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친환경 스마트 선박 인력 수요예측에 관한 연구 (A Study on Forecasting of the Manpower Demand for the Eco-friendly Smart Shipbuilding)

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최초등록일 2025.07.11 최종저작일 2023.06
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친환경 스마트 선박 인력 수요예측에 관한 연구
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    • 🚢 친환경 스마트 선박 산업의 미래 인력 수요를 체계적으로 예측
    • 📊 통계청 데이터와 다양한 시계열 분석 모델을 활용한 과학적 접근
    • 🔮 2025년, 2030년 인력 수요 전망으로 산업 전략 수립에 실질적 도움

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국항만경제학회
    · 수록지 정보 : 한국항만경제학회지 / 39권 / 2호 / 1 ~ 13페이지
    · 저자명 : 신상훈, 신용존

    초록

    이 연구는 IMO의 환경규제와 4차산업 혁명 기술의 확산에 따라 그중요성과 비중이 확대되고 있는 친환경 스마트 선박의 성장에 필요한 인력 수요를 통계청의 2000년∼2020년의 조선산업 인력자료를 기반으로 예측하였다.
    추세분석과 시계열분석의 다양한 모델을 적용하여 조선산업의 인력 수요를 예측하고 최근 5년간의실적치와 비교하여 기하평균을 적용한 단순평균법이 예측 오차가 유의적으로 가장 적은 것으로 평가되었다.
    그리고 산업통상자원부의 친환경 스마트 선박 분야의 2018년과 2020년의 인력현황 설문조사 결과를바탕으로 조선산업 인력 증가추이를 반영하여 인력 수요를 예측하였다. 조선산업의 인력수요 예측치에친환경 스마트 선박부분의 인력 증가수치를 반영하여 인력 수요를 예측한 결과, 2025년 62,001명, 2030년 85,035명으로 증가하는 것으로 예측되었다.
    본 연구는 고부가가치 친환경 스마트 선박 분야에 필요한 인력 수요를 통계자료에 기반하여 객관적으로 예측함으로써, 향후의 인력 수요에 대응한 적절한 전문인력의 양성 및 공급 방안 수립에 기여하게될 것으로 평가된다.G3

    영어초록

    This study forecasted the manpower demand of eco-friendly smart shipbuilding, whose importanceand weight are increasing according to the environmental regulations of the IMO and thespread of the 4th industrial revolution technology. It predicted the shipbuilding industry manpowerby applying various models of trend analysis and time series analysis based on data from 2000 to2020 of Statistics Korea.
    It was found that the prediction applying geometric mean had the smallest gap among the trendand time series analysis methods in comparing between forecast results and actual data for the past5 years. Therefore, the demand for manpower in the shipbuilding industry was predicted by usingthe geometric mean method.
    In addition, the manpower demand of smart eco-friendly ships wast forecasted by using the2018 and 2020 manpower survey results of the Ministry of Trade, Industry and Energy and reflectingthe trend of manpower increase in the shipbuilding industry. The result of forecasting showedthat 62,001 person in 2025 and 85,035 people in 2030.
    This study is expected to contribute to the adjustment of manpower supply and demand andthe training professional manpower in the future by increasing the accuracy of forecasting for highvalue-added eco-friendly smart ships.

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