14탄-에듀테크 기업 'Educe’ 사례 - 한정된
에듀테크 기업 'Educe’ 사례 - 한정된 리소스로 AI 신규 채용 서비스 4개월 만에 개발하기
<1> 에듀스의 인공지능 채용서비스 inFACE
<2> AI화상 면접 보기 서비스
<3> AI화상 면접 서비스 아키텍처
<4> 이미지 및 비디오 분석 Amazon Rekognition
<5> 음성을 텍스트로 변환 Amazon Transcribe
<6> 텍스트에서 유용한 인사이트 Amazon Comprehend
<7> 요약
<1> 에듀스의 인공지능 채용서비스 inFACE
1
서비스를 개발할 때 원천 기술 개발에 너무 많은 리소스 쏟기보다는 이미 상용화된 서비스나 기술을 활용하는 것을 모색함.
서비스를 처음부터 개발한 후 시장에 출시할 경우 마켓 트렌트를 따라가지 못할 수 있고, 경쟁 우위를 놓칠 수 있다고 판단.
그래서, AWS의 이미 검증된 AI 서비스를 활용해 AI 신규 채용 서비스를 빠르게 출시하기로 결정함.
빠르게 출시하기 위해~
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inFACE는 비대면으로 면접을 진행하는 채용 서비스
면접관이 지원자를 직접 보지 않더라도 AI서비스가 채용에 적합한 인지 판단할 수 있는 점수를 분석해 주는 서비스이다.
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사용 AWS 서비스?
이미지 및 비디오 분석을 위한 Amazon Rekognition
Rekognition를 통해 인식할 수 있도록 미디어 포맷으로 인코딩 Amazon Elemental MediaCovert
지원자의 음성 인식 자동화를 위한 Amazon Transcribe
응시자가 말하는 문장을 감정 분석하고 이를 통해 응시자가 지원한 직무에 적합한지를 평가할 수 있는 Amazon Comprehend 사용. (자연어 처리를 통해 비정형 텍스트에서 인사이트를 확보)
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성과?
매출은 30% 이상 상승.
다양한 기업에서 inFACE 도입하고 있다.
<2> AI화상 면접 보기 서비스
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AI채용 플랫폼
AI화상 면접 서비스 inFACE
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inFACE 진행 순서?
사용자 등록-기본 면접-성향 분석-의사 결정-인지 능력 분석- 심층 면접
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구성요소?
면접 평가, 성향 평가, 인지 능력
면접 평가
응시자의 답변 내용을 분석합니다.
인공지능 NLP(자연어 처리) 기술로 AI면접관이 응시자의 답변 내용을 분석 평가, Vision 및 Verbal Analysis 등을 통해 응시자의 역량, 태도를 분석합니다.
성향 평가
응시자의 성향에 따라 적절한 질문을 선택한다.
인공지능 PI(Personality Insight) 기술을 통해 정밀한 문항으로 구성된 성향 평가를 토대로 응시자의 성향을 평가하게 됩니다.
이러한 성향을 바탕으로 AI면접관 적절한 질문을 선택한다.
인지 능력
응시자의 무의식적 행동 및 수행 결과를 분석한다.
집중력과 주의력의 변화 패턴도 분석한다.
<3> AI화상 면접 서비스 아키텍처
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응시자들은 신분증 사진과 자신의 모습을 카메라로 촬영해 Amazon Rekognition을 활용하여 본인인지 확인한다.
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이후 AI화상면접을 진행하여 응시자의 면접 영상을 Amazon S3에 업로드한 후
Amazon Elemental MediaCovert로 Rekognition를 통해 인식할 수 있도록 미디어 포맷으로 인코딩
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Amazon Rekognition을 통해 비디오 분석, Amazon Transcribe를 통해 STT(Speech-to-Text) 처리
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MediaCovert, Rekognition , Transcribe 전부 비동기 처리라, 처리가 완료되면 Amazon SQS에 큐 생성
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텍스트는 Amazon Comprehend로 단어의 감정 분석을 하고, 추가로 자체 개발한 모델을 통해 응시자가 지원한 직무에 접합한 지 평가한다.
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면접 영상의 결과 값으로 응시자의 표정 데이터, 얼굴의 Pose 데이터 등을 활용해 내부 알고리즘으로 면접 접수에 반영해 면접 분석을 완료한다.
<4> 이미지 및 비디오 분석 Amazon Rekognition
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머신러닝 전문 지식이 없어도 확장성이 뛰어난 검증된 딥러닝 기술을 사용하여 애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석 기능을 쉽게 추가할 수 있다.
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2가지 기능?
이미지 분석 기능
비디오 분석 기능
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이미지 분석 기능 2가지?
사물 , 장면, 액티비티를 식별하는 기능, 유명인을 인식하는 기능, 폭력적이거나 선정적인 이미지를 식별하는 기능, 이미지에서 텍스트를 인식하는 기능이 있다.
OBJECT, SCENE, AND ACTIVITY , CELLEBRITY RECOGNITON , CONTEXT MODERATIN , TEXT
개인 보호 장비를 감지하는 기능, 얼굴을 탐지하고 분석하는 기능, 저장한 얼굴 데이터베이스에서 얼굴을 검색하는 기능, 다양한 레이블 설정을 통해 머신 러닝 경험이 없이도 나만의 비전 모델을 만들 수 있어 비즈니스 요구사항에 특화된 이미지에서 객체와 장면을 식별할 수 있다.
PPE DETECTION , FACE DETECTION AND ANALYSIS , FACE COMPARE & SEARCH , CUSTOM LABELS
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비디오 분석 기능?
동영상의 색상 막대, 블랙 프레임, 시작 또는 종료를 인식하는 비디어 세그먼트 감지 기능 , VIDEO SEGMENTS
라이브 동영상 스트림에서 사물을 실시간으로 감지하는 기능, LIVE STREAM VIDEO
비디오 프레임에 있는 사람의 경로를 추적하는 기능 , PATHING
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Amazon Rekognition는 호출하는 API에 따라 다양한 유형의 시각적 메타데이터를 반환한다.
대규모 얼굴 비교를 사용하여 관심 있는 사람을 추적하거나, 얼굴 기반 직원 확인 시스템을 만드는 예로 이 기능을 적용할 수 있다.
<5> 음성을 텍스트로 변환 Amazon Transcribe
음성을 텍스트로 변환하는 작업을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있는 완전 관리형 자동 음성 서비스.
<6> 텍스트에서 유용한 인사이트 Amazon Comprehend
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머신러닝을 사용하여 텍스트에서 유용한 인사이트와 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스
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장소, 사람, 브랜드, 이벤트와 같은 엔터티를 식별, 텍스트의 언어를 식별, 핵심 문구를 추출, 텍스트에서의 감정이 얼마나 긍정적이거나 부정적인지 이해할 수 있는 Pre Trained 된 모델이 있다.
특정 제품 이름 찾을 때는 특화된 엔터티를 추출하거나 문서에 레이블을 할당할 수 있도록 사용자 지정 엔터티 인식 모델을 생성할 수 있다.
문서 안에 있는 내용을 분류하여 관련된 유관 부서에 내용을 전달하거나 문서 내에 있는 내용을 검토하여 스포트, 의학 등으로 문서의 주제를 결정할 수 있다.
<7> 요약
이미지 및 비디오 분석을 위한 Amazon Rekognition
음성을 텍스트로 변환 Amazon Transcribe
텍스트에서 유용한 인사이트 Amazon Comprehend
커스텀 기능을 통해 서비스의 확장이 가능합니다.
https://brunch.co.kr/@topasvga/2617
감사합니다.
