KR102286028B1

KR102286028B1 - 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법, 장치 및 시스템

Info

Publication number: KR102286028B1
Application number: KR1020210035997A
Authority: KR
Inventors: 김창호
Original assignee: 주식회사 렛유인
Priority date: 2021-03-19
Filing date: 2021-03-19
Publication date: 2021-08-04

Abstract

일실시에에 따르면, 장치에 의해 수행되는, 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션을 제공하는 방법에 있어서, 상기 인재 관리 솔루션에 등록되어 있는 직원들 중 어느 하나인 제1 직원의 출석, 결석 및 지각 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 근태 성실도를 산출하는 단계; 상기 제1 직원의 업무 수행 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 업무 수행 성실도를 산출하는 단계; 상기 제1 직원의 교육 수강 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 교육 수강 성실도를 산출하는 단계; 상기 근태 성실도, 상기 업무 수행 성실도 및 상기 교육 수강 성실도를 합산하여, 상기 제1 직원에 대한 능력치를 산출하는 단계; 업종, 직무 및 직급을 기반으로 그룹화된 제1 그룹에 상기 제1 직원이 포함되어 있는 경우, 상기 제1 그룹에 속하는 직원들의 평균 능력치와 상기 제1 직원의 능력치를 비교하여, 상기 제1 직원의 인재 레벨을 분석하는 단계; 상기 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제1 기준 레벨 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제1 직원의 계정이 로그인된 제1 직원 단말로 능력치 성과 달성 알림 메시지를 전송하는 단계; 및 상기 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제2 기준 레벨 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제1 직원 단말로 능력치 관리 경고 알림 메시지를 전송하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법이 제공된다.

Description

인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법, 장치 및 시스템 {METHOD, DEVICE AND SYSTEM FOR PROVIDING HUMAN RESOURCE MANAGEMENT SOLUTION BASE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

아래 실시예들은 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션을 제공하는 기술에 관한 것이다.

IT 기술의 발전에 따라 근태 관리 방법 또한 계속해서 발전해오고 있다. 출퇴근 시간이 고정되어 있는 회사의 경우, 이전에 근태관리 관련 IT 기술이 본격적으로 활용되기 전에는 회사의 인사 담당 인원이 지각, 조퇴 등에 대한 체크를 아날로그적으로 수행하고 이를 컴퓨터 등에 입력하는 방식으로 근태 관리가 이루어지기도 하였다. 최근에는, 회사에 배치된 기기를 통해 근로자들이 지문 또는 홍채 등의 생체 정보를 인증하도록 함으로써 출퇴근 관리를 수행하는 경우가 많다.

다만, 이와 같은 전통적인 근태 관리 시스템 하에서는, 근로자들이 자신들의 근태 정보를 확인하기가 어려웠으며, 그에 따라 자신의 근무 시간을 원활하게 조절하기 어려운 단점이 존재하였다. 근로자가 자신이 근무한 시간을 스마트폰 등의 단말기를 통해 확인할 수 있는 경우에도, 단순한 근무 시간 정보만을 확인할 수 있는 실정이었다.

이에 따라, 직원의 근태 관리를 편리하게 수행할 수 있는 애플리케이션이 출시되었지만, 근태 관리 기능만 제공하고 있어, 근태 관리 용도로만 사용할 수 밖에 없는 제약이 있다.

따라서, 직원의 근태 관리 뿐만 아니라, 업무 수행, 교육 수강 등을 하나의 프로그램을 통해 종합적으로 관리할 수 있는 인재 관리 솔루션에 대한 요구가 증대되고 있다.

한국등록특허 제10-1893588호(2018.10.29) 한국등록특허 제10-1793053호(2017.11.02) 한국공개특허 제10-2020-0028818호(2020.03.17) 한국공개특허 제10-2020-0142676호(2020.12.23)

일실시예에 따르면, 인재 관리 솔루션에 등록되어 있는 직원들 중 어느 하나인 제1 직원의 출석, 결석 및 지각 내역에 기초하여, 제1 직원에 대한 근태 성실도를 산출하고, 제1 직원의 업무 수행 내역에 기초하여, 제1 직원에 대한 업무 수행 성실도를 산출하고, 제1 직원의 교육 수강 내역에 기초하여, 제1 직원에 대한 교육 수강 성실도를 산출하고, 근태 성실도, 업무 수행 성실도 및 교육 수강 성실도를 합산하여, 제1 직원에 대한 능력치를 산출하고, 업종, 직무 및 직급을 기반으로 그룹화된 제1 그룹에 제1 직원이 포함되어 있는 경우, 제1 그룹에 속하는 직원들의 평균 능력치와 제1 직원의 능력치를 비교하여, 제1 직원의 인재 레벨을 분석하는 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는, 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션을 제공하는 방법에 있어서, 상기 인재 관리 솔루션에 등록되어 있는 직원들 중 어느 하나인 제1 직원의 출석, 결석 및 지각 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 근태 성실도를 산출하는 단계; 상기 제1 직원의 업무 수행 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 업무 수행 성실도를 산출하는 단계; 상기 제1 직원의 교육 수강 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 교육 수강 성실도를 산출하는 단계; 상기 근태 성실도, 상기 업무 수행 성실도 및 상기 교육 수강 성실도를 합산하여, 상기 제1 직원에 대한 능력치를 산출하는 단계; 업종, 직무 및 직급을 기반으로 그룹화된 제1 그룹에 상기 제1 직원이 포함되어 있는 경우, 상기 제1 그룹에 속하는 직원들의 평균 능력치와 상기 제1 직원의 능력치를 비교하여, 상기 제1 직원의 인재 레벨을 분석하는 단계; 상기 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제1 기준 레벨 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제1 직원의 계정이 로그인된 제1 직원 단말로 능력치 성과 달성 알림 메시지를 전송하는 단계; 및 상기 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제2 기준 레벨 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제1 직원 단말로 능력치 관리 경고 알림 메시지를 전송하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법이 제공된다.

상기 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법은, 상기 제1 그룹에 속하는 직원들 각각의 인재 레벨을 분석하는 단계; 상기 인재 레벨의 분석 결과를 기반으로 상기 제1 그룹에 속하는 직원들을 그룹화하는 단계; 상기 인재 레벨의 분석 결과를 통해 1레벨을 기반으로 그룹화된 제1-1 그룹에 상기 제1 직원이 포함되어 있는 경우, 상기 인재 레벨의 분석 결과를 통해 2레벨을 기반으로 그룹화된 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역을 확인하는 단계; 상기 제1 직원의 교육 수강 내역과 상기 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역을 비교하여, 상기 제1 직원에게 필요한 맞춤형 강의를 선정하는 단계; 및 상기 제1 직원에게 필요한 맞춤형 강의로 제1 강의가 선정되면, 상기 제1 직원 단말로 제1 강의 추천 알림 메시지를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법은, 상기 인재 관리 솔루션에 등록된 직원들 각각의 능력치를 산출하는 단계; 상기 인재 관리 솔루션에 등록된 직원들의 능력치에 대한 평균값을 항목 별로 분석하여, 회사에 필요한 역량의 종류를 선정하는 단계; 상기 회사에 필요한 역량의 종류로 제1 역량이 선정되면, 상기 제1 역량을 강점으로 등록한 제1 구직자의 이력서 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제1 구직자의 이력서 정보를 포함하는 채용 추천 알림 메시지를 인사 담당자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법은, 상기 제1 직원과 제2 직원이 제1 팀을 구성하고 있는 경우, 상기 제1 직원 및 상기 제2 직원 각각에 대한 능력치를 산출하는 단계; 상기 제1 직원의 능력치 및 상기 제2 직원의 능력치를 합산하여, 상기 제1 팀의 능력치를 산출하는 단계; 제1 프로젝트가 상기 제1 팀의 업무로 배정되면, 상기 제1 프로젝트를 수행하기 위한 필요 능력치를 확인하는 단계; 상기 제1 팀의 능력치가 상기 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제1 팀에 충원이 필요한 것으로 판단하는 단계; 및 상기 제1 팀의 능력치가 상기 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제1 팀에 속하는 직원들 각각의 능력치에 따라 상기 제1 프로젝트의 업무를 분배하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법은, 미리 정해진 기간 마다 상기 장치에 포함된 로컬 스토리지의 저장 상태를 확인하기 위해, 상기 장치의 전원 이상, 접속 불량, 네트워크 연결, 상기 로컬 스토리지의 여유 공간 중 하나 이상의 체크 사항을 통해 상기 로컬 스토리지의 헬스 체크를 수행하는 단계; 및 상기 헬스 체크의 수행 결과, 상기 로컬 스토리지에 이상이 있는 것으로 판단되면, 상기 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 상기 장치와 연결된 클라우드 서버의 클라우드 스토리지에 백업 저장되도록 이중화 동작을 수행하는 단계를 더 포함하며, 상기 이중화 동작의 수행 단계는, 상기 장치와 상기 클라우드 서버 간의 데이터 전송 속도를 확인하는 단계; 상기 데이터 전송 속도가 미리 설정된 기준 속도 이상으로 확인되면, 상기 로컬 스토리지에 저장된 데이터를 상기 클라우드 서버로 전송하여, 상기 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 상기 클라우드 스토리지에 백업 저장되도록 제어하는 단계; 및 상기 데이터 전송 속도가 상기 기준 속도 미만으로 확인되면, 상기 헬스 체크의 수행 결과에 따라 상기 로컬 스토리지에 저장된 데이터의 전송 여부를 결정하여, 상기 로컬 스토리지가 경고 상태로 분류된 경우, 상기 데이터 전송 속도가 상기 기준 속도 이상으로 변경될 때까지 상기 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 상기 클라우드 서버로 전송되지 않고 대기하도록 제어하고, 상기 로컬 스토리지가 위험 상태로 분류된 경우, 상기 데이터 전송 속도가 상기 기준 속도 미만이더라도 상기 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 상기 클라우드 서버로 전송되도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 근태 성실도, 업무 수행 성실도 및 교육 수강 성실도를 합산하여, 제1 직원에 대한 능력치를 산출하고, 업종, 직무 및 직급을 기반으로 그룹화된 제1 그룹에 제1 직원이 포함되어 있는 경우, 제1 그룹에 속하는 직원들의 평균 능력치와 제1 직원의 능력치를 비교하여, 제1 직원의 인재 레벨을 분석함으로써, 직원의 근태 관리 뿐만 아니라, 업무 수행 및 교육 수강까지 인재 관리 솔루션을 통해 종합적으로 관리할 수 있는 효과가 있다.

한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 직원에게 필요한 맞춤형 강의를 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 최적화된 인재 채용을 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 팀 충원 및 업무 분배를 수행하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 하이브리드 스토리지에 정보를 저장하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 복수의 직원 단말(100) 및 장치(200)를 포함할 수 있다.

먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.

복수의 직원 단말(100) 각각은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 바람직하게, 도 1과 같이, 제1 직원 단말(110), 제2 직원 단말(120), 제3 직원 단말(130) 등은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다. 복수의 직원 단말(100) 각각은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 복수의 직원 단말(100)은 장치(200)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

복수의 직원 단말(100) 각각은 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 페이지에 접속되거나, 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 복수의 직원 단말(100) 각각은 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 장치(200)와 연동될 수 있다.

복수의 직원 단말(100) 각각은 장치(200)에서 제공하는 웹 페이지, 애플리케이션을 등을 통해 장치(200)로 접속할 수 있다.

장치(200)는 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 장치(200)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 장치(200)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다. 장치(200)는 복수의 직원 단말(100)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

한편, 설명의 편의를 위해 도 1에서는 복수의 직원 단말(100) 중 제1 직원 단말(110), 제2 직원 단말(120) 및 제3 직원 단말(130)만을 도시하였으나, 단말들의 수는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 장치(200)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수는 특별한 제한이 없다.

장치(200)는 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션이 제공될 수 있도록 플랫폼을 제공할 수 있으며, 해당 플랫폼을 통해 인재에 대한 교육을 추천하고, 기업 실적으로 이어지는 인재 관련 변수 능력치를 산출할 수 있다. 이때, 능력치는 근태 시간을 엄수하는 성실도, 회사에 대한 로열티, 작업 품질, 작업 완수도, 기한 엄수도, 평판 정보 등의 항목을 기반으로 산정될 수 있다.

장치(200)는 직원들 각각의 능력치를 통해 업무 분배, 업무 스케줄, 팀 프로젝트 구성, 교육 방향 제안 등의 서비스를 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 장치(200)는 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션을 제공하여, 근태 및 교육 기능을 제공할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 협업 필터링(Collaborative filtering), 내용 기반 필터링(Content-based filtering), 하이브리드 등의 딥러닝을 통한 개인화 추천 방식으로, 인공지능 기반의 맞춤 학습을 제공하여, 직원들의 성장을 독려할 수 있다.

장치(200)는 직원들의 팀 별로 인재 요약 결과를 제공하고, 팀의 학습 성적 기록 및 성과 결과 보고서를 제공할 수 있다. 이때, 장치(200)는 직원이 스스로 설정한 학습 계획의 달성도를 도출할 수 있다. 달성도는 근태의 성실도, 업무 수행의 성실도, 교육 수강의 성실도를 종합적으로 합산하여 출력될 수 있다.

장치(200)는 직원 별로 동일 업종, 직무 및 직급으로 그룹을 설정하고, 설정된 그룹의 평균치를 통해 직원이 어느 정도의 레벨에 해당하는지 도출할 수 있다.

장치(200)는 직원의 레벨업을 위한 커리큘럼을 제안할 수 있으며, 직원의 속해있는 그룹 보다 상위에 있는 그룹에 포함되지만 해당 직원에게 없는 교육 강의를 찾아, 해당 강의를 맞춤형 강의로 직원에게 추천할 수 있다.

장치(200)는 다양한 팀을 구성하고 프로젝트 팀을 만들 수 있도록, 인공지능 기반의 채용 서비스를 제공할 수 있다. 장치(200)는 전체 인사 정보 데이터베이스에서 획득된 정보를 기초로, 현재 회사 내에 부족하다고 판단되는 역량을 통해, 최적화된 인재를 자동으로 추천할 수 있다.

일실시예에 따르면, 인재 관리 솔루션은 프로그램으로 구현되어 PC 웹을 통해 접근이 가능하도록 서비스를 제공할 수 있으며, 애플리케이션으로 구현되어 모바일 앱을 통해 접근이 가능하도록 서비스를 제공할 수 있다.

장치(200)는 인재 관리 솔루션을 통해, 근태 관리, 휴가 관리, 인사 관리, 기업 설정, 직원 현황, 공지 사항 등의 메뉴를 제공하여, 각각의 메뉴 별로 관련 페이지가 표시되도록 처리할 수 있다.

장치(200)는 사용자 계정을 인사 담당자, 팀장 및 직원으로 구분하여 각각 차별적인 서비스를 제공할 수 있으며, 인사 담당자 계정을 통해 로그인되면, 전사 직원 근태와 인사 관리, 근무 환경 설정 등의 기능을 제공하고, 팀장 계정을 통해 로그인되면, 팀원 및 개인 근태 관리 등의 기능을 제공하고, 직원 계정을 통해 로그인되면, 개인 근태 관리 등의 기능을 제공할 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 2를 참조하면, 먼저, S201 단계에서, 장치(200)는 인재 관리 솔루션을 통해 인재 관리 서비스를 제공하기 위한 분석 대상을 확인할 수 있다.

구체적으로, 인재 관리 솔루션에는 회사 직원들의 계정이 등록되어 있으며, 장치(200)는 미리 설정된 주기(예를 들면, 매달 1일) 마다 회사 직원들 전체를 분석 대상으로 확인할 수 있으며, 진급, 부서 이동 등으로 인해 인사 변경이 이루어진 직원을 분석 대상으로 확인할 수도 있다.

장치(200)는 분석 대상으로 제1 직원이 확인되면, 제1 직원의 정보를 데이터베이스로부터 획득할 수 있다. 여기서, 제1 직원의 정보는 근태 내역, 업무 수행 내역, 교육 수강 내역을 포함할 수 있다. 근태 내역은 제1 직원의 일별 출석, 결석 및 지각 내역을 나타내고, 업무 수행 내역은 제1 직원에게 할당된 업무의 수행 내역을 나타내고, 교육 수강 내역은 제1 직원이 능력 계발을 위해 학습한 교육의 수강 내역을 나타낼 수 있다.

S202 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 출석, 결석 및 지각 내역에 기초하여, 제1 직원에 대한 근태 성실도를 산출할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 제1 직원의 출석 횟수에 따른 출석 점수를 산출하고, 제1 직원의 결석 횟수에 따라 결석 점수를 산출하고, 제1 직원의 지각 횟수에 따라 지각 점수를 산출한 후, 출석 점수는 가산하고 결석 점수 및 지각 점수는 차감하여, 제1 직원에 대한 근태 성실도를 산출할 수 있다. 이때, 1회당 결석 점수는 1회당 지각 점수 보다 더 높은 점수로 산출될 수 있으며, 지각 점수는 지각 시간에 따라 차등적으로 산출될 수 있다.

S203 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 업무 수행 내역에 기초하여, 제1 직원에 대한 업무 수행 성실도를 산출할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 제1 직원이 수행한 업무들의 작업 품질, 작업 완수도, 기한 엄수도 등을 확인하여, 업무 별로 업무 평가도를 산출할 수 있으며, 업무 별로 산출된 업무 평가도를 합산하여, 제1 직원에 대한 업무 수행 성실도를 산출할 수 있다.

S204 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 교육 수강 내역에 기초하여, 제1 직원에 대한 교육 수강 성실도를 산출할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 제1 직원이 수강한 교육들의 강의 시간, 강의 출석 현황, 강의 종료 시 수행되는 테스트 결과 등을 확인하여, 강의 별로 수강 평가도를 산출할 수 있으며, 강의 별로 산출된 수강 평가도를 합산하여, 제1 직원에 대한 교육 수강 성실도를 산출할 수 있다.

S205 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 근태 성실도, 업무 수행 성실도 및 교육 수강 성실도를 합산하여, 제1 직원에 대한 능력치를 산출할 수 있다.

일실시예에 따르면, 장치(200)는 근태 성실도, 업무 수행 성실도 및 교육 수강 성실도를 동일한 비율로 설정하여, 원점수 그대로 반영되는 능력치를 산출할 수 있다. 예를 들어, 근태 성실도가 90점이고, 업무 수행 성실도가 85점이고, 교육 수강 성실도가 95점인 경우, 제1 직원에 대한 능력치는 근태 성실도 90점, 업무 수행 성실도 85점 및 교육 수강 성실도 95점을 합산하여 270점으로 산출될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 장치(200)는 근태 성실도, 업무 수행 성실도 및 교육 수강 성실도를 상이한 비율로 설정하여, 차등적인 점수가 반영되는 능력치를 산출할 수 있다. 예를 들어, 근태 성실도가 90점이고, 업무 수행 성실도가 85점이고, 교육 수강 성실도가 95점인 경우, 제1 직원에 대한 능력치는 근태 성실도 270점, 업무 수행 성실도 170점 및 교육 수강 성실도 95점을 합산하여 535점으로 산출될 수 있다.

S206 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 능력치를 통해 제1 직원의 인재 레벨을 분석할 수 있다.

구체적으로, 인재 관리 솔루션에 등록되어 있는 회사 직원들은 업종, 직무 및 직급을 기반으로 그룹화하여, 제1 그룹, 제2 그룹, 제3 그룹 등으로 직원들을 분류할 수 있다. 즉, 동일한 업종, 동일한 직무, 동일한 직급을 가지는 직원들을 그룹화하여, 제1 그룹, 제2 그룹, 제3 그룹 등으로 직원들을 분류할 수 있다.

장치(200)는 제1 그룹에 제1 직원이 포함되어 있는 것으로 확인되면, 제1 그룹에 속하는 직원들의 평균 능력치와 제1 직원의 능력치를 비교하여, 제1 직원의 인재 레벨을 분석할 수 있다. 이때, 인재 레벨은 능력치를 단계 별로 구분하기 위해 설정될 수 있으며, 능력치가 높을수록 높은 레벨로 분석될 수 있다.

예를 들어, 제1 그룹에 속하는 직원들의 평균 능력치가 500점인 경우, 제1 직원의 능력치가 700점으로 확인되면, 제1 직원의 인재 레벨은 5레벨로 분석되고, 제1 직원의 능력치가 600점으로 확인되면, 제1 직원의 인재 레벨은 4레벨로 분석되고, 제1 직원의 능력치가 500점으로 확인되면, 제1 직원의 인재 레벨은 3레벨로 분석되고, 제1 직원의 능력치가 400점으로 확인되면, 제1 직원의 인재 레벨은 2레벨로 분석되고, 제1 직원의 능력치가 300점으로 확인되면, 제1 직원의 인재 레벨은 1레벨로 분석될 수 있다.

S207 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제1 기준 레벨 보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기준 레벨은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.

S207 단계에서 제1 직원의 인재 레벨이 제1 기준 레벨 보다 높은 것으로 확인되면, S208 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 계정이 로그인된 제1 직원 단말(110)로 능력치 성과의 달성을 알려주는 알림 메시지를 전송할 수 있다.

예를 들어, 제1 기준 레벨이 4레벨로 설정되어 있고, 제1 직원의 인재 레벨이 5레벨로 분석되면, 장치(200)는 제1 직원 단말(110)로 5레벨 달성을 알려주는 알림 메시지를 전송할 수 있다.

S207 단계에서 제1 직원의 인재 레벨이 제1 기준 레벨 보다 낮은 것으로 확인되면, S209 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제2 기준 레벨 보다 낮은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준 레벨은 제1 기준 레벨 보다 낮은 값으로 설정될 수 있다.

S209 단계에서 제1 직원의 인재 레벨이 제2 기준 레벨 보다 낮은 것으로 확인되면, S210 단계에서, 장치(200)는 제1 직원 단말(110)로 능력치 관리에 대해 경고하는 알림 메시지를 전송할 수 있다.

예를 들어, 제2 기준 레벨이 2레벨로 설정되어 있고, 제1 직원의 인재 레벨이 1레벨로 분석되면, 장치(200)는 제1 직원 단말(110)로 1레벨이기 때문에 능력치 관리가 필요한 것을 경고하는 알림 메시지를 전송할 수 있다.

S209 단계에서 제1 직원의 인재 레벨이 제2 기준 레벨 보다 높은 것으로 확인되면, 제1 직원의 인재 레벨이 평균 범위 내에 있는 것으로 판단될 수 있으며, 미리 설정된 시간이 지나면, S201 단계로 되돌아가, 장치(200)는 분석 대상 확인 과정부터 다시 수행할 수 있다.

S208 단계 및 S210 단계 이후에도, 미리 설정된 시간이 지나면, S201 단계로 되돌아가, 장치(200)는 분석 대상 확인 과정부터 다시 수행할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 직원에게 필요한 맞춤형 강의를 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 먼저, S301 단계에서, 장치(200)는 제1 그룹에 속하는 직원들 각각의 인재 레벨을 분석할 수 있다.

예를 들어, 제1 그룹에 제1 직원, 제2 직원, 제3 직원 및 제4 직원이 포함되어 있는 경우, 장치(200)는 제1 직원의 인재 레벨, 제2 직원의 인재 레벨, 제3 직원의 인재 레벨, 제4 직원의 인재 레벨을 각각 분석할 수 있다.

S302 단계에서, 장치(200)는 제1 그룹에 속하는 직원들에 대한 인재 레벨의 분석 결과를 기반으로, 제1 그룹을 그룹화하여 분류할 수 있다.

예를 들어, 제1 직원 및 제2 직원의 인재 레벨이 1레벨로 분석되고, 제3 직원 및 제4 직원의 인재 레벨이 2레벨로 분석된 경우, 장치(200)는 제1 직원 및 제2 직원을 제1-1 그룹으로 분류하고, 제3 직원 및 제4 직원을 제1-2 그룹으로 분류할 수 있다.

S303 단계에서, 장치(200)는 분석 대상으로 확인된 제1 직원이 어느 그룹에 포함되는지 확인하여, 제1-1 그룹에 제1 직원이 포함되어 있는 것을 확인할 수 있다.

S304 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 교육 수강 내역을 확인할 수 있다.

예를 들어, 제1 직원의 교육 수강 내역에 제1 강의 및 제2 강의가 포함되어 있으면, 장치(200)는 제1 직원이 제1 강의 및 제2 강의를 수강한 것을 확인할 수 있다.

S305 단계에서, 장치(200)는 제1-1 그룹의 상위 레벨로 그룹화된 제1-2 그룹을 확인할 수 있다.

예를 들어, 제1-1 그룹은 인재 레벨이 1레벨인 직원들을 그룹화하여 분류한 것이고, 제1-2 그룹은 인재 레벨이 2레벨인 직원들을 그룹화하여 분류한 것인 경우, 장치(200)는 제1 직원이 제1-1 그룹에 포함되어 있는 것으로 확인되면, 비교 대상인 제1-2 그룹을 확인할 수 있다.

S306 단계에서, 장치(200)는 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역을 확인할 수 있다.

예를 들어, 제1-2 그룹에 제3 직원 및 제4 직원이 포함되어 있는 경우, 장치(200)는 제3 직원 및 제4 직원의 교육 수강 내역을 확인할 수 있다.

S307 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 교육 수강 내역과 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역을 비교하여, 제1 직원에게 필요한 강의가 존재하는지 여부를 확인할 수 있다.

예를 들어, 장치(200)는 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역에 있는 강의들이 제1 직원의 교육 수강 내역에 전부 있는 것으로 확인되면, 제1 직원에게 필요한 강의가 없는 것으로 판단하고, 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역에 있는 강의들 중 제1 직원의 교육 수강 내역에 없는 강의가 확인되면, 제1 직원에게 필요한 강의가 있는 것으로 판단할 수 있다.

S307 단계에서 제1 직원에게 필요한 강의가 있는 것으로 확인되면, S308 단계에서, 장치(200)는 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역에 있는 강의들 중 제1 직원의 교육 수강 내역에 없는 강의를, 제1 직원에게 필요한 맞춤형 강의로 선정할 수 있다.

예를 들어, 제1 직원의 교육 수강 내역에 제2 강의 및 제3 강의가 포함되어 있고, 제1-2 그룹으로 분류된 제3 직원의 교육 수강 내역에 제1 강의, 제2 강의 및 제3 강의가 포함되어 있는 경우, 장치(200)는 제1 직원의 교육 수강 내역과 제3 직원의 교육 수강 내역을 비교한 결과, 제3 직원의 교육 수강 내역에 제3 강의가 포함되어 있지만, 제1 직원의 교육 수강 내역에는 제1 강의가 포함되어 있지 않으므로, 제1 강의를 제1 직원에게 필요한 맞춤형 강의로 선정할 수 있다.

S309 단계에서, 장치(200)는 제1 직원에게 필요한 강의로 제1 강의가 선정되면, 제1 직원 단말(110)로 제1 강의에 대한 추천 알림 메시지를 전송할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 최적화된 인재 채용을 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 장치(200)는 인재 관리 솔루션에 등록된 직원들 각각의 능력치를 산출할 수 있다. 즉, 장치(200)는 회사 직원 전체에 대해 각각의 능력치를 산출할 수 있다.

S402 단계에서, 장치(200)는 인재 관리 솔루션에 등록된 직원들의 능력치에 대한 평균값을 항목 별로 분석하여, 회사에 필요한 역량의 종류를 선정할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 회사 직원 전체에 대해 산출된 능력치를 기반으로, 회사 직원들을 평가하기 위한 항목 별로 평가 점수를 산정할 수 있으며, 항목 별로 평가 점수의 평균값을 산출하여, 평균값이 기준값 이하로 확인된 항목을 회사에 필요한 역량의 종류로 선정할 수 있다.

예를 들어, 회사 직원들 각각의 능력치는 지식, 기능, 사고유형, 정신자세, 사고방식 등의 항목 별로 구분되어 표시될 수 있으며, 회사 직원들에 대한 능력치를 총합하여 분석한 결과를 통해, 회사 직원들의 능력치에 대해 항목 별로 평균값을 산출할 수 있다. 항목 별로 산출된 평균값을 확인한 결과, 지식 항목의 평균값이 기준값 이하로 확인되면, 지식을 회사에 필요한 역량의 종류로 선정할 수 있다.

S403 단계에서, 장치(200)는 회사에 필요한 역량의 종류로 제1 역량이 선정되면, 제1 역량을 강점으로 등록한 제1 구직자를 선별하여, 제1 구직자의 이력서 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 구직 사이트를 통해 구직자의 이력서 정보를 업로드 할 때, 지식, 기능, 사고유형, 정신자세, 사고방식 등의 항목 중 어느 하나가 구직자의 강점으로 선택되어 등록될 수 있으며, 제1 역량이 지식으로 선정된 경우, 장치(200)는 구직 사이트를 통해 이력서 정보를 업로드 한 전체 구직자들 중 지식 항목을 강점으로 선택한 구직자들을 선별하여, 선별된 구직자들의 이력서 정보를 획득할 수 있다. 이때, 장치(200)는 구직 사이트를 운영하는 외부 서버로부터 구직자들의 이력서 정보를 획득할 수 있다.

S404 단계에서, 제1 역량을 강점으로 등록한 구직자로 제1 구직자가 선별되면, 장치(200)는 제1 구직자의 이력서 정보를 포함하는 채용 추천 알림 메시지를 인사 담당자 계정으로 로그인된 제3 직원 단말(130)로 전송할 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 팀 충원 및 업무 분배를 수행하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 장치(200)는 회사에 소속되어 있는 복수의 팀 중 어느 하나인 제1 팀을 확인하고, 제1 팀의 구성원 각각의 능력치를 산출할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 제1 팀에 소속되어 있는 직원으로 제1 직원 및 제2 직원이 확인되면, 제1 직원 및 제2 직원 각각에 대한 능력치를 산출할 수 있다.

S502 단계에서, 장치(200)는 제1 직원의 능력치 및 제2 직원의 능력치를 합산하여, 제1 팀의 능력치를 산출할 수 있다. 즉, 제1 팀에 소속되어 있는 직원들의 능력치를 합산하여 제1 팀의 능력치를 산출할 수 있다.

S503 단계에서, 장치(200)는 제1 팀의 업무로 배정된 제1 프로젝트를 확인할 수 있다.

구체적으로, 관리자 계정으로 로그인된 관리자 단말의 요청에 의해, 제1 프로젝트의 담당 팀으로 제1 팀이 설정되면, 장치(200)는 제1 팀의 업무로 새로 배정된 제1 프로젝트를 확인할 수 있다. 제1 프로젝트의 담당 팀 설정 시, 제1 프로젝트를 수행하기 위해 필요한 필요 능력치가 설정될 수 있다.

S504 단계에서, 장치(200)는 제1 프로젝트가 제1 팀의 업무로 배정되면, 제1 프로젝트를 수행하기 위한 필요 능력치를 확인할 수 있다.

S505 단계에서, 장치(200)는 제1 팀의 능력치와 제1 프로젝트의 필요 능력치를 비교하여, 제1 팀의 능력치가 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 낮은지 여부를 확인할 수 있다.

S505 단계에서 제1 팀의 능력치가 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 낮은 것으로 확인되면, S506 단계에서, 장치(200)는 제1 팀에 충원이 필요한 것으로 판단하고, 제1 팀의 충원 필요 알림 메시지를 제1 팀의 팀장 계정 및 인사 담당자 계정이 로그인된 단말로 전송할 수 있다.

즉, 제1 팀의 능력치가 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 낮은 경우, 현재 제1 팀에 소속되어 있는 직원들로만 제1 프로젝트를 진행하는데 어려움이 있다고 판단하여, 제1 팀에 충원이 필요한 것으로 판단할 수 있다.

S505 단계에서 제1 팀의 능력치가 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 높은 것으로 확인되면, S507 단계에서, 장치(200)는 제1 팀에 속하는 직원들 각각의 능력치에 따라 제1 프로젝트의 업무를 분배할 수 있다.

즉, 제1 팀의 능력치가 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 높은 경우, 현재 제1 팀에 소속되어 있는 직원들로 제1 프로젝트를 진행하는데 충분하다고 판단하여, 제1 팀에 속하는 직원들에게 제1 프로젝트의 업무를 분배할 수 있다. 제1 프로젝트의 업무 분배 시, 능력치에 비례하여 업무 할당량을 설정하고, 설정된 업무 할당량에 따라 제1 팀에 속하는 직원들에게 업무를 분배할 수 있다.

도 6은 일실시예에 따른 하이브리드 스토리지에 정보를 저장하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

먼저, 장치(200)는 데이터베이스를 운영하기 위해 로컬 스토리지를 포함할 수 있으며, 별도로 구현된 로컬 스토리지와 연결된 상태로 구현될 수도 있다.

로컬 스토리지는 네트워크 연결 없이 장치(200) 자체적으로 데이터를 저장할 수 있는 저장소를 말한다.

장치(200)는 클라우드 서버와 연결될 수 있으며, 클라우드 서버는 클라우드 서비스를 제공하는 서버로, 단독 서버로 구현될 수 있고, 복수의 서버가 연결되어 구현될 수도 있다.

클라우드 서버는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/조회 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있으며, 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다.

클라우드 서버는 장치(200)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

클라우드 서버는 클라우드 스토리지를 포함할 수 있으며, 별도로 구현된 클라우드 스토리지와 연결된 상태로 구현될 수도 있다.

클라우드 스토리지는 네트워크 연결로 사용 가능한 저장소를 말하며, 로컬 스토리지의 저장 공간이 부족하거나, 다른 장치의 접속으로 데이터 공유가 필요한 경우 사용될 수 있다.

S601 단계에서, 장치(200)는 미리 정해진 기간 마다 로컬 스토리지의 저장 상태를 확인하기 위해, 로컬 스토리지의 헬스 체크를 수행할 수 있다. 예를 들어, 장치(200)는 5초에 1번씩 로컬 스토리지의 헬스 체크를 수행할 수 있다.

장치(200)는 장치(200)의 전원 이상, 접속 불량, 네트워크 연결, 로컬 스토리지의 여유 공간 중 하나 이상의 체크 사항을 통해, 로컬 스토리지의 헬스 체크를 수행할 수 있다.

S602 단계에서, 장치(200)는 로컬 스토리지의 헬스 체크 수행 결과를 통해, 로컬 스토리지의 상태에 이상이 있는지 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, 장치(200)의 전원 상태가 불안정한 경우, 로컬 스토리지의 상태에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있으며, 장치(200)와 로컬 스토리지 간에 접속이 불량한 경우, 로컬 스토리지의 상태에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있으며, 장치(200)와 외부 장치 간의 네트워크 연결이 불안정한 경우, 로컬 스토리지의 상태에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있으며, 로컬 스토리지의 여유 공간이 10% 미만 남은 경우, 로컬 스토리지의 상태에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다.

S602 단계에서 로컬 스토리지에 이상이 있는 것으로 판단되면, S603 단계에서, 장치(200)는 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 스토리지에 백업 저장되도록 이중화 동작을 수행할 수 있다.

일실시예에 따른 이중화 동작은 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 스토리지에도 저장되도록 처리하여, 로컬 스토리지 및 클라우드 스토리지 각각에 동일한 데이터가 동시에 저장되도록 처리할 수 있다.

이중화 동작을 수행하는데 있어, 장치(200)는 장치(200)와 클라우드 서버 간의 데이터 전송 속도를 확인하고, 데이터 전송 속도가 기준 속도 이상으로 확인되면, 로컬 스토리지에 저장된 데이터를 클라우드 서버로 전송하여, 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 스토리지에 백업 저장되도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 장치(200)와 클라우드 서버 간의 데이터 전송 속도가 12Mbps로 기준 속도인 10Mbps 이상으로 확인되면, 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 서버로 전송될 수 있다.

장치(200)는 장치(200)와 클라우드 서버 간의 데이터 전송 속도가 기준 속도 미만으로 확인되면, 헬스 체크의 수행 결과에 따라 로컬 스토리지에 저장된 데이터의 전송 여부를 결정할 수 있다.

구체적으로, 헬스 체크의 수행 결과에 따라 로컬 스토리지는 정상 상태, 경고 상태, 위험 상태 등으로 분류되어 될 수 있으며, 장치(200)는 로컬 스토리지가 경고 상태로 분류된 경우, 데이터 전송 속도가 기준 속도 이상으로 변경될 때까지 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 서버로 전송되지 않고 대기하도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 장치(200)와 클라우드 서버 간의 데이터 전송 속도가 8Mbps로 기준 속도인 10Mbps 미만으로 확인되고, 로컬 스토리지가 경고 상태로 분류된 경우, 장치(200)는 데이터 전송 속도가 10Mbps로 올라갈 때까지 대기 상태를 유지하다 데이터 전송 속도가 10Mbps로 변경되면, 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 서버로 전송되도록 제어할 수 있다.

장치(200)는 로컬 스토리지가 위험 상태로 분류된 경우, 데이터 전송 속도가 기준 속도 미만이더라도 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 서버로 전송되도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 장치(200)와 클라우드 서버 간의 데이터 전송 속도가 8Mbps로 기준 속도인 10Mbps 미만으로 확인되고, 로컬 스토리지가 위험 상태로 분류된 경우, 장치(200)는 데이터 전송 속도가 8Mbps로 기준 속도 보다 느리지만, 로컬 스토리지의 상태가 위험하기 때문에, 느린 전송 속도를 통해 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 서버로 전송되도록 제어할 수 있다.

S602 단계에서 로컬 스토리지에 이상이 있지 않은 것으로 판단되면, 장치(200)는 로컬 스토리지가 정상 상태이기 때문에 클라우드 서버로 데이터를 전송하지 않으며, S601 단계로 되돌아가, 로컬 스토리지의 헬스 체크를 다시 수행할 수 있다.

이중화 동작을 수행하는데 있어, 장치(200)는 보안 레벨이 높게 설정된 제1 파일의 데이터가 클라우드 서버로 전송되지 않도록 제어하여, 제1 파일의 데이터가 로컬 스토리지에만 저장되도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 로컬 스토리지에 보안 레벨이 2레벨로 높게 설정된 제1 파일과 보안 레벨이 1레벨로 낮게 설정된 제2 파일이 저장되어 있는데, 장치(200)는 제1 파일의 데이터에 대해 클라우드 서버로 전송되지 않도록 제어하고, 제2 파일의 데이터에 대해 클라우드 서버로 전송되도록 제어하여, 제1 파일의 데이터는 로컬 스토리지에만 저장되고, 제2 파일의 데이터는 로컬 스토리지와 클라우드 스토리지에 저장될 수 있다.

S603 단계를 통해 클라우드 스토리지에 데이터를 백업 저장하는 이중화 동작이 수행되면, 장치(200)는 로컬 스토리지의 상태, 파일 사용 방식 등을 기초로, 로컬 스토리지와 클라우드 스토리지에 데이터를 동시에 저장할 것인지 여부, 클라우드 스토리지에만 데이터를 저장할 것인지 여부 및 로컬 스토리지에만 데이터를 저장할 것인지 여부를 결정할 수 있다.

로컬 스토리지와 클라우드 스토리지에 데이터를 동시에 저장할 것으로 결정되면, S604 단계에서, 장치(200)는 로컬 스토리지에 저장된 데이터가 클라우드 스토리지에 백업 저장되어, 로컬 스토리지와 클라우드 스토리지에 데이터가 동시에 저장되어 있는 상태를 유지할 수 있다.

클라우드 스토리지에만 데이터를 저장할 것으로 결정되면, S605 단계에서, 장치(200)는 로컬 스토리지에 저장된 데이터를 삭제하여, 클라우드 스토리지에만 데이터가 저장되도록 처리할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 로컬 스토리지의 여유 공간이 제1 기준 용량 미만으로 확인되어 로컬 스토리지가 경고 상태로 분류되면, 미리 설정된 기간 동안 실행되지 않은 제1 파일의 데이터를 로컬 스토리지에서 삭제하여, 제1 파일의 데이터가 클라우드 스토리지에만 저장되도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 장치(200)는 로컬 스토리지의 여유 공간이 18GB로 제1 기준 용량인 20GB 보다 작은 것으로 확인되면 로컬 스토리지를 경고 상태로 분류할 수 있으며, 일주일 동안 제1 파일이 실행되지 않은 경우, 제1 파일의 데이터를 로컬 스토리지에서 삭제하여, 제1 파일의 데이터가 클라우드 스토리지에만 저장되도록 제어할 수 있다.

장치(200)는 로컬 스토리지의 여유 공간이 제1 기준 용량 보다 더 낮게 설정된 제2 기준 용량 미만으로 확인되어 로컬 스토리지가 위험 상태로 분류되면, 미리 설정된 기간 동안 기준 횟수 이하로 실행된 제2 파일의 데이터를 로컬 스토리지에서 삭제하여, 제2 파일의 데이터가 클라우드 스토리지에만 저장되도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 장치(200)는 로컬 스토리지의 여유 공간이 8GB로 제2 기준 용량인 10GB 보다 작은 것으로 확인되면 로컬 스토리지를 위험 상태로 분류할 수 있으며, 일주일 동안 제2 파일이 기준 횟수인 10회 보다 더 적은 횟수로 실행된 경우, 제2 파일의 데이터를 로컬 스토리지에서 삭제하여, 제2 파일의 데이터가 클라우드 스토리지에만 저장되도록 제어할 수 있다.

로컬 스토리지에만 데이터를 저장할 것으로 결정되면, S606 단계에서, 장치(200)는 클라우드 서버로 데이터가 전송되지 않도록 제어하여, 로컬 스토리지에만 데이터가 저장되도록 처리할 수 있다.

장치(200)는 미리 설정된 기간 동안 기준 횟수 이상으로 변경되어 저장된 제2 파일의 데이터가 클라우드 서버로 전송되지 않도록 제어하여, 제2 파일의 데이터가 로컬 스토리지에만 저장되도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 장치(200) 일주일 동안 제2 파일이 기준 횟수인 5회 보다 더 많은 횟수로 변경되어 저장된 경우, 장치(200)는 제2 파일의 데이터가 더 이상 클라우드 서버로 전송되지 않도록 제어하고, 클라우드 스토리지에 기 저장된 데이터가 삭제되도록 제어함으로써, 제2 파일의 데이터가 로컬 스토리지에만 저장되어, 제2 파일이 변경 저장될 때, 로컬 스토리지에서만 제2 파일의 데이터가 갱신되도록 처리할 수 있다.

도 7은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

일실시예에 따른 장치(200)는 프로세서(201) 및 메모리(202)를 포함한다. 프로세서(201)는 도 1 내지 도 6을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 6을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(200)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 6을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.

메모리(202)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(202)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.

프로세서(201)는 프로그램을 실행하고, 장치(200)를 제어할 수 있다. 프로세서(201)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(202)에 저장될 수 있다. 장치(200)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims

장치에 의해 수행되는, 인공지능 기반의 인재 관리 솔루션을 제공하는 방법에 있어서,
상기 인재 관리 솔루션에 등록되어 있는 직원들 중 어느 하나인 제1 직원의 출석, 결석 및 지각 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 근태 성실도를 산출하는 단계;
상기 제1 직원의 업무 수행 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 업무 수행 성실도를 산출하는 단계;
상기 제1 직원의 교육 수강 내역에 기초하여, 상기 제1 직원에 대한 교육 수강 성실도를 산출하는 단계;
상기 근태 성실도, 상기 업무 수행 성실도 및 상기 교육 수강 성실도를 합산하여, 상기 제1 직원에 대한 능력치를 산출하는 단계;
업종, 직무 및 직급을 기반으로 그룹화된 제1 그룹에 상기 제1 직원이 포함되어 있는 경우, 상기 제1 그룹에 속하는 직원들의 평균 능력치와 상기 제1 직원의 능력치를 비교하여, 상기 제1 직원의 인재 레벨을 분석하는 단계;
상기 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제1 기준 레벨 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제1 직원의 계정이 로그인된 제1 직원 단말로 능력치 성과 달성 알림 메시지를 전송하는 단계;
상기 제1 직원의 인재 레벨이 미리 설정된 제2 기준 레벨 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제1 직원 단말로 능력치 관리 경고 알림 메시지를 전송하는 단계;
상기 제1 직원과 제2 직원이 제1 팀을 구성하고 있는 경우, 상기 제1 직원 및 상기 제2 직원 각각에 대한 능력치를 산출하는 단계;
상기 제1 직원의 능력치 및 상기 제2 직원의 능력치를 합산하여, 상기 제1 팀의 능력치를 산출하는 단계;
제1 프로젝트가 상기 제1 팀의 업무로 배정되면, 상기 제1 프로젝트를 수행하기 위한 필요 능력치를 확인하는 단계;
상기 제1 팀의 능력치가 상기 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제1 팀에 충원이 필요한 것으로 판단하는 단계; 및
상기 제1 팀의 능력치가 상기 제1 프로젝트의 필요 능력치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제1 팀에 속하는 직원들 각각의 능력치에 따라 상기 제1 프로젝트의 업무를 분배하는 단계를 포함하는,
인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 직원의 인재 레벨을 분석하는 단계 이후,
상기 제1 그룹에 속하는 직원들 각각의 인재 레벨을 분석하는 단계;
상기 인재 레벨의 분석 결과를 기반으로 상기 제1 그룹에 속하는 직원들을 그룹화하는 단계;
상기 인재 레벨의 분석 결과를 통해 1레벨을 기반으로 그룹화된 제1-1 그룹에 상기 제1 직원이 포함되어 있는 경우, 상기 인재 레벨의 분석 결과를 통해 2레벨을 기반으로 그룹화된 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역을 확인하는 단계;
상기 제1 직원의 교육 수강 내역과 상기 제1-2 그룹에 속하는 직원들의 교육 수강 내역을 비교하여, 상기 제1 직원에게 필요한 맞춤형 강의를 선정하는 단계; 및
상기 제1 직원에게 필요한 맞춤형 강의로 제1 강의가 선정되면, 상기 제1 직원 단말로 제1 강의 추천 알림 메시지를 전송하는 단계를 더 포함하는,
인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 직원에 대한 능력치를 산출하는 단계 이후,
상기 인재 관리 솔루션에 등록된 직원들 각각의 능력치를 산출하는 단계;
상기 인재 관리 솔루션에 등록된 직원들의 능력치에 대한 평균값을 항목 별로 분석하여, 회사에 필요한 역량의 종류를 선정하는 단계;
상기 회사에 필요한 역량의 종류로 제1 역량이 선정되면, 상기 제1 역량을 강점으로 등록한 제1 구직자의 이력서 정보를 획득하는 단계; 및
상기 제1 구직자의 이력서 정보를 포함하는 채용 추천 알림 메시지를 인사 담당자 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는,
인공지능 기반 인재 관리 솔루션 제공 방법.