인력계획업무를 체계적이고 과학적으로 수행하기 위해서는 다양한 계량적인 모형이 요구된다. 이 중에서 핵심적인 모형은 미래의 인력운영을 시뮬레이션 할 수 있는 인력운영예측모형, 인력구조, 인사제도, 인력흐름간의 수리적인 관계를 분석하는 인력구조 분석모형, 인력운영 목표를 달성하기 위한 진급계획 최적화 모형 등이다. 본 논문에서는 이러한 모형 개발 시 적용한 통계적 방법론을 설명하고 주요 통계적 이슈를 제기하였다
본 연구에서는 소프트웨어 유지보수에 영향을 주는 생산성 요소들을 투입인력 특성, 소프트웨어의 기술적 특성 및 유지보수 환경특성 등 3개의 영역으로 구분하였다. 또한 실제 유지보수 프로젝트의 데이터를 수집하여 소프트웨어 유지보수 규모와 생산성 요소를 결합한 투입인력 규모예측을 위한 다양한 회귀모형을 통계적 분석에 의해 검증하였다. 결론적으로 소프트웨어유지보수 프로젝트의 투입인력 규모예측을 위해 가장 유의한 모형으로 요인점수에 의한 선형모형이 최종 모형으로 제시되었다.
건설산업이 점차 노동집약적 산업에서 기술집약적 산업으로 전환됨에 따라 요구되는 건설기술인력의 수요가 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 건설기술인력의 효율적인 수급을 위해 기술 인력의 공급량과 수요량을 예측하여 예견되는 불균형 또는 균형적인 소요량을 제시함으써 사회의 투자의사결정에 수반되는 불확실성의 감소, 경제계획수립의 기초자료, 정부의 정책이나 프로그램의 효과에 대한 평가, 인력 확보를 위한 교육$\cdot$훈련체계 수립, 그리고 기업의 합리적 의사결정을 위한 자료로 활용할 수 있는 기준을 제공할것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 건설기술인력이 수요동향 분석을 위하여 설문조사와 건설업통계조사보고서를 이용하여 건설업에 종사하는 건설업 취업자 추이, 고용구조, 건설기술의 현황을 분석하여 건설업의 종사자 및 기술인력에 대한 추이를 규명하였다. 이러한 분석을 토대로 경제요인을 고려한 건설기술인력의 수요예측모형을 제시하고 이 모형을 사용하여 2000년까지의 분야별 건설기술인력의 수요를 예측하였다.
항만의 연결기능이 확대됨에 따라 해운 항만산업은 전문화 및 고도화되었으며, 이에 따른 인적자원의 양적 질적 경쟁력 향상도 무엇보다 중요해졌다. 하지만 이를 육성하고 발전시키기 위한 인적자원의 수급에 대해서는 시장기능이 원활이 작동하지 못하고 있으며, 이러한 연구도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 해당산업통계자료를 바탕으로 회귀모형에 의한 해운 항만물류산업에 필요한 전문인력에 대한 정확한 예측을 제시하고자 한다.
민간경비 산업에서의 인력수요 예측은 협력 치안이 강조되는 현실에서 치안 정책과 관련된 주요 의사결정의 기초가 된다는 정책기능과 함께 장래 사회 구성원들의 올바른 진로선택에 도움을 줄 수 있도록 하는 정보기능도 수행한다는 점에서 정확한 예측이 요구되는 분야이다. 이에 최근 산업분야의 인력수요에서 보다 신뢰성 있는 수요예측을 위해 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 민간경비 산업에서의 인력 수요를 예측해 보았다. 본 연구에서는 과거 33년 치 연도별 시계열 자료를 이용하여 향후 5년 동안의 민간경비 인력 수요를 예측하였다. ARIMA 모형 설정의 기본 절차인 모형 식별 - 모수 추정 - 모형 적합성 진단을 통해 ARIMA(0, 2, 1) 모형을 최종모형으로 선정하였다. 이에 따라 민간경비 인력 수요를 예측한 결과 향후 5년 동안 지속적인 증가 현상을 확인할 수 있으며 그 증가폭 또한 전년 대비 최소 1.3%에서 최대 3.8%까지에 이를 것으로 전망할 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 경찰과 관련 업체에서의 향후 바람직한 대응전략들에 대하여 검토해 보았다.
외항 상선 선박 척수가 증가하고 있지만, 한국인 해기사가 감소하여 인력 부족 문제가 심각하게 대두되고 있는 상황에서 본 연구는 외항 상선 해기사 인력 수요와 공급을 결정하는 요인들을 객관적으로 측정하여 정확한 인력 수요와 공급을 예측하고자 하였다. 인력 수요는 선박 규모별 필요 해기사 수의 차이를 반영하여 선박 증가 예측치에 이를 적용하여 직급별로 예측하였다. 인력 공급은 Markov모형을 활용하여 연도별 승진, 이직, 퇴직, 신규 진입 등의 증감요인을 반영하여 직급별 연령별로 세분화하여 예측하였다. 외항 상선 해기사 인력 수요는 2023년 11,638명에서 2030년 13,879명으로 증가하고, 공급은 2023년 7,006명에서 2030년 6,426명으로 감소하여 2040년에는 부족인원이 1만명을 넘는 것으로 예측되었다. 본 연구는 객관적인 데이터와 과학적 분석방법 및 논리적 추론을 통해 예측의 정확도를 제고하여 외항 상선해기사 인력 부족 문제를 해결하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
세계화 추세의 가속, 급속한 기술진보 및 정보화의 확산 등은 국제간의 분업구조 뿐만 아니라 국내의 산업구조 및 취업구조를 급격히 변화시키고 있다. 국내 취업구조의 변화는 산업간 직업간 취업비중을 모두 변화시키고 있어 고용의 양적 측면은 물론이고 질적 측면에서도 큰 변화가 예상된다. 그러므로 중장기적인 노동력수요 예측은 향후 인력양성의 방향과 체계를 결정하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라 노동시장 정책에 있어서도 반드시 필요한 자료가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 향후 노동력에 대한 중장기 수요를 일반균형적인 접근을 통하여 산업별 직업별로 예측하고 이 예측결과에 따른 향후 노동시장 및 인력정책의 방향을 제시하는 데 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들이 사용한 방법의 이론적 약점을 보완하면서 실증 결과의 예측성을 높일 수 있는 개선된 방법을 사용하였다. 산업별 취업자를 전망하는데 있어 기존 연구결과들은 주로 노동시장의 단일방정식만을 추정함으로써 생산요소의 수요가 비탄력적이지 않음에도 불구하고 생산요소간의 대체가능성을 무시하고 있으며, 인력수요에 중요한 결정 요인인 기술변화를 고려하지 못하고 있거나, 취업계수의 변화를 통해 기술진보의 효과를 고려한다고 하여도 기술진보가 생산요소간에 비중립적(factor non-neutral technology changes)으로 일어날 경우 요소간 대체가능성을 간과하고있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 산업별 취업자 전망에서 노동시장의 단일방정식 추정이 아닌 일반균형에 입각한 경제 모형을 사용하였다. 또한 직종별 취업자 전망을 위해서는 일반적으로 이용되는 필요 인력량에 대한 고정계수(fixed coefficient manpower requirement)를 추정할 때 이중비례행렬모형(二重比例行列模型)을 이용하여, 산업구조의 변화로 인한 직업별 인력수요 변화가 충분히 고려되도록 하였다. 전망의 결과에 따르면 향후 우리 경제는 지식기반경제(knowledge-based economy)로 이행하고 있다고 볼 수 있다. 우선 산업구조면에서 지식집약적산업으로의 구조조정이 일어나게 되고 이에 따라 산업별 취업구조에서도 고기술산업의 취업준비중이 급속히 증가하게 된다. 직업별 취업분포에 있어서도 전문기술직 행정관리직 등의 고숙련 사무직의 비중은 크게 증가하는 반면 생산관련직과 농림어업직의 비중은 감소하게 된다. 이처럼 경제가 지식집약화되어 감에 따라 고학력자에 대한 수요는 지속적으로 증가하지만 현재 적절한 인력양성과 공급이 이루어지지 않고 있어 향후 기술이나 기능에 따른 수급부일정(需給不一政)(skill mismatch)현상이 매우 심해질 것으로 보인다. 따라서 앞으로의 인력정책에서 가장 주안점을 두어야 할 부분은 첨단기술산업과 관련된 인력의 양성에 있다고 하겠다.
TV 드라마 한 시즌 제작에 최소 수십 억 원이 투입되지만 투자 대비 효과 예측은 쉽지 않으며 참여 인력의 중요성에도 불구하고 그들에 대한 적절한 평가지표는 아직 존재하지 않는다. 그 동안 콘텐츠 평가지표로 널리 사용되어온 시청률 절대 수치는 지속 감소하고 있지만 대체할만한 지표는 아직 없는 상태다. 본 연구에서는 시청률 절대 수치가 아니라 개별 드라마 시청률 간 상대적 우위를 반응변수로 하고, 드라마 참여 인력이 과거에 획득하여 축적한 상대적 우위를 계량 능력지표화 하여 설명변수로 설계함으로써 드라마의 상대적 흥행성을 예측하는 모형을 개발하였다. 예측 모형으로는 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하였고 예측 성능을 높이기 위해 기존 연구에서 유용한 것으로 판명된 설명변수를 추가하여 조합하였다. 결과적으로 본 연구에서 설계한 설명변수와 기존 연구의 설명변수로부터 최적의 조합을 탐색하여 구축한 예측 모형은 84%의 높은 정분류율로 우수한 예측 성능을 보여주었다. 이렇게 본 연구에서는 TV 드라마 참여 인력 능력지표와 시청률을 활용하여 콘텐츠의 상대적 흥행성을 예측함으로써 콘텐츠 산업 전반 투자 효율화와 활성화를 촉진하려 한다.
국내기업에서 대부분의 정보시스템이 정보시스템 수명주기로 불 때 운영단계로 진입하고 조직의 정보시스템의존도 및 시스템규모가 점점 늘어남에 따라서 정보시스템의 운영과정에서 발생되는 소프트웨어 유지보수에 투입되는 비용도 증가되고 있다. 그러나 소프트웨어유지보수 프로젝트에 소요되는 투입인력 규모예측에 관련된 연구는 소프트웨어개발부문에 비해 적은 것이 사실이다. 본 연구에서는 유지보수프로젝트를 대상 소프트웨어의 규모는 IFPUG에서 개발된 기능점수기법(function point model)을 적용하여 산정하고, 특정 소프트웨어유지보수 프로젝트 생산성에 영향을 미치는 유지보수환경, 프로덕트, 투입인력 등 3개 영역에서 도출된 총 10개 특성을 보정요소로 설정한 후, 유지보수프로젝트의 소요인력 규모를 추정하기 위한 비선형회귀모형을 제시하고 있다. 실제 수행된 26개 유지보수프로젝트로부터 수집한 실적데이터를 이용하여 이 모형을 실증 분석한 결과 유의한 모형임이 밝혀졌다.
4차 산업혁명의 영향으로 해운항만물류산업의 스마트화에 따른 전문인력의 수요를 예측하기 위하여 통계청의 2000년~2020년 기간의 운수업조사 자료와 해양수산부의 한국선원통계연보 2004년~2021년도 자료를 활용하여 추세분석과 시계열 분석을 실시하였다. 해운항만물류산업의 인력 수요 예측에서 추세분석의 선형회귀모형의 타당성이 가장 높은 것으로 평가되어 이를 적용하였다. 자율운항선 해기인력, 원격선박관리인력, 스마트 해운비즈니스 인력, 스마트 항만인력. 스마트 창고인력, 스마트 해운항만물류 서비스 인력의 2021~2035년 기간의 인력 수요를 예측한 결과, 스마트 해운항만물류인력 수요는 2023년 8,953명, 2030년 20,688명, 2035년 26,557명으로 증가하는 것으로 예측되었다. 이 연구는 스마트 해운항만물류 인력수요에 대한 연구가 아직 이루어지지 않은 상태에서 스마트 인력수요를 통계자료에 근거하여 객관적으로 추정함으로써 인력 수요의 예측 가능성을 높이고, 향후 필요 전문인력 양성 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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