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카피킬러HR 프리즘 이야기

특허로 인정된 카피킬러HR 프리즘의 강력한 블라인드 기술

 

공정한 채용을 위한 필수요소로 자리잡고 있는 블라인드채용 

 

하지만 블라인드 채용을 진행하기 위해서는 수만 개의 자기소개서를 하나하나 꼼꼼히 읽어 블라인드 요소가 있는지 확인하는 수밖에는 없는데요. 일반적으로 블라인드가 필요한 단어의 키워드 검색을 통해서 하이라이팅 된 부분을 하나하나 체크하고 계시는 분들이 많으시죠! 

하지만... 문제는 키워드 검색으로는 분명한 한계가 있다는 점입니다. 직접적인 표현 뿐 아니라 간접적인 표현으로도 충분히 개인을 유추할 수 있기 때문이죠. 

무하유는 이런 한계점을 해결하고 채용 담당자 분들이 빠르게 업무를 진행할 수 있도록 블라인드 기능✨을 제공하고 있습니다. 

​단순한 키워드 검색을 넘어서 의미적으로 동일한 표현도 블라인드 처리를 도와드리고 있는데요. 

이 분석 기능을 구문 분석이라고 합니다. 카피킬러HR 프리즘의 블라인드 기술은 구문 분석에 대한 특허 등록을 통해 어떤 업체도 제공하고 있지 않은 진보된 기술임을 인정받았습니다. 

 

자, 지금부터 특허로 인정받은 블라인드체커의 기술! 특허의 핵심 내용을 함께 살펴보시죠. 

 

* 읽기 편하도록 일부 내용을 풀어 작성했습니다😉. 

블라인드 기술의 특허는 문서 내의 블라인드가 필요한 검사대상 항목을 결정하고, 검사 문서로부터 구문분석을 수행하여 검사대상 항목에 대응하는 특정정보를 추출하고, 추출된 특정 정보에 대해 마스킹처리 또는 하이라이팅 처리 중 하나를 선택하여 적용하는 것을 주요 특징으로 삼고 있습니다. 

마스킹 처리 또는 하이라이팅 처리 중 하나를 선택하여 적용함에 있어서 특정정보를 바탕으로 블라인드처리 대상인 정보가 추출되지 않았는지 여부 또는 블라인드 처리 대상이 아닌 정보가 추출되었는지 여부를 판단하고 결과에 따라 특정 정보에 대해 후보정을 수행하는 것을 주요 특징으로 합니다. 

 

 

 

​특히, 검사문서에 대해 구문분석을 수행하여 검사대상 항목에 대응하는 특성정보를 추출하는 것을 주요 특징으로 합니다. 검사문서 내 문장들이 표현하고 있는 정확한 의미를 파악하고자 하는 것으로서, 직접적인 표현뿐만 아니라 간접적으로 표현한 경우까지 그 문맥상 의도하는 바를 파악할 수 있습

니다. 

문장이 의미하는 바를 파악하고자 텍스트에 대해 문맥 의존적으로 구문분석을 수행하여 문장의 문맥을 파악하고, 
(👉 예를 들어 직업상 의미로 사용되는 '검사'와 신체 검사를 하다의 '검사'를 명확히 구분한다는 뜻입니다.) 

문맥 파악한 결과를 기초로 블라인드 처리가 필요한 특정정보를 검출하는 것을 특징으로 합니다. 또한, 구문분석을 통해 문맥을 파악함에 있어서, 학습을 통해 구축된 학습모델을 사용하여 문맥 의존적인 구문분석을 수행할 수 있습니다.
(👉 블라인드체커의 구문분석은 최신 인공지능 기술인 딥러닝을 통해 구축되었다는 뜻입니다!) 

 

 

자, 그렇다면 학습을 통해 구축된 학습모델이 무엇이길래 문맥 의존적인 구문분석을 수행할 수 있는가 의문이 들 수 있는데요. 

 

블라인드 체커에 적용된 CNN 딥러닝 모델이 구문분석을 가능하게 하고 있습니다. 

"🤔딥러닝.. 인공지능.. 최신기술.." 궁금하시죠? 무하유의 인공지능 전문 개발자 임수경 프로와의 인터뷰가 있으니 참고하세요. 쉽고 간단하게 블라인드 기술에 적용된 딥러닝 모듈에 대해 설명하고 있습니다. 

> 여기를 클릭하세요!

 

 

한없이 조그마하게 줄어들어있는 사이드바, 모니터 화면 가득히 들어 차 있는 텍스트는 우리 모두가 업무를 진행하며 한 번쯤 겪는 어려움이죠. 

 

카피킬러HR 프리즘을 개발한 무하유는 이런 많은 텍스트 데이터로부터 오는 어려움을 해결하기 위해 많은 서비스를 제공하고 있습니다. 1600여 기관/대학에서 이용하시는 표절검사 카피킬러가 대표적이죠! 

무하유가 개발한 블라인드기능은 채용담당자 여러분의 사이드바가 조금 더 빨리 움직일 수 있도록 도와드리는 역할을 합니다. 모니터 가득 나열되어있는 텍스트 보면서 피로해 하지 마세요! 이게 맞는지, 아닌지, 저건 또 맞는 건지 아닌지 고민하지 마세요.

이제 블라인드 기능으로  블라인드해야 할 차별 요소를 쉽게 읽고 수월하게 걸러낼 수 있습니다!