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머신 데이터 분석용 플랫폼 스플렁크를 이용한 취업지원 서비스 개선에 관한 연구 : 월드잡플러스 사례를 중심으로
Experiencing with Splunk, a Platform for Analyzing Machine Data, for Improving Recruitment Support Services in WorldJob+ 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.16 no.3, 2018년, pp.201 - 210  

이재덕 (한국산업인력공단 정보화지원국) ,  이문기 (성균관대학교 경영대학) ,  김미량 (성균관대학교 컴퓨터교육과)

초록
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한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다. 월드잡플러스는 지원서비스의 혁신화와 무결성 유지를 위해 머신데이터 분석플랫폼인 스플렁크를 활용하여 웹사이트에 축적된 로그파일 분석을 시도하고 있다. 기술적 예측적 분석도구를 이용하여 구직자 니즈와 프로필 기반의 맞춤형 매칭 서비스를 제공하며 구직자를 위한 최적 구직 성공요건 및 최적 구인기업에 대한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 월드잡플러스가 스플렁크를 활용하여 해외취업을 지원하는 몇 가지 서비스에 대한 사례를 제시해보고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

WorldJob+, being operated by The Human Resources Development Service of Korea, provides a recruitment support services to overseas companies wanting to hire talented Korean applicants and interns, and support the entire course from overseas advancement information check to enrollment, interview, and...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 공공부문에서의 빅데이터 분석은 기본적으로 수요자들의 복지적 니즈를 충실히 이해하고 이를 충족시키는데 목적이 있다. 본 연구는 이와 같은 목적을 달성하기 위해 필요한 이론 및 수학적 모형구축과는 다소 거리가 있다.
  • NIA에서 발간한 공공데이터의 활용사례집[9]도 공공데이터를 재구조화하여 활용한 사례를 소개한 것으로 본격적인 빅데이터 분석과는 거리가 있다. 본 연구는 공공부문 빅데이터 분석의 정책적 중요성을 재차 인식시키고 일종의 예시사례로 글로벌 취업시장에서 빅데이터 분석결과의 활용방안을 소개하는데 목적이 있다. 이를 위해 한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스에 축적된 청년들의 해외취업과 관련하여 축적된 데이터를 활용하는 프로세스를 제시해 보고자 한다.
  • 이를 위해 한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스에 축적된 청년들의 해외취업과 관련하여 축적된 데이터를 활용하는 프로세스를 제시해 보고자 한다. 빅데이터 분석을 토대로 하여 취업정보에 대한 지원자의 성별, 연령, 학력 등 구인정보를 제공하여 취업가능성을 예측할 수 있는 서비스 분석사례를 살펴보고, 이력정보, 공고열람정보와 해외취업공고 등 키워드 기반 빅데이터를 토대로 구직자와 구인공고 정보간 관심 키워드 가중치를 활용한 매칭업(matching up) 서비스에 대한 사례도 제시하고자 한다.
  • 시뮬레이션이나 복잡한 수리적 모형을 구축하여 특정 사안이 발생한다면 어떤 결과가 나타날 것인가 등에 대한 논의가 이루어지기도 한다. 어떤 기법을 활용하더라도 과거 데이터를 분석하여 패턴이나 인과관계를 알아보고 이를 통해 미래 상태를 예측해보는데 목적이 있다[11,12].
  • 본 연구는 공공부문 빅데이터 분석의 정책적 중요성을 재차 인식시키고 일종의 예시사례로 글로벌 취업시장에서 빅데이터 분석결과의 활용방안을 소개하는데 목적이 있다. 이를 위해 한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스에 축적된 청년들의 해외취업과 관련하여 축적된 데이터를 활용하는 프로세스를 제시해 보고자 한다. 빅데이터 분석을 토대로 하여 취업정보에 대한 지원자의 성별, 연령, 학력 등 구인정보를 제공하여 취업가능성을 예측할 수 있는 서비스 분석사례를 살펴보고, 이력정보, 공고열람정보와 해외취업공고 등 키워드 기반 빅데이터를 토대로 구직자와 구인공고 정보간 관심 키워드 가중치를 활용한 매칭업(matching up) 서비스에 대한 사례도 제시하고자 한다.
  • 정부를 포함하는 공공부문도 빅데이터를 기반으로 하는 융합지식 창출을 통해 정부 운영의 효율화와 투명성 제고에 많은 노력을 기울이고 있으며, 특히 맞춤형 국민서비스 요구에 적극적으로 대응하기 위한 정책적 대안으로 빅데이터 분석을 적극 활용하고자 기획하고 있다. 예를 들면, 국내·외 경제·사회 정세를 실시간으로 파악하는 분석력을 확보하여, 질병·금융위기 등 위협에 대한 대응력을 강화하며, 데이터의 공개·활용을 통해 인건비 절감, 세수 투명성 확보, 국민복지 향상을 추구하고 있다[3,4].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터의 양산이 기업에게 부담이 되었던 이유는 무엇인가? 컴퓨터 스토리지와 CPU관련 기술이 뒷받침하지 못했던 2,000년대 초만해도 데이터의 양산은 많은 기업과 조직에게 큰 부담으로 작용했다. 분석기법을 뒷받침할만한 컴퓨터 기술도 충분하지 못했고 분석방법 역시 결과를 효율적으로 활용할만큼 개발이 되지 못했기 때문이다. 그러나 이제 단순히 정보를 주고받던 웹1.
월드잡플러스는 무엇인가? 한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다.
빅데이터의 가치는 무엇인가? 빅데이터의 가치는 계량적인 분석도구를 통해 다양하면서 큰 규모의 데이터를 활용해 이전에는 불가능했던 새로운 통찰이나 새로운 형태의 가치를 추출해 내는 데에 있다. 즉, 이전에는 볼 수 없었던 세상을 보게끔 해주고 복잡한 세상을 더욱 잘 이해할 수 있도록 도와주는 역할을 하게 될 가능성이 높다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (21)

  1. Gartner. (2017). Big data. http://blogs.gartner.com. 

  2. T. U. Kim. (2016). Priniciples of Management, Seoul : SinYoungSa. 

  3. S. H. Lee & D. W. Lee. (2013). Current Status Of Big Data Utilization. Journal of Digital Convergence, 11(2), 229-233. 

  4. National Informatization Strategy Committee. (2011). Smart Government with Utilization of Big data, www.nia.or.kr. 

  5. M. Y. Kim & D. J. Seo. (2014). An Analysis of the Public Data for Making the Ambient Intelligent Service. Journal of Digital Convergence, 12(12), 313-321. 

  6. M. Lee. (2011). Big Data and the Utilization of Public Data. Internet and Information Security, 2(2), 47-64. 

  7. J. S. Han. (2014). Utilization Outlook of Medical Big Data in the Cloud Environment. Journal of Digital Convergence, 12(2), 397-407. 

  8. Y. M. Lee. (2017. 4. 8). Big data can locate the welfare dead zone. E-daily, p. 12. 

  9. NIA. (2015). Public data becomes the base camp for success. www.daegu.go.kr/Images/public data/NIA. 

  10. P. Russom. (2011). Big Data Analytics. TDWI Best Pratices Report, 1-34. 

  11. B. Hazen, J. B. Skipper, J. D. Ezell & C. A. Boone. (2016). Big Data and predictive analytics for supply chain sustainability: A theory-driven research agenda. Computers & Industrial Engineering, 101, 592-598. 

  12. Y. K. Jung, M. Suk & C. Kim. (2014). A Study on the Success Factors of Big Data through analysis of Introduction Effect of Big Data. Journal of Digital Convergence, 12(11), 241-248. 

  13. J. Huh. (2017). Crime Prevention with Big Data Analysis. Donga Business Review, 235, 120-126. 

  14. Y. Hahm. (2017). Data Integration Strategy in Big Data Era: A Public Sector Case Analysis. Journal of Information Technology and Architecture, 14(2), 115-128. 

  15. S. Kim, H. Shin & S. Son. (2014). A Study on Large-Scale Traffic Information Modeling using R. Journal of KIISE : System and Theory, 41(4), 151-157. 

  16. B. Y. Lee, J. T. Lim & J. Yoo. (2013). Utilization of Social Media Analysis using Big Data. Journal of the Korea Contents Assoication, 13(2), 211-219. 

  17. https://www.worldjob.or.kr/ovsea/ 

  18. http://www.hancommds.com/splunk/ 

  19. B. C. Kim. (2013). Big Data Security Technology and Response Study. Journal of Digital Convergence, 11(10), 445-451. 

  20. J. Zikic and A.M. Saks. (2009). Job Search and Social Cognitive Theory: The Role of Career-relevant Activities. Journal of Vocational Behavior, 74(1), 117-127. 

  21. A. Tziner, E. Vered & L. Ophir. (2004). Predictors of job search intensity among college graduates. Journal of Career Assessment, 12(3), 332-344. 

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