DC Field |
Value |
Language |
dc.contributor.author |
장지연 |
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dc.contributor.author |
전병유 |
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dc.contributor.author |
정준호 |
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dc.contributor.author |
백승렬 |
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dc.contributor.author |
심지환 |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.type |
Book |
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dc.type.local |
Report |
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dc.type.other |
연구보고 |
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dc.subject.keyword |
정보통신기술 |
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dc.subject.keyword |
ICT |
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dc.subject.keyword |
숙련수요 |
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dc.subject.keyword |
숙련분류모델 |
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dc.subject.keyword |
숙련분류체계 |
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dc.subject.keyword |
인력채용 |
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dc.subject.keyword |
데이터사이언스 |
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dc.subject.keyword |
구인공고 |
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dc.subject.keyword |
텍스트분석 |
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dc.description.abstract |
본 연구는 온라인 구인공고에 나타나는 숙련수요를 분석하고자 하는 연구이다.
‘어떤 숙련을 갖추어야 할 것인가’라는 질문은 노동시장에 진입하려는 청년들뿐 아니라 기존 노동자에게도 절박한 질문이다. 급격한 기술변화에 따라 숙련수요도 빠르게 변화하고 있지만, 이러한 추세를 신속하게 포착하는 연구는 더디게 진행되고 있다. 숙련수요 연구가 어려운 이유는 숙련이 아직 일상에서 사용하는 자연어(Natural Language)로 표현되고 있으며, 용어 사이에 위계를 부여할 수 있을 만큼 체계적인 분류틀이 마련되어 있지 않기 때문이다.
본 보고서의 제2장에서는 숙련분류체계를 만드는 과정과 그 결과를 소개하였다. OpenAI사의 GPT3.5를 이용하여 ICT 일자리 구인공고에서 요구하는 숙련 키워드 약 1만 7천 개 추출하였다. 다시 GPT3.5를 이용하여 각 키워드의 정의를 얻고, 이들 정의의 의미 유사성을 기준으로 277개로 묶어냈다(군집분석). 이를 다시 소분류 59개, 중분류 29개, 대분류 9개로 묶어내면서 줄여나가고, 각 범주에 명칭을 부여하였다(부록 2).
제3장에서는 구인공고 텍스트를 입력하면, 이 구인공고가 요구하는 숙련을 추출하여 제2장에서 만든 숙련 소분류 코드로 제시하는 딥러닝 모델을 만들었다. 하나의 구인공고는 여러 가지 숙련을 요구할 수 있으므로 복수의 숙련 소분류 코드를 제시하도록 했다. 2017~2022년 ‘사람인’ 사이트에 게시된 구인공고와 2021~2022년 ‘잡코리아’에 게시된 구인공고 약 133만 건에 적용하여 숙련수요를 분석하였다.
제4장에서는 2017~2021년 시계열 정보를 확보할 수 있는 ‘사람인’ 사이트 구인공고와 기업의 성과를 연결하여 분석하였다. 회귀 분석 결과, 교육과 경력, 기업 규모, 세부적인 직업, 산업, 연도, 지역 등을 통제한 후에도 ICT 일자리 내 고숙련에 대한 구인공고가 기업 성과와 양(+)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 근로자 1인당 매출액으로 측정한 생산성이 높은 기업일수록 산업, 직업, 지역, 연도, 기업 규모, 교육과 경력 등을 통제한 후에도 SW 코딩 숙련과 컨설팅 및 기술영업 숙련에 대한 수요가 더 높다. 반면에, 제조업 SI 개발 숙련은 이와 상반된 결과가 나왔는데, 이는 제조업 SI 숙련수요를 요구하는 기업이 기술 혁신에 많은 투자를 하고 있으며, 단기적으로 생산성을 낮출 수 있는 기술 도입 과정에 있다는 것을 함의한다.
이러한 분석 결과는 노동시장과 직업 전반에서 기업의 숙련수요와 그에 따른 성과를 분석하는 데에 온라인 구인공고의 유용성을 보여준 것이다. 또한 기업 간 숙련수요의 이질성이 존재하고, 특정 유형의 숙련이 기업 성과와 연관되어 있다는 것을 확인했다.
제5장에서는 숙련수요와 공급의 매칭을 연구하였다. 숙련수요는 온라인 구인공고를 통해 파악하고, 숙련공급은 IT 관련 교과과정 커리큘럼 텍스트를 통해 파악하였다. 수요와 공급의 정합성은 교과 역량과 필요 숙련 간의 유사도로 분석했다. 분석대상은 데이터 사이언스 분야로 한정하였다. |
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dc.description.tableofcontents |
요 약 i
제1장 서 론 (장지연) 1
제1절 연구 필요성 1
제2절 분석자료와 방법 3
제3절 보고서의 구성 4
제2장 ICT 숙련분류체계 6
제1절 ICT 숙련 분류에 관한 기존 연구 (전병유) 6
제2절 구인공고에서 숙련 키워드 추출하기………(장지연ㆍ심지환) 24
제3절 숙련분류체계 개발 (백승렬) 28
제3장 ICT 숙련수요 (장지연ㆍ심지환) 41
제1절 서 론 41
제2절 숙련분류모델 개발과 적용 42
제3절 ICT 숙련수요 44
제4절 업종별 ICT 숙련수요 49
제4장 ICT 인력 채용과 기업의 성과 (정준호) 52
제1절 서 론 52
제2절 선행 연구 검토 54
제3절 자료와 분석 방법 58
제4절 분석 결과 68
제5절 요약과 결론 72
제5장 ICT 분야 교육과정 역량과 IT 숙련과의 매칭 현황 분석:데이터 사이언스 전공을 중심으로 (전병유) 75
제1절 문제제기 75
제2절 기존 연구 76
제3절 데이터와 방법 78
제4절 교과 역량과 필요 숙련 간의 유사도 매칭 분석 84
제5절 소 결 88
제6장 결 론 (장지연) 90
제1절 요 약 90
제2절 연구의 의의 92
제3절 연구의 한계 93
참고문헌 94
[부록 1] 정보통신 연구개발직 및 공학기술직:한국고용직업분류 99
[부록 2] 숙련분류체계 100 |
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dc.description.statementofresponsibility |
장지연 |
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dc.publisher.location |
kor |
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dc.identifier.isbn |
9791126006694 |
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dc.language |
kor |
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dc.format.medium |
보통인쇄매체 |
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dc.format.extent |
120 |
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dc.rights.accessRights |
Free access |
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dc.rights.rightsHolder |
한국노동연구원 |
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dc.rights.license |
CCL_BY_NC_ND |
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dc.rights.license |
KOGL_BY_NC_ND |
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