텍스트 마이닝을 활용한 인공지능 면접의 인식과 영향요인 연구 : 군 조직을 중심으로

• Published in: 한국콘텐츠학회 논문지, 24(6) Vol. 24; no. 6; pp. 11 - 19
• Main Authors: 김창환(Chang-Hwan Kim), 이지영(Jee-Young Lee)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국콘텐츠학회 01.06.2024
• Subjects: 학제간연구; 텍스트마이닝; 군 조직; 영향요인; Military Organization; 인공지능 면접; Text Mining; 인식; Artificial Intelligence Interview; Recognition; Influence Factors
• ISSN: 1598-4877; 2508-6723
• DOI: 10.5392/JKCA.2024.24.06.011

4차 산업혁명에서의 인공지능 기술의 수용은 군 조직에 있어 효율적이고 적합한 의사결정을 하는 데 큰 도움을 준다. 하지만, 인적자원관리 분야에서의 인공지능 면접에 대한 사용자, 관리자의 인식이 어떠한지, 인공지능 면접을 시행하는 데 있어 군 조직의 목표를 달성하기 위한 주요 영향요인은 무엇인지에 관한 연구는 현재까지 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 군 인공지능 면접에 대한 사용자와 군 관계자의 전반적인 인식을 확인하고, 이를 토대로 군 인공지능 면접이 성공적으로 운용될 수 있는 영향요인을 도출하였다. 본 연구의 효과적인 수행을 위해 빅데이터 분석 중 텍스트마이닝 분석을 활용하였다. 우선, 단어 빈도 및 TF-IDF 분석을 통해 군 인공지능 면접에서 주로 언급되는 단어를 수집하였고, CONCOR 분석, 토픽모델링 기법을 통해 인공지능 면접에 대한 인식을 4가지(사회 및 환경적 측면, 사회 및 제도적 측면, 기술 및 알고리즘 측면, 개인 및 인지적 측면)로 그룹화했다. 마지막으로 성공적인 군 인공지능 면접의 시행을 위한 영향요인을 3가지(개인, 사회, 기술적 요인)로 모델화하였다. 본 연구를 통해 군 인공지능 면접에 대한 사용자와 군 관계자의 인식에 대해 면밀하게 분석하여 향후 제도 개선 및 효율적인 군 인공지능 면접을 위한 이론적, 실무적 시사점을 논의하였으며 향후 연구에 대한 방향성을 제안하고자 하였다. The acceptance of artificial intelligence technology in the Fourth Industrial Revolution greatly helps military organizations make efficient and appropriate decisions. However, research on the perceptions of users and managers about artificial intelligence interviews in the field of human resource management, and the main influencing factors for achieving the goals of military organizations in conducting artificial intelligence interviews is currently insufficient. Therefore, this study confirmed the overall perception of users and military officials on military artificial intelligence interviews, and based on this, derived influencing factors for the successful operation of military artificial intelligence interviews. Text mining analysis was used among big data analysis for the effective performance of this study. First, words that are mainly mentioned in military artificial intelligence interviews were collected through word frequency and TF-IDF analysis, and perceptions of artificial intelligence interviews were grouped into four (social and environmental aspects, social and institutional aspects, technology and algorithm aspects, and individual and cognitive aspects) through CONCOR analysis and topic modeling techniques. Finally, the influencing factors for the successful implementation of military artificial intelligence interviews were modeled into three (individual, social, and technical factors). Through this study, theoretical and practical implications for future system improvement and efficient military artificial intelligence interviews were discussed by closely analyzing the perceptions of users and military officials on military artificial intelligence interviews, and directions for future research were suggested. KCI Citation Count: 0