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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 75 - 89 (15page)
- DOI
- 10.37272/JIECR.2020.12.20.6.75
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The 4th Industrial Revolution is eddying out the boundaries between existing industries with technological advances and changes in the economic and social environment, making to mutual convergences and new value creations. With the development of Artificial Intelligence, the roles of humans and machines are changing, leading to changes in future work environments. Beyond simple repetitive tasks throughout the industries, it has a wide range of impacts on the lives of modern people. With the proliferation of Artificial Intelligence jobs, newly graduated candidates are experiencing double difficulties such as job changes and competition with Artificial Intelligence.
This study aims to solve the employment problem through the analysis of employment information in accordance with the changes in the 4th Industrial Revolution era. Latent Semantic Analysis was applied using the Singular Value Decomposition process and cosine similarity to the recruitment information registered in the recruitment portal. As a result, the priority of specifications required for employment by industry was determined and visualized in a hierarchical structure using a sunburst chart. In addition, it was possible to confirm the relationship between a specific industry and job, and provided a web page as a dashboard through the field research process of the vast employment information analyzed for potential meaning. This article can be supportive for the later study of analyzing industrial competency and developing job recommendation system.
This study aims to solve the employment problem through the analysis of employment information in accordance with the changes in the 4th Industrial Revolution era. Latent Semantic Analysis was applied using the Singular Value Decomposition process and cosine similarity to the recruitment information registered in the recruitment portal. As a result, the priority of specifications required for employment by industry was determined and visualized in a hierarchical structure using a sunburst chart. In addition, it was possible to confirm the relationship between a specific industry and job, and provided a web page as a dashboard through the field research process of the vast employment information analyzed for potential meaning. This article can be supportive for the later study of analyzing industrial competency and developing job recommendation system.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법과 프레임워크
Ⅳ. 연구 알고리즘 실험과 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (28)
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