역사학연구원

평균 연봉3,943만원
전망보통이상

데이터 기준일: 2026-09-16

하는 일

역사학연구원은 과거부터 현대까지 인류의 정치, 경제, 문화 등 다양한 활동을 기록하고 조사하는 전문가입니다. 문헌 자료와 유물을 수집 및 분석하여 역사적 사실의 진위와 의미를 객관적으로 판별하는 연구를 수행합니다. 또한 특정 시대나 분야를 전문적으로 탐구하여 역사적 흐름과 사료의 가치를 체계적으로 정리합니다.

임금 정보

연봉은 하위 25% 2,987만원, 평균 3,943만원, 상위 25% 5,419만원입니다.

출처: 워크넷 직업정보(커리어넷 제공)

이 직업 연봉 범위
하위 2,987만원평균 3,943만원상위 5,419만원
전체 453개 직업 중 위치

이 직업의 평균 연봉은 잡사전 수록 직업 453개 중 상위 37% 수준입니다. (하위 63% 초과)

공식 통계 · 직군 평균

「역사학연구원」이 속한 표준직업분류 대분류 "전문가 및 관련종사자" 전체의 평균입니다 —역사학연구원 개별 수치가 아니라, 같은 대분류로 묶이는 다른 직업들과 공유하는 값입니다. 출처: 고용노동부 「고용형태별근로실태조사」(2025년), 국가통계포털(KOSIS).

연령대별 평균 임금(월, 특별급여 포함)

19세 이하
265만원
20~24세
296만원
25~29세
372만원
30~34세
454만원
35~39세
557만원
40~44세
604만원
45~49세
620만원
50~54세
593만원
55~59세
571만원
60세 이상
445만원

성별 평균 임금(월, 특별급여 포함)

남성
611만원
여성
396만원

실수령액 계산해보기

4대보험 요율과 단순화한 소득세 공식으로 계산한 근사치입니다. 부양가족은 반영하지 않은 1인 가구 기준이며, 실제 원천징수액·연말정산 결과와 다를 수 있습니다.

전망

역사학연구원은 대학 및 연구소 위주의 채용 구조로 인해 일자리 증가가 제한적이지만, 최근 인문학의 융합적 활용 가치가 높아지고 있습니다. 당분간은 현재의 고용 수준을 유지할 것으로 보이며, 다양한 학제 간 연구를 통해 새로운 실용적 영역이 확대될 가능성이 있습니다.

AI가 이 직업을 대체할 가능성은?

방대한 기록물을 데이터화하고 분류하는 작업은 자동화될 수 있으나, 사료의 비판적 해석과 역사적 맥락에 대한 통찰은 고도의 인간적 판단이 필요하기 때문입니다.

AI(Gemini)가 하는 일·필요 능력 정보를 근거로 평가한 참고 지표이며, 실제 고용 전망과는 다를 수 있습니다.

연봉과 이 위험도를 함께 본 순위는 잡사전 안전마진 지수에서 확인할 수 있습니다.

되는 방법

  1. 1

    관련 학과

    사학과
  2. 2

    관련 자격증

    특정 관련자격증이 등록되어 있지 않습니다.
  3. 3

적성 · 흥미

적성

- 사람과 사회에 대한 폭넓은 시각, 지적 호기심을 가지고 있어야 하며, 역사, 사회, 철학 등 인문학과 사회과학 전반에 대한 지식이 요구된다. - 역사적 사실에 대한 탐구정신과 호기심, 역사적 사실을 객관적으로 기술, 평가할 수 있는 객관성, 논리적 사고력, 판단력, 통찰력이 요구된다. - 각종 문헌자료를 탐구하고 연구하므로 한문과 영어, 중국어 등 일정 수준의 외국어 능력이 요구되며 주어진 연구 과제를 끝까지 수행할 수 있는 계획성, 성실함이 필요하다.

필요 능력

창의력, 언어능력, 수리논리력

홀랜드 진로적성 유형

실재형탐구형예술형사회형진취형관습형

연봉이 비슷한 직업

과학분야(전문직)매우좋음

지리학연구원

평균 연봉3,947만원
전망매우좋음
자세히 보기 →
과학분야(전문직)매우좋음

환경위생검사원

평균 연봉3,875만원
전망매우좋음
자세히 보기 →
과학분야(전문직)매우좋음

환경공학기술자 및 연구원

평균 연봉4,015만원
전망매우좋음
자세히 보기 →
과학분야(전문직)매우좋음

해양학연구원

평균 연봉4,015만원
전망매우좋음
자세히 보기 →
과학분야(전문직)매우좋음

환경컨설턴트

평균 연봉4,015만원
전망매우좋음
자세히 보기 →

채용공고 보러가기

본 정보는 교육부 커리어넷(공공누리 제1유형) 자료를 가공해 제공합니다. 진로 상담이나 재무적 의사결정의 유일한 근거로 사용하지 마세요. 데이터 방법론 보기