취업 정보 시스템에서의 인재정보 및 채용정보의 검색결과에서 원하는 일자리와 인재를 빠른 시간내에 검색하는 문제는 사용자 만족도에 밀접한 영향을 미치는 중요한 요소 중의 하나라고 할 것이다. 본 연구에서는 키워드를 이용하여 채용정보를 검색할 경우 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 때의 정확도를 판단하기 위한 정량적 평가의 효과성을 검토한다. 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 경우와 적용하지 않았을 경우의 채용검색 결과를 취업정보 시스템 관련 담당자를 대상으로 관련성 점수를 5점 척도로 평가한다. 실험결과, 채용정보 항목에 가중치를 적용하였을 때 관련 정확도 평가값이 더 높았으며, 상위 20개의 검색결과 평가값을 순위에 따라 정확성 추이를 살펴본 결과 순위가 높을수록 더 높은 정확성을 보였다.
본 연구에서는 채용정보를 제공하는 취업사이트에서 사용자가 관심 있게 생각하는 항목들이 무엇인가를 조사하였다. 연구에 필요한 항목조사는 랭키닷컴에서 제공하는 사이트별 순위정보를 기초로 하여 취업사이트에서 설문에 필요한 자료를 수집하여 온라인을 통하여 설문하였으며, 조사를 통하여 구직활동에서 필요한 정보가 무엇이며, 채용 정보 중에서 가장 많은 관심을 가지고 있는 정보가 무엇이며, 기업선택에 있어 어떤 요인이 중요하게 작용하는가를 분석하여, 채용정보중 지역, 근무시간, 급여조건, 휴가 및 휴일 등 카테고리정보와 세부적인 관심항목에서 유사한 관심도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다.
개발자 채용 시장은 기술 요구 사항이 시시각각 변화하는 동적인 환경이다. 구직자는 빠른 변화로 새롭게 생겨나는 기술 스택 및 채용 트렌드를 한눈에 파악하기 힘들다. 본 논문에서는 개발자 채용 시장에서 요구되는 기술 동향을 시각화하여 효율적으로 파악할 수 있도록 하는 새로운 서비스를 제안한다. 이 서비스는 웹 크롤링 기술을 활용해 채용 공고에서 요구되는 구인 요구사항을 수집하고 분석한다. 분석 결과는 기술 빈도, 지역별, 학력별 및 경력별로 제공되며, 사용자가 선택한 유형의 기술 동향 분석 결과를 시각화하여 제공한다. 이를 통해 개발자는 채용 시장에서 요구되는 기술을 식별하고 학습할 기술을 선정하는 과정을 간소화할 수 있다. 이러한 접근 방식은 효율적인 채용 시장 기술 동향 분석에 도움을 주고, 나아가 교육 기관이 채용 시장에서 요구되는 기술을 정확히 파악하여 교육 커리큘럼에 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
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.
이 연구는 청원경찰의 채용을 개선하기 위한 목적을 가진 연구로서, 청원경찰 채용의 공정성을 확보하여 우수한 청원경찰을 선발하기 위한 목적을 가지고 있다. 청원경찰은 청원주의 요청에 의하여 해당지역 내에서 경찰활동을 하는 것으로서 민간경비와 달리 국가주요시설에서 경찰의 업무를 수행하기 때문에 특수한 성격을 가지고 있어 채용이 중요한 역할을 한다. 그러나, 현재 청원경찰의 채용은 비공개채용, 면접위주의 채용, 면접위원의 구성문제 등으로 채용상의 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 따라서 이 연구에서는 문제의 해결방안으로 청원경찰 공개채용 의무규정 마련, 경비시설의 특성을 고려한 체력검정 또는 필기시험 등 도입, 면접위원 구성 시 외부위원 위촉 의무화를 해결방안으로 제시하였다.
평생직장이 사라지면서 중년층은 재취업을 희망하고, 매년 실업률이 높아지면서 취업 포털 사이트를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이러한 이용자들에게 채용공고 정보를 제공해 주기위해서 보편적으로 Python 언어를 이용하여 데이터를 처리하고 수집한다. 하지만, Python은 다중 프로세스 기반을 갖춘 PC가 보급됨에도 불구하고 단일 프로세스로 처리하는 한계를 보이며, 나머지 프로세스에서는 데이터 처리를 하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 Python에서는 다중 프로세스로 처리 가능함에 따라 이를 이용한 채용 공고 수집기를 개발을 제안한다. 제안한 다중 프로세스를 사용한 수집기는 단일 프로세스보다 처리성능이 최대 3.42배 향상되었음을 확인하였다. 따라서, 다중 프로세스를 이용하여 채용 공고를 수집한다면 기존보다 더 빠른 데이터 처리와 데이터 수집 능력을 갖췄음을 확인하였다.
본 논문에서는 자료수집(데이터 크롤링)을 이용해 많은 채용정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하는 시스템이다. 현재는 StackOverflow의 자료를 수집하고 데이터베이스에 자동으로 저장하도록 하였다. 수집해야 할 자료가 많아 Celery와 RabbitMQ를 사용하여 비동기 작업을 요청하여 즉시 응답을 받지 않아도 다른 일을 수행할 수 있다. 이렇게 수집한 자료들을 해당 사이트에 나열해줌으로 사용자들이 시간과 비용을 절감하여 효율적인 취업 준비를 할 수 있도록 하는 시스템을 설계 구현하였다.
통계청의 8월 고용동향과 경제활동 인구조사에 따르면, 지난달 국내 실업률은 3.5%로 실업 인구 수가 80만명에 이른 것으로 나타났다. 이중 20대 청년실업자가 차지하는 비율이 40.7%로 전체 실업자의 절반에 육박하고 있어 현재 청년실업 문제가 매우 심각한 것으로 조사됐다. 특히 최근 들어 벤처기업의 1사 1인 채용운동 등 각계에서 고용안정을 위한 다양한 노력을 기울이고 있음에도 불구하고 실업난이 수그러들 기미를 보이지 않음에 따라 취업 알선을 위한 보다 정확하고 신속한 정보 제공이 요구되고 있다. 더구나 중앙고용정보원의 워크넷이나 중소기업청의 인력정보망 등 온라인을 통한 다양한 구인∙구직 사이트들이 활성화돼 있어 구직 희망자들이 적극 활용하고 있는데, 내수침체가 장기화되면서 고용 사정은 좀처럼 개선되지 않고 있다. 2004년 현재 온라인상으로만 채용공고를 하는 기업은 전체 기업의 30% 정도이며, 앞으로는 온라인을 통한 구인구직 활동이 더욱 활발해질 것으로 전망되고 있다. 실제 인터넷에서 채용정보 전문 서비스는 물론 분야별, 지역별로 구인구직 정보를 제공하고 있는 서비스를 합하면 350여개가 넘는다. 이 중 눈에 띄는 서비스가 바로‘워크넷’이다. ‘워크넷’은 노동부 산하 중앙고용정보원이 운영하는 구인구직 전문 사이트로서, 공공기관이 운영한다는 점에서 정보의 신뢰성과 전문성이 기대된다. 특히 하반기 채용 시즌을 맞아 구인구직활동이 더욱 활발해 질것으로 예상되기 때문에 이번 10월 DB서비스 평가에서는‘워크넷’을 소개하고자 한다.
본 연구에서는 구직자의 채용지원 서류에 대한 진정성 검증 및 잠재 직무역량과 성향에 대한 정보여과 기능을 기반으로 효과적인 원격 채용 및 적정한 업무배치 의사결정을 지원할 수 있는 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 사례를 제안하고자 하였다. 이를 위해 구직자의 공개된 소셜미디어 정보에 대해 다차원적으로 자동 크롤링 및 분석하는 기능을 접목하여 구직자의 성향과 직무역량 정보를 도출하고, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 채용지원 서류에 표현된 텍스트 정보 및 면접 영상 정보에 대한 지능적인 분석기능이 포함된 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 채용지원시스템의 효용성 검증을 위하여 프로토타입을 기반으로 주요 성능지표인 텍스트마이닝 정확도 및 면접 음성문자변환 기능 인식률 등에 대한 성능평가 실험을 진행하고 결과를 분석하였다. 제안하는 시스템은 효율적인 맞춤형 채용지원 기능이 가능하도록 지능형 웹/앱 개발에 필요한 요소기술을 융합하여 설계하였으며, 도출된 설계 사양 및 프로토타입 개발 결과를 바탕으로 상용화 구현이 된다면 인재 채용시장에서 필요한 지능형 온라인 채용시스템 기술로 확대 활용이 기대될 수 있다.
본 논문에서는 IS 채용 담당자들이 한국의 신규 IS 실무자들에게 어느 IS 지식과 소프트웨어/IT 전문 기술이 얼마나 필요하다고 생각하는지에 대해서 실증조사를 하였다. 본 연구에서는 선행 연구 결과에 따라서 IS 실무자들을 초급 전문가, 중급 전문가, 고급 전문가, 그리고 제너럴리스트로 분류하였으며, 조사 결과를 이들 각 집단이 필요로 하는 수준과 비교하였다. 분석 결과는 한국의 IS 채용 담당자들이 IS 채용 담당자들이 전체적으로는 IS 실무자들에게 어떤 지식 및 전문 기술이 필요한지를 잘 파악하고 있으며, 또한 조직의 지식 및 지술 수요에 필요에 민감하게 반응하고 있다는 것을 보여준다. 분석 결과는 또한 IS 채용 담당자들이 기존의 초급 전문가에게 요구되고 있는 정도보다도 더 높은 수준의 "제품-지향성"을 신규 IS 실무자에게 요구하고 있으며, 도리어 중급 전문가에 더 가까운 지식 및 기술 구성을 갖고 있기를 신규 IS 실무자에게 기대하는 사람의 비율이 더 높다는 것을 보여준다. 분석 결과는 한국의 대학이 산업 지식 및 기술 수요에 맞추어 인력을 양성하고 있지 못하며, 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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