KR102466112B1 - System for providing recommendation service for majors suitable for the job - Google Patents

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KR102466112B1
KR102466112B1 KR1020200162872A KR20200162872A KR102466112B1 KR 102466112 B1 KR102466112 B1 KR 102466112B1 KR 1020200162872 A KR1020200162872 A KR 1020200162872A KR 20200162872 A KR20200162872 A KR 20200162872A KR 102466112 B1 KR102466112 B1 KR 102466112B1
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Abstract

본 발명은 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 사용자에게 제공하는 서비스를 구현하는 시스템에 있어서, 사용자가 장래 종사하기를 희망하는 직무 정보를 하기 서버부에 유·무선 통신을 통해 전송하도록 하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보와 전공 정보 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 나열된 전공 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 서버부;를 포함하되, 상기 서버부는 다양한 직무 및 각각의 직무 별로 해당 직무를 수행하기 위해 필요한 세부 지식에 관한 정보를 포함하여 구성된 직무 정보를 저장하는 직무 데이터 저장부; 다양한 전공 및 각각의 전공 별로 해당 전공의 커리큘럼을 구성하는 세부 과목에 관한 정보를 포함하여 구성된 전공 정보를 저장하는 전공 데이터 저장부; 상기 직무 데이터 저장부의 직무 정보 및 전공 데이터 저장부의 전공 정보를 대상으로 자연어 처리를 수행하여 벡터화된 직무 정보 및 벡터화된 전공 정보를 저장하는 자연어 처리부; 상기 자연어 처리부에 저장된 벡터화된 직무 정보와 벡터화된 전공 정보 간 유사도 값을 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용하여 산출하는 유사도 산출부; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보에 대응되는 전공 정보를 상기 유사도 산출부에서 산출된 유사도 값이 높은 순으로 상기 전공 데이터 저장부로부터 추출하여 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 결과 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에 의하면, 직무에 적합한 전공을 추천함에 있어 해당 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목 간의 유사도를 자연어 처리 및 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 통해 산출한 후 이를 기반으로 해당 세부 지식과 전공 간의 유사도를 산출하고, 최종적으로 해당 직무와 전공 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 전공을 추천함으로써, 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 편리하면서도 신속하게 그리고 신뢰도 높게 제공할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 장래 진로 결정에 효과적으로 도움을 줄 수 있는 효과가 있다.The present invention relates to a system for providing a major recommendation service suitable for a job, and more specifically, to a system implementing a service providing a user with information on a major suitable for a job desired by the user, wherein the job information the user wishes to engage in in the future A user terminal for transmitting the following server unit through wired/wireless communication; and a server unit that calculates a degree of similarity between the job information of the user received from the user terminal and the major information, and transmits the major information, which is listed in order of similarity to the user terminal, to the user terminal. a job data storage unit configured to store job information including detailed knowledge required to perform the job for each job; a major data storage unit configured to store major information including information about various majors and detailed subjects constituting a curriculum of the corresponding major for each major; a natural language processing unit that performs natural language processing on the job information of the job data storage unit and the major information of the major data storage unit, and stores vectorized job information and vectorized major information; a similarity calculation unit that calculates a similarity value between the vectorized job information stored in the natural language processing unit and the vectorized major information using a Jaccard coefficient; and a result processing unit which extracts major information corresponding to job information of the user received from the user terminal from the major data storage unit in order of similarity values calculated by the similarity calculation unit and transmits the extracted major information to the user terminal. It is characterized by doing. According to the system for providing a major recommendation service suitable for a job according to the present invention, in recommending a major suitable for a job, natural language processing and Jaccard coefficient are used to determine the similarity between detailed knowledge constituting the job and detailed subjects constituting the major. After calculating the similarity between the relevant detailed knowledge and the major based on this calculation, the similarity between the job and the major is finally calculated and majors are recommended in order of high similarity, so that the major information suitable for the job desired by the user is conveniently However, it can be provided quickly and with high reliability, and accordingly, there is an effect of effectively helping the user to decide on a future career.

Description

직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템{System for providing recommendation service for majors suitable for the job}System for providing recommendation service for majors suitable for the job {System for providing recommendation service for majors suitable for the job}

본 발명은 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 사용자에게 제공하는 서비스를 구현하는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system implementing a service providing a user with major information suitable for a job desired by the user.

직책이나 직업상에서 책임을 지고 담당하여 맡은 사무를 직무(job)라고 하며, 이러한 직무를 수행하기 위해서는 세부적으로 하나 또는 둘 이상의 직무 지식이 요구된다. 가령, '데이터 베이스 개발자'라는 직무를 수행하기 위해서는 세부적으로 '컴퓨터와 전자공학', '통신', '산수와 수학', '영어' 등의 직무 지식이 요구된다.A job is a job in which a person is responsible and in charge of a position or occupation, and to perform such a job, detailed knowledge of one or more jobs is required. For example, in order to perform the job of 'database developer', specific job knowledge such as 'computer and electronic engineering', 'communication', 'arithmetic and mathematics', and 'English' is required.

대학 진학을 앞 둔 고등학생들은 어떠한 대학 전공을 선택하느냐에 따라 향후 사회에 나왔을 때 가지게 되는 직업 또는 직무의 유형이 결정되는 경우가 많으며, 따라서 장래에 종사하기를 희망하는 특정 직업 또는 직무를 염두 해 두고 있다면 이러한 직업 또는 직무 수행에 도움이 되는 전공을 선결적으로 선택하는 것이 무엇보다 중요하다고 볼 수 있다.For high school students who are about to go to college, the type of job or job they will have when they enter society is often determined by which college major they choose, so if you have a specific job or job in mind It can be seen that it is more important than anything else to preemptively select a major that is helpful in performing these jobs or duties.

현재까지는 직무에 적합한 전공을 추천하는 방법으로 학생에게 직무 적성을 평가하기 위한 설문을 제시하여 해당 학생의 직무 적성 검사 결과를 기반으로 전문가가 적절한 전공을 추천하는 방식이 이용되고 있다. 하지만, 이러한 방식은 학생이 번거롭게 직무 적성 검사를 수행해야하는 불편함이 있고, 직무 적성 검사 결과가 나오기까지 다소 시간이 소요되기 때문에 신속하게 전공을 추천하는데 한계가 있으며, 나아가 컨설팅하는 전문가의 전문성 정도나 역량에 따라 추천하는 전공의 적합도나 정확도가 천차만별인 문제가 있다. Until now, as a method of recommending a major suitable for the job, a questionnaire to evaluate the job aptitude is presented to the student, and a method in which an expert recommends an appropriate major based on the result of the job aptitude test has been used. However, this method has the inconvenience of having to carry out a cumbersome job aptitude test for students, and it takes some time for the job aptitude test result to come out, so there are limitations in quickly recommending majors, and furthermore, the professionalism of consulting experts There is a problem that the suitability or accuracy of the major recommended according to the competency varies greatly.

1. 한국등록특허 제10-0856705호(2008. 09. 04.)1. Korea Patent No. 10-0856705 (2008. 09. 04.) 2. 한국공개특허 제2016-0135451호(2016. 11. 28.)2. Korean Patent Publication No. 2016-0135451 (2016. 11. 28.)

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로, 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 별도의 직무 적성 검사와 같은 절차를 거칠 필요 없이 신속하면서도 편리하게 또한 신뢰도 높게 제공할 수 있는 전공 추천 서비스 제공 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention has been derived to solve the above problems, and recommends a major that can quickly, conveniently and highly reliably provide major information suitable for a job desired by a user without going through a procedure such as a separate job aptitude test. Its purpose is to provide a service providing system.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며 언급되지 않은 또 다른 기술적과제들은 하기의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description. will be.

상기와 같은 과제를 해결하기 위해 도출된 본 발명은 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 사용자에게 제공하는 서비스를 구현하는 시스템에 있어서, 사용자가 장래 종사하기를 희망하는 직무 정보를 하기 서버부에 유·무선 통신을 통해 전송하도록 하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보와 전공 정보 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 나열된 전공 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 서버부;를 포함하되, 상기 서버부는 다양한 직무 및 각각의 직무 별로 해당 직무를 수행하기 위해 필요한 세부 지식에 관한 정보를 포함하여 구성된 직무 정보를 저장하는 직무 데이터 저장부; 다양한 전공 및 각각의 전공 별로 해당 전공의 커리큘럼을 구성하는 세부 과목에 관한 정보를 포함하여 구성된 전공 정보를 저장하는 전공 데이터 저장부; 상기 직무 데이터 저장부의 직무 정보 및 전공 데이터 저장부의 전공 정보를 대상으로 자연어 처리를 수행하여 벡터화된 직무 정보 및 벡터화된 전공 정보를 저장하는 자연어 처리부; 상기 자연어 처리부에 저장된 벡터화된 직무 정보와 벡터화된 전공 정보 간 유사도 값을 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용하여 산출하는 유사도 산출부; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보에 대응되는 전공 정보를 상기 유사도 산출부에서 산출된 유사도 값이 높은 순으로 상기 전공 데이터 저장부로부터 추출하여 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 결과 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention, derived to solve the above problems, relates to a system for providing a major recommendation service suitable for a job, and more specifically, in a system implementing a service that provides a user with major information suitable for a job desired by a user, a user terminal that transmits job information that the user wishes to engage in in the future to the following server through wired/wireless communication; and a server unit that calculates a degree of similarity between the job information of the user received from the user terminal and the major information, and transmits the major information, which is listed in order of similarity to the user terminal, to the user terminal. a job data storage unit configured to store job information including detailed knowledge required to perform the job for each job; a major data storage unit configured to store major information including information about various majors and detailed subjects constituting a curriculum of the corresponding major for each major; a natural language processing unit that performs natural language processing on the job information of the job data storage unit and the major information of the major data storage unit, and stores vectorized job information and vectorized major information; a similarity calculation unit that calculates a similarity value between the vectorized job information stored in the natural language processing unit and the vectorized major information using a Jaccard coefficient; and a result processing unit which extracts major information corresponding to job information of the user received from the user terminal from the major data storage unit in order of similarity values calculated by the similarity calculation unit and transmits the extracted major information to the user terminal. It is characterized by doing.

본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에 의하면, 직무에 적합한 전공을 추천함에 있어 해당 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목 간의 유사도를 자연어 처리 및 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 통해 산출한 후 이를 기반으로 해당 세부 지식과 전공 간의 유사도를 산출하고, 최종적으로 해당 직무와 전공 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 전공을 추천함으로써, 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 편리하면서도 신속하게 그리고 신뢰도 높게 제공할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 장래 진로 결정에 효과적으로 도움을 줄 수 있는 효과가 있다.According to the system for providing a major recommendation service suitable for a job according to the present invention, in recommending a major suitable for a job, natural language processing and Jaccard coefficient are used to determine the similarity between detailed knowledge constituting the job and detailed subjects constituting the major. After calculating the similarity between the relevant detailed knowledge and the major based on this calculation, the similarity between the job and the major is finally calculated and majors are recommended in order of high similarity, so that the major information suitable for the job desired by the user is conveniently However, it can be provided quickly and with high reliability, and accordingly, there is an effect of effectively helping the user to decide on a future career.

도 1은 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에 대해 개념적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에서 사용자의 희망 직무에 적합한 전공 정보를 유사도가 높은 순으로 제공하는 것을 예시로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에서 직무 데이터 저장부에 저장되는 직무 정보의 예시를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에서 전공 데이터 저장부에 저장되는 전공 정보의 예시를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에서 직무와 전공 간의 전체 유사도를 산출하는 방법에 대한 개념을 도식적으로 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에서 자연어 처리를 거쳐 유사도를 산출하는 과정에 대한 예시를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템의 유사도 산출부에서 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목 간 유사도 값을 산출하는 과정에 대한 예시를 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템의 유사도 산출부에서 직무를 구성하는 세부 지식과 전공 간 유사도 값을 산출하는 과정에 대한 예시를 나타낸 것이다.
도 9는 본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템의 유사도 산출부에서 직무와 전공 간의 전체 유사도 값을 산출하는 과정에 대한 예시를 나타낸 것이다.
1 conceptually illustrates a major recommendation service providing system suitable for a job according to the present invention.
FIG. 2 shows an example in which major information suitable for a user's desired job is provided in order of high similarity in the system for providing a major recommendation service suitable for a job according to the present invention.
3 illustrates an example of job information stored in a job data storage unit in the system for providing a major recommendation service suitable for a job according to the present invention.
4 illustrates an example of major information stored in a major data storage unit in a major recommendation service providing system suitable for a job according to the present invention.
5 schematically illustrates the concept of a method for calculating the total similarity between a job and a major in a major recommendation service providing system suitable for a job according to the present invention.
6 illustrates an example of a process of calculating a degree of similarity through natural language processing in a major recommendation service providing system suitable for a job according to the present invention.
7 illustrates an example of a process of calculating a similarity value between detailed knowledge constituting a job and detailed subjects constituting a major in a similarity calculating unit of a major recommendation service providing system suitable for a job according to the present invention.
8 illustrates an example of a process of calculating a similarity value between detailed knowledge constituting a job and a major in a similarity calculation unit of a major recommendation service providing system suitable for a job according to the present invention.
9 illustrates an example of a process of calculating a total similarity value between a job and a major in a similarity calculating unit of a major recommendation service providing system suitable for a job according to the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Since the present invention can apply various transformations and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, it should be understood that this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and includes all transformations, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of related known technologies may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 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.Terms used in this application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this application, the terms "include" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another.

본 발명은 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 사용자에게 제공하는 서비스를 구현하는 시스템에 있어서, 사용자가 장래 종사하기를 희망하는 직무 정보를 하기 서버부에 유·무선 통신을 통해 전송하도록 하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보와 전공 정보 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 나열된 전공 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 서버부;를 포함하되, 상기 서버부는 다양한 직무 및 각각의 직무 별로 해당 직무를 수행하기 위해 필요한 세부 지식에 관한 정보를 포함하여 구성된 직무 정보를 저장하는 직무 데이터 저장부; 다양한 전공 및 각각의 전공 별로 해당 전공의 커리큘럼을 구성하는 세부 과목에 관한 정보를 포함하여 구성된 전공 정보를 저장하는 전공 데이터 저장부; 상기 직무 데이터 저장부의 직무 정보 및 전공 데이터 저장부의 전공 정보를 대상으로 자연어 처리를 수행하여 벡터화된 직무 정보 및 벡터화된 전공 정보를 저장하는 자연어 처리부; 상기 자연어 처리부에 저장된 벡터화된 직무 정보와 벡터화된 전공 정보 간 유사도 값을 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용하여 산출하는 유사도 산출부; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보에 대응되는 전공 정보를 상기 유사도 산출부에서 산출된 유사도 값이 높은 순으로 상기 전공 데이터 저장부로부터 추출하여 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 결과 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a system for providing a major recommendation service suitable for a job, and more specifically, to a system implementing a service providing a user with information on a major suitable for a job desired by the user, wherein the job information the user wishes to engage in in the future A user terminal for transmitting the following server unit through wired/wireless communication; and a server unit that calculates a degree of similarity between the job information of the user received from the user terminal and the major information, and transmits the major information, which is listed in order of similarity to the user terminal, to the user terminal. a job data storage unit configured to store job information including detailed knowledge required to perform the job for each job; a major data storage unit configured to store major information including information about various majors and detailed subjects constituting a curriculum of the corresponding major for each major; a natural language processing unit that performs natural language processing on the job information of the job data storage unit and the major information of the major data storage unit, and stores vectorized job information and vectorized major information; a similarity calculation unit that calculates a similarity value between the vectorized job information stored in the natural language processing unit and the vectorized major information using a Jaccard coefficient; and a result processing unit which extracts major information corresponding to job information of the user received from the user terminal from the major data storage unit in order of similarity values calculated by the similarity calculation unit and transmits the extracted major information to the user terminal. It is characterized by doing.

이하, 본 발명에 대한 이해를 돕기 위해 도면에 도시된 실시예를 통해 상세하게 설명하도록 한다. 하기 도면에 도시된 실시예는 본 발명을 설명하기 위한 일 예에 지나지 않으며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것은 아니다.Hereinafter, to aid understanding of the present invention, it will be described in detail through embodiments shown in the drawings. The embodiments shown in the drawings are only examples for explaining the present invention, and the scope of the present invention is not limited thereby.

본 발명에서 상기 사용자 단말기는 사용자가 장래 종사하기를 희망하는 직무 정보를 상기 서버부에 유·무선 통신을 통해 전송하도록 하는 것으로서, 상기 사용자 단말기는 상기 서버부에 사용자가 로그인을 통해 접속할 수 있는 반응형 장치라면 어떠한 것이라도 가능하며, 예를 들면 사용자가 사용하는 스마트 폰, 테블릿 PC, 데스크탑 PC 등이 될 수 있다.In the present invention, the user terminal transmits job information that the user wishes to engage in in the future to the server unit through wired/wireless communication, and the user terminal responds by allowing the user to access the server unit through login. Any type of device can be used, and for example, it can be a smart phone, tablet PC, desktop PC, etc. used by the user.

본 발명에서 상기 서버부는 도 2에 도시된 예시와 같이 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보와 전공 정보 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 나열된 전공 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 것으로서, 상기 서버부는 도 1에 도시된 바와 같이 직무 데이터 저장부, 전공 데이터 저장부, 자연어 처리부, 유사도 산출부 및 결과 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the server unit calculates the degree of similarity between job information and major information of the user received from the user terminal as shown in the example shown in FIG. 2 and transmits major information listed in order of high similarity to the user terminal, As shown in FIG. 1 , the server unit includes a job data storage unit, a major data storage unit, a natural language processing unit, a similarity calculation unit, and a result processing unit.

본 발명에서 상기 직무 데이터 저장부는 다양한 직무 및 각각의 직무 별로 해당 직무를 수행하기 위해 필요한 세부 지식에 관한 정보를 포함하여 구성된 직무 정보를 저장하는 것으로서, 상기 직무 정보는 텍스트 형태로 저장된다. 또한, 상기 직무 정보는 직무 수행에 필요한 세부 지식 간의 중요도나 비중을 반영하기 위해 세부 지식별로 가중치를 부여하는 지식 중요도 정보도 포함하는 것이 바람직하다. 본 발명은 직무와 전공 간의 유사도를 산출함에 있어 상기 지식 중요도 정보를 반영함으로써 추천 전공 정보에 대한 정확도 및 신뢰도를 한층 더 높일 수 있게 된다. 도 3은 상기 직무 데이터 저장부에 저장되는 직무 정보의 예시를 나타낸 것으로, '빅데이터분석가'라는 직무에 대응되는 세부 지식으로 '산수와 수학', '컴퓨터와 전자공학' 등이 있으며, 각 세부 지식 별로 지식 중요도에 대한 수치 값이 부여되어 있다. 상기 지식 중요도를 산출하는 방법은 특별히 제한적인 것은 아니며, 다양한 합리적인 방법들이 적용될 수 있다. 도 3의 예시에서는 직무 별 30명의 재직자를 대상으로 실무에 필요한 세부 지식들에 중요도를 설문 조사하는 방법을 적용하여 지식 중요도를 산출한 것이다.In the present invention, the job data storage unit stores job information composed of information on various jobs and detailed knowledge required to perform the job for each job, and the job information is stored in text form. In addition, the job information preferably includes knowledge importance information for assigning a weight to each detailed knowledge in order to reflect the importance or proportion of detailed knowledge required for job performance. In the present invention, the accuracy and reliability of the recommended major information can be further increased by reflecting the knowledge importance information in calculating the similarity between jobs and majors. 3 shows an example of job information stored in the job data storage unit, and detailed knowledge corresponding to the job of 'big data analyst' includes 'arithmetic and mathematics' and 'computer and electronic engineering', and each detailed knowledge A numerical value for knowledge importance is given for each knowledge. A method for calculating the knowledge importance is not particularly limited, and various reasonable methods may be applied. In the example of FIG. 3 , the importance of knowledge is calculated by applying a method of surveying the importance of detailed knowledge necessary for practice targeting 30 incumbents for each job.

본 발명에서 상기 전공 데이터 저장부는 다양한 전공 및 각각의 전공 별로 해당 전공의 커리큘럼을 구성하는 세부 과목에 관한 정보를 포함하여 구성된 전공 정보를 저장하는 것으로서, 상기 전공 정보는 텍스트 형태로 저장된다. 도 4는 상기 전공 데이터 저장부에 저장되는 전공 정보의 예시를 나타낸 것으로, '컴퓨터공학과'라는 전공에 대응되는 세부 과목으로 '이산수학', '전기전자회로', '컴퓨터구조' 등이 있다. 상기 전공 정보 중 상기 세부 과목에 관한 정보를 특정 하는 방법은 특별히 제한적인 것은 아니며, 다양한 합리적인 방법들이 적용될 수 있다. 가령, 도 4의 예시에서는 주요 3개의 공과 대학의 '컴퓨터공학과'의 학과 전공 필수 과목 중 공통되는 과목들을 선별하여 세부 과목으로 특정한 것이다.In the present invention, the major data storage unit stores major information including information about various majors and detailed subjects constituting the curriculum of the corresponding major for each major, and the major information is stored in text form. 4 shows an example of major information stored in the major data storage unit, and sub-subjects corresponding to the major of 'Computer Engineering' include 'discrete mathematics', 'electrical and electronic circuits', and 'computer structure'. A method of specifying information about the detailed subject among the major information is not particularly limited, and various reasonable methods may be applied. For example, in the example of FIG. 4 , common subjects among the required major subjects of 'Department of Computer Engineering' of the three major engineering colleges are selected and specified as detailed subjects.

본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템은 상기 직무 데이터 저장부와 상기 전공 데이터 저장부의 데이터를 기반으로 직무와 전공 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 해당 직무에 적합한 전공을 추천하는 것으로서, 특히 도 5의 예시에 나타난 바와 같이 직무를 구성하는 하위 지식과 과목을 구성하는 하위 과목 간의 유사도를 개별적으로 산출한 후 이들 유사도 값들을 종합하여 직무와 전공 간의 전체 유사도를 산출하는 것을 특징으로 한다.A system for providing a major recommendation service suitable for a job according to the present invention calculates a similarity between a job and a major based on the data of the job data storage unit and the major data storage unit, and recommends a major suitable for the corresponding job in order of high similarity. In particular, as shown in the example of FIG. 5, the similarity between the sub-knowledge constituting the job and the sub-subject constituting the subject is calculated individually, and then the similarity values are combined to calculate the overall similarity between the job and the major. .

본 발명에서 상기 자연어 처리부는 상기 직무 데이터 저장부의 직무 정보 및 전공 데이터 저장부의 전공 정보를 대상으로 자연어 처리를 수행하여 벡터화된 직무 정보 및 벡터화된 전공 정보를 저장하는 것으로서, 상기 자연어 처리에는 대표적으로 Word2Vec, FastText, Doc2Vec, GloVe 등의 워드 임베딩(word embedding) 모델이 이용되고 있으며, 이와 같은 워드 임베딩 모델은 단어, 문장, 문단 등이 입력되면 단어를 특정 차원의 벡터로 변환하여 벡터 간의 유사성을 측정함에 따라 단어의 유사성을 판단하고, 단어의 유사성 측정을 통해 문서 간의 유사성을 측정할 수도 있다. 본 발명에서 상기 자연어 처리부는 다양한 종류의 워드 임베딩 모델을 탑재할수 있으나, 다른 워드 임베딩 모델과는 달리 학습 데이터에 존재하지 않은 새로운 단어에 대해서도 벡터화가 가능한 FastText를 워드 임베딩 모델로 탑재하는 것이 바람직하다. 도 6에 도시된 예시에서 자연어 단어인 '수학'과 '과학'을 워드 임베딩 모델을 이용하여 벡터화하는 과정을 확인할 수 있다.In the present invention, the natural language processing unit performs natural language processing on the job information of the job data storage unit and the major information of the major data storage unit to store vectorized job information and vectorized major information, and the natural language processing is typically Word2Vec. Word embedding models such as , FastText, Doc2Vec, and GloVe are being used, and when words, sentences, paragraphs, etc. are input, these word embedding models convert words into vectors of a specific dimension to measure similarity between vectors. According to the similarity of words, similarity between documents may be measured through word similarity measurement. In the present invention, the natural language processing unit can load various types of word embedding models, but unlike other word embedding models, it is preferable to load FastText as a word embedding model, which can vectorize new words that do not exist in training data. In the example shown in FIG. 6 , a process of vectorizing natural language words 'mathematics' and 'science' using a word embedding model can be confirmed.

본 발명에서 상기 유사도 산출부는 상기 자연어 처리부에 저장된 벡터화된 직무 정보와 벡터화된 전공 정보 간 유사도 값을 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용하여 산출하는 것으로서, 상기 자카드 계수는 두 단어 간의 유사도를 측정하는 방법으로서, 두 단어 w1 및 w2 간의 유사도(이하, 'S(w1, w2)'로 표시 한다)는 자카드 계수를 사용할 경우 학기 [식 1]로 표현된다.In the present invention, the similarity calculation unit calculates a similarity value between the vectorized job information stored in the natural language processing unit and the vectorized major information using a Jaccard coefficient, wherein the Jaccard coefficient is a method for measuring similarity between two words. As , the similarity between the two words w1 and w2 (hereinafter referred to as 'S(w1, w2)') is expressed by the term [Equation 1] when using the Jacquard coefficient.

[식 1][Equation 1]

Figure 112020128454606-pat00001
Figure 112020128454606-pat00001

도 6에 도시된 예시에서는 두 단어인 '수학'과 '과학' 간의 유사도를 자카드 계수를 이용하여 산출하는 과정을 확인할 수 있으며, 상기 두 단어 '수학'과 '과학' 간의 유사도는 0.6 이다.In the example shown in FIG. 6 , a process of calculating the similarity between the two words 'mathematics' and 'science' using the Jacquard coefficient can be confirmed, and the similarity between the two words 'mathematics' and 'science' is 0.6.

상기 유사도 산출부에서 벡터화된 직무 정보와 벡터화된 전공 정보 간 유사도 값을 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용하여 산출하는 방법은 보다 구체적으로 a) 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목 간 유사도 값을 하기 [식 2]를 이용하여 산출하는 단계; b) 상기 a) 단계에서 산출된 유사도 값을 기반으로 직무를 구성하는 세부 지식과 전공 간의 유사도 값을 하기 [식 3]을 이용하여 산출하는 단계; 및 c) 상기 b) 단계에서 산출된 유사도 값을 기반으로 직무와 전공간 전체 유사도 값을 하기 [식 4]를 이용하여 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 본 발명은 상기와 같이 해당 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목간의 유사도를 산출한 후 이를 기반으로 해당 세부 지식과 전공간의 유사도를 산출하고, 최종적으로 해당 직무와 전공간의 유사도를 산출함으로써, 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 유사도가 높은 순으로 보다 더 정확하고 신뢰도 높게 제공할 수 있다. The method of calculating the similarity value between the vectorized job information and the vectorized major information in the similarity calculation unit using the Jaccard coefficient is more specifically a) between the detailed knowledge constituting the job and the detailed subject constituting the major. Calculating a similarity value using [Equation 2] below; b) calculating a similarity value between the detailed knowledge constituting the job and the major based on the similarity value calculated in step a) using the following [Equation 3]; and c) calculating the overall similarity value between the job and the entire space based on the similarity value calculated in step b) using the following [Equation 4]. After calculating the similarity between the detailed knowledge constituting the job and the detailed subjects constituting the major, based on this, the similarity between the specific knowledge and the major is calculated, and finally, the similarity between the corresponding job and the major is calculated. It is possible to provide more accurate and highly reliable major information in the order of high similarity.

[식 2][Equation 2]

Figure 112020128454606-pat00002
Figure 112020128454606-pat00002

여기서,here,

직무 지식 : 직무를 구성하는 세부 지식Job knowledge: detailed knowledge that constitutes a job

전공 과목 : 전공을 구성하는 세부 과목Major subjects: Detailed subjects that make up the major

[식 3][Equation 3]

Figure 112020128454606-pat00003
Figure 112020128454606-pat00003

[식 4][Equation 4]

Figure 112020128454606-pat00004
Figure 112020128454606-pat00004

특히, 상기 c) 단계에서 사용되는 [식 4]의 경우, 산출되는 직무와 전공 간의 유사도 값의 신뢰도 및 정확도를 한층 더 높이기 위해 직무 정보에 포함되어 있는 각각의 세부 직무 지식에 대한 지식 중요도 정보가 가중치로 반영되는 것을 특징으로 한다. In particular, in the case of [Equation 4] used in step c), knowledge importance information for each detailed job knowledge included in the job information is used to further increase the reliability and accuracy of the similarity value between the job and major calculated. It is characterized by being reflected as a weight.

도 7은 상기 a) 단계에 대응하는 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목 간 유사도 값을 산출하는 과정에 대한 예시를 나타낸 것으로, 직무(데이터 베이스 개발자)를 구성하는 세부 지식인 '컴퓨터와 전자공학'과 전공(컴퓨터공학과)을 구성하는 세부 과목인 '이산수학'간의 유사도를 산출하는 과정을 나타내고 있다. 도 7에는 직무를 구성하는 세부 지식 및 전공을 구성하는 세부 과목에 대해 텍스트 형태로 표시되어 있지만 실제로는 모두 벡터화되어 있다.7 shows an example of a process for calculating a similarity value between detailed knowledge constituting the job corresponding to step a) and detailed subjects constituting the major, and detailed knowledge constituting the job (database developer) 'computer' and 'Electronic Engineering' and 'Discrete Mathematics', a detailed subject composing the major (Department of Computer Engineering). In FIG. 7, detailed knowledge constituting job duties and detailed subjects constituting majors are displayed in text form, but in reality, all are vectorized.

도 8은 상기 b) 단계에 대응하는 직무를 구성하는 세부 지식과 전공 간 유사도 값을 산출하는 과정에 대한 예시를 나타낸 것으로, 직무(데이터 베이스 개발자)를 구성하는 세부 지식인 '컴퓨터와 전자공학'과 전공인 '컴퓨터공학과' 간의 유사도를 산출하는 과정을 나타내고 있다. 도 8에는 직무를 구성하는 세부 지식 및 전공을 구성하는 세부 과목에 대해 텍스트 형태로 표시되어 있지만 실제로는 모두 벡터화되어 있다.8 shows an example of a process for calculating a similarity value between the detailed knowledge constituting the job corresponding to step b) and the major, and 'computer and electronic engineering', the detailed knowledge constituting the job (database developer) It shows the process of calculating the degree of similarity between majors 'Computer Engineering'. In FIG. 8, detailed knowledge constituting job duties and detailed subjects constituting majors are displayed in text form, but in reality, all are vectorized.

도 9는 상기 c) 단계에 대응하는 직무와 전공 간의 유사도 값을 산출하는 과정에 대한 예시를 나타낸 것으로, 직무인 '데이터 베이스 개발자'와 전공인 '컴퓨터공학과' 간의 유사도를 최종적으로 산출하는 과정을 나타내고 있다. 도 9에는 직무를 구성하는 세부 지식 및 전공을 구성하는 세부 과목에 대해 텍스트 형태로 표시되어 있지만 실제로는 모두 벡터화되어 있다.9 shows an example of the process of calculating the similarity value between the job corresponding to step c) and the major, and the process of finally calculating the similarity between the job 'Database Developer' and the major 'Computer Engineering' indicates In FIG. 9, detailed knowledge constituting job duties and detailed subjects constituting majors are displayed in text form, but in reality, all are vectorized.

본 발명에서 상기 결과 처리부는 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보에 대응되는 전공 정보를 상기 유사도 산출부에서 산출된 유사도 값이 높은 순으로 상기 전공 데이터 저장부로부터 추출하여 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 것으로서, 상기 결과 처리부는 유사도 값이 상위 N번째로 높은 전공 정보까지 상기 사용자의 단말기로 전송하도록 할 수 있다(N : 자연수).In the present invention, the result processing unit extracts major information corresponding to the job information of the user received from the user terminal from the major data storage unit in the order of the similarity value calculated by the similarity calculation unit and transmits it to the user terminal. As such, the result processing unit may transmit up to the major information having the highest N-th highest similarity value to the terminal of the user (N: natural number).

본 발명에 따른 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템에 의하면, 직무에 적합한 전공을 추천함에 있어 해당 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목 간의 유사도를 자연어 처리 및 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 통해 산출한 후 이를 기반으로 해당 세부 지식과 전공 간의 유사도를 산출하고, 최종적으로 해당 직무와 전공 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 전공을 추천함으로써, 사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 편리하면서도 신속하게 그리고 신뢰도 높게 제공할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 장래 진로 결정에 효과적으로 도움을 줄 수 있는 이점이 있다.According to the system for providing a major recommendation service suitable for a job according to the present invention, in recommending a major suitable for a job, natural language processing and Jaccard coefficient are used to determine the similarity between detailed knowledge constituting the job and detailed subjects constituting the major. After calculating the similarity between the relevant detailed knowledge and the major based on this calculation, the similarity between the job and the major is finally calculated and majors are recommended in order of high similarity, so that the major information suitable for the job desired by the user is conveniently However, it can be provided quickly and with high reliability, and thus has the advantage of effectively helping the user to decide on his or her future career.

이상에 설명한 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 본 발명의 범위는 상기의 상세한 설명보다는 후술할 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As described above, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention can be embodied in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. The scope of the present invention is indicated by the claims to be described later rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts are interpreted to be included in the scope of the present invention. It should be.

Claims (4)

사용자가 희망하는 직무에 적합한 전공 정보를 사용자에게 제공하는 서비스를 구현하는 시스템에 있어서,
사용자가 장래 종사하기를 희망하는 직무 정보를 하기 서버부에 유·무선 통신을 통해 전송하도록 하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보와 전공 정보 간의 유사도를 산출하여 유사도가 높은 순으로 나열된 전공 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 서버부;를 포함하되,
상기 서버부는 다양한 직무 및 각각의 직무 별로 해당 직무를 수행하기 위해 필요한 세부 지식에 관한 정보를 포함하여 구성된 직무 정보를 저장하는 직무 데이터 저장부; 다양한 전공 및 각각의 전공 별로 해당 전공의 커리큘럼을 구성하는 세부 과목에 관한 정보를 포함하여 구성된 전공 정보를 저장하는 전공 데이터 저장부; 상기 직무 데이터 저장부의 직무 정보 및 전공 데이터 저장부의 전공 정보를 대상으로 자연어 처리를 수행하여 벡터화된 직무 정보 및 벡터화된 전공 정보를 저장하는 자연어 처리부; 상기 자연어 처리부에 저장된 벡터화된 직무 정보와 벡터화된 전공 정보 간 유사도 값을 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용하여 산출하는 유사도 산출부; 및 상기 사용자 단말기로부터 전송 받은 사용자의 직무 정보에 대응되는 전공 정보를 상기 유사도 산출부에서 산출된 유사도 값이 높은 순으로 상기 전공 데이터 저장부로부터 추출하여 상기 사용자 단말기로 전송하도록 하는 결과 처리부;를 포함하고,
상기 직무 정보는 직무 수행에 필요한 세부 지식 별로 가중치를 부여하는 지식 중요도 정보를 포함하며,
상기 유사도 산출부에서 벡터화된 직무 정보와 벡터화된 전공 정보 간 유사도 값을 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용하여 산출하는 방법은,
a) 직무를 구성하는 세부 지식과 전공을 구성하는 세부 과목 간 유사도 값을 하기 [식 2]를 이용하여 산출하는 단계;
b) 상기 a) 단계에서 산출된 유사도 값을 기반으로 직무를 구성하는 세부 지식과 전공 간의 유사도 값을 하기 [식 3]을 이용하여 산출하는 단계; 및
c) 상기 b) 단계에서 산출된 유사도 값을 기반으로 직무와 전공간 전체 유사도 값을 하기 [식 4]를 이용하여 산출하는 단계;를 포함하는 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템.
[식 2]
Figure 112022071592495-pat00017

여기서,
직무 지식 : 직무를 구성하는 세부 지식
전공 과목 : 전공을 구성하는 세부 과목

[식 3]
Figure 112022071592495-pat00018

[식 4]
Figure 112022071592495-pat00019

In a system implementing a service that provides a user with major information suitable for a job desired by the user,
a user terminal that transmits job information that the user wishes to engage in in the future to the following server through wired/wireless communication; and a server unit configured to calculate a degree of similarity between job information and major information of the user received from the user terminal and transmit major information, which is listed in order of similarity to the user terminal, to the user terminal,
The server unit includes a job data storage unit configured to store job information including information on various jobs and detailed knowledge required to perform the job for each job; a major data storage unit configured to store major information including information about various majors and detailed subjects constituting a curriculum of the corresponding major for each major; a natural language processing unit that performs natural language processing on the job information of the job data storage unit and the major information of the major data storage unit and stores vectorized job information and vectorized major information; a similarity calculation unit that calculates a similarity value between the vectorized job information stored in the natural language processing unit and the vectorized major information using a Jaccard coefficient; and a result processing unit which extracts major information corresponding to job information of the user received from the user terminal from the major data storage unit in order of similarity values calculated by the similarity calculation unit and transmits the extracted major information to the user terminal. do,
The job information includes knowledge importance information that assigns weight to each detailed knowledge necessary for job performance,
The method of calculating the similarity value between the vectorized job information and the vectorized major information in the similarity calculation unit using a Jaccard coefficient,
a) Calculating the similarity value between the detailed knowledge constituting the job and the detailed subject constituting the major using the following [Equation 2];
b) calculating a similarity value between the detailed knowledge constituting the job and the major based on the similarity value calculated in step a) using the following [Equation 3]; and
c) calculating a similarity value between the job and the entire space based on the similarity value calculated in step b) using [Equation 4] below;
[Equation 2]
Figure 112022071592495-pat00017

here,
Job knowledge: detailed knowledge that constitutes a job
Major subjects: Detailed subjects that make up the major

[Equation 3]
Figure 112022071592495-pat00018

[Equation 4]
Figure 112022071592495-pat00019

삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 자연어 처리부는 자연어 처리를 위한 워드 임베딩 모델로 FastText를 탑재하는 것을 특징으로 하는 직무에 적합한 전공 추천 서비스 제공 시스템.
According to claim 1,
The system for providing a major recommendation service suitable for a job, characterized in that the natural language processing unit is loaded with FastText as a word embedding model for natural language processing.
삭제delete
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