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한국형 직무 데이터 구축을 위한 기초 연구
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한국형 직무 데이터 구축을 위한 기초 연구
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  • 기술 발전으로 노동시장 구조가 더욱 세분화됨에 따라 직무 단위 분석의 중요성이 커지고 있다. 그러나 국내에서는 관련 데이터의 부재로 직무 기반 분석이 활발하게 이루어지지 못하고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 자연어처리 기반 텍스트 분석을 활용한 새로운 직무 데이터 구축 방법을 제시한다.

    본고는 한국직업사전에 수록된 직업별 수행직무 정보를 한국어 특화 임베딩 모델로 정량화한 후, SemAxis 기법을 활용하여 미국 직업정보 네트워크(Occupational Information Network; O*NET)의 각 문항에 대하여 직업별 점수를 산출하였다. 또한 산출된 점수의 상관구조를 이용해 O*NET 문항을 군집화하여 육체(physical), 기계(mechanical), 대인(interpersonal), 경영(managerial), 비판(critical)의 다섯 개 직무군으로 분류하였다.

    본 연구가 구축한 직무점수와 분류체계는 한국 노동시장의 직무 단위 분석을 위한 기초 자료로 폭넓게 활용될 수 있다. 구축한 데이터를 국가데이터처의 ｢지역별 고용조사｣와 결합하여 한국 노동시장의 직무 구성을 분석한 결과, 2008~25년 기간 동안 육체적 직무에서 경영⋅비판적 직무를 주로 수행하는 일자리로 고용이 이동한 것으로 나타났다. 관측 가능한 특성을 통제한 이후에도 일자리의 대표 직무에 따라 상당한 수준의 임금 격차가 존재하였으나, 최저임금 상승 등의 영향으로 경영⋅비판적 직업의 임금 프리미엄과 육체적 직업의 임금 페널티가 모두 축소되었다. 성별 임금격차 역시 대부분의 직무군에서 감소하였으나, 육체적 직업에서 감소폭이 상대적으로 컸고 경영⋅비판적 직업에서는 축소폭이 제한적이었다.

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