KR102416873B1 - Server for surpporting of changing job using big data of company, and surpporting method of the server - Google Patents

Server for surpporting of changing job using big data of company, and surpporting method of the server Download PDF

Info

Publication number
KR102416873B1
KR102416873B1 KR1020210190669A KR20210190669A KR102416873B1 KR 102416873 B1 KR102416873 B1 KR 102416873B1 KR 1020210190669 A KR1020210190669 A KR 1020210190669A KR 20210190669 A KR20210190669 A KR 20210190669A KR 102416873 B1 KR102416873 B1 KR 102416873B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
job
job change
change
company
Prior art date
Application number
KR1020210190669A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김기완
Original Assignee
(주)이음길에이치알
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)이음길에이치알 filed Critical (주)이음길에이치알
Priority to KR1020210190669A priority Critical patent/KR102416873B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102416873B1 publication Critical patent/KR102416873B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • G06Q10/105Human resources
    • G06Q10/1053Employment or hiring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

The present invention relates to a job transfer support server using big data of company information. The job transfer support server using big data of company information according to an embodiment of the present invention may include: an employment information management unit which collects and manages company information and employment information purchased or provided from at least one employment-related website or company; a job transfer desire information management unit which collects and manages job transfer desire information from job transfer applicants; and a matching unit which extracts one or more companies by using the job transfer desire information and provides the job transfer information to the job transfer applicant when the employment information of the extracted company is equal to or greater than a preset suitability with the job transfer desire information.

Description

기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 및 전직지원방법{SERVER FOR SURPPORTING OF CHANGING JOB USING BIG DATA OF COMPANY, AND SURPPORTING METHOD OF THE SERVER}Job change support server and job change support method using big data of company information

본 발명은 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 및 전직지원방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기업과 전직희망자의 우선순위를 최적화하여 전직을 지원하는 기술이 개시된다.The present invention relates to a job change support server and a job change support method using big data of company information, and more particularly, a technology for supporting job change by optimizing the priorities of companies and job change candidates is disclosed.

최근 산업이 고도화되면서 직장인들의 근속기간이 단축되고 있다. 시대의 변화에 따라 능동적으로 업무환경이 급변하기 때문이다. 근로자들은 노동법상 보장된 정년 기간 동안 업무의 변화나 회사의 사정에 의해 전직을 반강제적으로 요구받게 된다. 그러나 준비없이 직장을 옮기는 경우 새로운 회사에서 적응하지 못하고 다시 퇴사하는 악순환이 발생하기도 한다. 또한, 새로운 회사에서 요구하는 인재상에 부합하지 않는 경우 전직의 확률은 낮아지고 만다.With the recent advancement of the industry, the tenure of office workers has been shortened. This is because the work environment actively changes according to the change of the times. During the retirement age guaranteed by the Labor Law, workers are semi-forced to change jobs due to changes in work or circumstances of the company. However, if you change jobs without preparation, you may not be able to adapt to the new company and leave the company again. In addition, if the new company does not meet the talent requirements of the new company, the probability of job change decreases.

종래의 기술 중 대한민국 등록특허공보 제10-1781783호는 개인교육이력을 기반으로 직업 추천 및 직업교육 지원을 위한 취업 시스템 및 방법에 관한 것으로, 구직을 요청한 구직자에 대한 적성검사를 수행하여 그 결과로서 적성에 따른 직업 매칭도를 미리 설정된 직업 분야 분류 체계에 따른 직업 분야 분류별로 산출하여 제공하는 적성검사 서버, 개별 학생들의 교육이력 정보를 저장 및 관리하는 교육기관 서버, 구직자의 구직자 단말 및 구인회사 또는 구인기관으로부터 각종 구인 정보를 수집하고, 구직자의 적성과 교육이력을 종합적으로 고려하여 맞춤형 구인 정보를 생성하고, 구직자 단말을 통해 구직자에게 맞춤형 구인 정보를 제공하는 취업 서버를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.Among the prior art, Republic of Korea Patent Publication No. 10-1781783 relates to a job system and method for job recommendation and vocational education support based on personal education history. An aptitude test server that calculates and provides job matching according to aptitude for each job category according to a preset job category classification system, an educational institution server that stores and manages individual students’ education history information, job seekers’ terminals and job search companies, or Technical features include a job server that collects various types of job information from recruitment agencies, generates customized job information by comprehensively considering job seekers' aptitude and education history, and provides customized job information to job seekers through a job seeker terminal. .

그러나, 상기 종래의 기술은 구직자의 적성검사정보 및 교육정보를 기반으로 구직자를 매칭하는 것으로, 실제 기업과 구직자가 희망하는 조건의 매칭을 하는데 한계가 있다.However, the prior art is to match job seekers based on the job seeker's aptitude test information and education information, and there is a limitation in matching the conditions desired by the actual company and the job seeker.

본 발명의 해결하고자 하는 과제는 기업의 채용정보와 전직희망자의 전직희망정보를 빅데이터로 수집하여 분석하여 최상의 조건으로 기업을 추천할 수 있는 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 및 전직지원방법을 제공하기 위함이다.The task to be solved by the present invention is a job change support server and job change support method using big data of company information that can recommend companies under the best conditions by collecting and analyzing company recruitment information and job change hope information of job change candidates as big data. is to provide

또한, 전직희망자의 전직성공 여부에 대한 정보를 획득하고 보상함으로써 보다 정확한 통계를 획득할 수 있는 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 및 전직지원방법을 제공하기 위함이다.In addition, it is to provide a job change support server and a job change support method using big data of company information that can obtain more accurate statistics by acquiring and rewarding information on the success or failure of a job change applicant.

또한, 전직희망자에게 가상면접을 제공하고, 가상면접에 대한 피드백을 제공하여 전직희망자가 스스로 단점을 보완할 수 있도록 하는 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 및 전직지원방법을 제공하기 위함이다.In addition, it is to provide a job change support server and a job change support method using big data of company information that provides a virtual interview to prospective job seekers and provides feedback on the virtual interview so that job prospects can compensate for their shortcomings on their own.

본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버는 적어도 하나 이상의 고용 관련 웹사이트 또는 기업으로부터 구매 또는 제공된 기업정보 및 채용정보를 수집하여 관리하는 채용정보관리부와, 전직희망자로부터 전직희망정보를 수집하여 관리하는 전직희망정보관리부와, 상기 전직희망정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 상기 기업을 추출하고, 추출된 상기 기업의 상기 채용정보가 상기 전직희망정보와 기 설정된 적합도 이상인 경우 상기 전직희망자에게 제공하는 매칭부를 포함한다.The job change support server using big data of company information according to an embodiment of the present invention includes a job information management unit that collects and manages company information and job information purchased or provided from at least one employment-related website or company, and a job change from a job change applicant. A job change request information management unit that collects and manages desired information, extracts at least one or more of the companies using the desired job change information, and the job change when the job information of the extracted company is more than a preset suitability with the desired job change information It includes a matching unit provided to the applicant.

또한, 상기 채용정보관리부는 제1 웹사이트로부터 수집한 제1 채용정보와 제2 웹사이트로부터 수집한 제2 채용정보의 항목별 유사도를 분석하여 기 설정된 유사도를 벗어나는 항목의 경우, 제3 웹사이트로부터 수집한 제3 채용정보와의 유사도를 분석하여 기 설정된 유사도 내의 항목으로 상기 채용정보를 결정할 수 있다.In addition, the employment information management unit analyzes the similarity for each item of the first employment information collected from the first website and the second employment information collected from the second website, and in the case of an item deviating from the preset similarity, the third website By analyzing a degree of similarity with the third job information collected from , the job information may be determined as an item within a preset similarity.

또한, 상기 전직희망자가 상기 기업에 채용이 완료되면 상기 전직희망자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급하는 보상부를 더 포함할 수 있다.In addition, when the job change applicant is hired by the company is completed, it may further include a compensation unit that pays a preset compensation means to the account of the job change applicant.

또한, 상기 매칭부는 과거의 기 설정된 시간구간 내의 상기 채용정보의 빅데이터를 분석하여 상기 기업의 채용우선순위를 설정하고, 상기 채용우선순위와 상기 전직희망정보를 매칭하여 적어도 하나 이상의 상기 기업을 추천할 수 있다.In addition, the matching unit analyzes the big data of the employment information within a preset time period in the past to set the hiring priority of the company, and recommends at least one or more of the companies by matching the hiring priority with the job change hope information can do.

또한, 상기 매칭부는 상기 전직희망정보의 빅데이터를 분석하여 전직우선순위를 설정하여 상기 채용우선순위의 유사도에 따라 상기 기업과 상기 전직희망자를 매칭할 수 있다.In addition, the matching unit may analyze the big data of the job change hope information to set a job change priority, and match the company with the job change applicant according to the similarity of the hiring priority.

또한, 상기 보상부는 상기 전직희망자의 사용자단말의 위치정보를 출근시간대로 설정된 제1 시간구간과, 퇴근시간대로 설정된 제2 시간구간의 이동패턴을 분석하여 기 설정된 횟수 이상의 변동이 감지되면 상기 전직희망자의 전직을 인증할 수 있다.In addition, the compensation unit analyzes the movement pattern of the first time section set as the work time zone and the second time section set as the leave time zone based on the location information of the user terminal of the job change wisher, and when a change of more than a preset number of times is detected, the change applicant can verify the job change of

한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버의 전직지원방법은 적어도 하나 이상의 고용 관련 웹사이트 또는 기업으로부터 구매 또는 제공된 기업정보 및 채용정보를 수집하여 관리하는 채용정보관리단계와, 상기 전직희망정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 상기 기업을 추출하고, 추출된 상기 기업의 상기 채용정보가 상기 전직희망정보와 기 설정된 적합도 이상인 경우 상기 전직희망자에게 제공하는 매칭단계를 포함한다.Meanwhile, the job change support method of the job change support server using big data of company information according to another embodiment of the present invention collects and manages company information and employment information purchased or provided from at least one employment-related website or company. An information management step, and a matching step of extracting at least one or more of the companies by using the desired job change information, and providing the job change candidates to the job change applicant if the job information of the extracted company is equal to or greater than a preset suitability with the job change job information; do.

이에 따라, 기업의 채용정보와 전직희망자의 전직희망정보를 빅데이터로 수집하여 분석하여 최상의 조건으로 기업을 추천할 수 있다.Accordingly, it is possible to recommend a company with the best conditions by collecting and analyzing the company's job information and the job change hope information of the job changer as big data.

또한, 전직희망자의 전직성공 여부에 대한 정보를 획득하고 보상함으로써 보다 정확한 통계를 획득할 수 있다.In addition, more accurate statistics can be obtained by acquiring and rewarding information on the success or failure of job change candidates.

또한, 전직희망자에게 가상면접을 제공하고, 가상면접에 대한 피드백을 제공하여 전직희망자가 스스로 단점을 보완할 수 있다.In addition, by providing a virtual interview to prospective job seekers and providing feedback on the virtual interview, job prospects can compensate for their shortcomings on their own.

도 1은 전직지원시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버의 구성도이다.
도 3은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버의 전직지원방법의 흐름도이다.
도 4는 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 채용정보관리부에서 기업의 기업정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 채용정보관리부에서 채용정보로부터 채용우선순위를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 전직희망정보관리부에서 전직희망정보로부터 전직우선순위를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 전직희망정보관리부에서 전직희망자의 활동내역을 분석하여 전직우선순위를 변경하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 매칭부에서 전직희망자에게 기업을 추천하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 보상부에서 전직희망자의 이동패턴을 감지하여 전직 여부를 검증하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 가상면접부에서 전직희망자에게 가상면접을 실시하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 11 내지 도 12는 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 전직예측부에서 전직희망자의 전직예측정보를 제공하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
1 is a block diagram of a job change support system.
2 is a configuration diagram of a job change support server using big data of company information according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a job change support method of a job change support server using big data of company information according to FIG. 2 .
4 is an exemplary diagram for explaining extraction of company information from the employment information management unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .
FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining the extraction of hiring priority from job information in the job information management unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .
6 is an exemplary diagram for explaining the extraction of priorities of job change from job change hope information in the job change hope information management unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .
FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining changing the priorities of a job change by analyzing the activity details of the job change applicant in the job change hope information management unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .
FIG. 8 is an exemplary diagram for explaining the recommendation of a company to a job change applicant by the matching unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .
9 is an exemplary view for explaining the verification of whether the job change by detecting the movement pattern of the job change applicant in the compensation unit among the job change support server using big data of company information according to FIG. 2 .
FIG. 10 is an exemplary diagram for explaining that a virtual interview is conducted to a job change applicant in the virtual interview unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .
11 to 12 are exemplary views for explaining that the job change prediction unit provides job change prediction information of the job change applicant among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The terms used are terms selected in consideration of functions in the embodiment, and the meaning of the terms may vary depending on the intention or precedent of the user or operator. Therefore, the meaning of the terms used in the embodiments to be described below, when specifically defined in the present specification, follow the definition, and when there is no specific definition, it should be interpreted as a meaning generally recognized by those skilled in the art.

도 1은 전직지원시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a job change support system.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 전직지원시스템은 사용자단말(10) 및 전직지원서버(100)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , a job change support system according to an embodiment of the present invention includes a user terminal 10 and a job change support server 100 .

사용자단말(10)은 전직을 희망하는 전직희망자가 사용하는 단말이다. 사용자단말(10)은 전직지원서버(100)와 네트워크 통신이 가능하다. 예를 들어, 사용자단말(10)은 추가적으로 카메라, 녹음기, 지문인식, 안면인식, 홍채인식, GPS, 블루투스 중 적어도 하나 이상이 설치되는 것이 바람직하다. 사용자단말(10)은 전직희망자의 고객정보를 전직지원서버(100)로 전송한다. 사용자단말(10)은 스마트폰, 태블릿PC, 데스크톱으로 구현될 수 있으며, 스마트글래스, 스마트워치와 같은 웨어러블 형태로도 구현이 가능하다.The user terminal 10 is a terminal used by a person who wishes to change a job. The user terminal 10 is capable of network communication with the job change support server 100 . For example, it is preferable that the user terminal 10 is additionally installed with at least one of a camera, a recorder, fingerprint recognition, face recognition, iris recognition, GPS, and Bluetooth. The user terminal 10 transmits the customer information of the job change applicant to the job change support server 100 . The user terminal 10 may be implemented as a smartphone, a tablet PC, or a desktop, and may also be implemented in a wearable form such as a smart glass or a smart watch.

전직지원서버(100)는 전직희망자의 사용자단말(10)과 통신한다. 전직지원서버(100)는 기업들의 채용정보와 전직희망자의 전직희망정보(121)를 수집하고, 이를 분석하여 기업과 전직희망자를 매칭한다. 이 경우, 전직지원서버(100)는 기업에서 요구하는 채용우선순위(113)와 전직희망자가 요구하는 전직우선순위(122)를 자동으로 분석하여 매칭할 수 있다. 이는 어느 한쪽의 요구사항을 기초로 하지 않고, 기업과 전직희망자가 서로 원하는 요구사항을 최적화하여 매칭하도록 하기 위함이다. 따라서, 기업이나 전직희망자는 면접 이전에 채용이나 전직의 우선순위에 기초하여 추천됨으로써 맞춤형 전직지원이 가능하다. 도 2 및 도 3을 참조하여 전직지원서버(100) 및 그 관리방법에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.The job change support server 100 communicates with the user terminal 10 of the job change applicant. The job change support server 100 collects the job information of companies and the job change hope information 121 of the job change applicant, and analyzes this to match the company and the job change candidate. In this case, the job change support server 100 may automatically analyze and match the job change priority 113 required by the company and the job change priority 122 requested by the job change applicant. This is not based on the requirements of either side, but in order to optimize and match the requirements of the company and the job seeker. Therefore, companies or job change applicants are recommended based on priorities of hiring or job change prior to interview, so that customized job change support is possible. The job change support server 100 and its management method will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 3 .

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버의 구성도이고, 도 3은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버의 전직지원방법의 흐름도이고, 도 4는 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 채용정보관리부에서 기업의 기업정보를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 채용정보관리부에서 채용정보로부터 채용우선순위를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이고, 도 6은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 전직희망정보관리부에서 전직희망정보로부터 전직우선순위를 추출하는 것을 설명하기 위한 예시도이고, 도 7은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 전직희망정보관리부에서 전직희망자의 활동내역을 분석하여 전직우선순위를 변경하는 것을 설명하기 위한 예시도이고, 도 8은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 매칭부에서 전직희망자에게 기업을 추천하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.2 is a configuration diagram of a job change support server using big data of company information according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart of a job change support method of a job change support server using big data of company information according to FIG. 4 is an exemplary view for explaining the extraction of company information from the employment information management unit among the job change support servers using big data of the company information according to FIG. 2, and FIG. 5 is the big data of the company information according to FIG. It is an exemplary diagram for explaining the extraction of the hiring priority from recruitment information in the employment information management unit among the job change support servers used, and FIG. It is an exemplary view to explain the extraction of priorities of job change from desired information, and FIG. 7 is a job change preference by analyzing the activity details of the job change applicant among the job change support servers using the big data of the company information according to FIG. It is an exemplary diagram for explaining changing the ranking, and FIG. 8 is an exemplary diagram for explaining the recommendation of a company to a job change applicant by the matching unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .

도 1 내지 도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버(100)는 채용정보관리부(110), 전직희망정보관리부(120) 및 매칭부(130)를 포함한다.1 to 8 , the job change support server 100 using big data of company information according to an embodiment of the present invention includes a job information management unit 110 , a job change job information management unit 120 , and a matching unit 130 . includes

채용정보관리부(110)는 적어도 하나 이상의 고용 관련 웹사이트로부터 기업의 기업정보(111) 및 채용정보(112)를 수집하여 관리한다(S110). 여기서 고용 관련 웹사이트는 공공기관, 민간기업에서 운영하는 고용 관련 웹사이트를 의미한다. 예를 들어, 채용정보관리부(110)는 크롤링 방식으로 기업정보(111) 및 채용정보(112)를 수집하거나 API를 이용하여 기업정보(111) 및 채용정보(112)를 수집할 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 기업정보(111)는 기업으로부터 별도로 구매하거나 제공받은 암호화된 데이터 파일로부터 수집하는 것도 가능하다. 기업정보(111)는 업종, 지역, 직원수, 평균연봉, 자본금, 매출액, 영업이익율, 업력 등일 수 있다. 채용정보관리부(110)는 채용정보(112)가 이미지인 경우 OCR을 이용하여 문자화할 수 있다.The employment information management unit 110 collects and manages the company information 111 and the employment information 112 of the company from at least one or more employment-related websites (S110). Here, the employment-related website refers to employment-related websites operated by public institutions and private companies. For example, the employment information management unit 110 may collect the company information 111 and the employment information 112 by a crawling method or collect the company information 111 and the employment information 112 by using an API, but must be The present invention is not limited thereto. It is also possible to collect the company information 111 from an encrypted data file separately purchased or provided from the company. The company information 111 may be a business type, region, number of employees, average annual salary, capital, sales, operating profit ratio, business history, and the like. When the employment information 112 is an image, the employment information management unit 110 may use OCR to characterize it.

또한, 채용정보관리부(110)는 기 설정된 시간주기로 웹사이트에 접속하여 기업의 채용정보(112)를 업데이트 할 수 있다. 채용정보관리부(110)는 채용 관련 키워드를 기반으로 연관도가 높은 채용정보(112)를 획득할 수 있다. 채용정보관리부(110)는 기 설정된 시간주기로 빈도수가 증가하는 채용정보(112) 관련 키워드를 시각화하여 제공할 수 있다. 이는 시간의 변화에 따라 채용정보(112)에 대한 트랜드를 분석하고, 전직희망자에게 기업이 요구하는 채용조건을 보다 직관적으로 표현하기 위함이다.Also, the employment information management unit 110 may update the company's employment information 112 by accessing the website at a preset time period. The employment information management unit 110 may acquire the employment information 112 with a high degree of relevance based on the employment related keywords. The employment information management unit 110 may visualize and provide keywords related to the employment information 112 that increase in frequency with a preset time period. This is to analyze the trend of the recruitment information 112 according to the change of time and to more intuitively express the hiring conditions required by the company to the former job seeker.

또한, 채용정보관리부(110)는 복수의 웹사이트로부터 동일한 기업의 채용정보(112)를 수집하여 검증하는 것도 가능하다. 이는 최신의 정확한 채용정보(112)를 유지하기 위함이다. 예를 들어, 채용정보관리부(110)는 제1 웹사이트로부터 수집한 제1 채용정보와 제2 웹사이트로부터 수집한 제2 채용정보의 항목별 유사도를 분석할 수 있다. 이 경우, 채용정보관리부(110)는 제1 채용정보와 제2 채용정보 중 기 설정된 유사도를 벗어나는 항목이 있는 경우 제3 웹사이트로부터 제3 채용정보를 수집하여 비교할 수 있다. 채용정보관리부(110)는 제1 채용정보와 제2 채용정보 각각을 제3 채용정보와의 유사도를 분석하여 기 설정된 유사도 내의 항목으로 채용정보를 결정하게 된다.Also, the employment information management unit 110 may collect and verify the employment information 112 of the same company from a plurality of websites. This is to keep the latest and accurate job information 112 . For example, the employment information management unit 110 may analyze the similarity of each item of the first employment information collected from the first website and the second employment information collected from the second website. In this case, the employment information management unit 110 may collect and compare the third employment information from the third website when there is an item out of a preset similarity among the first employment information and the second employment information. The employment information management unit 110 analyzes the similarity of each of the first employment information and the second employment information with the third employment information, and determines the employment information as an item within the preset similarity.

전직희망정보관리부(120)는 전직희망자로부터 전직희망정보(121)를 수집하여 관리한다(S120). 전직희망정보(121)는 전직희망자가 우선적으로 희망하는 각종 조건을 의미한다. 예를 들어, 전직희망정보(121)는 희망기업 요건으로 위치, 직원수, 평균연봉, 매출액 등을 설정할 수 있으며, 세부희망정보로 연령, 부서, 취업시 연봉, 학력, 경력 등을 설정할 수 있다. 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자가 업로드한 이력서나, 자기소개서를 데이터마이닝하여 전직희망정보(121)를 추출하는 것도 가능하다. 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자가 특정 기업으로의 전직을 희망하는 경우 해당 기업정보(111)를 분석하여 전직희망정보(121)를 추출하는 것도 가능하다.The job change hope information management unit 120 collects and manages the job change hope information 121 from the job change applicant (S120). The job change wish information 121 means various conditions that the job change applicant prefers. For example, the job change desired information 121 may set the location, number of employees, average salary, sales, etc. as the desired company requirements, and the age, department, salary at the time of employment, academic background, career, etc. may be set as detailed desired information. . The job change hope information management unit 120 may also extract the job change hope information 121 by data mining the resume or self-introduction uploaded by the job change applicant. The job change wish information management unit 120 may also extract the job change hope information 121 by analyzing the corresponding company information 111 when the job change applicant wishes to change to a specific company.

또한, 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자가 사용하는 사용자단말(10)로부터 활동내역(123)을 분석하여 전직희망정보(121)를 추출하는 것도 가능하다. 예를 들어, 전직희망자의 평균이동거리, 수면시간, 식사시간, 선호음식, 취미 등을 사용자단말(10)로부터 추출할 수 있다. 이 경우, 사용자단말(10)에는 전직희망자의 활동내역(123)에 대한 활동내역(123)을 수집할 수 있는 어플리케이션이 설치되는 것이 바람직하다. 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자의 카드사용내역, 위치정보, 움직임정보, 전직희망자의 입력정보를 통해 활동내역(123)을 분석할 수 있다.In addition, the job change wish information management unit 120 may also extract the job change hope information 121 by analyzing the activity details 123 from the user terminal 10 used by the job change applicant. For example, the average moving distance, sleep time, meal time, preferred food, hobbies, etc. of the former candidate may be extracted from the user terminal 10 . In this case, it is preferable that an application capable of collecting the activity history 123 for the activity history 123 of the former job seeker is installed in the user terminal 10 . The job change wish information management unit 120 may analyze the activity history 123 through the card usage history, location information, movement information, and input information of the former job applicant.

또한, 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자의 활동내역(123) 외에 전직희망자로부터 설문정보를 입력받아 전직희망정보(121)를 수집하는 것도 가능하다. 이 경우, 설문정보는 현재의 근무환경에 대한 설문정보로 긍정 또는 부정과 같은 평가나, 평점, 개선점에 대한 의견을 입력할 수 있다. 전직희망정보관리부(120)는 설문정보를 기초로 현재의 근무만족도를 생성하고, 이를 기초로 전직희망정보(121)를 자동으로 생성할 수 있다. 예를 들어, 근무만족도가 60점이고, 평균이동거리가 30Km이고, 이동수단이 버스인 경우, 전직희망정보(121)는 평균이동거리가 5Km 이내이고, 이동수단이 지하철 또는 도보인 것을 전직희망정보(121)로 생성할 수 있다.In addition, the job change wish information management unit 120 may collect the job change hope information 121 by receiving questionnaire information from the job change applicant in addition to the activity details 123 of the job change wisher. In this case, the questionnaire information is questionnaire information on the current working environment, and evaluation such as positive or negative, or opinions on ratings and points for improvement may be input. The job change hope information management unit 120 may generate the current job satisfaction level based on the questionnaire information, and automatically generate the job change job information 121 based on this. For example, if the job satisfaction is 60 points, the average travel distance is 30Km, and the means of transportation is a bus, the job change wish information 121 indicates that the average travel distance is within 5Km and the means of transportation is subway or walking. It can be created with (121).

또한, 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자의 심리정보를 입력받아 전직희망정보(121)를 생성하는 것도 가능하다. 이 경우, 전직희망자의 활동내역, 설문정보에 부가적으로 심리정보를 추가하여 전직희망정보(121)를 생성할 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자에게 MBTI 등의 심리검사를 수행하도록 하여 심리정보를 획득할 수 있다. 전직희망정보관리부(120)는 전직희망자의 심리정보에 따라 자신과 비슷한 성향이거나, 적응하기 쉬운 환경의 기업을 전직희망정보(121)로 생성할 수 있다. 이에 따라, 외적인 근무조건 외에 같은 근무하는 사람들과의 성향이나, 회사의 근무성향이 전직희망자가 적응할 수 있도록 전직희망정보(121)를 생성할 수 있다.In addition, the job change wish information management unit 120 may receive the psychological information of the job change applicant and generate the job change hope information 121 . In this case, the job change wish information 121 may be generated by adding additional psychological information to the activity history and questionnaire information of the job change wisher, but the present invention is not limited thereto. For example, the job change wish information management unit 120 may obtain psychological information by having the job change applicant perform a psychological test such as MBTI. The job change hope information management unit 120 may create a company with a similar tendency to itself or an environment easy to adapt to as the job change hope information 121 according to the psychological information of the job change applicant. Accordingly, in addition to external working conditions, the job change wish information 121 can be generated so that the job change applicant can adapt to the tendency of the same working people or the working tendency of the company.

매칭부(130)는 기업의 채용정보(112)와 전직희망자의 전직희망정보(121)를 매칭하여 적어도 하나 이상의 기업을 추천한다(S130). 매칭부(130)는 복수의 기업에 대한 기업정보(111)를 분석하여 전직희망정보와 비교하여 추천 기업을 추출한다. 이 경우, 전직희망정보에는 희망기업의 요건으로 기업의 업종, 지역, 직원수, 평균연봉, 자본금, 매출액, 영업이익율, 업력 등과 연관된 정보를 추출하여 분석할 수 있다. 이는 전직희망자가 희망하는 수준의 기업을 1차로 선택하기 위함이다.The matching unit 130 recommends at least one company by matching the employment information 112 of the company with the job change hope information 121 of the job change applicant (S130). The matching unit 130 analyzes the company information 111 for a plurality of companies and extracts a recommended company by comparing it with the desired job change information. In this case, information related to the business type, region, number of employees, average annual salary, capital, sales, operating profit rate, business history, etc. of the company can be extracted and analyzed as the requirements of the desired company from the job change hope information. This is to first select a company of the level desired by the former job seeker.

또한, 매칭부(130)는 추출된 기업에 대한 채용정보를 분석한다. 매칭부(130)는 추출된 기업의 채용정보가 전직희망정보와 적합도를 분석하여 기 설정치 이상의 적합도를 가지는 채용정보를 제공한다. 이는 기업의 규모 등은 전직희망자가 희망하는 조건을 충족하지만, 해당 기업에서의 채용정보가 전직희망자와 적합한지를 2차적으로 분석하기 위함이다. 매칭부(130)는 전직희망자의 전직희망정보 중 세부희망정보와 채용정보와의 적합도에 따라 매칭 여부를 결정한다. 이에 따라, 전직희망자가 희망하는 기업의 적합도, 그 기업의 채용정보와의 적업도를 2차적으로 분석하여 최적의 채용정보를 제공할 수 있다.In addition, the matching unit 130 analyzes the employment information for the extracted company. The matching unit 130 provides employment information having a degree of suitability greater than or equal to a preset value by analyzing the job change job information and the degree of suitability of the extracted company hiring information. This is to analyze whether the company size, etc., meets the conditions desired by the prospective job changer, but whether the job information at the company is suitable for the job applicant. The matching unit 130 determines whether to match according to the degree of suitability between the detailed desired information and the employment information among the job change wish information of the former job applicant. Accordingly, it is possible to provide optimal employment information by secondarily analyzing the degree of suitability of the company desired by the job change applicant and the degree of suitability with the employment information of that company.

또한, 매칭부(130)는 과거의 기 설정된 시간구간 내의 채용정보(112)의 빅데이터를 분석하여 기업의 채용우선순위(113)를 설정할 수 있다. 여기서, 채용우선순위(113)는 채용정보(112) 중 반복되는 빈도가 높은 키워드를 기반으로 적어도 하나 이상이 설정할 수 있다. 예를 들어, 기업의 채용정보(112) 중 '영어'라는 키워드가 4회, '자격증'이라는 키워드가 2회, '청년'이라는 키워드가 6회 반복된다면 채용우선순위(113)는 청년-영어-자격증 순으로 설정될 수 있다. 매칭부(130)는 전직희망정보(121) 중 해당 키워드를 포함하는 경우 이를 매칭하여 추천할 수 있다.In addition, the matching unit 130 may analyze the big data of the employment information 112 within a preset time period in the past to set the company's hiring priority 113 . Here, at least one recruitment priority 113 may be set based on a keyword with a high repetition frequency among the employment information 112 . For example, if the keyword 'English' is repeated 4 times, the keyword 'certificate' is repeated 2 times, and the keyword 'youth' is repeated 6 times in the employment information 112 of the company, the hiring priority 113 is youth-English -Can be set in order of certification. The matching unit 130 may match and recommend a corresponding keyword in the job change request information 121 .

또한, 매칭부(130)는 전직희망정보(121)의 빅데이터를 분석하여 전직우선순위(122)를 설정하여 채용우선순위(113)와의 유사도에 따라 기업과 전직희망자를 매칭할 수 있다. 여기서, 전직우선순위(122)는 전직희망자가 설정할 수도 있으나, 전직희망자의 자기소개서 등의 전직희망정보(121)를 데이터마이닝 하여 분석하는 것도 가능하다. 매칭부(130)는 채용우선순위(113)와 전직우선순위(122)와의 유사도가 기 설정치 이상인 경우 이를 매칭할 수 있다. 예를 들어, 채용우선순위(113)가 '영어-청년-자격증' 순이고, 제1 전직희망자의 전직우선순위(122)가 '급여-지역-영어'이고, 제2 전직희망자의 전직우선순위(122)가 '영어-급여-지역' 순인 경우 제2 전직 희망자를 매칭할 수 있다.In addition, the matching unit 130 may analyze the big data of the job change wish information 121 to set the job change priority 122 and match the company with the job change candidate according to the similarity with the hiring priority 113 . Here, the job change priority 122 may be set by the job change applicant, but it is also possible to analyze the job change hope information 121, such as the job change applicant's self-introduction letter, by data mining. The matching unit 130 may match when the similarity between the hiring priority 113 and the former priority 122 is greater than or equal to a preset value. For example, the priority of recruitment (113) is 'English-Youth-Certificate', the priority of the first job changer (122) is 'Salary-Region-English', and the priority of the second job change seeker. If (122) is in the order of 'English-salary-region', a second job change applicant can be matched.

도 9는 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 보상부에서 전직희망자의 이동패턴을 감지하여 전직 여부를 검증하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.9 is an exemplary view for explaining the verification of whether the job change by detecting the movement pattern of the job change applicant in the compensation unit among the job change support server using big data of company information according to FIG. 2 .

도 1 내지 도 9를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버(100)는 보상부(140)를 더 포함할 수 있다. 보상부(140)는 전직희망자가 기업에 채용이 완료되면 전직희망자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급한다. 이는 전직희망자의 채용현황을 보다 정확하게 파악하기 위함이다. 보상부(140)는 전직희망자가 채용이 완료되었음을 입증할 수 있는 채용증빙정보를 입력하면 이를 검증한 후 보상수단을 지급할 수 있다. 이 경우, 채용증빙자료는 사원증, 건강보험득실확인서, 급여내역서 등을 포함할 수 있으나 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 보상수단은 포인트, 쿠폰, 상품권, 가상화폐 등으로 지급할 수 있다.1 to 9 , the job change support server 100 using big data of company information according to an embodiment of the present invention may further include a compensation unit 140 . The compensation unit 140 pays a preset compensation means to the former job applicant's account when the job change applicant is completed with the company. This is to more accurately understand the employment status of prospective former job seekers. Compensation unit 140 may provide compensation means after verifying the input of employment proof information that can prove that the job change applicant has completed the recruitment. In this case, the employment proof data may include, but is not limited to, an employee ID card, a health insurance receipt and loss confirmation statement, a pay statement, and the like. Compensation means can be paid with points, coupons, gift certificates, virtual currency, etc.

또한, 보상부(140)는 전직희망자의 사용자단말(10)의 위치정보를 이용하여 전직희망자의 전직 여부를 인증할 수 있다. 예를 들어, 보상부(140)는 출근시간대로 설정된 제1 시간구간과, 퇴근시간대로 설정된 제2 시간구간의 이동패턴을 분석하여 기 설정된 횟수 이상의 변동이 감지되는지 판단한다. 보상부(140)는 전직희망자의 이동패턴이 기 설정된 횟수 이상으로 변동되면 전직희망자의 전직을 인증할 수 있다. 이는 전직희망자의 이동패턴을 분석하여 전직 여부를 정확히 판별하기 위함이다.In addition, the compensation unit 140 may use the location information of the user terminal 10 of the job change applicant to authenticate whether the job change applicant has a job change. For example, the compensation unit 140 analyzes the movement patterns of the first time section set as the work time zone and the second time section set as the leave time zone, and determines whether a change of more than a preset number of times is detected. The compensation unit 140 may authenticate the change of job of the person who wants to change job when the movement pattern of the person who wants to change job changes more than a preset number of times. This is to accurately determine whether or not to change job by analyzing the movement pattern of the job change applicant.

도 10은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 가상면접부에서 전직희망자에게 가상면접을 실시하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 10 is an exemplary diagram for explaining that a virtual interview is performed to a job change applicant in a virtual interview unit among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .

도 1 내지 도 10을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버(100)는 가상면접부(150)를 더 포함할 수 있다. 가상면접부(150)는 전직희망자로부터 가상면접을 실시하여 평가정보를 생성한다. 예를 들어, 가상면접부(150)는 전직희망자의 가상면접정보를 분석하여 응답정확도, 자신감, 긴장상태 등의 평가정보를 생성할 수 있다. 가상면접부(150)는 전직희망자에게 평가정보에 따른 보완사항을 함께 제공하는 것도 가능하다. 예를 들어, '말할 때 시선을 피하지 마세요'와 같은 가이드를 함께 제공할 수 있다. 이에 따라, 전직희망자는 실제 기업면접 전에 자신의 단점을 보완할 수 있다.1 to 10 , the job change support server 100 using big data of company information according to an embodiment of the present invention may further include a virtual interview unit 150 . The virtual interview unit 150 generates evaluation information by conducting a virtual interview from the former candidate. For example, the virtual interview unit 150 may analyze the virtual interview information of the former candidate to generate evaluation information such as response accuracy, confidence, and tension. It is also possible for the virtual interview unit 150 to provide supplementary information according to the evaluation information to the former job applicant. For example, you can provide a guide such as 'don't look away when talking'. Accordingly, prospective job changers can make up for their own shortcomings before the actual company interview.

또한, 가상면접부(150)는 가상면접정보를 영상클립으로 녹화하여 전직희망자에게 제공하는 것도 가능하다. 가상면접부(150)는 전직희망자에게 가상면접정보를 영상을 시청할 수 있도록 하여 자신의 면접 모습을 확인할 수 있다. 가상면접부(150)는 전직희망자가 가상면접정보를 확인하고 자신의 부족한 점을 파악도록 설문정보를 제공할 수 있다. 이러한 설문정보는 전직희망자가 스스로 자신을 개선하도록 유도하기 위한 정보로 구성될 수 있다. 예를 들어, 자신에게 부족한 점을 선택하게 하는 경우 외국어능력, 시선처리, 부정확한 발음 등을 선택할 수 있다.In addition, the virtual interview unit 150 may record the virtual interview information as a video clip and provide it to the former job applicant. The virtual interview unit 150 allows the former job applicant to view the video of the virtual interview information to confirm his/her own interview. The virtual interview unit 150 may provide questionnaire information so that the former job applicant can check the virtual interview information and understand his or her own shortcomings. Such questionnaire information may be composed of information to induce the former job seeker to improve himself/herself. For example, if you are asked to choose what you lack, you can select foreign language ability, gaze processing, and incorrect pronunciation.

또한, 가상면접부(150)는 실제 면접정보를 입력받아 평가정보를 비교검증할 수 있다. 이 경우, 기업으로부터 기업면접정보를 제공받을 수 있다. 가상면접부(150)는 가상면접정보에 대한 제1 평가정보와 기업면접정보에 대한 제2 평가정보를 비교할 수 있다. 가상면접부(150)는 제1 평가정보와 제2 평가정보를 학습하여 최적의 평가정보를 제공할 수 있다. 가상면접부(150)는 제1 평가정보가 제2 평가정보와 기 설정치를 초과하는 편차가 발생하면 제2 평가정보를 최종 평가정보를 설정할 수 있다.Also, the virtual interview unit 150 may receive actual interview information and compare and verify the evaluation information. In this case, you can receive company interview information from the company. The virtual interview unit 150 may compare the first evaluation information for the virtual interview information with the second evaluation information for the company interview information. The virtual interview unit 150 may provide optimal evaluation information by learning the first evaluation information and the second evaluation information. The virtual interview unit 150 may set the second evaluation information as final evaluation information when a deviation occurs between the first evaluation information and the second evaluation information exceeding a preset value.

다시 도 1 내지 도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버(100)는 커뮤니티관리부(160)를 더 포함할 수 있다.Referring back to FIGS. 1 to 8 , the job change support server 100 using big data of company information according to an embodiment of the present invention may further include a community management unit 160 .

커뮤니티관리부(160)는 전직희망자들 간의 커뮤니티를 관리할 수 있다. 커뮤니티관리부(160)는 커뮤니티의 게시글을 분석하여 기업에 대한 평가정보를 생성할 수 있다. 커뮤니티관리부(160)는 게시글을 데이터마이닝하여 게시글수, 댓글수 등을 통한 기업에 대한 관심도, 긍부정 평가를 매칭하여 평가정보를 생성할 수 있다. 이러한 기업의 평가정보는 매칭부(130)에서 기업을 추천시 평가정보를 함께 제공할 수 있다. 이에 따라, 전직희망자는 자신에게 추천된 기업에 대한 평가정보를 손쉽게 확인할 수 있다.The community management unit 160 may manage a community among former job seekers. The community management unit 160 may generate evaluation information about the company by analyzing the postings of the community. The community management unit 160 may generate evaluation information by data mining the postings and matching the positive/negative evaluation with the degree of interest in the company through the number of postings and the number of comments. The evaluation information of such a company may provide evaluation information together when the matching unit 130 recommends a company. Accordingly, the job change applicant can easily check the evaluation information of the company recommended to him or her.

또한, 커뮤니티관리부(160)는 외부의 고용 관련 웹사이트의 게시글을 수집하여 기업의 평가정보를 생성하는 것도 가능하다. 예를 들어, 커뮤니티관리부(160)는 크롤링 방식으로 기업과 관련한 게시글을 수집하는 것도 가능하다. 커뮤니티관리부(160)는 해당 복수의 웹사이트로부터 기업의 게시글을 수집하여 평가정보를 생성하는 것도 가능하다. 커뮤니티관리부(160)는 사이트별 게시글에 의한 평가정보를 각각 생성하는 것도 가능하다. 이는 사이트별 이용자의 성향에 따른 평가정보를 보다 객관적으로 비교하기 위함이다.In addition, the community management unit 160 is also possible to generate the evaluation information of the company by collecting postings from external employment-related websites. For example, the community management unit 160 may also collect posts related to companies in a crawling manner. The community management unit 160 may also generate evaluation information by collecting company posts from the plurality of websites. The community management unit 160 may also generate evaluation information based on posts for each site, respectively. This is to more objectively compare the evaluation information according to the user's propensity for each site.

또한, 커뮤니티관리부(160)는 기업의 면접을 마친 전직희망자의 게시글의 경우 면접인증 여부를 검증할 수 있다. 예를 들어, 커뮤니티관리부(160)는 전직희망자의 면접증을 이미지분석하여 기업정보(111)와 전직희망자정보가 매칭되면 게시글을 생성할 수 있는 권한을 부여한다. 이 경우, 전직희망자는 사용자단말(10)의 카메라를 이용하여 면접증을 인증할 수 있다. 커뮤니티관리부(160)는 면접증의 기간정보가 기 설정된 기간 이내인 경우에만 게시글을 생성하는 권한을 부여하는 것도 가능하다. 이는 면접 후 일정 기한 내에만 면접인증을 하도록 하기 위함이다. 이에 따라, 실제 기업 면접을 마친 전직희망자의 평가정보를 획득할 수 있다.In addition, the community management unit 160 may verify whether the interview is authenticated in the case of a post of a former job applicant who has completed an interview with the company. For example, the community management unit 160 analyzes the image of the job applicant's interview certificate, and when the company information 111 and the former job applicant information match, the community management unit 160 gives the authority to create a post. In this case, the job change applicant may use the camera of the user terminal 10 to authenticate the interview certificate. It is also possible for the community management unit 160 to grant the right to create a post only when the period information of the interview certificate is within a preset period. This is to ensure that the interview is verified only within a certain period after the interview. Accordingly, it is possible to obtain evaluation information of the former job applicant who has completed the actual company interview.

도 11 내지 도 12은 도 2에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버 중 전직예측부에서 전직희망자의 전직예측정보를 제공하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.11 to 12 are exemplary views for explaining that the job change prediction unit provides job change prediction information of the job change applicant among the job change support servers using big data of company information according to FIG. 2 .

도 1 내지 도 12을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버(100)는 전직예측부(170)를 더 포함할 수 있다.1 to 12 , the job change support server 100 using big data of company information according to an embodiment of the present invention may further include a job change prediction unit 170 .

전직예측부(170)는 전직희망자에게 전칙예측정보를 생성한다. 예를 들어, 전직예측부(170)는 전직에 성공한 전직성공자의 전직성공정보와 전직희망자의 전직희망정보(121)를 이용하여 전직예측정보를 생성할 수 있다. 전직예측부(170)는 전직성공정보와 전직희망정보(121)의 유사도를 분석하여 유사도가 높은 그룹의 전직성공정보를 매칭하여 전직예측정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 전직예측부(170)는 전직희망자에게 전직예측정보를 맑음, 보통, 흐림과 같은 기상도로 표시할 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다.The job change prediction unit 170 generates policy prediction information for the job change candidate. For example, the job change prediction unit 170 may generate job change prediction information by using the job change success information of the successful job change and the job change hope information 121 of the job change candidate. The job change prediction unit 170 may generate job change prediction information by analyzing the similarity between the job change success information and the job change hope information 121 and matching the job change success information of a group having a high similarity. In this case, the job change prediction unit 170 may display the job change prediction information to the job change candidate as a weather map such as sunny, normal, or cloudy, but is not limited thereto.

보다 구체적으로, 전직예측부(170)는 전직기간, 급여수준 및 전직패턴 중 적어도 하나 이상을 포함하는 전직예측정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전직예측부(170)는 전직기간과 관련하여 고객정보를 통해 예상되는 전직성공시간, 전직예측 관리서버의 전직희망자의 평균 전직성공기간, 유사한 전직조건에 따른 평균 전직성공기간, 전직자들의 전직케이스별 성공기간, 기업규모별 전직성공기간, 고용형태별 전직성공기간을 제공할 수 있다.More specifically, the job change prediction unit 170 may generate job change prediction information including at least one of a job change period, a salary level, and a job change pattern. For example, the job change prediction unit 170 determines the job change success time expected through customer information in relation to the job change period, the average successful job change period of the job change applicant of the job change prediction management server, the average job change success period according to similar job change conditions, the job change It is possible to provide the success period for each job change case, the successful change period for each company size, and the successful change period for each employment type.

또한, 전직예측부(170)는 급여수준과 관련하여 고객정보를 통해 예상되는 급여수준, 전직예측 관리서버의 전직희망자의 평균 급여수준, 유사한 전직조건에 따른 평균 급여수준, 전직자들의 전직케이스별 급여수준, 기업규모별 급여수준, 고용형태별 급여수준을 제공할 수 있다. 전직예측부(170)는 전직패턴과 관련하여 유사한 전직조건에서의 전직방향의 비율, 유사한 전직조건에서의 고용형태의 비율, 유사한 전지조건의 전직성공방향, 유사한 전직조건에 예상되는 전직성공 기업규모, 전직성공 직무, 전직성공 업종을 제공할 수 있다.In addition, the job change prediction unit 170 is the salary level expected through customer information in relation to the salary level, the average salary level of the job change applicant of the job change prediction management server, the average salary level according to similar job change conditions, and each case of former employees It can provide salary level, salary level by company size, and salary level by employment type. The job change prediction unit 170 relates to the job change pattern, the ratio of the job change direction under the similar job change conditions, the ratio of the employment type under the similar job change conditions, the job change direction with the similar job conditions, and the size of the company with successful job change expected for the similar job change conditions , transfer success jobs, and transfer success industries can be provided.

또한, 전직예측부(170)는 공공기관의 통계정보를 이용하여 전직예측정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 전직성공정보수집부(120)가 기 설정된 시간주기로 공공기관의 웹사이트를 분석하여 취업관련 키워드를 포함하는 통계정보를 수집할 수 있다. 전직예측부(170)는 수집된 공공기관의 통계정보와 전직성공정보를 비교하고, 전직성공정보가 통계정보와 기 설정된 오차범위를 벗어나면 통계정보를 이용하여 전직예측정보를 수정할 수 있다. 이는 공공기관의 취업관련 통계정보를 이용하여 보다 신뢰도 있는 전직예측정보를 생성하기 위함이다.Also, the job change prediction unit 170 may generate job change prediction information using statistical information of public institutions. In this case, the job change process compensation collection unit 120 may collect statistical information including employment-related keywords by analyzing the website of a public institution at a preset time period. The job change prediction unit 170 compares the collected statistical information of public institutions with the job change success information, and when the job change success information is out of a preset error range with the statistical information, the job change prediction information can be corrected by using the statistical information. This is to generate more reliable job change prediction information using employment-related statistical information of public institutions.

또한, 전직예측부(170)는 전직희망자의 사용자단말(10)의 위치정보를 이용하여 기 설정된 거리 이내에 위치한 회사의 채용공고 및 전직예측정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전직희망자가 A지역에 위치한 경우 그 지역 근방의 회사에 대한 채용정보(112)를 제공받고, 자신의 전직예측정보를 확인할 수 있다. 이는 전직희망자가 근무하고 싶은 지역을 지나면서 관련된 회사의 채용공고 및 전직예측정보를 확인하도록 하기 위함이다. 전직예측부(170)는 전직희망자에게 대한 전직예측정보를 해당 회사의 채용담당자에게 전송하는 것도 가능하다. 이는 자신의 회사에 실제로 근접하여 이동하는 전직희망자의 수요를 확인하기 위함이다.In addition, the job change prediction unit 170 may use the location information of the user terminal 10 of the prospective job change to provide a job announcement and job change prediction information of a company located within a preset distance. For example, if the job change applicant is located in area A, he/she may receive employment information 112 for a company in the vicinity of the area and check his/her job change prediction information. This is to allow job change candidates to check job announcements and job change prediction information of related companies while passing through the area where they want to work. The job change prediction unit 170 may also transmit job change prediction information for the job change candidate to the hiring manager of the company. This is to confirm the demand of job seekers who actually move closer to their company.

또한, 전직예측부(170)는 전직희망자가 전직 후 기업별 근속기간을 예측하는 것도 가능하다. 근속기간은 해당 기업에서 근무하는 기간으로 전직희망자가 전직 후 얼마나 전직한 기업에서 근무할 수 있는지를 나타내는 지표이다. 전직예측부(170)는 전직성공자의 근무이력을 추적하여 평균적인 근속기간을 산출할 수 있다. 전직예측부(170)는 전직성공정보와 기 설정된 유사도에 따라 전직희망자의 기업별 근속기간을 예측하게 된다. 이에 따라, 전직희망자는 자신에게 추천된 기업에 대한 향후 근속기간을 예측하여 전직할 기업을 선택할 수 있다.In addition, the job change prediction unit 170 can also predict the length of service for each company after the job change applicant. The length of service is the length of time a person has worked at the company, and it is an indicator of how long a job change applicant can work at the company to which he or she has changed. The job change prediction unit 170 may calculate the average length of service by tracking the work history of the successful job changers. The job change prediction unit 170 predicts the length of service for each company of the job change applicant according to the preset similarity with the job change success information. Accordingly, the job change applicant can select the company to change to by predicting the future tenure of the company recommended to him or her.

이상에서 본 발명은 도면을 참조하면서 기술되는 바람직한 실시예를 중심으로 설명되었지만 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서 본 발명은 기재된 실시예로부터 도출 가능한 자명한 변형예를 포괄하도록 의도된 특허청구범위의 기재에 의해 해석되어져야 한다.In the above, the present invention has been mainly described with reference to the preferred embodiments described with reference to the drawings, but is not limited thereto. Accordingly, the present invention should be interpreted by the description of the claims intended to cover obvious modifications that can be derived from the described embodiments.

100 : 전직지원서버
110 : 채용정보관리부
111 : 기업정보
112 : 채용정보
113 : 채용우선순위
120 : 전직희망정보관리부
121 : 전직희망정보
122 : 전직우선순위
123 : 활동내역
130 : 매칭부
140 : 보상부
150 : 가상면접부
160 : 커뮤니티관리부
170 : 전직예측부
100: former support server
110: Recruitment information management department
111: Company information
112 : Recruitment information
113: Recruitment priority
120: former job hope information management department
121 : Job change hope information
122: Priority of former job
123: activity history
130: matching unit
140: compensation unit
150: virtual interview
160: Community Management Department
170: Prediction Department

Claims (5)

적어도 하나 이상의 고용 관련 웹사이트 또는 기업으로부터 구매 또는 제공된 기업정보 및 채용정보를 수집하여 관리하되, 기 설정된 시간주기로 빈도수가 증가하는 상기 채용정보 관련 키워드를 시각화하여 제공하고, 제1 웹사이트로부터 수집한 제1 채용정보와 제2 웹사이트로부터 수집한 제2 채용정보의 항목별 유사도를 분석하여 기 설정된 유사도를 벗어나는 항목의 경우, 제3 웹사이트로부터 수집한 제3 채용정보와의 유사도를 분석하여 기 설정된 유사도 내의 항목으로 상기 채용정보를 결정하는 채용정보관리부;
전직희망자로부터 전직희망정보를 수집하여 관리하는 전직희망정보관리부;
상기 전직희망정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 상기 기업을 추출하고, 추출된 상기 기업의 상기 채용정보가 상기 전직희망정보와 기 설정된 적합도 이상인 경우 상기 전직희망자에게 제공하는 매칭부; 및
상기 전직희망자가 상기 기업에 채용이 완료되면 상기 전직희망자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급하고, 상기 전직희망자의 사용자단말의 위치정보를 이용하여, 출근시간대로 설정된 제1 시간구간과 퇴근시간대로 설정된 제2 시간구간의 이동패턴을 분석하여 기 설정된 횟수 이상으로 변동되면 상기 전직희망자의 전직을 인증하는 보상부를 포함하는 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버.
Collects and manages company information and employment information purchased or provided from at least one or more employment-related websites or companies, and visualizes and provides the employment information related keywords that increase in frequency at a preset time period and collects from the first website By analyzing the similarity of each item of the first employment information and the second employment information collected from the second website, in the case of items that deviate from the preset similarity, the similarity with the third employment information collected from the third website is analyzed. a job information management unit that determines the job information as an item within a set similarity level;
a job change hope information management unit that collects and manages job change hope information from former job applicants;
a matching unit that extracts at least one or more companies by using the job change hope information, and provides the job change job candidates to the job change applicant if the job information of the extracted company is more than a preset suitability with the job change job information; and
When the job change applicant is hired by the company, a preset compensation means is paid to the job change candidate's account, and using the location information of the user terminal of the job change candidate, the first time section and the leaving time A job change support server using big data of company information including a compensation unit that analyzes the movement pattern of the set second time period and when it changes more than a preset number of times, a compensation unit for authenticating the change of job of the job change applicant.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 매칭부는,
과거의 기 설정된 시간구간 내의 상기 채용정보의 빅데이터를 분석하여 상기 기업의 채용우선순위를 설정하고, 상기 채용우선순위와 상기 전직희망정보를 매칭하여 적어도 하나 이상의 상기 기업을 추천하는 기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버.
According to claim 1,
The matching unit,
Big data of company information that analyzes big data of the job information within a preset time period in the past to set the hiring priority of the company, and recommends at least one company by matching the hiring priority with the job change hope information Job change support server using data.
기업정보의 빅데이터를 이용한 전직지원서버의 전직지원방법에 있어서,
적어도 하나 이상의 고용 관련 웹사이트로부터 기업의 채용정보를 수집하여 관리하되, 기 설정된 시간주기로 빈도수가 증가하는 상기 채용정보 관련 키워드를 시각화하여 제공하고, 제1 웹사이트로부터 수집한 제1 채용정보와 제2 웹사이트로부터 수집한 제2 채용정보의 항목별 유사도를 분석하여 기 설정된 유사도를 벗어나는 항목의 경우, 제3 웹사이트로부터 수집한 제3 채용정보와의 유사도를 분석하여 기 설정된 유사도 내의 항목으로 상기 채용정보를 결정하는 채용정보관리단계;
전직희망자로부터 전직희망정보를 수집하여 관리하는 전직희망정보관리단계;
상기 전직희망정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 상기 기업을 추출하고, 추출된 상기 기업의 상기 채용정보가 상기 전직희망정보와 기 설정된 적합도 이상인 경우 상기 전직희망자에게 제공하는 매칭단계; 및
상기 전직희망자가 상기 기업에 채용이 완료되면 상기 전직희망자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급하고, 상기 전직희망자의 사용자단말의 위치정보를 이용하여, 출근시간대로 설정된 제1 시간구간과 퇴근시간대로 설정된 제2 시간구간의 이동패턴을 분석하여 기 설정된 횟수 이상으로 변동되면 상기 전직희망자의 전직을 인증하는 보상단계를 포함하는 빅데이터를 이용한 전직지원방법.
In the change support method of the change support server using big data of company information,
The company's employment information is collected and managed from at least one or more employment-related websites, but the employment information related keywords that increase in frequency at a preset time period are visualized and provided, and the first job information collected from the first website and the first job information collected from the first website are provided. 2 By analyzing the similarity of each item of the second job information collected from the website, in the case of an item that is out of the preset similarity, the similarity with the third job information collected from the third website is analyzed to be an item within the preset similarity Recruitment information management step of determining recruitment information;
a job change hope information management step of collecting and managing job change hope information from former job applicants;
a matching step of extracting at least one or more companies by using the job change hope information, and providing the job change job applicant with the job change job information if the extracted job information is equal to or greater than a preset suitability with the job change job information; and
When the job change applicant is hired by the company, a preset compensation means is paid to the job change candidate's account, and using the location information of the user terminal of the job change candidate, the first time section and the leaving time A job change support method using big data, comprising a compensation step of analyzing the movement pattern of a set second time section and authenticating the job change of the job change applicant when the change exceeds a preset number of times.
KR1020210190669A 2021-12-29 2021-12-29 Server for surpporting of changing job using big data of company, and surpporting method of the server KR102416873B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210190669A KR102416873B1 (en) 2021-12-29 2021-12-29 Server for surpporting of changing job using big data of company, and surpporting method of the server

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210190669A KR102416873B1 (en) 2021-12-29 2021-12-29 Server for surpporting of changing job using big data of company, and surpporting method of the server

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102416873B1 true KR102416873B1 (en) 2022-07-05

Family

ID=82402141

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210190669A KR102416873B1 (en) 2021-12-29 2021-12-29 Server for surpporting of changing job using big data of company, and surpporting method of the server

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102416873B1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200084379A (en) * 2018-12-20 2020-07-13 김기홍 Online Job Matching Platform Service System and Method Based on Mutual Fidelity Using Big Data
KR102178935B1 (en) * 2020-02-21 2020-11-13 (주)이음길에이치알 Management server for changing employment using artificial intelligence, and management method thereof
KR102211677B1 (en) * 2020-02-17 2021-02-03 (주)이음길에이치알 Management server for changing employment using big data, and management method thereof

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200084379A (en) * 2018-12-20 2020-07-13 김기홍 Online Job Matching Platform Service System and Method Based on Mutual Fidelity Using Big Data
KR102211677B1 (en) * 2020-02-17 2021-02-03 (주)이음길에이치알 Management server for changing employment using big data, and management method thereof
KR102178935B1 (en) * 2020-02-21 2020-11-13 (주)이음길에이치알 Management server for changing employment using artificial intelligence, and management method thereof

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Biemer et al. Total survey error in practice
Pager et al. Race, self-selection, and the job search process
Fraysier et al. Predicting postsecondary enrollment with secondary student engagement data
Bilsky et al. Individual values and delinquency: On considering universals in the content and structure of values
KR102178935B1 (en) Management server for changing employment using artificial intelligence, and management method thereof
US20140156652A1 (en) Data matching
US20190066056A1 (en) System and method for automated human resource management in business operations
WO2021067939A1 (en) Machine learning systems and methods for predictive engagement
US20230237504A1 (en) Systems and methods for verifying issuance of new digital credentials
US20100070492A1 (en) System and method for resume verification and recruitment
Adamovic Analyzing discrimination in recruitment: A guide and best practices for resume studies
KR20210055296A (en) Method for providing bigdata based matching service connecting individual
Brown et al. Does employing undocumented workers give firms a competitive advantage?
KR101950769B1 (en) System and method for providing human resources verification service
KR102449661B1 (en) Method, apparatus and system of providing recruiting service based on artificial intelligence
US11651701B1 (en) Systems and methods for processing electronic data to make recommendations
Campbell et al. Evidence-based or just promising? Lessons learned in taking inventory of state correctional programming
Fluchtmann et al. Unemployed job search across people and over time: Evidence from applied-for jobs
KR102004188B1 (en) Apparatus for proving of lecture service using big data
Kreisman et al. Labor market signaling and the value of college: Evidence from resumes and the truth
Silva et al. Asymmetric labor market reforms: Effects on wage growth and conversion probability of fixed-term contracts
KR102211677B1 (en) Management server for changing employment using big data, and management method thereof
Hupe Conceptualizing street-level bureaucracy in context
US20210142294A1 (en) Method and System for Providing Reference Checks
Redbird et al. Borders within borders: The impact of occupational licensing on immigrant incorporation

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant