랜덤포레스트를 활용한 연구개발직 근로자의 지식공유 활동 참여 예측 요인 분석

Abstract

이 연구는 연구개발직 근로자의 지식공유 활동 참여를 결정하는 예측 요인을 구명하고자 하였다. 이를 위해 인적자본기업패널(HCCP) Ⅱ차 WAVE 3차년도(2022) 자료를 랜덤포레스트 기법을 활용하여 분석하였다. 연구 결과 연구개발직 근로자의 지식공유 활동 참여 모형의 예측성과는 적절한 것으로 나타났다. 예측 요인 중 중요도가 가장 높은 것은 ‘동료에 의한 코칭 및 멘토링’으로 해당 학습경험이 있는 사람이 그렇지 않은 사람보다 지식공유 활동에 참여하는 것으로 나타났다. 그 외 상위 20위에 포함되는 중요도 지수는 인구통계학적 1개, 개인 특성 8개, 조직특성 9개, 관계 특성 1개 및 지식 특성 1개의 요인으로 분석되어, 개인 및 조직특성이 지식공유 활동을 결정하는 주요 요인임을 확인하였다. 연구 결과를 토대로 연구개발직 근로자의 지식공유 활동 참여를 위한 연구와 노력에 대한 시사점 및 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

The purpose of this study was to identify predictive factors for knowledge sharing activity participation of R&D Workers. To achieve this, the Human Capital Corporate Panel (HCCP) 2nd Phase WAVE 3rd Year (2022) data was analyzed using the random forest. As a result of the study, it was found that the predictive performance of the model for R&D workers’ participation in knowledge sharing activities was appropriate. The most important predictor among the factors was 'coaching and mentoring by peers,' indicating that individuals with such learning experiences were more likely to engage in knowledge sharing activities compared to those without. Among the top 20 factors in terms of importance scores, there were 1 demographic factor, 8 individual characteristics, 9 organizational characteristics, 1 relational characteristic, and 1 knowledge characteristic, which revealed that both individual and organizational characteristics were key determinants of knowledge sharing activities. Based on the study findings, implications for research and efforts related to enhancing R&D workers' participation in knowledge-sharing activities were discussed, along with suggestions for further research.