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본 연구는 고용서비스 제공을 위한 노동시장정보시스템(Labor Market Information System:LMIS) 의 개념적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 노동시장의 동향을 파악하고 이에 맞는 정책 을 수립하는 것을 넘어서 실질적 고용서비스 제공을 위한 데이터 플랫폼으로써의 필수적인 LMIS의 구성 요소와 그 특성을 규명하고자 한다. 이를 위해 다양한 선행연구들을 검토하고, 발달한 노동시장정보시스 템을 구축한 5개 국가의 시스템을 비교하여 차이점을 분석하였다. 또한 한국의 노동시장정보시스템의 특 성 분석을 기반으로 하여 노동시장정보시스템의 핵심 기능으로 일자리 매칭, 경력 및 진로 정보제공, 지 원 정책 정보제공 그리고 노동 시장정보 및 분석 기능을 도출하였으며 핵심 요소로 데이터 관리, 맞춤형 서비스 제공, 기술 인프라, 정보 보안, 시스템 지원 인적자원 요소를 도출하였다. 그리고 발전된 노동시장 정보시스템을 구축하기 위한 특성 변수로 관련성(Relevance), 신뢰성(Reliability), 효율성(Efficiency), 고객 중심(Customer centricity), 시의성(Timeliness) 변수를 도출하여 개념적 모형의 구성요소를 제안 하였다. 이 연구는 고용서비스 제고를 목적으로 한국을 포함한 여러 국가에서 노동시장정보시스템의 개 념적 모형을 발전시키고 정의하는 데 기여할 수 있으며 한국의 노동 시장정보를 벤치마킹하고자 하는 국 가들에 고급 노동시장정보시스템의 기준과 필요한 개념들을 정립하였다는 점에 의의가 있다. 또한, 실제 데이터를 활용하여 우리나라 노동시장정보시스템과 다른 나라의 시스템을 비교하고, 그 우수성을 검증할 필요가 있음을 시사한다.

This study proposes a conceptual model for a Labor Market Information System (LMIS) to enhance employment services, focusing on essential LMIS components and characteristics for understanding labor trends and policy making. It reviews various prior research, comparing LMISs in countries with advanced systems, especially Korea’s. The study identifies key functions like job matching, career guidance, policy support, and labor market analysis. It also emphasizes core elements such as data management, customized services, technological infrastructure, information security, and HR support. Furthermore, it introduces variables like relevance, reliability, efficiency, customer centercity, and timeliness for developing an advanced LMIS, suggesting components for the model. The significance of this research lies in its potential to contribute to the development and definition of a conceptual model for LMISs in various countries, including South Korea, aiming to enhance employment services. It establishes standards and necessary concepts for an advanced LMIS, which can be a benchmark for countries intending to model their systems after South Korea’s LMIS. Furthermore, the study implies the need to use actual data to compare the effectiveness of Korea’s LMIS with those of other countries, thereby verifying its superiority.

본 연구는 2017년 8월부터 2021년 8월까지 통계청 경제활동인구조사 근로형태별부가조사의 원시자 료를 활용하여 불완전 취업자 중 비자발적 시간제 근로자와 추가 취업 희망자의 현황을 산업별, 직업별, 고용형태별로 살펴보고, 불완전 취업자가 되는데 영향을 줄 수 있는 영향요인을 파악하고자 하였다. 임금 근로자 중 불완전 취업자를 분류하기 위해 비자발적 시간제 근로자와 시간제 근로자 중 추가 취업을 희 망하는 임금근로자를 종속변수로 설정하였다. 연령, 성별, 학력, 배우자 유무, 산업분류, 직업분류, 고용형 태, 4대보험 가입 여부 변수를 중심으로 프로빗분석을 실시하였다. 5년간의 불완전 취업자 추이를 파악 한 결과, 학력, 연령, 종사산업, 종사직무에 따라 불완전 취업자가 되는데 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 연구는 취업자로 분류된 임금근로자들 중에서도 불완전 취업자, 즉 실업자로 분류되어 고용 정책 대상자가 될 수 있으며 이들을 위한 정책이나, 일자리 질에 대한 개선 등이 필요하다는 점을 시사 할 수 있다. 또한 고령층의 단기적인 시간제 일자리 증가가 시간제 일자리 전체에 영향을 주고 있으며, 해당 일자리가 우리나라 경제 발전에 도움이 되는지는 생각해보아야 할 문제이다.

This study examines the status of involuntary part-time workers and those seeking additional employment among the underemployed by industry, occupation, and employment type, using raw data from the Economic Activities Census Work Type Subsurvey of Statistics Korea from August 2017 to August 2021, and aims to identify factors that may affect the underemployed. To categorize the underemployed among wage earners, the dependent variables were involuntary part-time workers and wage earners seeking additional employment among part-time workers. Probit analysis was conducted on the following variables: age, gender, education, spouse, industry classification, occupation classification, employment type, and four major insurance coverage. The results showed that education, age, industry, and occupation had a significant impact on the number of unemployed workers over a five-year period. This study may suggest that wage earners who are classified as employed may also be classified as underemployed, i.e., unemployed, and may be eligible for employment policies, and that policies for them or improvements in job quality are needed. In addition, it is worth considering whether the short-term increase in part-time jobs among older adults is affecting the overall number of part-time jobs and whether such jobs are beneficial to Korea’s economic development.

본 연구는 공공 또는 민간기관에서 근무하는 직업상담사가 온라인 직업상담 질문에 답변한 결과와 인 공지능 언어모델인 챗지피티 3.5가 답변한 결과를 비교⋅분석해 보는 데 있다. 2022년 워크넷에 게시된 온라인 직업상담 질문 1,000건을 챗지피티에게 하였고 프로그램을 작성하여 답변을 하나의 데이터로 확 보하였다. 답변의 동일성 여부를 검증하기 위하여 텍스트마이닝, 키워드 분석, 감성분석을 실시하였다. 키 워드 분석결과, 직업상담사의 키워드는 ‘직업’, ‘정보’, ‘상담’, ‘진로’, ‘자신’인 반면 챗지피티는 ‘자격증’, ‘관리’, ‘자신’, ‘능력’으로 나타나 서로 상당히 다른 빈도의 단어를 사용하였다. 크로스 분석과 감성어에 서도 직업상담사는 챗지피티에 비해 인간적인 이해와 공감 능력을 바탕으로 한 감성어 사용 비중이 높았 다. 그리고 단어 간의 연관성을 보는 네트워크 분석에서 직업상담사는 희망-흥미-새로운-능력-도움으 로 단어 간의 연계가 취업의 과정의 전략적인 맥락이 뚜렷이 드러났지만 챗지피티 답변의 연관성은 부족 하고 모호한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 인간과 인공지능 간 상담의 차이를 이해하고 강점의 결합과 역할 분담을 통해 직업상담의 질을 높일 수 있음을 시사한다. 직업상담사와 챗지피티의 답변 중 질적으로 어느 것이 우수한지에 대한 분석은 후속연구로 남겨 놓는다.

The aim of this study is to compare the responses provided by career counselors to online career counseling questions with those provided by ChatGPT 3.5. We asked 1,000 identical questions to ChatGPT, and conducted text mining, keyword analysis, and sentiment analysis to determine whether the responses were similar. The keyword analysis showed that career counselors used key words such as ‘job’, ‘information’, ‘counseling’, ‘career’, and ‘self’, while ChatGPT used words such as ‘certification’, ‘management’, ‘self’, and ‘ability’, which were significantly different from each other. In the cross analysis and emotional words analysis, the career counselor used more emotional words based on human understanding and empathy than ChatGPT, and in the network analysis, which looks at the connections between words, the career counselor’s connections between words such as hope, interest, new, ability, and help clearly revealed the strategic context of the job hunting process, while the connections of the ChatGPT’s answers were less coherent. These results suggest that the quality of career counseling can be improved by understanding the differences in counseling between humans and A.I., and by combining strengths and dividing roles. The analysis of which approach offers qualitatively superior counseling is left for further research.

본 연구의 목적은 고졸 청년의 첫 일자리 근속기간과 이러한 기간에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 통해 고졸 청년의 일자리에 대한 정책적 시사점을 제시하는 목적이 있다. 한국교육고용패널 Ⅱ 3 차~5차 자료를 활용하여 2018년 직업계 고등학교 2월 졸업자 중 노동시장으로 진입해 상용직으로 근무 하고 있는 177명을 대상으로 생존 분석을 하였다. 연구결과, 첫째, 첫 일자리에 입직하고 12개월째 퇴사 하는 고졸 청년 취업자의 발생 비율이 가장 높았고 24개월이 지나면 고졸 청년 취업자의 44%가 퇴사하 였다. 둘째, 생명표 분석한 결과, 고등학교 유형별로는 마이스터고등학교가 특성화고등학교에 비해 근속 기간이 길었으나 12개월째 퇴사하는 비율은 더 높았다. 기업 규모별로는 소기업과 대기업에 취업한 고졸 청년의 근속기간이 중견기업에 취업한 청년들에 비해 근속기간이 짧았고 기업 소재지별로는 수도권 소재 기업에 취업한 고졸 청년이 지방 소재 기업에 취업한 고졸 청년보다 근속기간이 길었다. 셋째, Cox_회귀 모형 분석결과, 성별, 고등학교 유형, 취업 소요기간, 거주 형태, 부모의 경제활동 등이 근속기간에 영향 을 주는 것으로 나타났다. 본 연구결과의 시사점은 첫 일자리에 취업한 고졸 청년들의 장기근속을 유도 하기 위해서는 직장적응을 위한 상담과 멘토링 지원제도가 필요하고 취업 상담과 취업지원제도를 고등학 교 졸업 이후에도 제공할 필요가 있다는 점을 제언하였다.

This study aims to present policy implications for jobs for high school graduates by analyzing the first job tenure and influencing factors of high school graduates. To this end, a survival analysis was conducted on 177 graduates of vocational high schools in February 2018 who entered the labor market and are working as regular workers using data. As a result of this study, it was found that high school graduates who were employed had the highest rate of resignation in the 12th month after entering their first job, and 44% quit within 24 months. Second, according to the life table analysis, those who graduated from Meister High School, Those were employed by mid-sized companies, and companies are located in the metropolitan area had long tenure. Third, as a result of analyzing the Cox regression model, it was found that personal and family characteristics factors affect the length of service. Based on the results of this study, it was suggested as policy implications that young high school graduates should provide Job settlement counseling and mentoring support systems and career counseling for tenure in the first job and employment support systems even after graduating from high school.