표제지
목차
요약 10
제1장 서론 30
제1절 연구 필요성 및 목적 31
제2절 연구 추진 체계 33
제2장 선행 연구 검토 35
제1절 2016 다보스 포럼 이전의 연구 36
1. Autor의 비반복적 직무의 대체 논의 36
2. Frey and Osborne(2013)의 고용의 미래 38
3. MacCrory et al.(2014), "Racing With and Against the Machine" 43
4. 구조 변화 논의 43
제2절 2016 다보스 포럼에서의 논의 45
제3절 2016 다보스 포럼 이후의 논의 49
1. 공유 경제 논의 49
2. Frey and Osborne(2013)에 대한 비판 51
제3장 지능정보 기술의 확산 52
제1절 1990년대 이후 지능정보 기술 발전 53
제2절 지능정보 기술 발전 추이 비교: 세계와 한국 67
제3절 소결 72
제4장 지능정보 기술 확산에 따른 직업 변화 및 숙련 수요 변화 74
제1절 도입 75
제2절 분석 방법 77
1. 분석 자료 77
2. 분석 체계 81
제3절 분석 결과 83
1. 기초 분석 83
2. 동일 직종 내에서의 숙련 변화: 고차원적 인지 능력, 사회적 소통 관련 역량의 중요도 증가 87
3. 숙련 수준에 따른 직종 그룹별 내 숙련 중요도 및 수준 변화 90
4. 주성분 분석에 의해 차원 축소된 숙련 비교 95
제4절 지능 기술 확산이 가져올 미래의 숙련 변화 102
1. 디지털 기술의 확산 방향과 숙련의 변화 102
2. 인공 지능 기술 재론 104
3. 인공 지능 확산 107
4. 향후 예측 및 제언 113
제5장 지능정보 기술 확산에 따른 인력 양성 과제 116
제1절 지능 기술 확산에 대한 대응 과제 117
1. 지능정보 기술 확산에 대하여 117
2. 지능정보 기술과 숙련 변화 118
3. 교육훈련 119
제2절 인력 정책의 중요성과 시급성 120
1. 조사 방법 120
2. 분석 결과 121
제6장 결론 129
SUMMARY 132
참고문헌 134
[부록] 141
〈지능정보 기술 확산과 숙련 수요 변화〉 관련 조사 142
중요도 조사 146
시급도 조사 147
판권기 148
〈표 2-1〉 직무의 네 범주와 전망 37
〈표 2-2〉 10~20년 후 남는 직업과 사라지는 직업 톱 25 39
〈표 2-3〉 미국과 영국에서 직업의 자동화 가능성 비교 41
〈표 2-4〉 2015~2020년 직업별 순 고용 증감 현황 47
〈표 3-1〉 지능정보 기술 관련 특허 데이터셋의 연도별 빈도 54
〈표 3-2〉 1996~2000년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술 56
〈표 3-3〉 2001~2005년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술 57
〈표 3-4〉 2006~2010년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술 58
〈표 3-5〉 2011~2015년 지능정보 기술과 연결된 신규 출현 기술 59
〈표 3-6〉 빈도 기준 상위 10대 기술 61
〈표 3-7〉 Degree 기준 상위 10대 기술 62
〈표 3-8〉 Betweenness Centrality 기준 상위 10대 기술 63
〈표 3-9〉 투자 기간이 가장 긴 지능정보 기술 관련 과제 65
〈표 3-10〉 투자 금액 기준 상위 10대 과제 66
〈표 3-11〉 지능정보 기술과 연결된 기술 중 전 세계와 한국 간 비중 차이가 큰 상위 10개 기술(한국〉전 세계) 67
〈표 3-12〉 지능정보 기술과 연결된 기술 중 전 세계와 한국 간 비중 차이가 큰 상위 10개 기술(전 세계〉한국) 68
〈표 3-13〉 지능정보 기술과 연결된 기술 중 증가율이 높은 상위 10개 기술(전 세계) 70
〈표 3-14〉 지능정보 기술과 연결된 기술 중 증가율이 높은 상위 10개 기술(한국) 71
〈표 4-1〉 2002년과 2016년의 35개 숙련 지표의 평균, 표준 편차, 퍼센트 86
〈표 4-2〉 직종 수준별'복잡한 문제 해결'숙련의 중요도 변화 90
〈표 4-3〉 직종 수준별 '설득하기' 숙련의 중요도 변화 91
〈표 4-4〉 직종 수준별'프로그래밍'숙련 변화 92
〈표 4-5〉 직종 수준별'인사 자원 관리'중요도 변화 93
〈표 4-6〉 2002년과 2016년의 물리학자 숙련 순위 및 중요도 94
〈표 4-7〉 2002년과 2016년의 주요 숙련 및 설명 비율 95
〈표 4-8〉 2002년의 주요 숙련 및 적재치가 0.6 이상인 숙련 지표 96
〈표 4-9〉 2016년의 주요 숙련 및 적재치가 0.6 이상인 숙련 지표 97
〈표 4-10〉 2002년 주요 숙련별 상위 15개 직종 99
〈표 4-11〉 2016년 주요 숙련별 상위 15개 직종 101
〈표 4-12〉 작업, 숙련, 생산성에서 기존 기술과 인공 지능 기술의 영향 105
〈표 4-13〉 인지적 작업의 자동화를 위한 필수 및 가속화 요소 106
〈표 5-1〉 인공지능과 관련한 정부 정책 및 제도 개선 과제 123
〈표 5-2〉 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 인력 정책 125
〈표 5-3〉 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 교육훈련 정책 128
[그림 1-1] 연구 추진 체계 34
[그림 2-1] 인공 지능과 로봇 등에 의해 대체 가능성이 높은 노동 인구 비율(일본, 영국, 미국의 비교) 42
[그림 3-1] 미국 특허청 기준 지능정보 기술 관련 등록 특허 추이 54
[그림 3-2] 지능정보 기술과 연결된 기술들의 네트워크 가시화 60
[그림 3-3] 미국 과학재단(NSF)의 지능정보 기술 관련 연구 투자 현황 64
[그림 4-1] O*NET content model의 체계 78
[그림 4-2] 2002년과 2016년 숙련 중요도(importance) 증감 89
[그림 4-3] 데이터 기반의 스타트업과 대기업에 의한 시장 파괴 및 기술 혁신 108
[그림 4-4] 컴퓨터적 병리학: 혼재된 데이터 111
[그림 5-1] 인공지능과 관련한 정부 정책 및 제도 개선 과제 123
[그림 5-2] 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 인력 정책 125
[그림 5-3] 향후 5~10년 내 인공 지능 기술 발전 및 확산에 대한 교육훈련 정책 127