KAIST는 스마트시티 내 구성원의 취업 애로를 해소하는 빅데이터 기반 연구에도 힘을 쏟고 있다.
스마트시티의 관리 분야는 사회기반 하드웨어(HW)에만 머무르지 않는다. 사람의 활동에도 관여해 효율성을 더한다.
이문용 산업 및 시스템공학과 교수가 이끄는 연구팀은 기존에 청년층에 맞춰 설계돼 있던 일자리 매칭 시스템을 중장년층, 경력단절여성을 위해 다변화 한 데이터기반 기술을 개발했다.
연구팀은 한국고용정보원의 일자리 관련 정보인 '워크넷 데이터'를 기반으로 새로운 고용자-구직자 연결 체계를 구축했다. 약 250만건 구직회원 자료과 45만건 기업회원 정보, 이들의 구인·구직 정보를 활용해 새롭게 '직종코드'를 구성했다.
우선 24개뿐이던 워크넷 데이터의 기존 직업 대분류를 35개로 개편하는 것을 비롯해 직종 분류를 새롭게 했다.
또 새로 구성한 알고리즘을 구성해 정확도를 높였다. 새로 구성한 'K-매치 알고리즘'은 이전에 고려되지 않았던 '구직 중요 요소'를 산출 결과에 반영한다. 임금의 금액과 형태, 주소지와의 거리와 같은 세부 정보를 토대로 매칭 결과를 산출한다. 또 단순히 원하는 직종뿐만 아니라 유사한 직종까지 검색할 수 있도록 '유사도 기준 분류'를 적용했다.
이 결과로 기존에 23%에 불과하던 희망직종-알선직종 일치 정확도를 두 배 이상 높였고, '빌딩 경비원'을 검색할 경우 아파트나 병원 경비원이 검색되지 않는 문제를 해결했다.
연구팀은 이 기술을 취업 애로 계층뿐만 아니라 다양한 계층 취업 연결에도 활용할 수 있다고 설명했다. 직업 컨설팅, 시도 단위 고용서비스 매칭, 교육 프로그램 매칭에도 쓸 수 있다. 활용 데이터셋을 달리하면 다양한 분야에 활용하는 기술 기반이 된다.
연구팀은 관련 기술을 경기도 스마트 데이터타운 실증 사업에 활용했다.
이문용 교수는 “다양한 분야 빅데이터를 이용한 인적자원 효율화도 스마트시티 주요 요건”이라면서 “앞으로도 새로운 데이터 기반 스마트시티를 창출하는 데 노력하겠다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
