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작년 하반기부터 일부 기업에서 시범적으로 AI면접을 도입하기 시작했다. 작년에는 부산은행, 경동나비엔, 대한송유관공사, 오리온 등 몇몇 회사가 AI면접을 도입했었다고 한다. AI 면접에서는 간단한 자기소개와 장, 단점을 말해보라는 기본적인 질문부터 여러 가지 상황에 따른 돌발 질문에 답하게 하는 등 여러 가지 타입의 문항이 있다고 한다. 심지어 하노이 탑과 같은 간단한 온라인 게임도 있다. 

인공지능 면접은 장점과 단점이 동일하다. 인공지능 채용 시스템의 가장 큰 장점은 인간의 주관이 개입되지 않는다는 점이다. 객관적인 데이터로만 평가하니 주관적인 감정이 평가에 들어가지 않는 것이다. 특히 한국 사회에서 정말 민감한 채용 비리와 같은 문제가 인공지능 채용에 관심을 갖게 하는 이유 중 하나일 것이다. 

단점은 현재 주어진 데이터에만 기반을 두고 채용을 결정하기 때문에 향후 성장 가능성에 대한 고려가 없다는 것이다. 또한 내가 AI 면접을 본다고 생각하면 면접 과정에서 사람이 아닌 PC를 보고 답하는 방식에 대해 거부감이 생길 것 같다. 

(참고: 아래는 AI면접을 준비할 수 있는 사이트)

https://viewinter.ai/ui/index.html#/

인터랙티브 그래프(Interactive Graph)란?

- 마우스 움직임에 반응하며 실시간으로 형태가 변하는 그래프

** 참고

https://plot.ly/ggplot2/ 에 접속하면 plotly 패키지를 이용해 만든 인터랙티브 그래프들 직접 조작 가능

■ plotly 패키지로 인터랙티브 그래프 만들기

(1) 패키지 준비하기

install.packages("plotly")
library(plotly)

(2) ggplot2로 그래프 만들기

- ggplot2로 만든 그래프를 plotly 패키지의 ggplotly()에 적용하면 인터랙티브 그래프가 생성됨

- 먼저 ggplot()을 이용해 그래프 제작 (mpg 데이터를 이용할 예정)

library(ggplot2)
p <- ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy, col = drv)) + geom_point()

(3) 인터랙티브 그래프 만들기

ggplotly(p)

(4) HTML로 저장하기

- 뷰어 창에서 [Export > Save as Web Page...]를 클릭하면 인터랙티브 그래프를 HTML 포맷으로 저장 가능

(5) 인터랙티브 막대 그래프 만들기

- 산점도 외에도 ggplot2 패키지로 만든 그래프는 ggplotly()를 이용해 인터랙티브 그래프로 제작 가능

- ggplot2 패키지에 내장된 diamonds 데이터(다이아몬드 5만여 개의 캐럿, 컷팅 방식, 가격 등의 속성을 담은 데이터)를 이용해 막대 그래프를 만든 후 ggplotly()에 적용해 인터랙티브 그래프 제작

■ dygraphs 패키지로 인터랙티브 시계열 그래프 만들기

- 인터랙티브 시계열 그래프를 이용하면 마우스로 시간 축을 움직이면서 시간에 따라 데이터가 어떻게 변하는지 자세히 살펴볼 수 있음

- ggplot2 패키지에 내장된 economics 데이터를 이용해 그래프 제작 (economics는 실업자 수, 저축률 등 1967~2015년 미국의 월별 경제 지표를 담은 데이터)

(1) dygraphs 패키지 설치 및 로드

install.packages("dygraphs")
library(dygraphs)

(2) economics 데이터 불러오기

economics <- ggplot2::economics
head(economics)

(3) 데이터 타입 변경하기

- ★ dygraphs 패키지를 이용해 인터랙티브 시계열 그래프를 만들려면 데이터가 시간 순서 속성을 지니는 xts 데이터 타입으로 되어 있어야 함

- xts()를 이용해 economics 데이터의 unemploy(실업자 수)를 xts 타입으로 변경

(참고: xts 패키지는 R에 내장되어 있으니 별도 설치 필요X)

library(xts)
eco <- xts(economics$unemploy, order.by = economics$date)
head(eco)

(4) 인터랙티브 시계열 그래프 만들기

- dygraphs 패키지의 dygraph()를 이용해 인터랙티브 시계열 그래프 제작

dygraph(eco)

(5) 날짜 범위 선택 기능

- dygraph()에 %>%를 이용해 dyRangeSelector()를 추가하면 그래프 아래에 날짜 범위 선택 기능이 추가됨

- 버튼을 움직여 특정 기간만 선택 가능하고, 범위를 정한 뒤 좌우로 움직이면 시간에 따른 데이터의 변화를 볼 수 있음

dygraph(eco) %>% dyRangeSelector()

(6) 여러 값 표현하기

- 인터랙티브 시게열 그래프에 여러 값을 동시에 표현 가능함 (시간을 중심으로 나머지 데이터들 표현 가능)

- economics 데이터의 unemploy(실업자 수)와 psavert(저축률)를 그래프에 함께 표현 가능

# 저축률
eco_a <- xts(economics$psavert, order.by = economics$date)

# 실업자 수
eco_b <- xts(economics$unemploy/1000, odrer.by = economics$date)

(7)

eco2 <- cbind(eco_a, eco_b)                   # 데이터 결합
colnames(eco2) <- c("psavert", "unemploy")    # 변수명 바꾸기
head(eco2)

(8) dygraph()를 이용해 인터랙티브 시계열 그래프 제작

dygraph(eco2) %>% dyRangeSelector()

** 참고한 자료

- Plotly ggplot2 Library: https://plot.ly/ggplot2/

- dygraphs for R: http://rstudio.github.io/dygraphs

(출처; 가천대학교 컴퓨터공학과, 이영호 교수님)

(출처; 쉽게 배우는 R 데이터 분석, 김영우)