KR102521561B1 - 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법 및 서비스 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법에 관한 것으로, 온라인상에 업로드된 채용공고와 다수의 대학교 기관의 교과과정정보를 플랫폼 서버에서 수집하여 머신러닝을 통해 채용공고에 따른 직업정보와 직무정보에 매칭되는 대학교 기관의 교과과정정보를 분석하여 직업직무분석정보를 생성한 후 저장하는 제 1단계, 사용자 단말기를 통해 사용자로부터 입력받은 수강과목 정보와 보유 자격증 정보, 대외활동 정보를 포함하는 사용자의 개인역량정보를 입력받는 제 2단계, 상기 제 1단계에서 저장된 직업직무분석정보와 상기 제 2단계에서 입력받은 상기 사용자의 개인역량정보를 비교하여 상기 직업직무분석정보에 기초한 사용자의 현재역량정보를 분석하는 제 3단계, 상기 제 3단계에서 분석된 상기 사용자의 현재역량정보를 기반으로 직업 추천을 수행하며, 여기서 추천된 직업별 상관관계를 도식화하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 제 4단계 및 상기 제 4단계에서 추천된 직업 중 어느 하나를 상기 사용자 단말기를 통해 선택받으면, 여기서 선택된 직업에 대한 직업별역량정보와 사용자의 현재역량정보를 비교하여 사용자가 선택한 직업과 자신의 현재역량정보를 비교한 결과에 해당하는 비교역량정보를 분석하는 제 5단계를 포함하여 구성된다.
Description
본 발명은 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법 및 서비스 시스템에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 사용자(취업자 등)가 쉽게 직무정보를 확인하고 자신의 역량을 바탕으로 직업 선택 및 그에 따른 역량 강화를 도모할 수 있는 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법 및 서비스 시스템에 관한 것이다.
종래에는 지능 검사를 비롯하여 감성지수 검사, 진로적성 검사 등을 통해 피검사자들의 적성을 다각도로 분석하여 피검사자에게 적합한 직업을 제시하는 방법들이 있었다. 하지만, 이러한 방법은 피검사자가 받은 교육과 상관없이 적성 및 성향만을 가지고 평가하기 때문에, 직업 매칭 결과는 피검사자의 교육 내용을 반영할 수 없을 뿐만 아니라, 적성 검사의 평가 결과에 대한 객관성이 부족하기 때문에, 적성 검사를 토대로 산출한 직업 매칭 결과는 객관적이지 못한 문제점이 있다. 대한민국 등록특허 제10-0604064호에는 수요 인력 정보를 제공하는 기업클라이언트와 수요 인력 정보를 수집하여 교육과정 데이터를 구축하는 교육기관 클라이언트와, 수요 인력 정보에 따른 교육과정 데이터에 의하여 교육받은 학생의 교과 이수내역 데이터를 생성하는 학생 클라이언트, 그리고 상기 수요 인력 정보와 학생의 이수내역 데이터를 토대로 기업이 원하는 교육과정을 이수한 학생이 적시적소에 배치하는 인력양성 서버로 구성되어 학생과 기업을 매칭시키는 인력양성 시스템을 개시하고 있다.
하지만, 이와 같은 종래기술은 단순히 기업이 요구하는 교육과정을 이수한 학생과 기업을 매칭시킬 뿐, 구직자가 자신의 교육이력에 맞추어 적합한 직업을 찾는 데는 한계가 있다.
한편, 인터넷 통신 기술의 발달에 따라, 구인자와 구직자 간의 정보전달의 매체로 한 부분을 차지하는 직업소개소나 신문, 지역정보지 등이 인터넷을 활용하여 온라인 중심의 영업 형태를 취하는 구인구직 채용포털업체로 변모하였다. 이는 구인자 및 구직자가 자신에게 맞는 직종, 지역, 연령, 성별 등 요구사항에 맞추어진 검색기능이 결여되어 발췌가 어려운 텍스트 중심의 일간지 또는 지역정보지의 구인구직 광고란에 비한다면 사용상의 편의성이나 구인자 구직자 상호 간의 정보전달과 커뮤니티 형성에 있어서 진보하였다고 할 수 있다.
이와 관련된 선행기술로서, 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1495672호에서는, 구직자 피팅 항목에 따른 구직 정보와 구인자 피팅 항목에 따른 구인 정보를 저장하고, 상호 대응되는 피팅 항목을 비교하여 항목별 일치도를 각각 산출하고, 산출한 항목별 일치도를 이용해 피팅률을 산출하여 이에 따라 구인 정보 또는 구직 정보를 제공함으로써, 구직자는 자신에게 적합한 피팅률이 높은 구인 정보를 제공받고, 구인자는 회사에 최적의 인재인 피팅률이 높은 구직 정보를 제공받아, 만족도 높은 취업 및 채용을 효율적으로 지원할 수 있는 피팅률 산출에 의한 직업 피팅 시스템을 개시하고 있다.
그러나 선행기술의 경우 구직 정보를 구직자 입장에서 개별적으로 입력하여야 하는 불편함이 있었고, 어떠한 직무에 적성이 맞는 지를 구직자 개인조차 인지하지 못할 경우 구직 정보의 구성이 부정확하여 구직자의 의도에 부적합한 결과가 산출될 가능성이 있다는 문제점이 있었다.
기업이 산업현장에서 직무를 수행하기 위해 요구되는 능력을 충족하는 인재를 채용하는 것은 상당히 중요한 과제이다. 과거 기업은 직무에 관계없이 학벌을 직무수행능력을 판단하는 중요한 기준으로 인식하여 왔으며, 채용과정에서도 충분한 직무설명이나 명확한 채용 기준을 제시하지 않은 경우가 많았다. 이러한 기업의 채용 과정으로 직무에 부적합한 인재가 채용되는 사례가 많이 발생되고 있으며, 채용한 인재가 실무에 투입되기까지 직무교육에 많은 시간과 비용을 발생하게 하는 문제점이 있다.
특히, 실무에 투입된 인재가 직무에 적응하지 못하고 조기에 퇴사 또는 이직하는 경우가 많이 발생되고 있어서, 기업과 인재에게 더욱 큰 손해를 야기시킬 수 있다.
한편, 정부는 산업현장에서 직무마다 요구되는 지식, 기술, 능력을 확인하여 인재의 채용 시 중요한 기준으로 활용할 수 있도록 하기 위해 국가직무수행능력표준(National Competency Standards, 이하 NCS)을 도입하고, 최근 국가기관, 공공기관, 교육기관뿐 아니라 민간기업으로 확산시키는 것을 목표로 설정하고 있다.
하지만, 민간기업이 NCS를 도입하기 위해서는 NCS표준제도를 이해하고 준수해야 하며, 관련 내용을 채용 과정에 반영하기 위한 노력과 준비를 필요로 하기 때문에 도입을 꺼리고 있는 실정이다.
특히, 회사 및 부서에 근무한 이력이 있는 근로자 또는 퇴직자가 경험하거나 경험했던 실제 직무와 NCS를 통한 직무 분류 사이에 괴리가 존재한다는 것이 문제점으로 지적되고 있다. 한편, 최근 빅데이터 분석 기술들이 발달되면서, NCS를 활용하여 직무 미스매칭을 개선시키고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나, 대부분의 기업들은 NCS에 대한 인식이 부족하고, 여전히 직무에 대한 정보 제공에 소극적인 면을 보이고 있어서 직무 미스매칭을 효율적으로 개선시키지 못하는 한계로 작용하고 있다.
구직자와 구인자를 매칭하는 추천하는 종래의 기술로, 기업이 입력한 구인 조건과 매칭되는 구직자의 학력, 자격증, 이수한 교육프로그램, 경력 등의 구직자의 이력을 기반으로 구직자와 구인자를 매칭하는 방법이 있었으나, 이는 단순히 기업 또는 구직자가 입력한 정보를 단순 매칭하는 것에 불과할 뿐, 실제 구직자의 경력과 기업에서 필요로 하는 실무 역량을 파악하지 못하는 한계가 있다.
구체적인 예로서, 기업이 요구하는 실무 역량을 갖추지 못했다고 하더라도, 이력 데이터상에 기업이 입력한 구인 조건에 만족하는 키워드가 존재하기만 하면, 실제 경력인지 아닌지와 관계없이 기업에게 구직자를 추천하여 왔음에 따라, 채용현장에서 동일한 매칭 점수를 갖는 구직자는 수십명 수백명에 달하는 경우가 있었다. 이처럼 동일한 매칭 점수를 갖는 구직자가 많을수록 기업의 채용 담당자는 채용에 많은 에너지를 소모하게 되고, 더불어서 구직자와 구인자간의 미스매칭이 일어나는 경우도 발생한다.
따라서, 취업 준비생이나 구직자의 현재 역량을 정확히 분석하고, 취업 시장에서 요구되는 직무 정보를 정확하게 분석한 후 최적화된 매칭을 통해 이해관계 모두 만족도 높은 직업 추천 기술이 필요하며, 급속도로 변화하는 직업시장에 빠르게 대응할 수 있는 추천 기술이 필요한 실정이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 취업 준비생이나 구직자 등 직업 선택에 어려움을 겪는 사용자들에게 자신의 적성에 기초하여 적합한 직업 추천 기능을 제공하기 위한 추천 서비스 방법을 제공하고자 하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 현재역량정보와 추천 직업군에서 요구되는 역량정보를 분석하여 사용자의 요구역량정보를 분석 및 제공함으로써, 취업 준비에 빠르게 대응할 수 있는 직업 추천 서비스의 응용 기술을 제공하고자 하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 급변하는 직업시장에서 자신의 현재 역량정보를 분석하고 시장에서 요구되는 역량정보를 실시간으로 분석함으로써 맞춤형 진로설계를 제공하고자 하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 온라인상에 업로드된 채용공고와 다수의 대학교 기관의 교과과정정보를 플랫폼 서버에서 수집하여 머신러닝을 통해 채용공고에 따른 직업정보와 직무정보에 매칭되는 대학교 기관의 교과과정정보를 분석하여 직업직무분석정보를 생성한 후 저장하는 제 1단계, 사용자 단말기를 통해 사용자로부터 입력받은 수강과목 정보와 보유 자격증 정보, 대외활동 정보를 포함하는 사용자의 개인역량정보를 입력받는 제 2단계, 상기 제 1단계에서 저장된 직업직무분석정보와 상기 제 2단계에서 입력받은 상기 사용자의 개인역량정보를 비교하여 상기 직업직무분석정보에 기초한 사용자의 현재역량정보를 분석하는 제 3단계, 상기 제 3단계에서 분석된 상기 사용자의 현재역량정보를 기반으로 직업 추천을 수행하며, 여기서 추천된 직업별 상관관계를 도식화하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 제 4단계 및 상기 제 4단계에서 추천된 직업 중 어느 하나를 상기 사용자 단말기를 통해 선택받으면, 여기서 선택된 직업에 대한 직업별역량정보와 사용자의 현재역량정보를 비교하여 사용자가 선택한 직업과 자신의 현재역량정보를 비교한 결과에 해당하는 비교역량정보를 분석하는 제 5단계를 포함하여 구성된다.
또한, 상기 제 5단계 후에는, 상기 분석된 비교역량정보에 기초하여 사용자에게 필요한 요구역량정보를 분석하는 제 6단계를 더 포함하여 구성된다.
또한, 상기 채용공고는, 회사명, 채용부문, 채용분야, 직무, 직무내용, 직무요구학과 및 직무요구전공 정보를 포함하는 채용공고 정보를 수집하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제 5단계는, 추천된 다수의 직업에서 상기 사용자가 선택된 직업에 대한 직업별역량정보와 상기 사용자의 현재역량정보를 비교하여 현재역량정보에서 부족한 역량정보를 산출한 결과값을 비교역량정보로 제공한다.
또한, 상기 제 3단계는, 상기 채용공고를 통해 수집된 다수의 직업직무에서 요구되는 분석값에 해당하는 직업직무분석정보에 상기 개인역량정보를 대입하여 상기 사용자의 개인역량이 다수의 직업직무에서 가장 근접하게 매칭되는 결과값에 해당하는 현재역량정보를 제공한다.
채용공고 정보와 대학기관의 교과과정정보를 수집한 후 머신러닝을 통해 채용공고에 기초한 직업정보, 직무정보를 분석하고, 여기서 분석된 직업정보, 직무정보를 상기 교과과정 정보에 매칭하여 직업직무분석정보를 분석하고, 사용자로부터 수신된 개인역량정보를 상기 직업직무분석정보를 비교하여 사용자의 현재역량정보를 분석하며, 상기 현재역량정보를 기반으로 사용자에게 직업을 추천한 후 여기서 추천된 직업에서 사용자가 희망하는 직업을 선택하면 직업별역량정보와 사용자의 현재역량정보를 비교하여 비교역량정보를 산출하는 플랫폼 서버, 사용자가 자신이 대학기관에서 수강한 수강과목 정보와 보유 자격증 정보, 대외활동 정보를 포함하는 사용자의 개인역량정보를 입력하여 상기 플랫폼 서버로 제공하기 위한 사용자 단말기, 상기 플랫폼 서버에서 요청하는 채용공고 정보를 제공하는 채용정보 서버 및 상기 플랫폼 서버에서 요청하는 교과과정 정보를 제공하는 대학 서버를 포함하여 구성된다.
또한, 상기 플랫폼 서버는, 상기 비교역량정보를 분석한 후 여기서 분석된 비교역량정보에 기초하여 사용자에게 필요한 요구역량정보를 분석하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같이 구성되고 작용되는 본 발명은, 취업을 앞둔 대학생이나 구직자들이 자신의 적성을 정확히 파악하지 못하고 진로 결정에 어려움을 겪고 있는 환경에서 자신의 역량을 정확히 파악하고 맞춤형 진로 설계를 제공함에 따라 만족도 높은 직업, 직무 추천 서비스를 제공할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 자신의 원하는 직업에 따라 필요한 역량정보를 현재의 역량정보와 비교 분석하여 요구되는 추가 역량정보를 제공함에 따라 취업 준비의 효율성을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 급변하는 직업/직무별 역량정보를 실시간으로 분석하여 취업을 앞둔 졸업생이나 구직자들에게 최적화된 진로 설계 및 직업 추천을 통해 만족도 높은 직업 선택과 그에 따른 직무 수행을 도모할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법의 순서도,
도 2는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법의 다른 실시예를 나타낸 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 사용자 단말기를 통해 현재역량정보 입력 상태를 나타낸 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 플랫폼 서버를 통한 직업추천 제공의 예시도,
도 5는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 요구역량정보 요청의 예시도,
도 6은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템의 개략적인 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법의 다른 실시예를 나타낸 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 사용자 단말기를 통해 현재역량정보 입력 상태를 나타낸 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 플랫폼 서버를 통한 직업추천 제공의 예시도,
도 5는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 요구역량정보 요청의 예시도,
도 6은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템의 개략적인 구성도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법 및 서비스 시스템을 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법은, 온라인상에 업로드된 채용공고와 다수의 대학교 기관의 교과과정정보를 플랫폼 서버에서 수집하여 머신러닝을 통해 채용공고에 따른 직업정보와 직무정보에 매칭되는 대학교 기관의 교과과정정보를 분석하여 직업직무분석정보를 생성한 후 저장하는 제 1단계, 사용자 단말기를 통해 사용자로부터 입력받은 수강과목 정보와 보유 자격증 정보, 대외활동 정보를 포함하는 사용자의 개인역량정보를 입력받는 제 2단계, 상기 제 1단계에서 저장된 직업직무분석정보와 상기 제 2단계에서 입력받은 상기 사용자의 개인역량정보를 비교하여 상기 직업직무분석정보에 기초한 사용자의 현재역량정보를 분석하는 제 3단계, 상기 제 3단계에서 분석된 상기 사용자의 현재역량정보를 기반으로 직업 추천을 수행하며, 여기서 추천된 직업별 상관관계를 도식화하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 제 4단계 및 상기 제 4단계에서 추천된 직업 중 어느 하나를 상기 사용자 단말기를 통해 선택받으면, 여기서 선택된 직업에 대한 직업별역량정보와 사용자의 현재역량정보를 비교하여 사용자가 선택한 직업과 자신의 현재역량정보를 비교한 결과에 해당하는 비교역량정보를 분석하는 제 5단계를 포함하여 구성된다.
본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법은, 다양한 채용공고 정보를 수집하여 직업직무분석정보를 분석한 후 사용자의 개인역량정보와 비교하여 현재역량정보를 분석한 후 추천 직업을 제공하고, 여기서 추천된 직업군에서 사용자가 희망하는 어느 하나의 직업을 선택하면 그에 따른 비교역량정보를 제공하고 사용자가 직업을 선택할 때 자신의 역량과 비교하여 적합한 직업을 선택할 수 있도록 하는 것을 주요 기술적 요지로 한다.
또한, 본 발명은 자신이 선택한 직업에 해당하는 직업별역량정보와 자신의 현재역량정보를 통해 비교역량정보를 분석한 후 추가적으로 갖춰져야 할 요구역량정보를 제공하여 최종적으로 사용자가 희망하는 취업에 빠르게 성공할 수 있는 직업 추천과 솔루션을 제공함에 그 목적이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법의 순서도이다.
본 발명에 따른 직업 추천 서비스 방법은 크게 5단계의 과정으로 구성되는데, 기존의 기업들이 요구하는 채용공고 정보와 대학기관의 교과과정정보를 수집 및 분석하여 직업직무분석정보를 분석한 후 사용자로부터 자신의 역량정보를 입력받아 직업직무분석정보에 따른 현재역량정보를 분석하여 사용자에게 직업을 추천하고, 상기 사용자가 희망 직업을 어느 하나 선택하면 그에 자신의 현재역량정보와 비교하여 비교역량정보를 제공함으로써, 이로부터 자신에게 최적화된 또는 맞춤형 진로를 설계할 수 있는 특징을 갖고 있다.
우선, 온라인상에 업로드된 채용공고와 다수의 대학교 기관의 교과과정정보를 플랫폼 서버에서 수집하여 머신러닝을 통해 분석하여 직업정보와 직무정보에 매칭되는 직업직무분석정보를 저장하는 제 1단계(S100)이다.
여기서 채용공고는 다양한 채용 웹사이트를 통해 기업들이 인재 선발을 위한 온라인상에서 업로드된 채용정보로써, 이는 회사명, 채용부문, 채용분야, 직무, 직무내용, 직무요구학과 및 직무요구전공 정보를 포함하는 채용공고 정보에 해당한다.
대학교 기관의 교과과정정보는 각 대학의 전공과 그 전공에 따른 세부 수강과정(커리큘럼)에 해당되는 것으로, 각 전공에 따른 세부 전공교과명과 교양과목 정보에 해당할 수 있다.
상기 플랫폼 서버는 이처럼 채용공고 정보와 교과과정정보를 온라인상에서 수집하여 채용공고에 해당하는 직업과 직무정보에 기초하여 여기에 매칭되는 교과과정정보를 분석하고, 이로부터 직업직무분석정보를 분석하게 되는 것이다. 즉, 직업직무분석정보란, A 채용공고에 적합한 전공정보와 그에 따른 세부 교과과정(이수 과목)을 매칭함으로써 최종적으로 직업직무분석정보를 산출하게 된다. 예를 들어 A기업의 전기전자회로 엔지니어 채용정보가 존재할 경우 전공정보에는 전자과, 전기과 등이 해당할 수 있으며, 세부 교과과목으로는 전기회로, 전자회로, 회로설계 등과 같은 정보를 매칭함으로써 상기 플랫폼 서버는 직업직무분석정보를 하나의 결과값으로 분석하게 되는 것이다.
이때, 상기 직업직무분석정보를 채용공고 정보를 수집한 결과뿐만 아니라, 표준 직업군 분류데이터를 이용한 표준분류데이터를 통해 수집 및 저장될 수 있으며, 이러한 분류데이터를 공공자료나 공공기관, 관할 노동기관 등으로부터 수집될 수 있다.
또한, 채용공고 정보와 표준분류데이터를 기반으로 보다 세부적으로 해당 정보를 분류 및 분석, 산출할 수 있는 것은 물론이다.
상기 플랫폼 서버는 바람직하게 이러한 데이터를 수집하여 머신러닝을 통해 데이터 처리를 수행함으로써 최종적으로 직업직무분석정보값을 산출하게 되는 것이다.
다음단계는, 사용자로부터 자신의 개인역량정보를 입력받는 제 2단계(S200)에 해당한다. 여기서, 사용자라 함은 바람직하게 대학 졸업을 앞둔 취업준비생이나 구직활동을 수행하는 구직자에 해당될 수 있다.
상기 사용자는 사용자 단말기를 통해 자신의 개인역량정보를 입력하는데, 기본적으로 졸업학교명, 전공, 이수과목, 성적을 포함하는 기초 졸업정보와 그 외 정보에 해당하는 공인외국어 성적, 봉사활동, 대외 활동, 자격증 정보, 프로젝트 수행, 인턴, 사회경력 등을 포함하는 개인이 현재까지 쌓아둔 커리어에 해당할 수 있다.
이를 위하여 상기 사용자는 사용자 단말기(스마트 단말기, PC 등)를 이용하여 상기 플랫폼 서버에 접속한 후 회원가입 절차를 거친 후 자신의 개인역량정보를 입력하여 상기 플랫폼 서버에 제공하게 된다.
따라서, 개인역량정보를 입력받은 상기 플랫폼 서버는 이를 저장한 후 직업 추천을 위한 서비스를 시작한다.
상기 제 2단계(S200) 통해 개인역량정보를 수신 받은 상기 플랫폼 서버는 상기 제 1단계에서 분석하여 저장된 직업직무분석정보와 상기 제 2단계에서 입력받은 사용자의 개인역량정보를 비교하여 상기 직업직무분석정보에 기초한 사용자의 현재역량정보를 분석하는 제 3단계(S300)이다.
상기 현재역량정보란, 직업직무분석정보에서 요구되는 값과 개인역량정보를 분석하여 현재 자신의 역량이 해당 직업직무에 어느 정도까지 만족도를 갖는지 분석된 정보에 해당된다. A부터 Z까지의 채용정보(또는 직업군)가 존재할 경우 각각의 채용정보에서 사용자 개인의 역량정보에 매칭하였을 때 만족되는 결과값에 해당되는 것이다.
즉, 상기 채용공고를 통해 수집된 다수의 직업직무에서 요구되는 분석값에 해당하는 직업직무분석정보에 상기 개인역량정보를 대입하여 상기 사용자의 개인역량이 다수의 직업직무에서 가장 근접하게 매칭되는 결과값에 해당하는 것이다.
이를 통해 상기 제 3단계(S300)에서 분석된 상기 사용자의 현재역량정보를 기반으로 상기 플랫폼 서버에서는 A부터 Z까지의 직업군에서 직업군 추천을 수행하며, 여기서 추천된 직업별 상관관계를 도식화하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 제 4단계(S400)이다.
상기 제 4단계는 즉, 사용자에게 적성이 적합한 또는 자신의 역량을 바탕으로 적합한 직업을 추천하여 사용자에게 제공하게 되며, 상기 사용자는 추천된 직업군에서 자신이 원하는 직업을 선택한다.
다음으로, 상기 제 4단계에서 추천된 직업 중 어느 하나를 상기 사용자 단말기를 통해 선택되면, 여기서 선택된 직업에 대한 직업별역량정보와 사용자의 현재역량정보를 비교하여 사용자가 선택한 직업과 자신의 현재역량정보를 비교한 결과에 해당하는 비교역량정보를 분석하는 제 5단계(S500)이다.
상기 직업별역량정보란, 해당 직업에 따른 직무를 수행하기 필요한 역량정보를 객관적으로 통계화된 것으로써, A 직업을 수행하기 위해 필요한 외국어 실력, 자격증, 동종업 경력정보 등 A 직업 수행에 필수적으로 요구되는 역량정보를 의미하는 것이다.
상기 사용자가 A 직업을 선택하였을 경우 A 직업에 대한 직업별역량정보에 기초하여, 사용자의 현재역량정보와 직업별역량정보를 대비 분석한 결과값에 해당하는 비교역량정보를 분석 및 제공하게 된다. 여기서 비교역량정보는 상기 현재역량정보 보다 구체적으로 분석된 결과값으로써, 사용자가 선택한 직업에 해당하는 자신의 현재역량정보와 비교하여 그 역량이 어느 수준에 위치한지를 알려주기 위한 분석값에 해당하는 것이다.
따라서, 상기 제 5단계를 거쳐 분석된 비교역량정보를 사용자에게 맞춤형 직업정보를 제공한 후 자신의 현재역량 대비 결과값을 나타냄으로써, 이를 토대로 해당 직업을 선택할 것인지 또는 다른 직업을 다시 선택할 것인지 여부를 결정할 수 있게 되는 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법의 다른 실시예를 나타낸 순서도이다. 앞서 도 1의 설명을 이어 도 2는 상기 제 5단계에서 분석된 비교역량정보를 바탕으로 요구역량정보를 분석한다.
상기 요구역량정보는 비교역량정보에서 분석된 결과값에서 사용자가 선택한 직업에서 부족한 역량을 추가적으로 보충해야할 역량정보값에 해당할 수 있다. 예를 들어 토익 점수(외국어 검증)를 상향 요구되거나, 인문과목 추가 이수, 추가 자격증 요청 등 해당 직업에 대하여 현재역량보다 더 요구되는 것으로써, 본 발명에서는 사용자들의 개인역량정보와 직업직무분석정보를 기반으로 직업을 추천하고, 추천된 직업에서 사용자가 선택한 직업에 대하여 부족한 역량정보를 제공함으로써, 사용자는 이를 기반으로 해당 직업에 취업하기 위하여 추가적으로 갖춰야할 역량정보를 정확하게 확인한 후 이에 부응하여 만족도 높은 취업을 달성할 수 있는 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 사용자 단말기를 통해 현재역량정보 입력 상태를 나타낸 구성도이다.
앞서 설명한 내용에서 사용자에게 직업 추천을 위하여 사용자의 현재 역량정보를 제공받기 위해서는 사용자의 단말기를 통해 개인역량정보를 상기 플랫폼 서버에서 입력받고 이를 분석하는데, 도시된 바와 같이 개인역량정보라함은, 수강과목정보, 자격증 정보, 대외활동, 학원, 수행 프로젝트, 봉사활동, 그 외 역량정보를 수집하는데, 더 자세하게는 출신학교, 전공, 부전공, 수강과목명, 자격증명, 수상내역, 그리고 자신이 지금까지 수행한 프로젝트명, 외국어 점수, 인턴경험, 인턴직무 등에 관한 개인역량정보를 일괄 입력함으로써, 상기 플랫폼 서버는 이를 수신 받은 후 개인의 개인역량정보를 분석하게 되는 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 플랫폼 서버를 통한 직업추천 제공의 예시도이다.
상기 플랫폼 서버(100)는 사용자로부터 개인역량정보를 입력받은 후 직업직무분석정보와 매 칭하여 현재역량정보를 제공하는 제 3단계(S300)를 거쳐, 상기 사용자에게 직업군을 제공하게 된다. 도 4의 예시에서처럼 사용자는 자신의 역량정보를 바탕으로 통신업종을 추천 받았으며, 세부적으로 업종으로는 무선통신개발업, IOT 센서 개발업, 통신회로설계업, 근거리통신설계업, 홈네트워크 구축/설계라는 직업군을 추천받게 되었다. 여기서 추천받은 직업군에서 사용자는 자신이 희망하는 직업군을 선택하게 되고, 어느 하나의 직업군을 선택하였을 때 상기 플랫폼 서버(100)는 비교역량정보를 분석하여 제공하게 된다. 즉, 어느 하나의 직업군을 사용자가 선택하였을 경우 사용자의 현재역량정보와 선택된 직업군에 대한 필요한 역량정보가 비교된 비교역량정보를 분석하여 제공하게 된다. 아래 테이블에 도시된 바와 같이 해당 직무에 요구되는 역량으로는 C언어 수준 상급, C언어 경력 3년 이상, 전압이론 중급, 설계경력 2년 이상을 직무역량으로 요구하고 있으며, 사용자의 현재역량은 C언어 수준 상급, C언어 경력 1년, 전압이론 하급, 설계경력 없음에 해당한다. 이와 같이 비교역량정보를 기반으로 사용자가 해당 직업을 선택할 것인지 아닌지를 결정할 수 있는 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템에서 요구역량정보 요청의 예시도이다.
앞서 도 4에서 해당 직업 추천에 따른 비교역량정보를 제공받은 사용자는 본인이 선택된 직업군에 대하여 진로를 반드시 희망하게 될 경우 요구역량정보를 상기 플랫폼 서버로부터 제공받는다.
상기 요구역량정보는 현재역량정보에서 해당 직무를 수행할 때 반드시 요구되는 역량정보로써, C언어 수준을 상에 만족시키고자 할 경우 관련 강의를 6개월 이상 이수, C언어 경력 항목에 대하여 3년 충족에 필요한 해당업종 3년 경험, 전압이론 항목에 대하여 관련강의 1년 또는 업종 경력 4년 이상, 설계경력 항목에 대하여 해당 업종 2년 이상이라는 비교역량정보를 최종적으로 수신 받게 되고 이를 통해 사용자는 자신이 갖춰야할 역량을 이해하고 해당 직무에 진로를 선택하기 위해 역량을 만족시킬 수 있도록 준비해야 하는 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 시스템의 개략적인 구성도이다.
본 발명에 따른 직업 추천 서비스 시스템은, 머신러닝을 통해 직업직무 분석과 수집을 수행하는 플랫폼 서버(100), 사용자 자신의 역량정보를 입력하기 위한 사용자 단말기(200), 상기 플랫폼 서버에서 직업직무분석을 위한 채용공고 정보를 제공받기 위한 채용정보 서버(300), 취업에 중추적인 요소에 해당하는 교육정보를 제공받기 위한 대학 서버(400)로 크게 구성된다.
상기 플랫폼 서버(100)는, 직업 추천 서비스를 위하여 사용자의 역량정보를 수신 받고, 직업직무분석정보를 생성하기 위하여 채용공고와 대학기관의 교과과정정보를 수집한 후 머신러닝을 통해 채용공고에 기초한 직업정보, 직무정보를 분석하고, 여기서 분석된 직업정보, 직무정보를 상기 교과과정 정보에 매칭하여 직업직무분석정보를 분석한다.
또한, 상기 사용자로부터 수신된 개인역량정보를 상기 직업직무분석정보를 비교하여 사용자의 현재역량정보를 분석하며, 상기 현재역량정보를 기반으로 사용자에게 직업을 추천한 후 여기서 추천된 직업에서 사용자가 희망하는 직업을 선택하면 직업별역량정보와 사용자의 현재역량정보를 비교하여 비교역량정보를 산출한다.
사용자 단말기(200)는 사용자가 자신이 대학기관에서 수강한 수강과목 정보와 보유 자격증 정보, 대외활동 정보를 포함하는 사용자의 개인역량정보를 입력한다. 상기 사용자 단말기는 일반적으로 스마트기기에 해당할 수 있으며, 상기 플랫폼 서버에 온라인으로 접속하여 회원 가입 절차를 통해 가입 완료 후 자신의 직업 추천을 위하여 개인역량정보를 입력한 후 상기 플랫폼 서버에서 제공하는 분석 정보를 제공받기 위한 것이다.
채용정보 서버(300)는 일반적으로 기업체나 공공기관, 채용포털 사이트 등을 모두 포함하여 온라인상에서 상기 플랫폼 서버(100)는 상기 채용정보 서버(300)에 접속하여 원하는 정보를 수집한다.
대학 서버(400)는 대학기관이 서버로써, 상기 플랫폼 서버(400)는 상기 대학 서버(400)에 접속하여 각 대학 내 전공 정보, 과목 정보 등 역량 분석에 필요한 일체의 정보를 수집하게 되는 것이다.
이와 같이 구성되는 본 발명은 취업을 앞둔 대학생이나 구직자들이 자신의 적성을 정확히 파악하지 못하고 진로 결정에 어려움을 겪고 있는 환경에서 자신의 역량을 정확히 파악하고 맞춤형 진로 설계를 제공함에 따라 만족도 높은 직업, 직무 추천 서비스를 제공할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 자신의 원하는 직업에 따라 필요한 역량정보를 현재의 역량정보와 비교 분석하여 요구되는 추가 역량정보를 제공함에 따라 취업 준비의 효율성을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 급변하는 직업/직무별 역량정보를 실시간으로 분석하여 취업을 앞둔 졸업생이나 구직자들에게 최적화된 진로 설계 및 직업 추천을 통해 만족도 높은 직업 선택과 그에 따른 직무 수행을 도모할 수 있는 장점이 있다.
이상, 본 발명의 원리를 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 그와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용으로 한정되는 것이 아니다. 오히려, 첨부된 청구범위의 사상 및 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
100 : 플랫폼 서버
200 : 사용자 단말기
300 : 채용정보 서버
400 : 대학 서버
200 : 사용자 단말기
300 : 채용정보 서버
400 : 대학 서버
Claims (7)
- 머신러닝을 통해 직업직무 분석과 수집을 수행하는 플랫폼 서버, 사용자 자신의 역량정보를 입력하기 위한 사용자 단말기, 상기 플랫폼 서버에서 직업직무분석을 위한 채용공고 정보를 제공받기 위한 채용정보 서버, 취업에 중추적인 요소에 해당하는 교육정보를 제공받기 위한 대학 서버를 포함하고,
상기 채용정보 서버와 대학 서버로부터 온라인상에 업로드된 채용공고와 다수의 대학교 기관의 교과과정정보를 플랫폼 서버에서 수집하여 머신러닝을 통해 채용공고에 따른 직업정보와 직무정보에 매칭되는 대학교 기관의 교과과정정보를 분석하여 직업직무분석정보를 생성한 후 저장하는 제 1단계;
상기 사용자 단말기를 통해 사용자로부터 입력받은 수강과목 정보와 보유 자격증 정보, 대외활동 정보를 포함하는 사용자의 개인역량정보를 입력받는 제 2단계;
상기 제 1단계에서 저장된 직업직무분석정보와 상기 제 2단계에서 입력받은 상기 사용자의 개인역량정보를 비교하여 상기 직업직무분석정보에 기초한 사용자의 현재역량정보를 분석하는 제 3단계;
상기 제 3단계에서 분석된 상기 사용자의 현재역량정보를 기반으로 직업 추천을 수행하며, 추천된 직업별 상관관계를 도식화하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 제 4단계; 및
상기 제 4단계에서 추천된 직업 중 어느 하나를 상기 사용자 단말기를 통해 선택받으면, 선택된 직업에 대한 직업별역량정보와 사용자의 현재역량정보를 비교하여 사용자가 선택한 직업과 자신의 현재역량정보를 비교한 결과에 해당하는 비교역량정보를 분석하는 제 5단계;를 포함하여 구성되고,
상기 제 5단계 후에는 상기 분석된 비교역량정보에 기초하여 사용자에게 필요한 요구역량정보를 분석하는 제 6단계를 더 포함하여 구성되며,
상기 채용공고는 회사명, 채용부문, 채용분야, 직무, 직무내용, 직무요구학과 및 직무요구전공 정보를 포함하는 채용공고 정보를 수집하고,
상기 제 5단계는 추천된 다수의 직업에서 상기 사용자가 선택된 직업에 대한 직업별역량정보와 상기 사용자의 현재역량정보를 비교하여 현재역량정보에서 부족한 역량정보를 산출한 결과값에 해당하는 비교역량정보로 제공하며,
상기 제 3단계는,
상기 채용공고를 통해 수집된 다수의 직업직무에서 요구되는 분석값에 해당하는 직업직무분석정보에 상기 개인역량정보를 대입하여 상기 사용자의 개인역량이 다수의 직업직무에서 가장 근접하게 매칭되는 결과값에 해당하는 현재역량정보를 제공하고, 직업직무분석정보에서 요구되는 값과 개인역량정보를 분석하여 현재 자신의 역량이 해당 직업직무에 만족도를 갖는지 분석된 정보를 제공하기 위해 A부터 Z까지의 채용정보(또는 직업군)가 존재할 경우 각각의 채용정보에서 사용자 개인역량정보에 매칭하여 만족되는 결과값을 제공하는 직무역량 기반의 직업 추천 서비스 방법. - 삭제
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