머신러닝 기법을 적용한 기업 구성원의 직무만족 및 조직몰입에 영향을 미치는 요인 탐색

Abstract

본 연구는 한국직업능력개발원의 인적자본기업패널(HCCP) 7차년도 데이터를 활용하여 기업 구성원의 직무만족 및 조직몰입에 영향을 미치는 요인을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 잠재프로파일 분석을 통해 기업 구성원의 직무만족 및 조직몰입을 각각 이질적인 집단으로 구분하였으며, 직무만족 잠재프로파일 및 조직몰입 잠재프로파일 예측을 위해 LASSO, Ridge, Randomforest, Support Vector Machine 등 4가지 머신러닝 기법을 적용하였다. 분석결과, 첫째, 직무만족과 조직몰입은 각각 3개의 잠재프로파일로 구분되었다. 직무만족의 경우 각 잠재프로파일의 특징에 따라 ‘중간 직무만족 집단(계층 1)’, ‘낮은 직무만족 집단(계층 2)’, ‘높은 직무만족 집단(계층 3)’으로 명명하였다. 조직몰입도 ‘낮은 조직몰입 집단(계층 1)’, ‘높은 조직몰입 집단(계층 2)’, ‘중간 조직몰입 집단(계층 3)’으로 구분되었다. 둘째, 직무만족과 조직몰입 모두 Randomforest의 예측정확도가 각각 70.1%와 69.3%로 가장 높았다. 셋째, Randomforest로 직무만족과 조직몰입에 영향을 미치는 주요 변수를 탐색한 결과, 직무만족의 경우 근로자의 현재 상태 및 근무 상황, 기업과 근로자의 커뮤니케이션 및 신뢰관계, 스트레스, 기업문화, 인재우대, HR 부서활동, 팀 밖 회사차원의 공식훈련 등의 변수가 도출되었다. 조직몰입은 기업과 근로자의 커뮤니케이션 및 신뢰관계, 근로자의 현재 상태 및 근무 상황, 스트레스, 인재우대, 기업문화, HR 부서활동 등의 변수가 선택되었다. 마지막으로 본 연구결과를 바탕으로 직무만족 및 조직몰입 향상을 위한 다양한 시사점을 제공하였다.