KR20200071879A - Method and server for providing job search information - Google Patents

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KR20200071879A
KR20200071879A KR1020180155803A KR20180155803A KR20200071879A KR 20200071879 A KR20200071879 A KR 20200071879A KR 1020180155803 A KR1020180155803 A KR 1020180155803A KR 20180155803 A KR20180155803 A KR 20180155803A KR 20200071879 A KR20200071879 A KR 20200071879A
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Abstract

The present invention relates to a method for providing a job search preparation guide by using artificial intelligence and job competence standardization by occupation based on deep learning and a server thereof. According to the present invention, the server includes: an employee information management part obtaining employee information and creating necessary job competence information by occupation and standard job competence information by occupation based on the employee information; a job seeker information management part obtaining job seeker information and classifying the information into sections of personal information, education, qualification, job career and experience, and creating current job competence information of the job seeker based on the classified job seeker information; and a job search information providing part selecting a suitable occupation for the job seeker based on the current job competence information of the job seeker, the necessary job competence information by occupation and the standard job competence information by occupation, and calculating a gap value indicating the difference between the current job competence information of the job seeker and the necessary job competence corresponding to the selected occupation.

Description

딥러닝 기반 직업별 직무역량 표준화 및 인공지능을 이용한 취업 준비 가이드 제공 방법 및 서버{METHOD AND SERVER FOR PROVIDING JOB SEARCH INFORMATION}Deep learning based job competency standardization and method of providing employment preparation guide using artificial intelligence and server{METHOD AND SERVER FOR PROVIDING JOB SEARCH INFORMATION}

본 발명은 딥러닝 기반 직업별 직무역량 표준화 및 인공지능을 이용한 취업 준비 가이드 제공 방법 및 서버에 관한 것이다. The present invention relates to a method and server for providing a job preparation guide using artificial intelligence and job competency standardization for each job based on deep learning.

최근 취업 경쟁률은 점점 높아지고 구직난이 심해지고 있다. 커리어넷, 워크넷 등 구직을 위한 구직 정보를 얻기 위한 많은 창구들이 존재한다. 하지만 구직자가 본인의 직무역량을 객관적으로 판단해서 구직 활동을 하기에는 현실적인 어려움이 있다. 직접 시험 또는 면접을 보면서 하나하나씩 본인의 직무역량이 어느 정도인지 파악하게 된다. 이에 구직자가 취업 준비 활동을 하는 데에 많은 시간과 비용을 투자하게 된다. In recent years, the competition rate for employment has been increasing and job search is getting worse. There are many channels to obtain job search information for jobs such as career nets and work nets. However, there are practical difficulties for job seekers to objectively judge their job competency and conduct job search activities. You will find out how much your job ability is one by one while looking at the test or interview. As a result, job seekers spend a lot of time and money in preparing for a job.

구직자가 취업 준비 활동을 하는 데에 최소한의 시간과 비용을 소비할 수 있도록, 구직자에게 적합한 직업 분야와 구직자가 설정한 목표 직장에 취업하기 위하여 구직자에게 필요한 역량, 부족한 점 등에 대한 정보를 제공하는 서비스가 필요하다. To provide job seekers with the minimum amount of time and money required to prepare for a job, a service that provides information on job seekers who are suitable for job seekers and the job seekers' competency and deficiencies needed to get a job Is needed.

대한민국공개특허공보 제10-2016-0080515호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2016-0080515

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention aims to solve all the above-mentioned problems.

또한, 본 발명은 직업 별 표준 직무 역량 모델을 산출함으로써, 구직자들에게 개인별 맞춤 직업 별 취업 준비 활동 가이드를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다. In addition, another object of the present invention is to provide job-seekers with a job preparation activity guide for each individual job, by calculating a standard job competency model for each job.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.The representative configuration of the present invention for achieving the above object is as follows.

본 발명의 실시예에 의한, 딥러닝 기반 직업별 직무역량 표준화 및 인공지능을 이용하여, 구직자의 단말 장치로 취업 준비 가이드를 제공하는 서버는, 재직자 정보를 획득하고, 상기 재직자 정보를 기초로 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 정보를 생성하는 재직자 정보 관리부, 구직자 정보를 획득하여 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 분류하고, 분류된 구직자 정보를 기초로 하여 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성하는 구직자 정보 관리부 및 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보, 상기 직업 별 표준 직무 역량 정보 및 상기 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 기초로 하여 상기 구직자에게 적합한 직업을 선정하고, 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보와 상기 선정된 직업에 대응하는 필요 직무 역량 간 차이를 나타내는 갭 값을 산출하는 구직 정보 제공부를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, using a deep learning-based job competency standardization and artificial intelligence, a server providing a job preparation guide to a terminal device of a job seeker acquires information about the incumbent, and based on the incumbent information By obtaining information on the standard job competency for each job and the required job competency information for each job, and obtaining job candidate information, classify it according to personal information, education, qualifications, experience and experience, and based on the classified job applicant information Job-seeker information management unit to generate information on the current job competency of the job seeker and the job-seeker's current job competency information, the standard job competency information for each job and the required job competency standard information for each job, and select a job suitable for the job candidate And, it may include a job search information providing unit for calculating a gap value indicating the difference between the current job capability information of the job seeker and the required job competency corresponding to the selected job.

또한, 본 발명의 실시예에 의한, 딥러닝 기반 직업별 직무역량 표준화 및 인공지능을 이용하여, 구직자의 단말 장치로 취업 준비 가이드를 제공하는 방법은, 재직자 정보를 획득하는 단계, 상기 재직자 정보를 기초로 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 정보를 생성하는 단계, 구직자 정보를 획득하여 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 분류하는 단계, 상기 분류된 구직자 정보를 기초로 하여 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성하는 단계, 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보, 상기 직업 별 표준 직무 역량 정보 및 상기 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 기초로 하여 상기 구직자에게 적합한 직업을 선정하는 단계 및 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보와 상기 선정된 직업에 대응하는 필요 직무 역량 간 차이를 나타내는 갭 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, using a deep learning-based job competency standardization and artificial intelligence, a method of providing a job preparation guide to a terminal device of a job seeker includes obtaining information of the incumbent, the incumbent information Creating standard job competency information for each job and necessary job competency information for each job based on the job, obtaining job applicant information and classifying it according to personal information, education matters, qualifications, career experience and experience items, and classified job applicant information Based on the step of generating the current job capability information of the job seeker, based on the current job competency information of the job seeker, the standard job competency information for each job and the required job competency standard information for each job, a job suitable for the job candidate It may include a step of selecting and calculating a gap value indicating a difference between the current job capability information of the job seeker and a required job capability corresponding to the selected job.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer-readable recording medium for recording a computer program for executing the method are further provided.

본 발명에 의하면, 직업 별 표준 직무 역량 모델을 산출함으로써, 구직자들에게 개인별 맞춤 직업 별 취업 준비 활동 가이드를 제공할 수 있다. According to the present invention, by calculating the standard job competency model for each job, it is possible to provide job seekers with a job preparation activity guide for each job.

또한, 본 발명에 의하면, 취업 준비 활동함에 있어 개인이 소비하는 비용과 시간을 크게 절감할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to significantly reduce the cost and time spent by an individual in preparing for a job.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 구직자에게 직업을 추천하고 구직 활동 가이드를 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.
도 3 및 도 4는 재직자 정보 관리부에서 각 분야 별 재직자의 정보를 획득하고 이를 관리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 재직자 정보를 2차 분류하기 위한 기준이 되는 항목을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 구직자 정보 관리부에서 구직자의 정보를 획득하고 관리하는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 구직자가 본인의 역량에 기반한 구직 정보를 제공받는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 구직 정보 제공부에서 구직자에게 구직 관련 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
1 is a diagram showing a schematic configuration of an entire system for recommending a job to a job candidate and providing a job search guide according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing in detail the internal configuration of the server according to an embodiment of the present invention.
3 and 4 are diagrams for explaining the process of acquiring and managing information of incumbent in each field in the incumbent information management unit.
5 to 7 are diagrams for exemplarily explaining items that serve as criteria for secondary classification of incumbent information according to an embodiment of the present invention.
8 is a view for illustratively explaining a process of acquiring and managing job seekers' information in the job seeker information management unit according to an embodiment of the present invention.
9 is a view for illustratively illustrating a process in which job seekers are provided with job search information based on their capabilities according to one embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a process of providing job-related information to job seekers in the job search information providing unit according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating a computing device according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains can easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.In this specification, redundant description of the same components is omitted.

또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.Also, in this specification, when a component is referred to as being'connected' or'connected' to another component, it may be directly connected to or connected to the other component, but other components in the middle It should be understood that may exist. On the other hand, in this specification, when a component is referred to as being'directly connected' or'directly connected' to another component, it should be understood that no other component exists in the middle.

또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다. In addition, the terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention.

또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. Also, in this specification, a singular expression may include a plural expression unless the context clearly indicates otherwise.

또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.Also, in the present specification, terms such as'include' or'have' are only intended to designate the existence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, and one or more of them. It should be understood that the existence or addition possibilities of other features, numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.Also in this specification, the term'and/or' includes a combination of a plurality of listed items or any one of a plurality of listed items. In this specification,'A or B'may include'A','B', or'both A and B'.

또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.Also, in this specification, detailed descriptions of well-known functions and configurations that may obscure the subject matter of the present invention will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 구직자에게 직업을 추천하고 구직 활동 가이드를 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an entire system for recommending a job to a job candidate and providing a job search guide according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은 통신망(100), 서버(200) 및 사용자의 단말 장치(300)를 포함하여 구성될 수 있다. As shown in FIG. 1, the entire system according to an embodiment of the present invention may include a communication network 100, a server 200, and a user's terminal device 300.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신망(100)은 데이터 송수신 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망일 수 있으며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 와이파이(Wi-Fi), 와이기그(WiGig), 와이브로(Wireless Broadband Internet, Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등을 포함하는 차세대 무선망일 수 있다.First, the communication network 100 according to an embodiment of the present invention may be a high-speed period network of a large communication network capable of data transmission/reception service, Wi-Fi for providing Internet or high-speed multimedia services, and It may be a next generation wireless network including WiGig, Wireless Broadband Internet (Wibro), World Interoperability for Microwave Access (Wimax), and the like.

상기 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있으며, 사용자 단말 장치(300)가 서버(200)에 접속될 수 있게 하는 환경을 제공할 수 있다. The Internet is a TCP/IP protocol and various services existing in a higher layer, namely HTTP (Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, File Transfer Protocol (FTP), Domain Name System (DNS), Simple Mail Transfer Protocol (SMTP), It may mean a global open computer network structure that provides Simple Network Management Protocol (SNMP), Network File Service (NFS), Network Information Service (NIS), etc., and the user terminal device 300 accesses the server 200 It can provide an environment that makes it possible.

한편, 상기 인터넷은 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어망 일 수도 있다.Meanwhile, the Internet may be a wired or wireless Internet, or may be a core network integrated with a wired public network, a wireless mobile communication network, or a portable Internet.

만약, 통신망(100)이 이동 통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 상기 비동기식 이동 통신망의 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 상기 이동 통신망은 예컨대, RNC(Radio Network Controller) 등을 포함할 수 있다. 한편, 상기 WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망, 5G망 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP 망일 수 있다.If the communication network 100 is a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network. An example of the asynchronous mobile communication network is a wideband code division multiple access (WCDMA) communication network. In this case, although not shown in the drawings, the mobile communication network may include, for example, a radio network controller (RNC). Meanwhile, although the WCDMA network is taken as an example, it may be a next-generation communication network such as a 3G LTE network, a 4G network, a 5G network, or an IP network based on other IPs.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)는 통신망(100)을 통하여 사용자의 단말 장치(300)로부터 사용자(예를 들어, 재직자 또는 구직자)의 정보를 수신하고, 수신한 정보를 분석하여 사용자의 단말 장치(300; 예를 들어, 구직자의 단말 장치)로 추천 직업 또는 추천 직장에 대한 정보를 제공하며, 추천 직업을 갖거나 추천 직장에 입사할 수 있도록 하는 구직 활동 가이드를 제공하는 기능을 수행할 수 있다. Next, the server 200 according to an embodiment of the present invention receives information of a user (for example, an incumbent or job seeker) from the user's terminal device 300 through the communication network 100 and receives the received information. Analyzes and provides information on the recommended job or recommended job to the user's terminal device 300 (for example, a job searcher's terminal device), and provides a job search activity guide to have a recommended job or join a recommended job Can perform a function.

본 발명에 따른 서버(200)의 구성과 기능에 관하여는 아래의 상세한 설명을 통하여 자세하게 알아보기로 한다.The configuration and function of the server 200 according to the present invention will be described in detail through the following detailed description.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말 장치(300)는 서버(200)에 접속한 후 통신할 수 있는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 사용자 단말 장치(300)로서 채택될 수 있다. On the other hand, the user terminal device 300 according to an embodiment of the present invention is a digital device including a function to communicate after connecting to the server 200, a desktop computer, a laptop computer, a workstation, a PDA, a web pad , Any digital device equipped with a memory means, such as a mobile phone, and equipped with a microprocessor and having computing power can be adopted as the user terminal device 300 according to the present invention.

특히, 사용자 단말 장치(300)에는 서버(200)가 제공하는, 사용자의 정보를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공받을 수 있도록 하는 브라우저(browser) 관련 프로그램이 포함되어 있을 수 있다.In particular, the user terminal device 300 may include a browser-related program provided by the server 200 so that a user interface capable of inputting user information is provided.

이하에서는, 본 발명에 따른 서버의 내부 구성과 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.Hereinafter, the internal configuration of the server according to the present invention and the function of each component will be described.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.2 is a view showing in detail the internal configuration of the server according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)는 재직자 정보 관리부(210), 구직자 정보 관리부(220), 구직 정보 제공부(230), 데이터베이스(240), 통신부(250) 및 제어부(260)를 포함하여 구성될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 재직자 정보 관리부(210), 구직자 정보 관리부(220), 구직 정보 제공부(230), 데이터베이스(240), 통신부(250) 및 제어부(260)는 그 중 적어도 일부가 사용자 단말 장치(300)와 통신하는 프로그램 모듈일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 또는 기타 프로그램 모듈의 형태로 서버(200)에 포함될 수 있고, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치에 저장될 수 있다.  또한, 이러한 프로그램 모듈은 서버(200)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.  한편, 이러한 프로그램 모듈은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.As shown in FIG. 2, the server 200 according to an embodiment of the present invention includes an incumbent information management unit 210, a job search information management unit 220, a job search information providing unit 230, a database 240, and a communication unit ( 250) and the control unit 260. According to an embodiment of the present invention, the incumbent information management unit 210, the job seeker information management unit 220, the job search information providing unit 230, the database 240, the communication unit 250 and the control unit 260 are at least a part of them May be a program module that communicates with the user terminal device 300. The program module may be included in the server 200 in the form of an operating system, application program module, or other program module, and may be physically stored in various well-known memory devices. Also, the program module may be stored in a remote storage device capable of communicating with the server 200. Meanwhile, the program module includes, but is not limited to, routines, subroutines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform specific tasks to be described later or execute specific abstract data types according to the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 재직자 정보 관리부(210)는 각 분야의 재직자의 정보를 획득하고 이를 관리하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서 재직자는 현재 직장에 근무중인 사람일수도 있고 재직 후 퇴사한 퇴직자일 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라 각 분야의 재직자 정보를 획득하고 이를 이용하여 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필수 직무 역량 정보를 포함하는 직업 별 직무 역량 정보를 생성하는 과정은 이하에서 도 3 내지 도 7을 더 참조로 하여 설명하도록 한다.The incumbent information management unit 210 according to an embodiment of the present invention may perform a function of acquiring and managing information of the incumbent in each field. Here, the incumbent may be a person who is currently working at the workplace or a retired person who has left the company after serving. The process of acquiring incumbent information in each field according to an embodiment of the present invention and using it to generate job competency information for each job including standard job competency information for each job and essential job competency information for each job is as follows. It will be described with reference to Figure 7 further.

도 3 및 도 4는 재직자 정보 관리부에서 각 분야 별 재직자의 정보를 획득하고 이를 관리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 3 and 4 are diagrams for explaining the process of acquiring and managing information of incumbent in each field in the incumbent information management unit.

도 2 및 도 3을 참조하면, 먼저, 재직자 정보 관리부(210)는 재직자의 정보를 획득할 수 있다(S310). 이 때, 재직자 정보 관리부(210)는 사용자 단말 장치(300)로 재직자 정보 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공하고, 사용자 단말 장치(300)로부터 재직자의 정보를 획득할 수 있다. 2 and 3, first, the incumbent information management unit 210 may acquire information of the incumbent (S310 ). At this time, the incumbent information management unit 210 may provide a user interface for inputting incumbent information to the user terminal device 300 and obtain information of the incumbent from the user terminal device 300.

재직자 정보 관리부(210)가 획득하는 재직자 정보는, 재직자가 취업을 위하여 제출한 자료 및 이와 관련된 정보 전반을 의미할 수 있으며, 예를 들어, 학교생활기록부, 대학성적표, 이력서, 자기소개서, 자격증, 면접후기, SNS 작성글에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. The incumbent information obtained by the incumbent information management unit 210 may refer to all data submitted by the incumbent for employment and overall information related thereto, for example, school life records, college transcripts, resumes, self-introduction, certificate, Interview reviews, information on SNS writing can be included.

재직자 정보가 획득되면, 재직자 정보 관리부(210)는 획득된 재직자 정보를 소정의 기준에 따라 1차 분류할 수 있으며, 구체적으로, 획득된 재직자 정보를 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 1차 분류할 수 있다(S320).When the incumbent information is obtained, the incumbent information management unit 210 may first classify the obtained incumbent information according to a predetermined criterion. Specifically, the acquired incumbent information can be classified as personal information, education matters, qualifications, experience, and It can be classified primarily by experience items (S320).

여기서, 인적사항 항목은, 재직자의 나이, 성별, 적성, 흥미, 취미, 관심분야 등에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 교육사항 항목은, 재직자가 졸업한 학교, 계열, 전공, 이수교과목, 학점, 직업교육, 기타교육 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 자격사항 항목은, 국가공인기술자격증, 국가공인전문자격증, 국가공인민간자격증 등 재직자가 취득한 자격증에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 경력사항 항목은 재직자의 아르바이트 경력, 인턴 경력, 연수 경력, 회사근무이력 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 경험사항 항목은 재직자의 체험활동, 봉사활동, 동아리활동, 여행활동, 독서활동 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.Here, the personal information item may include information about the age, gender, aptitude, interests, hobbies, interests, etc. of the incumbent, and the education item item includes the school, department, major, course subject, credit, It may include information on vocational education and other education. In addition, the qualification items may include information on the qualifications obtained by the incumbent, such as a nationally-certified technical qualification, a nationally-certified professional qualification, and a nationally-certified national qualification. It may include information about the company's work history. In addition, the experience items may include information on the incumbent's experience activities, volunteer activities, club activities, travel activities, and reading activities.

한편, 재직자 정보 관리부(210)는 딥 러닝 기반으로 재직자 정보 내 텍스트를 분석하고 카테고리 그룹화 과정을 통해 상기 1차 분류 작업을 수행할 수 있다. 딥 러닝 기반의 텍스트 분석 기법은 단어 추출 및 형태소분석으로 장문의 텍스트에서 키워드를 추출하고, 중요도 및 단어 간의 관계 네트워크 분석하고, 기계학습 토픽 모델링기법을 이용하여 하위 주제파악, 하위 주제간 연결관계구성 및 분류하고, 워드 클라우드 기반의 시각화를 통해 데이터 검증 및 확인하는 것을 의미할 수 있다.Meanwhile, the incumbent information management unit 210 may analyze the text in the incumbent information based on deep learning and perform the primary classification through a category grouping process. The deep learning-based text analysis technique extracts keywords from long text with word extraction and morpheme analysis, analyzes the network of importance and words, analyzes sub-subjects using machine learning topic modeling techniques, and constructs connection relationships between sub-subjects. And classification, and may mean data verification and verification through word cloud-based visualization.

도 3 및 도 4를 참조하면, 재직자 정보가 상기 소정의 기준에 따라 1차 분류되면, 재직자 정보 관리부(210)는 1차 분류된 데이터를 소정의 기준에 따라 2차 분류할 수 있다(S330). 3 and 4, when the incumbent information is first classified according to the predetermined criteria, the incumbent information management unit 210 may second classify the first classified data according to a predetermined criterion (S330). .

도 5 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 재직자 정보를 2차 분류하기 위한 기준이 되는 항목을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다. 5 to 7 are diagrams for exemplarily explaining items that serve as criteria for secondary classification of incumbent information according to an embodiment of the present invention.

도 5 내지 도 7을 참조하면, 재직자 정보를 2차 분류하기 위한 소정의 기준은 직무정의, 자격사항, 직업기초능력, 교육내용, 경력사항, 및 경험사항 항목을 포함할 수 있다. 특히, 직무정의 항목은, 국가직무능력표준(NCS, National Competency Standards)을 기반으로 한 것으로서, 도 5 및 도 6에 도시된 된 것과 같은 직무정의, 직무정보, 능력단위/수준, 수행준거, 지식/기술/태도를 기초로 생성된 것일 수 있다. 직무정의 항목에 대한 데이터는, 1차 분류된 재직자 정보 중 교육사항 항목, 자격사항 항목, 경력사항 항목 및 경험사항 항목을 기초로 생성될 수 있다. 또한, 자격사항 항목에 대한 데이터는 1차 분류된 재직자 정보 중 자격 사항 항목을 기초로 생성될 수 있으며, 직업기초능력 항목에 대한 데이터는 1차 분류된 재직자 정보 중 경력사항 및 경험사항 항목을 기초로 생성될 수 있다. 또한, 교육내용 항목에 대한 데이터는 1차 분류된 재직자 정보 중 교육사항 및 자격사항 항목을 기초로 생성될 수 있다.5 to 7, predetermined criteria for secondary classification of incumbent information may include job definitions, qualifications, vocational basic skills, educational content, career details, and experience items. In particular, job definition items are based on the National Competency Standards (NCS), job definition, job information, competency units/levels, performance standards, knowledge/ It may have been created based on technology/attitude. Data on the job definition items may be generated based on the education items, qualification items, experience items, and experience items among the first classified incumbent information. In addition, the data on qualification items can be generated based on the qualification items among the first classified incumbent information, and the data on the job basic competency items are based on experience and experience items in the first classified incumbent information. Can be created with In addition, data on the education content items may be generated based on the education items and qualification items among the first classified incumbent information.

재직자 정보 관리부(210)는 딥 러닝 기반으로 1차 분류된 재직자 정보 내 텍스트를 분석하고 카테고리 그룹화 과정을 통해 상기 2차 분류 작업을 수행할 수 있다.The incumbent information management unit 210 may analyze the text in the first-classified incumbent information based on deep learning and perform the second classification task through a category grouping process.

도 3 및 도 4를 참조하면, 재직자 정보 관리부(210)는 2차 분류된 재직자 정보를 분석하여 직업 별 표준 직무 역량 정보 생성할 수 있다(S340). 예를 들어, 도 4에 도시된 것과 같이 간호사에 대한 표준 직무 역량 정보, 건축사에 대한 표준 직무 역량 정보 등이 생성될 수 있다. Referring to FIGS. 3 and 4, the incumbent information management unit 210 may analyze the second classified incumbent information to generate standard job competency information for each job (S340 ). For example, as illustrated in FIG. 4, standard job competency information for a nurse, standard job competency information for an architect, and the like may be generated.

재직자 정보 관리부(210)는 딥 러닝 기반으로 2차 분류된 재직자 정보 내 텍스트를 분석하고 카테고리 그룹화 과정을 통해 표준 직무 역량 정보 생성 작업을 수행할 수 있다. 또한, 재직자 정보 관리부(210)는 직업 별 재직자에게 최소한으로 필요한 역량에 대한 정보인 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 생성할 수 있다. 여기서 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보는 회사에서 원하는 재직자 역량의 최소 기준을 의미할 수 있다. 또는, 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보는 취업 합격을 위하여 구직자가 갖춰야 하는 최소 역량을 의미할 수도 있다. The incumbent information management unit 210 may analyze the text in the second-classified incumbent information based on deep learning and perform standard job competency information generation through a category grouping process. In addition, the incumbent information management unit 210 may generate required job competency standard information for each job, which is information on a minimum required capacity for each job incumbent. Here, the required job competency standard information for each job may mean a minimum standard for the incumbent competency desired by the company. Alternatively, the job competency standard information required for each job may refer to a minimum competency that job seekers must have in order to pass a job.

재직자 정보 관리부(210)는 재직자 정보가 새롭게 입력될 때마다 도 3을 참조로 하여 상술한 단계 S320, 단계 S330 및 단계 S340를 반복하여 표준 직무 역량 정보에 대한 정보와 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 지속적으로 업데이트할 수 있다. 여기서 표준 직무 역량 정보는 재직자들 또는 취업 합격자의 평균 역량을 의미할 수 있다.The incumbent information management unit 210 repeats the above-described steps S320, S330 and S340 with reference to FIG. 3 whenever the incumbent information is newly input, thereby providing information on standard job competency information and required job competency standard information for each job. Can be updated continuously. Here, the standard job competency information may mean the average competency of the incumbent or the successful candidate.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 구직자 정보 관리부(220)는 구직자의 정보를 획득하고 이를 관리하는 기능을 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 구직자 정보 관리부(220)의 구체적인 기능에 관하여는 이하에서 도 8 및 도 9를 참조로 하여 구체적으로 설명하도록 한다. Next, the job seeker information management unit 220 according to an embodiment of the present invention may perform a function of acquiring and managing the job seeker information. The detailed functions of the job seeker information management unit 220 according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 8 and 9 below.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 구직자 정보 관리부에서 구직자의 정보를 획득하고 관리하는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이고, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 구직자가 본인의 역량에 기반한 구직 준비 정보를 제공받는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다. 8 is a view for illustratively illustrating a process of acquiring and managing job seekers' information in the job seeker information management unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 9 is a job seeker's ability according to an embodiment of the present invention. It is a view for illustratively explaining the process of receiving job search preparation information based on the.

도 2, 도 8 및 도 9를 참조하면, 먼저 구직자 정보 관리부(220)는 구직자의 정보를 획득할 수 있다(S810). 여기서 구직자는 취업을 준비하는 사람 전반을 의미할 수 있다. 구직자 정보 관리부(220)는 사용자 단말 장치(300)로 구직자 정보 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공하고, 사용자 단말 장치(300)로부터 구직자의 정보를 획득할 수 있다. 2, 8 and 9, first, the job seeker information management unit 220 may acquire job seeker information (S810 ). Here, job seekers can mean the whole person preparing for a job. The job seeker information management unit 220 may provide a user interface for inputting job seeker information to the user terminal device 300, and obtain job seeker information from the user terminal device 300.

구직자 정보 관리부(220)에서 획득하는 구직자 정보는 취업을 위하여 제출하게 될 자료 및 이와 관련된 정보 전반을 의미할 수 있으며, 예를 들어, 역량검사, 학교생활기록부, 대학성적표, 이력서, 자기소개서, 자격증, 면접후기, SNS상 작성글에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.The job seeker information obtained from the job seeker information management department 220 may refer to all data to be submitted for employment and all related information, for example, competency test, school life record, university report card, resume, self-introduction, certificate , Interview reviews, information about writing on SNS.

구직자 정보가 획득되면, 구직자 정보 관리부(220)는 획득된 구직자 정보를 소정의 기준에 따라 분류할 수 있으며, 구체적으로, 획득된 재직자 정보를 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 분류할 수 있다(S820).When job seeker information is obtained, the job seeker information management unit 220 may classify the obtained job seeker information according to predetermined criteria, and specifically, the obtained job candidate information is personal information, education matters, qualifications, experience and experience matters It can be classified by item (S820).

여기서, 인적사항 항목은, 구직자의 나이, 성별, 적성, 흥미, 취미, 관심분야 등에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 교육사항 항목은, 구직자가 졸업한 학교, 계열, 전공, 이수교과목, 학점, 직업교육, 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 자격사항 항목은, 국가공인기술자격증, 국가공인전문자격증, 국가공인민간자격증 등 구직자가 취득한 자격증에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 경력사항 항목은 구직자의 연수 경력, 회사근무이력, 프로젝트 수행 경험 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 경험사항 항목은 구직자의 아르바이트 경력, 인턴 경력, 체험활동, 봉사활동, 동아리활동, 여행활동, 독서활동 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.Here, the personal information item may include information about the job seeker's age, gender, aptitude, interests, hobbies, interests, and the like, and the educational item item includes a school, affiliate, major, course subject, credit, Information on vocational education, etc. In addition, the qualification items may include information on qualifications obtained by job seekers, such as nationally recognized technical qualifications, nationally recognized professional qualifications, and nationally recognized private qualifications, and experienced items may include job seekers' training experience, company work history, and project execution. It may include information on experiences and the like. In addition, the experience items may include information on job seekers' part-time jobs, internship experiences, experience activities, volunteer activities, club activities, travel activities, and reading activities.

한편, 구직자 정보 관리부(220)는 딥 러닝 기반으로 구직자 정보 내 텍스트를 분석하고 카테고리 그룹화 과정을 통해 상기 분류 작업을 수행할 수 있다.Meanwhile, the job seeker information management unit 220 may analyze the text in the job seeker information based on deep learning and perform the classification through a category grouping process.

구직자 정보가 상기 소정의 기준에 따라 분류되면, 구직자 정보 관리부(220)는 분류된 데이터를 분석하여 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 구직자의 현재 직무 역량 정보는, 재직자 정보 관리부(210)에서 생성한 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 분류된 구직자 정보와 비교함으로써 생성될 수 있다. When job searcher information is classified according to the predetermined criteria, the job searcher information management unit 220 may analyze the classified data to generate job searcher's current job capability information. At this time, the current job competency information of the job seeker may be generated by comparing standard job competency information for each job generated by the incumbent information management unit 210 and required job competency standard information for each job with the classified job seeker information.

구직자 정보 관리부(220)는 딥 러닝 기반으로, 분류된 구직자 정보, 직업 별 표준 직무 역량 정보 및 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보 내 텍스트를 분석하고 카테고리 그룹화 과정을 통해 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성할 수 있다.The job seeker information management unit 220 analyzes text in classified job seeker information, standard job competency information for each job, and required job competency standard information for each job based on deep learning, and generates job search job current job competency information through a category grouping process. Can be.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 구직 정보 제공부(230)는 구직자 정보 관리부(220)에서 생성한 구직자의 현재 직무 역량 정보를 기초로 하여 구직자에게 적절한 직장 또는 직업 정보를 추천하고, 추천 직장에 취업하거나 추천 직업을 가질 수 있도록 하는 구직 가이드 정보를 제공할 수 있다. 구직 정보 제공부(230)의 구체적인 기능에 관하여는 이하에서 도 9 및 도 10을 참조로 하여 구체적으로 설명하도록 한다. Next, the job search information providing unit 230 according to an embodiment of the present invention recommends and recommends suitable job or job information to job seekers based on the current job capability information of the job seekers generated by the job searcher information management unit 220 We can provide job search guide information to help you get a job or get a job. The detailed functions of the job search information providing unit 230 will be described in detail below with reference to FIGS. 9 and 10.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 구직 정보 제공부에서 구직자에게 구직 관련 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다. 10 is a flowchart illustrating a process of providing job-related information to job seekers in the job search information providing unit according to an embodiment of the present invention.

도 9 및 도 10을 참조하면, 구직 정보 제공부(230)는 구직자의 현재 직무 역량 정보, 직업 별 표준 직무 역량 정보 및 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 기초로 하여 구직자에게 적합한 직업을 선정할 수 있다(S1010). 다음으로, 구직 정보 제공부(230)는 선정된 직업에 대한 필요 직무 역량 간 차이를 나타내는 갭 값을 산출할 수 있다(S1020). 상기 갭 값은 선정된 직업에 대한 직업 별 필요 직무 역량 기준과 구직자의 현재 직무 역량 간 차이를 수치화 한 것일 수 있다. 9 and 10, the job search information providing unit 230 may select a job suitable for a job seeker based on job candidates' current job competency information, job standard job competency information, and job required job competency standard information for each job. Yes (S1010). Next, the job search information providing unit 230 may calculate a gap value indicating a difference between required job competencies for the selected job (S1020). The gap value may be a numerical value of a difference between a required job competency standard for each job for a selected job and a job searcher's current job ability.

구직 정보 제공부(230)는 구직자가 특정 목표를 설정할 수 있도록 상기 갭 값에 대한 정보를 구직자의 단말장치로 제공할 수 있다. The job search information providing unit 230 may provide information on the gap value to the terminal device of the job searcher so that the job searcher can set a specific target.

구직자는 구직 정보 제공부(230)로부터 제공받은 정보를 참고하여 본인의 구직 목표, 예를 들어, 갖고자 하는 직업, 취업하길 원하는 직장 등을 설정할 수 있다. 구직자에 의하여 설정된 목표는 구직자의 단말 장치를 통해 구직 정보 제공부(230)에 전달될 수 있다. Job seekers can set their own job search goals, for example, the jobs they want to have, and the jobs they want to find jobs by referring to the information provided by the job search information providing unit 230. The target set by the job seeker may be delivered to the job search information providing unit 230 through the job seeker's terminal device.

구직 정보 제공부(230)는 구직자의 설정 구적 목표에 대한 정보를 제공받으면, 설정 목표에 대응하는 필요 직무 역량 기준을 참조로 하여, 구직자가 설정 목표를 이룰 수 있도록 하는 정보(이하, '구직 가이드 정보'라 함)를 구직자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 구직 가이드 정보는 설정 목표를 이루기 위하여 구직자가 수행하여야 하는 교육과정, 프로그램, 자격증, 인턴, 실습, 체험활동, 취업활동 등에 대한 정보나, 설정 목표와 관련된 컨텐츠, 기사, 동향, 자기소개서 및 면접 관련 내용 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. When the job search information providing unit 230 is provided with information on the job search target's setting job search objectives, information that enables job seekers to achieve the setting goal, hereinafter referred to as a'job search guide', with reference to the necessary job competency standards corresponding to the job setting goal. Information'). For example, job search guide information includes information about the curriculum, programs, qualifications, interns, practical training, experiential activities, employment activities, etc. that job seekers must perform in order to achieve a set goal, or content, articles, trends, and self related to the set goal It can include information about introductions and interviews.

구직 정보 제공부(230)는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반의 협력 필터(Collaborative Filtering, CF), 인공신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 및 적응형학습(adaptive learning)을 이용하여 구직 가이드 정보를 분석한 후 구직자에게 맞춤 정보를 제공할 수 있다.The job search information providing unit 230 uses the artificial intelligence (AI)-based collaborative filter (Collaborative Filtering, CF), artificial neural network (Recurrent Neural Network, RNN), and adaptive learning (adaptive learning) After analyzing, it may provide customized information to job seekers.

구직 정보 제공부(230)는 구직자 정보가 입력될 때마다 도 9 및 도 10을 참조로 하여 상술한 단계 S1020, 단계 S1030, 및 단계 S1040을 반복하여, 구직자가 설정한 목표 달성 가능성 여부, 현재 구직자에게 부족한 항목에 대한 정보, 즉 구직 가이드 정보를 지속적으로 업데이트 할 수 있다. The job search information providing unit 230 repeats steps S1020, S1030, and S1040 described above with reference to Figs. It is possible to continuously update information on items that are lacking, that is, job search guide information.

본 발명의 일 실시예에 의한 구직 정보 제공부(230)는 소정의 구인업체로부터 구인 내역에 대한 정보를 제공받으면, 서버(200)에 등록된 구직자 정보(예를 들어, 구직자의 현재 직무 역량 정보)를 참조로 하여 상기 구인 내역에 적합한 최적의 구직자를 선정하는 기능을 수행할 수 있다. 또한, 구직 정보 제공부(230)는 선정된 구직자에 대한 정보를 구인업체에 제공할 수도 있다. When the job search information providing unit 230 according to an embodiment of the present invention is provided with information on job listings from a predetermined job search company, job searcher information registered in the server 200 (for example, job search job present job capability information) ), it is possible to perform a function of selecting an optimal job candidate suitable for the job offer. Also, the job search information providing unit 230 may provide information on the selected job seekers to a job search company.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스(240)에는, 재직자에 대한 정보 및 구직자에 대한 정보 등이 저장될 수 있다. 비록 도 2에서 데이터베이스(240)가 서버(200)에 포함되어 구성되는 것으로 도시되어 있지만, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라, 데이터베이스(240)는 서버(200)와 별개로 구성될 수도 있다. 또한, 도 2에는 하나의 데이터베이스(240)만이 도시되어 있지만 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라 데이터베이스(240)는 복수 개 구비될 수 있다. 한편, 본 발명에서의 데이터베이스(240)는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함하는 개념으로서, 협의의 데이터베이스뿐만 아니라 파일 시스템에 기반을 둔 데이터 기록 등을 포함하는 광의의 데이터베이스일 수도 있으며, 단순한 로그의 집합이라도 이를 검색하여 데이터를 추출할 수 있다면 본 발명에서의 데이터베이스(240)가 될 수 있다.Next, in the database 240 according to an embodiment of the present invention, information about the incumbent and information about the job seeker may be stored. Although the database 240 in FIG. 2 is illustrated as being included in the server 200, the database 240 may be configured separately from the server 200 according to the needs of those skilled in the art to implement the present invention. . In addition, although only one database 240 is illustrated in FIG. 2, the present invention is not limited thereto, and a plurality of databases 240 may be provided according to the needs of those skilled in the art. Meanwhile, the database 240 in the present invention is a concept including a computer readable recording medium, and may be a broad database including a file system based data record as well as a consultation database, and a simple log. If it is possible to extract data by searching for a set, it may be the database 240 in the present invention.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(250)는 재직자 정보 관리부(210), 구직자 정보 관리부(220), 구직 정보 제공부(230) 및 데이터베이스(240) 로부터의/로의 데이터 송수신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수 있다. 또한, 통신부(250)는 서버(200) 내 구성과 사용자 단말 장치(300) 간 데이터 송수신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수도 있다. Next, the communication unit 250 according to an embodiment of the present invention can transmit/receive data to/from the incumbent information management unit 210, the job seeker information management unit 220, the job search information providing unit 230, and the database 240. You can perform the function to do. In addition, the communication unit 250 may perform a function that enables data transmission and reception between the configuration in the server 200 and the user terminal device 300.

마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(260)는 재직자 정보 관리부(210), 구직자 정보 관리부(220), 구직 정보 제공부(230), 데이터베이스(240) 및 통신부(250) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 제어부(270)는 서버(200)의 외부로부터의/로의 데이터 흐름 또는 서버의 각 구성요소 간의 데이터 흐름을 제어함으로써, 재직자 정보 관리부(210), 구직자 정보 관리부(220), 구직 정보 제공부(230), 데이터베이스(240) 및 통신부(250)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.Finally, the control unit 260 according to an embodiment of the present invention includes information between the incumbent information management unit 210, the job seeker information management unit 220, the job search information providing unit 230, the database 240, and the communication unit 250. It can perform the function to control the flow. That is, the control unit 270 according to the present invention controls the data flow from/to the outside of the server 200 or the data flow between each component of the server, so that the incumbent information management unit 210, the job seeker information management unit 220, The job search information providing unit 230, the database 240, and the communication unit 250 may control each to perform a unique function.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 도 11의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 장치(예, 서버(200) 등) 일 수 있다. 11 is a diagram illustrating a computing device according to an embodiment of the present invention. The computing device TN100 of FIG. 11 may be a device (eg, the server 200, etc.) described herein.

도 11의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.In the embodiment of FIG. 11, the computing device TN100 may include at least one processor TN110, a transmission/reception device TN120, and a memory TN130. Also, the computing device TN100 may further include a storage device TN140, an input interface device TN150, an output interface device TN160, and the like. Components included in the computing device TN100 may be connected by a bus TN170 to communicate with each other.

프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.The processor TN110 may execute a program command stored in at least one of the memory TN130 and the storage device TN140. The processor TN110 may refer to a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor in which methods according to an embodiment of the present invention are performed. The processor TN110 may be configured to implement procedures, functions, and methods described in connection with embodiments of the present invention. The processor TN110 may control each component of the computing device TN100.

메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. Each of the memory TN130 and the storage device TN140 may store various information related to the operation of the processor TN110. Each of the memory TN130 and the storage device TN140 may be configured as at least one of a volatile storage medium and a non-volatile storage medium. For example, the memory TN130 may be configured as at least one of read only memory (ROM) and random access memory (RAM).

송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다. The transmitting and receiving device TN120 may transmit or receive a wired signal or a wireless signal. The transmitting and receiving device TN120 may be connected to a network to perform communication.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and can be recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable by those skilled in the computer software field. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs, DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.

한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. Meanwhile, the embodiment of the present invention is not implemented only through the apparatus and/or method described so far, and may be implemented through a program for realizing a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium in which the program is recorded There is, such an implementation can be easily implemented by those skilled in the art to which the present invention pertains from the description of the above-described embodiment.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 통상의 기술자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of rights of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of the skilled person using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of the invention.

100: 통신망 200: 서버
210: 재작자 정보 관리부 220: 구직자 정보 관리부
230: 구직 정보 제공부 240: 데이터베이스
250: 통신부 260: 제어부
300: 사용자의 단말 장치
100: communication network 200: server
210: rewritten information management department 220: job seeker information management department
230: job search information providing unit 240: database
250: communication unit 260: control unit
300: the user's terminal device

Claims (11)

구직자의 단말 장치로 상기 구직자에 대응하는 구직 정보를 제공하는 서버에 있어서,
재직자 정보를 획득하고, 상기 재직자 정보를 기초로 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 정보를 생성하는 재직자 정보 관리부;
구직자 정보를 획득하여 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 분류하고, 분류된 구직자 정보를 기초로 하여 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성하는 구직자 정보 관리부; 및
상기 구직자의 현재 직무 역량 정보, 상기 직업 별 표준 직무 역량 정보 및 상기 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 기초로 하여 상기 구직자에게 적합한 직업을 선정하고, 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보와 상기 선정된 직업에 대응하는 필요 직무 역량 간 차이를 나타내는 갭 값을 산출하는 구직 정보 제공부;
를 포함하는 서버.
In the server for providing job search information corresponding to the job seekers to the terminal device of the job seeker,
An incumbent information management unit that acquires incumbent information and generates standard job capability information for each job and required job capability information for each job based on the incumbent information;
A job seeker information management unit that obtains job seeker information and classifies it into personal information, education matters, qualifications, career experiences, and experience items, and generates current job competency information of the job seekers based on the classified job seeker information; And
Based on the current job competency information of the job candidate, the standard job competency information for each job, and the required job competency standard information for each job, a job suitable for the job candidate is selected, and the current job competency information of the job candidate and the selected job A job search information provider that calculates a gap value representing a difference between corresponding required job competencies;
Server comprising a.
제1항에 있어서,
상기 재직자 정보 관리부는,
딥 러닝 기반의 텍스트 분석 기법을 이용하여 상기 재직자 정보를 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 1차 분류하는 것을 특징으로 하는 서버.
According to claim 1,
The incumbent information management unit,
A server characterized by first classifying the incumbent information by personal information, education matters, qualifications, experience, and experience items using a deep learning-based text analysis technique.
제2항에 있어서,
상기 재직자 정보 관리부는,
상기 1차 분류된 재직자 정보를 직무정의 항목, 자격사항 항목, 직업기초능력 항목, 교육내용 항목, 경력사항 항목 및 경험사항 항목을 기준으로 하여 2차 분류하고,
상기 2차 분류된 재직자 정보를 분석하여 상기 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 서버.
According to claim 2,
The incumbent information management unit,
The first classified job information is classified based on job definition items, qualification items, vocational basic ability items, education content items, career items and experience items,
A server characterized by generating the standard job competency information for each job and the required job competency information for each job by analyzing the secondary classified job information.
제3항에 있어서,
상기 재직자 정보 관리부는, 새로운 재직자 정보가 입력될 때마다 상기 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 정보를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 서버.
According to claim 3,
The incumbent information management unit, the server, characterized in that for each new job information is input, the standard job competency information for each job and the required job competency information for each job.
제1항에 있어서,
상기 구직자 정보 관리부는,
딥 러닝 기반의 텍스트 분석 기법을 이용하여 상기 구직자 정보를 분류하고, 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 서버.
According to claim 1,
The job seeker information management department,
A server characterized by classifying the job seeker information using a deep learning-based text analysis technique and generating current job capability information of the job seeker.
제5항에 있어서,
상기 구직 정보 제공부는,
상기 구직자로부터 구직 목표에 대한 정보를 제공받으면, 상기 구직 목표에 대응하는 필요 직무 역량 기준을 참조로 하여 구직 가이드 정보를 상기 구직자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 서버.
The method of claim 5,
The job search information providing unit,
When receiving information about a job search goal from the job seeker, a server characterized by providing job search guide information to the job seeker with reference to a required job competency criterion corresponding to the job search goal.
제6항에 있어서,
상기 구직 정보 제공부는,
인공지능 기반의 협력 필터, 인공신경망 및 적응형학습(adaptive learning)을 이용하여 상기 구직 가이드 정보를 생성하고 구직자 맞춤형 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 서버.
The method of claim 6,
The job search information providing unit,
A server characterized by generating job search guide information and providing job searcher customized information using artificial intelligence-based cooperative filters, artificial neural networks, and adaptive learning.
제7항에 있어서,
상기 구직 정보 제공부는,
새로운 구직자 정보가 입력될 때마다 상기 구직 가이드 정보를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 서버.
The method of claim 7,
The job search information providing unit,
A server characterized in that the job search guide information is updated whenever new job searcher information is input.
구직자의 단말 장치로 상기 구직자에 대응하는 구직 정보를 제공하는 방법에 있어서,
재직자 정보를 획득하는 단계;
상기 재직자 정보를 기초로 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 정보를 생성하는 단계;
구직자 정보를 획득하여 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 분류하는 단계;
상기 분류된 구직자 정보를 기초로 하여 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성하는 단계;
상기 구직자의 현재 직무 역량 정보, 상기 직업 별 표준 직무 역량 정보 및 상기 직업 별 필요 직무 역량 기준 정보를 기초로 하여 상기 구직자에게 적합한 직업을 선정하는 단계; 및
상기 구직자의 현재 직무 역량 정보와 상기 선정된 직업에 대응하는 필요 직무 역량 간 차이를 나타내는 갭 값을 산출하는 단계;
를 포함하는 방법.
In the method for providing job search information corresponding to the job seeker to the terminal device of the job seeker,
Obtaining incumbent information;
Generating standard job competency information for each job and required job competency information for each job based on the incumbent information;
Obtaining job seekers information and classifying them into personal information, education matters, qualifications, career experiences, and experience items;
Generating current job capability information of the job seekers based on the classified job candidate information;
Selecting a job suitable for the job candidate based on the current job competency information of the job candidate, the standard job competency information for each job, and the required job competency standard information for each job; And
Calculating a gap value indicating a difference between the job searcher's current job competency information and a required job competency corresponding to the selected job;
How to include.
제9항에 있어서,
상기 직업 별 표준 직무 역량 정보와 직업 별 필요 직무 역량 정보를 생성하는 단계는,
딥 러닝 기반의 텍스트 분석 기법을 이용하여 상기 재직자 정보를 인적사항, 교육사항, 자격사항, 경력사항 및 경험사항 항목 별로 1차 분류하는 단계;
상기 1차 분류된 재직자 정보를 직무정의 항목, 자격사항 항목, 직업기초능력 항목, 교육내용 항목, 경력사항 항목 및 경험사항 항목을 기준으로 하여 2차 분류하는 단계; 및
상기 2차 분류된 재직자 정보를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 9,
The step of generating the standard job competency information for each job and the required job competency information for each job,
First classifying the incumbent information by personal information, education matters, qualifications, experience matters, and experience items by using deep learning-based text analysis techniques;
Secondly classifying the first classified incumbent information based on job definition items, qualification items, vocational basic ability items, education content items, career items, and experience items; And
And analyzing the second classified job information.
제10항에 있어서,
상기 구직자 정보를 분류하는 단계 및 상기 구직자의 현재 직무 역량 정보를 생성하는 단계는, 딥 러닝 기반의 텍스트 분석 기법을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 10,
The method of classifying the job seeker information and the step of generating information on the current job competency of the job seeker is performed using a text analysis technique based on deep learning.
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