KR102205955B1 - 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템은 기 설정된 시간 동안 복수 개의 면접게임을 실행하고, 상기 복수 개의 면접게임을 조작한 면접자의 조작정보 및 상기 조작정보에 따른 게임진행정보가 포함된 면접게임 결과정보를 제공하는 게임단말; 및 상기 면접자의 지원업무에 따라 상기 면접자의 조작정보, 게임진행정보를 필터링한 후, 필터링된 게임진행정보를 기초로 상기 면접자의 정서, 성향, 선호도, 학습능력, 순발력, 분석력을 포함하는 면접게임 결과 인덱스를 산출하고, 산출된 게임 수행 인덱스를 기초로 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 역량평가서버를 포함한다.

Description

면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템 및 방법{System and methods for evaluating and deducing interviewer's ability to use interview game}

본 발명은 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템 및 방법에 관한 것이다.

ERP(Enterprise Resource Plannin; 전사적 자원관리)는 제조업을 포함한 다양한 비즈니스 분야에서 생산, 구매, 재고, 주문, 공급자와의 거래, 고객서비스 제공 등 주요 프로세스 관리를 돕는 여러 모듈로 구성된 통합 어플리케이션 패키지를 뜻하는 것으로 재무 및 인적자원을 위한 모듈 또한 포함된다. 이는 기업들이 기업의 업무를 전산화할 때 여러 모듈로 구성이 된 소프트웨어를 말하며 대부분의 기업 업무에 효율을 증가시킬 수 있다는 장점이 있다. 이에 많은 기업들은 이러한 패키지 제품을 자사의 전산환경에 맞게 커스터마이징하여 구축을 함으로서 신기술 환경에 능동적으로 대응하려고 하고 있다.

또한, 최근들어 IT 기술의 발달에 기반한 통신 네트워크의 활성화로 웹을 기반으로한 ERP 시스템이 구축되고 있다 즉, 유무선 통신망을 통해 서버에 접속하여 서버에 구현된 프로그램을 이용하여 구성되는 시스템이 발달하고 있다.

한편, 각 기업체에서는 ERP 시스템을 인사관리에도 이용하고 있다. 즉, 개인이 직무를 수행하면서 쌓이는 역량을 반영하여 신입사원 채용, 인사이동, 승진 등의 인사관리시에 이용하고 있다. 그런데, 종래 인사관리시에는 개인이 보유하고 있는 역량을 다양한 직무에서 요구되는 복수의 역량들과 매핑할 수 있는 근거자료가 없어 개인의 역량을 종합적으로 판단하지 못하는 문제가 있었다.

또한, 하나의 직무를 수행하면서 축적되는 다양한 역량이 유사한 직무를 수행함으로써 쌓이는 역량에 종합적으로 반영되지 못하는 문제도 있었다.

또한, 각 개인에 대한 직무역량에 대한 평가가 체계적이고 객관적으로 관리되지 못하고 인사담당자의 주관적인 판단이나 상사의 주관적인 판단에 의존하는 경향이 있었다.

특허공개번호 제10-2015-0044495호

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 게임 형식의 업무를 수행하여 지원자의 성과역량 및 성장 가능성을 추론하는 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템은 기 설정된 시간 동안 복수 개의 면접게임을 실행하고, 상기 복수 개의 면접게임을 조작한 면접자의 조작정보 및 상기 조작정보에 따른 게임진행정보가 포함된 면접게임결과정보를 제공하는 게임단말; 및 상기 면접자의 지원업무에 따라 상기 면접자의 조작정보, 게임진행정보를 필터링한 후, 필터링된 게임진행정보를 기초로 상기 면접자의 정서, 성향, 선호도, 학습능력, 순발력, 분석력을 포함하는 면접게임 결과 인덱스를 산출하고, 산출된 게임 수행 인덱스를 기초로 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 역량평가서버를 포함하고, 상기 역량평가서버는 업무별 표본 인덱스를 입력하는 업무지표 입력부; 상기 면접게임결과정보를 입력하는 면접게임 결과 입력부; 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하고, 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링한 후, 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 산출한 후, 산출된 게임 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스의 연산을 통해 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 데이터 처리부; 및 상기 면접게임 결과 인덱스를 추론 알고리즘에 적용시켜 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 역량가능성 추론부를 포함하고, 상기 데이터 처리부는 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하여 입력하는 업무 표본 선택부; 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링하는 필터링부; 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 하기의 식 1을 이용하여 산출하는 제1 인덱스 산출부; 및 상기 제1 인덱스 산출부에서 산출된 게임별 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스를 하기의 식 2에 적용시켜 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 제2 인덱스 산출부를 포함하고, 상기 관심 가중치는 기 설정된 면접게임 간에 게임 인덱스의 편차에 따라 가변되는 값이고, 상기 역량가능성 추론부는 면접자가 지원한 업무에 재직중인 재직자 중 5년 미만의 사원들을 대상으로 평가한 면접게임 결과 인덱스를 군집표본인 표준지표로 설정하고, 상기 군집표본인 표준지표에 따른 기간별 업무성과, 역량평점을 참고하여 면접자의 적합도 및 업무 성장 가능성을 추론하고, 상기 복수 개의 면접게임은 공간기억하기, 순서정하기, 카드분류하기, 풍선기우기, 카드 뒤집기, 원반쌓기, 연속도형 찾기, 타일 맞추기, 자음/모음 분류하기, 먹이 찾기, 색, 단어 맞추기, 단어 분류하기, 방향 찾기, 표정 맞추기, 도형 맞추기, 날씨 예측하기, 유사 도형 찾기, 경보 분류하기, 이미지 맞추기, 소득 분배하기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
[식 1]

여기서, index(gn)은 게임별 인덱스이고,

은 게임시간,

, 게임 오브젝트 조작횟수,

는 평균 조작시간,

는 면접게임 별 임의의 가중치이고,

는 게임시간 임계값,

는 게임 오브젝트 조작횟수의 임계값,

는 평균 조작시간의 임계값이다.
[식 2]

여기서, index(gn), index(gn-1)…. Index(g1)은 [식 1]을 통해 산출된 게임별 인덱스이고, index_sample(work)는 업무별 표본 인덱스이고,

는 게임 인덱스 간의 관심 가중치이다.

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상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 방법은 게임단말에서 기 설정된 시간 동안 복수 개의 면접게임을 실행하고, 상기 복수 개의 면접게임을 조작한 면접자의 조작정보 및 상기 조작정보에 따른 게임진행정보가 포함된 면접게임 결과정보를 제공하는 단계; 및 역량평가서버에서 상기 면접자의 지원업무에 따라 상기 면접자의 조작정보, 게임진행정보를 필터링한 후, 필터링된 게임진행정보를 기초로 상기 면접자의 정서, 성향, 선호도, 학습능력, 순발력, 분석력을 포함하는 면접게임 결과 인덱스를 산출하고, 산출된 게임 수행 인덱스를 기초로 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 단계를 포함하고, 상기 추론하는 단계는 상기 역량평가서버의 업무지표 입력부에서 업무별 표본 인덱스를 입력하는 단계; 상기 역량평가서버의 면접게임 결과 입력부에서 상기 면접게임결과정보를 입력하는 단계; 상기 역량평가서버의 데이터 처리부에서 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하고, 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링한 후, 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 산출한 후, 산출된 게임 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스의 연산을 통해 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 단계; 및 상기 역량평가서버의 역량가능성 추론부에서 상기 면접게임 결과 인덱스를 추론 알고리즘에 적용시켜 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 단계를 포함하고, 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 단계는 상기 데이터 처리부의 업무 지표 선택부에서 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하는 단계; 상기 데이터 처리부의 필터링부에서 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링하는 단계; 상기 데이터 처리부의 제1 인덱스 산출부에서 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 하기의 식 1을 이용하여 산출하는 단계 및 상기 데이터 처리부의 제2 인덱스 산출부에서 상기 제1 인덱스 산출부에서 산출된 게임별 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 업무별 표본 인덱스를 하기의 식 2에 적용시켜 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 관심 가중치는 기 설정된 면접게임 간에 인덱스의 편차에 따라 가변되는 값이고, 상기 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 단계는 면접자가 지원한 업무에 재직중인 재직자 중 5년 미만의 사원들을 대상으로 평가한 면접게임 결과 인덱스를 군집표본인 표준지표로 설정하고, 상기 군집표본인 표준지표에 따른 기간별 업무성과, 역량평점을 참고하여 면접자의 적합도 및 업무 성장 가능성을 추론하는 단계이고, 상기 복수 개의 면접게임은 공간기억하기, 순서정하기, 카드분류하기, 풍선기우기, 카드 뒤집기, 원반쌓기, 연속도형 찾기, 타일 맞추기, 자음/모음 분류하기, 먹이 찾기, 색, 단어 맞추기, 단어 분류하기, 방향 찾기, 표정 맞추기, 도형 맞추기, 날씨 예측하기, 유사 도형 찾기, 경보 분류하기, 이미지 맞추기, 소득 분배하기를 포함하는 게임인 것을 특징으로 한다.
[식 1]

여기서, index(gn )은 게임별 인덱스이고,

은 게임시간,

, 게임 오브젝트 조작횟수,

는 평균 조작시간,

는 면접게임 별 임의의 가중치이고,

는 게임시간 임계값,

는 게임 오브젝트 조작횟수의 임계값,

는 평균 조작시간의 임계값이다.
[식 2]

여기서, index(gn), index(gn-1)…. Index(g1)은 [식 1]을 통해 산출된 게임별 인덱스이고, index_sample(work)는 업무별 표본 인덱스이고,

는 게임 인덱스 간의 관심 가중치이다.

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본 발명의 일 실시예에 따른 게임을 활용한 인재의 역량평가 추론 시스템 및 방법을 이용하면, 면접 지원자가 지원하는 업무와 연관된 면접게임을 통해 해당 업무에 대한 이해도를 판단할 수 있을 뿐만 아니라, 면접 지원자의 업무 역량 및 성장가능성을 종래의 군집 표본들과 비교함으로써, 객관적으로 판단할 수 있다는 이점이 있다.

또한, 업무와 관련된 테스트 게임의 수행과정을 분석함으로써, 면접 지원자의 정서, 성향, 선호, 학습능력, 업무수행능력, 추론 및 노력성을 평가하고, 평가결과에 기초하여 면접 지원자의 성과역량 및 성장 가능성을 객관적으로 도출할 수 있다는 이점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 게임단말의 구성도이다.
도 3은 본 발명에서 제시하는 면접게임의 종류를 나타낸 도이다.
도 4 내지 도 5는 게임단말에서 면점게임의 실행 화면을 나타낸 예시도이다.
도 6은 도 1에 도시된 업무역량 평가서버의 세부 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.

이하, 본 명세서의 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 명세서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하는 것이 아니며, 본 명세서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 명세서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 명세서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.

어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 명세서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다.

예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 명세서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 명세서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 명세서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 명세서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 명세서에서 정의된 용어일지라도 본 명세서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.

이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템 및 방법을 보다 상세하게 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템을 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1에 도시된 게임단말의 구성도이고, 도 3은 본 발명에서 제시하는 면접게임의 종류를 나타낸 도이고, 도 4 내지 도 5는 게임단말에서 면점게임의 실행 화면을 나타낸 예시도이고, 도 6은 도 1에 도시된 업무역량 평가서버의 세부 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템(100)은 다양한 업무 형태에 적합한 게임을 수행하여 면접 지원자의 정서, 성향, 선호, 학습능력, 업무수행능력, 추론 및 노력성을 평가하고, 평가결과에 기초하여 면접 지원자의 성과역량 및 성장 가능성을 분석 추론하기 위한 시스템이다.

보다 구체적으로, 상기 역량평가 추론 시스템(100)은 게임단말(200) 및 업무역량평가 서버(300)를 포함할 수 있다.

상기 게임단말(200)은 다양한 업무 형태에 적합한 게임을 실행시키는 단말일 수 있다. 상기 게임단말(200)은 다양한 업무 형태에 적합한 게임을 조작하기 위한 조작 인터페이스를 포함하는 단말일 수 있다.

상기 게임단말(200)은 도 2를 참조, 입력부(201), 게임운영부(202), 인터페이스부(203), 센서부(204), 디스플레이부(205), 저장매체(206) 및 통신부(207)를 포함할 수 있다.

상기 입력부(201)는 면접 지원자가 입력한 정보를 제공한다.

상기 입력부(201)는 터치 패널(touch panel), 펜 센서(pen sensor), 키(key) 또는 초음파(ultrasonic) 입력기기를 포함할 수 있다.

터치 패널은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. 디지털 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트(sheet)를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치는 마이크를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.

상기 게임운영부(202)는 업무역량평가서버(300)에서 제공된 면접게임 중 면접자가 지원한 업무와 연관된 게임과 연관되지 않은 게임을 섞어 실행하는 구성일 수 있다.

상기 면접게임은 도 3 내지 도 5를 참조, 기억력, 순발력, 창의력, 공간지각능력, 수리능력, 분석능력, 감지능력 등에 관한 게임일 수 있고, 그 일 예로, 공간기억하기, 순서정하기, 카드분류하기, 풍선기우기, 카드 뒤집기, 원반쌓기, 연속도형 찾기, 타일 맞추기, 자음/모음 분류하기, 먹이 찾기, 색, 단어 맞추기, 단어 분류하기, 방향 찾기, 표정 맞추기, 도형 맞추기, 날씨 예측하기, 유사 도형 찾기, 경보 분류하기, 이미지 맞추기, 소득 분배하기 등을 포함할 수 있다.

상기 인터페이스부(203)는 각 부의 운영동작에 필요한 인터페이스를 제공한다.

상기 인터페이스부(203)는 HDMI(high-definition multimedia interface), USB(universal serial bus), 광 인터페이스(optical interface), 또는 D-sub(D-subminiature)를 포함할 수 있다. 또한, MHL(mobile high-definition link) 인

터페이스, SD(secure digital) 카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.

상기 센서부(204)는 다양한 업무 형태에 적합한 게임들의 진행에 필요한 센싱정보를 계측하여 제공하는 기능을 한다.

상기 센서부(204)는 UV(ultra violet) 센서, 가속도 센서, 모션 센서, 위치 센서, 생체 센서, 온도 센서, 조도 센서를 포함할 수 있다.

UV 센서는 자외선을 감지하고, 감지된 자외선 측정치를 전기적인 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 가속도 센서는 전자 장치의 움직임에 따른 가속도 값을 검출하여 전기적인 신호로 출력할 수 있다. 한 실시 예에 따르면 가속도 센서는 2축(X축, Y축) 가속도 센서 또는 3축(X축, Y축, Z축) 가속도 센서일 수 있다.

모션 센서는 게임단말(200)의 움직임을 검출할 수 있다. 예를 들면 게임단말(200)의 움직임 방향, 기울기 등을 검출하여 전기적인 신호로 출력할 수 있다. 위치 센서는 게임모듈의 위치를 검출할 수 있다. 예를 들면 위치 센서는 GPS(Global Positioning System) 센서일 수 있다.

생체 센서는 사용자의 생체 신호를 검출할 수 있다. 예를 들면 생체 센서는 PPG(Photoplethysmography) 센서, ECG(electrocardiogram sensor) 센서, GSR 센서, 피부수화도 센서, 피부 온도 센서를 포함할 수 있다. PPG 센서는 심박 센서의 하나인 광혈류량 센서로서, 광센서를 이용하여 빛의 투과량을 측정하여 혈관 내 혈액양의 변화나 산소 포화도를 측정하여 혈류량 변화를 측정할 수 있다.

측정된 혈류량 변화는 심박수 측정에 이용될 수 있다. ECG(electrocardiogram sensor) 센서는 EKG(electrocardiography) 센서라고도 하며, 심장의 활동 전류의 패턴 신호를 감지하여 출력할 수 있다. 측정된 심장의 활동 전류의 패턴 신호는 맥박 측정에 이용될 수 있다. GSR 센서는 전류피부저항반응 센서일 수 있다.

GSR 센서는 EDR(Electrodermal response) 센서, PGR (psycho galvanic reflex) 센서, SCR(skin conductance response) 센서 중 어느 하나일 수 있다. GSR 센서는 저항계를 포함하고, 피부 위의 두 점 사이의 전기 전도도를 측정할 수 있다.

GSR 센서는 인체의 피부에 미리 정해진 소량의 전류를 흘려보낸 후 피부 위의 두점 사이의 전기 전도도를 측정하여 피부 저항값을 출력할 수 있다. 측정된 전기 전도도는 땀 발생량 측정에 이용될 수 있다. 피부수화도 센서는 전기적 측정 센서, 광학적 측정 센서, MRI를 이용하는 센서 등 다양한 방식의 센서로 구성될 수 있으며, 사용자 피부 각질층의 수분 함유량인 피부 수화도를 측정할 수 있다. 측정된 피부 수화도는 피부 수분도 측정에 이용될 수 있다.

피부 온도 센서는 인체의 일부에 근접하거나 접촉된 상태에서 인체의 열에 의한 내부 저항 변화값이나 전압 변화값 또는 전류 변화값을 이용하여 피부 온도를 측정하고, 측정된 피부 온도를 출력할 수 있다. 온도 센서는 온도 변화에 의해 내부저항값이나 전압 또는 전류가 변하면 내부 저항 변화값이나 전압 변화값 또는 전류 변화값을 이용하여 온도를 측정하고, 측정된 온도를 출력할 수 있다. 조도 센서는 주변 빛의 양을 감지하고, 감지된 빛의 양을 측정하여 출력할 수 있다. 적외선 센서는 적외선을 감지하고, 감지된 적외선의 양을 측정하여 출력할 수 있다.

상기 디스플레이는(205)는 예를 들면, 액정 디스플레이(liquid crystal display(LCD)), 발광 다이오드(lightemitting diode(LED)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode(OLED)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems(MEMS)) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다.

디스플레이부(205)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이부(205)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다.

상기 저장매체(206)는 다양한 업무 형태의 적합한 게임을 실행하기 위한 응용프로그램을 저장하는 구성일 수 있다.

상기 저장매체(206)는 내장 메모리 또는 외장 메모리를 포함할 수 있다. 내장 메모리는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

외장 메모리는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱(memory stick) 등을 더 포함할 수 있다. 외장 메모리는 다양한 인터페이스를 통하여 게임단말(200)과 기능적으로 및/또는 물리적으로 연결될 수 있다

상기 통신부(207)는 외부 장치 또는 역량평가 서버(300) 간의 통신을 설정하는 구성으로, 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치 또는 역량평가 서버(300)와 통신할 수 있다.

무선 통신은, 예를 들면, 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들면, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한, 무선 통신은, 예를 들면, 근거리 통신을 포함할 수 있다. 근거리 통신(164)은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. GNSS는 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 Beidou) 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하, 본 문서에서는, GPS는 GNSS와 혼용되어 사용(interchangeably used)될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 전화 망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다음으로, 도 6을 참조, 상기 업무역량평가서버(300)는 상기 면접자의 지원업무에 따라 상기 면접자의 조작정보, 게임진행정보를 필터링한 후, 필터링된 게임진행정보를 기초로 상기 면접자의 정서, 성향, 선호도, 학습능력, 순발력, 분석력을 포함하는 면접게임 결과 인덱스를 산출하고, 산출된 게임 수행 인덱스를 기초로 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론한다.

보다 구체적으로, 상기 업무역량평가서버(300)는 업무지표 입력부(310), 면접게임 결과 입력부(320), 데이터 처리부(330) 및 역량가능성 추론부(340)를 포함한다.

업무지표 입력부(310)는 외부의 데이터베이스로부터 수집된 업무별 표본 인덱스를 입력한다.

여기서, 업무별 표본 인덱스는 업무 내의 난이도가 서로 다른 단위 워크들마다 기 설정된 단위지수를 합산한 후, 단위 워크들의 개수로 나눈 평균한 값일 수 있다. 상기 업무별 표본 인덱스는 업무에 따라 단위 워크의 개수가 서로 다를 수 있다. 따라서, 업무별 표본 인덱스는 서로 다른 값을 가질 수 있다.

상기 데이터베이스는 업무별 표본 인덱스를 수집하여 저장하는 저장매체로서, 내부 DB 또는 외부의 DB에서 데이터를 크롤링할 수 있다.

한편, 상기 내부DB는 빅데이터를 구축하기 위하여, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다.

이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다.

물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠 수도 있다.

이때, 인공 신경망은 CNN(Convolutional neural network) 구조가 이용될 수 있는데, CNN은 컨볼루션 층을 이용한 네트워크 구조로 이미지 처리에 적합하며, 이미지 데이터를 입력으로 하여 이미지 내의 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있기 때문이다. 또한, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 이를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 서는, 질의로 입력되는 식별자나 자연어를 분석하고, 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용될 수 있다

다음으로, 면접게임 결과 입력부(320)는 게임단말(200)에서 제공된 면접자의 면접게임 결과정보를 입력한다.

참고로, 상기 면접게임은 기억력, 순발력, 창의력, 공간지각능력, 수리능력, 분석능력, 감지능력 등에 관한 게임일 수 있고, 그 일 예로, 공간기억하기, 순서정하기, 카드분류하기, 풍선기우기, 카드 뒤집기, 원반쌓기, 연속도형 찾기, 타일 맞추기, 자음/모음 분류하기, 먹이 찾기, 색, 단어 맞추기, 단어 분류하기, 방향 찾기, 표정 맞추기, 도형 맞추기, 날씨 예측하기, 유사 도형 찾기, 경보 분류하기, 이미지 맞추기, 소득 분배하기 등을 포함할 수 있다.

일 예로, 상기 표정 맞추기는 얼굴표정을 보고 해당하는 감정을 맞추기 위한 게임으로, 이는 면접 지원자의 정서를 파악하고자 하는 게임일 수 있고, 이미지 맞추기는 면접 지원자가 사람의 사진을 보고 성향이나 선호를 예측함으로써, 판매업무와의 적합도를 판단하는데 사용될 수 있다.

상기 풍선 키우기는 위험에 대한 학습능력과 위험을 감수하는 성향을 평가하는데 사용될 수 있고, 상기 순서 정하기는 여러 개의 공(또는 단어)의 무게를 저울에 놓아 서로 비교한 후 무게를 순서대로 추론함으로써, 면접 지원자의 추론능력을 테스트하는 데 사용될 수 있다. 상기 소득 분배하기는 보상의 획득 가능성과 크기를 고려하여 쉽거나 어려운 문항을 선택해 나가는 과정을 테스트 하는데 사용될 수 있다.

다음으로, 상기 데이터 처리부(330)는 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하고, 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링한 후, 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 산출한 후, 산출된 게임 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스의 연산을 통해 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출한다.

보다 구체적으로, 상기 데이터 처리부(330)는 업무별 표본 인덱스 선택부(331), 필터링부(332), 제1 인덱스 산출부(333), 관심 가중치부(335) 및 제2 인덱스 산출부(335)를 포함한다.

상기 업무별 표본 인덱스 선택부(331)는 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하여 입력한다.

상기 필터링부(332)는 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링한다.

상기 제1 인덱스 산출부(333)는 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 하기의 식 1을 이용하여 산출한다.

[식 1]

여기서, index(gn )은 게임별 인덱스이고,

은 게임시간,

, 게임 오브젝트 조작횟수,

는 평균 조작시간,

는 면접게임 별 임의의 가중치이다.

또한,

는 게임시간 임계값,

는 게임 오브젝트 조작횟수의 임계값,

는 평균 조작시간의 임계값이다.

일 예로, 면접게임이 유사 도형 찾기라고 가정하고, 면접자의 게임시간(20초), 면접자의 게임오브젝트 조작횟수가 14회, 평균 조작시간은 5초이고, 가중치가 0.5이고, 게임시간, 오브젝트 조작횟수, 평균 조작시간의 임계값이 25초, 10회, 4초라고 가정하면, 해당 면접자의 유사 도형 찾기의 인덱스는 17.94일 수 있다.

다음으로, 제2 인덱스 산출부(334)는 상기 제1 인덱스 산출부(333)에서 산출된 게임별 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스를 하기의 식 2에 적용시켜 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출한다.

[식 2]

여기서, index(gn), index(gn-1)…. Index(g1)은 식 1을 통해 산출된 게임별 인덱스이고, index_sample(work)는 업무별 표본 인덱스이고,

는 게임 인덱스 간의 관심 가중치이다.

여기서, 관심 가중치는 관심 가중치부(335)에서 제공되는 값으로, 기 설정된 면접게임 간에 인덱스 지수의 편차에 따라 가변되는 값으로, 예컨대, 특정 업무와 연관된 면접게임이 ①타일 맞추기, ②도형 맞추기, ③유사 도형 찾기라고 가정할 경우, 면접자의 ①②③ 인덱스 간 평균편차가 0.5일 경우, 가중치는 0.5가 부여되고, 면접자의 ①②③ 인덱스의 평균편차가 0.8일 경우, 가중치는 0.2가 부여되는 값일 수 있다.

즉, 특정 업무와 연관성이 높은 면점게임의 인덱스가 편차가 낮다는 것은 면접자가 특정 업무를 수행하는 데 적합하다는 것으로, 이에 대한 추가 가중치를 부여하여 업무에 적합한 인재를 보다 수월하게 평가하고자 함이다.

한편, 앞에서 상술한 관심 가중치와 관련하여 특정 면접게임을 일 예로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 업무의 특성에 따라 면접게임의 종류 및 수는 가변될 수 있다.

다음으로, 다시 도 1을 참조, 역량가능성 추론부(340)는 면접게임 결과 인덱스를 추론 알고리즘에 적용시켜 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론한다.

여기서, 역량가능성 추론부(340)는 면접자가 지원한 업무에 재직중인 재직자 중 5년 미만의 사원들을 대상으로 평가한 면접게임 결과 인덱스를 표준지표로 설정하고, 표준지표에 따른 기간별 업무성과, 역량평점을 참고하여 면접자의 적합도 및 업무 성장 가능성을 추론할 수 있다.

상기 역량가능성 추론부(340)는 온톨로지 기반의 규칙을 사용하여 온톨로지 기반의 추론을 수행한다. 상기 역량가능성 추론부(340)는 미리 정의된 규칙 뿐만 아니라 사용자가 새롭게 정의한 규칙인 사용자 정의 규칙을 이용하여 추론을 수행할 수 있다.

일 예로서, 온톨로지 기반의 규칙은 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙일 수 있다. SWRL은 Axiom 기반의 규칙으로부터 도출하기 힘든 사용자의 경험적 지식을 추론하기 위해 개발된 규칙 언어로서, OWL(Ontology Web Language)의 하부 언어인 OWL-LITE, OWL-DL과 규칙 마크업 언어인 RuleML의 하부 언어인 Unary/Binary Datalog RuleML을 통합한 규칙 표현 언어이다. SWRL은 대부분의 규칙과 같이, 조건과 결과의 쌍의 구조로 정의할 수 있으며, 이를 SWRL 규칙에서 제공하는 언어로 나타내면, 조건은 'Body'로 표현되며, 결과는 'Head'로 표현된다. Body와 Head는 하나 이상의 Atom을 가질 수 있기 때문에, Atom의 논리곱(And)을 사용한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 방법의 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 면접게임을 활용한 인재의 역량평가 추론 방법(S700)은 게임단말(200)에서 기 설정된 시간 동안 복수 개의 면접게임을 실행하고, 상기 복수 개의 면접게임을 조작한 면접자의 조작정보 및 상기 조작정보에 따른 게임진행정보가 포함된 면접게임 결과정보를 제공(S710)하면, 업무 역량평가서버(300)에서 상기 면접자의 지원업무에 따라 상기 면접자의 조작정보, 게임진행정보를 필터링한 후, 필터링된 게임진행정보를 기초로 상기 면접자의 정서, 성향, 선호도, 학습능력, 순발력, 분석력을 포함하는 면접게임 결과 인덱스를 산출하고, 산출된 게임 수행 인덱스를 기초로 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론(S720)한다

보다 구체적으로, 상기 S720 과정은 업무지표 입력부에서 업무별 표본 인덱스를 입력(S721)하고, 면접게임 결과 입력부(320)에서 상기 면접게임결과정보를 입력(S722)하면, 데이터 처리부(330)에서 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하고, 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링한 후, 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 산출한 후, 산출된 게임 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스의 연산을 통해 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출(S723)한다.

여기서, 상기 S723 과정은 업무별 표본 인덱스 선택부(331)에서 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택(S723-1)하고, 필터링부(332)에서 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링(S723-2)한다.

이후, 제1 인덱스 산출부(333)에서 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 하기의 식 1을 이용하여 산출(S723-3)하고, 제2 인덱스 산출부(334)에서 상기 제1 인덱스 산출부(333)에서 산출된 면접게임 별 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 업무별 표본 인덱스를 하기의 식 2에 적용시켜 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출(S723-4)하는 과정으로 이루어질 수 있다.

[식 1]

여기서, index(gn )은 게임별 인덱스이고,

은 게임시간,

, 게임 오브젝트 조작횟수,

는 평균 조작시간,

는 면접게임 별 임의의 가중치이고,

는 게임시간 임계값,

는 게임 오브젝트 조작횟수의 임계값,

는 평균 조작시간의 임계값이다.

[식 2]

여기서, index(gn), index(gn-1)…. Index(g1)은 [식 1]을 통해 산출된 게임별 인덱스이고, index_sample(work)는 업무별 표본 인덱스이고,

는 게임 인덱스 간의 관심 가중치이다.

다음으로, 역량가능성 추론부(S724)에서 상기 면접게임 결과 인덱스를 추론 알고리즘에 적용시켜 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론(S724)한다.

상기 S724 과정은 면접자가 지원한 업무에 재직중인 재직자 중 5년 미만의 사원들을 대상으로 평가한 면접게임 결과 인덱스를 표준지표로 설정하고, 표준지표에 따른 기간별 업무성과, 역량평점을 참고하여 면접자의 적합도 및 업무 성장 가능성을 추론하는 단계이다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 게임을 활용한 인재의 역량평가 추론 시스템 및 방법을 이용하면, 면접 지원자가 지원하는 업무와 연관된 면접게임을 통해 해당 업무에 대한 이해도를 판단할 수 있을 뿐만 아니라, 면접 지원자의 업무 역량 및 성장가능성을 종래의 군집 표본들과 비교함으로써, 객관적으로 판단할 수 있다는 이점이 있다.

또한, 업무와 관련된 테스트 게임의 수행과정을 분석함으로써, 면접 지원자의 정서, 성향, 선호, 학습능력, 업무수행능력, 추론 및 노력성을 평가하고, 평가결과에 기초하여 면접 지원자의 성과역량 및 성장 가능성을 객관적으로 도출할 수 있다는 이점이 있다.

도 8은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.

컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.

여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.

또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.

여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.

예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.

지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100: 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템
200: 게임단말
201: 입력부
202: 게임운영부
203: 인터페이스부
204: 센서부
205: 디스플레이부
206: 저장매체
207: 통신부
300: 업무역량평가서버
310: 업무지표 입력부
320: 면접게임 결과 입력부
330: 데이터 처리부
331: 업무별 표본 인덱스 선택부
332: 필터링부
333: 제1 인덱스부
334: 관심 가중치부
335: 제2 인덱스부
340: 역량가능성 추론부

Claims (10)

1. 기 설정된 시간 동안 복수 개의 면접게임을 실행하고, 상기 복수 개의 면접게임을 조작한 면접자의 조작정보 및 상기 조작정보에 따른 게임진행정보가 포함된 면접게임결과정보를 제공하는 게임단말; 및
   상기 면접자의 지원업무에 따라 상기 면접자의 조작정보, 게임진행정보를 필터링한 후, 필터링된 게임진행정보를 기초로 상기 면접자의 정서, 성향, 선호도, 학습능력, 순발력, 분석력을 포함하는 면접게임 결과 인덱스를 산출하고, 산출된 게임 수행 인덱스를 기초로 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 역량평가서버를 포함하고,
   상기 역량평가서버는
   업무별 표본 인덱스를 입력하는 업무지표 입력부;
   상기 면접게임결과정보를 입력하는 면접게임 결과 입력부;
   상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하고, 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링한 후, 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 산출한 후, 산출된 게임 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스의 연산을 통해 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 데이터 처리부; 및
   상기 면접게임 결과 인덱스를 추론 알고리즘에 적용시켜 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 역량가능성 추론부를 포함하고,
   상기 데이터 처리부는
   상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하여 입력하는 업무 표본 선택부;
   상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링하는 필터링부;
   상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 하기의 식 1을 이용하여 산출하는 제1 인덱스 산출부; 및
   상기 제1 인덱스 산출부에서 산출된 게임별 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스를 하기의 식 2에 적용시켜 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 제2 인덱스 산출부를 포함하고,
   상기 관심 가중치는 기 설정된 면접게임 간에 게임 인덱스의 편차에 따라 가변되는 값이고,
   상기 역량가능성 추론부는
   면접자가 지원한 업무에 재직중인 재직자 중 5년 미만의 사원들을 대상으로 평가한 면접게임 결과 인덱스를 군집표본인 표준지표로 설정하고, 상기 군집표본인 표준지표에 따른 기간별 업무성과, 역량평점을 참고하여 면접자의 적합도 및 업무 성장 가능성을 추론하고,
   상기 복수 개의 면접게임은 공간기억하기, 순서정하기, 카드분류하기, 풍선기우기, 카드 뒤집기, 원반쌓기, 연속도형 찾기, 타일 맞추기, 자음/모음 분류하기, 먹이 찾기, 색, 단어 맞추기, 단어 분류하기, 방향 찾기, 표정 맞추기, 도형 맞추기, 날씨 예측하기, 유사 도형 찾기, 경보 분류하기, 이미지 맞추기, 소득 분배하기를 포함하는 게임인 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 시스템.
   [식 1]
   

   

   
   여기서, index(gn)은 게임별 인덱스이고,

   

   은 게임시간,

   

   , 게임 오브젝트 조작횟수,

   

   는 평균 조작시간,

   

   는 면접게임 별 임의의 가중치이고,

   

   는 게임시간 임계값,

   

   는 게임 오브젝트 조작횟수의 임계값,

   

   는 평균 조작시간의 임계값이다.
   [식 2]
   

   

   
   여기서, index(gn), index(gn-1)…. Index(g1)은 [식 1]을 통해 산출된 게임별 인덱스이고, index_sample(work)는 업무별 표본 인덱스이고,

   

   는 게임 인덱스 간의 관심 가중치이다.
   
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6. 게임단말에서 기 설정된 시간 동안 복수 개의 면접게임을 실행하고, 상기 복수 개의 면접게임을 조작한 면접자의 조작정보 및 상기 조작정보에 따른 게임진행정보가 포함된 면접게임 결과정보를 제공하는 단계; 및
   역량평가서버에서 상기 면접자의 지원업무에 따라 상기 면접자의 조작정보, 게임진행정보를 필터링한 후, 필터링된 게임진행정보를 기초로 상기 면접자의 정서, 성향, 선호도, 학습능력, 순발력, 분석력을 포함하는 면접게임 결과 인덱스를 산출하고, 산출된 게임 수행 인덱스를 기초로 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 단계를 포함하고,
   상기 추론하는 단계는
   상기 역량평가서버의 업무지표 입력부에서 업무별 표본 인덱스를 입력하는 단계;
   상기 역량평가서버의 면접게임 결과 입력부에서 상기 면접게임결과정보를 입력하는 단계;
   상기 역량평가서버의 데이터 처리부에서 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하고, 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링한 후, 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 산출한 후, 산출된 게임 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 표본 인덱스의 연산을 통해 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 단계; 및
   상기 역량평가서버의 역량가능성 추론부에서 상기 면접게임 결과 인덱스를 추론 알고리즘에 적용시켜 상기 면접자의 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 단계를 포함하고,
   상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 단계는
   상기 데이터 처리부의 업무 지표 선택부에서 상기 면접자가 지원한 지원업무의 표본 인덱스를 상기 업무별 표본 인덱스에서 선택하는 단계;
   상기 데이터 처리부의 필터링부에서 상기 면접게임결과정보 중 상기 지원업무와 연관된 면접게임의 결과를 필터링하는 단계;
   상기 데이터 처리부의 제1 인덱스 산출부에서 상기 필터링된 면접게임 각각의 게임 수행 인덱스를 하기의 식 1을 이용하여 산출하는 단계 및
   상기 데이터 처리부의 제2 인덱스 산출부에서 상기 제1 인덱스 산출부에서 산출된 게임별 인덱스 간에 관심 가중치를 합산한 합산값과 상기 업무별 표본 인덱스를 하기의 식 2에 적용시켜 상기 면접게임 결과 인덱스를 산출하는 단계를 포함하고,
   상기 관심 가중치는 기 설정된 면접게임 간에 인덱스의 편차에 따라 가변되는 값이고,
   상기 지원업무 적합도 및 업무성장 가능성을 추론하는 단계는
   면접자가 지원한 업무에 재직중인 재직자 중 5년 미만의 사원들을 대상으로 평가한 면접게임 결과 인덱스를 군집표본인 표준지표로 설정하고, 상기 군집표본인 표준지표에 따른 기간별 업무성과, 역량평점을 참고하여 면접자의 적합도 및 업무 성장 가능성을 추론하는 단계이고,
   상기 복수 개의 면접게임은 공간기억하기, 순서정하기, 카드분류하기, 풍선기우기, 카드 뒤집기, 원반쌓기, 연속도형 찾기, 타일 맞추기, 자음/모음 분류하기, 먹이 찾기, 색, 단어 맞추기, 단어 분류하기, 방향 찾기, 표정 맞추기, 도형 맞추기, 날씨 예측하기, 유사 도형 찾기, 경보 분류하기, 이미지 맞추기, 소득 분배하기를 포함하는 게임인 면접게임을 활용한 면접자 역량평가 추론 방법.
   [식 1]
   

   

   
   여기서, index(gn )은 게임별 인덱스이고,

   

   은 게임시간,

   

   , 게임 오브젝트 조작횟수,

   

   는 평균 조작시간,

   

   는 면접게임 별 임의의 가중치이고,

   

   는 게임시간 임계값,

   

   는 게임 오브젝트 조작횟수의 임계값,

   

   는 평균 조작시간의 임계값이다.
   [식 2]
   

   

   
   여기서, index(gn), index(gn-1)…. Index(g1)은 [식 1]을 통해 산출된 게임별 인덱스이고, index_sample(work)는 업무별 표본 인덱스이고,

   

   는 게임 인덱스 간의 관심 가중치이다.
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