KR20230102296A - System for managing human resources by using metaverse and Method thereof - Google Patents

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KR20230102296A
KR20230102296A KR1020210192304A KR20210192304A KR20230102296A KR 20230102296 A KR20230102296 A KR 20230102296A KR 1020210192304 A KR1020210192304 A KR 1020210192304A KR 20210192304 A KR20210192304 A KR 20210192304A KR 20230102296 A KR20230102296 A KR 20230102296A
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user terminal
metaverse
character
resource management
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KR1020210192304A
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안동욱
이소일
한성탁
장용수
윤태규
김종민
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(주)미소정보기술
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Abstract

본 발명에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템은 메타버스 공간에서 이벤트에 대한 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 선택데이터 및 행동데이터를 수신하는 통신모듈; 및 상기 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하고 분석한 선택데이터 및 상기 행동데이터를 인공지능을 이용해 처리하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하는 프로세서;를 포함한다.A human resource management system using a metaverse according to the present invention includes a communication module for receiving selection data and action data of at least one user terminal character for an event in a metaverse space; and a processor for analyzing the selection data according to an evaluation logic and processing the analyzed selection data and behavior data using artificial intelligence to determine a suitable project for the at least one user terminal character.

Description

메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템 및 그 방법{System for managing human resources by using metaverse and Method thereof}Human resource management system and method using metaverse {System for managing human resources by using metaverse and Method thereof}

본 발명은 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a human resource management system and method using a metaverse.

최근, 가상세계를 사용자에게 제공하는 대표적인 서비스로서 메타버스(metaverse)가 각광받고 있다. 메타버스는 가공, 추상을 의미하는 메타(meta)와 현실세계를 의미하는 유니버스(universe)의 합성어로 3차원 가상세계를 의미하며, 이러한 메타버스의 핵심기술은 가상현실(virtual reality, VR), 증강현실(augmented reality, AR) 및 혼합현실(mixed reality, MR)을 아우르는 확장현실(extended reality, XR) 기술이다.Recently, a metaverse has been in the limelight as a representative service that provides a virtual world to users. Metaverse is a compound word of meta, which means processing and abstraction, and universe, which means the real world, and means a three-dimensional virtual world. It is an extended reality (XR) technology that encompasses augmented reality (AR) and mixed reality (MR).

과거기술(한국특허등록번호 10-2215489) 대비 효과적인 인사를 위해서도 메타버스를 활용한 인적자원관리 기술이 적용될 필요성이 있다.Compared to the past technology (Korean Patent Registration No. 10-2215489), it is necessary to apply human resource management technology using the metaverse for effective personnel management.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 메타버스를 이용하여 효과적인 인적자원관리를 위한 시스템 및 방법을 제공하려는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a system and method for effective human resource management using the metaverse.

본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템은 메타버스 공간에서 이벤트에 대한 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 선택데이터 및 행동데이터를 수신하는 통신모듈; 및 상기 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하고 분석한 선택데이터 및 상기 행동데이터를 인공지능을 이용해 처리하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하는 프로세서;를 포함할 수 있다.A human resource management system using a metaverse according to an example of the present invention includes a communication module for receiving selection data and behavior data of at least one user terminal character for an event in a metaverse space; and a processor for analyzing the selection data according to an evaluation logic and processing the analyzed selection data and behavior data using artificial intelligence to determine a suitable project for the at least one user terminal character.

또한 상기 프로세서는, 메타버스 공간에서 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에게 스토리라인을 따라가는 이벤트를 제공하여 상기 이벤트에 대한 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하여 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어를 부여하고, 상기 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어와 기저장된 프로젝트별 기준데이터를 대조하며, 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에 대한 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어와 상기 기저장된 프로젝트별 기준데이터를 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위한 제1 인공지능 학습을 수행하도록 처리할 수 있다.In addition, the processor provides an event that follows a storyline to the at least one user terminal character in the metaverse space, analyzes selection data of the at least one user terminal character for the event according to an evaluation logic, and determines at least one user terminal character. A tendency and score are assigned, the at least one user tendency and score are compared with pre-stored reference data for each project, and the at least one user tendency and score for the at least one user terminal character and the pre-stored reference data for each project are compared. It can be processed to perform the first artificial intelligence learning for determining a suitable project for the at least one user terminal character using

또한 상기 프로세서는, 메타버스 공간에서 사용자 단말 캐릭터의 메타버스 공간 내 좌표 데이터, 접속 시간 데이터, 접속 빈도 데이터 및 채팅 로그 데이터를 포함하는 사용자 단말 캐릭터의 행동데이터를 기록하여 상기 기저장된 행동데이터에 따른 성향결과를 판단하며, 상기 행동데이터 및 성향결과를 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위한 제2 인공지능 학습을 수행하도록 처리할 수 있다.In addition, the processor records the behavior data of the user terminal character, including coordinate data, access time data, access frequency data, and chat log data in the metaverse space of the user terminal character in the metaverse space, according to the previously stored behavior data. A tendency result may be determined, and a second artificial intelligence learning may be performed to determine a suitable project for the at least one user terminal character using the behavior data and the tendency result.

또한 상기 제2 인공지능 학습은, 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위하여 상기 행동데이터 및 성향결과를 이용하는 것에 추가적으로 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터가 자체 평가한 MBTI 결과를 더 이용할 수 있다.In addition, the second artificial intelligence learning may further use the MBTI result self-evaluated by the at least one user terminal character in addition to using the behavior data and propensity results to determine a suitable project for the at least one user terminal character. there is.

또한 상기 프로세서는, 상기 제1 인공지능 학습 및 제2 인공지능 학습을 이용한 인공지능 적합 프로젝트 판단 모델을 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단할 수 있다.In addition, the processor may determine a suitable project for the at least one user terminal character using an artificial intelligence suitable project determination model using the first artificial intelligence learning and the second artificial intelligence learning.

또한 상기 이벤트는 Firo-b 검사를 기반으로 기획되어 상황이 부여된 이벤트에 해당하며, 상기 평가로직은 Firo-b 검사 분석 알고리즘에 따른 분석로직에 해당할 수 있다.In addition, the event corresponds to an event planned based on the Firo-b test and assigned a situation, and the evaluation logic may correspond to an analysis logic according to a Firo-b test analysis algorithm.

본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템은, 메타버스 공간을 제공하는 단계; 적어도 하나의 사용자 단말의 캐릭터를 생성하는 단계; 상기 메타버스 공간에서 상기 적어도 하나의 사용자 단말의 캐릭터에게 이벤트를 제공하는 단계; 상기 적어도 하나의 사용자 단말의 캐릭터의 선택데이터 및 행동데이터를 수집하는 단계; 상기 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하는 단계; 및 상기 선택데이터 및 상기 행동데이터를 인공지능을 이용해 처리하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.Human resource management system using a metaverse according to an example of the present invention, providing a metaverse space; generating a character of at least one user terminal; providing an event to a character of the at least one user terminal in the metaverse space; Collecting selection data and action data of a character of the at least one user terminal; analyzing the selection data according to an evaluation logic; and determining a suitable project for the at least one user terminal character by processing the selection data and the action data using artificial intelligence.

상기 이벤트는 Firo-b 검사를 기반으로 기획되어 상황이 부여된 이벤트에 해당하며, 상기 평가로직은 Firo-b 검사 분석 알고리즘에 따른 분석로직에 해당할 수 있다.The event corresponds to an event planned based on the Firo-b test and assigned a situation, and the evaluation logic may correspond to an analysis logic according to a Firo-b test analysis algorithm.

또한 상기 행동데이터는 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터가 상기 이벤트를 진행하는 이외의 시간에 수행하는 행동에 대한 데이터에 해당할 수 있다.In addition, the behavioral data may correspond to data on behaviors performed by the at least one user terminal character at times other than during the event.

본 발명에 의한 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템에 따르면, 메타버스를 이용하여 특정인에게 최적의 프로젝트를 부여 또는 배치할 수 있어 기업인사담당자와 기업입사지원자 또는 기업입사자에게 모두 효율적이고 효과적이다.According to the human resource management system using the metaverse according to the present invention, it is possible to assign or assign the optimal project to a specific person using the metaverse, so it is efficient and effective for both corporate personnel managers and corporate applicants or corporate employees.

본 발명에 의한 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템에 따르면, 이용자가 미리 학습을 할 수 없기 때문에 인사 검증의 변별력을 높일 수 있는 장점을 가진다.According to the human resource management system using the metaverse according to the present invention, since the user cannot learn in advance, it has the advantage of increasing the discrimination power of personnel verification.

본 발명에 의한 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템에 따르면, 메타버스 내에서 기업인사담당자가 기업입사지원자와 만나볼 수 있고, 기업입사지원자에게 실제 업무에 대한 경험을 제공함으로써 추가적인 자원의 투입 없이 직무수행능력을 평가할 수 있다.According to the human resource management system using the metaverse according to the present invention, corporate personnel managers can meet corporate job applicants within the metaverse, and by providing experience on actual work to corporate job applicants, job performance without additional resource input ability can be assessed.

본 발명에 의한 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템에 따르면, 기업입사지원자의 기초적인 직무이해도와 대인 관계 욕구 성향까지 추가적인 자원의 투입 없이 파악함으로써 종합적인 채용의 창구로서 활용될 수 있다.According to the human resource management system using the metaverse according to the present invention, it can be used as a comprehensive recruitment window by identifying basic job understanding and interpersonal relationship desire propensity of applicants for company employment without additional input of resources.

본 발명에 의한 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템에 따르면, 기업입사지원자가 적성검사를 응시하고 있는 것이 아닌, 입사하고자 하는 회사를 사전 체험하는 것으로 느낄 수 있도록 함으로써 이때 발생하는 자연스러운 인적데이터들을 맞춤형 인적자원 선발 과정에 활용할 수 있다.According to the human resource management system using the metaverse according to the present invention, corporate job applicants do not take an aptitude test, but rather experience the company they want to join, so that natural human data generated at this time can be customized It can be used in the resource selection process.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법의 구성도를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법에 적용되는 평가로직에 대한 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 예에 따른 Firo-b가 반영된 선택데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 예에 따른 행동데이터를 설명하기 위한 도면이다.
1 is a diagram for explaining the entire system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a human resource management method using a metaverse according to an example of the present invention.
3 is a diagram showing the configuration of a human resource management method using a metaverse according to an example of the present invention.
4 is a diagram for explaining data for an evaluation logic applied to a human resource management method using a metaverse according to an example of the present invention.
5 is a diagram for explaining selection data in which Firo-b is reflected according to an example of the present invention.
6 is a diagram for explaining behavioral data according to an example of the present invention.

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 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention belongs. It is provided to completely inform the person who has the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numbers designate like elements throughout the specification.

본 명세서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 '~모듈'은 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. In the present specification, when a part 'includes' a certain component, it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated. As used herein, '~ module' is a unit that processes at least one function or operation, and may mean, for example, software, FPGA, or hardware component.

'~모듈'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소에 의해 분리되어 수행되거나, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다. Functions provided by '~module' may be performed separately by a plurality of components or may be integrated with other additional components.

본 명세서의 '~모듈'은 반드시 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되지 않으며, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.The '~ module' in this specification is not necessarily limited to software or hardware, and may be configured to be in an addressable storage medium or configured to reproduce one or more processors. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining the entire system according to an embodiment of the present invention.

상기 전체 시스템(1)은 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템(10), 사용자 단말(20) 및 관리자 단말(30)을 포함한다. The entire system 1 includes a human resource management system 10 using a metaverse, a user terminal 20 and a manager terminal 30.

상기 인적자원 관리 시스템(10)은 상기 사용자 단말(10) 및 관리자 단말(30)과 네트워크로 연결되며, 여기서 상기 사용자 단말(10) 및 관리자 단말(30)은 데스크톱, 스마트폰, 태블릿 등의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다.The human resource management system 10 is connected to the user terminal 10 and the manager terminal 30 through a network, where the user terminal 10 and the manager terminal 30 are computing devices such as desktops, smartphones, and tablets. device may be included.

상기 인적자원 관리 시스템(10)은 통신 모듈(11) 및 프로세서(13)를 포함한다. The human resource management system 10 includes a communication module 11 and a processor 13 .

상기 프로세서(13)는 상기 사용자 단말(10)에 메타버스 공간을 제공하고 사용자 단말(10)이 접속하면 접속한 사용자 단말(10)의 캐릭터를 생성하여 상기 메타버스 공간에서 상기 캐릭터가 다양한 액션 및 이벤트를 경험할 수 있도록 한다.The processor 13 provides a metaverse space to the user terminal 10 and, when the user terminal 10 accesses it, creates a character of the accessed user terminal 10 so that the character can perform various actions and actions in the metaverse space. to experience the event.

예컨대, 상기 메타버스 공간은 실제 회사 공간을 디지털 트위닝 시킨 장소에서 진행되는 것에 해당할 수 있으며, 사용자는 메타버스 공간 내에서 직무체험, 회사 구조 등을 파악하고 회사 측은 지원자의 행동데이터를 체크할 수 있다.For example, the metaverse space may correspond to a place where the actual company space is digitally twinned, and the user can grasp job experience, company structure, etc. in the metaverse space, and the company can check the applicant's behavior data there is.

여기서 상기 프로세서(13)는 메타버스 공간 내에 1 이상의 사용자 단말의 동시 접속을 허용하여 다수의 사용자 단말의 캐릭터가 메타버스 공간 내에서 다양한 액션 및 이벤트를 경험할 수 있게 한다.Here, the processor 13 allows simultaneous access of one or more user terminals in the metaverse space so that characters of a plurality of user terminals can experience various actions and events in the metaverse space.

상기 통신모듈(11)은 사용자 단말(10)에 제공한 메타버스 공간에서 다양한 이벤트에 대한 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 선택데이터 및 행동데이터를 수신한다. The communication module 11 receives selection data and action data of at least one user terminal character for various events in the metaverse space provided to the user terminal 10 .

여기서 선택데이터는 상기 프로세서(13)가 메타버스 공간에서 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에게 스토리라인을 따라가는 이벤트를 제공하여 제공한 이벤트에 대한 선택 답변에 해당하는 데이터에 해당할 수 있으며, 도 5 및 도 6에 그 예시가 도시된다. Here, the selection data may correspond to data corresponding to a selection answer to an event provided by the processor 13 by providing an event following a storyline to the at least one user terminal character in the metaverse space, FIG. 5 and An example is shown in FIG. 6 .

여기서, 상기 이벤트는 Firo-b 검사를 기반으로 기획되어 상황이 부여된 이벤트에 해당할 수 있다.Here, the event may correspond to an event that is planned based on the Firo-b test and given a context.

상기 프로세서(13)는 상기 이벤트에 대한 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 선택데이터를 평가로직에 따라 분석할 수 있다.The processor 13 may analyze selection data of the at least one user terminal character for the event according to an evaluation logic.

여기서, 상기 평가로직은 Firo-b 검사 분석 알고리즘에 따른 분석로직에 해당할 수 있다.Here, the evaluation logic may correspond to analysis logic according to the Firo-b test analysis algorithm.

상기 프로세서(13)는 상기 평가로직, 예컨대 Firo-b 검사 분석 알고리즘을 통해 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어를 부여할 수 있다. 여기서, 상기 적어도 하나의 사용자경향은 Firo-b의 표출행동, 기대행동, 소속욕구, 통제욕구, 정서욕구등에 해당할 수 있으며, 이들의 조합에 따른 6개 매트릭스 각각에 스코어가 부여될 수 있다. Firo-B의 예시 도면으로, 도 4의 첫번째 그림에 Firo-b에 대한 내용이 도시되어 있다.The processor 13 may assign at least one user tendency and score through the evaluation logic, for example, the Firo-b test analysis algorithm. Here, the at least one user tendency may correspond to Firo-b's expression behavior, expected behavior, belongingness desire, control desire, emotional need, etc., and scores may be assigned to each of the six matrices according to the combination thereof. As an example drawing of Firo-B, the first picture of FIG. 4 shows information about Firo-b.

상기 프로세서(13)는 상기 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어와 기저장된 프로젝트별 기준데이터를 대조할 수 있다. 여기서 기저장된 프로젝트별 기준데이터는 예컨대 기존에 프로젝트별 수행인력의 상기 평가로직 결과데이터에 해당할 수 있다.The processor 13 may compare the at least one user trend and score with pre-stored reference data for each project. Here, the pre-stored reference data for each project may correspond to, for example, the evaluation logic result data of the existing personnel for each project.

상기 프로세서(13)는 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에 대한 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어와 상기 기저장된 프로젝트별 기준데이터를 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단을 수행할 수 있다. The processor 13 may determine a suitable project for the at least one user terminal character using at least one user tendency and score for the at least one user terminal character and the pre-stored reference data for each project.

상기 프로세서(13)는 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에 대한 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어와 상기 기저장된 프로젝트별 기준데이터를 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위해 인공지능 학습을 수행하도록 처리할 수 있으며, 상기 인공지능 학습을 이용한 인공지능 적합 프로젝트 판단 모델을 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단할 수 있다.The processor 13 performs artificial intelligence learning to determine a suitable project for the at least one user terminal character using at least one user tendency and score for the at least one user terminal character and the pre-stored reference data for each project. A suitable project for the at least one user terminal character may be determined using an artificial intelligence suitable project determination model using the artificial intelligence learning.

여기서 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에 대한 적어도 하나의 사용자경향은 사용자 단말(20)의 사용자가 수행한 MBTI 검사결과를 추가적으로 포함할 수 있으며, 이 경우, 상기 프로세서(13)는 예컨데, Firo-b 및 MBTI 검사결과를 포함할 수 있다. Here, the at least one user tendency for the at least one user terminal character may additionally include an MBTI test result performed by the user of the user terminal 20, and in this case, the processor 13 may, for example, Firo-b and MBTI test results.

상기 프로세서(13)는 메타버스 공간에서 사용자 단말 캐릭터의 메타버스 공간 내 좌표 데이터, 접속 시간 데이터, 접속 빈도 데이터 및 채팅 로그 데이터를 포함하는 사용자 단말 캐릭터의 행동데이터를 기록하여 상기 기저장된 행동데이터에 따른 성향결과를 더 판단할 수 있다.The processor 13 records the behavior data of the user terminal character including coordinate data, access time data, access frequency data, and chat log data in the metaverse space of the user terminal character in the metaverse space to store the previously stored behavior data. It is possible to further judge the result of the propensity.

상기 프로세서(13)는 상기 행동데이터 및 성향결과를 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위해 인공지능 학습을 수행하도록 처리할 수 있으며, 상기 인공지능 학습을 이용한 인공지능 적합 프로젝트 판단 모델을 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단할 수 있다.The processor 13 may process to perform artificial intelligence learning to determine a suitable project for the at least one user terminal character using the behavior data and the tendency result, and determine an artificial intelligence suitable project using the artificial intelligence learning. A suitable project for the at least one user terminal character may be determined using a model.

도 2는 본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 상기 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법은 도 1에 도시된 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템(10)에 의해 수행될 수 있다.2 is a flowchart illustrating a human resource management method using a metaverse according to an example of the present invention. The human resource management method using the metaverse may be performed by the human resource management system 10 using the metaverse shown in FIG. 1 .

도 2를 참고하면, 인적자원관리 시스템(10)은 사용자 단말(20)에게 메타버스 공간을 제공한다(S10). 이때 상기 인적자원관리 시스템(10)에 접속하는 사용자 단말(20)은 1 이상의 사용자 단말에 해당될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the human resource management system 10 provides a metaverse space to the user terminal 20 (S10). At this time, the user terminal 20 accessing the human resource management system 10 may correspond to one or more user terminals.

이후, 상기 메타버스 공간에서 활동할 적어도 하나의 사용자 단말(20)의 캐릭터를 생성하고(S20), 상기 메타버스 공간에서 상기 적어도 하나의 사용자 단말(20)의 캐릭터에게 이벤트를 제공한다(S30). 이때, 상기 이벤트는 Firo-b 검사를 기반으로 기획되어 상황이 부여된 이벤트에 해당할 수 있으며, 예컨대 메타버스 공간 내에 특정 환경에 처할 경우 발생되어 적어도 하나의 사용자 단말(20)의 캐릭터에게 선택지를 주어 선택을 하도록 하는 이벤트를 포함할 수 있다. 이때 적어도 하나의 사용자 단말(20)이 선택지를 선택한 것은 선택데이터에 해당할 수 있다.Thereafter, a character of at least one user terminal 20 to be active in the metaverse space is created (S20), and an event is provided to the character of the at least one user terminal 20 in the metaverse space (S30). At this time, the event may correspond to an event planned based on the Firo-b test and given a situation. It can include events that allow the subject to make a choice. At this time, selection of an option by at least one user terminal 20 may correspond to selection data.

또한, 상기 메타버스 공간에서 상기 적어도 하나의 사용자 단말(20)의 캐릭터가 활동하는 행동데이터가 나타날 수 있으며, 상기 행동데이터는 메타버스 공간에서 사용자 단말 캐릭터의 메타버스 공간 내 좌표 데이터, 접속 시간 데이터, 접속 빈도 데이터 및 채팅 로그 데이터를 포함할 수 있다.In addition, behavior data in which the character of the at least one user terminal 20 is active in the metaverse space may appear, and the behavior data includes coordinate data in the metaverse space of the user terminal character in the metaverse space, and access time data. , access frequency data and chat log data.

이때 설계에 따라 상기 행동데이터는 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터가 상기 이벤트를 진행하는 이외의 시간에 수행하는 행동에 대한 데이터에 해당할 수 있다.At this time, according to the design, the behavioral data may correspond to data about behaviors performed by the at least one user terminal character at a time other than during the event.

이후, 상기 적어도 하나의 사용자 단말(20)의 캐릭터의 선택데이터 및 행동데이터를 수집할 수 있고(S40), 상기 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하며(S50), 상기 선택데이터 및 상기 행동데이터를 인공지능을 이용해 처리하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단할 수 있다(S60).Thereafter, the selection data and behavior data of the character of the at least one user terminal 20 may be collected (S40), the selection data is analyzed according to the evaluation logic (S50), and the selection data and the behavior data are analyzed. A suitable project for the at least one user terminal character may be determined by processing using artificial intelligence (S60).

도 3은 본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법의 구성도를 나타내는 도면이다. 도 3은 도 1의 전체 시스템(1)을 예시적으로 세부적으로 구성한 것이다.3 is a diagram showing the configuration of a human resource management method using a metaverse according to an example of the present invention. FIG. 3 is an exemplary detailed configuration of the entire system 1 of FIG. 1 .

도 3을 참고하면, 사용자 단말(20)은 메타버스 공간으로 접속할 수 있으며, 접속 시 상기 사용자 단말(20)의 캐릭터가 생성된다. 예컨대, 상기 메타버스 공간은 실제 기업 등의 환경을 가상 공간으로 구현해 낸 것에 해당할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the user terminal 20 can access the metaverse space, and upon access, the character of the user terminal 20 is created. For example, the metaverse space may correspond to a real enterprise environment implemented as a virtual space.

상기 사용자 단말(20)의 캐릭터는 앞서 설명한 이벤트에 대한 선택을 통해 선택데이터를 생성할 수 있으며, 자체 MBTI 검사에 따른 데이터 및 메타버스 공간 내 캐릭터 활동으로 인한 행동데이터 등을 생성할 수 있다.The character of the user terminal 20 may generate selection data through selection of the event described above, and may generate data according to its own MBTI test and behavior data due to character activity in the metaverse space.

이러한 데이터들은 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템(10)의 예컨대 클라우드 서버에 수집될 수 있으며, 데이터 정리를 통해 DB에 저장될 수 있다. 이때, 선택적으로 신규자에 대한 데이터는 신규 이용자 DB로 저장되어 선행 수집된 자료인 기존 인원 DB와 구분되도록 할 수도 있다.These data may be collected in, for example, a cloud server of the human resource management system 10 using the metaverse, and may be stored in a DB through data organization. At this time, the data on the new user may be selectively stored as a new user DB so as to be distinguished from the existing personnel DB, which is previously collected data.

메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템(10)은 앞서 설명한 것과 같이 상기 선택데이터, MBTI 검사에 따른 데이터, 행동데이터 등을 AI 서버를 통해 데이터 처리를 수행할 수 있으며, 그에 따라 사용자 단말(20)의 권장 프로젝트 또는 적합 부서를 판단할 수 있다.As described above, the human resource management system 10 using the metaverse can perform data processing of the selection data, data according to the MBTI test, behavioral data, etc. through the AI server, and accordingly, the user terminal 20 It can determine recommended projects or suitable departments.

이러한 판단 결과 데이터는 DB에 저장되고 관리자 단말(30)에게 제공될 수 있다.This determination result data may be stored in a DB and provided to the manager terminal 30 .

도 4는 본 발명의 일 예에 따른 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법에 적용되는 평가로직에 대한 데이터를 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining data for an evaluation logic applied to a human resource management method using a metaverse according to an example of the present invention.

도 4를 참고하면, 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템(10)은 앞서 설명한 것과 같이 상기 선택데이터, MBTI 검사에 따른 데이터, 행동데이터 등을 AI 서버를 통해 데이터 처리를 수행할 수 있다.Referring to Figure 4, the human resource management system 10 using the metaverse can perform data processing through the AI server for the selection data, data according to the MBTI test, behavioral data, etc. as described above.

예컨대, 도 4의 위쪽 그림은 Firo-b 검사를 설명하기 위한 도면이다. Firo-b 검사는 그림과 같이 매트릭스형태로 6가지 행동욕구를 구분하고 있고, 사용자 단말(20)의 캐릭터의 이벤트 선택에 따라 매트릭스의 해당영역에 아래 그림과 같이 스코어가 부여될 수 있고, 그 총합도 산출될 수 있다.For example, the upper figure of FIG. 4 is a diagram for explaining the Firo-b test. The Firo-b test classifies six behavioral needs in a matrix form as shown in the figure, and according to the event selection of the character of the user terminal 20, a score can be assigned to the corresponding area of the matrix as shown in the figure below, and the total can also be calculated.

Figure pat00001
Figure pat00001

도 4의 가운데 그림은 MBTI의 내용을 도시하고 있으며, 사용자 단말(20)이 검사한 MBTI 결과 데이터가 적용될 수 있음을 기재하고 있다.The middle figure of FIG. 4 shows the contents of MBTI, and describes that MBTI result data checked by the user terminal 20 can be applied.

도 4의 아래쪽 그림은 복수의 사용자 단말(20)의 캐릭터들을 보여주는 것으로 캐릭터들의 행동 패턴들을 기록하여 프로젝트 적합도 산정을 위한 행동데이터를 기록하는 것을 나타낸다. The lower figure of FIG. 4 shows characters of a plurality of user terminals 20, and indicates that behavioral data for calculating project suitability is recorded by recording behavioral patterns of the characters.

이와 같은 데이터들은 인공지능을 이용하여 학습이 이루어질 수 있으며, 그로 인한 학습결과를 통해 프로젝트 적합 판단이 이루어질 수 있다.Such data can be learned using artificial intelligence, and a project appropriateness judgment can be made through the resulting learning result.

도 5는 본 발명의 일 예에 따른 Firo-b가 반영된 선택데이터를 설명하기 위한 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 예에 따른 행동데이터를 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram for explaining selection data in which Firo-b is reflected according to an example of the present invention, and FIG. 6 is a diagram for describing behavior data according to an example of the present invention.

도 5를 참고하면, 예컨대, 사용자 단말 캐릭터 '소일'에게 이벤트에 해당하는 본부장의 질문이 부여하며, 사용자 단말 캐릭터는 A, B, C 중 어느 하나를 선택하도록 할 수 있다. 선택결과에 따라서 배점 스코어가 부여될 수 있다. 이때, 도 5의 예시 질문은 도 4의 Firo-b '소속'에 대한 질문에 해당된다.Referring to FIG. 5 , for example, a general manager's question corresponding to an event may be given to a user terminal character 'Soil', and the user terminal character may select one of A, B, and C. Depending on the selection result, points may be awarded. At this time, the example question of FIG. 5 corresponds to the question about 'affiliation' of Firo-b of FIG. 4 .

도 6을 참고하면, 예컨대, 사용자 단말 캐릭터가 이벤트를 진행하는 이외의 시간에 수행하는 행동을 보여주며, 캐릭터의 행동에 따른 캐릭터 좌표데이터, 접속 시간 데이터, 접속 빈도 데이터, 채팅로그 등이 기록되며 수집된 이와 같은 행동데이터를 이용해 앞서 설명한 것처럼 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하게 된다.Referring to FIG. 6, for example, actions performed by a user terminal character at a time other than an event are shown, and character coordinate data, access time data, access frequency data, chat logs, etc. according to the character's behavior are recorded. As described above, using the collected behavioral data, a suitable project for the at least one user terminal character is determined.

본 발명은 이와 같이 평가로직, MBTI, 행동데이터, 인공지능을 종합적으로 이용하여 HR 분야에서 효과적인 직무 적합 판단을 할 수 있는 효과를 가진다.The present invention has the effect of making effective job suitability judgments in the HR field by comprehensively using evaluation logic, MBTI, behavioral data, and artificial intelligence as described above.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/ 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.The embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA) array), programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions.

처리 장치는 운영 체제 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(Processing Element) 및/또는 복수 유형의 처리요소를 포함할 수 있음을 이해할 것이다.A processing device may run an operating system and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art know that a processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It will be understood that it can include

예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(Parallel Processor) 와 같은, 다른 처리 구성(Processing configuration)도 가능하다. 소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(Computer Program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Also, other processing configurations are possible, such as a parallel processor. Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device.

소프트웨어 및/ 또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody) 될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. Computer readable media may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software.

컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CDROMs and DVDs, and ROMs, RAMs, and flash memories. hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as; Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims (9)

메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템에 있어서,
메타버스 공간에서 이벤트에 대한 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 선택데이터 및 행동데이터를 수신하는 통신모듈; 및
상기 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하고 분석한 선택데이터 및 상기 행동데이터를 인공지능을 이용해 처리하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템.
In the human resource management system using the metaverse,
A communication module for receiving selection data and action data of at least one user terminal character for an event in the metaverse space; and
A processor that analyzes the selection data according to an evaluation logic and processes the analyzed selection data and the behavior data using artificial intelligence to determine a suitable project for the at least one user terminal character; Human resource management system used.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
메타버스 공간에서 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에게 스토리라인을 따라가는 이벤트를 제공하여 상기 이벤트에 대한 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하여 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어를 부여하고, 상기 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어와 기저장된 프로젝트별 기준데이터를 대조하며,
상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터에 대한 적어도 하나의 사용자경향 및 스코어와 상기 기저장된 프로젝트별 기준데이터를 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위한 제1 인공지능 학습을 수행하도록 처리하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템.
According to claim 1,
the processor,
In the metaverse space, an event following a storyline is provided to the at least one user terminal character, and at least one user tendency and score are given by analyzing selection data of the at least one user terminal character for the event according to an evaluation logic. and compares the at least one user tendency and score with pre-stored reference data for each project,
Processing to perform first artificial intelligence learning for determining a suitable project for the at least one user terminal character using at least one user tendency and score for the at least one user terminal character and the previously stored reference data for each project Human resource management system using the metaverse, characterized in that.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
메타버스 공간에서 사용자 단말 캐릭터의 메타버스 공간 내 좌표 데이터, 접속 시간 데이터, 접속 빈도 데이터 및 채팅 로그 데이터를 포함하는 사용자 단말 캐릭터의 행동데이터를 기록하여 상기 기저장된 행동데이터에 따른 성향결과를 판단하며,
상기 행동데이터 및 성향결과를 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위한 제2 인공지능 학습을 수행하도록 처리하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템.
According to claim 3,
the processor,
In the metaverse space, the user terminal character's behavior data including coordinate data, access time data, access frequency data, and chat log data in the metaverse space of the user terminal character is recorded to determine a propensity result according to the previously stored behavior data; ,
A human resource management system using a metaverse, characterized in that for processing to perform a second artificial intelligence learning for determining a suitable project for the at least one user terminal character using the behavioral data and the inclination result.
제3항에 있어서,
상기 제2 인공지능 학습은,
상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하기 위하여 상기 행동데이터 및 성향결과를 이용하는 것에 추가적으로 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터가 자체 평가한 MBTI 결과를 더 이용하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템.
According to claim 3,
The second artificial intelligence learning,
In addition to using the behavior data and propensity results to determine a suitable project for the at least one user terminal character, the MBTI result self-evaluated by the at least one user terminal character is further used. management system.
제3항 또는 제4항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 인공지능 학습 및 제2 인공지능 학습을 이용한 인공지능 적합 프로젝트 판단 모델을 이용해 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템.
According to claim 3 or 4,
the processor,
A human resource management system using a metaverse, characterized in that for determining a suitable project for the at least one user terminal character using an artificial intelligence suitable project determination model using the first artificial intelligence learning and the second artificial intelligence learning.
제2항에 있어서,
상기 이벤트는 Firo-b 검사를 기반으로 기획되어 상황이 부여된 이벤트에 해당하며,
상기 평가로직은 Firo-b 검사 분석 알고리즘에 따른 분석로직에 해당하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템.
According to claim 2,
The event corresponds to an event planned based on the Firo-b test and given a context,
The evaluation logic is a human resource management system using a metaverse, characterized in that it corresponds to the analysis logic according to the Firo-b inspection analysis algorithm.
메타버스를 이용한 인적자원관리 시스템이,
메타버스 공간을 제공하는 단계;
적어도 하나의 사용자 단말의 캐릭터를 생성하는 단계;
상기 메타버스 공간에서 상기 적어도 하나의 사용자 단말의 캐릭터에게 이벤트를 제공하는 단계;
상기 적어도 하나의 사용자 단말의 캐릭터의 선택데이터 및 행동데이터를 수집하는 단계;
상기 선택데이터를 평가로직에 따라 분석하는 단계; 및
상기 선택데이터 및 상기 행동데이터를 인공지능을 이용해 처리하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터의 적합 프로젝트를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법.
A human resource management system using the metaverse,
providing a metaverse space;
generating a character of at least one user terminal;
providing an event to a character of the at least one user terminal in the metaverse space;
Collecting selection data and action data of a character of the at least one user terminal;
analyzing the selection data according to an evaluation logic; and
Processing the selection data and the action data using artificial intelligence to determine a suitable project for the at least one user terminal character; human resource management method using a metaverse, characterized in that it comprises a.
제7항에 있어서,
상기 이벤트는 Firo-b 검사를 기반으로 기획되어 상황이 부여된 이벤트에 해당하며,
상기 평가로직은 Firo-b 검사 분석 알고리즘에 따른 분석로직에 해당하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법.
According to claim 7,
The event corresponds to an event planned based on the Firo-b test and given a context,
The evaluation logic is a human resource management method using a metaverse, characterized in that it corresponds to the analysis logic according to the Firo-b inspection analysis algorithm.
제8항에 있어서,
상기 행동데이터는
상기 적어도 하나의 사용자 단말 캐릭터가 상기 이벤트를 진행하는 이외의 시간에 수행하는 행동에 대한 데이터인 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 인적자원관리 방법.
According to claim 8,
The behavioral data
Human resource management method using a metaverse, characterized in that the data on the behavior performed by the at least one user terminal character at a time other than the event.
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