직업재활은 장애인이 직업을 통하여 비장애인과 동일한 삶을 영위하게 돕는 과정으로 정확한 직업평가를 통해 수행된다. 이러한 직업평가의 전통적인 방법은 평가도구를 사용하거나 상담 등을 이용한다. 하지만 전통적인 방법에서 사용되는 평가도구들은 일반 사용자들이 사용하기에는 고가이며, 이러한 평가도구를 사용하기 위해서는 보유하고 있는 장애인시설로 이동해야하는 불편함이 있다. 따라서 최근 꾸준히 보급되어 2012년 이용자수가 3천만명을 돌파할 것으로 예상되는 스마트폰을 사용하여 장애인이 직접 직업평가를 수행하는 경우에 시 공간에 제약을 받지 않아 매우 효율적이다. 본 논문에서는 스마트폰용 운영체제의 일종인 안드로이드환경에서 장애인들을 대상으로 직업평가를 수행할 수 있는 모바일 적성검사 시스템을 설계하고 구현한다. 직업평가 도구로서는 전 세계적으로 진로지도와 상담에서 가장 많이 사용되고 있는 홀랜드 검사를 바탕으로 구현한다.
최근 웹에 접근할 수 있는 다양한 기기들의 출현은 웹 개발 분야에 많은 기술적 변화를 가져왔다. 그러나 아직도 일부 웹 사이트들은 여전히 PC 중심으로 운영되고 있고, 특히 직업훈련관리 시스템은 폐쇄적이고 지원 부족으로 PC만을 타깃으로 한 사용자 웹 인터페이스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 직업훈련관리 시스템을 대상으로 다양한 디바이스에서 적용할 수 있는 기술과 메뉴구성으로 훈련생들이 보다 쉽게 접근할 수 있는 적용 기술을 제시하고, 구현된 시스템을 실제 현장에서 적용하여 효율성을 검증하였다.
본 논문은 통계청에서 실시하는 인구 주택 총조사와 사업체 기초통계조사 시 실시되는 수작업에 의한 표준 산업/직업 코드 분류 시 발생하는 막대한 비용과 시간, 일관성의 결여 등을 해소하기 위한 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 정보 검색 기법과 문서 분류 기법을 이용하여 자연어로 기술된 레코드를 입력 받아 입력 레코드에 해당하는 분류 코드를 생성한다. 수작업으로 올바른 코드가 할당되어 있는 산업 분류 레코드 46,762개와 직업 분류 코드 36,286개를 이용하여 10-fold cross-validation evaluation을 수행한 결과, 제안한 시스템은 완전 자동 모드에서 2수준의 산업 분류에 대해서 87.08%, 5수준에 대해서는 66.08%의 생성률을 보였으며 반자동 모드에서는 각각 99.10%와 92.88%의 성능을 보였다. 직업 분류 코드에 대한 성능은 산업 분류 코드에 대한 성능보다는 약간 저하된 성능을 보였다. 제안한 시스템은 아직 수작업을 완전히 대체할 수 있는 완전 자동 분류기로서는 많은 개선의 여지를 가지고 있지만 수작업을 최소화할 수 있는 반자동 도구나 수작업의 정확도를 검증할 수 있는 보조 도구로써 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기업들이 고객관계관리의 중요성을 인식함에 따라 고객에 대한 이해의 필요성이 증대되고 있다. 고객의 직업은 고객을 이해하는데 있어서 매우 중요한 정보이다. 하지만 대부분의 고객들이 자신의 직업을 노출하는 것을 꺼리기 때문에 기업에게 그들의 직업을 알려주지 않는 것이 다반사이고, 심지어는 잘못된 직업을 알려주기도 한다. 본 연구의 대상은 이동통신서비스 업체이다. 본 연구에서 우리는 통화상세이력 데이터를 이용하여 고객의 직업을 판정하는 모델을 구축하였다. 인공신경망을 이용해서 우리는 두 단계로 이루어진 직업판정 모델을 구축하였다. 첫번째 단계에서는 먼저 4개의 직업군을 판정하였고, 두 번째 단계에서 이 4개의 직업군을 세분하여 총 7개의 직업을 판정하였다. 이러한 방식으로 7개의 직업을 판정한 모델의 최종적중률은 $71.9\%$이었다.
직업재활은 장애인이 직업을 통하여 비장애인과 동일한 삶을 영위하게 돕는 과정으로 정확한 직업평가를 통해 수행된다. 이러한 직업평가의 전통적인 방법은 평가도구를 사용하거나 상담 등을 이용한다. 하지만 전통적인 방법에서 사용되는 평가도구들은 일반 사용자들이 사용하기에는 고가이며, 이러한 평가도구를 사용하기 위해서는 보유하고 있는 장애인시설로 이동해야하는 불편함이 있다. 따라서 최근 꾸준히 보급되어 2011년 이용자수가 1천만명을 돌파할 것으로 예상되는 스마트폰을 사용하여 장애인이 직접 직업평가를 수행하는 경우에 시 공간에 제약을 받지 않아 매우 효율적이다. 본 논문에서는 스마트폰용 운영체제의 일종인 안드로이드환경에서 장애인들을 대상으로 직업평가를 수행할 수 있는 모바일 적성검사 시스템을 설계하고 구현한다. 직업평가 도구로서는 전 세계적으로 진로지도와 상담에서 가장 많이 사용되고 있는 홀랜드 검사를 바탕으로 구현한다.
본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.
Jung-Youn Park;Min-Ji Kim;Jin-Ui Kim;Jin-Seop Yoo;Eun-Mi Mun;Hee-Young Nam;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권6호
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pp.121-130
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2024
본 논문에서는 NCS 기반의 장애인 직무 매칭 시스템을 제안하고 설계한다. 이 시스템은 장애인이 시스템에 접속하여 기본정보(인적정보, 장애 관련 정보)를 입력하고, 직무수행과 관련된 간단한 테스트를 통하여 자신의 장애 유형과 정도에 적합한 NCS 직무 관련 정보를 제공한다. NCS 기반의 다양한 직무와 연계하기 위해서는 각 장애 유형에 따른 장애 정도를 함께 고려되어야 한다. 하지만 대다수 평가도구는 특정 장애 유형을 대상으로 하거나 대상 장애인의 직업능력을 인지 수준이나 일부 신체기능만을 제한적으로 파악하고 있기 때문에 NCS 기반의 장애인직무 매칭 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 개별 직무의 수행에 필요한 인지 수준이나 신체기능의 활용 정도는 ICF coresets for VR을 활용하고, 개별 직무의 수행에 필요한 직업기초능력 수준은 NCS의 직업 기초능력 평가도구를 활용함으로써 장애 유형별 장애 정도에 따른 NCS 기반의 직무를 매칭하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 NCS 기반의 장애인직무 매칭 시스템의 경우, 장애인 당사자의 시스템 활용을 기반으로 하기 때문에 시각 정보에 취약한 시각장애인이나 문해력이 낮은 지적·자폐성 장애인에게는 시스템 활용에 다소 어려움이 존재할 수 있다. 이러한 시스템 접근성을 보완한다면 장애인들에게 자신의 직무 능력에 적합한 NCS 기반의 직무를 추천할 수 있을 것이다.
현대사회에서 사람들은 직업을 통해 생활에 필요한 재화를 획득하고 나아가 자기 자신과 공동체에 대한 의미와 보람을 발견한다. 장애를 지닌 사람에게도 직업은 동일한 의미를 부여하며, 직업을 통해 완전한 사회구성원으로서 살아가게 된다. 청각장애인의 경우 짧은 근속기간과 높은 이직률이 문제로 지적되며, 매우 불안정한 고용상태를 보이는 것으로 나타나고 있어 근본적인 대책마련의 일환으로 청각장애인의 전반적인 심리적 특성과 직업적 흥미나 적성 등을 측정하는 직업평가가 필요하다. 본 연구에서는 청각장애인의 직업평가를 위해 웹을 지원하는 청각장애인용 그림 직업흥미검사를 설계하고 구현한다. 구현 대상은 한국장애인고용공단 고용개발원에서 개발한 청각장애인용 그림 직업흥미검사를 이용한다. 이 검사는 청각장애인을 대상으로 실시하기 때문에 동일한 장소에서 피검자와 검사자, 수화통역사가 검사를 수행하므로 검사에 많은 제약이 따른다. 따라서 인터넷을 이용한 그림 직업흥미검사를 제공하여 시간과 장소의 제약 없이 검사를 수행할 수 있어 평가의 용이성과 접근성을 보장한다.
본 연구는 고용노동부가 운영하는 직업훈련 통합전산망인 'HRD-NET(http://hrd.go.kr)'을 통해 구직자가 필요로 하는 직업훈련 정보 등이 원활하게 제공되고 있는지를 확인하기 위해 질문게시판을 빅데이터 기법에 가장 최적화된 'R'프로그램을 이용해서 추출하였다. 따라서, 이를 통해 직업훈련제도의 유효성, 적절성, 시각화, 빈도 분석, 연관분석 등을 실시하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 직업훈련 카드발급 및 동영상 시청, 공인인증서 문제, 등록오류 이 발견되었으며, 둘째, 내일배움카드에 대한 노동관서에서의 관리 및 처리절차가 복잡하고 까다로워 제도개선이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 교육훈련의 수강에 있어 훈련직종 및 과정, 훈련기관에 따라서 차등화 된 훈련비 시스템과 환급구조가 애로요인으로 작용하는 것으로 분석되었다. 본 논문 기초로 하여 향후 고용노동부의 훈련시스템 뿐만 아니라 정부부처의 다양한 훈련 전산망시스템에 대한 전반적인 빅데이터 분석을 통한 개선점 등을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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