KR20240048758A - 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 사용자의 장애 종류에 따라 음성 또는 텍스트 중 적어도 하나의 형태로 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈과, 데이터 수집모듈로부터 수집된 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 제공받아 이를 기반으로 자연어 처리기술을 통해 해당 사용자의 질문에 대한 의도를 파악하고, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 다음 질문 목록을 생성하여 해당 사용자와 대화를 수행하는 챗봇 엔진모듈과, 챗봇 엔진모듈로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 딥러닝 기반의 자연어 처리모델을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 답변을 분류하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 다음 항목으로 질문을 할 것인지 혹은 해당 사용자의 질문에 대한 추가적인 답변을 요청할 것인지를 처리하는 대화데이터 처리모듈과, 대화데이터 처리모듈로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대해 처리된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오에 대한 전체 항목들을 분류하고, 분류된 전체 항목들에서 대화체인 답변 내용을 개조식으로 변환하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하는 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈을 포함함으로써, 장애인 고용 촉진을 위한 비대면 직무매칭 및 직무개발을 효과적으로 지원할 수 있을 뿐만 아니라 장애가 있는 구직자에게 특화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
현대 사회 속에서는 저출산 현상 등 인구 문제, 환경 오염으로 인한 각종 환경 문제, 소득 불평등으로 인한 빈부 격차, 고령화 사회에 따른 노인 복지 문제, 장애인 복지 문제 등 다양한 사회 문제를 안고 있다.
이러한 사회 문제를 해결하기 위해 정부, 관련 기관 및 각종 단체에서 많은 노력을 하고 있지만, 이 중에서도 장애인 복지 문제, 특히 장애인 고용 부분에 있어서는 비장애인들의 무관심과 장애인에 대한 사회적 편견과 제약, 장애인 고용에 대한 사회 전반에 깔려있는 부정적인 의식 등으로 인해 장애인 고용이 미비한 실정이다.
이러한 현상들은 예를 들어, 여전히 장애인에 대한 비장애인의 차별과 선입견을 가지고 있고, 근무 환경이나 근무 시간 등이 장애인에게 적합하지 않는 직무의 경우가 많고, 취업이나 창업 등의 구직 정보에 대한 접근이 어렵고, 수입이나 임금이 맞지 않거나, 장애 이외의 질병이나 사고, 신체 기능의 제한으로 취업이 어려우며, 취업 알선 기관 및 서비스의 부재로 인한 접근의 어려움, 학력, 경력 및 기술 부족으로 인해 자격 제한, 장애인 스스로의 심리적 불안감이나 초조함으로 인해 자신감 결여, 그리고 의사소통의 제한이 있는 등의 이유로 장애인의 실업 상태가 지속적으로 유지되고 있는 원인이 된다.
이를 해소하기 위해, 현재 정부나 관련 기관 및 단체에서는 다양한 방식으로 장애인의 구직 활동을 지원하는 취업 사이트를 구축하여 장애인과 구인 기업, 구인 공공 기관 등의 구인업체와 취업을 중계하는 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이러한 취업 사이트들은 장애인의 상황을 정확하게 파악하거나, 장애인들의 의견이 반영되는 경우가 전무하다.
현재 정부의 장애인 채용을 위한 플랫폼은 여러 관계 부처 예컨대, 교육부, 인사혁신처, 기획재정부, 행정안전부, 산업통상자원부, 고용노동부, 중소벤처기업부, 조달청 등에서 각각의 방안들로 장애인 채용 문제를 해결하고자 하고 있으나, 이로 인한 다양한 방안들은 오히려 장애인 취업 시장에 혼란을 주고 있는 실정이다. 예를 들어, 장애인의 취업을 위해 취업 알선에 대한 요구가 크나, 현실은 지방 자치 단체의 복지과 및 지역별 복지관 등에서 제한적으로 이루어지고 있으며, 이 경우에도 각 담당 부처나 기관마다 서로 다른 양식과 방법 등으로 구인 구직 활동을 중계하고 있고, 기업은 정보 부족으로 장애인 직접 고용 보다는 장애인 고용 분담금으로 대처하는 경우가 빈번하다.
그 결과, 2018년도 부담금 운용 종합 보고서에 따르면, 장애인 의무 고용 불이행에 따른 장애인 고용 부담금 납부액이 사상 최대인 5,521억원에 달하고 있다. 또한 각 부처별 접근 방식과 목표가 다르기 때문에 장애인을 위한 교육(훈련), 재교육, 취업, 고용, 각종 정부 지원 등을 장애인 구직자 또는 기업에서 필요한 상황에 따라 퍼즐 맞추기처럼 구직 및 구인 여건을 일일이 찾아서 채용해야 하는 문제점이 있다.
또 장애인에게 필요한 취업 지원 사항으로, 취업 알선, 진로 지도, 직업 능력 평가 등의 구직 상담, 일자리 정보 제공, 현장 실습, 인턴, 연수 등의 직무 교육 결여, 장애인 구분 모집, 특별 채용의 부족, 채용 과정에서 장애인에 대한 배려 부족, 대인 관계 향상 및 직장 적응 프로그램 부족, 그리고 이력서 작성, 면접 기술 등의 구직 역량 강화 프로그램 부족 등이 있으며, 이러한 사항을 지원하여 장애인 구직자와 장애인 채용 기업을 위한 장애인에게 특화된 맞춤형 서비스가 필요하다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 신체적 또는 정신적으로 장애가 있어 의사소통에 어려움이 있는 분들을 위해 챗봇(Chatbot)과 인공지능(AI) 기술 등 다양한 의사소통 방법을 이용하여 이력서에 필요한 정보를 수집하고, 수집한 정보를 활용하여 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성함으로써, 장애인 고용 촉진을 위한 비대면 직무매칭 및 직무개발을 효과적으로 지원할 수 있을 뿐만 아니라 장애가 있는 구직자에게 특화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 한 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 제1 측면은, 사용자의 장애 종류에 따라 음성 또는 텍스트 중 적어도 하나의 형태로 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈; 상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 제공받아 이를 기반으로 자연어 처리기술을 통해 해당 사용자의 질문에 대한 의도를 파악하고, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 다음 질문 목록을 생성하여 해당 사용자와 대화를 수행하는 챗봇 엔진모듈; 상기 챗봇 엔진모듈로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 딥러닝 기반의 자연어 처리모델을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 답변을 분류하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 다음 항목으로 질문을 할 것인지 혹은 해당 사용자의 질문에 대한 추가적인 답변을 요청할 것인지를 처리하는 대화데이터 처리모듈; 및 상기 대화데이터 처리모듈로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대해 처리된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오에 대한 전체 항목들을 분류하고, 분류된 전체 항목들에서 대화체인 답변 내용을 개조식으로 변환하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하는 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈을 포함하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치를 제공하는 것이다.
여기서, 상기 데이터 수집모듈은, 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하기 위하여, 사용자 입력부를 통해 입력된 해당 사용자의 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하기 위한 음성/문자 자동변환부(Speech to Text, STT)와, 사용자 출력부를 통해 다음 질문 내용의 텍스트 데이터를 음성 데이터로 변환하기 위한 문자/음성 자동변환부(Text to Speech , TTS)를 포함함이 바람직하다.
바람직하게, 상기 대화데이터 처리모듈에서 적용된 딥러닝 기반의 자연어 처리모델은, BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 자연어 처리모델로 이루어질 수 있다.
바람직하게, 상기 대화데이터 처리모듈은, 분류된 해당 사용자의 질문에 대한 답변들 중에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 항목에 포함되는 답변 내용을 별도의 저장부에 저장할 수 있다.
바람직하게, 상기 대화데이터 처리모듈은, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들 중에서 필수 항목에 대해 수집이 모두 완료되었는지 확인하는 제1 과정, 선택 항목에 대해 직접적으로 구직에 영향을 주는 항목인 경우 답변 내용이 모자라거나 수정이 필요할 시 피드백을 통해 해당 사용자가 인지 및 보완할 수 있도록 하는 제2 과정, 및 직접적으로 구직에 영향을 주지 않거나 비교적 낮은 정도의 영향을 끼치는 항목인 경우 해당 사용자가 인지할 수 있도록 피드백 후 종료하는 제3 과정을 처리할 수 있다.
바람직하게, 상기 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈은, 대화체 문장에서 시멘틱(Semantic) 정보와 품사 정보를 임베딩(Embedding) 벡터화 하여 문장 및 단어를 재구성할 수 있다.
본 발명의 제2 측면은, 데이터 수집모듈, 챗봇 엔진모듈, 대화데이터 처리모듈, 및 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈을 포함하는 장치를 이용하여 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법으로서, (a) 상기 데이터 수집모듈을 통해 해당 사용자의 장애 종류에 따라 음성 또는 텍스트 중 적어도 하나의 형태로 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 챗봇 엔진모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 기반으로 자연어 처리기술을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 의도를 파악한 후, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 다음 질문 목록을 생성하여 해당 사용자와 대화를 수행하는 단계; (c) 상기 대화데이터 처리모듈을 통해 상기 단계(b)에서 수행된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 기반으로 딥러닝 기반의 자연어 처리모델을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 답변을 분류한 후, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 다음 항목으로 질문을 할 것인지 혹은 해당 사용자의 질문에 대한 추가적인 답변을 요청할 것인지를 처리하는 단계; 및 (d) 상기 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈을 통해 상기 단계(c)에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대해 처리된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 기반으로 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오에 대한 전체 항목들을 분류한 후, 분류된 전체 항목들에서 대화체인 답변 내용을 개조식으로 변환하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
여기서, 상기 단계(a)에서, 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하기 위하여, 사용자 입력부를 통해 입력된 해당 사용자의 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하기 위한 음성/문자 자동변환(Speech to Text, STT) 과정과, 사용자 출력부를 통해 다음 질문 내용의 텍스트 데이터를 음성 데이터로 변환하기 위한 문자/음성 자동변환(Text to Speech , TTS) 과정을 포함함이 바람직하다.
바람직하게, 상기 단계(c)에서, 상기 딥러닝 기반의 자연어 처리모델은, BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 자연어 처리모델로 이루어질 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(c)에서, 분류된 해당 사용자의 질문에 대한 답변들 중에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 항목에 포함되는 답변 내용을 별도의 저장부에 저장할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(c)는, 상기 대화데이터 처리모듈을 통해 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들 중에서 필수 항목에 대해 수집이 모두 완료되었는지 확인하는 제1 과정과, 선택 항목에 대해 직접적으로 구직에 영향을 주는 항목인 경우 답변 내용이 모자라거나 수정이 필요할 시 피드백을 통해 해당 사용자가 인지 및 보완할 수 있도록 하는 제2 과정과, 직접적으로 구직에 영향을 주지 않거나 비교적 낮은 정도의 영향을 끼치는 항목인 경우 해당 사용자가 인지할 수 있도록 피드백 후 종료하는 제3 과정을 처리하되, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대한 수집이 완료되기까지 상기 단계(a) 내지 단계(c)를 반복 수행할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(d)에서, 대화체 문장에서 시멘틱(Semantic) 정보와 품사 정보를 임베딩(Embedding) 벡터화 하여 문장 및 단어를 재구성할 수 있다.
본 발명의 제3 측면은, 상술한 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법은 컴퓨터로 판독할 수 있는 기록매체에 컴퓨터로 판독할 수 있는 코드로 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피 디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성 메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법에 따르면, 신체적 또는 정신적으로 장애가 있어 의사소통에 어려움이 있는 분들을 위해 챗봇(Chatbot)과 인공지능(AI) 기술 등 다양한 의사소통 방법을 이용하여 이력서에 필요한 정보를 수집하고, 수집한 정보를 활용하여 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성함으로써, 장애인 고용 촉진을 위한 비대면 직무매칭 및 직무개발을 효과적으로 지원할 수 있을 뿐만 아니라 장애가 있는 구직자에게 특화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치를 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예는 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되어지는 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치를 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치는, 크게 데이터 수집모듈(100), 챗봇 엔진모듈(200), 대화데이터 처리모듈(300), 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400), 및 전원공급모듈(500) 등을 포함하여 이루어진다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치는 데이터 통신모듈(600), 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30) 등을 추가적으로 더 포함할 수도 있다. 한편, 도 1에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치는 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 가질 수도 있다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치의 구성요소들에 대해 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
데이터 수집모듈(100)은 사용자의 장애 종류에 따라 음성 및/또는 텍스트 중 적어도 하나의 형태로 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하는 기능을 수행한다.
이러한 데이터 수집모듈(100)은 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하기 위하여, 사용자 입력부(예컨대, 마이크(Mic) 등)(미도시)를 통해 입력된 해당 사용자의 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하기 위한 음성/문자 자동변환부(Speech to Text, STT)(110)와, 사용자 출력부(예컨대, 스피커(Speaker) 등)(미도시)를 통해 다음 질문 내용의 텍스트 데이터를 음성 데이터로 변환하기 위한 문자/음성 자동변환부(Text to Speech , TTS)(120)를 포함함이 바람직하다.
여기서, 상기 사용자 입력부는 사용자의 음향을 전기 신호로 변환하는 마이크(Microphone), 다수개의 문자 키, 숫자 키 및 각종 기능 키를 구비하여 사용자가 입력하는 키에 대응하는 키 입력신호를 출력하는 키보드(Keyboard), 마우스(Mouse) 등으로 구성될 수 있으며, 경우에 따라서는 리모콘으로 이루어질 수도 있다.
상기 사용자 출력부는 전기 음향신호를 음파로 변환하는 스피커(Speaker), 이어폰, 또는 헤드폰 등을 통해 사람이 청취할 수 있도록 음성 증폭회로를 비롯한 연결 잭 등을 포함할 수 있으며, 또한 적어도 하나의 문자, 숫자, 이미지, 및 영상 등 다양한 정보데이터를 디스플레이 화면에 표시하는 모니터(Monitor) 등을 포함할 수도 있다.
이러한 상기 모니터는 예컨대, 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display, LCD), 발광다이오드 디스플레이(Light Emitting Diode, LED), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 플라즈마 디스플레이 패널 (Plasma Display Panel, PDP), 표면 얼터네이트 라이팅(ALiS), 디지털 광원 처리(DLP), 실리콘 액정(LCoS), 표면 전도형 전자방출소자 디스플레이(SED), 전계방출 디스플레이(FED), 레이저 TV(양자 점 레이저, 액정 레이저), 광유전성 액체 디스플레이(FLD), 간섭계 변조기 디스플레이(iMoD), 두꺼운 필름 유전체 전기(TDEL), 양자점 디스플레이(QD-LED), 텔레스코픽 픽셀 디스플레이(TPD), 유기발광 트랜지스터(OLET), 레이저 형광 디스플레이(LPD), 터치스크린(Touch Screen), 및/또는 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 영상, 문자 또는 문서 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 디스플레이(Display)할 수 있는 것이라면, 어떠한 것이라도 포함할 수 있다.
챗봇 엔진모듈(200)은 데이터 수집모듈(100)로부터 수집된 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 제공받아 이를 기반으로 자연어 처리기술(예컨대, NLU(Natural Language Understanding) 등)을 통해 해당 사용자의 질문에 대한 의도를 파악하고, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 다음 질문 목록을 생성하여 해당 사용자와 대화를 수행하는 기능을 수행한다.
이러한 챗봇 엔진모듈(200)을 통한 챗봇의 대화처리 방식은 예컨대, NLU(Natural Language Understanding)/패턴(확률) 기반 대화 모델, NLU/규칙기반 대화 모델, 기계학습 기반 대화 모델, 검색 및 기간계 연계 기반 대화 모델 등 다양한 대화처리 방식으로 구축함이 바람직하다.
대화데이터 처리모듈(300)은 챗봇 엔진모듈(200)로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 딥러닝 기반의 자연어 처리모델을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 답변을 분류하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 다음 항목으로 질문을 할 것인지 혹은 해당 사용자의 질문에 대한 추가적인 답변을 요청할 것인지를 처리하는 기능을 수행한다.
또한, 대화데이터 처리모듈(300)은 상기 분류된 해당 사용자의 질문에 대한 답변들 중에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 항목에 포함되는 답변 내용을 별도의 저장부(미도시)에 저장하는 기능을 수행할 수 있다.
한편, 상기 저장부는 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 항목에 포함되는 답변 내용과 함께 기 설정된 사용자 고유식별정보 등을 데이터베이스(DB)화하여 저장하는 기능을 수행한다. 그리고, 상기 기 설정된 사용자 고유식별정보 예컨대, 사용자의 아이디(ID), 패스워드(Password), 사용자의 이름, 주민번호, 전화번호, 주소, 생체특징정보, PKI(Public Key Infrastructure), OTP(One Time Password), 및/또는 공인 인증서 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함함이 바람직하다.
이러한 상기 저장부는 예컨대, 플래시 메모리 타입(Flash Memory type), 하드디스크 타입(Hard Disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
또한, 대화데이터 처리모듈(300)은 상기 분류된 해당 사용자의 질문에 대한 답변 내용에 따라 챗봇 시나리오 즉, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오가 수정될 수 있도록 로직을 구성하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 대화데이터 처리모듈(300)은 챗봇 시나리오 구성을 위해 다음과 같은 과정들을 포함하여 처리할 수 있다. 즉, 대화데이터 처리모듈(300)은 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들 중에서 필수 항목에 대해 수집이 모두 완료되었는지 확인하는 제1 과정과, 선택 항목에 대해 직접적으로 구직에 영향을 주는 항목인 경우 답변 내용이 모자라거나 수정이 필요할 시 피드백을 통해 해당 사용자가 인지 및 보완할 수 있도록 하는 제2 과정과, 직접적으로 구직에 영향을 주지 않거나 비교적 낮은 정도의 영향을 끼치는 항목인 경우 해당 사용자가 인지할 수 있도록 피드백 후 종료하는 제3 과정을 처리하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 대화데이터 처리모듈(300)에서 적용된 딥러닝 기반의 자연어 처리모델은 예컨대, BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 자연어 처리모델로 이루어짐이 바람직하다.
사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400)은 대화데이터 처리모듈(300)로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대해 처리된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오에 대한 전체 항목들을 분류하고, 상기 분류된 전체 항목들에서 대화체인 답변 내용을 개조식으로 변환하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하는 기능을 수행한다.
또한, 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400)은 대화체 문장에서 시멘틱(Semantic) 정보와 품사 정보를 임베딩(Embedding) 벡터화 하여 문장 및 단어를 재구성하는 기능을 수행할 수 있다.
그리고, 전원공급모듈(500)은 전술한 각 모듈들 즉, 데이터 수집모듈(100), 챗봇 엔진모듈(200), 대화데이터 처리모듈(300), 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400), 및/또는 데이터 통신모듈(600) 등의 동작에 필요한 전원을 공급하는 기능을 수행하는 바, 계속적인 전원 공급을 위해 상용 교류(AC) 전원(예컨대, AC 220V 또는 380V 등)을 직류(DC) 및/또는 교류(AC) 전원으로 변환되도록 구현함이 바람직하지만, 이에 국한하지 않고, 통상의 휴대용 배터리(Battery)로 구현할 수도 있다.
또한, 전원공급모듈(500)에는 외부의 전원 충격으로부터 부품을 보호하고 일정한 전압을 출력하는 기능을 수행하는 전원 관리부(미도시)를 포함할 수 있다. 상기 전원 관리부는 ESD(Electro Static Damage) 보호기, 전원 감지기, 정류기 및 전원 차단기 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 ESD 보호기는 정전기 또는 급격한 전원 충격으로부터 전장 부품을 보호하도록 구성한다. 상기 전원 감지기는 허용 전압 범위 외의 전압이 유입될 경우 상기 전원 차단기에 차단신호를 보내고, 허용 전압 범위 내에서 전압 변화에 따라 승압 또는 강압 신호를 상기 정류기에 전달하도록 구성한다. 상기 정류기는 입력 전압의 변동을 최소하여 일정한 전압이 공급되도록 상기 전원 감지기의 신호에 따라 승압 또는 강압의 정류 동작을 수행하도록 구성한다. 상기 전원 차단기는 상기 전원 감지기로부터 전달되는 차단 신호에 따라 배터리로부터 공급되는 전원을 차단하도록 구성한다.
추가적으로, 데이터 통신모듈(600)은 각 사용자의 고유식별정보와 함께 각 사용자별로 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400)로부터 생성된 사용자 맞춤형 이력서 데이터를 통신망(10)을 통해 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)로 송신하는 기능을 수행한다.
이때, 통신망(10)은 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 와이파이(WiFi), 와이기그(WiGig), 와이브로(Wireless Broadband Internet, Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등을 포함하는 차세대 무선 통신망일 수 있다.
상기 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미하며, 데이터 통신모듈(600)이 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)에 접속될 수 있게 하는 환경을 제공한다. 한편, 상기 인터넷은 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어망일 수도 있다.
만약, 통신망(10)이 이동 통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 상기 비동기식 이동 통신망의 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 상기 이동 통신망은 예컨대, RNC(Radio Network Controller) 등을 포함할 수 있다. 한편, 상기 WCDMA망을 일 예로 들었지만, 셀룰러(cellular) 기반의 3G망, LTE망, 4G망, 5G망 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP 망일 수 있다. 이러한 통신망(10)은 데이터 통신모듈(600)과 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30) 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 수행한다.
더욱이, 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)는 데이터 통신모듈(600)을 통해 각 사용자의 고유식별정보와 함께 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400)로부터 생성된 각 사용자별 사용자 맞춤형 이력서 데이터를 제공받아 이를 기반으로 각 사용자별로 사용자 맞춤형 이력서를 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)는 데이터 통신모듈(600)을 통해 각 사용자의 고유식별정보와 함께 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400)로부터 생성된 각 사용자별 사용자 맞춤형 이력서 데이터를 제공받아 이를 기반으로 각 사용자별 사용자 맞춤형 이력서를 디스플레이 화면에 표시 또는 음성 출력하는 기능을 수행할 수 있다.
한편, 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)는 무선 인터넷 또는 휴대 인터넷을 통하여 통신하는 다양한 이동 단말을 포함하고, 이외에도 팜(Palm) PC, 스마트폰(Smart phone), 스마트 패드(Smart Pad), 및 스마트 노트(Smart Note), 모바일 게임기(Mobile play-station), 통신 기능이 있는 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)폰, 태블릿 PC, 아이패드(iPad) 등 데이터 통신모듈(600)에 접속하기 위한 사용자 인터페이스를 갖는 모든 유무선 가전/통신 장치를 포괄적으로 의미할 수 있다.
이하에는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법은, 먼저, 데이터 수집모듈(100)을 통해 해당 사용자의 장애 종류에 따라 음성 및/또는 텍스트 중 적어도 하나의 형태로 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집한다(S100).
이때, 상기 단계S100에서, 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하기 위하여, 사용자 입력부(예컨대, 마이크 등)를 통해 입력된 해당 사용자의 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하기 위한 음성/문자변환(Speech to Text, STT) 과정과, 사용자 출력부(예컨대, 스피커 등)를 통해 다음 질문 내용의 텍스트 데이터를 음성 데이터로 변환하기 위한 문자/음성변환(Text to Speech , TTS) 과정을 포함함이 바람직하다.
이후에, 챗봇 엔진모듈(200)을 통해 상기 단계S100에서 수집된 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 기반으로 자연어 처리기술(예컨대, NLU(Natural Language Understanding) 등)을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 의도를 파악한 후, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 다음 질문 목록을 생성하여 해당 사용자와 대화를 수행한다(S200).
그런 다음, 대화데이터 처리모듈(300)을 통해 상기 단계S200에서 수행된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 기반으로 딥러닝 기반의 자연어 처리모델을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 답변을 분류한 후, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 다음 항목으로 질문을 할 것인지 혹은 해당 사용자의 질문에 대한 추가적인 답변을 요청할 것인지를 처리한다(S300).
이때, 상기 단계S300에서, 상기 분류된 해당 사용자의 질문에 대한 답변들 중에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 항목에 포함되는 답변 내용을 별도의 저장부(미도시)에 저장할 수 있다.
또한, 상기 단계S300은, 도면에 도시되진 않았지만, 대화데이터 처리모듈(300)을 통해 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들 중에서 필수 항목에 대해 수집이 모두 완료되었는지 확인하는 제1 과정과, 선택 항목에 대해 직접적으로 구직에 영향을 주는 항목인 경우 답변 내용이 모자라거나 수정이 필요할 시 피드백을 통해 해당 사용자가 인지 및 보완할 수 있도록 하는 제2 과정과, 직접적으로 구직에 영향을 주지 않거나 비교적 낮은 정도의 영향을 끼치는 항목인 경우 해당 사용자가 인지할 수 있도록 피드백 후 종료하는 제3 과정을 처리하되, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대한 수집이 완료되기까지 상기 단계S100 내지 단계S300을 반복 수행할 수 있다.
또한, 상기 단계S300에서, 상기 딥러닝 기반의 자연어 처리모델은 예컨대, BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 자연어 처리모델로 이루어짐이 바람직하다.
다음으로, 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400)을 통해 상기 단계S300에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대해 처리된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 기반으로 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오에 대한 전체 항목들을 분류한 후, 상기 분류된 전체 항목들에서 대화체인 답변 내용을 개조식으로 변환하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서를 생성한다(S400).
이때, 상기 단계S400에서, 대화체 문장에서 시멘틱(Semantic) 정보와 품사 정보를 임베딩(Embedding) 벡터화 하여 문장 및 단어를 재구성함이 바람직하다.
한편, 도면에 도시되진 않았지만, 상기 단계S400 이후에, 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈(400)을 통해 기 설정된 사용자의 고유식별정보와 함께 상기 단계S400에서 생성된 해당 사용자의 맞춤형 이력서 데이터를 데이터 통신모듈(600)을 이용하여 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)로 전송하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
또한, 도면에 도시되진 않았지만, 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)를 통해 데이터 통신모듈(600)로부터 전송된 해당 각 사용자의 고유식별정보와 함께 상기 단계S400에서 생성된 해당 각 사용자별 사용자의 맞춤형 이력서를 각 사용자별로 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
또한, 도면에 도시되진 않았지만, 외부의 단말(20) 및/또는 서버(30)를 통해 데이터 통신모듈(600)로부터 전송된 해당 각 사용자의 고유식별정보와 함께 상기 단계S400에서 생성된 각 사용자별 사용자 맞춤형 이력서 데이터를 디스플레이 화면에 표시 또는 음성 출력하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성 메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
전술한 본 발명에 따른 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.
100 : 데이터 수집모듈,
200 : 챗봇 엔진모듈,
300 : 대화데이터 처리모듈,
400 : 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈,
500 : 전원공급모듈,
600 : 데이터 통신모듈
200 : 챗봇 엔진모듈,
300 : 대화데이터 처리모듈,
400 : 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈,
500 : 전원공급모듈,
600 : 데이터 통신모듈
Claims (12)
- 사용자의 장애 종류에 따라 음성 또는 텍스트 중 적어도 하나의 형태로 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈;
상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 제공받아 이를 기반으로 자연어 처리기술을 통해 해당 사용자의 질문에 대한 의도를 파악하고, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 다음 질문 목록을 생성하여 해당 사용자와 대화를 수행하는 챗봇 엔진모듈;
상기 챗봇 엔진모듈로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 딥러닝 기반의 자연어 처리모델을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 답변을 분류하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 다음 항목으로 질문을 할 것인지 혹은 해당 사용자의 질문에 대한 추가적인 답변을 요청할 것인지를 처리하는 대화데이터 처리모듈; 및
상기 대화데이터 처리모듈로부터 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대해 처리된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 제공받아 이를 기반으로 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오에 대한 전체 항목들을 분류하고, 분류된 전체 항목들에서 대화체인 답변 내용을 개조식으로 변환하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하는 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈을 포함하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 데이터 수집모듈은, 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하기 위하여, 사용자 입력부를 통해 입력된 해당 사용자의 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하기 위한 음성/문자 자동변환부(Speech to Text, STT)와, 사용자 출력부를 통해 다음 질문 내용의 텍스트 데이터를 음성 데이터로 변환하기 위한 문자/음성 자동변환부(Text to Speech , TTS)를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 대화데이터 처리모듈에서 적용된 딥러닝 기반의 자연어 처리모델은, BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 자연어 처리모델로 이루어진 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 대화데이터 처리모듈은, 분류된 해당 사용자의 질문에 대한 답변들 중에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 항목에 포함되는 답변 내용을 별도의 저장부에 저장하고, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들 중에서 필수 항목에 대해 수집이 모두 완료되었는지 확인하는 제1 과정, 선택 항목에 대해 직접적으로 구직에 영향을 주는 항목인 경우 답변 내용이 모자라거나 수정이 필요할 시 피드백을 통해 해당 사용자가 인지 및 보완할 수 있도록 하는 제2 과정, 및 직접적으로 구직에 영향을 주지 않거나 비교적 낮은 정도의 영향을 끼치는 항목인 경우 해당 사용자가 인지할 수 있도록 피드백 후 종료하는 제3 과정을 처리하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈은, 대화체 문장에서 시멘틱(Semantic) 정보와 품사 정보를 임베딩(Embedding) 벡터화 하여 문장 및 단어를 재구성하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치.
- 데이터 수집모듈, 챗봇 엔진모듈, 대화데이터 처리모듈, 및 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈을 포함하는 장치를 이용하여 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법으로서,
(a) 상기 데이터 수집모듈을 통해 해당 사용자의 장애 종류에 따라 음성 또는 텍스트 중 적어도 하나의 형태로 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하는 단계;
(b) 상기 챗봇 엔진모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 기반으로 자연어 처리기술을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 의도를 파악한 후, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 다음 질문 목록을 생성하여 해당 사용자와 대화를 수행하는 단계;
(c) 상기 대화데이터 처리모듈을 통해 상기 단계(b)에서 수행된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 기반으로 딥러닝 기반의 자연어 처리모델을 이용하여 해당 사용자의 질문에 대한 답변을 분류한 후, 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 다음 항목으로 질문을 할 것인지 혹은 해당 사용자의 질문에 대한 추가적인 답변을 요청할 것인지를 처리하는 단계; 및
(d) 상기 사용자 맞춤형 이력서 생성모듈을 통해 상기 단계(c)에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대해 처리된 해당 사용자의 맞춤형 이력서관련 질의응답 대화데이터를 기반으로 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오에 대한 전체 항목들을 분류한 후, 분류된 전체 항목들에서 대화체인 답변 내용을 개조식으로 변환하여 해당 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법.
- 제6 항에 있어서,
상기 단계(a)에서, 해당 사용자의 맞춤형 이력서에 필요한 사용자 질의응답 데이터를 수집하기 위하여, 사용자 입력부를 통해 입력된 해당 사용자의 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하기 위한 음성/문자 자동변환(Speech to Text, STT) 과정과, 사용자 출력부를 통해 다음 질문 내용의 텍스트 데이터를 음성 데이터로 변환하기 위한 문자/음성 자동변환(Text to Speech , TTS) 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법.
- 제6 항에 있어서,
상기 단계(c)에서, 상기 딥러닝 기반의 자연어 처리모델은,
BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 자연어 처리모델로 이루어진 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법.
- 제6 항에 있어서,
상기 단계(c)에서, 분류된 해당 사용자의 질문에 대한 답변들 중에서 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 항목에 포함되는 답변 내용을 별도의 저장부에 저장하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법.
- 제6 항에 있어서,
상기 단계(c)는, 상기 대화데이터 처리모듈을 통해 해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들 중에서 필수 항목에 대해 수집이 모두 완료되었는지 확인하는 제1 과정과, 선택 항목에 대해 직접적으로 구직에 영향을 주는 항목인 경우 답변 내용이 모자라거나 수정이 필요할 시 피드백을 통해 해당 사용자가 인지 및 보완할 수 있도록 하는 제2 과정과, 직접적으로 구직에 영향을 주지 않거나 비교적 낮은 정도의 영향을 끼치는 항목인 경우 해당 사용자가 인지할 수 있도록 피드백 후 종료하는 제3 과정을 처리하되,
해당 사용자의 맞춤형 이력서 시나리오 전체 항목들에 대한 수집이 완료되기까지 상기 단계(a) 내지 단계(c)를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법.
- 제6 항에 있어서,
상기 단계(d)에서, 대화체 문장에서 시멘틱(Semantic) 정보와 품사 정보를 임베딩(Embedding) 벡터화 하여 문장 및 단어를 재구성하는 것을 특징으로 하는 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서를 생성하기 위한 방법.
- 제6 항 내지 제11 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220128461A KR20240048758A (ko) | 2022-10-07 | 2022-10-07 | 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220128461A KR20240048758A (ko) | 2022-10-07 | 2022-10-07 | 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240048758A true KR20240048758A (ko) | 2024-04-16 |
Family
ID=90882914
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220128461A KR20240048758A (ko) | 2022-10-07 | 2022-10-07 | 장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240048758A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101169249B1 (ko) | 2011-03-10 | 2012-08-06 | 나사렛대학교 산학협력단 | 장애인용 보완대체 의사소통 장치 |
-
2022
- 2022-10-07 KR KR1020220128461A patent/KR20240048758A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101169249B1 (ko) | 2011-03-10 | 2012-08-06 | 나사렛대학교 산학협력단 | 장애인용 보완대체 의사소통 장치 |
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