"너굴맨" '통계자료+공개데이터 활용 취업정보 대시보드' 최우수상 "눈길"

한국고용정보원이 주최한 ‘고용.노동 빅데이터 알고리즘 및 시각화 경진대회’에서 △잡케어 추천 알고리즘(From KMU-MBA팀), △KNOW기반 직업 추천 알고리즘(affjljoo3581팀), △구직자를 위한 기업 트랜드 시각화(너굴맨팀) 3가지 주제별로 각각 최우수상팀으로 선정됐다.

이날 대회에서 총 12개팀이 수상팀으로 선정됐으며 최우수상 500만원, 우수상 300만원, 장려상 100만원이 수여됐다.

이번 대회는 고용.노동 빅데이터에 대한 인지도 제고 및 인공지능 기반 고용서비스 발굴, 빅데이터 분석.활용 촉진을 위해 2021년 12월 6일부터 2022년 1월 28일까지 진행됐으며 이날 최종 경연이 펼쳐졌다.

경진대회 주제별 세부 수상내역을 살펴보면 다음과 같다.

■ 잡케어 추천 알고리즘

1,144개 참가팀 중 1차 정량평가를 통해 6팀이 선발됐고 2차 발표평가를 통해 최종 4팀의 수상팀이 선정됐다.

직장인 2인으로 구성된 ‘From KMU-MBA’팀이 최우수상으로 선정됐으며, 추천에 활용할 수 있는 파생변수를 생성하고 가장 효과적으로 추천하는 알고리즘을 개발했다.

■ KNOW 기반 직업 추천 알고리즘

761개 참가팀 중 1차 정량평가를 통해 10팀이 선발됐고 2차 발표평가를 통해 최종 4팀의 수상팀이 선정됐다.

이 중 최우수상은 대학생 1인이 참가한 ‘affjljoo3581’ 팀으로 선정됐으며, KNOW 설문데이터를 기반으로 최적의 직업 추천 알고리즘을 개발하고 직업 추천에 가장 중요하게 사용되는 설문지의 영향변수를 발굴했다.

■ 구직자를 위한 기업 트랜드 시각화

471개 참가팀 중 1차 정량평가를 통해 10팀이 선발됐고 2차 발표평가를 통해 최종 4팀의 수상팀이 선정됐다.

직장인 2인으로 구성된 ‘너굴맨’ 팀이 최우수상으로 선정됐으며, 여러 취업 통계 자료 및 공개 데이터를 활용하여 취업 동향 정보를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 개발하여 활용 가능성 측면에서 심사위원단의 호평을 받았다.

한편 이번 경진대회 각 주제별 수상팀의 결과물은 개인별 맞춤형 컨텐츠 추천 서비스 개발 및 잡케어 고도화에 활용될 예정이다.

나영돈 원장은 “이번 대회를 통해 고용서비스의 발전에 도움이 되는 다양한 알고리즘 및 시각화 아이디어를 발굴할 수 있었다”며 “개방플랫폼을 통해 다양한 아이디어를 가진 사람과 함께 스마트한 고용서비스 발전에 적극 참여하도록 기회를 제공할 계획”이라고 밝혔다.