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[표지] 1

제출문 2

기술개발사업 최종보고서 초록 3

기술개발사업 주요 연구성과 7

국문 요약문 24

목차 25

제1장 서론 30

제1절 개발기술의 중요성 및 필요성 30

1. 개발기술·제품의 개요 30

2. 개발기술·제품의 중요성 및 필요성 30

제2절 국내‧외 관련 기술 및 시장의 현황 31

1. 국내 관련 기술 동향 및 시장의 현황(수행 기관 포함) 31

2. 국외 관련 기술 및 시장의 현황 32

제3절 기술개발 시 예상되는 기술적‧경제적 파급효과 32

1. 기술적 파급효과 32

2. 경제적 파급효과 33

제2장 기술개발 내용 및 방법 34

제1절 최종 목표 및 평가 방법 34

1. 최종 목표 34

2. 평가 방법 35

제2절 연차별 개발 내용 및 개발범위 36

1. 추진계획 대비 수행실적 36

2. DB 수집 및 설계 39

3. NPL/PI 알고리즘 43

5. 온톨로지 구축 및 어휘사전 61

5. 딥러닝 엔진 모델 설계 및 처리 구성 65

6. 자기소개서 딥러닝 평가 과정(예시) 73

7. 자기소개서 기반 직무성향 분석 엔진 77

제3장 결과 및 향후 계획 82

제1절 연구개발 결과 82

1. 인공지능 기반 자소서 평가 솔루션 구축 82

2. 기술개발 결과의 유형 및 무형 성과 전체를 기재 88

제2절 연구개발 추진 체계(각 기관/기업별 역할 및 추진 내역) 89

1. 연구개발 추진 체계 89

2. 연구개발 추진 방법 및 전략 89

3. 연구개발 추진팀 편성도 90

제3절 시장현황 및 사업화 전망 90

1. 시장 현황 90

2. 사업화 전망 91

제4절 사업비 사용현황 94

1. 비목별 총괄표 94

2. 참여연구원 95

3. 위탁 및 용역과제 96

제5절 연구개발결과의 활용 계획 97

1. 사업화 추진 일정 97

2. 사업화 추진 계획 97

3. 주요 수요처 98

4. 연차별 매출 계획 98

별첨 26

[별첨 1] 자체평가서[내용없음] 26

[별첨 2] 자체보안관리진단표 99

부록 101

한국정보통신기술협회(TTA) 시험 결과서 101

1. 개요 104

2. 시험목적 및 절차 105

3. 시험항목 및 방법 106

4. 시험환경 108

5. 시험결과 109

〈첨부1〉 상세 시험결과 110

만족도 평가 설문지 111

자기소개서 데이터(60만건) 118

자기소개서 태깅 항목(3,073건) 119

[뒷표지] 121

표목차 27

(표 1-1) 국내시장 규모 31

(표 1-2) 국내 주요 수요처 현황 32

(표 1-3) 해외시장 규모 32

(표 2-1) 정량적 목표 항목 35

(표 2-2) 정량적 성과 목표 35

(표 2-3) 국내 형태소 분석기 비교 분석(1) 44

(표 2-4) 자기소개서 메타 데이터 53

(표 2-5) 합격/불합격 자기소개서 품사별 단어 사용 분석 54

(표 2-6) 합격/불합격 자기소개서 성격단어의 사용성 54

(표 2-7) 합격/불합격 자기소개서 성격 단어의 연관 단어 예 55

(표 2-8) 자기소개서 데이터의 N-gram 분석 결과(일부) 56

(표 2-9) 온톨로지 내 클래스와 클래스 라벨 61

(표 2-10) 온톨로지 내 속성과 주요 내용 62

(표 2-11) 딥러닝 주요 평가 요소 67

(표 2-12) 국내 형태소 분석기 비교 분석(2) 69

(표 2-13) (표2-12) 학습 결과에 따른 불일치/일치와의 정확률 평가 69

(표 2-14) 적합성 요소 반영 결과(1) 70

(표 2-15) 적합성 요소 반영 결과(2) 71

(표 3-1) 국내외 시장 규모 90

(표 3-2) 국내외 주요 수요처 현황 90

(표 3-3) 연차별 매출 계획 98

그림목차 28

(그림 1-1) 인공지능기반 구인구직 공유 플랫폼 개념도 30

(그림 2-1) 계획수립 및 수요조사를 위한 프로세스 구성 37

(그림 2-2) 채용진행 프로세스별 기능 강화와 필요 기술 37

(그림 2-3) 채용사이트 분석에 따른 원인진단과 처방 과정 38

(그림 2-4) 필요데이터 조사 분석 38

(그림 2-5) 전체 데이터 스키마와 데이터 통합 39

(그림 2-6) 도메인간 데이터 연계 메타체계와 데이터 사전 연계 40

(그림 2-7) 데이터 구조 설계 40

(그림 2-8) 데이터 수집 방법 41

(그림 2-9) 데이터베이스 구성 테이블 예 42

(그림 2-10) 공고관련 데이터 수집 사이트별 구성 공고수 42

(그림 2-11) 수집된 공고 데이터들의 업종별 현황 43

(그림 2-12) 형태소분석을 위한 임의 자기소개서 문장 51

(그림 2-13) 〈그림 2-12〉의 문장이 형태소 분석된 시각화 화면 52

(그림 2-14) 자기소개서 특화형 형태소 분석을 위한 패턴 분류 52

(그림 2-15) 유사 자기소개서 N-gram 수행 후 시각화 결과 57

(그림 2-16) 자기소개서 평가 지표 58

(그림 2-17) 자기소개서와 구직 데이터를 이용한 지표 데이터 58

(그림 2-18) NCS 기준 기초역량 평가 지표(피평가자 데이터) 58

(그림 2-19) 기업 평가 역량 기준 지표 59

(그림 2-20) 자기소개서의 전문가 평가 모델 59

(그림 2-21) 온톨로지 기반 자기소개서의 정성적 평가 프로세스 61

(그림 2-22) 통합 온톨로지 모델 64

(그림 2-23) 온토롤지 추론 서비스 수행 과정 65

(그림 2-24) 학습 대상 구성 65

(그림 2-25) CNN 구조 설계 66

(그림 2-26) CNN 기반 학습 모델 66

(그림 2-27) 학습평가 데이터 내용 67

(그림 2-28) 딥러닝 수행 절차 68

(그림 2-29) 학습평가 데이터 내용(1) 68

(그림 2-30) 학습평가 데이터 내용(2) 69

(그림 2-31) 적합성 요소 반영 결과 71

(그림 2-32) 문서별 정확률 분포 72

(그림 3-1) 자기소개서 평가 솔루션 및 매칭 시스템 구성 과정 82

(그림 3-2) 자기소개서 딥러닝 수행 결과 조회 85

(그림 3-3) 자기소개서 분석 결과 화면 출력 87

(그림 3-4) 연구개발 추진 체계 89

(그림 3-5) 연구개발 추진팀 편성도 90

(그림 3-6) 자기소개서 AI 딥러닝 분석 결과표 91

(그림 3-7) 자기소개서 평가 점수 92

(그림 3-8) 자기소개서 적합성 평가 92

(그림 3-9) 직무성향 평가 93

(그림 3-10) 사업화 추진 일정 97

(그림 3-11) ARI 메인 페이지 97

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