AI 채용솔루션 구축 컨설팅

AI 채용솔루션 구축ㆍ컨설팅

인재 채용에 AI를 더해 새로운 시대를 준비 합니다.

채용 과정에서 지원자들의 행동, 지식, 기술 및 태도를 빠짐없이 검증할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

대상자 분석

표정과 말투 제스처를 활용, 무슨 질문을 해야할지 AI가 판단하고 실행합니다. 이 과정에서 지원자들의 행동, 지식, 기술 및 태도를 빠짐없이 검증할 수 있는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

상호작용 AI에이전트

우리의 목표는 비디오에서 가능한 한 많은 분석을 제공하고 파트너 기술과 데이터를 포함하여 인간처럼 상호작용하는 디지털 에이전트를 생성하는 것입니다.

Face Detection & Facial Landmark Detection

“얼굴 탐지”는 이미지에서 인간의 얼굴을 식별하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 더 빠르고 정확한 알고리즘을 위한 연구 개발을 계속 수행하여 다양한 얼굴 감지 모델을 제공 합니다.

‘얼굴 영역 탐지’는 얼굴 이미지에서 미세한 변화를 탐지하는 기술로, 68개의 영역 뿐만 아니라 98개의 영역을 검출하기 위한 신경망과 68개 영역 검출기에 경량 딥러닝 기술을 적용하여 정확도 손실을 최소화하고 처리 속도를 향상시킵니다. 98개의 영역 검출기는 68:1보다 정확도가 높고 프로필 랜드마크도 감지합니다. 얼굴 및 영역 감지 기술은 비디오를 분석하는 첫 번째 단계에서 활용됩니다. 또한 속도와 정확성을 절충한 최고의 알고리즘을 선택하여 적용했습니다.
대상자의 영상을 ANN의 입력 데이터에 사용합니다. (즉, 눈의 움직임 감지, 감정 탐지, 모집 평가 등)

Age / Gender Estimation

연령과 성별 특정은 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 기초적인 역할을 합니다.
학습 기반 연령 및 성별 추정 시스템을 사용하고 얼굴 이미지를 사용하여 성별과 연령 및 연령을 특정 합니다.

우리가 제안한 네트워크는 증류, 생성과 같은 여러 새로운 접근법으로 구성됩니다. 빠르고 정확한 예측 결과를 제공하기 위한 적대적 훈련, 관절 학습을 실시하며 성능을 향상시키기 위해 우리 시스템에는 GAN(Genative Adversarial Network)기반으로 개발했습니다.
실제 또는 가짜를 동시에 분류하는 판별 네트워크 생성기를 운용하여 고속으로 변환(FFT) 이미지, 연령 및 성별을 특정합니다. 이 기술은 전처리 단계에서 편향될 수 있는 문제를 해결하여 제공하고 VIEWINTER 및 VIEWINTER HR 또한 고객의 응답으로 SDK 및 API로 배포합니다.

Head Pose Estimation

HR에서 인터뷰 대상자와 인터뷰자 모두에 대한 랜드마크 포인트, 헤드 모션의 변형을 수집하게 됩니다.
행동 파악 측면에서 머리의 움직임을 파악하여 클라이언트에서 원하는 특정 정보를 추정해낼 수 있습니다.
주 측정 대상은 얼굴 정렬과 각도를 이용하여 딥러닝 기반 머리의 움직임 패턴을 조사하고 결과를 도출하게 됩니다.
얼굴 이미지에서의 추정 방법은 클라이언트에서 원하는 유용한 정보를 제공할 수 있게 되고, 정보를 활용하여 대상자의 부주의 또는 평가에 영향을 줄 수 있는 산만한 태도의 정보를 나타냅니다.

컨볼루션 신경망(CNN)을 기반으로 한 머리 포즈 추정 방법은 5개를 감지합니다. (안면 이미지에서 포인트와 오일러 각도를 표시)

Ete Gaze Estimation

눈의 시선 추정은 주어진 눈의 이미지에서 사람이 어디를 보고 있는지 예측하는 작업입니다. 앞서 언급한 작업은 VIEWINER 및 VIEWINTER HR을 적용하여 제공하고, 눈의 움직임과 시선 방향의 변화에 대한 정보는 인터뷰 중에 준비된 대본을 읽는 것과 같은 인터뷰 대상자의 부정행위를 파악하기도 합니다.

제안된 시선 추정 네트워크의 전체 프레임워크는 두 단계로 구성됩니다.
첫 번째 단계에서는 관심 영역(ROI) 탐지 네트워크를 훈련하여 눈과 관련된 것을 추출하고 두번째 단계는 풍요로운 공간을 나타내는 다중 스케일 시선 추정 네트워크 정보를 학습 합니다.
각 단계의 학습 프레임워크를 통해 제안된 모델을 완성하여 클라이언트에게 결과를 제시합니다.

Video based Facial Expression Recognition

표정인식 기술은 7가지 (자연스러움, 즐거움, 슬픔, 화남, 공포, 혐오, 놀라움) 각 영상에서 얼굴에 나타나는 감정 정보의 프레임을 파악합니다. 표정인식 기술은 조명이나 움직임의 변화와 머리 스타일에 매우 민감하기 때문에 이러한 환경에 강력한 개선된 LSTM 네트워크를 제시하고 있습니다.

이 기술을 VIEWINTER, VIEWINTER HR에 적용하여 영상 전반에 걸쳐 긍정/부정으로서의 감정 정보를 구분하고 대상자의 정보를 제공 합니다.

Flywheel System

Our History

비대면 채용 환경 제공

온라인 서류 지원과 영상 면접 진행 후 AI 분석

데이터 기반 AI 분석

자소서를 분석하여 문법 흐름, 표절 검사, 역량 검사 실행
지원자의 비언어적 행동 분석
지원자의 영상 면접 내용 분석
직무 기술서 평가
기업별 인적성 검사 API 연동

AI 신뢰성

인공지능 윤리 가이드
개발 과정과 결과에 대해 추적과 피드백이 가능한 구조
설계 과정, 데이터 수집과 학습 과정의 타당성 공개
증거를 바탕으로 AI와 사람의 결과를 비교하여 객관성 입증

면접관 교육 시스템

면접관의 평가 객관성 서포트

고객사별 맞춤 AI 엔진 개발

고객사의 인재상과 역량에 맞는 맞춤형 AI 엔진 개발
역량 모델링부터 고객사의 지원자 데이터를 바탕으로 지속적인 업그레이드