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DATE 26/07/08

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팀명 : DBMs

팀원 : 김동규(팀장), 김영민, 최유빈

고립·은둔 청년을 위한

AI 맞춤형 성장 플랫폼

DIDIM - 청년이 다시 첫걸음을 내딛도록

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목차

문제 정의

WHY NOW, WHY THIS AI?

솔루션

1

2

3

패턴 분석

사례 분석

결과물

4

페르소나, MVP 데모

FIN:NECT CHALLENGE

01

5

BM, 파급효과

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고립·은둔 청년 53.8만 명 · 1순위 원인 '취업 어려움'

→ 취업 실패가 청년 고립·은둔으로 이어짐

배경

    • 2023 취업준비자가 생각하는 취업 영향 스펙 TOP 5

*공사,공단/7급,9급 공무원/교사임용/고시 등

    • 2023 취업준비자의 취업준비 스펙 경험 분포 TOP 7

출처 : [2023년 청년패널조사]_한국고용정보원

취업준비생들은 직무 관련 자격증을 가장 영향력 있는 스펙으로 인식하며,

실제 준비에서도 직무 관련 자격 취득에 집중

3.81

33.2

    • 청년층(19~34세) 은둔 생활 이유

출처 : 서울=뉴시스] 방안에 갇힌 53만 '은둔청년'.

PROBLEM STATEMENT

FIN:NECT CHALLENGE

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시간 손실

자격증, 훈련과정, 지원제도의 정보 분산으로

사용자가 매번 직접 찾고 비교해야 함

청년의 상황에 맞는 정책과 지원제도의 적절한 시기를 놓침

골든타임(1년) 초과 시 취업률 급락 (1년 80.6% → 4년 이상 7.1%)

NCS·자격증·훈련·채용을 연결하지 못 해 방황함

고립청년 고용률 41.98% (일반 84.7%의 절반)

반복 실패로 무기력·심리 위축 심화 → 장기 미취업 위험성

방치 시 사회적 비용 누적

청년 지원 예산이 수요자와 미연결되어 낭비 (정부·사회 비용)

비용 손실

위험 손실

기회 손실

청년은 취업을 원하지만, 자신의 상황에 맞는 자격증과 훈련과정을 찾고

준비하는 과정이 복잡해 첫걸음을 내딛기 어렵습니다.

📍

PROBLEM STATEMENT

출처 : 출처: 중앙일보, "청년 5명 중 1명 '차라리 쉴래요'..." (2026)

FIN:NECT CHALLENGE

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문제정의

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수요

고립 · 은둔 청년 약 2배 이상 증가 2022년 2.4% → 2024년 5.2% (약 53.8만명)

출처: 국무조정실 「청년의 삶 실태조사」

공급 · 기술

Q-Net·워크넷·Work24 공공 API 개방. LLM+RAG로 높아진 접근성

정책

국민취업지원제도 & 내일배움카드 예산이 크나 체감 및 연결이 약함

전체 자격증 · 정책을 모두에게 똑같이 제공, 사용자가 직접 비교 · 판단

1. 개인차를 고려하지 않은 모든 사람에게 동일한 추천

2. 정보 분산 (자격증 · 채용 · 훈련 · 정책 따로)

3. 근거 없는 AI → 환각으로 신뢰 붕괴

👎

사람마다 상태가 달라서 → 12문항 위험단계 분류 ( AUC 0.81 )

자격증에 순서가 있어서 → DAG 기반 선후관계 로드맵

정책·문서가 길고 자주 바뀌어서 → RAG 공식문서 근거 제시

지금 가능한 목표 제시 + 일관된 근거로 신뢰 확보

👍

" 자신의 상태를 점검하고, 자립을 향해 한 걸음 딛고 싶은 청년 "

FOCUS ON

PROBLEM STATEMENT

WHY NOW?

WHY THIS AI?

    • DIDIM AI 방식 (추천·근거 제시)
    • 기존

FIN:NECT CHALLENGE

04

Hybrid RAG+ GraphRAG

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DIDIM이 주목한 핵심 손실

DIDIM에서 제공하는 AI 역할

DIDIM은 단지 추천을 해주는 것이 아니라, 근거 확인 후 근거기반 추천

    • 공식 위험군 단계 및 취약 영역 확인
    • 추천 후보 압축
    • 추천 이유 생성
    • 결과 리포트 생성

정보가 분산되어 있어,

사용자가 직접 비교하고 찾아야 함

최종 진단 및 자격 판정금지

DIDIIM은 최종 판정자가 아닌 판단 보조 역할

솔루션

SOLUTION

시간 손실

정책 지원의 적절한 시기와 방향을 놓치거나

준비가 취업으로 이어지지 못함

기회 손실

DIDIM이 보여주는 결과

    • 사용자 분류 결과 리포트
    • 근거 문서 추출 및 요약
    • 로드맵/ 지원/ 자격증 확인

추천 이유 제공

왜 이 자격증,지원제도,로드맵이 추천됐는지

공식 문서 기반 설명

고위험군 상담 우선

은둔 청년 및 위험성 높은 군집은

일반 추천보다 상담/기관 연결 우선

FIN:NECT CHALLENGE

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입력 정보

12문항 진단 응답, 관심 도메인,

희망 직무, 전공 등을 입력

    • 입력값

사용자는 무엇을 넣는가?

    • 처리 방식

AI는 무엇을 하는가?

사용자는 무엇을 받는가?

추천지원제도

    • 출력값

추천 및 근거

자격증 정보 공식 문서

Q-NET API (일정, 공인 자격)

WORK24 API (훈련과정 · 지원제도)

내부 DB · 보건복지부 정책보고서

참고 데이터

AI 처리

추천 결과

1

위험군 단계

관심 도메인

희망 직무

후보 필터

단계 분류

관심 분야

직무 매칭

전공 매칭

진단된 사용자 현재 상태를 확인하고 희망직무 분석 후 공식문서 기반 근거 생성

적합도 지표를 통해 관련성 높은 자격증, 채용 공고 등을 우선 순위 기반으로 추천

솔루션

SOLUTION

추천 자격증 관련 상세 정보

공식 문서를 기반한 근거

로드맵, 채용공고, 지원 연결

현재 단계 뿐만 아니라 다음 단계에 대한 구체적인 로드맵 확인

선후관계 계층적 구조를 한 눈에 확인해, 진행 단계 및 자격증 비교가 수월

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1

2

3

FIN:NECT CHALLENGE

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DIDIM은?

① 채용 공고를 일일이 분석하고,

② 내 이력서와 대조하여 부족한 점을 스스로 파악한 뒤,

③ 이를 보완할 강의나 자격증을 포털에 직접 검색했어야 함

이 과정에서 수많은 정보가 흩어져 있어서 찾느라 많은 시간이 낭비

AI 기반 사용자에게 필요한 맞춤형 채용 공고 및 훈련 과정 추천

추천이 된 근거를 국가 공인 문서를 기반으로 제시

적합도 지표 산출을 통해 적합도가 높은 우선순위 추천

사례1

기존 문제점

① 수백만 명의 프로필, 검색 기록, 채용 공고 데이터를 AI가 한눈에 볼 수 있도록 통합 후 분석

② 사용자의 현재 역량과 목표 직무 간의 'SKILL GAP'을 자동으로 추출하여,

명확한 근거를 제시하고 부족한 점을 메울 수 있는 맞춤형 교육 코스를 자동 추천

LINKEDIN AI SKILL

01

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핵심 사례

① 어떤 자격증부터 공부해야 하는지 알기 어려움

② 강의·자격증·난이도 정보가 여러 사이트에 흩어져 있음

③ 목표 직무까지 가는 최적 학습 순서를 스스로 설계해야 함

이 과정에서 시간과 비용이 많이 낭비됨

AI가 목표 직무에 필요한 맞춤형 로드맵 및 자격증 추천

자격증 간 선후 관계를 분석하여 학습 경로 및 단계별 로드맵 생성

사용자가 준비를 시작하는데 도움이 되도록 관련 영상들 제시

기존 문제점

① 대학 및 기업(GOOGLE, IBM 등)의 강의와 자격증 데이터를 통합 분석

② 직무별 SKILLS GRAPH를 기반으로 필요한 역량을 자동 연결

③ 사용자의 목표 직무와 학습 이력을 분석하여 맞춤형 학습 경로를 추천

추출한 AI SKILL

LINKEDIN

대기업 AI 사례 분석

CASE STUDIES

사례2

COURSERA

FIN:NECT CHALLENGE

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DIDIM이 보여주는 것

사용자가 추천받은 자격증 및 희망 직무와 관련된

채용 공고와 훈련 공고를 연계하여 한 눈에 볼 수 있음

01

AI가 이 자격증을 추천한 이유가 무엇인지

사용자의 분류군과 상황에 맞는 정확한 근거를 추출해서 보여줌

02

사용자의 상태와 현재 시험 일정을 고려하여

준비까지 걸리는 시간, 본인에게 맞는 플랜을 작성해줌

03

DIDIM AI - 정보와 근거를 한 눈에

PRODUCT

FIN:NECT CHALLENGE

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DIDIM이 보여주는 것

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사용자가 속한 분류군과 선택한 희망직무에 알맞는 로드맵 단계가 제시되며, 자격증의 난이도와 합격률, 인지도 등을 고려하여 추천됨

자격증과 관련된 선,후 경로를 시각적으로 한 눈에 살펴보며,

어떤 자격증과 연관이 있는지 계층적으로 확인할 수 있음

자격증과 관련된 강의 영상을 살펴보며

공부 기간, 난이도, 교재 등을 쉽게 확인할 수 있음

DIDIM AI - 맞춤형 로드맵 & 준비 방법 구체화

PRODUCT

FIN:NECT CHALLENGE

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이름: 이서준/ 26세, 남

​

전공: 컴퓨터공학과

​

상황: 반복적인 취업 실패로 자신감이 낮아졌으며, 주변과의 교류가 줄어들어 취업 준비를 혼자 해결하고 있음.

​

제약: 막 졸업한 학생으로 보유한 돈이 많이 없음,

졸업 후 공백이 크게 없이 취업하고자 함

​

관심사: 소프트웨어, 백엔드 개발자

"지금 제 상황에서 가장 현실적으로 시작할 수 있는 자격증과 훈련과정을 추천받고, 왜 추천되었는지 근거까지 확인하면서 취업 준비를 시작하고 싶어요."

현재 겪는 문제

    • 정보가 흩어져 있어 관련된 자격증이나 채용공고, 훈련과정 등을 찾는데 시간이 오래 걸림

​

2.어떤 자격증이 현재 상황과 희망 직무에 적합한지 판단하기 어려워 취업 준비를 반복적으로 미루게 됨.

​

3.정부 지원 훈련이나 부트캠프 정보를 어디서 신청해야 하는지 몰라 기회를 놓치고 있음

페르소나

PERSONA

FIN:NECT CHALLENGE

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MVP 데모영상

CASE STUDIES

FIN:NECT CHALLENGE

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사용자

수혜자

지불자

수익모델(구상)

    • 고립·취업 위험 청년 및 학부모
    • 위험단계 진단 + 자격증 로드맵 + 정책 정보 무료 이용
    • AI 기반 맞춤형 자격증 추천 및 취업 준비 지원
    • 청년지원센터·고용복지플러스센터 상담사, 지자체
    • 데이터 기반 추천 근거로 상담 일관성·정책 체감도 향상
    • 상담 근거 자동 생성으로 업무 효율 향상
    • 지자체·공공기관 (B2G)
    • 청년 재진입에 따른 사회적 비용 절감
    • 취업 연계율 향상으로 사회적 비용 절감

지자체 시범사업 → 청년지원센터 SAAS 구독 → 대학 취업지원센터·공공기관 확장

BM

BUSINESS MODEL

FIN:NECT CHALLENGE

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DIDIM은 고립·은둔 청년의 진단부터 진로 탐색, 자격증 추천, 훈련과정 연계까지 지원

지자체는 청년정책 성과를 높이고 상담 인력의 업무 부담을 줄일 수 있어 서비스 도입의 유인 효과가 있을 것으로 기대함

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이탈률

    • 페이지 조회 후 추가 행동 없이 이탈한 비율
    • 낮을수록 사용자가 추천 흐름에 안정적으로 머무름을 의미
    • 향후 주요 후속 행동(상담 연결, 로드맵 저장 등) 전환 가능성을 예측하는 기준

사용자 전환률

    • 조회 후 1개 이상의 유의미한 행동 (진단, 탐색 등)을 한 비율
    • 추천 시스템의 '실질적인 서비스 참여 유도' 성과 측정

파급효과 - 실제 사용자 행동 변화 분석

RIPPLE EFFECT

사용자 클릭률

    • 페이지 조회 대비 실제 클릭 비율
    • 추천 결과의 '다음 행동 유도' 성과 측정 지표

AMPLITUDE 이벤트 로그로 추천 이후의 클릭·전환·이탈 행동을 측정 → DIDIM의 파급효과를 추상적 기대가 아닌 실제 행동 변화로 확인

설문이 아닌 배포 서비스의 AMPLITUDE 이벤트 로그로 클릭·전환·이탈 행동을 측정

사용자 행동 기반 검증

FIN:NECT CHALLENGE

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+ LLM 기반으로 구축한 GOLD SET과 실제 배포 서비스의 추천 결과를 비교한 결과, 실제 화면에 노출되는 추천 기준 평균 RECALL은 77.0%

이는 각 페르소나별로 전문가가 적합하다고 판단 GOLD SET 중 평균 77%를 실제 추천 결과에 포함했다는 의미

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THANK YOU

DBMs_DIDIM

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2026