KR102584124B1 - Job seeker propensity analysis server using chatbot - Google Patents
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Abstract
본 발명의 실시 예에 따른 구직자 성향 분석 서버는, 사용자 장치로부터 구직자 정보 및 구인자 정보를 제공받기 위한 통신부; 상기 통신부를 통해 입력된 구직자 정보 및 구인자 정보를 저장하고 서로 다른 성향의 챗봇의 정보를 저장하기 위한 저장부; 및 상기 저장부에 저장된 챗봇 정보를 이용하여 구직자의 성향을 분석하고, 성향 분석 결과를 이용하여 구인 구직 매칭 결과를 산출하기 위한 제어부를 포함한다. 상기 제어부는 상기 구직자가 상기 사용자 장치를 이용하여 상기 서로 다른 성향의 챗봇과 채팅하는 내용과 과정을 분석함으로 상기 구직자의 성향을 분석할 수 있다.The job seeker propensity analysis server according to an embodiment of the present invention includes a communication unit for receiving job seeker information and job seeker information from a user device; a storage unit for storing job seeker information and job seeker information input through the communication unit and for storing information on chatbots with different tendencies; and a control unit configured to analyze the job seeker's propensity using the chatbot information stored in the storage unit and calculate a job matching result using the propensity analysis result. The control unit may analyze the job seeker's tendencies by analyzing the content and process of the job seeker chatting with chatbots of different tendencies using the user device.
Description
본 발명은 구직자 성향 분석 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 챗봇을 이용한 구직자 성향 분석 서버에 관한 것이다.The present invention relates to a job seeker propensity analysis system, and more specifically, to a job seeker propensity analysis server using a chatbot.
최근에 스마트 기기의 발달과 보급으로 많은 사용자들이 직업 소개 사이트를 통해 직업을 얻거나 인력을 구하고 있다. 직업 소개 서비스는 구직자와 구인자 사이에 서로의 정보를 확인할 수 있는 환경을 제공하고 있다. Recently, with the development and spread of smart devices, many users are getting jobs or seeking manpower through job placement sites. The job placement service provides an environment where job seekers and job seekers can check each other's information.
대한민국 공개특허공보 제10-2013-0089960호에는 구직자와 구인자 사이에서, 원하는 인력 및 직업을 정확하게 매칭할 수 있는 서비스를 제공하는 내용이 기재되어 있다. Republic of Korea Patent Publication No. 10-2013-0089960 describes providing a service that accurately matches desired manpower and jobs between job seekers and job seekers.
그러나 종래의 직업 소개 서비스는 대부분 구직자에게 여러 직종의 직업을 소개하는 데에만 그치고 있다. 종래의 직업 소개 서비스는 구직자의 직무 적성이나 성향 등에 맞게 구인자와 구직자를 매칭하지 못하는 문제가 있다. However, most conventional job placement services are limited to introducing jobs in various occupations to job seekers. Conventional job placement services have the problem of not matching recruiters and job seekers according to the job aptitude or inclination of the job seeker.
본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 구직자의 성향을 챗봇을 통해 쉽게 파악할 수 있는 구직자 성향 분석 서버를 제공하는 데 있다.The present invention is intended to solve the above-mentioned problems, and the purpose of the present invention is to provide a job seeker tendency analysis server that can easily determine the job seeker's tendency through a chatbot.
본 발명의 실시 예에 따른 구직자 성향 분석 서버는, 사용자 장치로부터 구직자 정보 및 구인자 정보를 제공받기 위한 통신부; 상기 통신부를 통해 입력된 구직자 정보 및 구인자 정보를 저장하고 서로 다른 성향의 챗봇의 정보를 저장하기 위한 저장부; 및 상기 저장부에 저장된 챗봇 정보를 이용하여 구직자의 성향을 분석하고, 성향 분석 결과를 이용하여 구인 구직 매칭 결과를 산출하기 위한 제어부를 포함한다. 상기 제어부는 상기 구직자가 상기 사용자 장치를 이용하여 상기 서로 다른 성향의 챗봇과 채팅하는 내용과 과정을 분석함으로 상기 구직자의 성향을 분석할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는
사용자 장치로부터 구직자 정보 및 구인자 정보를 제공받기 위한 통신부;
상기 통신부를 통해 입력된 구직자 정보 및 구인자 정보를 저장하고 서로 다른 성향의 복수개의 챗봇 정보를 저장하기 위한 저장부;
상기 저장부에 저장된 복수개의 상기 챗봇 정보를 이용하여 구직자의 성향을 분석하고, 성향 분석 결과를 이용하여 구인 구직 매칭 결과를 산출하기 위한 제어부;
복수개의 상기 챗봇 정보 각각에 대하여 새로운 정보를 추가하거나 기존 정보를 변경할 수 있는 챗봇 관리 유닛;
상기 통신부를 통하여 제공받은 구직자 정보 및 구인자 정보로부터 복수개의 상기 챗봇 중에서 어느 챗봇이 활성화되었는지 여부를 분석하여 상기 구직자 또는 구인자의 성향을 분석하는 성향 분석 관리 유닛;
복수개의 상기 챗봇을 이용한 성향 분석 결과를 기반으로 구직자 성향에 맞는 기업을 추천하거나, 기인자 성향에 맞는 구직자를 추천하는 구인 구직 매칭 관리 유닛;을 포함하되,
상기 제어부는 상기 구직자가 상기 구인자와 복수개의 상기 챗봇간의 채팅 내용과 과정을 분석하여 상기 구직자의 성향을 분석하며, 상기 구직자가 상기 사용자 장치를 이용하여 서로 다른 성향을 갖는 복수개의 상기 챗봇 중에서 어느 하나와 일정 시간 이상 동안 지속적으로 채팅을 하는 경우에, 상기 어느 하나의 챗봇과 성향이 맞는 것으로 판단하는 구직자 성향 분석 서버를 제공한다.The job seeker propensity analysis server according to an embodiment of the present invention includes a communication unit for receiving job seeker information and job seeker information from a user device; a storage unit for storing job seeker information and job seeker information input through the communication unit and for storing information on chatbots with different tendencies; and a control unit configured to analyze the job seeker's propensity using the chatbot information stored in the storage unit and calculate a job matching result using the propensity analysis result. The control unit may analyze the job seeker's tendencies by analyzing the content and process of the job seeker chatting with chatbots of different tendencies using the user device.
Another embodiment of the present invention is
A communication department for receiving job seeker information and job seeker information from the user device;
a storage unit for storing job seeker information and job seeker information input through the communication unit and storing information on a plurality of chatbots with different tendencies;
a control unit configured to analyze a job seeker's propensity using the plurality of chatbot information stored in the storage unit and calculate a job search matching result using the propensity analysis result;
a chatbot management unit capable of adding new information or changing existing information for each of the plurality of chatbot information;
a propensity analysis management unit that analyzes the propensity of the job seeker or job seeker by analyzing which chatbot among the plurality of chatbots is activated based on job seeker information and job seeker information provided through the communication unit;
A job search matching management unit that recommends companies that match the job seeker's tendencies or recommends job seekers that match the job seeker's tendencies based on the results of the propensity analysis using a plurality of the chatbots;
The control unit analyzes the job seeker's tendency by analyzing chat content and processes between the job seeker and the plurality of chatbots, and the job seeker uses the user device to select one of the plurality of chatbots with different tendencies. When chatting continuously for more than a certain period of time, a job seeker tendency analysis server is provided that determines that the person's tendency matches that of any one of the chatbots.
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본 발명의 실시 예에 따른 구직자 성향 분석 서버는 챗봇을 이용하여 구직자에게 내재된 성향을 분석하고, 구직자의 성향에 맞는 기업을 추천할 수 있다. 본 발명에 의하면, 구직자의 성향을 분석하기 위해 별도로 성향 테스트를 할 필요가 없이 쉽게 구직자의 성향을 분석할 수 있다. 또한, 구인자에게 구직자의 성향을 제공함으로, 기업 성향에 맞는 구직자를 구할 수 있다. The job seeker propensity analysis server according to an embodiment of the present invention can use a chatbot to analyze the job seeker's inherent propensity and recommend a company that matches the job seeker's propensity. According to the present invention, the propensity of a job seeker can be easily analyzed without the need for a separate propensity test to analyze the propensity of the job seeker. Additionally, by providing the job seeker with the job seeker's personality, it is possible to find a job seeker who matches the company's personality.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 구직자 성향 분석 시스템을 예시적으로 보여주는 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 구직자 성향 분석 시스템을 예시적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 구직자 성향 분석 서버를 예시적으로 보여주는 블록도이다.
도 4 내지 도 7은 구직자 성향 분석 서버(1300)의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 다이어그램 및 순서도이다.1 is a configuration diagram illustrating a job seeker propensity analysis system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating the job seeker propensity analysis system shown in FIG. 1 by way of example.
FIG. 3 is a block diagram illustrating the job seeker propensity analysis server shown in FIG. 2.
4 to 7 are diagrams and flowcharts exemplarily showing the operation method of the job seeker propensity analysis server 1300.
이하에서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described clearly and in detail so that those skilled in the art can easily practice the present invention.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 구직자 성향 분석 시스템을 예시적으로 보여주는 구성도이다. 도 1을 참조하면, 구직자 성향 분석스템(1000)은 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)와 구직자 성향 분석 서버(1300)를 포함할 수 있다.1 is a configuration diagram illustrating a job seeker propensity analysis system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the job seeker propensity analysis system 1000 may include first and second user devices 1100 and 1200 and a job seeker propensity analysis server 1300.
사용자는 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)를 이용하여 구직자 성향 분석 서버(1300)에 접속할 수 있다. 여기에서, 제 1 사용자 장치(1100)의 사용자는 구직자(개인)이고, 제 2 사용자 장치(1200)의 사용자는 구인자(기업)일 수 있다. 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)와 구직자 성향 분석 서버(1300)는 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 구직자 또는 구인자는 제 1 또는 제 2 사용자 장치(1100, 1200)를 이용하여 구직자 성향 분석 서버(1300)에 접속함으로, 구직자 성향 분서버(1300)의 운영자가 제공하는 구인 구직 매칭 결과를 얻을 수 있다.A user may access the job seeker propensity analysis server 1300 using the first and second user devices 1100 and 1200. Here, the user of the first user device 1100 may be a job seeker (individual), and the user of the second user device 1200 may be a job seeker (company). The first and second user devices 1100 and 1200 and the job seeker propensity analysis server 1300 may communicate by wire or wirelessly. A job seeker or job seeker can obtain job search matching results provided by the operator of the job seeker propensity analysis server 1300 by accessing the job seeker propensity analysis server 1300 using the first or second user device 1100 or 1200. .
도 2는 도 1에 도시된 구직자 성향 분석 시스템을 예시적으로 설명하기 위한 블록도이다. 도 2를 참조하면, 구직자 성향 분석 시스템(1000)은 제 1 사용자 장치(1100)를 이용하여 구직자(개인)가 구직자 성향 분석 서버(1300)에 접속하고, 제 2 사용자 장치(1200)를 이용하여 구인자(기업)가 구직자 성향 분석 서버(1300)에 접속할 수 있다. 여기에서, 제 1 사용자 장치(1100)는 각 개인이 사용하는 단말기이고, 제 2 사용자 장치(1200)는 각 기업에서 사용하는 단말기일 수 있다.FIG. 2 is a block diagram illustrating the job seeker propensity analysis system shown in FIG. 1 by way of example. Referring to FIG. 2, the job seeker propensity analysis system 1000 allows a job seeker (individual) to access the job seeker propensity analysis server 1300 using the first user device 1100, and uses the second user device 1200 to A job seeker (company) can access the job seeker propensity analysis server 1300. Here, the first user device 1100 may be a terminal used by each individual, and the second user device 1200 may be a terminal used by each company.
제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)는 구직자 성향 분석 서버(1300)에 구인 구직 매칭을 위한 데이터를 전송하거나 구직자 성향 분석 서버(1300)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)는 구인 구직 매칭 프로그램을 통해 구직자(개인)나 구인자(기업)가 입력하는 정보를 입력받고, 구직자나 구인자가 필요로 하는 구인 구직 매칭 결과를 제공할 수 있다.The first and second user devices 1100 and 1200 may transmit data for job matching to the job seeker propensity analysis server 1300 or receive data from the job seeker propensity analysis server 1300. The first and second user devices 1100 and 1200 receive information input by job seekers (individuals) or job seekers (companies) through a job search matching program, and provide job search matching results that the job seeker or job seeker needs. You can.
구직자(A)는 제 1 사용자 장치(1100)를 이용하여 구직자 성향 분석 서버(1300)로 개인 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 구직자는 나이, 학력, 전공, 자격증, 경험, 관심 등에 관한 개인 정보를 제공할 수 있다. 구인자(a기업)는 제 2 사용자 장치(1200)를 이용하여 구직자 성향 분석 서버(1300)로 기업 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 구인자는 지역과 기업 규모 등에 관한 기업 정보를 제공할 수 있다. 예로서, a기업은 강원도 원주 소재의 중소기업이고, b기업은 서울 소재의 중소기업이고, c기업은 부산 소재의 중견기업일 수 있다. The job seeker (A) may provide personal information to the job seeker propensity analysis server 1300 using the first user device 1100. For example, job seekers may provide personal information about age, education, major, qualifications, experience, interests, etc. A job seeker (Company A) may provide company information to the job seeker propensity analysis server 1300 using the second user device 1200. For example, recruiters can provide company information about the region, company size, etc. For example, company a may be a small or medium-sized company located in Wonju, Gangwon-do, company b may be a small or medium-sized company located in Seoul, and company c may be a mid-sized company located in Busan.
계속해서 도 2를 참조하면, 구직자 성향 분석 서버(1300)는 통신부(1310), 저장부(1320), 그리고 제어부(1330)를 포함할 수 있다. 구직자 성향 분석 서버(1300)는 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)로부터 입력된 데이터를 저장하고, 저장된 데이터로부터 사용자가 원하는 구인 구직 매칭 결과를 산출하고, 산출한 데이터를 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)로 전송할 수 있다.Continuing to refer to FIG. 2 , the job seeker propensity analysis server 1300 may include a communication unit 1310, a storage unit 1320, and a control unit 1330. The job seeker propensity analysis server 1300 stores data input from the first and second user devices 1100 and 1200, calculates job search matching results desired by the user from the stored data, and sends the calculated data to the first and second user devices 1100 and 1200. 2 Can be transmitted to user devices (1100, 1200).
통신부(1310)는 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)로부터 구직자 정보와 구인자 정보 등을 수신할 수 있다. 이를 위해 통신부(1310)는 예를 들어, 3G 모듈, LTE 모듈, LTE-A 모듈, Wi-Fi 모듈, 와이기그(WiGig) 모듈, UWB(Ultra Wide Band) 모듈, 또는 랜카드 등과 같이 원거리용 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신부(1310)는 마그네틱 보안 전송(MST, Magnetic Secure Transmission) 모듈, 블루투스 모듈, NFC 모듈, RFID 모듈, 지그비(ZigBee) 모듈, Z-Wave 모듈, 또는 적외선 모듈 등과 같이 근거리용 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다.The communication unit 1310 may receive job seeker information, job seeker information, etc. from the first and second user devices 1100 and 1200. For this purpose, the communication unit 1310 may use a long-distance network, such as a 3G module, LTE module, LTE-A module, Wi-Fi module, WiGig module, UWB (Ultra Wide Band) module, or LAN card. May contain interfaces. In addition, the communication unit 1310 includes a short-distance network interface such as a Magnetic Secure Transmission (MST) module, Bluetooth module, NFC module, RFID module, ZigBee module, Z-Wave module, or infrared module. can do.
통신부(1310)는 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)로부터 회원 정보, 즉 구직자 개인 정보 또는 구인자 기업 정보를 제공받을 수 있다. 통신부(1310)는 제어부(1330)의 제어에 따라, 회원 가입을 승인하거나 차단할 수 있다. 또한, 통신부(1310)는 로그인 시에 회원 정보에 따라 구인 구직 매칭 서비스의 이용을 승인하거나 차단 또는 제한할 수 있다. 통신부(1310)는 회원 정보를 저장부(1320)에 제공할 수 있다.The communication unit 1310 may receive member information, that is, job seeker personal information or job seeker company information, from the first and second user devices 1100 and 1200. The communication unit 1310 can approve or block membership registration according to the control of the control unit 1330. Additionally, the communication unit 1310 may approve, block, or restrict the use of the job matching service according to member information when logging in. The communication unit 1310 may provide member information to the storage unit 1320.
저장부(1320)는 구직자 성향 분석을 위해 필요한 구직자 정보 및 구인자 정보 등을 저장할 수 있다. 구직자 정보에는 개인 회원 아이디, 비밀번호, 이름, 전화번호, 성별 등과 같은 기본 정보가 저장될 수 있다. 구인자 정보에는 각 기업의 지역이나 규모 또는 직무 환경 등에 관한 기업 정보가 저장될 수 있다.The storage unit 1320 may store job seeker information and job seeker information necessary for analyzing job seeker tendencies. Job seeker information may include basic information such as personal member ID, password, name, phone number, gender, etc. Recruitment information may include company information about each company's region, size, or job environment.
제어부(1330)는 구직자 성향 분석 서버(1300)에 포함된 각각의 구성요소 및 구직자 성향 분석 서버(1300)의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(1330)는 개인이나 기업에 구인 구직에 관련한 다양한 매칭 서비스를 제공할 수 있다. 제어부(1330)는 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)로부터 수신된 구직자 정보 및 구인자 정보를 이용하여 구직자 성향 분석 서버(1300)의 사용자의 구인 구직 매칭 및 직무 추천 서비스를 수행할 수 있다. The control unit 1330 may control each component included in the job seeker propensity analysis server 1300 and the operation of the job seeker propensity analysis server 1300. The control unit 1330 can provide various matching services related to job openings to individuals or companies. The control unit 1330 may perform job search matching and job recommendation services for users of the job seeker propensity analysis server 1300 using the job seeker information and job offerer information received from the first and second user devices 1100 and 1200. .
또한, 제어부(1330)는 구직자 정보 및 구인자 정보를 관리하고 업데이트 하는 동작을 수행할 수 있다. 이를 위해 제어부(1330)는 중앙 처리 유닛(Central Processing Unit, CPU), 그래픽 처리 유닛(Graphic Processing Unit, GPU), 마이크로 컨트롤러 유닛(Micro Controller Unit, MCU), 또는 마이크로프로세서(microprocessor) 등을 포함할 수 있다.Additionally, the control unit 1330 can perform operations to manage and update job seeker information and job offer information. To this end, the control unit 1330 may include a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a micro controller unit (MCU), or a microprocessor. You can.
도 3은 도 2에 도시된 구직자 성향 분석 서버를 예시적으로 보여주는 블록도이다. 구직자 성향 분석 서버(1300)는 챗봇과의 성향 매칭을 통해 구직자의 성향을 검사할 수 있다. 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자에 대한 별도의 성향 테스트 검사 없이도 구직자에게 내재된 성향을 쉽게 파악할 수 있다. 구직자 성향 분석 서버(1300)는 챗봇을 이용해서 각 구직자의 성향을 분석하고, 분석 결과를 통해 구직자와 구인자를 매칭할 수 있다. FIG. 3 is a block diagram illustrating the job seeker propensity analysis server shown in FIG. 2. The job seeker propensity analysis server 1300 can examine the job seeker's propensity through propensity matching with a chatbot. The job seeker propensity analysis server 1300 can easily identify the job seeker's inherent propensity without a separate propensity test for the job seeker. The job seeker propensity analysis server 1300 can analyze the propensity of each job seeker using a chatbot and match job seekers and job seekers through the analysis results.
도 3을 참조하면, 구직자 성향 분석 서버(1300)는 통신부(1310), 저장부(1320), 그리고 제어부(1330)를 포함한다. 통신부(1310), 저장부(1320), 그리고 제어부(1330)는 시스템 버스(1340)를 통해 서로 연결될 수 있다.Referring to FIG. 3, the job seeker propensity analysis server 1300 includes a communication unit 1310, a storage unit 1320, and a control unit 1330. The communication unit 1310, storage unit 1320, and control unit 1330 may be connected to each other through a system bus 1340.
통신부(1310)는 입력부(1311)와 출력부(1312)를 포함한다. 입력부(1311)는 제 1 사용자 장치(1100)로부터 구직자 정보를 입력받고, 제 2 사용자 장치(1200)로부터 구인자 정보를 입력받을 수 있다. 출력부(1312)는 챗봇을 이용한 구직자 성향 검사 결과 또는 구인 구직 매칭 결과를 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)로 제공할 수 있다. The communication unit 1310 includes an input unit 1311 and an output unit 1312. The input unit 1311 may receive job seeker information from the first user device 1100 and may receive job seeker information from the second user device 1200. The output unit 1312 may provide job seeker propensity test results or job search matching results using a chatbot to the first and second user devices 1100 and 1200.
저장부(1320)는 사용자 정보 DB(1321)와 챗봇 정보 DB(1322)를 포함할 수 있다. 사용자 정보 DB(1321)에는 도 2의 A 내지 C 구직자 각각의 개인 정보가 저장될 수 있다. 구직자 개인 정보는 구직자가 제공한 이력서나 자기소개서 또는 경력기술서를 기반으로 추출된 구직자의 직무 적성, 역량, 성향, 성장 욕구, 가치관, 전공 만족도 등일 수 있다. 또한, 사용자 정보 유(1321)에는 도 2의 a 내지 c 기업의 기업 정보가 저장될 수 있다. 기업 정보에는 각 기업의 지역, 규모, 근무 조건 등이 저장될 수 있다.The storage unit 1320 may include a user information DB 1321 and a chatbot information DB 1322. The user information DB 1321 may store personal information for each job seeker A to C of FIG. 2 . The job seeker's personal information may include the job aptitude, competency, inclination, growth desire, values, and major satisfaction extracted based on the resume, self-introduction, or career description provided by the job seeker. Additionally, the user information file 1321 may store company information for companies a to c in FIG. 2 . Company information may store each company's region, size, working conditions, etc.
챗봇 정보 DB(1322)에는 구직자의 성향을 분석하기 위한 챗봇의 정보가 저장될 수 있다. 예를 들면, a챗봇은 다정한 말투를 사용하고, b챗봇은 단조로운 말투를 사용하고, c챗봇은 유머스러운 말투를 사용할 수 있다. 챗봇 정보 DB(1322)에는 말투, 정보 제공 방법, 격려 여부 등 챗봇의 성향을 보여주는 여러 가지 성향 정보가 저장될 수 있다.The chatbot information DB 1322 may store chatbot information for analyzing job seekers' tendencies. For example, chatbot a may use a friendly tone, chatbot b may use a monotonous tone, and chatbot c may use a humorous tone. The chatbot information DB 1322 may store various disposition information showing the chatbot's disposition, such as tone of voice, method of providing information, and whether or not it is encouraged.
제어부(1330)는 사용자 정보 및 챗봇 정보를 이용하여 구직자의 성향을 분석하고 구인 구직 매칭 결과를 산출할 수 있다. 이를 위해 제어부(1330)는 프로세싱 유닛(1331), 챗봇 관리 유닛(1332), 성향 분석 관리 유닛(1333), 그리고 구인 구직 매칭 관리 유닛(1334)을 포함한다.The control unit 1330 can analyze job seekers' tendencies using user information and chatbot information and calculate job search matching results. For this purpose, the control unit 1330 includes a processing unit 1331, a chatbot management unit 1332, a propensity analysis management unit 1333, and a job search matching management unit 1334.
프로세싱 유닛(1331)은 구직자 성향 분석 서버(1300)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(1331)은 저장부(1320)의 사용자 정보 DB(1321) 또는 챗봇 정보 DB(1322)에 접근(access)하고, 구인 구직 매칭 관리 유닛(1333)을 구성하는 알고리즘이나 프로그램 명령을 실행함으로, 제어부(1330)를 구동할 수 있다. The processing unit 1331 may control the overall operation of the job seeker propensity analysis server 1300. For example, the processing unit 1331 accesses the user information DB 1321 or the chatbot information DB 1322 of the storage unit 1320 and processes an algorithm or program that constitutes the job search matching management unit 1333. By executing the command, the control unit 1330 can be driven.
프로세싱 유닛(1331)은 구직자 성향 분석 서버(1300)의 여러 구성 요소들을 제어하는 컨트롤러, 인터페이스, 그래픽 엔진 등을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛(1331)은 SoC(system-on-chip), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 형태로 구현될 수 있다.The processing unit 1331 may include a controller, an interface, a graphic engine, etc. that control various components of the job seeker propensity analysis server 1300. The processing unit 1331 may be implemented in the form of a system-on-chip (SoC), application specific integrated circuit (ASIC), or field programmable gate array (FPGA).
또한, 프로세싱 유닛(1331)은 제 1 및 제 2 사용자 장치(1100, 1200)에 실시간으로 구직자 성향 분석 시스템(1000)을 이용하기 위한 프로그램(이하, 구인 구직 매칭 프로그램이라 함)을 제공하거나 설치하도록 지원할 수 있다. 프로세싱 유닛(1331)은 구인 구직 매칭 프로그램을 설치한 사용자가 구인 정보 또는 구직 정보를 이용하게 할 수 있다. In addition, the processing unit 1331 provides or installs a program (hereinafter referred to as a job search matching program) for using the job seeker propensity analysis system 1000 in real time on the first and second user devices 1100 and 1200. You can apply. The processing unit 1331 may allow a user who has installed a job search matching program to use job offer information or job search information.
챗봇 관리 유닛(1332)은 챗봇 정보 DB(1322)에 접근하여 새로운 성향의 챗봇을 추가하거나 기존 챗봇의 성향을 업그레이드하거나 변경할 수 있다. 예를 들면, 챗봇 관리 유닛(1332)은 a챗봇의 다정한 말투 성향에 잦은 격려 성향을 추가할 수 있다. 또한, b챗봇의 단조로운 말투 성향에 필요한 정보만 제공하는 성향을 추가할 수 있다. The chatbot management unit 1332 can access the chatbot information DB 1322 to add a chatbot with a new personality or upgrade or change the personality of an existing chatbot. For example, the chatbot management unit 1332 may add a frequent encouragement tendency to the friendly speaking tone of chatbot a. Additionally, the tendency to provide only necessary information can be added to bChatbot's monotonous speaking style.
성향 분석 관리 유닛(1333)은 챗봇을 이용하여 구직자의 성향을 분석할 수 있다. 예를 들면, 성향 분석 관리 유닛(1333)은 구직자 A가 a챗봇을 이용하다가 다른 b챗봇이나 c챗봇으로 변경하고, 이후에 다시 a챗봇으로 변경하고, 일정 시간 이상으로 계속해서 a챗봇을 이용하면, a챗봇과 성향이 잘 맞는 것으로 분석할 수 있다. 또한, 성향 분석 관리 유닛(1333)은 구직자 B가 c챗봇만을 오랫동안 이용하면 c챗봇과 성향이 잘 맞는 것으로 분석할 수 있다. The propensity analysis management unit 1333 can analyze the job seeker's propensity using a chatbot. For example, the propensity analysis management unit 1333 may detect if job seeker A uses chatbot a and then changes to another b chatbot or c chatbot, then changes back to a chatbot, and continues to use a chatbot for more than a certain period of time. , it can be analyzed that the tendency matches well with a chatbot. Additionally, the propensity analysis management unit 1333 can analyze that if job seeker B uses only c chatbot for a long time, his or her propensity matches well with c chatbot.
구인 구직 매칭 관리 유닛(1334)은 챗봇을 이용한 성향 분석 결과를 기반으로 구직자들에게 성향이 맞는 기업을 추천하거나, 기업에게 구직자를 추천할 수도 있다. 구인 구직 매칭 관리 유닛(1334)는 챗봇의 성향 분석 결과를 이용하여 구인 구직 매칭을 좀 더 쉽게 간편하게 수행할 수 있다.The job search matching management unit 1334 may recommend companies that match the tendencies of job seekers based on the results of tendency analysis using a chatbot, or recommend job seekers to companies. The job search matching management unit 1334 can more easily perform job search matching using the chatbot's tendency analysis results.
도 4 내지 도 7은 구직자 성향 분석 서버(1300)의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 다이어그램 및 순서도이다. 도 4를 참조하면, 도 2의 구직자 A 내지 C는 제 1 사용자 장치(1100)를 이용하여 a 내지 c 챗봇과 채팅을 할 수 있다. 구직자는 성향이 서로 다른 a 내지 c 챗봇을 선택하여 채팅할 수 있다. 4 to 7 are diagrams and flowcharts exemplarily showing the operation method of the job seeker propensity analysis server 1300. Referring to FIG. 4, job seekers A to C of FIG. 2 can chat with chatbots a to c using the first user device 1100. Job seekers can select and chat with chatbots a to c with different personalities.
예로서, a챗봇은 다정한 말투의 잦은 격려를 하는 성향을 갖고, b챗봇은 단조로운 말투의 필요한 정보만 제공하는 성향을 갖고, c챗봇은 유머스러운 말투의 흥미 유발하는 성향을 가질 수 있다. 도 4에서 도시된 각 챗봇의 성향은 하나의 예에 불과하며, 챗봇의 성향은 좀 더 다양하고 섬세하게 분류될 수 있다.For example, chatbot a may have a tendency to provide frequent encouragement in a friendly tone, chatbot b may have a tendency to provide only necessary information in a monotonous tone, and chatbot c may have a tendency to arouse interest in a humorous tone. The tendencies of each chatbot shown in Figure 4 are just one example, and the tendencies of chatbots can be classified in more diverse and detailed ways.
구직자 A는 a챗봇과 채팅을 하다가, b챗봇으로 변경할 수 있다. 또한, 구직자 A는 b챗봇과 채팅을 하다가 c챗봇으로 변경할 수 있다. 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 A가 각각의 챗봇과 채팅을 하는 시간과 내용 등을 분석하여 구직자 A에 내재되어 있는 성향을 분석할 수 있다. Job seeker A can chat with chatbot a and then change to chatbot b. Additionally, job seeker A can change to c chatbot while chatting with b chatbot. The job seeker tendency analysis server 1300 can analyze the tendency inherent in job seeker A by analyzing the time and content of chatting with each chatbot.
도 5의 예를 참조하면, 구직자 A가 a챗봇을 선택한다(S110). 구직자 A가 어느 시간 동안 a챗봇과 대화를 하다가 b챗봇으로 변경한다(S120). 구직자 A가 어느 시간 동안 b챗봇과 대화를 하다가 c챗봇으로 변경한다(S130). 구직자 A가 어느 시간 동안 c챗봇과 대화를 하다가, 다시 a챗봇으로 변경을 한다(S140). 구직자 A는 이후에 a챗봇과 일정 시간 이상 동안 지속해서 채팅을 한다(S150). 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 A의 챗봇 이용 내용을 통해 구직자 A의 성향을 분석한다(S160). Referring to the example of Figure 5, job seeker A selects chatbot a (S110). Job seeker A chats with chatbot a for some time and then switches to chatbot b (S120). Job seeker A chats with chatbot b for some time and then switches to chatbot c (S130). Job seeker A chats with chatbot c for some time and then changes back to chatbot a (S140). Job seeker A continues chatting with chatbot a for more than a certain period of time (S150). The job seeker's tendency analysis server 1300 analyzes job seeker A's tendency through the chatbot usage details (S160).
도 5의 예에서, 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 A는 a챗봇과 성향이 잘 맞는 것으로 판단을 할 수 있다. 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 A는 다정한 말투로 대화하는 것을 원하고 작은 격려를 받는 것을 좋아하는 것으로 성향 분석을 할 수 있다. 또한, 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 A 자신이 다정한 말투와 잦은 격려의 성향을 갖는 것으로 분석할 수 있다.In the example of FIG. 5, the job seeker propensity analysis server 1300 may determine that job seeker A has a good match with chatbot a. The job seeker's tendency analysis server 1300 can analyze job seeker A's tendency to want to talk in a friendly tone and like to receive small encouragement. Additionally, the job seeker tendency analysis server 1300 can analyze that job seeker A himself has a tendency to speak kindly and provide frequent encouragement.
도 6의 예를 참조하면, 구직자 B가 b챗봇을 선택한다(S210). 구직자 B가 일정 시간 이상 동안 지속해서 b챗봇과 채팅을 한다(S220). 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 B의 챗봇 이용 내용을 통해 구직자 B의 성향을 분석한다(S230). 이 예에서, 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 B는 b챗봇과 성향이 잘 맞는 것으로 판단을 할 수 있다. 즉, 구직자 B는 단조로운 말투로 필요한 정보를 명확하게 제시하는 것을 좋아하는 것으로 성향 분석을 할 수 있다. 또한, 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 B 자신이 단조로운 말투와 필요한 정보만 제공하는 성향을 갖는 것으로 분석할 수 있다.Referring to the example of FIG. 6, job seeker B selects bChatbot (S210). Job seeker B continues to chat with b chatbot for a certain period of time or more (S220). The job seeker tendency analysis server 1300 analyzes job seeker B's tendency through the contents of job seeker B's use of the chatbot (S230). In this example, the job seeker propensity analysis server 1300 may determine that job seeker B has a good match with b chatbot. In other words, job seeker B's tendency can be analyzed to show that he likes to clearly present necessary information in a monotonous tone of voice. Additionally, the job seeker tendency analysis server 1300 may analyze that job seeker B himself has a monotonous speaking style and a tendency to provide only necessary information.
도 7의 예를 참조하면, 구직자 C가 a챗봇을 선택한다(S310). 구직자 C가 어느 시간 동안 a챗봇과 대화를 하다가 c챗봇으로 변경한다(S320). 구직자 C가 어느 시간 동안 c챗봇과 대화를 하다가 다시 a챗봇으로 변경한다(S330). 구직자 C가 어느 시간 동안 a챗봇과 대화를 하다가, 다시 c챗봇으로 변경을 한다(S340). 구직자 C는 이후에 a챗봇과 c챗봇 변경을 일정 시간 이상 동안 지속한다(S350). 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 C의 챗봇 이용 내용을 통해 구직자 C의 성향을 분석한다(S360). Referring to the example of FIG. 7, job seeker C selects chatbot a (S310). Job seeker C chats with chatbot a for some time and then switches to chatbot c (S320). Job seeker C chats with chatbot c for some time and then changes back to chatbot a (S330). Job seeker C chats with chatbot a for some time, then switches back to chatbot c (S340). Job seeker C continues to change chatbot a and chatbot c for more than a certain period of time (S350). The job seeker tendency analysis server 1300 analyzes job seeker C's tendency through the chatbot usage details (S360).
도 7의 예에서, 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 C는 a챗봇 및 c챗봇과 성향이 잘 맞는 것으로 판단을 할 수 있다. 구직자 성향 분석 서버(1300)는 구직자 C는 다정한 말투와 유머스러운 말투로 대화하는 것을 원하고 작은 격려와 흥미 유발을 좋아하는 것으로 성향 분석을 할 수 있다. In the example of FIG. 7, the job seeker propensity analysis server 1300 may determine that job seeker C has a good match with chatbot a and chatbot c. The job seeker's tendency analysis server 1300 can analyze job seeker C's tendency to want to talk in a friendly and humorous tone and likes small encouragement and arousal of interest.
본 발명의 실시 예에 따른 구직자 성향 분석 서버(1300)는 챗봇을 이용하여 구직자에게 내재된 성향을 분석하고, 구직자의 성향에 맞는 기업을 추천할 수 있다. 본 발명에 의하면, 구직자의 성향을 분석하기 위해 별도로 성향 테스트를 할 필요가 없이 쉽게 구직자의 성향을 분석할 수 있다. 또한, 구인자에게 구직자의 성향을 제공함으로, 기업 성향에 맞는 구직자를 구할 수 있다. The job seeker propensity analysis server 1300 according to an embodiment of the present invention can use a chatbot to analyze the job seeker's inherent propensity and recommend a company that matches the job seeker's propensity. According to the present invention, the propensity of a job seeker can be easily analyzed without the need for a separate propensity test to analyze the propensity of the job seeker. Additionally, by providing the job seeker with the job seeker's personality, it is possible to find a job seeker who matches the company's personality.
상술한 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시 예들이다. 본 발명은 상술한 실시 예들 이외에도, 단순하게 설계 변경되거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들도 포함될 것이다. 또한, 본 발명은 실시 예들을 이용하여 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 상술한 실시 예들에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 발명의 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 할 것이다.The above-described details are specific embodiments for carrying out the present invention. In addition to the above-described embodiments, the present invention will also include embodiments that can be simply changed or easily changed in design. In addition, the present invention will also include technologies that can be easily modified and implemented using the embodiments. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by the claims and equivalents of the present invention as well as the claims described later.
1000: 구직자 성향 분석 시스템
1100: 제 1 사용자 장치
1200: 제 2 사용자 장치
1300: 구직자 성향 분석 서버
1310: 통신부
1320: 저장부
1330: 제어부1000: Job seeker tendency analysis system
1100: First user device
1200: Second user device
1300: Job seeker tendency analysis server
1310: Ministry of Communications
1320: storage unit
1330: Control unit
Claims (3)
상기 통신부를 통해 입력된 구직자 정보 및 구인자 정보를 저장하고 서로 다른 성향의 복수개의 챗봇 정보를 저장하기 위한 저장부;
상기 저장부에 저장된 복수개의 상기 챗봇 정보를 이용하여 구직자의 성향을 분석하고, 성향 분석 결과를 이용하여 구인 구직 매칭 결과를 산출하기 위한 제어부;
복수개의 상기 챗봇 정보 각각에 대하여 새로운 정보를 추가하거나 기존 정보를 변경할 수 있는 챗봇 관리 유닛;
상기 통신부를 통하여 제공받은 구직자 정보 및 구인자 정보로부터 복수개의 상기 챗봇 중에서 어느 챗봇이 활성화되었는지 여부를 분석하여 상기 구직자 또는 구인자의 성향을 분석하는 성향 분석 관리 유닛;
복수개의 상기 챗봇을 이용한 성향 분석 결과를 기반으로 구직자 성향에 맞는 기업을 추천하거나, 기인자 성향에 맞는 구직자를 추천하는 구인 구직 매칭 관리 유닛;을 포함하되,
상기 제어부는 상기 구직자가 상기 구인자와 복수개의 상기 챗봇간의 채팅 내용과 과정을 분석하여 상기 구직자의 성향을 분석하며, 상기 구직자가 상기 사용자 장치를 이용하여 서로 다른 성향을 갖는 복수개의 상기 챗봇 중에서 어느 하나와 일정 시간 이상 동안 지속적으로 채팅을 하는 경우에, 상기 어느 하나의 챗봇과 성향이 맞는 것으로 판단하는 구직자 성향 분석 서버.
A communication department for receiving job seeker information and job seeker information from the user device;
a storage unit for storing job seeker information and job seeker information input through the communication unit and storing information on a plurality of chatbots with different tendencies;
a control unit configured to analyze a job seeker's propensity using the plurality of chatbot information stored in the storage unit and calculate a job search matching result using the propensity analysis result;
a chatbot management unit capable of adding new information or changing existing information for each of the plurality of chatbot information;
a propensity analysis management unit that analyzes the propensity of the job seeker or job seeker by analyzing which chatbot among the plurality of chatbots is activated based on job seeker information and job seeker information provided through the communication unit;
A job search matching management unit that recommends companies that match the job seeker's tendencies or recommends job seekers that match the job seeker's tendencies based on the results of the propensity analysis using a plurality of the chatbots;
The control unit analyzes the job seeker's tendency by analyzing chat content and processes between the job seeker and the plurality of chatbots, and the job seeker uses the user device to select one of the plurality of chatbots with different tendencies. A job seeker propensity analysis server that determines that a chatbot's propensity matches that of any one of the chatbots if the chatbot continues to chat for more than a certain period of time.
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101929800B1 (en) * | 2017-02-24 | 2018-12-18 | 주식회사 원더풀플랫폼 | Method for providing chatbot by subjects and system using therof |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130089960A (en) | 2012-01-18 | 2013-08-13 | 유규형 | Method for providing job placement service based on network |
KR20180113150A (en) * | 2017-04-05 | 2018-10-15 | (주)스마트소셜 | Method for administering the job-matching by using AI based chat-bot |
KR20200102021A (en) * | 2019-02-20 | 2020-08-31 | 동아대학교 산학협력단 | Personalized job information recommendation method using mobile messenger applicatiom |
KR102217040B1 (en) * | 2019-05-07 | 2021-02-22 | (주)스마트소셜 | Apparatus and method for recommending job |
-
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101929800B1 (en) * | 2017-02-24 | 2018-12-18 | 주식회사 원더풀플랫폼 | Method for providing chatbot by subjects and system using therof |
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