재현 패키지 — 보고서2 「AI 기반 산업별 부가가치 전망」 3장 사용 데이터: AI 수용도조사 원자료

한국고용정보원 「AI 수용도가 고용변화에 미치는 영향」 사업체 조사(2025년, 2,297개 사업체, 21개 업종)의 원자료를 다시 집계해, 4장 전망이 쓰는 통계표 값과 원자료가 일치하는지 확인하고 원고 3장의 수치(AI 중요도 D2, 도입 여부별 차이, KSIC 섹션별 점수)를 재현한다.

폴더 구조

s3-data/ ├─ README.md · requirements.txt · config.py · run_all.py ├─ 01_입수.ipynb 원자료에서 필요한 13개 열만 읽기, 통계표와 E4-1 평균 대조 ├─ 02_분석.ipynb D2 AI 중요도, 도입·미도입 비교, KSIC 섹션별 E4-1·D2 ├─ 03_결과.ipynb 원고 수치 대조(검증 셀) ├─ src/survey_raw.py 읽기·집계 함수(식별 정보 열은 읽지 않음) └─ data/private/ ★ 원자료·통계표 자리(공개 묶음에 없음)

자료 보호

원자료에는 사업체명·법인등록번호가 있다. src/survey_raw.py는 업종 코드와 분석 문항 13개 열만 읽는다. 집계 결과도 공표 전 자료이므로 공개 화면에서는 결과 셀의 출력을 숨기고, 집계 파일(output/summary.csv 등)은 공개 묶음에서 뺀다(PUBLIC_EXCLUDE.txt). 자료를 받은 과제 참여기관은 data/private/에 두 파일을 넣고 python run_all.py로 같은 결과를 얻을 수 있다.

검증

• 01: 원자료로 다시 계산한 E4-1 4시점 평균이 통계표 '전 체' 행과 소수점 여섯째 자리까지 같다.
• 03: 응답 수, D2 평균·중위, E4-1 2025·2040 평균, 도입·미도입 사업체 수와 점수(9개)를 원고와 대조한다.

정정 기록

• 2026-10-08: 원자료 4행은 변수 코드 행(예: a1a)이다. KSIC 형식(알파벳+숫자)인 행만 응답으로 남긴다(2,297개).

R은 쓰지 않는다.