### ※ 기업체와의 비밀유지동의서에 의한 비밀유지 의무로 인하여 개략적인 내용만 서술하였습니다. **1. 기업소개**  * ㈜스마트소셜은 2012년에 설립된 회사로 빅데이터를 활용하여 사회 문제를 해결하는데 앞장서고 있음 * 주요 사업영역으로 잡 미스매칭 해결, 공공사업인 청년재직자내일채움공제, 중소기업탐방사업, 청년내일채움공제 운영지원, 학생 취업관리 등이 있음 **2. 문제배경 및 소개** * 본 산업문제는 ㈜스마트소셜과 산업수학혁신센터가 함께 개발한 매칭 알고리즘을 상용화하여 서비스 하던 중 발견된 문제로 현재 구직자와 기업의 매칭 시 사용되는 ‘스코어링 알고리즘’에는 구직자의 직무 경험에 대한 다양한 정보가 반영되지 않아 매칭 시 몰림 현상이 나타남. * 구직자의 직무 경험에 대한 다양한 정보(기간, 수준 등)를 반영한 모델링을 통하여 개인별 직무역량을 좀 더 정확히 수치화하는 것 **3. 해결 과정** * ‘매칭 점수 보정 모델A’를 이용하여 경험 직무 수준과 기간을 반영하여 직무역량을 재산정하여 구직자의 기업 매칭 점수를 보정. 이 모델을 통하여 직무 수준과 기간이 다른 직무 경험을 가진 구직자들의 매칭 점수를 차별화 할 수 있었고, 매칭 몰림 현상을 일부 해결. * ‘매칭 점수 보정 모델B’는 구직자의 경험 직무가 단절된 이후 기간을 반영하여 직무역량을 재산정하는 모델로 구직자의 직무 경험 단절 기간에 따라 기업 매칭 점수가 상이. 이 모델을 ‘매칭 점수 보정 모델A’와 함께 사용하여 매칭 몰림 현상을 해결 * ‘매칭 점수 보정 모델‘을 이용하여 한 구직자의 한 개 이상의 포트폴리오에 대해서도 보정된 누적 점수를 얻을 수 있음 * 경력 산정 모델에는 국가직무능력표준(NCS)의 직무분류와 수준을 활용하였고, 몰림 현상이 발생한 기업과 구직자의 데이터를 통해 보정효과 확인 **4. 성과 및 향후계획** * 기존의 알고리즘에서는 단순히 경험의 유무만을 가지고 매칭이 이루어졌다면, 새로운 알고리즘에서는 개인별 경험정도에 따라 산정된 점수를 활용함으로 사용자들에게 매칭 서비스를 현실적이고 논리적으로 설명 할 수 있어 서비스의 신뢰도 및 타당도를 높이는데 효과가 있을 것으로 기대 * 현재 기업의 매칭 서비스는 학생과 실습기업 매칭에 이용되고 있었는데, 사용자층을 확장하여 재직자, 경력단정여성 등으로 확대하여 서비스를 제시 할 수 있을 것으로 봄