일시: 2026-05-22(금) 11:17 · 소요: 18분 5초 이 문서는 요구사항의 원천(source of truth) 기록입니다. 요구사항 대비 구현 현황은 progress.md에서 매핑해 추적합니다.
| 구분 | 역할(추정) |
|---|---|
| Attendees 1 | AI/기술 담당자 (팀장급) |
| Attendees 2 | 채용 업무 팀장 |
| Attendees 3 | 채용 업무 실무 담당자 |
채용 심사 과정의 이해충돌 방지 관계자 추출이 대량의 수작업을 요구하고 있어, 이를 AI/LLM으로 자동화할 수 있는지 검토하기 위한 미팅.
- 지원자 정보 수집 — 지원자가 자기소개서·논문·경력을 채용 시스템에 제출. 학력(학/석/박사), 경력(기관명·근무기간)은 시스템에서 엑셀로 자동 다운로드 가능.
- 관계자 수기 추출 (핵심 문제) — 제출 첨부파일(논문·연구보고서 등)을 하나하나 열어 관련 인물을 직접 타이핑. 추출 대상: 학위논문의 지도교수·심사위원, 연구과제의 책임자·참여연구진, 내부 직원 지원 시 부서장·실장·과제책임자. (연관 인물은 심사위원에서 배제 = 이해충돌 방지.)
- 심사위원 풀 구성 — 외부 풀 소스 3가지: ① 내부 외부인력 풀(정보 누락), ② 인사혁신처 DB (열람만 가능·다운로드 불가 → 화면 보며 직접 타이핑), ③ 위원장 추천(학회 인맥 → 홈페이지 검색).
💡 가장 품이 많이 드는 단계 = 2단계 첨부파일 수기 추출 — 자동화 1순위 타깃.
- OCR 활용 — PDF 지원서·논문에서 OCR 추출. 타이핑 텍스트는 추출 가능성 높음. 필기체(특히 한글)는 정확도 낮을 가능성. 영문 이름 → 한글 변환 시 오류 가능(예: 김영수 vs 김용수). 실무자 의견: 영문 그대로 추출하고 가능한 한글 이름을 여러 개 병기하는 방식이 현실적.
- 인사혁신처 DB — 다운로드 불가이나 화면 캡처는 가능 추정. LLM 화면 읽기(Computer Use) 활용 가능성.
- 한자 논문 — 한자 작성 논문 제출자 존재. 앞 페이지만 별도 추출하는 방안 검토.
- 심사위원 소속 — 논문에 소속 미명시 많음. 실무자 의견: 소속 불분명 시 미기재 처리가 현실적.
"타이핑 없이 눈으로만 확인하는 수준" 의 자동화를 우선 목표로 설정.
| 단계 | 내용 |
|---|---|
| 1단계 | 첨부파일(논문·연구보고서) PDF에서 이름 자동 추출 (OCR + LLM) |
| 출력물 | 논문명 + 추출된 인물 이름 목록 |
| 주의 | 결과 맹신 금지 — 반드시 육안 검토 병행 |
| 2단계(추후) | 추출 인물의 소속 검색 자동화 — 난이도 높아 추후 검토 |
- Attendees 2·3: 작년 합격자 3명분 첨부파일 샘플 제공(판독 어려운+쉬운 케이스 혼합, 논문 포함·이력서/자소서 제외).
- Attendees 1: 샘플로 OCR + LLM 추출 파일럿 진행 후 결과 공유.
- 미팅 말미, Attendees 1이 "이런 얘기를 왜 저희한테 하는지 처음엔 의아했다"고 언급 — 당초 다른 안건으로 예상했으나 채용 자동화 툴 제작 요청임을 뒤늦게 파악한 정황.