‘글로벌 인력지도’ 최초 구축…국가전략기술 인재 확보

과기부, 제22회 미래인재특별위원회
글로벌 인력지도·국가전략기술 인재 산업수요 심의

과학기술정보통신부 전경.ⓒ데일리안DB

AI 관련 키워드를 기반으로 한 채용공고가 쳇지피티(ChatGPT) 등장 이후 급격하게 증가한 것으로 나타났다. 이에 따라 AI 응용 개발 관련 직무 공고가 절반 가까이 늘었다.

과학기술정보통신부는 30일 제22회 미래인재특별위원회를 개최하고, 이 같은 내용이 담긴 국가전략기술 글로벌 인력지도 분석(양자 분야), 국가전략기술 인재 산업 수요 분석 결과(인공지능 분야) 등을 심의·의결했다.

과기정통부는 국가전략기술 인재 확보를 위한 ‘글로벌 인력지도’를 최초로 구축하고, 향후 R&D 네트워크를 구축하고, 협력기반을 마련하기로 했다.

한국, 양자컴퓨팅 10위, 통신·센싱이 12위권

양자 분야 글로벌 인력지도.ⓒ과학기술정보통신부

국가전략기술 글로벌 인력지도 분석에는 국가전략기술 중 하나인 양자 분야 관련 논문을 심층 분석해 글로벌 핵심 인재 분포와 연구 트렌드 변화를 파악하고 이를 한눈에 확인할 수 있는 글로벌 인력지도에 대한 내용이 처음 담겼다.

인력지도 분석 결과에 따르면 양자 분야는 중국과 미국이 모든 중점기술에서 가장 많은 연구자를 보유한 것으로 나타났다. 한국은 전체 연구자 기준 양자컴퓨팅 10위, 통신·센싱이 12위권에 위치했다.

특히 중국·미국은 전 세계 핵심 연구자(피인용 수 상위 10%)의 과반을 차지하고 있었고 이러한 쏠림은 피인용 수 상위 1% 연구자의 경우 더 심하게 나타났다.

상위 1% 연구자는 미국의 경우 구글과 IBM 등 산업계에, 중국은 물론 독일 등 유럽 국가들의 경우 연구계에도 다수 분포한 것으로 조사됐다. 반면 한국의 상위 1% 연구자는 학계에 집중돼 있었다.

또 핵심 연구자의 국가별 유출입 분석 결과, 최근 10년 동안 중국, 미국 등이 모든 양자 중점기술 분야에서 순유입 국가로 나타났고 한국도 양자컴퓨팅 21명, 양자통신 10명, 양자센싱 16명이 순유입된 것으로 파악됐다.

한국인(추정) 연구자는 주로 미국, 싱가포르, 중국 등으로부터 유입되는 것이 확인됐다. 또 최근 한국은 과거에 비해 기관 내 협력은 감소한 반면, 국내 기관 간 협력 및 국제협력은 증가한 것으로 나타났다.

‘ChatGPT’ 등장 이후 ‘AI 응용 개발’ 직무 공고 42.9%

인공지능 분야 인재 수요 분석 결과.ⓒ과학기술정보통신부

국가전략기술 인재 산업 수요 분석 결과는 국가전략기술 육성에 관한 특별법에 근거해 수행하는 조사로, 작년 이차전지 분야 분석에 이어 올해는 AI 분야 기업의 채용공고를 분석해 AI 인력과 관련된 객관적인 데이터를 확보하고자 했다.

AI와 관련된 직무는 AI 관련 키워드를 기반으로 2017년~2024년 8월 동안의 채용공고를 수집했으며 총 2389개 기업의 9281건의 채용공고가 분석 대상이 됐다.

분석에도 AI를 활용, 비정형 데이터를 정형화하고 유사한 직무를 그룹화하는 등 분석 기간을 단축하고 자체적인 AI 분야 직무 분류 체계를 마련했다.

분석 결과, 연도별 공고수는 2017년~2018년 연 500여건 수준에서 2022년 말 ChatGPT 등장 이후 급격히 증가해 지난해에는 8월까지 공고만 2000건이 넘었으며 그 중 42.9%가 ‘AI 응용 개발’ 직무였다.

기업규모별로도 AI 응용 개발 수요가 가장 높은 비중을 차지하는 가운데 대⸱중견기업은 데이터 설계 및 구축, 데이터 분석, AI 전략 및 기획 수요가, 중소기업은 AI 유형별 특화 모델 개발 수요가 상대적으로 높았다.

산업별로는 정보통신업(63.2%), 제조업(17.9%), 전문⸱과학 및 기술 서비스업(8.3%) 순이었으며 모든 산업에서 AI 응용 개발 직무에 대한 수요가 가장 큰 가운데 제조업에서는 데이터 유형별 특화 모델 개발 수요가 상대적으로 높았다.

AI 분야가 발전함에 따라 경력을 요구하는 비중이 2020년 54%에서 지난해 80.6%까지 높아지고, 대⸱중견기업 비중도 같은 기간 8.6%에서 37.3%로 늘었다.

전 기간 파이썬(Python)이 요구 기술 1위를 차지하는 가운데 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 기계학습 운영(MLOps)과 관련된 기술의 활용이 확대되는 등 트렌드 변화역시 확인할 수 있었다.

과기정통부는 ▲직무별⸱학력별 특성을 고려한 인력 양성 전략 마련 ▲교육과정 다변화 ▲AX 융합인재 양성 확대 등의 시사점을 도출했다.

향후 분석 결과를 관련 정부 사업 추진과 예산 배분⸱조정 시에 활용하고, 민간에서도 참고할 수 있도록 공개할 예정이다.

박인규 과학기술혁신본부장은 “글로벌 기술패권 경쟁이 심화되는 현 상황에서 국가 과학기술 발전과 이를 주도할 우수 인재 확보가 곧 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 과제”라며 “앞으로도 국가전략기술 전 분야로 글로벌 핵심 연구자 DB 구축을 확대해 효과적으로 R&D 네트워크를 구축하고 협력기반을 마련할 것”이라고 말했다.

또 “실제 현장으로부터 수집된 인재 데이터에 대한 정확한 분석을 바탕으로 국민 체감도 높은 과학기술 정책을 수립해 나갈 것”이라고 밝혔다.