그래프 데이터베이스를 활용한 대학생 진로 조언 플랫폼 연구

Abstract

교육부의 '2017년 진로교육현황조사'에 따르면 국내 대학생들의 가장 큰 고민 사항은 진로에 대한 고민으로, 진로와 연관도가 높은 학업에 대한 고민까지 포함할 경우 85%의 대학생들이 진로에 대해 고민하는 것으로 확인되었다. 대학생들의 진로에 대한 고민과 원인에 관한 많은 연구가 진행되고 있지만, 실제 이러한 문제를 해결하는 방안 제시는 진로 상담과 진로 교육과 같이 범위가 한정되어 있다. 본 논문은 국내 대학생들의 진로·취업 문제에 대한 정보기술을 활용한 해결방안 제시 연구이다. 연구 수행을 위한 대학생들의 요구사항은 교육부의 '2017년 진로교육현황조사' 내용 중 '진로 및 취·창업 준비를 위해 대학에서 지원받고 싶은 사항' 항목의 응답 내용과 2017년 중앙대학교의 진로의식 설문 조사에서의 '진로 결정에 어려움을 겪고 있는 이유' 항목의 응답 내용을 활용하여 학생들의 요구사항을 정의하였다. 진로 조언을 위한 모델은 실제 상담 사례들과 파슨스의 ‘특성-요인 이론’에 기반하여 개인에 대한 분석, 직업 분석, 과학적 조언을 통해 매칭하는 과정으로 조언 모델을 정의하였으며, 학생들의 요구사항과 진로 조언 이론을 기반으로 학생의 정보 분석, 직업정보 제공, 추천·상담 단계로 정보기술을 활용한 진로 조언 모델과 활용 가능한 기술 요소를 제시하였다. 진로 조언을 위해 고용노동부 워크넷 API를 통해 직업정보와 직무정보를 수집하였으며, 학생들의 요구사항인 실제 기업에 대한 채용정보 및 취·창업 준비를 위한 실무 정보의 부족으로 민간 취업정보포털에서 89개의 정보기술 관련 직업에 대한 구인공고를 수집하여 역량별로 분류하고 중요도를 계산하여 가중치를 설정하였다. 수집된 데이터들을 활용하여 학생들에게 맞춤형 조언을 제공하기 위한 설계 과정에서 각 역량 요소들과 직업, 역량과 역량의 관계들과 같이 관계에 대한 분석이 중요한 기술적 문제로 대두되었다. 이러한 관계 분석 문제 해결을 위해 관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스의 관계 쿼리 효율에 대한 비교 실험과 평가를 통해 그래프 데이터베이스를 활용한 지식 그래프를 진로 조언을 위한 지식 베이스로 선정하였다. 상담 및 멘토링 기능 설계를 위해 대학생들의 자연어 질문에 대해, 자연어처리 학습을 활용하여 챗봇 기반의 진로 조언 시스템과 입력된 개인의 역량을 기반으로 맞춤형 직업을 추천받고, 역량 개발을 지원받기 위한 e-포트폴리오 앱을 설계하였다. 본 연구를 통해 그래프 데이터베이스를 활용한 지식 베이스 설계와 구축 방법론을 제시하였으며, 제시된 지식 그래프 설계 방법론과 구축 방법론을 활용하여 고용노동부의 API에서의 직업·직무 데이터 수집과 민간채용 포털에서의 구인 정보를 수집하여 진로·취업 조언을 위한 지식 그래프를 구현하고, 방법론을 사용하지 않은 방식과의 구축속도 비교를 통해 방법론의 효율성을 증명하였다.

설계된 그래프 데이터베이스를 활용한 진로 조언 플랫폼을 실제 구현하여, 지식 그래프를 활용한 챗봇과 모바일 앱 환경의 진로 조언 시나리오를 테스트하였으며, 정보기술 관련 대학생들을 평가단으로 선정하여 실제 시연과 테스트를 진행하였다. 평가단 설문 및 평가 결과 기업의 채용정보분석과 조언 결과(4.08), 인터페이스 만족도(4.24), 진로설계 시 도움 여부(4.24), e-포트폴리오 기능 및 활용 여부(4.52), 진로 조언 플랫폼 적극 활용 여부(4.71)로 평가된 바와 같이 진로 추천 및 역량 개발 모델의 만족도가 매우 높게 조사되었다. 또한, 기존의 모바일 또는 웹검색을 활용한 정보 검색 방식과 챗봇을 활용한 방식과의 정보 검색 시간 테스트를 통해 진로 분야와 같이 특정 기능의 경우 챗봇을 활용한 검색 효율과 만족도가 높은 것으로 평가되었다. 본 연구는 국내 대학생들의 가장 큰 고민 사항인 진로 문제를 정보기술을 활용한 해결방안을 제시한 연구로써, 관계 분석이 중요한 지식에서의 그래프 데이터베이스 기반의 지식 그래프 구축과 활용에 대한 모델을 새롭게 제시하였다. 본 연구의 성과로 다양한 직업데이터를 활용한 지식 그래프의 구축과 구축된 지식을 대학생들에게 분석·제공하여 학생의 진로 결정과 역량 개발을 지원할 수 있게 되기를 바라며, 대학 내의 학사지원시스템 및 진로·취업 통합정보시스템과 연동하여 학생 개개인의 맞춤형 지원 서비스 구축을 위한 가이드가 되기를 바란다. 특히, 그래프 데이터베이스는 구조적으로 설명할 수 있으며, 모델 설계를 위한 데이터 이외에 요구하는 데이터가 많지 않기 때문에 다양한 형태의 지능형 시스템의 구축과 활용 모델로서의 본 연구를 활용한 추가 연구를 기대한다. |According to the Ministry of Education's "2017 Career Education Survey", it was confirmed that 85% of university students worry about their careers, including career-related studies. While many studies are being conducted on the causes and concerns of university students' career paths, suggestions on how to solve these problems are limited in scopes, such as career counseling and career education. This paper is a study on the solution using information technology on the career and employment problems of Korean university students. The requirements of university students for research were defined by using answers to "What they want to receive from universities to prepare for employment and start-up" from the Ministry of Education’s "Career Education survey in 2017" and answers from the "Why they are having difficulties deciding their careers?" in the 2017 career-conscious survey at Chung-Ang University. The career counseling model defines a counseling model by linking actual counseling cases with personal analysis, job analysis, and scientific advice based on Parsons' 'Trait-Factor Theory'. Based on the theory, the paper presents the career counseling model using information technology and the available technology elements in steps of information analysis, job information provision·recommendation, and counseling. For career advice, job information and practical details were collected through the Worknet API of the Ministry of Employment and Labor, and because of the lack of practical information required by students for employment and preparation for start-ups, 89 job postings for IT-related jobs were collected from the private employment information portal, classified by capacity, and weighted by calculating their importance. In the design process of using the collected data to provide customized advice to students, an analysis of relationships, such as each of the competency factors and occupations, and relationships with each competency, was introduced as an important technical issue. To solve these relationship analysis problems, knowledge graphs using the graph database were selected as knowledge bases for career advice through the relationship between relational databases and graph databases and comparative experiments and evaluations of query efficiency. In response to natural language questions from college students for consultation and mentoring function design, the e-portfolio app was designed to receive customized jobs and support competency development based on chatbot-based career advice system and entered individual capabilities using natural language processing learning. Through this study, we presented the knowledge base design and construction methodology using the graph database. Using the presented knowledge graph design methodology and the construction methodology, we collected job and occupation data from the Ministry of Employment and Labor's API and job offer information from the private recruitment portal. We collected and implemented the knowledge graph for career and employment advice and proved the effectiveness of the methodology by comparing the construction speed with the method that did not use the methodology. The career advice platform using the designed graph database was implemented to test the career advice scenario of chatbot and mobile app environments using knowledge graphs and selected college students related to information technology as evaluation teams to conduct actual demonstrations and tests. Based on the survey and results of the evaluation team, the satisfaction of the career counseling and capacity development model is high as suggested in the results: the satisfaction of the company's recruitment information analysis and advice (4.08), interface satisfaction (4.24), whether to assist in career design(4.24), e-portfolio function and utilization (4.52) and career advice platform actively utilized (4.71). Also, it was evaluated that the search efficiency and satisfaction using the chatbot was high for certain functions such as career fields through the information retrieval time test with the existing information retrieval method using the mobile or web search and the chatbot method. This study proposes a solution using information technology for career problems, the biggest concern of Korean university students, and newly proposed a model for constructing and using a knowledge graph based on graph database in knowledge where relationship analysis is important. I hope that the results of this study will help university students to analyze and provide knowledge related to the construction of knowledge graphs using various occupational data, and to support students' career decisions and development of capabilities and that it will be a guide to establish personalized support services for each student in conjunction with the academic support system, career path and job integration information system at school. Especially, the graph database can be explained as a structural perspective and there is not much data other than the data for model design. Therefore, further research is expected using this research as