KR20210012197A - Apparatus and method for analyziing an information - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 정보 분석 장치 및 정보 분석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an information analysis device and an information analysis method.
채용을 원하는 구인 기업이 취업을 원하는 구직자를 만나 후보자를 확보하고, 해당 후보자의 이력정보 및 각종 메타정보를 활용해서 적합한 인재를 선별하는 작업은 매우 어려운 과정이다. 본 작업을 쉽게 수행하기 위해 구인구직 사이트를 통해 채용 공고를 게재하고 채용공고를 통해 모집된 후보자의 이력서를 검토하는 과정이 현재 온라인 채용의 일반적인 모습이다.It is a very difficult process for a job seeker who wants to be hired to meet a job seeker who wants to find a job, secure candidates, and use the candidate's history information and various meta information to select suitable talents. To make this job easier, the process of posting job postings through a job site and reviewing the resumes of candidates recruited through job postings is a common aspect of online hiring.
그러나 구인 기업이 진행하고자 하는 채용 과정에서 적합한 후보자를 선별하는 기준이 필요하며 이러한 기준을 객관적으로 수립하고 적용하는 것은 매우 어려운 일이다. 또한 채용 과정에서 후보자의 수가 많으면 많을수록 이력서를 검토하고 적합한 후보자를 선별하는 작업은 많은 리소스가 투입되어야 한다. 구인 기업에 있어 이러한 리소스는 모두 비용이며, 효율성을 떨어뜨리는 원인이 된다.However, the criteria for selecting suitable candidates in the recruitment process that the job seeker intends to proceed with are required, and it is very difficult to objectively establish and apply these criteria. In addition, as the number of candidates increases during the hiring process, the more resources required to review resumes and select suitable candidates. For recruiters, all of these resources are costly and cause less efficiency.
마지막으로, 기존 채용 과정에 있어 구인기업은 이력서에 기술되어 있는 구직자의 한정된 정보만으로 채용을 진행해야 하며 이외의 정보를 확보하기 위해서는 많은 비용이 투입되어야 한다. 통상적으로는 면접전형을 진행하거나 후보자에 대한 인적성 검사 등을 별도로 의뢰하여 진행하는 경우가 일반적이다.Lastly, in the existing hiring process, recruiting companies should proceed with hiring only with the limited information of job seekers described in the resume, and a large amount of cost should be invested to secure other information. In general, it is common to conduct an interview screening or to separately request a personality test for the candidate.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.The above-described background technology is technical information possessed by the inventors for derivation of the present invention or acquired during the derivation process of the present invention, and is not necessarily known to be publicly known prior to filing the present invention.
본 발명은 전술한 문제점 및/또는 한계를 해결하기 위해 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 채용을 원하는 구인기업에 후보자를 제공함에 있어 후보자에 대한 채용 적합도를 분석하여 제공하고, 구인기업은 이러한 분석정보에 기반하여 후보자를 선별하는 과정에 있어 리소스와 비용을 절감하는데 있다.The present invention was conceived to solve the above-described problems and/or limitations, and an object of the present invention according to an aspect is to analyze and provide the degree of suitability for recruitment of candidates in providing candidates to recruitment companies that want to be hired. Companies are trying to save resources and costs in the process of selecting candidates based on this analysis information.
본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 분석 장치는, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 인재를 채용하고자 하는 기업의 관리자인 제1 사용자의 단말기로부터 구인정보를 수신하고, 상기 정보 분석 어플리케이션 또는 상기 정보 분석 사이트에 접속한 구직자인 제2 사용자의 단말기로부터 상기 구인정보에 대응하는 구직정보를 수신하는 수신부; 상기 수신부가 수신한 상기 구인정보 및 상기 구직정보 각각에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여, 상기 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행하고, 상기 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행하는 분석부; 상기 제1 분석의 결과와 매칭하는 상기 제2 분석의 결과에 기설정된 점수를 부가하여 정량적으로 평가할 수 있는 제1 평가지표를 생성하고, 상기 제1 분석의 결과와 매칭하는 상기 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 정성적으로 평가할 수 있는 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 생성하는 생성부; 및 상기 제2 사용자에 대한 일부 구직정보와 함께 상기 제1 평가지표를 내림차순으로 정렬하고, 상기 제1 평가지표의 부근에 상기 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 함께 정렬한 평가정보를 상기 제1 사용자의 단말기로 제공하는 제공부;를 포함할 수 있다.An information analysis device according to an embodiment of the present invention receives job offer information from a terminal of a first user who is an administrator of a company who wants to hire a person who has accessed an information analysis application or an information analysis site, and receives the information analysis application or the information analysis application. A receiver for receiving job search information corresponding to the job search information from a terminal of a second user who is a job seeker who has accessed the information analysis site; By applying text mining technology to each of the job search information and the job search information received by the receiving unit, a first analysis is performed on the talent image that the company intends to employ, and a second analysis on the characteristic information included in the job search information An analysis unit that performs; The result of the second analysis matching the result of the first analysis to generate a first evaluation index that can be quantitatively evaluated by adding a preset score to the result of the second analysis matching the result of the first analysis Generating unit for generating a second evaluation index including one or more second evaluation items capable of qualitatively evaluating characteristic information above the static average possessed by only the second user by comparing with the quantitative average of other second users ; And an evaluation in which the first evaluation index is sorted in descending order along with some job search information for the second user, and a second evaluation index including the one or more second evaluation items in the vicinity of the first evaluation index is arranged together. It may include a; providing unit for providing information to the terminal of the first user.
상기 제공부는, 상기 하나 이상의 제2 평가항목 중 상기 제1 사용자에 의한 어느 한 제2 평가항목 선택 수신에 대응하여, 상기 평가정보를 유지한 상태에서 상기 제2 평가항목에 포함된 상기 제2 사용자에 대한 정성적 특징을 문장으로 팝업하여 제공할 수 있다.In response to the selection and reception of one of the second evaluation items by the first user among the one or more second evaluation items, the providing unit may include the second user included in the second evaluation items while maintaining the evaluation information. Qualitative characteristics of can be provided by popping up a sentence.
상기 분석부는, 데이터베이스에 저장된 상기 제1 사용자의 단말기로부터 수신한 이전의 구인 히스토리 정보와, 상기 이전의 구인 히스토리 정보에 대응하여 채용한 인재에 대한 구직정보와, 상기 구인정보에 대하여, 상기 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 추출한 단어들에 기계학습을 적용하여 상기 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행할 수 있다.The analysis unit includes previous job search history information received from the terminal of the first user stored in the database, job search information for a person employed in correspondence with the previous job search history information, and the text mining By applying machine learning to words extracted by applying technology, a first analysis may be performed on the image of human resources the company intends to employ.
상기 분석부는, 데이터베이스에 저장된 상기 제2 사용자의 단말기로부터 수신한 이전의 구직 히스토리 정보와, 상기 정보 분석 어플리케이션 또는 상기 정보 분석 사이트에 접속한 상기 제2 사용자의 행태 정보와, 상기 구직정보에 대하여, 상기 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 추출한 단어들에 기계학습을 적용하여 상기 제2 사용자의 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행할 수 있다.The analysis unit, with respect to previous job search history information received from the terminal of the second user stored in the database, behavior information of the second user accessing the information analysis application or the information analysis site, and the job search information, Machine learning may be applied to words extracted by applying the text mining technology to perform a second analysis on the characteristic information of the second user.
상기 제공부는, 상기 평가정보에 대응하여 상기 제1 사용자의 단말기로부터 수신한 인재 선택 정보에 대응하는 제2 사용자의 단말기로 인재 채용 합격 정보를 제공할 수 있다.In response to the evaluation information, the providing unit may provide information on a talent recruitment pass to a terminal of a second user corresponding to information on selecting a talent received from the terminal of the first user.
상기 장치는, 상기 제1 분석의 결과와, 상기 제2 분석의 결과와, 상기 제1 평가지표와, 상기 제2 평가지표와, 상기 평가정보와, 상기 인재 채용 합격 정보에 대하여, 상기 기업 및 상기 제2 사용자 각각을 대상으로 학습하고, 학습한 결과를 히스토리 정보로 생성하여 데이터베이스에 저장하는 학습부;를 더 포함할 수 있다.The device, with respect to the result of the first analysis, the result of the second analysis, the first evaluation index, the second evaluation index, the evaluation information, and the personnel employment pass information, the company and It may further include a learning unit that learns for each of the second users, generates a learning result as history information, and stores it in a database.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 더 제공될 수 있다.In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer program for executing the method may be further provided.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features, and advantages other than those described above will become apparent from the following drawings, claims, and detailed description of the invention.
실시 예들에 따르면, 채용을 원하는 구인기업에 후보자를 제공함에 있어 후보자에 대한 채용 적합도를 분석하여 제공하고, 구인기업은 이러한 분석정보에 기반하여 후보자를 선별하는 과정에 있어 리소스와 비용을 절감할 수 있다.According to the embodiments, in providing candidates to recruitment companies that want to be hired, the job suitability for candidates is analyzed and provided, and the recruitment companies can save resources and costs in the process of selecting candidates based on this analysis information. have.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 분석 시스템을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 정보 분석 시스템 중 정보 분석 장치의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 3은 도 2의 정보 분석 장치 중 정보 분석 관리부의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 4 및 도 5는 정보 분석 장치가 제1 사용자 단말기에 제공하는 평가정보를 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 6은 도 1의 정보 분석 시스템 중 제1 사용자 단말기 또는 제2 사용자 단말기의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 활동 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a diagram schematically illustrating an information analysis system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of an information analysis device in the information analysis system of FIG. 1.
3 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of an information analysis management unit of the information analysis device of FIG. 2.
4 and 5 are diagrams schematically illustrating evaluation information provided by an information analysis device to a first user terminal.
6 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of a first user terminal or a second user terminal in the information analysis system of FIG. 1.
7 is a flowchart illustrating a personal activity management method according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to embodiments described in detail together with the accompanying drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the embodiments presented below, but may be implemented in a variety of different forms, and includes all transformations, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention. . The embodiments presented below are provided to complete the disclosure of the present invention, and to fully inform a person of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.The terms used in the present application are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance. Terms such as first and second may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component.
명세서 전체에서 "기업"이라 함은, 일정한 목적을 위하여 재화와 용역을 생성하는 조직적인 경제 단위를 포함할 수 있으며, 기업을 하는 사람, 즉 기업가는 자본을 조달하여 생산 요소를 결합시켜 새로운 부가가치를 가지는 재화와 용역을 생산할 수 있다. 기업은 개인이 영리 등을 목적으로 하여 운영하는 사기업과, 국가 또는 공공단체가 공공의 목적을 위하여 운영하는 공기업으로 크게 구분할 수 있다. 우리나라의 경우는 개인 상인, 민법상의 조합과 상법상의 특수조합, 합병회사, 합자회사, 주식회사 등으로 분류할 수 있다. 본 실시 예에서 기업은 인재 채용을 원하는 기업 즉, 구인 기업을 포함할 수 있다.Throughout the specification, the term "enterprise" may include an organized economic unit that creates goods and services for a certain purpose, and a person who runs an enterprise, that is, an entrepreneur, raises capital and combines elements of production to create new added value. Eggplants can produce goods and services. Enterprises can be broadly divided into private enterprises operated by individuals for the purpose of profit, and public enterprises operated by the state or public organizations for public purposes. In the case of Korea, it can be classified into individual merchants, associations under the civil law and special associations under the commercial law, merged companies, joint ventures, and stock companies. In this embodiment, a company may include a company that wants to hire a person, that is, a job offer company.
명세서 전체에서 "제1 사용자"라 함은, 인재를 채용하고자 하는 구인 기업의 관리자(예를 들어, 인사 담당 관리자)를 포함할 수 있다. 제1 사용자는 제1 사용자 단말기(도 1의 100)를 통하여 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속하여, 구인정보(예를 들어, 인재 채용 정보, 채용 공고 등)를 업로드 하고 정보 분석 장치(도 1의 100)가 제공하는 평가정보를 수신할 수 있다. Throughout the specification, the term "first user" may include a manager (for example, a manager in charge of human resources) of a recruiting company that wants to hire human resources. The first user connects to an information analysis application or an information analysis site through a first user terminal (100 in FIG. 1), uploads job offer information (eg, recruitment information, job posting, etc.), and uploads the information analysis device (Fig. Can receive evaluation information provided by 100) of 1).
명세서 전체에서 "제2 사용자"라 함은, 구직하고자 하는 지원자를 포함할 수 있다. 제2 사용자는 제2 사용자 단말기(도 1의 200)를 통하여 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속하여, 구직정보를 업로드 하고 정보 분석 장치(도 1의 100)가 제공하는 인재 채용 합격 정보를 수신할 수 있다. 본 실시 예에서 구직정보라 함은, 제2 사용자의 이미지 정보(예를 들어 증명사진)를 포함할 수 있다. 또한 구직정보는 취업을 목적으로 지원자의 연락처 및 거주지를 포함하는 인적사항, 학력사항, 경력사항, 자격사항, 교육사항, 기타 외국어, 컴퓨터 활용 능력 등을 보여주기 위해 작성한 이력서 정보를 포함할 수 있다. 남자의 경우는 병력사항을 기재할 수도 있다. 이력서는 기업의 담당자가 지원자의 역량이나 능력, 태도 등을 판단할 수 있는 자료가 되므로 비교적 솔직하고 성실하게 작성되어 있을 수 있다. 또한 구직정보는 본인을 소개하기 위한 목적으로 본인의 성장환경이나 장점들을 나열하여 타인에게 본인의 관심분야 등의 상세한 정보를 제공하고자 작성한 자기소개서 정보를 포함할 수 있다. 이러한 자기소개서 정보는 특정 단체에 가입하는 경우, 직장에 취직하는 경우, 신입생을 선발하는 경우 등에 작성하여 제출될 수 있다. 더 나아가 구직정보는 본인의 인적사항, 학력사항, 경력사항, 자격사항, 교육사항, 기타 외국어, 컴퓨터 활용 능력 등을 증명하기 위한 증명서 정보(예를 들어, 주민등록 등본, 가족관계 증명서, 졸업 증명서, 성적 증명서, 외국어 증명서, 자격증, 상장 등)를 포함할 수 있다.Throughout the specification, the term "second user" may include an applicant who wants to find a job. The second user connects to an information analysis application or information analysis site through a second user terminal (200 in FIG. 1), uploads job search information, and receives talent recruitment pass information provided by the information analysis device (100 in FIG. 1). can do. In this embodiment, the job search information may include image information (for example, an ID photo) of the second user. In addition, the job search information may include information on a resume written to show the applicant's contact information and place of residence, personal information, academic background, career information, qualifications, education, other foreign languages, computer abilities, etc. . In the case of men, medical history information may be entered. Resume can be written relatively honestly and sincerely, as it becomes the data that the person in charge of the company can judge the competencies, abilities, attitudes, etc. In addition, the job search information may include information on a self-introduction letter written to provide detailed information such as his/her interests to others by listing his/her growth environment or strengths for the purpose of introducing the person. Such self-introduction information may be prepared and submitted when joining a specific organization, finding a job, or selecting new students. Further, the job search information is information on certificates to prove personal information, academic background, career information, qualifications, education, other foreign languages, computer use ability, etc. (e.g. resident registration certificate, family relation certificate, graduation certificate, Transcripts, foreign language certificates, qualifications, certificates, etc.) can be included.
또한 명세서 전체에서 "제1 사용자 단말기(도 1의 100) 및 제2 사용자 단말기(도 1의 200)"라 함은, 제1 사용자 및 제2 사용자가 조작하는 데스크 탑 컴퓨터(도 1의 101,201), 스마트폰(도 1의 102,202), 노트북(도 1의 103,203), 태블릿 PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 제1 사용자 단말기(100) 및 제2 사용자 단말기(200)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 단말기일 수 있다. 제1 사용자 단말기(100) 및 제2 사용자 단말기(200)는 상술한 내용에 제한되지 아니하며, 웹 브라우징이 가능한 단말기는 제한 없이 차용될 수 있다.In addition, the term "a first user terminal (100 in FIG. 1) and a second user terminal (200 in FIG. 1)" throughout the specification refers to a desktop computer operated by a first user and a second user (101, 201 in FIG. 1). , Smart phone (102,202 in FIG. 1), notebook (103,203 in FIG. 1), tablet PC, smart TV, mobile phone, personal digital assistant (PDA), laptop, media player, micro server, global positioning system (GPS) device, electronics It may be a book terminal, a digital broadcasting terminal, a navigation device, a kiosk, an MP3 player, a digital camera, a home appliance, and other mobile or non-mobile computing devices, but is not limited thereto. In addition, the
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and in the description with reference to the accompanying drawings, identical or corresponding components are assigned the same reference numbers, and redundant descriptions thereof are omitted. I will do it.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 분석 시스템을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 정보 분석 시스템(1)은 제1 사용자 단말기(100), 제2 사용자 단말기(200), 정보 분석 장치(300) 및 통신망(400)을 포함할 수 있다.1 is a diagram schematically illustrating an information analysis system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the
제1 사용자 단말기(100)는 통신망(400)을 통하여 정보 분석 장치(300)가 제공하는 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속할 수 있으며, 정보 분석 장치(300)로 구인정보를 전송할 수 있다. The
제1 사용자 단말기(100)는 정보 분석 장치(300)가 분석하여 생성한 제2 사용자 각각에 대한 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함하는 평가정보를 수신하고, 평가정보 내에서 기업이 채용하고자 하는 제2 사용자를 선택하여 정보 분석 장치(300)로 전송할 수 있다.The
제2 사용자 단말기(200)는 통신망(400)을 통하여 정보 분석 장치(300)가 제공하는 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속할 수 있으며, 정보 분석 장치(300)로 구직정보를 전송할 수 있다. 제2 사용자 단말기(200)는 정보 분석 장치(300)가 제공하는 인재 채용 합격 정보를 수신할 수 있다.The
정보 분석 장치(300)는 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 인재를 채용하고자 하는 기업의 관리자가 구비한 제1 사용자 단말기(100)로부터 구인정보를 수신하고, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 구직자가 구비한 제2 사용자 단말기(200)로부터 인재 채용 정보에 대응하는 구직정보를 수신할 수 있다.The
정보 분석 장치(300)는 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 구인정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행할 수 있다. 정보 분석 장치(300)는 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신한 구직정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행할 수 있다.The
정보 분석 장치(300)는 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과에 기설정된 점수를 부가하여 정량적으로 평가할 수 있는 제1 평가지표를 생성할 수 있다. 정보 분석 장치(300)는 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 정성적으로 평가할 수 있는 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 생성할 수 있다.The
정보 분석 장치(300)는 제2 사용자에 대한 일부 구직정보와 함께 제1 평가지표를 내림차순으로 정렬하고, 제1 평가지표 부근에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 함께 정렬한 평가정보를 제1 사용자 단말기(100)로 제공할 수 있다. 정보 분석 장치(300)는 하나 이상의 제2 평가항목 중 제1 사용자에 의한 어느 한 제2 평가항목 선택 수신에 대응하여, 평가정보를 유지한 상태에서 상기 제2 평가항목에 포함된 제2 사용자에 대한 정성적 특징을 문장으로 팝업하여 제공할 수 있다.The
정보 분석 장치(300)는 평가정보에 대응하여 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 인재 선택 정보에 대응하는 제2 사용자 단말기(200)로 인재 채용 합격 정보를 제공할 수 있다.The
종래의 경우 구인정보를 제공한 기업이 제2 사용자로부터 구직정보를 수신하면, 제2 사용자에 대한 구직정보를 각각 다 확인해야 하므로 시간 및 리소스가 많이 들어가는 문제점이 있다. 그러나 본 실시 예에서는 모든 제2 사용자에 대한 구직정보에 대응하는 분석결과에 대한 평가정보를 한 화면으로 제공하여 제1 사용자는 한 화면(평가정보) 상에서 제2 사용자 각각에 대한 분석결과를 빠르고 정확하게 확인함으로써 인재를 채용 시간 및 리소스를 절감할 수 있게 된다.In the conventional case, when a company providing job search information receives job search information from a second user, it takes a lot of time and resources because it has to check all job search information for the second user. However, in this embodiment, evaluation information on the analysis result corresponding to job search information for all second users is provided on one screen, so that the first user can quickly and accurately analyze the analysis results for each second user on one screen (evaluation information). By checking, you can save time and resources in hiring talent.
통신망(400)은 정보 분석 장치(300)와 제1 사용자 단말기(100) 및/또는 제2 사용자 단말기(200)를 연결하는 역할을 수행한다. 즉, 통신망(400)은 제1 사용자 단말기(100) 및/또는 제2 사용자 단말기(200)가 정보 분석 장치(300)에 접속한 후 소정의 정보 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공하는 통신망을 의미할 수 있다. 통신망(400)은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 또한 통신망(400)은 근거리 통신 및/또는 원거리 통신을 이용하여 정보를 송수신할 수 있다. 여기서 근거리 통신은 블루투스(bluetooth), RFID(radio frequency identification), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), UWB(ultra-wideband), ZigBee, Wi-Fi (wireless fidelity) 기술을 포함할 수 있고, 원거리 통신은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 기술을 포함할 수 있다.The
도 2는 도 1의 정보 분석 시스템 중 정보 분석 장치의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 이하의 설명에서 도 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of an information analysis device in the information analysis system of FIG. 1. In the following description, portions that overlap with the description of FIG. 2 will be omitted.
도 2를 참조하면, 정보 분석 장치(300)는 통신부(310), 저장 매체(320), 프로그램 저장부(330), 제어부(340), 데이터베이스(350) 및 정보 분석 관리부(360)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the
통신부(310)는 통신망(400)과 연동하여 정보 분석 장치(300)와 제1 사용자 단말기(100) 및/또는 제2 사용자 단말기(200) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 나아가, 통신부(310)는 제1 사용자 단말기(100) 및/또는 제2 사용자 단말기(200)로부터 소정의 정보 요청 신호를 수신하는 역할을 할 수 있고, 정보 분석 장치(300)가 처리한 정보를 제1 사용자 단말기(100) 및/또는 제2 사용자 단말기(200)로 전송하는 역할을 수행할 수 있다. 여기서 통신망이라 함은, 정보 분석 장치(300)와 제1 사용자 단말기(100) 및/또는 제2 사용자 단말기(200)를 연결하는 역할을 수행하는 매개체로써, 제1 사용자 단말기(100) 및/또는 제2 사용자 단말기(200)가 정보 분석 장치(300)에 접속한 후 정보를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공하는 경로를 포함할 수 있다. 또한 통신부(310)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.The
저장 매체(320)는 제어부(340)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 저장 매체(320)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 저장 매체(320)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD. CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.The
프로그램 저장부(330)는 제1 사용자 단말기(100)로부터 구인정보를 수신하는 작업, 제2 사용자 단말기(200)로부터 구직정보를 수신하는 작업, 구인정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 제1 분석하는 작업, 구직정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 제2 분석하는 작업, 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과에 기설정된 점수를 부가하여 정량적으로 평가할 수 있는 제1 평가지표를 생성하는 작업, 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하는 작업, 비교 결과, 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 정성적으로 평가할 수 있는 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 생성하는 작업, 제2 사용자에 대한 일부 구직정보와 함께 제1 평가지표를 내림차순으로 정렬하는 작업, 제1 평가지표 부근에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 함께 정렬하는 작업, 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함하는 평가정보를 생성하여 제1 사용자 단말기(100)에 전송하는 작업, 하나 이상의 제2 평가항목 중 제1 사용자에 의한 어느 한 제2 평가항목 선택 수신에 대응하여 평가정보를 유지한 상태에서 제2 평가항목에 포함된 제2 사용자에 대한 정성적 특징을 문장으로 팝업하여 제공하는 작업, 평가정보에 대응하여 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 인재 선택 정보에 대응하는 제2 사용자 단말기(200)로 인재 채용 합격 정보를 제공하는 작업, 제1 분석의 결과와 제2 분석의 결과와 제1 평가지표와 제2 평가지표와 평가정보 상기 인재 채용 합격정보에 대하여 기업 및 제2 사용자 각각을 대상으로 학습하고 학습한 결과를 히스토리 정보로 생성하여 데이터베이스(350)에 저장하는 작업 등을 수행하는 제어 소프트웨어를 탑재하고 있다.The
제어부(340)는 정보 분석 장치(300)의 전반적인 동작 상태를 제어할 수 있다. 이러한 제어부(340)는 적어도 하나 이상 구비된 프로세서(미도시)를 포함할 수 있으며, 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수도 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 이 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 다른 형태의 하드웨어로 구현될 수도 있음을 본 실시 예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.The
데이터베이스(350)는 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 인재를 채용할 기업 각각의 정보를 저장하는 기업 데이터베이스를 포함할 수 있다. 여기서 기업의 정보는, 기업공시 정보, 경영실적 정보, 지배구조 및 경영권 정보, 거래처리 정보, 자원관리 정보, 제조 실행 정보, 전자 상거래 정보, 고객 관리 정보, 지식 관리 정보, 기업 경영 정보, 비즈니스 인텔리전스 정보, 빅데이터, 구인 히스토리 정보, 구인 히스토리 정보에 대응하여 채용한 인재에 대한 구직정보 등을 포함할 수 있다.The
데이터베이스(350)는 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신한 구직정보 각각을 저장하는 구직 데이터베이스를 포함할 수 있다. 여기서, 구직정보 제2 사용자의 이름, 소속, 인적 사항, 성별, 나이, 연락처, 이메일, 주소 등 사용자에 대한 기본적인 정보와, 아이디(ID) (또는 이메일) 및 패스워드(password) 등 인증(로그인)에 대한 정보, 접속 국가, 접속 위치, 접속에 이용한 장치에 대한 정보, 접속된 네트워크 환경 등 접속과 관련된 정보 등을 포함할 수 있다. 또한 구직 데이터베이스에는 제2 사용자와 관련한 구직정보와, 제2 사용자가 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속하여 수행하는 행동에 대한 속성 정보와, 제2 사용자에 대한 이전의 구직 히스토리 정보 등을 포함할 수 있다. 이러한 데이터베이스(350)에 저장된 정보는 제어부(340)의 제어하게 실시간으로, 또는 주기적으로 업데이트될 수 있다.The
정보 분석 관리부(360)는 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 구인정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행하고, 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신한 구직정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행할 수 있다.The information
정보 분석 관리부(360)는 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과에 기설정된 점수를 부가하여 정량적으로 평가할 수 있는 제1 평가지표를 생성하고, 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 정성적으로 평가할 수 있는 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 생성할 수 있다.The information
정보 분석 관리부(360)는 제2 사용자에 대한 일부 구직정보와 함께 제1 평가지표를 내림차순으로 정렬하고, 제1 평가지표 부근에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 함께 정렬한 평가정보를 제1 사용자 단말기(100)로 제공하고, 하나 이상의 제2 평가항목 중 제1 사용자에 의한 어느 한 제2 평가항목 선택 수신에 대응하여, 평가정보를 유지한 상태에서 상기 제2 평가항목에 포함된 제2 사용자에 대한 정성적 특징을 문장으로 팝업하여 제공할 수 있다.The information
정보 분석 관리부(360)는 평가정보에 대응하여 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 인재 선택 정보에 대응하는 제2 사용자 단말기(200)로 인재 채용 합격 정보를 제공할 수 있다.The information
정보 분석 관리부(360)는 제1 분석의 결과와, 제2 분석의 결과와, 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함하는 평가정보와, 제1 사용자 단말기(100)의 선택에 의한 인재 채용 합격정보에 대하여, 기업 및 제2 사용자 각각을 대상으로 학습하고, 학습한 결과를 히스토리 정보로 생성하여 데이터베이스(350)에 저장할 수 있다.The information
도 3은 도 2의 정보 분석 장치 중 정보 분석 관리부의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 이하의 설명에서 도 1 및 도 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.3 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of an information analysis management unit of the information analysis device of FIG. 2. In the following description, portions overlapping with the descriptions of FIGS. 1 and 2 will be omitted.
도 3을 참조하면, 정보 분석 관리부(360)는 제1 수신부(361), 제2 수신부(362), 제1 분석부(363), 제2 분석부(364), 생성부(365), 제공부(366) 및 학습부(367)를 포함할 수 있다.3, the information
제1 수신부(361)는 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 인재를 채용하고자 하는 기업의 관리자가 구비한 제1 사용자 단말기(100)로부터 구인정보를 수신할 수 있다. 제1 수신부(361)가 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신하는 구인정보는 오프라인 상의 구인정보가 포함된 문서를 촬영한 이미지 구인정보와, 제1 사용자 단말기(100)로 촬영한 구인정보 동영상 파일과, 제1 사용자가 음성으로 입력한 음성 구인정보 파일과, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에서 작성한 URL(uniform resource locator) 구인정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.The
제2 수신부(362)는 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 구직자가 구비한 제2 사용자 단말기(200)로부터 인재 채용 정보에 대응하는 구직정보를 수신할 수 있다. 제2 수신부(362)가 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신하는 구직정보는 오프라인 상의 구직정보를 촬영한 이미지 구직정보와, 제2 사용자 단말기(200)로 촬영한 구직정보 동영상 파일과, 제2 사용자가 음성으로 입력한 음성 구직정보 파일과, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에서 작성한 URL(uniform resource locator) 구직정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.The
제1 분석부(363)는 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 구인정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행할 수 있다. 제1 분석부(363)는 제1 분석의 수행 결과로서 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어를 생성할 수 있다.The
여기서, 텍스트 마이닝이라 함은, 언어학, 통계학, 기계 학습 등을 기반으로 한 자연언어 처리 기술을 활용하여 반정형/비정형 텍스트 데이터를 정형화하고, 특징을 추출하기 위한 기술과 추출된 특징으로부터 의미 있는 정보를 발견할 수 있도록 하는 기술을 포함할 수 있다. 즉, 텍스트 마이닝은 자유롭게 기술된 대량의 텍스트 데이터를 해석하고, 해석 결과로부터 유용한 정보를 구하는 기술로서, 예를 들어, 분석 대상인 텍스트 데이터로부터 단어를 추출하여, 단어의 출현 빈도나 출현 경향 등을 해석함으로써, 정보를 구할 수 있다. Here, text mining is a technique for formalizing semi-structured/unstructured text data using natural language processing techniques based on linguistics, statistics, machine learning, etc., and meaningful information from the extracted features. It may include techniques that make it possible to discover. In other words, text mining is a technique that analyzes a large amount of freely described text data and obtains useful information from the analysis results.For example, by extracting words from the text data to be analyzed, it analyzes the frequency and tendency of words to appear. By doing so, information can be obtained.
선택적 실시 예로 제1 분석부(363)는 데이터베이스(350)에 저장된 제1 사용자의 단말기(100)로부터 수신한 이전의 구인 히스토리 정보와, 이전의 구인 히스토리 정보에 대응하여 채용한 인재에 대한 구직정보와, 금번에 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 구인정보에 대하여, 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 추출한 단어들에 기계학습을 적용하여 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행할 수 있으며, 제1 분석의 수행 결과로서 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어 예를 들어, 영업, 기술 개발, 토익, 연봉 등을 생성할 수 있다.As an optional embodiment, the
제2 분석부(364)는 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신한 구직정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행할 수 있다. 제2 분석부(364)는 제2 분석의 수행 결과로서 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어 예를 들어, 외향적인, 도전적인, 적극적인, 해외 경험, 인간 관계, 토익 800점 등을 생성할 수 있다.The
선택적 실시 예로 제2 분석부(364)는 데이터베이스(350)에 저장된 제2 사용자의 단말기(200)로부터 수신한 이전의 구직 히스토리 정보와, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 제2 사용자의 행태 정보와, 금번에 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신한 구직정보에 대하여, 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행할 수 있으며, 제2 분석의 수행 결과로서 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어를 생성할 수 있다.As an optional embodiment, the
선택적 실시 예로 제2 분석부(364)는 금번 제1 사용자 단말기(100)로부터의 구인정보에 응시한 제2 사용자의 구직정보에 대응하여 제2 분석을 수행하거나, 또는 금번 제1 사용자 단말기(100)로부터의 구인정보에 응시하지는 않았으나 데이터베이스(350)에 저장된 제2 사용자의 구직정보에 대응하여 제2 분석을 수행할 수도 있다.As an optional embodiment, the
선택적 실시 예로 제1 분석부(363) 및 제2 분석부(364)는 제1 분석 및 제2 분석을 인공지능 기술을 이용하여 분석할 수 있다. 여기서, 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 처리 기술로써, 기존 Rule 기반 스마트 기술과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 기술이라 할 수 있다.As an optional embodiment, the
인공지능 기술은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 Rule 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공지능 시스템으로 대체될 수 있다. 인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성될 수 있다. 기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성될 수 있다.As artificial intelligence technology is used, the recognition rate improves and users' tastes can be understood more accurately, and the existing rule-based smart system can be gradually replaced by a deep learning-based artificial intelligence system. Artificial intelligence technology can be composed of machine learning (deep learning) and element technologies using machine learning. Machine learning is an algorithm technology that classifies/learns the features of input data by itself, and element technology is a technology that simulates functions such as cognition and judgment of the human brain using machine learning algorithms such as deep learning. It can be composed of technical fields such as understanding, reasoning/prediction, knowledge expression, and motion control.
인공지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함할 수 있다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 식별, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함할 수 있다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함할 수 있다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함할 수 있다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함할 수 있다.The various fields where artificial intelligence technology is applied are as follows. Linguistic understanding is a technology that recognizes and applies/processes human language/text, and may include natural language processing, machine translation, dialogue system, question and answer, and speech recognition/synthesis. Visual understanding is a technology that recognizes and processes objects like human vision, and may include object identification, object tracking, image search, human recognition, scene understanding, spatial understanding, and image improvement. Inference prediction is a technique for logically inferring and predicting information by determining information, and may include knowledge/probability-based inference, optimization prediction, preference-based planning, and recommendation. Knowledge expression is a technology that automatically processes human experience information into knowledge data, and may include knowledge construction (data generation/classification), knowledge management (data utilization), and the like. Motion control is a technology that controls autonomous driving of a vehicle and movement of a robot, and may include movement control (navigation, collision, driving), operation control (behavior control), and the like.
생성부(365)는 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과에 기설정된 점수를 부가하여 정량적으로 평가할 수 있는 제1 평가지표를 생성할 수 있다. 여기서 정량적이라 함은, 수치화하여 표현할 수 있다는 의미를 포함할 수 있고, 이러한 정량적인 평가 대상은 제2 사용자의 학점, 경력 등을 포함할 수 있으며, 제1 평가지표는 정량적인 평가 대상에 부가된 점수의 총 합을 포함할 수 있다. The
제1 평가지표 생성시에 생성부(365)는 예를 들어, 제1 분석의 결과 중 하나인 토익과 제2 분석 결과 중 하나인 토익이 매칭한 경우 기설정된 점수 1점을 부가하고, 제2 사용자의 토익 점수가 기준점수 700점 이상인 경우 기설정된 보너스 점수 1점을 더 부가하는 방법을 포함할 수 있다. 또한 제1 분석의 결과 중 하나인 경력과 제2 분석의 결과 중 하나인 경력이 매칭한 경우 기설정된 점수 1점을 부가하고, 제2 사용자의 경력이 기준경력 3년 이상인 경우 기설정된 보너스 점수 0.5점을 더 부가하는 방법을 포함할 수도 있다. When generating the first evaluation index, the
즉 생성부(365)는 제1 분석의 결과에 매칭하는 제2 분석의 결과를 구비한 제2 사용자에게 기설정된 점수를 부가하고, 제2 분석의 결과에 포함된 기준값 이상의 능력치를 보유한 제2 사용자에게 기설정된 보너스 점수를 부가하는 방법으로 제1 평가지표를 생성할 수 있다. 여기서 제1 평가지표가 높을수록 기업이 원하는 정량적인 인재에 적합하다고 볼 수 있다.That is, the
그러나 기업에서 인재를 채용함에서 있어 제1 평가지표가 높다고 해서 기업에서 원하는 인재라고 장담할 수 없기 때문에 후술하는 제2 사용자에 대한 정성적인 정보가 포함된 제2 평가지표를 생성하여 인재 채용 시에 반영하도록 할 수 있다.However, in hiring talented people in a company, even if the first evaluation index is high, it cannot be guaranteed that the company wants it, so a second evaluation index containing qualitative information about the second user described below is created and Can be reflected.
생성부(365)는 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 정성적으로 평가할 수 있는 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 생성할 수 있다. 여기서 정성적이라 함은, 수치화하여 표현할 수 없다는 의미를 포함할 수 있고, 이러한 정성적 평가는 제2 사용자의 인성, 성향 등을 포함할 수 있다. The
또한 제2 평가항목은 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 포함할 수 있으며, 각 제2 평가항목은 식별코드 예를 들어 해시 태그(hash tag) 뒤에 노출될 수 있다. 제2 평가항목은 예를 들어, #고학점자, #수상 내역 다수, #근거리 거주자, #동아리 경험 있음, #경력대비 나이가 적음, #직무성향에 부합, #활발한 구직활동 중, #희망 연봉이 낮음, #인기 이력서, #원거리 거주자 등으로, #제2-1 평가항목, #제2-2 평가항목, #제2-3 평가항목 등으로 노출될 수 있다. 또한 이러한 제2 평가항목은 제2 사용자만이 가지고 있는 특징 정보에 대한 정성적인 특징에 대한 문장을 포함할 수 있다. In addition, the second evaluation item may include feature information that is equal to or higher than the regular average of only the second user by comparing the result of the second analysis matching the result of the first analysis with the quantitative average of other second users, Each second evaluation item may be exposed after an identification code, for example, a hash tag. The second evaluation items are, for example, #higher grades, #many awards, #short-distance residents, #having club experience, #less age compared to career, #corresponding to job orientation, #during active job search, #desired salary Low, #popular resume, #distant residents, etc., #2-1 evaluation items, #2-2 evaluation items, #2-3 evaluation items, etc. can be exposed. In addition, such a second evaluation item may include a sentence on qualitative characteristics of characteristic information possessed only by the second user.
예를 들어, 제1 사용자가 제2 사용자에 대한 제2 평가항목 중 "#직무성향에 부합"을 선택하면, "#직무성향에 부합"에 포함된 제2 사용자만의 정성적인 특징인 "해당 제2 사용자는 [탐구형 관습형] 성향이 두드러집니다. 모집 직군의 현직자 [84%]가 탐구형 인재인 것을 봤을 때, 직무에 적합한 성향을 갖추었다고 할 수 있습니다"라는 문장이 팝업 형태로 노출될 수 있다. 또한, 제1 사용자가 제2 사용자에 대한 제2 평가항목 중 "#희망 연봉이 낮음"을 선택하면, "#희망 연봉이 낮음"에 포함된 제2 사용자만의 정성적인 특징인 "해당 제2 사용자의 희망 연봉은 기준보다 15% 낮습니다"라는 문장이 팝업 형태로 노출될 수 있다. 제1 사용자는 제1 평가지표 외에, 제2 사용자에 대한 제2 평가항목의 내용을 볼 수 있어, 제2 평가항목의 내용만으로도 제2 사용자의 성향, 직무능력, 기업과의 매칭 정도를 파악할 수 있다.For example, if the first user selects "#conforms to job orientation" among the second evaluation items for the second user, the qualitative characteristic of the second user included in "#matches the job orientation" The second user has a strong tendency to [exploration-type custom]. When we see that [84%] of the incumbents in the recruitment group are inquiry-type talents, it can be said that they have an appropriate disposition for the job." have. In addition, if the first user selects "#desired salary is low" among the second evaluation items for the second user, the qualitative characteristic of the second user included in "#desired salary is low" The user's desired salary is 15% lower than the standard." In addition to the first evaluation index, the first user can view the contents of the second evaluation item for the second user, so that only the contents of the second evaluation item can grasp the propensity of the second user, job ability, and the degree of matching with the company. have.
여기서 제2 평가항목에 대하여 팝업 되는 하나 이상의 문장은 반드시 정성적인 내용만을 포함하는 것은 아니며, 정량적인 내용만이 포함될 수도 있고, 정성적인 내용과 정량적인 내용이 혼용된 형태일 수도 있다. 또한 제2 평가항목에 대하여 팝업 되는 하나 이상의 문장은 제2 사용자에게는 제공되지 않고, 제1 사용자만이 열람할 수 있다.Here, the one or more sentences popped up for the second evaluation item do not necessarily include only qualitative content, but may include only quantitative content, or may be a form in which qualitative and quantitative content are mixed. In addition, one or more sentences popped up for the second evaluation item are not provided to the second user and can be viewed only by the first user.
제공부(366)는 제2 사용자에 대한 일부 구직정보와 함께 제1 평가지표를 내림차순으로 정렬하고, 제1 평가지표 부근에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 함께 정렬한 평가정보를 제1 사용자 단말기(100)로 제공할 수 있다. 여기서, 제2 사용자에 대한 일부 구직정보라 함은, 제2 사용자의 이미지 정보, 이름, 나이, 최종학력, 전공/학점, 경력, 희망연봉, 지원일 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 제공부(366)는 제1 평가지표를 제2 사용자의 이미지 정보 하단에 노출할 수 있고, 제1 평가지표 옆에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 노출할 수 있다.The
도 4 및 도 5는 제공부(366)가 제1 사용자 단말기(100)에 제공하는 평가정보를 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 도 4를 참조하면 제1 평가지표가 내림차순으로 정렬된 제2 사용자에 대한 일부 구직정보가 도시되어 있고, 제1 평가지표 옆에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표가 노출되어 있는 평가정보가 도시되어 있다. 4 and 5 are diagrams schematically illustrating evaluation information provided by the providing
도 5를 참조하면, 제1 사용자에 의해, 도 4의 평가 정보 중 두 번째 제2 사용자에 대한 "#제2-4 평가항목"을 선택하여 "#제2-4 평가항목"에 포함된 제2 사용자만의 정성적인 특징인 "해당 제2 사용자는 [탐구형 관습형] 성향이 두드러집니다. 모집 직군의 현직자 [84%]가 탐구형 인재인 것을 봤을 때, 직무에 적합한 성향을 갖추었다고 할 수 있습니다"라는 문장이 팝업 형태로 노출된 예를 도시하고 있다. 종래의 경우 구인정보를 제공한 기업이 제2 사용자로부터 구직정보를 수신하면, 제2 사용자에 대한 구직정보를 각각 다 확인해야 하므로 시간 및 리소스가 많이 들어가는 문제점이 있다. Referring to FIG. 5, the first user selects "#2-4 evaluation items" for the second user from among the evaluation information of FIG. 4, and is included in the "#2-4 evaluation items". 2 The qualitative characteristic of the user, "This second user has a remarkable [exploration-type custom] tendency. [84%] of the incumbent [84%] in the recruitment group are inquiry-type talents, so it can be said that they have a tendency to fit the job. An example in which the sentence "" is exposed in the form of a pop-up is shown. In the conventional case, when a company providing job search information receives job search information from a second user, it takes a lot of time and resources because it has to check all job search information for the second user.
그러나 도 4 및 도 5로부터 모든 제2 사용자에 대한 구직정보에 대응하는 분석결과에 대한 평가정보를 한 화면으로 제공하여 제1 사용자는 제1 사용자 단말기(100)에 제공된 한 화면(평가정보) 상에서 제2 사용자 각각에 대한 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 빠르고 정확하게 확인함으로써 인재를 채용 시간 및 리소스를 절감할 수 있게 된다.However, from FIGS. 4 and 5, evaluation information on the analysis result corresponding to job search information for all second users is provided on one screen, so that the first user is provided on one screen (evaluation information) provided to the
또한 제2 사용자의 정량적인 제1 평가지표만으로 인재를 채용하는 것이 아니라, 제2 사용자의 정성적인 제2 평가지표를 함께 보면서 인재를 채용할 수 있다. 즉, 제1 평가지표는 높으나 제2 평가지표가 좋지 않은 경우 해당 제2 사용자는 채용되지 않을 수 있다. 또한 제1 평가지표는 낮으나 제2 평가지표가 좋은 경우 해당 제2 사용자는 채용될 수도 있다.In addition, it is possible to hire talent while viewing the second qualitative evaluation index of the second user, rather than employing only the first quantitative index of the second user. That is, if the first evaluation index is high but the second evaluation index is not good, the second user may not be employed. In addition, if the first evaluation index is low but the second evaluation index is good, the second user may be employed.
선택적 실시 예로 제공부(366)는 평가정보에 대응하여 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 인재 선택 정보에 대응하는 제2 사용자 단말기(200)로 인재 채용 합격 정보를 제공할 수 있다.As an optional embodiment, the providing
학습부(367)는 제1 분석부(363)에서 분석한 제1 분석의 결과와, 제2 분석부(364)에서 분석한 제2 분석의 결과와, 생성부(365)에서 생성한 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함하는 평가정보와, 제1 사용자 단말기(100)의 선택에 의한 인재 채용 합격정보에 대하여, 기업 및 제2 사용자 각각을 대상으로 학습하고, 학습한 결과를 히스토리 정보로 생성하여 데이터베이스(350)에 저장할 수 있다.The
도 6은 도 1의 정보 분석 시스템 중 제1 사용자 단말기 또는 제2 사용자 단말기의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 5에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 본 실시 예에서 사용자 단말기는 제1 사용자 단말기(100) 및 제2 사용자 단말기(200) 중 하나를 포함할 수 있으며, 설명의 편의상 제1 사용자 단말기(100)로 설명하기로 한다. 6 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of a first user terminal or a second user terminal in the information analysis system of FIG. 1. In the following description, portions overlapping with the descriptions of FIGS. 1 to 5 will be omitted. In this embodiment, the user terminal may include one of the
도 6을 참조하면, 제1 사용자 단말기(100)는 통신부(110), 메모리(120), 입출력부(130), 프로그램 저장부(140), 제어부(150) 및 표시부(160)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 6, the
통신부(110)는 정보 분석 장치(300)와 같은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는, 근거리 통신부 또는 이동 통신부를 포함할 수 있다. 근거리 통신부(short-range wireless communication unit)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra-wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 이동 통신부는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.The
메모리(120)는 제어부(150)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하거나 제1 사용자 단말기(100)로 전송된 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장할 수 있다. 여기서, 메모리(120)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. The
입출력부(130)는 터치 인식 디스플레이 제어기 또는 이외의 다양한 입출력 제어기로 구성될 수 있다. 일 예로, 터치 인식 디스플레이 제어기는 장치와 사용자 사이에 출력 인터페이스 및 입력 인터페이스를 제공할 수 있다. 터치 인식 디스플레이 제어기는 전기 신호를 제어부(150)와 송수신할 수 있다. 또한, 터치 인식 디스플레이 제어기는 사용자에게 시각적인 출력을 표시하며, 시각적 출력은 텍스트, 그래픽, 이미지, 비디오와 이들의 조합을 포함할 수 있다. 이와 같은 입출력부(130)는 예를 들어 터치 인식이 가능한 OLED(Organic light emitting display) 또는 LCD(Liquid crystal display)와 같은 소정의 디스플레이 부재일 수 있다. The input/
프로그램 저장부(140)는 정보 분석 장치(300)에 접속하여 구인정보를 업로드 하는 작업, 평가정보를 요청하는 작업, 평가정보를 수신하는 작업, 평가정보를 수신한 후 인재 선택 정보를 전송하는 작업 등을 수행하는 제어 소프트웨어를 탑재할 수 있다. 여기서, 제2 사용자 단말기(200)의 경우 정보 분석 장치(300)에 접속하여 구직정보를 업로드 하는 작업, 정보 분석 장치(300)에서 제공하는 서비스를 이용하는 작업, 인재 채용 합격 정보를 수신하는 작업 등을 수행하는 제어 소프트웨어를 탑재할 수 있다. The
제어부(150)는 일종의 중앙처리장치로서 프로그램 저장부(140)에 탑재된 제어 소프트웨어를 구동하고, 표시부(160)를 제어하여 사용자 단말기(100)에 소정의 정보를 표시하는 등의 다양한 기능을 제공할 수 있다. 여기서, 제어부(150)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.The
표시부(160)는 제어부(150)의 제어 하에, 정보 분석 장치(300)로부터 수신한 각종 정보 및 정보 분석 장치(300)로 전송할 각종 정보를 표시할 수 있다.The
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 활동 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 6에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.7 is a flowchart illustrating a personal activity management method according to an embodiment of the present invention. In the following description, portions overlapping with the descriptions of FIGS. 1 to 6 will be omitted.
도 7을 참조하면, S710단계에서, 정보 분석 장치(300)는 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 인재를 채용하고자 하는 기업의 관리자가 구비한 제1 사용자 단말기(100)로부터 구인정보를 수신하고, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 구직자가 구비한 제2 사용자 단말기(200)로부터 인재 채용 정보에 대응하는 구직정보를 수신한다. Referring to FIG. 7, in step S710, the
정보 분석 장치(300)가 제1 사용자 단말기(100) 및 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신하는 구인정보 및 구직정보는 오프라인 상의 구인정보 및 구직정보를 촬영한 이미지 정보와, 제1 사용자 단말기(100) 및 제2 사용자 단말기(200)로 촬영한 구인정보 및 구직정보에 대한 동영상 파일과, 제1 사용자 및/또는 제2 사용자가 음성으로 입력한 구인정보 및 구직정보에 대한 음성 파일과, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에서 작성한 URL(uniform resource locator) 구인정보 및 구직정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.The job search information and job search information received by the
S720단계에서, 정보 분석 장치(300)는 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 구인정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행하고, 제1 분석의 수행 결과로서 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어를 생성하며, 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신한 구직정보에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행하고, 제2 분석의 수행 결과로서 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어를 생성한다.In step S720, the
선택적 실시 예로, 정보 분석 장치(300)는 데이터베이스(350)에 저장된 제1 사용자의 단말기(100)로부터 수신한 이전의 구인 히스토리 정보와, 이전의 구인 히스토리 정보에 대응하여 채용한 인재에 대한 구직정보와, 금번에 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 구인정보에 대하여, 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 추출한 단어들에 기계학습을 적용하여 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행할 수 있으며, 제1 분석의 수행 결과로서 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어를 생성할 수 있다. As an optional embodiment, the
선택적 실시 예로 정보 분석 장치(300)는 데이터베이스(350)에 저장된 제2 사용자의 단말기(200)로부터 수신한 이전의 구직 히스토리 정보와, 정보 분석 어플리케이션 또는 정보 분석 사이트에 접속한 제2 사용자의 행태 정보와, 금번에 제2 사용자 단말기(200)로부터 수신한 구직정보에 대하여, 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행할 수 있으며, 제2 분석의 수행 결과로서 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 하나 이상의 의미 있는 단어를 생성할 수 있다.As an optional embodiment, the
선택적 실시 예로 정보 분석 장치(300)는 금번 제1 사용자 단말기(100)로부터의 구인정보에 응시한 제2 사용자의 구직정보에 대응하여 제2 분석을 수행하거나, 또는 금번 제1 사용자 단말기(100)로부터의 구인정보에 응시하지는 않았으나 데이터베이스(350)에 저장된 제2 사용자의 구직정보에 대응하여 제2 분석을 수행할 수도 있다.As an optional embodiment, the
선택적 실시 예로 제1 분석부(363) 및 제2 분석부(364)는 제1 분석 및 제2 분석을 인공지능 기술을 이용하여 분석할 수 있다.As an alternative embodiment, the
S730단계에서, 정보 분석 장치(300)는 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과에 기설정된 점수를 부가하여 정량적으로 평가할 수 있는 제1 평가지표를 생성하고, 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 정성적으로 평가할 수 있는 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 생성한다. In step S730, the
여기서 정량적이라 함은, 수치화하여 표현할 수 있다는 의미를 포함할 수 있고, 이러한 정량적인 평가 대상은 제2 사용자의 학점, 경력 등을 포함할 수 있으며, 제1 평가지표는 정량적인 평가 대상에 부가된 점수의 총 합을 포함할 수 있다. 즉 정보 분석 장치(300)는 제1 분석의 결과에 매칭하는 제2 분석의 결과를 구비한 제2 사용자에게 기설정된 점수를 부가하고, 제2 분석의 결과에 포함된 기준값 이상의 능력치를 보유한 제2 사용자에게 기설정된 보너스 점수를 부가하는 방법으로 제1 평가지표를 생성할 수 있다. 여기서 제1 평가지표가 높을수록 기업이 원하는 정량적인 인재에 적합하다고 볼 수 있다. Here, the term “quantitative” may include the meaning that it can be expressed in numerical form, and such a quantitative evaluation target may include the credits and experience of the second user, and the first evaluation index is added to the quantitative evaluation target. May contain the total sum of scores. That is, the
또한, 정성적이라 함은, 수치화하여 표현할 수 없다는 의미를 포함할 수 있고, 이러한 정성적 평가는 제2 사용자의 인성, 성향 등을 포함할 수 있다. 제2 평가항목은 제1 분석의 결과와 매칭하는 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 포함할 수 있으며, 각 제2 평가항목은 식별코드 예를 들어 해시 태그(hash tag) 뒤에 노출될 수 있다. 제2 평가항목은 #제2-1 평가항목, #제2-2 평가항목, #제2-3 평가항목 등으로 노출될 수 있다. 또한 이러한 제2 평가항목은 제2 사용자만이 가지고 있는 특징 정보에 대한 정성적인 특징에 대한 문장을 포함할 수 있다. 여기서 제2 평가항목에 대하여 팝업 되는 하나 이상의 문장은 반드시 정성적인 내용만을 포함하는 것은 아니며, 정량적인 내용만이 포함될 수도 있고, 정성적인 내용과 정량적인 내용이 혼용된 형태일 수도 있다. 또한 제2 평가항목에 대하여 팝업 되는 하나 이상의 문장은 제2 사용자에게는 제공되지 않고, 제1 사용자만이 열람할 수 있다.In addition, the term qualitative may include the meaning that it cannot be expressed in numerical form, and such a qualitative evaluation may include the personality and disposition of the second user. The second evaluation item may include feature information that is equal to or higher than the static average of only the second user by comparing the result of the second analysis matching the result of the first analysis with the quantitative average of other second users. The second evaluation item may be exposed after an identification code, for example, a hash tag. The second evaluation items may be exposed as #2-1 evaluation items, #2-2 evaluation items, and #2-3 evaluation items. In addition, such a second evaluation item may include a sentence on qualitative characteristics of characteristic information possessed only by the second user. Here, the one or more sentences popped up for the second evaluation item do not necessarily include only qualitative content, but may include only quantitative content, or may be a form in which qualitative and quantitative content are mixed. In addition, one or more sentences popped up for the second evaluation item are not provided to the second user and can be viewed only by the first user.
S740단계에서, 정보 분석 장치(300)는 제2 사용자에 대한 일부 구직정보와 함께 제1 평가지표를 내림차순으로 정렬하고, 제1 평가지표 부근에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 함께 정렬한 평가정보를 제1 사용자 단말기(100)로 제공한다.In step S740, the
여기서, 제2 사용자에 대한 일부 구직정보라 함은, 제2 사용자의 이미지 정보, 이름, 나이, 최종학력, 전공/학점, 경력, 희망연봉, 지원일 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 정보 분석 장치(300)는 제1 평가지표를 제2 사용자의 이미지 정보 하단에 노출할 수 있고, 제1 평가지표 옆에 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 노출할 수 있다.Here, the partial job search information for the second user may include one or more of image information, name, age, final education, major/credit, career, desired salary, and application date of the second user. The
선택적 실시 예로 정보 분석 장치(300)는 평가정보에 대응하여 제1 사용자 단말기(100)로부터 수신한 인재 선택 정보에 대응하는 제2 사용자 단말기(200)로 인재 채용 합격 정보를 제공할 수 있다.As an optional embodiment, the
선택적 실시 예로 정보 분석 장치(300)는 제1 분석의 결과와, 제2 분석의 결과와, 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함하는 평가정보와, 제1 사용자 단말기(100)의 선택에 의한 인재 채용 합격정보에 대하여, 기업 및 제2 사용자 각각을 대상으로 학습하고, 학습한 결과를 히스토리 정보로 생성하여 데이터베이스(350)에 저장할 수 있다.As an optional embodiment, the
이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.The embodiment according to the present invention described above may be implemented in the form of a computer program that can be executed through various components on a computer, and such a computer program may be recorded in a computer-readable medium. In this case, the medium is a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk, and a magnetic tape, an optical recording medium such as a CD-ROM and a DVD, a magneto-optical medium such as a floptical disk, and a ROM. A hardware device specially configured to store and execute program instructions, such as, RAM, flash memory, and the like.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the computer program may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in the computer software field. Examples of the computer program may 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.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. In the specification of the present invention (especially in the claims), the use of the term "above" and a reference term similar thereto may correspond to both the singular and the plural. In addition, when a range is described in the present invention, the invention to which an individual value falling within the range is applied (unless otherwise stated), and each individual value constituting the range is described in the detailed description of the invention. Same as
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.If there is no explicit order or contrary to the steps constituting the method according to the present invention, the steps may be performed in a suitable order. The present invention is not necessarily limited according to the order of description of the steps. The use of all examples or illustrative terms (for example, etc.) in the present invention is merely for describing the present invention in detail, and the scope of the present invention is limited by the above examples or illustrative terms unless limited by the claims. It does not become. In addition, those skilled in the art can recognize that various modifications, combinations, and changes may be configured according to design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention is limited to the above-described embodiments and should not be determined, and all ranges equivalent to or equivalently changed from the claims to be described later as well as the claims to be described later are the scope of the spirit of the present invention. It will be said to belong to.
1: 정보 분석 시스템
100: 제1 사용자 단말기
200: 제2 사용자 단말기
300: 정보 분석 장치
400: 통신망1: information analysis system
100: first user terminal
200: second user terminal
300: information analysis device
400: communication network
Claims (6)
상기 수신부가 수신한 상기 구인정보 및 상기 구직정보 각각에 텍스트 마이닝 기술을 적용하여, 상기 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행하고, 상기 구직정보에 포함된 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행하는 분석부;
상기 제1 분석의 결과와 매칭하는 상기 제2 분석의 결과에 기설정된 점수를 부가하여 정량적으로 평가할 수 있는 제1 평가지표를 생성하고, 상기 제1 분석의 결과와 매칭하는 상기 제2 분석의 결과를 다른 제2 사용자들의 정량적 평균과 비교하여, 해당 제2 사용자만이 가지고 있는 정략적 평균 이상의 특징 정보를 정성적으로 평가할 수 있는 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 생성하는 생성부; 및
상기 제2 사용자에 대한 일부 구직정보와 함께 상기 제1 평가지표를 내림차순으로 정렬하고, 상기 제1 평가지표의 부근에 상기 하나 이상의 제2 평가항목을 포함하는 제2 평가지표를 함께 정렬한 평가정보를 상기 제1 사용자의 단말기로 제공하는 제공부;를 포함하는, 정보 분석 장치.A terminal of a second user who is a job seeker who has access to the information analysis application or the information analysis site after receiving job search information from the terminal of the first user who is an administrator of a company who wants to hire a person who has accessed the information analysis application or the information analysis site A receiving unit for receiving job search information corresponding to the job offer information from;
By applying text mining technology to each of the job search information and the job search information received by the receiving unit, a first analysis is performed on the talent image that the company intends to employ, and a second analysis on the characteristic information included in the job search information An analysis unit that performs;
The result of the second analysis matching the result of the first analysis to generate a first evaluation index that can be quantitatively evaluated by adding a preset score to the result of the second analysis matching the result of the first analysis Generating unit for generating a second evaluation index including one or more second evaluation items capable of qualitatively evaluating characteristic information above the static average possessed by only the second user by comparing with the quantitative average of other second users ; And
Evaluation information in which the first evaluation index is arranged in descending order along with some job search information for the second user, and a second evaluation index including the one or more second evaluation items is arranged in the vicinity of the first evaluation index together. Containing, information analysis device; providing unit for providing the terminal of the first user.
상기 하나 이상의 제2 평가항목 중 상기 제1 사용자에 의한 어느 한 제2 평가항목 선택 수신에 대응하여, 상기 평가정보를 유지한 상태에서 상기 제2 평가항목에 포함된 상기 제2 사용자에 대한 정성적 특징을 문장으로 팝업하여 제공하는, 정보 분석 장치.The method of claim 1, wherein the providing unit,
Qualitative for the second user included in the second evaluation item while maintaining the evaluation information in response to the selection of one second evaluation item by the first user among the one or more second evaluation items An information analysis device that provides features by popping up in sentences.
데이터베이스에 저장된 상기 제1 사용자의 단말기로부터 수신한 이전의 구인 히스토리 정보와, 상기 이전의 구인 히스토리 정보에 대응하여 채용한 인재에 대한 구직정보와, 상기 구인정보에 대하여, 상기 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 추출한 단어들에 기계학습을 적용하여 상기 기업이 채용하고자 하는 인재상에 대한 제1 분석을 수행하는, 정보 분석 장치.The method of claim 1, wherein the analysis unit,
Previous job search history information received from the terminal of the first user stored in the database, job search information for a person employed in response to the previous job search history information, and the text mining technology are applied to the job search information. An information analysis device that applies machine learning to the extracted words to perform a first analysis on the image of human resources the company intends to employ.
데이터베이스에 저장된 상기 제2 사용자의 단말기로부터 수신한 이전의 구직 히스토리 정보와, 상기 정보 분석 어플리케이션 또는 상기 정보 분석 사이트에 접속한 상기 제2 사용자의 행태 정보와, 상기 구직정보에 대하여, 상기 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 추출한 단어들에 기계학습을 적용하여 상기 제2 사용자의 특징 정보에 대한 제2 분석을 수행하는, 정보 분석 장치.The method of claim 1, wherein the analysis unit,
With respect to the previous job search history information received from the terminal of the second user stored in the database, the behavior information of the second user accessing the information analysis application or the information analysis site, and the job search information, the text mining technology The information analysis device for performing a second analysis on the feature information of the second user by applying machine learning to words extracted by applying the machine learning.
상기 평가정보에 대응하여 상기 제1 사용자의 단말기로부터 수신한 인재 선택 정보에 대응하는 제2 사용자의 단말기로 인재 채용 합격 정보를 제공하는, 정보 분석 장치.The method of claim 1, wherein the providing unit,
In response to the evaluation information, the information analysis device for providing talent recruitment pass information to the terminal of the second user corresponding to the talent selection information received from the terminal of the first user.
상기 제1 분석의 결과와, 상기 제2 분석의 결과와, 상기 제1 평가지표와, 상기 제2 평가지표와, 상기 평가정보와, 상기 인재 채용 합격 정보에 대하여, 상기 기업 및 상기 제2 사용자 각각을 대상으로 학습하고, 학습한 결과를 히스토리 정보로 생성하여 데이터베이스에 저장하는 학습부;를 더 포함하는, 정보 분석 장치.The method of claim 5,
With respect to the result of the first analysis, the result of the second analysis, the first evaluation index, the second evaluation index, the evaluation information, and the personnel employment pass information, the company and the second user A learning unit that learns for each object and generates a learning result as history information and stores it in a database; further comprising, an information analysis device.
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