KR20230099051A - 외국인 근로자의 국내 기업 채용 지원 서버의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 서버에 의한, 근로자 단말을 통해 근로자의 소속 국가 증빙 정보를 획득하는 단계, 소속 국가 증빙 정보에 대한 진위여부 검증을 수행하는 단계, 소속 국가 증빙 정보가 검증되면, 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로, 근로자 단말을 통해 근로자에 대한 면접 프로세스를 수행하는 단계, 및 근로자에 대한 면접 프로세스의 수행 결과에 따라, 근로자 단말을 일 사업주 단말과 매칭하는 단계를 포함하는, 외국인 근로자의 국내 기업 채용 지원 서버의 제어 방법에 관한 것이다.

Description

외국인 근로자의 국내 기업 채용 지원 서버의 제어 방법{CONTROL METHOD OF EMPLOYMENT SUPPORT SERVER FOR DOMESTIC COMPANIES OF FOREIGN WORKERS}

본 발명은 외국인 근로자의 국내 기업 채용 지원 서버의 제어 방법에 관한 것으로, 구체적으로는, 외국인 근로자의 해외 면허, 자격증, 및 증빙 서류 등을 공증하고, 서류에 대한 진위 여부를 검수하여, 검수가 완료되면 외국인 근로자에 대한 면접을 실시하여 면접 결과를 바탕으로 채용을 지원하는 서버의 제어 방법이다.

종래의 인력 매칭 서비스의 경우, 내국인 근로자를 대상으로 서비스를 제공하는 것으로, 국내 취업시장에서 외국인들의 비율이 늘어나고 있는 현재의 추세에 따를 필요가 있다.

이에 따라서, 단순히 외국인 근로자를 대상으로 확대하여 서비스를 제공하는 것이 아닌, 외국인 근로자의 근로 형태, 언어 능력 및 취업 비자 등의 조건에 따라 기업체와 근로자 간의 매칭 서비스가 필요로 되며, 동시에, 외국인 근로자에게 출신지의 언어로 번역된 구직 서비스를 제공할 필요가 있다.

한편, 상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.

등록특허공보 제10-1774907호, 2017.08.30.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 외국인 근로자에 맞춤 구직 서비스를 제공하되, 기업체에 외국인 근로자의 신원 및 능력과 관련한 검증이 이루어진 인력을 제공하여, 상호간에 신뢰되는 근로 계약이 실시 될 수 있도록 주선하는, 외국인 근로자의 국내 기업 채용 지원 서버의 제어 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른, 서버에 의한 외국인 근로자의 국내 기업 채용 지원 서버의 제어 방법에 있어서, 근로자 단말을 통해 근로자의 소속 국가 증빙 정보를 획득하는 단계, 소속 국가 증빙 정보에 대한 진위여부 검증을 수행하는 단계, 소속 국가 증빙 정보가 검증되면, 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로, 근로자 단말을 통해 근로자에 대한 면접 프로세스를 수행하는 단계, 및 근로자에 대한 면접 프로세스의 수행 결과에 따라, 근로자 단말을 일 사업주 단말과 매칭하는 단계를 포함할 수 있다.

추가로, 소속 국가 증빙 정보에 대한 진위여부 검증을 수행하는 단계는, 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로 근로자의 소속 국가를 식별하는 단계, 근로자의 소속 국가에 대한 발급 가능 서류 리스트를 식별하는 단계, 식별된 서류 리스트를 바탕으로 소속 국가 증빙 정보의 유효한지 여부를 판단하는 단계, 유효한 것으로 판단되면, 소속 국가 증빙 정보에 대한 서류 이미지를 획득하는 단계, 획득된 서류 이미지에 대한 위조 여부를 판단하는 단계, 참인 것으로 판단되면, 소속 국가 증빙 정보를 검증 완료 정보로 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

추가로, 획득된 서류 이미지에 대한 위조 여부를 판단하는 단계는, 서류 이미지의 종류를 식별하는 단계, 서류 이미지 상에서, 서류 이미지의 종류에 기 매칭된 복수의 특징점을 식별하는 단계, 서류 이미지의 크기 대비 식별된 복수의 특징점 간의 간격에 대한 비율을 바탕으로 서류 이미지의 규격이 정확한지 여부를 판단하는 1차 판단 단계, 1차 판단 결과, 정확한 것으로 판단되면, 서류 이미지 상에서, 발급 일자를 식별하는 단계, 서류 이미지 상에서, 인장 이미지를 식별하는 단계, 발급 일자를 바탕으로 식별된 인장 이미지의 유효성을 판단하는 2차 판단 단계, 2차 판단 결과, 유효한 것으로 판단되면, 서류 이미지의 종류를 바탕으로 소속 국가 증빙 정보의 발급처를 식별하는 단계, 서류 이미지 상에서, 고유 번호를 식별하는 단계, 식별된 발급처에 대한 서버에, 식별된 고유 번호를 조회하여, 근로자의 성명을 획득하는 단계, 및 근로자의 성명이 획득되면, 서류 이미지가 위조되지 않은 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

추가로, 근로자 단말을 통해 근로자에 대한 면접 프로세스를 수행하는 단계는, 근로자 단말을 면접관 단말과 매칭하는 단계, 면접관 단말을 통해 면접 데이터를 획득하는 단계, 면접 데이터를 바탕으로 근로자에 대한 평가 정보를 생성하는 단계, 및 생성된 평가 정보를 근로자에 대한 면접 프로세스의 수행 결과로 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

추가로, 근로자 단말을 일 사업주 단말과 매칭하는 단계는, 근로자에 대해 기 매칭된 소재 지역을 식별하는 단계, 식별된 소재 지역 및 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로, 복수의 사업주 단말을 식별하는 단계, 식별된 복수의 사업주 단말로 소속 국가 증빙 정보 및 평가 정보를 전송하는 단계, 복수의 사업주 단말 중, 적어도 하나의 사업주 단말로부터 채용 요청을 수신하는 단계, 근로자 단말로 채용 요청을 전송한 적어도 하나의 사업주 단말에 대한 기업 정보를 전송하는 단계, 근로자 단말로부터 일 사업주 단말에 대한 매칭 요청을 수신하는 단계, 및 근로자 단말을 사업주 단말과 매칭하는 단계를 포함할 수 있다.

추가로, 근로자 단말을 통해 근로자의 소속 국가 증빙 정보를 획득하는 단계는, 근로자 단말로부터 소속 국가 증빙 정보 등록 요청을 수신하는 단계, 근로자 단말을 통해, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 입력받는 UI(User Interface)를 출력하는 단계, UI에 대한 입력을 바탕으로 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버를, 근로자 단말을 통해 출력하는 단계, 근로자 단말을 통해 입력된 사용자 명령에 의해, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버로부터 파일을 다운받는 단계, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 검증하는 단계, 및 검증 결과에 따라, 다운로드된 파일을 근로자의 소속 국가 증빙 정보로 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

추가로, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 검증하는 단계는, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소의 유효성을 판단하는 단계, 및 유효한 것으로 판단되면, 다운로드된 파일이 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버로부터 다운로드 가능한 파일인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 본 발명의 이 면에 따른, 서버의 제어 방법은, 근로자 단말의 위치가 국내에 위치한 것으로 판단된 경우, 근로자 단말을 통해 수신되는 사용자 입력에 따라, 근로자의 신원 정보를 획득하는 단계, 근로자 단말을 통해 언어 능력 테스트를 제공하고, 제공된 언어 능력 테스트에 대한 사용자 입력에 따라 근로자의 언어 능력 정보를 획득하는 단계, 근로자의 신원 정보에 따라 근로자의 소재 지역을 식별하고, 식별된 근로자의 소재 지역에 따라 적어도 하나의 기업과 근로자를 매칭하는 단계, 및 기업의 사업주 단말로 근로자의 신원 정보 및 언어 능력 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명에 의하면, 외국인 근로자의 검증된 정보를 바탕으로 거주지, 범죄 이력, 불법 체류 여부 등을 파악하여 기업체에 신뢰할 수 있는 근로 인력을 제공할 수 있으며, 면접을 통해 근로자의 조건에 맞는 기업체를 선별하므로 근로자 개개인에 적합한 양질의 일자리를 제공하는 효과가 발생한다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 기본 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 근로자 단말을 통한 플랫폼 구현 상태를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 이 실시예에 따른 본 발명의 기본 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 이 실시예에 따른 근로자 단말을 통한 플랫폼 구현 상태를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 이 실시예에 따른 사업주 단말을 통한 플랫폼 구현 상태를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버 구성도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 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. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓일 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 시스템 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 외국인 근로자의 전자 장치인 근로자 단말(200), 업의 사업주가 보유한 전자 장치인 사업주 단말(300), 및 면접관의 전자 장치인 면접관 단말(400)과 통신하는 것이 가능하다.

일 실시예로, 전자 장치는 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC (desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device), 인공지능 스피커(AI speaker) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 기본 흐름도이다.

도시된 바와 같이, 본 발명의 일 면에 따른 서버(100)는 근로자 단말(200)을 통해 근로자의 소속 국가 증빙 정보를 획득(S210)하고, 소속 국가 증빙 정보에 대한 진위여부 검증을 수행(S220)한다.

소속 국가 증빙 정보는, 근로자 단말(200)의 근로자가 본인이 소속된 국가에서 취득한 학력, 자격사항, 언어능력 시험 결과, 근무 경력, 신용정보, 범죄 이력에 대한 정보다.

이때, 소속 국가 증빙 정보가 검증되면, 서버(100)는 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로, 근로자 단말(200)을 통해 근로자에 대한 면접 프로세스를 수행(S230)하고, 근로자에 대한 면접 프로세스의 수행 결과에 따라, 근로자 단말(200)을 일 사업주 단말(300)과 매칭(S240)한다.

구체적으로, 단계 S220을 수행하는데 있어서, 서버(100)는 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로 근로자의 소속 국가를 식별하고, 식별된 근로자의 소속 국가에 대한 발급 가능 서류 리스트를 식별할 수 있다.

이에 따라, 서버(100)는 식별된 서류 리스트를 바탕으로 소속 국가 증빙 정보의 유효한지 여부를 판단하고, 유효한 것으로 판단되면, 소속 국가 증빙 정보에 대한 서류 이미지를 획득한다.

이때, 서버(100)는 획득된 서류 이미지에 대한 위조 여부를 판단하여, 참인 것으로 판단되면, 소속 국가 증빙 정보를 검증 완료 정보로 저장함으로써, 서류의 진위 여부를 공증할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)가 획득된 서류 이미지에 대한 위조 여부를 판단하는데 있어서, 서버(100)는 서류 이미지의 종류를 식별하고, 서류 이미지 상에서, 서류 이미지의 종류에 기 매칭된 복수의 특징점을 식별할 수 있다.

이때, 복수의 특징점은 서류 이미지의 종류에 따라, 서류 이미지에 포함된 특징이 되는 무늬 이미지 및 반드시 포함되는 텍스트 등 서류를 특정할 수 있는 이미지이다.

이에 따라, 서버(100)는 서류 이미지의 크기 대비 식별된 복수의 특징점 간의 간격에 대한 비율을 바탕으로 서류 이미지의 규격이 정확한지 여부를 판단하는 1차 판단을 수행할 수 있다.

예컨대, 서버(100)는 서류를 특정할 수 있는 이미지인 특징점들이 서류 이미지 상에서 차지하는 비율 및 좌표가 정확한지를 판단하고, 판단 결과 정확한 경우, 2차 판단을 실시한다.

이에 따라, 1차 판단 결과, 서류 이미지의 규격이 정확한 것으로 판단되면, 서버(100)는 서류 이미지 상에서, 발급 일자 및 인장 이미지를 식별하고, 발급 일자를 바탕으로 식별된 인장 이미지의 유효성을 판단하는 2차 판단을 수행한다. 즉, 서버(100)는 서류에 찍혀있는 인장이 서류 발급일자 당시에 최종 승인자 또는 기관의 인장인지를 판단한다.

2차 판단 결과, 인장 이미지가 유효한 것으로 판단되면, 서버(100)는 서류 이미지의 종류를 바탕으로 소속 국가 증빙 정보의 발급처를 식별하고, 서류 이미지 상에서, 고유 번호를 식별한다.

이에 따라, 서버(100)는 식별된 발급처에 대한 서버에, 식별된 고유 번호를 조회하여, 근로자의 성명을 획득하고, 근로자의 성명이 획득되면, 서류 이미지가 위조되지 않은 것으로 판단한다. 즉, 서버(100)는 서류의 고유 번호를 바탕으로 근로자 단말(200)의 근로자를 대상으로 발급된 서류인지, 타인을 대상으로 발급된 서류인지 검수할 수 있다.

한편, 단계 S230을 수행하는데 있어서, 서버(100)는 근로자 단말(200)을 면접관 단말(400)과 매칭하고, 면접관 단말(400)을 통해 면접 데이터를 획득하여, 면접 데이터를 바탕으로 근로자에 대한 평가 정보를 생성함으로써, 생성된 평가 정보를 근로자에 대한 면접 프로세스의 수행 결과로 저장한다.

이때, 평가 정보는 근로자가 업무 가능한 직무 영역, 근로자의 면접 태도, 근로자가 원하는 근로 환경, 근로자가 원하는 소재 지역, 근로자가 원하는 연봉, 및 근로자의 업무 능력 중 적어도 하나에 대한 정보일 수 있다.

일 실시예로, 서버(100)는 등록된 모든 면접관 단말이 각각 면접 프로세스를 수행 중인 경우, 근로자 단말(200)을 통해 근로자 단말(200)의 면접 프로세스를 면접 대기 상태로 전환하거나, 또는 인공지능 면접관을 근로자 단말(200)과 매칭하는 UI를 제공함으로써 면접 프로세스를 수행할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)가, 근로자 단말(200)의 면접 프로세스를 면접 대기 상태로 전환하도록 하는 UI에 대한 사용자 명령을 근로자 단말(200)로부터 수신한 경우, 서버(100)는 진행 중인 면접 프로세스가 가장 먼저 완료된(평가 정보를 가장 먼저 발신한) 면접관의 면접관 단말(400)을 근로자 단말(200)에 매칭하되, 근로자 단말(200)을 통해 면접 프로세스 참여 요청 알람을 출력한다.

또한, 서버(100)가, 인공지능 면접관을 근로자 단말(200)과 매칭하도록 하는 UI에 대한 사용자 명령을 근로자 단말(200)로부터 수신한 경우, 서버(100)는 소속 국가 증빙 정보를 입력값으로 하여, 질문 항목을 출력값으로 하도록 학습된 인공지능 모델을 통해, 근로자에 대한 복수의 질문 항목을 생성하여 근로자 단말(200)을 통해 근로자에게 제공할 수 있다.

근로자는 근로자 단말(200)을 통해 복수의 질문 항목에 대한 음성 답변 및 텍스트 답변 중 적어도 하나를 서버(100)로 전송하고, 서버(100)는 일 면접관 단말(400)로 수신한 답변 및 소속 국가 증빙 정보를 전송할 수 있다.

이에 따라, 서버(100)는 해당 면접관 단말(400)로부터 복수의 질문 항목에 대한 평가 정보를 면접 프로세스의 수행 결과로 획득할 수 있다.

한편, 단계 S240을 수행하는데 있어서, 서버(100)는 근로자에 대해 기 매칭된 소재 지역을 식별하고, 식별된 소재 지역 및 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로, 복수의 사업주 단말을 식별할 수 있다.

구체적으로, 복수의 사업주 단말은, 소속 국가 증빙 정보, 특정 경력, 및 특정 업무에 대한 채용 공고를 서버(100)에 등록한 단말 중, 근로자에 대해 기 매칭된 소재 지역에 기업의 기숙사가 위치하거나, 기업의 셔틀 버스의 운행 경로에 근로자에 대해 기 매칭된 소재 지역이 포함되거나, 또는, 기업의 위치가 근로자에 대해 기 매칭된 소재 지역에 포함된 단말이다.

이에 따라, 서버(100)는 식별된 복수의 사업주 단말로 소속 국가 증빙 정보 및 평가 정보를 전송하고, 복수의 사업주 단말 중, 적어도 하나의 사업주 단말로부터 채용 요청을 수신하면, 근로자 단말(200)로 채용 요청을 전송한 적어도 하나의 사업주 단말에 대한 기업 정보를 전송한다.

이때, 근로자 단말(200)로부터 일 기업에 대한 일 사업주 단말(300)에 대한 매칭 요청을 수신하면, 근로자 단말(200)을 해당 사업주 단말(300)과 매칭하고, 해당 기업에 대한 근로자의 채용이 완료된 것으로 저장한다.

한편, 채용이 완료된 근로자에 대해, 서버(100)는 출입국 관리사무소의 서버로 비자 발급 요청에 대한 서류를 전송하여 근로자에 대한 비자 발급을 지원하고, 근로자 단말(200)에 매칭된 사업주 단말(300)의 기업에 대해 국내 법무 서비스 및 행정 서비스를 제공할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 근로자 단말(200)에 매칭된 사업주 단말(300)에 대해, 외국인 근로자의 채용과 관련하여 외국인 고용 관리 시스템(EPS, Employment Permit System)을 통해 고용과 관련한 민원, 점수제 도입, 퇴직금차액 산정지원, 사업주교육, 통역 등의 서비스를 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 근로자 단말(200)을 통한 플랫폼 구현 상태를 도시한 것이다.

도시된 바와 같이, 단계 S210을 수행하는데 있어서, 근로자가 근로자 단말(200)을 통해 본 발명의 서버(100)에 의한 서비스를 제공하는 플랫폼에 접속한 경우, 서버(100)가 근로자 단말(200)로부터 소속 국가 증빙 정보 등록 요청을 수신하면, 근로자 단말(200)을 통해, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 입력받는 UI(User Interface)를 출력한다.

이에 따라, 서버(100)는 UI에 대한 입력을 바탕으로 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버를, 근로자 단말(200)을 통해 출력하고, 근로자 단말(200)을 통해 입력된 사용자 명령에 의해, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버로부터 파일을 다운받는다.

이때, 서버(100)는 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 검증하고, 검증 결과에 따라, 다운로드된 파일을 근로자의 소속 국가 증빙 정보로 저장할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 검증하기 위해, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소의 유효성을 판단하고, 유효한 것으로 판단되면, 다운로드된 파일이 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버로부터 다운로드 가능한 파일인지 여부를 판단할 수 있다.

예컨대, 서버(100)는, 본 발명의 서버(100)에 의한 서비스를 제공하는 플랫폼을 통한 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버로의 접속시 해당 서버에서 다운로드 가능한 증빙 정보를 식별할 수 있으며, 이에 따라, 해당 플랫폼을 통해 다운로드된 소속 국가 증빙 정보와 관련한 파일에 대해 별도의 진위여부 검수 없이 기업에 공증할 수 있다.

즉, 판단 결과, 다운로드 가능한 파일로 판단되면, 단계 S210와 함께 단계 S220이 완료된 것으로 판단하고, 서버(100)는 단계 S230을 수행한다.

도 4는 본 발명의 이 실시예에 따른 본 발명의 기본 흐름도이다.

도시된 바에 따르면, 서버(100)는, 근로자 단말(200)을 통해 수신되는 사용자 입력에 따라, 근로자의 신원 정보를 획득한다(S410).

구체적으로, 서버(100)는 근로자 단말(200)로부터 구직에 대한 요청을 획득한 경우, 근로자의 신원 정보를 입력할 수 있는 페이지를 근로자 단말(200)을 통해 출력할 수 있으며, 이에 따라, 근로자는 근로자 단말(200)을 통해 신원 정보를 서버(100)로 전송할 수 있다.

서버(100)는 근로자 단말(200)을 통해 언어 능력 테스트를 제공하고, 제공된 언어 능력 테스트에 대한 사용자 입력에 따라 근로자의 언어 능력 정보를 획득한다(S420).

이때, 언어 능력 테스트는 일정 시간 내에 일정 문항에 대한 답을 근로자 단말(200)로부터 획득함으로써 이루어지며, 서버(100)는 일정 시간 내에 획득된 답 중 정답을 판별하여 정답이 발생한 문항의 난이도에 따라 근로자의 언어 점수를 산출함으로써 근로자의 언어 능력 정보를 생성할 수 있다.

언어 능력 정보는 근로자의 문장력(쓰기), 어휘력(말하기), 이해력(듣기), 독해력(읽기) 등의 언어적 능력에 대해 수치화한 데이터를 포함할 수 있다.

추가로, 서버(100)가 근로자 단말(200)로부터 한국어 통역사 자격증 이미지를 수신한 경우, 근로자 단말(200)로 언어 능력 테스트를 제공하지 않고, 한국어 통역사 자격증 이미지를 근로자의 언어 능력 정보로 저장할 수 있다.

서버(100)는 근로자의 신원 정보에 따라 근로자의 소재 지역을 식별하고, 식별된 근로자의 소재 지역에 따라 적어도 하나의 기업과 근로자를 매칭(S430)하고, 기업의 사업주 단말(300)로 근로자의 신원 정보 및 언어 능력 정보를 제공한다(S440).

도 5는 본 발명의 이 실시예에 따른 근로자 단말을 통한 플랫폼 구현 상태를 도시한 것이다.

도시된 바와 같이, 서버(100)가 기업과 근로자를 매칭(S430)하는데 있어서, 서버(100)는 근로자 단말(200)을 통해 획득된 근로자의 신체 정보 및 행동 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 근로자에 매칭되는 적어도 하나의 직종을 선택하여, 선택된 직종에 매칭되는 적어도 하나의 기업을 근로자와 매칭하는 것이 가능하다.

예를 들어, 선택된 적어도 하나의 직종이 서비스직, 생산직 및 물류직인 경우, 도 5에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 근로자의 소재 지역에 포함된 기업들 중 서비스직, 생산직 및 물류직 중 적어도 하나의 지원범위에 대해 구인 요청한 기업의 사업주 단말(300)을 근로자 단말(200)에 매칭하여 저장할 수 있다.

이때, 근로자 단말(200)은, 매칭된 사업주 단말(300)이 서버(100)에 기 전송한 구인 공고를, 일정 기준(거주지와 근무지 간의 거리가 가까운 순, 급여가 높은 순, 안심급여 업체 등록 여부 등)에 따라 도시된 바와 같이 우선순위로 나열하여 출력할 수 있다.

행동 정보는, 근로자 단말(200)에 입력된 근로자의 스케줄, 근로자 단말(200)의 평균 사용 시간, 근로자 단말(200)의 기능 실행 이력, 및 근로자 단말(200)의 위치 변경 이력을 포함할 수 있다.

이때, 근로자의 스케줄은 근로자의 근무 가능한 요일, 시간대 및 기간 중 적어도 하나의 시간 데이터를 포함할 수 있다.

또한, 실시예로써, 서버(100)는 근로자 단말(200)의 평균 사용 시간 및 근로자 단말(200)의 기능 실행 이력을 바탕으로 근로자 단말(200)에 기 등록된 어플리케이션 각각에 따른 일 평균 사용 시간 및 일 평균 사용 횟수를 산출할 수 있다.

이에 따라, 서버(100)는 어플리케이션 각각에 따른 일 평균 사용 시간 및 일 평균 사용 횟수를 바탕으로 가장 선호하는 어플리케이션의 기능을 판별하고, 판별된 기능을 바탕으로 근로자의 적성을 판단하는 것이 가능하다.

예를 들어, 인터넷 검색 기능이 판별된 경우, 서버(100)는 근로자의 적성을 자료 조사로 저장할 수 있고, 사진 편집 기능이 판별된 경우, 서버(100)는 근로자의 적성을 이미지 편집으로 저장할 수 있다.

또한, 근로자 단말(200)의 위치 변경 이력을 통해, 서버(100)는 근로자의 주 활동 영역을 저장하여, 주 활동 영역이 일치하는 근무지에 대하여 구인 요청을 실시한 사업주 단말(300)을 근로자 단말(200)과 매칭할 수 있다.

일 실시예로써, 서버(100)는 근로자의 소재 지역 및 희망 직종에 대한 평균 급여 정보를 획득하여, 평균 급여 정보를 근로자 단말(200)로 제공할 수 있고, 또한, 사업주 단말(300)을 통해 수신된 사용자 입력에 따라 기업이 제안하는 급여 정보를 획득하여, 획득된 급여 정보를 근로자 단말(200)로 제공하는 것이 가능하다.

구체적으로, 서버(100)는 소재 지역 내에서 근로자가 희망하는 직종인 희망 직종에 대한 평균 급여를 산출하여, 평균 급여 정보로 근로자 단말(200)을 통해 근로자에게 인지시킬 수 있으며, 근로자는 평균 급여 정보를 바탕으로 기업이 제안하는 급여 정보가 평균 급여 정보에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다.

또한, 근로자가 평균 급여 정보를 기준으로 기업에 요구하는 급여를 산정하는 것이 가능하다.

이후, 서버(100)는 근로자 단말(200)을 통해 수신된 사용자 입력에 따라 기업과 근로자 간의 고용 관계를 등록할 수 있다.

또한, 본 발명에 의한 서버(100)의 제어 방법에 따르면, 서버(100)는 사업주 단말(300)을 통해 기업의 사업자 등록 정보(예를 들어, 사업자 등록증, 벤처기업 인증서 등)를 획득하고, 기업에 대해 기 등록된 근로자의 고용 정보를 식별할 수 있다.

고용 정보는, 기업이 적어도 한 명의 근로자를 고용하기 위해 공고하는 정보를 의미한다. 서버(100)는 사업주 단말(300)을 통해 고용 정보를 입력 받아 다양한 근로자 단말을 통해 제공할 수 있다.

고용 정보는, 근로자의 자격 요건, 필요 능력, 우대 조건, 업무 내용, 고용 형태, 근무지, 고용 절차, 지원 절차, 급여, 복지 등 고용과 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다.

이때, 서버(100)는 기업의 사업자 등록 정보에 포함된 업종 정보(예를 들어, 업종 코드, 업태 등)를 해당 기업의 고용 정보와 비교하여, 고용 정보의 적합성을 판단할 수 있다.

고용 정보의 적합성은 업종에 맞는 인력을 고용하고자 하는지에 대한 판단 결과를 포함한다.

구체적으로, 서버(100)는 고용 정보에 포함된 자격 요건, 필요 능력, 업무 내용 등을 구성하는 텍스트를 획득하고, 획득된 텍스트 내에서 하나 이상의 키워드를 추출할 수 있다. 이때, 서버(100)는 자연어 이해 모듈, 키워드 추출 모듈, 및 업종 별로 기저장된 단어들을 포함하는 데이터베이스를 활용할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

이때, 서버(100)는 추출된 키워드를 기업의 업종 코드에 매칭되는 단어와 비교하여 일치 여부 또는 유사도를 식별하고, 일치 여부 및/또는 유사도에 따라 적합성을 판단할 수 있다.

서버(100)는 적합성 판단 결과에 따라, 기업을 안심급여 업체로 등록하고, 적어도 하나의 다른 근로자 단말로부터 안심급여 업체를 열람하기 위한 사용자 입력이 수신되면, 기업을 포함하는 안심급여 업체의 리스트를 다른 근로자 단말로 제공할 수 있다.

추가로, 도 5에 따르면, 서버(100)는 근로자 단말(200)을 통해 근로자에게 언어 능력 TEST 재 응시 기회를 제공할 수 있다.

구체적으로, 근로자 단말(200)을 통해 언어 능력 TEST 재 응시에 대한 사용자 입력을 획득한 경우, 서버(100)는 언어 능력 정보를 구성하는 복수의 문항을 제외한 신규 문항을 생성하여, 근로자 단말(200)로 언어 능력 재 테스트를 제공할 수 있다.

서버(100)는 언어 능력 재 테스트에 대한 사용자 입력에 따라 근로자의 언어 능력 정보를 업데이트 하는 것이 가능하다.

또한, 도시된 바와 같이, 서버(100)는 근로자 단말(200)을 통해 근로자로부터 검색 조건을 수정할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.

구체적으로, 근로자는 매칭된 기업 중 고용 관계를 체결하고자 하는 기업이 없거나 다양한 해시 태그를 검색 조건에 추가하고 있는 경우, 근로자 단말(200)을 통해 서버(100)에 검색 조건 수정 요청을 전송하여, 검색식을 수정할 수 있다.

서버(100)는 수정된 검색식을 바탕으로 적어도 하나의 기업을 식별하여 근로자와 매칭할 수 있다.

도 6은 본 발명의 이 실시예에 따른 사업주 단말을 통한 플랫폼 구현 상태를 도시한 것이다.

서버(100)는, 획득된 신원 정보를 기반으로, 근로자의 취업 또는 체류에 필요한 적어도 하나의 법무 서류를 식별할 수 있으며, 이때, 법무 서류는 범죄경력증명서, 사증발급 인정서 및 법무부장관 발급 사증, 여권, 외국인 등록증 중 적어도 하나일 수 있다.

서버(100)는 근로자 단말(200)을 통해 수신된 사용자 입력에 따라, 식별된 법무 서류를 발급받기 위한 근로자의 인적사항에 대한 정보를 획득하여, 근로자의 인적사항에 대한 정보를 법무 서류와 관련된 법무 기관의 서버로 전송하고, 법무 기관의 서버로부터, 법무 기관에 의해 발급된 법무 서류에 대한 정보를 수신할 수 있다.

서버(100)는 발급된 법무 서류에 대한 정보를 기반으로, 근로자의 신원 정보를 업데이트할 수 있다.

이에 따라, 도 6에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 사업주 단말(300)을 통해, 업데이트된 근로자의 신원 정보를 바탕으로, 근로자의 합법 체류자 여부 및 비자 종류를 출력할 수 있다.

도시되지는 않았으나, 본 발명에 의한 서버(100)는 근로자 신원 정보를 바탕으로 거주 기간을 획득하고, 거주 기간을 바탕으로 예상 언어 레벨을 산출할 수 있다.

구체적으로 거주 기간은 근로자가 국내에 거주한 기간이며, 예상 언어 레벨은 거주 기간에 따라 획득할 것으로 예상되는 언어 레벨로, 서버(100)가 타 근로자들의 언어 능력 정보를 바탕으로 평균 값을 산출함으로써 획득된 것이다.

서버(100)는 언어 능력 정보 및 예상 언어 레벨을 바탕으로 근로자의 언어 숙달 속도를 산출하고, 기업의 사업주 단말(300)로 언어 숙달 속도에 대한 정보를 제공할 수 있다.

이에 따라, 기업의 사업주는 언어 능력 정보와 더불어, 근로자의 언어 숙달 속도를 통해 적절한 업무 배치 및 고용 결정을 실행할 수 있도록 서비스할 수 있다.

예를 들어, 언어 능력 정보에 따라 근로자가 근로자의 희망 직종에 적응할 수 있는 언어 능력이 갖춰지지 않더라도 언어 숙달 속도가 빠른 경우, 사업주는 근로자에 대해, 적응 기간에 대한 업무 배치 및 적응 이후 업무 배치를 다르게 하는 조건으로 고용 결정을 내릴 수 있다.

이때, 서버(100)가 거주 기간을 바탕으로 예상 언어 레벨을 산출하는데 있어서, 서버(100)는 복수의 근로자의 근로 이력 및 언어 능력 정보에 따라, 직종 별로, 근무 기간에 대한 언어 습득의 가중치를 획득하고, 거주 기간 내에 적어도 하나의 기업에 대한 근로자의 근로 이력이 존재하는 경우, 근로자의 근로 이력에 가중치를 반영하여 근로자의 예상 언어 레벨을 산출할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 타 근로자들인 복수의 근로자의 근로 이력을 직종 별로 분류하고, 직종 별 근무 기간에 따라 언어 능력에 영향을 미치는 정도를 산출함으로써 직종 별로 근무 기간에 대한 언어 습득의 가중치를 획득할 수 있다.

근로자의 거주 기간 내에 타 기업에 대한 근로 이력이 존재하는 경우, 서버(100)는 근로자의 근로 이력에 가중치를 반영함으로써 근로자의 예상 언어 레벨을 산출하는 것이 가능하다.

이를 통해, 서버(100)가 근로자 단말(200)을 통해 획득한 언어 능력 정보가 예상 언어 레벨에 도달하였는지, 일정 수준 이상으로 차이가 나는지 여부를 판단할 수 있다.

이때, 일정 수준 이상으로 차이가 나는 경우, 예상 언어 레벨의 수준이 언어 능력 정보 보다 더 높으면 근로자의 언어 숙달 속도가 느린 것으로 판단할 수 있고, 언어 능력 정보의 수준이 예상 언어 레벨 보다 더 높으면 근로자의 언어 숙달 속도가 높은 것으로 판단할 수 있다.

추가로, 본 발명의 서버(100)가 사업주 단말(300)로부터 고용 관계로 등록된 근로자에 대한 고용 기간의 연장 요청을 수신한 경우, 서버(100)는 신상 정보를 바탕으로 근로자에 대한 체류 기간의 연장이 가능한지 여부를 판단할 수 있다.

연장이 가능한 경우, 서버(100)는 고용 기간의 연장 요청을 바탕으로 고용노동부 서버로 근로자에 대한 취업활동기간의 연장 요청을 전송한다.

불가능한 경우, 서버는 사업주 단말(300)로 고용 기간의 종료 시점에 대해 6개월 뒤 근로자에 대한 고용 결정을 요청하고, 사업주 단말(300)로부터 고용 결정을 획득한 경우, 고용노동부 서버로 근로자에 대한 재입국 고용허가 요청을 전송한다.

또한, 본 발명의 서버(100)는 신상 정보를 바탕으로 근로자의 비자 유형을 분류하고, 비자 유형이 E9인 경우, 근로자 단말(200)에 매칭되는 적어도 하나의 기업을 식별하는데 있어서, 고용허가제 기업만 식별할 수 있다.

추가로, 본 발명의 서버(100)는 근로자 단말(200)에 매칭 플랫폼을 제공하는데 있어서, 신상 정보를 바탕으로 근로자 단말(200)을 통해 출력되는 언어를 번경할 수 있다.

또한, 본 발명은 외국인 근로자와 기업체 간 매칭 플랫폼을 제공하는 서버(100)의 제어 방법을 수행하기 위한 시스템을 더 포함한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버 구성도이다.

도시된 바와 같이, 서버(100)는 메모리(110), 통신부(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.

메모리(110)는 서버(100)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(110)는 비휘발성 메모리(110), 휘발성 메모리(110), 플래시메모리(110)(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다.

통신부(120)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부(120)는 와이파이 칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩, NFC칩, 저전력 블루투스 침(BLE 칩) 등과 같은 다양한 통신 칩을 포함할 수 있다. 이때, 와이파이 칩, 블루투스 칩, NFC 칩은 각각 LAN 방식, WiFi 방식, 블루투스 방식, NFC 방식으로 통신을 수행한다. 와이파이 칩이나 블루투스칩을 이용하는 경우에는 SSID 및 세션 키 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신 하여, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 무선 통신칩은 IEEE, 지그비, 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution) 등과 같은 다양한 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 칩을 의미한다.

프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 서버(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(130)는 RAM, ROM, 그래픽 처리부, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 및 버스로 구성될 수 있다. 이때, RAM, ROM, 그래픽 처리부, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다.

RAM은 O/S 및 어플리케이션 프로그램을 저장한다. 구체적으로, 서버(100)가 부팅되면 O/S가 RAM에 저장되고, 사용자가 선택한 각종 어플리케이션 데이터가 RAM에 저장될 수 있다.

ROM에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴 온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU는 ROM에 저장된 명령어에 따라 메모리(110)에 저장된 O/S를 RAM에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU는 메모리(110)에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM에 복사하고, RAM에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.

그래픽 처리부는 연산부(미도시) 및 렌더링부(미도시)를 이용하여 아이템, 이미지, 텍스트 등과 같은 다양한 객체를 포함하는 화면을 생성한다. 여기서, 연산부는 입력부로부터 수신된 제어 명령을 이용하여 화면의 레이아웃에 따라 각 객체들이 표시될 좌표값, 형태, 크기, 컬러 등과 같은 속성값을 연산하는 구성일 수 있다. 그리고, 렌더링부는 연산부에서 연산한 속성값에 기초하여 객체를 포함하는 다양한 레이아웃의 화면을 생성하는 구성이 일 수 있다. 이러한 렌더링부에서 생성된 화면은 디스플레이의 디스플레이 영역 내에 표시될 수 있다.

메인 CPU는 메모리(110)에 액세스하여, 메모리(110)에 저장된 OS를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고, 메인 CPU는 메모리(110)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.

제1 내지 n 인터페이스는 상술한 각종 구성요소들과 연결된다. 제1 내지 n 인터페이스 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.

한편, 나아가, 프로세서(130)는 인공지능 모델을 제어할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 인공지능 모델을 제어하기 위한 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)를 포함할 수 있음은 물론이다.

한편, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 교사 지도학습(supervised learning) 또는 비교사 지도학습(unsupervised learning)기반의 모델일 수 있다. 나아가, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 SVM(support vector machine), Decision tree, neural network 등 및 이들이 응용된 방법론을 포함할 수 있다.

일 실시예로, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 학습데이터를 입력하여 학습된 합성곱 신경망(Convolutional deep Neural Networks, CNN) 기반의 인공지능 모델일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 다양한 인공지능 모델이 본 발명에 적용될 수 있음은 물론이다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 인공지능 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

이때, 합성곱 신경망(Convolutional deep Neural Networks, CNN)은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. 합성곱 신경망은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층(convolutional layer)과 그 위에 올려진 일반적인 인공신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 합성곱 신경망은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 또한, 합성곱 신경망은 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. 합성곱 신경망은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.

또한, 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)은 입력 계층(input layer)과 출력 계층(output layer) 사이에 복수개의 은닉 계층(hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다.

이때, 심층 신경망의 구조는 퍼셉트론(perceptron)으로 구성될 수 있다. 퍼셉트론은 여러 개의 입력 값(input)과 하나의 프로세서(prosessor), 하나의 출력 값으로 구성된다. 프로세서는 여러 개의 입력 값에 각각 가중치를 곱한 후, 가중치가 곱해진 입력 값들을 모두 합한다. 그 다음 프로세서는 합해진 값을 활성화함수에 대입하여 하나의 출력 값을 출력한다. 만약 활성화함수의 출력 값으로 특정한 값이 나오기를 원하는 경우, 각 입력 값에 곱해지는 가중치를 수정하고, 수정된 가중치를 이용하여 출력 값을 다시 계산할 수 있다. 이때, 각각의 퍼셉트론은 서로 다른 활성화함수를 사용할 수 있다. 또한 각각의 퍼셉트론은 이전 계층에서 전달된 출력들을 입력으로 받아들인 다음, 활성화 함수를 이용해서 출력을 구한다. 구해진 출력은 다음 계층의 입력으로 전달된다. 상술한 바와 같은 과정을 거치면 최종적으로 몇 개의 출력 값을 얻을 수 있다.

순환 신경망(Reccurent Neural Network, RNN)은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말한다. 순환 신경망은 앞먹임 신경망과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있다.

심층 신뢰 신경망(Deep Belief Networks, DBN)이란 기계학습에서 사용되는 그래프 생성 모형(generative graphical model)으로, 딥 러닝에서는 잠재변수(latent variable)의 다중계층으로 이루어진 심층 신경망을 의미한다. 계층 간에는 연결이 있지만 계층 내의 유닛 간에는 연결이 없다는 특징이 있다.

심층 신뢰 신경망은 생성 모형이라는 특성상 선행학습에 사용될 수 있고, 선행학습을 통해 초기 가중치를 학습한 후 역전파 혹은 다른 판별 알고리즘을 통해 가중치의 미조정을 할 수 있다. 이러한 특성은 훈련용 데이터가 적을 때 굉장히 유용한데, 이는 훈련용 데이터가 적을수록 가중치의 초기값이 결과적인 모델에 끼치는 영향이 세지기 때문이다. 선행학습된 가중치 초기값은 임의로 설정된 가중치 초기값에 비해 최적의 가중치에 가깝게 되고 이는 미조정 단계의 성능과 속도향상을 가능케 한다.

상술한 인공지능 및 그 학습방법에 관한 내용은 예시를 위하여 서술된 것이며, 상술한 실시 예들에서 이용되는 인공지능 및 그 학습방법은 제한되지 않는다. 예를 들어, 당 업계의 통상의 기술자가 동일한 과제해결을 위하여 적용할 수 있는 모든 종류의 인공지능 기술 및 그 학습방법이 개시된 실시 예에 따른 시스템을 구현하는 데 활용될 수 있다.

한편, 프로세서(130)는 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.

일 실시예에 따른 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 본 발명과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.

예를 들어, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 신규 학습용 데이터를 획득하고, 학습된 모델을 이용하여, 상기 획득된 신규 학습용 데이터에 대한 테스트를 수행하고, 상기 테스트 결과, 라벨링된 정보가 소정의 제1 기준값 이상의 정확도로 획득되는 제1 학습용 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제1 학습용 데이터를 상기 신규 학습용 데이터로부터 삭제하고, 상기 추출된 학습용 데이터가 삭제된 상기 신규 학습용 데이터를 이용하여 상기 학습된 모델을 다시 학습시킬 수 있다.

한편, 프로세서(130)는 프로세서(130) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리(110)에는 프로세서(130)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(110)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예들 중 적어도 두 개의 실시 예는 서로 양립할 수 없는 것이 아닌 한 결합되어 수행될 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.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)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.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100 : 서버
110 : 메모리
120 : 통신부
130 : 프로세서
200 : 근로자 단말
300 : 사업주 단말
400 : 면접관 단말

Claims (8)

1. 외국인 근로자의 국내 기업 채용을 지원하는 서버의 제어 방법에 있어서,
   근로자 단말을 통해 근로자의 소속 국가 증빙 정보를 획득하는 단계;
   상기 소속 국가 증빙 정보에 대한 진위여부 검증을 수행하는 단계;
   상기 소속 국가 증빙 정보가 검증되면, 상기 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로, 상기 근로자 단말을 통해 상기 근로자에 대한 면접 프로세스를 수행하는 단계; 및
   상기 근로자에 대한 면접 프로세스의 수행 결과에 따라, 상기 근로자 단말을 일 사업주 단말과 매칭하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 소속 국가 증빙 정보에 대한 진위여부 검증을 수행하는 단계는,
   상기 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로 상기 근로자의 소속 국가를 식별하는 단계;
   상기 근로자의 소속 국가에 대한 발급 가능 서류 리스트를 식별하는 단계;
   상기 식별된 서류 리스트를 바탕으로 상기 소속 국가 증빙 정보의 유효한지 여부를 판단하는 단계;
   유효한 것으로 판단되면, 상기 소속 국가 증빙 정보에 대한 서류 이미지를 획득하는 단계;
   상기 획득된 서류 이미지에 대한 위조 여부를 판단하는 단계;
   참인 것으로 판단되면, 상기 소속 국가 증빙 정보를 검증 완료 정보로 저장하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.
3. 제2 항에 있어서,
   상기 획득된 서류 이미지에 대한 위조 여부를 판단하는 단계는,
   상기 서류 이미지의 종류를 식별하는 단계;
   상기 서류 이미지 상에서, 상기 서류 이미지의 종류에 기 매칭된 복수의 특징점을 식별하는 단계;
   상기 서류 이미지의 크기 대비 상기 식별된 복수의 특징점 간의 간격에 대한 비율을 바탕으로 상기 서류 이미지의 규격이 정확한지 여부를 판단하는 1차 판단 단계;
   1차 판단 결과, 정확한 것으로 판단되면, 상기 서류 이미지 상에서, 발급 일자를 식별하는 단계;
   상기 서류 이미지 상에서, 인장 이미지를 식별하는 단계;
   상기 발급 일자를 바탕으로 상기 식별된 인장 이미지의 유효성을 판단하는 2차 판단 단계;
   2차 판단 결과, 유효한 것으로 판단되면, 상기 서류 이미지의 종류를 바탕으로 상기 소속 국가 증빙 정보의 발급처를 식별하는 단계;
   상기 서류 이미지 상에서, 고유 번호를 식별하는 단계;
   상기 식별된 발급처에 대한 서버에, 상기 식별된 고유 번호를 조회하여, 상기 근로자의 성명을 획득하는 단계; 및
   상기 근로자의 성명이 획득되면, 상기 서류 이미지가 위조되지 않은 것으로 판단하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.
4. 제1 항에 있어서,
   상기 근로자 단말을 통해 상기 근로자에 대한 면접 프로세스를 수행하는 단계는,
   상기 근로자 단말을 면접관 단말과 매칭하는 단계;
   상기 면접관 단말을 통해 면접 데이터를 획득하는 단계;
   상기 면접 데이터를 바탕으로 상기 근로자에 대한 평가 정보를 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 평가 정보를 상기 근로자에 대한 면접 프로세스의 수행 결과로 저장하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.
5. 제4 항에 있어서,
   상기 근로자 단말을 일 사업주 단말과 매칭하는 단계는,
   상기 근로자에 대해 기 매칭된 소재 지역을 식별하는 단계;
   상기 식별된 소재 지역 및 상기 소속 국가 증빙 정보를 바탕으로, 복수의 사업주 단말을 식별하는 단계;
   상기 식별된 복수의 사업주 단말로 상기 소속 국가 증빙 정보 및 상기 평가 정보를 전송하는 단계;
   상기 복수의 사업주 단말 중, 적어도 하나의 사업주 단말로부터 채용 요청을 수신하는 단계;
   상기 근로자 단말로 상기 채용 요청을 전송한 적어도 하나의 사업주 단말에 대한 기업 정보를 전송하는 단계;
   상기 근로자 단말로부터 일 사업주 단말에 대한 매칭 요청을 수신하는 단계; 및
   상기 근로자 단말을 상기 사업주 단말과 매칭하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.
6. 제1 항에 있어서,
   근로자 단말을 통해 근로자의 소속 국가 증빙 정보를 획득하는 단계는,
   상기 근로자 단말로부터 소속 국가 증빙 정보 등록 요청을 수신하는 단계;
   상기 근로자 단말을 통해, 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 입력받는 UI(User Interface)를 출력하는 단계;
   상기 UI에 대한 입력을 바탕으로 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버를, 상기 근로자 단말을 통해 출력하는 단계;
   상기 근로자 단말을 통해 입력된 사용자 명령에 의해, 상기 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버로부터 파일을 다운받는 단계;
   상기 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 검증하는 단계; 및
   검증 결과에 따라, 상기 다운로드된 파일을 상기 근로자의 소속 국가 증빙 정보로 저장하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.
7. 제6 항에 있어서,
   상기 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소를 검증하는 단계는,
   상기 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버 주소의 유효성을 판단하는 단계; 및
   유효한 것으로 판단되면, 상기 다운로드된 파일이 상기 소속 국가 증빙 정보를 다운로드하는 서버로부터 다운로드 가능한 파일인지 여부를 판단하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.
8. 제1 항에 있어서,
   상기 서버의 제어 방법은,
   상기 근로자 단말의 위치가 국내에 위치한 것으로 판단된 경우, 상기 근로자 단말을 통해 수신되는 사용자 입력에 따라, 상기 근로자의 신원 정보를 획득하는 단계;
   상기 근로자 단말을 통해 언어 능력 테스트를 제공하고, 상기 제공된 언어 능력 테스트에 대한 사용자 입력에 따라 상기 근로자의 언어 능력 정보를 획득하는 단계;
   상기 근로자의 신원 정보에 따라 상기 근로자의 소재 지역을 식별하고, 상기 식별된 근로자의 소재 지역에 따라 적어도 하나의 기업과 상기 근로자를 매칭하는 단계; 및
   상기 기업의 사업주 단말로 상기 근로자의 신원 정보 및 언어 능력 정보를 제공하는 단계;를 포함하는, 서버의 제어 방법.

Images