잠재 프로파일 분석(LPA)을 활용한 과학기술 연구개발인력의 경력만족 유형 및 관련 요인에 관한 연구 = A Study on the Career Satisfaction Profiles and Associated Factors of Science and Technology R&D Personnel using Latent Profile Analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 과학기술 연구개발인력의 경력만족 인식 유형을 잠재프로파일(LPA)을 통해 탐색하고, 개인·조직·경력 관련 요인이 잠재집단의 분류에 미치는 영향을 규명하며, 집단 간 조직몰입·이직의도·직무만족의 차이를 실증적으로 검증하고자 하였다.
과학기술 연구개발인력은 국가 기술혁신과 산업 경쟁력의 핵심 주체로서 높은 전문성과 희소성을 지니고 있으나, 일부 집단에서 경력만족 저하가 지속적으로 보고되고 있다. 특히 기존 연구들에 따르면, 직무 내용과 보상 수준에 대한 낮은 만족은 조직몰입 저하와 인재 유출로 이어질 수 있는 요인으로 지적되고 있다. 이에 본 연구는 이러한 문제의식을 바탕으로, 과학기술 연구개발인력의 경력만족 수준과 그 영향요인을 실증적으로 규명하고자 하였다.
연구대상은 전국의 과학기술 연구개발직 근로자 1,472명이며, 국가과학기술인력개발원이 실시한 2023 KIRD 과학기술 인재개발 활동조사 데이터를 활용하였다. 경력만족 문항(5개)을 토대로 잠재프로파일분석(latent profile analysis [LPA])을 실시하였으며, 경력만족에 영향을 미치는 주요 요인을 다각적으로 검증하기 위해 개인의 심리적 자원과 조직의 지원, 그리고 경력에 대한 태도를 포괄하는 변인을 선정하였다. 이에 개인적 요인(자기효능감·학습민첩성), 조직적 요인(조직경력관리지원·일생활균형), 경력 관련 요인(무경계 경력태도·프로티언 경력태도·경력정체)을 예측변인으로 설정하였다. 또한 집단 간 차이를 검증하기 위해 결과변인으로 조직몰입·이직의도·직무만족을 포함하였다.
최적의 잠재집단 수는 AIC, BIC, SABIC, entropy, Lo–Mendell–Rubin 검증 결과를 종합적으로 고려하여 결정하였으며, 예측변인과 결과변인의 분석에는 각각 R3STEP 및 BCH 절차를 적용하였다. 분석 결과, 경력만족은 네 개의 잠재집단으로 분류되었다. 각 집단은 ‘내적만족·외적불만 집단’(12.0%), ‘전반적 불만족 집단’(13.7%), ‘보통 만족 집단’(35.5%), ‘전반적 고수준 만족 집단’(38.9%)으로 명명되었다. 이러한 결과는 과학기술 연구개발인력의 경력만족 수준이 구성요소별 인식 패턴에 따라 뚜렷이 구분됨을 의미한다.
예측변인 분석 결과, 자기효능감·학습민첩성·조직경력관리지원(특히 비형식적 지원)·일생활균형 수준이 높을수록 만족도가 높은 집단에 속할 가능성이 컸으며, 이 중 학습민첩성과 조직의 비형식적 지원의 영향이 상대적으로 뚜렷하게 나타났다. 또한 결과변인 분석에서는 ‘전반적 고수준 만족 집단’이 다른 집단에 비해 조직몰입과 직무만족이 유의하게 높고, 이직의도는 가장 낮은 것으로 확인되었다.
이상의 결과는 과학기술 연구개발인력의 경력만족이 개인적 역량과 조직적 지원, 그리고 경력태도 요인의 상호작용 속에서 형성된다는 점을 보여준다. 따라서 조직은 구성원의 학습민첩성과 자기효능감 강화, 비형식적 경력관리지원 및 일생활균형 확대를 통해 경력만족을 제고할 필요가 있다. 끝으로, 본 연구는 경력만족 중심의 잠재집단 분석을 통해 과학기술인력의 특성과 경력경험을 통합적으로 조명함으로써, 향후 인적자원개발(HRD) 분야의 경력개발 지원정책 및 조직개입 전략 수립에 기초자료를 제공한다는 점에서 학문적·실무적 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study employed Latent Profile Analysis (LPA) to explore the perception types of career satisfaction among science and technology R&D personnel in Korea, identify the effects of individual, organizational, and career-related factors on latent class membership, and empirically examine group differences in organizational commitment, turnover intention, and job satisfaction. Science and technology R&D personnel are key human resources who drive national technological innovation and industrial competitiveness. Although they possess high levels of expertise and autonomy, previous research has reported persistent declines in career satisfaction among certain groups. In particular, low satisfaction with job content and compensation has been identified as a major factor contributing to decreased organizational commitment and increased talent turnover. Based on this problem recognition, the present study sought to empirically examine the level of career satisfaction among R&D personnel and its influencing factors.talent turnover. Based on this problem recognition, the present study sought to empirically examine the level of career satisfaction among R&D personnel and its influencing factors.
The study analyzed data from 1,472 science and technology R&D employees nationwide, using the 2023 KIRD Science and Technology Talent Development Activity Survey conducted by the National Institute for Science and Technology Human Resources Development (KIRD). Latent Profile Analysis (LPA) was conducted using five items measuring career satisfaction. To comprehensively examine the determinants of career satisfaction, individual factors (self-efficacy, learning agility), organizational factors (organizational career management support, work–life balance), and career-related factors (boundaryless career attitude, protean career attitude, and career plateau) were included as predictors, while organizational commitment, turnover intention, and job satisfaction were analyzed as outcome variables.
The optimal number of latent classes was determined by comprehensively considering AIC, BIC, SABIC, entropy, and the Lo–Mendell–Rubin test. The analysis identified four latent profiles of career satisfaction: the “high internal–low external satisfaction group” (12.0%), the “overall dissatisfaction group” (13.7%), the “moderate satisfaction group” (35.5%), and the “high overall satisfaction group” (38.9%). Individuals with higher levels of self-efficacy, learning agility, organizational career management support—particularly informal support—and work–life balance were more likely to belong to high-satisfaction groups. Among the four profiles, the high overall satisfaction group exhibited significantly higher organizational commitment and job satisfaction and the lowest turnover intention.
These findings indicate that career satisfaction among science and technology R&D personnel is shaped by the interplay of individual competencies, organizational support, and career attitudes. Therefore, organizations should enhance employees’ learning agility and self-efficacy and expand informal career management support and work–life balance initiatives to improve overall career satisfaction. By conducting a latent profile analysis focused on career satisfaction, this study provides an integrated understanding of the characteristics and career experiences of science and technology R&D personnel and offers foundational insights for the development of HRD policies and organizational intervention strategies that foster sustainable career development and retention in this critical workforce.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론
• 제1절 연구의 필요성 1
• 제2절 연구의 목적 5
• 제3절 용어의 정의 6
• 제2장 이론적 배경
• 제1절 경력만족의 정의 및 구성요인 11
• 제2절 과학기술인력 정의 및 과학기술인력 대상 경력만족 선행연구 13
• 제3절 경력만족의 예측 변인 15
• 제4절 경력만족의 결과 변인 25
• 제3장 연구방법
• 제1절 연구모형 30
• 제2절 연구대상 31
• 제3절 측정도구 32
• 제4절 분석 방법 및 절차 39
• 제4장 연구결과
• 제1절 예비 데이터 분석 44
• 제2절 잠재프로파일 분석 53
• 제5장 결론 및 제언
• 제1절 연구결과 요약 71
• 제2절 논의 및 시사점 72
• 제3절 한계점 및 제언 80
• 참고문헌 82
• Abstract 93
• 부 록 96