박정원 두산그룹 회장이 북미 최대 건설장비 전시회 ‘콘엑스포(CONEXPO) 2026’을 찾아 현장경영 행보를 펼쳤다고 두산그룹이 8일 밝혔다. 박 회장은 지난 7일까지 미국 라스베이거스 컨벤션센터에서 열린 콘엑스포 2026을 방문해 건설장비 부문 경쟁력을 점검했다. 콘엑스포는 독일 바우마, 프랑스 인터마트와 함께 세계 3대 건설기계 전시회로 꼽힌다. 박 회장은 두산밥캣, 두산모트롤 부스를 방문한 뒤 글로벌 경쟁사들의 전시관도 둘러보며 인공지능(AI) 기반 생산성 향상, 무인화 기술 상용화 현황 등을 집중적으로 살폈다. 박 회장은 “건설장비와 작업 현장에 적용되는 AI 기술의 발전 속도가 빨라지면서 하드웨어 기술력을 중요하게 여기던 건설장비 시장의 판도가 바뀌고 있다”며 “두산밥캣의 독보적 데이터를 바탕으로 차별화된 AI 기술을 내놓으면서 건설장비의 미래를 제시하고 시장을 선도해 나가자”고 강조했다. 두산밥캣은 이번 전시회에서 소형 로더, 굴착기 등 30여 종의 첨단 제품을 선보였고 핵심 제품군인 소형 로더 라인업을 보급형(클래식)과 고급형(프로)으로 이원화하는 브랜드 전략을 공개했다. 프로 모델은 음성 인식으로 50가지 이상의 기능을 제어하고, 주변 장애물과 사람을 인지해 스스로 감속하거나 멈출 수 있다.

미국발 관세와 건설 경기 침체의 이중고를 겪었던 국내 건설기계 업계가 수출 확대를 통한 반등을 시도하고 있다. 미국 건설 경기가 회복 조짐을 보이는데다 미국 중심의 핵심 광물 동맹을 타고 광산 개발이 활발해질 것이라는 전망에서다. 한국건설기계산업협회는 다음달 3일(현지시간)에 미국 라스베이거스 컨벤션센터에서 시작되는 국제 건설기계 박람회 ‘콘엑스포(CONEXPO) 2026’에서 국내 업체들이 대거 참여해 미국 시장에 신제품을 선보인다고 26일 밝혔다. 콘엑스포는 세계 3대 건설기계 전시회 중 하나로 3년에 한 번씩 개최된다. 국내 건설기계 업계는 지난해 주요 시장인 미국 수출이 15.2% 감소하며 어려움을 겪었다. 경기 둔화에 미국의 관세 이슈까지 겹쳤다. 건설기계는 상호관세에 철강·알루미늄 파생상품 관세까지 최대 50%의 관세를 적용받고 있다. 다만 최근 미국에서 생산시설 구축이 늘면서 건설경기의 회복 조짐이 나타나고 있다. 이에 따라 국내 기업도 신제품으로 시장 공략에 나섰다. HD건설기계는 이번 콘엑스포에서 23~40t급 중대형 차세대 굴착기 9종을 공개하고, 최신 인공지능(AI) 무인 자율화 솔루션인 ‘리얼엑스’를 신모델에 탑재해 시연한다. 또 차세대 굴착기 라인업 ‘HX 시리즈’ 5종, 휠로더, 굴절식 덤프트럭 등 대표 기종 총 22종을 선보인다. 두산 밥캣은 숙련공 세대 교체 문제에 직면한 미국 시장을 겨냥해 장비를 손쉽게 조작할 수 있도록 지원하는 AI 기반 음성명령 기술 ‘잡사이트 컴패니언’ 등을 전시한다. 업계 관계자는 “미국과 유럽의 건설 경기 관련 지표가 조금씩 좋아지는 분위기라서 이번 콘엑스포는 글로벌 브랜드들의 격전지가 될 것”이라고 전했다. 미국 주도의 핵심 광물 동맹 확대도 호재가 될 전망이다. 희토류 등 채굴이 늘면 광산과 자원 개발용 장비를 수출해 온 국내 기업에게 긍정적이다. 김태영 산업연구원 부연구위원은 “미국 내에서도 광산 개발 프로젝트를 하고 있고 핵심 광물에 대한 개발도 확대되면서 건설기계에 대한 수요도 늘어날 가능성이 높다”고 전망했다.

해상풍력 산업의 전초기지모노파일·블레이드 등 100개 쌓여축구장 68개 규모의 배후단지 보유발전기 1기 세우는 데 꼬박 5일 걸려해상풍력 플랫폼 센터 준공낙월해상풍력 구조물 준비 작업장적치·조립·운반·설치 실시간 확인전남서 총 8.2GW 26개 단지 계획 서남권 에너지고속도로가 미래 송전망의 중추로 입지를 강화하면서, 목포신항이 해상풍력 산업의 전초기지로 부상하고 있다. 서남해 해상풍력단지와 가장 가까운 항만으로 초대형 구조물을 처리 할수 있는 인프라를 갖췄고 연구기관과 인력양성기관 등 밸류체인 전반을 깔고 있어서다. 정부와 전남도가 정책으로 집중 지원하는 것도 장점이다. 지난달 26일에 찾은 전남 목포신항 부두에서는 작업자와 크레인 차량기사가 2인 1조로 발전기를 점검하고 있었다. 풍력발전기의 ‘심장’인 발전기가 기계실 역할을 하는 나셀(Nacelle)에 잘 고정됐는지 살피는 손길에 긴장감이 감돌았다. 바다에 설치하는 만큼 한 번의 실수가 돌이킬 수 없는 사고로 이어질 수 있어 수차례에 걸쳐 ‘반복 확인’을 했다. 작업자는 “풍력발전기 날개와 함께 움직이는 봉이 발전기 가운데에서 돌며 전기를 생산하는 구조”라고 설명했다. 목포신항은 해상풍력 기자재의 적치·조립·운반·설치가 가능한 특화 항만이다. 약 50만㎡ 규모의 배후단지를 보유하고 있다. 목포신항이 있는 ‘고하도’로 넘어가는 다리에 들어서자 직사각형으로 조성된 넓은 배후단지와 함께 해상풍력 작업부두가 펼쳐졌다. 커다란 구조물과 날개(블레이드)가 쌓여있고, 고하도 한쪽에선 굴착기가 2차 배후단지와 새로운 항만시설을 만들기 위해 준설 중이었다. 목포신항은 풍력산업을 중심으로 돌아가는 허브 도시 같았다. 목포신항 부두에 들어서자 하나에 수십~수백 톤인 구조물 100여개가 쌓여 있었다. 목포신항은 무거운 해상풍력 구조물을 부두 위에 올려놓고 작업이 가능한 항만이다. 국내 항만시설 중에서 조선소를 제외하면 이런 무게를 버틸 수 있는 항만시설은 극소수다. 현재는 영광 낙월면 해역에 364.8㎿ 규모로 조성하는 낙월해상풍력 사업에 쓰일 구조물이 이곳에서 준비작업을 하고 있다. 작업이 끝나면 현장으로 옮겨지고, 최종 조립은 해상에 있는 전용 설치선을 통해 진행한다. 발전기 1기를 세우는 데만 꼬박 5일이 걸린다. 부두 오른쪽으로는 가장 큰 구조물인 모노파일(Monopile)이 쌓여 있었다. 모노파일은 풍력발전기 가장 아래 설치돼 해저면에 박혀 구조물을 지지하는 역할을 한다. 옆쪽으로는 연결부인 트랜지션 피스(Transition Piece·TP)가, 건너편에는 상부구조물이 나란히 놓여 있었다. 상부구조물은 3단으로 구성된 타워와 꼭대기에 설치되는 기계실 나셀이 있었다. 3단 상부구조물은 부품에 따라 36t에서 106t에 이르는 육중한 구조물이다. 꼭대기에 설치된 나셀과 허브, 허브에 부착하는 블레이드 3개의 무게만 193t에 달한다. 3단 상부구조물 중 가장 아래 위치하는 바텀타워 속으로 들어가자 한쪽에는 엘리베이터가 설치돼 있었고, 각종 전자 장비가 가득했다. 비상시 수동으로 발전기를 멈출 수 있는 버튼부터 전압을 확인할 수 있는 장치가 있었다. 발전기에서 생산된 전기는 구조물 속 전선을 타고 모노파일까지 내려가 해저에 설치되는 케이블에 연결된다. 목포신항 뒤로는 축구장 68개 규모인 48만 5000㎡(14만 7000평)의 배후단지가 조성돼 있었다. 아직 입주업체를 찾지 못해 대부분 비어있었지만 해양수산부와 전라남도, 목포시는 이곳을 한국 해상풍력산업의 중심지로 만들 계획이다. 해수부 관계자는 “국내 해상풍력 추진 상황에 맞춰 올해 상반기 나올 5차 항만기본계획에 목포신항 신규 부두의 지반 지지력을 해상풍력업체가 사용할 수 있을 정도로 강화하는 방안을 검토할 예정”이라고 밝혔다. 전남 해상풍력 발전단지는 총 8.2GW 규모 26개 발전단지가 계획됐다. 금융위원회는 지난달 28일 이중 신안우이 해상풍력발전사업을 국민성장펀드 1호 투자처로 결정했다. 지난해 6월에는 국내 해상풍력 산업의 핵심 거점 역할을 맡을 ‘해상풍력 플랫폼 센터’가 준공됐다. 센터에는 해상풍력 기자재의 적치·운반·설치와 발전단지 운영·유지보수 등 모든 과정을 실시간으로 확인할 수 있는 통합관제실이 들어선다. 또 통합관제실은 공공데이터를 분석해 업체가 보다 안전하고 신속하게 작업할 수 있도록 지원할 계획이다. 센터 안에는 해상풍력사업을 펼치는 발전사업자와 관련 업체가 사무실로 쓸 수 있는 공간도 마련됐다. 현장에서 만난 업체 관계자는 “서남해권 해상풍력 산업은 목포신항에서 시작해 현장으로 이동하는 경우가 많아 앞으로 관련 업체들이 목포로 모일 것”이라며 “앞으로 정책적 지원도 차질 없이 이뤄져야 한다”고 했다. 전남도는 목포신항이 지역에 활기를 더할 것으로 기대한다. 재생에너지 생산지역과 근접한 거리에 산업단지가 만들어져 일자리도 생길 것으로 전망한다. 전남도 관계자는 “전남은 10년 전부터 재생에너지에서 답을 찾기 위해 해상풍력 산업 기반을 꾸준히 조성해왔다”며 “정부가 재생에너지를 외면하던 시기에도 묵묵히 버텨온 게 이제야 결실을 보고 있는 것 같다”고 말했다.

실종 외국인 근로자 2명 외주업체 소속공장 화재 수색 난항…실종 1명 수색 중 충북 음성군 맹동면 생활용품 제조공장에서 발생한 화재로 축구장 3개가 넘는 면적의 공장 3개 동이 전소됐다. 불은 화재 발생 21시간 만에 진압됐지만, 실종된 외국인 근로자를 찾기 위한 수색 작업이 사흘째 계속되고 있다. 1일 충북소방본부 등에 따르면 지난달 30일 오후 2시 55분쯤 음성군 맹동면 생활용품 제조공장에서 불이 나 공장 3개 동 전체 면적 2만 4236㎡ 가운데 2만 4170㎡가 불에 탔다. 화재 발생 30여 분 만에 대응 2단계를 발령한 소방 당국은 인원 619명, 헬기 6대 등 장비 109대와 무인 소방 로봇까지 투입해 21시간 만인 31일 낮 12시 8분쯤 불을 껐다. 소방대원 등은 기저귀와 생리대를 생산하는 공장 특성상 내부에 펄프 등 가연성 물질이 많아 연소가 빠르고 유독가스가 심해 진압에 어려움을 겪었다. 소방대원들은 완전 진압에 앞서 지난 31일 0시 39분쯤 A동 2층 계단에서 실종자 중 1명으로 추정되는 시신을 수습했지만, 현재까지 신원은 확인되지 않았다. 경찰은 화재 당시 실종됐던 카자흐스탄 국적 50대 남성과 네팔 국적 20대 남성 가운데 1명으로 추정하고 국립과학수사연구원에 신원 확인을 의뢰했다. 하지만 또 다른 실종자 1명의 행방은 현재까지 오리무중이다. 축구장 3개가 넘는 면적이 불에 타고 공장 내부에 잔해물이 많아 수색 작업이 더디게 진행되고 있다. 3층 건물의 붕괴 우려도 수색을 어렵게 하는 요인이다. 소방 당국은 실종자가 화재 직전 근무한 것으로 추정되는 생산동을 집중 수색 중이다. 구조대원과 굴착기가 무너진 잔해물을 파내고, 도시탐색 장비를 투입해 내부 인명 검색을 하는 방식으로 작업이 진행되고 있다. 소방 당국 관계자는 “건물 붕괴 가능성 때문에 대원들의 안전도 확보해야 할 상황”이라며 “굴착기가 투입됐지만 섬세하게 진행해야 할 곳은 대원들이 손으로 잔해물을 옮기며 수색하고 있다”고 설명했다. 화재 당시 공장에는 근로자 83명이 있었으며 이 중 81명은 대피했다. 화재 원인과 2명이 대피하지 못한 이유는 아직 확인되지 않았다. 실종됐던 2명은 폐기물 처리업무에 투입된 외주업체 직원으로 알려졌다.

태국에서 한 여성이 쌍둥이 형제와 동시에 교제하며 한집에서 생활하고 있다는 사연이 알려지며 현지 온라인상에서 갑론을박이 벌어지고 있다. 20일(현지시간) 더타이거 등에 따르면 태국 나콘파놈주에 거주하는 여성 파(24)씨는 최근 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 일란성 쌍둥이 형제인 ‘싱’과 ‘쓰어’와 동시에 교제하며 함께 생활하고 있다고 밝혔다. 파씨는 약 6개월 전 대학교 졸업을 앞두고 쌍둥이 형제 중 동생인 쓰어로부터 먼저 연락을 받았다. 이후 형인 싱과도 자연스럽게 인연이 닿았고, 세 사람은 논의 끝에 셋이 함께 연인 관계를 맺기로 합의했다. 현재 이들은 파씨가 일하는 식당 인근의 숙소에서 함께 거주 중이다. 파씨는 “오랫동안 혼자 지내다 운명처럼 이들을 만났다”며 “양가 부모님도 이 상황을 알고 있으며, 모두 우리의 관계를 허락하고 응원해 주는 상태”라고 전했다. 쌍둥이 형제는 트랙터와 굴착기 운전 등으로 번 수입 전액을 파씨에게 맡겨 관리하게 하고, 파씨는 이 돈을 생활비로 운영하며 가계 경제를 책임지고 있는 것으로 알려졌다. 온라인상에서 가장 큰 화제가 된 ‘잠자리’ 문제에 대해 파씨는 “처음부터 세 사람이 한 침대에서 함께 잤다”며 “특별히 순번을 정하지는 않고 자연스럽게 지내며, 피곤할 때는 서로 양해를 구하기도 한다”고 설명했다. 이어 “쌍둥이 형제 사이에 질투는 전혀 없으며, 오히려 셋이 함께 일하며 미래를 설계하는 지금이 매우 행복하다”고 덧붙였다. 해당 사연을 접한 누리꾼들의 반응은 엇갈렸다. 일부 누리꾼들은 “세 사람이 행복하고 주변에 피해를 주지 않는다면 개인의 선택일 뿐”이라는 반응을 보였지만, 일각에서는 “전통적인 가족 가치관에 어긋난다”는 의견도 나왔다. 이에 대해 파씨는 “비난 댓글은 크게 신경 쓰지 않는다”며 “우리 같은 관계가 세상에 처음은 아닐 것이며 그저 우리가 공론화됐을 뿐이다. 긍정적인 면만 보고 열심히 살아가겠다”고 전했다.

에너지 인프라를 겨냥한 러시아의 공격으로 비상사태가 선포된 우크라이나에서 ‘태극기’가 포착됐다. 11일(현지시간) 우크라이나 비상사태청은 수도 키이우 아파트 단지 내에 한국이 지원한 발전기를 설치했다고 밝혔다. 이어 “추가 전력 공급원을 제공해주신 해외 파트너들께 감사를 전한다”고 덧붙였다. 발전기에는 태극기와 함께 ‘한국’, ‘한국 국민으로부터’라는 문구가 적혀 있었다. 앞서 박기창 주우크라이나 대사는 지난해 8월 우크라이나 비상사태청을 방문해 수송버스 3대와 중소형 발전기 100대를 전달한 바 있다. 한국국제협력단(KOICA)와 유엔사업서비스기구(UNOPS)의 지원으로 이뤄진 기증 행사에 앞서 우크라이나 측은 최전선에서 구조 활동 중 파손된 장비들을 보여주며 인도주의적 지원의 중요성을 강조했다. 당시 기증된 발전기가 올겨울 러시아군의 집중 타격으로 에너지난에 시달리는 우크라이나에 ‘생명줄’이 된 것이다. 한국 정부는 2024년에도 우크라이나에 지뢰제거장비와 긴급후송차량, 굴착기, 불도저, 발전기, 스쿨버스, 덤프트럭 등을 지원한 바 있다. 러, 에너지 인프라 표적 공격…‘단전’ 우크라, 비상사태 선포최근 러시아군의 표적 공격으로 에너지 시스템이 마비된 우크라이나는 16일 에너지 부문 비상사태를 선포했다. 데니스 슈미할 제1부총리 겸 에너지부장관은 특히 수도 키이우 에너지 시스템 상황이 심각하다고 밝혔다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령도 에너지 상황과 관련해 키이우, 오데사, 중앙 드니프로페트로프스크 지역 상황이 가장 어렵다고 설명했다. 앞서 러시아군은 현재 우크라이나 방공망으로는 요격이 불가능한 마하 10의 최신 극초음속 오레시니크 미사일로 우크라이나 중부를 타격했다. 이로 인해 키이우 곳곳에서 전력 공급이 끊겨 주민들이 영하 10도 이하의 혹한 속에서 난방 없이 공포에 떨어야 했다. 비상사태 선포에 따라 주민들은 통행금지에도 불구, 야간에 비상 난방대피소를 이용할 수 있게 됐다. 슈미할 장관은 또 우크라이나 철도와 가스 운영업체인 나프토가즈 등 국영 기업에 전체 소비의 최소 50%까지 전력 수입을 늘릴 것을 주문했다.

“잠수부들이 무너진 바닷속 갱도로 들어가 두 시간이 넘어도 나오지 않을 때는 피가 마르는 심정이었습니다. 시민들이 찾은 유골을 고향으로 모시는 것은 이제 정부가 할 일입니다.” 조세이(장생) 탄광 희생자 귀향 추진단을 이끄는 조덕호(68) 대구대 명예교수는 14일 서울신문과의 인터뷰에서 한일 정상회담 의제로 수몰된 강제 동원 피해자들을 다룬 것을 환영하면서도 아쉬운 점이 많다고 밝혔다. 조 교수는 2024년 7월부터 세 차례나 부산항에서 배를 타고 떠나는 조세이 탄광 방문단의 단장을 맡았다. 다음 달 6~8일 일본으로 향하는 6차 방문단은 조세이 탄광에서 한일 공동추모제를 지내고 전 세계 잠수부들이 참여해 추가 조사를 벌인다. 그는 “강제 동원 피해자들이 한국에서 일본으로 갔던 똑같은 여정을 밟으면 방문단 가운데 우는 분들이 많다”며 “수몰된 조선인들이 잠긴 바다 앞에서 깊은 울림을 받는다”고 말했다. 일본 야마구치현 우베시에 있는 조세이 탄광은 수심 20m 이상의 깊이에 갱도를 파고 석탄을 채굴했다. 일제는 전쟁을 앞두고 더 많은 석탄을 파기 위해 위험한 해저 탄광에 조선인을 동원했으며 1942년 갱도가 무너지자 희생자 183명 중 136명이 한국에서 간 사람이었다. 그동안 부산과 시모노세키로 오가는 부관연락선 항로를 통해 일본을 찾았던 시민 수백명은 지난해 8월 두개골을 포함한 유골 4점을 발굴하는 성과를 거뒀다. 한국과 일본의 잠수부들이 줄 하나를 붙잡고 언제 무너질지 모르는 해저 갱도를 목숨을 걸고 수색한 결과다. 일본은 육지와 연결된 탄광 입구를 흙으로 막아 재작년 첫 현장 방문 때는 굴착기를 동원해 갱도부터 찾아야 했다. 지난 현장 방문 동안 진혼무와 추모시를 바치며 바닷속의 혼령을 애도했다. 민간 잠수부들이 장화를 신고 누워있는 유골을 확인했으니, 추가 유골을 수습하는 것은 양국 정부가 공동으로 해야 한다고 조 교수는 주장했다. 그는 “이번 6차 방문은 참가자가 적어 취소될 뻔한 것을 일본과 맺은 국제적 약속이기에 겨우 막았다”면서 “더욱 많은 사람이 조세이 탄광을 찾아 왜 우리가 밥을 먹고 사는지 성찰을 얻길 바란다”고 덧붙였다. 13일 한일정상회담에서 조세이탄광 유골 공동 감정 추진이 언론발표문에만 있고 공동성명으로까지 채택되지 못한 것을 두고 최봉태 변호사는 기속력이 떨어져 입장이 달라질 수 있다는 점을 지적했다. 조세이 탄광 희생자 귀향 추진단 대표인 최 변호사는 “조세이 탄광 추가 유골 수습을 위해 한일 정부가 공동으로 유골조사협의체를 조속히 구성해야 한다”면서 “민간의 헌신과 전문성에만 의존하기에는 한계가 있다”고 촉구했다. 지난해 해저에서 수습한 유골은 일본이 보관 중이며 조상을 찾기 위해 유전자(DNA) 기록을 제출한 유족은 모두 83명이다. 조 교수는 “수몰된 조세이 탄광 피해자 136명 가운데 북한이 고향인 사람이 5명 있다”면서 “이재명 대통령이 남북 소통을 위해 바늘구멍이라도 뚫겠다고 했는데 유골 봉환이 북한의 문을 여는 열쇠가 될 수 있다”고 강조했다.

건설 장비 조작 간소화 기술 ‘밥캣…’ 숙련공 부족한 업계 진입 장벽 낮춰바퀴·다섯 손가락 가진 LG 홈로봇사용자 취향 배우는 가전으로 진화 “24인치 송곳 모양 어태치먼트(부착 장비)에 최적화된 세팅으로 맞춘 후 가동해 줘.” 음성 명령 하나에 굴착기 스스로 필요 장비를 준비한 후 엔진 속도, 조명, 라디오 등을 제어한다. 심지어 작업 내용이나 주변 여건에 따라 세팅값을 추천·변경한다. 두산밥캣은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026 미디어데이에서 소형 건설장비 업계 최초로 인공지능(AI) 기반 음성제어 기술 ‘밥캣 잡사이트 컴패니언’을 선보였다. 이 기술은 사용자의 장비 조작을 간소화하고 다운타임(가동 중지 시간)을 최소화한다. 복잡한 환경에서도 능동적으로 대응하는 것이 특징이다. 두산밥캣은 건설업계의 화두인 숙련공 세대교체 문제를 해결하려 해당 기술을 개발했다. 누구나 건설 장비를 손쉽게 조작할 수 있게 해 신규 작업자의 진입 장벽을 낮추겠다는 취지다. 조엘 허니먼 글로벌 이노베이션 담당 상무는 “숙련된 전문가는 더 빠르고 정확하게 작업할 수 있도록 한다”면서 “운전석에 스마트한 경험을 제공할 것”이라고 말했다. 이날 LG전자는 CES 2026 사전 행사 ‘월드 프리미어’ 무대에서 ‘제로 레이버 홈’(가사노동 해방)의 선구‘봇’인 LG 클로이드를 전격 공개했다. 바퀴형 하반신을 단 클로이드는 다섯 손가락으로 직접 생수 병을 건네거나 젖은 수건을 드럼 세탁기에 집어넣는 등 가사 도우미 역할을 톡톡히 해냈다. 객석에서 박수가 쏟아지자 클로이드는 “저는 당신이 좋아하는 방식 그대로 크루아상을 굽고, 식사 후에는 그릇을 치우며 하루의 흐름이 매끄럽게 이어지도록 돕는다”며 눈웃음을 지었다. 류재철 LG전자 최고경영자(CEO)는 “기기가 사용자의 취향을 학습하는 ‘에이전트 가전’으로 진화하고, 나아가 하나의 잘 조율된 시스템으로 작동하는 ‘AI 홈’으로 동작하면 결국 가사 노동 해방을 이룰 수 있다”고 강조했다. 삼성디스플레이 전시관에서는 얼굴에 13.4형 유기발광다이오드(OLED)를 탑재한 ‘AI OLED 봇’이 이동하며 강의실 위치를 안내하고 교수 프로필을 제공하는 등 대학 조교 역할을 수행했다.

중국에서 굴착기를 분홍색으로 칠하고 헬로키티로 꾸며 화제가 된 여성이 있다. 그녀는 “남편이 잘생긴 대가로 살림과 일을 모두 책임지겠다”며 생계를 책임지고 있다고 밝혔다. 30일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면, 중국 산둥성 허저시에 사는 35세 여성 장씨는 자신의 굴착기를 온통 분홍색으로 칠하고 헬로키티 장식으로 꾸며 공사장에서 눈길을 끌고 있다. ‘굴착기 황후’라는 별명으로 불리는 그녀는 온라인에서 2만 3000명이 넘는 팔로워를 보유하고 있다. 장씨는 2019년부터 굴착기 운전을 시작했는데, 스스로 선택한 일은 아니었다고 밝혔다. “생활에 떠밀려 시작했다”며 “남편이 굴착기 일로 나를 유인했다”고 농담처럼 말했다. 하지만 힘든 일로 여겨지는 이 분야에서 일하면서도 자신은 ‘소녀 같은 마음’을 가진 사람이라고 강조했다. 장씨는 “이 일을 하는 사람들은 공사장에 나가면 최소 8~9시간은 앉아 있어야 한다”며 “정말 지루하고 단조로운 일”이라고 말했다. 그녀는 “매일 차가운 기계와 먼지투성이 작업장을 마주하면 기운이 빠진다”며 “스스로 행복해지고 싶었고, 분홍색을 워낙 좋아해서 이렇게 주문 제작했다”고 설명했다. 노란색 굴착기만 판매하는 굴착기 회사는 그녀의 요청을 받아들여 분홍색으로 도색해줬다. 비용은 공개되지 않았다. 남편은 처음에 화를 냈고 굴착기 색상을 두고 말다툼까지 벌였다. 장씨는 “남편이 분홍색으로 주문했다며 불평했지만, 내 행복에는 가격을 매길 수 없다고 말했다”며 “이 굴착기를 운전할 때는 기분이 완전히 다르다”고 강조했다. 장씨는 온라인에서 남편과의 다정한 일상을 자주 공유하며 남편의 외모를 칭찬하곤 한다. 한 게시물에는 “잘생긴 남편 외모에 대한 보답으로 집안일과 생계를 모두 책임져서 남편이 아무 걱정 없게 하겠다”고 적기도 했다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

순천 해룡면 신대지구에 위치한 유명한 레스토랑 건물주가 상가 진입로 개설 공사 중 중장비에 깔려 숨졌다. 20일 전남소방본부 등에 따르면 전날 오후 2시 9분쯤 순천시 해룡면 복합 상가 건물 진입로 공사 현장에서 건물주 A(62)씨가 작업 중인 굴착기 아래에 깔렸다. A씨는 심정지 상태로 구조돼 병원으로 이송됐으나 사망했다. 사고 당시 포클레인이 회전한 상태에서 전진해 후진 경고음이 울리지 않았던 것으로 조사됐다. A씨는 손님과 식사 후 진입로 개설 공사 진행 상황을 확인하기 위해 현장에 있다 변을 당한 것으로 알려졌다. 경찰은 굴착기 기사 B(60)씨가 주변에 있던 A씨를 발견하지 못해 사고가 난 것으로 보고 업무상 과실치사 혐의로 입건해 정확한 경위를 조사 중이다.

건설산업이 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환)로 도약하려면 기술 자체만으로는 충분하지 않을 수 있다. 건설 현장의 고착화된 문화와 정서, 법과 제도, 공사비, 데이터 관리와 인력까지 모두 얽혀 있다. 이번에는 AX 전환을 위한 과정에서 기술, 제도, 조직, 경제적 측면의 허들이 어떠한 것들이 있고 극복 방안에 대해 살펴본다. ●기술적 허들: AI·로봇·자율시스템의 성숙도와 현장 적합성 CES 2025에 자율주행 굴착기를 비롯한 다양한 로봇들이 등장했다. 머신가이던스(MG), 머신컨트롤(MC), 드론 계측 등은 이미 시연 단계 또는 부분 적용 단계지만, “모든 현장에 당장 투입”은 아직 어려운 단계다. 복잡한 지반, 날씨 여건, 협소한 도심지 현장, 매일 변화하는 공정 간섭 속에서 센서 노이즈, 응답 지연, 맵 정합과 경로 계획 안정성 등을 기술적으로 극복하고 성숙 단계에 도달하기까지는 아직 많은 시행착오와 기술 개발이 숙제로 남아있다. 예를 들어 건설 현장에서 드론과 인공지능(AI)을 활용해 3차원(3D) 디지털 지도를 만들어 장비 투입 최적화 루트를 계산하지만, 최적 장비 조합을 실제 현장에서 구현 시 안전 구역 설정, 반출입 동선 관리, 공정 간섭 등과 충돌하여 실행에 옮기기까지는 어려움이 많다. 이는 건설 현장에서 지속적인 검토를 통해 통합 엔지니어링(로보틱스+BIM+시공 계획+HSE) 역량을 더욱 향상시켜야 비로소 AI 기술을 접목한 장비 활용이 가능할 것이다. ●제도적 허들: 규제, 안전 기준, 법적 책임의 명확화 2022년부터 중대재해처벌법 시행으로 사업주 및 경영 책임자의 책임 범위가 크게 확대됐다. 안전 관리 체계 구축과 실행 여부가 처벌 판단의 핵심 기준으로 작동한다. 이런 환경에서 건설사가 자율주행 지게차나 로봇과 같은 AI가 결합된 장비나 시스템을 도입하여 활용하다 안전 사고를 낼 경우 “사고의 법적 책임”이 쟁점이 될 수 있다. 디지털·AI 기반 안전 관리 증빙과 장비 운영 로그(데이터 거버넌스)가 관리 책임을 규명하는 주요 판단 근거가 될 것이다. 자칫 책임 불명확과 과도한 규제는 초기 AI 안전 관리 확산에 장애물이 될 수 있다. 결과적으로, 자율 주행 장비, AI가 결합된 기계의 의사 결정에 있어 안전 적합성 검증, 데이터 기반 위험 평가, 시정 조치 체계, 감리·발주자의 디지털 확인 절차 등이 제도적으로 내재화돼야 하며, 그렇지 않다면 AX의 PoC 단계에서 상용화 단계로 확대될 수 없다. ●조직적 허들: 보수적 문화와 인력 재교육 기술보다 더 어려운 것은 사람의 변화다. 건설업은 오랜 경험과 직관이 중요한 분야라, AI나 로봇이 판단한다고 해도 “과연 그게 맞아?”라는 의심이 생기기 쉽다. 또한 새로운 기술을 쓰려면 기존 인력의 재교육이 필요하다. 드론 조종, 데이터 분석, 로봇 운영 같은 새로운 직무가 생기기 때문이다. 일부 기업은 ‘디지털 전담팀’을 만들어 AX를 준비하고 있지만, 조직 전체가 바뀌려면 상당한 시간이 필요하다. AI가 의사 결정을 일부 대체하거나 지원하는 체계를 구축하려면, 권한과 책임의 위임 전결 설계, 새로운 직무 정의(로봇 운영, 데이터 엔지니어, HSE 데이터 관리자 등), 교육과 평가 체계 정립이 필요하다. 기업들은 ‘AX 조직’을 주축으로 프로세스 자동화, 데이터 기반 의사 결정 체계를 확립해야 하며, HR은 업무의 중요도와 분야에 따라 AI를 단순 참고용 의사 결정 도구로만 활용할지, 최종 의사 결정 권한을 부여할지에 대한 R&R을 분명히 정립해야 할 것이다. ●경제적 허들: 초기 투자, ROI 불확실성과 시장 변동성 AX 기술은 초기 투자 비용이 많이 들어간다. 드론, 센서, AI 시스템, 자율 주행 장비까지 도입하려면 수십억 원이 투입되기도 하는데 그만큼의 효과가 즉시 체감되지 않아 ROI(투자 대비 수익) 예측이 명확하지 않다. 그래서 많은 기업들이 “지금은 건설 경기도 안 좋은데, 이걸 무리해서 도입해도 괜찮을까?”라는 고민을 한다. 하지만 일부 기업은 과거부터 시스템적으로 공정 지연을 줄이고, 안전 사고를 예방하면서 실제로 비용을 절감하기 위한 시도를 해왔고 이를 통해 확보한 데이터를 활용하여 AI를 데이터 기반의 의사 결정 도구로 활용할 준비를 하고 있다. Q-cost(품질 비용)상 예방 비용을 선제적으로 투입함으로써 실패 비용을 낮춰 전체 품질 비용을 절감하기 위한 노력이기도 하다. 현재 대한민국 건설업은 2~3년 전부터 발주 물량 감소 및 착공 지연에 따라 수주 및 수익성 악화, 잠재된 PF 구조 부실, 높은 부채 비율 등 여러 리스크가 겹친 상태다. 경제 전문가들은 이르면 2026년 하반기부터 건설 경기가 서서히 회복될 것이라고 예측한다. 건설 경기 둔화와 회복의 사이클은 5~10년 주기로 반복되는 경향을 보이며 현재는 무리한 출혈 경쟁 수주보다 내실을 다지며 미래를 대비하기 위한 효율적인 업무 시스템을 정비할 필요가 있다. “데이터 통합→의사 결정 도구→운영 최적화”에 투자한 ROI는 다른 투자에 비해 더 빨리 다가올 수 있다. 위에 언급한 네 가지 허들이 전부는 아니겠지만 AX를 향해 건설사, 정부, IT 기업, 스타트업 기업들이 머리를 맞대고 장벽을 하나둘 논의하여 걷어냄으로써 대한민국의 건설 산업은 한 차원 높이 도약할 수 있을 것이다.

광주대표도서관 붕괴 사고로 매몰된 실종자 2명 가운데 1명이 숨진 채 발견됐다. 13일 광주소방본부 등에 따르면 이날 오전 1시 3분쯤 광주광역시 서구 치평동 광주대표도서관 붕괴 현장에서 작업자 A(68)씨가 발견됐다. 매몰된 노동자 중 세 번째로 발견된 A씨는 발견 29분 만인 1시 32분쯤 구조가 완료돼 병원으로 옮겨졌으나 숨졌다. A씨는 사고 직전 지상층에서 철근 작업을 하던 근로자로 확인됐다. 이번 발견으로 붕괴 사고로 인한 인명 피해는 사망자 3명으로 늘었다. 당국은 붕괴 사고 현장 지하 1층과 2층 사이에 매몰자가 있을 것이라고 판단하고 야간 구조 작전을 재개한 뒤 집중 수색 중이다. 구조 작업은 굴착기로 자재를 긁어낸 뒤 산소 절단기로 절단하고 크레인을 통해 반출하는 형태로 진행되고 있다. 열화상 카메라와 드론, 플라즈마 절단기 등 첨단 장비도 사용 중이다. 구조·수색 작업에는 대원 56명이 투입됐다. 수색조와 신속조 등 4개 조가 교대로 마지막 매몰자를 찾고 있다. 이번 사고는 11일 오후 1시 58분쯤 광주광역시 서구 치평동 옛 상무소각장 부지에서 대표도서관 건립 공사장 일부가 붕괴하면서 발생했다. 이 사고로 작업자 4명이 매몰됐으며 이 가운데 3명은 숨졌고 나머지 1명의 위치는 아직 확인되지 않고 있다. 광주대표도서관은 상무지구 옛 상무소각장 부지(1만200㎡)에 연면적 1만1286㎡, 지하 2층·지상 2층 규모로 건립되는 공공도서관이다. 총 사업비는 당초 392억원(국비 157억·시비 235억)이었으나 자재값 상승과 공기 지연 등으로 516억원(국비 157억, 시비 359억)으로 늘어난 상태다.

광주 대표도서관 붕괴 사고와 관련해 구조 당국이 구조물 안정화 작업을 마치고 야간 수색 작업을 재개했다. 12일 구조 당국에 따르면 안전한 내부 진입을 위한 구조물 안정화와 보강 작업이 막바지에 이르면서 매몰된 근로자 2명을 찾기 위한 수색 작업이 다시 진행됐다. 수색은 오전 9시 30분쯤 보강 작업을 위해 중단한 지 11시간여 만이다. 광주시 구조 당국은 이날 오후 8시 30분부터 안전이 확보된 구역에 대해 굴착기를 이용해 장애물을 제거하기 시작했다. 당국은 근로자 2명의 위치를 지상 1층과 지하 1층 사이로 특정하고 이 지역을 먼저 수색할 방침이다. 수색은 포크레인을 동원해 구조물을 긁어내고 산소 절단기 등을 이용해 철근을 잘라낸 뒤 크레인으로 자재를 들어내는 작업이 반복될 것으로 알려졌다. 당국은 매몰된 근로자 2명을 찾기 위한 밤샘 수색을 이어갈 방침이다. 전날 오후 1시 58분쯤 광주광역시 서구 치평동 광주 대표도서관 건설 현장에서는 건물 옥상층 콘크리트 타설 작업 중 붕괴 사고가 발생해 하청업체 소속 근로자 4명이 매몰됐다. 현재까지 2명이 숨졌고 지상 1층과 지하 1층 사이에 매몰된 것으로 추정된 근로자 2명에 대한 수색 작업이 진행 중이다. 광주 재난안전대책본부 관계자는 “매몰자 구조가 시급한 만큼 행정력을 총동원해 구조에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

도로 중앙선을 넘어 좌회전하던 굴착기와 트럭이 정면 충돌해 한명이 숨졌다. 7일 경찰 등에 따르면 전날 오후 2시 58분쯤 경북 안동시 길안면 35번 국도 편도 1차선에서 중앙선을 넘어 좌회전하던 굴착기와 직진하던 1t 트럭이 충돌하는 사고가 났다. 이 사고로 트럭 운전자 30대 남성이 병원에 옮겨졌지만 숨졌다. 당시 굴착기를 몰던 40대 남성 A씨는 반대편 도로의 공사 현장에 진입하기 위해 중앙선을 넘었던 것으로 조사됐다. 경찰은 정확한 사고 경위를 조사하고 있다.