미래산업·신산업 분야 인재기반 조성을 위한 인적자원 양성 및 취·창업 지원 방안 연구

2015년 3월, 우리 정부는 데이터 관련 교육의 독자적 체계적 지원이 매우 미흡하며 빅데이터 전문 인력의 수요 대비 공급이 크게 부족함을 인식하고 ‘미래성장동력 종합 실천계획’을 통한 지원 계획을 수립하였다. 본 계획의 특징은 첫째, 산업계 등 다양한 현장의 수준별 인재 양성, 둘째, 산업 직무 분야별 및 지역별 특성화 등 맞춤형 인재 양성 및 확산, 셋째, 초연결 사회, 인공지능, IoT 등 융합형 빅데이터 인재 양성이다. 2015년에는 산학협력형 체계적 데이터인력 양성 정책개발 및 자문 등을 위해 ‘빅데이터 산업별인적자원개발협의체(SC; sector council)’의 구성 및 운영도 추진하였다. 그 첫 단계로 2015년 9월에는 한국데이터베이스진흥원을 간사로 한 빅데이터 시범 SC를 선정하였다. 빅데이터 SC는 인력수급 현황 진단과 더불어 대학 등에서 양성되는 빅데이터 전문인력의 능력과 자질을 객관적으로 검증할 수 있는 자격검정체계 구비, 인력양성과 일자리 수준유지를 위해 기술정보를 제공하는 역할을 수행할 예정이다. 지난 2016년 7월에는 빅데이터 SC가 공식 출범하였다. 정량적인 데이터의 한계를 보완하고 산업현장의 인력 수요를 보다 즉각적으로 모니터링하기 위한 수단으로 산업업종별 협회 단체, 지역별 혁신센터 등을 활용한 유형의 플랫폼이 운영되고 있다. 대표적인 산업별 협단체를 이용한 플랫폼으로 산업별인적자원개발협의체(SC: Sector Council), 인적자원개발위원회(ISC: Industry Skills Council) 등이 있다. 산업별 인적자원개발협의체와 인적자원개발위원회는 모두 산업계가 중심이 되어 해당 산업의 인력수요를 체계적으로 발굴하기 위한 양방향 수요 전달 플랫폼이라고 볼 수 있다. 이들은 수급조사, 교육훈련 수요 분석 등을 실시하고 이를 정부 및 인력양성 기관에 전달하는 등의 기능을 하며 수요 전달 플랫폼으로서의 역할을 담당하고 있다. 급변하는 산업 환경 속에서 기업의 경쟁력 제고를 위해서는 양질의 인력을 적시에 확보하는 것이 필수적이라는 인식에서 이러한 협의체의 조직 및 운영이 점점 강조되고 있는 추세이다. 그 결과 2016년을 기준으로 18개의 인적자원개발협의체, 13개의 인적자원개발위원회가 조직, 운영되고 있다. 이처럼 현재 직무별 인력수요를 파악하고 대응하기 위하여 인적자원에 대한 정량적인 데이터 구축 및 분석, 산업계 중심의 협의체, 지역 거점과 같은 플랫폼 등이 마련, 운영되고 있다. 다만, 아직까지 각각의 수단을 통해 모아진 데이터들이 연계되어 종합적인 인력수요 대책 마련에 활용되기는 쉽지 않은 상황이다. 정량적인 데이터는 조사 데이터의 특성상, 현실의 상황을 즉각적으로 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 데이터의 수집, 가공, 분석의 시간을 고려할 때, 일반적으로 1-2년의 시차가 발생하게 된다. 또한 산업 및 직무 분류는 학문적, 논리적 분류 기준을 충족시켜야 하므로 특정 산업이나 현장에 그대로 적용하기에는 무리가 되는 부문이 존재한다. 협의체는 특정 산업의 관계자들이 모인 집단을 활용하기 때문에 타 산업과의 비교가 어렵고 인력 수요가 과대 측정될 수 있다는 한계가 있다. 더욱이 이 자료들은 모두 현재의 산업 및 직업을 기준으로 작성된 것으로 미래를 대비하기 위한 신기술 및 신산업의 변화를 파악하기는 어렵다. 국가인적자원개발컨소시엄 사업은 중소기업 재직근로자의 직업훈련 참여 확대와 신성장동력분야, 융복합분야 등의 전략산업 전문인력육성, 산업계 주도의 지역별 직업 훈련기반 조성 등을 위해 복수의 중소기업과 인적자원개발 컨소시엄(협약)을 구성한 기업 등에게 공동훈련에 필요한 인프라와 훈련비 등을 지원하는 대표적인 직업능력개발훈련 사업이다. 본 사업은 대기업에 비해 상대적으로 직업능력개발이 어려운 중소기업 근로자의 훈련 활성화를 위해 우수한 인프라를 갖춘 대기업의 인력관리시스템을 중소기업에 제공하여 현장에 필요한 전문인력 양성을 통해 고용률 증대와 기업의 매출액 증대를 목표로 2001년부터 추진되었다. 청년취업아카데미 사업과 마찬가지로 고용노동부와 한국 산업인력공단이 주관하고 있다. 관련 전공자 및 경력자를 대상으로 하고 있긴 하나, 사전 교육이 필요한 교육생이나 복습 차원에서 기본적인 지식을 제공하는 사전 온라인 강의를 선택적으로 제공한다. 앞서 강원창조경제혁신센터의 BIGTORY 프로그램에서 한국데이터베이스진흥원(KoDB)의 빅데이터 분석과정 온라인 강좌를 활용하는 것처럼 기존에 있는 온라인 강좌를 활용하거나 각 혁신센터 미래산업 특화분야 전체에 대하여 온라인 교재를 개발한다. 온라인 교재는 각 혁신센터가 개별적으로 개발하기보다는 중앙에서 개발 운영 하는 것이 효율적이라 판단된다. 오프라인 이론교육은 본 프로그램의 핵심인 공동프로젝트를 수행하는데 필요한 지식을 알려주는 교육이 돼야 하며, 이를 위해 사전적으로 관련기업들에게 요구되어지는 역량을 조사하여 커리큘럼에 반영하는 등 커리큘럼 기획 구성 시 참여기업들을 적극적으로 참여시켜야 한다. 오프라인 이론교육은 대략적으로 10주(400시간)으로 구성되며, 이러한 이론교육을 현장에 적용하는 과정이라 할 수 있는 프로젝트형 실습교육을 2주(80시간) 정도로 구성한다. 이들 참여기업의 주요한 역할은 교육과정에서의 지원 및 멘토링, 수료 후 취업 및 창업 관련 멘토링 등으로 구체적 역할은 다음과 같다. 컨설팅 전문 기업인 Cooley는 창업 등 시장진출에 앞서 비즈니스 모델 수립 및 진출 전략 수립과 같은 지원을 하고 있으며, Google for Entrepreneurs는 구글관련 툴 제공 및 멘토링 등 기업가정신 활성화를 위한 지원을 하고 있다. IBM 역시 멘토링 서비스 및 클라우드 플랫폼을 제공하고 있으며, 전문 서비스 기업인 PwC는 인적자원 관련 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. 교육 수료 후에는 hiring day를 개최하며, 개최 전 인터뷰에 대한 코칭, 이력서 수정, 파트너업체와의 만남 자리 마련 등 다양한 지원을 하며, hiring day에는 30개 이상의 업체들이 참여하여 프로젝트 결과 발표 및 인터뷰를 병행하여 진행하고 있다. 이와 같은 취업지원 노력과 참여 기업의 데이터사이언스 전문인력에 대한 수요와 이를 위한 리쿠르팅 등으로 교육 수료생의 취업률은 90%를 상회하고 있다. 최근 들어 컴퓨팅 파워 향상과 기계학습, 딥러닝 등 기반기술의 발전이 전반적인 인공지능 기술발전의 여건을 마련해 주고 있다. 빅데이터를 통한 데이터 제공, 인터넷 연결성 확대, 초고속 계산시스템 등이 핵심적인 발전 여건이다. 원래 인공지능의 발전을 위해서는 크게 3가지 요소가 필요하다. 첫 번째는 자료 처리 알고리즘 소프트웨어이고, 두 번째는 고용량 메모리 및 고성능 컴퓨팅 능력이며, 마지막 세 번째는 빅데이터 축적이다. 2000년대 초반 획기적인 딥러닝 알고리즘의 개발과 하드웨어 성능의 개선으로 인공지능 발전의 전기를 마련하였다. 특히, 딥러닝 기술은 데이터의 양이 학습 능력을 결정하는 만큼 빅데이터 시대의 도래는 인공지능의 발전 가능성을 크게 확대할 것으로 기대되고 있다. 상당 기간 발전이 지체되어왔던 인공지능 기술이 최근 들어 급속히 발전한 데에는 딥러닝(deep learning) 기법의 활용이 크게 작용하였다. 여기서의 딥러닝이란, 다량의 데이터로부터 데이터의 특징을 가장 잘 설명하는 표현을 추출 해내어 개념을 학습함으로써 모델의 예측성능을 높이는 기법을 일컫는다. 딥러닝이란 이름 자체가 인간의 뇌 구조와 유사하게 인공신경망의 구성요소인 은닉층을 깊게 쌓았다는 의미이다.