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초록

영어

This study proposed a system that can improve the employment rate and maintenance employment rate by filtering information related to employment in analyzing big data for students who want to find employment. The subject was a two-year female university, the existing employment strategy participated in the job search with simple information such as school grades and personality. As a result, the maintenance employment rate was relatively low due to the decrease in the satisfaction of students seeking employment and the incompatibility with the post-employment aptitude. In order to solve these problems, we propose a system that determines and filters whether the input data in the process of analyzing big data such as employment-related information to improve employment and maintenance employment rates.

한국어

본 본 연구는 취업을 희망하는 학생들을 대상으로 빅데이터를 분석하는 과정에서 취업과 관련이 있는 정보 등 을 필터링하여 취업률 및 유지취업률을 향상할 수 있는 시스템을 제안하였다. 실험대상은 2년제 여자대학교의 취업 대상자로써 기존의 취업 전략은 학교성적 외모 성격 등 단순한 정보로 구직에 참여했다. 그 결과, 취업하려는 학생들 의 만족도가 감소하고 취업 후 적성에 맞지 않는다는 등의 이유로 도중 퇴사하여 유지취업률이 상대적으로 낮았다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 취업정보를 분석하는 과정에서 분석하는 과정에서 입력되는 데이터가 취업관련정 보인지를 판별하여 활용할 수 있도록 필터링하는 시스템을 제안하여 취업률 및 유지취업률을 향상 시킬 수 있는 취 업 전략을 구축하고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 동향 분석
1. 청년 취업 동향 분석
2. 데이터마이닝 기법 분석
Ⅲ. 빅데이터 분석에 의한 취업 전략
1. 빅데이터 분석을 위한 딥러닝
2. 빅데이터 기반 취업정보 필터링 시스템 설계
Ⅳ. 취업정보 필터링의 분석 결과
1. 딥러닝의 신뢰도 분석
2. 취업 전략의 만족도 분석
3. 취업 전략의 효율성 분석
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 윤선희 [ Sunhee Yoon | 정회원, 숭의여자대학교 디지털미디어디자인과, 부교수 ] Corresponding author

참고문헌

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700