WO2019107678A1 - 채용 정보 추천 방법 및 이 방법이 적용된 기기 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본원 발명은 근무 환경을 기초로 채용 정보를 제공하는 채용 정보 추천 방법 및 이 방법이 적용된 기기 및 시스템에 있어서, 보다 구체적으로 구직자의 과거 지원 이력과 현재 진행 중인 채용 정보를 비교하여 구직자에게 최적의 채용 정보를 제공하는 시스템 및 방법 그리고 이 방법이 적용된 기기에 관한 것이다.

Description

채용 정보 추천 방법 및 이 방법이 적용된 기기 및 시스템

본원 발명은 근무 환경을 기초로 채용 정보를 제공하는 채용 정보 추천 방법 및 이 방법이 적용된 기기 및 시스템에 있어서, 보다 구체적으로 구직자의 과거 지원 이력과 현재 진행 중인 채용 정보를 비교하여 구직자에게 최적의 채용 정보를 제공하는 시스템 및 방법 그리고 이 방법이 적용된 기기에 관한 것이다.

근래에는 기존 구직자에서 구직자 정보의 등록을 받아 함께 구인자(기업)에서 구직 등록을 받아 구직자에 대한 구인 정보를 제공하고, 구인자에 대한 구직자 정보를 제공하는 채용 정보 추천 시스템이 이용되고 있다.

하지만, 많은 양의 채용 정보에서 구직자가 선호하거나 적합한 채용 정보를 찾기 위해서는 많은 노력과 시간이 필요로 한다. 그리하여, 구직자에게 검색하고자 하는 최적의 채용 정보를 적은 시간의 투입으로 검색할 수 있는 방법이 요구된다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 본 발명의 목적인 구직자에게 최적의 채용 정보를 제공하기 위한 것이다.

발명에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 발명의 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 채용 정보 추천 시스템은 채용 정보 및 구직자 정보를 포함하는 정보 데이터베이스 장치; 구직자의 지원 이력에 따라, 상기 구직자가 지원한 회사의 과거 채용 정보와 유사한 회사의 채용 정보를 상기 구직자에게 추천 채용 정보 리스트로 제공하는 추천 채용 정보 선택장치를 포함하되, 상기 추천 채용 정보 선택장치는 상기 구직자가 지원한 회사의 과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하되, 상기 추천 채용 정보 선택장치는, 상기 구직자의 지원 이력이 저장된 지원이력 저장부; 상기 구직자의 상기 구직자의 지원 이력에 대응되는 상기 과거 채용 정보와 상기 업데이트된 채용 정보의 유사도를 산출하는 유사도 산출부; 및 유사도가 높은 순서로 상기 업데이트된 채용 정보를 선택하여 상기 추천 채용 정보 리스트를 생성하는 추천 채용 정보 리스트 생성부를 포함하되, 상기 추천 채용 정보 리스트 생성부는 상기 유사도 산출부의 산출결과에 따라 유사도가 높은 순으로 기결정된 수의 업데이트된 채용 정보를 선별하여 상기 추천 채용 정보 리스트를 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 유사도 산출부는, 자카드 계수, 유클리디안 거리, 맨하튼 거리 중 적어도 하나를 이용하여 유사도를 산출하는 것을 특징으로 한다.

상기 과거 채용 정보 및 상기 업데이트된 채용 정보는, 회사 규모 정보, 회사 업종 정보, 회사 위치 정보, 연봉 정보, 근속 년수 정보, 복지 수준 정보, 요구 능력 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 지원 이력, 상기 과거 채용 정보, 상기 업데이트된 채용 정보, 상기 채용 정보 리스트를 화면에 표시하는 표시부; 상기 추천 채용 정보 리스트를 포함하는 블로그 사이트를 구직자 단위로 만들고 관리하는 블로그 처리부; 및 상기 추천 채용 정보 리스트 내 회사에 채용 지원 여부 메시지를 전송하는 채용 지원 메시지 전송부를 포함하는 채용 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 구직자가 상기 채용 지원 여부 메시지에 대한 채용 지원 요청 회신을 수신하는 채용 지원 요청 회신부; 상기 채용 지원 요청 회신이 채용 지원하는 것을 나타내는 경우, 상기 데이터베이스 장치에 저장되어 있는 채용지원서를 구인자에게 전송하는 채용 지원 전송부를 포함하는 통신부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예들에 따르면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.

본 발명에 따르면 구직자의 과거 지원 이력에 기초하여 구직자에게 최적의 채용 정보를 제공할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 발명의 실시예들에 대한 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 발명을 실시함에 따른 의도하지 않은 효과들 역시 본 발명의 실시예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.

이하에 첨부되는 도면들은 본 발명에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 발명에 대한 실시예들을 제공한다. 다만, 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.

도 1은 본 실시 형태의 채용 정보 추천 시스템의 기능 블록도다.

도 2는 본 실시 형태의 채용 정보 추천 시스템을 구성하는 서버의 하드웨어 구성도이다.

도 3은 채용 정보 추천 시스템이 구직자에 제공하는 화면의 일례를 나타낸다.

도 4는 본 발명의 일 실시예로서, 추천 채용 정보를 제공하는 흐름도를 나타낸 것이다.

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 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

이하의 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있으며, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성할 수도 있다. 또한, 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예가 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함(comprising 또는 including)'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '......부', '...기', '모듈(module)' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, '일(a 또는 an)', '하나(one)', '그(the)' 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시 형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.

또한, 본 발명의 실시예들에서 사용되는 특정용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.

이하, 본 발명의 실시예를 도면을 이용하여 설명한다. 먼저, 본 실시 형태의 채용 정보 추천 시스템의 구성에 대해 설명한다. 도 1은 본 실시 형태의 채용 정보 추천 시스템의 기능 블록도다. 또한, 도 2는 본 실시 형태의 채용 정보 추천 시스템을 구성하는 서버의 하드웨어 구성도이다.

도 1에서 보는 바와 같이, 본 실시 형태의 채용 정보 추천 시스템은 인터넷 등의 통신 네트워크에 연결된 서버(구인 구직 정보 제공 장치)과 통신 네트워크에 연결된 사용자 단말기를 포함하고 있다. 서버는 액정 디스플레이 등으로 구성되는 출력 장치와 입력 장치를 포함할 수 있다. 도시된 예에서는 두 개의 사용자 단말 Ta, Tb를 나타내고 있지만, 이 것은 일례이고, 네트워크는 임의의 수의 사용자 단말이 연결되도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서는 설명의 편의상 구직자가 사용자 단말기 Ta를 이용하고, 구인자(기업 담당자)가 사용자 단말기 Tb를 이용하고 있는 것으로 설명하도록 한다.

서버는 네트워크를 통해 사용자 단말 Ta(구직자)에서 구직자 정보(이용자 정보, 이력서 정보 등의 정보)의 입력을 받고, 사용자 단말 Tb(구인자)에서 구인 정보 입력을 받을 수 있다. 또한 서버는 네트워크를 통해 사용자 단말 Ta(구직자)에 상기 접수 구인 정보를 제공하고, 사용자 단말 Tb(구인자)에 상기 접수한 구직자 정보를 제공한다. 또한 서버는 사용자 단말 Ta, Tb에 제공하는 커뮤니티 사이트를 만들고 관리하는 기능과 구직자마다 블로그 사이트를 만들고 사용자 단말 Ta, Tb에 블로그 사이트를 제공하는 기능을 갖출 수 있다.

서버는 구직자마다 구직자가 블로그 사이트에 개시한 내용과 구직자의 친구에 대한 정보와 구직자가 참여하는 커뮤니티 사이트의 정보를 이용하여, 구직자에게 적합한 업종 및 직종을 추정하고, 해당 구직자가 사용하는 사용자 단말기 Ta에 추정한 업종 및 직종의 구인 정보를 추천 채용 정보 또는 리스트로 제공할 수 있다.

서버 및 사용자 단말 Ta, Tb는 Web 브라우저 기능을 갖는 제어부와, 액정 디스플레이 등으로 구성된 표시부 및 키보드와 조작 버튼 등으로 구성된 입력부를 구비한 정보 처리 장치(컴퓨터, PDA, 스마트 폰, 휴대 전화 등의 정보 처리 장치)로 구성될 수 있다.

그리고 사용자 단말 Ta, Tb는 통신 네트워크를 통해 서버에 액세스하여 서버에서 보낸 구인 구직 정보가 제시한 Web 페이지를 수신하고, 상기 표시부에 Web 페이지를 표시할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한 사용자 단말 Ta, Tb는 입력부를 통한 조작을 접수하여 Web 페이지에 '구인 정보의 검색 조건'을 입력하거나 서버에서 제공하는 블로그 사이트에 기사를 게시하거나 서버에서 제공하는 커뮤니티 사이트에 의견을 쓸 수 있도록 제어될 수 있다. 이러한, 사용자 단말 Ta, Tb의 동작은 주지 기술에 의해 실현되는 것이기 때문에, 상세한 설명을 생략한다.

다음은 채용 정보 추천 시스템의 서버의 구성에 대해 구체적으로 설명한다.

서버(1)은 제어부(2)와 이메일 처리부(3)과 SNS 데이터 처리부(4)와 각종 데이터베이스 등을 저장하는 저장부(5)를 포함하고 있다. 저장부(5)는 기업 정보 데이터베이스, 이용자 정보 데이터베이스, 구인 정보 데이터베이스, 이력서 정보 데이터베이스, 블로그 데이터베이스, 커뮤니티 데이터베이스, 지표 데이터베이스 및 매칭 데이터베이스를 포함한다. 또한, 이용자 정보 데이터베이스 및 이력서 정보 데이터베이스가 사용자 데이터베이스로 구성될 수 있다.

또한, 서버(1)의 하드웨어 구성은 특별히 한정되는 것은 아니지만, 예를 들어, 도 2와 같이 서버는 중앙 처리 장치(CPU)(90), 주기억 장치(91), 보조 기억 장치(92), 입출력 장치(93) 및 통신부(94)을 갖춘 컴퓨터(1 개 혹은 여러 대의 컴퓨터)로 구성될 수 있다. 또한 보조 기억 장치(92)은 각부(제어부(2) 메일 처리부(3), SNS 데이터 처리부(4))의 기능을 실현하기 위한 프로그램이 저장될 수 있다. 또한, 상기 보조 기억 장치의 소정 영역에 저장부(5)가 형성될 수 있다. 그리고 각부(제어부(2) 메일 처리부(3), SNS 데이터 처리부(4))의 기능은 CPU(90)가 보조 기억 장치(92)에 저장된 상기 프로그램을 주기억 장치(91)에 로드하여 실행함으로써 실현된다. 이하, 각부(제어부(2) 메일 처리부(3), SNS 데이터 처리부(4))의 기능과 저장부(5)에 저장된 각종 데이터베이스에 대해 설명한다.

제어부(2)는 서버(1) 전체의 동작을 제어함과 동시에, 입력 장치(7)을 통해 서버에 대한 각종 설정을 접수한다. 또한 메일 처리부(3)은 네트워크를 통해 사용자 단말 Ta, Tb에 이메일을 보내거나 사용자 단말 Ta, Tb에서 이메일을 수신할 수 있도록 구성될 수 있다.

또한 SNS 데이터 처리부(4)는 사용자 단말 Ta, Tb를 조작하는 구직자 및 구인자로부터 회원 등록을 받아, 회원 등록된 구직자(구인자)의 사용자 단말 Ta(사용자 단말 Tb)에 대해 구인 구직 정보 제공 사이트를 제공한다.

구체적으로는 SNS 데이터 처리부(4)는 등록 처리부, 마이 페이지 작성 처리부, 블로그 처리부, 친구 처리부, 커뮤니티 처리부, 구인 구직 정보 처리, 스카우트 처리 및 방문자 확인 처리부를 포함할 수 있다.

등록 처리(11)는 네트워크를 통해 사용자 단말 Ta, Tb의 요청에 따라 회원 등록 화면을 생성하여 사용자 단말 Ta, Tb에 생성한 회원 가입 화면을 전송한다. 따라서 사용자 단말 Ta, Tb의 표시부에는 회원 등록 화면이 표시된다. 구직자(또는 구인자)는 사용자 단말 Ta(또는 사용자 Tb)을 조작하여 등록 처리부에 회원 가입에 필요한 정보(기업 ID 이외의 정보와 이용자 ID 이외의 정보 등)를 전송한다. 그리고 등록 처리부는 회원 가입에 필요한 정보를 수신하면 구직자(또는 구인자)에 이용자 ID(또는 회사 ID)를 부여한다. 또한 등록 처리부는 이용자 정보 데이터베이스에 이용자 ID를부여하여 구직자의 정보를 저장한다. 또한 등록 처리부는 기업 정보에 회사 ID를 부여한 구인자의 정보를 저장한다. 또한, 구직자(또는 구인자)에 부여된 이용자 ID(또는 회사 ID) 메일 처리(3)을 통해 구직자(또는 구인자)의 메일 주소로 보낸다.

마이 페이지 작성 처리부는 회원 등록한 이용자(구직자 및 구인자) 각각의 전용 페이지(마이 페이지)를 작성 함과 동시에, 각 이용자(구직자 및 구인자)에 이용자마다 전용 페이지를 제공하도록 구성될 수 있다.

또한 마이 페이지 작성 처리부는 구인자의 마이 페이지상에서 구인 정보의 등록을 받도록 될 수 있다. 구체적으로는, 마이 페이지 작성 처리부는 사용자 단말기 Tb의 요청에 따라(마이 페이지에서의 조작에 따라) 사용자 단말 Tb에 구인 정보 등록 화면을 전송한다. 따라서 사용자 단말 Tb의 표시부에는 구인 정보 등록 화면이 표시된다. 구인자는 사용자 단말 Tb를 조작하여 마이 페이지 생성 처리(12)에 채용 정보를 전송한다. 그리고 마이 페이지 작성 처리부는 사용자 단말기 Tb에서 구인 정보를 수신하면 채용 정보 데이터베이스에 수신된 구인 정보를 저장한다. 또한, 채용 정보 데이터베이스에 저장되는 구인 정보의 구체적인 내용에 대해서는 후술한다.

또한 마이 페이지 작성 처리부는 구직자의 내 페이지에서 해당 구직자의 이력서 정보의 등록을 받도록 구성될 수 있다. 구체적으로는, 마이 페이지 작성 처리부는 구직자의 사용자 단말 Ta의 요청에 따라(마이 페이지에서의 조작에 따라) 사용자 단말 Ta 이력서 정보 등록 화면을 전송한다. 따라서 사용자 단말 Ta의 표시부에는 이력서 정보 등록 화면이 표시된다. 구직자는 사용자 단말 Ta를 조작하여 마이 페이지 작성 처리부에 이력서 정보를 전송한다. 그리고 마이 페이지 작성 처리부는 사용자 단말기 Ta의 이력서 정보를 수신하면 이력서 정보 데이터베이스에 수신된 이력서 정보를 저장한다. 또한, 이력서 정보 데이터베이스에 저장되는 이력서 정보의 구체적인 내용에 대해서는 후술한다.

또한, 마이 페이지 작성 처리부에 의해 제공되는 마이 페이지의 구성은 후단에서 설명하지만, 예를 들어, 구직자의 마이 페이지는 구인 구직 정보 처리가 실시한 매칭 처리에 의해 추출된 '추천 구인'이 표시되도록 구성될 수 있다.

블로그 처리부는 네트워크를 통해 사용자 단말 Ta, Tb의 요청에 따라 사용자 단말 Ta, Tb에 제공하는 구직자마다(또는 구인자 매) 블로그 사이트를 만들고 관리하도록 구성될 수 있다. 또한 블로그 처리부는 블로그 사이트를 개설한 구직자(또는 구인자)의 사용자 단말 Ta, Tb의 요청에 따라(마이 페이지에서 작업시)이 사용자 단말 Ta, Tb 블로그 발언 게시 화면을 전송한다. 사용자 단말 Ta, Tb의 표시부에는 블로그 게시물 화면이 제시된다. 구직자(또는 구인자)는 사용자 단말 Ta, Tb를 조작하여 블로그 게시물 화면에 기사를 쓰거나 그림을 업로드할 수 있다. 블로그 처리부는 구직자의 블로그 정보(기사 및 사진)를 수락하면 블로그 데이터베이스에 입력된 블로그 정보를 저장한다.

친구 처리부는 구인 구직 정보 제공 사이트 회원끼리 친구로 등록하는 기능을 담당하고있다. 구체적으로는 친구 처리부는 사용자 단말기 Ta의 요청에 따라(마이 페이지에서 작업시)이 사용자 단말 Ta 친구 등록 화면을 전송한다. 사용자 단말 Ta의 표시부에는 친구 등록 화면이 제시된다. 구직자(설명의 형편 상, '구직자 A')은 사용자 단말 Ta를 조작하여 친구 등록 화면에서 이웃 구직자(설명의 형편 상, '구직자 B')에 친구 신청을 할 수 있다. 친구 처리부는 사용자 단말기 Ta에서 친구 신청을 수락하면 친구 신청 대상 구직자 B(사용자 단말 Ta)에 친구 승인 확인한다. 예를 들어, 친구 처리부는 메일 처리부(3)을 통해 구직자 B의 메일 주소로 친구 신청을 받고 있는지 알려주세요. 또한 친구 처리부는 마이 페이지 작성 처리부를 통해 구직자 B의 마이 페이지에 '친구 승인 버튼'을 표시한다. 그렇다면 구직자 B가 사용자 단말기 Ta를 조작하여 '친구 승인 버튼'을 클릭하여 친구 승인을 하면 구직자 B가 친구로 등록된다. 또한, 친구 처리부는 상기의 친구 승인을 접수하면 이용자 정보 DB20 속의 구직자 A의 정보가 등록되어 있는 레코드에 액세스하여 해당 레코드 구직자 B의 정보(이용 자 ID)를 친구로 등록한다.

커뮤니티 처리부는 사용자 단말기 Ta, Tb에 제공하는 커뮤니티 사이트를 만들고 관리하도록 구성될 수 있다. 또한 커뮤니티 처리부는 커뮤니티 사이트에 참여하는 구직자(또는 구인자)의 사용자 단말 Ta(사용자 단말 Tb)의 요청에 따라 커뮤니티 사이트에 발언 게시 화면을 전송한다. 구직자(또는 구인자)는 사용자 단말 Ta(사용자 단말 Tb)을 조작하여 발언 게시 화면에 댓글을 쓸 수 있다. 또한 커뮤니티 처리부는 커뮤니티 데이터베이스에 발언 게시 화면에서 입력된 코멘트(발신 내용)을 등록한다.

구인 구직 정보 처리는 기업 정보 데이터베이스, 이용자 정보 데이터베이스, 구인 정보 데이터베이스 및 이력서 데이터베이스를 이용하여 구직자의 사용자 단말 Ta에 구인 정보를 제공하고 구인자의 사용자 단말 Tb 구직자 정보를 제공한다. 또한 구인 구직 정보 처리는 구직자의 사용자 단말 Ta에서 제공한 채용 정보에 대한 구인 신청 접수하거나 관심있는 구인 정보를 검토중인 기업으로서 저장할 수 있도록 구성될 수 있다.

그리고 구인 구직 정보 처리는 구인 신청을 접수하면 메일 처리(3)를 통해 해당 구인자의 이메일 주소 구직자의 응모 정보(응모한 구직자 정보)를 보낼 수 있다. 또한 구인 구직 정보 처리는 응모한 구직자의 지표 데이터베이스에 응모 기업의 정보를 포함한다. 또한 구인 구직 정보 처리는 관심이 있는 구인 정보를 검토 중인 기업으로 접수한 경우 해당 구직자의 이용자 정보 데이터베이스(제 2 이용자 정보 데이터베이스)에 기업의 회사 ID 및 업종(업종 ID)를 등록한다.

또한 구인 구직 정보 처리는 구직자마다 구직자가 블로그 사이트에 게시한 내용과 구직자의 친구에 대한 정보와 구직자가 참여하는 커뮤니티 사이트의 정보를 사용하여 해당 구직자에게 적합한 업종 및 직종을 추정(업종 및 직종의 매칭 작업을 수행)할 수 있다. 또한 구인 구직 정보 처리는 구인 정보 데이터베이스에 저장된 채용 정보 중에서 상기 추정된 업종 및 직종의 구인 정보를 추출한다. 추출된 구인 정보는 마이 페이지 작성 처리부에 의해 해당 구직자의 마이 페이지에 '추천 채용(추천 채용)'로 표시된다. 또한, 구인 구직 정보 처리는 소정의 타이밍에서 지표 데이터베이스와 매칭 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 업데이트하도록 구성될 수 있다.

또한 스카우트 처리부(17)는 구인자의 사용자 단말 Tb를 통해 구인자가 관심을 가진 구직자의 스카우트를 받도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 구인 구직 정보 처리에 의해 제공되는 구직자 정보에 스카우트 버튼(구직자를 지정 스카우트 버튼)을 마련해두고 스카우트 버튼이 선택되면(클릭하면) 스카우트 처리부(17)에서 동작을 수행한다. 구체적으로 스카우트 처리부(17)는 스카우트 버튼이 선택되면 메일 처리(3)을 통해 구직자의 이메일 주소에 해당 구직자가 기업에서 스카우트를 받고 있는지, 채용 정보를 기재한 이메일을 보낸다. 또한 스카우트 처리부(17)는 상기 스카우트를 접수하면 당해 스카우트를 받은 구직자의 지표 데이터베이스(스카우트 기록 데이터베이스)에 스카우트를 실시한 기업 ID 기업명 기업의 업종(업종 ID )를 포함한다.

또한 방문자 확인 처리부는 구직자의 사용자 단말 Ta에서 구인 정보를 열람한 기업의 업종을 특정하여 구직자의 업종마다 조회수를 계산한다. 즉, 방문자 확인 처리부는 이용자 ID마다 업종별로 구인 정보 열람 횟수를 카운트하여 조회수를 갱신할 수 있다.

다음으로 저장부(5)에 저장되어 있는 각 데이터베이스의 데이터 구조에 대해 차례로 설명한다.

우선 기업 정보 데이터베이스의 데이터 구조를 설명한다.

기업 정보 데이터베이스는 각 기업의 기업 ID를 등록하는 필드 및 기업의 메일 주소를 등록하는 필드와 비밀번호를 등록하는 필드 및 기업 이름을 등록하는 필드 하면 사진을 등록하는 필드와 업종(업종 명 및 업종 ID)를 등록하는 필드 및 담당부서 및 담당자를 등록하는 필드와 우편 번호를 등록하는 필드와 장소 이름을 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 기업 정보 데이터베이스는 회원 가입된 구인자마다 하나의 레코드가 형성되도록 구성될 수 있다. 또한, 상기 기업 ID는 회원 가입된 구인자마다 할당된 고유의 식별 정보이다(숫자 등으로 구성된 정보). 또한, 상기 암호는 회원 가입된 구인자가 서버에 액세스할 때 필요한 암호이다.

다음으로 이용자 정보 데이터베이스의 데이터 구조를 설명한다.

이용자 정보 데이터베이스는 제 1 이용자 정보 데이터베이스와 제 2 이용자 정보 데이터베이스에 의해 구성될 수 있다.

제 1 이용자 정보 데이터베이스는 구직자를 식별하는 이용자 ID를 등록하는 필드와 구직자의 메일 주소를 등록하는 필드 암호를 등록하는 필드와 별명을 등록하는 필드와 성별을 등록하는 필드와 생일을 등록하는 필드와 국가를 등록하는 필드, 자기 소개의 텍스트 정보를 등록하는 필드와 비밀 질문을 등록하는 필드와 비밀의 질문에 대한 답변 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 이 제 1 이용자 정보 데이터베이스 21는 회원 가입된 구직자마다 하나의 레코드가 형성되도록 할 수 있다.

또한, 상기 이용자 ID는 회원 가입된 구직자마다 할당된 고유의 식별 정보이다(숫자 등으로 구성된 정보). 또한, 상기 암호는 회원 가입된 구직자가 서버에 액세스할 때 필요한 숫자 등의 정보이다. 또한 별명은 본 실시 형태의 시스템에서 제공하는 블로그 사이트 나 커뮤니티 사이트 등으로 사용되는 것이다.

또한 제 2 이용자 정보 데이터베이스는 이용자 ID를 등록하는 필드에 등록된 이용자 ID로 식별되는 구직자가 등록한 친구를 등록하는 필드에 등록된 이용자 ID로 식별되는 구직자가 검토중인 기업(회사 ID 업종 ID)가 등록되는 필드 그리고 기능이 하나의 레코드가 형성된다. 이 제 2 이용자 정보 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 하나의 레코드가 형성되도록 될 수 있다.

다음 구인 정보 데이터베이스의 데이터 구조를 설명한다.

도시한 바와 같이 구인 정보 데이터베이스는 회사 ID를 등록하는 필드 및 기업 이름을 등록하는 필드 및 모집 내용을 등록하는 필드를 구비하고있다. 또한 모집 내용을 등록하는 필드에는 회사 소개 등록란, 모집 요강 등록란,, 회사 개요 등록란, 응모주의 사항 등록란, 응모 직종 등록란, 응모 업종 등록란, 구인 정보를 공개할지 여부 정보 등록란이 구성될 수 있다.

또한, 도시하는 구인 정보 데이터베이스에 등록하는 정보는 어디까지나 일례에 불과하지만 회사 소개 등록란은 회사를 소개하는 사진이나 기업 PR의 텍스트 정보를 등록할 수 있게될 수 있다. 또한 모집 요강 등록란은 고집 조건, 모집 배경, 작업 내용, 모집 대상, 근무 시간, 고용 형태, 연봉 대우·복리 후생, 휴일, 근무지 등의 정보가 등록될 수 있다. 또한 채용 직종 등록란은 채용 대상 직종 정보(텍스트 정보 직종 ID)가 등록된다. 또한 응모 직종 등록란 및 응모 업종 등록란은 채용 대상 산업 정보(텍스트 정보 업종 ID)가 등록된다.

다음은 이력서 정보 데이터베이스의 데이터 구조를 설명한다.

이력서 정보 데이터베이스는 이용자 ID를 등록하는 필드와 성을 등록하는 필드와 이름을 등록하는 필드와 성별을 등록하는 필드와 생년월일을 등록 필드와 지망하는 기업 유형을 등록하는 필드와 희망 업종을 등록하는 필드와 주위 사람들로부터 말하는 장점 등록하기 위한 필드와 희망 직종을 등록하는 필드와 취업 희망 기업 규모를 등록하는 필드와 희망 근무지를 등록하는 필드을 구비하고 하나의 레코드가 형성된다. 이력서 정보 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 또한, 필드는 '희망 업종을 나타내는 텍스트 정보 및 업종 ID'가 등록된다. 또한 필드에는 '희망 직종을 나타내는 텍스트 정보와 직종 ID'가 등록된다.

다음 블로그 데이터베이스의 데이터 구조를 설명한다.

블로그 데이터베이스는 블로그 사이트를 개설한 이용자(구직자, 구인자)의 이용자 I마다 설치되는 데이터베이스이며, 블로그의 제목을 등록하는 필드와 블로그 사이트에 게시된 본문(텍스트 데이터)을 등록하는 필드 50c과 공개 조건을 등록하는 필드와 사진을 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성된다. 이 블로그 데이터베이스는 블로그 처리부 13을 통해 블로그 사이트에 기사가 게시될 때마다 업데이트되도록 구성될 수 있다.

다음은 커뮤니티 데이터베이스의 데이터 구조를 설명한다.

커뮤니티 데이터베이스는 커뮤니티 사이트를 식별하는 커뮤니티 ID를 등록하는 필드 및 커뮤니티 이름을 등록하기위한 필드와 커뮤니티 사이트의 관리자 인 구인자 기업 ID를 등록하는 필드와 커뮤니티 사이트의 카테고리를 등록하기위한 필드와 커뮤니티 사이트에서 발신 내용을 등록하는 필드와 커뮤니티 사이트의 토픽 작성 권한을 등록하는 필드와 커뮤니티 사이트의 설명문을 등록하는 필드와 사진을 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 이루어질 수 있다. 이 커뮤니티 데이터베이스는 커뮤니티 처리부를 통해 커뮤니티 사이트에 발언이 게시 될 때마다 업데이트되도록 구성될 수 있다.

지표 데이터베이스의 데이터 구조에 대해 설명한다. 이 지표 데이터베이스는 구직자를 위해 적합 업종 및 직종을 추정하기 위해 마련된 것으로, 여러 데이터베이스로 구성될 수 있다. 구체적으로는 지표 데이터베이스는 업종별 조회 데이터베이스와 친구 희망 업종 데이터베이스 와 스카우트 기록 데이터베이스 및 참여 커뮤니티 데이터베이스와 적성 직종 데이터베이스와 달력 데이터베이스 및 응모 이력 데이터베이스와 직종별 유추 키워드 데이터베이스(직종 유추 데이터베이스)로 구성될 수 있다.

먼저, 지표 데이터베이스를 구성하는 데이터베이스 가운데 업종별 조회 데이터베이스에 대하여 설명한다

업종별 조회 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종을 추정하는 데 사용된다. 구체적으로는, 도시된 바와 같이, 업종별 조회 데이터베이스는 이용자 ID마다 설치되어 있고, 산업 ID를 등록하는 필드와 업종명을 등록하는 필드와 조회를 등록하기위한 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다.

그럼 지표 데이터베이스를 구성하는 데이터베이스 군 속의 내 친구 희망 업종 데이터베이스에 대하여 설명한다.

내 친구 희망 업종 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종을 추정하는데 사용된다. 구체적으로는, 내 친구 희망 업종 데이터베이스는 이용자 ID마다 설치되어 있고, 친구의 개인 ID(이용자 ID)를 등록하는 필드와 친구의 별명 등록하기위한 필드와 친구의 희망 업종(업종 ID)를 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다.

그럼 지표 데이터베이스를 구성하는 데이터베이스 군 가운데 스카우트 기록 데이터베이스에 대하여 설명한다.

스카우트 기록 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종을 추정하는 데 사용된다. 구체적으로는, 스카우트 기록 데이터베이스는 구직자의 이용자 ID마다 설치되어 있고, 구직자를 영입한 구인자(기업)의 기업 ID를 등록하는 필드와 스카우트한 기업의 기업 이름을 등록하기위한 필드와 기업의 업종 ID를 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 일례로, 구직자에 대해 '업종 ID가 GYO003 기업(기업 ID가 COM0003의 ×× 주식회사)와 산업 ID가 GYO005 기업(기업 ID가 COM0022의 △△ 주)와 때문에 스카우트가 있었다'를 나타내는 데이터가 저장될 수 있다. 또한, 스카우트 기록 데이터베이스는 스카우트 처리부(17)에 의해 갱신된다.

다음으로 지표 데이터베이스를 구성하는 데이터베이스 내 참여 커뮤니티 데이터베이스에 대하여 설명한다.

참여 커뮤니티 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종을 추정하는 데 사용된다. 구체적으로는, 참여 커뮤니티 데이터베이스는 구직자의 이용자 ID마다 설치되어 있고, 구직자가 참여한 커뮤니티 사이트를 식별하는 커뮤니티 ID를 등록하기위한 필드와 커뮤니티 사이트를 개설한 구인자(기업)의 기업 이름을 등록하기위한 필드와 기업의 업종 ID를 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다.

내 친구 검토중인 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종을 추정하는데 사용된다. 구체적으로는, 내 친구 검토중인 데이터베이스는 구직자의 이용자 ID마다 설치되어 있고, 기업 이름을 등록하기 위한 필드와 기업의 업종 ID를 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 구직자의 친구가 '업종 ID가 GYO003 기업(기업 ID가 COM0003의 ×× 주식회사)와 산업 ID가 GYO005 기업(기업 ID가 COM0026의 ◎◎ 주식회사)를 검토 중에 있는 것 '을 나타내는 데이터가 저장될 수 있다. 또한, 내 친구 검토중인 데이터베이스 는 내 친구 희망 업종 데이터베이스뿐만 아니라 친구 처리부에 의해 갱신된다.

사전 적당 설문 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 직종을 추정하는 데 사용된다. 구체적으로는, 사전 적당 설문 데이터베이스는 구직자의 이용자 ID마다 설치되어 있으며, 설문 조사 내용을 식별하는 항목 ID를 등록하는 필드 및 설문 조사 내용을 등록하는 필드와 설문 조사 결과를 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 구인 구직 정보 처리는 구직자가 사용자 단말기 Ta를 통해 입력한 설문 결과를 받아들이고 접수한 내용을 구직자마다 마련한 사전 적당 설문 데이터베이스에 등록한다.

적당 직종 데이터베이스는 사전 적당 설문 데이터베이스에 등록된 설문 조사 결과를 분석하여 얻어진 것이며, 구직자를 위해 적합 직종을 추정하는 데 사용된다.

달력 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자에 대한 권장 기업을 추출할 때 사용된다. 구체적으로는, 도시된 바와 같이 달력 데이터베이스는 구직자의 이용자 ID마다 설치되어 있으며, 채용 면접 날짜를 등록하기위한 필드와 인터뷰를 신청한 기업의 기업 이름을 등록하기위한 필드와 기업의 기업 ID와 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다.

응모 내역 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종을 추정하는 데 사용된다. 구체적으로는, 응모 내역 데이터베이스는 구직자의 이용자 ID에 설치되어 있으며, 응모한 기업의 기업 ID를 등록하는 필드 및 기업 이름을 등록하기위한 필드와 기업의 업종 ID와 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 응모 내역 데이터베이스는 상술한 바와 구인 구직 정보 처리를 통해 구직자가 제출 될 때마다 업데이트된다.

직종별 유추 키워드 데이터베이스는 구직자가 참여하는 커뮤니티 사이트와 구직자의 블로그 사이트에서 해당 구직자를 위해 적합 직종을 추정하기 위해 사용되는 것이다. 구체적으로는, 직종별 유추 키워드 데이터베이스는 직종을 식별 직종 ID를 등록하는 필드와 직종 관련 키워드 군(1 이상의 키워드)를 등록하기 위한 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다. 도시 최상위 레코드는 직종 ID(SYO001)에 관련하여 '인센티브, 할당량 상담 '키워드 군이 등록될 수 있다. 또한, 직종별 유추 키워드 데이터베이스는 서버의 관리자가 미리 등록될 수 있다.

다음 일치 데이터베이스의 데이터 구조에 대하여 설명한다. 이 일치하는 데이터베이스는 구직자를 위해 적합 업종 및 직종 권장 기업을 선정할 때 사용되는 것으로, 3 종류의 데이터베이스로 구성될 수 있다. 구체적으로는 매칭 데이터베이스는 업종 매칭용 데이터베이스와 직종 일치용 데이터베이스와 우선 순위 데이터베이스로 구성될 수 있다.

업종 매칭용 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종 추정에 이용하는 총 수치를 계산하는 데 사용된다. 구체적으로는, 업종 매칭용 데이터베이스는 업종 ID를 등록하는 필드와 조회수를 등록하기위한 필드와 내 친구 희망 업종을 등록하는 필드와 스카우트 이력 업종을 등록하는 필드와 참여 커뮤니티 관리자 업종을 등록하는 필드와 내 친구 검토 중 업종을 등록하는 필드 및 응모 내역 업종 등록하기 위한 필드와 총 수치를 등록하기위한 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다.

직종 일치용 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 직종 추정에 이용하는 총 수치를 계산하는데 사용된다. 구체적으로는 직종 일치용 데이터베이스는 직종 ID를 등록하는 필드 및 적정 설문 결과를 등록하는 필드와 비유 키워드의 직종(유추 키워드 의 발생 횟수)를 등록하는 필드와 총 수치를 등록하기위한 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성될 수 있다

우선 순위 데이터베이스는 회원 가입된 구직자마다 설치되는 것이며, 구직자를 위해 적합 업종 및 직종 권장 기업을 선정할 때 사용된다. 구체적으로는, 우선 순위 데이터베이스는 우선 순위를 등록하기 위한 필드와 산업 ID를 등록하는 필드와 출현율을 등록하는 필드를 구비하여 하나의 레코드가 형성된다.

다음으로, 도 3을 이용하여 본 실시 형태의 채용 정보 추천 시스템이 구직자에 제공하는 구인 구직 정보 사이트 또는 블로그의 화면을 설명한다.

도시한 바와 같이, 구직자의 마이 페이지(100)는 서버가 선정한 추천 채용을 제시하는 영역(101), 구직자 친구가 제시된 영역(102)이 구직자 참여 커뮤니티가 제시한 영역(103)과, 커뮤니티 정보가 제공되는 영역(104), 구직자가 최근 체크 구인 등록하는 필드(105), 최근 체크한 기업을 등록하는 필드(106) 구인 정보 검색 영역 (107)과 각종 기능 버튼이 설치된 영역(108)으로 구성될 수 있다.

추천 채용을 제시하는 영역(101)에 표시된 권장 직업이 페이지 구직자를 위해 적합 업종 및 직종의 기업이 선정되도록 제어될 수 있다. 또한 추천 채용을 제시하는 영역(101)에는 일치 업데이트 버튼이 표시될 수 있다. 사용자 단말 Ta에서이 일치 업데이트 버튼이 선택되면(클릭하면) 서버는 다시 매칭 처리를 실시하여 블로그 또는 커뮤니티, 친구 정보의 최신 데이터를 반영한 매칭 처리를 실시해, 새롭게 선정된 추천 구인을 제시할 수 있다.

또한 영역(108)에는 프로필 버튼(프로필 확인, 추가·수정하는 기능 버튼), 이력서 버튼(이력서 확인, 추가·수정하는 기능 버튼), 메시지 버튼(자신에게 도착한 메시지 확인 버튼), 내 친구 버튼 일기 버튼(블로그 사이트로 이동 버튼), 앨범 버튼(자신을 소개하는 이미지 데이터의 확인, 변경 추가하는 기능 버튼), 달력 기능 버튼이 표시될 수 있다. 이와 같이, 본 실시 형태에서는 영역(107) 채용 정보 검색 기능뿐만 아니라 SNS 사이트에서 제공되는 기능도 제공되고 있다. 즉 단순한 구인 구직 정보 사이트가 아니라 SNS 사이트에서 제공되는 기능을 활용할 수 있다. 따라서 구직자는 관심이 있는 커뮤니티 사이트에 등록하고 취업 정보를 교환하거나 다른 구직자의 의견을 참고로 할 수 구인 정보를 쉽게 얻을 수 있다.

다음으로, 본 실시 형태의 서버이 수행하는 동작에 대하여 자세하게 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예로서, 추천 채용 정보를 제공하는 흐름도를 나타낸 것이다.

또한, 다음과 같은 처리에 앞서 구직자는 서버에 자신의 이용자 정보 및 이력서 정보를 등록하는 것으로 한다. 또한 구인자는 서버에 자신의 기업 정보 및 구인 정보를 등록한다. 등록된 정보는 채용 정보 및 구직자 정보 그리고 구인자에 대한 정보로서 정보 데이터베이스 장치에 저장될 수 있다(S1).

회원 가입한 구직자가 사용자 단말기 Ta를 조작하여 마이 페이지의 매칭 업데이트 버튼을 클릭하면 네트워크를 통해 서버의 구인 구직 정보 처리에 일치 업데이트 처리 요청이 전달된다. 그리고 구인 구직 정보 처리는 상기 구직자의 사용자 단말 Ta에서 매칭 갱신 처리 요구를 수신할 수 있다.

채용 정보 추천 시스템은 구직자의 지원 이력에 따라, 상기 구직자가 지원한 회사의 과거 채용 정보와 유사한 회사의 채용 정보를 상기 구직자에게 추천 채용 정보 리스트를 제공할 수 있다.

채용 정보 추천 시스템은 구인 구직 정보 처리를 통해 업종 매칭 처리(S2)와 직종 매칭 처리(S3)를 실시한다. 또한, 도시된 예에서는 S2의 처리를 실행 한 후 S3의 처리를 실시하고 있지만 어디 까지나 일례에 지나지 않는다. S3의 처리를 먼저 수행할 수 있고, S2 및 S3를 동시에 처리할 수도 있다.

S2 및 S3의 처리에 의해 업데이트된 우선 순위 데이터베이스에 등록된 상위 5 위의 '업종 및 직종'의 구인 정보를 추출한다. 구체적으로는 구인 구직 정보 처리 추천 채용 정보 선택장치는 구직자의 지원 이력에 따라, 상기 구직자가 지원한 회사의 과거 채용 정보와 유사한 회사의 채용 정보를 상기 구직자에게 추천 채용 정보 리스트를 제공할 수 있다(S4).

추천 채용 정보 선택장치는 구직자의 지원 이력을 탐색하여서 구직자가 지원하였던 과거 채용 정보를 탐색한다. 과거 채용 정보는 회사 규모 정보, 회사 업종 정보, 회사 위치 정보, 연봉 정보, 근속 년수 정보, 복지 수준 정보, 요구 능력 정보 등 구인자가 입력한 회사의 정보가 포함될 수 있다.

추천 채용 정보 선택장치는 업데이트된 채용 정보를 탐색할 수 있다. 업데이트된 채용 정보는 구인자가 입력한 최신 채용 정보 또는 지원 기간이 유효한 채용 정보를 의미할 수 잇다. 업데이트된 채용 정보는 회사 규모 정보, 회사 업종 정보, 회사 위치 정보, 연봉 정보, 근속 년수 정보, 복지 수준 정보, 요구 능력 정보 등 구인자가 입력한 회사의 정보가 포함될 수 있다.

추천 채용 정보 선택장치는 과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보의 유사도를 산출할 수 있다.

상기 과정을 수행하기 위해 추천 채용 정보 선택장치는 다양한 동작을 수행하는 '부'(unit)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 추천 채용 정보 선택장치는 구직자의 지원 이력이 저장된 지원이력 저장부, 구직자의 지원 이력에 대응되는 과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보의 유사도를 산출하는 유사도 산출부, 유사도가 높은 순서로 업데이트된 채용 정보를 선택하여 추천 채용 정보 리스트를 생성하는 추천 채용 정보 리스트 생성부를 포함할 수 있다.

추천 채용 정보 리스트 생성부는 상기 유사도 산출부의 산출결과에 따라 유사도가 높은 순으로 기결정된 수의 업데이트된 채용 정보를 선별하여 추천 채용 정보 리스트를 생성할 수 있다.

이하에서는 유사도 산출부가 동작되는 일례에 대해서 설명하도록 한다.

유사도 산출부는 구직자가 지원한 이력을 바탕으로 과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보 사이의 유사도를 수치적으로 산출한다. 유사도 산출부는 자카드 계수, 피어슨 상관점수, 유클리디안 거리, 맨하튼 거리 등 현재 알려진 유사도 산출기술을 이용하여 유사도를 산출할 수 있다.

또한, 유사도 산출부는 가중치를 입력받아 유사도를 산출할 수 있다. 구직자는 채용 정보에 포함된 정보 각각에 가중치를 입력할 수 있다. 유사도 산출부는 입력 받은 가중치를 이용하여 과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보 사이의 유사도를 수치적으로 산출할 수 있다. 가중치는 선호 수준과 기피 수준을 고려하여 다양한 방법으로 입력될 수 있다.

예를 들어, 가중치의 입력자인 구직자가 선호하는 채용 정보로서, 대기업이면서 연봉이 높은 회사를 선호하고, 위치가 먼 회사를 기피하는 경우, 추천 채용 정보 리스트는 입력 받은 정보를 통해 회사 규모 정보와 연봉 정보, 회사 위치 정보에 가중치를 부가할 수 있다. 유사도 산출부는 유사도를 수치적으로 산출할 때 회사 규모 정보와 연봉 정보에 대응되는 수치에 1보다 큰 가중치를 곱하고, 회사 위치 정보에는 0 ~ 1 사이의 가중치를 곱하여 유사도를 산출할 수 있다. 가중치는 직접 수치가 입력될 수 있고, 채용 정보 검색화면에서 채용 정보의 중요도에 대한 설문에 대한 답변이 수치로 변환될 수도 있다.

유사도 산출부는 과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보에 포함된 회사 규모 정보, 회사 업종 정보, 회사 위치 정보, 연봉 정보, 근속 년수 정보, 복지 수준 정보, 요구 능력 정보 각각의 유사도를 비교하여 1 내지 10의 수치로 변환할 수 있다. 여기서, 10이 정확하게 일치하는 것을 나타내고, 1은 전혀 관계가 없는 것을 나타낸다. 상기 설명한 가중치는 변환된 1 내지 10 사이의 수치에 적용될 수 있다.

다음의 표 1은 유사도 산출부가 유사도를 산출하는 일례를 나타낸다.

채용 정보	가중치	과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보 1과 유사도 변환 수치	과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보 2와 유사도 변환 수치	과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보 3과 유사도 변환 수치
회사 규모 정보	2	10	8	7
회사 업종 정보	5	8	5	2
회사 위치 정보	3	2	3	4
연봉 정보	1.5	3	3	2
근속 년수 정보	0.5	6	4	8
복지 수준 정보	0.2	5	10	4
요구 능력 정보	1	3	10	5
산출된 유사도		79	73	67.8

상기 표 1에서 산출된 유사도가 가장 높은 채용 정보 1이 구직자가 가장 선호하는 채용 정보로서 추천될 수 있다. 채용 정보 추천 시스템은 상기 표 1을 구직자에게 제공하거나, 유사도에 따른 우선순위에 기초한 추천 채용 정보 리스트를 제공할 수도 있다.

채용 정보 추천 시스템은 채용 정보 제공부를 포함하여 구직자에게 다양한 채용 정보를 제공할 수 있다. 채용 정보 제공부는 지원 이력, 과거 채용 정보, 업데이트된 채용 정보, 채용 정보 리스트를 화면에 표시하는 표시부, 추천 채용 정보 리스트를 포함하는 블로그 사이트를 구직자 단위로 만들고 관리하는 블로그 처리부와 추천 채용 정보 리스트 내 회사에 채용 지원 여부 메시지를 전송하는 채용 지원 메시지 전송부를 포함할 수 있다.

블로그 처리부는 상기 표 1 또는 표 1에 기초한 추천 채용 정보 리스트를 블로그에 개시하도록 설정할 수 있다.

또, 채용 정보 추천 시스템은 구직자가 상기 채용 지원 여부 메시지에 대한 채용 지원 요청 회신을 수신하는 채용 지원 요청 회신부와 상기 채용 지원 요청 회신이 채용 지원하는 것을 나타내는 경우, 데이터베이스 장치에 저장되어 있는 채용지원서를 구인자에게 전송하는 채용 지원 전송부를 포함하는 통신부도 포함할 수 있다.

S2의 업종 매칭 처리 과정에 대해서 설명하도록 한다.

구직자가 입력한 업종과 관련된 정보를 저장할 수 있다(S21).

채용 정보 추천 시스템은 입력된 업종과 관련된 정보를 업종 매칭용 데이터베이스에 등록된 업종 ID와 비교한다(S22).

S22의 처리가 완료되면 채용 정보 추천 시스템은 S22에서 구한 업종 ID마다 총 수치가 상위 5개의 업종 ID를 추출하여 우선 순위 데이터베이스에 등록한다(S23).

S3의 업종 매칭 처리 과정에 대해서 설명하도록 한다.

이하의 업종 매칭 처리 과정은 채용 정보 추천 시스템이 구직자의 블로그 또는 커뮤니티를 탐색하여 적합한 직종을 탐색하는 일례를 나타낸다.

채용 정보 추천 시스템은 해당 구직자(이용자 ID)의 블로그 데이터베이스 및 커뮤니티 데이터베이스에 등록된 텍스트 데이터를 읽고 직종별 유추 키워드 데이터베이스에 등록된 키워드를 계산할 수 있다(S31).

구체적으로 S31에서는 채용 정보 추천 시스템은 해당 구직자(이용자 ID)의 블로그 데이터베이스에 등록된 텍스트 정보(게시물)을 읽고 직종별 유추 키워드 데이터베이스에 등록된 키워드의 수를 직종마다 계산한다.

S31의 처리가 끝나면 채용 정보 추천 시스템은 계산된 키워드와 연관된 직종을 탐색한다(S32).

S32의 처리가 끝나면 채용 정보 추천 시스템은 키워드와 관련된 직종의 수를 탐색하여 저장한다(S33).

S33의 처리가 완료되면 채용 정보 추천 시스템은 S33에서 구한 직종 ID마다 총 수치 중 상위 5개의 직종 ID를 추출하여 우선 순위 데이터베이스에 등록한다(S34).

본 실시 형태의 서버는 단순히 구인 정보 및 구직자 정보를 제공할 뿐만 아니라, 취업 관련 커뮤니티 사이트와 블로그 사이트를 제공할 수 있다. 따라서 구직자는 관심이 있는 커뮤니티 사이트에 등록하고 취업 정보를 교환하거나 다른 구직자의 의견을 참고로 할 수 있다. 또한 구인자 측 기업은 궁금한 구직자의 블로그를 참조하거나 커뮤니티 사이트에서 의견을 교환하는 것으로, 구직 지원자 정보(이력서 등에 기재된 정보) 이외의 평가 자료를 쉽게 얻을 수 있다. 또한, 본 실시 형태에 따르면, 커뮤니티 사이트 또는 블로그 사이트를 참조하고 싶은 구직자가 있는 경우에, 친구로 등록하여 정보 교환하는 것도 가능하기 때문에 기업 선택에 도움이 되는 정보를 얻을 수 있다. 따라서 구직자는 효율적으로 취업 활동을 할 수 있다.

또한, 본 실시 형태에서는 서버이 구직자의 블로그 사이트에서의 발언 내용, 그 구직자의 친구에 관한 정보, 그 구직자가 참여하는 커뮤니티 사이트의 정보 구인 활동 내역 등의 정보를 이용하여 해당 구직자에게 적합한 업종 및 직종을 추정하고 추정한 업종 및 직종의 구인 정보를 추출하여 구직자에게 제공한다. 즉, 구직자의 평소의 취업 활동에 관한 발언 내용이나 정보 교환하는 친구의 정보, 취업 활동 내역을 반영하고 그 구직자에게 제공하는 추천 채용 정보를 판정한다. 따라서, 본 실시 형태에 따르면 구직자가 자신에게 적합하다고 모르고 업종이나 직종의 구인 정보가 제공되는 경우도 있고, 직장 선택의 폭을 넓힐 수 있다. 또한 구직자가 자신의 직업 적성을 잘 파악하지 못한 경우에도 구직자의 직업 적성에 맞는다고 추정되는 구인 정보가 제공되기 때문에, 채용과 구직의 불일치 발생 가능성이 경감된다.

한편, 상술된 실시예들은 컴퓨터에 의하여 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 상기 명령어 및 데이터 중 적어도 하나는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다.

컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체란, 예를 들어 하드디스크 등과 같은 마그네틱 저장매체, CD 및 DVD 등과 같은 광학적 판독매체 등을 의미할 수 있으며, 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리를 의미할 수도 있다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 전자 장치 또는 서버의 메모리가 될 수도 있다. 또한, 전자 장치 또는 서버와 네트워크를 통하여 연결된 단말, 서버 등에 포함되는 메모리가 될 수도 있다.

이상과 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 설명하였지만, 일 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 일 실시예가 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 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.

Claims (5)

1. 채용 정보 및 구직자 정보를 포함하는 정보 데이터베이스 장치;

   구직자의 지원 이력에 따라, 상기 구직자가 지원한 회사의 과거 채용 정보와 유사한 회사의 채용 정보를 상기 구직자에게 추천 채용 정보 리스트로 제공하는 추천 채용 정보 선택장치를 포함하되,

   상기 구직자가 지원한 회사의 과거 채용 정보와 업데이트된 채용 정보의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하되,

   상기 추천 채용 정보 선택장치는,

   상기 구직자의 지원 이력이 저장된 지원이력 저장부;

   상기 구직자의 상기 구직자의 지원 이력에 대응되는 상기 과거 채용 정보와 상기 업데이트된 채용 정보의 유사도를 산출하는 유사도 산출부; 및

   유사도가 높은 순서로 상기 업데이트된 채용 정보를 선택하여 상기 추천 채용 정보 리스트를 생성하는 추천 채용 정보 리스트 생성부를 포함하되,

   상기 추천 채용 정보 리스트 생성부는 상기 유사도 산출부의 산출결과에 따라 유사도가 높은 순으로 기결정된 수의 업데이트된 채용 정보를 선별하여 상기 추천 채용 정보 리스트를 생성하는, 채용 정보 추천 시스템
2. 제1항에 있어서,

   상기 유사도 산출부는,

   자카드 계수, 유클리디안 거리, 맨하튼 거리 중 적어도 하나를 이용하여 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는, 채용 정보 추천 시스템
3. 제1항에 있어서,

   상기 과거 채용 정보 및 상기 업데이트된 채용 정보는,

   회사 규모 정보, 회사 업종 정보, 회사 위치 정보, 연봉 정보, 근속 년수 정보, 복지 수준 정보, 요구 능력 정보를 포함하는, 채용 정보 추천 시스템
4. 제1항에 있어서,

   상기 지원 이력, 상기 과거 채용 정보, 상기 업데이트된 채용 정보, 상기 채용 정보 리스트를 화면에 표시하는 표시부;

   상기 추천 채용 정보 리스트를 포함하는 블로그 사이트를 구직자 단위로 만들고 관리하는 블로그 처리부; 및

   상기 추천 채용 정보 리스트 내 회사에 채용 지원 여부 메시지를 전송하는 채용 지원 메시지 전송부를 포함하는 채용 정보 제공부를 포함하는, 채용 정보 추천 시스템
5. 제4항에 있어서,

   상기 구직자가 상기 채용 지원 여부 메시지에 대한 채용 지원 요청 회신을 수신하는 채용 지원 요청 회신부;

   상기 채용 지원 요청 회신이 채용 지원하는 것을 나타내는 경우, 상기 데이터베이스 장치에 저장되어 있는 채용지원서를 구인자에게 전송하는 채용 지원 전송부를 포함하는 통신부를 포함하는, 채용 정보 추천 시스템

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