본 논문은 통계청에서 실시하는 인구주택 총조사로부터 획득된 각 개인의 직업 및 직종을 기술하고 있는 자연어를 입력받아 입력된 자연어가 의미하는 한국 표준 산업/구업 분류 코드의 후보들을 생성하는 산업/직업 코드 분류 도구를 제안한다. 코드 분류는 분류할 코드를 문서 범주로 간주하면 문서 분류와 동일한 문제로 생각할 수 있다. 하지만 본 산업/직업 코드 분류 문제는 입력되는 자연어의 길이가 한 두 문장 정도로 매우 짧아 문서 분류에 사용될 자질들이 개수가 주어 기존의 문서 분류 기법을 적용하기 어렵다. 이에 본 논문은 표준 코드를 기술하고 있는 내용을 미리 색인하고 입력된 자연어로부터 질의어를 생성하여 벡터공간모델로 질의어를 검색후 질의어와 일치율이 가장 높은 코드들을 분류될 후보 코드로 계시하는 정보검색 기법을 이용한 산업/직업 코드 분류 도구를 개발하였다.
통계청에서 실시하는 통계 조사에는 한국 표준 산업/직업 분류 코드를 작성하는 작업이 많이 포함되는데, 현재 대부분의 코드 분류 작업은 수작업으로 이루어지고 있으며, 이로 인하여 막대한 노동력과 비용이 소모되고 작업결과의 일관성을 유지하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문은 수동 코드 분류 규칙과 예제기반의 자동 학습을 이용하는 한국어 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 산업과 직업에 대하여 설명하는 자 연어를 입력받아 해당 산업/직업 분류 코드를 생성하는 시스템으로 수작업으로 구축된 규칙을 적용한 후 규칙이 적용되지 않는 레코드는 예제 기반의 학습을 이용한 자동 분류 시스템에 의해서 해당 코드를 할당한다. 수작업 규칙 260여개와 40만여개의 예제를 이용하여 학습한 시스템에 대하여 실험한 결과 제안한 시스템은 직업 코드 분류에서 76.69% 그리고 산업 코드 분류에서는 99.68%의 정확도를 보였다.
본 논문은 수동 코드 분류 규칙과 예제기반의 자동 학습을 이용하는 한국어 표준 산업/직업 코드 자동분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 산업과 직업에 대하여 설명하는 자연어를 입력받아 해당 산업/직업 분류 코드를 생성하는 시스템으로 수작업으로 구축된 규칙을 적용한 후 규칙이 적용되지 않는 레코드는 예제 기반의 학습을 이용한 자동 분류 시스템에 의해서 해당 코드를 할당한다.
산업/직업분류 자동코딩시스템은 고용조사 등을 함에 있어 사업체 정보, 업무, 직급, 부서명 등 사용자의 다양한 입력을 표준 산업/직업분류에 맞춰 코드 정보를 제공해주는 시스템이다. 입력 데이터로부터 비지도학습 기반의 색인어 추출 모델을 학습하고, 부분단어 임베딩이 적용된 색인어 임베딩 모델을 통해 입력 벡터를 추출 후, 출력 분류 코드를 인코딩하여 지도학습 모델에서 학습하는 방법을 적용하였다. 기존 시스템의 분류 결과 데이터를 통해 대, 중, 소, 세분류에서 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있으며, 기계학습 기술의 적용이 가능한 시스템임을 알 수 있다.
본 논문은 통계청에서 실시하는 인구 주택 총조사와 사업체 기초통계조사 시 실시되는 수작업에 의한 표준 산업/직업 코드 분류 시 발생하는 막대한 비용과 시간, 일관성의 결여 등을 해소하기 위한 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 정보 검색 기법과 문서 분류 기법을 이용하여 자연어로 기술된 레코드를 입력 받아 입력 레코드에 해당하는 분류 코드를 생성한다. 수작업으로 올바른 코드가 할당되어 있는 산업 분류 레코드 46,762개와 직업 분류 코드 36,286개를 이용하여 10-fold cross-validation evaluation을 수행한 결과, 제안한 시스템은 완전 자동 모드에서 2수준의 산업 분류에 대해서 87.08%, 5수준에 대해서는 66.08%의 생성률을 보였으며 반자동 모드에서는 각각 99.10%와 92.88%의 성능을 보였다. 직업 분류 코드에 대한 성능은 산업 분류 코드에 대한 성능보다는 약간 저하된 성능을 보였다. 제안한 시스템은 아직 수작업을 완전히 대체할 수 있는 완전 자동 분류기로서는 많은 개선의 여지를 가지고 있지만 수작업을 최소화할 수 있는 반자동 도구나 수작업의 정확도를 검증할 수 있는 보조 도구로써 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
통계청에서 실시하는 사업체 기초 조사와 인구주택총조사 과정에 업체와 개인에 대한 정보를 기술한 자연어를 표준 산업/직업 코드를 할당하는 수동 코딩 작업이 필요하다. 수동 코딩 작업은 막대한 인건비와 비용을 초래하고 수동 코딩 전문가의 능력과 기분에 따른 작업 결과의 비일관성이 매우 큰 문제로 지적되고 있다. 본 논문은 수작업으로 구축한 규칙베이스를 사용하는 규칙 기반 방법과 수작업으로 분류한 데이터를 이용하는 자동 학습 방법을 통합한 한국어 산업/직업 표준 코드 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인구주택총조사 40만 레코드, 사업체기초조사 40만 레코드를 이용하여 학습되었고, 실험데이터를 이용하여 평가되었다. 10-best 성능 평가 결과 제안된 시스템은 인구주택총조사 직업분류 데이터에 대해서 76.63%, 인구주택총조사 산업분류 데이터에 대해서 82.249%의 성능을 보였으며, 사업체기초 조사 산업분류 데이터에 대해서는 99.68%의 정확도를 보였다.
본 연구는 한국 표준직업분류에 따른 근로자의 구강기능문제를 파악하고 근로자들이 집단구강건강관리사업의 혜택을 받을 수 있도록 산업안전보건법의 개정을 촉구하기 위한 근거자료로 제공하고자 시행하였다. 국민건강영양조사 제7기 원시자료(1차,2차)를 이용하여 만 19세 이상 한국 표준직업분류에 따른 근로자를 대상으로 씹기문제와 말하기문제를 조사한 결과 한국 표준직업분류에 따른 근로자의 유형과 씹기문제, 말하기문제의 연관성이 확인되었다(p<0.05). 이에 근로자의 구강건강을 향상시키기 위해서는 집단구강건강관리사업이 실행되어야 하며 집단구강건강관리사업의 주최가 될 전문성을 갖춘 전문보건의료관리자를 채용할 수 있도록 산업안전보건법이 개정되어야 할 것이다.
본 연구에서는 노동력수요동향조사를 위한 새로운 표본설계를 제시하였다. 새로운 표본설계에서는 전국 통계를 산출하기 위한 전국표본과 지역 특성에 맞는 고용정책 및 직업 훈련 계획 수립 등을 위한 지역통계의 수요에 따라 16개 시·도별, 규모별, 산업대분류별로 오차를 관리할 수 있는 지역표본으로 이원화하여 설계하였으며, 규모별, 산업대분류별로 오차를 관리하는 현행 표본조사의 상대표준오차를 검토하여 규모별, 산업중분류별로 합리적인 오차 관리가 가능하도록 설계하였다.
이 연구는 고등학교 교육과정 분석 결과 직업세계에 대한 진로개발 역량과의 관련성이 높은 기술 가정 교과서에 나타난 직업 제시 내용과 직업에 대한 인식을 분석하였다. 이를 위해 2007 개정 교육과정의 고등학교 기술 가정 검정교과서 6종 중에 점유율이 높은 3종을 선정하여 분석하였다. 분석 대상 내용은 교과서 내용 해당 직업내용을 명확하게 확인할 수 있는 내용을 대상으로 특성별 빈도, 직업에 대한 기술 인식을 분석하였다. 연구진이 분석한 내용은 결과의 타당성과 객관성 확보를 위해 현장 교사 2인의 검토 과정을 거쳤다. 연구 결과 기술 가정 교과의 직업은 발생사별, 단원별로 직업제시 빈도의 차이가 큰 것으로 나타났으며, 한국표준산업분류의 직업분류 수준별 제시 빈도가 실제 종사 현황과 일치하지 않는 것으로 나타났다. 교과서에 제시된 직업명은 한국직업사전 상 직업의 3.3% 수준이었으며, 청소년들의 선호직업 등이 높은 제시 비율을 보였다. 교과서에서 직업이 제시된 내용은 주로 본문보다 읽기자료, 사진 삽화 등의 유형에서 많이 나타났고, 직업에 대한 기술 인식은 대부분 '중립(82.8%)', '긍정(16.2%)'이었으며, 일부 부정적 사례(1.0%)도 편향적 의도는 없는 것으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 고등학교 기술 가정 교과를 통한 진로개발 역량 지도 시 고려할 사항과 직업에 대한 이해와 진로개발 지도를 위한 교사의 전문성 함양, 새 교육과정의 교과서 집필 측면에서의 시사점과 개선 사항을 제시하였다.
All industries must be cope with fast technological progress along with the economic changes experience. However, a fishery and ocean industry are something yet to study base data for HRD and classifying occupation. Therefore, this study points to major problems which related useful data of information on the fishery and ocean industry. The purpose of this study is to classify fishery and ocean occupations by KSCO. The study is carried out though review of the literature, field investigation, direct interview and an experts' meeting of 5 field majors. A proposed classification of fishery and ocean occupations is modified on several times by the meeting of experts' group. Finally, a systematic classification of fishery and ocean occupations is as follows. First of all, first rank change from fishing to fishery industry. And the second rank, fishery and ocean occupations were classified into four categories bases on the systematic and comprehensive, as it were production fisheries, fishery products and processing, fishery supplies and infrastructure, fishery services. Each rank of classifying occupation is from two to four steps based on the occupation cluster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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