KR102546409B1 - An apparatus and a method for providing job suitability information services based on learning-based analysis of user's experience information - Google Patents

An apparatus and a method for providing job suitability information services based on learning-based analysis of user's experience information Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법은, 사용자 단말로 제공된 하나 이상의 질의 문장에 대응하는 경험 문장 정보 데이터를 수집하는 단계; 상기 경험 문장 정보를 사전 구축된 직무 적합도 산출 모델에 입력하고, 상기 직무 적합도 산출 모델로부터 상기 경험 문장 정보의 텍스트 분석을 기반으로 하여 산출된 직무 적합도를 획득하는 단계; 및 상기 직무 적합도에 기초한 직무 적합성 정보 서비스 인터페이스를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함한다.An operating method of an apparatus for providing job suitability information service according to an embodiment of the present invention includes collecting experience sentence information data corresponding to one or more query sentences provided to a user terminal; inputting the experience sentence information into a pre-built job suitability calculation model, and obtaining job fit calculated based on text analysis of the experience sentence information from the job suitability calculation model; and providing a job suitability information service interface based on the job suitability to the user terminal.

Description

사용자 경험 정보의 학습 기반 분석에 기초한 직무 적합성 정보 제공 방법 및 그 장치{AN APPARATUS AND A METHOD FOR PROVIDING JOB SUITABILITY INFORMATION SERVICES BASED ON LEARNING-BASED ANALYSIS OF USER'S EXPERIENCE INFORMATION}Method and device for providing job suitability information based on learning-based analysis of user experience information

본 발명은 평가 모듈 및 그 동작 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 사용자 경험 정보의 학습 기반 분석에 기초한 직무 적합성 정보 제공 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an evaluation module and its operating method. More specifically, the present invention relates to a method and apparatus for providing job suitability information based on learning-based analysis of user experience information.

국내 고등교육 정책(수요자 중심의 교육, 핵심역량 중심의 교육 체계 구축)의 변화와, 4차산업혁명시대의 도래에 따라, 최근 10년동안 7천여개 이상의 새로운 직업이 생겨나고, 다양한 경험을 하며 살아온 피 검사자들은 자기에게 맞는 직업을 선택함에 있어 어려움이 더욱 가중되고 있다.In accordance with changes in domestic higher education policies (consumer-centered education, establishment of an education system centered on core competencies) and the advent of the 4th Industrial Revolution, more than 7,000 new jobs have been created over the past 10 years, and various experiences have been made. Testees have more difficulty in choosing a job that suits them.

이에 따라, 자신의 역량이나 직무 적합성에 따라 직업을 추천하는 다양한 서비스가 제공되고 있다. 기존에는 지능 검사를 비롯하여 감성지수 검사, 진로적성 검사 등을 통해 피검사자들의 적성을 다각도로 분석하여 피검사자에게 적합한 직업을 제시하는 방법들이 있으나, 이러한 방법은 시간 및 비용이 과도하게 소요되며, 평가 기관별 평가 결과에 대한 객관성도 부족하기 때문에, 적성 검사를 토대로 산출한 직업 매칭 결과는 객관적이지 못한 문제점이 있다.Accordingly, various services for recommending jobs according to one's competency or job suitability are being provided. In the past, there have been methods to analyze the aptitudes of testees from various angles through intelligence tests, emotional index tests, career aptitude tests, etc., and suggest jobs suitable for the testees, but these methods take excessive time and money, and evaluation by evaluation agency Since the objectivity of the results is also lacking, there is a problem that the job matching result calculated based on the aptitude test is not objective.

따라서, 최근에는 간편하게 직업정보 검색사이트와 같은 온라인 사이트나 어플리케이션 등을 통하여 개인이 자신의 역량 등을 필터 정보로서 입력함에 따라 직업을 추천받을 수 있는 서비스들도 대두되고 있다.Therefore, in recent years, services through which individuals can easily receive job recommendations by inputting their capabilities as filter information through online sites or applications such as job information search sites have emerged.

그러나 이러한 기존의 온라인 직업 서비스 시스템은 사용자가 단순 입력한 필터 정보로만 직업을 탐색하면 추천해줄 뿐이며, 개인의 경험이나 구체적인 성향 등을 상세하게 반영하여 추천하지는 않기 때문에, 적합한 직업정보를 찾는데 높은 탐색 시간 및 비용이 소요되고 있는 실정이다.However, these existing online job service systems only make recommendations when users search for jobs with simply input filter information, and do not make recommendations by reflecting individual experiences or specific tendencies in detail, so it takes a long time to search for suitable job information. and cost.

또한, 기존의 방식들은 사용자의 직무 적성이나 역량이 어느 정도인지 수치화하지 못하기 때문에 정확성 및 사용자 만족도가 매우 떨어져 이용률이 낮아지게 되는 문제점이 있다.In addition, since the existing methods cannot quantify the degree of job aptitude or capability of the user, there is a problem in that accuracy and user satisfaction are very low, resulting in a low utilization rate.

한편, 인공지능(Artificial Intelligence)은 비즈니스, 조직운영, 생활방식 그리고 커뮤니케이션 방법에 혁신을 일으키고 있다. 매일매일 빠르게 변화하는 현대적 문화의 생활 방식과 다양하게 끊임없이 변화되는 고객의 요구사항에 최적의 서비스를 제공하기 위한 다양한 정보화 프로젝트가 진행되고 있다.Meanwhile, artificial intelligence (AI) is revolutionizing business, organization management, lifestyles and communication methods. Various informatization projects are being carried out to provide optimal services for the fast-changing lifestyle of modern culture and the diverse and ever-changing needs of customers.

그중에서도 최근 빅데이터와 딥러닝 관련 기술이 빠른 속도로 발전하여 특정 분야에서는 실생활에 적용되고 있는 인공지능 기술이 구현되었으며, 특정 데이터에 대한 분석과, 개개인에게 특화된 다양한 분야의 정보를 통합 제공 및 활용하는 지능화된 개인 서비스에도 적용되고 있다.Among them, technologies related to big data and deep learning have recently developed at a rapid pace, and artificial intelligence technology that is applied to real life in certain fields has been implemented. It is also being applied to intelligent personal services.

이와 같이 인공지능 및 데이터 분석 서비스 등 다양한 사용자 서비스들을 제공하기 위해, 매우 방대한 양의 텍스트 및 기타 언어 기반 정보에 대한 데이터 마이닝이 요구되고 있으며, 이를 위해 주로 기계학습 방식이 이용되고 있다. 이러한 문서의 기계학습은 현재 문서가 가진 단어들을 임베딩한 벡터 값으로 문장을 나타내는 문서 벡터를 이용한 분류 방식이 주로 이용되고 있다.In this way, in order to provide various user services such as artificial intelligence and data analysis services, data mining for a very large amount of text and other language-based information is required, and machine learning methods are mainly used for this purpose. For machine learning of these documents, a classification method using a document vector representing a sentence as a vector value embedding words of the current document is mainly used.

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 소정의 질의에 대응하는 사용자의 자유로운 경험 정보 입력을 이용하여 기계학습 기반의 분석을 처리하는 경험 정보 학습 모델을 구축하고, 분석 결과에 따른 사용자의 직업 역량과 성향을 추출하는 추천 모델을 구축하여, 상기 추천 모델에 기초한 사용자의 직업 또는 직무 적합도를 각 역량과 성향에 따른 수치 또는 등급으로 정확하게 산출하여 제공함으로써, 사용자가 자신의 직무 적합도를 명확하게 확인하고 이에 따른 직업 또는 직무를 추천받아 선택할 수 있는 사용자 경험 정보의 학습 기반 분석에 기초한 직무 적합성 정보 제공 방법 및 그 장치를 제공할 수 있다.The present invention has been made to solve the above problems, and builds an experiential information learning model that processes machine learning-based analysis using a user's free input of experiential information corresponding to a predetermined query, and By building a recommendation model that extracts the user's job competency and inclination, the user's job or job fit based on the recommendation model is accurately calculated and provided as numerical values or grades according to each competency and propensity, so that the user can determine his or her job fit. It is possible to provide a method and apparatus for providing job suitability information based on learning-based analysis of user experience information that can be clearly identified and recommended and selected for a job or job based thereon.

상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법에 있어서, 사용자 단말로 제공된 하나 이상의 질의 문장에 대응하는 경험 문장 정보 데이터를 수집하는 단계; 상기 경험 문장 정보를 사전 구축된 직무 적합도 산출 모델에 입력하고, 상기 직무 적합도 산출 모델로부터 상기 경험 문장 정보의 텍스트 분석을 기반으로 하여 산출된 직무 적합도를 획득하는 단계; 및 상기 직무 적합도에 기초한 직무 적합성 정보 서비스 인터페이스를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함한다.A method according to an embodiment of the present invention for solving the above problem is a method of operating a job suitability information service providing apparatus, comprising the steps of collecting experience sentence information data corresponding to one or more query sentences provided to a user terminal. ; inputting the experience sentence information into a pre-built job suitability calculation model, and obtaining job fit calculated based on text analysis of the experience sentence information from the job suitability calculation model; and providing a job suitability information service interface based on the job suitability to the user terminal.

상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 장치는, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치에 있어서, 사용자 단말로 제공된 하나 이상의 질의 문장에 대응하는 경험 문장 정보 데이터를 수집하는 경험 정보 수집부; 상기 경험 문장 정보를 평가 모듈의 사전 구축된 직무 적합도 산출 모델에 입력하고, 상기 직무 적합도 산출 모델로부터 상기 경험 문장 정보의 텍스트 분석을 기반으로 하여 산출된 직무 적합도를 획득하는 분석 데이터 처리부; 및 상기 직무 적합도에 기초한 직무 적합성 정보 서비스 인터페이스를 상기 사용자 단말로 제공하는 서비스 제공부를 포함한다.An apparatus according to an embodiment of the present invention for solving the above problems is an apparatus for providing job suitability information service, an experience information collection unit that collects experience sentence information data corresponding to one or more query sentences provided to a user terminal. ; an analysis data processing unit inputting the experience sentence information into a pre-built job suitability calculation model of an evaluation module and acquiring job suitability calculated based on text analysis of the experience sentence information from the job suitability calculation model; and a service provider providing a job suitability information service interface based on the job suitability to the user terminal.

한편, 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램 및 상기 프로그램이 기록된 기록 매체로 구현될 수 있다.On the other hand, the method according to the embodiment of the present invention for solving the above problems can be implemented in a program for executing the method in a computer and a recording medium on which the program is recorded.

본 발명의 실시 예에 따르면, 소정의 질의에 대응하는 사용자의 자유로운 경험 정보 입력을 이용하여 기계학습 기반의 분석을 처리하는 경험 정보 학습 모델을 구축하고, 분석 결과에 따른 사용자의 직업 역량과 성향을 추출하는 추천 모델을 구축하여, 상기 추천 모델에 기초한 사용자의 직업 또는 직무 적합도를 각 역량과 성향에 따른 수치 또는 등급으로 정확하게 산출하여 제공함으로써, 사용자가 자신의 직무 적합도를 명확하게 확인하고 이에 따른 직업 또는 직무를 추천받아 선택할 수 있는 사용자 경험 정보의 학습 기반 분석에 기초한 직무 적합성 정보 제공 방법 및 그 장치를 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, an experiential information learning model that processes machine learning-based analysis is constructed using a user's free input of experiential information corresponding to a predetermined query, and the user's job competency and inclination according to the analysis result are determined. By constructing a recommendation model that extracts and accurately calculating and providing the user's job or job fit based on the recommendation model as a numerical value or grade according to each competency and inclination, the user clearly confirms his/her job fit and Alternatively, a method and apparatus for providing job suitability information based on learning-based analysis of user experience information for selecting and receiving job recommendations may be provided.

이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치는, 사용자에게 적합한 직무적합성에 따라 선택된 직업 또는 직무 관련 정보를 상세히 제공하고, 관련 필요 역량의 개발 가이드 정보를 다양한 인터페이스를 통해 제공할 수 있으며, 이에 따른 교육 서비스 또는 채용 서비스와의 연동 기능을 제공하여, 서비스의 활용성을 극대화할 수 있다.Accordingly, the service providing device according to an embodiment of the present invention may provide detailed job or job-related information selected according to job suitability to the user, and provide development guide information for the required competency through various interfaces, Accordingly, it is possible to maximize the usability of the service by providing an interworking function with an education service or a recruitment service.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 평가 모듈을 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치를 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5 내지 도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 직무 인터페이스 기반의 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 서비스 제공 정보에 따라, 사용자 단말(300)에서 출력되는 직무 인터페이스 화면을 보다 구체적으로 도시한 예시도이다.
1 is a conceptual diagram schematically illustrating an entire system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram for explaining an evaluation module according to an embodiment of the present invention in more detail.
3 is a block diagram illustrating a job suitability information service providing apparatus according to an embodiment of the present invention in more detail.
4 is a flowchart illustrating in detail an operation method of an apparatus for providing job suitability information service according to an embodiment of the present invention.
5 to 11 are exemplary diagrams showing job interface screens output from the user terminal 300 in more detail according to service provision information of the job interface-based job suitability information service providing device according to an embodiment of the present invention. .

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.The following merely illustrates the principles of the present invention. Therefore, those skilled in the art can invent various devices that embody the principles of the present invention and fall within the concept and scope of the present invention, even though not explicitly described or shown herein. In addition, it is to be understood that all conditional terms and embodiments listed herein are, in principle, expressly intended only for the purpose of making the concept of the present invention understood, and not limited to such specifically listed embodiments and conditions. It should be.

또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Further, it should be understood that all detailed descriptions reciting specific embodiments, as well as principles, aspects and embodiments of the present invention, are intended to encompass structural and functional equivalents of these matters. In addition, it should be understood that such equivalents include not only currently known equivalents but also equivalents developed in the future, that is, all devices invented to perform the same function regardless of structure.

따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.Thus, for example, the block diagrams herein are to be understood as representing conceptual views of exemplary circuits embodying the principles of the present invention. Similarly, all flowcharts, state transition diagrams, pseudo code, etc., are meant to be tangibly represented on computer readable media and represent various processes performed by a computer or processor, whether or not the computer or processor is explicitly depicted. It should be.

또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.In addition, the explicit use of terms presented as processor, control, or similar concepts should not be construed as exclusively citing hardware capable of executing software, but without limitation, digital signal processor (DSP) hardware, ROM for storing software (ROM), random access memory (RAM) and non-volatile memory. Other hardware for the governor's use may also be included.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. The above objects, features and advantages will become more apparent through the following detailed description in conjunction with the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art to which the present invention belongs can easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating an entire system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템은, 평가 모듈(100), 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200), 사용자 단말(300)을 포함할 수 있으며, 평가 모듈(100)은 학습 데이터베이스(180)를 포함하거나 상기 학습 데이터베이스(180)에 연결되어 있을 수 있고, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200) 내부 또는 외부에 구비되는 모듈화된 장치로 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1 , the system according to an embodiment of the present invention may include an evaluation module 100, a job suitability information service providing device 200, and a user terminal 300, and the evaluation module 100 may include learning It may include the database 180 or be connected to the learning database 180, and may be configured as a modular device provided inside or outside the job suitability information service providing device 200.

보다 구체적으로, 평가 모듈(100)은, 학습 데이터베이스(180)에서 저장된 경험 문장 정보 입력 데이터에 기초하여, 기계학습(machine learning)을 수행하여 역량, 성향 및 직업 적합도를 평가하기 위한 하나 이상의 평가 모델을 구축할 수 있으며, 구축된 평가 모델을 이용하여, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)로부터 입력되는 사용자 경험 정보에 대응하는 평가 분석을 수행하고, 이에 대응하는 분석 데이터를 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)로 제공할 수 있다.More specifically, the evaluation module 100 performs machine learning based on experience sentence information input data stored in the learning database 180 to evaluate one or more evaluation models for competency, propensity, and job fit. may be constructed, and using the constructed evaluation model, evaluation and analysis corresponding to the user experience information input from the job suitability information service providing device 200 is performed, and the corresponding analysis data is provided to the job suitability information service providing device. (200) can be provided.

본 발명의 실시 예에서, 직무는 직업을 수행하기 위한 필요 업무 능력으로서 서술하고자 하는 바, 직무 적합도는 직업 적합도라고도 할 수 있으며, 이하에서는 직무 적합도로 통일하여 설명하나, 직업과 직무의 개념은 혼용될 수 있다. In an embodiment of the present invention, a job is intended to be described as a necessary work ability to perform a job, and job fit can also be referred to as job fit. Hereinafter, job fit is unified and described, but the concepts of job and job are mixed It can be.

그리고, 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 기본 정보가 등록된 사용자 단말(300)로, 상기 기본 정보에 기초하여 직무 적합성을 평가하기 위한 하나 이상의 질의 정보를 제공하고, 상기 질의 정보에 대응하는 사용자 단말(300)로부터의 경험 정보 입력에 따라, 평가 모듈(100)로 상기 경험 정보를 제공할 수 있다. In addition, the job suitability information service providing apparatus 200 according to an embodiment of the present invention provides one or more query information for evaluating job suitability based on the basic information to the user terminal 300 in which basic information is registered. And, according to experience information input from the user terminal 300 corresponding to the query information, the experience information may be provided to the evaluation module 100 .

이러한 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 상기 평가 모듈(100)로부터의 하나 이상의 평가 모델로부터 산출되는 역량 점수, 성향 점수를 획득하고, 상기 평가 모듈(100)로부터 상기 역량 점수 및 성향 점수를 이용하여 산출되는 직무 적합도 점수를 획득하여, 분석 데이터로서 처리할 수 있으며, 상기 분석 데이터를 가공하여 직무 인터페이스를 생성할 수 있다. 이에 따라 생성된 직무 인터페이스는, 상기 사용자 단말(300)로 제공될 수 있다. The job suitability information service providing apparatus 200 obtains competency scores and propensity scores calculated from one or more evaluation models from the evaluation module 100, and obtains the competency scores and propensity scores from the evaluation module 100. A job suitability score calculated by using the computer may be obtained, processed as analysis data, and a job interface may be generated by processing the analysis data. The job interface thus generated may be provided to the user terminal 300 .

특히, 본 발명의 실시 예에 따라, 분석의 기준이 되는 경험 정보는 사용자에게 제공되는 질의에 대응하는 하나 이상의 경험 문장 정보일 수 있으며, 경험 문장 정보는 텍스트 정보로서 구성되는 것이 바람직하다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 사용자 단말(300)로부터 획득되는 음성 정보를 텍스트 정보로 변환 처리하여 상기 경험 문장 정보를 획득할 수도 있다.In particular, according to an embodiment of the present invention, the experience information that is the criterion for analysis may be one or more experience sentence information corresponding to a query provided to the user, and the experience sentence information is preferably configured as text information. However, it is not limited thereto, and the job suitability information service providing device 200 may obtain the experience sentence information by converting voice information obtained from the user terminal 300 into text information.

보다 구체적으로, 평가 모듈(100)은, 경험 문장 정보에 대응하는 텍스트 전처리를 수행할 수 있으며, 전처리된 텍스트에 대응하는 문장 분리 및 단어 분석에 기초한 벡터 변환 처리를 수행하고, 사전 구축된 역량 모델 및 성향 모델에 적용하여, 사용자의 역량 점수 및 성향 점수를 산출할 수 있다.More specifically, the evaluation module 100 may perform text pre-processing corresponding to experience sentence information, perform vector conversion processing based on sentence separation and word analysis corresponding to the pre-processed text, and pre-constructed competency models. And by applying to the propensity model, the user's competency score and propensity score may be calculated.

또한, 평가 모듈(100)은 직무 적합성 모델에 상기 역량 점수 및 성향 점수를 입력하고, 상기 사용자 단말(300)의 기본 정보 입력에 따른 직업 또는 직무 정보에 대응하는 직무 적합도 점수를 산출할 수 있다.In addition, the evaluation module 100 may input the competency score and propensity score to the job suitability model, and calculate a job suitability score corresponding to job or job information according to basic information input of the user terminal 300 .

이러한 역량 점수, 성향 점수 및 적합도 산출을 위하여, 평가 모듈(100)은 입력된 경험 문장 정보의 단어들을 벡터 공간상에 맵핑하는 단어 벡터 변환 처리를 수행하고, 변환 처리된 벡터를 이용하여 사용자의 경험 기반의 특정 성향, 역량을 분석 가능한 단어 사전을 구축하고, 단어 사전 기반의 유사도 분석을 수행할 수 있다.To calculate these competency scores, propensity scores, and fitness, the evaluation module 100 performs word vector conversion processing to map words of the input experience sentence information onto a vector space, and uses the converted vector to convert the user's experience. It is possible to build a word dictionary capable of analyzing the specific tendencies and capabilities of the base, and to perform word dictionary-based similarity analysis.

이를 위해, 평가 모듈(100)은, 학습 대상 경험 문장과, 사전 설정된 핵심역량어 간의 유사도 연산 기반의 벡터간 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convilutional Neural Network) 기반의 학습 처리를 사전에 수행함에 따라, 경험 문장이 입력되면 하나 이상의 성향 항목 점수를 포함하는 성향 점수 및 하나 이상의 역량 항목 점수를 포함하는 역량 점수가 산출되는 평가 모델을 구축할 수 있다.To this end, the evaluation module 100 performs learning processing based on a convolutional neural network between vectors based on a similarity calculation between an experiential sentence to be learned and a preset core competency word in advance, thereby experiential sentences. When is input, an evaluation model may be constructed in which propensity scores including one or more propensity item scores and competency scores including one or more competency item scores are calculated.

또한, 평가 모듈(100)은, 사전 설정된 직무별 적합도 연관 필요 역량 또는 성향 항목 정보에 기초하여, 직무별 항목 가중치가 상이하게 적용된 직무 적합도 평가 모델을 구축하고, 사용자 단말(300)의 기본 정보 및 상기 성향 항목 점수 또는 역량 항목 점수를 상기 직무 적합도 평가 모델에 입력하여, 상기 직무 적합도 점수를 산출할 수 있다.In addition, the evaluation module 100 builds a job suitability evaluation model to which item weights for each job are applied differently based on required competency or propensity item information related to suitability for each job set in advance, and basic information and The job fit score may be calculated by inputting the propensity item score or the capability item score to the job fit evaluation model.

이에 따라, 평가 모듈(100)의 출력 레이어에는 성향 항목별 점수, 역량 항목별 점수, 직무별 직무 적합도 점수와, 상기 직무 적합도에 기초한 추천 직무 정보가 포함될 수 있다.Accordingly, the output layer of the evaluation module 100 may include scores for each propensity item, score for each capability item, job fit score for each job, and recommended job information based on the job fit.

그리고, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 상기 평가 모듈(100)의 출력 레이어 데이터에 기초한 분석 데이터를 획득하고, 분석 데이터를 하나 이상의 직무 인터페이스로서 가공 처리하여 사용자 단말(300)로 제공할 수 있는 바, 사용자 단말(300)에서는 디스플레이부, 음성 출력부 등을 통해 상기 직무 인터페이스가 출력될 수 있다.In addition, the job suitability information service providing apparatus 200 obtains analysis data based on the output layer data of the evaluation module 100, processes the analysis data as one or more job interfaces, and provides the data to the user terminal 300. As can be done, the job interface may be output through a display unit, a voice output unit, and the like in the user terminal 300 .

여기서, 직무 인터페이스에서는 자신의 성향 항목별 점수 정보, 역량 항목별 점수 정보, 직무 적합도 정보, 추천 직무 정보 각각에 대응하는 개인화된 분석 정보가 제공될 수 있으며, 사용자가 자신이 원하는 직무의 요구 역량, 성향에 대비하여, 자신의 적합도를 파악할 수 있도록 하는 도식화된 그래프 인터페이스가 함께 제공될 수 있다.Here, in the job interface, personalized analysis information corresponding to each of his/her own propensity item score information, competency item score information, job suitability information, and recommended job information can be provided, and the user can In preparation for the propensity, a schematic graph interface allowing one's fitness to be grasped may be provided together.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 상기 적합도가 임계치 이하인 경우, 필요 역량 또는 성향 정보를 산출하여 이에 대응되는 가이드 정보를 구성하고, 상기 가이드 정보가 포함된 직무 인터페이스를 사용자 단말(300)로 제공할 수도 있다. 상기 가이드 정보는 예를 들어, 역량 계발 목표 정보, 관련 필요 자격 정보, 관련 지식 정보, 교육 정보 등이 예시될 수 있다.In addition, the job suitability information service providing apparatus 200 according to an embodiment of the present invention, when the suitability is below the threshold value, calculates required capability or propensity information, configures guide information corresponding thereto, and includes the guide information. A job interface may be provided to the user terminal 300 . The guide information may include, for example, competency development goal information, related required qualification information, related knowledge information, and education information.

한편, 사용자 단말(300), 서비스 제공 장치(200) 및 평가 모듈(100)은 네트워크를 통해 유선 또는 무선으로 연결될 수 있으며, 네트워크간 상호간 통신을 위해 각 사용자 단말(300), 서비스 제공 장치(200) 및 평가 모듈(100)은 인터넷 네트워크, LAN, WAN, PSTN(Public Switched Telephone Network), PSDN(Public Switched Data Network), 케이블 TV 망, WIFI, 이동 통신망 및 기타 무선 통신망 등을 통하여 데이터를 송수신할 수 있다. 또한, 각 사용자 단말(300), 서비스 제공 장치(200) 및 평가 모듈(100)은 각 통신망에 상응하는 프로토콜로 통신하기 위한 각각의 통신 모듈을 포함할 수 있다.Meanwhile, the user terminal 300, the service providing device 200, and the evaluation module 100 may be wired or wirelessly connected through a network, and each user terminal 300 and the service providing device 200 may communicate with each other between networks. ) and the evaluation module 100 can transmit and receive data through an Internet network, LAN, WAN, PSTN (Public Switched Telephone Network), PSDN (Public Switched Data Network), cable TV network, WIFI, mobile communication network, and other wireless communication networks. can In addition, each user terminal 300, the service providing device 200, and the evaluation module 100 may include each communication module for communicating with a protocol corresponding to each communication network.

그리고, 본 명세서에서 설명되는 사용자 단말(300)에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션 등이 포함될 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 아니하며 그 이외에 사용자 입력 및 정보 표시 등이 가능한 다양한 장치일 수 있다.In addition, the user terminal 300 described herein includes a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, and the like. However, the present invention is not limited thereto, and other various devices capable of user input and information display may be used.

이와 같은 본 발명의 실시 예에 따른 시스템에 따라, 사용자 단말(300)은 서비스 제공 장치(200)와 연결되어 상술한 직무 인터페이스를 포함하는 사용자 경험 정보의 학습 기반 분석에 기초한 직무 적합성 정보를 제공받아 출력할 수 있다.According to the system according to the embodiment of the present invention, the user terminal 300 is connected to the service providing device 200 and receives job suitability information based on learning-based analysis of user experience information including the above-described job interface. can be printed out.

사용자 단말(300) 사용자는 자신의 개인 정보와 원하는 직무 정보를 기본 정보로서 입력할 수 있으며, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)의 질의 요청에 대응하여 자유로운 경험 정보를 입력하면, 이에 대응하는 사용자의 직무 적합도를 각 역량과 성향에 따른 수치 또는 등급으로 정확하게 산출하여 제공받을 수 있는 바, 사용자는 자신의 직무 적합도를 명확하게 확인할 수 있는 것이다.The user of the user terminal 300 may input his/her own personal information and desired job information as basic information, and if free experience information is input in response to a query request of the job suitability information service providing device 200, the corresponding user Since the job suitability of the user can be accurately calculated and provided as a numerical value or grade according to each competency and inclination, the user can clearly confirm his or her job suitability.

또한, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는 직무 적합도에 따른 직업 또는 직무를 추천하고, 관련 가이드 정보를 사용자 단말(300)로 제공할 수 있으며, 교육 사이트, 자격 사이트 또는 취업 사이트 등의 다양한 외부 사이트 서비스와의 연동 정보 제공 기능도 추가적으로 수행할 수 있다.In addition, the job suitability information service providing device 200 may recommend a job or job according to job suitability, provide related guide information to the user terminal 300, and provide various external sites such as education sites, qualification sites, or employment sites. A function of providing interworking information with a site service may be additionally performed.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 평가 모듈을 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.2 is a block diagram for explaining an evaluation module according to an embodiment of the present invention in more detail.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 평가 모듈(100)은, 입력부(110), 전처리부(120), 모델 분석 처리부(140), 학습 데이터베이스(180) 및 출력부(190)를 포함할 수 있으며, 모델 분석 처리부(140)는, 단어-벡터 변환부(141), 성향 모델 처리부(142), 역량 모델 처리부(143) 및 직무 적합성 모델 처리부(144)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the evaluation module 100 according to an embodiment of the present invention includes an input unit 110, a pre-processing unit 120, a model analysis processing unit 140, a learning database 180, and an output unit 190. The model analysis processor 140 may include a word-vector converter 141, a propensity model processor 142, a competency model processor 143, and a job suitability model processor 144.

먼저, 입력부(110)는, 학습을 위한 경험 문장 정보를 입력받아 전처리부(120)로 전달하여 학습에 이용되도록 처리하거나, 서비스 제공 장치(200)로부터 전달된 사용자 경험 문장 정보를 전처리부(120)로 전달하여, 전처리부(120)에서 모델 분석 처리부(140)로 전달된 전처리 데이터의 모델 분석에 따라 평가된 분석 결과 데이터가 출력부(190)를 통해 출력되도록 처리할 수 있다. 출력부(190)의 결과 데이터는 다시 서비스 제공 장치(200)로 전달될 수 있다.First, the input unit 110 receives experience sentence information for learning and transfers it to the pre-processing unit 120 to be used for learning, or the user experience sentence information transmitted from the service providing device 200 is transmitted to the pre-processing unit 120. ), and the analysis result data evaluated according to the model analysis of the preprocessing data transmitted from the preprocessing unit 120 to the model analysis processing unit 140 may be output through the output unit 190. Result data of the output unit 190 may be transmitted to the service providing device 200 again.

그리고, 전처리부(120)는, 입력된 경험 문장 정보로부터 표제어 추출(lemmatization), 토큰화(tokenization), 정규화(Normalization), 정제(Cleaning), 어간 추출(Stemming), 불용어 제거(Stopword), 특수기호 제거 중 적어도 하나의 전처리를 수행하여, 모델 분석 처리부(140)로 전달한다.In addition, the preprocessing unit 120 performs lemmatization, tokenization, normalization, cleaning, stemming, stopword removal, and special processing from the input empirical sentence information. At least one pre-processing of symbol removal is performed and transmitted to the model analysis processing unit 140 .

모델 분석 처리부(140)는, 전처리된 텍스트 정보의 단어 정보에 기초한 단어-벡터 변환부(141)의 단어-벡터 변환 처리를 수행하고, 벡터 변환 처리된 단어 정보가 역량 모델 처리부(143) 및 성향 모델 처리부(142)로 전달되도록 제어할 수 있다.The model analysis processing unit 140 performs word-vector conversion processing of the word-vector conversion unit 141 based on the word information of the pre-processed text information, and converts the vector-converted word information into the competency model processing unit 143 and propensity It can be controlled to be transferred to the model processing unit 142.

여기서, 단어-벡터 변환부(141)는, 전처리된 텍스트 정보로부터 형태소 분석을 통해 문장 분리 처리를 수행하고, 분리된 문장 정보에 기초한 단어 사전을 구축하며, 단어 사전의 통합 및 교체 처리를 통해 경험 문장 분석에 대응하여 선택된 단어들의 빈도 수를 산출할 수 있으며, 빈도수를 이용하여 각 단어별 벡터 변환 처리를 수행할 수 있는 바, 이는 알려진 Word2Vec 기술 및 워드 임베딩 기술이 이용될 수 있다.Here, the word-vector conversion unit 141 performs sentence separation processing through morpheme analysis from preprocessed text information, builds a word dictionary based on the separated sentence information, and experiences through word dictionary integration and replacement processing. Corresponding to the sentence analysis, the number of frequencies of selected words may be calculated, and vector conversion processing for each word may be performed using the frequency counts, for which known Word2Vec technology and word embedding technology may be used.

그리고, 역량 모델 처리부(143)는, 사전 설정된 역량 항목별 핵심 역량어를 설정할 수 있으며, 이에 기초하여 구축된 역량 모델을 학습 데이터베이스(180)에 저장하고, 단어-벡터 변환부(141)로부터 사용자 경험 문장 정보에 대응하는 벡터 변환 단어 정보가 입력되면, 상기 핵심 역량어와의 유사도 연산에 따라 상기 역량 항목별 합산 점수를 산출할 수 있다.In addition, the competency model processing unit 143 may set core competency words for each pre-set competency item, store the competency model built based thereon in the learning database 180, and convert the word-vector converter 141 to the user. When vector conversion word information corresponding to experience sentence information is input, a sum score for each competency item may be calculated according to a similarity calculation with the core competency word.

예를 들어, 유사도 연산에는 코사인 유사도(cosine similarity) 연산 방식이 예시될 수 있으며, 이는 텍스트 내 단어들에 대응하는 역량 항목별 핵심 키워드와의 유사성을 점수 값으로 산출할 수 있으며, 이를 합산하여 합산 점수를 산출할 수 있다.For example, a cosine similarity calculation method may be exemplified in the similarity calculation, which may calculate similarity with core keywords for each competency item corresponding to words in the text as a score value, and sum them up score can be calculated.

보다 구체적으로, 역량 모델 처리부(143)는 벡터 변환된 각 단어별 역량 항목별 핵심 역량어와의 유사도를 연산할 수 있고, 유사도가 임계치 이상인 단어들의 점수 및 빈도수에 기초한 역량 항목별 합산 점수를 산출할 수 있다. 여기서 역량 모델 처리부(143)는, 빈도 수에 대한 일정 임계치를 설정할 수 있고, 상기 일정 임계치 이상 검출된 동일 단어는 중복 연산되지 않도록 제한 처리할 수 있다.More specifically, the competency model processing unit 143 may calculate a similarity with a core competency word for each competency item for each vector-converted word, and calculate a sum score for each competency item based on the scores and frequencies of words having similarities greater than or equal to a threshold value. can Here, the competency model processing unit 143 may set a predetermined threshold value for the number of frequencies, and may limit the same words detected above the predetermined threshold value from being repeatedly calculated.

그리고, 역량 모델 처리부(143)는, 상기 역량 항목별 합산 점수를 학습 모델 데이터의 점수 분포 정보를 이용하여, 정규화 처리를 수행하며, 정규화 처리된 점수에 기초하여, 역량 항목별 점수 정보가 벡터 형태로 산출될 수 있다. 예를 들어, 경험 문장 기반의 역량 항목별 점수 정보는 [A1, A2 ... Aj]와 같은 벡터 형태로 산출될 수 있다.Then, the competency model processing unit 143 normalizes the sum of the scores for each competency item using the score distribution information of the learning model data, and based on the normalized scores, the score information for each competency item is in the form of a vector. can be calculated as For example, score information for each competency item based on experience sentences may be calculated in a vector form such as [A1, A2 ... Aj].

한편, 성향 모델 처리부(143)는, 상기 역량 모델 처리부(143)와 동일한 방식으로 성향 항목별 점수 정보를 산출할 수 있다. 즉, 성향 모델 처리부(142)는 사전 설정된 역량 항목별 핵심 성향어를 설정할 수 있으며, 이에 기초하여 구축된 성향 모델을 학습 데이터베이스(180)에 저장하고, 단어-벡터 변환부(141)로부터 사용자 경험 문장 정보에 대응하는 벡터 변환 단어 정보가 입력되면, 상기 핵심 성향어와의 유사도 연산에 따라 상기 성향 항목별 합산 점수를 산출할 수 있다.Meanwhile, the propensity model processor 143 may calculate score information for each propensity item in the same manner as the capability model processor 143 . That is, the propensity model processing unit 142 may set core propensity words for each pre-set competency item, store the propensity model built based on this in the learning database 180, and use the word-vector converter 141 for user experience. When vector conversion word information corresponding to sentence information is input, a sum score for each propensity item may be calculated according to similarity calculation with the core propensity word.

이후 프로세스 또한 역량 모델 처리부(143)의 동작과 유사하게 처리되는 바, 성향 모델 처리부(142)는, 상기 성향 항목별 합산 점수를 학습 모델 데이터의 점수 분포 정보를 이용하여 정규화 처리를 수행하며, 정규화 처리된 점수에 기초하여, 성향 항목별 점수 정보가 벡터 형태로 산출되도록 한다.Since the process is also processed similarly to the operation of the competency model processing unit 143, the propensity model processing unit 142 normalizes the summed score for each propensity item using the score distribution information of the learning model data, and normalizes Based on the processed score, score information for each propensity item is calculated in the form of a vector.

그리고, 직무 적합성 모델 처리부(144)는, 직무별(또는 직업별) 역량 벡터 및 성향 벡터 요구 정보를 사전 설정할 수 있다. 그리고, 직무 적합성 모델 처리부(144)는, 역량 모델 처리부(143)의 경험 문장 기반 역량 벡터 정보 및 성향 모델 처리부(142)의 경험 문장 기반 성향 벡터 정보를 상기 요구 정보에 적용하여, 직무별 점수를 산출할 수 있다.In addition, the job suitability model processing unit 144 may preset job-specific (or job-specific) capability vector and propensity vector demand information. Then, the job suitability model processing unit 144 applies the experience sentence-based competency vector information of the competency model processing unit 143 and the experience sentence-based propensity vector information of the propensity model processing unit 142 to the requested information to obtain scores for each job. can be calculated

또한, 직무 적합성 모델 처리부(144)는 직무별 점수 산출을 위해, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)로부터 제공되는 사용자 기본 정보를 더 이용할 수 있다. 예를 들어 직무 적합성 모델 처리부(144)는, 사용자 기본 정보로부터, 직업별 필요 지식 정보, 필요 자격증 정보, 필요 학과 정보 등의 필요 정보를 획득하고, 직무 적합성 점수 산출시 필요 정보의 유무에 따른 차감 후처리 등을 수행할 수 있다.In addition, the job suitability model processor 144 may further use basic user information provided from the job suitability information service providing apparatus 200 to calculate scores for each job. For example, the job suitability model processing unit 144 acquires necessary information such as necessary knowledge information for each occupation, necessary qualification information, and necessary department information from user basic information, and subtracts according to the presence or absence of the necessary information when calculating the job suitability score Post-processing may be performed.

특히, 직무 적합성 모델 처리부(144)는, 경험 문장 정보 뿐만 아니라, 전공, 자격증, 성별, 나이 등의 사용자 기본 정보도 활용할 수 있으며, 이에 따라 활용되는 정보들의 유사도 활용 가중치 정보가 각각 설정될 수 있다.In particular, the job suitability model processing unit 144 may utilize not only experience sentence information, but also user basic information such as major, qualification, gender, and age, and accordingly, similarity utilization weight information of the information used may be set. .

이에 따라 산출된 직무별 적합도 정보와, 역량 항목별 점수 정보, 성향 항목별 점수 정보는 출력부(190)를 통해 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)로 출력될 수 있다.Accordingly, the calculated suitability information for each job, score information for each capability item, and score information for each propensity item may be output to the job suitability information service providing device 200 through the output unit 190 .

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a service providing apparatus according to an embodiment of the present invention in more detail.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 제어부(210), 통신부(220), 사용자 관리부(230), 경험 정보 수집부(240), 분석 데이터 처리부(250), 인터페이스 처리부(260), 서비스 제공부(270) 및 저장부(290)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 3 , an apparatus 200 for providing job suitability information service according to an embodiment of the present invention includes a control unit 210, a communication unit 220, a user management unit 230, an experience information collection unit 240, and analysis data. It may include a processing unit 250, an interface processing unit 260, a service providing unit 270, and a storage unit 290.

제어부(210)는 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)의 서비스 제공을 포함하는 각 구성요소의 동작 및 기능의 실행을 전반적으로 제어한다. 예를 들어, 제어부(210)는 사용자 단말(300)로부터 수집된 정보의 분석 결과를 직무 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말(300)들로 제공하는 기능의 전부 또는 일부를 제어하기 위한 프로세서 또는 이를 실행하기 위한 프로그램으로 구현될 수 있다.The control unit 210 generally controls the execution of operations and functions of each component including service provision of the job suitability information service providing apparatus 200 . For example, the controller 210 may be a processor for controlling all or part of a function of providing analysis results of information collected from the user terminal 300 to the user terminal 300 through a job interface or a processor for executing the same. It can be implemented as a program for

그리고, 통신부(220)는 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)와 이동 통신망 또는 인터넷망을 포함하는 무선 통신 시스템 사이 또는 사용자 단말(300)이 위치한 네트워크 사이의 유무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 통신 모듈을 포함할 수 있다.And, the communication unit 220 is one or more communication modules that enable wired or wireless communication between the job suitability information service providing device 200 and a wireless communication system including a mobile communication network or an Internet network or between a network where the user terminal 300 is located. can include

한편, 사용자 관리부(230)는 서비스 제공 장치(100)를 이용하는 하나 이상의 사용자 단말(300)에 대한 사용자 등록 및 계정 관리를 수행한다.Meanwhile, the user management unit 230 performs user registration and account management for one or more user terminals 300 using the service providing device 100 .

사용자 관리부(230)는 사용자 단말(300)로부터 로그인한 사용자의 기본 정보를 수신하여 등록 처리할 수 있으며, 등록을 위해 계정 식별 정보, 단말 식별 정보 중 적어도 하나를 포함하는 인증 정보를 수신하고, 상기 인증 정보를 이용하여 사용자 기본 정보의 등록을 처리할 수 있다. 여기서 등록된 기본 정보는 분석 데이터 처리부(250)를 통해 전술한 평가 모듈(100)로 제공되어 직무 적합성 및 적합도 평가에 이용될 수 있다.The user management unit 230 may receive and register basic information of a logged-in user from the user terminal 300, receive authentication information including at least one of account identification information and terminal identification information for registration, and Registration of user basic information may be processed using authentication information. The basic information registered here is provided to the above-described evaluation module 100 through the analysis data processing unit 250 and can be used for job suitability and suitability evaluation.

이에 따라, 사용자 관리부(230)는 사용자의 사용자 단말(300) 정보를 사전 등록 및 관리할 수 있다.Accordingly, the user manager 230 may pre-register and manage information of the user's user terminal 300 .

그리고, 경험 정보 수집부(240)는, 사용자 단말(300)들과 연결된 데이터 채널을 통해 사전 설정된 하나 이상의 질의 정보에 대응하는 경험 문장 정보 데이터를 수집하고, 수집된 경험 문장 정보 데이터를 분석 데이터 처리부(250)로 출력한다.In addition, the experience information collection unit 240 collects experience sentence information data corresponding to one or more pre-set query information through data channels connected to the user terminals 300, and analyzes the collected experience sentence information data to the analysis data processing unit. output as (250).

여기서, 경험 문장 정보 데이터는, 본 발명의 실시 예에 따른 분석 데이터 처리부(250)에서 평가 모듈(100)로 제공 처리되는 기본 분석 정보를 형성할 수 있다. 경험 문장 정보 데이터는 예를 들어, 사용자 단말(300)로부터 수집되는 웹 페이지 텍스트 문서 데이터이거나, 사용자 단말(300)로부터 수집되는 경험 음성 정보데이터이거나, 상기 음성 정보로부터 기계 변환된 텍스트 데이터이거나, 사용자 단말(300)에 설치된 어플리케이션을 통해 수집되는 경험 문장 데이터일 수 있다.Here, the experience sentence information data may form basic analysis information provided to the evaluation module 100 from the analysis data processing unit 250 according to an embodiment of the present invention and processed. The experience sentence information data is, for example, web page text document data collected from the user terminal 300, experience voice information data collected from the user terminal 300, text data machine-converted from the voice information, or user It may be experience sentence data collected through an application installed in the terminal 300 .

경험 정보 수집부(240)는 이러한 문장 데이터 수집을 위해, 인터페이스 처리부(260)로 하나 이상의 질의 문장을 제공하여, 상기 하나 이상의 질의 문장이 입력된 직무 인터페이스가 구성되도록 처리할 수 있다.The experience information collecting unit 240 may provide one or more query sentences to the interface processing unit 260 to collect such sentence data, and may process the job interface into which the one or more query sentences are input to be configured.

그리고, 경험 정보 수집부(240)는 서비스 제공부(270) 를 통해, 상기 사용자 단말(300)로 상기 질의 문장이 입력된 직무 인터페이스가 출력되도록 서비스 제공 처리를 수행할 수 있다.In addition, the experience information collection unit 240 may perform a service providing process so that a job interface inputting the query sentence is output to the user terminal 300 through the service providing unit 270 .

그리고, 분석 데이터 처리부(250)는 평가 모듈(100)로 상기 경험 문장 정보 및 상기 사용자의 기본 정보를 제공할 수 있으며, 상기 평가 모듈(100)로부터의 분석 데이터를 획득할 수 있는 바, 분석 데이터는 전술한 성향 항목별 점수 벡터 정보, 역량 항목별 점수 벡터 정보 및 직무 적합도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the analysis data processing unit 250 may provide the experience sentence information and basic information of the user to the evaluation module 100, and may obtain analysis data from the evaluation module 100, analysis data may include at least one of the aforementioned score vector information for each propensity item, score vector information for each capability item, and job suitability information.

그리고, 인터페이스 처리부(260)는, 사용자 단말(300)로 제공될 직무 인터페이스를 구성할 수 있으며, 직무 인터페이스는 웹 인터페이스 등의 GUI(GRAPHIC USER INTERFACE) 형태로 사용자 단말(300)을 통해 시각적 또는 청각적으로 출력될 수 있다.And, the interface processing unit 260 may configure a job interface to be provided to the user terminal 300, and the job interface is a GUI (GRAPHIC USER INTERFACE) form such as a web interface through the user terminal 300 to provide a visual or auditory interface. can be output negatively.

또한, 인터페이스 처리부(260)는, 사용자 친화적 직무 분석 정보 제공 서비스를 위하여, 다양한 질의응답 기반의 인터페이스 대시보드를 구성할 수 있으며,In addition, the interface processing unit 260 may configure a variety of question and answer-based interface dashboards for a user-friendly job analysis information providing service,

서비스 제공부(270) 는 이러한 직무 인터페이스를 통해, 사용자 단말(300)에서 요청되는 개인 성향 분석, 개인 역량 분석, 직무 적합성 분석, 추천 직무 정보 및 가이드 정보를 제공하고, 직무 인터페이스에 대응하는 사용자 단말(300)의 입력에 따라 다양한 부가 서비스를 제공할 수 있다.The service provider 270 provides personal tendency analysis, personal capability analysis, job suitability analysis, recommended job information, and guide information requested by the user terminal 300 through the job interface, and the user terminal corresponding to the job interface Depending on the input of 300, various additional services may be provided.

이에 따라, 서비스 제공부(270)는 직무 인터페이스를 통한 사용자 단말(300)의 서비스 요청을 수신할 수 있으며, 서비스 요청에 대응하는 분석 서비스 결과를 상기 직무 인터페이스를 통해 제공할 수 있다. 이러한 직무 인터페이스 및 연동 서비스에 대하여는 도 5 내지 도 11을 통해 보다 상세히 후술하도록 한다.Accordingly, the service providing unit 270 may receive a service request of the user terminal 300 through a job interface and provide an analysis service result corresponding to the service request through the job interface. These job interfaces and interworking services will be described later in detail with reference to FIGS. 5 to 11 .

한편, 저장부(290)는 전술한 제어부(210)의 동작 및 상기한 구성요소들의 동작을 위한 프로그램 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 저장매체를 포함하며, 각 목적에 따른 하나 이상의 데이터베이스를 포함할 수 있다.On the other hand, the storage unit 290 includes one or more storage media for storing program information for the operation of the control unit 210 and the operation of the above-described components, and may include one or more databases for each purpose. there is.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating in detail an operation method of an apparatus for providing job suitability information service according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 사용자 관리부(230)를 통해 사용자 단말(300)의 사용자 기본 정보가 등록되면(S101), 경험 정보 수집부(240)를 통해 상기 사용자 단말(300)로부터 사전 제공된 질의 정보에 대응하는 경험 문장 정보를 수신한다(S102).Referring to FIG. 5 , the apparatus 200 for providing job suitability information service according to an embodiment of the present invention collects experience information when basic user information of the user terminal 300 is registered through the user management unit 230 (S101). Experience sentence information corresponding to pre-provided query information is received from the user terminal 300 through the unit 240 (S102).

그리고, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 분석 데이터 처리부(250)와 연결된 평가 모듈(100)로 경험 문장 정보를 제공하여 경험 문장 정보에 대응하는 텍스트 전처리가 수행되도록 처리한다(S103).Then, the job suitability information service providing device 200 provides experience sentence information to the evaluation module 100 connected to the analysis data processing unit 250 to perform text preprocessing corresponding to the experience sentence information (S103).

이에 따라, 평가 모듈(100)에서는, 전처리된 텍스트 정보의 문장 분리 및 단어 분석에 기초한 벡터 변환이 처리되고(S105), 벡터 변환된 텍스트 정보에 기초한 역량 모델 및 성향 모델 기반의 점수 산출이 처리되며(S107), 역량 점수 정보 및 성향 점수 정보를 직무 적합성 모델에 적용하여, 직업/직무별 적합도 산출이 처리된다(S109).Accordingly, in the evaluation module 100, vector conversion based on sentence separation and word analysis of the preprocessed text information is processed (S105), and score calculation based on the competency model and propensity model based on the vector converted text information is processed. (S107), the competency score information and the propensity score information are applied to the job suitability model, and the job/job fit calculation is processed (S109).

그리고, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 인터페이스 처리부(260)를 통해, 상기 산출된 역량 점수 정보, 성향 점수 정보, 및 직무 적합도 중 적어도 하나에 기초한 직무 인터페이스를 구성하며(S111), 구성된 직무 인터페이스를 이용한 정보 제공 서비스를 사용자 단말(300)로 제공한다(S113).Then, the job suitability information service providing apparatus 200 configures a job interface based on at least one of the calculated competency point information, propensity score information, and job suitability through the interface processing unit 260 (S111), configured An information providing service using a job interface is provided to the user terminal 300 (S113).

도 5 내지 도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 직무 인터페이스 기반의 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)의 서비스 제공 정보에 따라, 사용자 단말(300)에서 출력되는 직무 인터페이스 화면을 보다 구체적으로 도시한 예시도이다.5 to 11 show job interface screens output from the user terminal 300 according to the service provision information of the job interface-based job suitability information service providing device 200 according to an embodiment of the present invention in more detail. is an example

먼저, 도 5는 사용자의 기본 정보에 포함될 수 있는 관심 직업 정보 입력 인터페이스로서, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는 관심 직업 정보를 입력받아 평가 모듈(100)로 전달할 수 있으며, 평가 모듈(100)의 직무 적합성 모델 처리부(144)는 상기 관심 직업 정보가 존재하는 경우, 상기 관심 직업 정보에 대응하는 직무별 역량 벡터들을 이용하여, 직무 적합도를 우선적으로 산출할 수 있다. 다만, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는 이러한 관심 직업 정보가 설정되어 있지 않더라도 사전 설정된 기본 직업 정보에 기초한 직무 적합도를 산출하여 그 적합도에 따른 직무를 추천하는 기능을 제공할 수도 있다.First, FIG. 5 is an interface for inputting job information of interest that may be included in user basic information. The job suitability information service providing device 200 may receive job information of interest and transmit it to the evaluation module 100, and the evaluation module 100 The job suitability model processing unit 144 of ) may first calculate the job suitability by using job-specific competency vectors corresponding to the job information of interest when the job information of interest exists. However, the job suitability information service providing apparatus 200 may provide a function of calculating job suitability based on pre-set basic job information and recommending a job according to the job suitability even if the job suitability information is not set.

그리고, 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 질의 문장 정보가 포함된 경험 문장 정보 입력 인터페이스로서, 예시적으로 '내 인생에서 가장 기억에 남는 순간을 알려주세요', '스스로 목표를 세우고, 달성했던 경험이 있으신가요?' 등이 도시되어 있으나, 이는 평가 모듈(100)의 학습 모델 설정에 따라 다양하게 설정될 수 있으며, 질의 항목 또한 복수개가 구성될 수도 있다.6 is an experience sentence information input interface including query sentence information according to an embodiment of the present invention, exemplarily 'Tell me the most memorable moment in my life', 'I set a goal for myself and achieved it. Do you have experience?' etc. are shown, but they can be set in various ways according to the setting of the learning model of the evaluation module 100, and a plurality of query items can also be configured.

이러한 경험 문장 정보 입력 인터페이스를 통해 사용자는 자신의 경험을 다양한 방식으로 자유롭게 입력할 수 있으며, 이는 별도의 규격화되고 오랜 시간이 걸리는 직무검사 서비스를 이용하지 않더라도, 자신의 경험 입력만으로 다양한 성향 및 역량 항목별 점수와 직무 적합성이 확인될 수 있는 것이다.Through this experience sentence information input interface, users can freely input their experiences in a variety of ways, which means that even if they do not use a separate standardized and time-consuming job inspection service, they can input various inclinations and competencies only by inputting their own experiences. The star score and job suitability can be confirmed.

또한, 도 6에 도시된 바와 같은 질문 문장 또한 학습 모델의 고도화에 따라 다변화 될 수 있으며, 이는 서비스 이용에 따른 학습 데이터 누적에 의한 정확도 향상이 이루어지므로, 향후 서비스의 활용성은 더욱 증대될 수 있다.In addition, the question sentences shown in FIG. 6 can also be diversified according to the advancement of the learning model, and since the accuracy is improved by accumulating learning data according to service use, the usability of future services can be further increased.

그리고, 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 개인의 성향 항목별 점수 인터페이스를 도시한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 성향 항목별 점수는, 예를 들어 외향/내향, 미래/현재, 논리/감정, 계획/여유, 본인/타인, 협업/주도 와 같이, 각 대립되는 키워드별로 매핑되어 출력될 수 있다. 이러한 각 대립 키워드는 평가 모듈(100)의 성향 모델 처리부(142)에 사전 설정된 키워드일 수 있으며, 상기 각 키워드에 대응하는 핵심성향어가 사전 설정되어 있을 수 있다.7 illustrates a score interface for each individual propensity item according to an embodiment of the present invention. Scores for each propensity item according to an embodiment of the present invention are mapped and output for each opposing keyword, such as extroversion/introversion, future/present, logic/emotion, planning/relaxation, self/others, collaboration/leading, for example. It can be. Each of these conflicting keywords may be a keyword preset in the propensity model processing unit 142 of the evaluation module 100, and a core propensity word corresponding to each keyword may be preset.

이러한 성향 항목별 점수 출력을 위해, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)의 인터페이스 처리부(260)는 상기 분석 데이터 처리부(250)에서 획득한 성향 항목별 벡터 점수를 사전 설정된 대립 키워드 매핑 테이블에 입력하여 도 7에 도시된 바와 같은 성향 항목별 점수 인터페이스를 구성할 수 있다.To output scores for each propensity item, the interface processing unit 260 of the job suitability information service providing device 200 inputs the vector scores for each propensity item obtained by the analysis data processing unit 250 into a preset conflicting keyword mapping table, A score interface for each propensity item as shown in FIG. 7 may be configured.

그리고, 도 8은 도 7에 도시된 개인의 경험 문장 정보 분석 기반 성향 항목별 점수 인터페이스에 대응하는 성향 가이드 정보 인터페이스를 도시한 것으로, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공부(270)는, 성향 항목별 점수에 기초한 추천 직무/산업군 속성 정보, 추천 회사 환경 정보, 추천 직무 후보 정보, 사고유형 분석 정보, 실행유형 분석 정보 중 적어도 하나를 포함하는 성향 가이드 정보 인터페이스를 구성하여 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다.8 shows a propensity guide information interface corresponding to the score interface for each propensity item based on personal experience sentence information analysis shown in FIG. 7. The service provider 270 according to an embodiment of the present invention, A propensity guide information interface including at least one of recommended job/industry attribute information based on scores for each item, recommended company environment information, recommended job candidate information, accident type analysis information, and execution type analysis information is configured and transmitted to the user terminal 300. can provide

이러한 정보 획득을 위해, 서비스 제공부(270)는 분석 데이터 처리부(250)의 분석 결과 데이터를 저장부(290)에 사전 저장된 가이드 정보 테이블에 적용하여, 도 8에 도시된 바와 같은 가이드 정보를 획득할 수 있다. 또한, 서비스 제공부(270)는 별도 설정된 외부 가이드 서버(미도시)에 접속하여 상기 분석 결과 데이터에 대응하는 가이드 정보를 요청하여 획득할 수도 있다.To obtain this information, the service providing unit 270 applies the analysis result data of the analysis data processing unit 250 to the guide information table pre-stored in the storage unit 290 to obtain guide information as shown in FIG. 8 . can do. In addition, the service provider 270 may request and obtain guide information corresponding to the analysis result data by accessing a separately set external guide server (not shown).

도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 개인의 경험 문장 정보 분석 기반 역량 항목별 점수 인터페이스를 도시한 것으로, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공부(270)는, 역량 항목별 점수에 기초하여, 역량 카테고리를 적응역량군, 행동역량군, 사고역량군으로 분류하고, 각 분류 역량 카테고리별 산출된 역량 점수를 역량 항목별 점수 인터페이스를 통해 출력할 수 있다.9 illustrates a score interface for each competency item based on personal experience sentence information analysis according to an embodiment of the present invention. The competency category is classified into adaptive competency group, behavioral competency group, and thinking competency group, and the calculated competency score for each classification competency category can be output through the score interface for each competency item.

본 발명의 실시 예에 따른 역량 항목별 점수는, 예를 들어 적응역량군에 대응하는 자기효능, 자기관리, 내적동기, 감성 및 윤리의식 점수와, 행동 역량군에 대응하는 지식정보활용, 비판적 사고, 창의적 사고, 복합적 문제해결 및 글로벌 마인드 점수와, 사고역량군에 대응하는 협업, 의사소통, 자원관리 능력, 프리젠테이션 및 리더십 중 적어도 하나의 역량 키워드에 매핑되어 출력될 수 있다. 이러한 각 역량 키워드는 평가 모듈(100)의 역량 모델 처리부(143)에 사전 설정된 키워드일 수 있으며, 상기 각 키워드에 대응하는 핵심역량어가 사전 설정되어 있을 수 있다.The scores for each competency item according to the embodiment of the present invention are, for example, self-efficacy, self-management, internal motivation, emotional and ethical consciousness scores corresponding to the adaptive competency group, knowledge and information utilization, and critical thinking corresponding to the behavioral competency group. , creative thinking, complex problem solving, and global mind scores, and at least one competency keyword among collaboration, communication, resource management, presentation, and leadership corresponding to the thinking competency group may be mapped and output. Each of these competency keywords may be preset in the competency model processing unit 143 of the evaluation module 100, and a core competency word corresponding to each of the keywords may be preset.

한편, 도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 직무 추천 인터페이스를 도시한다.Meanwhile, FIG. 10 illustrates a job recommendation interface according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 직무 추천 인터페이스는, 전술한 성향 항목별 점수 및 역량 항목별 점수에 따라 산출된 직무 적합도를 포함하는 추천 직업 리스트를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 10 , the job recommendation interface according to an embodiment of the present invention may include a recommended job list including job suitability calculated according to the scores for each propensity item and the score for each competency item described above.

예를 들어, 도 10에서 도시된 바와 같이, 직무 적합도 값에 따라, 추천 직업들이 표시될 수 있으며, 직무 적합도는 '나와의 연관성'과 같이 수치적으로 표시될 수 있다. 그리고 직무 추천 인터페이스를 통해 사용자 단말(300)에서는 자신이 관심있는 직업에 대한 정보를 제공받기 위해 '자세히 보기' 버튼을 선택 입력받을 수 있으며, 선호 직업에 대한 좋아요 입력 또는 원하지 않는 직업에 대한 제외 입력 등을 입력받아 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)로 전송할 수 있다.For example, as shown in FIG. 10 , recommended jobs may be displayed according to the job fit value, and the job fit may be displayed numerically, such as 'relationship with me'. In addition, through the job recommendation interface, the user terminal 300 may select and receive a 'View Details' button to receive information on jobs of interest to the user, input a like for a preferred job, or input an exclusion for a job that is not desired. etc. may be received and transmitted to the job suitability information service providing device 200 .

이에 따라, 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)에서는 사용자 단말(300) 요청에 대응하는 가이드 정보 등의 다양한 직무 관련 정보 서비스를 제공할 수 있는 바, 이는 교육 정보, 취업 정보, 자격정 정보 제공 사이트와의 연동 기능을 포함할 수 있다.Accordingly, the job suitability information service providing device 200 can provide various job-related information services such as guide information corresponding to the request of the user terminal 300, which is a site for providing educational information, employment information, and qualification information. It may include interlocking functions with.

한편, 도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합도 기반 상세 정보 인터페이스를 도시한 것이다.Meanwhile, FIG. 11 illustrates a detailed information interface based on job suitability according to an embodiment of the present invention.

도 11을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는 '항공운송사무원'에 대한 업무내용, 관련 학과 및 지식, 관련 기술 및 자격 등의 직무 가이드 정보와, 그 직무에 대응하는 필요 역량 대비 사용자 단말(300) 사용자의 직무 적합도 정보를 비교하여 비교 다각형 그래프로 출력하는 역량 비교 정보를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 11, the apparatus 200 for providing job suitability information service according to an embodiment of the present invention provides job guide information such as job contents, related departments and knowledge, related skills and qualifications for an 'air transport clerk', and the Competency comparison information that is output as a comparison polygon graph by comparing job suitability information of a user of the user terminal 300 against a required competency corresponding to a job may be provided.

도 11에 도시된 바와 같이, '항공운송사무원' 직무에 대응하여 사전 설정된 역량 키워드는 지식정보활용, 비판적사고, 복합적문제해결, 자기관리 및 자원관리 능력일 수 있다.As shown in FIG. 11, competency keywords preset in response to the job of 'air transport clerk' may include knowledge information utilization, critical thinking, complex problem solving, self-management, and resource management.

이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는, 지식정보활용, 비판적사고, 복합적문제해결, 자기관리 및 자원관리 능력을 각 꼭지점으로 하는 역량 다각형(305)을 상기 인터페이스상에 도시하고, 상기 사용자 단말(300) 사용자의 개인 역량 정보를 제1 다각형 그래프(301)로 도시하며, 이에 대응하는 직업 요구 역량 정보를 제2 다각형 그래프(303)로 도시하여, 직무 적합도를 역량별로 비교하여 직관적으로 파악할 수 있도록 할 수 있다.Accordingly, the job suitability information service providing apparatus 200 according to an embodiment of the present invention recalls a competency polygon 305 having knowledge information utilization, critical thinking, complex problem solving, self-management, and resource management capabilities as vertices. It is shown on the interface, the personal competency information of the user of the user terminal 300 is shown in a first polygonal graph 301, and the corresponding job required competency information is shown in a second polygonal graph 303, so that job suitability can be intuitively identified by comparing them by competency.

또한, 직무 적합도 기반 상세 정보 인터페이스에서는 주요 역량 대비 종합적 직무 적합도를 48%와 같이 특정한 수치로서 산출하여 제공할 수 있는바, 사용자가 자신의 능력 대비 직무 적합성을 매우 정확하게 확인할 수 있다.In addition, the job suitability-based detailed information interface can calculate and provide a comprehensive job suitability compared to major competencies as a specific value, such as 48%, so that the user can very accurately check the job suitability compared to his or her ability.

또한, 직무 적합도 기반 상세 정보 인터페이스를 통해 직무 적합성 정보 서비스 제공 장치(200)는 부족한 역량 등을 개발하기 위한 가이드 정보를 제공할 수 있는 바, 부족한 역량 정보에 대응하는 역량계발 목표 설정 및 확인 서비스도 함께 제공할 수 있어, 현재는 적합하지 않더라도 사용자가 자신이 원하는 직무를 향후에는 수행할 수 있도록 하는 가이드 정보를 명확히 제공할 수 있게 된다.In addition, through the job suitability-based detailed information interface, the job suitability information service providing device 200 can provide guide information for developing insufficient competencies, etc., and thus, a competency development target setting and confirmation service corresponding to insufficient competency information is also provided. Since it can be provided together, it is possible to clearly provide guide information that enables the user to perform the job he or she wants in the future, even if it is not suitable at present.

한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 프로그램으로 구현되어 다양한 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장된 상태로 각 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 서버 또는 기기에 접속하여, 상기 프로그램을 다운로드할 수 있다.Meanwhile, the method according to various embodiments of the present invention described above may be implemented as a program and provided to each server or device in a state stored in various non-transitory computer readable media. Accordingly, the user terminal 100 may access the server or device and download the program.

비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.A non-transitory readable medium is not a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, or memory, but a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device. Specifically, the various applications or programs described above may be stored and provided in non-transitory readable media such as CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In addition, although the preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention belongs without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. Of course, various modifications are possible by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.

Claims (19)

직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법에 있어서,
질의 문장에 대한 경험 문장이 입력 가능한 직무 인터페이스가 사용자 단말에서 출력되도록 하는 서비스 제공 처리를 통해, 상기 사용자 단말로 제공된 하나 이상의 질의 문장에 대응하는 경험 문장 정보 데이터를 수집하는 단계;
상기 경험 문장 정보를, 평가 모델이 사전 구축된 직무 적합도 산출 모델에 입력하고, 상기 직무 적합도 산출 모델로부터 상기 경험 문장 정보의 텍스트 분석을 기반으로 하여 산출된 직무 적합도를 획득하는 단계; 및
상기 직무 적합도에 기초한 직무 적합성 가이드 정보를, 상기 직무 인터페이스를 이용하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하고,
상기 평가 모듈은,
상기 경험 문장 정보에 기초하여, 사전 설정된 핵심 역량어 기반의 역량 점수 정보를 산출하는 역량 모델 처리부;
상기 경험 문장 정보에 기초하여, 사전 설정된 핵심 성향어 기반의 성향 점수 정보를 산출하는 성향 모델 처리부; 및
상기 역량 점수 정보 및 상기 성향 점수 정보를 상기 직무 적합도 산출 모델에 입력하여 상기 직무 적합도를 산출하는 직무 적합성 모델 처리부를 포함하며,
상기 평가 모듈은, 사용자에게 제공될 질의에 대응하는 학습 대상 경험 문장과, 사전 설정된 핵심 역량어 또는 핵심 성향어와의 유사도 연산 결과 벡터를 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convilutional Neural Network)를 이용하여 학습하여, 상기 역량 점수 정보 및 상기 성향 점수 정보가 산출되도록 하는 처리를 사전에 수행하여 구축되고,
상기 직무 적합도를 획득하는 단계는,
상기 직무 인터페이스를 통해 제공된 하나 이상의 질의 문장에 대응하여 입력된 경험 문장 정보를 전처리하는 단계;
상기 전처리된 경험 문장 정보에 대응하는 단어-벡터 변환을 처리하는 단계; 및
사전 설정된 핵심역량어 및 핵심성향어에 대응하는 상기 단어-벡터 변환된 경험 문장 정보와의 유사도 분석 결과를 상기 평가 모듈에 적용하여, 상기 역량 점수 정보 및 성향 점수 정보를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 성향 점수 정보는 성향 항목별 점수 벡터 정보를 포함하며,
상기 핵심성향어는 상기 유사도 분석에 따라 상기 성향 항목별 점수 벡터 정보를, 대립되는 키워드별로 매핑 산출하기 위한 복수의 대립 키워드를 포함하고,
상기 가이드 정보를 상기 직무 인터페이스를 이용하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는,
상기 성향 항목별 점수 벡터 정보를 사전 설정된 대립 키워드 매핑 테이블에 입력하여, 대립되는 키워드별로 매핑된 성향 항목별 점수로 구성되는 성향 항목별 점수 인터페이스를, 상기 직무 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로 제공하는 단계; 및
상기 매핑된 성향 항목별 점수를 사전 저장된 가이드 정보 테이블에 적용하여 획득되는 가이드 정보를 이용하여, 추천 직무/산업군 속성 정보, 추천 회사 환경 정보, 추천 직무 후보 정보, 사고유형 분석 정보 및 실행유형 분석 정보를 포함하는 성향 가이드 정보 인터페이스를 구성하여, 상기 직무 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법.
In the operating method of the job suitability information service providing device,
Collecting experience sentence information data corresponding to one or more query sentences provided to the user terminal through a service providing process in which a job interface capable of inputting experience sentences for the query sentence is output from the user terminal;
inputting the experience sentence information into a job fit calculation model in which an evaluation model is pre-built, and obtaining job fit calculated based on text analysis of the experience sentence information from the job fit calculation model; and
Providing job suitability guide information based on the job suitability to the user terminal using the job interface;
The evaluation module,
a competency model processing unit that calculates competency point information based on pre-set core competency words based on the experience sentence information;
a propensity model processing unit that calculates propensity score information based on pre-set core propensity words based on the experienced sentence information; and
A job suitability model processor configured to calculate the job suitability by inputting the competency score information and the propensity score information into the job suitability calculation model;
The evaluation module learns a similarity calculation result vector between a learning target experience sentence corresponding to a query to be provided to the user and a pre-set core competency word or core propensity word using a convolutional neural network, Constructed by previously performing processing for calculating competency point information and the propensity point information;
The step of obtaining the job fit,
pre-processing experience sentence information input in response to one or more query sentences provided through the job interface;
processing word-vector conversion corresponding to the pre-processed experience sentence information; and
Calculating the competency score information and the propensity score information by applying a similarity analysis result with the word-vector converted experience sentence information corresponding to a preset core competency word and core disposition word to the evaluation module,
The propensity score information includes score vector information for each propensity item,
The key propensity word includes a plurality of conflicting keywords for mapping and calculating the score vector information for each propensity item according to the similarity analysis, for each conflicting keyword;
The step of providing the guide information to the user terminal using the job interface,
inputting the score vector information for each propensity item into a preset conflicting keyword mapping table, and providing a score interface for each propensity item composed of scores for each propensity item mapped for each conflicting keyword to the user terminal through the job interface; ; and
Recommended job/industry attribute information, recommended company environment information, recommended job candidate information, accident type analysis information, and execution type analysis information using guide information obtained by applying the scores for each of the mapped propensity items to a pre-stored guide information table. Constructing a propensity guide information interface that includes, and providing it to the user terminal through the job interface
A method of operating a job suitability information service providing device.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 역량 점수 정보는 역량 항목별 점수 벡터 정보를 포함하며,
상기 핵심역량어는 상기 유사도 분석에 따라 상기 역량 항목별 점수를 산출하기 위해, 하나 이상의 분류 역량 카테고리로 분류되는 역량 키워드를 포함하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법.
According to claim 1,
The competency score information includes score vector information for each competency item,
The core competency word includes a competency keyword classified into one or more classification competency categories in order to calculate a score for each competency item according to the similarity analysis.
A method of operating a job suitability information service providing device.
제1항에 있어서,
직무 적합도를 산출하는 것은,
사전 설정된 직무별 역량 요구 정보 또는 성향 요구 정보에 상기 역량 점수 정보 또는 성향 점수 정보 중 적어도 하나를 적용하여, 직무별 직무 적합도 점수를 산출하는 것을 포함하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법.
According to claim 1,
Calculating job fit is,
Calculating a job suitability score for each job by applying at least one of the competency point information or propensity point information to preset job-specific competency requirement information or propensity request information
A method of operating a job suitability information service providing device.
제6항에 있어서,
직무 적합도를 산출하는 것은,
상기 사용자 단말 사용자에 대응하는 사용자 기본 정보로부터 직업별 필요 지식 정보, 필요 자격증 정보 또는 필요 학과 정보를 포함하는 필요 정보를 획득하고, 상기 필요 정보의 유무에 따라, 상기 직무 적합도 점수의 차감 처리를 수행하는 것을 포함하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법.
According to claim 6,
Calculating job fit is,
Obtaining necessary information including necessary knowledge information for each occupation, required qualification information, or required department information from user basic information corresponding to the user terminal user, and performing deduction processing of the job suitability score according to the presence or absence of the necessary information including doing
A method of operating a job suitability information service providing device.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 가이드 정보를 상기 직무 인터페이스를 이용하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는,
직무별 요구되는 역량 다각형에 대응하여, 직무별 요구 역량 점수 정보 대비 상기 사용자 단말 사용자의 개인 역량 점수 정보를 비교하는 다각형 그래프를 구성하고, 상기 직무 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치의 동작 방법.
According to claim 1,
The step of providing the guide information to the user terminal using the job interface,
Corresponding to the competency polygon required for each job, constructing a polygon graph comparing individual competency point information of the user terminal user with required competency point information for each job, and providing the graph to the user terminal through the job interface. doing
A method of operating a job suitability information service providing device.
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치에 있어서,
질의 문장에 대한 경험 문장이 입력 가능한 직무 인터페이스가 사용자 단말에서 출력되도록 하는 서비스 제공 처리를 통해, 상기 사용자 단말로 제공된 하나 이상의 질의 문장에 대응하는 경험 문장 정보 데이터를 수집하는 경험 정보 수집부;
상기 경험 문장 정보를, 평가 모듈이 사전 구축된 직무 적합도 산출 모델에 입력하고, 상기 직무 적합도 산출 모델로부터 상기 경험 문장 정보의 텍스트 분석을 기반으로 하여 산출된 직무 적합도를 획득하는 분석 데이터 처리부; 및
상기 직무 적합도에 기초한 직무 적합성 가이드 정보를, 상기 직무 인터페이스를 이용하여 상기 사용자 단말로 제공하는 서비스 제공부를 포함하고,
상기 평가 모듈은,
상기 경험 문장 정보에 기초하여, 사전 설정된 핵심 역량어 기반의 역량 점수 정보를 산출하는 역량 모델 처리부;
상기 경험 문장 정보에 기초하여, 사전 설정된 핵심 성향어 기반의 성향 점수 정보를 산출하는 성향 모델 처리부; 및
상기 역량 점수 정보 및 상기 성향 점수 정보를 상기 직무 적합도 산출 모델에 입력하여 상기 직무 적합도를 산출하는 직무 적합성 모델 처리부를 포함하며,
상기 평가 모듈은, 사용자에게 제공될 질의에 대응하는 학습 대상 경험 문장과, 사전 설정된 핵심 역량어 또는 핵심 성향어와의 유사도 연산 결과 벡터를 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convilutional Neural Network)를 이용하여 학습하여, 상기 역량 점수 정보 및 상기 성향 점수 정보가 산출되도록 하는 처리를 사전에 수행하여 구축된 것이며,
상기 역량 모델 처리부는,
상기 직무 인터페이스를 통해 제공된 하나 이상의 질의 문장에 대응하여 입력된 상기 경험 문장 정보를 전처리하고, 상기 전처리된 경험 문장 정보에 대응하는 단어-벡터 변환을 처리하며, 사전 설정된 핵심역량어에 대응하여, 상기 단어-벡터 변환된 경험 문장 정보와의 상기 평가 모듈을 이용한 유사도 분석에 따라, 상기 역량 점수 정보를 산출하고,
상기 성향 모델 처리부는,
상기 직무 인터페이스를 통해 제공된 하나 아싱의 질의 문장에 대응하여 입력된 상기 경험 문장 정보를 전처리하고, 상기 전처리된 경험 문장 정보에 대응하는 단어-벡터 변환을 처리하며, 사전 설정된 핵심성향어에 대응하여, 상기 단어-벡터 변환된 경험 문장 정보와의 상기 평가 모듈을 이용한 유사도 분석에 따라, 상기 성향 점수 정보를 산출하며,
상기 성향 점수 정보는 성향 항목별 점수 벡터 정보를 포함하며,
상기 핵심성향어는 상기 유사도 분석에 따라 상기 성향 항목별 점수 벡터 정보를, 대립되는 키워드별로 매핑 산출하기 위한 복수의 대립 키워드를 포함하고,
상기 서비스 제공부는,
상기 성향 항목별 점수 벡터 정보를 사전 설정된 대립 키워드 매핑 테이블에 입력하여, 대립되는 키워드별로 매핑된 성향 항목별 점수로 구성되는 성향 항목별 점수 인터페이스를, 상기 직무 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 매핑된 성향 항목별 점수를 사전 저장된 가이드 정보 테이블에 적용하여 획득되는 가이드 정보를 이용하여, 추천 직무/산업군 속성 정보, 추천 회사 환경 정보, 추천 직무 후보 정보, 사고유형 분석 정보 및 실행유형 분석 정보를 포함하는 성향 가이드 정보 인터페이스를 구성하여, 상기 직무 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로 제공하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치.
In the job suitability information service providing device,
an experience information collection unit that collects experience sentence information data corresponding to one or more query sentences provided to the user terminal through a service providing process that outputs a job interface capable of inputting experience sentences for the query sentences to the user terminal;
an analysis data processing unit inputting the experience sentence information into a job suitability calculation model in which an evaluation module is pre-built, and acquiring job suitability calculated based on text analysis of the experience sentence information from the job suitability calculation model; and
A service provider providing job suitability guide information based on the job suitability to the user terminal using the job interface;
The evaluation module,
a competency model processing unit that calculates competency point information based on pre-set core competency words based on the experience sentence information;
a propensity model processing unit that calculates propensity score information based on pre-set core propensity words based on the experience sentence information; and
A job suitability model processor configured to calculate the job suitability by inputting the competency score information and the propensity score information into the job suitability calculation model;
The evaluation module learns a similarity calculation result vector between a learning target experience sentence corresponding to a query to be provided to the user and a pre-set core competency word or core propensity word using a convolutional neural network, It is constructed by performing processing to calculate competency point information and the propensity point information in advance,
The capability model processing unit,
preprocessing the experience sentence information input corresponding to one or more query sentences provided through the job interface, processing word-vector conversion corresponding to the preprocessed experience sentence information, and corresponding to a preset core competency word, Calculating the competency score information according to similarity analysis using the evaluation module with word-vector converted experience sentence information;
The propensity model processing unit,
Pre-processing the input experience sentence information corresponding to one of the query sentences provided through the job interface, processing word-vector conversion corresponding to the pre-processed experience sentence information, and corresponding to a preset key propensity word, Calculating the propensity score information according to similarity analysis using the evaluation module with the word-vector converted empirical sentence information;
The propensity score information includes score vector information for each propensity item,
The key propensity word includes a plurality of conflicting keywords for mapping and calculating the score vector information for each propensity item according to the similarity analysis, for each conflicting keyword;
The service provider,
inputting the score vector information for each propensity item into a preset conflicting keyword mapping table, and providing a score interface for each propensity item consisting of scores for each propensity item mapped for each conflicting keyword to the user terminal through the job interface; Recommended job/industry attribute information, recommended company environment information, recommended job candidate information, accident type analysis information, and execution type analysis information using guide information obtained by applying the scores for each of the mapped propensity items to a pre-stored guide information table. Constructing a propensity guide information interface including, and providing it to the user terminal through the job interface
A device for providing job suitability information service.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제10항에 있어서,
상기 역량 점수 정보는 역량 항목별 점수 벡터 정보를 포함하며,
상기 핵심역량어는 상기 유사도 분석에 따라 상기 역량 항목별 점수를 산출하기 위해, 하나 이상의 분류 역량 카테고리로 분류되는 역량 키워드를 포함하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치.
According to claim 10,
The competency score information includes score vector information for each competency item,
The core competency word includes a competency keyword classified into one or more classification competency categories in order to calculate a score for each competency item according to the similarity analysis.
A device for providing job suitability information service.
제10항에 있어서,
상기 직무 적합성 모델 처리부는,
사전 설정된 직무별 역량 요구 정보 또는 성향 요구 정보에 상기 역량 점수 정보 또는 성향 점수 정보 중 적어도 하나를 적용하여, 직무별 직무 적합도 점수를 산출하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치.
According to claim 10,
The job suitability model processing unit,
Calculating a job fit score for each job by applying at least one of the competency point information or the propensity point information to the preset job-specific competency requirement information or propensity request information
A device for providing job suitability information service.
제15항에 있어서,
상기 직무 적합성 모델 처리부는,
상기 사용자 단말 사용자에 대응하는 사용자 기본 정보로부터 직업별 필요 지식 정보, 필요 자격증 정보 또는 필요 학과 정보를 포함하는 필요 정보를 획득하고, 상기 필요 정보의 유무에 따라, 상기 직무 적합도 점수의 차감 처리를 수행하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치.
According to claim 15,
The job suitability model processing unit,
Obtaining necessary information including necessary knowledge information for each occupation, required qualification information, or required department information from user basic information corresponding to the user terminal user, and performing deduction processing of the job suitability score according to the presence or absence of the necessary information doing
A device for providing job suitability information service.
삭제delete 제10항에 있어서,
상기 서비스 제공부는,
직무별 요구되는 역량 다각형에 대응하여, 직무별 요구 역량 점수 정보 대비 상기 사용자 단말 사용자의 개인 역량 점수 정보를 비교하는 다각형 그래프를 구성하여, 상기 직무 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로 제공하는
직무 적합성 정보 서비스 제공 장치.
According to claim 10,
The service provider,
Corresponding to the competency polygon required for each job, constructing a polygon graph that compares the individual competency point information of the user terminal user with the required competency point information for each job, and providing it to the user terminal through the job interface
A device for providing job suitability information service.
제1항, 제5항 내지 제7항 및 제9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 비 휘발성 기록 매체.A non-volatile recording medium on which a program for executing the method according to any one of claims 1, 5 to 7, and 9 in a computer is recorded.
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