기술혁신 및 4차 산업혁명에 따른 고용 패러다임의 변화를 진단하고, 이에 대응하기 위한 과학기술인력 양성 및 정책 방향을 연구함 doc_id CNTS-00118876169_1

지금은 그 어느 때보다도 기술혁신 활동의 결과인 급속한 기술발전에 따라 나타날 수 있는 일자리의 양과 질의 변화, 즉 고용패러다임의 변화에 맞추어 인력의 양성과 활용 정책이 추진되어야 할 시점이다. 과학기술일자리 측면에서도 기술진보가 가져오는 과학기술일자리의 양과 질의 변화를 정확히 진단하고 이에 맞춰 과학기술인력정책 수립이 필요하다. 이를 위해서는 기술혁신이 과학기술지식이나 관련 전공자의 수요를 늘릴 것인지, 현재의 고용 패러다임은 어떻게 변화될 것인지 등 과학기술인력 양성전략 수립에 필요한 기본적인 노동수요 변화에 대한 진단이 중요하다. 본 연구에서는 인공지능 발달 등 최근의 기술혁신이 일자리에 미치는 영향을 과학기술일자리의 측면에서 진단하는 데 초점을 맞추고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 문제의식을 갖고 연구를 진행할 예정이다. 기술혁신 활동의 고용창출력 제고라는 정책적 관점에서 볼 때에는 그 영향이 파급되는 경로에 대한 고려까지 필요하다. 일자리가 증가했는가 여부에 대한 검증에서 그치지 않고, 어떤 경로를 통해 더 좋은 일자리가 더 많이 창출되고 있는가에 대한 종합적인 시각에서의 접근이 필요하다. 다음 그림에서처럼 핵심적인 기술혁신 활동인 R&D투자가 개별 연구개발주체의 산업활동을 거쳐 일자리로까지 연결되는 주요 고리에 대한 고려가 필요한데, 안정적인 좋은 일자리 창출보다 이공계 공급 증가와 연결되는 대학이나 정부 예산 및 정원 통제 하에 있는 출연(연)보다 기업이나 산업 활동과 연결되는 고리가 더 중요하다. 이 절에서는 우리나라 기업의 R&D투자를 중심으로 일자리 창출에 미치는 효과에 대해 개괄적으로 진단해 보고 향후의 기술혁신 활동에 따라 더 변화할 가능성이 높은 부분, 정책적으로 더 집중해야 하는 경로와 대응방안에 대해 제시하고자 한다. 특히 향후 기술혁신 활동이 일자리의 수를 넘어 일하는 방식이나 형태까지 변화할 가능성이 있다면, 그 과정에서 정책적으로 더 고려해야 할 부분까지 제언해 보고자 한다. 셋째, 기존 과학기술인력 관련 정책을 분석하여 미래 기술혁신에 따른 고용패러다임 변화에 대한 대응 측면에서 한계점 분석. 먼저 가장 선진적으로 인더스트리4.0에 대응한 인력정책을 발표하고 추진하고 있는 독일의 사례를 벤치마킹하고 시사점을 도출한다. 그 다음 최근 발표된 우리나라의 기술발전 대응 정책을 기술인력에 대한 대응정책을 중심으로 리뷰하고 분석해보고자 한다. 특히, 연구개발정책과 대학 교육정책은 물론, 직업능력개발 및 고용 정책까지 관련 정책의 현황과 문제점을 기술혁신 대응 측면에서 진단을 추진할 예정이다. 넷째, 미래 과학기술인력 정책방향 제언. 본 연구의 결론으로 고용패러다임 변화에 대응하는 과학기술인력 정책의 방향을 도출하고 시기별 대응방안을 제언하고자 한다. 먼저 장기 패러다임 변화를 단계별로 준비해 나갈 수 있는 전략 방향을 설정하는 데 더 초점을 맞출 예정이다. 그 다음으로 현재 단계에서 추진할 단기 대응방안도 제시해 보고자 한다. 예를 들어 단기 대응에서는 과학기술인력의 고용이나 직업능력개발 등 기존 일자리 관련 정책을 중심으로, 중장기 대응에서는 대학 교육 및 연구개발정책의 개선방안을 제언하는 등의 방식으로 본 연구의 결론을 맺고자 한다. 증기기관을 통한 제1차 산업혁명이 촉발된 이래 지속된 기술혁신은 개별 산업의 노동생산성을 계속 진보시켜왔다. 컨베이어시스템과 결합된 대량생산체제로 대표되는 소위 2차 산업혁명, 정보통신혁명으로 표현되는 3차 산업혁명 역시 기술혁신이 주요 산업의 생산체제를 크게 변화시킨 사례이다. 더불어 이 모든 과정에서 사람의 손이나 일을 대신하는 기계를 도입하는 추세가 더 가속되어져왔다. 가장 쉬운 예로 컨베이어시스템 속에서 조립을 담당하던 노동자들은 산업용 기계, 소위 로봇으로 대체되었다. 컴퓨터의 활용은 사람이 하던 많은 단순한 지식노동을 대체하면서 더 빨리 처리할 수 있도록 만들어 왔다. 이렇게 기술혁신에 따라 컴퓨터나 로봇 등이 사람을 대체하는 경우가 더욱 많아지면, 그만큼 사람이 하는 일이 줄어들고 일자리가 줄어들어야 맞는 얘기겠지만 산업의 발전은 다른 한편으로 새로운 일자리를 계속 만들어왔다. 기계의 도입으로 노동생산성이 올라가면 그 분야에서는 일자리가 줄어들겠지만, 그 기계를 생산하기 위해서는 더 많은 사람이 필요해진다. 다시 말해 로봇 팔이 자동차 생산을 위해 필요한 사람을 줄일 수 있지만, 그 로봇 팔을 생산하기 위해서 더 많은 산업이 발전하고 그 전체 산업을 모두 고려하면 사람이 하는 일은 더 많아진다. 이러한 경험에 따라 인공지능 발달 등의 기술혁신에 의한 소위 제4차 산업혁명이 시작되고 있는 지금 이 시점에도 분명 더 많은 일자리가 만들어질 새로운 산업이 등장하고, 높아진 생산성 곧 소득 증가가 또 다른 서비스 수요를 창출하는 등의 소득효과가 발생할 수 있다. 그리고 이러한 새로운 일자리로 기존 노동자들을 잘 이동시키고 새로운 일자리를 더 만들어 내는 방식, 기존의 산업혁명에 대응하였던 방식으로 기술혁신을 활용하고 부작용을 최소화 하는 대책을 마련하자는 주장도 많아지고 있다. 반대로, 다가올 4차 산업혁명 시대에도 컴퓨터가 대체하지 못하는 일을 더 많이 만들어 낼 수 있을 지에 대해서는 회의적인 시각도 많다. 4차 산업혁명을 이끄는 인공지능 기술의 발달, 3D 프린팅으로 대변되는 생산혁명, 기술정보 플랫폼의 경쟁력이 산업의 경쟁력이 되는 특징들은 다음과 같은 점에서 기존 기술혁신과 차이를 가져오기 때문이다. 먼저 사물인터넷(IoT)과 빅데이터 기술의 발전과 정보의 집적 및 분석 방법의 발달이 딥러닝(Deep Learning) 등 기계학습 기술의 발전과 결합하면서 급속히 발전하고 있는 인공지능 기술은 사람의 운동능력을 더 잘 수행 할 수 있는 로봇과 결합하면서 사람이 거의 필요없는 새로운 생산체제를 만들어내고 있다. 아주 쉽게 설명하면 이 로봇을 만들어내는 데도 많은 사람이 필요 없어지므로 새로운 로봇 등 기계설비를 만드는 제조업의 추가 발전을 통해 일자리를 더 만들어낼 수 있다는 기존의 대응방식이 무너지고 있다. 특히 그 동안 기계에 의한 대체가 불가능하다고 여겨져왔던 비정형 노동이나 지식 노동까지도 거의 대부분 대체될 수 있기 때문이다. 다음으로 생산성의 극단적인 증가에 기반하여 소득 효과가 발생할 여지도 줄어들고 있다. 지식 및 정보의 플랫폼을 갖추는 일이 기업이나 산업의 핵심 경쟁력으로 부각되고 있다. 그런데 대규모 집적이 이루어져야 제대로 경쟁력이 발휘되는 플랫폼의 특성으로 인해, 산업 혹은 기업의 집중화와 독점 내지 과점화 현상이 심해질 수 있기 때문이다. 셋째, 빅데이터가 디지털 경제의 재료로 작용할 것이다. 디지털화가 가속화될수록 근로자와 직접 연관된 데이터가 보다 많이 모이고 저장되게 되는데, 이러한 데이터를 적절히 사용하면 효율적이고 효과적인 업무 수행(이동 거리 최적화 등)에 도움을 줄 수 있다. 이런 변화 하에서 데이터 보안이 기업과 사회에 핵심적인 문제로 부상하고 있고, 데이터 보호에 대한 세밀한 실험을 하며 관련 규제가 만들어지고 있다. 예를 들어 유럽의회는 유럽통합개인정보보호법규(European General Data Protection Regulation)를 2016년 4월 의결하여 개인 정보 수집과 이용에 대한 기준 및 보호장치를 마련하였다. 넷째, Industry 4.0과 인간-기계 상호작용(human-machine interaction)이 활발할 것이다. 인공지능 기술의 발달로 단순 자동화 뿐 아니라 인간 근로자와의 협업이 가능하도록 제조 프로세스에서 로봇의 활약이 두드러진다.