의사결정트리 알고리즘을 이용한 학생취업상황예측연구

Abstract

최근 IT분야에서는 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 빅데이터(Big Data), 스마트 미디어 등이 정점화 되고 있다. 이러한 서비스나 시스템은 기본적으로 엄청난 양의 데이터를 처리하고 있으며, 이와 같은 대용량 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대해 다양한 연구가 진행되고 있다. 학생정보를 관리하는 학사 시스템에서도 대용량 데이터를 수집, 저장, 조회하는 단순한 처리과정을 하고 있으나, 향후 인공지능이나 기계학습, 통계분석 등을 폭 넓게 사용하여 다양한 대용량 데이터에서 의미 있는 규칙이나 패턴 및 관계를 찾아내고, 실생활에 도움이 되는 데이터를 이용하여 지능적인 학사서비스 제공이 요구 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 학사 시스템에서 의사결정트리(Decision Tree)알고리즘을 이용하여 학생들의 기존 취업 정보를 이용하여 취업가능 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 더불어 학생의 취업 정보를 기반으로 향후 취업을 위해 준비해야할 보완요소를 식별하여 추천하는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 예측 알고리즘의 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), 정밀도(Precision), 정확도(accuracy), 오류율(error ate) 에 대해 성능을 평가하고 제안된 알고리즘의 우수성을 검증한다. 이를 위해 세부적으로 본 논문에서는 취업정보를 정규화(Normalization) 하고 엔트로피(Entropy)를 이용하여 분류화(Classification) 한다. 이때 의사결정트리를 이용하여 기존취업 정보 기반의 트리를 형성하고 트리 기반의 취업 정보와 취업 여부를 결정하는 규칙(Rule)을 제공한다. 이 규칙을 이용하여 새로운 학생의 취업 정보기반의 취업 상황을 예측하는 방안을 제시하고 있다. 그리고 학생의 취업관련 (성별, 나이, 학점, 어학점수, 자격증유무, 어학연수유무 등) 정보를 바탕으로 취업을 위한 보완요소를 식별하고 준비 하는데 도움 되도록 한다. 이 연구를 통해 취업을 위한 기본적인 요건들을 의사결정트리 알고리즘을 통해 분석하여 일정한 규칙을 생성하여 취업상황을 예측함으로써 학생들의 취업을 체계적으로 지원하고, 취업과 채용 활성화에 기여할 것으로 사료된다.