Abstract
This paper proposes the OOPP(Optimized Online Portfolio Platform) design for the job seekers to search for the job competency necessary for employment and to write and manage portfolio online efficiently. The OOPP consists of three modules. First, JDCM(Job Data Collection Module) stores the help-wanted advertisements of job information sites in a spreadsheet. Second, CSM(Competency Statistical Model) classifies core competencies for each job by text-mining the collected help-wanted ads. Third, OBBM(Optimize Browser Behavior Module) makes users to look up data rapidly by improving the processing speed of a browser. In addition, The OBBM consists of the PSES(Parallel Search Engine Sub-Module) optimizing the computation of a Search Engine and the OILS(Optimized Image Loading Sub-Module) optimizing the loading of image text, etc. The performance analysis of the CSM shows that there is little difference in accuracy between the CSM and the actual advertisement because its data accuracy is 99.4~100%. If Browser optimization is done by using the OBBM, working time is reduced by about 68.37%. Therefore, the OOPP makes users look up the analyzed result in the web page rapidly by analyzing the help-wanted ads. of job information sites accurately.
본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.