美 직업정보네트워크 O*net의 SW직업·직무 최신 개정 동향
날짜2020.02.10
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    • 최근 O*net의 순차적 개정이 진행되고 있다. O*net은 미국의 표준직업분류체계와 연계되어 각 직업에서 요구하는 필요 역량을 수준별 척도로 제공하는 거대한 데이터베이스이다. 2020년 중에 SW직업정보가 개편될 예정으로, 국내의 공식적인 직업 정의에도 적지 않은 영향을 끼칠 것으로 예상된다. 한편 국내 직업정보는 한국의 표준직업분류체계를 준용하지 않아 활용이 힘든 한계를 가진 만큼 향후 O*net과 마찬가지로 공식 분류와의 연계성을 확보해 활용도를 높일 필요가 있다.
  • 美 직업정보 네트워크, O*net
    • 국가별 고용환경은 사회·문화·지리적 특성 등에 따라 차이가 있으며 시장 변화에 따라 유동적 이므로 관련 현황을 적시에 파악하는 것은 국가 운영에 매우 중요한 과업이다. 또한 고용환경의 변화는 일자리 수요와 필요 인재의 특성을 좌우하기 때문에 국민들에게도 중요한 정보로 작용한다. 그러므로 대다수의 국가들은 고용지표와 직업정보를 제공하고 있으며 이는 교육훈련 및 자격제도, 인재양성 등 다양한 정책을 수립하는 데 활용되고 있다.
    • 국가별로 구축, 제공되는 직업정보 중에서 가장 체계적이고 구조적이라 평가받는 것이 미국의 직업정보 네트워크(이하 O*net)이다. O*net은 미국 직업사전(The Dictionary of Occupational Titles, DOT)과 미국 표준직업분류(Standard Occupational Classification, 이하 SOC)1에 기반하여 각 직업에서 요구하는 필요 역량을 수준별 척도로 제공하는 거대한 데이터베이스이다. 전 직업에서 필요로 하는 수많은 역량 요소들을 표준화된 코드로 관리하고 있기 때문에 직업 통계 산출 및 연구를 위한 기반 자료로서 활발히 인용 및 참조되고 있다.
    • 최근 들어 O*net의 직업정보에 변화의 물결이 일고 있다. 2010년 개정 후 약 8년간 유지되던 SOC가 2018년 개정되었기 때문인데 이는 곧 SOC를 준용하는 O*net의 직업정보 또한 곧 변경될 것임을 의미한다. 개정된 SOC은 2018년의 미국 고용시장 변화에 의해 달라진 직업 구조를 반영했기 때문에 변경사항 다수가 4차 산업혁명에 의한 직업 변화와 연관성을 지닌다. 이와 같은 상황 변화를 감안, 본고는 변경 및 변경이 예고된 O*net의 SW 직업정보를 분석해보고 국내 현황과 관련한 시사점을 도출해본다.
  • SOC-2018 기준 SW 직업분류의 변화
    • net을 통해 제공되는 SW직업은 SOC의 SW 직업분류와 정확히 대응된다. 그러므로 과거 SOC와 현재 SOC의 SW 직업분류의 차이를 살펴봄으로써 표면적인 SW 직업구조가 어떻게 변화되었는지 먼저 파악해볼 필요가 있다. [표 1]은 SOC-2018에서의 과거 대비 변경사항을 요약한 것이다.
    • 변경사항은 크게 유사직무에 대한 직업통합 및 신규 직업으로 구분가능하다. 먼저 유사직무에 대한 직업통합 사례를 보면, SW개발자의 경우 기존에 전단(Front-End)과 후단(Back-End)을 구별하였던 것과 달리, 최근 풀스택(Full-Stack)2 개발자를 선호하는 고용시장의 트렌드가 반영되어 하나의 직업으로 통합되었음을 알 수 있다. 또한 지리정보를 활용하는 직업 또한 과학자와 기술자를 구분하였던 과거와 달리, 현실을 반영해 하나의 직업으로 통합되었다.
    • [표 1] SOC-2018의 과거 대비 변경 점
      [표 1] SOC-2018의 과거 대비 변경 점
      직업명 변경/신규 변경 사항
      소프트웨어 개발자 변경 기존은 System과 Application분야로 구별되었으나 통합
      지리정보 과학자 및 기술자 변경 기존에는 Technologist와 Technician이 구분되었으나 통합
      웹&디지털 인터페이스 디자이너 신규 휴먼인터페이스 및 UI/UX 등의 중요성 상승으로 별도 직업으로 분류
      침투 테스터 신규 가상의 사이버공격을 통해 보안 솔루션의 성능을 높이는 신규 직무
      정보보호 엔지니어 신규 정보보안 분야의 관리직을 제외한 관련 기술직의 수요 증가 반영
      디지털 포렌식 분석가 신규 포렌식 기술의 활용 용도가 증가함에 따른 신규 직업
      블록체인 엔지니어 신규 블록체인 기술 기반 기술자를 별도 전문분야로 구분
      데이터 과학자 신규 수리/통계 분야에 해당하는 신규 직업으로서 최근 급증하는 수요 반영
      ※ 자료 : 美노동통계국의 SOC-2010과 SOC-2018 자료 참고
    • 새로운 SW직업으로 분류에 등록된 경우도 존재하는데, 대표적으로 침투 테스터와 블록체인 엔지니어 등이다. 침투 테스터는 보안 솔루션의 성능 향상을 위해 솔루션에 직접 사이버 공격을 감행하는 직무로써 화이트해커의 일종으로 볼 수 있다. 블록체인 엔지니어는 공식 분류체계상 유일하게 추가된 SW신기술 직업으로서, 미국 정부에서 블록체인 관련 직무가 꾸준히 고용수요를 발생시킬 것이라 판단하였음을 의미한다.
    • 상기 언급한 직업에 대해 O*net은 2020년 중 신규 정보추가 및 개편을 예고하고 있다. 주목해볼 부분은 SW분야 직업의 구조적인 변화뿐만 아니라 기존부터 존재하던 SW직업의 요구역량 변화가 내포되어 있다는 점이다.
  • O*net SW 직업의 최신 개정사항
    • O*net의 직업별 요구역량 구조
    • O*net의 대표적인 장점은 다양한 직업군에서 공통적으로 활용되는 인재의 역량과 직업별 특성화된 역량 요소들을 하나로 포괄해 표준화된 코드 형태로 관리하고 있다는 점이다. 직업의 정보를 수집하고 분석하는 과정은 도메인 영역별로 수행되는데, 파편화된 직업별 역량 정보를 정형화된 코드로 통합 유지·관리하기 위해서는 인재 역량을 명확히 정의하고 구별 가능한 역량 분류체계를 마련해야 한다. 실제 국내외 유사 시스템에서 해당 부문의 모호성이 지속적인 문제로 제기되어3 온 것을 비추어 볼 때, 이런 점에서 O*net이 자국 데이터가 아님에도 국내에서 준용 받는 이유라 해석해볼 수 있다.
    • O*net에서 SW분야 직업을 정의하고 있는 방법도 이와 동일한 체계상에서 동작한다. O*net이 직업에 필요한 역량을 정의하는 요소는 크게 4가지인데, 각 역량 요소는 모두 코드화되어 있으며, 5점 또는 7점 척도에 의해 해당 직업에서의 중요도 또는 숙련도를 표기하고 있다. [표 2]는 O*net의 대표적 역량 구분을 보여준다.
    • [표 2] O*net의 직업별 요구 역량 요소
      [표 2] O*net의 직업별 요구 역량 요소
      구 분 내 용
      Technology 직무 수행을 위해 필요한 도구 및 SW
      Ability 지구력, 손재주 등 직무 수행에서 요구되는 인력의 정성적 역량
      Knowledge 직무 수행을 위해 갖추어야 할 학문적 지식 및 전공 요소
      Skills 직무를 원만히 수행하기 위해 갖추어야 할 각종 역량
      ※ 자료 : O*net
    • SW직업의 요구역량 변화
    • [표 3]은 2018년 8월 이후 변경된 O*net의 SW직업 요구역량 변화를 변경 전과 비교함으로써 중요도가 높아진 역량 요소를 나타내고 있다. 유의미한 수치 변화를 요약하기 위하여 5점 척도 기준 0.5 이상의 중요도 변화가 일어난 경우를 선별하여 소개한다. 현재 O*net은 모든 SW직업의 개정을 완료하지 않은 상황으로 개정 완료된 SW직업에 한정하여 집계하였다.
    • [표 3] 2017년 이전 대비 2018년 이후 SW직업의 요구역량 주요 변화
      [표 3] 2017년 이전 대비 2018년 이후 SW직업의 요구역량 주요 변화
      직업명 주요 변경 사항
      컴퓨터 및 정보 연구 과학자 ▪ (Skill) ▲질적 분석(0.63)
      ▪ (Knowledge) ▲공학 및 기술(0.62), ▼치료 및 상담(-0.51), 커뮤니케이션 및 미디어(-0.81), 교육 훈련(-1.26)
      정보보호 분석가 ▪ (Skill) ▲장비 선택(0.63), 장비 유지(0.62), 수리(0.62), ▼과학(-0.5)
      ▪ (Knowledge) ▼건설(-0.56)
      ▪ (Ability) ▲지구력(0.62), 유연성(0.62)
      컴퓨터 프로그래머 ▪ (Skill) ▲트러블 슈팅(0.63), 재정 관리(0.5),▼독해력(-0.62)
      ▪ (Knowledge) ▲지리학(1.25), 공학(1.12), 사회 및 인류학(0.91), 생산 및 공정(0.78), 판매 및 마케팅(0.66), 물리학(0.65), 사무(0.64), 경제 및 회계(0.57), 순수 미술(0.55), ▼영어(-0.63)
      ▪ (Ability) ▲지구력(0.5)
      컴퓨터 네트워크 아키텍트 ▪ (Skill) ▲프로그래밍(0.62), 독해력(0.5), 비판적 사고(0.5), 협상(0.5), 판단 및 의사결정(0.5), ▼운용 분석(-0.87)
      ▪ (Knowledge) ▲물리학(0.95), 공학 및 기술(0.62), 수학(0.55), 디자인(0.54), ▼사무(-0.56), 고객 및 개인 서비스(-0.75)
      ▪ (Ability) ▲지구력(1.13), 동작 유연성(0.88), 손목 및 손가락 속도(0.81), 글재주(0.63), 독해력(0.62), 정밀성(0.56), 카테고리 유연성(0.5), 근거리 시력(0.5), ▼폐쇄 속도(-0.62), 손가락 재주(-0.62)
      컴퓨터 시스템 엔지니어/ 아키텍트 ▪ (Skill) ▼장비 관리(-0.75), 수리(-0.75), 장비 선택(-0.88)
      ▪ (Knowledge) ▼판매 및 마케팅(-0.6)
      ▪ (Ability) ▼팔의 안정성(-0.5), 손재주(-0.5), 손가락 재주(-0.63)
      웹 관리자 ▪ (Knowledge) ▲커뮤니케이션 및 미디어(0.74), 영어(0.51)
      ※ 자료 : O*net Database
    • 상기 데이터를 통해 컴퓨터 및 정보연구 과학자가 과거에 비해 소통에 관련한 역량의 필요성이 감소하는 반면, 연구와 직접적으로 관련된 역량은 더욱 요구되어 좀 더 폐쇄적인 경향을 보이고 있음을 알 수 있다. 또한 정보보호 분석가의 경우 실제 보안과 관련된 장치나 시설을 다루는 스킬의 강화가 눈에 띈다.
    • 컴퓨터 프로그래머의 경우 과거보다 능동적인 트러블슈팅이 허용되고 있음을 알 수 있다. 이는 미국이 한국과는 달리 SW개발자를 기술자인 ‘프로그래머(Programmer)’와 전문가인 ‘개발자(Developer)’로 구분하는 특징을 인지 후 해석할 필요가 있는데, 해당 결과는 일반 코더의 업무 권한이 높아짐을 의미한다. 또한 다양한 도메인 지식의 중요성이 높아지는 경향을 보았을 때, 타산업의 SW융합 현상과 밀접한 관련성을 가지는 직업이 된 것으로 추정해볼 수 있다.
    • 컴퓨터 네트워크 아키텍트는 코딩과 더불어 기획에 필요한 능력이 요구되는 반면 사후분석 요구가 감소한 것을 알 수 있으며, 시스템 엔지니어는 그간 직무상 병행되었던 HW제어 관련 스킬이 일괄적으로 감소하여 과거보다 SW관련 업무로 전문화되는 경향임을 추측할 수 있다. 마지막으로 웹 관리자의 소통능력이 중요해지는 것으로 나타났다.
    • SW직업의 활용 솔루션 변화
    • [표 4]는 2018년 8월 이후 변경된 O*net의 SW직업별 활용 솔루션 중 최근 부각되는 솔루션을 정리한 것이다. 현업에서 활용하는 프로그래밍 언어와 도구는 빠르게 변화하는 추세로 동일 직업에서도 예외가 아님을 알 수 있다. O*net은 유망한 기술을 ‘Hot Technology’ 유무로 구분하고 있어 이를 기준으로 종합하였다.
    • [표 4] 2018년 이후 SW직업의 신규 활용 솔루션
      [표 4] 2018년 이후 SW직업의 신규 활용 솔루션
      직업명 신규 활용 솔루션
      컴퓨터 및 정보 연구 과학자 Redshift, Kafka, Elasticsearch, Azure, Scala
      컴퓨터 시스템 분석가 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Confluence, Docker, Elasticsearch, ASP, MVC, Azure, React, Scala, spring Boot
      정보보호 분석가 Redshift, Ant, Groovy, Hive, Kafka, Struts, Bamboo, Confluence, Docker, Elasticsearch, ASP, Azure, JDBC, Scala, Spring Framework, MATLAB
      컴퓨터 프로그래머 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Confluence, Docker, Elasticsearch, ASP, MVC, Azure, React, Scala, Spring Boot
      소프트웨어 개발자, 어플리케이션 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Confluence, SOLIDWORKS, Docker, Elasticsearch, ASP, MVC, Azure, React, Scala, Spring Boot
      소프트웨어 개발자, 시스템 Redshift, Groovy, JavaScript Object Notation JSON, ASP, ASP.NET, MVC
      웹 개발자 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Confluence, Docker, Elasticsearch, Epic Systems, IBM Cognos Impromptu, ASP, MVC, Azure, JD Edwards EnterpriseOne, R, React, SAP, Scala, Spring Boot, MATLAB
      데이터베이스 관리자 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Autodesk Revit, Confluence, Docker, Elasticsearch, ASP, MVC, Azure, Scala, Spring Boot
      네트워크 및 컴퓨터 시스템 관리자 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Confluence, Docker, Elasticsearch, JavaScript Object Notation JSON, ASP, Azure
      컴퓨터 네트워크 아키텍트 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Confluence, CATIA, SOLIDWORKS, Docker, Elasticsearch, ASP, MVC, Azure, Qlik Tech QlikView, Scala, Spring Boot
      컴퓨터 사용자 지원 전문가 Ant, Cassandra, Groovy, Hadoop, Hive, Kafka, Pig, Solr, SVN, Bamboo, Autodesk Revit, Confluence, CATIA, SOLIDWORKS, Django, Docker, Elasticsearch, JavaScript Object Notation JSON, jQuery, JUnit, ASP, MVC, Azure, MongoDB, Node.js, NoSQL, Objective C, Hyperion, Taleo, Ruby on Rails, SAS, Spring Boot, Spring Framework, MATLAB, UML
      컴퓨터 네트워크 지원 전문가 Nagios
      소프트웨어 품질관리 및 테스터 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Backbone.js, Confluence, Docker, Elasticsearch, ASP, MVC, Azure, NetSuite ERP, R, React, Scala, Spring Boot, Symantec
      컴퓨터 시스템 엔지니어/아키텍트 Redshift, Ant, Groovy, Kafka, Bamboo, Confluence, SOLIDWORKS, Docker, Elasticsearch, Epic Systems, ASP, MVC, Azure, React, Scala, Spring Boot
      웹 관리자 Ant, ASP
      지리정보 과학자 및 기술자 -
      데이터베이스 아키텍트 Redshift, Groovy, Kafka, Bamboo, Autodesk Revit, Confluence, Docker, Elasticsearch, JUnit, ASP, Azure, Scala
      데이터 웨어하우징 전문가 Redshift, Kafka, Azure, Fusion Applications, Scala
      ※ 자료 : O*net Database
  • 결론 및 시사점
    • 본고는 O*net의 SW직업과 관련된 최근 변화 동향을 살펴보고 과거와의 차이점을 추출하여 제시하였다. 이와 같은 정보추출이 가능하기 위해서는 크게 두 가지 요소가 충족되어야 하는데, 첫째 표준화된 역량체계와 둘째 공식 분류와의 연계성이다. O*net은 상기 두 측면을 충족하는 직업정보 데이터베이스로서 활용가치가 높다.
    • 국내 또한 유사한 기능을 하는 직업정보가 존재한다. 고용노동부에서 운영하는 워크넷 플랫폼이 대표적인데, O*net과 흡사한 직업 요구역량 체계를 정의한 후 표준화하여 직업정보를 관리하고 있다. 일자리 및 진로의 탐색 측면에서는 O*net보다 더욱 유의미한 정보를 제공하는 점도 있기에 긍정적으로 평가할 수도 있으나, 현행 국내 직업정보에는 다음 두 가지 개선의 여지가 있다.
    • 첫째, O*net에서 지원하는 기술 및 도구와 관련한 속성이 존재하지 않는다는 점이다. 이는 O*net이 상업적으로 유통되는 기술과 도구를 지속적으로 업데이트하기 위해 별도의 공식 품목코드를 준용하는 것과 달리, 국내에는 SW를 제대로 코드화한 품목코드가 존재하지 않는다.
    • 둘째, 서두에 언급한 공식 분류와의 연계성 측면이다. 국내는 글로벌 비교가 가능한 한국표준직업 분류(이하 KSCO)가 존재하나 공공 활용도가 매우 낮은 편이다. 워크넷에서 제공하는 직업정보도 마찬가지로 고용노동부의 별도 분류체계4를 활용한다. 비단 직업정보뿐만 아니라 다양한 직업분석에 KSCO를 준용하지 않다보니 SW직업을 포함한 다양한 직업군의 국가별 비교가 어렵다. 2017년 SOC와 마찬가지로 KSCO의 대대적 개편이 이루어진 현재에 이르러서도 직업분류체계의 일원화가 요원하다는 점은 무척 아쉬운 대목이다.
    • 직업정보는 연계의 용이성이 확보될 시 국제비교 및 인재양성 정책의 기초로 활용될 수 있는 매우 중요한 자산이다. 향후 O*net의 사례와 마찬가지로 국내 직업정보 또한 직업 분류체계와의 연계성 확보가 실현되기를 기대해본다.
    • 1 미국 연방 기관에서 데이터를 수집, 계산 또는 배포할 목적으로 근로자를 직업 범주로 분류하기 위해 사용하는 연방 통계 표준을 의미(bls.gov
    • 2 프론트, 백앤드를 포함한 응용프로그램의 전체 스택을 다룰 수 있는 개발자를 의미
    • 3 초기 정립한 코드가 신규 콘텐츠와 더불어 추가된 새로운 코드에 의해 상호배제(Mutual Exclusive) 원칙이 위배되는 상황 등
    • 4 고용직업분류(KECO)가 대표적으로, 구인·구직 등 직업정보의 전달을 위한 행정목적으로 고용노동부에서 작성 및 활용한다.