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Development of Retirement Prediction Model based on Work Life Profile Using Machine Learning Method  

Yun, You-Dong (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과)
Lee, Seol-Hwa (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과)
Ji, Hye-Sung (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과)
Lim, Heui-Seok (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과)
Publication Information
The Journal of Korean Association of Computer Education / v.20, no.1, 2017 , pp. 87-97 More about this Journal
Abstract
Recently, much research has been done on the turnover and retirement intentions of the organization members as many companies recognize the negative impact of the human resource outflow on the organization. However, most of the studies are conducted in the form of questionnaires, and there is still a lack of studies on the turnover and retirement intentions based on the work life data. In this study, we analyzed the factors affecting the retirement of employees based on the work life profile, and created a retirement prediction model using the machine learning method. As a result, we could identify various factors that were not covered in previous researches. In addition, we have established a basis for research that can provide a solution for the problem of human resource outflow by generating a good performance retirement prediction model.
Keywords
Work Life Profile; Machine Learning; Association Analysis; Supervised Learning; Classification Algorithm;
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