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라진숙, Hye Sun Kim, 정연희
2019 / Osong Public Health and Research Perspectives
Cuttitta G.,Ferraro M.,Cibella F.,Alfano P.,Bucchieri S.,Patti A.M.,Muratori R.,Pace E.,Bruno A.
2023 / Biomolecules
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본 연구는 Workforce 애널리틱스의 개념, 효과, 잠재적 문제점을 검토하고 전략적 활용 방안을 제시한다. Workforce 애널리틱스는 데이터 다양성, 미래 지향성, 맥락 의존성을 특징으로 하며, 증거기반 경영 강화 및 가치 창출에 기여하지만, 객관성, 타당성, 프라이버시 문제 등이 발생할 수 있다. 효과적인 활용을 위해서는 디지털 아젠다 수립, 이론과 실무 융합, HR 역량 강화, 변화 관리 노력이 필요하다.
People analytics in the era of big data : changing the way you attract, acquire, develop, and retain talent
비즈니스 파트너, HR 애널리틱스 : 데이터 기반의 의사결정 가이드
Excellence in people analytics : how to use workforce data to create business value
Predictive analytics, data mining and big data : myths, misconceptions and methods
Predictive HR analytics : mastering the HR metric
The role of the company in generating skills : the learning effects of work organization : Belgium
Strategic management of human knowledge,skills and abilities: workforce decision-making in the postindustial era
피플 애널리틱스 : 탁월한 피플 애널리틱스를 위한 9가지 관점
Strategic management of human knowledge, skills, and abilities : workforce decision-making in the postindustrial era
Psychology and productivity
Predictive HR analytics : mastering the HR metric
Doing HR analytics : a practitioner's handbook with R examples
A manager's guide to the new world of work : the most effective strategies for managing people, teams, and organizations
Strategic job modeling : working at the core of integrated human resource systems
피플 애널리틱스 =
The workforce scorecard : managing human capital to execute strategy
Work Analysis in the Knowledge Economy : Documenting What People Do in the Workplace for Human Resource Development
Work analysis in the knowledge economy : documenting what people do in the workplace for human resource development
인적자원행정론 =
Human Resource Management Review
Coolen P.,van den Heuvel S.,Van De Voorde K.,Paauwe J.Asia Pacific Journal of Human Resources
Pariona-Cabrera P.,Cavanagh J.,Halvorsen B.Human Resource Management Review
Margherita A.JOURNAL OF ORGANIZATIONAL EFFECTIVENESS-PEOPLE AND PERFORMANCE
McCartney, Steven; Fu, NaJOURNAL OF ORGANIZATIONAL EFFECTIVENESS-PEOPLE AND PERFORMANCE
Peeters, Tina; Paauwe, Jaap; Van de Voorde, KarinaJournal of Work-Applied Management
Falletta S.V.,Combs W.L.HUMAN RESOURCE DEVELOPMENT REVIEW
Lee, Jae Young; Lee, YunsooBusiness & Information Systems Engineering: The International Journal of WIRTSCHAFTSINFORMATIK
De Vos, Simon; Bockel-Rickermann, Christopher; Van Belle, Jente; Verbeke, WouterReview of Managerial Science
Wirges F.,Neyer A.K.MANAGEMENT DECISION
Rigamonti, Elia; Gastaldi, Luca; Corso, MarianoMANAGEMENT DECISION
Thakral, Priyanka; Srivastava, Praveen Ranjan; Dash, Sanket Sunand; Jasimuddin, Sajjad M. M.; Zhang, Zuopeng (Justin)산업융합연구
구정모BENCHMARKING-AN INTERNATIONAL JOURNAL
Kiran, P. Ravi; Chaubey, Akriti; Shastri, Rajesh KumarFIIB Business Review
Vijit ChaturvediJournal of Business Research
Shet S.V.,Poddar T.,Wamba Samuel F.,Dwivedi Y.K.New Technology, Work and Employment
Bechter B.,Brandl B.,Lehr A.INDUSTRIAL AND COMMERCIAL TRAINING
Jiang, Yeling; Akdere, MesutCanadian journal of public health = Revue canadienne de sante publique
Bryant B; Ward M2021 INTERNATIONAL CONFERENCE ON DECISION AID SCIENCES AND APPLICATION (DASA)
Arora, Meenal; Prakash, Anshika; Mittal, Amit; Singh, SwatiJOURNAL OF ORGANIZATIONAL EFFECTIVENESS-PEOPLE AND PERFORMANCE
Cayrat, Charles; Boxall, Peter전선 / 대학원
HR 애널리틱스는 비즈니스 조직에서 사람 관련 문제를 개선하기 위해 데이터 중심 접근 방식과 체계적인 분석 / 추론을 포함합니다. HR 애널리틱스는 단순한 기술적인 데이터 수집 및 보고를 뛰어 넘습니다. HR 투자 및 성과를 추적하고 통계 및 분석을 사용하여 인과 관계를 조사합니다. HR 애널리틱스는 단순히 HR 도구가 아닌 프로세스입니다. 또한 무슨 일이 일어났는지에 대한 통찰력을 포함하고, 그것을 설명하고, 미래에 어떤 일이 일어날지를 예측하는 것을 목표로 하기 때문에 메트릭스의 개념을 뛰어 넘습니다. HR 애널리틱스의 목적은 엄격한 분석과 결합 된 우수한 데이터 수집과 함께 비즈니스 의사 결정을 지원하고 정보를 더하는 것을 의미합니다. 이 수업을 통하여 학생들은 HR 애널리틱스의 가치를 이해하고, 다양한 실습 응용 프로그램을 경험하게 됩니다. 이 수업을 듣고나면 학생들은 다양한 HR 문제에 대해 소프트 스킬 결정을 내리기 위해 언제 어떻게 하드 데이터를 사용하는지 이해하고 파악하여 회사의 인사 관리 결정에서 전략적 파트너로 자리 매김 할 수 있습니다.전선 / 대학원
인적자원의 효과적인 관리와 개발을 통하여 조직의 목표를 효과적으로 달성할 수 있을 뿐 아니라, 나아가 인적자원을 기반으로 한 경영전략의 수립 및 달성이 가능하다는 점에서 인사관리는 기업경영에 있어서 매우 중요한 분야라고 할 수 있다. 본 과목에서는 종래의 인사직능 위주의 인사관리에서 벗어나 인사관리 및 인적자원의 전략적 중요성에 기반한 인사관리를 다루고자 한다. 특히 기업 인사관리의 새로운 추세와 형성요인에 관한 이해를 하고 우리나라 기업 인사관리의 방향에 관한 평가와 전망, 그리고 새로운 제안을 시도한다.전필 / 학사
조직의 경쟁우위 창출요인으로서 인적자원은 전략적 중요성을 지니고 있다. 즉, 경영전략의 효과적 달성을 위해 인사전략이 수립/수행 되어야 할 뿐 아니라, 나아가 인적자원의 경쟁우위를 기반으로 조직의 경쟁우위를 제고하기 위해 경영전략이 수립/수행 될 수 있다는 관점에서 인사관리의 중요성이 재조명되고 있다. 이러한 관점에서 본 과목에서는 인사관리의 세부분야(선발, 개발, 평가, 보상, 승진, 퇴직 등)에 관한 기초이론과 제도를 다루며 사례연구를 통하여 인사관리에 관한 실용적이고 심도있는 사고능력을 개발하고자 한다.전선 / 대학원
본 강의는 산업인력개발(Workfoce Development)의 이론과 실천을 조직이론(Organizational Theory)의 관점에서 통합적으로 조망하는 것을 목표로 한다. 급변하는 기술 및 산업 환경 속에서 인적자원의 전략적 개발은 조직성과와 밀접하게 연결되어 있으며, 이를 위해 조직의 구조, 문화, 권력, 변화관리 등 이론적 토대에 대한 이해가 필수적이다. 본 수업에서는 조직이론을 기반으로 Workforce Development의 주요 구성요소인 성인학습, 경력개발, 조직학습, 직업교육, 수행공학(HPT) 등을 고찰하고, 이를 실제 조직 내 적용 사례와 연계하여 분석한다. 아울러 조직 수준의 산업인력 전략 수립, 변화관리, 학습조직 구축 등 실천적 주제도 함께 다룬다. 다양한 조직이론을 토대로 산업인력개발 전략의 조직 내 작동 원리를 분석함으로써, 참여 학생들이 산업인력개발을 조직 수준에서 기획하고 평가할 수 있는 이론적 및 실천적 역량을 함양하도록 돕는다.논문 / 대학원
이 과목에서는 비정규적인 강의와 함께 연구를 수행하는데 있어 필요한 기법을 익히기 위한 몇 개의 토론 분과가 만들어질 것이다. 강독은 이론과 실증연구에 있어 대표적인 논문들뿐만 아니라, 연구방법론에 관한 논문들도 포함한다. 학생들은 강독 논문들을 평가하는 숙제와 함께 자신의 관심분야 연구를 위한 기말논문을 제출하여야 한다.전선 / 학사
이 과목은 조직의 성과 향상과 지속가능한 경쟁우위를 달성하기 위해 필요한 전략 수립, 조직 설계, 인재 개발, 시장 대응, 의사결정 등 다양한 기능을 통합적으로 이해하는 데 초점을 둡니다. 특히 전략적 산업인력개발(Strategic Workforce Development) 관점에서 인적자원의 가치와 역할을 강조하며, 이를 효과적으로 실행하기 위해서는 경영의 원리와 조직 운영에 대한 체계적인 이해가 필수적임을 다룹니다. 산업 환경이 급변하는 상황에서 인재 확보, 역량 강화, 학습 촉진은 조직 성공의 핵심 요소로 부각되고 있으며, 본 과목은 이러한 요구에 대응할 수 있는 전략적 사고를 기르는 것을 목표로 합니다. 실제 기업 사례를 통해 이론과 실천을 연결하고, 조직과 산업인력개발 전략이 상호작용하는 과정을 분석하며, 이를 바탕으로 통합적 문제 해결 능력을 향상시킵니다. 학생들은 수업을 통해 인재개발을 넘어 조직 전체를 전략적으로 이해하고, 변화하는 환경 속에서 효과적인 전략을 설계하고 실행할 수 있는 기반 역량을 갖추게 됩니다.전필 / 대학원
본 과목은 조직의 경쟁력 증대를 위한 인적자원 관리의 역할에 초점을 맞추어 진행된다. 이를 위해 조직의 전략, 인적자원, 기술 등의 상호작용과 효과적인 관리에 대해 다루며 주요 인사기능을 다룬다. 수업은 인적자원 관리가 인사담당자뿐 아니라 경영자 및 일반 관리자가 이해해야 할 핵심적인 기능임을 염두에 두고 진행된다. 본 과목이 다룰 주요 주제는 전략적 인사관리, 선발, 인력개발, 평가, 보상, 노사관계 등이다. 본 과목에서는 사례연구, 강의, 비디오, 토론, 시뮬레이션 등 다양한 강의기법이 사용된다.전선 / 대학원
본 과목은 개인 개발, 경력 개발, 조직 개발에 이어 산업인력개발의 제4요소로 새로이 등장한 성과 관리의 이론적 고찰에 대해 중점적으로 다룬다. 특히, 성과 관리의 양대 축인 직무 분석과 직무 설계 중, 직무 설계의 요인들인 performance output, performance activities, 그리고 performance standards에 관해 이해하도록 한다. 아울러 HR 분석을 중심으로 성과관리론이 산업인력개발에 어떻게 공헌할 수 있는지 논의할 수 있는 기회를 제공하고, 이를 통하여 미래의 산업인력개발 분야에서 각광받을 HR 분석 역량을 제고하고자 한다.전선 / 학사
데이터마이닝 및 경영과학의 애널리틱스는 빅데이터를 분석하여 인사이트를 도출하는 과정에 사용되는 핵심 방법론이다. 이 강의에서는 비즈니스 가치를 창출하기 위한 비즈니스 문제 정의, 실제 데이터 식별 및 확보, 그리고 실제 분석을 실행하는 과정을 배운다. 또한 학생 각자가 이를 프로젝트 형태로 수행하여 인사이트를 도출하고 어떠한 의사결정을 통해 응용할지를 배운다. 이를 통해 이론적으로 배운 기법을 실제 산업응용 할 수 있는 능력을 함양한다.전선 / 학사
본 강의는 데이터와 모델을 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 비즈니스 애널리틱스의 기초를 소개 한다. 묘사분석(descriptive analytics)와 예측분석(predictive analytics)에 중점을 두며, 세부 주제로는 데이터 관리, 데이터 시각화 및 요약, 가설검정, 선형회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 데 이터 마이닝 등을 다룰 예정이다. 본 강의를 성실히 수강한 학생들이 1) 비즈니스 결정의 핵심 요인 을 파악하고, 2) 다양한 도구와 기법을 적용하여 근거에 기반한 비즈니스 결정을 내리고, 3) 그 결정 을 다양한 청중과 이해관계자에게 효과적으로 설명하고 의사소통할 수 있게 되는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
어떤 조직구조가 주어진 전략의 보다 효과적인 실행을 돕는가? 본 수업은 학부 3, 4학년을 대상으로 해당 질문을 이론과 실습을 통해 학습한다. 강의는 실행 프로세스로서의 전략이라는 관점에 기반하여 조직 내 보고체계, 최고경영진의 구성 등과 같은 공식조직과, 조직의 비전, 가치체계, 루틴/습관을 포함하는 비공식조직을 알아본 후 전략적 목적하에 이를 변화시키는 조직혁신에 대해서 학습한다. 기업 내, 기업 간 네트워크 분석에 기반하여 네트워크와 플랫폼, 조직 인지다양성, 혁신을 위한 조직 등도 함께 학습한다. 수업은 기업사례 분석, 학술논문 토론, 네트워크 분석 소프트웨어 (R/Gephi) 학습, 사회심리학 실험 등의 다양한 학습방법을 통해 이루어진다.전선 / 대학원
현대의료는 의사나 약사 같은 보건의료 직업집단, 병원이나 제약회사 같은 보건의료 생산기관, 그리고 거시적인 수준의 의료제도와 의료체계 등 조직을 통하여 만들어지고 제공된다. 이 강좌는 일반 조직이론을 기초로 보건의료조직이 갖는 여러 가지 특성을 이해하고 조직내의 권력과 조직통제, 조직과 환경의 관계가 보건의료서비스의 생산과 전달에 어떤 영향을 미치고 있는가를 이해하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
전략적 HRD란 조직 전체에 영향을 미치도록 HRD기능을 통합적으로 관리하는 과정을 의미한다. 이때 “전략적”의 의미는 HRD가 조직수준의 성과에 통합적으로 영향을 미쳐야 하며, 조직의 전략과 연계되는 외적 정합성을 확보하고, 인적자원이 지속적 경쟁우위의 원천이 될 수 있다는 것이다. 본 강좌는 전략적 HRD의 개념, 이론, 영역 및 과제 등을 체계적으로 이해하고 HRD와의 관계에서 어떤 역할을 수행해야 하는지를 이해하며 전략적 HRD가 어떻게 조직구성원의 전략형성능력을 육성하고 조직에 축적되는지를 설명할 수 있기를 기대한다.전선 / 대학원
방대하고 다양한 경영관련자료의 통계적 처리에 관한 기본이론과 실제를 통해 자료의 분석능력과 미래예측능력을 배양하고 객관적인 판단자료의 작성기술을 익히며 나아가 연구방법론의 기본지식을 이해함으로써 체계적이고 과학적인 문제해결능력을 습득한다.전선 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강의는 산업 현장에서의 인력 행동을 분석하고 그 역학을 이해하며, 이를 바탕으로 효과적인 인력 개발 전략을 수립하는 것을 목표로 한다. 개인, 팀, 조직의 행동의 변화는 여러 산업인력개발의 산출물 중 하나라고 할 수 있으며, 어떠한 심리적 메커니즘으로 행동 및 태도의 변화가 발생하는지 이해하는 것은 산업인력개발 발전 관점에서 매우 중요하다. 본 수업은 조직에서 다양한 행동 변화 및 상호작용을 활성화시키기 위해 필요한 이론과 실제를 습득하여 산업인력 관점에서 조직 내 문제와 해결안을 도출하고자 한다. 이에 다음과 같은 영역에서 이를 다루고자 한다: 조직 행동 분석, 행동 역학의 이해, 인간 행동 개선 전략, 인적 자원 개발.전필 / 대학원
사람과 문화에 대한 효과적인 관리는 기업의 경쟁우위 확보에 큰 영향을 미치기 때문에 기업은 인적자원관리 (HRM) 전략을 선제적으로 수립하고 집행해야한다. 성공적인 HRM 전략의 수립 및 집행은 스탭과 라인 모두의 책임이며 조직구성원 모두는 인적자원관리에 대한 수준높은 이해가 필요하다. 이 수업은 인적자원관리와 관련된 전략적, 핵심적 이슈들을 다루며, 학생들이 관리자로서 경력을 쌓는 과정에서 직면하게 될 인적자원관리 과제를 효과적으로 대처할 수 있는 역량 향상을 목표로 한다.전선 / 대학원
날로 치열해지는 경쟁에 대응하여 기업이 처한 외부환경, 특히 산업 내 경쟁의 양상 및 산업의 구조를 분석하고, 또한 조직이 이미 축적했거나 앞으로 확보할 수 있는 자원과 핵심역량을 분석하여 사업의 지속 가능한 경쟁우위를 확보할 수 있는 경쟁전략을 수립하기 위한 전략적 사고 및 분석의 틀을 배우고 토론한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.