다음에서 설명하는 인력공급 예측기법은?
일정기간 동안의 종사원들이 한 직위에서 다른 직위 또는 조직 밖으로 이동확률을 과거의 자료를 통하여 구한 후, 이를 근거로 미래 일정시점의 인력 흐름을 예측하는 확률적 모형이다.
- ①마르코프체인법(Markov chain method)
- ②인력대체표
- ③기능목록
- ④관리자목록
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정답 ① — 과거 인사이동 자료로 직위 간 이동과 퇴직의 확률을 구해 미래 인력 구성을 예측하는 방법은 마르코프체인법이다. 핵심은 이동확률을 이용해 인력의 흐름을 추정한다는 점이다.
선지별 오답 이유
- ① 마르코프체인은 직위별 이동·잔류·퇴직 확률을 전이확률로 정리하고, 이를 현재 인원에 적용해 미래의 직위별 인원을 추정하므로 적합하다.
- ② 인력대체표는 주요 직위에 결원이 생겼을 때 승계 가능한 후보자를 보여 주는 자료로, 조직 전체의 이동확률을 계산하는 기법이 아니다.
- ③ 기능목록은 종사원의 기술·자격·경력 등을 기록해 내부 인력의 역량을 파악하는 자료이므로, 직위 간 이동 흐름의 확률적 예측과는 다르다.
- ④ 관리자목록은 관리자의 경력·성과·승진 가능성 등을 정리해 관리직 충원에 활용하는 자료이며, 인력 이동의 전이확률을 구하지 않는다.
관련 개념
마르코프체인법은 각 직위의 인원이 다음 기간에 어느 직위로 옮기거나 조직을 떠날지를 확률로 나타낸다.
과거 자료에서 추정한 전이확률을 현재 인력 구성에 적용하면 미래의 직위별 공급 인원을 계산할 수 있다.
따라서 승계 후보나 개인 역량을 정리하는 자료와 달리, 조직 내 인력 흐름을 수량적으로 예측할 때 쓰인다.
과거 자료에서 추정한 전이확률을 현재 인력 구성에 적용하면 미래의 직위별 공급 인원을 계산할 수 있다.
따라서 승계 후보나 개인 역량을 정리하는 자료와 달리, 조직 내 인력 흐름을 수량적으로 예측할 때 쓰인다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과