KR101711914B1 - 인터뷰 일정 최적화 방법 및 이를 위한 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인터뷰에 참여하는 지원자들이 모두 인터뷰에 참여할 수 있도록, ⅰ) 지원자의 응시 횟수, ⅱ) 동일 장소 및 동일 시간의 인터뷰에 참여하는 지원자의 숫자 및 ⅲ) 면접관의 인터뷰 시간이 겹치지 않는 것을 제약조건으로 하여, 선택된 상기 지원자 및 1인 이상의 면접관을 특정한 시간 및 장소에 배치하고, MILP (Mixed Integer Linear Programming) 모델에 의해 최적화하는 인터뷰 일정 최적화 방법으로, 상기 MILP 모델은 하기 식 1의 목적함수의 obj 값을 최소화시키는 배치를 구함으로써 인터뷰 일정을 최대한 빨리 끝내는 것을 특징으로 하는 인터뷰 일정 최적화 방법에 관한 것이다.
(식 1) obj=

상기 식 1에서, E는 지원자, R은 면접관, L은 장소, T는 시간을 나타내고,
상기 목적함수 obj는 Ord(T) (시간 간격 기준으로 몇 번째인가의 값)과

(지원자가 한 장소의 어떤 시간에 배정되면 1, 아니면 0의 값)를 곱한 값의 합을 나타낸다.
본 발명은 MILP(Mixed Integer Linear Programming)를 이용하여 인터뷰 일정을 만들기 때문에, 면접관의 시간 소모를 최소화 시키고, 회사의 공간적 시간적 부담을 최소화할 수 있다는 장점이 있다.

Description

인터뷰 일정 최적화 방법 및 이를 위한 시스템{AN OPTIMIZATION METHOD OF INTERVIEW SCHEDULE AND THE SYSTEM FOR THE SAME}

본 발명은 인터뷰 일정 최적화 방법 및 이를 위한 시스템에 관한 것으로서, 보다 자세하게는 동일한 시간에 동일한 장소에서 동일한 면접관과 지원자가 중복되지 않도록 인터뷰 일정을 최적화하는 방법 및 이를 위한 시스템 에 관한 것이다.

통상적으로 기업 또는 단체에서 수행하고 있는 면접 또는 인터뷰는 우수한 인력을 확보하여 회사의 경쟁력을 높이는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 다만, 기업 등의 규모가 나날이 확장됨에 따라서, 일반적인 인재 채용, 특히 신입 사원의 채용의 규모가 점점 커지게 되며, 이에 따라 지원자에 대한 면접에 대한 물적 비용 및 관리 비용의 부담이 더욱 커지고 있다. 특히, 면접의 규모가 커지는데 반하여, 기업의 면접 수행 능력은 공간적, 시간적으로 한정되어 있을 뿐만 아니라, 상기 지원자에 대하여 면접을 진행하게 되는 면접관은 기업 내에서 위치와 업무의 양이 많은 사람들이기 때문에 면접기간이 단 하루만 늘어나게 되어도 기업에 엄청난 부담을 주게 되는 문제점이 있다.

이러한, 문제점에도 불구하고, 대부분의 기업은 단순한 수기 또는 엑셀 등의 프로그램을 사용하여 면접이나 인터뷰 일정을 짜고 있기 때문에, 인터뷰 스케쥴의 최적화가 작성자 개인의 능력 여부에 따라 결정되고 있는 상황이다.

상기와 같이 문제점을 해결하기 위하여, 예를 들어 한국 공개특허 10-2010-0015183호의 경우, 날짜표시 인터페이스를 이용한 면접일정 운용방법 및 시스템에 대하여 개시하고 있으나, 면접관과 지원자간의 공간적, 시간적 최적화를 실현하지 못한다는 한계점이 있다.

특히, 특수한 전공자에 대한 면접시에는 특정 지원자에 관심이 있는 면접관이 직접 지원자를 선택하게 되는데, 이러한 경우에 면접관의 면접 일정이 겹치지 않을 뿐만 아니라, 전체 면접의 횟수를 줄여, 면접관의 시간 소모를 최소화 시키고, 회사의 공간적 시간적 부담을 최소화 할 수 있는 최적화 방법이 요구되고 있다.

KR 10-2010-0015183 A

본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서,

MILP(Mixed Integer Linear Programming)를 이용한 인터뷰 일정의 최적화를 통하여 면접관의 시간 소모를 최소화 시키고, 회사의 공간적 시간적 부담을 최소화 하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,

인터뷰에 참여하는 지원자들 및 면접관들이 모두 인터뷰에 참여할 수 있도록, ⅰ) 지원자의 응시 횟수, ⅱ) 동일 장소 및 동일 시간의 인터뷰에 참여하는 지원자의 숫자 및 ⅲ) 면접관의 인터뷰 시간이 겹치지 않는 것을 제약조건으로 하여, 선택된 상기 지원자 및 1인 이상의 면접관을 특정한 시간 및 장소에 배치하고, MILP (Mixed Integer Linear Programming) 모델에 의해 최적화하는 인터뷰 일정 최적화 방법으로,

상기 MILP 모델은 하기 식 1의 목적함수의 obj 값을 최소화시키는 배치를 구함으로써 인터뷰 일정을 최대한 빨리 끝내는 것을 특징으로 하는 인터뷰 일정 최적화 방법을 제공한다.

(식 1) obj=

(상기 식 1에서, E는 지원자, R은 면접관, L은 장소, T는 시간을 나타내고,

상기 목적함수 obj는 Ord(T) (시간 간격 기준으로 몇 번째인가의 값)과

(지원자가 한 장소의 어떤 시간에 배정되면 1, 아니면 0의 값)를 곱한 값의 합을 나타낸다.)

또한 본 발명은 상기의 방법으로 인터뷰 일정을 배치하는 최적화 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터뷰 일정 최적화 시스템을 제공한다.

본 발명에 따른 최적화 방법은 MILP(Mixed Integer Linear Programming)를 이용하여 인터뷰 일정을 만들기 때문에, 면접관의 면접 일정이 겹치지 않을 뿐만 아니라, 전체 면접의 횟수를 줄여, 면접관의 시간 소모를 최소화 시키고, 회사의 공간적 시간적 부담을 최소화할 수 있다는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 최적화 방법에 대한 모식도를 나타낸 그림이다.
도 2는 인터뷰 일정 배치의 이진 행렬의 한 예를 나타낸 그림이다.

이하, 본 발명을 상세하게 설명한다.

본 발명에 따른 인터뷰 일정 최적화 방법은,

인터뷰에 참여하는 지원자들 및 면접관들이 모두 인터뷰에 참여할 수 있도록, ⅰ) 지원자의 응시 횟수, ⅱ) 동일 장소 및 동일 시간의 인터뷰에 참여하는 지원자의 숫자 및 ⅲ) 면접관의 인터뷰 시간이 겹치지 않는 것을 제약조건으로 하여, 선택된 상기 지원자 및 1인 이상의 면접관을 특정한 시간 및 장소에 배치하고, MILP (Mixed Integer Linear Programming) 모델에 의해 최적화하는 인터뷰 일정 최적화 방법으로, 상기 MILP 모델은 인터뷰 일정을 최대한 빨리 끝내는 목적함수와 상기 목적함수의 최적화를 위한 제약조건들로 표시되는 선형 수학식들로 나타낼 수 있다.

상기 인터뷰 일정 최적화 방법은 MILP (Mixed Integer Linear Programming) 모델에 의해 결정되며, 상기 MILP 모델은 하기 식 1의 목적함수의 obj 값을 최소화시키는 배치를 구함으로써 인터뷰 일정을 최대한 빨리 끝내는 것을 특징으로 한다.

(식 1) obj=

(상기 식 1에서, E는 지원자, R은 면접관, L은 장소, T는 시간을 나타내고,

상기 목적함수 obj는 Ord(T) (시간 간격 기준으로 몇 번째인가의 값)과

(지원자가 한 장소의 어떤 시간에 배정되면 1, 아니면 0의 값)를 곱한 값의 합을 나타낸다.)

예를 들어,

에서,

=1/0은 A라는 지원자에 대하여, B 장소에서 C 시간에 인터뷰가 진행됨/진행안됨을 의미한다. 따라서, 상기 MILP 모델에서 상기 MILP 모델의 제약조건들을 만족시키면서 obj 값을 최대화시키는 인터뷰 일정 배치의 해를 구하게 된다.

본 발명에 있어서, 인터뷰에 참여하는 지원자들 중 1인의 지원자에 대하여 인터뷰를 진행할 1인 이상의 면접관을 선택할 때, 복수의 지원자들 중 가운데서 임의의 지원자 1인을 선택한 후, 상기 선택된 지원자의 인터뷰에 참여의사가 있는 면접관을 선택하여 이루어진다. 상기 선택된 지원자의 인터뷰에 참여할 수 있는 면접관은 1인이어도 되고, 복수이어도 된다.

본 발명에 있어서, 상기 지원자 1인에 대하여 인터뷰에 참여할 1인 이상의 면접관을 선택한 후, 나머지 지원자들에 대해서도 인터뷰에 참여할 1 인 이상의 면접관들을 선택하다. 이 경우, 모든 지원자들이 인터뷰에 참여할 수 있도록 면접관을 선택한 후, 선택된 상기 지원자 및 1인 이상의 면접관을 특정한 시간 및 장소에 배치하여 최적화한다.

상기와 같은 최적화 과정에서, 인터뷰 일정을 일정한 장소 및 시간에 배치하는 경우, 상기 지원자가 여러 번 인터뷰에 참여하게 되거나, 동일한 장소에서 동일한 시간에 복수의 지원자가 인터뷰에 참여하게 되거나, 동일한 면접관이 동일한 시간에 서로 다른 장소에서 인터뷰를 진행하게 되는 문제를 피해야 하기 때문에, 본 발명에서는, 상기 지원자의 응시 횟수, 동일 장소 및 동일 시간의 인터뷰에 참여하는 지원자의 숫자 및 면접관의 인터뷰 시간이 겹치지 않는 것을 제약조건으로 하여, 인터뷰 일정을 최적화 한다.

보다 구체적으로, 본 발명은 지원자가 여러 번 인터뷰에 참여하게 되는 것을 방지하기 위하여, 모든 지원자는 인터뷰에 1번만 지원할 수 있도록 제한한다. 1인의 지원자가 다른 장소 및 다른 시간에 다시 인터뷰를 진행할 수 있게 하면, 인터뷰 기간이 늘어나고 필요한 장소가 늘어날 수 있는데, 이러한 제약조건을 통하여 인터뷰 일정을 최적화 한다. 보다 바람직하게 상기와 같은 제약조건은 하기 식 2로 나타낼 수 있다.

(식2)

(상기 식 2에서, E는 지원자, L은 장소, T는 시간을 나타내고,

상기 식 2의 제약조건은 모든 지원자는 한 번만 응시한다는 것을 나타낸다.)

상기 식 2에 의하면, 지원자가 2회 이상 인터뷰에 응시하는 것을 방지할 수 있다.

또한, 본 발명은 동일한 장소에서 동일한 시간에 복수의 지원자가 인터뷰에 참여하는 것을 방지하기 위하여, 동일한 장소와 동일한 시간의 인터뷰에는 한명의 지원자만 배치하는 제약조건을 적용한다. 즉, 동일한 장소와 동일한 시간의 인터뷰에 복수의 지원자를 배치하는 것을 방지하는 제약 조건을 통하여 인터뷰 일정을 최적화한다. 보다 바람직하게 상기와 같은 제약조건은 하기 식 3으로 나타낼 수 있다.

(식3)

(상기 식 3에서, E는 지원자, L은 장소, T는 시간을 나타내고,

상기 식 3의 제약조건은 동일한 장소와 동일한 시간에 지원자는 한 명만 배치한다는 것을 나타낸다.)

상기 식 3에 의하면, 동일한 장소와 동일한 시간에 복수의 지원자가 배치되는 것을 방지할 수 있다.

또한, 본 발명은 동일한 면접관이 동일한 시간에 서로 다른 장소에서 인터뷰를 진행하게 되는 것을 방지하기 위하여, 한 면접관이 여러 지원자의 면접에 참여하는데 각 지원자들의 배정된 면접 장소가 다르더라도 시간이 겹치지 않도록 배치하는 제약조건을 적용한다. 보다 바람직하게 상기와 같은 제약조건은 하기 식 4로 나타낼 수 있다.

(식4)

상기 식 4에서, E는 E는 지원자, R은 면접관, L은 장소, T는 시간을 나타내고, 상기 식 4의 제약조건은 한 면접관이 여러 지원자의 면접에 참여하는데 각 지원자들의 배정된 면접 장소가 다르더라도 시간이 겹치지 않는다는 것을 나타낸다. 상기 M은 큰 수로서 10 이상의 정수이면 바람직하다. 구체적으로, 상기 식 4는 (

,

)의 값이 (0,0), (1,0), (0,1)인 것은 괜찮지만 (1,1)이 될 수 없도록 하는 제약조건이다.

본 발명은 상기 식 4에 의하여, 동일한 면접관이 동일한 시간에 서로 다른 장소에서 인터뷰를 진행하는 것을 방지할 수 있다.

본 발명은 또한 상기 방법을 실행할 수 있는 인터뷰 일정 최적화 시스템을 제공한다.

본 발명에 따른 인터뷰 일정 최적화 시스템은, 상기 방법에 따라 인터뷰 일정을 배치하는 최적화 서버를 포함하는 것으로 구성되어 있다.

이하, 도면을 참조하여, 본 발명의 내용을 더욱 상술하지만, 본 발명의 범주가 그것에 의해 한정되는 것은 아니다.

도 1에는 인터뷰 일정 최적화 시스템을 수행하는 MILP 모델 적용예의 흐름도가 도시되어 있다.

먼저, 지원자들 중 1인의 지원자를 선택하고(S100), 상기 지원자에 대한 인터뷰에 참여할 면접관을 선택하고(S110), MILP 최적 배치 모델을 연속적으로 적용하여 순차적으로 인터뷰 일정을 배치하고(S120), 상기 최적화 배치된 인터뷰 일정의 결과를 저장한 후, 서버를 통하여 전송한다(S130).

도 2에는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 m명의 지원자와 n명의 면접관의 정보를 면접 장소와 면접 시간으로 구별한 이진 행렬의 예가 개시되어 있다. 도 2에서와 같이 동일한 면접관인 면접관 2가 동일한 시간인 19일 9시에 다른 장소에서 다른 지원자의 면접을 볼 수 없도록 제약조건으로 하고 있는 것을 알 수 있다.

이하 본 발명을 실시예에 기초하여 더욱 상세하게 설명하지만, 하기에 개시되는 본 발명의 실시 형태는 어디까지 예시로써, 본 발명의 범위는 이들의 실시 형태에 한정되지 않는다. 본 발명의 범위는 특허청구범위에 표시되었고, 더욱이 특허 청구범위 기록과 균등한 의미 및 범위 내에서의 모든 변경을 함유하고 있다.

실시예

[실시예 1]

12명의 지원자에 20명의 면접관이 인터뷰 일정의 배치를 수행하였다. 상기 12명의 지원자에 대하여 면접에 참여하려는 면접관의 현황은 아래의 표 1과 같다. 면접 장소는 A, B, C 세 장소에서 수행하며, 1시간 간격으로 최대 5시간 동안 동시에 진행한다.

면접관/지원자

E1

E2

E3

E4

E5

E6

E7

E8

E9

E10

E11

E12

계

R1

O

1

R2

O

O

O

3

R3

O

O

2

R4

O

1

R5

O

O

O

3

R6

O

O

O

3

R7

O

1

R8

O

O

2

R9

O

O

2

R10

O

1

R11

O

O

O

3

R12

O

O

2

R13

O

O

2

R14

O

O

2

R15

O

O

2

R16

O

1

R17

O

O

2

R18

O

1

R19

O

O

2

R20

O

1

계

2

2

1

3

1

6

11

1

2

3

1

4

37

상기 표 1의 인터뷰에 참여하는 지원자 및 면접관에 대하여 본 발명의 수학적 모델을 통하여 얻은 최적의 인터뷰 스케쥴을 지원자 기준으로 구해보면 하기 표 2와 같다.

지원자	장소	시간	면접관 수
E1	B	1시	2
E2	C	2 시	2
E3	A	1 시	1
E4	B	3 시	3
E5	B	2 시	1
E6	C	1 시	6
E7	A	2 시	11
E8	A	3 시	1
E9	A	4 시	2
E10	C	3 시	3
E11	B	4 시	1
E12	C	4 시	4

본 발명의 수학적 모델을 통하여 얻은 최적의 인터뷰 스케쥴을 면접관 기준으로 나타내면 하기 표 3과 같다.

면접관	지원자	장소	시간
R1	E1	B	1 시
R2	E1	B	1 시
	E7	A	2 시
	E9	A	4 시
R3	E2	C	2 시
	E8	A	3 시
R4	E2	C	2 시
R5	E3	A	1 시
	E4	B	3 시
	E7	A	2 시
R6	E4	B	3 시
	E7	A	2 시
	E9	A	4 시
R7	E4	B	3 시
R8	E5	B	2 시
	E6	C	1 시
R9	E6	C	1 시
	E10	C	3 시
R10	E6	C	1 시
R11	E6	C	1 시
	E7	A	2 시
	E11	B	4 시
R12	E10	C	3 시
	E6	C	1 시
R13	E6	C	1 시
	E12	C	4 시
R14	E7	A	2 시
	E12	C	4 시
R15	E7	A	2 시
	E12	C	4 시
R16	E7	A	2 시
R17	E7	A	2 시
	E12	C	4 시
R18	E7	A	2 시
R19	E7	A	2 시
	E10	C	3 시
R20	E7	A	2 시

상기에서와 같이 면접관의 일정이 겹치지 않는 제약조건을 만족시키면서 확보된 5시간 보다 빠른 시간내에 인터뷰를 끝내는 일정을 수립하였다. 종래와 같이 하나의 장소에서 12명의 지원자를 순서대로 면접하면 면접관의 일정도 겹치지 않을 수 있으나, 보통 지원자가 몇 백 명씩되는 채용 기간에는 시간의 제약이 심하고, 면접관의 대기 시간도 길어지는 문제점이 있지만, 본 발명의 인터뷰 일정 최적화 방법에 의하면, 이러한 대규모의 채용 기간 시에 그 효용성이 커지게 된다.

본 발명이 속한 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주내에서 다양한 응용 및 변형을 행하는 것이 가능할 것이다.

Claims (5)

1. 인터뷰에 참여하는 지원자들 및 면접관들이 모두 인터뷰에 참여할 수 있도록, ⅰ) 지원자의 응시 횟수, ⅱ) 동일 장소 및 동일 시간의 인터뷰에 참여하는 지원자의 숫자 및 ⅲ) 면접관의 인터뷰 시간이 겹치지 않는 것을 제약조건으로 정하는 제약조건 선정 모듈;
   선택된 상기 지원자 및 1인 이상의 면접관을 특정한 시간 및 장소에 배치하는 배치 모듈; 및
   MILP (Mixed Integer Linear Programming) 모델에 의해 최적화하는 최적화 모듈;로 구성되는 최적화 서버를 포함하는 인터뷰 일정 최적화 시스템으로,
   상기 MILP 모델은 하기 식 1의 목적함수의 obj 값을 최소화시키는 배치를 구함으로써 인터뷰 일정을 최대한 빨리 끝내는 것을 특징으로 하고,
   (식 1) obj=

   

   
   (상기 식 1에서, E는 지원자, R은 면접관, L은 장소, T는 시간을 나타내고,
   상기 목적함수 obj는 Ord(T) (시간 간격 기준으로 몇 번째인가의 값)과

   

   (지원자가 한 장소의 어떤 시간에 배정되면 1, 아니면 0의 값)를 곱한 값의 합을 나타낸다.)
   상기 제약조건 중 ⅰ) 지원자의 응시 횟수는 하기 식 2로 나타내지고,
   (식2)

   

   
   (상기 식 2에서, E는 지원자, L은 장소, T는 시간을 나타낸다.)
   상기 제약조건 중 ⅱ) 동일 장소 및 동일 시간의 인터뷰에 참여하는 지원자의 숫자는 하기 식 3으로 나타내지고,
   (식3)

   

   
   (상기 식 3에서, E는 지원자, L은 장소, T는 시간을 나타낸다.)
   상기 제약조건 중 ⅲ) 면접관의 인터뷰 시간이 겹치지 않는 것은 하기 식 4로 나타내지는 것을 특징으로 하는 인터뷰 일정 최적화 시스템.
   (식4)

   

   
   (상기 식 4에서, E는 E는 지원자, R은 면접관, L은 장소, T는 시간을 나타내고, 상기 M은 10보다 큰 정수이다.)
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