KRIVET 한국직업능력연구원 국무총리 산하 정부출연 연구기관

요  약
제1장  서 론_1
제1절 연구 필요성 및 목적	3
제2절 연구 추진 체계	5
제2장  선행 연구 검토_7
제1절 2016 다보스 포럼 이전의 연구	9
제2절 2016 다보스 포럼에서의 논의	18
제3절 2016 다보스 포럼 이후의 논의	22
제3장  지능정보 기술의 확산_25
제1절 1990년대 이후 지능정보 기술 발전	27
제2절 지능정보 기술 발전 추이 비교: 세계와 한국	41
제3절 소결	46
제4장  지능정보 기술 확산에 따른 직업 변화 및 숙련 수요 변화_49
제1절 도입	51
제2절 분석 방법	53
제3절 분석 결과	59
제4절 지능 기술 확산이 가져올 미래의 숙련 변화	78
제5장  지능정보 기술 확산에 따른 인력 양성 과제_93
제1절 지능 기술 확산에 대한 대응 과제	95
제2절 인력 정책의 중요성과 시급성	98
제6장  결 론_107
SUMMARY_111
참고문헌_113
부 록_121

IBM의 왓슨이 미국 퀴즈쇼에서 인간을 상대로 압도적으로 승리해 우승을 하며 금융, 의료 등으로 적용 분야를 확대하고, 구글이 자율주행 자동차를 일반 도로에서 시험 운행하는 가운데, 지능정보 기술이 전 세계적으로 주목을 받고 있다. 이렇게 지능정보 기술이 기존에 인간만이 가능했던 인지, 학습, 추론 등 고차원적 정보 처리 능력을 대체하게 되자, 지능정보 기술의 확산에 의해 새로운 직업 및 직무의 창출과 전환이 어떻게 이루어질 것인지, 이에 대하여 정책적으로 어떻게 대응하는 것이 필요할 것인지 사회적으로 많은 관심이 모아지고 있다. 이에 본 연구는 지능정보 기술의 확산에 수반하여 숙련 수요의 변화가 어떻게 진행되고 있는지 분석하고, 이에 대응한 여러 방안의 중요도와 시급도 제시를 목적으로 수행하고자 한다.

 While AI(Artificial Intelligence) is substituting the abilities of cognition, learning, and reasoning which previously were regarded as being possible only in human being, there are growing cautiousness in society on how to respond to this challenge in policy level. In this circumstances, this study attempts to analyze how the changes of skills are being processed with a regard to the diffusion of AI and aims to provide a set of policy choice with the degree of importance and urgency in the response plan. ...

<표 2-1> 직무의 네 범주와 전망	10
<표 2-2> 10~20년 후 남는 직업과 사라지는 직업 톱25	12
<표 2-3> 미국과 영국에서 직업의 자동화 가능성 비교	14
<표 2-4> 2015~2020년 직업별 순 고용 증감 현황	20
<표 3-1> 지능정보 기술 관련 특허 데이터셋의 연도별 빈도	28
<표 3-2> 1996~2000년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술	30
<표 3-3> 2001~2005년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술	31
<표 3-4> 2006~2010년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술	32
<표 3-5> 2011~2015년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술	33
<표 3-6> 빈도 기준 상위 10대 기술	35
<표 3-7> Degree 기준 상위 10대 기술	36
<표 3-8> Betweenness Centrality 기준 상위 10대 기술	37
<표 3-9> 투자 기간이 가장 긴 지능정보 기술 관련 과제	39
<표 3-10> 투자 금액 기준 상위 10대 과제	40
<표 3-11> 지능정보 기술과 연결된 기술 중 전 세계와 한국 간 비중 차이가 큰 상위 10개 기술(한국>전 세계)	41
<표 3-12> 지능정보 기술과 연결된 기술 중 전 세계와 한국 간 비중 차이가 큰 상위 10개 기술(전 세계>한국)	42
<표 3-13> 지능정보 기술과 연결된 기술 중 증가율이 높은 상위 10개 기술(전 세계)	44
<표 3-14> 지능정보 기술과 연결된 기술 중 증가율이 높은 상위 10개 기술(한국)	45
<표 4-1> 2002년과 2016년의 35개 숙련 지표의 평균, 표준 편차, 퍼센트	62
<표 4-2> 직종 수준별 ‘복잡한 문제 해결’ 숙련의 중요도 변화	66
<표 4-3> 직종 수준별 ‘설득하기’ 숙련의 중요도 변화	67
<표 4-4> 직종 수준별 ‘프로그래밍’ 숙련 변화	68
<표 4-5> 직종 수준별 ‘인사 자원 관리’ 중요도 변화	69
<표 4-6> 2002년과 2016년의 물리학자 숙련 순위 및 중요도	70
<표 4-7> 2002년과 2016년의 주요 숙련 및 설명 비율(%)	71
<표 4-8> 2002년의 주요 숙련 및 적재치가 0.6 이상인 숙련 지표	72
<표 4-9> 2016년의 주요 숙련 및 적재치가 0.6 이상인 숙련 지표	73
<표 4-10> 2002년 주요 숙련별 상위 15개 직종	75
<표 4-11> 2016년 주요 숙련별 상위 15개 직종	77
<표 4-12> 작업, 숙련, 생산성에서 기존 기술과 인공 지능 기술의 영향	81
<표 4-13> 인지적 작업의 자동화를 위한 필수 및 가속화 요소	82
<표 5-1> 인공지능과 관련한 정부 정책 및 제도 개선 과제	101
<표 5-2> 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 인력 정책	103
<표 5-3> 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 교육훈련 정책	106
[그림 1-1] 연구 추진 체계	6
[그림 2-1] 인공 지능과 로봇 등에 의해 대체 가능성이 높은 노동 인구비율(일본, 영국, 미국의 비교)	15
[그림 3-1] 미국 특허청 기준 지능정보 기술 관련 등록 특허 추이	28
[그림 3-2] 지능정보 기술과 연결된 기술들의 네트워크 가시화	34
[그림 3-3] 미국 과학재단(NSF)의 지능정보 기술 관련 연구 투자 현황	38
[그림 4-1] O*NET의 content model의 체계	54
[그림 4-2] 2002년과 2016년 숙련 중요도(importance) 증감	65
[그림 4-3] 데이터 기반의 스타트업과 대기업에 의한 시장 파괴 및   기술 혁신	84
[그림 4-4] 컴퓨터적 병리학: 혼재된 데이터	87
[그림 5-1] 인공 지능과 관련한 정부 정책 및 제도 개선 과제 	101
[그림 5-2] 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 인력 정책	103
[그림 5-3] 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 교육훈련 정책	105