• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.57-65
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• 2015

농업과 IT기술 융합이 가속화됨에 따라 식물공장 내 작물의 품질 및 생산성을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 식물공장의 생산성을 최대화하기 위해서는 먼저 시설 내부의 특성을 고려하여 생육에 적합한 열 환경과 공기의 흐름을 제공하기 위한 고도의 생장환경 관리기술이 필요하다. 현재 운영되고 있는 식물공장은 특화된 공기유동장치의 설계 및 운영기술이 확립되지 않아 온도 기류 편차로 인한 불균일한 품질의 작물 생산, 재배기간 연장에 따른 에너지 소비 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 식물공장 시설의 설계 단계에서 전산유체역학 시뮬레이션을 이용한 공기유동장치의 배치 및 운영기술에 대한 최적화 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 이용한 순환 팬의 적정 배치 및 유속을 파악하여 식물공장 시설 내부의 각 지점별 온도 편차를 최소화하고 에너지소비를 절감한다. 시뮬레이션 조건은 순환 팬의 설치 위치 및 수량 그리고 유속변화에 따라 총 12가지의 Case로 구분하였으며 해석을 위한 경계 조건 변수는 동일하게 설정하였다. 시뮬레이션 결과, 2set의 순환 팬을 식물재배기 상단에 부착한 Case D의 제어 조건이 설정온도에 부합하는 296.33K의 평균온도를 유지하면서 식물생육에 적합한 0.51m/s의 기류분포를 보였다. 또한, 순환 팬의 유속을 변화시킨 결과, 출구 유속을 2.09/s로 설정한 Case D-3이 에너지 효율 측면에서 가장 우수한 결과를 보였다.