채용 및 교육훈련분야에서의 뇌과학 활용 동향

  채용과정에서 적합한 정보를 제공하는 것이 대학의 주요한 역할중 하나라는 연구[1]로 마이클 스펜스 교수가 2001년 노벨경제학상을 수상하였듯이 채용과정에서 적합한 인재를 선발하는 것은 매우 어렵고 시간과 비용이 많이 드는 과정이다. 그러나 최근 차별을 줄이려는 목적으로 입사지원서에 출신 지역, 신체조건, 학력 같은 편견이 개입될 여지가 있는 항목을 기재하지 않는 블라인드 채용이 늘고 있어서[2], 채용의 어려움은 가중되고 있다. 이에 대한 대안으로 신경과학을 활용한 채용 솔루션을 채택하는 기업들이 증가하고 있다[3].

  이 분야의 선두기업인 Pymetrics는 Harvard/MIT 출신 신경과학자들인 Frida E. Polli와 Julie J. Yoo 2명이 2013년 설립하였다. Pymetrics는 채용 프로세스에서 예측력이 약한 이력서 데이터에 의존하는 대신, AI를 활용한 신경과학 데이터를 기반으로 업무 실적을 예측하는 기술을 개발하고 2017년 미국 특허청에 등록하였다[4]. Pymetrics는 5660만 달러의 투자를 유치하였고, Unilever와 Accenture 등 전세계 50여개 기업이 이 플랫폼을 현재 사용중이다[5]. Pymetrics에 채용을 의뢰한 기업의 최고 업무실적자 100~150명이 일련의 신경과학 기반 게임을 진행하여 이상적인 후보자에 대한 특성 프로필을 나타내는 사용자 지정 알고리즘을 작성한다. 이후 응시자가 지원하면 같은 일련의 게임을 하고, 채용 담당자는 회사 실적이 우수한 직원의 벤치 마크 결과와 비교한다. 후보자의 결과를 보고 이상적인 특성 프로파일에 가장 가까운 점수를 받은 사람들에게 다음 라운드인 인터뷰를 진행한다. 경쟁기업으로 MeVitae, Scoutible, Knack 등도 유사한 솔루션을 제공하고 있다. Knack은 다른 기업들과 달리 게임도중 사용자의 미세행동을 기반으로 한 솔루션을 개발하였다.

 

  향후 채용 및 교육훈련에 상용화될 수 있는 기술로 eye-movement를 들 수 있다. SUNY Stephen Macknik 교수팀은 눈 움직임의 차이가 초보자와 전문가 사이에서 매우 두드러지고 예측 가능하다는 것을 발견하고 시각 추적 알고리즘을 사용하여 헬리콥터 조종의 초보자와 전문가를 80%이상 정확하게 분류하였다. 또한 초보조종사가 전문가 조종사의 눈동자를 관찰함으로써 모의 응급 절차에 대한 시각적 반응을 향상시킬 수 있다는 연구결과를 발표하였다[6]. 터키 Atilim대 Gonca Gokce Menekse Dalveren 교수팀은 외과의사를 대상으로 유사한 연구결과를 발표하였다[7].

  야구선수의 선발 및 훈련에서는 뇌파 및 뇌영상 등이 활용되고 있다. 야구에서 시속 150Km의 속구는 0.4초만에 홈 플레이트에 도달한다. 타자가 투구를 인식하고 타격을 하는 데 0.2초가 소요되며, 3할대 타자는 0.313초에서 0.336초 사이에 반응한다. 투구를 빠르고 정확하게 파악하는 것은 타자의 성적과 직결된다. 뇌파와 뇌영상 기기를 활용하여 칠 것인지 결정 그리고 투수의 구질이 무엇인지를 파악하는 신경 신호를 해석하는 솔루션들이 개발되어 선수 선발 및 훈련용으로 사용되고 있다. SIU (Southern Illinois University) Peter Fadde 교수가 2013년 설립한 게임센스스포츠와 콜럼비아대 신경과학자 Jordan Muraskin과 Jason Sherwin이 2014년 설립한 deCervo가 현재 상용 서비스를 제공중이고 일본 NTT에서는 2017년 SBS (Sports Brain Science) 프로젝트를 발족하여 이 분야의 상용화를 준비중이다. 이렇게 채용 및 교육훈련분야에서 뇌과학 기반 솔루션의 상용화가 진전되면서 향후 이 분야의 연구가 더욱 활성화될 수 있을 것으로 기대된다.

 

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[1] Spence, Michael. "Signaling, screening, and information." Studies in labor markets. University of Chicago Press, 1981. 319-358.

[2] Rinne, Ulf. "Anonymous job applications and hiring discrimination." IZA World of Labor (2018).

[3] Carey, Dennis, and Matt Smith. "How companies are using simulations, competitions, and analytics to hire." Harvard Business Review (2016).

[4] “Systems and methods for data-driven identification of talent”, US9842314B2, Inventor: Frida Polli, Julie Yoo, Current Assignee: Pymetrics Inc.

[5] Gee, Kelsey. "In Unilever’s radical hiring experiment, resumes are out, algorithms are in." Wall Street Journal 26 (2017).

[6] SUNY Downstate Medical Center. (2017, November 27). Novice pilots improve visual responses to simulation by watching experts' eye movements: Eye movements reliably distinguish between novice and expert military pilots. ScienceDaily. Retrieved Dec. 12, 2017 from

www.sciencedaily.com/releases/2017/11/171127152038.htm

[7] Menekse Dalveren, Gonca Gokce, and Nergiz Ercil Cagiltay. "Insights from surgeons’ eye-movement data in a virtual simulation surgical training environment: effect of experience level and hand conditions." Behaviour & Information Technology 37.5 (2018): 517-537.