논문 초록
Research Article

머신러닝 기법을 활용한 한국 노동시장 탐색적 분석

이주연1 · 유채린2 · 홍수정3

1 숙명여자대학교 경영학 박사과정, 2 현대자동차 국내사업본부 CS기획팀, 3 목원대학교 마케팅빅데이터학과 조교수

발행: 2026년 1월 · 55권 2호 · pp. 905-928

DOI: https://doi.org/10.17287/kmr.2026.55.2.905

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초록

본 연구는 한국 노동시장의 구조적·경험적 이질성을 파악하기 위해, 구조적 지표와 경험적 지표를 토대로 노동시장의 분절 구조를 확인하고자 하였다. 이를 위해 한국노동패널조사(KLIPS) 제23차년도 자료에서 임금, 근로시간, 고용형태, 복지·사회보험, 직무만족, 조직몰입 등의 주요 지표를 활용하였으며, 544개 산업×직종 결합 단위를 대상으로 K-means 군집분석을 실시하였다. 분석 결과, 한국 노동시장은 (1)안정고용형, (2)유연-불안정형, (3)과잉노동형, (4)취약-주변형의 네 집단으로 구분되었다. 이러한 네가지 유형은 구조적 조건과 주관적 경험에서 유의한 차이를 보였으며, 이는 한국 노동시장이 단순한 이중구조를 넘어 복수의 고용생태계가 공존하는 다층적 구조임을 시사한다. 본 연구는 기존 분절론을 확장하여 노동시장의 세부적 이질성을 규명하고, 인적자원관리 및 정책 설계에 적용 가능한 새로운 틀을 제시했다는 점에서 학술적·실무적 의의를 지닌다.
키워드: 노동시장의 분절화산업×직종군집 분석노동패널직무 만족도고용 생태계