원문정보
초록
영어
Today, thanks to the development of artificial intelligence technology, research on predictive models using artificial intelligence is actively conducted in various fields of society. In particular, artificial intelligence technology called deep learning is leading many changes in many fields by providing more accurate predictions compared to existing artificial intelligence. Recently, in Korea, the youth unemployment rate is emerging as a social problem due to the prolonged economic recession and the war in Ukraine. As the youth employment rate can affect the marriage rate and fertility rate in the long term, attention is needed to improve it. However, since the conditions for employment are unclear, it is difficult for prospective job seekers. Therefore, this paper proposes a model for predicting employability using deep learning. The model proposed in this paper was verified using data from 790 people, and the accuracy of the verification data was 87.34% and the error rate of the verification data was 8.14%. The model proposed in this paper can be used to establish employment strategies and predict employability of prospective job seekers in the future.
한국어
오늘날 인공지능 기술의 발전에 힘입어 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 예측 모델 연 구가 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝으로 불리는 인공지능 기술은 기존 인공지능에 비해 정확한 예 측을 제공함으로써 많은 분야에서 여러 변화를 선도하고 있다. 최근 우리나라는 장기간 이어진 경기 불 황과 우크라이나 전쟁 등으로 인해 청년취업률이 사회적 문제로 대두되고 있다. 청년취업률은 장기적 으로 혼인율과 출산율에도 영향을 미칠 수 있는 만큼 개선을 위한 관심이 필요하다. 그러나 취업을 위 한 조건 등이 불분명하기 때문에 예비취업자들의 입장에서는 막막함이 앞선다. 이에 본 논문은 딥러닝 을 활용하여 취업가능성을 예측하는 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 790명의 데이터를 활용하여 검증하였으며, 검증데이터 정확도 87.34%, 검증데이터 오류율 8.14%를 나타내었다. 본 논문 에서 제안한 모델은 향후 예비취업생들의 취업전략 수립과 취업가능성 예측에 활용할 수 있을 것이다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 딥러닝 개요
2.2 딥러닝 기반의 취업 예측연구 사례
3. 취업가능성 예측을 위한 딥러닝 모델
3.1 데이터 수집 및 항목 설명
3.2 데이터 정규화 및 분석
3.3 딥러닝 모델 개발
4. 학습결과 분석
4.1 학습결과
4.2 모델의 구조에 따른 정확도의 변화
4.3 정확도 향상을 위한 향후 연구
5. 결론
REFERENCES
