KR102267086B1 - 블록체인에 기반한 부정채용 방지 기능을 포함하는 인공지능을 이용한 맞춤형 인재 채용 시스템 - Google Patents

Abstract

지원자 단말을 통해 지원자로부터 입력되는 지원자 정보를 수신하여 블록체인 네트워크에 저장하는 지원자 검증 장치; 및 채용 전형 별 합격자를 선출하기 위한 딥러닝 모델을 구축하고, 상기 딥러닝 모델에 상기 지원자 정보를 입력하여 합격자를 선정하는 인재 채용 장치;를 포함하는, 맞춤형 인재 채용 시스템을 개시한다.

Description

블록체인에 기반한 부정채용 방지 기능을 포함하는 인공지능을 이용한 맞춤형 인재 채용 시스템{SYSTEM OF SUITABLE JOB RECRUITING USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE INCLUDING FUNCTION OF PREVENTING UNFAIR RECRUITMENT BASED ON BLOCKCHAIN}

본 발명은 블록체인에 기반한 부정채용 방지 기능을 포함하는 인공지능을 이용한 맞춤형 인재 채용 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 블록체인을 이용하여 지원자 인적사항의 위변조를 방지하고, 인공지능을 이용하여 각 채용 단계의 합격자를 선정하는 인재 채용 시스템에 관한 것이다.

지금까지의 오프라인상에서의 취업절차는 채용사가 채용공고를 하면, 이 채용공고를 열람한 입사지원자가 입사지원서(이력서)를 배부받아 그 내용을 기재하고, 졸업증명서 및 성적증명서 등의 각종 서류를 첨부하여 원서를 제출하면 이를 채용사가 접수한 후 서류전형, 필기시험, 면접 과정을 거쳐 최종으로 합격자를 선출하는 과정을 통해 이루어졌다.

최근 인터넷의 급속한 발달에 따라 상기한 오프라인 방식의 채용방식이 점점 온라인 방식으로 변화되고 있다.

이러한 온라인 채용방식은 기존의 오프라인 채용방식에 비해 입사지원서의 오프라인 배부 작업이 필요없어 업무 로드가 적으며, 입사지원서 배부, 접수 및 선별 작업을 전산화할 수 있어 채용 관리가 간편하고, 수시 모집이 용이한 장점을 가진다.

이러한 온라인 채용방식은 인터넷 웹페이지를 통해 채용공고 및 입사지원서를 배부하고, 입사지원자가 작성한 입사지원서를 포함하는 각종 서류를 e-메일을 통해 채용사가 수신하도록 함으로써 입사지원시의 시간적, 공간적 제약을 해소할 수 있게 된다.

한편, 필기 전형, 면접 전형 등의 선발과정은 오프라인에서 이루어지므로, 여전히 추가 인력과 시간이 필요하며, 채용 청탁에 의한 부정 입사자가 발생하는 등 공정한 합격자 선정이 사실상 불가능하고, 직무 맞춤형 인재 채용에 어려움이 있는 실정이다.

본 발명의 일측면은 지원자 인적사항을 블록체인 네트워크에 저장하여 관리하는 맞춤형 인재 채용 시스템을 제공한다.

본 발명의 다른 측면은 부정 지원자 데이터베이스를 구축하여 과거 부정채용 지원자를 검출하는 맞춤형 인재 채용 시스템을 제공한다.

본 발명의 또 다른 측면은 복수의 채용 전형을 인공지능 플랫폼을 이용하여 진행하는 맞춤형 인재 채용 시스템을 제공한다.

본 발명의 또 다른 측면은 합격자에 대한 평가를 진행하고 평가 결과를 추후 채용 전형에 반영하는 맞춤형 인재 채용 시스템을 제공한다.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템은, 지원자 단말을 통해 지원자로부터 입력되는 지원자 정보를 수신하여 블록체인 네트워크에 저장하는 지원자 검증 장치; 및 채용 전형 별 합격자를 선출하기 위한 딥러닝 모델을 구축하고, 상기 딥러닝 모델에 상기 지원자 정보를 입력하여 합격자를 선정하는 인재 채용 장치;를 포함한다.

한편, 상기 지원자 검증 장치는, 기업의 채용 공고가 개시되는 웹 페이지를 통해 지원자의 인적사항, 학위, 자격증 정보 및 자기소개서를 포함하는 상기 지원자 정보를 수집하는 지원자 정보 수집부; 상기 지원자 정보 수집부에서 수집하는 지원자 정보를 상기 블록체인 네트워크에 저장하여 관리하는 지원자 정보 저장부; 상기 기업, 정부기관, 기관 회원사 및 협력사를 포함하는 채용기관에서의 과거 부정채용 지원자 또는 입사자의 인적사항 및 상기 기업, 정부기관, 기관 회원사 및 협력사에 재직중인 직원 중 특정 직급 이상의 직원의 친인척 인적사항을 수집 및 저장하여 부정 지원자 데이터베이스를 구축하고, 상기 지원자 정보에 포함되는 인적사항이 상기 부정 지원자 데이터베이스에서 검색되는지 여부에 따라 해당 지원자를 부정 지원자로 검출하고, 부정 지원자로 검출되는 지원자 정보를 제외한 나머지 지원자 정보를 상기 인재 채용 장치로 전달하는 부정 지원자 검출부;를 포함하고,

상기 인재 채용 장치는, 1차 서류 전형, 2차 필기 전형 및 3차 면접 전형을 포함하는 채용 전형 별 합격자를 선출하기 위해, 입력 데이터에 대하여 핵심가치역량, 리더십역량 및 직무역량의 3 가지 역량 행위 지표의 각 요소의 점수를 출력하는 상기 딥러닝 모델을 구축하는 채용 전형 모델링부; 상기 딥러닝 모델에 상기 부정 지원자 검출부로부터 전달받는 지원자 정보를 입력하여 합격자를 선출하는 합격자 선출부; 및 상기 합격자가 업무에 투입되고 소정 기간이 지난 후 상기 합격자에 대한 평가를 진행하는 합격자 평가부;를 포함하고,

상기 채용 전형 모델링부는, 상기 기업으로부터 기업의 설립 일자 및 지역 정보를 수신하고, 복수의 네트워크 노드로부터 역량 모델링 학습 데이터를 수집하며, 상기 역량 모델링 학습 데이터 제공 지역을 소정 기준에 따라 그룹화하고, 상기 기업의 지역이 속한 지역 그룹을 추출하고, 추출한 지역 그룹에 해당하는 역량 모델링 학습 데이터를 상기 딥러닝 모델의 학습 데이터로 추출하되, 추출한 상기 딥러닝 모델의 학습 데이터 중, 상기 기업의 설립 일자 이전에 제공받은 상기 역량 모델링 학습 데이터를 제외하고, 미리 설정되는 직무 카테고리를 하나의 세그먼트로 정의하고, 정의한 복수의 세그먼트 별로 핵심가치역량, 리더십역량 및 직무역량의 3 가지 역량 행위 지표의 각 요소를 타겟으로 하여 추출한 학습 데이터를 학습한 상기 딥러닝 모델을 구축하고,

복수의 네트워크 노드로부터 역량 모델링 학습 데이터를 수집하는 것은,

SNS(social network service) 서비스를 제공하는 SNS 서버, 기업에 구축되어 있는 기업 서버 및 정부 기관 서버를 포함하는 상기 복수의 네트워크 노드로부터 정치, 사회, 문화, 기술, 경제 트렌드 및 이슈, 기업의 인사 담당자로부터 소정의 입출력모듈을 통해 입력받아 생성되는 기업 핵심 가치, 직무 기술서, 업무 분장 정보 및 CEO 인터뷰 내용, 정부 기관 서버에서 제공하는 NCS 기반 산업별 및 직종별 직무 역량 정보를 포함하는 역량 모델링 학습 데이터를 수집하는 것을 포함하고,

상기 합격자 선출부는,

1차 서류 전형을 위해 상기 딥러닝 모델에 지원자 정보를 입력하고, 상기 딥러닝 모델의 출력 결과 소정 점수 이상에 해당하는 지원자를 1차 서류 전형 합격자로 선출하는 것을 포함하고,

상기 합격자 선출부는, 2차 필기 전형을 위해 지원자의 직무 능력을 평가하기 위한 객관식 문항 및 주관식 문항을 포함하는 직무 별 필기 시험 문항을 1차 서류 전형 합격자로 선출된 지원자의 지원자 단말로 송신하여, 필기 시험 문항에 대한 답변 파일을 수신하고, 상기 답변 파일 중 객관식 문항에 해당하는 답변과 정오표를 비교하여 객관식 점수를 산출하고, 상기 답변 파일 중 주관식 문항에 해당하는 답변을 상기 딥러닝 모델에 입력하여 점수를 출력하며, 상기 객관식 점수와 상기 딥러닝 모델의 출력 점수를 가산하고, 해당 점수가 소정 점수 이상인 지원자를 2차 필기 전형 합격자로 선출하는 것을 포함하고,

상기 합격자 선출부는, 3차 면접 전형을 위해 미리 저장된 직무 별 인터뷰 문항을 2차 필기 전형 합격자로 선출된 지원자의 지원자 단말로 송신하여 인터뷰 문항에 대해 지원자의 음성이 녹음된 음성 형태의 인터뷰 파일을 수신하고, 상기 인터뷰 파일에 포함되는 음성 데이터를 문자음성자동변환 기능을 통해 문자 데이터로 변환하고, 문자 데이터를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 점수를 출력하며, 상기 딥러닝 모델의 출력 점수가 소정 점수 이상인 지원자를 최종 합격자로 선출하는 것을 포함하고,

상기 지원자 단말의 설치 공간을 제공하고, 폐쇄된 환경을 구축하는 전형 정보 입력 공간 구조체;를 더 포함하고,

상기 전형 정보 입력 공간 구조체는, 직육면체의 박스 형태로 형성되는 본체; 상기 지원자 단말의 설치 공간을 제공하고, 상기 본체의 내측 공간에 마련되되, 일측벽에 맞닿도록 매치되어 마련되는 테이블; 상기 테이블과 한 쌍으로 구비되어 지원자의 착석 공간을 제공하는 의자; 및 상기 테이블이 맞닿아 배치되는 상기 본체의 내측 공간의 일측벽에 마련되고, 상기 지원자 단말과 유선 또는 무선으로 연결되어 지원자의 조작에 따라 송신되는 입력 데이터를 수신하여 출력하는 보조 출력부;를 포함하고,

상기 보조 출력부는, 디스플레이 패널로 구비되고, 상기 지원자 단말로부터 수신하는 입력 데이터에 따른 화면을 표시하며, 상부에 후크 형태의 고리부가 구비된 손잡이를 형성하는 스크린부; 상기 본체의 내측 공간의 일측벽에 설치되고, 상기 스크린부의 수납 공간을 제공하는 설치 브라켓; 상기 본체의 내측 공간의 일측벽에 설치되되, 상기 설치 브라켓의 상측면으로부터 상기 스크린부의 높이만큼 이격되어 설치되고, 상기 고리부가 걸릴 수 있도록 형성되는 걸림부를 포함하여, 상기 고리부 및 상기 걸림부의 체결을 통해 상기 스크린부가 상기 설치 브라켓으로부터 인출된 상태를 유지하도록 하는 고정 브라켓; 및 소정 외력이 가해지는 경우, 상기 스크린부가 상기 설치 브라켓에 대하여 상하 방향으로 이동할 수 있도록 마련되는 이동 모듈;을 포함하고,

상기 이동 모듈은, 상기 스크린부의 후면에 마련되는 상기 스크린부의 길이 방향을 따라 마련되고, 상기 스크린부의 후면에 형성되는 커버부에 의해 덮인 상태로 마련되며, 상기 스크린부의 후면에서 좌측 및 우측 부분에 각각 마련되는 한 쌍의 랙 기어부; 상기 설치 브라켓의 내측 상부에 형성되는 피니언 기어 하우징에 내장되어 설치되되, 상기 한 쌍의 랙 기어부와 각각 맞물려 설치되고, 상기 스크린부의 상하 방향 이동에 따라 상기 한 쌍의 랙 기어부와 각각 맞물려 회전하는 한 쌍의 피니언 기어부; 상기 한 쌍의 피니언 기어부를 연결하도록 설치되어 상기 한 쌍의 피니언 기어부가 회전하는 경우, 함께 회전하고, 원주방향으로 등 간격을 이루며 오목하게 파인 복수 개의 오목부를 형성하는 회전 축 부; 상기 회전 축 부의 둘레에 삽입되는 커버 기둥 및 상기 커버 기둥을 상기 설치 브라켓에 설치할 수 있도록 상기 피니언 기어 하우징으로부터 연장 형성되어 구비되는 커버 기둥 설치 프레임을 포함하는 회전 축 하우징; 및 탄성 스프링으로 구비되고, 상기 회전 축 부의 둘레에 삽입되며, 일단부는 상기 복수 개의 오목부 중 어느 하나에 삽입 고정되고, 타단부는 상기 커버 기둥에 삽입 고정되어 설치되며, 상기 스크린부로 상측 방향의 외력이 가해지는 경우, 상기 한 쌍의 피니언 기어부 및 상기 회전 축 부의 역방향 회전에 의해 상기 회전 축 부로부터 풀리도록 마련되고, 상기 스크린부로 하측 방향의 외력이 가해지는 경우, 상기 한 쌍의 피니언 기어부 및 상기 회전 축 부의 정방향 회전에 의해 상기 회전 축 부에 감기도록 마련되는 탄성부;를 포함할 수 있다.

한편, 상기 테이블은, 상기 지원자 단말이 설치되는 상판 부분을 관통하는 장홀을 형성하고,

상기 테이블은, 상기 테이블의 상판 부분의 저면에 설치되되, 상기 장홀을 중심으로 하여 설치되며, 지원자에 의해 입력되는 음성 신호를 획득하여 상기 지원자 단말로 전달하는 음성 입력 모듈;을 포함하고,

상기 음성 입력 모듈은, 상기 테이블의 상판 부분의 저면에 설치되는 케이스부;를 포함하고,

상기 케이스부는, 상부에서 하부까지 개구되어 형성되는 전면 개구부를 포함하는 전면 패널; 상기 전면 패널의 후방 측으로 일정 간격을 두고 배치되고, 상부에서 하부까지 개구되어 형성되는 후면 개구부를 포함하고, 하부로부터 상방으로 소정 높이 돌출 형성되는 스토퍼를 포함하는 후면 패널; 상기 전면 패널 및 상기 후면 패널의 양측면을 폐쇄하도록 배치되는 측면 패널; 및 상기 전면 패널, 상기 후면 패널 및 상기 측면 패널의 바닥면을 폐쇄하도록 배치되는 바닥 패널;을 포함하고,

상기 음성 입력 모듈은, 상기 케이스부에 회동 가능하게 설치되는 마이크부; 및 상기 마이크부가 회동에 의해 상기 장홀을 관통하여 세워진 상태로 고정하는 고정부;를 더 포함하고,

상기 마이크부는, 상기 측면 패널 사이에 설치되는 회동축; 및 상기 회동축에 상기 측면 패널과 나란히 배치되어 시소와 같은 형태로 설치되고, 양 끝단이 각각 전면 개구부 및 후면 개구부를 통해 상기 케이스부의 외측으로 돌출되도록 마련되고, 일측에 누르는 힘이 가해져 상기 전면 개구부를 따라 하강하는 경우, 음성 신호를 입력 받는 헤드가 구비된 타측이 상기 후면 개구부를 따라 상승하면서 상기 장홀을 통과하여 상기 테이블에 세워진 상태로 배치되고, 일측에 누르는 힘이 제거되는 경우, 타측이 상기 장홀 및 상기 후면 개구부를 따라 하강하되, 상기 스토퍼에 의해 그 이동 거리가 제한되는 마이크;를 포함하고,

상기 고정부는, 상기 바닥 패널에 설치되되, 상기 바닥 패널에 상기 마이크의 이동 경로를 제공할 수 있도록 형성되는 개구부를 사이에 두고 한 쌍 설치되는 설치 블록; 및 일측이 상기 한 쌍의 설치 블록 중 어느 하나의 설치 블록에 회동 가능하도록 설치되어, 회동을 통해 상기 한 쌍의 설치 블록을 연결하도록 마련되고, 상기 한 쌍의 설치 블록을 연결하도록 배치되는 경우, 상기 바닥 패널에 형성되는 개구부를 막아 상기 마이크의 이동 경로를 폐쇄하는 단속 바아;를 포함할 수 있다.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 지원자 인적사항을 블록체인 네트워크에 저장하여 인적사항의 위변조를 방지할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면 부정채용 지원자를 검출하여 채용청탁을 방지하고 인재 채용의 공정성을 확보할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면 복수의 채용 전형을 인공지능 플랫폼을 이용하여 진행함으로써 비용절감은 물론 직무에 적합한 인재채용을 할 수 있으며, 공정한 합격자 선정을 기대할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면 합격자에 대한 평가를 진행하고 평가 결과를 추후 채용 전형에 반영함으로써 직무별로 보다 적합한 맞춤 인재를 채용할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 지원자 검증 장치의 제어 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 인재 채용 장치의 제어 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전형 정보 입력 공간 구조체를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보조 출력부를 보여주는 도면이다.
도 6은 도 5의 A-A라인 단면도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 조명 모듈을 보여주는 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템의 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템(1)은 지원자 검증 장치(100) 및 인재 채용 장치(200)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템(1)은 지원자 검증 장치(100)에서 지원자 인적사항을 검증하고, 인재 채용 장치(200)에서 검증된 지원자에게 채용 전형을 제공하여 합격자를 추출할 수 있다. 이때, 지원자 검증 장치(100)는 지원자 인적사항을 블록체인 네트워크에 저장하여 인적사항의 위변조를 방지함으로써 부정채용을 방지할 수 있도록 한다. 또한, 인재 채용 장치(200)는 각 채용 전형을 인공지능 플랫폼을 이용하여 진행함으로써 비용절감은 물론 직무에 적합한 인재채용을 할 수 있으며, 공정한 합격자 선정을 기대할 수 있다.

이하, 도 1에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템(1)의 각 구성요소에 대하여 설명한다.

지원자 검증 장치(100)는 컴퓨터(computer), 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), MT(mobile terminal), UT(user terminal), SS(subscriber station), 무선기기(wireless device), PDA(personal digital assistant), 무선 모뎀(wireless modem), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.

지원자 검증 장치(100)는 블록체인 네트워크에 참여하는 노드 중 하나일 수 있다. 블록체인 네트워크는 네트워크의 모든 트랜잭션을 기록하는 거대한 분산 장부로, 미리 정해진 블록 생성 주기마다 발생한 트랜잭션들을 묶어 하나의 블록으로 생성하고, 노드 간 합의를 거쳐 모든 노드에 동일하게 축적할 수 있다.

지원자 검증 장치(100)는 지원자 단말을 통해 지원자로부터 입력되는 지원자 정보를 수신하여 블록체인 네트워크에 저장하여 관리할 수 있다. 여기서, 지원자 정보에는 인적사항, 학위, 자격증 정보 등이 포함될 수 있다. 지원자 검증 장치(100)는 지원자 정보를 블록체인 네트워크에 저장하여 관리함으로써, 지원자 정보의 위변조를 방지할 수 있다.

지원자 검증 장치(100)는 지원자 정보를 이용하여 부정 지원자를 검출할 수 있다. 지원자 검증 장치(100)는 부정 지원자 데이터베이스를 구축하고, 지원자 정보와 부정 지원자 데이터베이스에 저장된 지원자 정보를 비교하여, 부정 지원자인지 여부를 검증할 수 있다. 여기서, 부정 지원자 데이터베이스에는 인재 채용을 진행하는 기업, 정부기관, 민간기업, 기관 회원사, 협력사 등의 과거 부정채용 지원자 또는 입사자의 지원자 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 부정 지원자 데이터베이스에는 인재 채용을 진행하는 기업, 정부기관, 민간기업, 기관 회원사, 협력사 등에 재직중인 간부의 친인척 인적 정보 등을 포함할 수 있다.

이처럼, 지원자 검증 장치(100)는 지원자 정보를 블록체인 네트워크에 저장하여 관리함으로써, 지원자 정보의 위변조를 방지할 수 있으며, 과거 부정 지원자의 지원자 정보로 구성되는 부정 지원자 데이터베이스를 이용하여 지원자 정보를 검증함으로써, 채용비리에 따른 부정채용을 방지할 수 있다.

이와 같은 지원자 검증 장치(100)와 관련한 구체적인 설명은 도 2를 참조하여 후술한다.

인재 채용 장치(200)는 컴퓨터(computer), 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), MT(mobile terminal), UT(user terminal), SS(subscriber station), 무선기기(wireless device), PDA(personal digital assistant), 무선 모뎀(wireless modem), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.

인재 채용 장치(200)는 서류 전형, 필기 전형, 면접 전형 등 복수의 채용 전형 별로 합격자를 선출하기 위한 인공지능 모델을 구축하고, 인공지능 모델을 이용하여 최종 합격자를 추출할 수 있다. 여기서, 각 전형 별 인공지능 모델은 각 전형 별로 요구되는 역량 행위 지표를 학습하여, 지원자 정보를 입력하는 경우, 전형 평가 점수를 산출하도록 모델링 될 수 있다.

이때, 인재 채용 장치(200)는 딥러닝 모델로 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network) 모델을 채택할 수 있다. 심층 신뢰 신경망은 generative 딥러닝 모델로, Restricted Boltzmann Machine(RPM) 및 sigmoid belief network를 쌓아 만든 모델이다. 심층 신뢰 신경망은 pre-learning을 수행하기 때문에 실제 학습에 소요되는 시간이 짧아 다른 딥 러닝 모델들에 비해 빠른 처리 속도의 장점을 가져 널리 활용되고 있는 딥러닝 학습 모델이다. 이와 관련하여 구체적인 설명은 후술한다.

이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템(1)은 블록체인에 기반하여 채용비리에 따른 부정채용을 방지하고, 인공지능 모델을 이용한 채용 전형을 구축하여 합격자 선출의 공정성을 확보할 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 지원자 검증 장치의 제어 블록도이다.

도 2를 참조하면, 지원자 검증 장치(100)는 지원자 정보 수집부(110), 지원자 정보 저장부(130) 및 부정 지원자 검출부(150)를 포함할 수 있다.

지원자 정보 수집부(110)는 지원자 단말을 통해 지원자로부터 입력되는 지원자 정보를 수집할 수 있다. 예를 들면, 지원자 정보 수집부(110)는 기업의 채용 공고가 개시되는 웹 페이지를 통해 지원자 정보를 수집할 수 있다.

여기에서, 지원자 정보에는 지원자의 인적사항, 학위, 자격증 정보, 자기소개서 등이 포함될 수 있다.

지원자 정보 저장부(130)는 지원자 정보 수집부(110)에서 수집하는 지원자 정보를 블록체인 네트워크에 저장할 수 있다. 지원자 정보 수집부(110)는 지원자 정보를 블록체인 네트워크에 저장하여 관리함으로써, 지원자 정보의 위변조를 방지할 수 있다.

부정 지원자 검출부(150)는 부정 지원자 데이터베이스를 구축하고, 지원자 정보와 부정 지원자 데이터베이스에 저장된 지원자 정보를 비교하여, 부정 지원자를 검출할 수 있다.

부정 지원자 검출부(150)는 인재 채용을 진행하는 기업, 정부기관, 민간기업, 기관 회원사, 협력사 등의 과거 부정채용 지원자 또는 입사자의 인적사항을 포함하는 부정 지원자 데이터베이스를 구축할 수 있다. 또한, 부정 지원자 검출부(150)는 인재 채용을 진행하는 기업, 정부기관, 민간기업, 기관 회원사, 협력사 등에 재직중인 직원 중 특정 직급 이상의 직원의 친인척 인적사항을 수집하여 부정 지원자 데이터베이스에 저장할 수 있다.

부정 지원자 검출부(150)는 지원자 정보에 포함되는 인적사항이 부정 지원자 데이터베이스에서 검색되는지 여부에 따라, 해당 지원자를 부정 지원자로 검출할 수 있다.

부정 지원자 검출부(150)는 부정 지원자로 검출되는 지원자 정보를 제외한 나머지 지원자 정보를 인재 채용 장치(200)로 전달할 수 있다.

도 3은 도 1에 도시된 인재 채용 장치의 제어 블록도이다.

도 3을 참조하면, 인재 채용 장치(200)는 채용 전형 모델링부(210), 합격자 선출부(230) 및 합격자 평가부(250)를 포함할 수 있다.

채용 전형 모델링부(210)는 1차 서류 전형, 2차 필기 전형 및 3차 면접 전형을 포함하는 채용 전형 별 합격자를 선출하기 위한 인공지능 모델을 구축할 수 있다.

구체적으로는, 채용 전형 모델링부(210)는 채용 직무 별 필요 역량 행위 지표를 학습할 수 있다.

채용 전형 모델링부(210)는 채용 진행 기업으로부터 기업의 설립 일자 및 지역 정보를 수신할 수 있다. 채용 전형 모델링부(210)는 복수의 네트워크 노드로부터 역량 모델링 학습 데이터를 수집할 수 있다. 복수의 네트워크 노드는 SNS(social network service) 서비스를 제공하는 SNS 서버, 기업에 구축되어 있는 기업 서버 및 정부 기관 서버를 포함할 수 있으며, 정치, 사회, 문화, 기술, 경제 트렌드 및 이슈, 기업의 인사 담당자로부터 소정의 입출력모듈을 통해 입력받아 생성되는 기업 핵심 가치, 직무 기술서, 업무 분장 정보 및 CEO 인터뷰 내용, 정부 기관 서버에서 제공하는 NCS 기반 산업별 및 직종별 직무 역량 정보등을 포함하는 역량 모델링 학습 데이터를 제공한다.

채용 전형 모델링부(210)는 역량 모델링 학습 데이터 제공 지역을 소정 기준에 따라 그룹화할 수 있으며, 기업의 지역이 속한 지역 그룹을 추출할 수 있다. 채용 전형 모델링부(210)는 추출한 지역 그룹에 해당하는 역량 모델링 학습 데이터를 딥러닝 모델에 입력할 학습 데이터로 추출할 수 있다.

또한, 채용 전형 모델링부(210)는 지역에 따라 추출한 역량 모델링 학습 데이터 중, 기업의 설립 일자 이전에 제공받은 역량 모델링 학습 데이터를 딥러닝 모델에 입력할 학습 데이터에서 제외할 수 있다.

한편, 채용 전형 모델링부(210)는 수집한 역량 모델링 학습 데이터 간의 의존성을 평가하고, 평가 결과에 따라 역량 모델링 학습 데이터에 동일한 플래그를 지정할 수 있다.

예를 들면, 채용 전형 모델링부(210)는 역량 모델링 학습 데이터 제공 지역을 소정 기준에 따라 그룹화하고, 지역 그룹 별로 역량 모델링 학습 데이터를 검색하여 동일한 플래그를 지정할 수 있다. 이때, 채용 전형 모델링부(210)는 지리적으로 인접한 지역 그룹에 연속하는 플래그 넘버를 부여할 수 있다.

또한, 채용 전형 모델링부(210)는 역량 모델링 학습 데이터 제공 시간을 소정 기준에 따라 그룹화하고, 시간 그룹 별로 역량 모델링 학습 데이터를 검색하여 동일한 플래그를 지정할 수 있다. 이때, 채용 전형 모델링부(210)는 연속하는 시간 그룹에 연속하는 플래그 넘버를 부여할 수 있다.

채용 전형 모델링부(210)는 추출한 역량 모델링 학습 데이터를 딥러닝 모델을 이용하여 학습할 수 있다.

예를 들면, 채용 전형 모델링부(210)는 미리 설정되는 직무 카테고리를 하나의 세그먼트로 정의할 수 있다. 채용 전형 모델링부(210)는 정의한 복수의 세그먼트 별로 핵심가치역량, 리더십역량 및 직무역량의 3 가지 역량 행위 지표의 각 요소를 타겟으로 하여 역량 모델링 학습 데이터를 학습한 딥러닝 모델을 구축할 수 있다. 여기서, 타겟은 핵심가치역량에 포함되는 소통, 배려, 고객감동, 창의성, 협력 등의 요소, 리더십역량에 포함되는 비전제시, 전략적사고, 추진력, 통솔력, 코칭 등의 요소, 직무역량에 포함되는 기획력, 문제해결력, 외국어능력, 프리젠테이션능력, IT, 시각디자인능력 등에 해당한다. 이러한 딥러닝 모델은 입력 데이터에 대하여 핵심가치역량, 리더십역량 및 직무역량의 3 가지 역량 행위 지표의 각 요소의 점수를 출력할 수 있을 것이다.

합격자 선출부(230)는 1차 서류 전형을 위해 상기 딥러닝 모델에 지원자 정보를 입력할 수 있다. 합격자 선출부(230)는 딥러닝 모델의 출력 결과 소정 점수 이상에 해당하는 지원자를 1차 서류 전형 합격자로 선출할 수 있다.

합격자 선출부(230)는 2차 필기 전형을 위해 미리 저장된 직무 별 필기 시험 문항을 1차 서류 전형 합격자로 선출된 지원자의 지원자 단말로 송신하여, 필기 시험 문항에 대한 답변 파일을 수신할 수 있다. 여기서, 필기 시험 문항에는 지원자의 직무 능력을 평가하기 위한 객관식 문항 및 주관식 문항을 포함할 수 있다.

합격자 선출부(230)는 지원자 단말로부터 수신하는 답변 파일 중 객관식 문항에 해당하는 답변과 정오표를 비교하여 객관식 점수를 산출할 수 있다.

합격자 선출부(230)는 지원자 단말로부터 수신하는 답변 파일 중 주관식 문항에 해당하는 답변을 상기 딥러닝 모델에 입력하여 점수를 출력할 수 있다.

합격자 선출부(230)는 객관식 점수와 딥러닝 모델의 출력 점수를 가산하고, 해당 점수가 소정 점수 이상인 지원자를 2차 필기 전형 합격자로 선출할 수 있다.

합격자 선출부(230)는 3차 면접 전형을 위해 미리 저장된 직무 별 인터뷰 문항을 2차 필기 전형 합격자로 선출된 지원자의 지원자 단말로 송신하여 인터뷰 문항에 대한 인터뷰 파일을 수신할 수 있다. 여기서, 인터뷰 파일은 지원자의 음성이 녹음된 음성 파일에 해당한다. 이를 위해 지원자 단말은 음성 녹음 또는 촬영의 기능을 구비하는 것이 바람직하다.

합격자 선출부(230)는 지원자 단말로부터 수신하는 인터뷰 파일에 포함되는 음성 데이터를 문자음성자동변환 기능을 통해 문자 데이터로 변환하고, 문자 데이터를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 점수를 출력할 수 있다.

합격자 선출부(230)는 딥러닝 모델의 출력 점수가 소정 점수 이상인 지원자를 최종 합격자로 선출할 수 있다.

합격자 선출부(230)는 딥러닝 모델을 이용하여 복수의 채용 전형을 진행함으로써 채용의 공정성을 확보하고 나아가 직무 맞춤형 인재 채용을 실현할 수 있다.

합격자 평가부(250)는 합격자가 업무에 투입되고 소정 기간이 지난 후 합격자에 대한 평가를 진행할 수 있다.

예를 들면, 합격자 평가부(250)는 합격자와 함께 일하는 구성원들로부터 합격자의 역량 평가를 위한 소정 평가 요소에 대해 상, 중, 하 중 어느 하나를 선택받을 수 있다. 이때, 합격자 평가부(250)는 기업 서버를 통해 합격자의 인사 평가 점수를 획득할 수 있다. 합격자 평가부(250)는 인사 평가 점수가 증가한 합격자의 역량 평가를 위한 소정 평가 요소에 중 또는 상을 선택한 구성원의 수를 카운트할 수 있다. 합격자 평가부(250)는 인사 평가 점수가 감소한 합격자의 역량 평가를 위한 소정 평가 요소에 중 또는 하를 선택한 구성원의 수를 카운트할 수 있다.

합격자 평가부(250)는 인사 평가 점수가 증가한 합격자의 역량 평가를 위한 소정 평가 요소에 중 또는 상을 선택한 구성원의 수와 인사 평가 점수가 감소한 합격자의 역량 평가를 위한 소정 평가 요소에 중 또는 하를 선택한 구성원의 수의 차가 0 또는 양수인 경우, 딥러닝 모델을 이용한 채용 전형이 타당한 것으로 평가할 수 있다.

합격자 평가부(250)는 인사 평가 점수가 증가한 합격자의 역량 평가를 위한 소정 평가 요소에 중 또는 상을 선택한 구성원의 수와 인사 평가 점수가 감소한 합격자의 역량 평가를 위한 소정 평가 요소에 중 또는 하를 선택한 구성원의 수의 차가 음수인 경우, 딥러닝 모델을 이용한 채용 전형이 타당하지 않은 것으로 간주하여, 상기 딥러닝 모델을 다시 구축하도록 제어한다.

이와 같은 경우, 채용 전형 모델링부(210)는 기업의 지역이 속한 지역 그룹에 부여된 플래그 넘버에 대하여 앞뒤로 연속하는 플래그 넘버가 부여된 역량 모델링 학습 데이터를 추가로 추출할 수 있다.

채용 전형 모델링부(210)는 기업의 설립 일자가 속한 시간 그룹에 부여된 플래그 넘버 이전의 플래그 넘버가 부여된 역량 모델링 학습 데이터를 추가로 추출할 수 있다.

채용 전형 모델링부(210)는 딥러닝 모델을 이용하여 추가 추출된 역량 모델링 학습 데이터를 학습하고, 직무 카테고리 별 역량 행위 지표를 재 모델링할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템(1)은 지원자로부터 지원자 정보를 입력 받고, 지원자 검증 장치(100)와 네트워크 통신망을 통해 연결되어 지원자 검증 장치(100)로 지원자 정보를 송신하는 지원자 단말을 더 포함할 수 있다. 또한, 지원자 단말은 지원자 검증 장치(100)와 1차 전형, 2차 전형 및 3차 전형과 관련한 정보를 송수신할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지원자 단말은 통신이 가능하고 정보의 입출력이 가능한 장치로 일예로, PC, 스마트폰, 태블릿 등으로 구현될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인재 채용 시스템(1)은 지원자 단말의 설치 공간을 제공하고, 폐쇄된 방음 환경을 구축하여 지원자가 지원자 단말을 통한 1차 전형, 2차 전형 및 3차 전형에 집중할 수 있는 환경을 제공하는 전형 정보 입력 공간 구조체를 더 포함할 수 있다. 이와 관련하여 도 4 이하를 참조하여 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전형 정보 입력 공간 구조체를 보여주는 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전형 정보 입력 공간 구조체(500)는 본체(510), 테이블(530), 의자(520) 및 보조 출력부(550)를 포함할 수 있다.

본체(510)는 직육면체의 박스 형태로 형성될 수 있으며, 프레임부, 판넬부 및 도어부를 포함할 수 있다.

프레임부는 직육면체로 조립 유지되고 바닥에 고정되는 받침 프레임, 받침 프레임의 상부에 수직을 유지하여 구비되는 다수의 수직 프레임 및 수직 프레임의 상부 사이를 수평으로 연결하는 수평 프레임을 포함할 수 있다.

판넬부는 프레임부에 고정되어 내부를 밀폐할 수 있다. 여기서, 판넬부는 투명한 소재로 제작되어 외부에서도 내부 공간을 확인할 수 있도록 한다.

도어부는 판넬부의 적어도 일측에 내부의 개폐가 가능하도록 마련될 수 있다.

테이블(530)은 지원자 단말(10)의 설치 공간을 제공한다.

여기에서, 테이블(530)은 본체(510)의 내측 공간에 마련되되, 일측벽에 맞닿도록 배치되어 마련될 수 있다.

의자(520)는 테이블(530)과 한 쌍으로 구비되어, 지원자의 착석 공간을 제공한다.

보조 출력부(550)는 테이블(530)의 맞닿아 배치되는 본체(510)의 내측 공간의 일측벽에 마련될 수 있으며, 지원자 단말(10)과 유선 또는 무선으로 연결되어 지원자의 조작에 따라 송신되는 입력 데이터를 수신하여 출력할 수 있다. 예를 들면, 보조 출력부(550)는 3차 전형을 위해 요구되는 지원자의 인터뷰 파일 생성 시, 그 스트립트를 출력할 수 있다.

이러한 보조 출력부(550)는 지원자가 의자(520)에 착석한 경우 바라볼 수 있는 위치에 설치됨으로써, 지원자가 지원자 단말(10)을 이용하여 인터뷰 파일을 생성하는 동안 스크립트를 출력하여 지원자의 인터뷰에 도움을 줄 수 있다. 이와 관련하여 도 5 이하를 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보조 출력부를 보여주는 도면이고, 도 6은 도 5의 A-A라인 단면도이다.

도 5를 참조하면, 보조 출력부(550)는 스크린부(551), 설치 브라켓(552) 및 고정 브라켓(553)을 포함할 수 있다.

스크린부(551)는 통상적으로 알려진 디스플레이 패널로 구비될 수 있으며, 지원자 단말(10)과 유선 또는 무선으로 연결되어 지원자 단말(10)의 입력 신호에 따른 화면을 표시할 수 있다. 예를 들면, 스크린부(551)는 LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic Light Emitting Diode), AMOLED(Active Matrix Organic Light Emitting Diode) 등의 디스플레이 패널로 구비될 수 있다.

스크린부(551)는 상부에 고리부(551a)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 스크린부(551)는 상부에 손잡이를 형성할 수 있으며, 손잡이에는 후크 형태의 고리부(551a)가 구비될 수 있다. 지원자는 이러한 손잡이를 잡아 스크린부(551)를 들어 올릴 수 있다.

설치 브라켓(552)은 본체(510)의 내측 공간의 일측벽에 설치될 수 있으며, 스크린부(551)의 수납 공간을 제공할 수 있다. 즉, 스크린부(551)는 설치 브라켓(552)에 수납되어 있거나, 지원자의 조작에 따라 설치 브라켓(552)으로부터 인출될 수 있다.

고정 브라켓(553)은 본체(510)의 내측 공간의 일측벽에 설치될 수 있으며, 설치 브라켓(552)의 상부로부터 소정 높이로 이격되어 설치될 수 있다. 이때, 고정 브라켓(553)은 설치 브라켓(552)의 상측면과 스크린부(551)의 높이만큼 이격되어 설치될 수 있다. 이에 따라, 스크린부(551)는 설치 브라켓(552)으로부터 인출되는 경우, 고정 브라켓(553) 및 설치 브라켓(552)의 상측면 사이에 배치될 것이다.

고정 브라켓(553)은 걸림부(553a)를 포함할 수 있다. 걸림부(553a)는 스크린부(551)에 포함되는 고리부(551a)가 걸릴 수 있도록 형성될 수 있으며, 고리부(551a)의 체결을 통해 스크린부(551)가 설치 브라켓(552)으로부터 인출된 상태를 유지하도록 하는 잠금장치의 역할을 할 수 있다.

한편, 보조 출력부(550)는 스크린부(551)가 소정 외력이 가해지는 경우, 설치 브라켓(552)에 대하여 상하 방향으로 이동할 수 있도록 마련되는 이동 모듈을 더 포함할 수 있다.

이동 모듈은 스크린부(551)의 후면에 마련되는 랙 기어부(554), 설치 브라켓(552)에 내장되는 피니언 기어부(555), 피니언 기어부(555)로부터 연장 형성되는 회전 축 부(556) 및 회전 축 부(556)의 둘레에 삽입되는 탄성부(557)를 포함할 수 있다.

이러한 이동 모듈은 지원자에 의해 스크린부(551)로 상측 방향의 외력이 가해지는 경우, 스크린부(551)가 좌우 균형을 맞추면서 설치 브라켓(552)으로부터 인출되도록 하고, 걸림부(553a) 및 고리부(551a)의 체결이 해제되어 스크린부(551) 자체의 중력에 의해 하측 방향의 외력이 가해지는 경우, 스크린부(551)가 좌우 균형을 맞추면서 자동으로 설치 브라켓(552)으로 수납되도록 한다. 이와 관련하여 도 6을 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 6을 참조하면, 랙 기어부(554)는 스크린부(551)의 후면에 스크린부(551)의 길이 방향을 따라 마련될 수 있다. 이때, 스크린부(551)는 랙 기어부(554)를 덮어 보호하는 커버부(551b)를 후면에 형성할 수 있다.

피니언 기어부(555)는 설치 브라켓(552)의 내측 상부에 형성되는 피니언 기어 하우징(552a)에 내장되어 설치되되, 랙 기어부(554)와 맞물려 설치될 수 있다. 이에 따라 피니언 기어부(555)는 스크린부(551)의 상하 방향 이동에 따라 랙 기어부(554)와 맞물려 회전할 것이다.

이러한 랙 기어부(554) 및 피니언 기어부(555)는 스크린부(551) 및 설치 브라켓(552)의 좌측 및 우측 부분에 한 쌍 마련될 수 있다.

회전 축 부(556)는 한 쌍의 피니언 기어부(555)를 연결하도록 설치되어, 한 쌍의 피니언 기어부(555)가 회전하는 경우 함께 회전할 수 있다. 이때, 설치 브라켓(552)은 내측 상부에 회전 축 부(556)의 설치 공간을 제공하는 회전 축 하우징(558)을 포함할 수 있다.

회전 축 하우징(558)은 회전 축 부(556)의 둘레에 삽입되는 커버 기둥(558a) 및 커버 기둥(558a)을 설치 브라켓(552)에 설치하기 위해 마련되는 커버 기둥 설치 프레임(558b)을 포함할 수 있다. 여기서, 커버 기둥 설치 프레임(558b)은 피니언 기어 하우징(552a)으로부터 연장 형성되어 구비될 수 있다.

회전 축 부(556)는 원주방향으로 등 간격을 이루며 오목하게 파인 복수 개의 오목부(556a)를 형성할 수 있다.

탄성부(557)는 탄성 스프링으로 구비될 수 있으며, 회전 축 부(556)의 둘레에 삽입될 수 있다. 이때, 탄성부(557)의 일단부는 복수 개의 오목부(556a) 중 어느 하나에 삽입 고정되고, 타단부는 커버 기둥(558a)에 삽입 고정되어 설치될 수 있다. 여기에서, 탄성부(557)의 일단부가 복수 개의 오목부(556a) 중 어디에 삽입됨에 따라 탄성부(557)의 탄성력이 조절될 것이다.

이와 같은 보조 출력부(550)는 지원자에 의해 스크린부(551)로 상측 방향의 외력이 가해지는 경우, 스크린부(551)가 상승하면서 랙 기어부(554)와 맞물리는 피니언 기어부(555)가 역방향으로 회전할 것이다. 이때, 피니언 기어부(555)의 회전에 의해 회전 축 부(556) 또한 역방향 회전할 수 있으며, 타단부가 커버 기둥(558a)에 고정된 상태에서 회전 축 부(556)에 일단부가 설치된 탄성부(557)는 회전 축 부(556)의 역방향 회전에 의해 풀리게 됨으로써, 지원자가 큰 힘을 가하지 않아도 스크린부(551)가 상승할 수 있도록 한다. 스크린부(551)가 완전히 상승하여 상측부가 고정 브라켓(553)에 맞닿는 경우, 걸림부(553a) 및 고리부(551a)의 체결을 통해 설치 고정될 수 있다.

스크린부(551) 및 고정 브라켓(553)의 잠금 체결이 해제되는 경우, 스크린부(551)의 자체 중력에 의해 스크린부(551)가 하강하게 되는데, 이때, 랙 기어부(554)와 맞물리는 피니언 기어부(555) 및 회전 축 부(556)는 정방향으로 회전할 것이다. 이러한 회전 축 부(556)의 정방향 회전에 의해 탄성부(557)는 회전 축 부(556)에 감기게 되는데, 스크린부(551)가 하강할수록 탄성부(557)의 탄성은 증대되고, 스크린부(551)의 하중은 탄성부(557)의 탄성 증대로 인해 감쇄함으로써, 스크린부(551)는 서서히 하강할 것이다.

한편, 도 4에 도시된 테이블(530)은 조명 모듈을 더 포함할 수 있다. 조명 모듈(600)은 지원자 단말(10)이 설치되는 상판 부분의 저면에 설치될 수 있다. 조명 모듈은 일정한 공간을 밝게 조명하기 위한 구성으로, 본 실시예에서는 테이블(530)의 상판 부분의 저면에 마련되는 소정 공간에 내장되어 있다가, 제어 신호가 인가되는 경우에만 테이블(530)의 상판 부분으로부터 출몰되어 그 공간을 밝힐 수 있다. 아울러, 조명 모듈은 지원자 단말(10)과 근거리 무선 통신 방식으로 연결되어 지원자 단말(10)로부터 제어 신호를 수신하여 작동할 수 있다. 예컨대, 지원자 단말(10)은 조명 모듈의 조작 제어 명령을 입력 받기 위한 인터페이스를 출력하여 사용자로부터 조작 제어 명령을 입력 받을 수 있으며, 이러한 조작 제어 신호를 근거리 무선 통신 방식으로 조명 모듈로 전달하여 조작 제어 명령에 따라 조명 모듈이 작동하도록 한다. 이와 관련하여 도 7을 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 조명 모듈을 보여주는 도면이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 조명 모듈(600)은, 베이스 브라켓(610), 조명부(620), 모터부(630), 고정부(640), 가이드부(650) 및 개폐부(660)를 포함할 수 있다.

베이스 브라켓(610)은 테이블(530)의 저면으로 연장 형성될 수 있다.

여기에서, 테이블(530)은 지원자 단말(10)이 설치되는 상판 부분에 후술하는 조명부(620)를 수납할 수 있도록 형성되는 수납 공간(531)을 구비할 수 있으며, 베이스 브라켓(610)은 이러한 수납 공간(531)과 연통하도록 수납 공간(531)의 저면으로부터 연장 형성될 수 있다.

조명부(620)는 형광등, 백열등, 엘이디(LED) 등의 다양한 종류의 광원(621)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 조명부(620)는 직사각형 형태의 패널에 복수의 광원(621)을 설치하여 구비될 수 있다. 이러한 조명부(620)는 소정의 스위치 조작에 따라 외부 전원을 인가 받는 경우, 광원(621)으로부터 빛을 발생시킬 수 있다.

모터부(630)는 베이스 브라켓(610)에 내장될 수 있으며, 조명부(620)와 연결되어 조명부(620)를 승하강시킬 수 있다.

모터부(630)는 근거리 통신 모듈을 포함하여, 지원자 단말(10)과 근거리 통신 방식으로 연결될 수 있으며, 지원자 단말(10)로부터 수신하는 제어 신호에 따라 작동할 수 있다.

모터부(630)는 베이스 브라켓(610)의 바닥면에 설치 고정될 수 있으며, 그 상부에 설치되는 승하강 바아(635)를 상하 방향으로 이동시킬 수 있다. 이때, 승하강 바아(635)의 단부에는 조명부(620)가 설치될 수 있다. 즉, 모터부(630)의 작동에 따라 승하강 바아(635)를 매개로 하여 조명부(620)는 수납 공간(531)에 수납된 상태에서 상방 이동하여 테이블(530)의 상판 부분으로부터 돌출되거나, 그 상태에서 하방 이동하여 수납 공간(531)에 수납될 수 있다.

모터부(630)는 서브 모터(637)를 포함할 수 있다. 서브 모터(637)는 승하강 바아(635)의 단부에 설치될 수 있다. 즉, 조명부(620)는 서브 모터(637)를 매개로 하여 승하강 바아(635)의 단부에 설치될 수 있다.

서브 모터(637) 또한 근거리 통신 모듈을 포함하여, 지원자 단말(10)과 근거리 통신 방식으로 연결될 수 있으며, 지원자 단말(10)로부터 수신하는 제어 신호에 따라 작동하여 조명부(620)를 회동시킴으로써 광원(621)의 각도를 조절할 수 있다.

고정부(640)는 승하강 바아(635)의 외측면에 설치될 수 있으며, 승하강 바아(635)가 승강하였을 때, 그 위치에서 더 이상 움직이지 않도록 고정할 수 있다.

구체적으로는, 고정부(640)는 고정 본체(641), 슬라이드 바아(642), 고정 플레이트(643), 슬라이드 플레이트(644), 마찰 패드(645), 슬라이드 스프링(646), 제1 작동 플레이트(647) 및 제2 작동 플레이트(648)를 포함할 수 있다.

고정 본체(641)는 승하강 바아(635)의 외측면에 결합될 수 있으며, 내부가 비어있는 원통 형태로 제작될 수 있다. 도 7에서는 승하강 바아(635)에 고정 본체(641)가 2개 결합된 것을 예로 들어 도시하였으나, 이에 한정하는 것은 아니며, 다양한 개수로 장착될 수 있다.

슬라이드 바아(642)는 고정 본체(641)의 일측면에 형성된 관통홀을 관통하여 좌우로 이동 가능하도록 결합될 수 있다. 슬라이드 바아(642)의 일측 단부에는 슬라이드 바아(642)가 고정 본체(641)로부터 이탈하는 것을 방지하는 고정 플레이트(643)가 결합되고, 슬라이드 바아(642)의 타측 단부에는 베이스 브라켓(610)의 내측면과 접촉하는 슬라이드 플레이트(644)가 결합될 수 있다.

여기에서, 고정 플레이트(643) 및 슬라이드 플레이트(644)는 각각 슬라이드 바아(642)에 직교하도록 배치되고, 서로 마주하도록 배치된다. 즉, 슬라이드 바아(642) 및 양 단부의 고정 플레이트(643) 및 슬라이드 플레이트(644)는 전체적으로 'H'형태를 이룰 수 있다.

마찰 패드(645)는 슬라이드 플레이트(644)의 베이스 브라켓(610)의 내측면과 접촉하는 접촉면에 부착될 수 있다. 예컨대, 마찰 패드(645)는 다수의 반구형 돌기가 서로 연합된 형태로 형성되어 마찰력을 더욱 증대시키는 효과를 달성할 수 있다.

슬라이드 스프링(646)은 고정 플레이트(643) 및 고정 본체(641)의 내측면 사이에 배치되어 슬라이드 바아(642)에 탄성복원력을 제공할 수 있다. 즉, 외력이 없는 경우에는 고정 플레이트(643)는 슬라이드 스프링(646)에 의해 고정 본체(641)의 내측으로 이동하려는 힘이 작용한다.

제1 작동 플레이트(647)는 고정 본체(641)의 내측면에 설치될 수 있으며, 전류가 흐르는 경우 자기화되는 전자석으로 구비될 수 있다.

제2 작동 플레이트(648)는 고정 본체(641)의 내측면을 바라보는 고정 플레이트(643)의 일측면에 설치될 수 있으며, 자성체로 구비될 수 있다.

이러한 제1 작동 플레이트(647)는 소정 외부 전원과 전기적으로 연결되어 있으며, 제1 작동 플레이트(647)에 전류가 흐르는 경우, 제1 작동 플레이트(647)와 제2 작동 플레이트는 접촉할 것이고, 제1 작동 플레이트(647)에 전류가 흐르지 않는 경우, 제1 작동 플레이트(647)와 제2 작동 플레이트(648)는 떨어질 것이다. 이때, 제1 작동 플레이트(647)로 전원을 인가하는 외부 전원은 조명부(620)로 전원을 인가하는 외부 전원을 적용할 수 있다.

다시 말하면, 전류가 흐르지 않는 경우에는 슬라이드 스프링(646)에 의해 고정 플레이트(643)가 최대한 고정 본체(641)에 인입된 상태를 유지하여 슬라이드 플레이트(644)가 베이스 브라켓(610)의 내측면으로부터 떨어져 있으며, 전류가 흐르는 경우에는 제1 작동 플레이트(647) 및 제2 작동 플레이트(648)의 접촉에 의해 슬라이드 바아(642)가 출몰하여 슬라이드 플레이트(644)가 베이스 브라켓(610)의 내측면에 접촉됨으로써, 승하강 바아(635)를 해당 위치에서 고정할 수 있다.

예를 들면, 사용자가 지원자 단말(10)을 통해 모터부(630)로 제어 신호를 송신하여 조명부(620)가 테이블(530)의 상부로 출몰되도록 제어한 뒤, 조명부(620)로 전원을 인가하기 위해 스위치를 조작하는 경우, 외부 전원으로부터 조명부(620) 뿐만 아니라 제1 작동 플레이트(647)로 전류가 인가됨으로써, 고정부(640) 또한 작동하게 되는 것이다.

가이드부(650)는 베이스 브라켓(610)의 내측면에 승하강 바아(635)가 관통할 수 있도록 설치될 수 있으며, 승하강 바아(635)의 이동 경로를 안내함과 동시에 승하강 바아(635)의 승하강에 따라 발생하는 진동을 흡수하여 테이블(530)로 전해지는 진동을 감쇠할 수 있다.

구체적으로는, 가이드부(650)는 경로 안내 링(651), 설치 링(652) 및 진동 흡수부(653)를 포함할 수 있다.

경로 안내 링(651)은 중심 부분을 관통하는 이동로(651a)가 형성된 원통형으로 구비될 수 있으며, 이동로(651a)에 승하강 바아(635)가 삽입되어 배치될 수 있다.

설치 링(652)은 링 형태로 구비될 수 있으며, 베이스 브라켓(610)의 내측면에 설치될 수 있다.

진동 흡수부(653)는 경로 안내 링(651) 및 설치 링(652)을 연결하도록 경로 안내 링(651) 및 설치 링(652) 사이에 구비될 수 있다.

예를 들면, 진동 흡수부(653)는 경로 안내 링(651)의 외주면으로부터 연장 설치될 수 있는데, 이를 위해, 경로 안내 링(651)은 상단 및 하단 부분에 둘레를 따라 설치 홈 부(651b)를 구비할 수 있으며, 진동 흡수부(653)는 상단 및 하단 부분에 설치 홈 부(651b)에 대응하는 설치 돌기(653a)가 구비되어, 설치 홈 부(651b) 및 설치 돌기(653a)의 결합을 통해 경로 안내 링(651)에 설치될 수 있다. 이때, 진동 흡수부(653)의 외주면은 설치 링(652)과 접하여 부착될 수 있다.

이러한 진동 흡수부(653)는 내부에 공기가 주입되어 팽창된 상태로 마련되어, 이동로(651a)를 따라 이동하는 승하강 바아(635)로부터 발생하는 진동을 흡수할 수 있다.

개폐부(660)는 테이블(530)의 상판 부분에서 수납 공간(531)을 개폐할 수 있도록 구비될 수 있다.

이와 같은 조명 모듈(600)은 필요에 따라 지원자 단말(10)을 통한 원격 조작을 통해 출몰되어 주변을 밝힐 수 있도록 구비되어, 공간 활용도를 높일 수 있으며, 평상시에는 수납 공간(531)에 수납되어 있으므로 파손되는 것을 방지하고 유지 관리를 용이하게 한다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

1: 맞춤형 인재 채용 시스템
100: 지원자 검증 장치
200: 인재 채용 장치

Claims (2)

1. 지원자 단말을 통해 지원자로부터 입력되는 지원자 정보를 수신하여 블록체인 네트워크에 저장하는 지원자 검증 장치; 및
   채용 전형 별 합격자를 선출하기 위한 딥러닝 모델을 구축하고, 상기 딥러닝 모델에 상기 지원자 정보를 입력하여 합격자를 선정하는 인재 채용 장치;를 포함하고,
   상기 지원자 검증 장치는,
   기업의 채용 공고가 개시되는 웹 페이지를 통해 지원자의 인적사항, 학위, 자격증 정보 및 자기소개서를 포함하는 상기 지원자 정보를 수집하는 지원자 정보 수집부;
   상기 지원자 정보 수집부에서 수집하는 지원자 정보를 상기 블록체인 네트워크에 저장하여 관리하는 지원자 정보 저장부;
   상기 기업, 정부기관, 기관 회원사 및 협력사를 포함하는 채용기관에서의 과거 부정채용 지원자 또는 입사자의 인적사항 및 상기 기업, 정부기관, 기관 회원사 및 협력사에 재직중인 직원 중 특정 직급 이상의 직원의 친인척 인적사항을 수집 및 저장하여 부정 지원자 데이터베이스를 구축하고, 상기 지원자 정보에 포함되는 인적사항이 상기 부정 지원자 데이터베이스에서 검색되는지 여부에 따라 해당 지원자를 부정 지원자로 검출하고, 부정 지원자로 검출되는 지원자 정보를 제외한 나머지 지원자 정보를 상기 인재 채용 장치로 전달하는 부정 지원자 검출부;를 포함하고,
   상기 인재 채용 장치는,
   1차 서류 전형, 2차 필기 전형 및 3차 면접 전형을 포함하는 채용 전형 별 합격자를 선출하기 위해, 입력 데이터에 대하여 핵심가치역량, 리더십역량 및 직무역량의 3 가지 역량 행위 지표의 각 요소의 점수를 출력하는 상기 딥러닝 모델을 구축하는 채용 전형 모델링부;
   상기 딥러닝 모델에 상기 부정 지원자 검출부로부터 전달받는 지원자 정보를 입력하여 합격자를 선출하는 합격자 선출부; 및
   상기 합격자가 업무에 투입되고 소정 기간이 지난 후 상기 합격자에 대한 평가를 진행하는 합격자 평가부;를 포함하고,
   상기 채용 전형 모델링부는,
   상기 기업으로부터 기업의 설립 일자 및 지역 정보를 수신하고, 복수의 네트워크 노드로부터 역량 모델링 학습 데이터를 수집하며, 상기 역량 모델링 학습 데이터의 제공 지역을 소정 기준에 따라 그룹화하고, 상기 기업의 지역이 속한 지역 그룹을 추출하고, 추출한 지역 그룹에 해당하는 역량 모델링 학습 데이터를 상기 딥러닝 모델의 학습 데이터로 추출하되, 추출한 상기 딥러닝 모델의 학습 데이터 중, 상기 기업의 설립 일자 이전에 제공받은 상기 역량 모델링 학습 데이터를 제외하고, 미리 설정되는 직무 카테고리를 하나의 세그먼트로 정의하고, 정의한 복수의 세그먼트 별로 핵심가치역량, 리더십역량 및 직무역량의 3 가지 역량 행위 지표의 각 요소를 타겟으로 하여 추출한 학습 데이터를 학습한 상기 딥러닝 모델을 구축하고,
   복수의 네트워크 노드로부터 역량 모델링 학습 데이터를 수집하는 것은,
   SNS(social network service) 서비스를 제공하는 SNS 서버, 기업에 구축되어 있는 기업 서버 및 정부 기관 서버를 포함하는 상기 복수의 네트워크 노드로부터 정치, 사회, 문화, 기술, 경제 트렌드 및 이슈, 기업의 인사 담당자로부터 소정의 입출력모듈을 통해 입력받아 생성되는 기업 핵심 가치, 직무 기술서, 업무 분장 정보 및 CEO 인터뷰 내용, 정부 기관 서버에서 제공하는 NCS 기반 산업별 및 직종별 직무 역량 정보를 포함하는 역량 모델링 학습 데이터를 수집하는 것을 포함하고,
   상기 합격자 선출부는,
   1차 서류 전형을 위해 상기 딥러닝 모델에 지원자 정보를 입력하고, 상기 딥러닝 모델의 출력 결과 소정 점수 이상에 해당하는 지원자를 1차 서류 전형 합격자로 선출하는 것을 포함하고,
   상기 합격자 선출부는,
   2차 필기 전형을 위해 지원자의 직무 능력을 평가하기 위한 객관식 문항 및 주관식 문항을 포함하는 직무 별 필기 시험 문항을 1차 서류 전형 합격자로 선출된 지원자의 지원자 단말로 송신하여, 필기 시험 문항에 대한 답변 파일을 수신하고, 상기 답변 파일 중 객관식 문항에 해당하는 답변과 정오표를 비교하여 객관식 점수를 산출하고, 상기 답변 파일 중 주관식 문항에 해당하는 답변을 상기 딥러닝 모델에 입력하여 점수를 출력하며, 상기 객관식 점수와 상기 딥러닝 모델의 출력 점수를 가산하고, 해당 점수가 소정 점수 이상인 지원자를 2차 필기 전형 합격자로 선출하는 것을 포함하고,
   상기 합격자 선출부는,
   3차 면접 전형을 위해 미리 저장된 직무 별 인터뷰 문항을 2차 필기 전형 합격자로 선출된 지원자의 지원자 단말로 송신하여 인터뷰 문항에 대해 지원자의 음성이 녹음된 음성 형태의 인터뷰 파일을 수신하고, 상기 인터뷰 파일에 포함되는 음성 데이터를 문자음성자동변환 기능을 통해 문자 데이터로 변환하고, 문자 데이터를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 점수를 출력하며, 상기 딥러닝 모델의 출력 점수가 소정 점수 이상인 지원자를 최종 합격자로 선출하는 것을 포함하고,
   상기 지원자 단말의 설치 공간을 제공하고, 폐쇄된 환경을 구축하는 전형 정보 입력 공간 구조체;를 더 포함하고,
   상기 전형 정보 입력 공간 구조체는,
   직육면체의 박스 형태로 형성되는 본체;
   상기 지원자 단말의 설치 공간을 제공하고, 상기 본체의 내측 공간에 마련되되, 일측벽에 맞닿도록 매치되어 마련되는 테이블;
   상기 테이블과 한 쌍으로 구비되어 지원자의 착석 공간을 제공하는 의자; 및
   상기 테이블이 맞닿아 배치되는 상기 본체의 내측 공간의 일측벽에 마련되고, 상기 지원자 단말과 유선 또는 무선으로 연결되어 지원자의 조작에 따라 송신되는 입력 데이터를 수신하여 출력하는 보조 출력부;를 포함하고,
   상기 보조 출력부는,
   디스플레이 패널로 구비되고, 상기 지원자 단말로부터 수신하는 입력 데이터에 따른 화면을 표시하며, 상부에 후크 형태의 고리부가 구비된 손잡이를 형성하는 스크린부;
   상기 본체의 내측 공간의 일측벽에 설치되고, 상기 스크린부의 수납 공간을 제공하는 설치 브라켓;
   상기 본체의 내측 공간의 일측벽에 설치되되, 상기 설치 브라켓의 상측면으로부터 상기 스크린부의 높이만큼 이격되어 설치되고, 상기 고리부가 걸릴 수 있도록 형성되는 걸림부를 포함하여, 상기 고리부 및 상기 걸림부의 체결을 통해 상기 스크린부가 상기 설치 브라켓으로부터 인출된 상태를 유지하도록 하는 고정 브라켓; 및
   소정 외력이 가해지는 경우, 상기 스크린부가 상기 설치 브라켓에 대하여 상하 방향으로 이동할 수 있도록 마련되는 이동 모듈;을 포함하고,
   상기 이동 모듈은,
   상기 스크린부의 후면에 마련되는 상기 스크린부의 길이 방향을 따라 마련되고, 상기 스크린부의 후면에 형성되는 커버부에 의해 덮인 상태로 마련되며, 상기 스크린부의 후면에서 좌측 및 우측 부분에 각각 마련되는 한 쌍의 랙 기어부;
   상기 설치 브라켓의 내측 상부에 형성되는 피니언 기어 하우징에 내장되어 설치되되, 상기 한 쌍의 랙 기어부와 각각 맞물려 설치되고, 상기 스크린부의 상하 방향 이동에 따라 상기 한 쌍의 랙 기어부와 각각 맞물려 회전하는 한 쌍의 피니언 기어부;
   상기 한 쌍의 피니언 기어부를 연결하도록 설치되어 상기 한 쌍의 피니언 기어부가 회전하는 경우, 함께 회전하고, 원주방향으로 등 간격을 이루며 오목하게 파인 복수 개의 오목부를 형성하는 회전 축 부;
   상기 회전 축 부의 둘레에 삽입되는 커버 기둥 및 상기 커버 기둥을 상기 설치 브라켓에 설치할 수 있도록 상기 피니언 기어 하우징으로부터 연장 형성되어 구비되는 커버 기둥 설치 프레임을 포함하는 회전 축 하우징; 및
   탄성 스프링으로 구비되고, 상기 회전 축 부의 둘레에 삽입되며, 일단부는 상기 복수 개의 오목부 중 어느 하나에 삽입 고정되고, 타단부는 상기 커버 기둥에 삽입 고정되어 설치되며, 상기 스크린부로 상측 방향의 외력이 가해지는 경우, 상기 한 쌍의 피니언 기어부 및 상기 회전 축 부의 역방향 회전에 의해 상기 회전 축 부로부터 풀리도록 마련되고, 상기 스크린부로 하측 방향의 외력이 가해지는 경우, 상기 한 쌍의 피니언 기어부 및 상기 회전 축 부의 정방향 회전에 의해 상기 회전 축 부에 감기도록 마련되는 탄성부;를 포함하는, 맞춤형 인재 채용 시스템.
   
2. 삭제

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