KR20210123607A - 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템은, 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 따른 특성을 반영하여 생성된 진로 정보를 저장한 진로 데이터베이스; 질문 컨텐츠에 대한 답안을 피진단자 단말로부터 입력받는 답안 입력모듈; 상기 답안의 형식 및 내용을 분석하여 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관으로 이루어진 성향 정보를 각각 생성하는 답안 분석모듈; 상기 진로 정보와 비교하여 상기 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보를 생성하는 제 1 진로 파악모듈; 상기 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보의 교집합인 제 2 진로 정보를 생성하는 제 2 진로 파악모듈; 상기 피진단자 단말에 성향 정보 및 제 1,2 진로 정보를 제공하는 진단결과 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템{CAREER DIAGNOSIS SYSTEM BASED ON COMPOSITE PROPENSITY ANALYSIS}

본 발명은 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템으로서, 보다 상세하게 설명하면 피진단자의 답안을 입력받아 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 따른 특성을 반영하여 생성된 진단 결과를 분석해 진로 정보를 제공함으로써 피진단자에게 알맞은 전공 및 직업에 대한 정보를 얻을 수 있는, 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템에 관한 것이다.

현대 사회에서 본인의 적성과 진로에 대한 고민과 관심이 꾸준히 증가하고, 동시에 이런 고민을 가진 청소년 및 학부모를 대상으로 핵심가치를 발견함과 함께 목표 설정을 이끌어내 목표 달성을 이루도록 돕기 위한 온오프라인 진로진단시스템의 개발이 많이 진행되고 있는 실정이다.

이와 관련된 선행기술로, 한국 공개특허공보 제 10-2014-0042552(발명의 명칭: 진로가이드시스템 및 그 진로가이드 방법)에서는 진로 진단의 방법으로써 피진단자가 작성 후 저장한 진로진단데이터를 전문가에게 송신하여 검사 및 진로코칭을 실시하는 방식을 사용하며, 이를 통해 피진단자에게 진로진단데이터와 함께 전문가의 평가를 확인하고, 목표확립과 학습방법 등을 제공받을 수 있는 시스템을 제시하고 있다.

이때, 상기 선행기술은 표시부와; 목표유형을 검사하기 위한 검사데이터를 저장하는 저장부와; 사용자가 상기 목표유형에 도달하였는지 여부를 검사하기 위한 항목별 전문가 또는 다른 사용자와 통신을 수행하는 통신부와; 상기 검사데이터를 상기 표시부에 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 검사데이터에 대한 응답데이터를 입력받아 검사를 수행하여 상기 사용자에게 상기 목표유형 및 상기 목표유형을 만족시키기 위한 항목별 과제를 할당하고, 기설정된 시간간격에 따라 상기 응답데이터를 재입력받아 검사를 수행하며, 상기 통신부를 통해 상기 검사결과를 상기 항목별 전문가에게 송신하고, 상기 항목별 과제의 수행결과 및 상기 응답데이터에 대한 상기 항목별 전문가의 상담데이터 중 적어도 어느 하나를 상기 표시부에 표시하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 진로 가이드 시스템을 제시하고 있다.

또한, 상기 선행기술의 시스템은 실재형, 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 예술형으로 구분되는 목표유형에 대한 진단을 실시하며, 피진단자를 각 목표유형 중 어느 유형에 속하는지 여부를 탐구적인지, 논리적인지, 분석적인지, 학문적인지, 신체활동적인지 등의 항목으로 판단한다. 이때, 각 목표유형에 해당하는 추천직업 및 전공을 제공하는 구성을 제안하고 있다.

상기 선행기술은 피진단자가 직접 작성한 답안을 통해 여럿 유형으로 분류하고, 이를 전문가에게 전달하여 진단받을 수 있지만, 유형정보가 세분화 되어 있지 않기 때문에 정확한 진단 결과를 내놓지 못하며, 전문가의 진단이 다소 주관적일 수 있고 바로 피드백 받을 수 없다는 점과 함께, 학교 및 학원 등에서 동시에 많은 인원이 실시하게 되는 진로진단검사의 특성상 전문가의 수가 부족하여 양질의 진단결과를 내놓지 못한다는 단점을 가진다.

따라서 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 피진단자에게 더 세분화된 유형정보를 제공함과 함께 입력받은 주관식답안을 해석하는 기능을 가져 더 정확하고 즉각적으로 진단결과를 제공할 수 있는 진로진단시스템을 개발할 필요성이 대두되는 실정이다.

본 발명은 상기 기술의 문제점을 극복하기 위해 안출된 것으로, 피진단자에게 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관에 따른 특성에 더해 성향 정보 및 우선순위 등의 더 세분화된 진로정보를 제공하고, 이를 위해 답안을 입력받는 시스템을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은, 입력 받은 답안을 분석한 결과를 텍스트와 함께 표 및 그래프 등의 시각적 자료를 함께 제공하여 피진단자의 이해를 돕는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 답안을 OX 및 객관식 등의 선택식 답안뿐만이 아니라 주관식 답안으로도 입력받아 더 심도 있는 진로정보를 제공하고, 이를 위해 주관식 답안의 문장을 키워드 및 형태소 단위로 분절해 분석하여 진로정보를 산출하는 기능을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템은, 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 따른 특성을 반영하여 생성된 진로 정보를 저장한 진로 데이터베이스; 질문 컨텐츠에 대한 답안을 피진단자 단말로부터 입력받는 답안 입력모듈; 상기 답안의 형식 및 내용을 분석하여 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관으로 이루어진 성향 정보를 각각 생성하는 답안 분석모듈; 상기 진로 정보와 비교하여 상기 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보를 생성하는 제 1 진로 파악모듈; 상기 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보의 교집합인 제 2 진로 정보를 생성하는 제 2 진로 파악모듈; 상기 피진단자 단말에 성향 정보 및 제 1,2 진로 정보를 제공하는 진단결과 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 답안 분석모듈은, 상기 답안의 형식 및 내용을 분석하여 상기 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 특성 지수를 산출하여 상기 성향 정보를 각각 생성하고, 상기 제 1 진로 파악모듈은, 상기 성향 정보 각각의 특성 지수를 기반으로 상기 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보를 우선순위 별로 복수 개로 구분하여 생성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 한다.

나아가, 상기 진단결과 제공모듈은, 상기 성향 정보 및 상기 제 2 진로 정보에 따른 교육 컨설팅 정보를 제공하는 컨설팅 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템에 의하면,

1) 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 따른 특성을 반영 할 수 있는 질문 컨텐츠를 제공함으로써, 세분화된 진로정보를 바탕으로 분석하여 알맞은 전공 및 직업 추천을 제공할 수 있고,

2) 답안을 OX, 객관식, 주관식 등으로 다양하게 입력받아 특성지수를 산출하여 더욱 심도 있는 진로정보를 제공할 수 있으며,

3) 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각의 특성지수를 기반으로 세부항목별 지수를 산출하여 우선순위 및 세부항목별로 구분된 분석결과를 제공함으로써 피진단자가 본인의 특성과 함께 추천 받은 진로에 대한 근거를 확인할 수 있을 뿐 아니라,

4) 분석결과를 텍스트와 함께 표 및 그래프 등의 시각적 자료를 포함하여 피진단자가 본인의 특성에 대해 이해할 수 있도록 돕고, 알맞은 전공 및 직업을 합리적으로 판단할 수 있는 효과를 제공한다.

도 1은 본 발명의 시스템의 세부 구성을 도시한 블록도.
도 2는 성격유형 정보의 예시를 도시한 개념도.
도 3은 흥미유형 정보의 예시를 도시한 개념도.
도 4는 강점 정보의 예시를 도시한 개념도.
도 5는 직업가치관 정보의 예시를 도시한 개념도.
도 6는 전공 정보의 예시를 도시한 개념도.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.

도 1은 본 발명의 시스템의 세부 구성을 도시한 블록도이고, 도 2는 성격유형 정보의 예시를 도시한 개념도이며, 도 3은 흥미유형 정보의 예시를 도시한 개념도이고, 도 4는 강점 정보의 예시를 도시한 개념도이며, 도 5는 직업가치관 정보의 예시를 도시한 개념도이고, 도 6은 전공 정보의 예시를 도시한 개념도이다.

본 발명의 시스템(1)은 메인 서버 자체로 이루어지거나, 이에 추가적으로 DB 서버, 어플리케이션 서버 등을 추가로 구비할 수 있다.

구체적으로, 메인 서버는 곧 본 발명의 시스템(1) 자체 내지 핵심적 구성이라고 할 수 있다. 이러한 메인 서버는 피진단자의 정보를 저장할 수 있다.

본 발명의 메인 서버는 피진단자 단말과의 통신 및 정보를 전송하기 위한 통신부 및 전송수단을 구비한 상태에서 CPU와 저장수단을 구비한 하드웨어를 의미하는 것으로, 이 CPU에서 수행될 소프트웨어에 의해 후술할 일련의 모듈 및 이의 구체적 기능이 도출될 수 있다.

즉, 메인 서버는 중앙처리장치(CPU) 및 메모리와 하드디스크와 같은 저장수단을 구비한 하드웨어 기반에서 중앙처리장치에서 수행될 수 있는 프로그램, 즉 소프트웨어가 설치되어 이 소프트웨어를 실행할 수 있는데 이러한 소프트웨어에 대한 일련의 구체적 구성을 '모듈' 및 '부', '인터페이스'라는 구성단위로서 후술할 예정이다.

이때, 메인 서버는 이 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시), 프로세서를 포함할 수 있다.

또한, 메인 서버는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

프로세서는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다

메모리에는 후술할 모듈 내지 부의 실행 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

즉, 본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'의 구성은 메인 서버의 저장수단에 설치 및 저장된 상태에서 CPU 및 메모리를 매개로 실행되는 소프트웨어 또는 FPGA 내지 ASIC과 같은 하드웨어의 일 구성을 의미한다. 이때, '모듈' 또는 '부', '인터페이스'라는 구성은 하드웨어에 한정되는 의미는 아니고, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 일예로서 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는 '모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.

이하, 이와 같은 거시적 구성을 기반으로 이에 대한 세부 구성 및 기능을 설명하도록 한다.

본 발명의 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템은 피진단자의 특성을 반영하여 생성된 진로 정보를 파악 및 분석해 피진단자에게 어울리는 진로를 진단하는 역할을 수행한다.

본 발명의 시스템(1)은 기본적으로 진로 데이터베이스(100), 답안 입력모듈(200), 답안 분석모듈(300), 제 1 진로 파악모듈(400), 제 2 진로 파악모듈(500), 진단결과 제공모듈(600)을 포함할 수 있다.

진로 데이터베이스(100)는 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 따른 특성을 반영하여 생성된 진로 정보를 저장하는 공간이다.

먼저, 성격유형은 피진단자의 성격을 나타내는 것으로 외향형, 실제형, 사고형, 유연형, 상상형 등으로 표현될 수 있다.

예를 들어, 실제형의 진로로 공과대학, 기술계열 대학, 기술자, 기계기사, 환경기사 등의 진로 정보가, 상상형의 진로로 미술대학, 음악대학, 예술가, 연예인, 디자이너, 시인 등의 진로 정보가 저장될 수 있다.

다음, 흥미유형은 피진단자의 실재형, 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 관습형의 6가지 결과로 분류될 수 있으며, 상술한 성격유형과 같이 이에 대한 진로 정보가 저장될 수 있다.

예를 들어, 예술형의 진로로 조경학과, 문예창작학과, 영화학과, 사진가, 조각가, 음악교사 등의 진로정보가, 사회형의 진로정보가 심리치료학과, 사회복지학과, 특수교육과, 간호사, 진로상담가, 유치원교사 등의 진로 정보가 저장될 수 있다.

이어서, 강점은 피진단자가 어느 지능에 강점이 있는지를 나타내는 것으로 대인관계 지능, 언어적 지능 등이 포함될 수 있다.

예를 들어, 대인관계 지능은 타인의 의도, 기분을 분별하고 지각하는 것에 관한 능력이며, 언어적 지능은 언어를 효과적으로 이해하는 것에 관한 능력이다.

다음, 직업가치관은 피진단자가 직업을 선택할 때 어떤 것을 추구할지를 나타낸 것으로 전문성 추구형, 리더십 추구형, 자율성 추구형, 안정성 추구형, 경제력 추구형, 봉사형 추구형, 도전형 추구형, 삶의 질 추구형 등으로 표현될 수 있으며, 각 추구형에 따라 대표적 직업이 저장될 수 있다.

이때, 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 의 각가의 특성에 따른 진로정보 뿐 아니라, 각각의 특성에 따른 성향, 후술할 질문 컨텐츠에 대한 답변 성향 등이 함께 진로 데이터베이스(100)에 저장될 수 있다.

답안 입력모듈(200)은 질문 컨텐츠에 대한 답안을 피진단자 단말로부터 입력받는 역할을 수행한다.

여기서, 피진단자 단말은 답안을 입력받기 위해 피진단자에게 질문 컨텐츠가 시각적으로 제공되어야 하고 질문 컨텐츠에 답안을 입력해야 하므로, 디스플레이 장치 및 키패드 등의 입력 수단이 구비된 것이 바람직하며, 예를 들어 스마트폰, 태블릿PC, 노트북, 컴퓨터 등이 될 수 있다.

이때, 질문 컨텐츠는 OX 및 두 개의 선택지중 한 가지를 선택하게 하는 형식이거나 또는 1 내지 5점의 가중치를 부여하는 객관식형식일 수 있으며 단어나 문장을 입력하는 주관식형식일 수도 있다. 예를 들어, 질문 컨텐츠는'내가 보고 듣고 생각하는 것을 바로 표현하는 편이다.'와'다른 사람이 말을 걸기 전에 먼저 나서서 얘기하지 않는 편이다.'등의 상반되는 보기 중 택 1 형식일수도 있고, '부탁을 거절하지 못한다.'와 '탐구심이 많다.'또는'도구와 연장을 잘 다루는 편이다.'등의 OX 또는 1 내지 5점의 가중치를 부여하는 객관식일수도 있다.

답안 분석모듈(300)은 답안 입력모듈(200)로 입력받은 질문 컨텐츠의 답안의 형식 및 내용을 분석하여 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관에 대한 특성지수를 산출하여 성향 정보를 각각 생성하는 기능을 제공할 수 있다.

여기서, 답안 분석모듈(300)은 질문 컨텐츠의 대한 답안이 객관식 또는 OX 형식일 경우에 성향 정보에 대한 점수를 산출하여 진행하거나, 질문 컨텐츠에 대한 답안이 주관식일 경우 시스템(1)의 관리자 또는 진로 진단 전문가를 섭외하여 답안을 직접 분석하거나 답안 내의 키워드를 파악하여 성향 정보를 파악할 수 있다.

이때, 상술한 답안 분석모듈(300)은 피진단자의 성향정보를 생성하기 위해 답안의 형식 및 내용을 분석하여 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 특성지수를 산출할 수 있다.

여기서, 특성지수라 함은 답안 입력모듈(200)에 입력된 답안에서 피진단자의 성향 정보를 파악하기 위해 산출되는 것으로서, 피진단자의 성향 정보를 특정 기준에 따라 점수화하여 수치적으로 표현할 수 있다.

추가적으로, 객관식형식일 경우 아니다, 그렇다, 매우 그렇다 등의 보기를 포함할 수 있는 3 내지 5개의 보기에서 피진단자가 어떤 선택을 입력했는지에 따라 특성지수를 산출하는 것이 가능하다. 예를 들어, 성격유형에 대한 질문 컨텐츠가 100개일 경우 외향/내향형, 사고/실제형, 상상/현실형, 유연/경직형을 표현하는 질문이 각각 25개씩일 수 있으며, '사람들을 모으고 일을 시키는 것을 좋아한다.'라는 질문에 피진단자가 긍정하였다면 외향형에 가중치를 받고, '게임이나 놀이를 할 때 새로운 방법을 생각해내서 하는 것이 재미있다.'라는 질문에 피진단자가 긍정하였다면 유연형에 가중치를 받는 식으로 특성지수를 산출할 수 있으며, 이를 통해 제 1 진로 파악모듈(400)은 상술한 성향정보 각각의 특성지수를 기반으로 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로정보를 우선순위별로 복수 개로 구분하여 생성하는 기능을 포함할 수 있다.

이때, 답안 분석모듈(300)이 입력받은 성격유형을 분석한다면 기본성격, 주의하고 개발할 점, 진로탐색 등의 항목에 대한 분석결과인 성향 정보를 생성할 수 있으며, 성격유형의 분석결과인 성향 정보로는 상술한 외향형, 실제형, 사고형, 유연형, 상상형 등 여럿 성격유형이 복수개의 조합으로 나올 수 있다.

더하여, 상술한 답안 분석모듈(300)은 성격유형 분석부(330)를 포함할 수 있다.

성격유형 분석부(330)는 성격유형에 대한 특성지수를 분석하여 피진단자의 성격유형조합을 산출할 수 있다.

예를 들어, 성격유형의 항목으로는 외향/내향형, 사고/실제형, 상상/현실형, 유연/경직형 등이 있으며 각 항목별로 높은 특성지수를 받은 성격유형의 조합은 외향-실제-사고-유연 또는 내향-실제-상상-유연 등의 다양한 조합이 가능하여 피진단자들의 성격유형을 깊이 있게 분류할 수 있다.

또한, 상술한 진단결과 제공모듈(600)은 성격유형 정보 제공부(640)를 포함할 수 있으며, 성격유형 정보 제공부(640)는 성격유형 정보 제공파트(641)를 구비할 수 있다.

성격유형 정보 제공파트(641)는 피진단자의 성격유형조합을 제공함과 함께 성격유형조합에 해당하는 기본성격, 주의하고 개발할 점, 진로탐색, 선택률이 높은 직업 등에 대한 정보를 제공할 수 있다.

여기서, 성격유형 정보 제공파트(641)는 기본성격에선 피진단자의 성격유형조합에 대한 기본적인 설명을 제공하고, 주의하고 개발할 점에선 성격유형조합의 부족한 점과 개발해나갈 방향성을 제공하며, 진로탐색에선 성격유형조합의 잠재력을 끌어올리고 능력을 발휘할 수 있는 진로를 소개하고, 선택률이 높은 직업에선 성격유형조합에 어울리거나 잘 맞는 직업들을 소개하는 역할을 수행한다.

이때, 성격유형 정보 제공부(640)는 피진단자의 성향 정보와 함께 이에 대한 구체적인 설명과 해석이 함께 제공될 수 있는데, 예를 들어, 외향형이라면'새로운 시도를 한다.'및'선입관을 갖지 않으며 개방적이다.'등의 분석결과가 제공될 수 있고, 실제형일 경우 '일을 그대로 받아들인다.'및'해결책을 모색하고 적응하는 힘이 있다.'등의 분석결과가 제공될 수 있으며, 유연형이라면'그 순간에 무엇이 필요한지 안다.'및'늘 새로운 관심사로 눈을 돌린다.'등의 분석이 제공될 수 있다.

또한, 성향 정보와 함께 주의하고 개발할 점을 함께 제공할 수도 있으며, 주의하고 개발할 점에서는 피진단자의 성격유형이 실수하기 쉬운 점, 부족한 부분, 발전을 위해 노력할 방향등을 제공할 수 있다. 예를 들어, 외향형의 경우 부족한 부분으로'행동위주로 나갈 때 남에게 둔감하고 무감각해 보일 수 있다.'라는 분석을 생성했다면'다른 사람의 노력을 인정하고 칭찬, 격려 등의 표시를 할 필요가 있다.'라는 해결 방향성을 소개할 수 있으며, 유연형일 경우엔 부족한 부분으로'일을 떠벌리는 경향이 있다.'라는 분석을 생성했다면'현실적 우선순위와 일정계획을 세울 필요가 있다.'라는 해결 방향성을 소개할 수 있다.

다음, 답안 분석모듈(300)이 입력받은 흥미유형을 분석한다면 실재형, 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 관습형의 6가지 항목에 성향 정보를 생성할 수 있으며, 흥미유형에 따라 성격, 흥미, 가치, 유능감 등의 항목에 대한 분석결과를 생성할 수 있다.

이때, 상술한 답안 분석모듈(300)은 흥미유형 분석부(310)를 포함할 수 있다.

흥미유형 분석부(310)는 흥미유형에 대한 특성지수를 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 관습형, 실재형 지수로 구분하여 10점 만점 또는 100점 만점 등의 식으로 산출하는 역할을 수행한다. 예를 들어, 탐구형 25점, 예술형 75점, 사회형 50점, 기업형 50점, 관습형 25점, 실재형 10점 같은 식으로 흥미유형에 대한 특성지수를 산출할 수 있다.

또한, 상술한 진단결과 제공모듈(600)은 단말 또는 모니터 등을 통해 피진단자에게 진단결과를 시각적으로 제공할 수 있으며, 흥미유형 정보 제공부(620)를 포함할 수 있고, 흥미유형 정보 제공부(620)는 흥미유형 그래프 출력파트(621) 및 흥미유형 정보 제공파트(622)를 구비할 수 있다.

흥미유형 그래프 출력파트(621)는 상술한 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 관습형, 실재형 특성지수를 그래프로 비교하여 출력하는 기능을 제공하는 역할을 수행한다.

여기서, 흥미유형 그래프 출력파트(621)에 출력되는 그래프는 방사형그래프 및 막대그래프 등의 각 특성지수를 비교할 수 있는 그래프로서, 방사형그래프를 사용했을 때의 장점으로는 유형이 다른 피진단자와 그래프를 겹쳐보았을 때에 성향비교가 쉽다는 점 등이 있고, 막대그래프를 사용했을 때의 장점으로는 특성지수를 우선순위별로 구분하기 쉽다는 점 등이 있다.

흥미유형 정보 제공파트(622)는 상술한 흥미유형 그래프를 분석하여 흥미유형 정보를 제공하는 역할을 수행한다.

더하여, 흥미유형 정보 제공파트(622)에서는 성격, 흥미, 가치, 유능감, 관련직업, 전공학과에 대한 정보를 제공하며, 피진단자의 흥미유형에 대해 성격에서는 어떤 특징이 있는지, 흥미에서는 어떤 활동에 흥미를 가지거나 가지지 않는지, 가치에서는 무엇을 중요시 하는지, 유능감에서는 능력이 있는 분야는 무엇이고 없는 분야는 무엇인지, 관련직업에서는 어울리는 직업은 무엇인지, 전공학과에서는 선택할만한 전공은 무엇인지에 대한 설명을 제공한다.

여기서, 흥미유형 정보 제공부(620)는 상술한 흥미유형의 특성지수를 비교하여 각 흥미유형 항목 별로 흥미유형 정보를 제공할 수 있다. 이어서, 성격은 흥미유형에 따라 어떤 특징이 있는지를 포괄적으로 분석한다. 덧붙여 설명하면'사람들과 어울리기를 좋아하는지'혹은'혼자 있는 시간을 좋아하는지'또는'감정적이며 개성이 강한지'및'남을 잘 도우며 봉사적인지'등의 결과를 제공하며, 더하여, 결과는 복수개 생성할 수 있다.

다음, 흥미는 흥미유형에 따라 어떤 활동에 흥미를 가지는지 또는, 어떤 활동에 흥미가 없는지를 분석한다. 이때, 사회형에 높은 점수가 나오고 실재형 및 탐구형이 상대적으로 낮은 점수가 나왔다면'타인의 문제를 들어주거나 봉사하는 활동들에 흥미를 보인다.'및'기계, 도구를 사용하여 체계적이고 구조화된 활동엔 흥미가 없다.'처럼 피진단자가 어느 분야에 흥미를 느끼는지 혹은 느끼지 않는지를 양방 소개할 수 있다.

이어서, 가치는 흥미유형에 따라 어떤 것들을 중요시 하는지를 분석한다. 예를 들어, 흥미유형의 예술형에 높은 점수가 나왔다면'창의성과 예술적 재능, 정신적 자유로움, 변화있는 생활'등을 중요시 하고, 사회형에 높은 점수가 나왔다면 '공익과 사랑, 봉사하는 생활'등을 중요시 한다는 결과를 생성할 수 있다.

다음, 유능감은 흥미유형에 따라 어떤 능력에 강점이 있고 어떤 능력이 부족한지를 분석한다. 이때, 예술형과 탐구형에 높은 점수가 나오고 관습형과 실재형에 낮은 점수가 나왔다면'미술적, 음악적 능력이 있다.'및'상징적, 비체계적 능력이 있다.'라는 결과와 함께'사무적 기술은 부족하다.'및'체계적, 순서적인 처리능력은 부족하다.'라는 결과를 제공함으로서, 강점과 부족한점을 함께 제공할 수 있다.

이어서, 관련직업은 어떤 직업이 피진단자의 흥미유형과 어울리는 지를 소개한다. 이때, 사회형과 예술형이 높은 피진단자는 '사회사업가, 상업미술가, 엔터테이너'등의 직업이 어울리는 것을 소개하고, 사회형과 기업형이 높은 피진단자는 '교사, 봉사단체 책임자, 의료보조원'등의 직업이 어울리는 것으로 소개할 수 있다.

마지막으로, 전공학과는 어떤 전공이 피진단자의 흥미유형과 어울리는지를 소개한다. 예를 들어, 탐구형이 높은 피진단자는'물리학과, 생명공학과'등의 전공이 어울리는 것으로 소개하고, 사회형이 높은 피진단자는'노인복지학과, 가정관리학과'등의 전공이 어울리는 것으로 소개할 수 있다.

이어서, 강점에서는 피진단자가 어떤 복수개의 지능에 강점이 있는지를 순위를 매겨 분석하며, 추가적으로, 각 순위의 지능에는 어떤 능력이 강점이고 대표적인 직업이 무엇인지를 분석할 수 있다.

나아가, 상술한 답안 분석모듈(300)은 강점 분석부(340)를 포함할 수 있다.

강점 분석부(340)는 강점에 대한 특성지수를 피진단자의 언어적 지능, 대인관계 지능, 기술적 지능 등의 강점 항목을 분석 및 산출하는 역할을 수행한다.

이때, 강점 분석부(340)는 피진단자가 강점을 보이는 지능은 특성지수를 통해 우선순위를 매길 수 있으며, 각 지능별로 능력을 살릴 수 있는 대표적 직업들을 선정할 수 있다.

또한, 진단결과 제공모듈(600)은 강점 정보 제공부(650)를 포함하며, 강점 정보 제공부(650)는 강점 정보 제공파트(651)를 구비할 수 있다.

여기서, 강점 정보 제공파트(651)는 강점 특성정보 중 우선순위에 따라 1순위-대인관계지능, 2순위-언어적 지능 등의 식으로 2 내지 4개의 피진단자가 강점을 지닌 지능분야를 제공할 수 있으며, 각 순위 매겨진 지능 별로 능력을 살릴 수 있거나 어울리는 대표적 직업소개를 제공할 수 있다. 예를 들어 언어적 지능에 정치가, 시인, 극작가 등이 직업소개가 제공될 수 있고, 대인관계 지능엔 교사, 심리치료사, 세일즈맨 등의 직업소개가 제공될 수 있다.

여기서, 강점 정보 제공부(650)는 강점 특성정보 중 우선순위에 따라 2 내지 4개의 피진단자가 강점을 지닌 지능분야를 소개할 수 있으며, 각 지능분야 별로 대표적 직업소개를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피진단자의 1순위 강점이 대인관계 지능이라면'타인에게 동기를 부여하고 변화에 대해 유추하는 능력'및'감각과 대인관계의 암시를 구별해내는 능력'등의 강점과 함께'카운슬러, 심리치료사, 세일즈맨'등의 대표적 직업을 제공할 수 있고, 2순위 강점이 언어적 지능이라면'단어를 효과적으로 사용하는 능력'및'언어를 이해하고 실용적 영역을 조작하는 능력'과 함께 '연설가, 이야기꾼, 정치가'등의 대표적 직업을 제공할 수 있다.

마지막으로, 직업가치관에서는 전문성 추구형, 리더십 추구형, 자율성/독립성 추구형, 안전/안정성 추구형, 경제력 추구형, 봉사/헌신 추구형, 도전 추구형. 삶의 질 추구형등의 항목에 대해 분석하여 성향 정보를 생성할 수 있다.

더하여, 상술한 답안 분석모듈(300)은 직업가치관 분석부(320)를 포함할 수 있다.

직업가치관 분석부(320)는 직업가치관에 대한 특성지수를 전문성 추구형, 리더십 추구형, 자율성 추구형, 안정성 추구형, 경제력 추구형, 봉사형 추구형, 도전 추구형, 삶의 질 추구형 등의 직업가치관 특성지수로 구분하여 10점 만점 또는 100점 만점 같은 식으로 분석 및 산출하는 역할을 수행한다.

또한, 상술한 진단결과 제공모듈(600)은 직업가치관 정보 제공부(630)를 포함하며, 직업가치관 정보 제공부(630)는 직업가치관 그래프 출력파트(631)와 직업가치관 정보 제공파트(632)를 구비할 수 있다.

직업가치관 그래프 출력파트(631)는 전문성 추구형, 리더십 추구형, 자율성 추구형, 안정성 추구형, 경제력 추구형, 봉사형 추구형, 도전 추구형, 삶의 질 추구형 특성지수를 그래프로 비교하여 출력하는 기능을 제공하는 역할을 수행한다.

여기서, 그래프는 상술한 흥미유형 그래프 출력파트(621)와 같이 각 특성지수를 비교할 수 있는 그래프를 사용하는 것이 바람직하다.

직업가치관 정보 제공파트(632)는 상술한 8개의 직업가치관 특성정보 중 우선순위에 따라 3 내지 5개의 직업가치관을 소개할 수 있으며, 각 직업가치관별로 어떤 일에 만족을 느끼는지, 추구하는지, 좋아하지 않는지, 힘들다고 느끼는지 등의 정보와 함께 각 직업가치관의 대표적 직업소개를 포함할 수 있다.

덧붙여 설명하자면, 직업가치관 정보 제공부(630)는 피진단자의 직업가치관 1순위가 삶의 질 추구형이라면 '이들은 취미나 가족문제가 일과의 균형을 맞추는 것을 추구하는 사람들이다.'및'과도한 야근이나 주말근무를 좋아하지 않는다.'등의 해설과 함께 대표적 직업으로'사진작가, 라이프코치, 강사'등을 소개할 수 있으며, 2순위가 자율성 추구형이라면'자신들의 방식, 속도등에 맞게 일하고 싶은 욕구를 가지며, 다른 규범들을 따라가는 것이 힘들다고 느낀다.'및'조직생활이 자신을 제한하고 방해한다고 생각한다.'등의 해설과 함께 대표적 직업으로'건축가, 레크리에이션강사, 출판기획자'등의 소개를 포함할 수 있다.

즉, 답안 분석모듈(300)은 피진단자 단말로부터 받은 답안을 분석하여 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관에 대하여 성향 정보를 생성할 수 있고, 이에 대한 분석 및 해석 내용 등을 함께 제공하여 피진단자의 이해를 도울 수 있으며, 이러한 결과들을 진로 데이터베이스(100) 서버와 연동하여 저장하는 것도 가능하다.

제 1 진로 파악모듈(400)은 상술한 성향정보와 비교하여 상술한 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보를 생성하는 기능을 제공하는 것으로서, 피진단자의 성향 정보에 따라 진로 데이터베이스(100)에 저장 된 진로 정보를 연동하여 피진단자의 제 1 진로정보로서 제공할 수 있다.

이때, 제 1진로 정보는 성향 정보에 따라 우선순위 별로 복수 개 생성될 수 있으며, 상술한 성격유형을 반영해 피진단자의 직업예시를 생성할 수 있고, 예를 들어 외향형이라면 새로운 시도와 대인관계의 강점 등에 미루어'영업직, 마케터, 경찰관'등의 직업예시를 제공할 수 있으며, 유연형이라면 순발력과 적응력의 강점 등에 미루어 '형사, 연예인, 광고 작가'등의 직업예시를 제공할 수 있고, 사고형일 경우 창조성과 문제해결능력의 강점에 미루어'조경업자, 엔지니어, 연구원'식으로 진로 데이터베이스(100)에 제 1 진로 정보가 생성될 수 있다.

이어서, 흥미유형을 반영해 피진단자의 직업예시를 생성했다면 흥미유형에 따라 어떤 직업군에 만족을 느끼고 능력을 펼칠 수 있는지 예시를 생성할 수 있다. 여기서, 사회형과 기업형에 높은 점수가 나왔다면'교사, 사회사업가, 진로상담가'등의 직업을 소개하고, 예술형과 사회형에 높은 점수가 나왔다면'잡지편집인, 카피라이터, 엔터테이너, 배우'등의 직업을 복수 개 생성할 수 있다.

다음, 강점을 반영한 예시로, 대인관계 지능의 강점으로는 '타인의 의도나 동기를 분별하는 능력'및'타인의 변화에 대해 유추하는 능력'과 함께 '카운슬러, 심리치료사, 종교지도자'등의 진로정보를 생성할 수 있다.

이어서, 직업가치관에서는 각 항목의 점수에 따라 피진단자의 직업가치관 항목을 1 내지 5순위까지 생성하며, 이때, 각 순위에는 직업가치관 항목에 대한 설명과 대표적 직업이 소개된다. 예를 들어, 전문성 추구형에 대해선'전문성을 기반으로 내적인 만족을 느낀다.' 및 '일반회사에서 관리를 위한 일에는 큰 가치를 두지 않는다.'등의 설명과 함께 '펀드매니저, 조각가, 도선사'등의 진로정보를 생성할 수 있다.

제 2 진로 파악모듈(500)은 상술한 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로정보의 교집합인 제 2 진로 정보를 생성하는 역할을 수행할 수 있다.

예를 들어, 제 1 진로 정보에 피진단자의 정보가 성격유형에 유연형, 흥미유형에 예술형, 강점에 언어적 지능, 직업가치관에 자율성/독립성추구형이 포함되도록 저장되었다면 이 피진단자의 제 2 진로 정보엔 각 진로정보의 교집합인'소설가, 작가'등의 직업이 생성될 수 있다. 추가적인 예시로, 제 1 진로 정보에 피진단자의 정보가 성격유형에 사고형, 흥미유형에 탐구형, 강점에 기술적 지능, 직업가치관에 전문성 추구형이 포함되도록 저장되었다면 이 피진단자의 제 2 진로 정보엔 각 진로정보의 교집합인'연구원, 공학기술자'등의 직업이 생성될 수 있다.

이때, 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관으로부터 생성된 제 1 진로 정보가 모두 공통되는 직업만을 제 2 진로로 생성할 수도 있지만, 최대한 많이 공통되는 직업을 제 2 진로로 생성할 수도 있으며, 제 1 진로 정보가 많이 공통될수록 피진단자의 성향에 맞고 추천도가 높다고 판단하여 순서대로 리스트 처리하여 피진단자에게 제공하는 것도 가능하다.

진단결과 제공모듈(600)은 상술한 피진단자 단말에 성향 정보 및 제 1,2 진로 정보를 제공하는 기능을 수행할 수 있다.

이때, 상술한 진단결과 제공모듈(600)은 컨설팅 제공부(610)를 포함할 수 있으며, 컨설팅 제공부(610)는 상술한 성향 정보 및 상술한 제 2 진로 정보에 따른 교육 컨설팅 정보를 제공하는 역할을 수행한다.

여기서, 교육 컨설팅이라 함은 피상담자의 재능과 적성에 맞춘 교육 커리큘럼 등을 제공하는 서비스로서 본 발명의 제 1,2진로 정보에 맞는 교육을 위한 조언이 될 수 있으며, 이를 테면 제 1,2 진로를 위한 전공 정보, 피진단자의 성적에 맞는 진로 컨설팅, 개선해야할 점 등이 될 수 있다.

예를 들어, 피진단자의 제 2 진로정보에 성격유형에 사고형, 흥미유형에 탐구형, 강점에 기술적 지능, 직업가치관에 전문성 추구형이 포함되어'연구원, 엔지니어'등의 직업을 추천받았을 때, 교육 컨설팅 자료는 "홍길동님의 추천직업을 위해선 물리학, 에너지공학 등의 전공을 선택해야 합니다. 현재 홍길동님의 성적에 적정선인 곳으로는 △△대학교 물리학과가 있으며, 성격유형에선 사고형 및 흥미유형에선 탐구형에서 높은 점수를 보여 과학올림피아드 등의 활동을 통해 경쟁력을 높이는 방법을 추천해 드리고, 성격유형의 경직형에 낮은 점수를 보여 집중력이 금방 떨어질 수 있으니 정해진 쉬는 시간을 지키며, 학습시간을 늘리는 방법을 추천해 드립니다. 또한, 이를 통해 홍길동님의 목표인 ◇◇대학교 전자물리학과에 진학할 수 있도록 노력해야합니다."라는 컨설팅을 내놓을 수 있으며, 피진단자는 이러한 교육 컨설팅 정보를 통해 자신의 적성에 맞는 전공 및 직업과 함께 강점을 살리고 약점을 보완할 수 있는 공부법을 제공받을 수 있다.

이때, 상술한 진단결과 제공모듈(600)은 전공 정보 제공부(660)를 포함할 수 있으며, 전공 정보 제공부(660)는 전공 지수 산출파트(661)와 전공 정보 제공 파트(662)를 구비할 수 있다.

전공 지수 산출파트(661)는 특성 지수 및 제 2 진로 정보를 기반으로 전공 지수를 산출하는 역할을 수행한다.

여기서, 피진단자가 어떤 유형의 특성이 있고, 각 특성들의 교집합에는 성향이 있는지를 수치로 산출하는 역할을 할 수 있으며, 전공 지수에는 인문계열, 사회과학계열, 교육계열, 예능계열, 자연과학계열, 의약계열, 공학계열 등의 항목이 포함될 수 있고, 각 항목별로 10점 만점 또는 100점 만점 등 다양하게 산출되며, 높은 점수가 나올수록 피진단자에게 어울리는 전공이라 할 수 있고, 이러한 전공 지수를 이용해 피진단자에게 추천할만한 전공을 예상할 수 있다.

전공 정보 제공 파트(662)는 상기 전공 지수를 기반으로 상기 피진단자의 예상 전공 정보를 우선순위 별로 복수 개로 제공하는 기능을 수행한다.

이때, 전공 정보 제공 파트(662)는 피진단자의 예상 전공 정보를 제공할 수 있으며, 이러한 예상 전공 정보에는 방사형그래프 및 막대그래프 등의 항목별 수치를 비교할 수 있는 시각적 자료가 포함되어 있을 수 있다.

예를 들어, 피진단자의 전공 지수가 인문계열 96점, 사회과학계열 82점, 교육계열 61점, 예능계열 65점, 자연과학계열 37점, 의약계열 63점, 공학계열 51점일 경우 전공 정보 제공 파트(662)에는 전체 항목의 점수가 포함된 그래프와 함께 "1순위 인문계열에는 문헌정보학, 철학, 영어영문학, 국어국문학 등이 포함됩니다.", "2순위 사회과학계열에는 정치외교학, 사회복지학, 교정학, 광고홍보학 등이 포함됩니다.", "3순위 예능계열에는 무용학, 시각디자인, 실용음악 등이 포함됩니다."등의 피진단자에게 어울리는 전공 정보를 제공할 수 있다.

여기서, 진단결과 제공모듈(600)은 글을 통해 진단결과를 피진단자에게 제공할 수 있지만, 표, 그래프 등의 시각자료를 제공함으로써 진단결과를 피진단자에게 더욱 이해하기 쉽고 가시적으로 제공할 수 있다. 이때, 그래프는 방사형그래프 및 막대그래프 등의 항목별 수치를 비교할 수 있는 그래프가 사용되는 것이 피진단자의 진단결과 이해에 도움이 될 수 있다.

예를 들면, 성격유형에서는 성격유형조합과 함께 기본성격, 주의하고 개발할 점, 진로탐색, 선택률이 높은 직업 항목이 포함될 수 있으며, 흥미유형에서는 성격, 흥미, 가치, 유능감, 관련직업, 전공학과 항목과 함께 실재형, 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 관습형 등이 포함된 그래프를 포함할 수 있다. 이어서, 강점에서는 피진단자가 강점을 드러내는 지능분야 1 내지 5순위를 포함할 수 있고, 직업가치관에서는 전문성 추구형, 리더십 추구형, 자율성/독립성 추구형, 안전/안정성 추구형, 경제력 추구형, 봉사/헌신 추구형, 도전 추구형, 삶의 질 추구형 등의 항목에 대한 그래프를 포함할 수 있으며, 높은 점수가 나온 항목 1 내지 5순위를 포함할 수 있다.

또 다른 실시예로서, 질문 컨텐츠는 주관식일 수 있고, 상술한 답안 입력모듈(200)은 주관식답안을 입력받을 수 있으며, 이렇게 입력된 주관식답안을 분석하는 것은 OX 및 객관식으로 입력받은 답안을 분석하는 것보다 피진단자의 특성 지수 및 성향 정보를 보다 정확히 산출할 수 있어 바람직하다.

여기서, 주관식답안은 복수의 키워드가 포함된 문장으로'나는 언젠가는 내 사업체를 운영하는 것을 꿈꾼다.'라는 질문 컨텐츠에 피진단자가'나는 내 사업체를 운영하는 것 보다는 지역복지에 힘쓰는 사회사업회사에 소속되는 것을 원한다.'는 답안을 작성하는 방식일 수 있다.

더하여, 상술한 특성지수는 형식 지수 및 실질 지수로 이루어지며, 형식 지수는 문장형태의 주관식답안을 피진단자가 얼마나 성실하고 탄탄히 작성하였는지에 대한 지수로서 피진단자가 주관식답안을'나는 사업체운영보다는 회사에 소속되는 것을 원한다.'라고 작성한 답안 보다는 '나는 내 사업체를 운영하는 것 보다는 지역복지에 힘쓰는 사회사업회사에 소속되는 것을 원한다.'라고 작성한 답안에 더 높은 형식 지수가 산출될 수 있고, 실질 지수는 주관식답안이 어떤 의미를 담고 있는지에 대한 지수로서 답안에'지역복지'및'사회사업'이 포함된 것을 이용해 피진단자의 성향 정보에 대한 실질 지수가 산출될 수 있다.

앞서 상술하였지만, 실질 지수는 시스템(1)의 관리자 또는 진로 진단 전문가가 직접 확인하고 판단할 수도 있으며, 문장 내의 키워드를 분석하는 별도의 시스템을 이용하여 판단될 수도 있다.

이때, 상술한 답안 분석모듈(300)은 주관식답안에 포함된 복수의 키워드를 형태소 단위로 분절하는 역할을 하는 문장 분석부와 형태소로부터 명사, 대명사, 형용사, 동사의 존재 및 개수를 파악하는 품사 파악부, 그리고 키워드 및 품사 개수를 기반으로 형식지수를 산출하는 형식 지수 산출부(350)를 포함할 수 있다.

여기서, 문장 분석부는 문장으로 입력받은 주관식답안의 복수의 키워드를 형태소 단위로 분절하여 피진단자의 형식 지수 파악하기 위한 전처리 역할을 수행한다.

이어서, 품사 파악부는 분절된 형태소로부터 명사, 대명사, 형용사, 동사가 존재하는지 또, 몇 개 존재하는지를 파악하는 역할을 하며, 각 품사들 중 동사와 형용사는 형식 지수를 산출하기 위한 수학식의 변수로 사용될 수 있어 품사 파악부에서 별도로 개수를 파악할 수 있다.

다음으로, 형식 지수 산출부(350)는 주관식답안에서 상술한 키워드 및 품사의 개수를 기반으로 형식 지수를 산출하는 역할을 수행하고, 형식 지수를 산출하기 위한 자세한 설명 및 수학식은 후술하도록 한다.

이때, 상술한 진단결과 제공모듈(600)은 산출된 형식 지수에 대한 분석 정보를 피진단자에게 추가로 제공하는 것이 가능하며, 이를 통해 피진단자는 OX 및 객관식답안만을 제출하는 경우보다 양질의 진단결과를 제공받을 수 있다.

나아가, 상술한 형식 지수는 주관식답안의 키워드 및 품사의 개수를 파악하여 산출될 수 있으며 다음의 수학식 1을 통해 산출될 수 있다.

수학식 1.

여기서,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안의 형식 지수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안에서 키워드의 개수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안에서 동사의 개수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안에서 형용사의 개수를 의미하며, 만약

이 0이거나 0보다 작을 경우에는

을 1로 둘 수 있다.

더하여, 상술한 수학식 1은 주관식 답변에 몇 개의 키워드가 포함되어 있는지 및 품사중 동사와 형용사가 몇 개 포함되어 있는지를 반영하여 형식지수를 산출할 수 있으며, 문장에서 동사는'배우다, 관찰한다, 활동한다, 알아낸다.'등의 답변에서 중요한 역할을 하기 때문에 각항의 분모에 포함되었고, 형용사는'예쁜, 작은, 높은, 새로운'등의 답변에서 핵심적인 역할보다는 보조하는 역할을 수행하기 때문에 3개 이상 포함 될 경우 역으로 답변의 성실도가 낮아진다 할 수 있어 하이퍼볼릭 탄젠트항의 분자에

포함시키고,

항이 0이거나 0보다 작을 경우 1로 둘 수 있다는 조건을 걸었으며, 이러한 수학식 1을 통해 피진단자가 얼마나 질문 컨텐츠에 성실이 답변하였고, 답변 내용이 얼마나 풍부하며 탄탄히 작성되었는가를 수치화하여 형식 지수로 나타낼 수 있다.

나아가, 질문 컨텐츠에 대한 답변이 키워드가 23개이고 그중 8개의 동사와 6개의 형용사를 포함한 답변이라면

=23,

=8,

=6 의 값을 대입할 수 있고, 수학식 1은

로 대입될 수 있으며, 이때 형식 지수는

이다. 비교를 위하여 피진단자가 형용사를 1회 더 사용하였다고 가정하면

=24,

=8 ,

=7 의 값을 산출할 수 있고, 이를 수학식 1에 대입한다면 수학식 1은

이 되며, 이때 형식 지수는

으로 감소된 값으로 산출된다.

이렇게 산출된 형식 지수를 이용하여 피진단자가 얼마나 답변을 성실히 작성하였으며, 답변이 내용적으로 알차서 꾸밈말이 적고 의미전달이 잘되는 내용인지를 수치화하여 저장할 수 있다.

이때, 피진단자의 답변 성실도를 더 정밀히 파악하기 위해 상술한 답안 분석 모듈은 코-매트릭스(Coh-Matrix)를 통해 피진단자로부터 입력받은 답안의 레벨 및 가중치를 산출하여 형식 지수를 재산출할 수 있으며, 이를 위해 답안 분석모듈(300)은 레벨 설정부(360), 벡터 지정부(370), 가중치 산출부(380)를 포함할 수 있다.

여기서, 레벨 설정부(360)는 코-매트릭스를 통해 답안의 레벨을 설정하는 역할을 수행하고, 피진단자가 입력한 답안의 키워드 및 품사의 개수를 파악하여 수치화한 레벨을 설정해 피진단자가 답안을 얼마나 성실히 작성하였는지 파악할 수 있다.

더하여, 코-매트릭스란 다양한 유형의 텍스트를 분석하기 위해 개발된 웹 기반의 언어 분석 시스템으로서, 코퍼스(Corpus: 구어 및 문어를 포함하는 방대한 자료를 의미한다.), 어휘(Lexicons), 의미적 유사성을 측정하는 LSA(Latent semantic analysis), 품사 분석기, 통사 구문 분석기, 전산 언어학에서 사용되는 다양한 도구들로 구성되어 있고, 분석 대상이 되는 텍스트는 코-매트릭스에 의해 약 800개 정도의 다양한 언어학적 측정치들이 산출된다. 이러한 코-매트리스를 통해 답안의 레벨을 설정하는 레벨 설정부(360)에는 단순히 텍스트의 등장 빈도수를 기반으로 언어를 분석하는 기존의 언어분석 시스템과 달리 어휘와 어휘의 의미적 유사성을 더 고려하여 언어를 분석함으로써 보다 정확하고 정교한 언어 분석을 통해 답변의 레벨을 정확하게 산출한 수 있다.

나아가, 답변의 레벨은 다음의 수학식 2를 통해 산출될 수 있다.

수학식 2.

여기서,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안의 레벨,

은 질문 컨텐츠

에 대한 답안에 포함된 문장의 개수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안에 포함된 키워드의 개수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안의 음절 개수를 의미하며, 수학식 2는 질문 컨텐츠

에 대한 답안의 문장의 개수, 키워드의 개수, 음절의 개수를 대입하여 답안의 레벨을 구하는 식으로서 이를 통해 피진단자가 얼마나 많은 문장을 작성하였는지와 함께 문장 안에 몇 개의 키워드가 들어가는 지를 반영하여 문장당 얼마나 공을 들여 내용을 채웠는지 알 수 있고, 키워드당 몇 음절로 구성되어 있는지 또한 반영하여 피진단자가 얼마나 성실히 답안을 작성하였는지를 더욱 상세하게 수치화할 수 있다.

예를 들어, 질문 컨텐츠

에 대한 답안의 문장의 개수, 키워드의 개수, 음절의 개수가 각각 6개, 15개, 31개라고 할 때 수학식 2에

=6,

=15,

=31을 대입하면

과 같다. 즉, 수학식 2를 통해 산출될 피진단자의 답안에 대한 레벨은 5.66이며, 이렇게 수치화된 레벨을 통해 피진단자가 질문 컨텐츠에 얼마나 성실히 답변하였나를 파악할 수 있다.

다음, 벡터 지정부(370)는 키워드가 포함된 답안이 입력된 순서와 답안 내에 키워드가 등장하는 횟수를 키워드 벡터로 지정하는 역할을 수행하며, 예를 들어, 두 번째로 입력된 답안에 키워드가 네 번 등장했다면 키워드 벡터는 (2,4)가 된다.

이어서, 가중치 산출부(380)는 서로 다른 키워드 벡터, 답안에 포함된 대명사의 개수, 중복적으로 나타난 키워드의 개수를 기반으로 가중치를 산출하는 역할을 수행하는 것으로서 상술한 레벨 설정부(360)에서 사용된 코-매트릭스를 통해 답변에 포함된 대명사의 개수 및 중복 출현하는 키워드의 개수를 파악하여 답안의 가중치를 산출하는 기능 또한 수행한다.

구체적으로, 가중치는 다음의 수학식 3을 통해 산출될 수 있다.

수학식 3.

이때,

는 가중치,

는 상기 답안 내 중복 등장하는 키워드의 개수,

는 상기 답안에 포함된 대명사의 개수,

은 상기 답안에 포함된 키워드의 개수,

및

는 키워드 벡터

및

의 벡터 성분이며,

을 의미한다.

수학식 3은 키워드의 개수, 대명사의 개수, 키워드 벡터의 내적을 통해 답안에 대한 가중치를 산출하는 식으로서, 이렇게 산출된 가중치는 피진단자가 얼마나 내용이 알찬 답안을 작성하였는지, 얼마나 일관적으로 답안을 작성하였는지, 얼마나 단어를 유기적으로 사용하여 답안을 작성하였는지 등을 파악할 수 있는 지표로서의 역할을 수행한다.

수학식 3은 서로 다른 키워드에 해당하는 키워드 벡터에 대한 내적을 산출함으로써 서로 다른 키워드 간의 연관성을 수치로 나타낼 수 있으며, 이에 따라 서로 다른 두 개의 키워드에 해당하는 가중치를 파악할 수 있고 이로써 피진단자가 여러 질문 컨텐츠들에 일관적으로 답안을 작성하였는지를 수치화할 수 있다.

이때, 키워드 벡터의 내적은 일반적으로 널리 알려진 개념으로서 그 계산 방법 또한 주지관용의 내용이므로 자세한 예시 및 설명을 생략하기로 한다.

정리하자면, 상술한 레벨 설정부(360) 및 가중치 산출부(380)는 코-매트릭스를 통해 피진단자가 얼마나 성실하고 일관되게 답안을 작성하였는지를 수치화하여 나타내어 판단할 수 있도록 하는 기능을 수행하는 것으로서, 이에 따라 상술한 형식 지수 산출부(350)는 답안의 레벨 및 가중치를 더 반영하여 피진단자의 답안 작성 성실도를 보다 정확히 나타내는 형식 지수를 재산출할 수 있다.

이러한 형식 지수는 다음의 수학식 4를 통해 재산출 될 수 있다.

수학식 4.

여기서,

은 상술한 수학식 1과 같이 0이거나 0보다 작을 경우에는 1로 둘 수 있고,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안의 형식 지수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안에서 키워드의 개수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안에서 동사의 개수,

는 질문 컨텐츠

에 대한 답안에서 형용사의 개수,

는 가중치,

은 질문 컨텐츠

에 대한 답안의 레벨이다.

즉, 상술한 수학식 4는 기존의 형식 지수에 답안의 레벨 및 가중치를 더 반영하여 형식 지수를 재산출하는 식으로서, 기존의 형식 점수에 피진단자가 답안을 작성할 때의 성실도를 더욱 구체적으로 수치화한 답안의 레벨과 답안의 일관성을 수치화한 가중치를 반영하여 형식 지수를 재산출함으로써 피진단자의 주관식 답안을 보다 정확히 수치화하여 저장할 수 있다.

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.

1 : 시스템 100 : 진로 데이터베이스
200 : 답안 입력모듈 300 : 답안 분석모듈
310 : 흥미유형 분석부 320 : 직업가치관 분석부
330 : 성격유형 분석부 340 : 강점 분석부
350 : 형식 지수 산출부 360 : 레벨 설정부
370 : 벡터 지정부 380: 가중치 산출부
400 : 제 1 진로 파악모듈 500 : 제 2 진로파악모듈
600 : 진단결과 제공모듈 610 : 컨설팅 제공부
620 : 흥미유형 정보 제공부 621 : 흥미유형 그래프 출력파트
622 : 흥미유형 정보 제공파트 630 : 직업가치관 정보 제공부
631 : 직업가치관 그래프 출력파트 632 : 직업가치관 정보 제공파트
640 : 성격유형 정보 제공부 641 : 성격유형 정보 제공파트
650 : 강점 정보 제공부 651 : 강점 정보 제공파트
660 : 전공 정보 제공부 661 : 전공 지수 산출파트
662 : 전공 정보 제공파트

Claims (10)

1. 복합적 성향 분석 기반의 진로 진단 시스템으로서,
   성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 따른 특성을 반영하여 생성된 진로 정보를 저장한 진로 데이터베이스;
   질문 컨텐츠에 대한 답안을 피진단자 단말로부터 입력받는 답안 입력모듈;
   상기 답안의 형식 및 내용을 분석하여 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관으로 이루어진 성향 정보를 각각 생성하는 답안 분석모듈;
   상기 진로 정보와 비교하여 상기 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보를 생성하는 제 1 진로 파악모듈;
   상기 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보의 교집합인 제 2 진로 정보를 생성하는 제 2 진로 파악모듈;
   상기 피진단자 단말에 성향 정보 및 제 1,2 진로 정보를 제공하는 진단결과 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 답안 분석모듈은,
   상기 답안의 형식 및 내용을 분석하여 상기 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 특성 지수를 산출하여 상기 성향 정보를 각각 생성하고,
   상기 제 1 진로 파악모듈은,
   상기 성향 정보 각각의 특성 지수를 기반으로 상기 피진단자의 성격유형, 흥미유형, 강점, 직업가치관 각각에 대한 제 1 진로 정보를 우선순위 별로 복수 개로 구분하여 생성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 진단결과 제공모듈은,
   상기 성향 정보 및 상기 제 2 진로 정보에 따른 교육 컨설팅 정보를 제공하는 컨설팅 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
4. 제 2항에 있어서,
   상기 답안 분석모듈은,
   상기 흥미유형에 대한 특성지수를 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 관습형, 실재형 지수로 구분하여 산출하는 흥미유형 분석부를 포함하고,
   상기 진단결과 제공모듈은,
   상기 탐구형, 예술형, 사회형, 기업형, 관습형, 실재형 지수를 그래프로 비교하여 출력하는 흥미유형 그래프 출력파트와, 상기 흥미유형 그래프를 분석하여 흥미유형 정보를 제공하는 흥미유형 정보 제공파트를 구비한 흥미유형 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
5. 제 2항에 있어서,
   상기 답안 분석모듈은,
   상기 직업가치관에 대한 특성지수를 전문성 추구형, 리더십 추구형, 자율성 추구형, 안정성 추구형, 경제력 추구형, 봉사형 추구형, 도전 추구형, 삶의 질 추구형 지수로 구분하여 산출하는 직업가치관 분석부를 포함하고,
   상기 진단결과 제공모듈은,
   상기 전문성 추구형, 리더십 추구형, 자율성 추구형, 안정성 추구형, 경제력 추구형, 봉사형 추구형, 도전 추구형, 삶의 질 추구형 지수를 그래프로 비교하여 출력하는 직업가치관 그래프 출력파트와, 상기 직업가치관 그래프를 분석하여 직업가치관 정보를 제공하는 직업가치관 정보 제공파트를 구비한 직업가치관 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
6. 제 2항에 있어서,
   상기 진단결과 제공모듈은,
   상기 특성 지수 및 제 2 진로 정보를 기반으로 전공 지수를 산출하는 전공 지수 산출파트와,
   상기 전공 지수를 기반으로 상기 피진단자의 예상 전공 정보를 우선순위 별로 복수 개로 제공하는 전공 정보 제공 파트를 구비한 전공 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
7. 제 2항에 있어서,
   상기 답안 입력모듈은,
   질문 컨텐츠에 대한 답안을 복수의 키워드가 포함된 문장으로 입력받고,
   상기 특성 지수는,
   형식 지수와 실질 지수로 이루어지며,
   상기 답안 분석모듈은,
   상기 답안에 포함된 복수의 키워드를 형태소 단위로 분절하는 문장 분석부와, 상기 형태소로부터 명사, 대명사, 형용사 및 동사의 존재 및 개수를 파악하는 품사 파악부 및, 상기 키워드 및 상기 품사의 개수를 기반으로 상기 형식 지수를 산출하는 형식 지수 산출부를 포함하고,
   상기 진단결과 제공모듈은,
   상기 형식 지수에 대한 분석 정보를 추가로 제공하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
8. 제 7항에 있어서,
   상기 형식 지수는,
   다음의 수학식 1을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
   수학식 1.
   

   

   
   (단,

   

   이 0이거나 0보다 작을 경우에는, 1)
   (여기서,

   

   는 질문 컨텐츠

   

   에 대한 답안의 형식 지수,

   

   는 질문 컨텐츠

   

   에 대한 답안에서 키워드의 개수,

   

   는 질문 컨텐츠

   

   에 대한 답안에서 동사의 개수,

   

   는 질문 컨텐츠

   

   에 대한 답안에서 형용사의 개수)
9. 제 6항에 있어서,
   상기 답안 분석모듈은,
   코-매트릭스(Coh-Matrix)를 통해 상기 답안의 레벨을 설정하는 레벨 설정부와,
   상기 답안이 입력된 순서와 상기 답안의 상기 키워드가 등장하는 횟수를 키워드 벡터로 지정하는 벡터 지정부 및,
   서로 다른 상기 키워드 벡터와 상기 답안에 포함된 대명사의 개수 및 중복적으로 나타난 상기 키워드의 개수를 기반으로 가중치를 산출하는 가중치 산출부를 포함하고,
   상기 형식 지수 산출부는,
   상기 레벨 및 상기 가중치를 반영하여 상기 형식 지수를 재산출하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
10. 제 9항에 있어서,
    상기 레벨 설정부는,
    다음의 수학식 2를 통해 상기 답변의 레벨을 산출하고,
    상기 가중치는,
    다음의 수학식 3을 통해 산출되며,
    상기 형식 지수 산출부는,
    다음의 수학식 4를 통해 상기 형식 지수를 재산출하는 것을 특징으로 하는, 진로 진단 시스템.
    수학식 2.

    

    
    (여기서,

    

    는 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안의 레벨,

    

    은 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안에 포함된 문장의 개수,

    

    는 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안에 포함된 키워드의 개수,

    

    는 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안의 음절 개수)
    수학식 3.

    

    
    (여기서,

    

    는 가중치,

    

    는 상기 답안 내 중복 등장하는 키워드의 개수,

    

    는 상기 답안에 포함된 대명사의 개수,

    

    은 상기 답안에 포함된 키워드의 개수,

    

    및

    

    는 키워드 벡터

    

    및

    

    의 벡터 성분이며,

    

    )
    수학식 4.
    

    

    
    (단,

    

    이 0이거나 0보다 작을 경우에는, 1)
    (여기서,

    

    는 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안의 형식 지수,

    

    는 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안에서 키워드의 개수,

    

    는 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안에서 동사의 개수,

    

    는 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안에서 형용사의 개수,

    

    는 가중치,

    

    은 질문 컨텐츠

    

    에 대한 답안의 레벨)
    

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