대학 생활을 하면서 자신이 필요한 정보를 모두 챙기기는 쉽지 않다. 매번 학교 홈페이지나 관련 사이트에 접속하여 확인하는 것은 번거롭기도 하고 신입생의 경우에는 그런 정보의 존재조차 잘 모르는 경우가 많다. 때문에 이 논문에서는 웹 크롤링 방식을 통해 다양한 사이트에서 필요한 정보를 수집하고, 기계학습 모델 중 N-GCN을 기반으로 한 추천시스템을 이용하여 본인에게 맞는 추천과목, 동아리 모집공고, 학술대회, 채용공고 등의 정보를 제공해주는 Kingomanager를 소개한다. Kingomanager는 학생들의 학년, 관심분야를 고려해서 개개인별 맞춤 정보를 추천해준다. 추천 받은 정보들은 메신저 형태의 어플리케이션을 통해서 확인할 수 있고, 해당 정보들은 언제든지 다시 검색하여 다시 찾아볼 수 있다. 어플리케이션 구현에서 Front-end는 React-Native를 사용하였고, Back-end는 Flask와 AWS 서비스를 사용하였다. 본 논문에서는 성균관대학교 소프트웨어학과 학생을 대상으로 하는 프로토타입 어플리케이션을 개발했다.
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.
본 연구는 4차 산업혁명 시대의 주요 직종군에 주목하여 기업의 채용경향성을 파악하는 것을 목표로 4차 산업혁명 관련 신직업 군 중 하나인 자율주행자동차 산업을 중심으로 기업의 채용 경향을 분석하였다. 기업의 채용공고 정보를 빅데이터로 분석하여 다음의 결과를 도출하였다. 우선, 채용경향성을 기술 분야와 업무분야로 나누어 확인한 결과, 기술분야가 하드웨어분야의 기업이라면 인성특질과 혁신특질이 두드러지는 인재상을 요구하였다. 다음으로 업무분야가 생산직이라면 인성특질이 두드러진 인재상을 원하는 것으로 나타났다. 또한 업무분야가 관리직이라면 소통특질이 두드러진 인재상을 요구하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 채용준비를 하는 구직자의 입장에서 자신의 인재상 특성을 확인하고 채용경향의 적합도를 고려하여 지원하면 효율적인 취업전략을 도모하는데 기초자료로 사용할 수 있다는 의의가 있다.
지금껏 시행된 성별 다양성 정책의 목적은 주로 남성 중심으로 제도화된 차별적인 문화와 그로 인한 여성의 과소 활용을 해소하기 위함이었다. 따라서 그동안의 성별 다양성 연구는 여성을 소수집단으로 전제하고 이들을 우대하는 성별 다양성 정책을 펼친 경우에만 집중되었다. 하지만 주류집단과 소수집단의 개념은 맥락에 따라 달라질 수 있으며, 사회에는 여성 중심적 직업군 역시 상당수 존재한다. 이에 본 연구자들은 남성이 수혜자가 되는 다양성 정책에 대하여 남성과 여성 구직자가 각각 어떠한 반응을 보이는지를 탐구하였다. 본 연구는 대학생 329명(남성 156명, 여성 173명)을 대상으로 2(성별: 남성, 여성) × 2(다양성: 유리, 불리)의 참가자 간 실험 설계로 진행되었다. 참가자들은 가상 기업의 신입사원 채용 공고에 제시된 다양성 단서를 보고, 해당 기업에 대한 조직 공정성 및 조직 매력도를 평가하였다. 그 결과, 먼저 구직자들은 채용 공고에 제시된 다양성 단서가 본인에게 유리(vs. 불리)할 경우 성별에 따라 조직의 분배공정성 및 절차공정성을 다르게 인식하였다. 구체적으로 남성 구직자보다 여성 구직자가 채용 공고에서 본인에게 유리(vs. 불리)한 다양성 단서를 접하게 되었을 때 조직의 분배공정성 및 절차공정성을 높게 인식하였다. 또, 다양성 단서와 조직 매력도의 관계를 조직 공정성 인식이 매개하였고, 이 매개효과가 성별에 의해 조절되었다. 이때 여성의 경우에는 다양성 단서와 조직 매력도의 관계에서 조직의 분배공정성 및 절차공정성 인식을 통한 매개효과가 둘 다 유의하였으나, 남성의 경우에는 조직의 절차공정성 인식을 통한 매개효과만이 유의하였다. 이 결과는 같은 내용이나 수준의 다양성 관리라 하더라도 개인의 사회적 지위나 소속집단에 따라 다르게 인식되며, 이로인해 차별화된 태도 및 행동으로까지 이어질 수 있다는 점을 시사한다.
본 연구의 목적은 사회복지조직의 직원 채용과정을 심층적으로 이해하고자 하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 공개모집과 다차원적인 선발방법을 통해 직원을 채용하기로 한 사회복지관과 접촉하여 심층면접과 관찰, 기록물 등을 통해 다양한 자료를 수집하고 사례연구 접근으로 분석하였다. 채용과정 분석결과는 결원에서 채용 공고까지, 서류심사, 면접심사, 최종 선발과 발표, 임명의 5단계로 구분하여 각 단계에서 나타난 특성들을 제시하고 기관과 면접관, 지원자들의 관점을 반영하여 해석하였다. 또한 주제 분석을 통해 '역지사지', '경험을 통해 성장하기', '동상이몽', '사회복지에 특화된 채용방법의 부재'라는 주제들이 도출되었고, 이에 대해 논의하였다. 결론에서는 직원 채용과정에서 사회복지조직들이 고려해야 할 실천적 지침들을 제시하였으며, 이 연구의 결과를 더욱 발전시킬 수 있는 후속연구에 대해서도 제안하였다.
20여 년간 철강설비 및 산업설비 전문회사로서 입지를 공고히 해 온, 포스코 100% 출자회사인 포철기연이 그동안 축적된 엔지니어링 능력과 철강소재를 다룬 기술력을 바탕으로 ESCO사업에 진출했다. 포철기연은 단.중.장기 프로젝트를 통해 광양제철소와 인근 공장에 에너지절약 설비를 채용하고 이를 위해 현장 적용력이 확실한 진단기법을 개발하고 장기적으로 저급 폐열 회수기술 등을 개발, 기술과 시스템 중심의 ESCO시장 장악력을 높여갈 계획이다.
본 연구는 채용과 승진에 있어 여성골프지도자들의 불평등한 현실을 조사하고 이를 극복 할 수 있는 대안을 알아보는데 목적이 있다. 이에 드라이빙레인지에 취업한 지도경력이 10년 이상 된 여성골프지도자 9명의, 심층인터뷰와 본 연구자의 참여 관찰로 이루어졌으며 영역분석과 분류분석을 활용하고 전문가의 협의, 삼각검증방법, 참여자들과의 재확인을 하였다. 연구 결과는 첫째, 여성골프지도자들은 사회적 인식과 먼저 진출한 남성골프지도자들의 네트워크에 동등한 경쟁을 할 수 없었다. 둘째, 여성골프지도자들은 한국사회에서 유교문화로 교육되어온 여성의 역할론에 충실했다. 셋째, 젠더 불평등 현실을 극복하기 위해서 스스로 교육을 선택해 자아존중감을 높이고 있었다. 넷째, 채용공고와 업무 표준화로 공정한 기회를 주어야 한다. 마지막으로, 선수의 비율은 곧 지도자의 비율로 이어지며 지도자의 수가 평등으로 가는 조건이 된다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 대기업에 편중된 구직 상황을 해결하기 위해 대학교의 학생 정보를 통해 중소기업과의 취업으로 연계하는 스마트 매칭 시스템의 설계를 제안한다. 기존 취업 포탈 사이트 에서는 업종과 직종을 직접 찾아들어가야 하는 매칭 시스템을 제공하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 대학교 DB에 있는 학생 정보를 직업들과 매칭하여 주는 스마트 매칭 시스템의 개발을 목적으로 한다. 따라서 제안한 스마트 매칭 시스템은 업종과 직종을 찾아 들어가야 하는 기존에 시스템을 로그인만 하면 바로 학과 정보, 지역 정보에 맞는 채용 공고를 자동으로 보여주는 방식으로 변경하여 대학생과 중소기업 간의 취업률을 높일 것으로 예측한다.
온라인구직서비스는 가장 인기 있는 인터넷서비스 중의 하나이다. 구직자들에게 신규채용기업에 대한 정보와 함께 필요한 자료를 찾을 수 있는 검색엔진도 제공하기 때문이다. 그러나 대부분의 온라인구직사이트는 전통적인 수요자 풀 유형의 접근방식을 채택하고 있어 많은 경우 엉뚱한 검색결과를 도출하기도 한다. 한국산업진흥공단이 운영하는 월드잡플러스는 이러 문제를 해소하기 위해 머신 데이터 분석플렛폼인 스플렁크를 활용하여 보다 능동적이고 개인화된 서비스를 제공하고자 시도하고 있다. 월드잡플러스는 개인화된 매칭 기법을 이용하여 각각의 구직공고에 최적인 구직자 프로필이나 스펙정보를 제공하며, 구직자 선호도를 반영한 최적 맞춤형 구인공고 제공서비스 등을 제공하고 있다. 이런 분석기법은 기존의 구직에 성공한 유사 구직자 정보와 구인기업 자료 간의 유사성 등을 토대로 하는 추천방식이다. 결론으로 본 연구의 시사점과 제공서비스의 정책적 효과에 대해 논의하였다.
4차 산업혁명에 따라 AI, 데이터 분석가 등 AI·데이터 사이언스 분야의 일자리에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 그에 발맞춰 효과적으로 해당 분야의 직무를 수행할 수 있는 인력을 적시에 공급하기 위해서 구직자는 회사가 요구하는 역량을 개발하고, 대학은 양성 교육을 담당하여야 한다. 하지만, 적절한 역량을 갖춘 인력 공급의 이해 당사자인 구직자, 회사 그리고 대학 차원에서 적절한 대응 전략 마련에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 필요충분한 직무 역량을 가진 인재 양성 및 공급을 위해 실무에서 요구되는 역량이 무엇인지 알아보고, 대학 차원에서의 역량 개발 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. AI·데이터 사이언스 분야에서의 필요 역량을 파악하고자 채용 플랫폼 링크드인(LinkedIn) 사이트의 채용공고 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였다. 이후, 국제적인 AI·데이터 사이언스 분야 대학원 교육과정과 채용 담당자와의 인터뷰 결과를 각각 토픽 모델의 결과와 비교 및 검증하는 절차를 통해, 대학 차원에서의 활용할 수 있는 커리큘럼을 제안하는 것으로 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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