본 발명 에 따른 표준 비교 데이터베이스 ( 160 ) 는 이러 한 테스터 데이터베이스 ( 150 ) 의 신뢰 성 을 확보 하 기 위한 것 으로서 , 테스터 데이터베이스 ( 150 ) 중 전체 반응 의 절대 치가 높 은 전공 과 낮 은 전공 의 차이 를 상쇄 하 기 위하 여 정규 화 ( normalization ) 과정 을 거쳐 최종 적 으로 활용 되 는 데이터베이스 를 의미 한다 . ' 정규 화 ' 는 IT 분야 에서 여러 가지 로 해석 이 가능 하 나 본 발명 에서 말 하 는 정규 화 의 의미 는 극단 적 인 답변 에 의한 수치 에 대한 오차 를 줄이 기 위해 각 학과 의 학생 에 대한 보편 적 이 고 평균 적 인 수치 를 산출 하 는 일련 의 과정 을 의미 하 는 것 과 기 설정 되 어 있 는 가중치 를 부여 하 여 답변 에 따른 점수 의 단순 합산 으로 인해 기타 전공 과 의 차별 성 이 떨어지 는 것 을 방지 하 는 일련 의 과정 을 의미 하 며 예 를 들 어 , 직업 환경 선호 도 검사 데이터베이스 ( 130 ) 에서 대학원생 이 체크 한 점수 이 에 따라 기 설정 되 어 있 는 가중치 를 곱한 값 들 의 합 을 구한 후 이 를 알려진 방법 , 예 를 들 어 AHP 방법 등 을 통해 가중치 를 부여 하 는 방식 으로 기타 전공 과 의 오 차 범위 를 줄이 고 보다 정확 한 비교 결과 치 를 산출 함 으로써 직업 유형 에 대한 고유 순위 를 산정 하 는 방식 에 의하 는 것 이 다 .