오늘날 각 대학의 취업률은 대학 등급을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 취업예비생은 원하는 취업정보를 얻기 위해서 온라인 또는 오프라인상의 취업지원 사이트들에서 원하는 취업정보들을 이용하고 있다. 웹기반 취업지원업체들과 각 대학교에서 제공해주는 많은 취업지원시스템들이 있지만, 이들은 취업지원관리 위주가 아닌 취업정보를 알리는 데에 더 중심을 두고 있다. 또한, MOU기업, 산업체 현장실습, 취업 멘토교수 등과 관련된 업무 프로세스를 지원해주는 기능과, 각 기업들이 원하는 학생들의 정보(이력서, 자기소개서 등)와 학생들이 원하는 기업들의 정보를 지속적으로 업데이트해주고 관리해주는 기능도 부족하다. 따라서 취업관련 초기 데이터(학생 및 기업정보)의 저장에서부터 취업관리까지 지원해주는 취업지원관리시스템이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 취업지원시스템의 기능에 권한별 취업관리 기능을 고려하였고, 스마트 폰에서도 취업정보를 실시간으로 수신할 수 있으며, 학사정보시스템과 연계된 시스템의 설계 및 구축안을 제시하였다.
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.
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.
크라우드 펀딩 방식을 통한, 해양 산업/교육 분야, 특화된 사업을 위한 플랫폼으로써 해양분야에서 특화된 사업 개척하기 위한 시스템이다. RND 공동 개발, 투자자 유치를 공동 목표하고 (연결/소통)제안자와 참여자간의 연결 및 소통 플랫폼, (발굴/지원) 아이디어 발굴과 사업화를 위한 지원 플랫폼, (교육/협력) 창업을 위한 교육 및 기술개발 협력 플랫폼이용하여 스마트취업·창업을 위한 해양크라우드 펀딩 플랫폼을 활용할수 있게 시스템을 제공한다.
본 연구는 정부지원 특성화 사업에 따른 취업 지원 분야의 성과를 분석하기 위해 D광역시 소재 D대학의 취업지원 분야 사업을 중심으로 이루어졌다. 연구에 사용된 자료는 2014-2018년까지 진행된 5개년 취업 지원 분야 비교과 프로그램 운영결과를 기반으로 성과지표를 분석하였다. 연구결과 취업 지원 분야 사업의 성과는 다음과 같다. 첫째, 대학의 전체 취업률이 지속적으로 상승되었으며 특히 특성화학과의 취업률이 비특성화 학과의 취업률 상승보다 높게 나타나 특성화사업이 학생의 취업에 기여한 것으로 확인되었다. 두 번째, 취업역량강화지수와 학습역량강화지수 분석결과 연차별로 지속적 상승을 보여 지역사회 및 국가산업에서 요구하는 수요자 맞춤형 인재양성에 기여한 것으로 나타났다. 셋째, 사업의 수요자인 재학생 만족도 분석결과 해마다 상승된 것으로 나타나 수요자의 요구가 반영된 사업이 이뤄진 것으로 확인되었다. 넷째, 사업의 지속적인 평가와 환류에 의해 취업지원사업의 인프라 고도화 및 대학의 취업지원시스템이 체계적으로 구축되었다는 것이다. 결론적으로 정부지원 전문대학 특성화 사업에 따른 취업 지원 분야 사업의 성과는 우수한 결과를 보였으며 향후 관련 사업 계획 수립 시 이러한 결과는 보완해 나아갈 필요가 있다.
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.
소셜 네트워크는 인적 네트워크을 통하여 정보를 공유하거나 커뮤니티를 구성하는 시스템이다. 소셜 네트워크가 많이 활성화 되고 있지만 구성원간의 연관성 파악, 직접적 관계가 없던 구성원간의 연결 등을 통하여 관계를 확대해 나가는 것을 돕는 시스템은 아직 부족하다. 이에 본 연구에서는 대학의 취업 네트워크를 2차원 화면에 시각화를 통하여 취업 멘토 네트워크 시스템을 개발하였다. 취업 멘토 네트워크 시스템은 취업 졸업생 멘토의 출신학교, 취업회사, 동아리, 학과, 출신고등학교에 대한 정보 네트워크를 구축하고, 재학생 멘티가 이를 활용하기 위한 관심있는 멘토 필터링, 카테고리 검색 등의 기능을 제공한다. 또한 자바 애플릿을 이용해 웹상에서 가능함으로써 시공간적인 검색제약을 없앴다. 완성된 시스템은 졸업생 멘토와 재학생 멘티의 관계 형성을 효과적으로 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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