KR102420494B1 - 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템은, 구인자의 채용공고를 구직자가 조회하도록 웹 상에서 게시하는 서비스를 제공하는 구인 구직 인터페이스; 상기 채용공고의 게시에 따라 알림정보를 생성하는 알림 생성 모듈, 상기 알림을 제공받은 상기 구직자를 대상으로 인성 및 직무적성검사를 수행하여 인성정보 및 적성정보를 생성하는 구직자 분석 모듈, 상기 인성정보 및 적성정보와 상기 채용공고를 비교하는 매칭 모듈, 상기 매칭 모듈의 비교 결과에 따라 상기 구직자에게 특정 채용공고를 추천하는 추천 모듈을 포함하는 분석 인터페이스;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템에 따르면, 구직자로 하여금 인성 및 직무적성검사를 수행하게 하고 해당 검사 결과를 분석하여 구직자의 인성정보 및 적성정보를 생성하고, 이를 채용공고의 인성, 적성의 기준 지표와 자동 비교 처리함으로써 구직자에게 합격 가능성이 상대적으로 높은 채용공고만을 추출하여 가상 컨설턴트를 매개로 제공하고 채용공고 업로드 알림과 같은 취업 지원 기능을 함께 제공하여 구직자의 구직 편의성을 높임과 동시에 구직자로 하여금 보다 본인에게 적합한 기업의 채용공고만을 제공받아 취업에 이용하도록 한 효과가 있다.

Description

가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템{Recruitment service provision system based on personality test analysis through virtual consultants}

본 발명은 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세히 설명하면 가상의 컨설턴트를 통해 채용공고의 등록을 구직자에게 알리며 구직자의 인성 및 직무적성검사 결과를 분석하고, 분석한 결과를 통해 해당 구직자에게 적합한 채용공고만을 추출하여 제공할 수 있도록 한, 구인 구직 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 인터넷 상에서 구인 또는 구직을 수행하는 경우, 구인자는 스카우트, 사람인, 잡코리아 등의 구인 구직 사이트에 접속하여 구인을 원하는 업무분야, 요구조건, 급여, 근무조건 등을 포함하는 채용공고를 입력한다. 그 뒤 구직자가 해당 채용공고를 확인하고 본인의 이력서를 제출하면, 구직자와 구인자 간의 면접을 수행하여 채용 여부를 결정하는 방식으로 구인/구직 활동이 이루어진다.

그리고 구직자 또한 구인 구직 사이트에 접속한 후 게시된 채용공고를 검색하고 구직자가 원하는 조건에 부합되는 업체를 선정하여 이력서를 제출하거나, 자신의 이력서, 자기소개서, 경력증명서 등의 정보를 포함하는 구직정보를 등록한 후 자신과의 면접을 요청하는 구인자와의 면접에 응하는 것에 의해 구직활동을 수행하게 된다.

상술한 종래의 인터넷상에서의 구인 및 구직 서비스를 살펴보면, 구인자와 구직자는 해당 사이트에 접속한 후 원하는 상대방이 검색될 때까지 계속 검색을 수행하여야 하므로 구인자 또는 구직자의 검색에 많은 시간을 투자해야 하는 문제점을 가진다.

또한, 상술한 종래의 인터넷 상에서의 구인 또는 구직 서비스의 경우에는 구직자의 인성/적성에 대한 객관적인 검증정보를 제공하지 않으므로, 이력서 및 자기소개서, 경력기술서에 의존하는 수밖에 없어, 이를 통해 구직자가 구인자에게 채용되는 경우에도 구인자의 요구조건을 구직자가 충족시키지 못하여 구인 또는 구직의 실패를 초래할 수 있는 가능성이 매우 높은 문제점을 가진다.

이와 같은 문제를 해결하기 위해, 한국 공개특허 제 10-2020-0023675호에 ‘AI를 기반으로 하는 구인구직 매칭 시스템’이 개시되어 있다.

상기 선행기술은 인공지능(Artificial Intelligence)을 기반으로 한 구인구직 매칭 시스템에 관한 것으로, 구체적으로는 각 항목별 분류 및 상관관계가 분석된 코드 값을 점수화하여 구직자 또는 구인기업에 적합한 결과값을 매칭해주는 시스템에 관한 것이다.

그러나 상술한 선행기술의 경우 인공지능(AI)을 기반으로 구직자가 원하는 기업 또는 구인기업이 원하는 구직자를 매칭해주는 시스템에 있어 단순히 인성검사 후 결과값을 활용한다는 내용만을 제공할 뿐, 검사 결과 분석에 있어서의 세부적 검사 구성은 제공하지 못하고 있다.

따라서 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해, 구직자의 인성 및 직무적성을 보다 구체적으로 분석할 수 있도록 함과 동시에 분석의 정확성을 높이며, 나아가 이를 기반으로 구직자의 취업을 도울 수 있는, 신규하고 진보한 구인 구직 서비스 제공 시스템을 개발할 필요성이 대두되는 실정이다.

본 발명은 구직자의 구직 편의성을 높임과 동시에 구직자로 하여금 보다 본인에게 적합한 기업의 채용공고만을 제공받아 취업에 이용할 수 있도록 하는 것을 주요 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은, 인성검사에 대한 정성적 분석의 효율을 높이는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인성검사 결과 분석의 효율을 높일 수 있도록 한 키워드 분석의 신규한 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템은, 구인자의 채용공고를 구직자가 조회하도록 웹 상에서 게시하는 서비스를 제공하는 구인 구직 인터페이스; 상기 채용공고의 게시에 따라 알림정보를 생성하는 알림 생성 모듈, 상기 알림을 제공받은 상기 구직자를 대상으로 인성 및 직무적성검사를 수행하여 인성정보 및 적성정보를 생성하는 구직자 분석 모듈, 상기 인성정보 및 적성정보와 상기 채용공고를 비교하는 매칭 모듈, 상기 매칭 모듈의 비교 결과에 따라 상기 구직자에게 특정 채용공고를 추천하는 추천 모듈을 포함하는 분석 인터페이스;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

나아가, 상기 구직자 분석 모듈은, 인성에 대한 서술형 질문을 포함하는 검사지를 제공받은 상기 구직자로부터 답변텍스트를 입력받고, 상기 답변텍스트를 분석하여 인성정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

더하여, 상기 구직자 분석 모듈은, 분석의 기준이 되는 기준키워드를 저장한 키워드 DB와, 상기 기준키워드를 기반으로 상기 답변텍스트를 분석하여 상기 답변텍스트로부터 복수의 인성키워드를 산출하는 인성키워드 산출부 및, 산출된 상기 인성키워드를 기반으로 상기 구직자의 인성정보를 생성하는 인성 결정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템에 따르면,

1) 구직자로 하여금 인성 및 직무적성검사를 수행하게 하고 해당 검사 결과를 분석하여 구직자의 인성정보 및 적성정보를 생성하고, 이를 채용공고의 인성, 적성의 기준 지표와 자동 비교 처리함으로써 구직자에게 합격 가능성이 상대적으로 높은 채용공고만을 추출하여 가상 컨설턴트를 매개로 제공하고 채용공고 업로드 알림과 같은 취업 지원 기능을 함께 제공하여 구직자의 구직 편의성을 높임과 동시에 구직자로 하여금 보다 본인에게 적합한 기업의 채용공고만을 제공받아 취업에 이용하도록 할 수 있고,

2) 인성검사를 서술형으로 수행하여 구직자의 인성에 대한 정성적 평가를 수행할 수 있도록 함과 동시에 키워드 추출을 기반으로 한 인성정보 생성 구성을 통해 빠르고 정확한 분석을 가능케 하면서도 분석의 신뢰도를 높이며,

3) 답변텍스트로부터 핵심이 되는 인성키워드만을 빠르게 추출하고 이를 기반으로 인성정보를 생성할 수 있도록 함으로써 정성적 결과 분석이 필요한 인성검사 결과 분석에 대한 효율성을 극대화한 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도.
도 2는 본 발명의 구인 구직 인터페이스의 예시를 나타낸 개념도.
도 3은 본 발명의 시스템의 세부 구조를 도시한 개념도.
도 4는 검사지의 예시를 나타낸 개념도.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.

도 1은 본 발명의 시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도이다.

도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명의 인적성검사를 통한 AI 매칭 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템은 구인자 단말(2), 구직자 단말(3), 메인 서버(1)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구인자는 본 발명의 구인 구직 서비스 제공 시스템을 통해 채용공고를 올리고 인력을 구하고자 하는 자를 의미한다.

나아가 일반적으로 이러한 구인자는 일반 개인이라기보다는 업체인 것이 바람직하다. 여기서 구인자는 기본적으로 스마트폰, 컴퓨터, 노트북, 태블릿PC 중 어느 하나 또는 이들로 이루어진 군에서 선택된 구인자 단말(2)을 통해 구인 구직 인터페이스에 채용공고를 올리고 구직자의 이력서, 자기소개서, 경력기술서를 포함하는 구직정보를 확인할 수 있으며, 나아가 구직자와의 연결을 통해 채용을 수행할 수 있다.

구직자는 본 발명의 구인 구직 서비스 제공 시스템을 통해 일자리를 구하고자 하는 자를 의미하는 것으로서, 따라서 본 발명의 구인 구직 인터페이스를 통해 채용공고를 확인하여 구직을 수행하는 자를 의미한다.

이러한 구직자는 스마트폰, 컴퓨터, 노트북, 태블릿PC 중 어느 하나 또는 이들로 이루어진 군에서 선택된 구직자 단말(3)을 소지하여 구직자 단말(3)을 통해 구인자의 채용공고를 확인하고 입사지원을 수행하며, 나아가 인적성검사를 수행하여 인적성검사 결과를 통해 본인에게 적합한 구인자(채용공고)를 추천받는다.

메인 서버(1)는 본 발명의 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템에 있어 구직자의 인성 및 직무적성검사 결과를 분석하여 인성정보 및 적성정보를 생성하고, 나아가 구직자의 인성정보, 적성정보와 채용공고를 비교 처리하여 해당 구직자에게 적합한 채용공고를 추천하는 기능을 수행하는 주체이다. 따라서 별도의 설명이 없는 한 본 발명의 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템에서의 인적성 검사 분석을 수행하는 주체가 곧 메인 서버(1)인 것으로 이해할 수 있다.

다시 말해 메인 서버(1)를 통해 인적성 검사 분석을 수행하여 인성정보, 적성정보와 채용공고를 비교 처리하고, 비교 처리된 결과를 통해 가상 컨설턴트가 구직자에게 구직자에게 적합한 채용공고를 추천하는 것이라 할 수 있다.

이러한 메인 서버(1)는 중앙처리장치(CPU) 및 메모리와 하드디스크와 같은 저장수단을 구비한 하드웨어 기반에서 중앙처리장치에서 수행될 수 있는 프로그램, 즉 소프트웨어가 설치되어 이 소프트웨어를 실행할 수 있는데 이러한 소프트웨어에 대한 일련의 구체적 구성을 '모듈' 및 '부', '파트' 등의 구성단위로써 후술할 예정이다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스' 또는 ‘파트’ 등 의 구성은 메인 서버(1)의 저장수단에 설치 및 저장된 상태에서 CPU 및 메모리를 매개로 실행되는 소프트웨어 또는 FPGA 내지 ASIC과 같은 하드웨어의 일 구성을 의미한다. 이때, '모듈' 또는 '부', '인터페이스'라는 구성은 하드웨어에 한정되는 의미는 아니고, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.

일 예로서 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는'모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.

더불어, 메인 서버(1)는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 서버의 일 예로서의 컴퓨팅 장치는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

도 2는 본 발명의 구인 구직 인터페이스의 예시를 나타낸 개념도이며, 도 3은 본 발명의 시스템의 세부 구조를 도시한 개념도이다.

도 2 및 도 3을 참조하여 설명하면, 본 발명의 차등 페이백 제공 시스템은 바람직하게 구인 구직 인터페이스(10)와 분석 인터페이스(20)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구인 구직 인터페이스(10)는 도 2에 나타난 바와 같이 채용공고 및 구직정보를 제공하는 것으로서, 종래의 스카우트, 사람인, 잡코리아와 같은 채용 사이트 및 어플리케이션과 그 구성 및 기능이 유사하다고 할 수 있다.

이러한 구인 구직 인터페이스의 경우 구인자가 업로드한 채용공고를 디스플레이하여 구직자로 하여금 채용공고를 보고 입사지원을 수행하도록 하는 기능을 제공하고, 구직자로 하여금 본인의 이력서를 포함한 구직정보를 입력받아 이를 구인자에게 제공하는 기능을 수행한다.

여기서 구직정보라 함은 구직자의 이력서에 포함되는 내용, 즉 이름, 나이, 성별, 거주지, 학력, 경력사항 등을 포함할 수 있으며 희망 일급이나 희망 월급, 희망 직종을 포함할 수 있다.

더불어 이러한 구인 구직 인터페이스(10)는 입력된 구직정보를 모니터링하여 채용공고에 적절한 인력을 선별하고, 구인자에게 선별된 구직정보를 제공하여 취업을 중개, 알선하는 기능을 더할 수 있음은 물론이다.

또한 본 발명에서 언급하지 않은 기능이라 할지라도 본 발명의 구인 구직 인터페이스는 종래의 구인 구직 알선이나 중개와 관련한 취업 플랫폼 등에서 제공하는 기능을 포함할 수 있으며 그 종류에는 한정을 두지 않는다.

따라서 구인 구직 인터페이스(10) 상에서 구직자의 이력서, 자기소개서, 경력기술서를 포함하는 구직정보와 구인자의 채용공고를 1차 비교 처리하여 해당 채용공고의 업무분야, 요구조건과 구직자의 이력서를 비교 처리하여 해당 구직자에게 부합하는 채용공고만을 1차적으로 추출하는 것 역시 가능하다.

분석 인터페이스(20)는 구직자의 인성정보 및 적성정보를 분석하고, 분석된 결과를 기반으로 하여 구인 구직 인터페이스에 올라온 구인자와 구인 구직 인터페이스에 가입한 구직자에 대한 매칭 기능을 제공하는 것으로서, 기본적으로 알림 생성 모듈(100), 구직자 분석 모듈(200), 매칭 모듈(300), 추천 모듈(400)을 포함하는 것을 특징으로 한다.

알림 생성 모듈(100)은 구인 구직 인터페이스(100)에 구인자의 채용공고가 게시됨에 따라 알림정보를 상기 구직자가 소지한 구직자 단말(3)에 제공하는 기능을 수행하는 것으로서, 본 발명의 구인 구직 서비스 제공 시스템은 취업을 위한 가상 컨설턴트를 통하는 것이라 하였으므로 이러한 가상 컨설턴트를 통한 채용공고 등록 알림 기능을 제공하는 것이라 할 수 있다.

여기서 가상 컨설턴트는 구인 구직 인터페이스(10)에서 출력되는 가상의 취업 컨설턴트라고도 할 수 있는 것이며, 구인 구직 인터페이스(10)에서 가상의 캐릭터를 출력한 뒤 해당 캐릭터를 통해 알림정보를 제공하는 방식 등을 통하여 가상 컨설턴트가 채용공고에 대한 알림을 제공하는 것처럼 구현하는 것이 가능하다.

구직자 분석 모듈(200)은 생성된 알림정보를 제공받은 구직자에 대해 인성 및 직무적성검사를 수행하여 인성검사에 대한 결과인 인성정보, 직무적성검사에 대한 결과인 적성정보를 생성하는 기능을 수행한다.

따라서 구직자가 소지한 구직자 단말(3)에 채용공고 게시에 따라 알림정보를 제공한 다음, 알림정보를 구직자가 확인한 경우 인성검사 및 직무적성검사(줄여서 인성 및 직무적성검사)를 수행할 수 있도록 검사지를 제공하고, 검사지에 대한 답변 결과를 분석하여 해당 구직자의 인성정보 및 적성정보를 생성하는 것이라 할 수 있다.

여기서 인성검사를 수행하여 구직자의 인성정보를 생성하고, 직무적성검사를 통해 구직자의 직무적성(직무 능력)에 관련한 적성정보를 생성하는 것이라 할 수 있는데, 이때 인성정보를 통해 구직자의 활동성, 문제해결성, 의사결정성, 열정성을 파악하고, 적성정보를 통해 구직자의 이해력, 수리력, 집중력, 공간지각력 등을 파악할 수 있도록 한다.

여기서 바람직하게 직무적성검사는 이해력, 수리력, 집중력, 공간지각력을 파악할 수 있는 문제를 출제하고 문제에 대한 정답률을 기반으로 각 속성에 대한 점수를 산출하여 이에 따라 적성정보를 산출할 수 있다. 즉 직무적성검사를 통한 적성정보 파악은 종래의 정량적 직무적성검사를 이용하여 수행될 수 있다. 따라서 직무적성검사의 검사지는 정량적 파악이 가능하도록 객관적 문제풀이식의 직무적성검사 문항을 제공하는 것일 수 있다. 이는 통용되는 ncs 문제와 유사하다고도 할 수 있다.

도 4는 검사지의 예시를 나타낸 개념도이다.

도 4를 참조하여 설명하면, 인성검사의 경우 구직자의 인성을 파악하여야 하는, 다시 말해 보다 정성적 분석이 필요한 영역이라 할 수 있다. 이러한 정성적 분석을 수행하기 위해서 구직자 분석 모듈(200)은 인성에 대한 서술형 질문을 포함하는 검사지를 제공하고, 검사지를 제공받은 구직자로부터 구직자 단말을 매개로 답변텍스트를 입력받으며, 입력된 답변텍스트를 분석하여 인성정보를 생성하도록 할 수 있다.

보다 상세한 설명은 통용되는 텍스트를 통한 심리분석, 카카오톡 텍스트 기반의 심리분석에 대한 프로그램 및 어플리케이션의 기능을 참조하면 되며, 나아가 후술할 실시예에서는 답변텍스트 분석 방법에 대한 보다 신규한 실시예를 제공하고자 한다.

활동성은 해당 구직자가 얼마나 내향적/외향적 성격을 갖고 있는지에 대한 것으로, 인성검사의 설문 상에서 성격의 외향성/내향성을 묻는 문항을 제공하고, 문항에 대한 답변 내용을 기반으로 구직자의 활동성을 파악할 수 있다.

즉 활동성에 대한 설문 문항은 ‘외부에 나가 주변 지인과 만날 때 에너지를 얻는 성격입니까?’‘본인의 생각을 글보다 말로 표현하는 것을 선호합니까?’와 같은 문항을 제공하여 해당 구직자의 외향성을 묻고, 그에 따라 입력된 답변텍스트를 기반으로 인성정보 중 활동성 부분에 대한 분석을 수행하게 된다.

문제해결성은 구직자가 특정 문제를 수행함에 있어 분석을 기반으로 문제 해결 과정을 수행하는지(분석적), 직관을 기반으로 문제 해결 과정을 수행하는지(직관적)를 판단하는 것이다.

즉 문제해결성에 대한 설문 문항은 ‘문제를 해결할 때 사실을 기반으로 문제를 해결한 뒤 충분한 고민을 갖고 수행하는 성격입니까?’‘문제 수행 시 본인의 개인적 직관보다는 사실관계 판단을 우선으로 합니까?’와 같은 문항을 제공하여 해당 구직자의 분석적 성격 여부을 묻고, 그에 따라 입력된 답변텍스트를 기반으로 인성정보 중 문제해결성에 대한 분석을 수행하게 된다.

의사결정성은 구직자가 의사 결정을 수행함에 있어 감정보다는 현실적 사고를 기반으로 결정을 수행하는지(사고적), 감정이나 관계를 기반으로 결정을 수행하는지(감정적)를 판단하는 것이다.

즉 의사결정성에 대한 설문 문항은 ‘의사를 결정할 때 감정보다는 현실적 사고에 따르는 편입니까?’‘의사 결정 시 관계나 감정을 배려하는 것이 객관적 결정에 악영향을 미친다고 생각합니까?’와 같은 문항을 제공하여 해당 구직자의 분석적 성격 여부을 묻고, 그에 따라 입력된 답변텍스트를 기반으로 인성정보 중 문의사결정성에 대한 분석을 수행하게 된다.

열정성은 구직자가 어떠한 일이나 행동을 수행함에 있어 주체적으로 열정을 가지고 이끄는 성향을 가지는지(열정적, 지도적), 다른 이의 지도에 순응하여 업무를 수행하는, 루틴한 반복 수행에 능한지(순응적, 반복적)를 판단하는 것이라 할 수 있다.

즉 열정성에 대한 설문 문항은 ‘업무나 여러 사회적 관계에 있어 지도적으로 다른 사람을 이끄는 것을 좋아합니까?’‘반복적으로 수행되는 단순한 일 보다는 열정을 가지고 주체적으로 일을 수행하는 것을 좋아합니까?’와 같은 문항을 제공하여 해당 구직자의 열정적, 지도적 성격 여부을 묻고, 그에 따라 입력된 답변텍스트를 기반으로 인성정보 중 열정성에 대한 분석을 수행하게 된다.

나아가 언급된 속성 외에도 인성정보에는 추가적인 속성들이 더 포함될 수 있으며, 따라서 검사지에 포함되는 문항의 종류나 문항의 개수에 있어서는 제한을 두지 않는다. 또한 보다 상세한 분석을 위해 답변텍스트는 문항 당 최소 500자 이상으로 입력될 수 있으며, 바람직하게는 문항 당 500자 내지 20000자 범위로 입력될 수 있다. 따라서 이와 같이 각 문항별로 입력된 답변텍스트를 분석하여 구직자의 인성정보를 파악하는 것이다.

직무적성검사를 통해 분석되는 구직자의 적성정보는 바람직하게 이해력, 수리력, 집중력, 공간지각력을 포함하는데, 이는 내용 이해에 대한 문제(구문 독해/문해력 검증) 시험, 수리력(수리능력(숫자를 사용한 문제 해결, 계산), 수열추리) 시험, 집중력(시각적 자극의 차이 분별) 시험, 공간지각력(형태/공간지각, 공간/상징추리) 시험을 시행하여 각 속성에 대한 시험 점수를 통해 나타나는 것이라 할 수 있다.

이는 종래의 ncs 시험이나 직무적성시험, IQ테스트 등에서 사용되는 이해력, 수리력, 집중력, 공간지각력의 문항들을 적용하여 이용할 수 있으며, 해당 각 능력 속성에 대해 구직자가 얻은 점수를 해당 구직자의 적성정보로서 파악할 수 있다.

여기서 각각의 능력 속성(이해력/수리력/집중력/공간지각력)에 있어 각 항목별로 100점 만점으로 능력 속성별 점수를 나타낼 수도 있고, 5점 만점으로 능력 속성별 점수를 나타낼 수도 있으므로 만점 설정 방식에 있어서는 제한을 두지 않으나 인성정보와의 비교 편의를 위해 만점은 5점으로 설정되는 것이 바람직하다.

즉 상술한 실시예와 같은 경우 직무적성검사를 수행한 사용자마다 이해력 5점, 수리력 4점, 집중력 2점, 공간지각력 3점과 같이 적성정보가 산출될 수 있다.

따라서 이와 같은 성격 속성 및 능력 속성을 포함하는 인성정보 및 적성정보 도출을 위한 인성 및 직무적성검사를 수행함으로써 해당 구직자의 인성정보 및 적성정보를 생성하며, 구직자의 인성정보 및 적성정보라 함은 해당 구직자가 어떠한 성격을 가지고 있는지, 어떠한 직무 능력을 가지고 있는지에 대한 정보를 포함하는 것이라 할 수 있다.

매칭 모듈(300)은 구직자의 인성정보 및 적성정보와 채용공고를 비교 처리하는 기능을 수행한다.

이때 채용공고에 요구되는 인성 및 적성과 구직자의 인성정보 및 적성정보를 비교 처리함에 있어서는 구인자, 시스템 관리자, 전문 컨설턴트와 같이 전문 인력에 의해 수기 비교가 이루어질 수도 있으나, 바람직하게는 해당 채용공고마다 인성 및 적성에 대한 기준 지표를 설정하고 해당 기준 지표와 구직자의 인성정보 및 적성정보를 비교 처리할 수 있다.

여기서 기준 지표는 구인자, 시스템 관리자, 혹은 본 발명의 구인 구직 서비스 제공 시스템에 의해 고용된 전문 컨설턴트 중 어느 하나에 의해 설정될 수 있는 것으로서, 해당 채용공고의 인성 및 적성에 대한 기준을 의미한다. 즉 다시 설명하자면 어떠한 인성정보와 적성정보를 가진 사람을 채용할 것인가에 대한 지표를 나타낸다. 종합하자면, 채용공고의 기준 인성정보 및 적성정보를 포함하는 것이 기준 지표라 할 수 있다.

여기서 기준 지표 설정 방식에 있어서는 별다른 제한을 두지 않으나 보다 상세하게는 상술한 각각의 채용공고에 있어 인성 중에서도 어느 속성이 중요한지(열정성이 중요하다/문제해결성이 중요하다.), 혹은 적성이 몇 점 이상인지(공간지각력 4점 이상)과 같이 기준 지표를 설정받을 수 있다.

따라서 이와 같이 설정된 기준 지표와 구직자의 인성정보 및 적성정보를 비교하는 것이라 할 수 있으며, 따라서 기준 지표와 구직자의 인성정보 및 적성정보를 비교하여, 구직자에게 적합한 것으로 판단되는 채용공고만을 추출 처리할 수 있다.

따라서 매칭 모듈(300)은 설정된 기준 지표와 구직자의 인성정보 및 적성정보를 비교 처리하여 해당 구직자에게 채용공고가 적절한 채용공고인지, 아닌지를 판단하는 역할을 수행한다. 이때 채용공고에 대해 설정된 기준지표 및 구직자의 인성정보, 적성정보의 비교처리 방식에 있어서는 제한을 두지 않는다.

다시 말해 구직자의 인성정보 및 적성정보와 채용공고를 비교 처리했을 때, 구직자의 인성정보 및 적성정보가 기준 지표를 충족하는 경우 해당 채용공고는 구직자에게 적합한 것으로 판정하고, 구직자의 인성정보 및 적성정보가 기준 지표를 충족하지 못하는 경우 해당 채용공고는 구직자에게 부적합한 것으로 판정될 수 있다.

추천 모듈(400)은 매칭 모듈(300)의 비교 결과에 따라 가상 컨설턴트를 매개로 구직자에게 특정 채용공고를 추천하는 기능을 수행한다. 여기서 구직자에게 추천되는 채용공고라 함은 해당 구직자에게 적합한 것으로 판정된 채용공고일 수 있다.

따라서 매칭 모듈(300) 상에서 해당 구직자와 적합한 것으로 판정된 채용공고의 정보를 가상 컨설턴트를 매개로 구인 구직 인터페이스 상에서 출력하는 방식으로 구직자에게 특정 채용공고만을 추천할 수 있다.

예를 들어 구인 구직 인터페이스(10)에 출력된 가상 컨설턴트를 매개로 ‘OOO님에게 추천하는 채용공고입니다.’와 같은 내용이 담긴 팝업메시지를 구직자 에게 제공하는 방식을 통해 해당 구직자에게 특정 채용공고를 추천할 수 있다.

따라서 이와 같은 본 발명의 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템에 따르면, 구직자로 하여금 인성 및 직무적성검사를 수행하게 하고 해당 검사 결과를 분석하여 구직자의 인성정보 및 적성정보를 생성하고, 이를 채용공고의 인성, 적성의 기준 지표와 자동 비교 처리함으로써 구직자에게 합격 가능성이 상대적으로 높은 채용공고만을 추출하여 가상 컨설턴트를 매개로 제공하도록 할 수 있다.

또한 채용공고의 업로드 시마다 알림정보를 생성하여 제공함으로써 채용공고 업로드 알림과 같은 취업 지원 기능을 제공할 수 있는 효과가 있으며, 이를 통해 구직자의 구직 편의성을 높임과 동시에 구직자로 하여금 보다 본인에게 적합한 기업의 채용공고만을 제공받아 취업에 이용하도록 할 수 있다.

나아가 이와 같이 구직자의 인성 및 직무적성검사를 수행하여 구직자의 인성정보 및 적성정보가 생성되는 경우, 인성 및 직무적성검사를 수행한 구직자에게 별도의 취업교육자료를 제공하는 것이 가능하다.

이를 위해 분석 인터페이스(20)는 취업교육 수행모듈(500)을 포함할 수 있는데, 이는 인성정보 및 적성정보가 생성된 구직자, 즉 인성 및 직무적성검사를 마친 구직자에게 메인 서버(1)에 기 저장된 취업교육자료를 제공하는 기능을 수행한다.

이러한 취업교육자료는 취업에 필요한 다양한 자료, 즉 대기업 공개채용일정, 대기업들의 채용 프로세스 관련 안내, 혹은 특정 직무적성 함양을 위한 교육이나 자격증 관련 일정 안내, 나아가 ncs와 같은 직무적성고사 시험 강의 등을 포함할 수 있다. 취업교육자료를 메인 서버에 저장하는 주체는 바람직하게 시스템 관리자일 수 있다.

이와 같은 방식으로 취업교육자료를 구직자에게 제공함에 따라 본 발명의 가상 컨설턴트 기능, 다시 말해 취업 지원 및 취업 관련 자료 제공 기능을 보다 부가할 수 있으며, 나아가 구직자가 다소 귀찮게 느낄 수도 있는 인성 및 직무적성검사 응시에 있어 취업교육자료 제공이라는 보상을 제공토록 하여 구직자가 보다 성실하게 인성 및 직무적성검사를 수행하도록 하는 것 역시 가능하다.

나아가 상술한 설명에서도 언급하였으나, 본 발명에서 구직자의 인성에 대한 정성적 평가를 수행하기 위해 인성검사의 분석이 무엇보다 중요한 역할을 한다. 다시 말해 즉 문항에 따라 입력된 답변텍스트의 분석의 중요성이 매우 높다 할 수 있는데, 이러한 구직자 분석, 그중에서도 인성정보 분석을 위한 세부적 실시예로서 본 발명의 구직자 분석 모듈(200)은 키워드 DB(210), 인성키워드 산출부(220), 인성 결정부(230)를 포함하여 구성될 수 있다.

키워드 DB(210)은 분석의 기준이 되는 기준키워드를 저장하는 것으로서, 일반적으로 인성을 나타내기 위해 쓰이는 단어, 예를 들어 열정, 노력, 성취, 내향, 외향, 협응, 순응, 도전, 패기, 소극적, 적극적, 성실, 근면, 나태 등이 기준키워드로 저장될 수 있으며, 이뿐 아니라 구직자의 성격이나 인성을 나타내는, 즉 사람의 성격, 인성, 성향을 표현할 수 있는 다양한 형용사들이나 다양한 명사들이 기준키워드로써 저장될 수 있다.

따라서 이러한 기준키워드는 국어사전에 포함되어 사람의 성격, 인성, 성향을 나타낼 수 있는 것이라면 그 개수 및 종류에 제한을 두지 않으며, 기준키워드의 개수가 많아질수록 보다 폭넓은 분석이 가능해지고, 기준키워드가 특정한 주제에 대해 그 수가 많은 경우(예를 들어 성실함을 나타낼 수 있는 단어들: 근면, 성실, 부지런과 같이 비슷한 의미를 가진 단어들만이 기준키워드가 되는 경우) 특정 분야에 대한 보다 심도 깊은 분석을 가능케 할 수 있다. 이는 시스템 관리자, 구인자, 전문 컨설턴트에 의해 설정될 수 있으며 그 방식에 대해 제한을 두지 않는다.

인성키워드 산출부(220)는 키워드 DB에 저장된 복수의 기준키워드들을 기반으로 구직자로부터 각 항목에 대해 입력된 답변텍스트를 분석하여 상담텍스트로부터 상담키워드를 산출, 즉 추출해내는 역할을 수행한다. 이는 일종의 필터링이라고 할 수 있으며, 입력된 답변텍스트에서 기준키워드와 일치하는 단어를 필터링하여 인성키워드로 산출해낼 수 있는 것이다.

마지막으로, 인성 결정부(230)를 통해 추출된 인성키워드를 기반으로 해당 구직자의 인성정보를 생성한다. 만약 특정 상담텍스트에서 해당 구직자에 대해 추출된 인성키워드가 ‘사려깊음’,‘신중함’,‘차분함’인 경우 해당 구직자는 사려깊고 신중하며 차분한 성격을 가진 것으로 인성정보가 판단될 수 있는 것이다.

따라서 추출된 인성키워드를 조합하여 해당 구직자의 인성정보가 판정될 수 있으며, 이와 같은 인성정보 판정은 검사지의 각 문항별로 이루어질 수 있다. 즉 각 문항별로 서로 다른 질문이 제공되기에, 해당 구직자가 각 답변텍스트마다 본인의 성격 및 인성을 설명하기 위해 특정한 방향으로 답변텍스트를 입력하게 된다. 따라서 각각의 답변텍스트마다 생성되는 인성키워드는 비슷할수도, 다를수도 있으며 결론적으로 해당 답변텍스트마다 인성정보를 별도로 생성하고, 이를 조합하여 포괄함으로써 해당 구직자의 인성정보가 종합적으로 생성될 수 있다.

이와 같은 구성을 통해 장문의 답변텍스트로부터 빠르게 인성키워드를 추출해내고, 이를 기반으로 구직자의 인성정보를 생성케 함으로써 여러개의 검사 문항에 대해 입력된 복수의 답변텍스트에 대한 빠르고 정확한 분석을 가능케 할 수 있으며, 나아가 주관을 넣은 분석이 아닌 객관적인 분석을 수행할 수 있어 분석의 신뢰도를 높일 수 있다는 장점이 있다.

여기에서 더 나아가, 기준키워드를 기반으로 한 답변텍스트 분석 시 추출된 모든 키워드를 인성키워드로 지정할 수도 있으나, 추출된 키워드 중에서 일부만을 인성키워드로 지정하도록 하여 보다 정밀하게, 해당 구직자의 답변텍스트에서 핵심이 될수 있는 인성키워드만을 추출하여 구직자의 인성정보 분석을 수행하는 것도 가능하다. 이를 위해 인성키워드 산출부(220)는 기초키워드 산출 파트(221), 정규화 파트(222), 거리 산출파트(223), 중요도 수치 산출 파트(224), 인성키워드 지정파트(225)를 포함할 수 있다.

기초키워드 산출 파트(221)는 상술한 인성키워드 산출부(220)의 기본 구성이라 할 수 있으며, 키워드 DB(210)에 저장된 기준키워드를 기반으로 답변텍스트를 분석 처리하여 답변텍스트로부터 복수의 기초키워드를 산출해내는 역할을 수행한다. 여기서 기초키워드라 함은 상술한 인성키워드 산출부의 기본 구성, 즉 기준키워드를 기반으로 답변텍스트를 필터링하여 얻어진 모든 키워드를 일컫는다.

정규화 파트(222)는 추출된 각각의 기초키워드에 대해 정규화 값을 산출하는 기능을 수행하는 것으로서, 이때 정규화를 수행하는 이유는 특정한 기초키워드가 답변텍스트에서 나타난 빈도수가 다른 기초키워드보다 높다고 하더라도, 그 기초키워드가 무조건 다른 기초키워드보다 중요하다고 단정지을 수는 없기 때문이다.

따라서 의미없이 빈도수가 높은 기초키워드가 있을 수 있기 때문에 이를 보정하기 위해 기초키워드에 대해 정규화 값을 산출하며, 이를 기반으로 하여 후술할 구성에서 기초키워드 중 일부만을 인성키워드로 지정함에 있어 비교하는 수치의 기준이 되도록 하는 것이 가능하다.

이때 정규화 파트(222)에서 수행되는 기초키워드의 정규화 값 산출은 기본적으로 해당 답변텍스트 상에서 특정 기초키워드가 몇 번 산출되었는지, 즉 해당 기초키워드의 빈도수를 기반으로 한다. 그러나 이때 빈도수가 높을지라도 중요도가 높지 않을 수 있으므로(무의미하게 빈도수가 높은 키워드가 있을 수 있음), 빈도수를 다양한 방식으로 보정하여 정규화 값을 산출하는 것이 가능하다.

따라서 특정 답변텍스트에 대해 산출된 모든 기초키워드의 빈도수 평균으로 각각의 기초키워드의 빈도수를 나누어 정규화를 수행할 수도 있으며, 그 외의 다양한 방식으로 정규화 값 산출이 가능할 수 있다.

따라서 정규화 파트(222)를 통한 기초키워드의 정규화 값 산출 방식에 대해서는 제한을 두지 않으나, 가장 바람직하게는 다음의 수학식 1을 통해 정규화를 수행할 수 있다.

수학식 1,

(여기서, n(a)는 기초키워드 a의 정규화 값, f(a)는 해당 답변텍스트에서 기초키워드 a가 등장한 빈도수,

은 시스템 상에 저장된 기준키워드의 전체 개수, f(all)는 해당 답변텍스트에서 추출된 모든 기초키워드의 개수)

이는 개별 답변텍스트 상에서 특정 기초키워드가 등장한 빈도수만을 이용하는 것에서 더 나아가, 시스템 상에 저장된 기준키워드의 개수, 그리고 해당 답변텍스트에서 추출된 모든 기초키워드의 개수를 종합적으로 반영하여 비교의 근간이 되는 정규화 값을 산출하는 것이라 할 수 있다.

예를 들어 기초키워드 a가 특정 답변텍스트에서 5번 등장했고, 기초키워드 b는 특정 답변텍스트에서 2번 등장했으며, 시스템 상에 저장된 기준키워드가 총 1000개이며, 특정 답변텍스트에서 20가지의 기초키워드가 등장한 경우,

로 산출될 수 있다.

이와 같은 정규화 파트를 통한 정규화 값 산출 구성은 각각의 기초키워드에 대해 등장 빈도수를 단순히 비교하는 것이 아니라, 이를 알고리즘을 통해 정규화하여 보다 표준화된 값을 비교할 수 있도록 한 기준을 제공한다.

또한 기준키워드의 전체 개수와 해당 답변텍스트에서 추출된 기초키워드의 개수를 기반으로 특정 기초키워드가 등장한 빈도수를 정규화함으로써 상술한 설명에서와 같이 빈도수가 높으나 중요도가 높지 않은, 허수에 가까운 키워드가 인성키워드로 바로 지정되는 것을 막을 수 있어 분석 정확성을 높일 수 있는 효과가 있다.

거리 산출파트(223)는 정규화 값을 기반으로 기초키워드 사이의 상대 거리를 산출하는 기능을 수행한다. 여기서 상대 거리라 함은 한 쌍의 기초키워드 사이의 거리라 할 수 있는데, 이는 바람직하게 쌍대비교의 대상이 된 한 쌍의 기초키워드 사이의 유사도나 근접도의 개념으로 파악하는 것이 바람직하다.

따라서 쌍대비교의 대상이 된 한 쌍의 기초키워드에 있어, 각각의 기초키워드의 정규화 값을 기반으로 상대 거리를 산출하며, 산출된 상대 거리가 가까운 경우 해당 기초키워드는 등장 빈도수 및 정규화 값이 모두 유사한, 다시 말해 유사 단어로 판단할 수 있어 해당 기초키워드가 서로 유사한 의미를 가진 것으로 판단할 수 있는 것이다.

이때 상대 거리의 산출 방식에 있어서는 제한을 두지 않으며, 가장 간단한 실시예로서는 쌍대비교 대상이 된 한 쌍의 기초키워드 사이의 정규화 값의 곱이나 평균이 상대 거리로 산출될 수 있다.

따라서 한 쌍의 기초키워드의 정규화 값을 서로 비교하여, 비교 대상으로 선정된 한 쌍의 기초키워드가 비슷하게 반복된 단어인지를 판단하여 유사성을 추출할 수 있는 것이라면 그 방식에 제한을 두지 않는다.

이와 같은 방식을 통해 정규화 값을 기반으로 반복적으로 비슷하게 등장한 기초키워드들 간의 유사도를 판단함으로써 기초키워드를 중 일부만을 추려낼 수 있도록 하는 근간을 제공하도록 한다.

여기서 보다 바람직한 실시예로서 상대 거리는, 다음의 수학식 2를 기반으로 산출될 수 있다.

수학식 2,

여기서, d(a,b)는 기초키워드 a와 기본키워드 b 사이의 상대 거리, f(a)는 해당 답변텍스트에서 기초키워드 a가 등장한 빈도수, n(a)는 기초키워드 a의 정규화 값을 의미한다. 이때 기본적으로 d(a,b)=d(b,a)인 것을 기본으로 한다.

예를 들어 기초키워드 a가 특정 답변텍스트에서 5번 등장했고, 기초키워드 b는 특정 답변텍스트에서 2번 등장했으며, 시스템 상에 저장된 기준키워드가 총 1000개이며, 특정 답변텍스트에서 20가지의 기초키워드가 등장한 경우, 상술한 수학식 1에서 기초키워드 a의 정규화 값은 7.64, 기초키워드 b의 정규화 값은 4.26이라 하였다. 그 경우,

로 산출될 수 있다.

이러한 상대 거리는 0에 가까울수록 비교 대상으로 선정된 기초키워드 간의 유사도가 높은 것으로 판정된다. 하지만 동일한 기초키워드가 아니므로 산출되기 어려우며, 상대 거리가 멀수록 비교 대상으로 선정된 기초키워드 간의 유사도가 낮은 것을 나타낸다.

따라서 쌍대비교의 대상이 된 한 쌍의 기초키워드에 있어, 각각의 기초키워드의 정규화 값을 기반으로 상대 거리를 산출하며, 산출된 상대 거리가 가까운 경우 해당 기초키워드는 등장 빈도수 및 정규화 값이 모두 유사한, 다시 말해 유사 단어로 판단할 수 있도록 한 것이다.

이를 통해 단어 사이의 별도의 의미 분석을 수행하지 않더라도 정규화된 값 및 빈도수를 통해 손쉽게 해당 기초키워드 사이의 유사성을 판정할 수 있도록 하여 기존의 의미 기반의 단어 유사도 분석, 다시 말해 정성적 분석 대비 분석 시간을 보다 빠르게 단축하여 효율성을 극대화할 수 있다.

중요도 수치 산출 파트(224)는 특정 기초키워드를 기준으로 산출된 상대 거리의 고저에 따라 상기 기초키워드 각각에 대한 중요도 수치를 산출하는 기능을 수행한다. 다시 말해 특정한 기초키워드를 기준으로 하여 여러 기초키워드와의 상대 거리를 산출하였을 때, 산출된 상대 거리의 고저에 따라 해당 기초키워드의 중요도를 판정하는 것이다.

예를 들어 기초키워드 a,b,c가 있다고 하였을 때, 기초키워드 a를 기준으로 기초키워드 a와 기초키워드 b 사이의 상대 거리(d(a,b)), 기초키워드 a와 기초키워드 c 사이의 상대 거리(d(a,c)), 기초키워드 b와 기초키워드 c 사이의 상대 거리(d(b,c))가 산출되어 있다. 이때 기초키워드 a를 기준으로 산출된 상대 거리(d(a,b) 및 d(a,c))의 고저에 따라 기초키워드 a의 중요도 수치를 산출하는 것이라 할 수 있다.

따라서 기초키워드가 n개 산출되는 경우 특정 기초키워드를 기준으로 (n-1)개의 상대 거리가 산출되는 것이며, 이렇게 산출된 (n-1)가지의 상대 거리의 고저를 기반으로 해당 기초키워드의 중요도 수치를 판정한다 할 수 있다.

이때 바람직하게 해당 기초키워드의 중요도 수치는 산출된 (n-1)가지의 상대 거리 중 최솟값 및 최댓값 중 어느 하나를 이용하게 되며, 가장 바람직하게 기초키워드의 중요도 수치는 산출된 (n-1)가지의 상대 거리 중 최솟값을 기반으로 산출될 수 있다. 이때 산출된 상대 거리 중 최솟값이 그대로 중요도 수치가 될 수 있음은 물론이다.

상대 거리는 의미 상의 유사도를 나타난다 하였으므로, 중요도 수치로 산출되는 상대 거리의 최솟값이 가장 작다는 것은 다른 기초키워드들과의 유사도가 가장 높은 것을 의미한다. 다시 말해 다른 기초키워드를 포괄할 수 있다는 것을 의미하는 것이다.

따라서 이와 같은 중요도 수치 산출을 통해 해당 기초키워드가 다른 기초키워드를 포괄할 수 있는 것인지를 판정할 수 있어, 인성키워드를 보다 구체적이며 특정적으로 산출할 수 있도록 할 수 있다.

나아가 보다 바람직한 실시예로서, 중요도 수치는 상대 거리의 최솟값을 반영하는 것으로서 다음의 수학식 3을 기반으로 산출될 수 있다.

수학식 3,

(여기서,

는 기초키워드 a의 중요도 수치,

는 기초키워드 a와 다른 기초키워드 사이에서 산출된 상대 거리의 최솟값,

는 상기 구직자가 입력한 전체 답변텍스트에서 추출된 기초키워드의 총 개수)

이때 전체 답변텍스트에서 추출된 기초키워드의 총 개수라 함은 만약 구직자가 n개의 질문으로 이루어진 검사지를 통해 인성검사를 수행한 경우, 답변텍스트 역시 n개를 입력하게 된다. 이때 n개의 답변텍스트에서 추출된 모든 기초키워드의 총 개수가 K가 되는 것이다.

다시 말해 만약 3개의 답변텍스트를 입력하였고, 1번째 답변텍스트에서 기초키워드가 20개, 2번째 답변텍스트에서 30개, 3번째 답변텍스트에서 15개 추출된 경우 K값은 그 합인 65가 된다.

일 실시예로서, 특정 답변텍스트에서 기초키워드가 20개 산출되었고, 기초키워드 a를 기준으로 총 19가지의 상대 거리가 산출되었으며, 그 최솟값은 2.52이었음을 가정한다. 또한 답변텍스트는 총 3개가 입력되었으며, 3개의 답변텍스트에서 추출된 모든 기초키워드의 수는 65개이다.

이때 기초키워드 a의 중요도 수치를 계산하면,

가 산출될 수 있다.

이렇게 산출되는 중요도 수치의 경우 기본적으로 해당 기초키워드를 기준으로 산출된 모든 상대 거리의 최솟값을 기본으로 하며, 나아가 이를 전체 답변텍스트에서 추출된 기초키워드의 총 개수를 통해 보정할 수 있도록 한 것을 특징으로 한다.

나아가 상술한 설명에서와 같이 상대 거리의 최솟값이 낮을수록 중요도가 높다고 하였으므로, 상대 거리의 최솟값이 낮을수록 중요도 수치는 올라가는 특성을 가지며, 이때 값이 너무 커지는 것을 전체 답변텍스트에서 추출된 기초키워드의 총 개수를 통해 보정한 것이다.

따라서 중요도 수치가 높은 기초키워드일수록 다른 기초키워드를 포괄할 수 있는 것으로 판정할 수 있어, 이를 통해 중요도의 비교를 통한 세밀하고 정밀한 인성키워드 지정을 가능케 할 수 있다.

인성키워드 지정파트(225)는 중요도 수치의 고저에 따라 기초키워드 중 적어도 어느 하나를 인성키워드로 지정하는 기능을 수행한다. 바람직하게는 중요도 수치가 높은 기초키워드 중 적어도 어느 하나가 인성키워드로 지정된다. 다시 말해 산출된 기초키워드를 중요도 수치를 기준으로 내림차순 정리한 다음 중요도 수치가 기준 값 이상인 기초키워드들을 인성키워드로 지정할 수 있다. 이때 기준 값의 설정 범위나 설정 방식에 있어서는 제한을 두지 않으며, 기준 값은 시스템 관리자 또는 구인자에 의해 설정될 수 있다.

따라서 이와 같은 방식을 통한 인성키워드 지정 구성에 따르면, 답변텍스트에서 인성정보를 판단함에 있어 기본이 되는 인성키워드를 보다 특정적으로 판단할 수 있도록 하여, 상술한 인성 결정부를 통한 인성정보 생성을 보다 효율적으로 수행할 수 있으며, 해당 답변텍스트로부터 핵심이 되는 인성키워드만을 빠르게 추출하고 이를 기반으로 인성정보를 생성할 수 있도록 함으로써 정성적 결과 분석이 필요한 인성검사 결과 분석에 대한 효율성을 극대화할 수 있다.

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템의 구성 및 작용을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.

1 : 메인 서버 2 : 구인자 단말
3 : 구직자 단말 10 : 구인 구직 인터페이스
20 : 분석 인터페이스 100 : 알림 생성 모듈
200 : 구직자 분석 모듈 210 : 키워드 DB
220 : 인성키워드 산출부 221 : 기초키워드 산출 파트
222 : 정규화 파트 223 : 거리 산출파트
224 : 중요도 수치 산출 파트 225 : 인성키워드 지정파트
230 : 인성 결정부 300 : 매칭 모듈
400 : 추천 모듈 500 : 취업교육 수행모듈

Claims (8)

1. 가상 컨설턴트를 통한 인적성 검사 분석 기반의 구인 구직 서비스 제공 시스템으로서,
   구인자의 채용공고를 구직자가 조회하도록 웹 상에서 게시하는 서비스를 제공하는 구인 구직 인터페이스;
   상기 채용공고의 게시에 따라 알림정보를 생성하는 알림 생성 모듈, 상기 알림정보를 제공받은 상기 구직자를 대상으로 인성 및 직무적성검사를 수행하여 인성정보 및 적성정보를 생성하되 인성에 대한 서술형 질문을 포함하는 검사지를 제공받은 상기 구직자로부터 입력된 답변텍스트를 분석하여 상기 인성정보를 생성하는 구직자 분석 모듈, 상기 인성정보 및 적성정보와 상기 채용공고를 비교하는 매칭 모듈, 상기 매칭 모듈의 비교 결과에 따라 상기 구직자에게 특정 채용공고를 추천하는 추천 모듈을 포함하는 분석 인터페이스;를 포함하되,
   상기 구직자 분석 모듈은,
   분석의 기준이 되는 기준키워드를 저장한 키워드 DB와, 상기 기준키워드를 기반으로 상기 답변텍스트를 분석하여 상기 답변텍스트로부터 복수의 인성키워드를 산출하는 인성키워드 산출부 및, 산출된 상기 인성키워드를 기반으로 상기 구직자의 인성정보를 생성하는 인성 결정부를 포함하고,
   상기 인성키워드 산출부는,
   상기 기준키워드를 기반으로 상기 답변텍스트를 분석하여 상기 답변텍스트로부터 복수의 기초키워드를 산출하는 기초키워드 산출 파트, 상기 기초키워드에 대한 정규화 값을 산출하는 정규화 파트, 상기 정규화 값을 기반으로 상기 기초키워드 사이의 상대 거리를 산출하는 거리 산출파트, 각각의 상기 기초키워드를 기준으로 산출된 상대 거리의 최솟값을 기반으로 상기 기초키워드의 중요도 수치를 각각 산출하는 중요도 수치 산출 파트, 산출된 상기 중요도 수치의 고저에 따라 상기 기초키워드 중 적어도 어느 하나를 인성키워드로 지정하는 인성키워드 지정파트를 포함하며,
   상기 정규화 파트는,
   다음의 수학식 1를 기반으로 정규화 값을 산출하는 것을 특징으로 하는, 구인 구직 서비스 제공 시스템.
   수학식 1,

   

   
   (여기서, n(a)는 기초키워드 a의 정규화 값, f(a)는 해당 답변텍스트에서 기초키워드 a가 등장한 빈도수,

   

   은 시스템 상에 저장된 기준키워드의 전체 개수, f(all)는 해당 답변텍스트에서 추출된 모든 기초키워드의 개수)
2. 제 1항에 있어서,
   상기 분석 인터페이스는,
   상기 인성정보 및 적성정보가 생성된 상기 구직자에게 기 저장된 취업교육자료를 제공하는 취업교육 수행모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는, 구인 구직 서비스 제공 시스템.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 상대 거리는,
   다음의 수학식 2를 기반으로 산출되는 것을 특징으로 하는, 구인 구직 서비스 제공 시스템.
   수학식 2,

   

   
   (여기서, d(a,b)는 기초키워드 a와 기본키워드 b 사이의 상대 거리, f(a)는 해당 답변텍스트에서 기초키워드 a가 등장한 빈도수, n(a)는 기초키워드 a의 정규화 값)
4. 제 1항에 있어서,
   상기 중요도 수치는,
   다음의 수학식 3을 기반으로 산출되는 것을 특징으로 하는, 구인 구직 서비스 제공 시스템.
   수학식 3,

   

   
   (여기서,

   

   는 기초키워드 a의 중요도 수치,

   

   는 기초키워드 a와 다른 기초키워드 사이에서 산출된 상대 거리의 최솟값,

   

   는 상기 구직자가 입력한 전체 답변텍스트에서 추출된 기초키워드의 총 개수)
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