자기 인식(RoS)을 위한 커리어 앵커 기반 챗봇 설계

Design of Chatbot for Recognizing on Self(RoS) based on Career Anchor

연구목적: 커리어 앵커 이론에 기반한 자기 인식(RoS)을 위한 챗봇의 설계를 목적으로 한다. 연구방법: Richey와 Klein(2007)의 설계·개발 연구방법론을 적용하여 모형연구를 실시하였다. 이를위해 세 가지 연구과제를 설정하였다. 본 연구에서는 커리어 앵커 이론에 기반하여 ‘자기 인식’ 을 위해 핵심가치, 학습활동, 프로세스를 규명하였다. 이후 챗봇의 과업을 규명하여 챗봇 구조를설계하였다. 도출된 설계안에서 전문가 검토를 통해 RNN이 적정 기술로 판단되어 최종적으로딥러닝이 적용된 자기 인식(RoS)을 위한 챗봇을 설계한 후 챗봇의 사용례를 제시하였다. 연구결과: 커리어앵커 기반 자기 인식(RoS)을 위한 챗봇 설계안을 도출하였다. 논의 및 결론: 커리어개발에 영역에서 인공지능 기술 적용을 위한 일련의 과정을 제시함으로써 추후 커리어개발 영역등에서 챗봇 설계를 위한 하나의 방법론을 제시한 것으로서 그 의의가 있다.

Purpose: This study aims to design chatbot for Recognizing on Self based on Career Anchor. Method: A study was conducted by applying the design and development research methodology of Richey and Klein (2007). For this purpose, First, based on the career anchor theory, core values, learning activities, and processes for 'Recognizing on Self' were identified. Second, the tasks of the chatbot were identified and the chatbot structure was designed. Third, chatbot applied RNN algoritm was derived after expert review. Afterward a use case was presented. Results: Design of chatbot for recognizing on self was derived, which is applied RNN algoritm. Conclusion: By presenting a series of processes for applying AI technology in the area of career development, it is meaningful to suggest a methodology for designing chatbot.