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장용주 (연세대학교) 유진경 (연세대학교) 김현준 (연세대학교) 권현중 (유니온써치) 성태응 (연세대학교) 손정우 (연세대학교) 고요한 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
539 - 549 (11page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.11.539

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기업에서 새로운 경력사원을 채용하기 위해서 공개 채용 등 기업 내 채용 프로세스를 이용하기도 하지만 비용 절감을 위해 외주를 통한 인재 추천 서비스를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 기존의 인재 추천 서비스는 컨설턴트의 역량에 의지하는 경우가 많아 컨설턴트가 전문성을 가지지 못한 분야에 대해서는 제대로 된 인재를 추천하기 어려운 경우가 많다. 이로 인해 구직자는 원하는 직장을 찾기가 어려우며, 기업 입장에서도 추가적인 비용이 발생하는 경우가 많았다. 본 연구에서는 4,412명의 인재 후보 데이터를 토대로 기존의 인재 추천 서비스의 문제점을 분석하고 이에 대한 원인을 분석하였다. 또한, 이에 그치지 않고 인공지능을 활용한 인재 추천 서비스에 대한 정확도를 측정하는 것은 물론 그 의의 및 한계점을 동시에 분석하였다. 마지막으로 이러한 연구 결과에서 도출한 한계점을 토대로 인공지능 활용 최적화를 위한 데이터베이스의 구조 및 UI 연계 데이터베이스 프로세스를 제안하였다.
#인공지능 #인재 추천 서비스 #서치 펌 #헤드 헌팅 #기계학습 #artificial intelligence #talent recommendation service #search firm #recruiting firms #machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. 실험 데이터 및 방법
4. 실험결과
5. 인공지능을 활용한 인재 추천 서비스의 고도화를 위한 제언
6. 결론 및 향후 연구 방향
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Heather Long and Scott Clement, "Nearly a third of U.S. workers under 40 considered changing careers during the pandemic," The Washington Post, Aug, 2021. google schola Job Korea [Online]. Available: https://www.jobkorea.co.kr/goodjob/tip/view?News_No=18715&schCtgr=120001 (2022, Feb. 21). T. Y. Kong, "Saramin HR "Sales exceeded 100 billion won for the first time since its inception," The Korea Economic Daily, Mars, 2022. (in Korean) google schola J. H. Kim, "Wanted Lab, sales growth of 115.7% from the previous year," The Asia Business Daily, Feb. 2022. (in Korean) google schola Job Korea [Online]. Available: https://www.jobkorea.co.kr (2022, Feb. 21).

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