RA-01
AI 경영성과 예측Business Performance Prediction
재무제표·경영지표 같은 정형 데이터와 회의록·보고서·설문·온라인 기사 같은 비정형 데이터를 통합해 기업의 성과를 예측하고, 결과를 통계 속성 필드에 매핑한 경영지표로 제공합니다.
KEY TOPICS
근거US 12,591,902 B2 · KR 10-2573799
Research
연구 영역
특허, 학술 논문, 대규모 기업 프로젝트에서 나온 연구를 여섯 개 영역으로 정리했습니다. 각 영역은 사람·팀·조직·경영 데이터가 만나는 지점을 다룹니다.
RA-02
HR Analytics · 인재 예측People & Talent Analytics
채용·선발·승진·보임 의사결정에 쓰이는 진단·면접·평가 데이터를 머신러닝으로 분석해 직무 적합도와 성장 가능성을 예측합니다. 자기소개서·면접 기록 같은 텍스트도 분석 대상입니다.
KEY TOPICS
근거현대자동차 HR Analytics ML 알고리즘 R&D, 채용평가 텍스트분석
RA-03
진단 과학 · 척도 개발Assessment Science & Psychometrics
역량모델링으로 측정 가능한 기준을 정의하고, 리더십·팀·성격 진단의 요인구조와 신뢰도·타당도를 통계적으로 검증합니다. 국내 산업별 Norm 점수로 결과를 상대 비교합니다.
KEY TOPICS
근거한국심리학회지: 산업 및 조직 39(2), 5,137명 표본 · Journal of Creativity and Innovation 19(3)
RA-04
조직문화 · 안전 · 컴플라이언스Culture & Risk Analytics
조직문화, 일하는 방식, 안전문화, 준법 민감도를 지수(Index)로 설계하고 대규모 다국적 조직에서 측정합니다. 조직·직급·지역별 결과와 시계열 변화를 함께 분석합니다.
KEY TOPICS
근거10만 명·200개 해외법인 WSI, 4만 명 안전문화 진단
RA-05
Assessment Intelligence생성형 AI 피드백·코칭 (GAX)
고객 HR 데이터로 모델을 학습시키지 않고, 개인의 실제 진단 결과와 역량 계층, 해석 기준을 구조화해 AI에 제공합니다. 진단 결과를 대화형 피드백과 실행 계획으로 연결합니다.
KEY TOPICS
근거GAX 아키텍처, AI One-Flow · 현대캐피탈·신세계그룹 AI 코칭 에이전트
RA-06
AX · 프로젝트 성과 분석AI Transformation & PM Analytics
개인·팀·조직·업무의 현재 상태를 진단하고, 진단 결과를 경영 인사이트와 우선순위로 바꿔 AI 전환 실행 계획을 설계합니다. PM의 AI 역량, 프로젝트 성과 예측 지표, CPMAI 같은 AI 프로젝트 관리 체계도 연구합니다.
KEY TOPICS
근거IPMA 2026, ProjMAN 2026, Procedia CS 2026, 서울대 AI4PM
Research Assets
연구에 쓰이는 진단 도구
Global Assess 플랫폼에서 운영하는 표준 진단이 DAL의 1차 데이터원입니다. 개인·팀·조직 수준에서 같은 사람과 조직을 시계열로 추적할 수 있습니다.
Personal
- LCI 360°
- 리더 역량 다면진단 · AMA 모델 · 10년+ Norm DB
- LRC
- 리더십 4유형 · 8역할 진단
- NEO-PI Big5
- 성격 5요인 · 채용 · 리더십 개발
- L.역량다면진단
- 공통·리더십·업무수행 역량 (2026)
- PTI · Caliper · EQ-i
- 심리유형 · 직무 잠재역량 · 감성역량
Team
- ACE
- 자각 · 소통 · 실행 팀 리더십 (SMM 기반)
- TPI
- 팀 성과 촉진·저해 요인
- TEP
- 목표달성 능력 · 팀원 몰입
- 8BA
- 고성과 팀행동 8규범
Organization
- Denison
- 사명 · 일관성 · 참여 · 적응성
- E-SPEC
- E = ƒ(Strategy · Process · Employee · Culture)
- OHD
- 조직건강도 · 성장통
- WSI
- Work · People · Infra 워크스마트
- EX
- 물리·문화·기술 직원경험
Methodologies
연구 방법론
심리측정, 통계 모델링, 머신러닝, 생성형 AI를 하나의 분석 파이프라인으로 연결합니다.
통계 · 심리측정
- Confirmatory Factor Analysis
- ESEM
- Item Response Theory
- Multi-group Path Analysis
- Norm-referenced Scoring
- Multi-rater 360° Feedback
머신러닝
- Ensemble Learning (CART · Boosting)
- Predictive Modeling
- Feature Scaling
- Time-series Analysis
텍스트 · 언어
- Text Mining
- Feature Vectorization (BOW)
- Natural Language Processing
- Keyword Dictionary Matching
생성형 AI
- LLM Context Engineering
- Competency Hierarchy Grounding
- AI Coaching Agents
- Multimodal Emotion Recognition
경영성과 예측 파이프라인 (특허 청구항 기준)
STEP 1 · COLLECT
수집
내부(재무·KPI·회의록·설문·진단) + 외부(기사·논문·특허·커뮤니티) 데이터
STEP 2 · CLASSIFY
분류
정형 데이터와 비정형 데이터로 구분
STEP 3 · STRUCTURE
정형화
정제·토큰화·단어 추출·정수 인코딩으로 비정형 → 정형 변환
STEP 4 · FEATURE
특징 추출
빈도 가중 벡터화 후 재스케일링·표준 정규화
STEP 5 · PREDICT
예측 · 매핑
앙상블 모델로 성과 예측, 통계 속성 필드에 경영지표 매핑
Applied Framework · AX Consulting
진단에서 성과 검증까지, 7단계로 연결합니다
- AssessReality Map
- AwarenessAX Target
- Strategy AIRoadmap
- Role & CapabilityNew Roles
- Customized BuildAI Build
- ActionNew Workflow
- Continuous AnalyticsValue
Gate 1 (4주) 가치·책임자·데이터 준비 확인 → Gate 2 (4개월) 품질을 유지하며 실제 업무가 줄었는지 확인 → Gate 3 (8개월) 확산 후에도 운영·경제성이 유지되는지 확인