현재 워크넷의 소프트매칭(soft matching)은 희망 근로조건 입력 후 검색되어 나타난 직업의 구직자 적합도를 계산하는 데 필요한 연관성 값을 자의적으로 설정하고 있다. 본 논문은 합리적이고 현실적인 연관성 값을 계산하기 위해서, 워크넷(구직표, 구인표)과 고용보험 DB를 연계하여 주민 특성과 업체 특성 간의 일치도 확률분포를 파악함으로써 잡매칭함수를 개발하였다. 잡매칭함수는 1단계에서 구직자에게 적합한 중분류 직종을 선정하고, 2단계에서 적합한 기업을 선정하는 단계별 접근방법을 취하였다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 1단계 직종선정을 위한 직종별 로지스틱 분석결과의 설명력이 양호하여, 구직자별로 적절한 직종을 선택하는 것이 가능하다는 결과를 도출하였다. 둘째, 2단계 세분류 직종 및 기업 선정 연구결과에 의하면, 특성차이별로 도출된 확률포가 일반적인 예상과 부합될 뿐만 아니라 산출된 잡매칭함수의 현실 설명력이 높은 것으로 평가된다.Currently worknet set up correlation values for soft matching arbitrarily. In order to compute rational correlation values, this study develops job matching function by combining worknet and employment insurance DB and deriving probability function of consistence between characteristics of job seekers and potential employers. In the first stage of job matching function development, medium-level job category is selected for job seekers, and in the second stage firm is selected. Major results are the followings : First, it is reliable to select job category for job seekers since logistic analysis offers credible results. Second, it is found that probability functions by characteristics are consistent with expectations and computed job matching function is appraised to have good fit of job matching process.