Earticle

본 연구는 국가직무능력표준(NCS) 기업활용 컨설팅 참여와 NCS 활용에 따른 기업 성과의 변화를 실증적으로 분석한다. 이를 위해 2023~2025년 기업 설문자료를 활용하여 컨설팅 참여 여부와 실제 NCS 활용여부 및 활용 정도를 측정하고, 기업별 기준연도 전후 성과 변화량에 대한 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, NCS 컨설팅 참여기업은 미참여기업에 비해 인력수급 상황, 기존 근로자의 직무만족도, 유연근무제 실시 정도 및 직무성과의 임금 반영 정도에서 유의한 변화를 보였다. NCS 활용 여부에 따른 분석에서는 신규 인력의 채용·이탈과 직무만족도에서 유의한 변화가 나타났으며, 활용 정도와 분야별 활용을 고려한 분석에서도 주요 인사관리 지표에서 유사한 결과가 확인되었다. 반면 재무성과에서는 통계적으로 유의한 변화가 확인되지 않아, NCS 활용과 관련된 성과는 재무성과보다 인사관리 영역에서 우선적으로 나타날 가능성이 있음을 시사한다. 본 연구는 NCS 기업활용과 성과 변화의 관계를 기업 단위에서 정량적으로 제시함으로써 관련 실증연구의 범위를 확장하고, 향후 NCS 성과평가를 위한 기초자료를 제공한다.

Using firm survey data from 2023~2025, this study examines changes in firm performance associated with participation in the National Competency Standards (NCS) consulting program and actual NCS use. Regressions of firm-level changes before and after the reference year show that consulting participation is associated with improvements in staffing conditions, incumbent employees’ job satisfaction, flexible work arrangements, and the link between pay and job performance. Actual NCS use is associated with changes in hiring, separations among new hires, and job satisfaction. Analyses by the extent and functional area of use yield similar findings for key human resource management indicators. No statistically significant differences in financial performance changes are found. These findings suggest that changes associated with NCS use may be more apparent in human resource management than in financial performance during the study period, providing evidence for future NCS evaluations.

산업구조와 기술환경의 변화는 새로운 직업의 출현과 기존 직업의 감소뿐 아니라 직업명, 수행 직무, 요구 역량 및 직업 간 기능적 관계를 변화시킨다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 특정 시점의 직업목록을 확인하는 데 그치지 않고 시간의 흐름에 따라 직업이 어떤 경로로 변화하는지를 추적할 수 있는 분석체계가 필요하다. 본 연구는 2012년부터 2025년까지 구축된 직업정보 6,283건을 대상으로 직업변화 분석모형(Occupational Change Analysis Model: OCAM)을 개발하고 적용하였다. 연구 방법은 정량적 텍스트 유사성 탐색과 질적 내용분석을 결합한 혼합방법론을 적용하였다. 직업명, 직무개요, 수행 직무, 유사 명칭, 관련 직업 및 직업분류를 결합하여 직업 프로파일을 구성하고, 연도 간 대응 후보를 탐색한 뒤 직무의 핵심 기능과 변화양상을 검토하였다. 직업변화는 신규, 연속, 명칭 변경, 직무변화, 분화, 통합 및 관찰종료로 구분하였다. 분석 결과 연도별 자료 규모가 크게 달라 단순한 직업 수 증감이나 직업명 일치만으로는 직업변화를 안정적으로 판정하기 어려운 것으로 나타났다. 반면 직업명과 직무정보를 결합한 프로파일 기반 접근은 명칭이 변경된 직업, 직무가 전문화된 직업, 기능이 결합한 직업 등을 추적하기 위한 후보를 생성하는 데 유용하였다. 특히 자료에서 후속 연도에 나타나지 않는 직업을 실제 소멸로 단정하지 않고 관찰종료로 구분함으로써 자료 구축 범위의 차이에 따른 과도한 해석을 방지하였다. 본 연구는 직업을 고정된 목록이 아니라 시간에 따라 변화하는 정보객체로 접근하고, 정량적 후보 탐색과 질적 검증을 결합한 분석절차를 제안했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 직업정보 갱신뿐 아니라 직업교육훈련과 자격체계의 변화 필요성을 탐색하기 위한 기초 분석 도구로 활용될 수 있다.

Changes in structure and technology affect the emergence and decline of occupations as well as job titles, duties, competencies, and relationships among occupations. This study developed and applied the Occupational Change Analysis Model (OCAM) to examine occupational changes using 6,283 records collected from 2012 to 2025. A mixed-methods approach combined text similarity analysis with content analysis. Occupational profiles were constructed from job titles, job summaries, duties, similar titles, related occupations, and classifications. Similarity-based matching identified candidate occupations across years, followed by a review of changes in functions and duties. Occupational changes were classified into seven types: new, continuous, title change, duty change, differentiation, integration, and observation termination. The findings showed that differences in data scale across years make it difficult to identify changes based only on occupation counts or job titles. The profile-based approach was useful for tracking occupations with changed titles, specialized duties, or combined functions. Treating occupations absent from datasets as observation termination helped prevent overinterpretation. OCAM provides a framework for analyzing occupations as dynamic entities and can support discussions on vocational education, training, and qualification systems.

본 연구는 AI 활용 숙련도가 지각된 업무성과로 이어지는 과정을 순차적 매개구조로 검증하고자 하였다. 선행연구는 조직 차원의 AI 도입이나 개인의 AI 사용 여부에 주목해 왔으나, 개인 간 활용 능력의 차이가 실제 업무 방식의 변화를 거쳐 성과로 전환되는 과정은 충분히 다루지 못하였다. 이에 자원보존이론을 토대로 AI 활용 숙련도가 AI 활용 비중과 업무수행 자율성의 변화를 순차적으로 경유하여 지각된 업무성과에 이르는 경로를 설정하였다. 분석 자료는 한국고용정보원이 2025년 수행한 ｢AI 전환에 따른 업무환 경 및 조직·인사관리 변화｣의 설문 원자료를 활용하였다. IT·디자인·사무직 종사자 305명의 응답을 분석한 결과, AI 활용 숙련도가 지각된 업무성과에 미치는 직접효과는 매개변수를 통제한 상태에서 유의하지 않았다. 반면 AI 활용 숙련도는 AI 활용 비중과, AI 활용 비중은 지각된 업무성과와 정적 관계를 보였고, 두변수는 각각 업무수행 자율성 변화와, 이는 다시 지각된 업무성과와 정적 관계를 보였다. 또한 두 매개변수를 순차적으로 경유하는 간접효과가 유의하였으나, 세 간접효과 중 크기가 가장 작았다. 이는 AI 활용 능력 자체가 곧바로 성과가 되기보다는, 실제 활용과 업무 방식의 변화를 거쳐 성과로 전환됨을 보여준다. 이 연구는 AI 활용이 성과로 이어지는 경로에 대한 이해를 심리적 변수에서 실제 업무 방식의 변화로 확장하였다는 점에서 의의를 지니며, 조직이 AI 교육훈련을 넘어 구성원이 보유한 숙련을 실제 업무에 적용하고 그 과정에서 확보한 재량을 발휘할 수 있는 환경을 조성해야 함을 시사한다.

This study examines how employees' skill in using AI leads to perceived work performance. Prior research has focused on organizational AI adoption or individual AI use, rather than on how skill differences are converted into performance through changes in work practices. Drawing on conservation of resources theory, this study models a sequential path from AI skill level to perceived work performance through AI use intensity and change in work autonomy, using 2025 survey data from the Korea Employment Information Service. Among 305 workers in IT, design, and office roles, the direct effect was not significant once the mediators were controlled. AI skill level was positively related to AI use intensity; both were positively related to change in work autonomy; and each mediator, in turn, to perceived work performance. The sequential indirect effect through both mediators was significant but the smallest of the three. These findings suggest that the ability to work with AI translates into performance mainly through actual use and the resulting change in work practices. The study extends this account from psychological variables to changes in work practices, and suggests that organizations move beyond AI training to help employees apply their skills and exercise the discretion gained.

본 연구는 국내 기업 인사담당자가 평가한 AI 시대 미래직무역량의 중요도와 현재수준을 분석하고, 교육훈련의 상대적 우선순위와, 기업특성별 차이를 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 ｢2025년 경영·회계·사무 분야 인력현황 조사·분석｣의 기업조사 원자료 중 상시근로자 30인 이상 기업 인사담당자 230명의 응답을 활용하였으며, WEF(2025)의 Skills on the rise, 2025–2030 상위 10개 역량을 분석하였다. 자료분석에는 대응표본 t검정, Borich 요구도, LFF 모델, 분산분석, 독립표본 t검정, Benjamini–Hochberg 보정 및 부트스트랩을 적용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 10개 역량 모두에서 중요도가 현재수준보다 유의하게 높았으며, AI·빅데이터 활용능력의 중요도와 현재수준 간 차이(Gap)가 가장 컸다. 둘째, AI·빅데이터 활용능력, 네트워크 및 사이버보안, 인재관리, 리더십과 사회적 영향력이 Borich 상위 4개와 LFF 제1사분면에 공통으로 포함되었다. 부트스트랩에서 앞의 두 역량은 두 기준 모두 98% 이상 포함되어 안정적이었으나, 뒤의 두 역량은 약 59~66%로 재표집에 따른 변동성이 컸다. 셋째, 기업분류, AI 업무환경 도달수준, 내부교육 운영 여부 및 업종에 따른 차이는 다중검정 보정 후 통계적으로 유의하지 않았다. 이상의 결과는 AI·빅데이터 활용능력과 네트워크 및 사이버보안을 상대적으로 안정적인 우선 검토 영역으로 제시하며, 기업의 미래직무역량 개발을 위한 교육훈련 수요를 구체화하는 기초자료를 제공한다.

This study examined the importance and current levels of future job competencies in the AI era as perceived by HR managers in Korean companies, identified relative priorities for education and training, and explored differences by corporate characteristics. Data from 230 HR managers in companies with 30 or more employees were analyzed. Ten competencies were selected from the World Economic Forum’s Skills on the Rise, 2025–2030 (WEF, 2025). Analyses included paired-samples t-tests, Borich needs assessment, the Locus for Focus (LFF) model, ANOVA, independent-samples t-tests, Benjamini–Hochberg correction, and bootstrap analysis. Importance ratings were significantly higher than current-level ratings for all ten competencies, with AI and big data showing the largest gap. AI and big data, networks and cybersecurity, talent management, and leadership and social influence were included in both priority criteria. In bootstrap analysis, the first two were included in both criteria in over 98% of resamples, whereas the latter two showed inclusion rates of approximately 59–66%, indicating greater variability. No significant differences by corporate characteristics remained after multiple-testing correction. These findings identify AI and big data and networks and cybersecurity as relatively stable priority areas for future job competency development.

본 연구는 대학 신입생의 진로준비행동을 촉진하기 위한 그릿 증진 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하는 데 목적이 있다. 대학 신입생은 대학 적응과 진로 결정 과정에서 어려움을 경험하며 중도 이탈 위험이 높은 집단으로 체계적인 진로 지원이 요구된다. 또한 불확실한 취업 환경에서 목표를 지속적으로 추구하는 심리적 자원으로서 그릿의 중요성이 강조되고 있으나, 이를 신입생에게 적용한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 선행연구를 토대로 총 10회기 프로그램을 개발하고 실험집단과 통제집단을 포함한 혼합설계를 적용하였다. 측정은 사전·사후·추후 세 시점에서 이루어졌으며 반복측정 분산분석을 실시하였다. 그 결과 집단과 측정 시기 간 상호작용 효과와 주효과가 유의하게 나타났으며, 진로준비행동 전반에서 일관된 향상이 확인되었다. 그릿의 하위요인 중 노력의 지속성은 유의하게 향상되었으며, 그 효과는 추후까지 유지되었다. 반면 관심의 일관성에서는 유의한 변화가 확인되지 않았으므로, 본 연구에서 나타난 그릿의 변화는 노력의 지속성에 한정된 부분적 향상으로 해석할 필요가 있다. 이러한 결과는 본 프로그램이 대학 신입생의 진로준비행동과 노력의 지속성 향상에 기여할 가능성을 시사한다.

This study developed a grit-enhancement program to promote career preparation behavior among university freshmen and verified its effectiveness. University freshmen face difficulties adapting to college life and making career decisions, placing them at high risk of dropout and in need of systematic career support. Although grit has been emphasized as a psychological resource for sustaining goal pursuit in an uncertain employment environment, research applying this construct to freshmen remains limited. Based on prior research, this study developed a 10-session program and applied a mixed design with an experimental group and a control group, measured at pre-test, post-test, and follow-up, using repeated measures ANOVA. Results showed significant group-by-time interaction and main effects, confirming consistent improvement in career preparation behavior overall. Among the sub-factors of grit, perseverance of effort improved significantly and was maintained at follow-up, whereas consistency of interest showed no significant change. Thus, the observed change in grit should be interpreted as a partial improvement limited to perseverance of effort rather than an overall increase in grit. These findings suggest that the program can contribute to enhancing career preparation behavior and perseverance of effort among university freshmen.

본 연구는 비경제활동 청년을 단일한 집단이 아닌 다차원적 상태가 결합된 이질적 집단으로 이해하고, 유형별 특성을 규명하는 데 목적이 있다. 이에 비경제활동 청년의 유형을 진로 역량, 구직 관련 심리적 준비, 건강, 스트레스, 경제적 지원이 결합된 변수로 개념화하고, 한국고용정보원의 청년패널조사(Youth Panel) 2021자료를 활용하여 비경제활동인구 중 학생이 아닌 청년 1,411명을 분석대상으로 설정하고, 잠재계층분석(Latent Class Analysis)을 실시하였다. 분석 결과, 비경제활동 청년은 '진로준비 안정형', '진로방향 미결정형', '불안정 실행형'의 3개 잠재계층으로 구분되었다. '진로준비 안정형'은 진로 주도성, 진로 확신, 구직 자기효능감, 구직경로인지가 모두 높고 건강 상태가 양호하며 스트레스 수준이 낮은 특징을 보였다. '진로방향 미결정형'은 구직 자기효능감은 높으나 진로 확신과 구직 경로인지가 낮은 상태로, 구직에 필요한 역량에 대한 심리적 준비는 갖추어져 있으나 구체적인 방향성이 정립되지 않은 집단으로 확인되었다. '불안정 실행형'은 진로 및 구직자기효능감은 일정 수준 유지되나 신체·정신 건강이 취약하고 스트레스 수준이 높은 특징을 보였다. 이러한 결과는 비경제활동 청년이 단순한 '미취업 상태'가 아니라 진로발달, 구직동기, 건강상태, 스트레스가 결합된 복합적 구조를 지닌 집단임을 보여준다. 따라서 이러한 결과를 기반으로 청년 정책은 획일적 취업지원에서 벗어나 유형별 특성을 반영한 맞춤형 접근이 필요하며, 진로지원, 구직역량 강화, 정신건강 지원이 통합된 정책 설계가 요구됨을 제안하였다.

This study classifies non-economically active youth into heterogeneous groups based on their 'readiness for labor market transition'—encompassing career competency, psychological readiness, health, stress, and economic support. Using 2021 Youth Panel data, a Latent Class Analysis on 1,411 non-student youths identified three distinct classes. The 'Stable Career Preparation' type exhibited high career proactivity, self-efficacy, good health, and low stress. The 'Undecided Career Direction' type showed high job-seeking self-efficacy but lacked career certainty and path cognition. The 'Unstable Execution' type maintained moderate self-efficacy but suffered from high stress and vulnerable physical and mental health. These findings reveal that these youths face complex challenges intertwining career development, motivation, and health, rather than simply being 'jobless.' Therefore, youth policies must shift from uniform employment assistance toward tailored approaches integrating career support, capacity building, and mental health interventions.

본 연구는 재직자 직업훈련의 품질 관련 요인과 성과를 종합적으로 고찰하고, 이를 CIPP(Context–Input–Process–Product) 평가모형에 따라 체계화하는 데 목적이 있다. 이를 위해 Torraco(2005, 2016)의 통합적 문헌고찰 방법을 적용하여 2010년부터 2024년까지 국내 학술지에 게재된 관련 연구를 수집하였으며, 사전에 설정한 포함·배제 기준에 따라 제목·주제어·초록 및 본문을 검토하여 최종 55편을 분석하였다. 분석 결과, 재직자 직업훈련의 품질은 훈련 만족이나 성과만으로 설명되기보다 목표 설정, 자원 투입, 과정 운영 및 성과 창출이 서로 연계된 구조로 이해할 필요가 있는 것으로 나타났다. 맥락 단계에서는 훈련 필요성과 목표 정합성, 조직의 훈련지원 체계, 리더십과 학습지원 문화가 확인되었으며, 투입 단계에서는 훈련과정 설계의 적절성, 강사의 전문성과 훈련행정 역량, 물적 인프라의 적합성이 확인되었다. 과정 단계에는 교수·학습 상호작용, 학습자 지원, 모니터링과 환류가 포함되었으며, 산출 단계에서는 훈련 반응과 만족, 개인역량과 학습전이, 직무태도와 조직성과가 주요 품질성과로 나타났다. 이러한 결과는 재직자 직업훈련의 품질이 학습자의 만족에 한정되는 것이 아니라, 학습자와 조직의 요구를 반영한 목표 설정, 적절한 자원의 확보, 학습자 중심의 운영, 학습 내용의 현업 적용과 성과 관리까지 포괄하는 개념임을 보여준다. 본 연구는 기존 연구에서 개별적으로 다루어진 품질 관련 요인과 성과를 CIPP 평가모형에 따라 통합하고, 재직자 직업훈련의 전 과정을 설명할 수 있는 분석틀을 제시하였다는 데 의의가 있다. 다만 본 연구에서 제시한 분석틀은 문헌에 기초한 개념적 틀이므로, 후속연구를 통해 구성요인의 타당성과 요인 간 관계를 실증적으로 검증할 필요가 있다.

This study examines quality-related factors and outcomes in vocational training for employees using the CIPP(Context–Input–Process–Product) evaluation model. Using Torraco’s(2005, 2016) integrative literature review method, 55 articles published in Korean academic journals from 2010 to 2024 were analyzed. The quality of vocational training for employees involves interconnected structures of goal setting, resource input, process management, and outcome creation. Four stages were identified: (1) Context—training necessity and goal alignment, organizational training support systems, and leadership and learning support culture; (2) Input—training program design, instructor expertise and training administration competence, and physical infrastructure adequacy; (3) Process—teaching–learning interaction, learner support, and monitoring and feedback; and (4) Product—training reaction and satisfaction, individual competency and learning transfer, and job attitude and organizational performance. The quality of vocational training for employees encompasses not only learner satisfaction but also goal setting reflecting organizational needs, adequate resource allocation, learner-centered management, and application of learning content to actual work. This study presents an analytical framework explaining the entire process of vocational training for employees. Future research should empirically verify the validity of the framework and the relationships among its components.

본 연구는 중장년층(만 40~76세)을 대상으로 직업훈련(HRD-Net), 국가기술자격 및 고용보험 행정 DB를 연계하여 구축한 자료를 활용하여 인적자원개발(HRD)의 핵심 제도인 훈련·자격·고용 간 연계 현황을 실증적으로 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 훈련–자격 연계율은 40.77%, 훈련–고용 연계율은 44.62%로 과반에 미치지 못한 반면, 자격–고용 연계율은 58.79%로 상대적으로 높게 나타났다. 그러나 훈련–자격–고용의 연계율은 18.03%로 나타나 세 제도가 통합된 경로로 작동하는 사례는 상대적으로 제한적인 것으로 나타났다. 둘째, 장기훈련은 자격과의 연계는 높으나 고용 연계는 낮고, 단기훈련은 그 반대의 경향을 보이는 특징이 나타났다. 셋째, 고용상태별로는 미취업자의 훈련–자격 연계가 상대적으로 높고, 재직자는 직종 비연계 비율이 높게 나타났다. 이는 본 연구에서 정의한 직종 기반 연계 수준을 기준으로 볼 때, 훈련·자격·고용 간 연계가 일부 직종 및 경로에 집중되어 나타나는 경향이 있음을 시사한다. 본 연구는 2015년 1월부터 2025년 5월까지의 행정 DB를 활용하여 중장년층의 훈련·자격·고용 연계 현황을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의를 가진다. 또한 개인의 생애주기 전반에서 교육훈련을 통한 학습, 자격, 경력 등이 유기적으로 연계되어 활용될 수 있도록 제도 간 연계 체계를 지속적으로 점검하고 개선할 필요가 있음을 시사하며, 이를 위한 정책적 시사점을 제시하였다.

This study empirically examined the linkage among training, qualifications, and employment within the HRD system for adults aged 40–76. Analyzing linked administrative data (2015.1–2025.5) across vocational training (HRD-Net), national technical qualifications, and employment insurance, the findings are as follows. First, the training–qualification linkage was 40.77% and training–employment was 44.62%, while qualification–employment was higher at 58.79%. However, the integrated linkage across all three systems was only 18.03%, indicating limited fully connected pathways. Second, long-term training showed higher qualification linkage but lower employment linkage, whereas short-term training showed the opposite. Third, unemployed individuals had higher training–qualification linkage, while employed individuals faced higher occupational mismatch. These findings indicate that linkages are concentrated in specific occupations and pathways. This study underscores the significance of utilizing longitudinal administrative records to analyze middle-aged and older adults' pathways. It highlights the need for continuous institutional monitoring and improvement to ensure education, training, qualifications, and career development are organically linked throughout the life course. Policy implications for strengthening HRD system linkages are also discussed.

대학 전공교육에서 학생 성취자료를 역량 기반 교육성과로 구조화하여 교육과정 진단 및 환류에 활용 할 수 있는 체계에 대한 요구가 커지고 있다. 그러나 성취자료가 교과목 성적이나 학과 평균값으로만 관리되면 하위지표별 상대적 양상을 파악하는 데는 한계가 있다. 이에 본 연구는 데이터 기반 PDCA 환류모델의 점검(Check) 단계에서 산출되는 전공역량 성과 프로파일이 교육과정 검토자료로서 갖는 정보적 유용성을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 T대학 공학계열 3개 전공(컴퓨터공학과, 에너지전기공학과, 미디어디자인공학과) 재학생 950명의 2024학년도 1학기부터 2025학년도 1학기까지 학생-학기 단위 전공역량 성과자료 2,024건을 분석하였다. 분석은 교과목-전공역량 매핑, 성취점수 정규화, 학점 및 반영비율 가중 적용을 통해 교과목 성취자료에 기반한 상대적 전공역량 성과지표를 산출한 뒤 전공별·학기별 프로파일의 기술적 양상을 비교하는 방식으로 수행하였다. 분석 결과, 전공역량 성과 프로파일은 지표별 평균과산포도, 지표 간 상대적 분포, 전공별·학기별 패턴을 구체적으로 드러냈다. 미디어디자인공학과는 지표 간 평균 편차가 비교적 작았고, 컴퓨터공학과와 에너지전기공학과는 구현 및 실행, 최적화 및 개선 지표의 평균이 상대적으로 높은 양상을 보였다. 2024학년도 2학기에는 세 전공 모두 산출점수 평균이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 점검 단계 산출물이 단일 평균으로 드러나기 어려운 지표별 상대적 양상과 추가 검토 지점을 제시할 수 있음을 보여준다.

Universities increasingly need ways to organize student achievement data for curriculum review and feedback. This case study explored the informational usefulness of major competency performance profiles generated at the Check stage of a data-driven PDCA feedback model. Student-semester records (N = 2,024) from 950 students in Computer Engineering, Energy and Electrical Engineering, and Media Design Engineering at T University were analyzed, covering the first semester of 2024 through the first semester of 2025. Indicators were calculated through course-competency mapping, min-max normalization, and weighting by credits and competency reflection ratios. Profiles were descriptively compared across majors and semesters. Media Design Engineering showed relatively small variation among the six indicators, whereas the other two majors showed relatively higher values for implementation and execution and for optimization and improvement. All three majors had relatively higher means in the second semester of 2024. The profiles revealed indicator- and semester-level patterns that a single mean could obscure, suggesting their potential as starting points for further curriculum review.