본 연구는 다음과 같이 필요성을 가지고 출발하였다. 첫째, 4차 산업혁명의 도래가 본격화되고 신기술의 활용도가 증가함에 따라 미래 IT·SW 분야의 급격한 변화가 예상되어 실무적 차원의 대비가 필요하다. 둘째, 현재 구직 중이거나 미래 취업 예정인 국민을 대상으로 한 미래 근무 환경에 대한 불안감을 해소할 수 있는 구체적인 정보제공 및 내용 홍보가 필요하다. 셋째, 고용 및 일자리 차원에서 정책 수립에 근거가 되는 유의미한 연구결과들이 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 4차 산업혁명으로 인해 변화하는 소프트웨어 분야 일자리 환경에서 첫째, 미래 직업 유형을 제시하고, 둘째, 미래 직무 역량을 제시하고, 셋째, 채용공고 빅데이터 기반 정량적 접근방식과 전문가 인터뷰 기반 정성적 접근방법을 동시에 활용함으로써 미래 일자리 예측 통합 모델을 제시하고자 하였다.
3. 연구의 구성 및 범위
본 연구는 다음과 같이 필요성을 가지고 출발하였다. 첫째, 4차 산업혁명의 도래가 본격화되고 신기술의 활용도가 증가함에 따라 미래 IT·SW 분야의 급격한 변화가 예상되어 실무적 차원의 대비가 필요하다. 둘째, 현재 구직 중이거나 미래 취업 예정인 국민을 대상으로 한 미래 근무 환경에 대한 불안감을 해소할 수 있는 구체적인 정보제공 및 내용 홍보가 필요하다. 셋째, 고용 및 일자리 차원에서 정책 수립에 근거가 되는 유의미한 연구결과들이 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 4차 산업혁명으로 인해 변화하는 소프트웨어 분야 일자리 환경에서 첫째, 미래 직업 유형을 제시하고, 둘째, 미래 직무 역량을 제시하고, 셋째, 채용공고 빅데이터 기반 정량적 접근방식과 전문가 인터뷰 기반 정성적 접근방법을 동시에 활용함으로써 미래 일자리 예측 통합 모델을 제시하고자 하였다.
4. 연구 내용 및 결과
최초 제4차 산업혁명 시대의 미래 일자리 변화 예측 관련 문헌연구를 실시하였다. 이를 위해 최근 제4차 산업혁명 관련 미래 일자리 전망 및 미래 산업과 고용 동향을 파악하고 제4차 산업혁명으로 인해 예상되는 사회 경제적 변화와 기술변화 동인 분석을 실시하고 일자리 통계 및 KSCO, NCS, ITSQF, SOC, O*Net 등 해외를 포함하여 다양한 직업 및 직무 분류체계에 대한 분석을 실시하였다. 또한 정성적인 방법론을 활용한 미래직업예측 연구 및 직업별 수급 전망 연구, 나아가 고용시장에서 빅데이터를 활용한 연구에 대한 문헌들을 검토함으로써 본 연구가 제시하고자 하는 차별적인 진행방향을 도출하였다.
다음으로는 소프트웨어 일자리 변화상 도출을 위한 소프트웨어 분야 채용공고 기반 빅데이터 분석을 실시하였다. 먼저 빅데이터 연구 수행을 위한 기반 환경을 수립하기 위해 소프트웨어 분야 채용 데이터 추출을 위한 어휘사전을 구축하였다. 채용공고에 출현하는 어 및 ICT관련 사전 수록단어를 종합하여 화이트리스트 방식의 소프트웨어 어휘사전을 구축(사전 출처: 정보통신용어사전, ITS용어사전, 텀즈 컴퓨터 용어사전, ICT 시사상식사전 등)하였다. 또한 다년간의 채용공고 빅데이터를 분석·처리하기 위한 목적으로 고성능컴퓨팅(High-Performance Computing, HPC) 환경을 구축하였다. 다음으로는 빅데이터 분석 연구를 위해 한국고용정보원 워크넷의 10년간(2006~2017년) 채용공고 데이터 및 구직 사이트의 채용공고 데이터 약 60만 건을 활용하여 다이나믹 토픽모델링(Dynamic Topic Modeling, DTM) 방법론을 통해 채용공고의 직무별 특성을 유형화하였다. 유형화하는 작업은 코사인 유사도(Cosine Similarity) 방법론을 활용하여 DTM으로 도출된 결과 간 유사성을 측정함으로써, 소프트웨어 분야의 직업을 도출하고 연도별 변화 추이를 분석하였다. 최종적으로는 소프트웨어 분야 미래 유망 직업과 직무로 분류한 내용을 전문가 협의체를 통해 분석 결과의 타당성을 검증받았다.
또한 국내 데이터베이스 구축의 제한점을 보완하기 위해 해외 구직공고 데이터를 활용하여 미국 SW 분야에서의 직무 변화 분석을 시행하여 비슷한 시기의 국내 데이터와 비교함으로써 시사점을 추가 도출하였다.
빅데이터 분석 방법과는 별도로 정성 분석을 기반으로 한 소프트웨어 분야 일자리 직무 변화 분석을 실시하고 미래 유망 직업을 도출하였다. 미래 일자리 전문가 그룹을 대상으로 FGI를 실시하여 소프트웨어 분야 일자리의 직무변화 요인 분석 및 미래 직업변화를 예측하고자 하였다. 전문가 그룹 대상 FGI를 통해 미래 직업의 변화를 야기하는 사회적, 경제적, 기술적 정책적 변화 동인을 도출하고, 이에 따라 미래의 직업과 직무의 변화상을 예측하였다 이를 위해 소프트웨어 직업군을 4가지 유형으로 분류한 뒤 각 유형별로 특정 직업에 대한 파일럿 연구를 수행하였다. 사전조사 및 조사절차 설계를 통해 확립한 FGI 진행 가이드라인에 따라 1차 및 2차 FGI를 순차적으로 수행하였다. 이를 종합하여 “변화요인–직무변화–직업변화”에 대한 선행연구 검토, 전문가 풀을 통한 검증으로 일자리의 변화 방향과 함의를 도출하였다.
최종적으로 앞에서 실시한 빅데이터 분석과 FGI 분석 결과를 바탕으로 소프트웨어분야 현재-미래 직업 예측의 통합모델을 제시하였다. 정량적 분석(빅데이터), 정성적분석 결과를 종합하여 비교분석 함으로써 (FGI) , 예측의 타당성과 신뢰성이 높은 프레임워크를 구추하고자 하였다. 이를 위해 전문가 검증 회의를 통해 각 분석결과의 타당성과 신뢰성 등을 검토하고 예측시기 및 세부 직무수준에 따라 예측가능성을 확인하여 최종 미래직업예측에 대한 통합모델을 제시하였다.
5. 정책적 활용 내용
(1) 예측 타당성과 신뢰성을 제고하여 실제 실행 가능한 직업관련 정보 제시
본 연구는 워크넷 데이터를 기반으로 SW 분야 일자리 지형을 분석하고 미래 유망한 직업들을 제시하였다. 또한 워크넷 채용공고 데이터에 대한 맥락 분석을 통해 기존 직무의 변화 및 신규 직업을 도출하였다.
이에 따라 본 연구 결과를 바탕으로 한 KSCO 및 NCS 등 기존 직업 및 직종의 체계를 현재 수요를 반영하는 체계로 개편하고, 해당 체계의 변화를 계속 추적할 수 있을 것이다. 무엇보다도 이를 활용하여 추후 SW 분야 육성 및 일자리 창출 전략을 수립하는 정책의 근거로 활용할 수 있고 일반 구직자 및 이직, 직무 전환을 통한 생산성 향상을 도모하는 노동자를 대상으로 앞으로 유망한 직업과 준비해야 하는 핵심직무에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.
(2) 연구결과의 상대적 비교분석을 통한 폭넓은 실무적 확장성 제시
본 연구는 빅데이터 분석과 전문가 FGI 분석을 동시다발적인 연구 프로세스를 통해 직무와 직업을 도출하였다. 그리고 도출된 직종은 기존 분류체계인 KSCO, NCS, ITSQF, O*Net와의 매칭을 바탕으로 직무 및 직업의 특성을 분류하였으며, SW 분야 전문가들의 의견을 바탕으로 재정의한 직종 분류를 도출하였다. 또한 빅데이터 분석으로 통해 도출한 현 직업과 직무 특성이 전문가 FGI 분석을 통해 재검증 절차를 거침으로써 미래 직업 예측 통합모델로 제시할 수 있었다.
이렇듯 분석방법론의 상호 비교를 통해 신뢰성을 확보하여 본 연구결과의 확대 가능성을 높였다. 직업과 직무를 동시에 도출하고 빅데이터 분석에서는 해외 데이터 분석을 통해 국내 직무변화와 교차 검증하고 FGI 분석에서는 직업과 직무의 변화를 유도하는 정성적 요인 또한 함께 파악함으로써 기존 연구에 비해 실무에서 해당 연구결과를 폭넓게 활용할 수 있는 기틀을 마련하였다.
6. 기대효과
1) 빅데이터에 기반한 일자리 정책 개발 지원
빅데이터를 통해 기업이 원하는 유망 직무의 실시간 변화상을 파악 및 분석하고 미래 분화 가능성이 높은 직무를 선별함으로써 가까운 , 미래를 대비한 일자리 정책 개발을 지원하는 근거 자료로 활용됨으로써 어떻게 직업별 미래 개인역량을 개발할 것인가에 대한 구체적인 가이드라인을 제공할 수 있다.
나아가 4차 산업혁명을 대비하기 위하여 SW 분야뿐만 아니라 관련 산업에서 요구되는 직업 특성과 신규 직업의 도출, 기존 직업의 변화상을 지속적으로 관찰할 필요가 있다. 이러한 측면에서 본 연구결과의 정보는 일자리 변화에 대한 현재를 파악하고 향후 관련 산업 분야 전반의 확산을 도모하는 방안을 마련할 수 있다는 점에서 4차 산업혁명 기술변화로 인한 일자리 정책 대응의 핵심 기제가 될 것이다.
(2) 구직자와 직무전환자에 대한 양질의 구직정보 및 구직 준비정보 제공
본 연구는 정책의 최종 수혜자인 구직 중이거나 미래 직무 전환을 우려하는 국민들을 대상으로도 소프트웨어 분야에서의 유망 직업 분야 및 직무의 변화 양상, 교육 방향 등에 대한 다양한 질적·양적인 정보를 직접적으로 제공한다.
현재까지 진행된 일자리 분야의 연구 결과는 가까운 미래에 예상되는 직업 변화에 대한 예측이 정확하지 않아 신규 도출되는 직업 및 직무를 도출의 근거로 활용하기에 어려운 측면이 존재하였다. 본 연구를 바탕으로 빅데이터 분석 기반의 직업 도출 과정 및 일자리 변화 예측 방안을 활용함을 물론, 구직자들에게 효과적인 정보를 제공할 수 있는 직업 포털 등을 활용한 직업 및 직무 제안 등을 할 수 있을 것이다.
Summary
1. Title: The Research on Prediction Model for Future Job
2. Purpose and Necessity of the Research
This study started with the necessity as follows. First, as the advent of the 4th Industrial Revolution and the utilization of new technologies increase, the future IT and SW fields are expected to change drastically. Second, it is necessary to provide specific information and contents to solve the anxiety about the future working environment for the people who are currently seeking jobs or are planning to work for the future. In this paper, we propose a new type of future job in the changing environment of software industry due to the fourth industrial revolution. Second, present future job competency. Third, approach to the future job prediction model.
3. Contents and Scope of the Research
In this study, the research was carried out based on the following system. First, we looked at the trends of political, economic, social and technological change due to the occupational statistics and the fourth industrial revolution in the software field. Secondly, based on the contents of the basic survey, we carried out independent FGI analysis that corresponded to the big data analysis and qualitative analysis corresponding to the quantitative analysis. Third, we tried to obtain the future job and future job derived from the big data analysis result and the FGI analysis result and to secure the reliability through the cross validation process of the experts. Finally, based on the usefulness of the analysis results, we proposed an integrated model of Big Data Analysis and FGI Analysis and applied it to other industries in the future.
4. Research Process and Results
We conducted a big data analysis based on the software sector employment announcement for the change of software job position. Apart from the Big Data analysis method, we analyzed the change of job position in the software field based on the qualitative analysis and derived promising future jobs.Finally, based on the results of Big Data analysis and FGI analysis, we presented an integrated model of present - future job prediction in software field.
5. Policy Development for Practical Use
The study provides real-time job-related information by improving predictability and reliability. And it also extends practical horizon through comparative analysis of research results.
6. Research Implication and Expected Effects
Basically, the study supports the development of job policies based on Big Data analysis. Also it provides high quality job information and job preparation information for job seekers and pre-job patients.
목차 상세
제1장 서론
제1절 연구 필요성 및 목적
제2절 연구의 추진체계 및 추진방법
제2장 이론적 배경 및 선행연구
제1절 4차 산업혁명 주요 기술 변화에 따른 미래 고용시장 변화
1. 4차 산업혁명에 따른 기술 변화
2. 新기술로 인한 고용시장의 구조적 변화
3. 소프트웨어 산업의 기술적 변화 및 고용시장 변화
제2절 미래 직업 예측 관련 선행연구
1. 미래 직업 예측 관련 질적 연구
2. 미래 직업 예측 관련 양적 연구
제3절 분석을 위한 직업 관련 선행연구
1. 직업의 정의
2. 직업 및 직무관련 체계
제3장 빅데이터 분석을 통한 일자리 세부 지형 변화
제1절 빅데이터 분석 방법
1. SW 분야 일자리 직무/직업 도출 체계
2. 데이터 전처리 (Data Preprocessing)
3. 데이터 분석 모델 선정 및 고려사항
제2절 빅데이터 분석에 따른 일자리 지형 변화 결과
1. 지난 10년간 SW 분야 직무 변화상 측정 결과
2. 지난 10년간 SW 분야 직무/직업의 변화상 분석
3. SW 분야 직업 변화와 신규 직무 발견에 관한 논의
4. 2018년 SW 직업 변화 및 향후 변화상 진단·
제4장 전문가 FGI 분석을 통한 미래 일자리 변화 양상 파악
제1절 전문가 FGI 분석 방법
제2절 전문가 FGI 분석에 따른 일자리 변화 양상 결과
1. 데이터 설계 및 프로그래머
2. 시스템 소프트웨어 설계 및 분석가
3. 게임 프로그래머
4. UX/UI 디자이너
5. 멀티미디어 콘텐츠 관리자
6. 웹 프로그래머
7. 정보보안 전문가
8. 응용 소프트웨어 개발자
9. 임베디드 소프트웨어 개발자
제5장 미래 직업 예측 통합모델
제1절 미래 직업 예측 통합모델
제6장 결 론
제1절 연구결과 요약
제2절 연구의 의의 및 기대효과
제3절 연구의 한계점 및 향후 보완방향
참고문헌
Contents
Chapter 1. Introduction
Section 1. Research Background and Objectives
Section 2. Research Process and Methodology
Chapter 2. Theoretical Background and Literature Review
Section 1. Future Job Market Change due to Major Technology Changes
Section 2. Previous Study related to Future Job Prediction
Section 3. Pre-occupational Studies for Analysis
Chapter 3. Specific Change in Job Landscape through Big Data Analysis
Section 1. Big Data Methodology
Section 2. Specific Change Results in Job Landscape from Big Data Analysis
Chapter 4. Predicting Future Job Changes through FGI Analysis
Section 1. Focus Group Interview Methodology
Section 2. Future Job Change Results from FGI Analysis
Chapter 5. Integrated Model for Future Job Prediction
Section 1. Integrated Model for Future Job Prediction
Chapter 6. Conclusion
Section 1. Summary of the Study
Section 2. Implications and Expected Results
Section 3. Limitations and Future Research Directions
