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영어

This study aims to provide an empirical foundation for developing vocational training strategies to address workforce imbalances caused by industrial restructuring and technological advancement. To achieve this, we propose an integrated framework that combines Growth-based Dual Modeling (GDM) and Sentence-BERT (SBERT) embedding analysis. GDM, which applies logistic growth to Prophet-based time series forecasting, was used to independently predict workforce size and shortage rate across twelve major sectors. The results showed strong workforce growth in technology-intensive sectors such as semiconductors (5.2%) and bio-health (5.1%), while traditional manufacturing sectors like textiles (-1.3%) and steel (-0.7%) showed declining demand. In addition, SBERT was used to compute semantic similarities among 145 job roles, followed by K-means clustering (K=10) to quantify transition potential between jobs. In particular, roles such as ‘electronic parts operator’in the semiconductor sector showed high transition feasibility, while ‘software developer’ emerged as an isolated job cluster. These findings support the design of data-driven vocational training systems based on job transition feasibility and sectoral linkage structures. Unlike existing approaches relying on single models, this study integrates industrial life cycle patterns with semantic job analysis, contributing to more practical and policy-relevant workforce development planning.

한국어

본 연구는 산업 구조의 변화와 기술 고도화에 따른 인력수급 불균형에 대응하기 위한 직업훈련 전략 수립의 실증적 기반을 제공하고자 하였다. 이를 위해 성장 기반 이중 시계열 모델링(Growth-based Dual Modeling, GDM)과 SBERT(Sentence-BERT) 임베딩 분석을 통합적으로 적용하여 산업별 인력 수요 예측과 산 업·직무 간 구조적 유사성을 분석하였다. GDM을 통해 반도체(5.2%), 바이오·헬스(5.1%), IT 서비스(2.8%) 등 기술 집약적 산업의 인력 수요 증가와 섬유(-1.3%), 철강(-0.7%), 디스플레이(-0.7%) 등 전통 제조업의 인력 감소 추세를 확인하였다. 또한 SBERT 임베딩 분석을 통해 산업 간 의미론적 연계 구조와 145개 직무의 의 미 기반 클러스터링(K-평균, K=10)을 수행하여 직무 간 전환 가능성을 정량화하였다. 특히 반도체 산업의 채용 예상 상위 직무에 대한 전환 가능성 평가 결과 ‘전자 부품 및 제품 제조 기계 조작원’은 유사 직무와 즉시 전환이 가능하지만 ‘응용 소프트웨어 개발자’는 전환이 어려운 독립 직무군으로 확인되었다. 이러한 분석을 통해 직무 중심의 전환 가능성과 산업 간 연계 구조를 기반으로 한 전략적 직업훈련 체계 설계 방 향을 제시하였다. 본 연구는 단일 방법론에 의존한 기존 연구와 달리 산업 생애주기의 비선형적 특성과 직무 간 의미론적 관계를 통합적으로 분석함으로써 정책적 실행 가능성과 현장 활용도가 높은 직업훈련 전략 수립에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.