KR102034064B1

KR102034064B1 - 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR102034064B1
Application number: KR1020180034171A
Authority: KR
Inventors: 박상욱; 김상헌; 함은식; 이민경
Original assignee: 재단법인 한국연구재단
Priority date: 2018-03-24
Filing date: 2018-03-24
Publication date: 2019-11-08
Also published as: KR20190111700A

Abstract

본 발명은 분야별 전문가 입력수단(100), 외부기관 입력수단(200), 외부 전문가 입출력수단(300), 정보 서비스 서버(400), 사용자 입출력수단(501, 502)을 포함하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계(n은 1보다 큰 정수); 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계; 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 상기 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수); 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도, 국내 현재 기술수준에 대하여 각각 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중(FIRW_k), 국내 현재 기술수준의 상대적 비중(PLRW_k)을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 보정하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N))로 산출하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))로 산출하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하는 단계(y는 y₀보다 크거나 같고 y₀+N보다 작거나 같은 실수); 상기 정보 서비스 서버(400)는 사용자 입출력수단(501, 502)에 상기 예측된 인력수요를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법 및 시스템{Method and System for estimating human resources}

본 발명은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 인력수요를 충족하기 위한 인력양성에 시간과 비용이 필요하므로 인력수요를 예측하여 미리 인력양성할 수 있도록 하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

사업체, 연구소 등이 적극적인 구인에도 불구하고 인력수요를 충원하지 못하면 정상적인 운영이 어렵게 되는바, 부족한 인력규모를 조사하여 해소할 수 있도록 국가적인 정책 지원이 필요하다.

그런데 인력수요를 해소하기 위하여 기존의 유휴 인력만으로는 충원이 어려워 인력양성을 해야 하는 경우에는 시간과 비용이 필요하므로 현재의 부족한 인력규모를 해소하지 못한다는 문제점이 있다.

등록특허공보 제10-0604064호는 산업현장의 요구에 부응할 수 있는 인력양성을 위한 인력양성 시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로서, 실무형 인력을 배출하고 지속적인 수요공급법칙에 따라 유동적으로 인력을 배출하는 것을 목적으로 하고, 다수의 기업 클라이언트가 입력하는 수요 인력 정보는 행정관리 서버로 전송되어 국가적 차원에서 중장기적으로 인력에 대한 수요 공급을 예측하고 이에 따른 정책을 수립할 수 있는 기초데이터가 된다.

등록특허공보 제10-1804102호는 인력중계 서비스 서버에 관한 것으로서, 기준업체의 인력관련 정보에 기초하여 수요인력을 예측하고 근로자가 의뢰업체에 신속하게 투입될 수 있게 하는 것을 목적으로 하고, 의뢰업체로부터 인력을 의뢰 요청받으면, 데이터베이스에 저장된 업체들 중 유사요소별 유사도의 합이 기설정된 값 이상인 어느 하나의 제1 기준업체를 선택하고, 상기 제1 기준업체의 인력관련 정보로부터 수요인력을 예측하고 있다.

결국 종래기술들에서는 수요인력을 예측하기 위하여 기업 및 업체들로부터 수요인력 정보를 직접적으로 입력받거나, 또는 인력관련 정보를 입력 받고 유사한 다른 업체의 인력관련 정보로부터 수요인력을 예측하고 있으므로, 기업 및 업체가 입력하는 수요인력을 집계하거나 관련 다른 기업 및 업체들의 수요인력을 예측할 수 있을 뿐이고, 기술분야별 시장규모, 기술의 가치, 기술수준에 대하여 평가하여 인력양성을 위한 인력수요는 예측하기 어렵다는 문제점이 있다.

등록특허공보 제10-0604064호 등록특허공보 제10-1804102호

본 발명은 상기 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 기술분야별 시장규모, 기술의 가치, 기술개발의 수준에 대한 전문가의 평가를 체계화하고 일관성과 신뢰도를 높이고 이로부터 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측을 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기 목적으로만 제한하지 아니하고, 위에서 명시적으로 나타내지 아니한 다른 기술적 과제는 이하 본 발명의 구성 및 작용을 통하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

본 발명에서는, 상기 과제를 해결하기 위하여 이하의 구성을 포함한다.

본 발명은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법에 관한 것으로서, 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계(n은 1보다 큰 정수); 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계; 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 상기 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수); 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도, 국내 현재 기술수준에 대하여 각각 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중(FIRW_k), 국내 현재 기술수준의 상대적 비중(PLRW_k)을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 보정하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N))로 산출하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))로 산출하는 단계; 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하는 단계(y는 y₀보다 크거나 같고 y₀+N보다 작거나 같은 실수); 상기 정보 서비스 서버(400)는 사용자 입출력수단(501, 502)에 상기 예측된 인력수요를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하는 단계는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N)), 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))을 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 하기 수식 1에 의하여 산출하는 것:
[수식 1]
H_k(y)=H_k(y₀)+{H_k(y₀+N)-H_k(y₀)}(y-y₀)/N (y₀≤y≤y₀+N);
을 특징으로 한다.

삭제

본 발명에서는 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 0보다 큰 기술수명(K)의 범위 내에서 제k 기술분류의 기술성숙도(M_k)를 더 입력받고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 대학, 연구소 또는 산업체별로 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 상기 기술성숙도 점수가 낮은 경우 대학에서 인력양성을 집중하도록 하고 상기 기술성숙도 점수가 높아질수록 연구소와 산업체에서 인력양성을 집중할 수 있도록 인력수요를 예측하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 수식 2에 의하여 대학의 인력양성 비율(△HCA_k(y))을 산출하는 것:

[수식 2]

△HCA_k(y)=(K-M_k)/K;

을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 수식 3에 의하여 산업체의 인력양성 비율(△HCI_k(y))을 산출하는 것:

[수식 3]

△HCI_k(y)=M_k/K;

을 특징으로 한다.

본 발명에서는 상기 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 복수의 외부 전문가로부터 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k), 기술성숙도(M_k)를 입력받고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 각각의 외부 전문가별로 기술분류별 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하고, 상기 제1 내지 제n 기술분류별로 인력양성 비율(H_k(y))의 평균을 산출하는 것을 특징으로 하는 한다.

본 발명에서는 상기 복수의 외부 전문가에 대하여 등급별로 가중치를 설정하여 기술분류별 인력양성 비율(H_k(y))의 평균을 산출하는데 반영하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 정보 서비스 서버(400)는 정보 처리부(401), 정보 데이터베이스(402)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템에 관한 것으로서, 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 입력받고, y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 기술분류에 따라 입력받고, 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 입력받는 정보 서비스 서버(400)를 포함하고(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수), 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도, 국내 현재 기술수준에 대하여 각각 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중, 국내 현재 기술수준의 상대적 비중을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 보정하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N))로 산출하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))로 산출하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하고(y는 y₀보다 크거나 같고 y₀+N보다 작거나 같은 실수), 상기 정보 서비스 서버(400)는 사용자 입출력수단(501, 502)에 상기 예측된 인력수요를 제공하는 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템에 관한 것으로서, 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 입력하는 분야별 전문가 입력수단(100)(n은 1보다 큰 정수); y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 기술분류에 따라 입력하는 외부기관 입력수단(200); 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 입력하는 외부 전문가 입출력수단(300)(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수); 상기 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보, 상기 y₀년도(현재연도) 인력 현황, 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 입력받는 정보 서비스 서버(400);를 포함하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도, 국내 현재 기술수준에 대하여 각각 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중, 국내 현재 기술수준의 상대적 비중을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 보정하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N))로 산출하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))로 산출하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하고(y는 y₀보다 크거나 같고 y₀+N보다 작거나 같은 실수), 상기 정보 서비스 서버(400)는 사용자 입출력수단(501, 502)에 상기 예측된 인력수요를 제공하는 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명은 상기 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램일 수 있다.

본 발명은 기술분야별 시장규모, 기술의 가치, 기술개발의 수준에 대한 전문가의 평가를 체계화하여 이로부터 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측을 가능하도록 하는 효과를 가진다.

또한 본 발명은 외부 전문가의 주관적인 평가에 대한 오류를 저감하고 일관성과 신뢰도를 높일 수 있는 효과도 있다.

또한 본 발명은 기술성숙도를 고려하여 산업계와 학계의 인력수요를 각각 예측하는 것이 가능하도록 하는 효과도 있다.

본 발명에 의한 효과는 상기 효과로만 제한하지 아니하고, 위에서 명시적으로 나타내지 아니한 다른 효과는 이하 본 발명의 구성 및 작용을 통하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템에 관한 전제적인 구성도를 도시한다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법의 전제적인 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 복수의 외부 전문가로부터 입력되는 사항을 도시한다.
도 4는 본 발명의 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 복수의 외부 전문가에 대하여 등급별 가중치가 설정되어 적용되는 경우를 도시한다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전체적인 구성 및 작용에 대해 설명하기로 한다. 이러한 실시예는 예시적인 것으로서 본 발명의 구성 및 작용을 제한하지는 아니하고, 실시예에서 명시적으로 나타내지 아니한 다른 구성 및 작용도 이하 본 발명의 실시예를 통하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 쉽게 이해할 수 있는 경우는 본 발명의 기술적 사상으로 볼 수 있을 것이다.

이하 발명의 구체적인 실시예에 따른 전체적인 구성 및 동작에 대해서 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템에 관한 전제적인 구성도를 도시하고, 도 2a 및 도 2b는 본 발명의 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법의 전제적인 흐름도를 도시한다.

도 1을 참조하면, 본 발명은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 분야별 전문가 입력수단(100), 외부기관 입력수단(200), 외부전문가 입출력수단(300), 정보 서비스 서버(400), 사용자 입출력수단(501, 502)을 포함하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 정보 처리부(401) 및 정보 DB(402)를 구비하고 있다.

도 2a 및 도 2b는 본 발명의 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법의 전제적인 흐름도를 도시하고 있는바, 그 구체적인 동작에 대해서 설명한다.

상기 분야별 전문가 입력수단(100)을 통하여 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 상기 정보 서비스 서버(300)에 입력받는 단계(n은 1보다 큰 정수)(S100)에서 상기 제1 내지 제n 기술분류 자체는 정부기관에 의하여 이미 결정되어 상기 분야별 전문가에게 제공될 수도 있고, 이러한 경우에 상기 분야별 전문가 입력수단(100)을 통하여 입력받는 정보는 상기 제1 내지 제n 기술분류에 대한 개념을 입력하고, 각각의 기술 동향 및 시장 동향, 발전 방향이 입력될 수 있고, 연도별 기술로드맵이 입력될 수 있다.

또한 상기 분야별 전문가 입력수단(100)을 통하여 입력되는 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보는 제1 내지 제n 기술분류에 관한 기준을 제시해 줄 수 있고, 기술발전에 따라 새롭게 생겨나는 기술분야도 고려하여 포괄할 수 있도록 한다. 상기 분야별 전문가 입력수단(100) 외에도 다른 입력수단을 통하여 상기 정보가 입력될 수도 있다.

다음은, 외부기관 입력수단(200)을 통하여 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도 인력 현황 즉, 현재년도 인력 현황을 상기 정보 서비스 서버(300)에 입력받는 단계(S200)가 수행될 수 있고, 상기 외부기관 입력수단(200) 외에도 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도 인력 현황을 입력하기 위하여 다른 입력수단을 사용할 수도 있다.

인력 현황 정보를 관리하는 기관이라면 상기 외부기관 입력수단(200)을 통하여 현재 연도인 y₀년도 인력 현황을 상기 정보 서비스 서버(300)에 입력할 수 있으며, 이러한 인력 현황 정보는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS: National Science & Technology Information Service)를 이용하여 입력할 수 있고, 인력 현황 정보를 관리하는 공공기관인 IITP(정보통신기술진흥센터), KEIT(한국산업기술평가관리원), TIPA(중소기업기술정보진흥원), NRF(한국연구재단), KOCCA(한국콘텐츠진흥원)으로부터 입력받을 수도 있으며, 민간기업으로부터 입력받을 수도 있고, 상기 기관들의 내부 부서가 이에 해당될 수도 있다. 또한 이러한 기관들이 사용자가 되어 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측을 요청할 수도 있다.

또한 외부전문가 입출력수단(300)을 통하여 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모, 미래중요도(FI: Future Importance), 국내 현재 기술수준(PL: Present Level)을 상기 정보 서비스 서버(300)에 입력받는 단계(S300)가 수행될 수 있는데, 상기 N년 후 시장규모, 미래중요도(FI), 국내 현재 기술수준(PL)은 외부 전문가에 의한 주관적인 평가가 될 수 있는바, 복수의 외부 전문가로부터의 평가를 외부 전문가의 등급별로 가중치를 부여하여 평균값을 도출함으로써 상기 외부 전문가의 주관적인 평가에 대한 오류를 저감하고 일관성과 신뢰도를 높일 수 있다.

일반적으로, 시장규모에 대한 평가는 기업들의 매출액 합계를 기반으로 이루어질 수 있는데, 본 발명에서는 일반적으로 알려진 시장규모에 대한 평가가 입력될 수 있다.

미래중요도(FI: Future Importance)는 일반적인 기술가치에 대한 평가로부터 도출될 수 있으며, 일반적인 기술가치에 대한 평가는 기술분야별 특허문헌 또는 논문 건수 및 그 증가율, 기술분야별 특허문헌 또는 논문의 피인용 횟수를 사용하는 경우가 있으며, 본 발명에서는 일반적으로 알려진 기술가치 즉 미래중요도(FI)에 대한 평가가 입력될 수 있다.

국내 현재 기술수준(PL: Present Level)은 일반적인 전문가 합의방식을 활용하여 도출될 수 있는데, 이러한 전문가 합의방식에서 사용하는 일반적인 평가방법은 최고 기술보유국 대비 국내 기술수준, 최고의 기술수준에 도달하기 위해 필요한 시간 등을 조사하여 평가하게 되며, 상기 최고 기술보유국 대비 국내 기술수준의 경우 최고기술수준 보유기관이 속하는 국가의 최고기술수준 보유기관과 국내 최고기술 보유기관을 대비하여 평가가 이루어질 수 있으며, 본 발명에서는 일반적으로 알려진 국내 현재 기술수준(PL)에 대한 평가가 입력될 수 있다.

상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도(FI), 국내 현재 기술수준(PL)에 대하여 각각 수치화하여 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하는 단계(S400)를 수행하게 되는데, 수치화된 미래중요도가 최대값인 기술분류의 미래중요도를 상대적 비중 1로 변환하고 이와 같은 비율로 나머지 기술분류에 대한 미래중요도도 상대적 비중으로 변환하게 된다.

예를 들면, 기술분류 E의 미래중요도가 92로서 다른 기술분류들에 비하여 최대값인 경우 이를 상대적 비중 1로 변환하고, 기술분류 C의 미래중요도가 83인 경우 83을 92로 나누어 이를 상대적 비중 0.9로 변환하게 된다.

국내 현재 기술수준에 대해서도 마찬가지로 최대값인 기술분류의 국내 현재 기술수준을 상대적 비중 1로 변환하고 이와 같은 비율로 나머지 기술분류에 대한 국내 현재 기술수준도 상대적 비중으로 변환하게 된다.

상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중(FIRW: Future Importance Relative Weight)과 국내 현재 기술수준의 상대적 비중(PLRW: Present Level Relative Weight)을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모를 보정하는 단계(S500)를 수행한다.

좀 더 구체적인 예로서, 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모와 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중(FIRW), 국내 현재 기술수준의 상대적 비중(PLRW)을 곱함으로써 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모를 보정할 수 있는데, 제1 내지 제n 기술분류들 중 어느 하나인 제k 기술분류별에 대해서 구체적으로 설명하면(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수), 제k 기술분류의 N년 후 시장규모(S_k), 미래중요도의 상대적 비중(FIRW_k), 국내 현재 기술수준의 상대적 비중(PLRW_k)을 곱함으로써 상기 제k 기술분류의 N년 후 시장규모를 보정할 수 있다.

이후에, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N): 제k 기술분류의 N년 후 시장규모의 상대적 비율)로 산출하는 단계(S600)를 수행하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀): 제k 기술분류의 인력현황의 상대적 비율)로 산출하는 단계(S700)를 수행하게 된다.

결국 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))은 같은 단위로 맞추어진다.

다음에, 상기 정보 서비스 서버(400)는 제1 내지 제n 기술분류에 대해서 상기 상대적 비율로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모의 상대적 비율과 y₀년도 인력현황의 상대적 비율의 차이를 사용하여 제1 내지 제n 기술분류별 y년도 인력양성 비율을 산출하게 되는데, 상기 정보 서비스 서버(400)는 제1 내지 제n 기술분류 중 어느 하나의 기술분류인 제k 기술분류에 대해서 다음과 같은 단계를 수행할 수 있다.

상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하는 단계(S800)를 수행하게 되는데, 좀 더 구체적으로는 상기 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하는 단계는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N)), 제k 기술분류의 y₀년도 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))을 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 하기 수식 1에 의하여 산출하는 것을 특징으로 한다.

[수식 1]

H_k(y)=H_k(y₀)+{H_k(y₀+N)-H_k(y₀)}(y-y₀)/N (y₀≤y≤y₀+N);

특정의 사용자는 상기 사용자 입출력수단(501, 502)을 통하여 인력양성을 위한 인력수요의 예측을 요청할 수 있는데, 이러한 요청에 의하여 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 사용자 입출력수단(501, 502)에 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))로부터 인력양성을 위한 인력수요를 예측하여 제공하는 단계(S900)를 수행하게 된다.

좀 더 구체적으로 설명하면, 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))에 제k 기술분류의 y₀년도 인력현황을 곱하면 상기 인력양성을 위한 인력수요를 계산할 수 있다.

또한 상기 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 0보다 큰 기술수명(K)의 범위 내에서 제1 내지 제n 기술분류별로 기술성숙도를 입력받을 수 있는데, 상기 제1 내지 제n 기술분류 중 어느 하나의 기술분류인 제k 기술분류의 기술성숙도(M_k)를 더 입력받는 경우를 예로 들면, 상기 정보 서비스 서버(400)는 대학, 연구소 또는 산업체별로 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 인력수요를 예측할 수 있게 된다.

미국 항공우주국(NASA: National Aeronautics and Space Administration)에서 처음 도입하여 널리 활용되고 있는 기술성숙도(TRL: Technology Readiness Level)를 사용하여 상기 기술성숙도(M_k)를 입력받을 수 있는데, 본 발명에서는 상기 기술성숙도(TRL) 이외에도 일반적으로 알려진 기술성숙도에 대한 평가가 입력될 수 있다.

예를 들면, 기술성숙도(M_k)를 태동기, 성장기, 성숙기, 쇠퇴기 등으로 나누고 태동기를 0으로 하고 성장기를 2, 성숙기를 4, 쇠퇴기를 6 등으로 그 수치를 부여할 수 있으며, 그 사이의 값도 소수점 이하 값으로 부여하여 수치화할 수 있다.

학교의 경우는 기술성숙도(M_k) 측면에서 태동기, 성장기, 성숙기의 기술분류에 대한 인력양성을 집중하는 것이 바람직하고, 쇠퇴기에 접어든 기술분류에 대해서는 인력양성을 집중하는 것은 어렵다.

반대로, 산업체의 경우는 기술성숙도(M_k) 측면에서 성장기, 성숙기, 쇠퇴기의 기술분류에 대한 인력양성을 집중하는 것이 바람직하고, 태동기의 기술분류에 대해서는 인력양성을 집중하는 것은 어렵다.

이와 같은 점을 고려하여, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 수식 2에 의하여 대학의 인력양성 비율(△HCA_k(y))을 산출하게 된다.

[수식 2]

△HCA_k(y)=(K-M_k)/K;

또한 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 수식 3에 의하여 산업체의 인력양성 비율(△HCI_k(y))을 산출하게 된다.

[수식 3]

△HCI_k(y)=M_k/K;

한편, 연구소의 경우에는 기술개발 과정에서 학교와 산업체의 중간자적인 역할을 한다는 점에서 상기 기술성숙도(M_k)에 대해서 영향을 덜 받는다고 볼 수 있으며, 학교와 산업체의 인력에 비해 절대적으로 인원수가 작음에 따라 학교와 산업체의 인력양성 현황을 고려한 후에 연구소의 인력양성을 인력수요를 산출할 수 있다. 또한 연구소의 경우에는 대학의 연구소 또는 기업체의 연구소를 모두 고려하게 되면 너무 광범위하므로, 정부출연 연구소로 한정하는 것이 바람직하다.

또한 상기 기술성숙도(M_k)는 매년 증가할 수 있으므로, 이를 반영하여 인력양성 비율도 조정되어야 바람직하다.

또한 상기 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k), 기술성숙도(M_k)를 입력받을 수 있는데, 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k), 기술성숙도(M_k)는 상기 외부 전문가의 주관적인 평가가 될 수 있는바, 복수의 외부 전문가로부터 제1 내지 제n 기술분류별 N년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k), 기술성숙도(M_k)를 입력받고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 각각의 기술분류별로 복수의 외부 전문가가 입력한 N년 후 시장규모(S_k1), 미래중요도(FI_k1), 국내 현재 기술수준(PL_k1), 기술성숙도(M_k1)를 모두 합하여 외부 전문가의 수(m)로 나누어 평균을 산출함으로써 상기 외부 전문가의 주관적인 평가에 대한 오류를 저감하고 일관성과 신뢰도를 높일 수 있다.

또는 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 각각의 외부 전문가별로 기술분류별 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하고, 상기 제1 내지 제n 기술분류별로 이를 모두 더한 후 각각의 기술분류별로 외부 전문가의 수로 나누어 기술분류별 인력양성 비율(H_k(y))의 평균을 산출함으로써 상기 외부 전문가의 주관적인 평가에 대한 오류를 저감하고 일관성과 신뢰도를 높일 수 있다.

도 3은 본 발명의 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 복수의 외부 전문가로부터 입력되는 사항을 도시한다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 제1 내지 제n 기술분류 중 어느 하나인 제k 기술분류에 대해서 복수의 외부 전문가로부터 입력되는 경우를 도시하고 있는데, 외부 전문가 1 내지 외부 전문가 m, 즉 외부 전문가가 총 m명이 있는 경우 각각의 외부 전문가가 N년 후 시장규모(S_k1, S_k2, S_k3, ... , S_km), 미래중요도(FI_k1, FI_k2, FI_k3, ... , FI_km), 국내 현재 기술수준(PL_k1, PL_k2, PL_k31, ... , PL_km), 기술성숙도(M_k1, M_k2, M_k31, ... , M_km)를 입력하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 N년 후 시장규모(S_k1, S_k2, S_k3, ... , S_km), 미래중요도(FI_k1, FI_k2, FI_k3, ... , FI_km), 국내 현재 기술수준(PL_k1, PL_k2, PL_k31, ... , PL_km), 기술성숙도(M_k1, M_k2, M_k31, ... , M_km)에 대하여 각각 수치화를 하고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 각각의 기술분류별로 복수의 외부 전문가가 입력한 N년 후 시장규모(S_k1, S_k2, S_k3, ... , S_km), 미래중요도(FI_k1, FI_k2, FI_k3, ... , FI_km), 국내 현재 기술수준(PL_k1, PL_k2, PL_k3, ... , PL_km), 기술성숙도(M_k1, M_k2, M_k3, ... , M_km)를 각각 모두 합하여 외부 전문가의 수(m)로 나누어 하기 수식과 같이 평균값을 산출하게 된다.

S_k 평균값 = (S_k1 + S_k2 + S_k3+ ... + S_km)/m

FI_k 평균값 = (FI_k1 + FI_k2 + FI_k3+ ... + FI_km )/m

PL_k 평균값 = (PL_k1 + PL_k2 + PL_k3+ ... + PL_km)/m

M_k평균값 = (M_k1 + M_k2 + M_k3+ ... + M_km)/m

도 4는 본 발명의 외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 복수의 외부 전문가에 대하여 등급별 가중치가 설정되어 적용되는 경우를 도시한다.

도 4를 참조하면, 상기 복수의 외부 전문가에 대하여 설정된 등급별로 가중치를 설정하여 기술분류별 인력양성 비율(H_k(y))의 평균을 산출하는데 반영할 수도 있다.

하나의 특정 기술분류인 제k 기술분류의 평가에 관여하는 외부 전문가 1 내지 외부 전문가 m에 대해서 등급별 가중치가 a₁, a₂, a₃, ... , a_m으로 설정되는 경우, N년 후 시장규모(S_k1)에 대해서 각각의 외부 전문가가 입력하여 수치화하게 되면, S_k1, S_k2, S_k3, ..., S_km으로 되는데, 외부 전문가별 각각의 N년 후 시장규모(S_k1)에 대해서 상기 외부 전문가의 등급별 가중치를 곱하여 합계를 구하고, 이를 또다시 등급별 가중치의 합으로 나누어 등급별 가중치를 고려한 평균을 산출하게 된다.

미래중요도(FI_k1)에 대해서도 각각의 외부 전문가가 입력하여 수치화하게 되면, FI_k1, FI_k2, ..., FI_km으로 되는데, 외부 전문가별 각각의 미래중요도(FI_k1)에 대해서 상기 외부 전문가의 등급별 가중치를 곱하여 합계를 구하고, 이를 또다시 등급별 가중치의 합으로 나누어 등급별 가중치를 고려한 평균을 산출하게 된다.

FI_k평균값 = (a₁FI_k1+ ... + a_mFI_km)/(a₁ + a₂ + a₃ + ... + a_m)

국내 현재 기술수준(PL_k1)에 대해서도 외부 전문가별 각각의 국내 현재 기술수준(PL_k1)에 대해서 상기 외부 전문가의 등급별 가중치를 곱하여 합계를 구하고, 이를 또다시 등급별 가중치의 합으로 나누어 등급별 가중치를 고려한 평균을 산출하게 된다.

PL_k평균값 = (a₁PL_k1+ ... + a_mPL_km)/(a₁ + a₂ + a₃+ ... + a_m)

기술성숙도(M_k1)에 대해서도 외부 전문가별 각각의 기술성숙도(M_k1)에 대해서 상기 외부 전문가의 등급별 가중치를 곱하여 합계를 구하고, 이를 또다시 등급별 가중치의 합으로 나누어 등급별 가중치를 고려한 평균을 산출하게 된다.

M_k평균값 = (a₁M_k1 + a₂M_k2+ ... + a_mM_km)/(a₁ + a₂ + ... + a_m)

외부 전문가가 자신이 전문으로 하는 기술분야는 한정적이므로 외부 전문가가 모든 기술분류에 대해서 평가를 입력할 수는 없다는 점에서 각각의 기술분류에 대해서 평가 등을 입력하는 외부 전문가의 수가 기술분류별로 서로 다를 수 있고 외부 전문가의 전문성의 수준도 서로 다를 수 있고, N년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k), 기술성숙도(M_k)는 외부 전문가의 주관적인 평가라는 점에서 외부 전문가에 따라 그 평가에 서로 차이가 클 수 있고 오류도 있을 수 있으나, 다수의 주관적인 평가를 등급별 가중치를 적용하여 평균값으로 출력함으로써 외부 전문가의 주관적인 평가에 대한 오류를 저감하고 일관성과 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

100: 분야별 전문가 입력수단 200: 외부기관 입력수단
300: 외부 전문가 입출력수단 400: 정보 서비스 서버
401: 정보 처리부 402: 정보 데이터베이스
501: 사용자 1 입출력수단 502: 사용자 2 입출력수단

Claims

기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법에 있어서,
제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계(n은 1보다 큰 정수);
제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계;
제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 상기 정보 서비스 서버(400)에 입력받는 단계(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수);
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도, 국내 현재 기술수준에 대하여 각각 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하는 단계;
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중(FIRW_k), 국내 현재 기술수준의 상대적 비중(PLRW_k)을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 보정하는 단계;
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N))로 산출하는 단계;
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))로 산출하는 단계;
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하는 단계(y는 y₀보다 크거나 같고 y₀+N보다 작거나 같은 실수);
상기 정보 서비스 서버(400)는 사용자 입출력수단(501, 502)에 상기 예측된 인력수요를 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하는 단계는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N)), 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))을 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 하기 수식 1에 의하여 산출하는 것:
[수식 1]
H_k(y)=H_k(y₀)+{H_k(y₀+N)-H_k(y₀)}(y-y₀)/N (y₀≤y≤y₀+N);
을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 0보다 큰 기술수명(K)의 범위 내에서 제k 기술분류의 기술성숙도(M_k)를 더 입력받고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 대학, 연구소 또는 산업체별로 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 상기 기술성숙도 점수가 낮은 경우 대학에서 인력양성을 집중하도록 하고 상기 기술성숙도 점수가 높아질수록 연구소와 산업체에서 인력양성을 집중할 수 있도록 인력수요를 예측하는 것을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 수식 2에 의하여 대학의 인력양성 비율(△HCA_k(y))을 산출하는 것:
[수식 2]
△HCA_k(y)=(K-M_k)/K;
을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 기술성숙도(M_k)를 반영하여 수식 3에 의하여 산업체의 인력양성 비율(△HCI_k(y))을 산출하는 것:
[수식 3]
△HCI_k(y)=M_k/K;
을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법.
제 1 항에 있어서,
외부 전문가 입출력수단(300)을 통하여 복수의 외부 전문가로부터 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k), 기술성숙도(M_k)를 입력받고, 상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 각각의 외부 전문가별로 기술분류별 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하고, 상기 제1 내지 제n 기술분류별로 인력양성 비율(H_k(y))의 평균을 산출하는 것을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 복수의 외부 전문가에 대하여 등급별로 가중치를 설정하여 기술분류별 인력양성 비율(H_k(y))의 평균을 산출하는데 반영하는 것을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 정보 서비스 서버(400)는 정보 처리부(401), 정보 데이터베이스(402)를 포함하는 것을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법.
기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템에 있어서,
제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 입력받고, y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 기술분류에 따라 입력받고, 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 입력받는 정보 서비스 서버(400)를 포함하고(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수),
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도, 국내 현재 기술수준에 대하여 각각 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중, 국내 현재 기술수준의 상대적 비중을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 보정하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N))로 산출하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))로 산출하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하고(y는 y₀보다 크거나 같고 y₀+N보다 작거나 같은 실수),
상기 정보 서비스 서버(400)는 사용자 입출력수단(501, 502)에 상기 예측된 인력수요를 제공하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N)), 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))을 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 하기 수식 1에 의하여 산출하는 것:
[수식 1]
H_k(y)=H_k(y₀)+{H_k(y₀+N)-H_k(y₀)}(y-y₀)/N (y₀≤y≤y₀+N);
을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템.
기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템에 있어서,
제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보를 입력하는 분야별 전문가 입력수단(100)(n은 1보다 큰 정수);
y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 기술분류에 따라 입력하는 외부기관 입력수단(200);
제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 입력하는 외부 전문가 입출력수단(300)(k는 1보다 크거나 같고 n보다 작거나 같은 정수);
상기 제1 내지 제n 기술분류에 관한 정보, 상기 y₀년도(현재연도) 인력 현황, 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모(S_k), 미래중요도(FI_k), 국내 현재 기술수준(PL_k)을 입력받는 정보 서비스 서버(400);를 포함하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 미래중요도, 국내 현재 기술수준에 대하여 각각 전체 기술분류에서 최대값을 기준으로 하는 상대적 비중으로 산출하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비중으로 산출한 제1 내지 제n 기술분류별 미래중요도의 상대적 비중, 국내 현재 기술수준의 상대적 비중을 반영하여 상기 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 보정하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모를 상기 보정된 제1 내지 제n 기술분류별 N(양의 실수)년 후 시장규모의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀+N))로 산출하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 제1 내지 제n 기술분류별 y₀년도(현재연도) 인력 현황을 상기 제1 내지 제n 기술분류별 인력 현황의 전체 합계를 기준으로 하는 상대적 비율(H_k(y₀))로 산출하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N))과 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))의 차이를 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 산출하여 인력양성을 위한 인력수요를 예측하고(y는 y₀보다 크거나 같고 y₀+N보다 작거나 같은 실수),
상기 정보 서비스 서버(400)는 사용자 입출력수단(501, 502)에 상기 예측된 인력수요를 제공하고,
상기 정보 서비스 서버(400)는 상기 상대적 비율로 산출한 제k 기술분류의 N(양의 실수)년 후 시장규모의 상대적 비율(H_k(y₀+N)), 제k 기술분류의 y₀년도(현재연도) 인력현황의 상대적 비율(H_k(y₀))을 사용하여 제k 기술분류의 y년도 인력양성 비율(H_k(y))을 하기 수식 1에 의하여 산출하는 것:
[수식 1]
H_k(y)=H_k(y₀)+{H_k(y₀+N)-H_k(y₀)}(y-y₀)/N (y₀≤y≤y₀+N);
을 특징으로 하는 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 시스템.
제 1 항, 제 3 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항의 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.