컴퓨터에 의한 직업별 고용 대체 가능성 비교: 한국직업정보시스템 자료를 활용한 실증분석

Abstract

최근 기계학습(machine learning) 및 로봇제어(mobile robotics) 기술의 비약적인 발전으로 노동의 기술대체에 대한 우려가 광범위하게 확산되고 있다. 본 연구는 최근의 기술발전을 고려하여 10~20년의 비교적 단기간 안에 고용대체가 일어날 직업들에 대해 알아보았다. 본 연구에서는 기술발전을 고려한 직업별 기술대체 가능성에 대한 정량적 예측을 제시한 Frey, Osborne (2017)의 분석 방법론과 한국직업정보시스템 데이터를 활용하여, 미국 노동시장을 대상으로 한 Frey, Osborne (2017)의 연구와 한국 노동시장에 기반한 연구 결과를 비교하였다. 그 결과, Frey, Osborne (2017)의 연구 결과를 그대로 인용하는 것은 한국 노동시장에 적합하지 않음을 확인하였다. 또한 한국의 직업별 기술대체 가능성을 계산하기 위하여 한국 전문가의 한국 노동시장에 대한 예측 자료를 활용함으로써 Frey, Osborne (2017)의 연구와 유사한 수준의 정확도를 가지는 한국의 직업별 기술대체 가능성을 계산하는 모형을 추정하였다. 본 연구의 세가지 주요 공헌점은 다음과 같다. 첫째, 국내외에서 높은 빈도로 인용되는 FO의 연구가 한국에서도 통용될 수 있는지 확인하였다. 둘째, Frey, Osborne (2017)의 방법론과 한국의 직업-능력 정보를 제공하는 한국직업정보시스템(KNOW) 데이터를 이용하여 한국의 직업별 기술대체 가능성을 재계산하였다. 셋째, 계산된 한국의 직업별 기술대체 가능성을 토대로 기술대체 고위험 직업과 저위험 직업을 제시하고 미국의 대체 고위험, 저위험 직업과 비교하였다.

Recent breakthrough of machine learning and mobile robotics technology, there has been widespread concern about technological substitution of labour. This study examines the occupations where technological substitution will take place in a relatively short period of time (10-20 years), in consideration of recent technological developments. In this study, with the methodology of Frey, Osborne (2017) and Korean job information system data (KNOW), I practiced the same analysis with Frey, Osborne (2017). Based on the analysis, I could compare the probability of technological substitution on Korean labour market and the US labour market. As a result, it was confirmed that directly citing the probability of technological substitution for occupations from Frey, Osborne (2017) is very inaccurate estimation for Korean occupations. Therefore, in order to estimate more accurate probability of technological substitution in Korea, I used Korean experts' forecasting data on Korean labour market to build a model. The newly estimated model for calculating probability of technological substitution had similar level of accuracy to Frey, Osborne (2017) model. It means that the new model can estimate the probability of technological substitution on Korean labour market with similar accuracy with Frey, Osborne (2017) analysis on the US labour market. The three main contributions of this study are as follows. First, I confirmed that the renown Frey, Osborne (2017) analysis should not be applied directly into the Korean labour market. Second, with the methodology of Frey, Osborne (2017) and the Korean Job Information System (KNOW) data, which provides occupation - ability information, I recalculated more accurate probability of technological substitution in Korea. Third, based on the calculated probability of technological substitution in Korea, I propose high and low risk occupations, and compared with high and low risk occupations in the US.