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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이종하 (서강대학교) 구명완 (서강대학교) 이경표 (현대엔지비)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2022년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
3,751 - 3,757 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

KoBERT 기반의 연구개발 직무 추천 모델 연구
이종하 ,  구명완 ,  이경표 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
KoBERT 기반의 연구개발 직무 추천 모델 연구
이종하 ,  구명완 ,  이경표 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 취업 시장은 청년 취업률이 낮음에도 불구하고 조기 퇴사하는 비율이 높은 아이러니한 현상이 나타나고 있다. 이러한 현상의 주요 사유 중 하나는 전공이 맞지 않기 때문인데 이공계 인력에게는 더 두드러지고 있다. 이에 본 논문에서는 이공계 구직자에게 적합한 직무를 추천하는 모델을 연구한다. Attention 메커니즘과 Transformer 아키텍처를 기반으로 하는 BERT 언어모델을 한국어로 Pre training한 KoBERT를 이용한다. 실제 약 1,000여명의 연구 이력서를 자연어처리하고 자동차 산업의 3가지 연구개발 직무인 전자제어, PE시스템, 연료전지/배터리로 분류하도록 Fine tuning하였다. 결과적으로 약 평균 80% 정확도를 갖는 분류 모델과 더불어 희망하는 분야에 얼마나 적합한지, 이력서 중 가장 높은 적합성을 가지는 문장은 어떤 것인지 출력하는 Explainable AI를 구현하였다. 본 모델은 구직자 외에 특정 기술 분야의 인재를 확보해야 하는 채용담당자에게 인재를 추천함으로써 맨아워 개선도 기대할 수 있다. 결론적으로 구직자와 채용담당자 모두에게 기회비용을 개선할 뿐만 아니라 정보의 갭을 해소함으로써 연구개발직군의 취업 시장에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 모델 연구
3. 실험
4. 결론
5. Reference

참고문헌 (0)

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