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AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08

    높음· 상대

    낮음4단계 상대 범주매우 높음

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)

    BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다

    원천 데이터셋 (XLSX 파일 내려받기)

  • 데이터 출처: Anthropic발행 시점: 2026-03

    0.000

    0.000여기 실린 값의 범위0.745
    척도 · 모수 · 출처

    관측 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025

    0.26

    0.09여기 실린 값의 범위0.70

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값

    본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 76%입니다.

    원천 데이터셋

이 원천이 어떤 종류의 값인가

BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.

작업별 노출도

숨긴 작업 4개 보기

이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.

작업βE1 + 0.5 × E2
교통 시스템의 수리·유지보수·변경을 위한 작업 지시서를 작성한다.

Prepare work orders for repair, maintenance, or changes in traffic systems.

O*NET 태스크 ID 8634

1.0
수기 계수표·기계 계수 테이프·레이더 속도 측정에서 데이터를 수집·취합하고, 컴퓨터 입력용으로 데이터를 코딩한다.

Gather and compile data from hand count sheets, machine count tapes, or radar speed checks and code data for computer input.

O*NET 태스크 ID 8640

1.0
표준 공식을 사용해 교통 신호의 시간 설정이나 속도 제한을 산출한다.

Compute time settings for traffic signals or speed restrictions, using standard formulas.

O*NET 태스크 ID 8647

1.0
제도 기구나 컴퓨터 자동 제도 장비를 사용해 제안된 신호 설비나 그 밖의 제어 장치의 도면을 작성한다.

Prepare drawings of proposed signal installations or other control devices, using drafting instruments or computer-automated drafting equipment.

O*NET 태스크 ID 8631

0.5
현재나 예상되는 교통량을 감당하고 사용성과 효율을 높이기 위해 교통 제어 시스템의 구성 요소를 계획·설계하고 개선한다.

Plan, design, and improve components of traffic control systems to accommodate current or projected traffic and to increase usability and efficiency.

O*NET 태스크 ID 8632

0.5
교통 흐름을 원활하게 할 가장 효율적인 방법을 결정하기 위해 교통 흐름·사고율·개발 계획에 관한 데이터를 분석한다.

Analyze data related to traffic flow, accident rates, or proposed development to determine the most efficient methods to expedite traffic flow.

O*NET 태스크 ID 8633

0.5
효과를 평가하려고 조명이나 표지·노면 표시의 시인성 같은 교통 상황에 영향을 주는 요인을 연구한다.

Study factors affecting traffic conditions, such as lighting or sign and marking visibility, to assess their effectiveness.

O*NET 태스크 ID 8635

0.5
도색 작업반을 위해 노면 표시를 배치한다.

Lay out pavement markings for striping crews.

O*NET 태스크 ID 8637

0.5
지정된 시간대의 차량이나 보행자 통행량·유형·이동을 평가하기 위해 계수기를 조작하고 데이터를 기록한다.

Operate counters and record data to assess the volume, type, and movement of vehicular or pedestrian traffic at specified times.

O*NET 태스크 ID 8638

0.5
다른 교통 기술자나 작업자에게 교통 제어 장치에 관한 기술 감독을 제공한다.

Provide technical supervision regarding traffic control devices to other traffic technicians or laborers.

O*NET 태스크 ID 8639

0.5

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.

데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조

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