DX로 사람의 특성을 다루기
DX(디지털 전환)에서 사람의 능력 특성과 성격·행동 특성을 다루는 데 UK검사는 특히 적합합니다.
DX의 정의
디지털 전환은 IT의 확산이 사람들의 삶을 모든 면에서 더 나은 방향으로 바꾼다는 개념입니다. 2004년 스웨덴 우메오대학교의 에리크 스톨테르만 교수가 제창한 것으로 알려져 있으며, 일반적으로 DX라고 줄여 부릅니다.
일본 경제산업성의 「DX 추진 가이드라인」은 DX를 다음과 같이 설명합니다(의역).
기업이 급변하는 사업 환경에 대응하여 데이터와 디지털 기술을 활용하고, 고객과 사회의 요구를 바탕으로 제품·서비스·사업 모델을 바꾸는 동시에 업무 자체, 조직, 프로세스, 기업 문화와 풍토를 혁신하여 경쟁 우위를 확립하는 것입니다.
UK검사와 DX
종이와 연필로 치르는 UK검사는 언뜻 디지털과 무관해 보입니다.
그러나 숫자를 더하는 작업만 수행하고 1분마다의 작업량과 오답 수라는 데이터를 다루는 독특한 방식은 본래부터 디지털적입니다.
판정 결과표의 그래프와 문장은 디지털 데이터를 사람이 읽기 쉽게 시각화한 것입니다.
UK검사: 능력·행동 특성의 디지털화
UK검사: 능력·행동 특성의 디지털화
↓
검사 결과 원자료
빅데이터
↔ 임상 자료와 비교
↓ 판정 모델 개발·갱신
다양한 모델에 따른 판정 결과
- 적재적소: 채용 판정, 배치·이동
- 안전관리: 사고 예방, 면허 제도
- 교육·훈련: 교육 방침, 진학 상담, 사회교육, 경력 지원
- 정신건강: 마음 건강, 건강 진단, 복직 지원
UK검사에서 얻는 데이터는 주로 다음 두 가지입니다.
- 1분마다의 작업량, 오답 수, 연령 등 검사 원자료
- 원자료를 판정 모델에 통과시켜 얻는 판정 결과 데이터
판정 모델은 검사 원자료와 임상 자료(평소의 일하는 모습, 학습 스타일, 특정 업무와의 적합성, 사고, 건강 등)를 비교하여 얻는 함수입니다. 시대에 따라 달라지는 목적에 잘 맞도록 지속해서 갱신됩니다.
UK검사의 클라우드 판정 서비스를 이용하면 CSV 파일이 제공됩니다. 이 파일에는 특정 모델로 원자료를 판정한 결과가 담깁니다.
목적에 맞는 판정 모델이 있으면 그 결과 데이터를 사용할 수 있습니다. 없다면 원자료나 기존 판정 결과와 임상 자료의 관계를 AI로 분석하여 새로운 모델을 개발할 수도 있습니다.
DX 추진에 UK검사를 활용해 보십시오.
DX 제안 사례: 교통사고 감소를 위한 UK검사 활용
모두의 건강과 복지를 위한 SDG 3에는 교통사고 사망과 부상을 절반으로 줄이는 세부목표 3.6이 있습니다. 원래 기한은 2020년이었습니다. 여러 교통안전 대책 중 UK검사를 활용하는 방법을 생각해 보겠습니다.
활용 가능성을 판단하려면 능력·성격·행동 특성과 교통사고의 상관관계를 조사해야 합니다. 원문은 과거 중대한 교통사고를 일으킨 집단과 사고를 한 번도 일으키지 않은 집단의 판정 결과에서 특성 분포가 다르다고 보고합니다.
위험 경향을 구분하기 위한 잠정적 판정 기준을 설정하고 실제 자료로 각 집단을 A와 B로 나누면 다음과 같습니다.
| 사고자 집단 | 무사고자 집단 | |
| 그룹 A | 38% | 76% |
| 그룹 B | 62% | 24% |
| 합계 | 100% | 100% |
이 구분으로 사고자와 무사고자를 완벽히 분리할 수는 없습니다. 다만 이 비교에서 A는 B보다 사고 관련 경향이 낮은 집단입니다.
그렇다면 B가 운전하지 않을 경우 설명상의 사고율이 낮아질까요? 2021년 일본어 원문이 사용한 연간 약 1%라는 가정을 1만 명에 적용하면 다음과 같습니다.
| 사고자 집단 | 무사고자 집단 | |
| 그룹 A | 38 | 7524 |
| 그룹 B | 62 | 2376 |
| 합계 | 100 (1%) | 9900 (99%) |
원문 계산은 다음과 같습니다.
A: 38 ÷ 7524 ≈ 0.5%
B: 62 ÷ 2376 ≈ 2.6%
이 사례에서 B의 수치는 A의 5배 이상입니다. B가 운전하지 않으면 나머지 운전자의 사고율은 가정한 1%에서 약 0.5%로, 대략 절반이 됩니다. 집단 전체를 분모로 한 계산은 아래 주의사항을 참조하십시오.
그러나 B에게 면허를 주지 않으면 무사고자 2,376명도 운전하지 못하므로 현실적인 방법은 아닙니다.
여기서 IT를 활용할 수 있습니다. 원문은 비슷한 안전 효과를 목표로 B부터 ASV(첨단 안전 자동차)나 자율주행차로 전환하도록 권장하는 방안을 제안합니다.
원문은 일본의 교통사고가 국제적으로 적은 편이라고 설명하며, 면허 제도나 교통 규칙이 덜 정비된 국가에서 더 큰 가능성을 제시합니다. 이는 모든 국가에서 검증된 효과가 아니라 원문의 제안입니다.
모두에게 건강과 복지를.
이 번역은 2021년 7월 9일 일본어 원문의 표와 사례를 유지합니다. 연간 1%는 설명에 사용한 가정이며 현재의 국가 통계가 아닙니다. SDG 3.6의 원래 기한은 2020년입니다. 원문의 식은 사고자 수를 무사고자 수로 나눕니다. 집단 전체를 분모로 한 비율은 38/(38+7524) ≈ 0.50%, 62/(62+2376) ≈ 2.54%입니다. 이 비교는 설명용이며 인과관계, 검증된 개인 위험 예측, 검사·ASV·자율주행에 의한 사고 감소를 보장하지 않습니다. 다른 집단에 적용하려면 검증이 필요합니다. 검사만으로 채용·면허 등 자격 여부를 결정하지 마십시오.
일본과 해외에서 동일한 방식으로 사용할 수 있는 작업 검사법 기반의 적성·성격 검사인 UK검사를 이용하시려면 해당 국가 또는 지역의 가까운 판매점에 문의해 주세요.
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