Retirement Prediction Model for ROK Navy's Maintenance Support Unit Based on Machine Learning

머신러닝을 적용한 해군 정비지원부대 퇴직자 예측 모델

  • Jun-Min Yoo (Korea National Defense University, Dept. of Logistic Branch, ROK Navy)
  • 유정민 (국방대학교, 해군 군참부)
  • Published : 2023.07.12

Abstract

국방 무기체계의 운용유지를 위해서는 숙련자에 의한 신뢰성있는 정비 지원이 필요하다. 특히, 고도의 기술력을 바탕으로 연구/제작된 해군 무기체계를 유지하기 위해서는 이와같은 정비 지원이 무엇보다 중요하다. 해군에서는 효과적인 정비지원을 위해 수개의 정비지원부대를 조직하여 운용하고 있다. 원활한 정비지원부대의 운용을 위해 다년간 기술력을 축적한 정비인원의 중도 이탈을 예방하는 것이 요구되므로, 본 논문에서는 머신러닝을 적용하여 해군 정비지원부대의 퇴직자 예측 모델을 제안하였다. 정비인력의 만족도와 관계가 있을 것으로 예상되는 봉급, 특근율 등을 변수로 사용하였고, F1 Score를 통해 모델의 성능을 평가한 결과 0.7이상의 높은 성능을 보였다. 이 모델을 통해 조기 퇴직이 예상되는 그룹의 공통 개선소요를 파악하여 사전 조치가 가능할 것으로 판단하였다.

Keywords