• 말소리와 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.65-76
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• 2019

본 연구에서는 직업상담사를 대상으로 한국고용노동부에 수록된 31개의 직업군들을 바탕으로 말더듬 성인을 위한 직업 추천 양상에 대한 실증적 연구를 진행하였다. 총 69명의 직업상담사(실험조건 당 23명)로 하여금 말더듬 성인을 통해 생성된 세 가지 발화샘플(유창한 발화, 덜 심한 말더듬, 심한 말더듬) 중 하나를 듣고 제공된 척도질문지(직업 관련 말하기 요구량 척도, 직업 관련 교육 수준 척도, 직업 조언 척도, 의사소통 평정 척도, 의미 차이 평정 척도)를 통해 평가하였다. 실험 결과, 두 말더듬 상황에서 직업 관련 말하기 요구량이 높은 직업군은 낮게 추천한 반면, 직업 관련 말하기 요구량과 교육 수준 정도가 모두 낮은 직업군은 높게 추천되었다. 또한 의사소통 평정에 있어 실험조건 간 유의한 차이가 나타났지만, 의미 차이 평정에 있어서는 차이가 나타나지 않았다. 직업 추천 정도와 관련해 직업 관련 말하기 요구량 인식 정도는 유의한 수준에서 부적 상관관계가, 의사소통 평정은 유의한 수준에서 정적 상관관계가 나타났다. 또한, 의미 차이 평정에 있어서도 유의한 수준에서의 정적 상관관계가 나타났다. 이는 의사소통장애인으로서 말더듬 성인이 직업과 관련해 상당한 역할 제한성을 가지고 있음을 보여주는 결과라 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.13-15
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• 2023

본 논문에서는 성격, 성향을 근거로 사람의 성향에 따른 직업 및 전공에 대한 만족도를 분류한 데이터셋을 구축하여 사전에 사용자의 성향을 파악하여 직업을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 성격유형검사 뿐만이 아닌 최근 게시한 SNS 텍스트를 사전에 학습한 데이터셋에 적용해 성격유형 결과의 정확도를 상승시키고자 한다. 사전에 생성한 데이터셋 외에 대상자가 작성한 정보(직업, 전공, 직엄 및 전공에 대한 만족도)로 연합학습을 진행하여 데이터셋의 정확도를 향상시키고자 한다. 모델의 학습 및 분류의 정확도 향상을 위해 SVM, NB, KNN, SDG 알고리즘들을 비교하였고 각각 67%, 21%, 28%, 69%의 정확도를 도출하였다. 데이터 셋은 캐글에서 제공받았다.

• 과학과기술
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• 12호통권439호
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• pp.90-93
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• 2005

'신파람(신나는 과학을 만드는 사람들)칼럼'은 중 · 고등학교 과학교사들이 직접전하는 교육 현장의 생생한 이야기들을 담는 코너이다. 이번호에는 '추천하고 싶은 이공계 관련 직업'에 대한 의견을 실었다.

• 프린팅코리아
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• 제11권7호
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• pp.124-127
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• 2012

책으로 대표되는 인쇄물을 만드는 것은 인쇄인들의 몫이다. 다른 어떤 직업보다 책과 가까이 있지만 역설적으로 책을 읽기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 물론 책을 읽으면서 마음을 살찌우고 팍팍한 세상을 살아가는 영양분으로 삼는 이들도 적지 않다. 단순히 책을 만드는 것을 뛰어넘어 삶의 나침반으로 가까이 하고 있는 인쇄업계 CEO들로부터 타인에게 추천하고 싶은 책과 그 이유에 대해 들어본다. 이번호는 홍승훈 (주)디코라이징 대표이사가 추천하는 'CEO, 책에서 길을 찾다'라는 책이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.667-669
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• 2005

유비쿼터스 시대를 향하여 나아가는 현대 사회에서 사람들을 위한 추천시스템은 필수 불가결한 요소 중의 하나이다. 추천 시스템 중에서 사용자의 성별, 나이, 직업 등의 인구 통계적 요소를 고려한 시스템이 주를 이루고 있지만 이러한 시스템에는 어느 정도의 한계가 있다. 추천에 있어서 사용자의 기분, 날씨, 온도 등 주변 환경의 상황이 반영되지 않고 있고 학습을 위한 데이터에 대한 신뢰도 또한 문제가 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상황정보(Context Information)와 공간 데이터 마이닝(Spatial Data Mining) 기법을 이용한 향상된 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 보다 정확한 추천을 위해 첫째, 날씨, 온도, 사용자의 기분 등의 상황정보를 고려하였다. 그리고 사용자의 유사도 측정을 통해 학습 데이터의 신뢰도를 향상시켰으며, 셋째, 의사결정 트리(Decision Tree) 기법을 이용하여 추천의 정확도를 높였다. 실험을 통하여 측정한 결과 제안하는 추천시스템이 기존의 인구 통계적 요소만을 고려한 시스템이나 의사결정 트리만을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.425-436
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• 2013

커피산업의 분야가 확대 발전되면서 체계적이고 실용성 있는 지식을 갖춘 인력에 대한 필요성을 인식한 커피교육기관의 증가는 그 외형적 성장에 비해 내실화는 다소 미흡하다고 여겨진다. 따라서 전문직업인의 양성을 목적으로 하는 직업전문학교의 커피관련전공 학생들을 대상으로 교육서비스 품질의 구성요소와 그에 대한 만족도 그리고 학생만족도가 추천의도에 미치는 영향에 대하여 연구하여 커피교육의 적정성과 개선방향을 제시해보고자 한다. 실증연구를 통한 연구 결과는 다음과 같다. 교육서비스 품질의 5개 차원(유형성, 신뢰성, 반응성, 내용성, 확신성)은 학습만족도와 추천의도에 각각 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 커피교육의 발전을 위해서는 무엇보다도 커피교육관련 실습시설과 장비의 구비가 우선적 고려요소였으며 지도력과 전문성 있는 교, 강사의 중요성도 제시되었다. 또한, 커피전공을 선택함에 있어서 소신성을 보이고 있지만 직업으로의 연계에 불만족하고 있으므로 이에 대한 장기적 대책을 수립해야 할 것으로 보인다.

• 프린팅코리아
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• 제10권12호
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• pp.110-113
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• 2011

책으로 대표되는 인쇄물을 만드는 것은 인쇄인들의 몫이다. 다른 어떤 직업보다도 책과 가까이 있지만, 역설적으로 막상 독서 생활을 하는 것은 이런 저런 이유로 쉽지 않은 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 마음의 양식인 책을 읽으면서 마음을 살찌우고 팍팍한 세상을 살아가는 영양분으로 삼는 이들이 적지 않다. 책을 단순히 만드는 것을 뛰어 넘어 마음의 양식과 삶의 나침반으로 가까이 하고 있는 인쇄업계의 CEO들로부터 감동을 주고, 타인에게 추천하고픈 책과 그 이유에 대해 들어본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1081-1084
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• 2012

최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1042-1045
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• 2013

정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.276-279
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• 2022

4차 산업혁명은 지식의 생산속도가 빠르고 지식산업의 비중이 매우 증가하는 지식사회로의 전환을 의미하며 이와 관련하여 디지털 혁명이 지속되고 있다. 신기술에 의한 산업구조의 재편과 직업·직무의 변화는 교육의 변화를 가져오고 있고 디지털 기술의 발전으로 인해 경계가 없고 개별적이며 역동적인 교육이 새로운 교육의 표준이 되어 가고 있다. 이런 배경에서 정규 과정 학위보다는 신기술에 관한 나노 학위(Nano Degree)나 핵심강좌에 집중된 마이크로 디그리(microdegree)에 대한 관심도 많이 증가하고 있다. 대표적으로 미국의 유다시티(Udacity)는 직업과 연계된 온라인 나노디그리 과정을 개설해 운영하고 있고, 주요 기업들과 협업하여 기업에 필요한 핵심 교육과정을 개발 및 교육함으로 기업의 인재 확보를 효율적으로 지원하고 있다. 이렇게 온라인 직업 및 직무 교육이 활성화되면서 이제 개인 스스로가 직업능력개발에 대한 목표를 세우고 포트폴리오 방식의 지속가능한 학습을 이어갈 수 있는 환경이 갖추어 졌다. 그러나 효과적인 직업 교육을 위해서는 자동화된 개인 맞춤형 교육컨텐츠 설계가 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 온라인 학습시대에 직업준비를 위한 개인 맞춤형 career and course map 추천 시스템을 제안하고자 한다.