KRIVET 한국직업능력연구원 국무총리 산하 정부출연 연구기관

요 약
제1장 서 론_1
제1절 연구의 필요성 및 목적	3
제2절 연구의 내용 및 구성	6
제2장 주요국의 인력수급모형 동향_9
제1절 인력수급모형 개요	11
제2절 주요국 인력수급모형의 동향	18
제3절 국내 인력수급 전망 모형 검토	27
제4절 소결	41
제3장 신산업의 개념과 특징_45
제1절 신산업의 개념과 발전 단계	47
제2절 신산업 정책의 주요 내용	53
제3절 신산업의 특징	61
제4절 인공지능 분야의 특징	65
제4장 신산업 분야 인력수급 전망체제 구축 방안_71
제1절 신산업 분야 인력수급 전망체제 구축 개요	73
제2절 실시간 노동시장 정보를 활용한 인력수급 전망체제 구축 방안	78
제5장 인공지능 분야 인력양성 및 수요 분석 결과_95
제1절 인공지능 분야 고급인력 양성 분석 결과	97
제2절 인공지능 분야 인력수요 현황 분석	122
제3절 소결	130
제6장 종합 및 제언_133
제1절 신산업 분야 인력수급 전망체제의 활용 및 기대 효과	137
제2절 인력양성 정책 추진방향에 대한 제언	144
SUMMARY_149
참고문헌_155

본 연구에서는 신산업 분야에서 노동시장 및 인력의 특성을 파악하고, 중장기적으로 인력의 수요와 공급에 대한 현황 및 전망을 수행하기 위한 인력수급 전망체제를 구축하는 방안에 대해 제시하는 것을 주된 목적으로 한다. 이에 따라 신뢰성 높은 인력수급 전망체제를 구축하기 위해 국내외 사례를 보다 면밀하게 검토하고, 신산업 분야의 기술과 직업, 그리고 숙련을 연계할 수 있는 데이터 구축 및 방법론 등을 살펴봄으로써 신산업 분야 인력수급 전망모형에의 적용 가능성을 살펴보고자 한다.
먼저, 국내외 인력수급 전망체계를 정리하고 살펴봄으로써 신산업 분야 인력수급 전망체계에의 적용 가능성 등을 파악한다. 특히 국내의 경우 현재 신기술 분야의 인력수급 전망이 현재의 인력양성 정책에 효과적으로 기여하고 있는가에 대한 접근을 통해, 일정 수준의 산업 및 직업별 집계자료를 활용하여 신산업을 전망하였을 때의 한계가 없는지 검토할 수 있다. 
두 번째는 신산업 분야의 인력수급 전망체제를 구축하기 전에 신산업의 특성을 면밀히 파악한다. 신산업 분야에서의 기술 혁신은 서서히 변화하는 전통적인 기술 변화와는 다르게 급격하고 폭발적으로 이루어지고 있으며, 신기술에 대한 수요는 4차 산업혁명의 주요 특징과 연결되어 전 산업에 걸쳐 있다. 신산업 분야의 중요한 특징은 역동적이고, 관련 사업이 기하급수적으로 성장한다는 특징 때문에 인력에 대한 전망이 매우 어려울 수 있다. 기존 연구 결과나 실태조사 등의 데이터가 없다면 전망이 어려울 수 있고, 신산업 분야별로 별도의 분류체계나 자체적으로 조사를 실시할 경우 자료들의 신뢰성 문제나 개별 연구로부터 전체 상황을 그려 내는 것에 대한 문제점도 있을 수 있다. 따라서 신산업의 특징을 정리함으로써 관련 분야 인력과 기술 수준의 정의 및 범위를 명확히 설정하고, 인력수급 전망결과의 범용성을 확대하기 위한 개선방안 등을 마련할 필요가 있다.
본 연구에서는 위와 같이 기존의 방법론과 신산업의 특징 등을 검토한 것을 기반으로 신산업 분야의 인력수급 전망을 위한 체제를 구축하는 방안을 제시한다. 특히 인력수급 전망에서 실시간 데이터를 활용하기 위한 개념적이고 기술적인 측면을 제시하는 데 초점을 맞춘다. 신산업 분야 인력수급 전망이 기존의 방법론과 산업, 직업, 전공, 학과, 학교급 등의 분류체계 등으로 설명하기 어렵다면, 논문 초록을 활용한 양성 정보, 실시간 노동시장 정보를 활용한 인력 수요 및 기술 수요를 포함한 빅데이터 분석과 이를 실시간으로 유통하여 활용할 수 있는 체계를 구축하는 방안에 대해 제시하면서 인력수급 전망에 있어 새로운 접근 방식을 제안하고자 한다.

The discordance？between the globally given technologies and those demanded by markets is an issue of great concern in terms of policies. Both digitalization and technology collapse lead to rapid changes in the demand for technology; the market demand for technology, which changes constantly, is very hard to predict precisely. However, it is critical to predict such changes in understanding the technologies necessary for future jobs. The employment projection is always needed to cope quickly with the industrial economic changes; therefore, a rational prospect system is required. In particular, the employment projection of the future is necessary to determine the effects of the changes in the population and employment structures on the labor market and prepare for such changes. Starting with the employment projection in new digital technology in 2020, the employment projection in the new technology sectors became a very important task in 2021.
However, the employment projection in the new technology sectors has the following limitations. ...

<표 2-1> 기술 요구분석 시 OJV 사용의 장점 및 단점	26
<표 2-2> 영역 X를 기준으로 한 2기간의 경제활동상태 도식화	31
<표 2-3> 신산업 기술인력의 조사 및 전망 실시 현황	38
<표 2-4> 신산업의 기본 7대 직무와 정의	40
<표 3-1> 2022년 협업예산 편성 신기술 분야	48
<표 3-2> 주요 글로벌 트렌드와 신산업의 중점 이슈 연관성(2022년)	52
<표 3-3> 신산업 분야 인력양성 주요 정책 요약	56
<표 3-4> 신산업의 특징	63
<표 3-5> 인공지능 기술 발전에 따른 분류	68
<표 4-1> 신기술 분야 핵심 단어사전(예시)	80
<표 4-2> 토픽모델링 결과(예시)	83
<표 4-3> 인공지능 분야 산업 분류체계	86
<표 4-4> 인공지능 분야 기술 분류체계	88
<표 4-5> LinkedIn을 활용한 인공지능 산업의 직무 분류(예시)	91
<표 4-6> LinkedIn을 활용한 인공지능 산업의 스킬 분류(예시)	91
<표 4-7> 인공지능 분야 직무 분류체계	92
<표 4-8> 기술 수준 분류 유형	94
<표 5-1> 인공지능 분야 산업 및 기술의 광의/협의 구분(예시)	98
<표 5-2> 2017~2021년 석박사 학위별 논문 초록 수 추이	99
<표 5-3> 인공지능 분야 석박사 인력양성 현황(광의)	100
<표 5-4> 인공지능 분야 박사급 인력양성 현황(광의)	102
<표 5-5> 인공지능 분야 석사급 인력양성 현황(광의)	104
<표 5-6> 인공지능 분야 석박사 인력양성 현황(협의)	107
<표 5-7> 인공지능 분야 박사급 인력양성 현황(협의)	109
<표 5-8> 인공지능 분야 석사급 인력양성 현황(협의)	112
<표 5-9> 「국내신규박사학위취득자조사」 개요	114
<표 5-10> 논문 수집 정보의 학과-한국표준교육분류 매칭 결과(예시)	115
<표 5-11> 인공지능 분야 인력수요 현황	123
<표 5-12> 인공지능 분야 기술별 산업 현황	125
<표 5-13> 인공지능 분야 기술별 경력 현황	126
<표 5-14> 인공지능 분야 기술별 학력 현황	127
<표 5-15> 인공지능 분야 기술별 필요기술 현황	128
<표 5-16> 인공지능 분야 기술별 직무 현황	129
[그림 2-1] KIET-DIMM의 구조	29
[그림 2-2] KEISIM 모형의 흐름도	36
[그림 3-1] 미래 성장동력 분야의 산업발전 단계(2015년)	50
[그림 3-2] 국내 9개 신산업의 발전단계(2018년)	51
[그림 3-3] 4대 트렌드 변화에 대응한 산업별 발전방향	53
[그림 3-4] 인공지능 산업의 범위	66
[그림 5-1] 박사과정 유형	116
[그림 5-2] 학비 지원 출처	117
[그림 5-3] BK21플러스 참여 여부	118
[그림 5-4] 졸업 이후 취업 상태	119
[그림 5-5] 졸업 이후 해외 취업 여부	120
[그림 5-6] 졸업 이후 취업처	121
[그림 6-1] 신산업 분야 인력양성 분석체계	138
[그림 6-2] 신산업 분야 인력수요 분석체계	139