A Study on Education system for nurturing Intelligent Information Technology practitioners in College

지능정보기술 실무인재 양성을 위한 전문대학 교육체계 구축 방안

Abstract

It is necessary to respond to rapid technological changes such as the 4th industrial revolution and digital transformation across industries. And, a change in the university education system is necessary in a crisis situation of universities due to the rapid decrease of the school-age population. This study is aimed at practical competency with the ability to apply intelligent information technology to their job fields based on a basic understanding of intelligent information technology rather than advanced competency centered on theory and research. Instead of presenting the curriculum system diagram so that it can be flexibly applied to the design and development of the curriculum for intelligent information technology, training modules according to job and level were presented. In relation to intelligent information technology, a questionnaire was conducted for college professors, and industry experts were conducted on the derived educational modules to reflect the opinions of the industry. Industry experts said that collaboration with PBL, Capstone, and industry is necessary to improve problem-solving and communication skills.

Ⅰ. 서론

제4차 산업혁명의 확산, 코로나바이러스감염증-19 이후에 비대면 경제 활성화 등으로 산업 전반에 디지털 전환(Digital Transformation)이 가속화되고 있다. 4차 산업혁명의 핵심 성장동력인 지능정보기술은 사회 전반에 걸쳐 매우 큰 영향을 미쳐 직무 및 일자리의 구조적 변화를 야기하고 있는 상황이다. 따라서 4차 산업혁명 및 미래 산업수요에 대비한 현장맞춤형 인력양성이 필요하다.

지능정보기술은 인공지능 기술과 데이터 활용기술(ICBM: IoT, Cloud, Big Data, Mobile)을 융합하여 기계에 인간의 고차원적 정보처리 능력(인지, 학습, 추론)을 구현하는 기술을 의미한다[1, 2]. 4차 산업혁명의 핵심 주도 기술인 지능정보기술이 광범위한 분야에 적용되거나 융합되면서 경제·사회·삶 모든 분야에 보편적으로 활용될 것으로 예상된다. 지능정보기술 인재는 기술진보와 시장의 성장에 따라서 수요가 빠르게 증가하는 반면, 관련 기술을 보유한 신규 인력의 공급은 이를 따라잡지 못해 인력수급 불균형이 발생하여 인력 부족 현상은 점차 심화할 것으로 예상된다[3].

지능정보기술 인력양성을 위한 다양한 정부 정책들이 발표되고 있으나 일반대학 위주의 정책들로 고급·전문 인력양성에 치중되어 있다. 전문대학에서의 지능정보기술 인력양성과 관련된 내용은 2020년 9월에 발표된 「디지털 기반 고등교육 혁신 지원 방안」 중에서 신산업분야 기술의 중소·중견기업 적용 확대를 위해 전문대학 내 전문기술인재 역량강화 및 신산업분야 마이스터대 운영이 전부일 정도로 매우 미흡한 상황이다.

본 연구에서는 전문대학 수준의 지능정보기술 실무인재 양성을 위한 교육체계를 구축할 수 있는 교육 모듈을 제시하였다. 지능정보기술 중에서 인공지능, 빅데이터, 스마트팩토리 분야로 한정하였다. 실무인재는 지능정보기술 연구 개발자나 심화 전문가가 아니라, 지능정보기술에 대한 기본적인 이해를 하고, 관련된 SW나 툴을 산업분야에 응용할 수 있고, 지능정보기술과 관련된 프로그래밍 역량을 보유한 인재를 말한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 지능정보기술과 관련된 국내외 정책과 인력 수급 동향을 살펴보고, 3장에서는 지능정보기술과 관련하여 전문대학 교원 대상의 수요 조사 내용과 주요 결과를 분석해본다. 4장에서는 산업계 전문가의 자문 내용이 반영된 지능정보기술 교육모듈을 도출과정과 지능정보기술에서 중요한 직업기초 능력을 기술하고, 마지막으로 5장에서 결론을 맺는다.

Ⅱ. 관련연구

1.1 국내 지능정보기술 관련 정책

4차 산업혁명의 동인인 지능정보기술의 중요성이 커지면서 2016년 ｢제4차 산업혁명에 대응한 지능정보 사회 중장기 종합대책｣을 시작으로 지능정보기술 관련 정책들이 각 정부 부처에서 꾸준히 나오고 있다. 관련 정책 중에서 인력양성을 중심으로 살펴보면 <표 1>과 같다.

<표 1> 국내 지능정보기술 관련 정책

※ 자료: 각 정책에서 인력 양성 관련 주요내용을 발췌함

1.2 해외 지능정보기술 관련 정책

4차 산업혁명의 핵심동력이라고 할 수 있는 인공 지능 기술 경쟁력 확보를 위해 주요국들은 <그림 1>과 같이 국가 인공지능 전략을 수립하고, 이를 위한 다양한 정책을 추진하고 있다[4, 5].

<그림 1> 국가별 AI 전략 수립 현황

데이터 기반 사회로의 이행으로 주요국들은 <표 2>와 같이 빅데이터와 관련된 다양한 정책들을 제시하고 있다[6, 7]. 주요국은 산업경쟁력 강화를 위한 산업 인터넷 및 스마트팩토리의 중요성에 주목하여 <표 3>과 같이 정책들을 실행하고 있다[8-10].

<표 2> 주요국의 빅데이터 관련 정책

<표 3> 주요국의 스마트팩토리 관련 정책

1.3 지능정보기술 관련 인력 수급 동향

소프트웨어정책연구소(2018)의 분석 결과, <표 4>와 같이 2018~2022년에는 인공지능 분야 초·중급 SW인력 수요는 총 5,090명이 필요할 것으로 전망하였다[11].

<표 4> 인공지능 SW인력 수요전망

주1) 초급: 전문대 + 기능대 + 산업대, 중급: 4년제 대학

2019 데이터산업 현황조사 결과, <그림 2>와 같이 향후 5년 내 일반산업을 포함한 전 산업의 기술등급별 빅데이터 관련 필요인력은 고급 1,706명(38.3%), 중급 1,367명(30.7%), 초급 1,382명(31.0%)이 필요한 것으로 조사되었다[12].

<그림 2> 향후 5년 내 전 산업의 빅데이터 관련 데이터 직무 필요인력 기술등급별 비중

<그림 3>을 보면, 데이터 전문인력 양성을 위해 필요한 정책적 지원사항(복수 응답)으로는 ‘실무중심 인력양성을 위한 기업 맞춤형 대학 데이터 교육 확대’(67.2%), ‘재직자 데이터 기술·직무능력 향상을 위한 지속적인 교육 제공’(54.3%), ‘채용인력 확보를 위한 기업 인턴십 지원 및 데이터 관련 인력 매칭 서비스 지원’(51.9%) 순으로 조사되었다[12].

<그림 3> 데이터 전문인력 양성을 위한 정책적 지원사항

스마트팩토리의 직업별 고용변동 영향 정도를 살펴보면 ‘전체적으로 영향이 있다‘는 의견이 56.8%이며 ‘고용감소를 가져올 것‘이라는 의견(39.8%)이 ‘고용증가를 가져올 것‘이라는 의견(17.0%)보다 두 배 이상 높게 조사되었다[13].

<그림 4> 스마트팩토리에 따른 직업별 고용변동 영향 정도

고용노동부가 발표한 ‘2016~2030 4차 산업혁명에 따른 인력수요 전망’에 따르면, <그림 5>와 같이 4차 산업혁명 선도산업 중심으로 취업자 증가할 것으로 전망하였다[14].

<그림 5> 산업별 취업자수 증가 (천명)

Ⅱ. 전문대학 교원의 지능정보기술 수요조사

1.1 조사 개요

전문대학의 4차 산업혁명 관련 교과목 운영현황, 지능정보기술 관련 교과목 실태 및 교원의 역량 강화 요구사항 등을 파악하고, 지능정보기술 교육체계 구축 방안 마련을 위한 대응방향을 도출하기 위해 4개 영역(기본정보, 4차 산업혁명 관련 교과목 운영 현황, 지능정보기술(인공지능, 빅데이터, 스마트팩토리 등) 관련 교과목 운영, 교원의 지능정보기술(인공지능, 빅데이터, 스마트팩토리 등) 역량 강화 지원), 19개 문항의 설문을 구성하였다. 전국 134개 전문대학 교원을 대상으로 Google 설문지를 활용한 온라인 설문을 실시하였다.

기본적으로 설문 문항에 대한 빈도수와 비율을 파악하고, 요구도를 도출하기 위해 중요도-실행도 분석(Importance-Performance analysis)을 실시하였다. 중요도는 문항에 대해 응답자가 중요하다고 생각하는 인식정도를, 실행도는 응답자가 실제 실행하고 있는 정도를 표시하도록 하였으며 모두 5점 척도로 구성하였다[15].

1.2 주요 조사 결과

전체 134개 전문대학 중 86개교 총 551명의 교원이 설문조사에 응답하였고, 응답한 교원의 소속 계열은 공학(35%), 의약/보건(20%), 사회(12.7%) 순이다.

주요 설문 결과는 다음과 같다. 지능정보기술(인공 지능, 빅데이터, 스마트팩토리) 관련 산업체 경력에 대해서 ‘경력없음‘(79.1%), ‘1~3년 미만‘(8.2%) 순으로 응답하여 지능정보기술과 관련된 교원 역량강화 방안 마련이 필요함을 알 수 있었다.

학과에서 4차 산업혁명 관련 교과목 운영 여부에 대해서는 응답자의 43%가 현재 학과에서 4차 산업혁명 관련 교과목을 운영하고 있다고 응답하였고, 22.5%가 현재 운영하지는 않으나 준비 중이라고 응답하였다. 응답결과를 분석해보면, 응답자의 대부분이 4차 산업혁명에 대응하여 관련 교과목을 운영중이거나 준비 중에 있음을 알 수 있었다.

4차 산업혁명 관련 교과목 담당교원에 대해 다중 응답을 분석한 결과, 교과목 담당 교원은 전임교원, 겸임교수 순으로 나타났다. 즉, 4차 산업혁명 관련 기술에 대한 교과목은 전문성이 확보된 전임교원이나 급변하는 산업 환경의 현장실무 경험이 많은 겸임교수가 대체적으로 담당하고 있음을 예측할 수 있었다.

지능정보기술 교과목 개발 필요성에 대해서는 산업계에서 지능정보기술 관련 인력양성 요구(49.7%), 대학 및 학과경쟁력 확보(35.8%)순으로 응답하여 현장맞춤형 인력양성이 필요함을 알 수 있었다.

지능정보기술 교육과정에 대한 중요도와 실행도에서 가장 큰 차이를 나타낸 영역은 물리적 인프라 구축 지원, 교과목 수업을 위한 교원 역량강화 지원, 지능정보기술 관련 분야로의 취업지원 순으로 나타났다. 즉, 이 영역들이 지능정보기술 교육과정 운영에 있어 우선적으로 지원이 필요한 사항임을 알 수 있었다.

계열별 지능정보기술 교육과정에 대한 중요도와 실행도는 계열별로 중요하다고 느끼나 실행도에 있어 미흡한 항목들이 다름을 알 수 있었다. 인문, 사회, 공학, 의약/보건계열에서는 물리적 인프라 구축 지원, 교육 계열에서는 유연한 학사제도 지원, 자연 계열에서는 교과목 수업을 위한 교원 역량강화 지원, 예체능 계열에서는 지능정보기술 관련 분야로의 취업 지원이 중요도와 실행도에서 가장 큰 차이를 보였다.

지능정보기술 교과목 개발 필요성에 대해 산업계에서 지능정보기술 관련 인력양성 요구(49.7%)가 가장 높게 나와 산업계 요구를 반영한 교육과정 개발이 필요함을 알 수 있었다.

Ⅳ. 지능정보기술 교육모듈 도출

4.1 지능정보기술 교육모듈 도출 절차

최근 전문대학에서는 대학의 인재상 및 핵심역량, 지역 산업, 자체 분석한 직무 등을 반영하여 교육과정을 개발 또는 개선하고 있다. 따라서 본 연구에서는 교육과정 설계 및 개발에 유연하게 적용할 수 있도록 교육과정 체계도를 제시하는 대신 직무와 수준에 따른 교육모듈을 제시하였다.

지능기술별 교육모듈은 <그림 6>과 같이 [1단계] 직무 분석, [2단계] 직무 수준별 모듈 도출, [3단계] 전문가 의견수렴의 3단계에 걸쳐서 도출하였다.

<그림 6> 지능정보기술 교육모듈 도출 절차

직무별 기술 수준을 기초이해, 기본능력, 응용능력으로 구분하고, 직무분석 보고서와 NCS를 바탕으로 직무를 도출하고 수준별로 교육모듈을 구성하였다.

기초이해 수준의 능력단위는 NCS에서는 정의되어 있지 않지만 해당 기술의 기본 원리를 이해하고, 해당 기술 활용을 위한 기본 소양을 습득할 수 있는 내용으로 새롭게 정의하여 제시하였다.

정보기술·사업관리산업 ISC, 뿌리산업 ISC, 한국대학교육협의회의 산업계관점 대학평가 사업에 참여하였던 전문가 등 총 29명(인공지능 10명, 빅데이터 9명, 스마트팩토리 10명)의 산업계 전문가는 도출된 직무와 교육모듈의 능력단위에 대해 중요도와 필요도, NCS에서 제시하고 있는 10개의 직업기초능력에 대한 중요도를 5첨 척도로 의견을 제시하였다.

또한 교원대상 설문 결과와 도출된 교육모듈에 대해 새롭게 구성된 산업계 전문가의 자문(인공지능 총 4회, 빅데이터 총 5회)을 실시하여 산업계 의견을 반영하고자 하였다.

본 연구에서 제안하는 교육모듈은 대학에서 지능 정보기술 관련 교과목을 교육과정 개발·개편 시 반영할 경우, 도출된 직무와 연관되어 제시한 NCS 능력 단위를 토대로 능력단위와 교과목간의 매칭 비율을 1:1, 1:m, m:n 형태로 다양하게 적용이 가능하다.

4.2 인공지능 교육모듈

<그림 7>과 같이 인공지능 직무는 인공지능 직무 외에 기존의 SW직무와 연관성이 높다[16-19]. 예를 들어, 인공지능 플랫폼개발 직무는 응용SW개발, DB개발, 시스템개발 직무를 수행할 수 있어야 한다.

<그림 7> 인공지능 직무와 SW 직무와의 관계도

인공지능 직무의 기초이해 수준 능력단위는 NCS에서는 정의되어 있지 않지만 인공지능 기술에 대한 이해를 높이고, 인공지능 관련 SW기초역량을 강화할 수 있는 능력단위로 새롭게 제시하였다. <표 5>는 인공지능 직무와 NCS 능력단위를 매칭한 결과이다.

<표 5> 인공지능 직무수준별 능력단위 매칭

산업계 전문가 의견수렴 결과, 기초이해 수준의 8개 능력단위 중에서 IT 기술의 이해, 데이터 구조와 처리 방법의 이해, 문제해결 기법의 이해, 컴퓨팅 사고력, 인공지능의 이해에 대한 중요도와 필요도가 모두 높은 것으로 나타났다. 기초이해 수준의 능력단위에 대한 교육과정 운영이 시급함을 알 수 있다.

기초이해 수준의 능력단위에 대해 산업계 전문가는 <그림 8>과 같이 IT 기술의 이해, 데이터 구조와 처리 방법의 이해, 문제해결 기법의 이해, 컴퓨팅 사고력, 인공지능의 이해에 대한 중요도와 필요도를 모두 높게 응답하였다.

<그림 8> 인공지능 직무-기초이해 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

기본능력 수준에서는 <그림 9>와 같이 빅데이터 플랫폼 테스트, 화면 설계 능력단위의 중요도와 필요도가 가장 낮게 나오고, 기존 SW 직무 중에서 DB 엔지니어링 직무의 프로그래밍 언어 활용, SQL 응용, SQL 활용 능력단위의 중요도와 필요도가 상대적으로 높게 나왔다.

<그림 9> 인공지능 직무-기본능력 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

응용 능력 수준에서는 <그림 10>과 같이 인공지능 데이터 전처리, 인공지능 모델 학습, 인공지능 모델 선정(인공지능 기능 개발 직무), 인공지능 플랫폼 지식화 구현, 인공지능 모델 학습, 분석용 데이터 구축(인공지능 플랫폼 아키텍처 구현 직무) 능력단위의 중요도와 필요도가 높은 것으로 나타났다.

<그림 10> 인공지능 직무-응용능력 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

4.3 빅데이터 교육모듈

빅데이터 NCS 직무와 능력단위, 관련 직무 분석 보고서를 바탕으로 전문대학 수준의 빅데이터 직무를 도출하였다 [17, 20-21].

도출된 직무를 기술 수준별로 구분하고, 능력단위를 매칭하였는데. 빅데이터 직무를 1개 이상의 NCS 직무와 매칭하면 <표 6>과 같다.

<표 6> 빅데이터 직무수준별 능력단위 매칭

기초이해 수준에서 능력단위의 중요도와 필요도에 대해 산업계 전문가의 의견은 <그림 11>과 같이 대부분의 능력단위들의 필요도와 중요도가 낮게 제시하였다.

<그림 11> 빅데이터 직무-기초이해 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

기본능력 수준에서는 <그림 12>와 같이 빅데이터 플랫폼 테스트, 화면 설계 능력단위의 중요도와 필요도가 가장 낮게 나오고, 기존 SW 직무 중 DB엔지니어링 직무의 프로그래밍 언어 활용, SQL응용, SQL활용 능력단위의 중요도와 필요도가 상대적으로 높게 나왔다.

<그림 12> 빅데이터 직무-기본능력 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

응용능력 수준에서는 <그림 13>과 같이 분석용 데이터 구축, 빅데이터 처리 시스템 개발, 빅데이터 분석시스템 개발 능력단위의 중요도와 필요도가 평균보다 높게 나왔다.

<그림 13> 빅데이터 직무-응용능력 단계의 능력단위 중요도 및 필요도

4.4 스마트팩토리 교육모듈

스마트팩토리 NCS 직무와 능력단위, 관련 직무 분석 보고서를 바탕으로 전문대학 수준의 스마트팩토리 직무를 도출하였다[22-24].

도출된 직무를 기술 수준별로 구분하고, 능력단위를 매칭하였는데 스마트팩토리 직무를 1개 이상의 NCS 직무와 매칭하면 <표 7>과 같다.

<표 7> 스마트팩토리 직무수준별 능력단위 매칭

기초이해 수준에서 능력단위의 중요도와 필요도에 대해 산업계 전문가의 의견은 <그림 14>와 같다. 기초이해 수준에서는 스마트팩토리 제어 직무의 센서 활용 기술 능력단위, 스마트팩토리모니터링 직무의 PC제어 프로그램 테스트, 통신 네트워크 설치, 데이터 수집 장치 설치, 데이터 인터페이스 설치 능력단위의 중요도와 필요도가 높게 나타났다.

<그림 14> 스마트팩토리 직무-기초이해 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

기본능력 수준에서는 <그림 15>와 같이 스마트팩토리 모니터링 직무의 PC제어 프로그램 개발, PLC제어 특수 모듈 프로그램 개발 능력단위의 중요도와 필요도가 높게 나왔다. 스마트팩토리 제어 직무의 유압제어, 시스템소프트웨어 펌웨어 구현, 2D도면작업 능력단위, 제품설계 직무의 제품출력 능력단위의 중요도와 필요도가 낮게 나왔다.

<그림 15> 스마트팩토리 직무-기본능력 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

응용능력 수준에서는 <그림 16>과 같이 응용능력 수준에서는 스마트팩토리 구축 직무의 공정지표 관리, 작업계획수립 능력단위의 필요도와 중요도가 높게 나왔다.

<그림 16> 스마트팩토리 직무-응용능력 수준의 능력단위 중요도 및 필요도

4.5 직업기초능력

<그림 17>에서 보는 바와 같이 산업계 전문가는 지능정보기술에서 공통적으로 문제해결능력과 의사 소통능력이 중요한 직업기초능력이라고 응답하여 실제 현장의 문제를 해결하고 적용할 수 있는 역량을 강화하고, 협업에 기반한 PBL, 캡스톤 등의 방법으로 교육과정 운영이 필요함을 알 수 있다.

<그림 17> 지능정보기술 직무에서의 직업기초능력 중요도

Ⅴ. 결론

제4차 산업혁명, 디지털 전환 등 기 술의 급속한 변화에 대응하기 위해 관련 정부 정책들이 끊임없이 나오고, 학령인구의 급격한 감소로 인한 대학의 위기 상황에서 미래사회·산업수요에 대응하기 위한 방안으로 대학 교육체계에 대한 변화도 계속되고 있다.

산업체에서는 지능정보기술 관련 인력수급에 대한 어려움을 겪고 있어 인력양성에 대한 수요가 높고, 다양한 산업에 지능정보기술을 접목할 수 있는 역량을 보유하여 현장에 투입할 수 있는 인력양성이 매우 중요한 시점이다.

산업계 전문가는 이미 개발된 기술의 구현 능력, 실무적인 문제해결 능력의 중요성을 강조하고, 그 방법으로 PBL, 캡스톤, 산업계와의 협업이 매우 중요하다고 의견을 제시하였다.

인공지능이나 빅데이터 분야의 관련 도구와 솔루션이 빠르게 발전하고 있어 그 진입장벽은 점차 낮아지고 있으므로 교육용 콘텐츠의 개발, 산업체 경험이 많은 교원 채용 및 산업체 전문가 활용이 매우 시급한 상황이다.

인공지능 국가전략, 전국민 AI·SW교육 확산 방안 등 다양한 정부정책을 통해 지능정보기술 실무인재 양성의 중요성이 강조되고 있고, 그 대상도 비IT계열로 확대되고 있다.

또한 산업 전 분야에 걸쳐 지능정보기술 관련 교육이 필요한 상황에서 교수자의 역량을 더욱 강화할 수 있는 정책적 지원이 필요하다.