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디지털 고용서비스 미래 담은 『고용이슈』 2026년 봄호 발간
한국고용정보원은 ’26.6.2.(화) 디지털 고용서비스 혁신 방향을 담은 『고용이슈』 2026년 봄호를 발간했다.
- 이번 봄호는 AI와 데이터 기반 공공 고용서비스 혁신 방향을 집중 조명하며, 고용서비스 플랫폼 ‘고용24’의 UX 개선, 데이터 기반 직업추천, 생성형 AI 상담지원, 데이터 기반 성과관리 체계 등 실제 정책 적용 연구를 다뤘음.
- 「고용24 사용자 로그데이터 분석을 통한 서비스 이용 병목 진단과 UX 개선 방안」 연구는 약 1억 9,854만 건의 접속로그와 198만 건의 세션로그 데이터를 분석해 사용자 편의성과 서비스 품질 개선 가능성을 실증적으로 제시했음.
- 「머신러닝 기반 직업 적합도 평가와 고용서비스 추천 고도화 방안」 연구는 KNOW 데이터를 활용해 537개 직업의 역량, 흥미, 가치관 등을 분석하고, 머신러닝 기반의 직업 적합도 모델을 통해 개인별 맞춤형 직업추천의 기반 기술 가능성을 확인했음.
- 「생성형 AI 활용 디지털고용서비스 상담지원 사용자 실증 연구」는 직업상담사를 대상으로 AI 활용 수요를 실증 분석하여, AI가 단순 정보검색을 넘어 상담사 업무 지원을 위한 협업형 도구로 발전할 가능성을 제시했음.
- 「엔트로피 가중치를 활용한 청년층 자격증의 노동시장 가치 정량화 분석」에서는 국내 500대 기업 취업 청년과 국가기술자격증 데이터를 연계해 자격증의 노동시장 성과 격차 및 산업별 가치 차이를 정량적으로 분석하여 경력설계 및 정책 활용 가능성을 보여줬음.
- 이슈분석 부문에서는 대학일자리플러스센터 10년 변화와 데이터 기반 성과관리 혁신 방안을 다루며, 사용자 여정 기반 실시간 성과관리 체계와 데이터 환류 체계 구축의 필요성 등 디지털 전환에 따른 공공 고용서비스의 고도화 방향을 강조했음.
<붙임>
1. 『고용이슈』 2026년 봄호 주요 내용
2. 『고용이슈』 2026년 봄호 목차
- 이번 봄호는 AI와 데이터 기반 공공 고용서비스 혁신 방향을 집중 조명하며, 고용서비스 플랫폼 ‘고용24’의 UX 개선, 데이터 기반 직업추천, 생성형 AI 상담지원, 데이터 기반 성과관리 체계 등 실제 정책 적용 연구를 다뤘음.
- 「고용24 사용자 로그데이터 분석을 통한 서비스 이용 병목 진단과 UX 개선 방안」 연구는 약 1억 9,854만 건의 접속로그와 198만 건의 세션로그 데이터를 분석해 사용자 편의성과 서비스 품질 개선 가능성을 실증적으로 제시했음.
- 「머신러닝 기반 직업 적합도 평가와 고용서비스 추천 고도화 방안」 연구는 KNOW 데이터를 활용해 537개 직업의 역량, 흥미, 가치관 등을 분석하고, 머신러닝 기반의 직업 적합도 모델을 통해 개인별 맞춤형 직업추천의 기반 기술 가능성을 확인했음.
- 「생성형 AI 활용 디지털고용서비스 상담지원 사용자 실증 연구」는 직업상담사를 대상으로 AI 활용 수요를 실증 분석하여, AI가 단순 정보검색을 넘어 상담사 업무 지원을 위한 협업형 도구로 발전할 가능성을 제시했음.
- 「엔트로피 가중치를 활용한 청년층 자격증의 노동시장 가치 정량화 분석」에서는 국내 500대 기업 취업 청년과 국가기술자격증 데이터를 연계해 자격증의 노동시장 성과 격차 및 산업별 가치 차이를 정량적으로 분석하여 경력설계 및 정책 활용 가능성을 보여줬음.
- 이슈분석 부문에서는 대학일자리플러스센터 10년 변화와 데이터 기반 성과관리 혁신 방안을 다루며, 사용자 여정 기반 실시간 성과관리 체계와 데이터 환류 체계 구축의 필요성 등 디지털 전환에 따른 공공 고용서비스의 고도화 방향을 강조했음.
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1. 『고용이슈』 2026년 봄호 주요 내용
2. 『고용이슈』 2026년 봄호 목차
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