Earticle

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.

이 연구의 목적은 직업교육기관 교원과 학생의 교육 편의성 향상을 통해 만족도를 높이고자 P대학의 사례를 중심으로 생성형 AI를 활용한 사례를 분석하는 데 있다. 이 연구에서 생성형 AI 중 ChatGPT, SUNO AI, Gamma, 냅킨, LILYS, Perplexity, Goover, AI Vrew, HeyGen 등을 고려하여 활용방안을 탐색하였고, ChatGPT의 GPTs를 활용한 맞춤형AI챗봇의 활용방법을 분석하였다. 직업교육기관 교원의 생성형 AI 활용 방안은 다음과 같다. 교원의 활용 측면에서 1) 맞춤형AI챗봇을 활용한 교과목 학습 지원, 2) 교원의 정서 적 상담, 3) 교원의 수업자료 준비, 4) 교원 맞춤형 학생관리의 사례를 분석하였다. 학생의 활용 측면에서 1) 학생용 상담 챗봇을 활용한 학생 정서적 지원, 2) 학생이 생성형 AI를 활용하는 수업, 3) 학생 취업 준 비 및 경력개발 활용 등을 중심으로 생성형 AI 활용방안을 탐색하였다. 이 결과를 바탕으로 향후 직업교 육기관의 맥락에서 생성형 AI를 활용하여 교원의 업무 감경과 교육만족도를 높일 수 있을 것이다. 연구 결과를 바탕으로 향후 후속연구를 위한 제언 및 실천적 제언을 하였다.

The purpose of this study is to investigate the application of generative AI in enhancing educational convenience and satisfaction for both faculty and students at vocational education institutions, with a specific focus on a case study of P University. This research examines the implementation strategies of various generative AI tools, including ChatGPT, SUNO AI, Gamma, Napkin, LILYS, Perplexity, Goover, AI Vrew, and HeyGen, and analyzed the utilization method of customized AI chatbots using ChatGPT's GPTs. For faculty, the study analyzes the following applications: (1) Custom AI chatbot-assisted subject learning support, (2) emotional counseling provided by instructors, (3) preparation of instructional materials, and (4) personalized student management. For students, the study explores the use of generative AI in (1) providing emotional support through counseling chatbots, (2) integrating AI into classroom learning, and (3) facilitating career preparation and development. These findings highlight the potential of generative AI to improve educational outcomes in vocational training contexts. Based on the research results, suggestions for future follow-up research and practical recommendations were described.

본 연구는 AI(인공지능)에 의한 직업별 직무 대체 가능성을 분석하고, AI로 인해 큰 영향을 받을 것으로 예상되는 화이트칼라 근로자를 위한 정책적 시사점을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ‘AI에 의한 직무대체율 추정 모형’을 개발하여 직업별 직무대체율을 정량적으로 추정하였다. 분석에 사용된 변수는 <한국직업정보 재직자조사>의 41개 업무활동 중요도 값과, AI 전문가가 평가한 해당 업무활동의 대체 수 준 값 등이다. 분석 결과, AI 기술은 정보 처리와 데이터 분석 등 인지적 업무에서 높은 대체 가능성을 보 였으며, 신체적 작업과 상호작용이 중요한 직업에서는 대체 비율이 낮은 것으로 나타났다. 2024년 현재, 화이트칼라 직종은 비화이트칼라보다 AI의 대체 영향을 더 크게 받고 있으며, 3년 후 이 영향은 더욱 확 대될 것으로 예상되었다. 정책적 시사점으로는 AI 기술 활용 기회 확대, 맞춤형 교육·훈련과 자격 체계 개 편, 저숙련자의 숙련 발전 및 직무 경험 기회 확대 등이 제안되었다. 또한, 화이트칼라 근로자를 위한 직 무 전환 및 고용 안정 정책 강화, AI 시대에 대응한 미래 역량 교육 및 진로교육, AI에 의한 직무 대체 가 능성을 고려한 인력수급 조절, 직무·역량 변화에 대한 선제적 발굴 및 예측 조사 체계 구축 등의 필요성이 강조되었다.

The purpose of this study is to analyze the job replacement potential of artificial intelligence (AI) across various occupations and to derive policy implications for white-collar workers who are expected to be significantly impacted by AI. To achieve this, an "AI-Based Job Replacement Rate Estimation Model" was developed to quantitatively estimate job replacement rates for different occupations. The variables used in the analysis include the importance values of 41 work activities from the Survey of Incumbent Workers in Korea and the replacement level values for these activities as evaluated by AI experts. The analysis revealed that AI technology exhibits high replacement potential in cognitive tasks such as information processing and data analysis, while occupations requiring physical tasks and interpersonal interactions were found to have lower replacement risks. As of 2024, white-collar jobs are more heavily impacted by AI compared to blue-collar jobs, and this impact is expected to intensify over the next three years. Policy implications proposed by this study include expanding opportunities for AI utilization, revising education, training, and qualification systems to align with AI integration, and enhancing skill development and work experience opportunities for low-skilled workers.

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.

이 연구는 고령 근로자가 증가하는 상황에서 조직 내 세대포용적 조직문화 확신과 연령관리 관점의 세대존중 조직문화 내용과 수준을 측정하기 위한 진단도구를 개발하고자 하였다. 이를 위해 관련 선행연 구 검토, 요인 도출, 문항 개발, 도출한 문항의 내용타당화를 실시하였다. 이후 예비조사를 통해 문항의 적정성과 요인구성의 적합성(탐색적 요인분석, 확인적 요인분석)을 검증하였고 최종 구성된 검사도구의 신뢰도를 분석하였다. 그 결과 ‘세대친화 조직문화’와 ‘중장년 포용문화’ 총 2개 요인과 18개 문항을 포 함하는 진단도구를 구성하였다. 검사타당화 절차를 거친 세대존중 조직문화 진단도구를 활용해 세대존중 조직문화 진단을 실시하여 도구의 활용가능성을 검증하였다. 이 연구에서 개발한 세대존중 조직문화 진 단도구를 기업에서 고령자 고용정책 추진 시 적극 활용한다면 연령으로 인해 조직 내 차별이 발생하지 않도록 관리하고, 고령자가 보다 안정적으로 일할 수 있는 기회를 제공하는데 기여할 수 있을 것이다. 또 한, 본 연구는 초고령 사회에 대응하여 조직문화를 포함한 고령근로자의 일터환경 개선에 기업의 지속적 관심과 노력을 촉구하는데 의의가 있다.

This study aimed to develop a valid diagnostic tool to measure the content and level of age-friendly organizational culture and age management perspective within organizations, in response to the increasing proportion of older workers in the labor market. To achieve this, relevant previous studies were reviewed, factors were derived, and items were developed. The derived items were subjected to expert validation. Subsequently, a pilot survey was conducted to verify the appropriateness of the items and the adequacy of factor structure (exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis), and reliability analysis of the final constructed diagnostic tool was also performed. As a result, a diagnostic tool consisting of a total of 18 items and two factors, "age-friendly organizational culture" and "middle-aged inclusion culture," was developed. The validated diagnostic tool for age-respecting organizational culture was used to conduct a diagnosis of age-respecting organizational culture, further verifying the utility of the tool. If companies actively utilize the developed diagnostic tool for age-respecting organizational culture in their efforts to implement employment policies for older workers, targeting specific age groups, it can contribute to managing and preventing age-related discrimination within organizations and provide older workers with more stable opportunities for employment. Furthermore, this study has significance in urging companies to sustainably improve their organizational culture and workplace environment surrounding older workers, in response to the super-aged society.

최근 신입사원에 대한 수요는 줄어들었지만 신입사원 이직은 여전히 사회적 문제로 남아있다. 신입사 원 이직에 대해 기업측면에서는 많은 비용과 시간을 들여 채용한 신입사원을 제대로 활용하지 못하여 손 실이 생기고, 개인측면에서도 안정적인 경력형성을 저해하고 생애소득을 감소시키는 부정적인 영향이 크 다. 본 연구의 목적은 직무요구자원모델에 근거하여 신입사원의 직무이해도, 신뢰관계, 직무스트레스, 충 성도, 이직의도의 관계경로를 분석하여 신입사원의 이직을 낮추고 효율적인 인적자원 관리방안을 마련 하는데 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 한국직업능력연구원의 인적자본기업패널조사Ⅱ(HCCPⅡ; Human Capital Corporate Panel) 2021년 2차 근로자조사에 응답한 854명을 대상으로 연구를 진행하 였다. 주요 연구결과는 신입직원의 직무이해도와 신뢰관계가 직무스트레스에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 또한 신입사원의 신뢰관계는 충성도에 유의한 영향을 미쳤으나, 직무이해도는 충성도에 영향을 미치지 않았다. 그리고 신입직원의 직무스트레스와 충성도가 이직의도에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으 로 신입사원의 직무 이해도와 이직의도와의 관계에서는 직무스트레스가 완전매개효과를 보였으며, 신뢰 관계와 이직의도와의 관계에서는 직무스트레스와 충성도가 완전매개효과를 보였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 기업차원에서 신입사원의 특성을 반영한 인적자원 관리방안을 제안하였다.

Although the demand for new employees has recently decreased, new employee turnover remains a social problem. In terms of new employee turnover, the company does not properly utilize the new employee, who has spent a lot of money and time, resulting in losses, and on the individual side, it has a huge negative impact, impeding stable career formation and reducing lifetime income. The purpose of this study is to reduce the turnover of new employees and to prepare an efficient human resource management plan by analyzing the relationship paths of job understanding, trust relationship, job stress, loyalty, and turnover intention of new employees based on the Job Demand Resources Model. To connduct the ptresent study, Human Capital Corporate Panel (HCCPⅡ, 2021) data collected by Korea Institute for Vocational Education and Training(KRIVET) were utilized. 854 new employees are analyzed for this study. The major findings of this study are as follows: Job understanding and trust relationship of new employees had a statistically significant effect on job stress. In addition, the trust relationship of new employees had a significant effect on loyalty, but job understanding did not affect loyalty. And job stress and loyalty of new employees had a significant effect on turnover intention. Lastly, job stress showed a full mediating effect on the relationship between job understanding and turnover intention of new employees, and job stress and loyalty showed a fully mediating effect on the relationship between trust relationship and turnover intention. Based on the above research results, I proposed a human resource management plan that reflects the characteristics of new employees at the corporate level.

이 연구의 목적은 잠재프로파일 분석의 3단계 접근법을 활용하여 청년 근로자의 직장만족도의 다양한 유형을 탐색하여 그 특성을 살펴보고, 각 유형별로 직업가치가 어떠한 영향을 미치는지와 유형별 삶의 만 족도에 차이가 있는지 살펴보기 위한 것이다. 이를 위해 한국고용정보원의 청년패널조사 2021 데이터의 2 차년도 자료 중 근속기간이 약 1년 이상인 상용근로자 2,491명의 자료를 활용하였다. 청년 근로자의 직장 만족도 잠재프로파일 분석한 결과 ‘낮은 직장만족도’, ‘중간 직장만족도’, ‘높은 직장만족도’, ‘최상 직장만족 도’와 같은 4가지 유형으로 나타났다. 3단계 접근법을 통해 직장만족도 유형별 직업가치가 미치는 영향을 살펴본 결과, 직업가치의 성취, 이타, 개인지향, 다양성, 타인에 대한 영향, 지적 추구, 애국 등이 유형 간 차이를 설명해 주는 주요한 변수로 나타났으며, 특히 이타, 다양성, 타인에 대한 영향과 애국 가치가 높을 수록 높은 직장만족도 유형에 속할 가능성이 높게 나타났다. 마지막으로 직장만족도 유형별 삶의 만족도 차이를 분석한 결과 직장만족도가 높을수록 삶의 만족도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토 대로 청년 근로자의 직장만족도 연구와 실천적 시사점을 제시하였다.

The purpose of this study was to explore latent profiles of job satisfaction among young employees using a three-step latent profile analysis (LPA) approach and to examine how work values influence each profile, as well as whether levels of life satisfaction differ across these profiles. Data were drawn from the second wave of the Youth Panel Survey 2021 conducted by the Korea Employment Information Service, focusing on 2,491 salaried employees with at least one year of work experience. The LPA identified four latent profiles of job satisfaction: low, moderate, high, and very high job satisfaction. Utilizing the three-step approach, the analysis revealed that work values such as achievement, altruism, self-orientation, diversity, influence on others, intellectual pursuit, and patriotism significantly differentiated the profiles. In particular, higher levels of altruism, diversity, influence on others, and patriotism were associated with a greater likelihood of belonging to the higher job satisfaction profiles. Furthermore, analysis of differences in life satisfaction by job satisfaction type indicated that higher job satisfaction was associated with higher life satisfaction. Based on these findings, the study offered theoretical and practical implications for enhancing job satisfaction among young workers.

이 연구의 목적은 장기경기침체에 따른 좋은 일자리 부족 현상으로 인해 취업 당시부터 이직의도를 가질 수 밖에 없는 현재 청년층의 일에 대한 정서적 상태를 확인하고, 이들의 이직의도에 영향을 주는 요인을 확인하는 데 있다. 일가치감(perceived value of work)은 자신의 일이 가치 있고 조직 내 자신 이 필요하다는 인지적인 평가와 긍정적인 정서적 반응을 포함한 일에 대한 경험적 심리 상태를 의미한 다. 이 연구에서는 일에 대한 정서적 상태인 일가치감을 업무의 중요성, 과정의 효율성, 결과의 유용성, 비전의 실현성, 사회적 인정으로 분류하였고, 이직행위 측정의 여러 가지 한계점을 고려하여 대부분의 연 구들에서 활용하고 있는 이직의도(turnover intention) 변수를 사용하였다. 이를 위해 최근 개편된 청년 패널조사(Youth Panel, YP) 2021의 1차년도 자료의 임금근로자 4,992명을 대상으로 성향점수매칭 (Propensity score matching, PSM)을 실시하여, 이직의도가 있는 대상자 261명과 유사한 특성을 지닌 261명을 도출하여 최종적으로 522명을 대상으로 분석을 실시하였다. 이직의도유무에 따른 일가치감의 차이를 확인한 결과,‘일가치감’의 평균은 이직의도가 있는 집단이 이직의도가 없는 집단에 대비하여 낮은 수준이었으며, 집단 간의 차이는 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 하위변인인 업무의 중요성, 과정의 효율성, 결과의 유용성, 비전의 실현성도 집단 간 차이가 있었다. 반면 사회적 인정은 집단 간의 차이가 유의하지 않았다. 또한 이직의도의 영향요인을 확인하기 위해 로짓분석을 실시한 결과, 일가치감 이 높고, 정규직이며, 월평균 급여가 높을수록 이직의도의 감소할 확률이 있었으며, 여성이고, 나이가 많 으며, 근로기간이 길고, 수도권에 거주할수록 이직의도가 증가할 확률이 있는 것으로 나타났다.

The purpose of this study is to understand the impact of individuals' perceived value of work on job turnover, which is distinct from social issues such as the company's cost loss or individual career delay. In this study, the perceived value of work is categorized into the importance of tasks, efficiency of processes, usefulness of outcomes, achievability of vision, and social recognition. To measure job turnover intention, considering several limitations in its assessment, the researchers adopted the turnover intention variable commonly utilized in previous studies. To achieve this, propensity score matching (PSM) was conducted using data from the recently revised Youth Panel Survey (YP) 2021, focusing on 4,992 wage workers. The results indicate that the group with turnover intentions, compared to the group without turnover intentions showed significantly lower perceived value of work and the difference between groups was statistically significant. Furthermore, the study analyzed the factors influencing turnover intention showed that turnover intention decrease when workers have high perceived value of work, permanent job and high monthly salary. While turnover intention increase when workers are female, older and have a longer working period and live in a metropolitan area.

본 연구의 목적은 직업상담지원시스템에 탑재하기 위한 직업 추천 모델의 예측 타당도를 분석하고, 예 측 타당성이 높은 항목을 도출하는 데 있다. 이를 위해 기계학습 알고리즘을 활용해 한국직업정보시스템 (KNOW)의 직업특성 설문 문항을 기반으로 직업 추천 항목을 검토하고, 그 성능을 비교 분석하였다. 연 구 목적을 달성하기 위해 1,610명을 대상으로 인적 속성, 흥미, 능력, 일반 업무 관련 변수를 포함한 설문 조사를 실시하였다. 기계학습 알고리즘 분석 결과, 신경망과 그라디언트 부스팅 알고리즘이 가장 높은 성 능을 보였으며, 설문 항목이 직업 추천에 충분한 실용성을 갖추고 있음을 확인하였다. 변수 중요도 분석 을 통해 전공 중분류, 최종 학력, 업무 수행에 필요한 교육 수준, 실외 근무 빈도, 컴퓨터 업무 활동 중요 도 등의 변수가 직업 추천에 중요한 요소로 나타났다. 또한 직업별 학습 모델 성능을 분석하여 분류 정 밀도가 높은 직업과 낮은 직업을 도출하였다. 본 연구는 기계학습 알고리즘을 활용한 직업 추천 시스템 개발에 중요한 기초 자료를 제공하며, 다양한 알고리즘의 비교 분석을 통해 최적의 직업 추천 모델을 도 출하였으며, 이를 통해 구직자의 직업 선택과 경력 개발을 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to analyze the predictive validity of a job recommendation model for use in a career counseling support system and to identify items with high predictive validity. To achieve this, machine learning algorithms were applied to job recommendation items from the Korean Occupational Information System (KNOW), and their performance was compared and analyzed. A survey of 1,610 participants was conducted, including personal attributes, interests, abilities, and general work-related variables. The analysis revealed that the neural network and gradient boosting algorithms performed best, demonstrating that the survey items are practical for job recommendations. Variable importance analysis identified factors such as major classification, education level, job-specific educational requirements, frequency of outdoor work, and the importance of computer-based tasks as key elements in job recommendations. Additionally, model performance for each occupation was analyzed to determine occupations with high and low classification accuracy. This study provides a solid foundation for developing a job recommendation system using machine learning algorithms and identifies the optimal model to support job seekers in their job selection and career development processes.

이 연구는 급격하게 변화하는 직업세계에 유연하게 대응하기 위해 직업전망의 세부 속성을 도출하고 국 내 주요 직업군별 직업전망 인식 차이를 분석하기 위한 목적으로 시행되었다. 이를 위해 한국고용직업분류 (KECO)를 기반으로 국내 대표 537개 직업의 직업정보를 제공하고 있는 한국고용정보원 한국직업정보시스템 (KNOW)의 자료 원천인 2023년 재직자조사에 참여한 약 16,000명의 응답 데이터를 활용하였다. 이 연구에서 는 직업군을 분류하기 위해 한국고용직업분류 대분류 기준을 적용하였으며, 집단 간 직업전망 인식 차이를 분석하기 위해 일원배치분산분석(ANOVA)을 그리고, 집단 간 차이에 영향을 미칠 수 있는 연령, 최종학력 및 경력연수를 공변량으로 처리한 후 공분산 분석(ANCOVA)을 추가로 시행하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫 째, 선행연구 분석을 바탕으로 직업전망은 직업안정성, 발전가능성, 직업세계 변화, 향후 일자리변화 총 4개 의 속성으로 종합해볼 수 있다. 둘째, 직업전망 세부지표 중 발전가능성과 직업세계 변화는 공변량을 투입한 이후에도 직업군 간 인식 차이가 유의하게 발생한다. 셋째, 직업전망 세부지표 중 직업안정성과 향후 일자리 변화는 직업군 간 인식 차이가 발생하지 않는다. 마지막으로 이 연구를 통해 향후 국내 노동시장 개선 및 후 속 연구를 수행하는 과정에서 고려해야 하는 부분을 제언에 기술하였다.

This study aims to identify detailed attributes of job prospects and analyze the differences in perceptions of job prospects across major job groups in Korea. For the purpose, the study used data from approximately 16,000 respondents of the 2023 Korean Occupational Information Survey of Incumbents by KNOW. The study applied the major classification criteria of KECO to categorize job groups and performed ANOVA to analyze differences in perceptions of job prospects among groups. Additionally, ANCOVA was performed, treating factors such as age, education, and years of experience as covariates to account for their impact. The results of the analysis are as follows: First, based on the analysis of previous studies, job prospects can be synthesized into four attributes: job stability, potential for development, changes in the job market, and future job changes. Second, among the detailed attributes of job prospects, there are significant perception differences among job groups regarding the potential for development and changes in the job market, even after accounting for covariates. Third, for job stability and future job changes, no significant perception differences are found among job groups. Finally, the study presents suggestions on considerations for improving the domestic labor market and conducting follow-up research.