• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권3호
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• pp.92-96
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• 2019

This study analyzes the problems of fire qualification information websites and job search websites due to incomplete information in the job search process and suggests an improvement plan. It has been confirmed that the main reason for the cost of job searching is incomplete information required for a job search and job search through existing analysis. As a result, it is suggested to construct a smooth information system for economic entities and to provide easy access to information by mitigating the incompleteness of information. Based on this, analysis of the problems of Korean qualifications in the firefighting realm reveals that there is a qualification holder information and a job information site, and a qualification holder management system is established but only information of either qualification acquisition information or employment information is provided. In addition, it is easy to access information through a qualification acquisition information and employment information site via the Internet, but there are inconveniences that qualification acquisition information and employment information are dualized. In order to improve this, it is necessary to build a new customized integrated qualification management system that covers existing Q-net qualification acquisition information and worknet employment information.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.247-264
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• 2016

저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2809-2821
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• 2023

Effective recommendation of similar business groups is a critical factor in obtaining market information for companies. In this study, we propose a novel method for enhancing similar business group recommendation by incorporating derivative criteria and web crawling. We use employment announcements, employment incentives, and corporate vocational training information to derive additional criteria for similar business group selection. Web crawling is employed to collect data related to the derived criteria from 'credit jobs' and 'worknet' sites. We compare the efficiency of different datasets and machine learning methods, including XGBoost, LGBM, Adaboost, Linear Regression, K-NN, and SVM. The proposed model extracts derivatives that reflect the financial and scale characteristics of the company, which are then incorporated into a new set of recommendation criteria. Similar business groups are selected using a Euclidean distance-based model. Our experimental results show that the proposed method improves the accuracy of similar business group recommendation. Overall, this study demonstrates the potential of incorporating derivative criteria and web crawling to enhance similar business group recommendation and obtain market information more efficiently.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.86-95
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• 2022

Online recruitment websites discuss job demands in various fields, and job postings contain detailed job specifications. Analyzing this text can elucidate the features that determine job salaries. Text embedding models can learn the contextual information in a text, and explainable artificial intelligence frameworks can be used to examine in detail how text features contribute to the models' outputs. We collected 733,625 job postings using the WORKNET API and classified them into low, mid, and high-range salary groups. A text embedding model that predicts job salaries based on the text in job postings was trained with the collected data. Then, we applied the SHapley Additive exPlanations (SHAP) framework to the trained model and discovered the significant words that determine each salary class. Several limitations and remaining words are also discussed.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.229-245
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• 2023

Purpose This study aims to understand the inclinations of young job seekers towards "hidden champions" - small but competitive companies that are emerging as potential solutions to the growing disparity between youth-targeted job vacancies and job seekers. We utilize machine learning techniques to discern the appeal of these hidden champions. Design/methodology/approach We examined the characteristics of small and medium-sized enterprises using data sourced from the Ministry of Employment and Labor and Youth Worknet. By comparing the efficacy of five machine learning classification models (i.e., Logistic Regression, Random Forest Classifier, Gradient Boosting Classifier, LGBM Classifier, and XGB Classifier), we discovered that the predictive model utilizing the LGBM Classifier yielded the most consistent performance. Findings Our analysis of the relative significance of preference determinants revealed that industry type, geographical location, and employee count are pivotal factors influencing preference. Drawing from these insights, we propose targeted strategic interventions for policymakers, hidden champions, and young job seekers.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.133-153
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• 2008

정보화 사업에 대한 투자성과가 언제부터 어떻게 나타날 것인가의 시차 연구는 정책개발 및 정보시스템 도입 시 의사결정에 중요한 연구이다. 그러나 대부분의 정보화 성과평가 방법론들은 평가시점에 따라 사전/과정/사후평가의 한 시점에서 평가할 뿐 시간 경과에 따른 정보를 제공하는데는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 정보화 효과 분석 및 시차와 관련한 선행연구들을 살펴보고 전자정부 사업의 일환으로 추진된 산업인력정보화 사업의 워크넷 시스템에 대한 시차효과를 파악하는 방법론을 제시하고, 이를 실증 분석하였다. 본 연구에서는 DB 데이터를 이용한 시차분석, 이용자들의 업무프로세스 분석을 통한 시차분석, IT투자 대비 효과를 이용한 시차분석 등 다양한 관점에서 시차효과 분석방법을 제시하였다. 또한 다양한 시차효과 분석방법을 국가인적자원개발 및 노동시장활성화를 지원하는 워크넷에 적용하여 검증을 시도하였다. 본 연구를 통해 시차분석을 위한 몇 가지 방법론을 제시하였으며, 산업인력 정보화사업의 성과가 시차를 두고 향상되었다는 것을 발견하였으며, 정보화와 성과 간에 발생하는 시차현상의 존재 가능성에 대한 시사점을 제시하였다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제16권3호
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• pp.191-200
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• 2014

Employees overseas have a need to prepare according to the different environments and industrial structures between countries. Therefore, to investigate qualities for fashion designers to possess when they work abroad, especially in the United States, this study compared the level of knowledge required to fulfill the work of fashion design in both South Korea and the United States. Responses from workers who are engaged to fashion design from the representative online career information systems of two countries, 'Worknet' in South Korea and '$O^*Net$' in the United States, were used as data. Looking at the result derived from the analysis of this study, first by comparing various statistical indicators, results showed the difference between knowledge level required to fashion designer in South Korea and in the United States. Even with the same type of job, because environments and industrial structures of each country are dissimilar, a different level of knowledge will be required in order to perform their tasks. Second, fashion designers in both South Korea and the United States required a high level of knowledge in the 'fine arts', 'administration and management', 'production and processing', and 'design' to perform their duties as a fashion designer. As a result, both countries have similarities that fashion designers need to possess a high level of the knowledge in areas such as 'production of products' as well as 'sales of products'. Furthermore, human relationship field of knowledge such as 'counseling', 'psychology', and 'communication' appeared to be more necessary to fashion designers in South Korea than those in the United States. On the other hand, higher degree of knowledge of 'machines and tools', ' fine arts', and 'transportation' appeared to be more necessary to fashion designers in the United States than those in South Korea.

• 서비스연구
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• 제5권1호
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• pp.17-33
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• 2015

본 연구는 세계 각국에서 현재 진행되고 있는 고용서비스 만족도 조사를 비교하여 향후 우리나라 고용서비스 만족도 조사의 개선 방향을 모색하기 위한 목적으로 기존 선행연구와 외국 문헌 고찰 및 관련 기관 홈페이지 조사를 실시했다. 이를 통해 우리나라 고용서비스 만족도 조사 개선을 위한 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 먼저 조사설계 개선방안 측면에서 표본의 대표성 확보를 위해서는 지역별 각 센터 및 출장소별(구직자 및 구인업체) 이용자 규모에 따른 표본설계가 요구되고 또한 시기별 이용자 수 분포를 고려한 표본 설계가 적용되어야 한다. 다음으로 조사내용 개선방안 측면에서 먼저 지역적 특성을 고려한 가중치 부분을 적용하는 것이 필요하다. 이를 위해 고용센터별 내부 및 외부 환경에 대한 정확한 분석이 우선적으로 요구된다. 그리고 심층조사를 통해 각 센터별, 업무프로세스별 서비스 개선안 도출이 가능한 수준으로 구체적으로 기술 할 수 있도록 영국의 미스터리 쇼퍼를 통한 평가 방법 도입을 검토해 볼 수 있을 것이다. 이상의 연구 결과들이 향후 고용서비스 만족도 조사에 반영 될 경우 고용서비스 현장의 의견을 보다 실질적으로 반영할 수 있을 것으로 기대된다.