국가직무능력표준(NCS) 기반의 AI채용시스템 수용의도에 미치는 요인에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

국가직무능력표준(NCS) 기반의 AI채용시스템 수용의도에 미치는 요인에 관한 연구 오명현 IT정책경영학과 숭실대학교 대학원 AI채용시스템에 대한 많은 연구와 논의가 있어 왔으며, 그 활용에 대 한 중요도가 커지고 있다. 그러나 AI채용시스템이 하나로 통합되지 못하 고 기업마다 다른 채용시스템을 활용하면서 기업의 고유한 편향 정보가 채용 과정에 반영되거나, 정보에 대한 일치성이 부족한 경우가 있다. 또 한 AI채용시스템을 도입하고도 그 결과를 제한적으로 활용하는 경우 등 이 존재하기 때문에 이러한 문제를 해결하고 AI채용의 공정성과 효과성 을 향상시키기 위하여 국가직무능력표준(NCS) 기반 AI채용시스템을 제 시하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 국가직무능력표준(NCS) 기반 AI채용시스템 의 수용의도에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 하였다. NCS는 직무를 수행하는데 필요한 지식, 기술, 태도를 표준화한 체계로, 본 연구에서는 이러한 NCS를 바탕으로 한 AI채용시스템의 도입 및 운영에 대한 수용 의도에 대해 연구하였다. 연구 모델은 통합기술수용이론(UTAUT)을 기 반으로 하여 AI기술 특성 요인(정확성, 공정성, 신뢰성, 호환성, 경제성) 과 통합기술수용이론의 요인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진 조 건, 수용의도)을 활용하였다. 연구 결과, NCS 기반 AI채용시스템의 정확성, 공정성, 신뢰성, 호환성, 경제성이 수용의도에 긍정적인 영향을 미치며, 사회적 영향과 촉진 조건 도 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. AI 기술 특성 요인인 정확성, 공정성, 신뢰성은 성과기대에 유의미한 영향을 미치지는 않았으나 노력기대에 유의미한 영향을 미쳤으며, 호환 성과 경제성은 성과기대와 노력기대 모두 유의미한 영향을 미쳤다. 통합기술수용요인을 살펴보면, 성과기대, 노력기대, 사회적영향, 촉진 조건 모두 국가직무능력표준(NCS) 기반의 AI채용시스템 수용의도에 유 의미한 영향을 미친다고 나타났다. 본 연구에 대한 한계로는 크게 다른 인사관리와의 연계성 제시 부족, 표본의 제한성과 변수의 한계가 있다. 먼저, AI채용시스템과 기업 내 다 른 인사관리유형과와의 연계성에 대한 제시가 부족하였다. 또한 지역적 특성을 연구에 활용하지 못하였으며, 특정 산업에 한정된 표본을 사용하 였다. 마지막으로 다른 잠재적인 영향 요인들에 대한 고려가 부족했다는 점이 있다. 이러한 한계점을 보완하도록 추가적인 연구를 통한 실증분석 이 필요가 있다. 시사점으로는 크게 기업의 전략적 활용 측면, 정책적 측면, 교육과 훈 련 측면, 기술 발전과 적용 측면, 기업의 인사관리체계와의 연계 측면으 로 구분하여 제시하였다. 본 연구를 통해 기업의 AI채용시스템 도입과 운영 전략에 실질적인 기초 자료를 제공하고자 하였다. 이를 통해 NCS 기반 AI채용시스템의 도입이 원활하게 이루어지고, 채용 과정의 효율성과 공정성이 크게 향상 될 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A Study on Factors Influencing the Intention to Adopt an AI Recruitment Sysyem Based on the National Competency Standards(NCS) OH, MYEONG HYUN Department of ITPM Graduate School of Soongsil University There has been extensive research and discussion on AI recruitment systems, and their importance in recruitment processes is growing. However, the lack of integration of AI recruitment systems across different companies leads to the reflection of unique biases from each company in the recruitment process or inconsistencies in information. Additionally, some companies implement AI recruitment systems but only utilize the results in a limited manner. To address these issues and enhance the fairness and effectiveness of AI recruitment, an AI recruitment system based on the National Competency Standards (NCS) has been proposed. Based on this, the study aimed to analyze the factors influencing the acceptance intention of an NCS-based AI recruitment system. NCS is a standardized system of knowledge, skills, and attitudes required for job performance. This study focused on the acceptance intention towards the introduction and operation of an AI recruitment system based on these NCS. The research model utilized the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), incorporating AI technology characteristics (accuracy, fairness, reliability, compatibility, and economic efficiency) and UTAUT factors (performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, and acceptance intention). The study results showed that the accuracy, fairness, reliability, compatibility, and economic efficiency of the NCS-based AI recruitment system positively influence acceptance intention. Social influence and facilitating conditions also play important roles. AI technology characteristics such as accuracy, fairness, and reliability significantly influenced effort expectancy but not performance expectancy. Compatibility and economic efficiency significantly influenced both performance expectancy and effort expectancy. Examining the UTAUT factors, performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions all significantly impacted the acceptance intention of the NCS-based AI recruitment system. The limitations of this study include a lack of suggestions for integrating with other HR management systems, sample limitations, and variable constraints. Firstly, there was insufficient discussion on the integration between the AI recruitment system and other HR management types within companies. Additionally, regional characteristics were not utilized in the research, and the sample was limited to a specific industry. Lastly, there was a lack of consideration for other potential influencing factors. Additional empirical analysis through further research is needed to address these limitations. The implications of this study are presented in terms of strategic utilization by companies, policy aspects, education and training aspects, technology development and application aspects, and integration with corporate HR management systems. This study aims to provide practical foundational data for companies' AI recruitment system introduction and operation strategies. It is expected that the introduction of the NCS-based AI recruitment system will be smoothly implemented, significantly enhancing the efficiency and fairness of the recruitment process.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅶ
• 영문초록 ⅸ
• 제 1장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 방법 및 구성 3
• 1.2.1 연구의 방법 3
• 1.2.2 연구의 구성 3
• 제 2장 이론적 배경 5
• 2.1 채용시스템 5
• 2.1.1 채용의 의의 5
• 2.1.2 채용 과정에서의 법적 기준 6
• 2.1.3 채용시스템 7
• 2.2 AI채용시스템 8
• 2.2.1 AI채용시스템의 의의 8
• 2.2.2 AI채용시스템의 문제 10
• 2.3 국가직무능력표준(NCS) 12
• 2.3.1 국가직무능력표준(NCS)의 의의 12
• 2.3.2 국가직무능력표준(NCS)의 등장배경 15
• 2.3.3 국가직무능력표준(NCS)의 활용 16
• 2.4 NCS기반 AI채용시스템 19
• 2.5 통합기술수용이론(UTAUT) 24
• 2.5.1 통합기술수용이론(UTAUT)의 의의 24
• 2.5.2 통합기술수용이론(UTAUT)의 선행연구 26
• 제 3장 연구방법 28
• 3.1 연구의 모형 28
• 3.2 연구의 가설 29
• 3.2.1 AI 기술 특성과 통합기술수용이론 구성요인에 미치는 영향 29
• 3.2.2 통합기술수용이론 간 미치는 영향 31
• 3.3 조작적 정의 32
• 3.4 측정항목 33
• 제 4장 실증분석 36
• 4.1 실증분석 방법 36
• 4.2 측정도구의 분석 36
• 4.2.1 타당도 분석 36
• 4.2.1.1 AI 기술 특성 요인의 요인분석 36
• 4.2.1.2 통합기술수용요인의 요인분석 39
• 4.2.2 신뢰도 분석 43
• 4.3 상관관계 분석 44
• 4.4 인구통계 분석 46
• 4.4.1 인구특성 분석 46
• 4.4.2 인구특성차이 검정 48
• 4.5 연구가설 검증 및 분석 결과 65
• 제 5장 결론 69
• 5.1 연구의 결과 69
• 5.2 연구의 한계 및 시사점 70
• 참고문헌 74
• 부 록 82