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공무원의 스마트워크 만족 요인 탐색: AI 모델링과 설명가능한 AI를 이용하여

Exploring the Factors Predicting Civil Servants’ Satisfaction with Smart Work: Utilizing AI Modeling and XAI

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공직사회의 스마트워크는 코로나19로 급격하게 확산된 이후에도, 일-가정 양립에 대한 선호변화로 인해 다양한 형태로 존속되고 있다. 본 연구는 스마트워크 제도 중 재택근무에 초점을 맞추어 공무원의 재택근무 만족을 예측하는 변인들을 한국행정연구원의 ‘2021년 공직생활실태조사’를 활용하여 탐색하였다. 분석 방법으로 머신러닝 방법인 XGBoost를 활용하여 연구의 한계를 극복하고자 하였으며, 설명 가능한 AI(XAI)인 SHAP기법을 이용해 공무원의 스마트워크 만족과 예측 변인 간 관계를 설명하였다. 분석 결과, 공무원의 재택근무 만족을 가장 잘 예측하는 변인은 조직 내 자원제공과 의사소통으로 나타났으며, 직무스트레스는 재택근무 만족과 ν자 형태의 비선형 관계에 있는 것으로 나타났다 이를 통해 스마트워크 만족은 단순히 공무원 개인의 태도 및 선호의 문제가 아니라, 조직적 특징과 상호작용하며 형성될 수 있는 영역이라는 점이 시사된다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 선형회귀분석 중심의 기존연구의 방법론적 한계를 극복했으며, 높은 성능의 모델을 구축하여 행정학에서의 머신러닝 활용 가능성을 시사했다는 의의가 있다.

Abstract

Smart work in the public sector, boosted by COVID-19, persists due to work-family balance preferences. This study examined the features predicting telework satisfaction among civil servants using the 2021 public employee perception survey, employing XGBoost and SHAP for analysis. Key findings showed that organizational support and communication best predict telework satisfaction, with job stress impacting satisfaction in a ν-shaped nonlinear way. This indicates that smart work satisfaction is not merely a matter of individual preferences but can be shaped through interaction with organizational characteristics. The study overcame the methodological limitations of traditional linear regression analysis using machine learning techniques and suggested the potential of machine learning in public administration by developing a high-performance model.

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