소통 검색 결과 (12건)
... 찾아야 할 것이다. 즉 투자할 지가를 비롯한 생산기반 여건, 근로 환경, 기술개발과 우수 인력공급 등의 투자를 유인할 지역 노사민정 등 경제주체 간 새로운 대타협(뉴 빅딜·New Big Deal)이 필요하다. 기존의 노사관계는 마치 병아리가 알에서 부화하기 위해 안에서 쪼고 있는 것과 같은 한계가 있었다. 뉴노멀 시대 새로운 수요자이며 주체인 시민의 강력한 투자요구와 ... 산업단지 대개조 연계 상생형 등 다양한 모델과 유형에 따라 맞춤형 지원이 병행되어야 할 것이다. 끝으로 지역 노사민정이 줄탁동시의 노력을 통해 시스템반도체, 바이오헬스, 미래차, DNA(Data·Network·AI), 디지털 뉴딜, 그린 뉴딜 등 다양한 분야에서 상생형 지역일자리 모델을 발굴하고 투자와 일자리 창출을 이끌어냄으로써 코로나19 위기를 극복하고 지역경제가 활성화되기를 ...
... 소개한다. 산업부는 기계장비산업을 고부가 유망품목 중심으로 전환하고, 동시에 제조업의 스마트화·친환경화·융복합화 실현을 뒷받침하기 위한 사업으로 준비 중이다. 3대 제조장비 분야에 대해 스마트제조장비와 그 핵심 부품 및 스마트 유연화자동화 시스템을 종합(부품-장비-시스템) 개발할 계획이다. 유정열 산업부 산업정책실장은 "기계장비산업은 최근 제어기술·ICT·AI·Big Data 등이 집약된 첨단산업으로 발돋움하고 있다"며 "우리나라 제조업에 있어서, 기계장비산업은 그 자체로 수출 2위 산업으로서 수출의 선봉이자, 자동차·조선 등 제조업 전반에 생산기반을 제공하는 병참으로서, 그 중요성이 더욱 커지고 있다"고 강조했다. 그러면서 "제조업의 근간인 기계장비산업의 고도화를 위해 스마트 기계장비 기술개발 사업을 추진하고 석박사급 설계 전문인력 ...
... 육성 방향에 대한 다양한 제안들이 쏟아지고 있지만 문제의 본질을 짚지 못하고 있다는 비판이 제기된다. 정 본부장은 “원천 기술 개발은 당연하지만 기존 산업에서 '플러스 α'가 돼야 한다”며 “R&D(연구개발)를 산업 차원에서 어떻게 활용하느냐가 핵심”이라고 강조했다. 신산업으로 언급되는 AICBM(AI(인공지능), IoT(사물인터넷), Cloud(클라우드), Big data(빅데이터), Mobile(모바일)) 분야에서의 R&D를 실제 생산현장에 적용하고 이를 소비와 연계하는 전략이 있어야 하는데, 정부 주도의 R&D는 그 자체가 목적이 돼 왔다는 것이 정 본부장의 설명이다. 실제 2022년까지 스마트 공장을 3만개까지 늘리겠다는 정부 계획을 보더라도 부품과 소재를 만들 수 있는 국내 기업이 부족한 상황에서 추진되는 프로젝트는 ...
... 신기술의 방위산업 적용수준은 1.6~1.9를 나타냈고, 이 중 빅데이터 분야가 2.2로 가장 높았다. 제조업은 AI가 3.4로 최저인 가운데, 모바일(5.1), 빅데이터(4.9) 등이 상대적으로 높은 수준을 보였다. 적용 부진 원인에 대해 분석한 결과, 전체 255개 응답 중'4차 산업혁명 기술에 대한 인식 부족'이 21.6%(55개)로 가장 높았다. 그 다음으로 'Big Data 구축 등에 따른 과도한 군사보안 적용과 관련투자 부족(14.5%)', '내수시장 위주의 규모의 한계(13.7%)' 등이 뒤를 이었다. 산업연구원은 방위산업 신기술 적용 수준을 끌어올리기 위한 과제로 △진화적 개발 방식 의무화 △'4차 산업혁명기술 시범운영사업' 확대 △민간 우수 중소벤처기업의 국방 분야 참여 환경 조성 △빅데이터 기반 디지털 플랫폼 구축 등을 ...
... 14일 4차 산업혁명과 신성장 동력 육성 전략을 논의하기 위한 토론회를 개최했다.이날 토론회에는 이장우 신성장특위 간사(경북대 교수)와 정은미 산업연구원 산업경쟁력연구본부장의 발제와 종합·지정토론의 순으로 이어졌다. 이장우 간사는 '4차 산업혁명에서의 국가 신성장 정책: 전략과 추진과제' 발제에서 "4차 산업혁명의 핵심기술인 ICBM(lot, Cloud, Big data, Mobile) 개발과 일자리 창출을 동반하는 포용적 신성장 정책을 핵심적 국정과제로 해야 한다"며 "대통령 직속 4차 산업혁명 신성장 위원회를 설치해 전략통합과 정책 조정을 위한 추진기획단(사무국)을 두고 부처 간 협업을 위한 정책 추진체계를 정비해야 한다"고 제안했다. 또 "4차 산업혁명의 파고가 일자리 무덤이 아닌 신성장동력 발굴과 새로운 일자리 창출의 ...
... 초반에도 잠시 인공지능 연구가 탄력을 받은 적이 있습니다. 그러나 1990년대 이후 인공신경망에 기반한 인공지능에 한계가 드러나면서 사람들의 관심 밖으로 사라지는 듯했습니다. 그렇다면 요즘 인공지능이 부활하게 된 이유는 무엇일까요? 첫째, 다층적 인공신경망을 통한 디프 러닝을 훨씬 수월하게 수행할 수 있는 새로운 알고리즘이 등장하였기 때문입니다. 둘째, 빅데이터(big data) 덕분에 어마어마한 양의 데이터를 써서 기계를 학습시키는 일이 가능해졌습니다. 앞서 말했듯, 디프 러닝을 수행하는 과정에서 더 많은 정보를 이용할 수 있다면 더 정확한 성능으로 이어지게 됩니다. 정말 빅데이터와 디프 러닝은 환상적 궁합이 아닐 수 없습니다. 셋째, 컴퓨터 하드웨어 성능의 향상으로 종전에 시도하지 못했던 수많은 실험이 가능해졌습니다. '구슬이 ...
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코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.
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[전지적키에트시점] (Eng sub)심상치 않은
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(산업연구원 박상수 실장)