본 논문은 대학 취업정보시스템에서 데이터베이스 시스템이 얼마나 잘 운용되지 않는지 살펴보고자 하였다. 왜냐하면 현업에서는 데이터 디자인 기본 원칙에 미달하는 점들이 보이고 있기 때문이다. 다행히도 우리의 연구를 위해 대학취업지원 데이터베이스를 선택할 수 있었다. 본 연구에서는 현행 시스템으로써 대학 취업프로그램 이수시스템을 선택하였고 데이터 모델링에 있어서 기본 원칙을 엄격하게 따르는 새로운 대학취업지원 데이터베이스라는 이름으로 개발해 보았다. 기존의 대학취업지원 데이터베이스가 새로운 대학취업지원 데이터베이스에서 발견할 수 있는 표준 균형성으로부터 얼마나 기준에서 벗어나 있는지 비교해 볼 수 있었다. 데이터 비만도 관점에서 볼 때 기존의 대학취업지원 데이터베이스가 얼마나 많은 불필요한 데이터를 내포하고 있는지 계산해 보았다. 새로운 대학취업지원 데이터베이스는 불필요한 데이터를 전혀 포함하지 않았다. 즉, 데이터 모델을 형성하기 위해 필요한 데이터들만으로 구성되어 있다는 것을 의미한다. 그러나 기존의 대학취업지원 데이터베이스 시스템의 비만도는 50%가 넘었다. 그러므로 본 논문에서 제안한 새로운 대학취업지원 데이터베이스 시스템의 데이터 비만도가 19%로 나타나 기존의 시스템의 비만도가 37%나 높다는 것은 매우 중요한 차이인 것이다.
최근 청년실업으로 인해 각 대학들은 학교별 특성에 맞는 취업프로그램을 실시하고 있다. 현재 순천향대 취업 담당자들은 취업프로그램을 진행하며 면담 및 학생정보를 수기로 작성 하고 있어 불편한 점이 많다. 본 논문에서는 기존의 CRM 고객관리시스템을 응용하여 고객이 아닌 학생의 상담내역을 기반으로 취업의 방향과 전략을 세우는 학생 취업 관리 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 Spring 프레임워크, MVC 패턴을 활용하여 역할의 분명한 분리를 수행하고, 이를 통해 보다 효율적인 웹을 구현할 수 있도록 하였다.
경기침체로 인한 기업의 일자리 감소, 대학정원의 확대에 따른 인력수급의 불균형, 기업-취업자간 미스매치 등으로 인하여 대학졸업자들과 같은 고학력자들의 실업이 사회적 문제가 되고 있다. 따라서 본 논문은 고학력자들의 취업에 대한 문제가 점점 커짐에 따라 경영학 분야에서 이슈가 되고 있는 고객관계관리(CRM)를 대학에서 도입하여 재학생 및 졸업생들의 데이터를 동적으로 분석하여 기업이 원하는 인력을 적시에 배출해야 한다는 점을 주장하였다. 또한 대학에서의 CRM구축을 위하여 문헌연구 및 사례연구를 통하여 취업자관리 프로세스 구축방안을 전개하고 대학졸업자 취업능력 구성변수를 추출하였으며, 대학에서 기업으로의 학생 추천을 위한 세분화과정을 제시하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 취업준비생들의 데이터에 의하여 취업 가능 여부와 그에 따른 유용한 정보들을 얻기 위한 시스템을 제안한다. 취업 가능성이 성공적으로 평가된다면 예비 사회인, 취업준비생, 대학생들이 미리 취업 준비가 어느 정도 이루어졌는지 본인의 위치를 평가할 수 있으며 강점과 약점을 파악할 수 있을 것이다. 본 연구를 위해 취업생 및 취업준비생 데이터를 포함하는 CSV파일을 생성하였고, 딥러닝을 활용하여 유용한 정보들을 추출해내는데 성공했다. 이를 통해 취업 가능성 예측 프로그램은 취업준비생들과 기업의 인사관리자들에게 커다란 이점을 제공할 수 있을 것으로 보인다. 더 나아가 이 프로그램은 기업 구성원들의 업무능력을 평가할 수 있는 프로그램으로도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
레이블링은 웹 사이트의 요소가 되는 글로벌 네비게이션, 서브 메뉴, 컨텐츠 등에 명칭을 붙이고 체계를 확립해 주어 사용자들에게 이해를 돕기 위한 가이드라인이다. 특히, 취업 정보 시스템에서 이력서나 채용공고 등과 같은 정보 입력 항목의 레이블로 사용하는 용어는 정확한 예측과 빠른 이해가 있어야 입력시간을 단축 할 수 있다. 본 연구에서는 웹사이트를 사용하는 다양한 요구와 사고들을 충족하면서 많은 입력 정보 항목의 이해도를 높여 이력서나 채용공고 등과 같은 정보를 입력 시 정확한 예측과 빠른 이해를 도와 입력시간을 단축시킬 수 있는 레이블명에 대해 알아보고자 한다. 연구 방법으로는 국내 취업사이트 중 상위 랭킹에 있는 사이트를 중심으로 정보 입력 항목의 이명 레이블을 벤치마킹하고 다양한 레이블 중 사용자가 친숙하면서도 직관적으로 생각하는 레이블을 설문 조사한다. 설문 조사 결과를 바탕으로 취업사이트에서 벤치마킹한 최빈도 사용 레이블명이 높은 친숙도 평가값을 받은 항목의 레이블과 비교하여, 향후 취업 정보 시스템을 구성 할 경우 정보 항목의 레이블을 효과적으로 결정할 수 있는 방법을 제안하고 그 유효성을 확인하고자 한다.
정보 폭증으로 인한 정보 필터링 어려움을 해결하기 위한 추천 시스템의 중요성이 강조되고 있다. 특히 취업 구직자가 어떤 기업에 지원해야 하는지 혼란스러워하는 문제가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 교육 기관에 등록된 학생 데이터를 활용하여 각 개인에게 적합한 기업을 추천해주는 맞춤형 기업 추천 시스템을 제안하고자 한다. 다양한 유사도 함수를 적용하여 비교한 결과, 코사인 유사도(Cosine similarity)를 활용한 추천 시스템이 가장 높은 정확도를 보였으며, 이러한 연구는 취업 관련 결정을 지원하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 문헌정보학과 학생들이 생각하는 문헌정보학의 취업전망에 대한 인식을 포함하여 현재의 교육과정에 대한 만족도, 취업준비도, 취업관련 프로그램에 대한 요구사항을 파악하고자 하였다. 그 결과, 첫째, 학생들의 취업희망분야는 도서관이 가장 높고 그 중에서 공공도서관이 가장 높게 나타났다. 둘째, 취업희망지역은 출신대학의 소재와 관계없이 서울 경기지역이 가장 높게 나타났다. 셋째, 대학의 교육과정에 대한 만족도는 높은 편이며, 현장기반 취업프로그램을 가장 원하는 것으로 나타났다. 넷째, 취업준비에 대한 애로사항은 취업정보에 대한 부족이 가장 높게 나타났다. 다섯째, 직장선택에 영향을 주는 요건은 근무조건, 정년보장, 복리후생, 보수 등으로 나타났다. 따라서 학생들의 취업률 제고를 위해서는 취업정보시스템의 구축, 현장기반 교육과정의 강화, 그리고 지방의 취업여건 및 환경개선이 요구된다고 할 수 있다.
본 논문은 국내 주요 취업 사이트에 대한 품질 현황을 연구하며, 각 사이트 별로 강점과 약점을 비교 분석하였다. 연구는 구인자 또는 구직자 설문을 통해 사용자 만족도를 측정하였다. 질문은 크게 정보 품질, 전달 품질, 환경품질의 세 가지 요인으로 구분되었으며, 각 요인은 세부 질문으로 구성되었다. 연구 결과 구인자와 구직자 모두 국내 취업 사이트의 정보 품질이 가장 중요하다고 생각하였다. 구직자에 비해 낮은 구인자의 만족도는 구인자를 위한 다양한 서비스 개발이 필요함을 나타내었다. 특히, 국내 취업정보시스템의 개인정보 보호에 대한 만족도가 상대적으로 낮게 나타났으며 이에 따른 개선 방안이 요구되었다. 공공 취업 정보 시스템은사용. 환경 품질 측면에서 민간서비스에 준하는 개선이 필요하였다.
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.
온라인 중개 서비스 시스템에서 원하는 고객을 상호 매칭시키는 기능은 핵심 역할 중의 하나이다. 매칭은 정보검색과 같이 한쪽의 의사만으로 결정되는 단방향과, 양쪽 사용자의 의사를 모두 고려하는 양방향 방식이 있다. 기존의 양방향 방식은 사용자가 상대에 대한 관심을 직접 입력하여야 하므로 입력의 번거로움 뿐만 아니라 상대가 나에 대해 관심을 입력하지 않은 경우는 서비스 활용이 어렵다는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구는 퍼지 알고리즘을 이용하여 시스템이 상대의 흥미를 자동으로 계산하도록 하여 양방향 방식을 자동화 하고자한다. 개발된 퍼지 알고리즘의 구인/구직 정보매칭 결과가 모두 95%이상의 취업알선가능률을 보였다. 또한 실 서비스에 구축하여 도입효과를 분석한 결과 취업활동 동기 부여에 통계적으로 유의미한 긍정적인 효과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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