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4차 산업혁명 시대에 대응하기 위한 과학기술 기반의 신산업 육성, 일자리 창출 및 미래 융합형 과학기술 인재 양성 전략 doc_id PCY_201808091030000601_16

주제 (main_topic)
4차 산업혁명 시대에 대응하기 위한 과학기술 기반의 신산업 육성, 일자리 창출 및 미래 융합형 과학기술 인재 양성 전략
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
4차 산업혁명에 따른 기술혁신이 사회와 경제 구조를 급격하게 변화시키면서 일자리가 중요한 화두로 부상하고 있다. 4차 산업혁명으로 인공지능과 로봇 등이 인간을 대체하면서 일자리가 줄어들 것이란 전망과 신기술・신산업 분야에서 새로운 직업이 등장하면서 일자리가 증가할 것이란 전망이 공존하고 있다. 다양한 전망들이 있지만 분명한 것은 4차 산업혁명에 발 빠르게 대응하면 일자리 감소를 최소화할 수 있다는 것이다. 4차 산업혁명은 경제 성장률이 둔화되고 청년실업이 심각한 문제로 부상하고 있는 우리나라에 새로운 기회가 될 수 있다. 4차 산업혁명에 따라 S/W, 빅데이터 등 새로운 산업 분야가 부상하고 기존 산업에 ICT 기술을 융합한 혁신이 일어나 경제가 성장하고 고용이 늘어날 수 있다. 또한, 과학기술과 ICT의 발달로 기존 직업들이 세분화, 전문화되고, 분야 간 융합을 통해 새로운 직업이 다수 등장할 것이다. 이와 같은 새로운 일자리 창출의 가능성을 실현하기 위해 과학기술정보통신부는 미래 일자리 변화에 대비한 일자리 인프라를 조성하고, 과학기술과 ICT에 기반을 둔 일자리가 창출될 수 있도록 신산업을 육성하고 기업 성장을 지원할 것이다. 과학기술 기반 일자리 창출을 위해 무엇보다 원천・목적형 R&D 수행부터 수요를 고려하여 창업 및 사업화와 연계하고, 공공 연구성과에 기반을 둔 창업과 사업화를 집중 지원하였다. 대학 연구성과를 활용하여 바이오・나노 등 신산업 분야의 실험실 창업을 이끌기 위해 과학기술 일자리 중심 대학을 신규 기획하였으며, 내년 5개를 선정하여 첫 발을 내딛게 된다. 올해 기준으로 1,600억 원을 투입하여 후속 R&D, 기술 마케팅, 사업화 모델 구축 등을 종합 지원하였고, 과학기술정보통신부와 9개 기술사업화 지원 기관 공동으로 ‘연구성과의 기술이전・창업지원을 통한 일자리창출 선포식’을 개최하였다. 또한 「바이오경제 혁신전략」을 9월에 발표하고, 「무인이동체 기술개발 로드맵」을 12월 수립하였다. 바이오와 무인이동체 기술 경쟁력을 제고하고, 고부가가치 창출을 위한 산업화를 적극 지원하여 바이오의 경우 2025년까지 14.5만 개, 무인이동체의 경우 2030년까지 9.2만 개의 일자리를 창출할 것으로 기대된다. ICT는 ICBM으로 대표되는 신산업 분야와 신기술과 기존 산업의 접목을 통한 일자리 창출 능력이 매우 큰 분야이다. 이를 실현하기 위해서 첫째, AI, IoT 등 융합 신산업을 적극 육성 하였다. AI・IoT・빅데이터・클라우드 기술 경쟁력을 제고하고, 초기 시장을 형성하기 위한 다양한 프로젝트를 추진하였다. 대표적으로 IoT 전용 전국망 구축을 완료하였으며, 빅데이터 생산과 활용 확산을 위해 전문분야별 AI 학습용 데이터를 구축하였다. 또한, 대학과 초・중・고교에 민간 클라우드 도입을 7월부터 지원하였으며, 차세대 AI 원천기술 연구센터 3개를 개소하였다. 이 같은 노력을 통해 규모 기준으로 올해 IoT 10,278명, 빅데이터 1,397명, 클라우드 3,937개의 고용을 창출하는 효과가 있었다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 주요 선진국들은 창의・융합적 사고 및 문제 해결력 증진을 위해 스팀(STEAM)형 교육시스템으로 전환하는 한편, 대학・연구기관과 학교 과학교육과 연계를 강화하고, 온라인 기술 기반 혁신 교육시스템을 도입하는 등 미래 과학기술인재의 육성을 위해 힘쓰고 있다. 우리나라도 과학영재의 발굴 및 육성을 위한 중장기 종합계획에 따라 체험・ 실험 중심의 교육 프로그램 운영, 과학고 및 영재학교와 과학기술특성화대학 간 공동 AP 과정 운영 등 과학영재를 우수 과학기술 인력으로 양성하기 위해 필요한 육성체계를 마련하고 있다. 2017년에는 과학영재 교육 프로그램 질적 제고를 위해 과제 선정・지원 중심의 교육 지원 체계를 전환하고, 과학영재의 융합적・학문 역량에 기반을 둔 창의적 사고의 전환을 유도하기 위해 단일 학문 중심의 대학 부설 과학영재교육원에 주제 융합형 교육과정 개발・도입을 본격적으로 추진하였다. 융합형 과학인재 육성을 위해 과학기술 분야에서 잠재력을 갖춘 과학영재의 연구체험 기회 확대 및 실험・연구 역량 강화를 위하여 학생 연구 활동(R&E, I&D)을 지속적으로 지원하였다. 연구 설계와 수행 지원 및 학생과 교원의 역량 강화 컨설팅을 위해 STEAM R&E 지원, 연구단을 운영하고 연구성과 공유를 위한 성과 발표회를 개최하였다. 과학기술특성화대학에 다학문 간 융합 교육 프로그램 개발을 확대하고 이공계 산학융합인재양성프로젝트(CUop, Company-University Cooperation)를 타 기관으로 확대 운영하였다. 해외 우수인재 유치를 위해 해외 우수 과학자를 국내 연구개발 현장에 유치하고, 잠재력 있는 해외 연구자가 국내에 장기 체류하며 우수성과를 창출할 수 있도록 지속적으로 지원하는 한편, 석・박사과정 정부 초청 외국인 장학생을 선발・지원하였다(이공계 지원자 우대). 연구인프라 조성 및 활용도 강화하고 있다. 둘째, 과학기술 신서비스 산업인 연구산업과 과학문화 산업을 적극적으로 육성하였다. 연구장비 국산화 확대, 연구관리 활성화, 주문연구 분업화・전문화, 연구개발 신서비스 발굴・육성 등의 내용을 담은 「연구산업 혁신성장전략」을 12월에 수립하였다. 국내 연구산업 기업들이 경쟁력을 가질 수 있도록 적극적으로 지원하여 성공 사례들이 점차 나타나고 있다. 과학문화 활동이 과학문화 산업으로 정착할 수 있도록 전문인력을 양성하고, 과학문화 확산을 위한 다양한 활동을 지원하였다. 과학해설사, 과학교육 강사 등을 양성하고 이들이 활동할 수 있는 기회를 제공하였으며, IT 및 융합기술 기반의 신기술과 뉴미디어를 활용한 소통 방식을 확대하였다. 셋째, 연구개발특구를 활성화하여 지방의 과학기술 경쟁력을 제고하고, 연구소기업 등을 중심으로 한 고용 창출을 지원하였다. 설립 주체의 최소 지분율 완화, 공기업과 연구중심병원을 설립 주체에 포함하는 등의 내용을 담은 「연구소기업 육성 방안」을 9월에 수립하였으며, 강소특구 모델 도입, 신기술 테스트베드 운영 등의 내용을 담은 「연구개발특구 발전방안」도 12월에 마련하였다. 이러한 노력을 통해 연구소기업을 2016년 339개에서 올해 500개로 대폭 확대하는 성과를 이루었다. 연구 역량을 갖춘 모든 신진연구자에게 연구기회를 보장하고 조기 정착을 위한 ‘생애 첫 연구’를 신설하여 연구비가 부족한 신규 임용 전임교원 1,182명을 지원하였다. 더불어 신진연구자 지원 강화를 위해 임용 후 3년 이내의 초기 정착 신진연구자에게 연구환경 구축비(1년 차에 0.5〜1억 원)를 추가 지원하여 성장 잠재력이 강한 우수 신진연구자에게 집중 지원을 하였다. 또한, 연구자의 행정 부담을 완화하고 연구에 몰입할 수 있는 환경을 조성하기 위하여 한국형 그랜트 제도 적용과제를 확대(신진연구 과제 전체)하였다. 이와 함께 장기・안정적인 연구환경 구축 및 연구몰입도를 제고하기 위하여 기초연구 사업 종료과제 중 우수연구과제에 대한 후속연구 지원을 강화하였다.20) 평가의 전문성 강화를 위해 역량이 검증된 우수평가자로 핵심평가자(2016년 5,262명→ 2017년 7,295명), 해외 핵심평가자(2016년 3,839명→2017년 4,828명) DB를 지속 확대 및 정비하였으며, ‘질(質)’ 중심으로 평가를 위해 SCI 논문 건수 중심에서 성과(업적)물에 대한 질적 우수성 중심 평가로 개선하고, 연구 서식을 개선하여 행정 부담을 완화하였다. 또한, 기초연구 사업 과제 단계별/규모별로 평가를 운영하여 효율성을 제고하였다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
바이오와 무인이동체 기술의 산업화를 지원함으로써 기대되는 일자리 창출 규모는 각각 어떻게 되는가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    바이오 및 무인이동체 기술 산업화 지원을 통해 기대되는 구체적인 일자리 창출 수치를 파악해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    문맥 내에서 바이오와 무인이동체의 일자리 창출 기대치와 관련된 수치를 추출한다.

    • 바이오의 경우 2025년까지 14.5만 개, 무인이동체의 경우 2030년까지 9.2만 개의 일자리를 창출할 것으로 기대된다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    바이오 분야의 수치인 '2025년까지 14.5만 개'와 무인이동체 분야의 수치인 '2030년까지 9.2만 개'를 핵심 근거로 선택한다.

    • 바이오의 경우 2025년까지 14.5만 개
    • 무인이동체의 경우 2030년까지 9.2만 개의 일자리를 창출할 것으로 기대된다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    추출된 두 분야의 목표 연도와 일자리 수를 결합하여 질문에 대한 답을 구성한다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    바이오는 2025년까지 14.5만 개, 무인이동체는 2030년까지 9.2만 개의 일자리 창출이 기대된다는 결론을 도출한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    질문에 명시된 두 분야의 기대 일자리 수를 명확하게 기술한다.

최종 답변 (final_answer)
바이오는 2025년까지 14.5만 개, 무인이동체는 2030년까지 9.2만 개의 일자리 창출이 기대된다.
핵심 해석 (core_interpretation)
문맥에서 언급된 바이오 및 무인이동체 기술 산업화 지원에 따른 연도별 기대 일자리 창출 수치를 찾아 정리한다.