"면접해조"의 두 판 사이의 차이
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====시장상황에 대한 분석==== | ====시장상황에 대한 분석==== | ||
*경쟁제품 조사 비교 | *경쟁제품 조사 비교 | ||
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| + | ◇ 사람인 社 AI 면접 코칭 | ||
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| + | • 자체 NLP/NLU 기술을 GPT와 결합하여 자기소개서 기반 5종의 질문 생성 | ||
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| + | • 사용자의 답변에 따른 피드백 제공 | ||
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| + | • 텍스트 형태로 모의 면접 진행 | ||
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| + | ◇ 원티드 社 AI 면접 코칭 | ||
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| + | • 채용공고 링크 입력 시 AI가 이를 요약 및 분석하고 관련 질문 생성 | ||
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| + | • 직무 능력 관련 '하드 스킬', 적응 및 소통 능력 관련 '소프트 스킬' 질문 제공 | ||
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| + | • 사용자의 답변에 따른 피드백 제공 | ||
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| + | • 텍스트 형태로 모의 면접 진행 | ||
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| + | ◇ 위드마인드 社 인터뷰마스터IM | ||
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| + | • 지원한 직군 및 직무에 따른 면접질문 생성 | ||
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| + | • 자기소개, 직무, 역량 및 성향에 관한 질문으로 구성 | ||
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| + | • 답변 분석 및 점수화 후 심층질문 제시 | ||
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| + | • 영상으로 모의면접 진행 | ||
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*마케팅 전략 제시 | *마케팅 전략 제시 | ||
| − | + | ◇ 자신의 경력과 경험에 맞는 기술 면접을 준비하려는 웹 개발자 및 취업 준비생들에게 사용자 맞춤형 질문을 제공한다는 점을 강조한다. | |
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| + | ◇ 답변에 대한 꼬리질문을 생성하여 실제 면접과 유사한 경험을 제공한다는 점을 강조한다. | ||
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| + | ◇ 면접 전 과정을 문서화하며, 답변에 대한 분석 및 평가를 제공한다는 점을 강조한다. | ||
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| + | ◇ 적절한 홍보 수단을 사용한다. | ||
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===개발과제의 기대효과=== | ===개발과제의 기대효과=== | ||
====기술적 기대효과==== | ====기술적 기대효과==== | ||
| − | + | ◇ 음성 기술의 발전: 사용자 음성을 인식하고, TTS(Text-to-Speech) 및 ASR(Automatic Speech Recognition) 기술을 활용하여 음성으로 면접 질문을 전달하는 것은 음성 기술의 최신 동향을 반영하였다는 점에서 의의가 있다. | |
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| + | ◇ 면접 스크립트의 다양성: GPT를 이용한 면접 질문 생성은 다양한 질문 유형과 난이도를 제공할 수 있습니다. 이는 사용자가 더 다양한 상황에 대비하고 자신의 역량을 향상시킬 수 있도록 도움을 줄 것이다. | ||
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| + | ◇ 맞춤형 피드백 시스템: 사용자 응답을 분석하고 피드백을 제공하는 기술은 사용자에게 자신의 답변을 개선하고 능력을 향상시킬 수 있는 기회를 제공한다. | ||
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====경제적, 사회적 기대 및 파급효과==== | ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과==== | ||
| − | + | ◇ 고용 기회 확대: "면접왕"을 통해 취업을 준비하는 수많은 사용자들에게 새로운 기회를 제공함으로써 고용 기회를 확대할 수 있다. | |
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| + | ◇ 인공지능 기술의 보급: 이 프로젝트는 AI 기술을 대중이 보다 쉽게 접근 가능하게 만들어, 기술 보급에 기여할 수 있다. | ||
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| + | ◇ 다양성과 인클루전 강화: "면접왕"은 지리적, 경제적으로 다양한 사용자들에게 열려 있어서 다양성과 인클루전을 촉진하며, 다양한 배경을 가진 사람들이 취업 시장에서 더욱 공평한 기회를 얻을 수 있도록 돕는다. | ||
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===기술개발 일정 및 추진체계=== | ===기술개발 일정 및 추진체계=== | ||
2023년 12월 21일 (목) 08:07 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 면접왕(LLM 기반 모의면접 연습 서비스)
영문 : 00000000..
과제 팀명
면접해조
지도교수
이동희 교수님
개발기간
2023년 9월 ~ 2023년 12월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20196100** 민*정(팀장)
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20169200** 이*경
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20209200** 권*혜
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20179200** 박*수
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20209200** 김*람
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
◇ 본 과제는 LLM 기반의 생성형 인공지능을 활용한 작품이다.
◇ 본 서비스는 소프트웨어 개발직군 취업 준비생을 대상으로 한다.
◇ 사용자의 이력서와 프로젝트 경험을 토대로 소프트웨어 기술 직무 면접 질문을 생성 및 제공한다.
◇ STT(Speech-to-Text) 및 TTS(Text-to-Speech) 기술을 사용하여 음성으로 모의 면접을 진행한다.
◇ 실제 면접 상황과 유사하게 사용자 답변에 대한 꼬리질문을 제공한다.
◇ 사용자 답변에 대한 생성형 인공지능의 평가 및 피드백을 제공한다.
개발 과제의 배경
◇ 능률적인 학습: AI를 활용하여 사용자는 자신의 약점과 강점에 대해 즉각적인 피드백을 받아 본인만의 맞춤형 학습 경로를 설정할 수 있다.
◇ 면접 역량 강화: 실질적인 면접 상황에서 요구되는 역량들(문제 해결, 커뮤니케이션 능력 등)을 키울 수 있다.
◇ 면접 독학 준비 도움: 면접을 혼자 준비할 때, 자신에게 실시간으로 질문하고 직접 대답하는 것이 불가능하지만, 해당 웹 서비스를 사용하면서 자신을 임의의 면접 상황에 놓이게 할 수 있다.
개발 과제의 목표 및 내용
◇ 본 서비스는 크게 두 가지 기능으로 구성된다.
- 입력한 정보와 선택한 옵션에 의해 면접 환경을 만들고, 만들어진 면접 환경에서 연습할 수 있는 기능
- 진행했던 모의 면접 목록을 확인하고, 각 면접의 대화 내용, 기록 영상 그리고 코멘트를 확인할 수 있는 기능
◇ 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 작동하며, GUI와 AI 기반 음성인식 인터페이스를 제공한다.
- 회원가입 및 로그인을 통해 고객의 정보를 저장 및 활용한다. (면접 이력 조회)
- 직군, 원하는 면접 질문 개수, 원하는 질문을 설정하여 면접을 생성할 수 있다.
- 생성된 면접을 시작한 뒤, 면접을 중단하거나 끝낼 수 있다.
- 면접 이력 목록을 조회할 수 있으며, 답변에 대한 피드백을 확인할 수 있다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
- 전 세계적인 기술현황
◇ React
• React는 가상 DOM을 활용하여 효율적인 업데이트를 가능하게 하며, 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다.
• 컴포넌트 기반 아키텍처로 코드 재사용이 간단하며, 개발 생산성을 높입니다.
◇ Spring Boot
• 빠른 개발을 지원하며 기본 설정을 제공하여 복잡한 구성 작업을 줄여 개발 생산성을 향상시킵니다.
• 내장 웹 서버를 통해 배포와 실행이 간편하며, 다양한 기능 및 라이브러리를 쉽게 활용할 수 있습니다.
• 자동 구성과 스프링 부트 스타터 등의 기능으로 개발자가 복잡한 설정 작업에 시간을 소비하지 않고 빠르게 안정적인 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
◇ Kotlin
• Kotlin의 간결한 문법은 코드의 가독성을 향상시키고 생산성을 높입니다.
• Null 안정성을 제공하여 NullPointerException 오류를 방지하며 애플리케이션 안전성을 향상시킵니다.
◇ LLM
• 오픈 소스 LLM: 공개된 LLM을 그대로 사용하는 방법.
• LLM 파인튜닝: 대규모 언어 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정하는 프로세스.
• LLM API: LLM을 웹 또는 응용 프로그램을 통해 액세스하고 사용할 수 있게 해주는 프로그래밍 인터페이스.
• 프롬프트 엔지니어링: LLM을 사용하여 원하는 결과를 얻기 위해 입력 프롬프트를 설계하고 조정
- 특허조사 및 특허 전략 분석
◇ 음성인식 기반의 가상 면접 처리 시스템 및 방법 ( SYSTEM AND METHOD FOR PROCESSING VIRTUAL INTERVIEW BASED SPEEDCH RECOGNITION )
- 출원인: (주)컴버스테크
- 출원번호: 10-2015-0044495
- 질문에 대응하여 사용자가 입력한 음향신호에 대해 분석하고 평가하는 특허
◇ 자기소개서를 기반으로 면접 질문을 생성하는 서버 및 방법
( Server and Method for Generating Interview Questions based on Letter of Self-Introduction)
- 출원인: 주식회사 무하유
- 출원번호: 10-2281161
- 자기소개서의 핵심을 파악하여 질문을 생성 및 보정하는 AI 모델에 관한 특허
◇ 딥러닝에 기반한 교육 목적의 사용자 맞춤형 면접 피드백 제공 방법 및 시스템
( METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING USER-CUSTOMIZED INTERVIEW FEEDBACK FOR EDUCATIONAL PURPOSES BASED ON DEEP LEARNING )
- 출원인: 박경호
- 출원번호: 출원번호: 10-2023-0126390
- 이미 평가되어 있는 질의응답을 학습하여 새로운 질의응답을 평가하는 특허
- 기술 로드맵
시장상황에 대한 분석
- 경쟁제품 조사 비교
◇ 사람인 社 AI 면접 코칭
• 자체 NLP/NLU 기술을 GPT와 결합하여 자기소개서 기반 5종의 질문 생성
• 사용자의 답변에 따른 피드백 제공
• 텍스트 형태로 모의 면접 진행
◇ 원티드 社 AI 면접 코칭
• 채용공고 링크 입력 시 AI가 이를 요약 및 분석하고 관련 질문 생성
• 직무 능력 관련 '하드 스킬', 적응 및 소통 능력 관련 '소프트 스킬' 질문 제공
• 사용자의 답변에 따른 피드백 제공
• 텍스트 형태로 모의 면접 진행
◇ 위드마인드 社 인터뷰마스터IM
• 지원한 직군 및 직무에 따른 면접질문 생성
• 자기소개, 직무, 역량 및 성향에 관한 질문으로 구성
• 답변 분석 및 점수화 후 심층질문 제시
• 영상으로 모의면접 진행
- 마케팅 전략 제시
◇ 자신의 경력과 경험에 맞는 기술 면접을 준비하려는 웹 개발자 및 취업 준비생들에게 사용자 맞춤형 질문을 제공한다는 점을 강조한다.
◇ 답변에 대한 꼬리질문을 생성하여 실제 면접과 유사한 경험을 제공한다는 점을 강조한다.
◇ 면접 전 과정을 문서화하며, 답변에 대한 분석 및 평가를 제공한다는 점을 강조한다.
◇ 적절한 홍보 수단을 사용한다.
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
◇ 음성 기술의 발전: 사용자 음성을 인식하고, TTS(Text-to-Speech) 및 ASR(Automatic Speech Recognition) 기술을 활용하여 음성으로 면접 질문을 전달하는 것은 음성 기술의 최신 동향을 반영하였다는 점에서 의의가 있다.
◇ 면접 스크립트의 다양성: GPT를 이용한 면접 질문 생성은 다양한 질문 유형과 난이도를 제공할 수 있습니다. 이는 사용자가 더 다양한 상황에 대비하고 자신의 역량을 향상시킬 수 있도록 도움을 줄 것이다.
◇ 맞춤형 피드백 시스템: 사용자 응답을 분석하고 피드백을 제공하는 기술은 사용자에게 자신의 답변을 개선하고 능력을 향상시킬 수 있는 기회를 제공한다.
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
◇ 고용 기회 확대: "면접왕"을 통해 취업을 준비하는 수많은 사용자들에게 새로운 기회를 제공함으로써 고용 기회를 확대할 수 있다.
◇ 인공지능 기술의 보급: 이 프로젝트는 AI 기술을 대중이 보다 쉽게 접근 가능하게 만들어, 기술 보급에 기여할 수 있다.
◇ 다양성과 인클루전 강화: "면접왕"은 지리적, 경제적으로 다양한 사용자들에게 열려 있어서 다양성과 인클루전을 촉진하며, 다양한 배경을 가진 사람들이 취업 시장에서 더욱 공평한 기회를 얻을 수 있도록 돕는다.
기술개발 일정 및 추진체계
개발 일정
내용
구성원 및 추진체계
내용
설계
설계사양
제품의 요구사항
내용
설계 사양
내용
개념설계안
내용
이론적 계산 및 시뮬레이션
내용
상세설계 내용
내용
결과 및 평가
완료 작품의 소개
프로토타입 사진 혹은 작동 장면
내용
포스터
내용
관련사업비 내역서
내용
완료작품의 평가
내용
향후계획
내용
특허 출원 내용
내용
