고용노동 공공데이터 공모전 기록- 라이터서비스

2024년 제 3회 고용노동부 주관 공공데이터 공모전 기록입니다.

주제는 라이센스 튜터, 줄여서 라이터 서비스입니다. 라이터서비스는 자격증 취득과정에 있어서 사용자에게 도움을 줄 수 있도록 만들어 자격증 통합정보조회, AI기반 자격증 추천, 학습관리를 포함하고 있습니다.

 

 

1. 서비스 구상 배경

• 자격증 관심 증가

많은 청년들이 취업 준비를 위해 자격증을 취득하려는 움직임이 활발해지고 있으며, 이에 더해 중장년층 역시 재취업이나 승진 등을 위해서 자격증을 따면서 자격증에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있는 추세입니다. 이에 더해 취미 자격증 등의 종류가 많아져 자신이 어떤 자격증을 취득해야 하는지, 어떤 자격증이 자신에게 맞는지 알려주는 서비스가 필요하다고 생각했습니다.

 

 

• 자격증 정보시스템의 미흡

 

 

많은 사람들이 자격증을 통해 자신의 경쟁력을 높이고자 하지만, 자격증에 대한 정보 부족은 여전히 큰 문제로 남아 있습니다. 자격증 취득에 필요한 정확한 정보, 예를들어 시험일정, 난이도, 취득후의 실질적 영향 등은 여전히 쉽게 찾기 어려운 경우가 많습니다.

 

또한, 원하는 직무에 필요한 자격증이 무엇인지, 자격증을 취득하기 위한 필수 조건이 무엇인지에 대한 정보가 종합적으로 제공되지 않아, 많은 사람들이 상당한 불편을 겪고 있습니다.

 

따라서 자격증에 대한 체계적이고, 신뢰할 수 있는 정보 제공이 절실하며, 이를 통해 사람들이 보다 효율적인 선택을 살 수 있도록 돕는 것이 필요합니다

 

 

 

 

 

 

2. 서비스 구상 과정

 

2023년 초 이후로 운영을 중단한 자격증넷과 Q-net을 참고하여 어떤점이 부족한지 분석하여 해당 부분을 보안하는 방향으로 프로젝트를 진행했습니다.

 

우선 다른 서비스의 분석을 진행했습니다.

 

1. 자격증넷(자넷)

 

 

 

자격증넷: 자격증에 대한 통합적인 정보조회, 성격유형 검사에 따른 자격증 추천, 자격증 시험 날짜 등의 통합적인 조회가 가능한 서비스로, 라이터 서비스와 가장 유사함.

 

2023년 초 이후로 서비스 중단(이유는 불명)

 

 

 

 

저희는 자격증넷이 왜 운영을 중단했을까에 포커스를 맞춰 분석했습니다. 결론은  "돈이 안되니까"

자격증넷은 자격증에 대한 통합적인 조회가 가능하고, 자격증 추천 등 준수한 서비스를 제공하고 있었습니다.

하지만 단순하게 해당 서비스로는 MAU(Manthly Active User) 즉 방문률이 많지 않을것이라고 판단했습니다.

한번 자격증을 추천받으면 굳이 자넷에 다시 방문할 이유가 없는것입니다.

 

2. 큐넷

 

 

큐넷: 한국 산업인력공단이 주관하는 국가자격증 통합 조회 가능 서비스로써 국가자격증에 대한 통합 정보조회, 시험날짜, 결과발표 등 다양한 정보취득 가능

 

 

 

 

큐넷또한 마찬가지로 국가자격증에 대한 종합적인 정보조회가 가능한 서비스입니다. 자격증넷과 다른점은, Ai 추천 등의 서비스보다는 정보제공에 중점을 두고 있다는 것 입니다.

 

자넷의 낮은 MAU, 큐넷의 한정된 자격증 정보에 대한 단점을 해결하고자, 저희 라이터서비스는 웹이 아닌, 간편하게 접속할 수 있는 어플리케이션으로 방향성을 잡았고, MAU를 높이기 위해서 학습관리 서비스를 추가하기로 결정했습니다.

또한 지속적으로 늘어가는 민간자격증에 대한 정보를 추가하면서 취업용이 아닌 취미 자격증에 대한 정보조회도 가능하도록 서비스를 제공합니다.

 

-기타 참고 서비스

3. 열품타

 

 

 

 

공부시간, 할일목록등의 학습관리 정리 프로그램으로, 다른사람과 온라인상으로 공부시간을 공유하며 학습관리에 동기부여를 하는 어플리케이션

 

 

 

 

 

열품타와 비슷하게 자신이 해야할 목록, 공부시간, 다른 사람과의 공부시간 비교 등을 통해 사용자의 어플리케이션 방문율을 높여 높은 MAU를 확보하고자 하였습니다.

 

4. 오늘학습

 

 

 

 

각종 자격증에 대한 문제은행 제공어플

 

 

 

 

오늘학습에서는 자격증에 대한 문제은행 아이디어를 얻어 궁극적으로 라이터서비스는 

 

자격증 통합 정보조회가 가능하고, 늘어가는 자격증 종류에 대비하여 사용자가 어떤 자격증이 어울리는지, 어떤 자격증을 취득해야 하는지 AI기반으로 추천이 가능합니다. 뿐만 아니라 사용자의 학습을 돕기 위해서 자격증 학습기록과 문제은행을 제공하는 통합 서비스 플랫폼입니다.

 

 

3. 서비스 제작 과정

데이터 아키텍쳐

 

데이터 수집 단계에서는 공공데이터 포털 및 다른 자격증 주관 사이트에서 자격증 정보, 시험정보 및 통계 데이터가 수집됩니다. 이 과정에서 Apache Spark를 사용하여 대용량의 데이터플 효율적으로 추출하고 전처리 하는 과정을 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 돕습니다.

 

데이터 저장 단계에서는 전처리된 데이터를 Mongo DB에 저장하여 데이터의 영속성을 확보합니다. Monogo DB는 유연한 데이터 스키마를 제공하는 NoSQL 데이터베이스로서, 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

또한 Redis를 활용한 캐싱 계층을 통해 데이터 접근 속도를 향상시키며, 이는 시스템의 전반적인 성능을 높이는 역할을 합니다.

 

데이터 처리 단계에서는 알고리즘 및 모델을 사용합니다. Binary Graph & Matching 알고리즘을 사용하여 데이터 간의 관계를 분석하고 매칭합니다. 이는 자격증의 시험 정보 등의 정보를 기반으로 사용자에게 맞는 자격증을 추천하는데 사용됩니다. 또한 사용자 군집 기반 추천 시스템과 NLP 기술로 맟춤형 학습 계획과 AI 챗봇 세비스를 제공합니다.

 

 

개발아키텍쳐

 

개발 아키텍쳐에 대해서 설명하자면, Client에는 사용자 인터페이스인 React Native App을 사용하여 IOS와 Android 플랫폼 모두를 지원할 수 있도록 합니다. 이 어플리케이션은 사용자로부터 입력을 받고 그에 따라 서버에 API를 통해 요청을 보냅니다. React Native 는 네이티브 애플리케이션에 근접하는 성능을 제공하면서도, 코드의 재사용을 통해 개발 시간과 비용을 절약할 수 있는 이점을 가지고 있습니다.

 

애플리케이션 서버 계층은 Node.js 기반의 서버가 중심이 되어 클라이언트의 요청을 처리합니다. Node.js는 비동기 이벤트 처리가 가능하며 많은 수의 연결을 효과적으로 처리할 수 있습니다. Load Balancer는 이 서버로 들어오는 요청을 적절히 분배하여, 모든 사용자가 일관된 응답 시간 내에 서비스를 받을 수 있도록 관리합니다.

 

데이터 처리와 분석을 담당하는 이 계층은 Apache Spark, Python Reco System 그리고 Python + Bert NLP Service 등을 포함합니다. Apache Spark는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며, 추천 시스템과 자연어 처리 서비스는 사용자의 경험을 개인화하고 풍부하게 만들어 줍니다. 이러한 시스템은 복잡한 알고리즘과 머신러닝 모델을 통해 사용자 데이터를 분석하고, 가장 적합한 콘텐츠나 응답을 제공합니다.

 

마지막 데이터베이스 계층은 Mongo DB와 Redis 캐싱 레이어를 사용하여 데이터를 효율적으로 관리합니다. 

 

4. 시현영상

 

 

 

 

5. 상세화면

 

 

 

6. 기대효과

-사용자: 

자격증에 대한 종합적인 정보조회, 학습관리 시스템을 통한 시간 효율성 극대화가 가능합니다. 또한 맞춤형 학습 계획과 일정 관리 기능 등을 통해 자격증 취득을 위한 효율적인 학습관리를 제공합니다.

통합 정보 시스템을 통해서 취업 시장의 트렌트를 파악할 수 있고, 이는 취업을 준비할때 회사가 어떤 인재상을 원하는지 파악하여 대비할 수 있습니다. 이 모든 것이 궁극적으로 사용자 개인의 전문성 과 경쟁력 강화로 이어집니다

 

-사회:

사용자 개인의 역량 강화를 통한 고용시장 활성화에 기여합니다. 또한 다양한 분야로 진출하면서 고용시장의 레이어가 넓어 질 수 있습니다. 기업의 요구사항과 연계를 통해 새로운 학습 기회를 창출해 사용자를 더욱 뛰어난 산업인재로 만들수 있습니다.

취미 자격증 추천 등으로 자기계발에 대한 동기를 부여하여 평생학습 문화 확산에 기여합니다.

 

 

6. 추가했으면 좋았을 기능들

• 자격증 관련 헤택 알림

최근 자격증 취득시 또는 취득 과정에서 학생들이 얻을 수 있는 혜택이 지속적으로 증가하고 있는 상황입니다. 예를들어서 각종 학교에서 자격증 취득시 얻을 수 있는 장학금 또는 자격증 응시료 지원이나 각 시에서 청년들에게 자격증 응시료 지원 등 다양한 형태로 자격증을 준비하는 청년들에게 지원을 하고 있습니다. 이는 청년뿐만 아니라 중장년층까지 확대될 가능성도 무시할 수 없기에, 이런 혜택들을 공지사항이나 따로 알림 등을 통해서 사용자에게 전달하면 좋겠다는 생각이 있습니다.

 

• AI 발전에 따른 사용자 편의성 증가

하나의 예로 "산타토익" 처럼 인공지능을 사용하여 사용자가 자주 틀리는 문제의 형태를 학습하여 비슷한 유형의 문제들을 만들거나 모아서 제공하는 방식으로 인공지능의 발전에 따라서 사용자에게 더 나은 편의성을 지속적으로 제공해야 한다고 생각합니다.

 

 

후기-

라이터를 처음 생각했을때는 유사한 서비스가 많이 있어 상당히 걱정을 많이 했습니다. 비슷한 서비스가 있는 가운데에 어떻게하면 기존 서비스와 차별화되고 경쟁력 있는 서비스를 제공할 수 있을까 고민을 많이 했고, 결론은 다른 서비스들의 장단점을 분석하고, 단점은 없애고 장점은 하나로 합치는 방식으로 생각해 출시했습니다. 부족한 점이 많지만, 딱 저희가 필요하다고 생각한 서비스를 만들었습니다.