| 연구목표 |
○ 직군/직무에 따른 AI학습 데이터 개발- 대화시스템 성능 향상을 위한 질문답변의 쌍으로 구성된 학습데이터 설계- 답변 판단 성능 향상을 위한 5단계로 세분화된 라벨링(Labelling)처리- 각 단계마다 10개씩의 답변 데이터로 구성된 학습데이터 10,000개 개발○ 답변판단 및 점수 판정 AI알고리즘 기술 설계- 면접 언어 특성을 반영한 면접 특화 P... |
| 연구내용 |
□ 주관연구개발기관 개발내용■ AI학습 데이터 개발○ 직무별 면접질의응답 데이터 개발○ 면접문항 및 답변 점수화 데이터 개발 ■ 대면면접 특성이 반영된 AI면접 서비스 시스템 개발○ AI면접 서비스 시스템 설계○ AI면접 서비스 시제품 제작○ AI면접 서비스 제품 상용화□ 공동연구개발기관 개발내용■ 구조화 면접 형태의 Sub-Question 추출 개발○ P... |
| 기대효과 |
1) 기존면접방식의 기술극복□ 기존 면접방식의 단점을 보완한 온라인 AI면접서비스- 구조화 면접기법을 AI기술로 극복하고 직무역량을 판단할 수 있는 기술을 통해, 기업이 효율적으로 HR에 관한 인재정보를 얻고자할 때, 외적역량평가 정보와 직무역량 평가정보를 모두 제공하게 되어 최종적으로 시장이 원하는 AI면접 서비스 제공이 가능하게 된다.2) 매출증대□ ... |
| 키워드 |
인공지능,구조화면접,문장,대면면접,답변점수화 |