM, XGBoost를 활용하여 공무원의 조직몰입 예측에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 이를 토대로 이론적·정책적 함의를 제시하는 것이다. 분석 결과 공직가치, 직무만족, 공공봉사동기, 공직만족도가 조직몰입 예측의 주요한 변수임을 확인하였다. 기존 선행연구에서 조직몰입 선행요인으로 거의 다루어지지 않았던 공직만족도 변수가 공무원의 조직몰입 예측에 영향을 미치는 중요 변수임을 입증하였다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.

#조직몰입 #머신러닝 #공직만족도 #organizational commitment #machine learning #public sector job-satisfaction #GBM #XGBoost

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