References
- 조경순 (2006). 조직구성원의 이직의도에 대한 변화몰입의 효과 : 국내금융기관의 인수합병 상황에 대한 분석. 인적자원관리연구. 13(1), 167-182.
- 안관영 (2007). 경제적.심리적 요인과 이직의도의 관계에 대한 연구-외식업 종사자를 중심으로. 경영교육연구. 48(-), 241-257.
- 성지미.안주엽 (2016). 일자리 만족도와 이직의사 및 이직-청년층을 중심으로. 한국산업노동연구. 22(2), 135-179.
- 윤명숙.이희정 (2015). 직장인의 분노가 이직의도에 미치는 영향. 인적자원관리연구. 22(1), 249-269.
- 이수연.양해술 (2008). 콜센터 근로자의 감정노동과 감정소진 및 이직의도의 관계에 대한 연구. 한국콘텐츠학회논문지. 8(4), 197-210. https://doi.org/10.5392/JKCA.2008.8.4.197
- 서종수 (2016). 조직몰입이 이직의도와 사업성과에 미치는 영향. 벤처창업연구. 11(4), 215-225.
- 현선해.윤기혁.최세경 (2016). 직무만족과 처우불공정 지각이 조직구성원의 이직의도에 미치는 영향. 한국조직학회보. 13(3), 1-20.
- 김양신.이영민 (2015). 대졸 여성 초기경력자의 직무스트레스, 정서적 소진, 조직사회화가 이직의도에 미치는 영향. 경영컨설팅연구. 15(1), 109-121.
- 양현철.정현선.박동건 (2013). 직장 유연성이 신입사원급 직장인들의 이직의도와 혁신적 업무행동에 미치는 영향. 한국심리학회지산업 및 조직. 26(1), 149-176.
- 장진혁.유태용 (2013). 조직 내 정치적 행동 지각과 이직의도 간의 관계-스트레스, 조직몰입의 매개효과와 정직성의 조절효과. 한국심리학회지 산업 및 조직. 26(3), 413- 436.
- 강광석.박계홍.최영근 (2012). 조직 내 부정적인 행태들과 구성원의 이직의도 간 관계에서 상사-부하 교환관계의 질과 조직지원인식의 조절효과에 관한 연구. 상업교육연구. 26(2), 155-181.
- 윤유동.지혜성.임희석 (2016). 청소년 시기의 인터넷 사용에 영향을 미치는 요인 분석 연구, 컴퓨터교육학회논문지. 19(5), 55-71.
- 정재근 (2011). 부모의 사회경제적 지위와 청소년의 인터넷 이용행태 : 생활시간조사의 활용. 한국사회학. 45(5), 197-225.
- 김명종 (2012). 로지스틱 회귀분석과 인공신경망을 적용한 내부회계관리제도 평가모형의 성과비교. 국제회계연구. 46(-), 1-30.
- 권영란 (2010). 의사결정나무분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 중학생 자살생각 예측요인 비교연구. 한국자료분석학회. 12(6), 3103-3115.
- Niculescu-Mizil, A., & Caruana, R. (2005). Predicting good probabilities with supervised learning. In Proceedings of the 22nd international conference on Machine learning, 625-632. ACM.
- Islam, M. J., Wu, Q. J., Ahmadi, M., & Sid-Ahmed, M. A. (2007). Investigating the performance of naive-bayes classifiers and k-nearest neighbor classifiers. In Convergence Information Technology, 2007. International Conference on, 1541-1546. IEEE.
- Du, W., & Zhan, Z. (2002). Building decision tree classifier on private data. In Proceedings of the IEEE international conference on Privacy, security and data mining. 14(-), 1-8. Australian Computer Society, Inc..
- Pal, M., & Mather, P. M. (2003). An assessment of the effectiveness of decision tree methods for land cover classification. Remote sensing of environment. 86(4), 554-565. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00132-9
- Mazurowski, M. A., Habas, P. A., Zurada, J. M., Lo, J. Y., Baker, J. A., & Tourassi, G. D. (2008). Training neural network classifiers for medical decision making: The effects of imbalanced datasets on classification performance. Neural networks. 21(2), 427-436. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2007.12.031
- Saxena, A., & Saad, A. (2007). Evolving an artificial neural network classifier for condition monitoring of rotating mechanical systems. Applied Soft Computing. 7(1), 441-454. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2005.10.001
- Mavroforakis, M. E., & Theodoridis, S. (2006). A geometric approach to support vector machine (SVM) classification. IEEE transactions on neural networks. 17(3), 671-682. https://doi.org/10.1109/TNN.2006.873281
- Muller, K. R., Mika, S., Ratsch, G., Tsuda, K., & Scholkopf, B. (2001). An introduction to kernel-based learning algorithms. IEEE transactions on neural networks. 12(2), 181-201. https://doi.org/10.1109/72.914517
- Moreno, P. J., Ho, P. P., & Vasconcelos, N. (2003). A Kullback-Leibler divergence based kernel for SVM classification in multimedia applications. In Advances in neural information processing systems.
- Zapf, D. (2002). Emotion work and psychological well-being: A review of the literature and some conceptual considerations. Human resource management review. 12(2), 237-268. https://doi.org/10.1016/S1053-4822(02)00048-7