위셋 디위드캠페인

산업에서
혁신이 제대로 실현되려면
다양한 목소리와
가치관이 제시되고
증폭되어야 합니다.

산업에서 혁신이 제대로 실현되려면
다양한 목소리와 가치관이 제시되고
증폭되어야 합니다.

세계 최대 IT/가전 전시회 ‘CES2023’을 관통하는 주제 ‘다양성’입니다. 이익을 추구하는 기업이 다양성 & 포용성을 강조하는 이유는 무엇일까요?

맥킨지&컴퍼니가 15개국, 1,000개 대기업을 대상으로 분석한 결과 인종, 민족 다양성이 높은 기업일수록 생산성이 높을 확률이 36% 더 높고 성별 다양성이 높은 회사일수록 영업이익이 높을 가눙성 역시 25% 높게 나타났습니다.

또한 포용적 문화를 보유한 기업일수록 재무적 성과는 물론 직장만족, 근로자의 조직 몰입과 같은 성과에도 강점을 갖고 있는 것으로 알려졌습니다.

조직 구성의 다양성이
생산성에 미치는 영향

인종 다양성 상위그룹이 하위그룹보다
평균 이상 생산성 낼 가능성 36%⬆
성별 다양성은 25% ⬆차이보여

2020 맥킨지 보고서

인종다양성

성별다양성

대한민국 과학기술,
다양성을 포용하고 있을까?

조직 내 의사결정권이
큰 위치에 가까워질수록
성별 격차는 점점 벌어집니다.

2001 남녀과학기술인력 현황
(WISET 2021 여성과학기술인력 활용 실태조사)

과학이 여는 미래
다양성 & 포용성이
핵심입니다

과학기술 조직 내 구성원이
세대,지역,성별로 다양하게 구성되었는가?

주요한 의사 결정 테이블에 누가 초대되는가?

누구나 제한이나 배제 없이
연구개발(R&D) 과정에 참여할 수 있는가?

위 질문들에 대한 답을 찾고 문제를 해결해 나가는데
무엇보다 중요한 것은 조직 내 다양성 확보와 포용적 문화 조성입니다.
불확실성의 시대, 한 가지 관점으로는 과학기술 문제를 해결할 수 없습니다.
다양한 경험과 사고방식을 가진 사람들이 모여야 혁신적 아이디어가 나옵니다.

디위드 캠페인은 다양한 시선을 통해 더 큰 상상의 나래를 펼치는
대한민국 과학기술의 미래를 위한 시작입니다.

사례1

교통사고 시
여성 및 어린이가
남성보다 부상 확률
73% 높아

차량충돌 실험용 인체모형(더미)은 오랫동안 남성 신체 표준으로 만들어졌습니다. 남성보다 체격이 작은 여성, 어린이 등의 체형은 반영되지 않아 사고 시 여성은 중상 가능성이 73%나 더 높았습니다. 최근에는 임산부를 비롯한 여성, 어린이, 유아 인체 모형이 잇달아 개발되고 있습니다.

미국 버지니아대학, 자동차 정면충돌사고 분석결과 (22,853건, 1998~2015년)

사례2

코로나19 백신
부작용 사례
79%가 여성

백신 연구 시 임상시험 참가자 성별이 한 쪽으로 치우치면 어떤 일이 벌어질까요? 백신 접종을 받은 미국인 약 1,370만 명 조사 결과 전체 백신 부작용 사례 중 여성이 79.1%를 차지하는 것으로 나타났습니다. 백신 개발 과정에서 성별에 따른 투여량, 생물학적 면역반응을 충분히 고려하지 않았기 때문입니다.

미국 질병통제예방센터(CDC), 2021. 3

사례3

미국 내 부작용이
보고된 약물 중
307개에서 성별 부작용
차이 나타나

1997년부터 2000년까지 미국에서 부작용으로 판매 중단된 약물 10종 중 8종의 경우, 남성보다 여성에게 위험한 부작용이 집중되는 결과를 보였습니다. 이는 약물 도입 전 동물 실험, 임상실험이 수컷, 남성만을 대상으로 진행되었기 때문입니다.

미국 내 회계감사원(GAO), 2016 사이언티픽 리포트

사례4

의학연구에서
사용되는
모든 인간세포주의
95%가 유럽계

인간세포주는 유전학, 생명공학 연구 뿐아니라 약물에 대한 반응, 안전성을 확인하는 실험 등에 활용됩니다. 현재 쓰이는 세포주의 95%는 유럽계이며 아프리카, 아시아, 히스패닉계 세포주의 5% 미만으로 대표성이 크게 떨어진다고 볼 수 있습니다.
국제학술지 CELL, 2021.5

사례5

안면인식 AI
노년층, 유년층,
여성에서
오류 확률 높아

미국 국무부, 국토안보부, FBI 등에서 수집한 189개의 안면인식 알고리즘 평가 결과 남성보다 여성, 노년층, 유년층에 대한 안면인식 오류가 2~5배 가량 높고 백인보다 아시안, 아프리칸에 대한 오류 비율이 높게 나타났습니다. 이러한 안면인식 오류는 수사, 검색 등에서 특정 인종과 성별에게 피해를 줄 수 있다는 지적이 나오고 있습니다.
<성별, 연령, 인종에 따른 안면인식 알고리즘 정확도 차이> 미국 국립표준기술연구소(NIST) 보고서, 2019.12