With the advent of applicant tracking systems, online recruitment has become more popular, and recruitment fraud has become a serious problem. This research aims to develop a reliable model to detect recruitment fraud in online recruitment environments to reduce cost losses and enhance privacy. The main contribution of this paper is to provide an automated methodology that leverages insights gained from exploratory analysis of data to distinguish which job postings are fraudulent and which are legitimate. Using EMSCAD, a recruitment fraud dataset provided by Kaggle, we trained and evaluated various single-classifier and ensemble-classifier-based machine learning models, and found that the ensemble classifier, the random forest classifier, performed best with an accuracy of 98.67% and an F1 score of 0.81.
In this study, a prototype design model was proposed for developing an online recruitment system through multi-dimensional data crawling and social media analysis, and validates text information and video interview in job application process. This study includes a comparative analysis process through text mining to verify the authenticity of job application paperwork and to effectively hire and allocate workers based on the potential job capability. Based on the prototype system, we conducted performance tests and analyzed the result for key performance indicators such as text mining accuracy and interview STT(speech to text) function recognition rate. If commercialized based on design specifications and prototype development results derived from this study, it may be expected to be utilized as the intelligent online recruitment system technology required in the public and private recruitment markets in the future.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.11a
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pp.165-169
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2000
컴퓨터 기술의 발전과 인터넷 사용자의 증가로 인터넷이 취업의 중요한 통로로 이용되고 있다. 하지만 지금까지 인터넷상에서 운영되고 있는 구인·구직 사이트의 대부분은 단순한 정보조회수준에 그치고 있다. [4,5,6] 본 연구에서는 기업의 전체적인 채용프로세스 중에서 면접과정을 온라인으로 지원하여 오프라인채용의 시간과 공간의 제한을 극복함으로써 보다 효율적인 인재채용과 구직이 이루어지게 온라인 면접 웹사이트를 구축하고자 한다.
통계청의 8월 고용동향과 경제활동 인구조사에 따르면, 지난달 국내 실업률은 3.5%로 실업 인구 수가 80만명에 이른 것으로 나타났다. 이중 20대 청년실업자가 차지하는 비율이 40.7%로 전체 실업자의 절반에 육박하고 있어 현재 청년실업 문제가 매우 심각한 것으로 조사됐다. 특히 최근 들어 벤처기업의 1사 1인 채용운동 등 각계에서 고용안정을 위한 다양한 노력을 기울이고 있음에도 불구하고 실업난이 수그러들 기미를 보이지 않음에 따라 취업 알선을 위한 보다 정확하고 신속한 정보 제공이 요구되고 있다. 더구나 중앙고용정보원의 워크넷이나 중소기업청의 인력정보망 등 온라인을 통한 다양한 구인∙구직 사이트들이 활성화돼 있어 구직 희망자들이 적극 활용하고 있는데, 내수침체가 장기화되면서 고용 사정은 좀처럼 개선되지 않고 있다. 2004년 현재 온라인상으로만 채용공고를 하는 기업은 전체 기업의 30% 정도이며, 앞으로는 온라인을 통한 구인구직 활동이 더욱 활발해질 것으로 전망되고 있다. 실제 인터넷에서 채용정보 전문 서비스는 물론 분야별, 지역별로 구인구직 정보를 제공하고 있는 서비스를 합하면 350여개가 넘는다. 이 중 눈에 띄는 서비스가 바로‘워크넷’이다. ‘워크넷’은 노동부 산하 중앙고용정보원이 운영하는 구인구직 전문 사이트로서, 공공기관이 운영한다는 점에서 정보의 신뢰성과 전문성이 기대된다. 특히 하반기 채용 시즌을 맞아 구인구직활동이 더욱 활발해 질것으로 예상되기 때문에 이번 10월 DB서비스 평가에서는‘워크넷’을 소개하고자 한다.
KIMS NET은 월간지에 수록된 기사를 제공하는 온라인 뉴스판 성격과 각종행사 진행시 필요한 안내요원을 채용할 수 있도록 도우미 관련 정보를 다양하게 제공하는 인력정보 시장 역할을 중심으로 서비스가 구성돼 있다. 필요한 관련 정보를 살펴 볼 수 있는 KIMS NET을 살펴봤다.
본 연구에서는 채용정보를 제공하는 취업사이트에서 사용자가 관심 있게 생각하는 항목들이 무엇인가를 조사하였다. 연구에 필요한 항목조사는 랭키닷컴에서 제공하는 사이트별 순위정보를 기초로 하여 취업사이트에서 설문에 필요한 자료를 수집하여 온라인을 통하여 설문하였으며, 조사를 통하여 구직활동에서 필요한 정보가 무엇이며, 채용 정보 중에서 가장 많은 관심을 가지고 있는 정보가 무엇이며, 기업선택에 있어 어떤 요인이 중요하게 작용하는가를 분석하여, 채용정보중 지역, 근무시간, 급여조건, 휴가 및 휴일 등 카테고리정보와 세부적인 관심항목에서 유사한 관심도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다.
As the global business environment is rapidly changing due to the 4th industrial revolution, new jobs that did not exist before are emerging. Among them, the job that companies are most interested in is 'Data Scientist'. As information and communication technologies take up most of our lives, data on not only online activities but also offline activities are stored in computers every hour to generate big data. Companies put a lot of effort into discovering new opportunities from such big data. The new job that emerged along with the efforts of these companies is data scientist. The demand for data scientist, a promising job that leads the big data era, is constantly increasing, but its supply is not still enough. Although data analysis technologies and tools that anyone can easily use are introduced, companies still have great difficulty in finding proper experts. One of the main reasons that makes the data scientist's shortage problem serious is the lack of understanding of the data scientist's job. Therefore, in this study, we explore the job competencies of a data scientist by qualitatively analyzing the actual job posting information of the company. This study finds that data scientists need not only the technical and system skills required of software engineers and system analysts in the past, but also business-related and interpersonal skills required of business consultants and project managers. The results of this study are expected to provide basic guidelines to people who are interested in the data scientist profession and to companies that want to hire data scientists.
This paper provides a comparison and analysis of job requirements in logistics industry. Over 300 job advertisements were collected from online job sites and companies' homepage, and analysed to explore the skills that employers want from job seekers by conducting content analysis. A comprehensive requirements and skills containing 11 main categories and 36 subcategories emerged from 332 job advertisements related logistics. From the analyses we identify that top three requirements for logisticians are more or less the same for industry employers regardless of industry sector. The findings of this study are also valuable for developing a new and up-to-date logistics curriculum.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2003.05a
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pp.233-238
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2003
인터넷의 급속한 성장과 함께 분산 네트워크 환경 하에서의 정보 검색 문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 기하급수적으로 증가하는 정보의 홍수 속에서 사용자가 원하는 정보나 서비스를 효율적으로 찾아주는 방법은 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 멀티에이전트(Multi-agent)환경 하에서 원하는 서비스를 제공하는 에이전트들을 효율적으로 탐색해 주는 에이전트간의 매치메이킹(Matchmaking) 시스템은 좋은 해결방안이 될 수 있다. 본 논문에서 제안한 확장 매치메이킹 알고리즘은 중개 에이전트가 특정 도메이 지식을 효과적으로 이용할 수 있도록 문제에 대한 표현과 추론 과정이 명확한 CSP로 모델링 함으로써 불필요한 탐색 공간을 효율적으로 제거하도록 하였으며, 서비스 요청 에이전트의 요구사항을 만족시키면서 가능한 한 중복되는 에이전트 쌍이 최소화 되도록 일반적인 유사도(Similarity)와 함께 새로운 경쟁도(Competition)를 고려하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 매치메이킹 알고리즘보다 더 효율적인 것을 보이기 위해 온라인 인력 채용박람회를 모델로 하여 중개 에이전트가 직업을 구하는 서비스 요청 에이전트와 인재를 모집하는 서비스 공급 에이전트간의 매치메이킹 문제에 대해 실험 평가하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.319-321
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2002
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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