• 대한지리학회지
• /
• 제48권2호
• /
• pp.239-258
• /
• 2013

이 연구의 목적은 전라북도 14개 시군의 일자리 창출 정책이 해당 지역경제의 선순환으로 연결되는지를 직주불일치를 매개로 살펴보는 것이다. 한 지역에서 창출된 일자리에 대한 직주불일치 비율이 높다는 것은 해당 지역 주민의 고용과 소득에 영향력을 미치지 못하고, 새로운 일자리가 인구의 유입으로 연결되지 못한 것이며, 나아가 일자리 창출이 지역경제 승수효과에 큰 기여를 하지 못함을 의미한다. 이 연구에서는 전라북도 14개 시군의 일자리 창출과 직주불일치의 분석을 위해 취업자의 주거지와 근무지 행정구역 코드를 동시에 수록한 '지역별고용조사'의 마이크로데이터를 기초자료로 하였으며, 직주불일치는 지역 내 취업자 중 동일지역 거주 비율을 뜻하는 노동수요 자급비율로 분석하였다. 종사상 지위, 산업분류, 직업분류 그리고 임금을 기준으로 분석하였을 때, 전주 군산 익산 남원시만 대부분은 기준에서 독립된 노동시장으로 판단할 수 있는 75% 이상의 노동수요 자급비율이 나타났고, 나머지 시군 대부분이 이에 미치지 못한 채 상당수 일자리가 다른 시군의 노동공급에 의존하고 있다. 따라서 직주불일치 정도가 높고 비독립적 지역노동시장이 형성된 시군에서는 지역정책의 효율을 높이기 위해 일자리수를 늘리는 노력과 함께 추가적인 정책의 개발이 필요함을 시사하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.516-518
• /
• 2020

통계청에서는 지역별고용조사, 인구총조사 등 다양한 조사를 실시하고 있다. 이러한 조사에서는 응답자의 사업체명, 사업체가 주로 하는 일, 응딥자가 한 일, 부서 및 직책 정보 등을 조사해서 조사되어진 자료를 토대로 한국 표준 산업분류 형태로 코드를 부여해 주고 있다. 각 조사에서는 자연어 형태로 입력을 받아서 자료처리 기간에 코딩작업을 하는 조사가 있고 조사원이 입력을 하면서 자동코딩시스템을 이용해서 산업분류 코드를 입력하는 방식도 있다. 본 연구에서는 전자의 방법을 자동화하는 것에 초점을 두었다. 딥러닝 알고리즘을 이용해서 기존에 코드부여가 완료된 자료를 가지고 실험을 해본 결과 조사된 모든 항목을 사용했을 때에는 CNN이 81.36%로 가장 좋은 성능을 보였고, 항목을 2가지로 (사업체가 주로 하는 일/응딥자가 한 일) 줄였을 경우 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다. 그 중에 CNN-LSTM이 85.91%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 지역연구
• /
• 제39권3호
• /
• pp.49-63
• /
• 2023

본 연구는 지역노동시장 수준에서 청년층 임금근로자의 직업이동 패턴을 탐색하고, 개별 근로자 수준 및 지역노동시장 수준 특성이 직업이동에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실증 분석했다. 분석을 위한 자료로는 『청년패널2007』 4-14차년도(2010-2020년), 『재직자조사』 원자료, 『지역별고용조사』 등을 활용했으며, 위계적 선형모형을 응용하여 근로자 개인 수준 및 지역노동시장 수준 한계효과를 추정했다. 분석 결과에 따르면, 1인당 GRDP가 높은 지역일수록 근로자의 직업 상향 이동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 지역노동시장권의 규모, 밀도, 실업률이 근로자가 보유한 교육 수준 및 직업 위치에 따라 차별적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 구조적 특성으로 인한 긍정적 효과가 모든 구성원에게 동등하게 배분되지는 않을 수 있는 점을 시사한다. 본 연구는 지역노동시장에서 최근 심화되고 있는 불평등 및 양극화와 관련하여 정책적 시사점을 제공한다.

• 정보화정책
• /
• 제30권3호
• /
• pp.69-91
• /
• 2023

기술 발전이 고용에 미치는 영향은 자동화에 의한 대체 또는 새로운 업무 도입에 따른 고용 증가 등 여전한 논쟁의 대상이다. 특히 인공지능 기술 발전과 고용에 대한 실증 논의는 더욱 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 자연어처리 기법(SBERT)과 특허를 이용하여 직업별 인공지능 노출 점수를 계산하고 평균 점수를 기준으로 상위 집단과 하위 집단으로 구분하여 집단별 고용 추세를 분석한다. 자연어처리 기법을 통해 한국 특허와 미국 직업의 업무 설명을 연계하는 인공지능 노출 점수 계산 방식과 한미 표준직업분류 연계 방식을 제시하고 이를 국내 고용 통계에 적용하여 추세를 분석한다. 2013년 이후 국내 인공지능 출원 특허와 통계청 지역별고용조사를 분석한 결과 한국의 고용은 시간이 지남에 따라 평균 이상의 인공지능 노출 집단에서 우상향하고, 평균 이하 집단에서는 우하향하는 K자형 양극화 양상을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.153-159
• /
• 2019

최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가 되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 김영민(2014)은 지역 노동시장을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회 등 7개 부문 20개 지표로 '2012년 일자리 질 지수'를 작성하였다. 이 방법은 종합지표의 개념인 '일자리 질 지수'를 제시하고 있으며, 동 지수를 작성하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 구성지표의 적합성을 통계적으로 검증하고, 이에 근거하여 통계적 기법을 통해 하나의 종합지표로 만드는데 현실적으로 어려움이 있다. 이에 본 연구는 강기춘 김명직(2014)이 제시한 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA) 방법론 및 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)을 이용하여 대안적 '2012년 좋은 일자리 지수' 및 신뢰구간을 작성하고 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 '2017년 좋은 일자리 지수'를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 보았다. 실증분석 결과 김영민 연구에서 사용한 단순가중치 부여 표준화 방법과 본 연구에서 제안하고 사용한 PCA 방법 및 UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및 UCM이 더욱 선호되고, 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM이 더 유용한 정보를 제공해 주기 때문에 향후 많은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.