인턴십 참여 여부에 따른 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도 간의 …kostat.go.kr/file_total/2014_pp_05.pdf · * 홍민주: 고려대학교 일반대학원

인턴십 참여 여부에 따른 업무 인지도와 업무일치도, 업무만족도 간의 종단 계 연구 129

인턴십 참여 여부에 따른 업무 인지도와 업무 일치도,

업무 만족도 간의 종단 계 연구:

잠재성장모형을 이용한 다집단 분석

홍민주*1)

< 요 약 >

본 연구의 목 은 한국교육고용패 조사의 자료를 활용하여 인턴십 참여 여부에 따

라 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도 간의 종단 계가 어떠한지에 해, 잠재

성장모형을 이용하여 다집단 분석을 실시하 으며, 연구 결과는 다음과 같다.

우선 세 변수들 사이에 서로 정 인 계가 존재하며, 이들 모두 통계 으로 유의

했다. 특히 업무 인지도(A)가 업무 일치도(B)에, 최종 으로 업무 만족도(C)에도 향

을 미치는, 일정한 방향성(A→B→C)이 존재하는 것으로 나타났다. 한 이러한 향

력이 인턴십 미참여 집단보다 인턴십 참여 집단에서더 크게 나타났다.

다음으로 시간의 흐름에 따른 세 변수들의 계를 살펴보면, 인턴십에 참여한 집단

에서만 업무 인지도의 변화율과 업무 일치도의 변화율이, 업무 만족도 변화율에 각각

향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 인턴십을 경험한 사람이 그 지 않은 사람에

비해 업무 인지도가 증가하거나, 자신이 미리 경험했던 것과 유사한 직업을 선택하게

될 가능성이 크기 때문에, 향후 업무에 한 만족도가 높아짐을 의미한다.

의 논의를 종합하면, 인턴십 경험은 업무에 한 개인의 인지 인 측면(업무 인지

도)과 기호 인 측면(업무 일치도), 정서 인 측면(업무 만족도)에 모두 향을 미치므

로, 인턴십은 개인에게 정 인 실제 효과를 다는 사실을 시사한다.

* 홍민주: 고려 학교 일반 학원 교육학과 석사과정

130 학원생 논문 회 우수논문집

Ⅰ. 서론

최근 세계 인 융 기가 여러 차례 발생하면서 시간이 지날수록 노동 시장의

상황이 악화되어 가고 있다. 그 가장 심각한 것은 체 실업률보다 청년 실업률이

매우 높다는 사실이다. OECD의 통계자료에 따르면, 각 나라의 체(만 15세～64세)

실업률은 한국이 3.5%, 일본이 4.8%, 미국이 9.1%, 유럽이 9.6%이며 OECD 체 국

가의 평균은 8.2%인 것으로 보고되었다. 하지만 각 나라의 청년(만15세～24세) 실업률

자료를 살펴보면, 한국이 9.6%, 일본이 8.0%, 미국이 17.3%, 유럽이 20.0%이며,

OECD 체 국가의 평균은 16.2%임을 알 수 있다. OECD 부분의 국가들에서 체

실업률보다 청년실업률이 약 2배 이상의 수치를 보이고 있다. 따라서 장기 안목에

서 볼 때, 청년 실업 문제가 세계 으로 각 국의 경제 성장을 매우 악화시키는 심

각한 잠재 원인이 될 수 있음을 시사한다.

특히 한국의 경우 체 실업률(3.49%)에 비해 청년 실업률(9.65%)이 약 3배 정도

높기 때문에, 청년 실업이 심각한 수 이며 잠재 인 문제가 되고 있음을 알 수 있다.

이 듯 청년 실업이 사회 문제로 두 되면서, 이를 해결하기 한 방안으로 고졸

채용제도, 청년 창업 지원 정책 등 사회 여러 분야에서 각고의 노력을 기울이는 이

다. 이러한 정책 하나로 인턴십이 최근 주목받고 있다. 한국 노동연구원에서 발간

한 노동리뷰에 따르면, 공공부문 인턴십으로 앙 행정 인턴과 지방 행정 인턴을 운

하며, 기업부문에서는 소기업 인턴을 선발하여 다양한 형태로 실시하고 있다(이규

용, 2010). 2009년의 자료를 보면, 소기업 인턴의 경우 15,511개 개업에서 31,545명을

인턴으로 채용했고, 행정인턴의 경우 앙행정기 에서의 인턴십에 5,097명, 지자체

청년 인턴십에 10,637명을 채용했음을 알 수 있다. 그리고 인턴 참여자에 한 취업의

교육 성과가 높게 나타났으며, 청년층에 한 취업 지원 실무 연수 효과를 달성

했다는 평가를 받았다. 한 조직 생활을 미리 경험해보고 사회 경험의 기회를 가질

수 있다는 것이 인턴십의 구체 인 효과로 선정되었다.

하지만 인턴십과 련된 국내의 선행연구들은 인턴 참여 황을 개 으로 정리한

연구들(신기동 외, 2004. 이종구 외, 2008. 김종권, 2009. 송 근, 2010)이 부분이었

다. 특히 본 연구의 핵심 주제인 인턴십의 실효성에 해서는 상반된 평가가 혼재하

는 실정이다. 구체 으로 살펴보면, 우선 인턴십의 정 인 효과에 해, 학 재학

인턴 경험이 있는 사람이 업무 만족이 높고(이용철 외, 2008), 인턴십에 참여한 학

생들이 그 지 않은 학생에 비해 자신의 경력개발에 도움이 되었으며 이후 취업에서

의 연계 정도가 높았다는 결과1)(이요행 외, 2011)를 보여주기도 한다. 반면 인턴십의

1) 인턴십 참여를 통해 실제 취업했을 때 필요한 조직 생활과 사회 경험 능력이 향상되었고, 연령이 증가

할수록 인턴십 참여가 자신의 경력 리에 도움이 된다고 생각하는 응답이 높았다. 그리고 인턴십 참여


부정 인 효과에 해, 기존 인턴십에 련 정책들은 여러 가지 원인들로 인해 본래

의 목 을 충분히 달성할 수 없음을 보여주는 연구2)(서정희, 2002)나, 인턴십과 장

실습 등의 직업 훈련이 업무 만족에 유의미한 향을 그다지 미치지 못한다는 연구

결과(유진 , 2006)도 나타났다.

이러한 연구 결과들은 각각 엇갈린 시각을 가지고 있어 인턴십의 효과에 해 일

성있는 연구가 향후 추가되어야 할 필요가 있다. 재 우리나라에서 시행되고 있는

인턴십 로그램들은 취업 후 개인에게 정 인 향을 다는 기본 인 가정하에

이루어지고 있다. 하지만 실제로 그러한지에 해 검증하는 연구가 아직 많이 부족한

실정이다. 인턴십과 련된 일련의 정책들에 시간과 돈이 보다 효율 으로 투자되기

해서는 이에 한 경험 인 연구 결과들이 풍부하게 축 되어야 할 필요가 있다.

한 이 의 연구들은 특정 시 을 기 으로 한 횡단연구이기 때문에 시간의 흐름에

따른 변수들 사이의 계에서의 변화를 검증하지 못했으며, 게다가 개인이나 집단에

따른 차이를 설명하지 못한다는 한계가 있다. 재 시행되고 있는 인턴십 로그램들

은 수년간 시행될 계획을 가지고 시작되었으며 따라서 장기 으로 진행되는 로젝트

형태인 것이 부분이다. 그런데 재 연구 결과들은 인턴십 로그램을 진행한 뒤

취업 후 개인에게 미치는 효과에 해 횡단 자료에 기 하여 단지 일회성 보고에 그

치고 있다.

이러한 기존 연구들의 한계를 극복하기 해, 본 연구에서는 인턴십의 정 효과

하나가, 미래 업무에 한 인지 정도를 높일 수 있고, 나아가 인턴십에서 미리 경

험해 보았던 업무를 향후의 직업으로 선택하게 될 가능성이 높다는 것임에 주목하

으며, 결과 으로 이 변수들이 직업에 한 개인의 정서 인 태도를 반 하는 지표인

업무 만족도에 실제 인 향을 미칠 것이라고 가정하 다. 즉, 인턴십 경험은 미래

업무 인지 정도에 향을 주고, 미래 업무 인지 정도는 업무 일치도에 향을 주게

되어 결과 으로 업무 만족도에 향을 미치게 될 것이다. 따라서 이러한 변수들 간

의 계를 고려하여 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도를 요 변수로 설정하

여 모형에 투입할 정이다. 이와 더불어 기존의 연구들이 횡단 자료에만 국한되어

있다는 한계를 극복하기 해, 종단 연구로 확장하여 진행해 보고자 한다. 재 종단

연구 자료가 많이 생산되고는 있지만 아직은 이에 한 정확한 분석 해석이 부족

경험이 있는 사람이 그 지 않은 사람에 비해 정규직에 종사하는 비율이 높았고, 인턴십에서 수행했던

업무 내용과 채용 이후의 업무 내용간의 연 성이 있다는 응답이 그 지 않다는 응답에 비해 높았다.

이는 인턴십 참여를 통해 업무에 한 인지도가 높아졌기 때문이다.

2) 첫째, 인턴에 한 임 지 을 노리는 기업주의 악용 사례가 늘고 있다. 둘째, 경제 기로 인해 재

기업은 경 조건이 악화되는 등 열악한 환경에 처해 있다. 셋째, 사업장의 특수성으로 인해 인턴을 모

집하기 어려운 곳도 있다. 넷째, 정부가 기업에 해 인턴십 참여를 유도하고는 있지만, 정작 학생들

이 선호하는 기업들은 인턴십 시행에 소극 이다. 다섯째, 인턴을 신청하는 인력의 자질이 부족하다.

여섯째, 인턴십에 한 홍보가 부족하다. 일곱째, 재 우리나라 노동시장은 반 으로 인턴에 한 실

질 인 여건( : 월 50~80만원정도의 매우 낮은 보수)이 마련되지 않은 상태이다.


하다. 따라서 본 연구에서는 세 변수가 어떻게 향을 주고받는지, 시간의 흐름에 따

른 분석을 해볼 것이다.

한 변수들 사이의 시간 흐름에 따른 계는 인턴십 참여 여부에 따라 다를 것

이라고 가정하 다. 앞서 언 했듯이 인턴십 참여에 따른 가장 큰 효과는 직무 내용

에 한 인지 정도가 높아진다는 이다. 따라서 인턴십 참여 여부에 따라 집단을 구

분하여 분석을 실시할 정이다. 이를 통해 인턴십 참여 여부가 시간의 흐름에 따라

서도 변수들 사이의 계에 유의하게 향을 미치는지에 해서 살펴볼 수 있다. 결

과 으로 인턴십에 한 지속 지원이나 보완 여부에 해 단하는 근거가 될 수

있기 때문에, 오늘날 우리나라에서 정부, 학, 기업 등에서 활발히 시행되는 인턴십

로그램에 한 평가가 이루어져, 더 많이 지원해야 하는 부분과 보완이 필요한 부

분에 한 정책 인 제언도 해 볼 수 있을 것이다.

의 논의들을 종합하여, 본 연구에서는 다음과 같은 연구 가설을 설정하 다.

가설1. 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도 사이의 계는 시간의 흐름에 따

라 유의미한 변화 양상을 보일 것이다.

가설2. 변수 사이의 시간 흐름에 따른 계의 변화는 인턴십 수행 여부에 따른

집단 간에 차이를 보일 것이다.

Ⅱ. 이론 배경

1. 인턴십의 개념

인턴십은 개인이 미래에 선택하게 될 직업에 해 사 에 체험해보고 이에 필요한

지식이나 실무 경험을 쌓는 기회를 포 하는 개념이다. 선행 연구들은 인턴십의 정의

를 다음과 같이 설명하고 있다. 먼 인턴십의 일차 으로는 실무에 한 경험을 하

게 하여 일차 으로 공공부문이나 기업에의 채용을 목 으로 하는 로그램을 말하

며, 이러한 개념이 특정 직종에 해 반 인 이해를 높일 수 있는 기회를 포 하는

개념(송 태, 2004)이라고 보기도 한다. 정주연 외(2006)에서는, 인턴십의 개념을 기업

의 에서 정의하 다. 즉, 인턴십이란, 기업들이 미래에 선발하게 될 인재들에

해 사 에 일할 수 있는 기회를 제공하여, 결과 으로 그들의 능력을 평가하여 인재

를 선별하고 확보해 두려는 의도가 작용된 것이라 정의하 다.


한 최두 (2008)에 따르면, 사실 인턴십은 학 장에서 미리 리 시행되고 있

는 정책 하나로, 특히 의과 학에서 의사를 양성하거나 사범 학에서 교사를 양성

하는 등 문직종의 인재들을 길러내는 일종의 실습의 개념이 강했다. 하지만

사회에서 수많은 직종이 문직화됨에 따라, 인턴십이 시행되는 직업군의 범 가

차 넓어지고 있는 추세이다. 따라서 인턴십의 개념이 일종의 장 실습의 개념에서

확장되어, 학생들이 취업 학교에서 배운 지식과 경험을 취업 후 실제 업무를 수행

하게 되는 상황을 미리 경험해보고 용해 보는 학습 상황의 일환으로 시행되는 경우

도 있다. 이러한 경험을 통해 학생들은 인턴십을 통해 특정 직종에 한 실질 인 정

보를 제공받을 수 있게 된다. 한 이러한 유형의 교육은, 다른 참여 주체인 기업

의 고용주, 학에서의 교수단 로그램 운 자가 학생들에 한 지도와 감독의

역할을 부여함으로써 그들이 일정 수 의 사회 역할을 수행할 수 있다는 정 인

결과를 주게 된다는 장 이 있다.

의 연구들과 달리 김혜정(2008)에서는 장 실습과 인턴십의 개념을 구분지어 정

의하고 있다. 학교 교육과정에 편성되어 있는 로그램 하나로, 학기 이나 방학

에 단기간동안 실시되며, 자신의 공과 련성이 높은 소수의 직종에 한정되어 있는

활동을 장실습이라 지칭한다. 반면에 인턴십은, 학생들이 향후 가지게 될 직업에

해서 미리 경험해 볼 수 있는 기회를 마련해 뿐 아니라, 경력으로 인정되기 때문

에 실질 으로 취업에 도움이 되는 활동을 의미한다. 이는 장실습에 비해 다양한

직종에서 시행될 수 있으며, 인턴십에 참가할 기간과 분야에 해서 학생들이 어느

정도 자율 으로 선택할 수 있다는 에서 장 실습에 비해 장 을 가진다고 볼 수

있다.

2. 인턴십이 개인에게 미치는 향

앞서 언 했듯이 인턴십의 일차 인 목 은 이것을 경험한 사람들에게 채용 기회가

확 될 수 있다는 이다. 하지만 기존의 연구들에서는 인턴십을 통해 개인에게 경제

인 측면에서의 이익을 수 있다는 에 주목한 연구가 많았다. 강순희 외(2000)에

따르면, 인턴십에 참여한 경험이 있는 사람은 자신이 미리 경험해 본 직종이나 그와

비슷한 직종에 취업하는 경우가 많았고, 인턴십 경험이 없는 사람보다 취업 후 소득

이 더 높았다. 한 학력과 직업 훈련 참여가 소득에 정 효과를 미치며(김강호,

2009), 직업 훈련이 소득을 상승시키는 요인임(유경 외, 2009)을 밝혔다. 이상은

(2005)의 연구에서도 인턴십 경험의 정 인 효과에 해서 언 하 는데, 특히 졸

자 이상의 청년층에서 인턴십이 취업 증진 효과가 가장 크다는 결과를 보여주었다.

인턴십 경험은 취업 후 개인의 소득과 같은 표면 인 요인 뿐만 아니라, 본 연구의


주요 심사인 업무 인지도와 업무 일치도, 그리고 업무 만족도와 같은 심층 인 요

인에도 인턴십이 정 인 향을 주기도 한다.

우선, 인턴십 경험은 미래에 수행하게 될 업무에 한 인지 정도에 향을 미친다

(이희정, 2005). 실제로 학을 졸업하고 바로 취직을 하게 되면, 학생들은 자신이 앞

으로 일하게 될 직업 반에 련된 정보, 는 업무 자체를 수행하는 능력 뿐만 아

니라, 근무할 때의 태도, 동료 직원들과의 계 형성 능력, 직장 안에서의 등과

같은 업무 보조 인 지식들에 해서도 제 로 모르는 상태이다. 부분의 학생들이

실제 업무 내용 환경에 해서 잘 알고 이를 선택했다기 보다는, 성 이나 개인의

능력, 는 기타의 외부 조건들을 고려하여 취업을 하는 사례가 부분이기 때문이다.

하지만 인턴십 경험을 하게 되면 향후 자신이 선택하게 될 업무에 해 직 경험하

면서 이러한 지식들을 스스로 체득할 수 있다.

다음으로, 인턴십을 경험한 개인은 미래 업무에 한 인지 정도가 증가하며, 이는

이후 동일직종의 취업으로 연계될 가능성이 높이게 된다. 즉, 인턴십 참여로 인해 높

아진 미래 직업에 한 인지 정도가 업무 일치도(Job Match)3)에 향을 주게 되는

것이다. 특히 학에서 장실습을 경험한 학생들은 졸업 후 장실습에서 경험한 직

업을 첫 직업으로 선택하는 비 이 높았다(Linn et al., 2004; 김혜정, 2008). 장 실

습과 인턴십에 참가한 학생들은 해당 로그램 종료 후 자신이 근무했던 회사에 정식

으로 채용되는 경우의 비 이 높았음을 의미한다. 만약 채용되지 않더라도 자신이 인

턴십을 통해 미리 경험해 본 직종과 유사한 직업군에 취업하는 경우도 많았다. 이는

장실습 인턴십과 같은 미래 직업을 직 경험해 볼 기회가 직업에 한 실

인 정보를 제공하여 개인의 업무에 한 인지 정도를 높 으며, 이것이 개인의 교육

기술 수 에 합한 직업을 선택하게 만들어 결과 으로 업무 일치도에 향을

것이라 할 수 있다.

이 듯 인턴십을 경험한 개인의 업무에 한 인지도와 일치 정도가 높아지면, 결과

으로 업무에 한 만족도 한 높아지게 된다. 안주엽 외(2000)에 따르면, 업무 불

일치는 다른 요인들을 통제하 을 때 일자리 만족도에 유의한 향을 주며, 특히 기

술 일치(Skill Match)와 련된 자격증 보유 여부 항목이 업무 만족도에 정 인 향

을 미치는 것으로 나타났다. 김주섭(2005)에 따르면, 업무 일치도와 업무 만족도는 정

인 상 을 가지고 있음을 알 수 있다. 구체 으로 살펴보면, 업무와 련하여 자신

의 교육 수 이 정한 편이라고 생각하는 사람은 그 지 않은 사람에 비해 업무 만

족도 반(임 , 취업의 안정성, 업무 내용, 근로 환경, 근로 시간, 개인의 발 가능

성, 의사 소통 인간 계, 인사 고과의 공정성, 복지 후생 등에 한 만족도)에서

3) 최 섭(2002)에 따르면, 업무 일치도란, 근로자 개인의 학력, 경력, 성 등과 업무의 특성이 부합하는 정

도를 의미한다.


과잉 학력자보다 높은 수치를 나타낸다. 즉, 교육 불일치(Education Mismatch)은 업

무 만족도에 부 향을 다는 사실을 보여주는 것이라 할 수 있다. 이러한 연구들

과는 달리, 업무 불일치(Job Mismatch)에 주목한 일련의 연구 결과들도 있는데, 비정

규직 근로자의 직무 만족도 결정 요인에 한 연구에서, 기술 교육 수 에서 과잉

조건을 갖춘 개인이 그 지 않은 사람에 비해 업무 만족도가 낮았다(박우성 외,

2002). 한 차성 외(2008)에 따르면, 교육 불일치가 업무에 한 반 인 만족도를

하시키는 결과를 래한다는 일련의 기존의 연구 결과들을 정리했다. 기술 불일치

에 해서는 과잉 기술을 가진 개인이 업무에 한 반 인 만족도가 낮고, 그 결과

노동 시장의 생산성을 크게 낮추는 결과를 야기시킬 것이라고 지 한다. 이러한 연구

들은 기술이나 교육 수 에서 업무에서 요구하는 수 과의 불일치가 업무 만족도에

부 향을 미친다는 사실을 보여주는 결과들로, 반 로 말하자면, 교육 기술 일

치도가 높을수록 업무 만족도가 높아짐을 입증하는 다른 결과라 할 수 있다.

Ⅲ. 연구 방법

1. 자료 변수 선정

본 연구는 한국직업능력개발원의 한국교육고용패 (KEEP: Korean Education and

Employment Panel) 자료를 사용하 고, KEEP의 자료들 “6～8차년도-고등학생 코

호트”를 선별하여 분석 상으로 삼았다.4)

설문에 응답한 체는 2,910명이었지만, 본 연구의 주요 심사인 인턴십 참여 여부

(“ 학(학부) 재학 에 장실습 는 인턴십을 경험한 이 있습니까?")에 응답자는

1,291명이다. 세부 으로 살펴보면, 6～8차년도-고등학생 코호트에서 인턴십에 참여한

경험이 없는 경우(1: 없다)는 539명(45.5%)이고, 장 실습에 참여한 경우(2: 의무 으

로 해야 했다-교생실습, 간호 실습, 의 실습 등)는 465명(39.2%), 인턴십에 참여한

경우(3: 의무 인 것은 아니지만 내가 선택해서 경험한 이 있다)는 181명(15.3%)이

었다. 인턴십 참여 여부에 따른 집단 구분을 해, 본 연구의 분석 데이터인 KEEP의

문항들을 살펴본 결과, “ 학(학부) 재학 에 장실습( 는 인턴십)을 경험한 이

4) 재 종단 연구 자료는 여러 연구 기 에서 다양하게 제공하지만, 본 연구의 연구 목 연구 방향에

가장 부합하는 변수들을 이 패 자료가 가장 많이 보유하고 있어 분석 자료로 활용하게 되었다. 6～8

차년도까지의 자료를 사용한 이유는 1～5차년도에서는 응답 상마다 다른 유형의 설문지를 이용하 으

나, 6차년도부터는 KEEP 설문지를 개발하여 설문 상들에게 일 으로 배부하여 결과를 수집했기 때

문이다. 한 고등학생 코호트를 사용한 이유는 학생 코호트의 경우 아직 학 졸업을 하지 않은 표

본이 상당수 존재하여, 본 연구에서 이를 같이 사용하게 될 경우 이 자료가 결측치로 처리될 가능성이

높기 때문이다.


있습니까?”라는 문항을 집단 구분 변수로 선정하 다. 이 문항의 응답 유형은 “1: 없

다”, “2: 의무 으로 해야 했다(교생실습, 간호실습, 의 실습 등)”, “3: 의무 인 것은

아니지만 내가 선택해서 경험한 이 있다”이다. 엄 히 말하면 응답 2는 장실습을

경험한 것이고, 응답 3은 인턴십을 경험한 것이기 때문에, 세 개의 집단으로 나 어야

한다. 하지만 기존의 연구를 살펴본 결과, 장실습과 인턴십은 미래의 직업에 해서

미리 경험해 본다는 측면에서 사실상 미래 직업 인지 정도에 동일한 향을 미치는

변수라고 볼 수 있다. 한 분석 자료인 KEEP의 설문지에서 본 문항에 한 부연 설

명으로, “ 장실습( 는 인턴십)은 일정기간 기업(공공 기 등 포함)에서 근무하면서

장실무를 익히게 하는 교육과정을 말합니다.”라고 밝히고 있다. 즉, KEEP의 설문

취지에서 장실습과 인턴십은 미래 직업에 해 경험해보고 이에 한 인지를 유도

한다는 에서 사실상 같은 개념으로 취 하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에

서는 장 실습과 인턴십을 “인턴십”이라는 단어로 통일하여 사용하고, 응답 유형이 1

인 데이터를 “인턴십 미참여 집단”으로, 응답 유형이 2와 3인 데이터를 “인턴십 참여

집단”으로 구분하여 다집단 분석을 실시하 다.

인턴십 참여 여부를, 다집단 분석을 한 집단 구분 변수로 설정한 것과 함께, 본

연구에서는 요 변수를 ‘업무 인지도’, ‘업무 일치도’, ‘업무 만족도’로 선정하 다.

우선, ‘업무 인지도’에 해당하는 문항으로는 "장래 희망 직업에 해 얼마나 잘 알고 있

는지 그 정도를 표시해 주십시오-업무 내용(하는 일)“과 "장래 희망 직업에 해 얼마나

잘 알고 있는지 그 정도를 표시해 주십시오- 망 보수"이다. 설문지에서는 5 척도

(1: 모른다～5: 매우 잘 안다)로 응답하게 되어 있으며, 본 연구의 분석에서는 두 문

항의 평균을 계산하여 ”(미래)업무 인지도“ 변수로 활용하 다. 다음으로 ‘업무 일치도’에

해당하는 문항으로는 " 재 직장에서 요구하는 기술과 능력이 내 수 에 비해 어떻다고

생각합니까?"의 기술 일치도와, " 재 직장에서 요구하는 교육수 이 내 수 에 비해 어

떻다고 생각합니까?"의 교육 일치도가 있다. 설문지에서는 5 척도(1: 내 수 보다 아주

높다～5: 내 수 보다 아주 낮다)로 응답하게 되어 있지만, 본 연구에서는 업무 일치도를

보려고 했기 때문에, 응답 1과 5를 1(업무 일치도가 낮음)로, 2와 4를 2(업무 일치도가

보통임)으로, 3을 3(업무 일치도가 높음)으로 변환한 뒤, 두 문항의 평균을 계산하여 ”업

무 일치도“ 변수로 활용했다. 마지막으로 ‘업무 만족도’에 해당하는 문항으로는 " 재 직

장에서 하고 있는 일(업무)에 해 만족하고 있습니까?", " 재 직장과 련하여 아래 항

목들에 하여 만족하고 있습니까?-근무 환경, 근무 시간, 의사소통 인간 계, 임 ,

개인의 발 가능성, 복지 후생, 직장의 안정성", " 재 직장에 하여 반 으로 만족하

고 있습니까?"가 있고, 5 척도(1: 그 지 않다～5: 매우 잘 그 다)로 응답하게 되

어 있으며, 본 연구에서는 9개 항목의 평균을 산출하여 ‘업무 만족도’ 변수로 활용하 다.

본 연구에 활용된 변수들에 한 설명 분석 시 활용방법은 <표1>에 제시하 다.


변수명 문항 응답 유형분석시

활용 방법

인턴십

참여

여부

학(학부) 재학 에 장실습

는 인턴십을 경험한 이 있습니

까?

1: 없다 인턴십 미참여 집단

2: 의무 으로 해야 했다

-교생실습, 간호 실습, 의

실습 등인턴십 참여 집단

3: 의무 인 것은 아니지만

내가 선택해서 경험한 이

있다

업무

인지도

장래 희망 직업에 해 얼마나 잘

알고 있는지 그 정도를

표시해 주십시오-업무 내용5 척도

(1: 모른다

～5: 매우 잘 안다)

두 문항의 평균을 계산,

”업무 인지도“

변수로 활용장래 희망 직업에 해 얼마나 잘

알고 있는지 그 정도를 표시해 주

십시오- 망 보수

업무

일치도

재 직장에서 요구하는 기술과

능력이 내 수 에 비해 어떻다고

생각합니까?

-기술 일치도5 척도

(1: 내 수 보다 아주

높다～5: 내 수 보다 아주

낮다)

1과 5를 1(업무일치도

낮음)로,

2와 4를 2(업무일치도

보통)으로, 3을

3(업무일치도 높음)으로

변환한 뒤,

두 문항의 평균을

계산하여 ”업무 일치도“

변수로 활용

재 직장에서 요구하는 교육수

이 내 수 에 비해 어떻다고 생각

합니까?

-교육 일치도

업무

만족도

재 직장에서 하고 있는 일(업무)

에 해 만족하고 있습니까?

5 척도

(1: 그 지 않다～5:

매우 잘 그 다)

9개 항목의 평균을

산출하여 ‘업무 만족도’

변수로 활용

재 직장과

련하여

아래 항목들에

해 만족하고

있습니까?

근무 환경

근무 시간

의사소통

인간 계

임

개인의 발 가

능성

복지 후생

직장의 안정성

재 직장에 하여 반 으로

만족하고 있습니까?

<표1> 변수 련 문항 분석시 활용 방법


2. 연구 모형 분석 방법

본 연구에서는 시간에 따른 변수 사이의 련성을 알아보기 해 잠재성장모형

(Latent Growth Modeling: LGM)을 설정하 다. 잠재성장모형을 이용하면 시간에 흐

름에 따른 변수의 변화를 함수로 간명하게 설정 할 수 있으며 그 변화에 있어서의 개

인차를 검증할 수 있다. 즉, 잠재성장모형에서는 편, 기울기의 평균, 각 요인간의 경

로계수 추정을 통하여 변수들의 계를 규명한다. 편은 찰 시 에서의 변수의 평

균값으로 기값이며, 기울기는 변화의 정도를 의미한다. 따라서 잠재성장모형을 통해

변화에서 개인차의 유의미한 정도, 개인차에 직 는 간 으로 향을 주는 요인

은 물론 한 변수에서의 변화가 다른 변수의 변화에 미치는 계까지 악할 수 있다

(Duncan, Duncan, Strycker, Li, & Alport, 1999; 홍세희 외, 2009).

연구 모형을 설정하기 에, 변수별 시간에 따른 평균의 변화를 검토하 다. 이는

변수별로 시간에 따른 변화에 가장 합한 변화함수를 용한 모형을 결정하여 최종

모형을 설정하기 함이다(홍세희 외, 2005). 잠재성장모형에서 연구자가 설정한 시

에서 변수들의 변화 패턴을 바탕으로 각 변수에 해 한 변화함수, 즉 세 시 에

서 변화가 일정하게 증가 는 감소한 경우 선형 모형을, 변화가 일정하지 않은 경우

무선형 모형을 용하여 최종 모형을 설정하여야 한다. 만약 변화 함수가 선형이면,

편과 기울기 각각의 개인차가 각 변수별 기값과 변화율의 개인차를 의미하는 것

으로 볼 수 있다(홍세희 외, 2009).

<그림1> 잠재성장모형에서의 무변화 모형(좌) 선형변화모형(우)

자료: Singer & Willett, 2003; 홍세희 외(2009)


변수

6차년도 7차년도 8차년도

평균 표 편차 평균 표 편차 평균 표 편차

업무 인지도 3.867 0.724 3.875 0.758 3.960 0.755

업무 일치도 2.540 0,575 2.584 0.546 2.597 0.537

업무 만족도 3.294 0.663 3.300 0.689 3.340 0.653

( ) TLI CFI RMSEA

업무인지도 2.308(1) 0.978 0.996 0.021

업무일치도 0.205(1) 1.019 1.000 0.000

업무만족도 0.732(1) 1.004 1.000 0.000

각 변수별 시간에 따른 평균값을 산출하여 변화 함수를 설정하 다. 변수별로 시간

에 따른 평균값은 <표2>에 제시하 다.

<표2> 변수별 시간에 따른 평균 표 편차

각 시 에서의 평균 변화를 검토한 결과, 업무 인지도(3.867→3.875→3.960)와 업무

일치도(2.540→2.584→2.597), 업무 만족도(3.294→3.300→3.340)의 평균이 모두 증가하

는 양상을 보 기 때문에, 선형 모형을 용하기로 결정하 다.

다음으로 세 변수의 선형 모형에 하여 합도를 검토하 다. 구조방정식 모형에

서 모형의 합도를 단하는 기 으로 , TLI, CFI, RMSEA가 리 이용된다. 이 때,

검증은 가설의 내용이 지나치게 엄격하고 표본의 크기의 향을 심하게 받는다는

한계가 있어 합도 지수인 TLI, CFI, RMSEA가 주로 사용된다. TLI>.90, CFI>.90,

RMSEA<.05이면 좋은 합도라 할 수 있다(홍세희, 2000). 세 변수의 선형 모형에

한 합도 지수는 <표3>에 제시하 다.

<표3> 변수별 선형 모형에 한 합도

변수별 선형 모형에 한 결과를 살펴보면, 세 모형의 합도가 모두 한 수

(업무 인지도의 경우, TLI=.978>.90, CFI=.996>.90, RMSEA=.021<.05/ 업무 인지도의

경우, TLI=1.019>.90, CFI=1.000>.90, RMSEA=.000<.05/ 업무 인지도의 경우,

TLI=1.004>.90, CFI=1.000>.90, RMSEA=0.000<.05)이었다. 따라서 최종 연구 모형에


서는 세 변수에 한 변화 함수를 선형 모형으로 설정하 다.

각 변수의 변화 모형을 검토한 결과를 바탕으로 업무 인지도, 업무 일치도, 업무 만

족도의 계를 설정한 다변량 잠재성장모형으로 최종 연구 모형을 설정하 다.

본 연구에서의 연구 모형은 <그림1>에 제시되었다. 여기서 오차구조와 각 측정 변

수에 한 평균은 편의상 그림에서 생략하 다.

<그림2> 연구 모형 경로도5)

본 연구에서는 잠재성장모형의 분석을 해 Amos 18.0을 사용하 으며, 모형의 추

정 방법으로 FIML(Full Information Maximum Likelihood)을 사용하 다. 일반 으로

사용되는 모형의 추정방법인 ML(Maximum Likelihood)은 결측치(Missing Data)가 없

어야 추정이 가능하다는 기본 가정이 제되어 있어, 결측치가 비교 많이 발생하는

종단 연구에는 합하지 않은 추정방법이라 할 수 있다. 이러한 한계를 극복하기

해 FIML을 사용하게 되는데, 이는 일반 인 통계 패키지의 결측치를 처리하는 방법

5) 그림에 나타난 기호는 다음과 같다.

FJ: 업무인지도, JM: 업무일치도, JS: 업무만족도, I: 편=변수의 기값, S: 기울기=변수의 변화율, Y6:

6차년도, Y7: 7차년도, Y8: 8차년도


인 listwise나 pairwise보다 정확하게 미지수 추정을 할 수 있다는 장 을 가진다

(Arbuckle, 1996; 홍세희 외, 2009). 본 연구에서는 분석 자료가 결측치를 가지고 있어

이를 처리하기 해 Amos의 FIML추정 방법을 이용하 다.

한 연구 모형을 평가하기 해 합도 지수를 활용하 다. 잠재성장모형은 구조

방정식모형을 기본으로 하기 때문에, 합도 지수(goodness-of-fit index)를 통해 연구

모형을 평가할 수 있다(홍세희 외, 2004). 합도 지수에는 많은 유형이 존재하지만,

표본의 크기에 민감하지 않고, 모형의 간명성을 상 으로 더 잘 반 한 지수인

TLI(=NNFI), CFI, RMSEA가 바람직하다고 할 수 있다(홍세희, 2000). 체 으로

TLI>.90, CFI>.90, RMSEA<.05이면 좋은 합도라고 할 수 있다.

끝으로, 본 연구에서는 잠재성장모형을 활용하여 인턴십 수행 여부에 따른 집단 간

비교를 수행하 다. 횡단연구에서의 집단 간 비교(t-test, ANOVA 등)와 기본 인 개

념은 비슷하지만, 구조방정식에서는 측정모형 간의 경로계수의 차이를 검증할 수 있

다는 장 이 있다(홍세희 외, 2009). 잠재성장모형에서는 집단간 비교 분석을 수행하

기 에, 형태 동일성, 편 요인의 평균 동일성, 기울기 요인의 평균 동일, 집단간 등

가 제약의 순서로 기본 가정에 한 검증을 먼 실시해야 한다(김주환 외, 2008). 형

태 동일성이란, 모형이 비교하고자 하는 각 집단에서 동일한 의미를 가지는지에 해

서 검증하는 지표이다. 즉, 집단 간 비교를 해 기 모형의 잠재변수들간의 계가

모두 동일한지를 알아보는 차이다. 편 요인의 평균 동일성은 집단 구분에 계

없이 각 변수의 기값이 모두 같은지를 나타내는 지표이다. 기울기 요인의 평균 동

일성은 집단 구분에 계 없이 각 변수의 기울기가 모두 같은지를 나타내는 지표이

다. 이들은 측정 변수를 통해 찰된 집단에 따른 편과 기울기에서의 차이가, 집단

을 구분했기 때문에 발생한 것인지에 해 알아보는 차이다. 마지막으로 집단간 등

가 제약이란, 집단 사이에 존재하는 경로 계수 간의 유의미한 차이를 나타내는 지표

이다.6) 따라서 본 연구에서는 동일성 검증을 하여 최종 모형을 선정한 후, 인턴십 참

여 여부에 따른 다집단 비교 분석을 하 다.

6) 경로 계수에 한 동일화 제약 순서를 결정하는 방법은 다음과 같다(홍세희, 2013). 사실 각 경로 계수

에 한 이론 근거를 찾아 이에 맞게 제약을 가해야 하지만, 연구 실정상 이러한 순서를 찾는 것이

쉽지 않다. 따라서 안 인 방법으로, 첫 번째, 일단 모형 내에 존재하는 모든 경로 계수에 제약을 가

한 뒤 집단 간 차이가 가장 많이 나는 계수부터 제약을 풀어주는 방식이다. 하지만 이 방식은 제약에

한 이론 인 근거가 없기 때문에 바람직한 방법은 아니다. 반면 두 번째 방법은 모형 내에 존재하는

경로 계수들 집단 간 차이가 가장 게 나는 것부터 제약을 가하는 방식이다. 이 방식은 일종의 탐

색 방법으로 이론 인 근거가 다소 게 존재하더라도 집단 간 계수들을 비교하는 데 의미있는 결과

를 산출할 수 있어, 상 으로 사용할 만한 방법이라 할 수 있다.


Ⅳ. 연구 결과

1. 연구 모형에 한 검증 결과

우선, 본 연구에서 설정한 연구 가설1인, “업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도

사이의 계는 시간의 흐름에 따라 유의미한 변화 양상을 보일 것이다.”를 검증하기

해 연구 모형의 합도를 살펴보았다.

<표4> 연구 모형의 합도

() TLI CFI RMSEA

40.299(21) 0.964 0.983 0.018

<표4>에 제시되었듯이, 연구 모형의 합도는 TLI의 경우 0.964 CFI의 경우 0.983,

RMSEA의 경우 0.018으로, 모형의 합도가 좋은 것으로 나타났다.

다음으로 연구 모형을 통해 각 변수들의 시간에 따른 계를 추정해 보았다. 연구

모형에 따른 각 모수의 추정치는 다음의 <표5>에 제시하 다.

<표5> 연구 모형 추정치

모수 표 화된 추정치

JM_I (업무일치도 기값) ← FJ_I (업무인지도 기값) .154**

JS_I (업무만족도 기값) ← FJ_I (업무인지도 기값) .286***

JS_I (업무만족도 기값) ← JM_I (업무일치도 기값) .358***

JM_S (업무일치도 변화율) ← FJ_S (업무인지도 변화율) .102

JS_S (업무만족도 변화율) ← FJ_S (업무인지도 변화율) .664

JS_S (업무만족도 변화율) ← JM_S (업무일치도 변화율) .382

JM_S (업무일치도 변화율) ← FJ_I (업무인지도 기값) -.036

JS_S (업무만족도 변화율) ← FJ_I (업무인지도 기값) -.028

JS_S (업무만족도 변화율) ← JM_I (업무일치도 기값) .003

***p<0.01,

**p<0.05,

*p<0.1 에서 통계 으로 양방향 유의

우선, 세 변수의 기값 사이의 계에 해 살펴보면, 업무 인지도의 기값과 업

무 일치도의 기값, 업무 인지도의 기값과 업무 만족도의 기값 간에는 각각 정

인 상 계가 존재하며, 통계 으로 유의한 것으로 나타났다. 업무 인지도가 높을


수록 업무 일치도와 업무 만족도가 높다는 것을 알 수 있다. 한 업무 일치도의

기값과 업무 만족도의 기값 사이에도 정 인 계가 존재하고 통계 으로 유의하

다. 즉, 업무 일치도가 높을수록 업무 만족도 한 높다는 것을 나타낸다. 이는 기존

의 선행 연구 결과에서 나타난 일련의 결과들을 지지하는 것이다. 결과 으로 기존의

연구들에서 살펴보았듯이, 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도 사이에는 통계

으로 유의한 계가 존재함을 본 연구 모형에서도 확인할 수 있었다.

다음으로 세 변수의 변화율 사이의 계에 해 살펴보았다. 업무 인지도의 변화율-업무 일치

도의 변화율, 업무 일치도의 변화율-업무 만족도의 변화율, 업무 인지도의 변화율-업무 만족도

의 변화율 사이의 계가 모두 정 인 상 계를 보 지만 통계 으로는 유의미하지 않았다.

한 업무 인지도의 기값이 업무 일치도의 변화율과 업무 만족도의 변화율, 업무

일치도의 기값이 업무 만족도의 변화율에 미치는 향에 해 살펴보면, 정 인 상

계와 부 인 상 계가 혼재하여 그 방향이 일정하지 않았고, 그 크기 한 0에

가까울 정도로 미미했으며, 통계 으로 유의미한 계도 나타나지 않았다.

의 추정치를 바탕으로 본 연구의 첫 번째 가설에 해, “무 인지도와 업무 일치

도, 업무 만족도 사이의 계는 통계 으로 유의미한 정 상 계를 가지고 있지만,

시간의 흐름에 따른 계 변화가 통계 으로 유의미한 양상을 보이지는 않는다.”고 결

론 내릴 수 있다.

2. 인턴십 참여 여부에 따른 다집단 분석 결과

두 번째 연구 가설인 “변수 사이의 시간 흐름에 따른 계의 변화는 인턴십 수행

여부에 따른 집단 간에 차이를 보일 것이다.”에 한 검증을 해, 잠재성장모형에서

의 다집단 분석을 실시하 다. 우선 본 연구에서는 인턴십 참여 여부에 따라 집단을

나 어 동일성 가정에 해 검증하 다.

<표6> 다집단 분석을 한 동일성 검증 모형의 합도

() TLI CFI RMSEA

모형 1: 기 모형 40.299(21) .964 .983 .018

형태동일성인턴십 참여 23.691(21) .994 .997 .007

인턴십 미참여 41.558(21) .940 .972 .021

모형 2: 형태동일성( 체) 69.150(42) .964 .983 .012

모형 3: 편 요인의 평균 동일성 78.445(45) .959 .980 .013

모형 4: 기울기 요인의 평균 동일성 84.033(48) .959 .978 .013


() TLI CFI RMSEA

모형 5 79.303(49) .966 .981 .012

모형 6 85.695(50) .961 .978 .013

모형 7 86.164(51) .962 .978 .012

모형 8 86.421(52) .964 .979 .012

형태 동일성을 검증하려면, 동일한 모형이 두 집단에 모두 바람직한 수 의 합도

를 가지는지를 보아야 하는데, <표6>에 제시된 값을 보면, 인턴십 참여 집단

(TLI=.994, CFI=.997, RMSEA=.007)과 인턴십 미참여 집단(TLI=.940, CFI=.972,

RMSEA=.021) 모두 합도가 한 수 으로 나타났다. 이는 본 연구 모형이 형태

동일성을 가지고 있음을 의미한다. 형태 동일성이 성립하 으므로, 모형 2와 모형 3의

차이 검증을 실시하여 편 요인의 평균 동일성에 해 알아보았다. 두 모형 사이

의 값은 9.295(=3)이기 때문에 통계 으로 유의하지만, 값의 특성상 표본

의 크기에 민감하기 때문에, 두 모형의 합도 지수간 차이에 해서도 살펴볼 필요

가 있다. 두 모형에서 합도 지수의 차이를 보면, ΔTLI=.005, ΔCFI=.003, Δ

RMSEA=.001로 그 차이가 그리 크지 않았고, 세 지수 모두 그 자체로 바람직한 합

도의 기 을 충족하기 때문에 본 연구 모형에서 편 요인의 평균 동일성 한 성립

되었다고 볼 수 있다. 마지막으로 기울이 요인의 평균 동일성을 살펴보면, 모형 3과

모형 4의 값이 5.588( =3)이므로 두 모형이 통계 으로 유의미한 차이를 보이

지 않는다고 할 수 있다. 한 표본 크기에 상 으로 민감하지 않은 합도 지수간

의 차이에서도, ΔTLI=0, ΔCFI=.002, ΔRMSEA=0로 차이가 거의 없었고, 세 지수 모두

그 자체로 바람직한 합도의 기 을 충족하기 때문에 본 연구 모형에서 기울기 요인

의 평균 동일성이 성립되었다고 볼 수 있다.

마지막으로 집단 간 등가 제약 검증을 하고자, 경로 계수들 집단간 차이가 가장

작은 것부터 제약을 가하 다.

<표7> 집단간 등가 제약 검증 모형의 합도7)

7) 여기서 모형 4는 <표6>에 제시된 기울기 요인의 평균 동일성이 검증된 모형이다. 모형 5～12는 각 경로

계수에 하여 집단 간 등가 제약을 가한 것으로, 모형 내에 존재하는 경로 계수들 집단 간 차이가

가장 게 나는 것부터 제약을 가했다. 구체 으로 설명하면, 모형 5의 경우 FJ_S→JM_S에, 모형6의

경우 JM_I→JS_I, 모형 7의 경우 FJ_I→JM_I, 모형 8의 경우 FJ_I→JM_S, 모형 9의 경우 FJ_I→JS_S,

모형 10의 경우 JM_I→JS_S, 모형 11의 경우 FJ_S→JS_S, 모형 12의 경우 JM_S→JS_S, 모형 13의 경

우 FJ_I→JS_I의 순서에 따라 으로 모형에 제약을 가해 검증을 실시하 다.


모형 9 91.373(53) .960 .977 .013

모형 10 92.224(54) .961 .977 .013

모형 11 89.316(55) .966 .979 .012

모형 12 93.618(56) .963 .977 .012

모형 13 93.662(57) .965 .978 .012

모수

표 화된 추정치

인턴십 참여 인턴십 미참여

JM_I (업무일치도 기값) ← FJ_I (업무인지도 기값) .188** .147*

JS_I (업무만족도 기값) ← FJ_I (업무인지도 기값) .367*** .175**

JS_I (업무만족도 기값) ← JM_I (업무일치도 기값) .272***

.310***

JM_S (업무일치도 변화율) ← FJ_S (업무인지도 변화율) .013 .046

JS_S (업무만족도 변화율) ← FJ_S (업무인지도 변화율) .391**

.538

JS_S (업무만족도 변화율) ← JM_S (업무일치도 변화율) .353*

.199

JM_S (업무일치도 변화율) ← FJ_I (업무인지도 기값) -.121 -.164

JS_S (업무만족도 변화율) ← FJ_I (업무인지도 기값) -.055 .008

JS_S (업무만족도 변화율) ← JM_I (업무일치도 기값) .080 .009

<표7>을 살펴보면, 기울기 요인의 평균 동일성이 성립했으므로, 모형4와 모형 5의

차이 검증을 실시하여 집단 간 등가 제약에 해 검증해 보았다. 두 모형 사이의

값은 4.73( =1)이며, 이는 통계 으로 유의하다. 이는 값이 3인 의 경

우와는 달리, 값이 1로 작은 편이기 때문에 표본의 크기에 향을 받지 않아, 그

자체로도 의미가 있다고 볼 수 있다. 따라서 집단 간 비교 분석을 한 모형은 형태

동일성, 편 요인의 평균 동일성, 기울기 요인의 평균 동일성이 충족된 모형으로 설

정하 다. <표8>에 제시된 수치들은 본 연구 모형으로 인턴십 참여 여부에 따른 다

집단 분석 결과이다.

<표8> 다집단 분석 모형 추정치

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1 에서 통계 으로 양방향 유의


우선, 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도의 기값의 계에 해 살펴보았

다. 두 집단 모두 세 변수 사이에 정 인 상 계가 존재하며, 이것이 통계 으로 유

의한 것으로 나타났다. 한 업무 인지도의 기값이 업무 일치도의 기값에 미치는

향과 업무 인지도의 기값이 업무 만족도의 기값에 미치는 향이, 인턴십 미참

여 집단에 비해 인턴십 참여 집단에서 더 높았다. 하지만 업무 일치도의 기값이 업

무 만족도의 기값에 미치는 향은 이러한 양상을 보이지는 않았다. 이러한 결과는,

인턴십의 실효성에 한 기존의 선행 연구 결과들을 지지하는 결과라 볼 수 있다. 즉,

인턴십에 참여한 경험이 있는 개인은 그 지 않은 사람에 비해 업무 인지도와 업무

일치도가 높을수록 업무 만족도가 높았으며, 이러한 사실을 본 연구 결과에서도 나타

났다고 볼 수 있다.

다음으로 세 변수의 변화율 사이의 계에 해 살펴보았다. 인턴십 참여 여부에

계 없이 두 집단에서 변화율 사이에 정 인 상 계를 보 지만, 모두가 통계

으로 유의한 것은 아니 다. 여기서 주목할 은 인턴십 참여 집단에서는 업무 일치

도의 변화율-업무 만족도의 변화율, 업무 인지도의 변화율-업무 만족도의 변화율 사

이의 계가 모두 통계 으로 유의미했다는 사실이다. 이와 달리 인턴십 미참여 집

단에서는 세 변수의 변화율 간의 계 모두 통계 으로 유의미하지 않았다. 이는 기

존의 연구 결과들에서는 제시되지 않았던 것으로, 인턴십의 실효성에 해서 보다

구체 으로 설명할 수 있는 근거가 된다. 즉, 인턴십 경험을 한 개인은 그 지 않은

개인에 비해 업무 인지도가 높아지며, 그 결과 업무 일치도와 업무 만족도를 높이게

된다. 따라서 인턴십은 개인에게 정 인 향을 미치며, 이것은 구체 으로 업무

인지도-업무 일치도, 업무 인지도-업무 만족도 사이의 계에 향을 주는 것이라

할 수 있다.

한 업무 인지도의 기값이 업무 일치도의 변화율과 업무 만족도의 변화율, 업

무 일치도의 기값이 업무 만족도의 변화율에 미치는 향에 해 살펴보면, 인턴

십에 참여한 집단이 그 지 않은 집단에 비해 더 큰 수치를 보이기는 했다. 하지만

정 인 상 계와 부 인 상 계가 혼재하여 그 방향이 일정하지 않았고, 그 크

기 한 0에 가까울 정도로 미미했으며, 통계 으로 유의미한 계도 나타나지 않

았다.

의 추정치를 바탕으로 본 연구의 두 번째 가설에 해, “업무 인지도와 업무 만족

도, 업무 일치도와 업무 만족도 사이의 시간 흐름에 따른 계의 변화는 인턴시 수

행 여부에 따른 집단 간에 차이를 보이지만, 업무 인지도와 업무 일치도 사이의 계

에서는 이러한 양상을 보이지 않는다.”라고 결론을 내릴 수 있다.


Ⅴ. 결론 함의

본 연구는 업무 인지도, 업무 일치도, 업무 만족도 사이의 계에 해 보다 자세히

설명하는데 그 목 이 있다. 구체 으로 살펴보면, 우선 세 변수 사이의 계에 해

서 이미 분석한 기존의 연구들이 있기는 하지만, 이들이 일 된 연구 결과를 밝히지

는 못하고 있다는 , 횡단 연구 자료에 치 하여 일회성 보고 형식의 연구 결과가

많다는 , 지나치게 많은 변수들을 종합 으로 다루려고 하다보니 연구의 결과가 지

나치게 복잡하게 보고되었다는 등의 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 이러한

기존 연구들의 제한 을 극복하고자, 기존의 연구에서 사용하 던 변수들 에서 가

장 연 이 깊고 연구 결과가 비교 일 성이 있는, 업무 인지도, 업무 일치도, 업무

만족도의 세 변수를 모형의 주요 변수로 선정하 다. 그리고 시간의 흐름에 따른

계 양상을 살펴보기 해 잠재성장모형을 설정하여, 기존의 횡단 연구에서 보다 확장

된 시각으로 근하 다.

이와 더불어 최근 우리나라에서 청년 실업 책으로 활발히 시행되고 있는 “인턴십”이

슈를 연구 쟁 으로 삼았다. 따라서 본 연구는, 업무 인지도, 업무 일치도, 업무 만족

도의 세 변수 사이의 시간에 따른 계 양상을 잠재 성장 모형을 통해 살펴보고, 인

턴십 참여 여부에 따른 다집단 분석을 실시하여 인턴십의 실효성에 해 알아보았다.

본 연구의 결과와 그에 따른 시사 은 다음과 같다. 첫째, 업무 인지도와 업무 일치

도, 업무 인지도와 업무 만족도, 업무 일치도와 업무 만족도 사이에는 모두 정 인 상

계가 존재했으며, 통계 으로 유의한 것으로 나타났다. 즉, 업무 인지도가 증가하

면 업무 일치도가 증가하고, 업무 인지도와 업무 일치도가 높아지면 업무 만족도

한 높아짐을 의미한다. 반면 업무 인지도가 낮아지면 업무 일치도도 낮아지며, 업무

인지도와 업무 일치도가 감소할수록 업무 만족도 한 감소함을 나타내는 것이기도

하다. 특히 세 변수 사이의 계에서 업무 인지도가 업무 일치도에 향을 주고, 이것

이 결과 으로 업무 만족도에까지 향을 미친다는, 일련의 매개 효과가 있었다는 사

실 한 검증되었다. 이는 세 변수 사이의 계가 있음을 밝힌 기존의 많은 선행 연

구 결과들을 지지하는 것이라 할 수 있다.

둘째, 세 변수의 시간에 따른 변화율의 계를 살펴보면, 업무 인지도의 변화율이

업무 일치도의 변화율과 업무 만족도의 변화율에 미치는 향과 업무 일치도의 변화

율이 업무 만족도의 변화율에 미치는 향이 모두 정 인 계를 보 지만, 통계 으

로는 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 이는 특히 본 연구에서 으로 다루고자

했던 연구 문제 하나인, 시간에 따른 세 변수의 변화 양상이 뚜렷하지는 않았다.

따라서 기존의 연구 결과에서는 미처 살피지 못했던 세 변수의 시간에 흐름에 따른

변화 양상이 서로 별 다른 향을 주고 받지 않는다고 할 수 있다.


셋째, 세 변수의 매개 효과가 시간 흐름에 따라 향을 주고 받는지 알아보았다.

구체 으로 살펴보면, 업무 인지도가 업무 일치도의 변화율과 업무 만족도의 변화율

에 부 인 향을 있는 것으로 보이지만, 이것이 통계 으로 유의하지는 않았다. 그리

고 업무 일치도와 업무 만족도의 변화율 사이에는 정 인 계가 존재했지만, 이 역

시 통계 으로는 유의하지 않았다. 한 이 계들 모두 그 크기가 0에 가깝게 나왔

기 때문에, 실제로 효과가 거의 없는 것이라 볼 수 있다. 따라서 업무 인지도, 업무

일치도, 업무 만족도 사이의 매개 효과가 시간의 흐름에 따라 별다른 향이 존재하

지 않았다.

넷째, 인턴십 참여 여부에 따라 다집단 분석을 실시한 결과, 인턴십 참여 집단의 경

우, 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도 사이에 정 인 계가 있었고, 모두 통

계 으로 유의했으며, 앞서 언 한 매개 효과도 존재하는 것으로 나타났다. 한 인턴

십 미참여 집단의 경우에도, 세 변수 사이에 정 인 계가 있었으며, 통계 으로 유

의미했음을 알 수 있었다. 이는 앞서 언 한 체에서의 결과와 일치하는 결과라 할

수 있다. 특히 표 화된 추정치를 가지고 두 집단의 결과를 비교해보면,업무 인지도가

업무 일치도와 업무 만족도에 각각 미치는 향력의 크기가 인턴십에 참여한 집단이

그 지 않은 집단에 비해 더 크게 나타났다. 기존의 연구에서 인턴십의 효과가 미래

업무에 한 인지 정도를 높여, 이와 유사한 직종을 선택하게 될 가능성을 높이며, 결

과 으로 업무에 한 만족도를 높이는 결과를 보여 다는 것을 본 연구의 결과가 지

지하는 것이라 할 수 있다. 다시 말해서, 인턴십을 경험한 사람이 그 지 않은 사람에

비해 업무 인지도가 증가하며, 이는 자신이 미리 경험했던 직업이나 이와 유사한 직

업을 선택하게 될 가능성을 높이게 되어, 향후 실제로 업무를 수행할 때 이에 한

만족도가 증가할 수 있음을 의미한다. 따라서 인턴십의 실효성은 업무에 한 개인의

인지 인 측면(업무 인지도)과 기호 인 측면(업무 일치도), 정서 인 측면(업무 만족

도)에 모두 향을 미친다고 볼 수 있다.

다섯째, 세 변수 사이의 계가 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화 양상을 보이는지,

다집단 분석을 통해 살펴본 결과, 인턴십에 참여한 집단의 경우, 업무 인지도의 변화

율이 업무 만족도 변화율에 미치는 향과, 업무 일치도의 변화율이 업무 만족도의

변화율에 미치는 향이 모두 정 이고 통계 으로 유의한 것으로 나타났다. 반면 인

턴십 미참여 집단에서 이 계들은 정 이기는 하지만 모두 통계 으로 유의하지는

않았다. 이는 기존 연구 결과들에서는 보고되지 않았던 것으로, 인턴십의 실효성에

해 설명해주는 연구결과라 할 수 있다. 다시 말해서, 인턴십에 참여한 개인은 그 지

않은 개인에 비해, 자신이 재 수행하고 있는 업무에 한 인지 정도와 업무의 일치

정도가 차 증가함에 따라 본인의 업무에 한 만족도 한 증가한다. 따라서 인턴

십이 개인의 업무에 한 반 인 인식(업무 인지도, 업무 일치도, 업무 만족도)에


정 인 향을 주고 있다는 사실을 의미한다고 볼 수 있다.

여섯째, 세 변수 사이의 매개 효과가 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화 양상을 보이

는지에 해서는, 인턴십 참여 여부에 계 없이 일정한 변화 양상을 보이지 않았으

며, 통계 으로 유의하지도 않았다. 따라서 앞서 체 집단에서의 분석 결과와 마찬가

지로, 인턴십 참여 여부에 따라 다집단 분석한 결과 한 업무 인지도, 업무 일치도,

업무 만족도 사이의 매개 효과가 시간의 흐름에 따라 별다른 향이 존재하지 않았음

을 알 수 있다.

본 연구의 의의는, 기존의 연구가 횡단 연구 자료만을 다루었다는 한계가 있는 반

면, 본 연구는 3차년도 이상의 자료를 가지고 변수들 사이의 계를 밝혔다는 이다.

특히 연구방법론 측면에서 시간 간격을 두고 반복 으로 측정된 자료를 다룰 수 있

는 잠재성장모형을 이용했기 때문에, 다른 추정방법보다 간편하고 보다 정확하게 추

정할 수 있었다. 그리고 인턴십 참여 여부에 따른 다집단 분석을 통해 최근 청년 실

업 문제의 해결책으로 주목받고 있는 인턴십 제도의 실효성에 해서 논의해 볼 수

있었다는 에서 의의가 있다. 인턴십에 참여한 집단이 그 지 않은 집단에 비해 업

무에 한 인지 정도가 높아지고, 자신이 미리 경험해 본 유사한 직종을 선택할 가능

성이 증가하며, 결과 으로 업무 반에 한 만족도도 증가할 수 있다는 에서, 향

후 인턴십 로그램을 더욱 확장하고 내실있게 실시해야 한다는 정책 인 시사

한 가진다.

다만, 본 연구가 3차년도의 자료만 다루었고, 업무 만족도에 향을 미치는 변수로

업무 인지도와 업무 일치도만을 선정했기 때문에, 향후 보다 축 된 자료로, 다양한

변수들의 계를 고려하여, 앞으로 인턴십에 한 실질 인 평가 정책에 도움이

되는 추가 연구가 시행 되어야 할 것이다.


<참고문헌>

강순희, 노홍성(2000), “직업훈련의 취업 임 효과,” 『노동경제논집』, 23(2); 127～151.

김강호(2009), “학력과 직업 훈련 참여가 임 에 미치는 효과,” 『농업교육과 인 자원

개발』, 41(3); 123～151.

김종권(2009), “인턴제도를 포함한 일자리 책의 국내외 로젝트에 한 소고,” 『

한안 경 과학회 학술 회 논문집』, 1; 09～123.

김주섭(2005), “청년층의 고학력화에 따른 학력과잉 실태 분석,” 『노동정책연구』,

5(2); 1～29.

김주환, 김민규, 진 재(2008), “미디어 이용이 후보자 평가에 미치는 향에 한 종

단 연구: 잠재성장모형을 통한 패 데이터 분석을 심으로,” 『언론정보학

보』, 44.; 76～107.

김혜정(2008), “ 장실습과 인턴십 경험이 직무일치와 노동시장 진입과정에 미치는

향,” 충남 학교 석사학 논문.

박우성, 노용진(2002), “비정규직 근로자의 직무만족 결정요인,” 『조직과 인사 리 연

구』, 26(1); 205～236.

서정희(2002), “한국의 청년실업 책에 한 연구,” 숙명여자 학교 석사학 논문.

송 태(2004), “지방의회 인턴십의 실태와 발 방안,” 한국지방자치학회 동계학술 회

발표자료.

송 근(2010), “참여정부와 이명박 정부의 청년실업 책 비교연구,” 성결 학교 석사학

논문.

신기동, 김 성, 한 규(2004), “청년층 고용 진을 한 산학 력 방안 연구,” 『경기

개발연구원 기본연구』, 11; 3～5.

안주엽, 이윤신(2000), “일자리 불일치와 일자리 만족도의 결정 요인,” 한국국제경제학

회 동계학술 회 발표논문.

유경 , 강창회(2009), “직업훈련의 임 효과 분석: 경제활동인구 조사를 심으로,”

『한국개발연구』, 32(2); 27～53.

유진 (2006), “ 학졸업생의 취업효과에 한 연구: 소득수 , 취업안정성, 취업형태

를 심으로,” 세종 학교 박사학 논문.

이규용(2010), “청년인턴 사업 평가,” 『노동리뷰』. 1; 52～63.

이상은(2005), “청년들에 한 직업 훈련의 취업 근로소득 효과,” 『사회복지정

책』, 23; 5～28.

이용철, 윤기열, 채 병(2008), “호텔외식사업부 인턴십 교육 로그램이 직무만족에 미

치는 향 연구,” 『국제 산업연구』, 1(2); pp.171～191.


이요행, 김정권(2011), “미취업 졸생 인턴 사업 교육훈련 사업 참여자 평가 분

석,” 『취업진로연구』, 1(1); 53～77.

이종구, 김병기(2008), “한국기업의 인턴사원제도의 사 개과정과 시 별 특성 비교

분석에 한 탐색 연구,” 『경 사학』, 23(3); 261～298

이희정(2005), “산학 동에 한 장실습생의 인식이 실습생 만족에 미치는 향,” 세

종 학교 석사학 논문.

정주연, 장수명, 최 섭(2006), “ 학생 장 실습의 구조와 성과,” 한국 직업 능력 개

발원.

차성 , 주휘정(2008), “교육 기술 불일치가 임 , 직무 만족, 이직 의도에 미치는

향 분석,” 『교육재정경제연구』, 19(3); 177～215.

최두 (2008), 『 로벌리더 육성을 한 학생 해외 인턴십 활성화 방안』, 서울:

교육과학기술부

최 섭(2002), “입직 과정에서의 희망직장 선택이 임 에 미치는 향 분석,” 『한국노

동경제학회』, 25(1); 97～129

홍세희(2000), “구조방정식 모형에 있어서 합도 선정 기 과 그 근거,” 『한국심리학

회지: 임상』, 19(1); 161～177

홍세희, 유숙경(2004), “다변량 고차 잠재 성장모형을 이용한 내외통제성과 학업성취의

종단 계 분석,” 『교육평가연구』, 17(2); 131～146.

홍세희, 이수진, 박 규(2005), “청소년의 인터넷 독과 개인 , 가족 변인간의 연구:

시간에 따른 변화와 상호 연 성,” 『교육심리연구』, 19(4); 1179～1197

홍세희, 김주환, 김민규(2009), 『구조방정식모형으로 논문쓰기』, 서울: 커뮤니 이션

북스.

홍세희(2013), 『구조방정식 모형의 다양한 모형』, 서울: 에스앤엠 리서치 그룹.

Arbuckle, J. L.(1996), Full Information Estimation in the Presence of Incomplete

Data, Advanced Structural Equation Modeling: Issues and Techniques.

Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.

Duncan, T. E., Duncan, S. C., Strycker, A. L., Li, F., & Alport, A.(1999), An

introduction to latent variable growth curve modeling: Concepts, issues,

and applications, Mahwah, NJ: Lawrence Erlabaum.

Patricia L. Linn, Jane Ferguson & Katie Egart(2004), “Career Exploration via

Cooperative Education and Life Span Occupational Choice”, Journal of

Vocational Behavior, 65(3); 430～447.

Singer, J. D., & Willett, J. B.(2003), Applied Longitudinal Data Analysis: Modeling

Change and Event Occurance, NY: Oxford University Press.

Documents

인턴십 참여 여부에 따른 업무 인지도와 업무 일치도, 업무 만족도 간의 …kostat.go.kr/file_total/2014_pp_05.pdf · * 홍민주: 고려대학교 일반대학원