현재 호서대하교 대학지원자는 지원원서를 OMR카드를 통하여 입력하고 있다. 이러한 방법이 보편적이기는 하지만 작성과정에서 실수로 인하여 잘못된 자료를 입력할 수 있다. 이러한 자료는 그대로 데이터 베이스에 저장되고, 결과적으로 대학지원자 관리에 치명적인 문제가 될 수 있다. 대학지원자 입력 시스템은 단말기를 통해서 지원원서를 작성할 수 있으며 잘못된 자료에 대해서는 입력이 거부됨으로써 데이터에 대한 무결성을 유지할 수 있다. 추가적인 기능으로 기존의 OMR카드를 통해 입력된 자료들에 대해서 오류를 검출하고 그에 대해서 손쉽게 수정을 할 수 있기 때문에 기존 OMR카드 사용으로 인하여 발생되었던 문제점을 보안 할 수 있다.
최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.
대학 입학생의 수가 급격히 감소하면서 각 대학 당국에서는 많은 입학생 유치와 학교 운영의 문제를 개선하기 위하여 다양한 방안을 모색하고 있다. 특히 대학의 입시 및 입학현황 자료는 대학당국의 입학 및 홍보정책을 결정하고, 나아가 학교생활복지를 향상하는데 있어서 중요성이 매우 높은 자료이다. 따라서 다양한 입시 및 입학 관련 현황 자료와 대학 결정 요인을 고려한 효율적인 분석이 이루어질 수 있는 입학관리시스템의 도입이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 기본지리정보 데이터를 바탕으로 대학입시 지원자, 합격자 및 등록자의 자료에 대하여 분석할 수 있는 대학입학관리시스템을 개발하였으며, 해당 시스템을 이용하여 지역별 지원자, 지역별 합격자, 지역별 등록자, 지원자 대비 합격률 및 최근 3년간 지원자 변화율을 분석할 수 있었다. 또한 대학의 입학홍보정책 및 학교운영에 요구되는 합리적이고 적합한 자료를 제공할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 과학영재교육원의 과학반과 융합반에 지원한 학생들의 과학자에 대한 인식분석을 통해 과학영재와 융합영재의 특성 차이를 알아보는 데 있다. 연구 결과 과학반과 융합반 지원자는 과학자라고 인식하는 범위의 차이가 있었다. 과학반 지원자는 대부분 순수과학자를 과학자로 인식하고 있었으나 융합반 지원자는 수학자, 예술가, 건축가 등을 포함하여 과학자로 인식하고 있었다. 또한 융합반 지원자는 과학반 지원자에 비해 '노력', '끈기', '흥미' 등 정의적 영역을 더 중요하게 생각하고 있었다. 반면, 과학반 지원자는 과학자의 업적에 대해 융합반 지원자보다 잘 알고 있었다. 이를 통해 과학영재교육원의 과학반과 융합반 지원자는 다른 특성을 가지고 있음을 알 수 있다. 연구 결과에 따른 제언은 다음과 같다. 첫째, 융합영재를 명확하게 정의하고 특성을 밝혀 정리해줄 수 있는 연구가 필요하다. 둘째, 과학영재교육원의 융합반 학생을 선발하는 기준을 정하는 데 준거가 될 수 있는 융합영재의 특성을 제공해야 한다. 본 연구가 융합반을 선발하는 데 참고가 될 것이다. 마지막으로 융합반을 지도할 때 정의적 영역을 중시하는 융합영재의 특성을 반영하는 교수법에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 GPT-4 기반의 채용공고별 AI 자소서 작성 가이드 개인화 서비스를 제안한다. 이 서비스는 지원자들에게 시간 절약과 효율적으로 작성된 글을 제공하며, 기업의 요구사항과 지원자의 역량을 최대한 반영한 경쟁력 있는 자기소개서를 작성할 수 있다. 본 연구는 기존의 템플릿 기반 글 작성 서비스의 한계를 극복하고, 인공지능 기반의 GPT-4 를 활용하여 개인화된 글 작성을 가능하게 한다. 시스템 구현을 통해 최적화된 프롬프트를 연구하며, 이 방법론은 자기소개서 외 다양한 분야의 글 작성에도 활용될 수 있다. 이 서비스의 활용으로 지원자들의 경쟁력이 높아지고, 기업들은 더 적합한 인재를 찾는 데 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다.
대학 입학생의 수가 급격히 감소하면서 각 대학 당국에서는 많은 입학생 유치와 학교 운영의 문제를 개선하기 위하여 다양한 방안을 모색하고 있다. 특히 대학의 입시 및 입학현황 자료는 대학당국의 입학 및 홍보정책을 결정하고, 나아가 학교생활복지를 향상하는데 있어서 중요성이 매우 높은 자료이다. 따라서 다양한 입시 및 입학 관련 현황 자료와 대학 결정 요인을 고려한 효율적인 분석이 이루어질 수 있는 입학관리시스템의 도입이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 기본지리정보 데이터를 바탕으로 대학입시 지원자, 합격자 및 등록자의 자료에 대하여 분석할 수 있는 대학입학관리시스템을 개발하였으며, 해당 시스템을 이용하여 지역별 지원자, 지역별 합격자, 지역별 등록자, 지원자 대비 합격률 및 최근3년간 지원자 변화율을 분석할 수 있었다. 또한 대학의 입학홍보정책 및 학교운영에 요구되는 합리적이고 적합한 자료를 제공할 것으로 판단된다.
지원자 추적 시스템의 등장으로 온라인 채용이 활성화되면서 채용 사기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 이 연구는 온라인 채용 환경에서 채용 사기를 탐지할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 개발하여 비용 손실을 줄이고 개인 사생활 보호를 강화하고자 한다. 이 연구의 주요 기여는 데이터를 탐색적으로 분석하여 얻은 통찰력을 활용하여 어떤 채용 정보가 사기인지, 아니면 합법적인지를 구분할 수 있는 자동화된 방법론을 제공하는데 있다. 캐글에서 제공하는 채용 사기 데이터 집합인 EMSCAD를 사용하여 다양한 단일 분류기 및 앙상블 분류기 기반 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하였으며, 그 결과로 앙상블 분류기인 랜덤 포레스트 분류기가 정확도 98.67%, F1 점수 0.81로 가장 좋은 결과를 보이는 것을 알 수 있었다.
한국천문올림피아드(KAO)는 경시대회에 의한 입시 과열 및 사교육 조장 논란으로 촉발된 정부 정책의 변화로 2010년 1차 선발 방식을 지필고사에서 서류전형으로 바꾸는 등 대대적인 개편을 겪었다. 그 결과로 지원자 수의 급감 등 양적 변화 외에 지원자의 성향에 있어서도 상당한 변화가 예상되고 있다. 이에 따라 2011년도 KAO 2차 선발 심층면접 참가 학생 96명을 대상으로 실시한 설문조사를 토대로 KAO 참가 동기, 참가준비방법, 타 올림피아드 중복 참가 여부, 그리고 천문올림피아드 자체교육(온라인 강좌, 인터넷과제, 주말교육) 및 서류심사, 심층면접에 대한 평가 의견을 전체 및 소속 학교별, 성별, 지역별로 분류하여 분석하였다. 또한 위의 결과를 2010년도에 시범적으로 실시한 설문조사 결과와 비교 분석하여 시간적 변화 추이에 대해서도 살펴보았다. 이로부터 도출된 결론을 바탕으로 단기적 관점에서 KAO의 선발 방식 및 선발학생의 교육을 어떤 방식으로 개선해나가야 할지, 그리고 장기적 관점에서 천문학에 관심 있는 과학영재를 어떻게 발굴하고 육성해나갈지에 대해 논의했다.
육 해 공군 부사관은 군을 유지 발전시키고 이끌어가는 근간이므로 인력획득업무는 매우 중요하다. 현재 부사관의 모집업무는 각 군이 양성기관별로 중복 운영하면서 지원자의 진로에 대한 궁금증을 효과적으로 해소해 주지 못하고 있는 실정이다. 부사관 선발제도는 군 고유성유지와 획득전문가 활용 및 법령개정 측면에서는 유리하였지만 홍보, 선발효율성, 국민편익증진, 예산절감 등에서 미흡하다고 보여진다. 따라서 각 군별 모집에 대한 일원화를 모병업무 전담기관인 병무청에서 운영한다면 각 군의 노력과 자원을 절감하면서 우수한 간부인력을 획득할 수 있으며, 부사관 지원자들이 적시에 정확한 정보를 제공할 수 있고, 편리한 시설과 시스템을 통한 향상된 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
목적 : 이 연구는 서로 다른 두 경혈이 심박변이도에 미치는 영향을 비교하고, 자율신경계에 미치는 영향을 평가하기 위해 수행하였다. 재료 및 방법 : 13명의 지원자가 3개의 세션에 균등하게 무작위 배정되었다. 각 세션에서 지원자들은 신맥(BL62), 조해(KI6), 또는 비경혈에 각각 침처치를 받았다. 10분간 휴식을 한 후에 자침 전, 유침기간, 발침 후 기간에 5분 동안 심박변이도 측정을 하였다. 유침기간에는 2분 간격을 두고 2회 심박변이도를 측정하였다. 결과 : 신맥에 자침한 군에서는 자침후 기간에 total power(TP)와 standard deviation N-N interval(SDNN)이 유의하게 증가하였다. 유침기간 중 첫 5분 동안의 TP와 SDNN은 자침전 값과 유의한 차이가 없었으며 유침기간 중 마지막 5분 동안에는 다소 증가하는 경향은 있었지만 통계적인 유의성은 없었다. 반면에 조해와 비경혈에 자침한 군에서는 TP와 SDNN에 유의한 변화가 관찰되지 않았다. 발침 후에 신맥자침군에서는 조해와 비경혈 자극군과 비교해서 TP가 유의하게 변화하였다. 그러나 SDNN은 발침 후에 세 군 사이에 유의한 차이가 없었다. 결론 : 이 실험 결과는 조해와 비교했을 때 신맥에 자침한 경우 심장 기능 및 자율신경계와 관련이 있는 대체적인 활성이 증가한다는 것을 보여주었다. 이 결과는 신맥 자침이 자율신경계와 관계되어 있는 심장의 기능에 미치는 영향을 통해서 경혈의 특이성을 관찰할 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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