조직에서 업무 성과를 평가하는 방법 아이디어

유연근무 더 나아가 원격근무에 대한 우려 중 많은 부분은 결국 평가의 문제로 귀결되는 것 같다. ‘근무 시간과 장소가 무슨 상관이냐, 일만 잘하면 되지’라고 하는데, 정말로 일을 잘 했는지, 그렇다면 얼마나 잘 했는지를 어떻게 알 수 있는가. 다른 사람의 업무 성과를 평가하는 것은 쉬운 일이 아니다. 심지어 본인이 실무에 익숙한 분야라고 해도 그렇다. 똑같은 일을 해보지 않은 이상, 간단해 보이는 일에 의외의 난관이 있을 수 있고, 복잡해 보였지만 인터넷 검색 한 번에 해결되는 일도 있다. 게다가 이런 어려움을 극복하고 정확하게 평가해야 할 동기부여조차도 크지 않은 경우가 대부분이다.

이 문제를 시장 경제 방식으로 풀어보면 어떨까?

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최저임금 단상

  • 직원의 위험: 최저임금이 오른다 -> 그만큼의 시간 생산성을 제공하지 못하는 직원은 일자리를 잃는다
  • 기업의 위험: 최저임금이 오른다 -> 직원의 시간당 노동에서 그만큼의 가치를 만들어낼 수 없는 기업은 망한다
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정책 경사(Policy Gradient)

배경

그냥 쉽게 생각해보자. 특정한 상황이 주어지고 내가 어떤 행동을 취하면 모종의 규칙에 따라서 즉각적인 보상을 받는 게임이 있다. 상황과 행동은 의미를 알 수 없는 숫자로 표현되기 때문에 추정할 수 없으며, 경우의 수는 무척 많다. 이 게임이 계속 반복된다고 할 때, 최대한 많은 보상을 받으려면 어떻게 해야 할까?

각 상황에서 보상이 가장 큰 행동이 무엇인지를 찾는 일 자체도 물론 어렵지만, 그것만으로는 부족하다. 문제의 정답만 외우는 것과 같아서 조금만 다른 상황이 와도 제대로 대응할 수 없기 때문이다. 상황과 행동과 보상의 관계를 학습해야 한다. 이 문제를 지도학습(Supervised Learning)으로 풀 수 있을까? 보상을 일종의 레이블로 생각할 수 있겠지만 상황과 행동의 관계를 어떻게 포뮬레이션할지가 좀 막막하다.

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문제의 수준과 지속적인 개선

사람이 모인 곳에 문제와 갈등이 없을 수는 없다. 겉으로 드러나는 갈등의 존재 여부만 가지고 성과를 판단하면 안 된다. 기존과 똑같다고 단정해서도 안 된다. 모든 갈등의 수준이 동일한 것은 아니기 때문이다. 아직 기초적인 수준의 문제를 놓고 다투는 곳이 있는가 하면, 그런 문제는 진작에 해결하고 훨씬 고차원의 문제로 씨름하는 곳이 있다.

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Gradient Boosting 알고리즘: 개념

기계학습에서 부스팅(Boosting)이란 단순하고 약한 학습기(Weak Learner)를 결합해서 보다 정확하고 강력한 학습기(Strong Learner)를 만드는 방식을 의미한다. 정확도가 낮더라도 일단 모델을 만들고, 드러난 약점(예측 오류)은 두 번째 모델이 보완한다. 이 둘을 합치면 처음보다는 정확한 모델이 만들어지고, 그럼에도 여전히 남아 있는 문제는 다음 모델에서 보완하여 계속 더하는 과정을 반복하는 원리다.

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경험적 베이즈 방법에 대해서

경험적 베이즈(Empirical Bayes, EB) 방법에 대해서 간단히 알아보자. 위키피디아에서 찾아보면, 통계적 추론을 할 때 사전확률 분포(Prior Distribution)를 데이터로부터 추정하는 방식이라고 설명한다. 데이터를 보기 전에 사전확률을 고정(Fix)하는 베이지안 방법과 대비된다는 내용이 이어진다. 하지만 이런 설명만으로는 개념을 잡기가 쉽지 않은데, 마침 구체적인 사례와 함께 이 방법론을 설명하는 시리즈 글이 두 개가 있다. 첫 번째는 야구 타자의 타율을 추정하는 문제에 대한 David Robinson의 글이고 두 번째는 전자상거래 사이트에서 상품의 노출 대비 판매율을 추정하는 문제에 관해 이베이 테크 블로그에 올라온 David Goldberg의 글이다.

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