노지감귤 열매 수와 크기 일일이 세고 크기를 측정하지 않아도 인공지능(AI) 분석으로 얼마나 열렸는지 알수 있다. 제주도가 올해 노지감귤 생산예상량을 조사하는 데 스마트폰 영상과 인공지능(AI)을 활용한다. 사람이 감귤 열매를 일일이 세고 크기를 재던 방식에서 벗어나 데이터 기반의 자동화된 조사 방식으로 전환하는 것이다. 제주도 농업기술원은 오는 18일부터 21일까지 도내 표본 감귤원을 대상으로 2026년산 노지감귤 2차 관측조사를 실시한다고 14일 밝혔다. 이번 조사는 노지감귤의 열매 수와 크기 등을 파악해 올해 전체 생산량을 예상하는 핵심 조사다. 기존에는 조사원이 감귤원을 직접 찾아가 열매를 일일이 세고 크기를 측정한 뒤 수기로 기록했다. 특히 폭염 속에서 장시간 현장 조사를 해야 하는 데다 조사자에 따라 측정 결과가 달라질 수 있다는 한계가 있었다. 농업기술원은 이런 문제를 개선하기 위해 이번 조사부터 스마트폰 촬영과 AI 분석을 활용한 자동화 기술을 기존 현장 실측과 함께 시험한다. 조사원이 일정한 기준에 맞춰 스마트폰으로 감귤나무를 촬영한 뒤 영상을 ‘제주DA’ 플랫폼으로 보내면 AI가 영상 속 감귤 열매를 자동으로 찾아내 개수와 크기를 계산한다. 촬영한 영상은 약 30분 안에 3차원(3D) 모델로 만들어진다. 이후 AI 분석과 여러 각도에서 촬영된 데이터를 보정해 오차를 줄이는 방식이다. 이 기술이 현장에 본격 적용되면 감귤원 한 필지를 조사하는 데 걸리는 시간이 기존 약 40분에서 15분 미만으로 줄어 60% 이상 단축될 것으로 농업기술원은 보고 있다. 조사 시간뿐만 아니라 정확도도 높아질 것으로 기대된다. AI가 같은 기준으로 열매를 분석하기 때문에 조사원마다 발생할 수 있는 측정 편차를 줄이고 보다 객관적인 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 농업기술원은 이번 2차 관측조사에서 스마트폰 촬영부터 데이터 전송, AI 분석, 결과 검증까지 전 과정을 점검한다. 이후 기존 사람이 직접 측정한 결과와 비교해 자동화 기술의 정확성과 실제 현장 적용 가능성을 확인할 예정이다. 이번 조사 결과는 분석을 거쳐 오는 9월 첫째 주 감귤관측조사위원회 심의를 받은 뒤 2026년산 노지감귤 생산예상량으로 공식 발표된다. 김태우 농업디지털센터장은 “이번 관측조사는 오랫동안 사람의 눈과 손에 의존해 온 감귤 관측 방식을 데이터와 AI 중심으로 전환하는 첫걸음”이라며 “현장 조사 부담과 수작업 오류를 줄이고 보다 정확하고 객관적인 관측 자료를 확보할 수 있도록 기술을 계속 고도화하겠다”고 말했다.

여성의 옷차림과 표정이 서로 다른 신호를 보낼 때 남성은 어떤 정보를 더 중요하게 받아들일까. 성적으로 흥분한 남성은 여성의 표정보다 노출이 많은 옷차림에 더 영향을 받아 상대의 호감 여부를 잘못 판단할 가능성이 커진다는 연구 결과가 나왔다. 12일(현지시간) 심리학 전문 매체 사이포스트(PsyPost)에 따르면 독일 요하네스 구텐베르크 마인츠대 연구진은 이성애 남성 284명을 대상으로 성적 흥분이 여성의 호감 신호를 판단하는 데 어떤 영향을 미치는지 분석했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘성행동 기록’(Archives of Sexual Behavior)에 게재됐다. 연구진은 사람이 상대의 의도를 파악할 때 옷차림처럼 비교적 광범위한 ‘전반적 신호’와 표정처럼 특정 상황에서 직접적인 의도를 전달하는 ‘구체적 신호’를 함께 활용한다고 설명했다. 특히 연애나 성적 상황에서는 상대의 외모나 노출 정도에 지나치게 집중하면 명확한 거절 표정을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 연구진은 이를 확인하기 위해 참가자들에게 같은 여성의 사진 두 장을 동시에 보여준 뒤 “둘 중 누가 당신에게 더 호감을 보이며 유혹하는 것 같은가”를 선택하도록 했다. 사진 속 여성은 평범한 일상복 또는 성적으로 자극적인 옷을 입었고, 얼굴에는 호감을 나타내는 표정이나 명백한 거부 표정을 지었다. 참가자들은 약 2초 안에 키보드를 눌러 한 명을 골랐다. 옷차림과 표정 엇갈리자 판단 어려워져연구진은 사진 조합을 두 유형으로 나눴다. 첫 번째는 노출이 있는 옷을 입은 여성이 호감 표정을 짓고, 평범한 옷을 입은 여성이 거부 표정을 보이는 경우였다. 옷차림과 표정이 같은 방향의 신호를 보내기 때문에 판단이 상대적으로 쉬웠다. 반면 두 번째 유형에서는 신호를 일부러 엇갈리게 했다. 한 여성은 평범한 옷을 입은 채 호감 표정을 지었고 다른 여성은 노출이 있는 옷을 입었지만 명백한 거부 표정을 보였다. 이 경우 실제 상호작용에서 상대의 의도를 직접 드러내는 표정을 기준으로 보면 전자를 선택하는 것이 연구진이 설정한 정답이었다. 참가자들은 먼저 성적으로 흥분하지 않은 상태에서 52차례 선택 과제를 수행했다. 이후 성적 욕구와 타인에 대한 대상화 성향, 성적 권리의식 등을 측정하는 설문에 응답했다. 이어 연구진은 참가자들에게 5분 분량의 성적으로 노골적인 음성 이야기를 들려줘 흥분 상태를 유도한 뒤 같은 방식의 선택 과제 52회를 다시 진행했다. 분석 결과 성적으로 흥분한 뒤 참가자들의 판단 속도는 전반적으로 빨라졌다. 하지만 옷차림과 표정이 서로 충돌하는 상황에서는 오답률도 함께 높아졌다. 특히 참가자들은 노출이 있는 옷을 입고 거부 표정을 짓는 여성을, 평범한 옷을 입고 실제 호감 표정을 짓는 여성보다 선택하는 경우가 늘었다. 즉 상대가 직접적으로 전달하는 표정보다 성적으로 눈에 띄는 옷차림에 더 무게를 둔 셈이다. 일부 남성은 흥분 뒤 오판 크게 늘어이 같은 경향은 모든 참가자에게 똑같이 나타나지는 않았다. 성적으로 흥분한 상태에서 옷차림과 표정이 충돌하는 문제의 절반 이상을 틀린 참가자는 전체의 9.9%였다. 흥분 전 같은 기준에 해당한 비율은 4.6%였다. 또 성적으로 상대를 조종하거나 이용하려는 성향과 성적 충동 억제력이 낮은 참가자일수록 이런 판단 오류가 두드러지는 경향을 보였다. 연구진은 성적 흥분이 이미 갖고 있던 편향을 강화해 상대의 직접적인 의사 표현보다 자신의 욕구와 맞는 신호에 집중하게 만들 수 있다고 해석했다. 다만 연구진은 이번 결과를 현실의 모든 남성에게 그대로 적용해서는 안 된다고 선을 그었다. 참가자가 온라인으로 모집된 서구권 표본에 한정됐고, 흥분 상태의 과제가 항상 두 번째에 배치돼 피로나 집중력 저하가 결과에 일부 영향을 줬을 가능성도 있다. 연구진은 향후 실험 순서를 바꾸거나 성적 흥분 외 다른 종류의 각성 상태에서도 같은 현상이 나타나는지 확인할 필요가 있다고 밝혔다. 이번 연구 제목은 ‘옷차림은 여전히 동의가 아니다’(A Dress Is (Still) Not a Yes)로, 옷차림과 같은 외형적 신호만으로 상대의 성적 의도를 판단해서는 안 된다는 점을 강조했다.

AI 고도화에 통합적 사고력 측정채점 기준·채점자 선별 최대 관건수험생·학부모 법적 대응 가능성 채점 길어지면 대입 전형도 차질글쓰기 사교육 시장 확대 우려도 교육당국이 ‘오지선다’ 객관식 문항으로 이뤄진 현재의 대학수학능력시험에 서·논술형 문항을 도입하는 대입 제도 개편안을 추진 중이다. 30여년 수능 역사상 가장 큰 변화가 찾아올 것으로 전망되는 가운데 교육계의 시선은 곱지만은 않다. 왜 지금 서·논술형 도입이 대두되는지, 교육 현장의 우려 및 핵심 쟁점은 뭔지 짚어봤다. 10일 교육계에 따르면, 교육당국이 수능 개편을 추진하는 이유는 크게 두 가지다. 우선 수능이 30여년 동안 치러지면서 문제 출제가 구조적 한계에 다다랐다는 시각이 존재한다. ‘킬러문항’이 출제될 수밖에 없는 이유다. 더 큰 문제는 생성형 인공지능(AI)의 고도화로 학생들에게 필요한 역량이 변화하고 있다는 점이다. 이재명 대통령은 지난 5일 교육부와 국가교육위원회 업무보고에서 “초보 컴퓨터도 할 수 있는 객관식 문제 풀이 수능이 아이들을 망치고 있다”고 표현했다. 이제 사고력·창의력을 키우는 교육으로 전환해야 한다는 문제의식이다. 초대 교육과정평가원장을 지낸 박도순 고려대 명예교수는 “원래 수능의 취지가 통합적 사고력과 문제 해결력을 측정하기 위함”이라면서 “서·논술형 문항 도입은 원래의 수능에 조금 더 가까워지는 것”이라고 평가했다. 다만 교육계 관계자들은 서·논술형 도입의 부작용을 고려해야 한다고 입을 모은다. ‘채점 문제’는 현실적인 난관이다. 2026학년도 수능 기준 응시생수는 55만 4174명이었다. 통상 매년 수능을 치른 뒤 3주 뒤쯤 수험생에게 성적이 통지되고, 대학별 입학 전형도 이와 맞물려 진행된다. 하지만 서·논술형 시험이 치러질 경우 기존 속도로 채점을 끝내는 건 불가능에 가깝다. 채점 기준을 어떻게 삼을지, 누구를 채점자로 선별할지도 문제다. 학생의 주장과 근거, 논리 전개 등을 채점자별로 다르게 판단할 수 있어서다. 수능 채점 위원은 최소 수천명이 필요할 전망이다. 교육부와 국교위는 ‘AI 평가 지원 시스템’을 도입해 서·논술형 평가를 체계화한다는 구상이다. 전국 중·고교 내신 평가에 시스템을 먼저 도입해 ‘채점 데이터’를 쌓고, 이를 기반으로 수능에서 활용한다는 방침이다. 현재도 서울시교육청 ‘채움AI’, 경기도교육청 ‘하이러닝’ 등 AI 평가 시스템이 운영되고 있다. 하지만 결국 최종 판단은 사람에게 달려있다. 한국교육과정평가원 관계자는 “현재도 답안지를 기계로 채점한 뒤 사람이 다시 답안을 일일이 검토하는 작업을 거친다”고 설명했다. 서·논술형 문항의 경우 AI 평가 시스템을 사용하더라도 검토에 현재보다 더 많은 시간이 소요되고, 통일된 판단 기준을 세우기도 어려울 것으로 예상된다. 수험생 및 학부모의 수용성도 기존보다 낮아질 수밖에 없다. 장승혁 한국교원단체총연합회 대변인은 “평가 점수에 따라 대입 당락이 달라지는데 그걸 수용할 학부모가 극히 드물 수 있다”면서 “수능에 대한 행정심판, 행정소송 등 법적 대응이 늘 것”이라고 전망했다. 이 대통령은 업무보고에서 대학별 수시 일부 전형에 면접이 포함된 점을 언급하며 “더 주관적인 면접도 수용 가능하다면 서·논술형을 수용하지 못할 이유가 없다”고 말했다. 하지만 대학별 고사와 국가 시험을 동일선상에서 비교하긴 어렵다는 반론이 제기된다. 대학은 ‘주관적’ 선발 기준을 갖고 있어서 전형 평가에 대해 이의를 제기하기 까다롭지만, ‘객관적’ 평가를 전제로 하는 수능은 이의신청이 빗발칠 수 있다. 또한 글쓰기 사교육 시장이 급격히 확대될 수 있다는 목소리도 나온다. 서울의 한 초등학생 학부모는 “요즘 일반 과목도 공교육으로 해결하지 못하는데 서·논술형 문항까지 도입되면 고비용 사교육이 증가할 것”이라고 꼬집었다. 수능 시험의 급격한 변화가 수험생들의 혼란을 야기할 수 있다는 우려도 존재한다. 2022년 교육과정 개정 이후에도 문·이과 통합 수능이 시행되면서 ‘사탐런’ 등의 부작용이 발생한 바 있다. 임성호 종로학원 대표는 “서·논술형 수능 발표와 동시에 문제 출제 패턴이 뭔지 보여주고, 수험생 입장에서 향후 부담이 될지를 판단하게 해야 한다”고 말했다. 서·논술형 수능 도입 논의가 이번에 처음 제기된 건 아니다. 문재인 정부 시절인 2018년 4월 교육부가 2022학년도 대입개편을 국가교육회의에 넘기면서 중장기 검토 과제로 논·서술형 수능 도입을 제시했다. 이후 2022년 9월 출범한 1기 국교위에서 서·논술형 도입 논의가 보다 구체화됐다. 2024년 국교위 산하 중장기 국가교육발전 전문위원회에선 수능체제를 둘로 나누는 방안도 제시됐다. 이어 2024년 말 국교위 국민참여위원회가 국가교육발전계획을 놓고 토론하면서 이를 공식 의제로 올렸다. 해외에선 프랑스·영국·독일·핀란드 등을 중심으로 서·논술형 시험이 이미 핵심 대입 제도로 자리잡은 상황이다. 프랑스의 바칼로레아는 철학 등에서 장문의 논술형 시험을 치르고, 영국의 A레벨도 인문·사회 과목을 중심으로 에세이와 서술형 문항의 비중이 높다. 다만 대부분 고교 졸업 시험이고, 약간의 성적차가 대입 당락을 좌우하지 않는다. 일본에서도 2017년 서·논술형 대입 도입이 추진됐지만 채점 오류, 채점자 편차 등 우려가 커지면서 무산됐다.

교육당국이 ‘오지선다’ 객관식 문항으로 이뤄진 현재의 대학수학능력시험(수능)에 서·논술형 문항을 도입하는 대입 제도 개편안을 추진 중이다. 30여년 동안 이어져 온 수능 역사상 가장 큰 변화가 찾아올 것으로 전망되는 가운데 교육계의 시선은 곱지만은 않다. 왜 지금 서·논술형 도입이 대두되는지, 교육 현장의 우려 및 핵심 쟁점은 뭔지 짚어봤다. “AI가 객관식 더 잘 푼다”…30년 수능 바꿀 때 됐나킬러문항 등 오지선다 수능 출제 방식도 한계 봉착10일 교육계에 따르면, 교육당국이 수능 개편을 추진하는 이유는 크게 두 가지다. 우선 수능이 30여년 동안 치러지면서 문제 출제가 구조적 한계에 다다랐다는 시각이 존재한다. 기이하게 변형시킨 초고난도 문항, 소위 ‘킬러문항’을 출제할 수밖에 없는 이유도 거기에 있다는 것이다. 더 큰 문제는 생성형 인공지능(AI)의 고도화로 학생들에게 필요한 역량이 변화하고 있다는 점이다. 이재명 대통령은 지난 5일 교육부와 국가교육위원회 업무보고에서 “초보 컴퓨터도 할 수 있는 객관식 문제 풀이 수능이 아이들을 망치고 있다”고 표현했다. 정보 수집 및 문제 풀이 능력은 AI가 사람보다 훨씬 뛰어나기 때문에, 이제 사고력·창의력을 키우는 교육으로 전환해야 한다는 문제의식이다. 박도순 고려대 명예교수(초대 교육과정평가원장)는 “원래 수능의 취지가 통합적 사고력과 문제 해결력을 측정하기 위함”이라면서 “그런 의미에서 서·논술형 문항 도입은 원래의 수능에 조금 더 가까워지는 것”이라고 평가했다. 박 교수는 “이제 지식 전수는 AI가 하기 때문에 창의성, 협동성, 비판적 사고력이 가장 중요한 교육 요소”라고 말했다. 서·논술형 문항이 변별력, 객관성을 담보하지 않는다는 지적에는 “1점 차이로 성적을 가르는 건 전혀 중요하지 않다. 대통령 선거 여론조사처럼 ‘경향성’만 보면 된다”고 강조했다. 55만명 답안 어떻게 채점하나…3주 안에 평가 마칠지 미지수AI 평가 시스템 도입한다지만…최소 수천명 채점인력 필요교육계 관계자들은 AI 시대 인재상이 달라지고 있다는 덴 공감하지만 서·논술형 도입의 부작용을 고려해야 한다고 입을 모은다. ‘채점 문제’는 서논술형 문항 도입의 현실적인 난관이다. 2026학년도 수능 기준 응시생수는 55만 4174명이었다. 통상적으로 매년 수능을 치른 뒤 3주 뒤쯤 수험생에게 성적 통지가 이뤄지고, 대학별 입학 전형도 이와 맞물려 진행된다. 하지만 서·논술형 시험이 치러질 경우 기존 속도에 맞춰서 채점을 끝내는 건 불가능에 가깝다. 또한 채점 기준을 어떻게 삼아야 할지, 채점자를 어떻게 선별할지도 문제다. 학생의 주장과 근거, 논리 전개 등을 채점자별로 다르게 판단할 수 있기 때문이다. 수능 채점 위원은 최소 수천명이 필요할 것으로 예상된다. 이 많은 인력을 검증·선별하고, 채점자별 편차를 최소화하는 일도 중요 과제가 될 전망이다. 교육부와 국교위는 ‘AI 평가 지원 시스템’을 도입해 서·논술형 평가를 체계화한다는 구상이다. 전국 중학교, 고등학교 내신 평가에 시스템을 먼저 도입해 수많은 ‘채점 데이터’를 쌓고, 이를 기반으로 수능에서 활용한다는 방침이다. 현재도 서울시교육청 ‘채움AI’, 경기도교육청 ‘하이러닝’ 등 일부 시도교육청에선 AI 평가 시스템을 운영 중이다. 하지만 결국 최종 판단은 사람에게 달려있다. 한국교육과정평가원 관계자는 “현재도 답안지를 기계로 채점한 뒤 사람이 다시 답안을 일일이 검토하는 작업을 거친다”고 설명했다. 서·논술형 문항의 경우 AI 평가 시스템을 사용하더라도 검토에 현재보다 더 많은 시간이 소요되고, 통일된 판단 기준을 세우기도 어려울 것으로 예상된다. 1점에 당락 갈리는 대입…학부모 수용성·법적 분쟁도글쓰기 사교육 확대 우려…“출제방식·예시 공개해야”수험생 및 학부모의 수용성도 기존보다 낮아질 수밖에 없다. 장승혁 한국교원단체총연합회 대변인은 “평가 점수에 따라 대입 당락이 달라지는데 그걸 수용할 학부모가 극히 드물 수 있다”면서 “수능에 대한 행정심판, 행정소송 등 법적 대응이 매우 늘어날 것”이라고 전망했다. 이 대통령은 업무보고에서 대학별 수시 일부 전형에 면접이 포함된 점을 언급하며 “더 주관적인 면접도 수용 가능하다면 서·논술형을 수용하지 못할 이유가 없다”고 말했다. 하지만 대학별 고사와 국가 단위 시험을 동일선상에서 비교하긴 어렵다는 반론이 제기된다. 대학은 각각 희망하는 인재상이 다르고 고유의 ‘주관적’ 선발 기준을 갖고 있기 때문에 전형 평가에 대해 이의를 제기하기 까다롭지만, ‘객관적’ 평가를 전제로 하는 수능은 평가에 대한 이의신청이 빗발칠 수 있다는 의미다. 일각에선 수능에서 서·논술형 시험을 보더라도 그 답안은 대학별로 채점하게 해야 한다는 지적까지 나온다. 또한 글쓰기 사교육 시장이 급격히 확대될 수 있다는 목소리도 나온다. 학교 현장에서 서·논술형 평가가 완전히 정착되지 않은 상황에서 대입 제도만 바뀌면 그 수요가 고스란히 사교육으로 향한다는 것이다. 서울의 한 초등학생 학부모는 “요즘 일반 과목도 공교육으로 해결하지 못하는데 서·논술형 문항까지 도입되면 고비용 사교육이 증가할 수 있어서 더 혼란스러워질 것 같다”고 꼬집었다. 수능 시험의 급격한 변화가 수험생들의 혼란을 야기할 수 있다는 우려도 존재한다. 2022년 교육과정 개정 이후에도 문·이과 통합 수능이 시행되면서 ‘사탐런’ 등의 부작용이 발생한 바 있다. 임성호 종로학원 대표는 “서·논술형 수능을 발표와 동시에 문제 출제 패턴이 뭔지 보여주고 수험생 입장에서 향후 부담이 될지를 판단하게 해야 한다”면서 “그렇지 않으면 여러 선행 학습이 발생할 소지가 있다”고 말했다. 유럽은 이미 서논술형…하지만 한국과 다른 ‘대입 문법’日도 공통시험 서술형 추진 철회…채점 오류·편차가 발목 서·논술형 수능 도입 논의가 이번에 처음으로 제기된 건 아니다. 문재인 정부 시절인 2018년 4월 교육부가 2022학년도 대입개편을 국가교육회의에 넘기면서 중장기 검토 과제로 논·서술형 수능 도입을 제시했다. 이후 2022년 9월 출범한 1기 국교위에서 서·논술형 도입 논의가 보다 구체화됐다. 2024년 국교위 산하 중장기 국가교육발전 전문위원회에선 수능체제를 둘로 나누는 방안도 제시됐다. 이어 2024년 말 국교위 국민참여위원회가 국가교육발전계획을 놓고 토론하면서 이를 공식 의제로 올렸다. 해외에선 프랑스·영국·독일·핀란드 등 유럽 선진국 국가를 중심으로 서·논술형 시험이 이미 핵심 대입 제도로 자리잡은 상황이다. 프랑스의 바칼로레아는 철학 등에서 장문의 논술형 시험을 치르고, 영국의 A레벨도 인문·사회 과목을 중심으로 에세이와 서술형 문항의 비중이 높다. 독일의 아비투어 역시 필기시험에 논술·서술형 문항을 활용한다. 하지만 이를 한국 수능에 그대로 대입하기엔 무리가 있다. 유럽 국가에선 대부분 해당 시험이 고등학교 졸업 시험인 경우가 많고, 약간의 성적차가 대입 당락을 좌우하지 않는다. 또한 우리나라와 달리 대부분의 대학이 국·공립으로 설립돼 평준화돼있고 엘리트 트랙이 별도로 있다. 일본에서도 2017년 서·논술형 대입 도입을 추진했지만 채점 오류, 채점자 편차 등에 대한 우려가 커지면서 무산됐다.

- AI 증적 사진 검증·문서 업로드 검증·챗봇 기반 업무지원 기능 적용- 현장 안전보건 업무 디지털화로 증빙자료 관리 정확성 및 행정 효율성 강화- 공공 행정 프로세스 반영한 통합 포털 개발 역량 기반 사업 확대 추진 ICT 전문기업 쿠도커뮤니케이션㈜(대표 김용식)이 포항시의 산업재해 예방 및 안전보건관리체계 고도화를 위한 ‘AI 기반 안전보건 통합관리시스템’을 구축했다고 밝혔다. 이번에 구축된 시스템은 안전보건 관련 정보와 점검 이력, 증빙자료, 교육 현황, 위험성 평가 등 주요 업무를 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있도록 구현된 공공 행정 포털이다. 특히 현장 담당자와 관리자가 각자의 업무 권한과 역할에 따라 필요한 정보를 효율적으로 확인하고 처리할 수 있도록 사용자 중심의 메뉴 구조와 업무 프로세스를 반영한 것이 특징이다. 쿠도커뮤니케이션은 이번 구축 사업에서 안전보건 업무의 실효성과 행정 편의성을 높이기 위해 AI 기반 증적 사진 검증, 문서 업로드 제한 검증, 챗봇 기반 법령 검색 및 업무 지원 기능을 중점 적용했다. 먼저, AI 기반 증적 사진 검증 기능은 유해·위험 기계 및 기구의 방호 조치 상태를 확인하는 과정에서 등록되는 사진의 적합성을 판단하도록 설계됐다. 예초기 등 유해·위험 기계·기구 사용 현장의 경우 방호 덮개, 안전 보호 장치 등 필수 조치 사항이 확인되는 사진만 증빙자료로 등록할 수 있도록 지원해, 부적합한 사진 제출이나 형식적인 점검을 줄이는 데 도움을 준다. 또한 문서 업로드 검증 기능을 통해 안전보건 관련 문서가 요구되는 형식이나 필수 항목을 충족하지 못할 경우 등록이 제한되도록 했다. 이를 통해 수작업 중심의 자료 확인 과정에서 발생할 수 있는 누락과 오류를 줄이고, 증빙자료의 정합성과 관리 효율성을 높일 수 있도록 했다. 챗봇 기반 업무 지원 기능도 적용됐다. 현업 담당자는 안전보건 관련 법령, 시스템 사용 방법, 업무 처리 절차 등을 간편하게 질의할 수 있으며, 필요한 정보와 안내를 빠르게 확인할 수 있다. 이를 통해 반복적인 자료 검색과 문의 대응 시간을 줄이고, 현장 중심의 안전보건 업무 처리 편의성을 높일 수 있다. 통합 플랫폼은 안전보건관리책임자, 안전관리자, 관리감독자, 사업 담당자 등 사용자 역할에 따라 필요한 정보를 확인할 수 있도록 구성됐다. 전체 사업장 현황, 산업재해 발생 현황, 위험성 평가, 작업 환경 측정, 근골격계 유해 요인 조사, 자체 점검 현황 등 주요 안전보건 데이터를 통합 관리해 업무 실행력과 관리 체계를 강화하는 데 초점을 맞췄다. 이번 구축 사업은 쿠도커뮤니케이션이 기존 ICT 인프라, 보안, 통합 관제 중심 사업을 넘어 공공 행정 업무 프로세스를 반영한 시스템 개발 영역으로 사업을 확장했다는 점에서 의미가 있다. 특히 안전보건, 중대재해 예방, 현장 점검, 증빙자료 관리 등 공공기관의 필수 행정 영역에 AI와 데이터 기반 기술을 접목하며 공공 시스템 개발 역량을 입증했다. 쿠도커뮤니케이션 DX사업부장 이주화 전무는 “이번 AI 기반 안전보건 통합관리시스템은 현장 중심의 안전보건 업무를 디지털화하고, 증빙자료 관리와 업무 처리 효율을 높이는 데 중점을 둔 사업”이라며 “포항시청과 함께 현장 중심의 안전보건 디지털화를 위해 긴밀히 협력하고 있으며, 앞으로도 지방정부와 공공기관의 업무 효율화, 안전관리 고도화, 행정 디지털 전환을 지원하는 공공 시스템 개발 사업을 확대해 나가겠다”고 말했다. 한편 쿠도커뮤니케이션은 ICT 인프라, AI 보안, 정보 보안, 통합 관제, 시스템 구축 등 다양한 사업 경험을 바탕으로 공공·민간 분야의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이번 구축 사례를 기반으로 향후 안전보건 관리, 재난·재해 예방, 현장 점검 관리, 행정 업무 디지털화 분야에서 공공 시스템 개발 사업 기회를 확대해 나갈 계획이다.

경기도의회 안전행정위원회 김회철 의원(더불어민주당, 화성6)이 도내 강우량 측정지점 명칭의 행정구역 오류를 지적하며 재난정보의 신속·정확성을 위한 전수점검과 현행화를 강력히 촉구했다. 김회철 의원은 21일 열린 제392회 임시회 안전행정위원회 업무보고에서 여름철 침수 예방대책과 재난정보의 정확성, 경기북부 정책홍보 사업의 실효성을 집중 점검했다. 김 의원은 먼저 안전관리실 업무보고에서 도내 빗물받이 94만 457개소에 대한 전수점검 추진 현황을 질의했다. 이에 안전관리실장은 막힘 및 파손 여부에 대한 선제적 점검을 차질 없이 완료했다고 답했다. 이어 김 의원은 재난관리 시스템상 행정구역 명칭 오류 문제를 짚었다. 강우량 보고서 내 측정지점 명칭이 ‘화성시 태안읍’, ‘광주시 오포읍’, ‘남양주시 퇴계원면’ 등 이미 폐지되거나 변경된 과거 행정구역으로 표기되고 있는 실태를 지적한 것이다. 김 의원은 재난 상황에서 도민과 관계 기관이 혼선을 겪지 않도록 측정지점 명칭 전반에 대한 정밀 확인과 즉각적인 현행화를 요구했다. 안전관리실장은 관련 내용을 즉시 확인해 조치하겠다고 밝혔다. 한편, 경기북부특별자치도추진단 업무보고에서 김 의원은 홍보 사업의 성과 유지를 당부했다. 김 의원은 “지난해 1인 크리에이터 콘텐츠가 높은 조회 수를 기록한 만큼, 올해도 예산 규모와 관계없이 선정된 팀들의 콘텐츠가 경기북부 정책을 효과적으로 알리는 성과로 이어져야 한다”고 강조했다. 국회의원 보좌관을 거친 재선 도의원인 김회철 의원은 “현장의 목소리를 바탕으로 도민의 안전과 일상을 지키는 행정이 이루어질 수 있도록 의정활동을 이어가겠다”고 밝혔다.

AI 헬스케어 솔루션 벤처기업 주식회사 에이전(대표 김현)이 일방향(단일 정면) 카메라를 이용한 인공지능(AI) 기반 인체 모션 분석 기술에 대한 특허 등록을 완료했다고 20일 밝혔다. 이번 특허는 ‘일방향 카메라를 이용한 인공지능 기반의 인체 모션 분석 장치’(등록번호 제10-2976366호, 2026년 6월 8일 등록)로, 특허법인 테헤란의 협력을 통해 등록이 완료됐다. 에이전은 이번 특허 등록으로 인공지능 특허를 3건으로 확대했다. 에이전은 인체 모션 분석 기술인 HPE(Human Pose Estimation)를 바탕으로 사용자의 신체 데이터를 분석하는 맞춤형 AI 헬스케어 서비스를 제공하고 있다. 이번 특허는 정면에서 촬영된 단일 영상만으로 측면 관절 굽힘 각도를 정확하게 추정하는 기술이다. 기존에는 척추·무릎 등의 각도를 파악하기 위해 별도의 측면 카메라나 3D 깊이 카메라가 반드시 필요해, 홈 피트니스나 소규모 클리닉 적용에 한계가 있었다. 에이전의 기술은 정면 영상에서 어깨·엉덩이·무릎·발목 등 주요 관절을 검출하고, 직립 자세의 기준 길이와 동작 중 투영 길이를 삼각함수 역함수 연산에 적용해 측면 관절 각도를 역산한다. 여기에 칼만 필터 기반 오차 보정을 더해 랜드마크 인식 오류나 프레임 노이즈로 인한 측정값 변동을 최소화했다. 나아가 기계학습 모델로 사용자별 체형·운동 습관에 맞춘 자세 평가와 시간에 따른 개선 추적까지 수행한다. 정면 카메라 한 대만으로 측정이 가능하다는 점은 표준 촬영 환경을 갖추기 어려운 어르신·장애인의 접근성을 크게 높인다. 이 기술은 에이전의 AI 헬스 트레이너 ‘포메이전(formAIsion)’에 적용돼 키오스크·셋톱박스·웹 형태로 지자체 보건소, 노인복지센터 및 아파트 커뮤니티 등에 공급되고 있다. 김현 대표는 “단일 카메라만으로 정확한 자세 분석이 가능함을 입증한 결과이며, 설치 공간 제약 없이 어르신과 사회적 약자를 포함한 더 많은 사람에게 건강한 삶을 제공하겠다”며, “기술기업의 핵심 기술은 특허권으로 평가된다. 이번 세 번째 등록 특허로 기술력을 다시 인정받았다”고 밝혔다. 이어 “특허법인 테헤란 덕분에 이번에도 성공적으로 등록을 마쳤다”고 감사를 전했다. 에이전은 2025년 5월 KAIST 12대 AI 혁신기업에 선정된 바 있으며, 향후 AI 기반 헬스케어 솔루션 개발을 지속해 인공지능 분야 스포츠 과학 장비 및 헬스케어 솔루션 분야에서 경쟁력을 확보할 계획이다.

실제 운전석 구현한 시뮬레이터에 전 세계 도로 노면 1㎜ 단위로 구현 노바랩, ‘뇌’ 역할 제어기 선 테스트3D 스캐너로 외형 측정… 품질 점검 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대에서 글로벌 모빌리티 시장의 승패는 ‘누가 더 빨리, 완벽한 신차를 내놓느냐’에 달렸다. 이를 위해 현대자동차그룹은 지난 2월 경기 화성 현대차·기아 남양기술연구소에 가상 현실과 데이터로 무장한 ‘드라이빙 시뮬레이터’를 열었다. 지난 1일 찾은 이곳은 ‘설계·시제품 제작·시험·문제 발견·수정 제작’의 반복을 획기적으로 줄이는 소위 ‘가상 현실 연구소’였다. 드라이빙 시뮬레이터 스튜디오에 들어서자 9개의 고화질 4K 프로젝터가 30도씩 영역을 나눠 쏘는 이른바 ‘돔투디(Dome 2D)’ 구조의 270도 곡면 스크린이 눈에 들어왔다. 스크린 중앙에는 카본 소재로 경량화된 시뮬레이터의 콕핏(운전석)이 있었다. 제네시스의 양산 부품으로 실제 차와 같은 조작감을 구현했다. 연구원이 운전석에 탑승해 운전대를 왼쪽·오른쪽으로 꺾자 콕핏 전체가 좌우로 움직였고 과속방지턱을 넘을 때는 아래위로 출렁거렸다. 전후·좌우·상하 직선 운동과 회전 운동이 복합적으로 구현된 가상의 6자유도(6DOF) 모션 시스템이 차체 쏠림을 정밀하게 모사했다. 아스팔트 도로를 벗어나 시멘트 바닥에 들어서자 타이어 마찰음과 노면의 미세한 자갈길 떨림이 그대로 전달됐다. 시뮬레이터 밖 연구원들이 주행 데이터를 분석했다. 현대차그룹은 수개월간 유럽, 북미 등 세계 곳곳의 도로와 남양연구소 주행시험장 노면을 1㎜ 단위까지 정밀 스캔해 테라바이트(TB)급 이상의 데이터를 축적했다. 드라이빙 시뮬레이터는 현대차·기아의 양산차는 물론 레이싱카와 현대 N, 제네시스 마그마 등 고성능차 개발에도 활용된다. 정필영 주행성능컨셉개발팀 책임연구원은 “실차 제작 없이 신차를 개발할 수 있는 방안을 지난 10년간 고민한 산물”이라며 “굳이 유럽으로 출장을 가지 않아도 국내에서 똑같은 평가를 할 수 있다”고 설명했다. 현대차그룹 SDV 개발은 차체 없는 자동차들이 모여 있는 차세대 개방형 제어기 검증실 ‘노바(NOVA) 랩’에서 확인할 수 있다. 연구실 내부에는 300~500개에 달하는 제어기와 전장 부품, 거미줄 같은 커넥터만 테스트 벤치 위에 엮어 놓은 ‘와이어카’들이 늘어서 있었다. 이곳은 진짜 자동차를 길 위에 올리기 전, 차량의 ‘뇌’ 역할을 하는 제어기들이 연동 오류 없이 정상 작동하는지 미리 테스트하는 공간이었다. 이어 찾은 디지털 측정 센터(DMC)는 차량 부품이 제대로 조립됐는지, 미세한 틈새나 단차는 없는지 데이터로 철저히 관리하는 곳이었다. 자율주행 운반 로봇(AMR)이 부품을 나르고, 로봇 팔에 장착된 3D 스캐너가 초고속으로 외형을 측정했다. 차량의 뼈대를 검사하는 공간에서는 3차원 측정 장비(CMM)가 차 한 대당 1000곳의 포인트를 직접 짚어가며 수치를 읽어냈다. 특히 문을 거칠게 닫는 찰나의 순간을 초당 500회 촬영하는 초고속 카메라가 포착해 눈에 보이지 않는 미세한 변형량까지 계측해 냈다. 한진수 파이롯트품질검증팀장은 “수집된 약 600개의 평가 항목 데이터는 양산 공장으로 그대로 이관돼 동일한 기준의 품질을 구현한다”고 설명했다.

소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대에서 글로벌 모빌리티 시장의 승패는 ‘누가 더 빨리, 완벽한 신차를 내놓느냐’에 달렸다. 이를 위해 현대자동차그룹은 지난 2월 경기 화성 현대차·기아 남양기술연구소에 가상 현실과 데이터로 무장한 ‘드라이빙 시뮬레이터’를 열었다. 지난 1일 찾은 이곳은 ‘설계·시제품 제작·시험·문제 발견·수정 제작’의 반복을 획기적으로 줄이는 소위 ‘가상 현실 연구소’였다. 드라이빙 시뮬레이터 스튜디오에 들어서자 9개의 고화질 4K 프로젝터가 30도씩 영역을 나눠 쏘는 이른바 ‘돔투디(Dome 2D)’ 구조의 270도 곡면 스크린이 눈에 들어왔다. 스크린 중앙에는 카본 소재로 경량화된 시뮬레이터의 콕핏(운전석)이 있었다. 제네시스의 양산 부품으로 실제 차와 같은 조작감을 구현했다. 연구원이 운전석에 탑승해 운전대를 왼쪽·오른쪽으로 꺾자 콕핏 전체가 좌우로 움직였고 과속방지턱을 넘을 때는 아래위로 출렁거렸다. 전후·좌우·상하 직선 운동과 회전 운동이 복합적으로 구현된 가상의 6자유도(6DOF) 모션 시스템이 차체 쏠림을 정밀하게 모사했다. 아스팔트 도로를 벗어나 시멘트 바닥에 들어서자 타이어 마찰음과 노면의 미세한 자갈길 떨림이 그대로 전달됐다. 시뮬레이터 밖 연구원들이 주행 데이터를 분석했다. 현대차그룹은 수개월간 유럽, 북미 등 세계 곳곳의 도로와 남양연구소 주행시험장 노면을 1㎜ 단위까지 정밀 스캔해 테라바이트(TB)급 이상의 데이터를 축적했다. 드라이빙 시뮬레이터는 현대차·기아의 양산차는 물론 레이싱카와 현대 N, 제네시스 마그마 등 고성능차 개발에도 활용된다. 정필영 주행성능컨셉개발팀 책임연구원은 “실차 제작 없이 신차를 개발할 수 있는 방안을 지난 10년간 고민한 산물”이라며 “굳이 유럽으로 출장을 가지 않아도 국내에서 똑같은 평가를 할 수 있다”고 설명했다. 현대차그룹 SDV 개발은 차체 없는 자동차들이 모여 있는 차세대 개방형 제어기 검증실 ‘노바(NOVA) 랩’에서 확인할 수 있다. 연구실 내부에는 300~500개에 달하는 제어기와 전장 부품, 거미줄 같은 커넥터만 테스트 벤치 위에 엮어 놓은 ‘와이어카’들이 늘어서 있었다. 이곳은 진짜 자동차를 길 위에 올리기 전, 차량의 ‘뇌’ 역할을 하는 제어기들이 연동 오류 없이 정상 작동하는지 미리 테스트하는 공간이었다. 이어 찾은 디지털 측정 센터(DMC)는 차량 부품이 제대로 조립됐는지, 미세한 틈새나 단차는 없는지 데이터로 철저히 관리하는 곳이었다. 자율주행 운반 로봇(AMR)이 부품을 나르고, 로봇 팔에 장착된 3D 스캐너가 초고속으로 외형을 측정했다. 차량의 뼈대를 검사하는 공간에서는 3차원 측정 장비(CMM)가 차 한 대당 1000곳의 포인트를 직접 짚어가며 수치를 읽어냈다. 특히 문을 거칠게 닫는 찰나의 순간을 초당 500회 촬영하는 초고속 카메라가 포착해 눈에 보이지 않는 미세한 변형량까지 계측해 냈다. 한진수 파이롯트품질검증팀장은 “수집된 약 600개의 평가 항목 데이터는 양산 공장으로 그대로 이관돼 동일한 기준의 품질을 구현한다”고 설명했다.

사람의 성인 뇌는 평균 무게 1.2~1.5㎏에 불과하지만 인간을 인간답게 만드는 신체 기관이다. 진화적 관점에서 인간의 뇌는 진화 후기에 뇌 자체 크기는 물론 신체 대비 크기 면에서도 급격한 증가를 겪었다. 뇌의 폭발적 증가 이유에 대해서는 여러 가설이 있지만 그중 하나가 ‘뇌 지연 가설’이다. 인간과 뇌가 큰 다른 영장류의 경우 일반적으로 신체 크기가 먼저 증가하고 뇌 크기는 나중에 커졌다는 것이다. 영국 옥스퍼드대 실험심리학과 연구팀은 일부 영장류 혈통에서 더 큰 신체 크기로의 진화가 더 큰 뇌로 진화보다 선행했다는 ‘뇌 지연’ 가설을 증명했다. 인간의 경우는 뇌 크기가 실제 예상되는 기준선을 넘어 계속 성장했다는 점도 밝혀냈다. 이 연구 결과는 미국 공공과학도서관에서 발행한 국제 학술지 ‘플러스 원’ 7월 2일 자에 실렸다. 연구팀은 뇌 지연 가설을 검증하기 위해 1999년 31쌍의 영장류 표본으로 영장류의 뇌 및 신체 크기에 대한 진화 타임라인을 분석한 연구를 다시 정밀 분석했다. 당시에는 주로 영장류 화석의 연대 측정에서 도출된 타임라인과 해부학적 특성에만 의존했다. 이후 분자 유전학 기술의 발달로 등장한 ‘분자 유전학적 분기 연대’ 기술로 더 정확한 진화 타임라인을 확보하고 축소주축(RMA) 회귀분석이라는 통계 분석을 사용했다. 또 뇌 크기, 신체 질량, 사회적 집단 크기 간의 진화적 선후 관계를 규명하기 위해 경로 분석, 소벨 매개분석을 실시했다. 연구팀은 이를 이용해 1999년 분석에 사용했던 것과 동일한 데이터셋을 재분석했다. 최신 분기 연대와 RMA 회귀분석을 적용한 결과, 인류를 포함한 일부 영장류 혈통에서 뇌 크기는 신체 크기 증가보다 뒤처졌지만 다른 영장류 혈통과 비교해 예상되는 신체와 뇌 크기 간 기준선 관계까지 따라잡는 현상에 대한 증거를 발견함으로써 ‘뇌 지연 효과’가 존재한다는 것을 확인했다. 연구팀은 인류와 침팬지, 고릴라, 오랑우탄 같은 대형 유인원, 구세계와 신세계에 서식하는 원숭이를 포함하는 ‘인류형 영장류’는 단순히 뇌 크기가 신체 크기 증가에 버금가게 커지는 것을 넘어 지속적으로 커지는 초과 성장 양상을 보임으로써 더 높은 인지 수준에 진입했다고 밝혔다. 뇌가 초과 발달한 영장류는 포식자에 대항하기 위한 보호 전략으로 대규모 사회 집단을 형성하도록 진화한 것으로 보인다고 설명했다. 사회적 유대는 복잡한 인지적 요구를 필요로 하기 때문에 결과적으로 뇌 크기는 더 커지게 됐다. 또 커진 뇌의 에너지 수요를 감당하기 위해 초기 영장류처럼 나뭇잎 위주 식단에서 벗어나 과일, 씨앗, 견과류 등 영양 밀도가 높은 식단으로 전환했으며 인류는 약 250만 년 전부터 고기 섭취를 시작하면서 뇌는 더욱 폭발적으로 커지게 됐다. 연구를 이끈 로빈 던바 옥스퍼드대 명예교수는 영장류 행동 전문가로 생물인류학, 진화심리학 분야 석학이다. 던바 교수는 “이번 연구는 뇌 지연이 진화적 한계를 뚫고 한 차원 높은 인지적 등급으로 도약하기 위한 필수적인 생태적, 신경학적 메커니즘이었음을 증명했다”고 밝혔다. 그는 “포유류, 특히 몸집이 큰 영장류에서는 신체 크기와 뇌 크기 성장이 분리될 수 있는 만큼 현재 진화생물학 등에서 널리 쓰이는 대뇌화 지수(EQ)를 지능의 기준으로 삼는 관행은 오류를 만들 수 있다”고 경고했다.

통증은 개인의 주관적 영역에 속하기는 하지만 출산의 고통(산통)은 인간이 겪을 수 있는 가장 심한 것 중 하나라고 알려졌다. 1940년대 영장류의 머리-골반 비율을 처음 비교 연구한 영장류학자 아돌프 슐츠는 인간을 대상으로 한 표준 측정법을 다른 동물들에게도 적용한 결과 비인간 대형유인원의 산도 입구는 신생아 크기에 비해 넓다고 주장했다. 이후 해부학, 조산학, 산과학 교과서에 관련 내용이 실리면서 ‘인간 출산이 유독 어렵고 고통스럽다’는 통념을 굳혔다. 그런데 80년 만에 이런 인간 중심적 착시를 뒤집는 연구 결과가 나와 눈길을 끈다. 영국 런던대(UCL) 인류학과, 서섹스대 생태·진화학과, 스위스 취리히대 진화의학 연구소, 스페인 바르셀로나자치대 카탈로니아 고생물학연구소, 독일 프라이부르크 대학병원 구강악·안면학과, 일본 교토대 인간행동 진화기원 연구소, 미국 슬리퍼리록대 보건·재활과학과 공동 연구팀은 산도와 아기 머리 사이의 빡빡한 맞물림은 인간만의 특징이 아니라 다람쥐원숭이나 갈라고 같은 다른 여러 영장류에서도 인간과 비슷하거나 산도가 더 좁아 출산의 고통이 극심하다고 밝혔다. 연구팀은 출산에 따르는 해부학적 제약은 인간만이 아니라 영장류 전체에 걸쳐 다양한 방식으로 진화해왔다는 것을 보여준다고 설명했다. 이 연구 결과는 생명과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 생태학과 진화’ 6월 30일 자에 실렸다. 직립보행 탓도, 큰 뇌 탓도 아니다몸집이 출산 어려움 결정한다인간의 출산은 영장류 가운데 유독 힘든 것으로 여겨져 왔다. 그 근거 중 하나로 제시된 것이 ‘산과적 딜레마’ 가설이다. 두 발로 걷기 위한 적응과 점점 커지는 뇌 사이에서 일종의 진화적 맞교환으로 인해 인간의 출산이 유독 어려워졌다는 설명이다. 그렇지만 비(非)인간 영장류에서도 난산, 분만 합병증, 사산이 보고돼 ‘다른 영장류의 출산은 상대적으로 쉽다’는 가정에 꾸준히 문제가 제기돼 왔다. 더군다나 인간의 골반과 신생아를 기준으로 만들어진 측정 방식을 그대로 다른 종에 적용하는 ‘인간 중심적’ 잣대가 비인간 영장류의 출산 제약을 실제보다 작게 평가하게 만들었다는 비판도 있었다. 이에 연구팀은 신생아 머리 크기와 어미 골반 안에 실제로 비어 있는 공간 사이의 관계인 ‘두골반 맞물림’을 분석했다. 이를 위해 영장류 29종, 성체 암컷 표본 130개체를 대상으로 골반 입구와 신생아 두개골 치수를 담은 종 특이적 3차원 데이터를 확보해 연구했다. 그 결과, 비인간 영장류의 골반 입구는 인간 기준의 전통적 측정값에 근거한 기존 추정치보다 평균 11% 더 작은 것으로 나타났다. 세줄무늬밤원숭이, 양털원숭이 등 일부 종에서는 최대 18% 작은 것으로 조사됐다. 유인원 중에서는 인간이 가장 빡빡한 맞물림을 보였다. 반면 고릴라나 오랑우탄 같은 유인원의 신생아 머리는 상대적으로 더 여유 있는 공간을 갖고 있는 것으로 조사됐다. 다람쥐원숭이가 인간보다 더 난산인간 출산의 ‘특별함’은 측정 오류가장 빡빡한 두골반 맞물림은 갈라고, 타마린, 다람쥐원숭이처럼 몸집이 작은 영장류에서 나타났다. 이들 종에서는 아기의 머리가 어미의 골반 입구보다 더 컸는데 이는 출산이 골반과 연조직의 유연성 같은 적응에 의존하고 있기 때문으로 추정됐다. 연구팀은 좁은 산도로 인한 출산의 어려움이 태아의 머리 방향, 골반 인대의 이완, 신생아 머리의 유연성 같은 적응에 의해 부분적으로 상쇄될 수 있다고 설명했다. 연구를 이끈 리아 베티 UCL 교수는 “이번 연구 결과는 출산에 따르는 제약이 영장류 전체에 걸쳐 여러 경로로 진화했음을 의미한다”며 “나무 위 생활을 하는 영장류들은 인간 출산의 어려움을 설명하는 요인으로 거론되어 온 ‘상대적으로 큰 뇌’나 ‘직립보행’을 갖고 있지 않다는 점에서 산과적 딜레마 가설이 오류가 있음을 보여주는 것”이라고 밝혔다.

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경기도 주요 사업의 저조한 집행률과 행정 편의주의적인 성과지표 설정, 그리고 예산 편성 단계에서의 세밀함 부족에 대한 도의회의 강한 질타가 이어졌다. 경기도의회 기획재정위원회 소속 오창준 의원(국민의힘·광주3)은 10일 개최된 기획재정위원회 소관 ‘2025회계연도 경기도 결산 심사’에 참석해 북부특수상황지역 개발사업의 집행 부진과 균형발전 정책의 형식적인 성과관리 체계를 조목조목 짚어냈다. 이날 오 의원은 북부특수상황지역 개발사업 중 ‘감악산 자연휴양림 진입도로 개설사업’과 ‘동두천 신천 친수공간 조성사업’의 집행률이 각각 13%와 0%에 그치고 있는 점을 전면에 내세웠다. 그는 관련 사업 대다수가 2026년 완료를 목표로 추진되고 있음에도 집행 실적이 이처럼 극히 저조한 것은 단순한 행정절차 지연의 차원을 넘어, 사업 추진 과정 전반에 대한 근본적인 점검이 필요한 시점이라고 강력히 주장했다. 이어 균형발전기획실의 느슨한 성과관리 체계에 대한 비판도 제기됐다. 균형발전이라는 정책 목표는 지역 간 격차 해소와 자립적 발전 기반 마련이라는 장기적이고 중대한 과제를 안고 있음에도 불구하고, 현재의 성과지표는 ‘대한민국 지방시대 엑스포 참가자 수’나 ‘지방시대위원회 운영 건수’와 같은 단순 계량지표에 치중해 있다는 지적이다. 오 의원은 “성과 달성률이 180%를 넘었다고 해서 균형발전이 그만큼 이뤄졌다고 평가할 수는 없다”며 “도민이 자료를 보더라도 실제 정책 성과를 확인할 수 있는 지표가 부족하다”고 꼬집었다. 이어 “측정이 어렵다는 이유로 관리가 쉬운 지표만 선택하는 것은 성과관리의 본래 취지를 훼손할 수 있다”며 실질적인 정책 성과를 투명하게 반영할 수 있는 고도화된 지표 개발을 촉구했다. 아울러 평화협력국 소관 캠프 그리브스 역사공원 활성화 사업의 예산 편성 부정확성도 도마 위에 올랐다. 해당 사업은 지난해 자본적 위탁사업비로 예산이 책정됐으나, 실제로는 경상적 성격의 위탁수수료에 해당하는 금액이 동일한 통계목으로 오인돼 잘못 편성된 사실이 드러났다. 오 의원은 이로 인해 결산 단계까지 집행이 불가능했던 점을 지적하며 “예산서상 숫자 하나, 통계목 하나가 단순한 형식이 아니라 예산의 목적과 집행 원칙을 담고 있는 만큼 더욱 세밀한 검토가 필요하다”고 강조했다. 특히 그는 “결산 심사를 하다 보면 예산 심의 과정에서는 보이지 않았던 편성 오류들이 발견되는 경우가 적지 않다”며 “집행이 이뤄지지 않았다고 해서 문제가 없는 것이 아니라 애초에 잘못 편성된 예산이 반복되지 않도록 관리 체계를 강화해야 한다”고 목소리를 높였다. 마지막으로 오 의원은 “행정의 성과는 숫자를 채우는 데 있는 것이 아니라 도민이 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 있다”며 “사업 집행부터 성과관리, 예산 편성까지 보다 책임 있는 행정을 통해 도민의 신뢰를 높여야 한다”고 당부하며 질의를 마쳤다.

워터테크 스타트업 더웨이브톡(THE WAVE TALK)은 자사의 탁도 연속자동측정기 ‘TSC-50/IQ-50’이 산업통상자원부로부터 ‘NEP(New Excellent Product) 신제품 인증’을 최종 획득했다고 밝혔다. NEP 신제품 인증은 국내 최초 개발 기술이나 기존 기술의 혁신적인 개선을 이룬 제품을 대상으로 산업통상자원부가 품질을 보증하는 제도다. 인증 획득 시 공공기관 의무구매 대상이 되어 기술성과 시장성을 동시에 공인받게 된다. 더웨이브톡은 이번 인증으로 외산 의존도가 높았던 수질 측정 시장에서 국산 기술의 신뢰성을 입증했으며, 형식승인(제DWMS-TM-2026-6호)까지 마쳐 현장 즉시 도입을 위한 준비를 완료했다. TSC-50/IQ-50은 형식승인을 받은 국내 최초의 레이저 기반 탁도 연속자동측정기다. 기존 탁도계 사용 시 현장에서 빈번하게 발생하던 기포·맥동으로 인한 측정 오류와 측정부 오염 문제를, 독자적인 이미지 분석 알고리즘으로 해결했다. 이를 통해 측정값의 오차를 6% 이내로 최소화하며, 24시간 연속 가동 시에도 데이터 신뢰성을 유지한다. 결과적으로 관리자의 수동 점검 횟수를 1회/2년 수준으로 단축해 현장 운영 효율을 높였다. 경제성과 유지보수 측면에서도 강점을 갖췄다. 부품 국산화율 90% 이상으로 외산 제품 대비 도입 비용을 절감했으며, 국내 생산 라인을 통한 신속한 부품 공급으로 유지보수 편의성을 높였다. 별도의 수조나 정속 펌프 없이 설치가 가능해 설비 비용 및 공간 제약도 줄였다. 해당 제품은 환경부가 주관한 한국환경공단(K-eco) 상생협력 우수과제 경진대회에서 대상을 수상하며, 실제 수처리·정수장 현장에서의 사용성을 검증받은 바 있다.

정부가 철근 누락 등 시공 오류가 발생한 광역급행철도(GTX)-A 노선 삼성역 구간에 대해 특별 현장점검에 착수한다. 국토교통부는 특별 현장점검단을 꾸려 영동대로 지하공간 복합개발공사 전 공구에 대해 건설 전 과정의 적정성을 조사하기로 했다고 18일 밝혔다. 점검단은 국토부와 국토안전관리원, 철도기술연구원, 국가철도공단 등 외부 전문가 12명으로 구성된다. 활동 기간은 이날 첫 회의를 시작으로 향후 한 달로, 필요할 경우 연장이 가능하다. 이번 점검은 건설사업 주체들이 의무와 역할을 제대로 했는지 점검하려는 것으로, 점검단은 현장을 점검하고 부실 정도를 측정하게 된다. 국토부는 지난 15일 서울시와 국가철도공단에 대해 착수했던 감사는 보고 지연의 책임 파악을 위한 차원이라 이번 점검과는 구분된다고 설명했다. 국토부는 특별 현장점검 결과에 따라 건설사업자, 감리자 등에 대한 벌점, 시정명령, 과태료 등 필요한 조치를 내릴 예정이다. 국토부 관계자는 “보강공법의 검증에 대해서도 공인기관과의 사전 협의를 거쳐 이번 주 중 본격적인 검토에 착수할 것”이라고 말했다.

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.

1970년대 은하 회전 속도를 측정하다 암흑물질을 포착한 천체물리학자 베라 루빈. 보이지 않지만 막대한 질량을 지닌 암흑물질이 존재한다는 주장에 학계는 측정 오류라며 냉소했다. 루빈은 묵묵히 60개 이상의 관측치를 더 찾았다. 그의 이론이 정설이 된 뒤 왜 더 세게 맞서지 않았냐고 물었을 때 루빈은 “아이 넷 키우며 연구하느라 틀린 말엔 시간을 못 냈다”고 했다. 장벽과 싸우지 않되 목표를 놓지 않는 것. 루빈 삶의 일관된 방식이었다. 팔로마 천문대가 ‘여자 화장실이 없다’며 임용에 난색을 표하자 화장실 문 한 칸에 치마 입은 사람 그림을 붙인 뒤 출근했다. 여성의 정문 입장을 불허한 ‘코스모스 클럽’에 루빈 자신은 옆문으로 들어갔지만, 이후 차별을 철폐시켜 후배들은 원하는 문으로 다니게 했다. 블랙웰, 호퍼, 파인만 등 과학자 이름을 칩에 붙여 온 엔비디아의 차세대 칩 이름이 베라 루빈이다. 이 인공지능(AI)칩의 여정을 따르다 보면 암흑물질을 뛰어넘을 발견이 이루어질 것 같아 설레면서 두렵다. 그의 당부가 들린다. 막힌 문 앞 당혹감은 잠깐, 목표를 문에 붙이고 들어가 보라고. 홍희경 논설위원

좋아하는 가수 콘서트나 공연 티켓 예매는 예매 시작과 동시에 얼마나 빠르게 클릭하는가에 달려 있다. 문제는 사용하는 PC가 대한민국 표준시와 얼마나 정확하게 연동돼 있는지다. PC에 표시된 시간만 보고 클릭했다가는 좌절을 맛볼 수 있다. 티켓 예매뿐만 아니라 수강 신청, 증권 거래, 외환 시장, 전자 결재 등 금융 시스템이나 문서 진본 인증 시스템에서는 거래 시각이나 문서 발급 시각이 중요하다. 그러나 대부분은 신호 간섭에 취약한 GPS에서 받은 시각을 사용하기 때문에 오차를 피할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 한국표준과학연구원이 개인 사용 PC 서버 시간을 대한민국 표준시와 정확히 맞출 수 있는 표준시각 동기 프로그램 ‘UTCk 4’를 개발해 보급한다고 26일 밝혔다. 우리가 사용하는 데스크톱 컴퓨터나 노트북은 수정 진동자라는 장치를 이용해 시간을 만들어 낸다. 이 장치는 온도, 습도 등 외부 요인의 영향을 받으면 생성하는 주파수에 변동이 생기고, PC 서버 시간과 표준시간과의 오차가 발생한다. 이런 시간 오차는 콘서트 예매, 대학교 수강 신청 실패는 물론 증권 거래 오류, 국가 통신망 장애와 같은 사회적 혼란을 일으킬 수 있다. 이런 문제를 해결할 수 있는 기술 중 가장 잘 알려진 것이 NTP(Network Time Protocol)다. NTP는 기준이 되는 시각 서버로부터 정확한 시간을 수신해 PC 서버의 시간을 동기화하는 기술이다. 그러나 NTP와 연계된 시간이 부정확할 경우에는 이를 기반으로 동기화되는 장비의 시간 역시 부정확해지게 된다. 표준연은 실시간 세계협정시 UTC와 이를 바탕으로 대한민국 표준시를 생성해 유지하고 있다. 대한민국 표준시는 세슘원자시계 1대와 수소 메이저 5대, 자체 개발한 주파수 표준기를 이용해 생성하고, UTC와 수시로 비교해 정확도를 유지하고 있다. 대한민국 표준시와 UTC의 오차는 수 나노초(10억분의 1초) 내로 유지되고 있을 정도로 정확하다. 표준연이 개발한 표준시각 동기 프로그램 UTCk는 일상생활과 산업 현장에서 손쉽게 대한민국 표준시를 사용할 수 있도록 2002년부터 운영하고 있다. 이번 공개한 UTCk 4는 기존 3.1 버전과 달리 클라우드 기반으로 해 접속 병목을 없애고 시간당 4500만 트래픽까지 소화할 수 있게 했다. UTCk 4는 인터넷에 연결된 장비의 시간을 대한민국 표준시와 비교하고, 0.1초 이내로 동기화할 수 있다. UTCk 4 전용 웹페이지(www.kriss.re.kr/time)에서 무료로 내려받아 쓸 수 있다. 허명선 표준연 KPS국가시간그룹장은 “이번 UTCk 4는 증가하는 이용 수요에 맞춰 시스템의 확장성을 대폭 개선하고, 보안 체계도 강화해 증권 거래, 외환 시장 등에서 주요 시각 인증, 통신망 동기, 정밀 측정을 기반으로 한 과학 연구, 교통 물류 등에 다양하게 쓸 수 있을 것”이라고 설명했다.

GPT-5.1 공개 한 달 만에 공개…업무용 성능강화 구글도 ‘심층연구 에이전트’ 공개하며 정면 대응 독주 체제 흔들리며 AI 모델 경쟁 최고조 오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-5.2’를 조기에 투입하며 구글과의 기술 경쟁이 한층 격화되고 있다. 구글이 최근 제미나이(Gemini) 3.0을 앞세워 빠르게 추격에 나서자, 오픈AI가 이례적으로 신속한 대응에 나섰다는 평가다. 오픈AI는 11일(현지시간) 신규 모델 GPT-5.2를 공개했다. 지난달 GPT-5.1을 선보인 지 불과 한 달 만이다. 업계에서는 통상 수개월 간격으로 이뤄지던 모델 업데이트 주기를 감안할 때, 경쟁 상황을 의식한 ‘속도전’ 성격이 짙다고 보고 있다. 이 같은 움직임은 구글의 제미나이 3.0 공개 이후 본격화된 것으로 전해졌다. 로이터통신에 따르면 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 제미나이 3.0 발표 직후 사내에 이른바 ‘코드 레드(Code Red)’를 언급하며 챗GPT 성능 개선에 총력을 기울릴 것을 주문한 것으로 알려졌다. GPT-5.2는 문서 작성, 스프레드시트 분석, 발표 자료 구성, 복잡한 코드 작성 등 전문 업무 처리 능력 강화에 초점을 맞췄다. 오픈AI는 이번 모델을 즉답형, 사고형, 전문가형 등 세 가지로 나눠 제공하며, 장기 프로젝트 수행과 다단계 추론에서 효율을 높였다고 설명했다. 오픈AI가 공개한 자료에 따르면 44개 직무를 기준으로 실제 업무 수행 능력을 평가하는 GDPval 벤치마크에서 GPT-5.2 전문가형은 74.1%, 사고형은 70.9%의 점수를 기록했다. 이는 동일 과제에서 인간 전문가와 대등하거나 앞서는 수준이라는 것이 오픈AI의 설명이다. 코딩 성능을 측정하는 SWE 벤치마크에서도 80%를 기록했다. 고난도 추론 능력을 평가하는 ‘휴머니티스 라스트 이그잼’(HLE) 벤치마크에서는 검색 등 외부 도구를 활용한 조건에서 GPT-5.2 전문가형이 50%를 기록해 경쟁 모델보다 높은 점수를 받았다고 오픈AI는 밝혔다. 또 기존 모델 대비 오류가 포함된 응답 비율도 상대적으로 약 30% 줄었다고 설명했다. 구글 역시 같은 날 반격에 나섰다. 구글은 제미나이 3.0을 기반으로 한 ‘심층연구 에이전트’를 공개하고, 이를 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 ‘심층검색 질의응답(DeepSearchQA)’ 도구를 함께 선보였다. 구글은 이 평가에서 자사 에이전트가 66.1%의 점수를 기록했다고 밝혔다. 이처럼 오픈AI와 구글이 나란히 새 모델과 평가 지표를 공개하면서, 한동안 오픈AI 중심으로 흘러가던 AI 모델 시장은 본격적인 양강 경쟁 구도로 재편되는 모습이다. 업계에서는 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 대신 수행하는 ‘에이전트형 AI’가 차세대 경쟁의 핵심이 될 것으로 보고 있다. 올트먼 CEO는 이날 자사 블로그를 통해 “우리의 연구와 제품 로드맵에 대해 그 어느 때보다 낙관적”이라며 “AI는 앞으로 인간이 상상하지 못했던 수준의 생산성을 만들어낼 것”이라고 밝혔다. GPT-5.2는 이날부터 유료 구독자를 대상으로 순차 제공된다. 오픈AI는 향후 몇 달간 실제 서비스 환경에서의 활용 결과를 바탕으로 추가 개선을 이어간다는 방침이다.

‘2025 호반혁신기술공모전’에서 최우수상을 거머쥔 와따에이아이(WATA AI)는 인공지능(AI) 산업 공간 관제 전문기업이다. 국내외 특허등록 18건, ‘초격차 1000+’, ‘스케일업 TIPS’ 등 주요 연구개발(R&D) 과제를 수행했고 CES 혁신상을 4년 연속으로 수상했다. 와따에이아이의 AI 산업 공간 인식형 플랫폼은 산업 현장의 공간·객체·물류 데이터를 실시간으로 수집·분석·제어해 공장과 창고 운영의 효율성과 안전성을 동시에 향상시키는 지능형 운영 체계다. 기존 설비 중심 관리 방식에서 벗어나 AI가 작업 환경과 물류 흐름을 스스로 이해하고 예측한다. 이에 따라 작업 효율과 정확성, 안정성도 극대화했다. 플랫폼은 3차원(3D) 라이다(LiDAR), AI 비전(Vision), 사물인터넷(IoT) 센서 기술을 융합했다. 사람은 물론 장비, 설비, 자재 등 물리적 개체들을 정밀하게 인식하고 이를 ‘디지털 트윈’ 형태로 시각화했다. 관리자는 실제 현장과 동일한 3D 가상 공간에서 이동 동선, 적재 상태 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 또 AI 무인 재고 실사 로봇과 연계해 재고 관리까지 자동화했다. 광학문자인식(OCR)·바코드·큐알(QR) 인식과 3D 라이다 매핑 기술을 결합한 이 로봇은 고정밀 데이터를 기반으로 움직인다. 특히 사람이 일하지 않는 새벽 시간대에 자동으로 공장이나 창고의 선반을 돌아다니며 재고를 점검한다. 이를 통해 실수를 줄이고 효율도 크게 올렸다. 자동 측정 및 오출고 방지 솔루션 역시 와따에이아이의 경쟁력으로 꼽힌다. 자동 측정 솔루션은 AI 비전 키트를 활용해 자재의 형태·규격·중량 정보를 자동 인식한 뒤 이를 플랫폼과 실시간으로 동기화한다. 입력 오류가 대폭 줄고, 실측 데이터를 기반으로 했기 때문에 정확한 재고 관리 역시 가능하다. 특히 출고 단계에서 출하 정보와 실제 상차 데이터를 실시간으로 매칭하고 이를 자체 검증해 오출고를 사전에 차단한다. 이에 따라 수출입 과정에서 발생할 수 있는 물류 계산 오류와 비용 손실도 최소화했다. 와따에이아이 서비스는 AI가 스스로 판단하고 실행하는 지능형 운영 체계의 현재를 보여 준다. 관리자는 안정적으로 공정을 제어하고, 작업자는 표준화한 환경 속에서 오류율과 피로도를 줄일 수 있다. 김민규 와따에이아이 대표는 “사람의 경험과 감각에 의존하던 기존 운영 방식을 AI와 데이터 중심의 체계적 관리 구조로 전환했다”며 “전 세계 산업 공간 관리의 효율성과 안전성을 높여 신뢰받는 글로벌 파트너로 도약하고 싶다”고 포부를 밝혔다.