대기업·신생 우주기업 시너지 확인삼성전자, 차세대 패키지 내성 평가하이닉스, 메모리 데이터 안전성 검증 미국 우주항공국(NASA)의 유인 달 탐사선 ‘아르테미스 Ⅱ’가 2일 발사에 성공하면서, 54년 만에 달을 향한 인류의 귀환을 넘어 자원 채굴 등 ‘달 경제(Lunar Economy)’ 시대가 막을 올렸다. 특히 한국의 초소형 위성 ‘K-라드큐브’가 아르테미스에 동승했고, 여기에 삼성전자 및 SK하이닉스의 반도체가 함께 실렸다. 우리나라 역시 미래 우주 산업의 핵심 공급망에 진입하기 위한 시험대에 오른 셈이다. 삼성전자와 SK하이닉스가 위성에 ‘부탑재체’ 형식으로 반도체를 실어 보낸 것은 우주의 가혹한 환경에 노출시키기 위해서다. 유인 탐사의 필수 조건인 방사선 내성을 실전에서 증명하고 기술적 신뢰성을 확보하려는 취지다. 이날 발사 약 5시간 뒤 고도 약 4만km 지점에 도달한 K-라드큐브는 향후 강력한 고에너지 입자가 밀집해 우주비행사에게 치명적일 수 있는 밴앨런대의 방사선을 고도별로 정밀 측정한다. 삼성전자는 이번 미션에서 머리카락 굵기의 수만 분의 일에 불과한 나노미터급 회로와 입체(3D) 구조를 갖춘 차세대 반도체 패키지(MCM)의 내성을 평가한다. 반도체 회로가 미세해질수록 미량의 방사선에도 데이터가 튀거나 기기가 멈추는 오류가 생기기 쉬워, 이번 테스트는 삼성의 초미세 공정 기술이 우주에서도 통한다는 증거가 될 수 있다. SK하이닉스는 공기가 없는 진공 상태와 뜨거운 태양 복사열이 반복되는 극한 환경에서 메모리 속 데이터가 깨지지 않고 안전하게 유지되는지를 검증한다. 한국천문연구원과 협업해 우주의 열기를 견딜 수 있는 특수 설계 보드를 제작했으며, 위성 내부 센서를 통해 반도체가 열에 어떻게 반응하는지 실시간으로 살핀다. 머지않은 미래에 달이나 우주 공간에 세워질 데이터센터에서도 국산 메모리가 안정적인 저장 능력을 보장할 수 있다는 실전 데이터를 마련하는 것이 실험의 핵심이다. 이번 미션은 대기업과 뉴스페이스 기업의 기술력이 결합된 ‘K-우주 원팀’의 시너지를 확인했다는 점에서도 의미가 크다. 위성 제조 기업인 나라스페이스테크놀로지는 NASA의 안전 기준을 충족하는 시스템 통합을 주도했고, KT SAT은 심우주 통신 인프라를 통해 지상과의 데이터 송수신을 책임진다. 이런 행보의 배경에는 거대한 우주 경제권의 부상이 깔려 있다. 글로벌 컨설팅 그룹 PwC는 달 경제가 2050년까지 연간 1273억 달러(약 192조원) 규모의 매출을 창출할 것으로 내다봤다. 다만 이를 위해선 정부 주도의 탐사를 넘어 민간 중심의 자생적 생태계가 뒷받침되어야 한다.

호암재단은 혁신적인 업적을 쌓은 ‘2026 삼성 호암상’ 수상자를 선정해 1일 발표했다. 올해 수상자는 총 6명으로 각각 상장, 메달, 상금 3억원을 수여한다. 시상식은 오는 6월 1일 열린다. 과학상 물리·수학부문에는 오성진 미국 캘리포니아대(UC) 버클리 교수가 선정됐다. 수학자인 오 교수는 우주 블랙홀 내부에서 나타나는 불안정성을 수학의 비선형 쌍곡 편미분방정식으로 규명해 난제 해결에 돌파구를 마련했다. 화학·생명과학부문 과학상은 낮은 에너지의 안전한 가시광선만으로도 복잡한 유기 분자의 결합 반응을 유도하는 ‘유기합성 방법론’을 개발한 윤태식 미국 위스콘신대 매디슨 교수에게 돌아갔다. 자외선에 의존하던 기존 광화학의 한계를 극복해 지속 가능한 친환경 화학 시대를 열었다는 평가다. 공학상 수상자는 김범만 포스텍 명예교수다. 김 명예교수는 휴대전화·기지국의 송신기 설계에 널리 활용되는 고효율·고선형·고출력 무선주파수 전력증폭기를 개발했다. 의학상을 받은 에바 호프만 덴마크 코펜하겐대 교수는 인간 난자의 감수분열 과정에서 일어나는 염색체 분리 오류의 원리를 규명해 불임 관련 질환의 치료법 개발에 새로운 가능성을 제시했다. 예술상은 조수미 소프라노에게 돌아갔다. 40년간 뉴욕 메트로폴리탄 오페라, 빈 국립오페라 등 세계 무대에서 ‘신이 내린 목소리’라는 찬사를 받으며 한국 성악의 위상을 높였다. 사회봉사상은 치과 의사로서 전남 소록도에서 30여년 동안 한센인을 진료한 오동찬 국립소록도병원 의료부장이 받았다.

서울대 학과 중 수시 최고 경쟁률 생성형 AI 의 답변 정교해질수록‘어떤 질문을 할 것인가’ 중요해져자율차 사고 판단 등 윤리적 공백빅테크들 철학자 채용… 방향 찾아 대학입시를 앞둔 고3 수험생이 “철학과에 가겠다”라고 하면 대뜸 ‘철학관 차릴거냐’, ‘굶어 죽고 싶냐’는 반응이 나오던 때가 있었다. 하지만 시대는 변한다. 인공지능(AI) 없는 세상을 상상할 수 없는 시대, 문해력이 갈수록 중요한 시대가 되면서 철학이 다시 주목받고 있다. 대한민국에서 학과 트렌드에 가장 민감한 집단은 대입 수험생과 학부모들이다. 이들의 선택을 보면 현재 학생들의 관심사를 알 수 있다. 서울대를 기준으로 보면 2026학년도 인문대학 수시모집 최고 경쟁률을 보인 학과는 철학과(15.56대 1)였다. 학생들이 선호하는 자유전공학부(10.35대 1)는 물론 공과대 경쟁률 1위인 원자핵공학과(11.73대 1), 자연과학대 최고 경쟁률을 보인 물리·천문학부 천문학 전공(10.17대 1)을 웃돌았다. 서울대 철학과의 수시 입학 경쟁률은 2021학년도 11.33대 1로 처음 두 자릿수 경쟁률을 보인 이후 꾸준히 상승하고 있다. 생성형 AI가 점점 더 빨리, 점점 더 정교한 답을 내놓게 되면서 이제는 ‘어떤 질문을 던질 것인가’라는 문제가 중요해졌다. 대규모 언어모델(LLM)이 최적의 결과물을 만들어 낼 수 있도록 입력값(프롬프트)을 설계 작성하고 최적화하는 것을 프롬프트 엔지니어링이라고 한다. 프롬프트 엔지니어링은 AI가 질문자의 의도를 정확히 파악해 고품질의 결과를 낼 수 있도록 논리학적 구조와 체계적 사고를 통해 맥락과 지시사항을 구조화하는 과정이다. 철학의 논리학에서 다루는 개념의 명확화, 범주 설정, 추론 과정의 오류 제거 기술이야말로 프롬프트 엔지니어링의 핵심이다. 이에 미국 AI 기업들도 프롬프트 엔지니어를 채용할 때 코딩 실력보다 비판적 사고와 복잡한 개념을 언어로 정교하게 표현할 수 있는 능력을 강조하며 철학 등 인문학이나 문학 전공자를 선호하는 경향이 커지고 있다. 자율주행차의 사고 판단이나 채용 알고리즘의 편향성과 같이 AI 결정이 사회적 갈등을 유발할 때 발생할 수 있는 윤리적 공백을 메우는 과정에서도 철학의 윤리학이 소환되고 있다. 실제로 애플과 구글 같은 빅테크 기업들은 상주 철학자를 채용해 윤리적, 철학적 관점에서 기업의 방향성과 가치 정립을 고민하고 있다. 최근 군사 AI 사용 확대에 반대하면서 미국 정부 기관들에서 퇴출 위기에 놓인 AI 빅테크 ‘앤트로픽’은 AI에게 유엔 세계인권선언, 헌법 등을 학습시키고 규범 윤리학을 코딩 핵심축으로 삼아 ‘헌법적 AI’라는 개념을 세계 최초로 도입하기도 했다. 이를 통해 인간이 일일이 유해 콘텐츠를 검수하는 대신 AI가 스스로 ‘헌법에 어긋나는가’를 자문하게 하고, 문제가 될 경우 답변을 수정하도록 훈련했다. AI가 예술, 창작, 추론 등 인간 고유의 영역까지 넘보면서 기술적 편리함보다 기계보다 못한 존재가 될지도 모른다는 불안감과 인간 소외에 대한 공포, ‘인간만이 가진 고유한 가치는 무엇인가’와 같은 실존적 질문이 주목받으면서 철학에 관한 관심은 더욱 커지고 있다. 철학 소설 ‘소피의 세계’ 작가 요슈타인 가아더는 최근 발간한 한국어판 30주년 서문에서 “스마트폰을 몇 번 터치하는 것만으로도 필요한 지식, 그 이상의 정보까지 손쉽게 얻을 수 있게 됐고, 이 새로운 전지의 세계에 최근 추가된 존재가 바로 AI”라면서 “우리는 과연 더 현명해졌을까? 오늘날의 세상에는 어쩌면 더 많은 지능보다 더 깊은 지혜가 필요할지 모른다”고 철학의 중요성과 필요성을 강조했다. 그는 “철학이란 본디 지혜에 대한 사랑을 뜻하는데, 지난 수십년 동안 지혜에 대한 필요성은 절대 줄어들지 않았으며, 오히려 그 어느 때보다 절실해졌다”고 덧붙였다.

기업의 역사는 두 유형의 자본이 충돌해 온 기록이다. 하나는 불확실성을 감수하고 미래에 베팅하는 기업가 정신, 다른 하나는 현재 가치를 빠르게 회수하려는 금융 자본이다. 우리는 산업적 관점의 오류에 대한 대안으로 후자에 주목해 왔지만 절대 선이란 없다. 패권주의와 자원 무기화, 자유시장경제 체제의 균열 속에서 국가 안보 차원의 새로운 경제 문법과 화두가 전 세계를 휩쓸고 있다. 자본과 금융 중심의 자유시장경제 패러다임에 대한 회의론은 산업적 관점과 기업가 정신에 대한 재조명과 고찰로 이어지고 있다. 오는 24일 고려아연 주주총회는 두 유형의 자본이 정면으로 충돌하는 장이자 패러다임 시프트가 본격화하는 중요한 자리가 될 전망이다. 미국 테네시주 클락스빌 통합 제련소 프로젝트가 주요 의제로 다뤄진다. 총 74억 달러(약 11조원) 규모의 이른바 ‘크루서블 프로젝트’는 아연·연·구리 등 비철금속과 금·은 등 귀금속, 안티모니·게르마늄·갈륨 등 미국 정부 지정 핵심 광물 11종을 포함해 총 13개 제품을 생산하는 제련소를 짓는 게 핵심이다. 전체 투자비의 90% 이상을 미국 측이 부담하는 구조로, 하워드 러트닉 상무장관은 이를 “핵심 광물 판도를 바꾸는 획기적인 딜”이라고 평가했다. 이 제련소가 완공되는 2029년 이후 상각전 영업이익(EBITDA) 예상 마진은 17~19% 수준으로, 현재 고려아연 온산제련소 본체에 맞먹는 현금 창출력(연간 약 1조 3000억원)이 새로 생기는 셈이다. 고려아연의 투입 자금은 전체의 10% 미만이다. 조지프 슘페터가 정의한 기업가 정신의 본질은 ‘창조적 파괴’다. 진정한 기업가 정신은 분기 실적이 아니라 10년 후 시장 지형을 그리는 데서 발현된다. 고려아연이 50년간 축적한 세계 최고 수준의 제련 기술을 기반으로 미국의 핵심 광물 공급망 전략에 파트너로 편입하고, 트로이카 드라이브 신사업을 추진하는 것은 바로 그 교과서적 실천이다. MBK파트너스로 대표되는 사모펀드는 구조적으로 다르다. 펀드 만기 내 회수를 전제로 설계된 자본은 장기 기술 축적이나 신뢰 기반 파트너십과 공존하기 어렵다. 크루서블 프로젝트에 대한 신주 발행 금지 가처분 신청은 단순한 법적 다툼이 아니라 장기 기업가 정신과 단기 회수 논리의 충돌이었다. 실제로 고려아연이 적대적 인수합병(M＆A) 공세에도 2025년 사상 최대 실적과 44년 연속 흑자를 달성한 것은 기업가 정신이 살아 있을 때 나타나는 결과다. 주주총회에서 의결권을 행사하는 기관투자자와 의결권 자문사들은 단순한 안건 평가를 넘어 시대적 흐름과 패러다임 전환의 의미를 이해해야 한다. 공적 기금들의 역할도 그래서 더욱 중요하다. 이번 주총은 기업의 향후 10년, 나아가 다음 50년을 이끌 패러다임은 무엇이 되어야 하는가를 묻는 자리가 될 것이다. 장기 투자와 혁신을 지속할 수 있는 경영 주체인가, 아니면 단기 투자 회수에 집중할 자본인가. 이 질문에 대한 투자자들의 답이 24일 결정된다. 유병준 서울대 경영학과 교수

중학교 졸업 후 5년간 기술자 교육단순 아이디어도 ‘실제 작동’ 목표지자체·기업 검토 단계까지 이어져해외로도 확산… 태국서 ‘고센’ 개교 “가장 가까운 대피소를 알려주세요.” 잠시 뒤 화면에 띄워진 지도 위로 경로가 나타났고, 수용 인원이 늘어난 대피소는 노란색으로 바뀌며 다른 대피소가 자동으로 제시됐다. 일본 시마네현 마쓰에고센 토목·건축 전공 5학년 오쿠하라 치히로(20)가 만든 시스템이다. 3차원 도시 모델 위에서 인공지능(AI)이 이용자 조건과 재난 상황을 동시에 계산해 최대한 효율적이고 안전한 동선 상 대피소를 판단한다. QR코드를 스캔하면 대피 인원이 자동 집계된다. 일본 대피소 관리가 여전히 종이 위에 수기 입력을 한 뒤 재입력하는 현실을 바꾸려는 설계다. 지난달 26일 마쓰에고센에서 만난 오쿠하라는 “처음에는 3차원 도시 모델로 대피소 안내 AI를 만들자는 단순한 아이디어에서 시작했다”며 “하지만 재난 때만 쓰는 시스템은 실제 재난 상황에서 작동하지 않을 수 있다는 문제를 깨달았다”고 말했다. 평소 정보 축적과 다양한 시뮬레이션이 이뤄져야 재난 상황에서 제대로 활용될 수 있다는 판단이다. 기존 AI가 공개 데이터만 학습하는 특성 때문에 비공개 대피소 정보를 따로 읽도록 관계형 데이터 구조를 만들었다. 초기에는 전혀 다른 장소로 안내하는 오류가 발생했는데, AI가 근거 없는 답을 사실처럼 만들어내는 AI의 ‘할루시네이션(환각)’ 오류였다. 단순 키워드가 아니라 데이터 간 관계를 이해하도록 설계하자 정확도가 올라갔다. 해당 프로젝트를 지도한 마쓰에고센 환경건설공학과 오야마 마코토 교수(공학박사)는 “고센에서는 아이디어만 내는 과제는 하지 않고 반드시 실제로 움직이는 것을 만들게 한다”고 말했다. 교실을 넘어 행정과 산업 현장에서 작동할 수 있는 인력 양성이 교육의 목표라는 설명이다. 고센은 일본 고등전문학교로 일본 정부가 1962년 첫 설립했다. 중학교 졸업 후 5년간 전공 교육을 받는 일본 특유의 기술자 양성 트랙이다. 고도성장기 산업 현장에서 즉시 투입 가능한 기술 인력 수요가 급증하자 대학에 가지 않아도 현장에 바로 투입할 기술자를 육성하겠다는 발상이 제도화됐다. 현재 전국 51개교, 재학생 약 4만 8000여명 규모다. 고센의 수업은 구현이 목적이니 자기주도적이다. 학생들은 지역의 문제를 찾고 그 해결책으로 실제 작동하는 결과물을 만든다. 기술이 부족하면 스스로 배우고, 없으면 외부 협력을 찾아 해결한다. 평가 기준도 보고서가 아니라 ‘실제 작동하냐’에 달렸다. 본과 졸업생 약 60%는 취업하고 나머지는 대학 진학 등을 택한다. 4학년부터는 학생이 주도한 프로젝트가 지방자치단체 발표 및 기업 검토 단계까지 이어진다. 오야마 교수는 “(고센의 인재들은) 무언가를 만들어 주는 사람이 아니라 사회와 연결하는 역할”이라며 “행정과 기업을 묶어 (학생이 만든) 기술이 실제 환경에서 돌아가게 하는 것이 교원의 일”이라고 설명했다. 오쿠하라의 프로젝트도 도쿄에서 열린 콘테스트에서 수상으로 이어졌고, 이를 계기로 기업이 학교를 찾아 적용 가능성을 검토하기 시작했다. 이날도 기업 관계자가 마쓰에고센을 방문해 오쿠하라와 오야마 교수를 만나 아이디어를 교환했다. 지역 인프라 기업 후소(FUSO)의 아이타니 아키히로 개발부장은 “콘테스트 아이디어를 보고 먼저 함께 해보자고 제안했다”며 “온라인 자문으로 시작했지만 해당 연구를 직접 확인한 뒤 출강과 공동 연구로 이어졌다”고 전했다. 이 프로젝트는 졸업으로 끝나지 않는다. 후배가 코드를 이어받고 공동 개발이 계속되며 오쿠하라도 졸업 후에도 연구에 참여할 계획이다. 이런 고센 모델은 일본 밖으로도 확산하고 있다. 일본은 기술 교육 시스템을 해외에 이전하면서 동시에 인재를 일본으로 유입시키는 구조를 구축 중이다. 태국에서는 2019년 고센-KMITL, 2020년 고센-KMUTT가 개교했고 일본은 교원 파견과 교재 개발, 학생 교류를 지원한다. 태국 학생을 일본 고센에 편입시키는 교류도 진행 중이다. 고센 기구 측은 “해외 고센은 교육 원조가 아니라 산업과 연결된 인재 순환 구조를 만드는 정책”이라며 “현지에서 배운 학생이 일본 기업과 공동 연구나 취업으로 이어지는 흐름을 염두에 두고 있다”고 설명했다.

‘알파고 쇼크’는 AI 진화 기폭제러·우크라전에서 타격 좌표 산출美·이란전 ‘클로드’ 사령관 참모 자폭 드론 ‘루카스’도 처음 투입AI, 군사작전 의사결정까지 관여국제사회 국방 AI 규범 마련 촉구“AI에 생사 직결된 결정권 안 돼” 2016년 3월 구글 딥마인드의 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단을 꺾었을 때 인류는 놀라움과 함께 두려움을 느꼈다. 그로부터 10년이 지난 지금 AI는 로봇 등 각종 기기와 결합하면서 인류가 개발한 가장 편리하고 유능한 도구가 됐지만 동시에 통제 불능에 대한 우려도 커졌다. 특히 이란 사태에서 AI 기반의 정보처리와 저가 무인체계의 결합은 게임체인저로 부상했고 산업·안보·일자리·국가 질서까지 AI가 정보 처리를 넘어 의사 결정마저 주도하는 것 아니냐는 두려움을 안겼다. 10년 전 알파고가 소위 ‘신의 한 수’로 이세돌 9단을 4대 1로 이긴 건 수많은 바둑 기보를 학습한 결과였다. 이후 생성형 AI의 등장으로 AI의 진화는 더욱 빨라졌고 이제는 군사 영역까지 침투했다. 특히 최근 미국과 이스라엘의 이란 공습은 챗GPT 등장 이후 급속도로 발전해 온 거대언어모델(LLM)이 전장의 ‘두뇌’ 역할로 활용된 첫 사례라는 점에서 전 세계의 이목을 집중시키고 있다. 5일 외신 등을 종합하면 2022년 발발한 러시아·우크라이나 전쟁에서도 AI는 위성 사진과 드론 영상, 폐쇄회로(CC)TV 등을 분석해 타격 좌표를 산출하고 지뢰를 탐지하는 데 활용됐다. 당시에는 미국 데이터 분석 기업 팔란티어의 분석 플랫폼이 중심 역할을 했다. 반면 최근 벌어진 이란 전쟁에서는 범용 AI 모델인 ‘클로드’가 전투 시뮬레이션을 수행하며 인간 사령관의 참모 역할을 맡았다는 평가가 나온다. 이와 함께 군은 이번 작전에 저가형 자폭 드론 ‘루카스’도 처음 투입했다. 해당 드론은 스타링크 등 위성 통신과 연동하고 상용 소프트웨어(SW)와 민간 개발 프로그램을 탑재할 수 있도록 설계된 것으로 알려졌다. AI 네트워크가 특정 행동이나 위치 패턴을 분석해 작전 지휘부에 전달하는 방식으로 전투에 기여했을 가능성도 제기된다. 이는 정보 분석에 머물던 AI가 곧 군사 작전의 의사결정 과정까지 관여할 수도 있다는 의미로 해석되면서 논란이 불거졌다. 통제가 이뤄지지 않을 경우 AI가 인명을 좌우하는 군사 작전에  활용될 수 있다는 우려도 커지고 있다. 과학기술정보통신부 산하 한국 인공지능안전연구소(AISI)가 발표한 영국 AISI의 ‘국제 AI 안전보고서’는 핵무기와 방사능 무기에 대해 “AI가 의사결정에 관여하게 될 경우 위험이 발생할 수 있다”며 “핵무기 발사 결정권을 AI에 위임할 경우 중대한 오류가 발생하거나 통제력을 상실할 가능성이 증가할 수 있다”고 우려했다. 국제사회에서는 국방 AI에 대한 윤리 규범과 가이드라인 마련을 서둘러야 한다는 목소리가 커지고 있다. 글로벌 기술 거버넌스의 흐름도 이를 뒷받침한다. 지난 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나 MWC26에서 열린 ‘인공지능의 역기능 관리: 윤리, 안전 및 신뢰’ 플래그십 세션에서는 기술의 확산 속도가 안전장치를 앞지른 현 상황을 ‘신뢰의 위기’로 규정했다. 세션 연사로 참여한 제리 시한 경제협력개발기구(OECD) 과학기술혁신국장 등은 올해를 전 세계 30개 이상의 사법권이 AI 거버넌스 법안을 본격 가동하는 ‘분수령’으로 지목했다. 유럽연합(EU)의 AI법이 전면 시행 궤도에 오르고 주요국들이 법적 구속력을 갖춘 가이드라인을 완성하는 시점이 내년이기 때문이다. 업계에서는 이러한 규제 흐름이 국방 AI 분야로 확장될 경우 AI의 역할을 제한하는 원칙이 더욱 강화될 것으로 보고 있다. AI가 생사와 직결된 최종 의사결정의 주체가 되어서는 안 된다는 논리다. 최기일 상지대 군사학과 교수는 “국제적인 합의나 프로토콜(규율)이 마련돼 있지 않지만 군사 전문가들 사이에선 마지막 트리거는 기계가 아닌 인간의 판단 고유의 영역으로 남겨둬야 하는 것 아니냐는 공감대가 있다”고 강조했다. 공상과학 영화 속 내용처럼 AI가 인간을 지배한다는 건 과도한 우려라는 의견도 있다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 “AI는 다양한 방식으로 세상에 기여할 것이지만, 특히 과학 발전 속도를 높이고 생산성을 향상시켜 삶의 질을 크게 향상시킬 것이다. 미래는 현재보다 훨씬 더 나아질 수 있다”고 했다.

이란에 배치된 중국·러시아산 방공망이 제 기능을 다하지 못하면서 이란의 피해가 급증하고 있다는 분석이 나왔다. 미국 군사 전문 매체 디펜스 미러 등 외신은 이란이 중국의 4세대 이동형 레이더 시스템인 YLC-8B를 도입해 수도 테헤란 등지에 배치했으나 미국과 이스라엘의 공습을 전혀 감지하지 못했다고 전했다. YLC-8B는 중국이 독자 개발한 4세대 UHF 대역 3차원 감시 레이더로, 미군의 F-22나 F-35 같은 최첨단 스텔스 전투기를 200㎞ 이상 원거리에서 포착할 수 있다는 점을 내세워 해외에 수출하는 전략 자산이다. 이란은 지난해 6월 미국과 이스라엘의 핵시설 공습 이후 기존 러시아제와 자국산 방공망의 한계를 보완하기 위해 중국산 방공망인 YLC-8B를 도입, 주요 도시에 배치했다. 그러나 실전에서 기술적 한계가 드러나 ‘깡통 레이더’라는 오명을 쓰게 됐다. 실제로 지난달 28일 개전 이후 현재까지 이란 영공 내에서 미국·이스라엘 전투기가 요격된 사례는 보고되지 않고 있다. 이스라엘은 전투기 200여 대를 출격시키고 미국은 B2 스텔스 전략폭격기와 토마호크 순항미사일 등을 동원해 1000개 이상의 목표물을 타격하는 동안 이란의 방공망은 사실상 전혀 작동하지 않았다. 대만 FTV는 전문가를 인용해 “이란이 중국산 레이더 구매에 막대한 비용을 투자했지만 지난해 핵시설 공격과 올해 대규모 공습에서 무용지물임이 드러났다”고 지적했다. 이번 사태로 중국이 공들여온 ‘저가형 고성능’ 방산 수출 전략은 큰 타격을 입을 전망이다. 미국 외교 전문지 디플로맷은 “이번 미국과 이스라엘의 공습으로 이란 최고지도자가 사망하는 등 영공 방어에 실패하면서 잠재적 구매국들이 중국산 무기의 성능에 의문을 제기할 수밖에 없게 됐다”고 전했다. 미군, 이란서 러시아산 방공망도 파괴이란에서 ‘깡통 방공망’ 오명을 쓴 것은 중국산뿐만이 아니다. 우크라이나 매체 유나이티드24는 3일 “미국의 정밀 공습으로 이란이 운용하던 러시아제 방공시스템이 파괴됐다”며 미 중부사령부의 관련 영상을 공개했다. 영상에 등장하는 궤도형 레이더 장착 차량은 러시아가 개발한 단거리 지대공 미사일 방공 시스템인 ‘토르-M1’(Tor-M1, 나토 코드명 SA-15 건틀렛)으로 확인됐다. 토르-M1은 전투기, 헬리콥터, 순항미사일, 드론(UAV) 같은 공중 목표를 저고도 및 중고도에서 요격하기 위해 설계된 무기이며 러시아가 360도 레이더 감시, 동시에 2개 목표물 교전 가능 등을 내세워 수출해 왔다. 이란은 2005년 러시아로부터 자체 감시 및 추적 레이더를 사용하여 이동 중이거나 잠시 정지한 상태에서도 탐지, 추적 및 사격이 가능하다고 알려진 토르-M1 발사대 29대를 사들였고 2006~2007년 미사일 700발 이상과 함께 인도받았다. 해당 무기는 중국제 방공망과 마찬가지로 제 역할을 다하지 못한 결과 미군 공격에 파괴됐다. 미 중부사령부는 관련 영상을 공개하며 “이번 작전의 목표는 이란의 탄도 미사일 능력을 저해하고 미군과 동맹국을 보호하는 것”이라고 밝혔다. 다만 토르-M1 파괴에 사용된 항공기나 무기 등은 공개하지 않았다. 중국·러시아산 방공망, 맥없이 뚫린 이유전문가들은 미국과 이스라엘 공군이 레이더 재밍, 데이터 링크 교란 등 세계 최고 수준의 전자전 능력이 있어 구형 방공망을 쉽게 교란시킬 수 있다고 설명한다. 특히 이란에 배치된 러시아제 토르-M1, S-200, 중국제 HQ-2 등의 방공망은 1970년대~1990년대에 설계된 시스템이라 스텔스 전투기나 현대 드론 등에 대응하기 어렵다. 무엇보다 강력한 방공망은 통합 방공망 시스템(IADS, Integrated Air Defense System)이 필수적이다. 장거리 레이더와 다층 방공, 전투기, 지휘 통제 등이 네트워크로 원활하게 작동해야 요격률이 상승한다. 그러나 이란은 중국, 러시아, 자국산 방공망이 섞여 있어 호환율이 떨어지는 것으로 알려졌다. 갈수록 인기 없는 중국 방산, 왜?먹통이 된 중국산 방공망은 최근 방산업계에서 제기되는 중국산 무기의 실효성 논란을 가중시킬 것으로 보인다. 지난달 영국 국방 전문 매체인 캘리버 디펜스는 2일(현지시간) “중국의 방산 제품들의 지속적인 신뢰성 문제와 부실한 사후 지원이 글로벌 파트너십을 저해하고 있다”고 분석했다. 보도에 따르면 중국은 과거 여러 나라에 무기를 수출했으나, 이를 사들인 국가들은 중국 무기를 조기 퇴역하는 등 ‘최악의 후기’가 잇따랐다. 예컨대 1980년대 후반 태국은 미국산 전차를 자국산으로 전환하는 과정에서 중국의 장갑차 수백대와 69-II형 전차를 도입했다. 그러나 해당 전차는 장비 신뢰성이 떨어지고 부품 수급이 어려워지면서 2004년 모두 퇴역했다. 반면 구형 미국산 M48 전차는 꾸준히 운영됐다. 미얀마에서는 2022년 말 중국산 JF-17 전투기가 구조적 균열과 레이더 오작동을 일으켜 운항 중단됐다. 방글라데시는 2020년 중국과 파키스탄이 공동 개발한 K-8W 훈련기를 인도받은 후 무기 체계와 항공전자 장비 문제를 이유로 공식적인 항의를 제기하기도 했다. 중국산 드론도 긍정적인 후기를 얻지 못했다. 요르단의 경우 2016년 당시 ‘중국판 리퍼’로 불리는 CH-4B 레인보우 무인 항공기를 도입했지만 2018년에는 시스템에 대한 불만을 표명했고 2019년에는 전체 기종을 매각한다고 밝혔다. 이라크 역시 같은 기종의 무인 항공기를 도입했는데, 캘리버 디펜스에 따르면 20대 중 8대가 운용 초기 몇 년 만에 추락했고, 나머지는 예비 부품 부족으로 운항이 중단됐다. 캘리버 디펜스는 “일부 사고는 사용자의 오류나 유지보수 관행이라고 볼 수도 있지만, 여러 국가와 다양한 시스템의 유형에서 나타나는 이러한 패턴은 중국 방산의 더 광범위한 품질 관리 및 유지 보수 문제를 시사한다”면서 “이는 지속적인 물류 및 기술 지원 덕분에 납품 후 수십 년이 지나도 계속 작동하는 서구 방산 시스템과는 대조된다”고 지적했다. 이어 “신뢰성 문제와 제한적인 사후 지원의 결합은 훈련이 아닌 실전에서 (중국산 무기를 사들인) 국가의 전력을 약화할 수 있다”면서 “특히 불안정한 시기에 중국산 장비에 의존하는 국가들에 이러한 단점은 직접적이고 부정적인 작전 결과를 초래한다”고 덧붙였다. 비싸지만 최고의 성능을 자랑하는 미국, 가성비와 빠른 납기 및 높은 신뢰성을 자랑하는 한국 등 방산 업계 강자들 사이에서 중국 방산은 구매자들에게 불안감을 키운다는 인식을 피하기 어려운 상황이다.

중국 방산 수출이 무기의 구조적 결함부터 치명적인 고장 등으로 인해 국제적인 감시 대상이 되고 있다는 분석이 나왔다. 영국 국방 전문 매체인 캘리버 디펜스는 2일(현지시간) “중국의 방산 제품들의 지속적인 신뢰성 문제와 부실한 사후 지원이 글로벌 파트너십을 저해하고 있다”고 분석했다. 보도에 따르면 중국은 과거 여러 나라에 무기를 수출했으나, 이를 사들인 국가들은 중국 무기를 조기 퇴역하는 등 ‘최악의 후기’가 잇따랐다. 예컨대 1980년대 후반 태국은 미국산 전차를 자국산으로 전환하는 과정에서 중국의 장갑차 수백 대와 69-II형 전차를 도입했다. 그러나 해당 전차는 장비 신뢰성이 떨어지고 부품 수급이 어려워지면서 2004년 모두 퇴역했다. 반면 구형 미국산 M48 전차는 꾸준히 운영됐다. 태국은 이러한 경험에도 불구하고 중국산 기갑차량 도입을 계속 추진했고 2016년에는 VT4 주력 전차를 주문했다. 2023년까지 태국으로 인도된 VT4는 60대에 달한다. 문제는 2025년 태국-캄보디아 국경 전투에서 VT4 전차의 포신이 심각하게 파손돼 승무원이 부상한 사례가 발생하면서 태국 내에서는 해당 전차의 신뢰성과 수명에 대한 우려가 또다시 불거졌다. 미얀마에서는 2022년 말 중국산 JF-17 전투기가 구조적 균열과 레이더 오작동을 일으켜 운항 중단됐다. 중국제 훈련기인 FT-7 계열 기종은 1994~2006년 방글라데시에서 여러 차례 추락 사고를 일으켰다. 방글라데시는 2020년 중국과 파키스탄이 공동 개발한 K-8W 훈련기를 인도받은 후 무기 체계와 항공전자 장비 문제를 이유로 공식적인 항의를 제기하기도 했다. 미얀마에서도 FT-7 기종에서 유사한 문제가 보고됐다. 중국산 드론도 긍정적인 후기를 얻지 못했다. 요르단의 경우 2016년 당시 ‘중국판 리퍼’로 불리는 CH-4B 레인보우 무인 항공기를 도입했지만 2018년에는 시스템에 대한 불만을 표명했고 2019년에는 전체 기종을 매각한다고 밝혔다. 이라크 역시 같은 기종의 무인 항공기를 도입했는데, 캘리버 디펜스에 따르면 20대 중 8대기 운용 초기 몇 년 만에 추락했고, 나머지는 예비 부품 부족으로 운항이 중단됐다. 해군 장비 수출 또한 우려되는 분야로 언급됐다. 파키스탄은 중국이 설계·건조한 F-22P 호위함이 미사일 사격 통제 시스템, 레이더, 추진 시스템에서 지속적인 문제를 일으킨다고 보고했고, 방글라데시 역시 2024년 중국산 함정용 불량 부품을 받았다고 밝힌 바 있다. 캘리버 디펜스는 “일부 사고는 사용자의 오류나 유지보수 관행이라고 볼 수도 있지만, 여러 국가와 다양한 시스템의 유형에서 나타나는 이러한 패턴은 중국 방산의 더 광범위한 품질 관리 및 유지 보수 문제를 시사한다”면서 “이른 지속적인 물류 및 기술 지원 덕분에 납품 후 수십 년이 지나도 계속 작동하는 서구 방산 시스템과는 대조된다”고 지적했다. 이어 “신뢰성 문제와 제한적인 사후 지원이 결합은 훈련이 아닌 실전에서 (중국산 무기를 사들인) 국가의 전력을 약화할 수 있다”면서 “특히 불안정한 시기에 중국산 장비에 의존하는 국가들에 이러한 단점은 직접적이고 부정적인 작전 결과를 초래한다”고 덧붙였다. 전문가들은 해당 매체의 지적과 마찬가지로 중국 무기가 실전 성능과 신뢰성에 치명적인 문제가 있는 데다 AS와 군수 지원이 약하고 중국 방산과의 계약으로 인한 미국·서방과의 관계 악화, 제재 가능성 등이 중국 방산의 성장을 억제한다고 분석한다. 무엇보다 비싸지만 최고의 성능을 자랑하는 미국, 가성비와 빠른 납기 및 높은 신뢰성을 자랑하는 한국 등 방산 업계 강자들 사이에서 중국 방산은 구매자들에게 불안감을 키운다는 인식을 피하기 어려운 상황이다.

기원전 5세기 히포크라테스가 “자궁은 모든 질병의 근원”이라고 주장한 이래 남성 중심으로 공고해진 서구의학은 여성의 신체적 고통과 증상을 객관적으로 탐구하기보다 오류를 품고 바라보거나 심리적인 문제로 취급됐다. 이는 잘못된 진단과 불필요한 시술, 때로는 생명을 위협하는 의료 결정으로 이어졌다. 책은 의학이 여성의 몸과 고통을 어떻게 오진하고 축소하며 체계적으로 왜곡해 왔는지 추적한다. 저자는 국제적으로 인정받는 유방암 분야 종양내과 전문의이자 의학 연구자로 미국의 여러 매체에서 여성 건강 전문가이자 멘토로 활동하며 여성들의 생명을 구하는 일에 헌신해왔다. 저자는 각종 여성 증상이 과장, 기분, 불안 등 심인성으로 치부되어 온 과정을 밝히면서 의학사 속에 자리 잡은 성 편향적 지식의 폭력을 파헤친다. ‘현대 의학의 아버지’라고 불리는 윌리엄 오슬러는 심장마비를 남성다움과 연관지었고 여성이 주장하는 심장질환은 심리적 문제에 가깝다고 선언했다. 이후 심장질환에 대한 의학적 인식에서 여성은 체계적으로 배제됐고 오늘날 심장질환이 여성의 주요 사망 원인임에도 오진되거나 진단이 지연돼 심각한 경우 사망에 이르는 경우가 많다. 폐암은 여성 환자가 제대로 진단받지 못하고 방치되는 경우가 많은 호흡기 질환의 대표적인 사례다. 중년 후반의 남성 흡연자가 표준 환자로 상정되기 때문에 1980년대 후반 이후 남성 발병률은 감소했으나 오히려 여성 발병률은 84% 증가했다. 2017년 폐색전증으로 목숨을 잃을 뻔한 테니스 선수 세레나 윌리엄스의 사례는 여성 환자의 통증을 대하는 의료계의 인식을 단적으로 보여준다. 당시 윌리엄스는 기침이 너무 심해 폐 CT를 찍어달라고 간청했지만, 의료진은 심리적 문제로 오진했고 결국 폐에서 혈전이 발견됐다. 저자는 “이는 일부 의사의 문제가 아니라 연구 설계와 임상 기준, 의학 교육 전반에 내재된 구조적 문제”라면서 “여성의 몸을 존중하며 이해하는 일이 곧 인간을 온전히 이해하는 일”이라고 강조한다.

전공 수업을 이수한 학생 전원이 한 학기 성적표에서 ‘F’를 받았다. 학생들은 시험을 치렀고 과제를 제출했다. 그러나 담당 강사가 성적 입력 기한까지 점수를 입력하지 않으면서 결과가 뒤바뀌었다. 이 일은 서울대학교 사회과학대학 소속 한 학과의 전공 수업에서 실제로 벌어졌다. 해당 과목은 3학년을 대상으로 한 강의로, 지난 학기 59명의 학생이 수강했다. 이들 전원은 학교 규정에 따라 자동으로 F 학점을 받았다. 이후 강사는 “독감에 걸려 성적 처리를 하지 못했다”고 해명했다. 하지만 같은 기간 사회관계망서비스(SNS) 활동 정황이 알려지며 논란이 커졌다. 학교는 이를 행정 오류로 판단하고 성적 정정 절차에 들어갔지만, 학생들의 불안과 분노는 쉽게 가라앉지 않았다. 이 사안을 두고 시선은 크게 두 갈래로 갈린다. ◆ 시선 하나｜성적 입력은 강사의 책임이었다 강사는 성적을 입력해야 한다. 이는 선택이 아니라 직무다. 강사가 강의 계획을 세우고 수업을 진행하며 평가했다면, 성적을 기한 내 공식 기록으로 남길 책임도 함께 진다. 질병은 누구에게나 생길 수 있다. 그러나 대학은 성적 입력 연기 신청, 대체 처리 요청, 학과 공유 등 예외 상황을 관리할 절차를 마련해 두고 있다. 강사는 이 절차를 활용하지 않았다. 학생들은 강사가 사전에 상황을 알리거나 대안을 제시하지 않았다고 지적했다. SNS 활동 여부를 떠나 강사는 학생들과의 소통을 놓쳤다. 강사가 성적 입력이 어렵다는 사실을 미리 알렸다면 피해를 줄일 수 있었다. 이 시선에서 보면 이번 사태는 분명하다. 강사는 자신의 관리 책임을 다하지 않았다. ◆ 다른 시선｜그런데 왜 시스템은 학생을 바로 F로 처리했나 강사의 책임을 인정하더라도 질문은 남는다. 성적을 입력하지 않은 당사자가 분명한데도, 왜 시스템은 학생 전원을 즉시 F로 처리했을까. 학교는 성적 미입력 상태를 ‘확인 대기’나 ‘임시 보류’로 두지 않았다. 규정은 이를 곧바로 ‘낙제’로 분류했다. 담당 학과나 행정 부서는 중간 점검으로 사고를 걸러내지 못했다. 그 결과 학생들은 가장 먼저, 가장 직접적인 불이익을 떠안았다. 졸업 요건과 장학금, 성적 증명서를 둘러싼 불안이 동시에 커졌다. 학생들은 문제를 스스로 입증하고 성적 정정을 요구해야 하는 처지에 놓였다. 이 시선에서 보면 이번 사건은 개인의 실수에 그치지 않는다. 대학 행정 시스템은 학생을 보호하지 못했다. ◆ 개인의 실수는 있었고, 시스템은 막지 못했다 개인의 실수는 막을 수 없지만 피해는 줄일 수 있었다. 강사의 책임은 분명하다. 동시에 단 한 번의 성적 미입력이 수십 명의 성적을 일괄 F로 바꾸는 구조 역시 쉽게 정당화하기 어렵다. 개인의 실수는 언제든 발생한다. 그래서 조직은 그 실수가 학생의 성적표로 곧장 이어지지 않도록 제도를 설계해야 한다. 이번 사태는 그 안전장치가 작동하지 않았다는 사실을 드러냈다. 이 사건을 ‘서울대에서 벌어진 해프닝’으로 넘기기 어렵다. 같은 구조를 가진 대학이라면 어디서든 되풀이될 수 있기 때문이다. 이번 논란은 개인의 태도를 넘어 제도의 책임을 묻는다. 성적을 안 넣은 건 강사였는데, F를 먼저 받은 건 왜 학생이었을까.

전공 수업을 이수한 학생 전원이 한 학기 성적표에서 ‘F’를 받았다. 학생들은 시험을 치렀고 과제를 제출했다. 그러나 담당 강사가 성적 입력 기한까지 점수를 입력하지 않으면서 결과가 뒤바뀌었다. 이 일은 서울대학교 사회과학대학 소속 한 학과의 전공 수업에서 실제로 벌어졌다. 해당 과목은 3학년을 대상으로 한 강의로, 지난 학기 59명의 학생이 수강했다. 이들 전원은 학교 규정에 따라 자동으로 F 학점을 받았다. 이후 강사는 “독감에 걸려 성적 처리를 하지 못했다”고 해명했다. 하지만 같은 기간 사회관계망서비스(SNS) 활동 정황이 알려지며 논란이 커졌다. 학교는 이를 행정 오류로 판단하고 성적 정정 절차에 들어갔지만, 학생들의 불안과 분노는 쉽게 가라앉지 않았다. 이 사안을 두고 시선은 크게 두 갈래로 갈린다. ◆ 시선 하나｜성적 입력은 강사의 책임이었다 강사는 성적을 입력해야 한다. 이는 선택이 아니라 직무다. 강사가 강의 계획을 세우고 수업을 진행하며 평가했다면, 성적을 기한 내 공식 기록으로 남길 책임도 함께 진다. 질병은 누구에게나 생길 수 있다. 그러나 대학은 성적 입력 연기 신청, 대체 처리 요청, 학과 공유 등 예외 상황을 관리할 절차를 마련해 두고 있다. 강사는 이 절차를 활용하지 않았다. 학생들은 강사가 사전에 상황을 알리거나 대안을 제시하지 않았다고 지적했다. SNS 활동 여부를 떠나 강사는 학생들과의 소통을 놓쳤다. 강사가 성적 입력이 어렵다는 사실을 미리 알렸다면 피해를 줄일 수 있었다. 이 시선에서 보면 이번 사태는 분명하다. 강사는 자신의 관리 책임을 다하지 않았다. ◆ 다른 시선｜그런데 왜 시스템은 학생을 바로 F로 처리했나 강사의 책임을 인정하더라도 질문은 남는다. 성적을 입력하지 않은 당사자가 분명한데도, 왜 시스템은 학생 전원을 즉시 F로 처리했을까. 학교는 성적 미입력 상태를 ‘확인 대기’나 ‘임시 보류’로 두지 않았다. 규정은 이를 곧바로 ‘낙제’로 분류했다. 담당 학과나 행정 부서는 중간 점검으로 사고를 걸러내지 못했다. 그 결과 학생들은 가장 먼저, 가장 직접적인 불이익을 떠안았다. 졸업 요건과 장학금, 성적 증명서를 둘러싼 불안이 동시에 커졌다. 학생들은 문제를 스스로 입증하고 성적 정정을 요구해야 하는 처지에 놓였다. 이 시선에서 보면 이번 사건은 개인의 실수에 그치지 않는다. 대학 행정 시스템은 학생을 보호하지 못했다. ◆ 개인의 실수는 있었고, 시스템은 막지 못했다 개인의 실수는 막을 수 없지만 피해는 줄일 수 있었다. 강사의 책임은 분명하다. 동시에 단 한 번의 성적 미입력이 수십 명의 성적을 일괄 F로 바꾸는 구조 역시 쉽게 정당화하기 어렵다. 개인의 실수는 언제든 발생한다. 그래서 조직은 그 실수가 학생의 성적표로 곧장 이어지지 않도록 제도를 설계해야 한다. 이번 사태는 그 안전장치가 작동하지 않았다는 사실을 드러냈다. 이 사건을 ‘서울대에서 벌어진 해프닝’으로 넘기기 어렵다. 같은 구조를 가진 대학이라면 어디서든 되풀이될 수 있기 때문이다. 이번 논란은 개인의 태도를 넘어 제도의 책임을 묻는다. 성적을 안 넣은 건 강사였는데, F를 먼저 받은 건 왜 학생이었을까.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

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.

얼마 전 서울의 한 고등학교에서 국어 수행평가 중 일부 학생이 인공지능(AI)으로 작성한 답안을 붙여 넣는 부정행위가 발생했다. 태블릿PC를 이용한 평가였는데, 시험 중 1~2분 만에 비정상적으로 답안이 작성되며 문제가 드러났다. 학생들은 미리 AI로 써 둔 내용을 그대로 불러왔다고 인정했다. 시험은 무효 처리됐고 종이 시험으로 재진행됐다. 연세대·서울대 등 대학가에서도 AI 부정행위가 잇따라 드러난 상황으로 보면, 특정 학생의 일탈이 아니라 교육 현장 전체가 마주한 새로운 현실이다. 국내 고등학생들 사이에서 ‘AI 안 쓰면 바보’라는 말까지 나온다. 한 초등학생은 AI가 써 준 글을 들고 “선생님, 이거 진짜예요, 가짜예요?”라고 물었다고 한다. 아이들은 이제 ‘정답을 구하는 법’보다 ‘어떤 답을 믿어야 하는지’를 묻고 있다. 정보의 신뢰성과 출처, 편향, 오류를 구분하는 능력이 교육의 새 과제가 됐다. 문제는 학생보다 학교가 더 느리다는 점이다. 학생들은 이미 AI를 자연스럽게 활용하지만, 교사와 제도권은 기준조차 없는 상태다. 서울시교육청이 제시한 ‘생성형 AI 활용 지침’은 한 장짜리에 불과하고 허용·금지 기준도 비어 있다. 현장에서 제재하거나 지도하기 어려운 이유다. 해외에서는 방향을 잡기 시작했다. 영국은 초등학생에게 AI 윤리 논쟁을 교육하고, 미국 캘리포니아주는 ‘AI 윤리’ 과목을 열어 사례 분석과 토론을 진행한다. 일본은 허용·금지가 명확한 학교용 AI 가이드라인을 이미 수년 전 마련했다. AI가 교육에 미칠 영향을 제도적으로 정교하게 관리하려는 노력이다. 대조적으로 우리 교육은 여전히 “준비 중”에 머물러 있다. 그사이 학생들은 AI를 활용한 학습과 발표 준비에 익숙해졌고, 수행평가는 기술 경쟁으로 변질될 조짐마저 보인다. 기술 변화 속도가 제도의 속도를 압도하고 있다. 서울시의회 교육위원회 위원으로서 지금이야말로 서울이 선도적으로 나서야 할 때라고 생각한다. 첫째, ‘서울형 AI 활용 가이드라인’을 서둘러 마련해야 한다. 학교급별 허용 범위, 출처 표기, 금지 기준 등을 구체적으로 제시하고 현장에서 즉시 적용할 수 있어야 한다. 둘째, 교사 역량 강화가 핵심이다. AI의 작동 원리와 부정행위 유형, 과제 설계 방법을 이해하지 못하면 평가의 공정성을 지킬 수 없다. 시 차원의 전문 연수와 지원이 절실하다. 셋째, 학생 대상 AI 윤리·정보 활용 교육을 정규 교육과정에 포함해야 한다. 단순히 AI 금지만 외쳐서는 창의성도 책임감도 길러낼 수 없다. 올바른 사용과 출처 표기, 비판적 검토 능력을 길러야 한다. 넷째, 평가 방식 자체를 혁신해야 한다. AI로 10초면 끝낼 과제를 내놓고 “AI 쓰지 마라”라는 건 현실을 외면하는 일이다. 사고력과 협업 중심의 과정형 평가로 바뀌어야 한다. AI는 위기이자 동시에 기회다. 사교육 여력이 부족한 학생에게는 새로운 학습 자원을 제공받을 수 있는 도구가 되지만, 디지털 접근성이 낮은 지역에는 또 다른 격차를 만들어 낼 위험도 안고 있다. AI가 어떤 학생에게는 ‘학습을 확장하는 수단’이지만, 어떤 학생에게는 ‘더 큰 교육 격차의 상징’이 될 수도 있다는 뜻이다. 우리가 던져야 할 질문은 “AI와 함께 새로운 배움을 어떻게 설계할 것인가”이다. AI 부정행위 논란은 단순한 문제가 아니라 우리 교육이 스스로의 목적을 묻는 질문이다. 학교가 무엇을 지키고 무엇을 바꿔야 하는지에 대한 대답을 더이상 미룰 수 없는 시점에 우리는 도달해 있다. 우형찬 서울시의회 의원

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.

경기도의회 농정해양위원회 김창식 부위원장(더불어민주당, 남양주5)은 8일 열린 예산결산특별위원회에서 응급의료전용헬기(닥터헬기) 격납고 신축 사업의 예산 전액 반납과 본예산 편성 오류를 잇달아 지적하며, 집행부의 책임 있는 조치를 강하게 요구했다. 김 부위원장은 먼저 사업 예산 전액이 뒤늦게 제3회 추경에서 반납된 경위를 따져 물었다. 아주대병원의 사업 포기 공문은 9월 11일에 공식 접수됐으나 실무부서는 그 이전부터 포기 가능성을 인지하고 있었던 정황이 확인됐다. 그럼에도 9월 2차 추경에 즉시 반영되지 않아 반납이 지연된 점을 문제로 제기했다. 김 부위원장은 “세수 부족으로 필수경비까지 줄이던 상황에서 21억 원을 그대로 들고 있었다는 것은 납득하기 어렵다. 포기 사실을 알고도 반영을 미룬 이유를 명확히 밝혀야 한다”고 강조했다. 그는 이어 2026년 본예산안에 동일 목적, 동일 위치의 사업이 국비와 자체사업으로 중복 편성된 오류를 지적했다. 상임위에서 자체사업비를 감액해 정리되긴 했지만, “단순 실수로 볼 수 없는 문제이며, 예산 편성의 기본 원칙이 무너졌다”고 강하게 비판했다. 또한 2025년에는 설계·공사·감리비가 모두 반영된 반면, 2026년에는 설계비만 편성된 점을 지적하며 “사업 추진의 연속성과 의지가 보이지 않는다”고 일침을 가했다. 김 부위원장은 국유지에 응급의료헬기 격납고 설치를 가능하게 하는 법령이 이미 2020년에 개정되었음에도, 경기도가 4년간 실질적인 사업 추진을 하지 않았다는 점도 문제로 제기했다. 그는 “공사비와 자재비가 지속 상승하는 상황에서 사업 지연은 결국 도 재정 부담만 가중시키는 결과를 낳았다”고 우려했다. 이에 대해 응급의료과 유권수 과장은 “아주대병원이 강한 추진 의지로 부지 내 여러 장소를 검토했으나 모두 부적합 판정이 나왔고, 주변 지역의 집단 민원으로 인해 사업 포기가 불가피했다”고 해명했다. 아울러 김 부위원장은 군 기지 활용 시 발생할 수 있는 ‘골든타임 지연’ 문제도 짚으며, “응급환자의 생명을 다투는 상황에서 군과의 협의 내용과 지연 방지 대책을 명확히 제시해야 한다”고 요구했다. 그는 마지막으로 지역개발기금에서 편성됐다가 전액 반납된 21억 원과 관련해 발생한 기금 이자 부담 문제를 제기하며 “행정적 실수라면 책임 소재를 분명히 해야 한다. 이자 비용의 부담 주체도 명확히 밝혀야 한다”고 강조했다. 김 부위원장은 “응급의료 체계는 도민 생명과 직결된 핵심 공공서비스이다. 사업 무산, 예산 오류, 지연 행정이 반복돼서는 안 된다. 경기도는 전 과정을 철저히 점검하고 닥터헬기 격납고 사업을 조속히 추진해야 한다”고 밝혔다. 그는 또한 “향후 대형 종합병원 인허가 시에는 헬기 격납고 설치 계획을 필수적으로 포함해야 한다”고 덧붙였다.

2026학년도 대학수학능력시험(수능) 영어 영역의 난도가 지나치게 높았다는 지적이 이어지자 교육 당국이 수능 출제 과정에 대한 조사를 시행하겠다고 밝혔다. 교육부는 5일 “영어가 절대평가임에도 난도가 높아 체감 부담이 컸다는 수험생과 학부모, 학교 현장에서 제기된 우려의 목소리를 엄중하게 받아들이고 있다”며 “이번 사안을 계기로 수능 출제·검토 전 과정에 대한 면밀한 조사를 즉시 시행할 것이며 조사 결과에 따라 엄정하게 대응하겠다”고 밝혔다. 앞서 한국교육과정평가원의 수능 채점 결과 영어의 1등급 비율은 3.11%로 2018학년도 절대평가 도입 이후 최저치로 나타났다. 작년 1등급 비율(6.22%)의 절반 수준으로, 4% 이내에 들면 1등급을 받는 상대평가 과목과 비교해도 낮다. 교육부는 “평가원은 수능 출제에 대한 개선을 약속한 바 있으며 교육부도 평가원의 조치가 신속하고 투명하게 이루어질 수 있도록 할 예정”이라고 덧붙였다. 영어 관련 학술단체도 올 수능 영어와 관련해 비판 성명을 냈다. 한국영어영문학회 등 36개 학회가 모인 한국영어관련학술단체협의회는 이날 “6월 모의평가에서 영어 1등급 비율은 19.1%였다가 9월 모의평가에서는 4.5%로 낮아졌고 수능에서는 결국 3.11%로 곤두박질쳤다”고 지적했다. 그러면서 “1등급이 널뛰기하는 시험”이라면서 “영어 절대평가는 처음부터 잘못 설계된 제도로, 구조적 오류가 한계에 다다랐다”고 했다.

#일하기 좋은 서구… 주민도 만족작년 일자리 목표 116% 초과 달성무료 통근버스 55만명 출퇴근 담당수도권 유일 청년 취업 공모사업구민 주요 정책 만족도 72% 달성#미래 창출하는 소프트파워 구축오류동, 정부 지정 R&D 특구 조성 청라국제도시, 디지털금융 기지로스타필드·아산병원 복합시설 건립의료·스포츠 등 K컬처 기반 완성 전국 기초지방자치단체 중 인구 1위, 지방자치 경쟁력 1위, 일자리 3년 연속 장관상 등은 인천 서구를 상징하는 지표다. 구가 그간 심혈을 기울여 온 일자리 창출 노력이 이러한 기록을 뒷받침했다는 평가다. 인천 서구가 대한민국에서 일자리 많고, 살기 좋은 도시로 주목받고 있다. 구는 ‘2025년 전국 지방자치단체 일자리 대상’에서 지역 일자리 공시제 부문 고용노동부장관상을 수상했다고 3일 밝혔다. 일자리 대상은 전국 243개 광역·기초 지자체를 대상으로 일자리 인프라 구축·창출 실적 등을 종합 평가해 시상한다. 구는 지역 일자리 공시제 부문에서 3년 연속 장관상을 받는 기염을 토했다. 그간 다양하게 펼친 일자리 정책이 효과를 낸 덕분이다. 구는 고용환경 개선을 위해 지난해에 이어 올해도 일자리 대책을 ▲제조산업 ▲미래 상생 일자리 ▲청년 ▲다가가는 고용서비스 등 4대 집중 분야로 유형화했다. 제조산업 분야에서는 산업단지 내 무료 통근버스 사업을 확대해 기존 뷰티풀파크, 아이푸드파크에 이어 청라 첨단산업단지까지 직영으로 무료 통근버스를 운행하는 등 지난해 총 55만명 이상의 산단 근로자 출퇴근길을 책임졌다. 제조산업과 동반성장할 수 있는 다양한 미래 일자리 확보를 위해 자동차 산업 및 연구개발(R&D) 첨단산업, 정보통신(IT)산업 분야 기업 유치를 지원하고 대형마트와 소상공인의 상생·협력 방안 모색으로 지역 경제를 활성화했다. 또 수도권 유일의 청년성장프로젝트(청년카페) 공모사업 ‘일구(19)하고 삶구(39)하는 행복 취업 유니버스’, 인천 유일의 중소기업 재직 청년 복지 공유제 등 청년층을 위한 다양한 정책들을 추진했으며 일자리 지원센터 내 상설채용관, 찾아가는 일자리 발굴단, 대규모 채용 한마당 등을 통해 인천 최다 취업 지원 성과를 얻었다. 구의 이러한 노력으로 지난해 일자리 달성 목표인 1만 4289개 대비 116.4%인 1만 6629개를 창출했다. 전년 대비 고용보험 피보험자 수는 2824명 늘었고, 상용근로자와 취업자 수도 각각 1만 5000명, 1만 2000명 증가했다. 2021년 8월 개소한 ‘서로이음 장애인 일자리 지원센터’는 장애인 취업을 위한 맞춤형 지원으로 장애인 고용의 중심 역할을 하고 있다. ‘장애인과 기업, 지역사회가 함께 이어지는 고리’라는 의미처럼 현장 중심 서비스를 제공하며 신뢰받는 취업 지원 기관으로 성장한 것이다. 센터는 원스톱 취업 포털을 통해 장애 특성에 맞는 구인·구직 상담과 일자리 연계를 지원하고, 취업 후에도 지속적인 모니터링으로 근속 유지와 적응을 돕고 있다. 공공 일자리뿐만 아니라 민간기업과도 연계해 개소 이후 390명을 취업시켰다. 일자리가 많아지니 구민 만족도는 높게 나타났다. 구가 지난 10월 20일부터 11월 9일까지 구 홈페이지를 통해 실시한 ‘2025년 서구 주요 정책에 대한 만족도 조사’에서 응답자 71.9%가 ‘만족한다’고 답했다. 이 조사엔 구민 2823명이 참여했고 ‘만족한다’고 답변한 응답자 중 51.2%는 ‘실생활에 도움이 되는 정책이 많다’고 했다. 이어 29.8%는 ‘구민 의견·소통에 만족한다’고 했다. 서구 인구는 지난 10월 기준 65만 1032명으로 전국 기초지자체 중 가장 많다. 또 8개의 공업단지와 산업단지를 품고 있다. 관내 곳곳에서 진행되는 대규모 사업은 이러한 서구의 일자리 창출에 큰 힘을 보탤 전망이다. 오류동 검단2 일반산업단지(약 77만㎡)엔 과학기술정보통신부가 지정한 소규모·고밀도 R&D 특구가 조성된다. 검단2 산단은 단순한 산업시설을 넘어 서구 지역의 탄소중립과 신재생에너지 확산을 위한 마중물 역할을 한다. 환경 관련 기업, 연구기관의 입주를 통해 기술혁신과 기업 성장, 지역 일자리 창출의 선순환 구조를 만드는 것이다. 향후 구는 인천경제자유구역인 청라국제도시를 중심으로 영상·문화·의료·교육 등 부가가치를 창출하는 지속 가능한 사업을 통해 ‘소프트 파워 도시’로 변신을 꾀할 예정이다. 청라국제도시는 하나금융지주를 비롯한 하나금융그룹 6개 주요 계열사 ‘하나드림타운’이 입주해 디지털 금융과 글로벌 시장 공략의 전진기지로 거듭날 전망이다. 청라의 약 9만7459㎡ 부지에는 800병상 규모의 서울아산청라병원이 지어진다. 이 병원은 암센터, 심장센터, 소화기센터, 척추·관절센터 등 중증 및 전문 진료 부서를 포함한 종합병원으로 설계됐다. 2029년 완공 예정인 이 병원이 문을 열면 구민들의 의료 접근성이 크게 향상된다. 2027년 완공 예정인 ‘스타필드 청라’는 쇼핑·스포츠·엔터테인먼트가 결합된 복합시설로 국내 두 번째 돔구장(2만 1000석)을 비롯해 지상 6층, 연면적 약 50만㎡ 규모의 쇼핑몰, 호텔 등이 들어선다. 청라에선 인천로봇랜드 조성도 한창이다. 76만 9000㎡ 부지에 로봇산업진흥시설과 테마파크, 상업 및 업무시설 등을 조성하는 대규모 프로젝트다. 이 사업이 완료되면 400여개 로봇 기업 및 실증·연구기관이 집적하고 수도권 최대 규모의 로봇 실증 인프라, 실외 자율주행 테스트 베드가 구축돼 로봇산업의 전 단계를 하나의 공간에서 구현할 수 있다. 이 가운데 29만 7000㎡ 규모의 산업시설용지가 최근 도시첨단산업단지로 지정되면서 로봇 기업들을 위한 제도적 기반이 확보됐다. 이곳에는 국내 대기업 입주와 500㎡ 이상의 공장 신·증설 및 이전이 가능하다. 또 각종 규제 해소와 세제 혜택 등 파격적인 인센티브가 현실화하면서 기업 투자 유치에 탄력이 붙을 전망이다. 또 축구장 11배 규모로 조성되는 영상문화복합단지는 2026년 착공을 거쳐 2031년까지 단계적으로 완공될 예정이다. 구 관계자는 “이들 사업이 열매를 맺으면 구는 K컬처를 선도하는 양질의 일자리 창출은 물론 영상·관광·의료·스포츠산업 등 세계화와 산업화의 새로운 성장동력을 갖추게 된다”며 “서구는 대한민국을 넘어 세계인이 주목하는 ‘소프트 파워 도시’로 변모할 것”이라고 말했다.