[논문]소프트웨어 산업 동태적 인력수급 모델 개발

정재림

doi:10.23152/jatc.2023.02.03.059

소프트웨어 산업 동태적 인력수급 모델 개발
Development of Dynamic Manpower Supply and Demand Model in Software Industry 원문보기

미래기술융합논문지 = Journal of Advanced Technology Convergence, v.2 no.3, 2023년, pp.59 - 66

정재림 (남서울대학교 가상현실학과)

초록
AI-Helper

본 디지털 전환에서 가장 중요한 것은 SW 기술이다. 그러나 많은 기업이 SW 기술 및 인력 확보에 어려움을 겪고 있다. 특히 SW 인력 부족은 더욱 증가할 것이라 보고되고 있다. 정부는 SW 인력 수급정책을 해소하기 위해 인력양성 정책과 많은 지원사업을 수행하고 있지만, 이러한 정책이 효과적으로 수립되기 위해서는 소프트웨어 산업의 수요와 공급에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 따라서 본 연구는 소프트웨어 산업의 수급 불균형을 해소하기 위해 동태적 구조 분석을 수행할 수 있는 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 시뮬레이션을 개발하였다. 시스템 다이내믹스는 소프트웨어 산업의 인력 수급 불균형 현상에 대해 동태적인 시각에서 그 원인과 정책대안을 찾기에 적절하다. 세부적으로 미국의 노동통계국의(U.S. Bureau of Labor Statistics, BLS) 방법론을 사용하여 적용하여 소프트웨어 산업의 인력 수요 및 공급 예측 모델을 개발하였고, 시나리오 분석을 수행하여 정책적 시사점을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The most important thing in digital transformation is SW technology. However, many companies are having difficulty securing SW technology and manpower. In particular, it is reported that the shortage of SW manpower will increase further. The government is carrying out manpower training policies and many support projects to resolve SW manpower supply and demand policies, but accurate predictions of demand and supply of the software industry are essential for these policies to be effectively established. Therefore, this study developed a simulation using a system dynamics methodology that can perform dynamic structural analysis to resolve the supply and demand imbalance in the software industry. System dynamics is appropriate to find the cause and policy alternatives from a dynamic perspective on the imbalance in manpower supply and demand in the software industry. In detail, the U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) methodology was used to develop a prediction model for manpower demand and supply in the software industry, and scenario analysis was performed to derive policy implications.

주제어

표/그림 (19)

그림 Fig. 2. Dynamic manpower supply and demand model
그림 Fig. 1. Single-line manpower supply and demand model
그림 Fig. 3. SW human resource supply and demand prediction methodology using BLS and system dynamics
그림 Fig. 4. Prediction model using macroeconomic variables
그림 Fig. 6. IT Service Sales Model
그림 Fig. 7. IT Service Sales
그림 Fig. 5. Vensim Calibration
표 Table 1. Simulation time unit
그림 Fig. 8. SW employment coefficient
그림 Fig. 9. Number of SW employed
그림 Fig. 10. Total population
그림 Fig. 11. Changes in the school-age population & the number of high school seniors
그림 Fig. 12. University students(community college, general university) SFD
그림 Fig. 13. AI, Big Data, Cloud, XR, IoT Manpower Supply Simulation Results
표 Table 2. AI New manpower supply and demand difference
표 Table 3. BigData New manpower supply and demand difference
표 Table 4. IoT New manpower supply and demand difference
표 Table 5. Cloud New manpower supply and demand difference
표 Table 6. XR New manpower supply and demand difference

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