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영어

Most of the current employee performance evaluation schemes mainly focus on survey results which are evaluated by supervisors or colleagues periodically. Furthermore, existing individual capability assessment methods are hard to be objective because it does not reflect the characteristics and variance of individual work tasks into assessments. This research attempts to provide evidence based HR assessments by creating personal task dictionaries from various e-HR data from work for each employee. Based on these profiles, the proposed assessments method monitors the work concentration score of each employee at real time. Furthermore the periodical work performance as well as the expertise of each employee can be found.

한국어

최근 기업들 사이에서 빅데이터와 인사평가의 융합을 통합한 기업 인사평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기업에서 수행되는 대부분의 데이터를 활용한 기업 인사 평가는 사람이 직접 작성해야 하는 설문조사와, 운영계 데 이터베이스를 기반으로 인사평가를 수행한다. 또한, 기존의 개인 역량 평가는 개개인의 업무 특성이 반영되지 않는 역량 모델을 기반으로 평가가 시행되기 때문에 객관적인 평가가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서 는 기존 운영계 데이터베이스를 기반으로 수행하는 인사평가에 추가로 직원 개인이 실시간으로 발생시키는 전자 업 무 수행 자료(e-HR 데이터)를 분석하여 개인별 업무 사전을 생성하고, 생성된 업무 사전을 병합하여 업무 프로파 일을 생성한다. 생성된 업무 프로파일을 기반으로 직원의 실시간 업무 집중도, 기간별 업무 성과 스코어, 그리고 능 동적으로 전문가를 추천한다. 이를 위해 제안하는 시스템이 업무 프로파일 기반 실시간 인사 평가 시스템이다.