Despite the maturity of platforms, only some studies have explored the relationships between the working conditions of platform workers and their organization-like responses to these platforms. Thus, this research utilized the Job Demands-Resources Model (JD-R Model) to analyze the effects of job demands and resources on platform workers' job embracing. The data were collected from 182 food delivery riders in South Korea. This study utilized the PLS technique (partial least squares) to examine the research model. Regarding job demands, this study has found that work overload and physical effort significantly affect burnout. Regarding job resources, the results revealed that service technology support and training significantly affect work engagement. In alignment with the Job Demands-Resources literature, the findings offer tangible proof that burnout has a detrimental impact on job embracing, whereas work engagement has a beneficial effect on job embracing. Our findings indicate that work engagement exerts a more substantial beneficial effect on job embracing, and burnout reduces job embracing. Results also provide novel insights to scholars seeking a comprehensive research model on the impact of on-demand workplace conditions to help platforms attract and retain platform workers.
Purpose In online delivery platforms, platform workers are required to perform both platform labor, which is compensated with immediate wages, and shadow work which is a kind of unpaid job to support the platform labor. Thus, the objective of this study is to empirically examine how platform workers' platform labor and shadow work affect their job burnout and their turnover intention in the online delivery platform context. Design/methodology/approach This study developed a research model by employing platform labor and shadow work to influence job burnout and turnover intention. This study also tested the model by partial least square techniques after collecting 169 cross-sectional data from food delivery riders in Korea. Findings This study found that both platform labor and shadow work affected platform workers' job burnout. In addition, the results showed that shadow work influenced their turnover intention while platform labor did not affect the turnover intention. Based on the results, this study contributed to relevant researchers who are interested in platform contexts by offering measurable constructs on platform labor and shadow work. In addition, this study could provide practitioners with practical implications on managing platform workers.
The purpose of this study is to develop a recruiting platform resolving the mismatch between corporate job and job finder's competence in recruitment market. For this, we investigated technological trends and limitation on recruit platform. Based on the findings, this study investigates the trends and directions related to recruiting platform evolution and identified critical success factors and development strategies for successful development of recruiting platform. Two development strategies include employment of online resume and construction of database assessing job finder's competence. We also proposed target system architecture incorporating job database, competency assessment form, capability oriented resume. To analyze user requirement national competency standards and core job capability evaluation model were analyzed. Next, we designed integrated database, user interfaces, and dynamic functionalities using the forms developed in earlier stage. Finally, we assessed the fidelity of form item, integrity of database, and the usability of interface to evaluate the effectiveness of the system.
플랫폼 기업의 알고리즘 경영이 강화되고, 법적으로 플랫폼 노동자의 '근로자성'이 인정받는 영역이 확대되고 있는 상황은, 플랫폼 기업이 내부 인력 자원으로서의 플랫폼 노동자의 직무 태도에 대한 이해를 확대시켜야 할 시기라는 것을 의미한다. 본 연구에서는 알고리즘 경영이 플랫폼 노동자의 직무 태도 전반에 대한 인식의 변화를 유도하고 있는 상황에서, 플랫폼 노동자의 근로가치관에 따른 직무 태도의 차이를 밝혀보고자 한다. 본 연구는 플랫폼 노동자의 근로 가치관에 따른 직무 태도 인식에 관한 차이를 알아보고자 하였다. 이를 위해 알고리즘 경영을 도입한 배달 플랫폼을 이용하는 라이더 177명에 대한 설문 조사 자료를 활용하여 다변량 분산분석을 실시하였다. 연구 결과, 근로가치관(직무 관심)을 중시하는 플랫폼 노동자일수록 보상공정성과 자율성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 근로가치관(경제적 보상 관심)을 중시하는 플랫폼 노동자일수록 업무 과부하, 보상 공정성, 직무 소진, 이직 의도 등이 높은 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 플랫폼 노동시장에서 신규 구직자의 임금수준이 첫 업무획득기간에 어떠한 영향을 주는지 분석하는 것이다. 최근 플랫폼 노동시장은 실업률 증가를 해결하기 위한 대안의 하나로 주목받고 있다. 플랫폼 노동시장에서 양질의 일자리를 창출하기 위해서는 고용주와 고용인 간의 신뢰형성이 중요하다. 기존 연구에서는 이전 고용주의 피드백이 고용주와 고용인간의 정보 비대칭 문제해결을 위해 중요하다고 하였다. 다만, 첫 번째 업무를 획득하지 못한 신규 구직자의 경우 이전 고용주에 의한 피드백이 존재하지 않는다. 이에 본 연구는 플랫폼에서는 임금이 고용주가 아닌 구직자들에 의해 스스로 제시된다는 점에 착안하여 신규 구직자의 낮은 임금이 구직기간 단축에 영향을 줄 수 있는지 확인하고자 한다. 이를 위해 Freelancer.com에서 발췌한 3,704명의 구직자 정보를 사용한다. 생존 분석 결과에 따르면, 플랫폼 노동시장에서 신규 구직자의 낮은 임금은 구직기간 단축에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 장애인 활동보조인 구인·구직에 관련된 인력 및 채용정보를 각각 제공하고 이를 바탕으로 최적의 구인자와 구직자가 결정되어 주기적 서비스뿐만 아니라 일회성 서비스의 매칭이 원활하게 이루어질 수 있는 비대면 플랫폼을 제안하였다. 기존의 장애인 활동보조서비스 구인·구직 방식은 수요자가 활동서비스를 요청하면 제공기관 담당자가 기관소속 활동보조인을 배정하는 일방적 방향의 매칭방식으로 이루어지고 있어 구인·구직자의 선택권은 매우 취약하다고 할 수 있다. 장애인 활동보조인의 구인·구직 플랫폼은 사용자를 구분하여 장애인 또는 장애인가족(구인자)과 장애인 활동보조인(구직자) 인터페이스로 분리되어 로그인이 가능하다. 각자의 조건에 맞는 구인과 구직을 검색하여 채팅기능을 통해 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭이 이루어지고, 활동보조서비스가 완료되면 구인·구직자는 각자의 입장에서 서비스 후기 및 평가를 작성할 수 있는데 이는 다음 구인·구직자의 매칭 결정에 중요한 요소로 작용할 수 있다. 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭 플랫폼은 단기 또는 일회성 활동보조가 필요할 때 서비스를 제공받기 어려운 사각지대를 최소화하는데도 도움이 될 것이다.
학교는 좋은 직장에 들어가기 위한 취업 준비의 장으로 전락하고, 학생들은 남들보다 많은 스팩(자격, 인증, 어학실력 등)을 쌓고 취업재수를 하는 기현상이 일상화되기에 이르렀다. 그러다 직업을 갖게 되면, 다행히 평생동안 한 직장을 다닌 경우도 있다. 그러나 많은 경우 적성과 맞지 않는 직장을 참고 다닌 사람도 있고, 참지 못하고 여러 직장을 떠도는 사람도 있다. 이와같이 직업에 불만족하는 원인 중의 하나는 직업과 적성이 맞지 않은 것이다. 물론 그간 많은 조직에서 적성검사를 실시하면서 진로설계 지도를 해왔다. 그러나 적절한 직업을 찾아주는 데에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 보다 합리적이고 과학적인 대안으로서 플랫폼 모형을 제시했다. 본 모형은 빅데이터와 인공지능을 활용하여 개인의 특성을 보다 잘 파악한 다음 다양한 직업 중 그 특성에 부합하는 직업을 선별적으로 제안하고 멘토의 컨설팅 및 현장 경험을 기반으로 적절한 직업대안을 선택하고 설계해나가도록 하는 9개 모듈(하위시스템)로 구성되어 있다.
코로나19 위기로 인해 청년 일자리 문제는 더욱 심각해 지고 있는 상황에서 청년구직자가 일하고 싶은 우수한 중소기업을 쉽고 편리하게 찾을 수 있는 '참 좋은 일자리 플랫폼'이 제안되었다. 본 연구는 청년 구직자의 선호 일자리를 파악하고 중소기업 스스로가 평가하는 '좋은 일자리' 자가평가모형을 개발하여 실제로 이 플랫폼에 적용하였다. 이 과정에서 구직자 관점의 좋은 일자리 특성을 연봉수준, 성과보상, 근무환경, 기업건전성, 조직문화 관점에서 컨조인트 분석을 통해 파악하고, 산·학·연 전문가 대상으로 AHP 분석을 통해 세부 평가항목 13개의 중요도를 확인하였다. 본 연구의 자가평가 모형은 중소기업 환경을 청년구직자가 선호하는 일자리로 변화시키는 인식개선의 도구로 일자리 문제를 비용 중심적인 지원 중심에서 질적 체질을 개선하는 계기로 만들 수 있을 것이다.
채용 플랫폼의 일자리 정보는 IT 기술의 발전과 함께 많은 산업 분야에서 대량의 데이터를 발생시키고 있으며 실시간 발생하는 비정형도가 높은 특징이 있다. 또한 일자리와 관련한 채용공고와 훈련정보 등은 4차 산업혁명 등 산업기술의 변화와 밀접한 관계가 있어 기술변화 및 발전을 이해하는데 높은 데이터 가치를 지니고 있다. 본 논문은 구인-구직과 관련된 정보들을 직관적으로 이해하고 활용하기 위해 관련된 데이터를 정의해 직무데이터 사전을 만들고, 공고-직무-훈련 등 데이터 간 연계와 추론을 할 수 있도록 온톨로지 모델링에 기반한 데이터맵을 설계·구축 및 평가를 수행하였다. 이를 통해 업무능력 중심의 추론 기능은 수요자 간 미스매치를 최소화하고 데이터사전 최적화로 사용자가 만족할 수 있는 QoS 지원이 가능함과 검색엔진 기반 구인-구직 시스템보다 성능이 우수함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2434-2454
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2021
This paper developed the software testing factory-cloud testing platform (STF-CTP) to address the software compatible issues in various smart devices. Software developers who only require uploading the application under test (AUT) and test script can test plenty of smart devices in STF-CTP. The challenge for the cloud test platform is how to optimize the resource and increase the performance in the limited resource. This paper proposed a new scheduling mechanism and a new process of the system operation which is based on the OpenStack platform. We decrease about 40% memory usage of OpenStack server, increase 3% to 10% Android device usage of STF-CTP, enhance about 80% test job throughput and reduces about 40% test job average waiting time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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