요즘 인공지능(AI)과 로봇 기술의 발전 속도가 따라가기 힘들 정도로 빨라지고 있다. SF 속 로봇처럼 높은 곳에서 떨어지는 충격을 견뎌내고 착지한 뒤에는 스스로 자세를 파악해 다시 거친 지형을 이동하는 로봇까지 나왔다. 미국 예일대, 스워스모어 칼리지, 미시간대, 럿거스대, 프린스턴대, 이탈리아 볼로냐대 공동 연구팀은 5.7m 높이의 다리 위에서 아스팔트 바닥으로 떨어지고도 부서지지 않고 다시 움직이는 로봇 ‘트라이바’(Tribar)를 개발했다고 12일 밝혔다. 이 연구 결과는 인공지능 분야 국제 학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스’ 8월 11일 자에 실렸다. 트라이바는 딱딱한 막대를 탄성 있는 케이블 그물망에 매달아 만든 ‘텐세그리티 로봇’이다. 막대끼리 서로 맞닿지 않고 팽팽한 줄의 장력만으로 형태를 유지하는 구조여서 유연하고 가벼우면서도 외부에 가해지는 충격을 쉽게 흡수할 수 있다는 장점이 있다. 미국 항공우주국(NASA)에서는 오래전부터 이 구조를 행성 탐사 로버에 적용하는 방안을 연구하고 있다. 로봇 몸체가 충격을 흡수한다면 착륙선을 따로 보내지 않고 로봇만 떨어뜨려도 되기 때문이다. 최근에는 비행기나 헬기에서 텐세그리티 로봇을 떨어뜨려 재난 현장에 물자를 전달하겠다는 기업도 등장했다. 문제는 ‘살아남는 것’과 ‘살아남은 뒤 제 역할을 하는 것’이 별개라는 점이다. 충격 저항성이 확인된 텐세그리티 로봇들은 대부분 스스로 움직이는 구동 장치가 없고 반대로 잘 움직이는 텐세그리티 로봇들은 외부 충격을 견디는 성능이 검증되지 않았다. 연구팀이 개발한 트라이바는 막대 3개짜리 텐세그리티 로봇으로 36㎝ 길이의 탄소섬유 막대 3개에 모터 6개, 배터리, 제어 기판으로 구성돼 있다. 핵심은 센서다. 로봇을 지탱해 주는 줄 자체가 잘 늘어나는 신축성 센서를 겸한다. 상온에서 액체 상태인 금속을 얇게 두 층으로 깔고 실리콘으로 감싸 만든 센서는 줄이 늘어나면 전기용량이 그에 비례해 커지면서 줄이 얼마나 늘어났는지 알려주는 방식이다. 여기에 관성측정장치가 막대마다 붙어 있어 트라이바는 자기 몸이 어떤 모양이고 어떤 방향으로 움직이고 있는지를 실시간으로 계산할 수 있다. 기존의 텐세그리티 로봇의 자세 추정은 대부분 외부 카메라나 로봇을 세워둔 정지 상태에서만 가능했다. 그렇지만 트라이바는 움직이는 도중에도 자기 상태를 확인할 수 있다. 연구팀은 트라이바를 잔디, 얼음, 자갈, 모래 위에서 주행 능력을 측정했다. 중력을 이용해 몸을 기울여 넘어지는 방식으로 이동하기 때문에 지면에 따른 속도 차이는 크지 않았다. 또 기존 텐세그리티 로봇의 최대 등반 경사는 24도였지만 트라이바는 28도의 오르막도 문제없이 이동했다. 가장 주목할 부분은 낙하 실험이다. 연구팀은 5.7m 다리 위에서 아스팔트 바닥으로 떨어뜨렸는데도 트라이바는 금세 형태를 회복하고 이동했다. 연구팀은 충격 저항성과 장애물 감지 능력, 제어 능력이 더 보완되면 현재 로봇으로 접근할 수 없는 환경에서 활용할 수 있는 기술이 될 것이라고 전망했다. 일반 로봇이라면 절벽을 만났을 때 우회 경로를 계산해야 하지만 텐세그리티 로봇은 그냥 굴러떨어진 뒤 가던 길을 계속 갈 수 있다는 것이다. 그렇게 되면 행성 표면의 크레이터 바닥을 탐사하거나 항공기에서 재난 지역으로 로봇을 투하하는 것도 가능해진다.

코스닥이 사흘 연속 상승 흐름을 이어가며 858.91에 장을 마쳤다. 장 초반 상승 출발한 뒤 한때 839.86까지 밀렸지만 낙폭을 만회하며 강보합권에서 거래를 끝냈다. 12일 오후 3시 30분 기준, 한국거래소에 따르면 코스닥은 전 거래일보다 1.07포인트(0.12%) 오른 858.91에 마감했다. 지수는 854.85에 출발해 장중 860.76까지 올랐고, 저점은 839.86이었다. 거래량은 5억5589만4000주, 거래대금은 6조5221억200만원으로 집계됐다. 수급별로는 개인이 3148억원을 순매수하며 지수 방어에 나섰다. 반면 외국인은 1622억원, 기관은 1475억원을 각각 순매도했다. 프로그램 매매는 차익거래 14억원 매도, 비차익거래 1190억원 매도로 전체 1204억원 순매도를 기록했다. 시장에서는 상승 종목이 886개, 하락 종목이 753개였고 보합은 83개였다. 상한가 8개 종목이 나왔고 하한가 종목은 없었다. 코스닥은 최근 상승 흐름을 이어가면서도 장중 변동성이 확대되는 모습이었다. 시가총액 상위 종목별로는 혼조세가 나타났다. 에코프로비엠(247540)이 4.19% 오른 11만4400원, 이오테크닉스(039030)가 4.61% 오른 38만5500원, 주성엔지니어링(036930)이 7.14% 오른 17만4000원, 원익IPS(240810)가 6.49% 오른 11만1500원, 레인보우로보틱스(277810)가 2.08% 오른 49만원으로 마감했다. 반면 알테오젠(196170)은 3.05% 내린 31만7500원, 에이비엘바이오(298380)는 2.58% 하락한 8만6800원, HLB(028300)는 0.83% 내린 4만1600원에 거래를 마쳤다. 개별 종목 장세도 두드러졌다. 상승률 상위에는 한탑과 골드앤에스가 나란히 30.00% 올라 상한가를 기록했고, 엣지파운드리 29.97%, 코이즈 29.94%, 엠엑스로보틱스 29.93%가 뒤를 이었다. 하락률 상위에는 뉴인텍이 26.94% 내린 724원, 딜리셔스가 26.57% 하락한 5140원, 옴니시스템이 25.53% 내린 703원, 에이비온이 23.57% 하락한 749원, E8이 21.29% 내린 706원으로 집계됐다. 특히 이날 신규 상장한 딜리셔스는 공모가 7000원보다 26.57% 낮은 5140원에 거래를 마쳤다. 딜리셔스는 K-패션 기업간거래 플랫폼 신상마켓을 운영하는 무점포 소매 업체로, 상장 첫날 약세가 두드러졌다. 기업공개 일정도 이어졌다. 피지컬 AI 기반 자율비행 드론 기업 니어스랩은 이날부터 13일까지 일반투자자 대상 공모주 청약에 들어갔고 공모가는 희망범위 상단인 4만1200원으로 확정됐다. 수요예측 경쟁률은 743.49대 1이었다. 반도체 센서 IC 팹리스 업체 해치텍도 같은 기간 일반청약을 진행하며 공모가는 2만3000원, 수요예측 경쟁률은 101.91대 1로 집계됐다. 장외시장에서는 특수 목적용 항법 및 항재밍 토탈 솔루션 전문기업 덕산넵코어스가 코스닥 상장 예비심사 청구 관련 종목으로 거론됐다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

AI·ICT 전문기업 쿠도커뮤니케이션㈜(대표 김용식)이 포어스카우트(Forescout)의 통합 플랫폼 라이선스를 기반으로, 기업 고객의 IT·OT·IoT 전 영역에 걸친 가시성 확보와 강력한 보안 운영 체계 구축을 지원한다고 밝혔다. 기업의 네트워크에는 임직원 PC와 서버뿐 아니라 BYOD 단말, 프린터, CCTV, 네트워크 장비, 생산설비, PLC·HMI, 센서와 각종 스마트 기기까지 다양한 자산이 연결된다. 그러나 IT와 OT, IoT 영역이 서로 다른 도구와 조직으로 관리되면서 실제로 어떤 자산이 연결돼 있고, 어떤 상태이며, 어느 자산부터 조치해야 하는지 한눈에 파악하기 어려운 문제가 지속돼 왔다. 포어스카우트는 이러한 과제를 해결하고자 기존의 전통적 네트워크 접근제어(NAC)를 넘어선 통합 플랫폼 전략을 펼치고 있다. 기업 내 모든 연결 자산을 실시간으로 식별·분류하고 위험도를 평가해 정책별로 통제하는 방식아다. 현재 이 플랫폼은 관리형 및 비관리형 자산은 물론 IT, OT, IoT, 의료기기 환경까지 폭넓은 가시성을 제공하며, 다양한 네트워크 및 보안 솔루션과 연동해 대응 프로세스를 자동화하도록 설계됐다. 포어스카우트 번들 라이선스는 필요한 기능을 개별 제품 단위로 각각 도입하는 방식에서 벗어나, 고객의 보안 목적과 환경에 맞춰 자산 가시성, NAC, OT·IoT 모니터링, 위험 평가, 네트워크 세분화, 외부 보안 솔루션 연동 및 기술지원 등을 하나의 구성으로 설계하는 방식이다. 이를 통해 고객은 복잡한 라이선스 관리 부담을 줄이고, 현재 필요한 기능부터 시작해 향후 보안 범위를 단계적으로 확장할 수 있다. 포어스카우트 플랫폼의 운영 흐름은 단순하다. 먼저 네트워크에 연결된 자산을 찾아내고, 해당 자산이 PC인지 서버인지, 생산설비인지 IoT 기기인지 구분한다. 이후 운영체제, 보안 설정, 취약점, 통신 상태와 같은 정보를 종합해 위험도를 판단하고, 기업 정책에 따라 접근 제한, 네트워크 분리, 담당자 알림, 다른 보안 시스템을 통한 추가 조치로 연결한다. 특히 생산공장과 물류센터, 데이터센터, 연구시설처럼 업무용 IT 장비와 운영기술(OT) 장비가 함께 존재하는 환경에서는 단일 화면에서 자산 현황과 위험을 확인할 수 있다는 점이 중요하다. 보안 담당자는 서로 다른 시스템의 정보를 일일이 대조하지 않고도 미확인 장비, 오래된 운영체제, 정책을 위반한 단말, 비정상 통신을 보이는 설비 등을 우선순위에 따라 확인할 수 있다. 이번 번들 라이선스 전환은 기존 NAC 기능을 축소하거나 대체하는 개념이 아니다. NAC를 통합 플랫폼의 주요 기능으로 유지하면서 자산 인텔리전스, OT·IoT 가시성, 위험 기반 대응, 정책 자동화와 연동 기능을 함께 활용할 수 있도록 범위를 넓히는 전략이다. 고객은 조직의 보안 성숙도와 사업 우선순위에 따라 필요한 기능을 선택하고, 향후 추가 요구가 발생하면 동일한 플랫폼 안에서 확장할 수 있다. 기업 고객이 기대할 수 있는 주요 효과는 다음과 같다. 쿠도커뮤니케이션은 금융, 제조, 공공, 유통, 의료 등 전 산업군의 고객을 대상으로 포어스카우트의 기존 운영 환경 및 신규 요구사항을 면밀히 분석할 방침이다. 이를 바탕으로 고객사별 자산 규모와 보안 목표에 최적화된 번들 구성을 제안할 계획이다. 아울러, 기존 라이선스에서 번들형으로 전환하는 고객이 서비스 중단 리스크 없이 단계적으로 플랫폼 활용도를 극대화할 수 있도록 전문적인 기술 검토와 전환 설계 지원을 아끼지 않을 예정이다. 포어스카우트는 에이전트 설치에 대한 의존도를 낮춘 방식과 다양한 제조사 환경을 지원하는 개방형 연동 구조를 바탕으로, 기업이 보유한 보안·IT 운영 도구의 데이터를 연결하고 자산 가시성과 대응 효율을 높이는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 통해 기업은 단순한 NAC 구축을 넘어, 연결 자산 전반을 지속적으로 파악하고 위험을 줄이는 통합 보안 운영 체계를 마련할 수 있다.

이한얼 파트장·최윤섭 프로 연구세탁량·바닥재 감지해 진동 최소4년 만에 세탁 소음 3.2㏈ 낮아져 과장하자면 세탁기가 ‘강시’처럼 제멋대로 쿵쿵거리던 시절이 있었다. 무거운 빨랫감을 많이 넣거나, 바닥 수평이 안 맞으면 세탁기의 소음과 진동이 극대화돼서다. 소비자는 탈수 강도를 줄이거나 평일 낮에만 세탁기를 돌려야 했다. 삼성전자의 ‘비스포크 AI 콤보’는 소비자가 세탁기에 맞춰야 한다는 인식을 바꿨다. 세탁기에 탑재된 인공지능(AI) 센서는 외부 조건을 토대로 능동적으로 소음과 진동을 줄인다. 설치 단계부터 AI 센서가 수평이 정밀하게 맞는지 확인하고, 세탁량과 바닥의 재질을 감지해 소음·진동을 최소화할 수 있는 세탁 강도를 자동으로 설정한다. 17년째 세탁기의 소음·진동을 연구하고 있는 삼성전자 생활가전(DA)사업부 세탁전문기술랩의 이한얼(42) 파트장은 지난 7일 경기 수원 삼성전자디지털시티 가전사업동에서 진행된 인터뷰에서 “단순히 소음만 낮추면 탈수 성능이 떨어질 수 있어, 탈수 시간과 강도를 최적으로 조절하며 소음도 함께 낮추는 것이 중요했다”고 말했다. 세탁기가 가전을 넘어 가구의 영역까지 확대되면서 이 파트장이 이끄는 진동·소음파트의 역할은 더 중요해졌다. 베란다 등 별도 세탁실이 있던 과거와 달리 최근에는 거실, 부엌 등 실생활과 밀접한 실내에 세탁기를 배치하는 가정이 많아지면서다. 이에 최윤섭(33) 프로는 개발 중이던 AI 콤보를 자신의 집으로 직접 가져왔다. 최 프로는 “연구실과 달리 가정집에선 진동이 가구를 타고 증폭되거나, 문의 경첩이 노후됐을 경우 등 외부 변수가 많았다”며 “실제 소비자 입장에서 거슬리는 소리를 줄일 수 있었다”고 말했다. 이러한 과정을 통해 개발된 프레임 멤스(바닥 감지 AI 센서)를 적용한 2026년형 AI 콤보는 2022년형 모델보다 소음이 3.2dB 낮다. 3.6kg의 세탁물 기준 51.7dB로, 휴대폰 진동(62.8dB)보다 음량이 낮다. 특히 세탁 후반부에 들어설수록 AI의 감지 수준이 높아지면서 소음이 점점 더 줄어드는 것이 특징이다. 이 파트장은 “궁극적으로는 세탁기를 작동시키더라도 소비자에게 편안함과 안정감을 줄 수 있는 사운드 퀄리티 디자인을 완성해 나가겠다”고 밝혔다.

이미지센서 세계 1위인 일본 소니가 대만 TSMC와 손잡고 차세대 이미지센서 생산에 1조엔(약 8조 9400억원)을 투자한다. 스마트폰을 넘어 자율주행차와 로봇 등 피지컬 인공지능(AI)으로 확대되는 수요를 대비하는 동시에 삼성전자와 중국 옴니비전의 추격을 따돌리고 선두를 굳히려는 대규모 투자다. 일본 니혼게이자이신문(닛케이)은 소니와 TSMC가 일본 구마모토현 고시시에 있는 소니 세미컨덕터 공장에서 차세대 이미지센서를 공동 생산한다고 10일 보도했다. 이번 투자 규모는 소니 반도체 부문의 약 4년 치 설비투자에 맞먹는다. 올해 안에 소니가 약 60%, TSMC가 약 40%를 출자한 합작법인을 세우고 2029년 양산에 들어갈 계획이다. 일본 정부와 보조금 지원도 논의하고 있다. 새로 생산되는 차세대 이미지센서는 애플 아이폰용 고성능 카메라에 공급될 가능성이 높다. 중장기적으로는 ‘피지컬 AI’ 시장을 겨냥할 것으로 보인다. 이미지센서는 렌즈로 들어온 빛을 전기 신호로 바꾸는 반도체로, 자율주행차와 로봇 등 피지컬 AI의 ‘눈’ 역할을 할 것으로 전망된다. 이미지센서는 소니의 핵심 수익원이다. 2025회계연도 이미지·센싱 솔루션 부문의 매출은 2조 1515억엔, 영업이익 3573억엔이었다. 영업이익은 전년보다 37% 늘었다. 시장조사업체 테크인사이츠에 따르면 지난해 3분기 스마트폰용 이미지센서 시장에서 소니는 매출 기준 60%가 넘는 점유율로 1위를 지켰고 삼성전자 시스템LSI와 중국 옴니비전이 뒤를 이었다. 소니가 TSMC와 협력을 한층 강화하는 배경에는 삼성전자와 옴니비전 등의 거센 추격을 뿌리치려는 의도가 있다고 닛케이는 분석했다. 현재는 소니가 센서를 개발·양산하고 연산 처리용 반도체는 TSMC에 위탁생산했지만, 앞으로는 차세대 이미지센서 생산까지 협력 범위를 넓힌다. 소니는 핵심 이미지센서 제조 기술을 TSMC에 공개하지 않을 것으로 전해졌지만, TSMC의 포석은 이미지센서 분야의 경험 축적으로 보인다.

과장하자면 세탁기가 ‘강시’처럼 제멋대로 쿵쿵거리던 시절이 있었다. 무거운 빨랫감을 많이 넣거나, 바닥 수평이 안 맞으면 세탁기의 소음과 진동이 극대화돼서다. 소비자는 탈수 강도를 줄이거나 평일 낮에만 세탁기를 돌려야 했다. 삼성전자의 ‘비스포크 AI 콤보’는 소비자가 세탁기에 맞춰야 한다는 인식을 바꿨다. 세탁기에 탑재된 인공지능(AI) 센서는 외부 조건을 토대로 능동적으로 소음과 진동을 줄인다. 설치 단계부터 AI 센서가 수평이 정밀하게 맞는지 확인하고, 세탁량과 바닥의 재질을 감지해 소음·진동을 최소화할 수 있는 세탁 강도를 자동으로 설정한다. 17년째 세탁기의 소음·진동을 연구하고 있는 삼성전자 생활가전(DA)사업부 세탁전문기술랩의 이한얼(42) 파트장은 지난 7일 경기 수원 삼성전자디지털시티 가전사업동에서 진행된 인터뷰에서 “단순히 소음만 낮추면 탈수 성능이 떨어질 수 있어, 탈수 시간과 강도를 최적으로 조절하며 소음도 함께 낮추는 것이 중요했다”고 말했다. 세탁기가 가전을 넘어 가구의 영역까지 확대되면서 이 파트장이 이끄는 진동·소음파트의 역할은 더 중요해졌다. 베란다 등 별도 세탁실이 있던 과거와 달리 최근에는 거실, 부엌 등 실생활과 밀접한 실내에 세탁기를 배치하는 가정이 많아지면서다. 이에 최윤섭(33) 프로는 개발 중이던 AI 콤보를 자신의 집으로 직접 가져왔다. 최 프로는 “모든 조건이 통제된 연구실과 달리 가정집에선 진동이 가구를 타고 증폭되거나, 문의 경첩이 노후됐을 경우 등 외부 변수가 많았다”며 “단순히 음량을 낮추는 것뿐만 아니라 실제 소비자 입장에서 거슬리는 소리를 줄일 수 있었다”고 말했다. 이러한 과정을 통해 개발된 프레임 멤스(바닥 감지 AI 센서)를 적용한 2026년형 AI 콤보는 2022년형 모델보다 소음이 3.2dB 낮다. 3.6kg의 세탁물 기준 51.7dB로, 휴대폰 진동(62.8dB)보다 음량이 낮다. 특히 세탁 후반부에 들어설수록 AI의 감지 수준이 높아지면서 소음이 점점 더 줄어드는 것이 특징이다. 이 파트장은 “이제 세탁기의 소음 저감에 AI는 떼려야 뗄 수 없는 기술”이라며 “궁극적으로는 세탁기를 작동시키더라도 소비자에게 편안함과 안정감을 줄 수 있는 사운드 퀄리티 디자인을 완성해 나가겠다”고 밝혔다.

세계 이미지센서 1위 일본 소니그룹과 세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체 대만 TSMC가 ‘1조엔 동맹’을 맺는다고 일본 매체가 보도했다. 일본 구마모토현에 차세대 이미지센서 생산 거점을 구축해 스마트폰을 넘어 로봇·자동차 등 ‘피지컬 인공지능(AI)’ 시대의 주도권을 선점하겠다는 구상이다. 니혼게이자이신문은 10일 소니와 TSMC가 구마모토현에 이미지센서를 생산하는 합작회사를 설립하는 방안을 추진하고 있다고 전했다. 보도에 따르면 소니가 60%, TSMC가 40%를 출자해 2026회계연도 안에 합작회사를 세우고 2029년께 양산에 들어가는 방안이 유력하다. 투자 규모는 1조엔(약 9조원)에 이를 전망이다. 이는 소니 반도체 부문의 약 4년치 설비투자액에 해당하는 대규모 투자다. 양사는 일본 정부와 보조금 지원 방안도 협의하고 있는 것으로 전해졌다. 합작회사는 차세대 이미지센서 생산을 담당할 전망이다. 이미지센서는 카메라 렌즈를 통해 들어온 빛을 전기 신호로 바꾸는 반도체로 스마트폰 카메라의 핵심 부품이다. 소니는 애플 아이폰 등에 고성능 이미지센서를 공급하며 세계 시장의 절반 이상을 차지하고 있다. 소니가 대규모 투자에 나서는 배경에는 이미지센서의 활용처가 스마트폰에서 로봇과 자율주행차 등으로 빠르게 넓어지고 있다는 판단이 깔린 것으로 보인다. 특히 AI가 로봇이나 자동차 등 현실 세계의 기기를 인식하고 움직이는 피지컬 AI 시대에는 주변 환경을 정확하게 인식하는 이미지센서의 중요성이 더욱 커질 것으로 예상된다. 소니는 이미지센서 분야에서 높은 시장점유율을 유지하고 있지만 삼성전자와 중국 옴니비전 등의 추격도 받고 있다. TSMC 입장에서도 일본 내 생산 기반을 한층 확대하는 계기가 된다. TSMC는 이미 구마모토현에서 일본 자회사 JASM을 통해 반도체 공장을 운영하고 있다. 다만 소니와 TSMC는 합작회사 설립과 투자 계획을 아직 공식적으로 발표하지 않았다. 니혼게이자이신문은 “양사가 세부 조건을 조율하고 있으며 향후 계획이 변경될 가능성도 있다”고 전했다.

코스닥시장이 10일 장 초반 3% 가까이 오르며 강한 반등 흐름을 나타내고 있다. 10일 오전 9시 15분 기준, 한국거래소에 따르면 코스닥지수는 전 거래일보다 23.85포인트(2.99%) 오른 822.66을 기록했다. 지수는 807.66으로 출발한 뒤 장중 고가도 822.66, 저가도 807.66으로 집계되며 개장 직후 상승폭을 꾸준히 키웠다. 거래량은 7258만7000주, 거래대금은 8309억1300만원이다. 코스닥은 개장가 기준으로 전 거래일보다 8.85포인트 오른 807.66에서 출발한 뒤, 오전 9시 초반 815.79~817.80 수준까지 오르며 상승 흐름을 이어갔다. 장 초반 2%대 상승을 보이던 지수는 이후 오름폭을 더 확대해 822.66까지 올라섰다. 같은 시각 코스피도 상승 출발 후 강보합 흐름을 나타내며 투자심리를 뒷받침했다. 수급별로는 외국인이 623억원, 기관이 171억원 순매수하며 지수를 끌어올렸다. 개인은 793억원 순매도했다. 프로그램 매매는 차익거래 7억원, 비차익거래 477억원으로 전체 484억원 순매수를 기록했다. 시장 전반으로도 상승 종목이 우세했다. 코스닥 상장 종목 가운데 1140개가 올랐고 448개가 내렸다. 보합은 111개였으며 상한가 3개, 하한가는 없었다. 시가총액 상위 종목도 전반적으로 강세였다. 알테오젠(196170)이 9.34% 오른 33만3500원으로 급등했고, 주성엔지니어링(036930)은 11.42% 오른 14만2400원, 원익IPS(240810)는 9.97% 오른 9만7100원, 심텍(222800)은 6.91% 오른 11만7600원을 나타냈다. 리노공업(058470)은 3.65% 오른 6만8100원, HLB(028300)는 3.35% 오른 3만8550원, 에이비엘바이오(298380)는 2.42% 오른 8만8700원으로 거래됐다. 에코프로(086520)와 에코프로비엠(247540)도 각각 1.16%, 0.65% 상승했고, 레인보우로보틱스(277810)는 보합인 46만5000원이었다. 개별 종목 장세도 두드러졌다. 상승률 상위권에서는 에이비온이 29.98% 오른 841원, LK삼양이 29.92% 오른 812원, 프롬바이오가 29.82% 오른 3330원, 상보가 29.77% 오른 2245원으로 나란히 가격제한폭까지 치솟았다. 센서뷰도 27.53% 오른 1640원으로 급등했다. 반면 하락 종목 가운데서는 다보링크가 14.09% 내린 860원, 썸에이지가 11.56% 내린 895원, 윙입푸드가 11.33% 내린 1378원, 위닉스가 10.23% 내린 4255원, 유디엠텍이 9.39% 내린 1033원으로 약세를 보였다. 코스닥은 최근 5거래일 흐름상 8월 4일 780.72, 5일 799.59, 6일 801.67, 7일 798.81을 거친 뒤 이날 822.66까지 올라 단기 반등 폭을 키우는 모습이다. 52주 최고치는 1229.42, 최저치는 630.99다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

우크라이나가 드론 공격이 만연한 전장에서 살아남기 위해 구형 전차를 개량하는 것처럼, 한국의 K1과 K2 전차 역시 차기 전쟁이 시작되기 전에 대대적인 정비가 필요하다는 주장이 제기됐다. 김주형 안보경영연구원장은 미국 국방·안보 전문 매체인 디펜스포스트에 ‘한국 전차는 우크라이나 사태를 통해 경각심을 가져야 한다’는 제하의 기고문을 공개했다. 김 원장은 해당 기고문에서 “수십 년 동안 대한민국 육군은 북한 기갑 부대가 전선을 돌파해 서울을 위협하고 급속한 정치·군사적 위기를 촉발하는 제2차 한국전쟁에 대비해 왔다”며 “그 결과 한국은 K1 계열 전차부터 K2 흑표 전차까지 아시아 최대 규모의 전차 전력을 구축했다”고 전했다. 이어 “이러한 전력이 시대에 뒤떨어진 것은 아니지만 충분하지도 않다”며 우크라이나의 사례를 언급했다. 김 원장에 따르면 우크라이나는 벨기에의 코커릴 포탑으로 레오파르트1 전차를 현대화했다. 코커릴 포탑은 나토 표준 105㎜ 주포에 자동 장전 장치와 최신 센서를 결합해 노후화된 전차도 엄폐된 위치에서 효과적인 화력 지원 플랫폼으로 활용할 수 있도록 해준다. 김 원장은 “우크라이나는 단순히 낡은 장갑차를 개량하는 것이 아니라, 드론, 체공형 탄약, 집중 포격, 그리고 끊임없는 감시로 특징지어지는 전장에서 살아남을 수 있도록 기존 플랫폼을 개조하고 있다”고 설명했다. 이어 “한국은 우크라이나를 그대로 따라 해서는 안 된다”며 “한반도는 우크라이나 남부가 아니며, 서울은 여전히 북한의 대규모 기갑 및 기계화 부대를 격파하기 위해 중장갑 전력이 필요하기 때문”이라고 덧붙였다. 드론 시스템 확장하는 북한김 원장은 현재 북한이 정찰 드론, 전투 드론, 그리고 인공지능(AI) 기반 기능까지 포함한 무인 시스템을 확장하고 있다고 지적하며 “조악한 드론이라도 서울의 좁은 침공 통로에서 우리 군 기계화 부대의 이동을 어렵게 만들 수 있다”고 강조했다. 이어 “이러한 전장에서는 최첨단 전차가 적에게 발견돼 고립된 상태에서 공중 공격을 받으면 파괴될 수 있다”면서 한국 육군이 생존력을 중심으로 한 현대화 방안을 고심해야 한다고 설명했다. 여기에는 능동방어체계와 상부 방호 장갑, 레이저 경보 수신기, 음향 탐지 장치, FPV 드론 대응 전파 교란 장치 탑재가 최우선 과제로 꼽힌다. 기갑대대 단위의 전력 통합도 중요하다. 김 원장은 “모든 기갑대대는 자체적인 정찰 드론, 1인칭 시점 드론 방어 시스템, 전자전 분대, 위장 및 기만 팀, 그리고 단거리 대공 방어 시스템을 갖춰야 한다”고 밝혔다. 이어 “우크라이나의 현대화 개념을 제한적으로 구형 플랫폼에 적용하되, 주력 전차를 대체하는 것이 아니라 보완하는 용도로만 사용해야 한다”며 “기갑 부대는 소규모 분산 대형으로 이동해야 하며, 지속적인 드론 감시 하에 작전을 수행하고, 기만 장치를 일상적으로 사용하며 단순히 방어하는 데 그치지 않고 체공하는 적의 공격에 효과적으로 대응하는 것이 중요하다”고 덧붙였다. 김 원장은 한반도에서 벌어질 다음 전차전은 개활지에서 전차포를 쏘는 것으로 시작되지 않을 수도 있다고 전망했다. 오히려 엔진 열을 추적하는 소형 드론, 좌표를 기다리는 포병, 집결지 상공을 선회하는 저공비행 탄약으로 시작될 가능성이 크다는 것이다. 그는 “한국 전차는 여전히 필수적인 전력이지만, 전장에서의 가치는 적의 탐지 및 공격이라는 첫 번째 공격 주기를 견뎌내고 임무 완수에 필요한 기동성과 화력을 유지할 수 있는지 여부에 달려 있다”고 강조했다. 우크라이나 매체 유나이티드24는 해당 기고문을 소개하며 “우크라이나의 드론 공격이 난무하는 전장은 한국 기갑부대에게 냉혹한 현실을 보여준다”며 “K2 흑표 전차조차도 공중에서 발각되지 않고 살아남을 수 있어야만 제 성능을 발휘할 수 있다는 사실”이라고 평가했다. “K2, 서방 전차보다 수십 년 앞섰다”한편 현대로템의 K2 전차는 미국제와 독일제 전차와 비교해도 뒤떨어지지 않는 성능을 갖췄다는 평가를 받는다. 미국 군사 전문 매체 밀리터리 워치 매거진은 지난 3일 ‘페루는 왜 미국제와 독일제 전차를 거부하고 한국의 K2 전차를 선택했을까’라는 제하의 기사에서 K2 전차의 가장 큰 장점으로 한국형 능동방호체계(KAPS) 적용을 꼽았다. KAPS는 각종 센서와 대응체계를 이용해 대전차유도미사일(ATGM)이나 RPG와 같은 위협을 탐지한 뒤 차량에 도달하기 전에 요격하는 시스템이다. 기존 수동장갑이 피격 후 충격을 견디는 방식이라면, 능동방호체계는 아예 위협을 차량에 접근하지 못하도록 차단한다는 점에서 대전차 무기에 대한 생존성을 크게 높인다. 매체는 “한국 전차는 이러한 능동방호체계의 개발과 실전 적용에서 서방 국가들보다 수십 년 앞서 있다”고 평가했다. 더불어 매체는 간접사격 능력도 K2 전차가 가진 강점으로 꼽았다. 밀리터리 워치 매거진은 “K2 전차의 첨단 사격통제체계는 탄도 계산을 통해 직접 눈으로 확인되지 않는 목표물도 공격할 수 있어 제한적이지만 자주포와 유사한 화력 지원이 가능하다”며 “이는 디지털 표적획득과 전장 네트워크 기술이 전차의 활용 범위를 넓히는 추세를 보여주는 사례”라고 설명했다.

부산시는 8~9일 벡스코 제2전시장과 동명대에서 ‘2026 제16회 부산로봇경진대회’를 개최한다고 7일 밝혔다. 이 대회는 로봇 기술을 활용해 미래 인재를 육성하고 로봇산업의 저변을 확대하기 위해 마련됐다. 이번 대회는 시가 주최하며 한국로봇융합연구원 주관, 부산시교육청 후원으로 열린다. 국립부경대학교 지능형로봇 혁신융합대학사업단과 R-WeSET 사업단, 동명대학교 해양로봇교육기술연구소, 피지컬AI연구회, 초등SW교육공학연구회 등 지역 대학과 교육기관, 로봇 전문 기관이 함께 참여해 대회의 전문성을 더한다. 올해 대회는 초등부 5개, 중·고등부 4개, 대학부 1개 등 총 10개 경연 종목으로 구성했다. 초·중·고등학생과 대학생 260팀 503명이 참가해 로봇 제작과 프로그래밍, 인공지능 기술을 활용한 창의적 문제 해결 능력을 겨룬다. 초등부는 로봇컬링, 로봇공성전, 로봇방탈출, 초등해커톤, 부산에코델타시티 스마트 리빙로봇 챌린지, 중·고등부는 인공지능 사물인터넷(AIoT) 산업현장 로봇 메이커톤, 부산항 스마트 물류로봇 챌린지, 인공지능 로봇창작, 인공지능 자율주행 자동차 종목으로 진행된다. 대학부에서는 해양로봇챌린지가 열리며, 각 종목 우수자에게는 부산광역시장상과 부산광역시교육감상 등을 수여할 예정이다. 이번 대회에서는 부산의 지역적 특성을 반영한 신규 종목이 눈길을 끈다. 초등부 ‘부산에코델타시티 스마트 리빙로봇 챌린지’는 스마트시티를 배경으로 센서와 로봇을 활용해 생활 속 문제를 해결하는 종목이다. 중·고등부 ‘부산항 스마트 물류로봇 챌린지’는 부산항 물류 환경을 주제로 자율주행 로봇과 인공지능 비전 기술을 활용해 물류 임무를 수행하는 종목이다. 이 두 종목은 피지컬 인공지능의 기본 원리를 학생들이 쉽게 이해하고 학습할 수 있도록 구성했다. 대회 기간에는 로봇에 대한 시민들의 관심과 이해를 높이기 위한 전문가 강연과 로봇 전시, 다양한 체험 프로그램도 함께 운영된다. 부산대학교 이승준 교수가 이끄는 자율로봇 및 인공지능 연구실(ARAI Lab)은 지난해에 이어 올해도 세계 로봇대회인 ‘로보컵’에서 우승한 ‘아누비스Ⅱ(AnubisⅡ)’를 전시하고 로보컵 우승 스토리를 주제로 강연한다. 인공지능(AI) 로보틱스 기술을 보유한 스튜디오랩은 로봇팔에 장착된 카메라로 참가자를 다양한 각도에서 촬영해 즉석에서 사진을 인화하는 인공지능(AI) 포토로봇 체험을 운영한다. 이와 함께 물류로봇 체험, 해양로봇 체험, 인공지능 반려로봇 체험, 부산 해양 퀴즈 대결, 인공지능 부산 기후정보센터 체험 등 다양한 프로그램이 운영된다. 개막식은 내일 8일 오전 10시 30분 벡스코 제2전시장에서 열린다. 대회와 관련한 자세한 사항은 부산로봇경진대회 홈페이지(www.busanrobotcom.or.kr)에서 확인할 수 있다.

- AI·공간 데이터 활용한 빌딩 자율운영 플랫폼 제안- AI가 건물을 스스로 보고(See), 생각하고(Think), 제어(Control)하는 차세대 운영 체계 구현 HDC랩스가 지난 6일 서울 코엑스에서 열린 ‘BUILD CON SUMMIT 2026’에 참가해 AI와 공간 데이터를 활용한 자율운영 스마트빌딩 비전을 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 건설·건축 전문 전시회인 ‘코리아빌드위크(KOREA BUILD WEEK) 2026’의 전문 컨퍼런스로 진행됐다. 이날 HDC랩스 AI R＆D 연구소 박종민 상무는 ‘AI와 공간 데이터 기반의 자율운영 스마트빌딩 플랫폼’을 주제로 발표를 진행했다. AI가 건물에서 발생하는 다양한 데이터를 실시간으로 분석·예측해 최적의 상태를 유지하는 자율운영 스마트빌딩의 개념을 비롯해 이를 구현하기 위한 핵심 기술과 미래 공간 운영 방향이 주요 내용으로 다뤄졌다. 박 상무는 공간 데이터와 설비, 에너지, 센서, 영상 정보 등을 통합 활용하는 ‘AI Building OS’를 중심으로 자율운영 스마트빌딩 구현 방안을 제시했다. Digital Twin과 AI를 결합해 건물이 스스로 보고(See), 생각하고(Think), 제어(Control)하는 차세대 공간 운영 개념으로, 다양한 데이터를 종합적으로 분석해 상황을 예측하고 최적의 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 실제 적용 사례도 함께 소개했다. 발표에서는 온도와 습도, 기상 정보, 재실 현황 등을 종합 분석하는 엔탈피 제어 기술이 주요 상업용 건물 실증 사례에서 냉방 전력 사용량을 15~29% 절감한 사례를 공유했으며, 설비의 진동과 전류, 온도 변화를 분석해 이상 징후를 사전에 감지하는 예측 유지 보수 기술도 함께 다뤘다. 아울러 HDC랩스는 주거 공간 관리 플랫폼과 아이파크홈 세대 관리 앱을 통해 에너지 관리와 단지 연계 기능을 제공하고 있으며, 서울원 아이파크를 사례로 단일 건물을 넘어 단지 단위까지 자율운영을 확장하는 ‘AI Autonomous Town’ 비전도 소개했다. AI CCTV와 스마트홈, 시설 관리, Digital Twin, AI Agent를 유기적으로 연계해 안전과 에너지, 생활 서비스를 통합하는 미래 공간 모델도 함께 선보였다. 박종민 상무는 “건물은 더 이상 사람이 일일이 운영하는 설비의 집합이 아니라 데이터를 이해하고 스스로 판단해 최적의 상태를 유지하는 AI 시스템으로 진화하고 있다”며 “HDC랩스는 AI와 공간 데이터를 활용한 자율운영 스마트빌딩 기술을 지속적으로 고도화해 미래 공간 관리의 새로운 기준을 만들어 나가겠다”고 말했다.

서울 금천구는 청사 전기차 충전 구역에 ‘선택형 복합센서 기반 전기차 화재감지 솔루션’을 설치했다고 6일 밝혔다. 구는 최근 늘어나고 있는 전기차 화재에 선제적으로 대응하기 위한 테스트베드 사업에 참여했다. 이는 서울경제진흥원(SBA) 등과 함께 개발한 전기차 화재 조기감지 기술을 실제 도심 환경에서 시험·검증할 수 있도록 돕는 실증지원 사업이다. 국토교통부와 소방청 통계에 따르면 2021년 전국에서 24건이던 전기차 화재가 2022년 43건, 2023년 72건 등으로 증가세를 보인다고 구는 설명했다. 개발한 기술은 오프가스, 열화상, 가시광 등에 대한 센서를 현장 환경에 따라 선택적으로 반영한다. 오프가스 센서는 화재 초기의 가스 변화를 감지한다. 바닥형 열화상 카메라는 차량 하부의 이상 발열을 확인한다. 인공지능(AI)을 기반으로 연기·불꽃을 감지하는 천장형 가시광 카메라는 AI 활용 영상분석으로 연기와 불꽃을 식별해 화재 발생 여부를 확인한다. 전기차 배터리에 이상이 생기면 온도 상승, 연기·불꽃 등의 다양한 위험 신호가 나타날 수 있다는 점을 고려해 전기차 화재 전조부터 화재 발생까지 단계별 위험 정보를 확인할 수 있다. 기존 화재 감지 방식은 주로 화재 발생 이후의 연기나 불꽃을 확인하는 데 초점이 맞춰져 있었다. 가스 변화와 차량 하부 이상 발열 등 열폭주 이전의 위험 징후를 파악하는 데 한계도 있었다. 또 야외주차장 특성상 바람과 외부 온도, 햇빛 등 환경 요인의 영향을 받기에 현장 여건에 맞는 센서 구성이 필요하기도 했다. 구는 기존 화재 방식과 다르게 각 센서를 현장 환경에 맞게 조합해 온도, 가스 등 서로 다른 위험 정보를 교차 확인할 수 있다고 밝혔다. 단일 센서 방식에서 발생할 수 있는 오경보를 줄이고 조기 경보와 초기 대응 판단을 지원할 수 있다. 수집된 데이터는 실시간으로 분석해 별도의 고가 서버 구축 부담도 줄였다. 최기찬 구청장은 “사업의 실증 결과를 바탕으로 센서 조합과 감지 기준을 고도화하고, 다양한 전기차 주차 환경으로 적용 범위를 확대해 나갈 계획”이라며 “전기차 충전시설 안전성 강화 및 표준화 모델을 구축해 더 안전하고 지속 가능한 환경 조성에 앞장서겠다”고 말했다.

미국과 이스라엘의 이란 선제공격을 수십 일 전에 예측했다고 주장하는 중국 AI(인공지능) 기업이 ‘중국판 팔란티어’로 불리며 주목받고 있다. 6일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 징안테크놀로지는 미국이 이란을 공습하기 50여 일 전 자체 AI 분석을 통해 중동 지역의 미군 정찰 자산이 비정상적으로 집중되는 움직임을 포착했다고 주장했다. SCMP는 “해당 회사는 지난 1월 6일 오픈소스 정보와 AI 분석을 기반으로 미국이 이미 군사작전을 준비하고 있을 가능성이 있다고 예측했고 실제 공습이 이뤄지기 50여 일 전에 이를 공개했다”고 보도했다. 매체가 주목한 징안테크놀로지는 저장성 항저우에 본사를 둔 국방 AI 및 방위기술 전문 기업으로 AI, 빅데이터, 자율 시스템, 첨단 센서 기술을 활용해 군과 정보기관, 공공안보 분야에 소프트웨어 중심의 국방 솔루션을 개발·공급하는 업체다. 기존 무기 제조업체와 달리 하드웨어보다 데이터와 알고리즘, AI 소프트웨어를 핵심 경쟁력으로 내세우는 해당 업체는 전통적인 방산기업처럼 군이 요구한 장비를 제작하는 방식이 아니라, 자체 자금을 투입해 새로운 기술을 먼저 개발한 뒤 완성된 제품을 군과 공공기관에 공급하는 방식을 채택하고 있다. 해당 업체가 이란 전쟁을 사전에 예측할 때 사용한 것으로 추정되는 시스템은 ‘징치’(Jingqi) 글로벌 상황인식 시스템이다. 이 시스템은 위성영상과 신호정보(SIGINT), 영상정보(IMINT), 오픈소스정보(OSINT), 대규모 언어모델(LLM) 등을 결합해 전 세계 항공기와 선박, 위성, 항만, 공항, 군사기지, 발사장 등의 움직임을 실시간으로 추적·분석하는 AI 기반 상황인식 플랫폼이다. 군과 정부 기관은 이를 통해 전 세계 군사 및 안보 동향을 실시간으로 파악할 수 있다. SCMP는 “징안테크놀로지의 ‘징치’는 미국 팔란티어의 ‘고담’과 비슷한 중국판 AI 지휘통제 플랫폼이라고 홍보하고 있다”고 전했다. 중국의 대표적인 경제·산업 매체인 계면신문은 “징안테크놀로지와 GPU(고성능 그래픽 처리장치) 업체 징자웨이의 협력은 ‘중국판 팔란티어의 구축’과 같다”고 평가하기도 했다. 중국 군사 AI 기술, 미국에 앞서는 상황?해당 업체는 이란 전쟁 발발 50여 일 전 미군의 군사적 움직임을 사전에 파악하고 이를 예고했다고 주장하지만, 일부 군사전문가들은 징안테크놀로지의 홍보가 과장됐을 가능성을 지적한다. 중국 싱크탱크 ‘남중국해 전략 상황 탐사 이니셔티브’(SCSPI)의 후보 소장은 “(미국과 중국 기업의) 격차는 기술 자체가 아니라 기술을 실제 작전에 적용하는 능력에 있다. 특히 의사결정 지원(decision support) 분야에서는 미국이 훨씬 앞서 있다”고 지적했다. 중국이 AI 기술을 보유하고 있는 것은 사실이지만 실제 지휘·통제와 전장 의사결정에 깊이 통합하는 수준에서는 미국에 뒤처져 있다는 것이다. 다만 후 소장의 언급대로 중국 AI가 실제 현지 군 프로젝트에 참여하고 정부와 보조를 맞추고 있는 것만은 사실로 추정된다. 징안테크놀로지는 홈페이지에 중국병기공업집단과 중국전자과기집단(CETC), 중국항천과공집단(CASIC), 중국항천과기집단(CASC) 등을 주요 고객 및 협력기관으로 공개하고 있다. 중국 공개 프로젝트 자료에서는 전략지원부대 관련 레이더 감시 사업에 참여했다는 내용도 확인된다. 이와 관련해 SCMP는 “중국의 과제는 단순히 미국 기술을 모방하는 것이 아니라 AI를 군 조직에 효과적으로 통합하고 이를 운용할 제도를 구축하는 데 있다”고 평가했다. 중국 군사 관련 AI의 현주소중국은 AI을 미래 전쟁의 핵심 기술로 규정하고 이를 군 현대화 전략의 중심에 배치하고 있다. 인민해방군(PLA)은 기존의 기계화와 정보화를 넘어 지능화(Intelligentization)를 목표로 내세우며, AI를 지휘통제(C2), 정보·감시·정찰(ISR), 무인체계, 전자전, 사이버전 등 다양한 군사 분야에 적용하고 있다. 로이터 통신은 지난달 31일 “중국은 군사 AI 기술을 빠르게 발전시키고 있지만, 여전히 미국의 첨단 AI를 활용해 자체 모델을 개발하는 단계에 있다는 평가가 나온다”며 “실전 검증과 전장 운용 경험은 여전히 미국이 우위에 있다고 평가한다”고 전했다. 싱가포르 난양공대의 안보 전문가 제임스 차 교수는 로이터에 “중국이 무인체계와 AI 등 첨단 기술을 중심으로 군 현대화를 추진하고 있으나, 전투 준비 태세와 실전 운용 능력은 지속적인 검증이 필요한 과제”라고 분석했다.

-경기도 피지컬AI 컨설팅 참여기업 선정… 세팅시간 95% 단축 목표 X-ray 검사장비 기업 자비스(254120, 대표이사 김형철)가 사람이 하던 검사장비 세팅 작업을 로봇과 인공지능(AI)이 대신하는 ‘피지컬AI’ 기술 개발에 나선다. 자비스는 경기도의 ‘피지컬AI 확산센터 구축 및 운영 사업’에 따른 맞춤형 피지컬AI 컨설팅 참여기업으로 선정됐다고 밝혔다. 피지컬AI(Physical AI)는 로봇 팔과 센서 등을 결합해 실제 환경에서 물리적 작업을 수행하는 기술을 의미한다. 기존 AI가 화면 속 데이터를 분석하는 데 그쳤다면, 피지컬AI는 로봇 팔과 센서를 활용해 실제 물건을 옮기고 조정하는 역할을 수행한다. 시장조사기관 애스튜트애널리티카(Astute Analytica)에 따르면 글로벌 피지컬AI 시장은 2025년 35억 달러에서 2035년 581억 달러 규모로 성장하며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 32.4%를 기록할 것으로 전망된다. 자비스가 피지컬AI 기술을 적용하려는 핵심 공정은 X-ray 검사장비의 ‘촬영 조건 최적화’ 단계다. X-ray 검사장비를 통해 대상물 내부의 선명한 영상을 확보하려면 X선이 발생되는 튜브(Source)와 이를 받는 디텍터(Detector)의 거리 및 각도를 정밀하게 설정해야 한다. 기존에는 작업자가 방사선 차폐룸에 직접 들어가 20~30kg에 달하는 장비를 교체·조정하며 테스트를 반복해야 했다. 수천에서 수만 가지에 달하는 조합을 검증해야 해 세팅에만 1~2일이 소요됐으며, 이는 장비 가동률 저하와 작업자 안전 부담으로 이어졌다. 자비스는 해당 공정에 로봇 팔을 도입해 무거운 튜브와 디텍터를 자동으로 교체하고, 레이저 센서로 미세한 처짐과 위치 오차를 실시간 보정하는 시스템을 구축한다. 조건을 입력하면 장비가 스스로 이동 및 촬영을 수행하며 최적의 조건을 검색하는 ‘오토 스윕(Auto-Sweep)’ 기능도 탑재할 계획이다. 아울러 안전성 확보를 위해 차폐룸 내부에 CCTV, 열화상, 모션 비전 등 다중 융합 센서를 설치해 작업자 감지 시 출입문 잠금 및 X-ray 발생을 회로 차원에서 즉시 차단하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 기존 1~2일이 걸리던 촬영 조건 최적화 시간을 95% 이상 단축하고, 정밀도별 촬영 조건을 변경하며 다양한 시나리오를 자율 수행한다는 목표다. 차폐룸 출입 비율을 전체 작업 시간의 10% 이하인 준 무인화 수준으로 낮추고, 작업자 감지 시 X-ray를 차단해 안전사고 위험을 구조적으로 방지한다는 방침이다. 이번 경기도 컨설팅 사업에는 총 9개 기업이 참여하며, 향후 평가를 거쳐 선정되는 우수기업 3개사에는 기업당 약 2억원 규모의 실증 지원이 제공된다. 자비스는 후속 실증사업 참여도 추진할 예정이다. 한편 자비스는 반도체, SMT/PCB, 2차전지 등 주요 사업 부문에서 성과를 이어가고 있다. 반도체 첨단 패키징 분야에서는 고해상도 X-ray CT 검사장비 ‘XSCAN-H110-OCT’를 통해 TGV(유리 관통 전극) 검사 시장에 진출했으며, 해당 장비는 기존 대비 CT 검사 속도를 3배 향상시켜 CPO(광학소자 통합 패키징) 유리기판 검사에도 적용이 가능하다. SMT/PCB 분야에서는 대면적 3D AXI ‘XSCAN-9800P3’와 인라인 2D AXI ‘XSCAN-9800TW’ 라인업을 기반으로 글로벌 제조사에 장비를 공급 중이다. 2차전지 분야에서는 독자 개발한 회전광학계(Rotating Optics) 기반 배터리 전용 CT 검사장비로 ‘InterBattery Awards 2026’ 기술혁신상을 수상했으며, 전고체전지 검사시스템 국책과제에도 참여하고 있다. 자비스는 피지컬AI 기반 장비 자율화 기술을 더해 반도체·SMT/PCB·이차전지·식품을 아우르는 포트폴리오를 바탕으로 글로벌 X-ray 검사 솔루션 시장을 공략할 계획이다.

로봇 가치 ‘움직임 알고리즘’ 결정소프트웨어 데이터 축적 중요해져현대차그룹 ‘피지컬 AI’ 전환 속도“데이터 수집·공용 활용 길 열려야” 중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 분석했다.

중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 특히 유니트리는 IPO 자금 조달 예정액의 48.1%를 지능형 로봇 모델 연구 개발에 투입할 계획이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “한국은 절대적인 데이터 학습량이 부족한 상황”이라고 분석했다. 박 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 덧붙였다.

ICT 전문기업 진인프라(대표이사 김성용)가 종합건설사 대광건영(대표이사 박병일)과 손잡고 인공지능(AI) 기반 건설현장 안전관리 플랫폼인 ‘JinSafe(진세이프)’ 도입을 위한 현장 실증(PoC) 작업에 돌입했다고 밝혔다. 양사는 지난 6월 대광건영 구미 현장에 JinSafe를 구축해 현재 16개 채널의 AI 안전관제를 운영 중이며, 오는 8월에는 용인 고진역 현장으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 이번 실증은 AI 기반 안전관제 기술을 실제 건설현장에 적용해 중대재해 예방과 안전관리 효율성을 검증하기 위한 것으로, 향후 스마트 건설안전 관리체계 확산의 기반이 될 것으로 기대된다. JinSafe는 현장 CCTV 영상을 AI가 실시간으로 분석해 안전모와 안전조끼 미착용, 작업자의 위험 자세 및 돌발 동작을 자동으로 감지한다. 위험 상황이 포착되면 즉시 자동 캡처해 관리자에게 실시간 알림을 전송한다. 구미 현장과 광주 본사에서 통합 관제 화면을 동시에 모니터링할 수 있으며, 안전관리자는 모바일 앱을 통해 언제 어디서나 현장 영상과 이벤트 발생 내역을 확인할 수 있다. 7월에는 현장의 생생한 목소리를 반영해 주요 기능을 한층 더 고도화했다. 우선, 폭염기 온열질환을 선제적으로 예방하고자 관제 화면에서 현장 날씨와 체감온도를 동시에 확인할 수 있는 알림 기능을 도입했다. 이와 함께 기간별 안전 통계 및 리포트의 엑셀·PDF 자동 생성 기능, 위험 이벤트 처리 상태 관리, 그리고 담당자별 권한 설정 기능 등을 새롭게 적용해 운영 편의성과 안전 관리를 대폭 강화했다. 대광건영은 이번 실증을 자사 안전보건관리 체계를 한층 고도화하는 계기로 삼는다는 방침이다. 건설현장은 작업 구역이 넓고 공정이 수시로 변경되는 특성상 관리자의 육안 점검만으로는 안전 사각지대가 발생하기 쉽다. 이에 현장과 본사를 연결하는 이원 관제 체계를 구축해 현장 상황을 상시 확인하고, 위험 상황을 사후 확인하는 방식에서 벗어나 위험 발생 즉시 인지하고 대응하는 예방 중심의 안전관리 체계로 전환할 계획이다. 양사는 오는 8월 용인 고진역 현장으로 적용 범위를 확대한다. 구미 현장에서 검증한 관제 체계를 기반으로 현장별 작업 특성에 맞춰 감지 항목을 최적화하고, 실증 범위를 지속 확대해 나갈 예정이다. JinSafe의 가장 큰 특징은 기존 CCTV를 그대로 활용하면서도 산업별·기업별 특성에 맞춘 AI 학습이 가능하다는 점이다. 현재 시장에 보급된 AI 칩 내장형 CCTV나 별도의 AI Box 방식은 제조사가 사전에 정의한 사람·차량·안전모 등 정형 객체를 인식하는 데 초점이 맞춰져 있다. 반면 건설현장마다 다른 장비와 작업 형태, 기업별 안전관리 기준에서 발생하는 비정형 위험 요소까지 반영하기에는 한계가 있다. 새로운 감지 항목을 추가하려면 제조사의 기능 업데이트를 기다리거나 장비를 교체해야 하는 경우도 적지 않다. 또한 이러한 방식은 기존 CCTV를 AI 지원 모델로 교체해야 하는 부담이 따른다. 현장 규모가 커질수록 장비 교체 비용과 공사 기간 역시 증가할 수밖에 없다. 반면 JinSafe는 기존에 운영 중인 CCTV 영상을 그대로 연동해 서버에서 AI 분석을 수행하는 구조로, 별도의 카메라 교체 없이 도입할 수 있다. 여기에 산업별·기업별 특성을 반영한 맞춤형 AI 모델 학습을 제공해 실제 현장에서 발생하는 다양한 위험 요소를 지속적으로 학습하고 감지할 수 있다. 현장 데이터가 축적될수록 감지 정확도는 높아지고 오탐은 줄어드는 구조다. 양사는 이번 실증 성과와 현장의 목소리를 반영해 기능을 지속적으로 개선하고, 향후 대광건영의 모든 건설 현장으로 도입을 넓혀갈 방침이다. 아울러 중장기적으로는 온습도·가스·진동·미세먼지 등 현장 내 IoT 센서 정보와 CCTV 화면을 연계해 통합 모니터링 체계를 구축하고, 현장 맞춤형 AI 학습 데이터를 계속해서 축적해 위험 감지의 정확도를 더욱 끌어올릴 계획이다. 대광건영 관계자는 “안전은 비용이 아니라 현장을 지키는 기본”이라며 “근로자가 안심하고 일할 수 있는 현장을 만들기 위해 AI와 같은 스마트 안전기술을 적극 도입하고, 검증된 기능은 전 현장으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 진인프라 관계자는 “카메라를 교체하지 않고도 도입할 수 있다는 점과 현장이 요구하는 위험 요소를 직접 학습시킬 수 있다는 점이 JinSafe의 가장 큰 경쟁력”이라며 “대광건영과의 실증 과정에서 확인한 현장의 개선 요구를 빠르게 반영해 실제 건설현장에서 가장 효과적으로 활용되는 AI 안전관리 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

전국 어디든 상수도 행정은 만년 적자 신세다. 수돗물 생산에 필요한 원수의 80% 이상을 수질이 들쭉날쭉한 낙동강 원수에 의존하는 부산은 더 심각하다. 원수를 고도정수처리 하는 과정에서 더 큰 비용이 투입되기 때문이다. 3일 부산시에 따르면 부산 지역 수돗물 생산원가는 2024년 1t당 1087원에서 2025년엔 1116원으로, 올해엔 글로벌 정세 불안에 따른 에너지값 폭등으로 전년도 수준을 크게 웃돌 것으로 전망된다. 최근 상수도 요금 현실화에 나서 수도 요금을 2024년 7%, 2025년 8%, 올해 8% 각각 인상했지만 여전히 생산 원가에 못 미치는 상황이다. 지난해 기준 부산 상수도 현실화율(생산원가 대비 판매원가 비율)은 85%에 그쳤다. 100원 들여 만든 물건을 85원에 밑지고 판 셈이다. 수도 요금은 시민 삶의 질과 직결되는 공공요금이다 보니 생산 원가 증가에도 그에 비례해 올릴 수 없다. 이는 상수도 행정이 만성 적자일 수밖에 없는 주된 이유이기도 하다. 부산엔 매설된 지 수십 년 된 노후 상수관을 포함해 무려 9000㎞에 달하는 상수도관이 묻혀 있다. 노후화로 인한 잦은 관 파열도 문제지만 더 큰 문제는 언제 어디서 터질지 모른다는 것이다. 정수장을 비롯해 상수도 시설 관련 숙련된 전문 인력이 부족한 것도 부산시 상수도사업본부의 딜레마 중 하나다. 상수도 현장에서 일하던 소위 숙련공들이 속속 퇴직하고 그 자리를 메울 시설관리직이 부족한 실정이다. 부산시 상수도사업본부는 이런 딜레마를 극복하기 위한 대안으로 인공지능(AI)에 주목했다. 김병기 부산시 상수도본부장은 ‘왜 AI인가’라는 질문에 “수돗물 요금을 올리지 못한다면 공정 최적화, 자동화로 약품비, 동력비 등 생산 원가를 절감하고 언제 터질지 모를 상수도관의 최적 교체 시기를 파악해 비용을 줄이면 된다. 이를 구현할 수 있는 것이 AI”라고 말했다. 그러면서 “24시간 중단 없이 수돗물을 공급해야 하는 상수도 공정의 경우 실시간 데이터와 현장 경험을 지능화하면 의사결정의 신속·정확성 향상, 운영 효율 개선, 유지관리 비용 절감 등의 효과를 도모할 수 있다”고 덧붙였다. 선제적으로, 상수도 행정 전반에 AI를 도입한 결과 벌써 상당한 성과를 거두고 있다. 먼저 자체 개발한 전국 지방자치단체 최초의 멀티 AI 융합 공공플랫폼 ‘상수인(iN) 2.5’가 대표적 성과로 꼽힌다. 기존에는 누수나 수질 오염 사고가 발생하면 담당자가 수많은 모니터를 보면서 보고서를 작성한 뒤 법령을 검토해 대응했다면 이제는 특화된 AI들이 배치돼 톱니바퀴처럼 업무를 본다. 시설 운영 AI가 이상 징후를 감지하면 상황 대응 AI가 실시간 조치법을 제안하고 동시에 법령 분석·감사 AI가 행정적 절차나 위반 여부를 실시간 확인하고 실무자에게 알려줘 상수도 행정 업무의 효율을 극대화한다. 지방상수도 최초로 수돗물 생산 공정을 자율 운영하는 ‘AI 정수장’ 구현 시도는 대한민국 상수도 행정의 표준 사례로 불린다. AI 정수장 구축 사업은 80년 전 지어진 명장 제1정수장의 개량(현대화)과 함께 진행되고 있다. 기계시설 공간과 AI 디지털 공간이 동시 소통하는 AI 정수장 구축 사업은 실시간 공정 자동 제어, 빅데이터 기반 수질 관리 등 AI를 통한 정수장 자율 운영, 스마트 에너지 관리, 설비 예지 보전 시스템, 지능형 영상 감시 등이 핵심이다. 먼저 착수, 침전, 오존 처리, 여과 등 정수장 모든 공정의 자율 운영이다. 센서가 원수 오염도를 측정하면 AI가 알아서 정화 약품 투입량을 조절한다. 실시간 수량과 수질 등 정수장 운영 데이터를 취득, 분석한 뒤 AI 알고리즘을 통해 적정 약품 주입과 공정 운전 조건 등 최적의 운영 방안을 도출하고 조정한다. AI 정수장에선 AI가 영리한 에너지 관리도 수행한다. 펌프 등 동력 계통을 비롯해 정수장 설비가 에너지 다소비 설비에 해당하는 만큼 실시간 전력 소비량, 수위, 압력, 유량, 온도 데이터 분석을 통해 수요 예측과 설비 제어로 불필요한 가동을 줄여 전력 사용을 최적화하고 제어한다. 또 하나의 핵심은 예지 보전 시스템이다. 실시간 설비 상태에 대한 데이터 분석으로 고장을 감지하고 원인을 진단하는 예측 정비 시스템을 말한다. 고장 등 사고가 발생하기 전에 예측, 진단하고 정비함으로써 그만큼 비용과 시간을 절감할 수 있다. 폐쇄회로(CC)TV와 감시 센서에 AI 영상 분석 및 자동 추적 기술을 적용한 지능형 영상 감시 시스템으로 화재, 배관 누수, 약품 미투입 등 설비 사고, 안전사고 등에도 완벽하게 대처할 수 있다. 부산시 상수도사업본부는 지난해 12월 기후에너지환경부, 한국수자원공사와 ‘인공지능 전환(AX) 협약’을 맺고 올해 3월부터 주요 정수 처리 공정에 대한 AI 도입 컨설팅을 추진한 데 이어 4월엔 착수보고회까지 마쳤다. 컨설팅이 끝나면 올해 하반기부터 명장정수장 재건설과 연계한 AI 인프라 구축 공사를 시작해 2029년까지 완료할 계획이다. 본부는 명장정수장 AI 구축을 계기로 향후 추진하는 노후 정수장 현대화 사업에도 AI를 적용할 계획이다. 부산 상수도 AI 전환은 스마트 관망 관리로도 구현되고 있다. 김 본부장은 “내일 파열이 예상되는 관로를 오늘 교체하는 것이 가장 효율적인 예산 집행”이라고 강조한다. 달리 말해 사후 수리가 아닌 사전 교체로 망 관리 비용을 절감한다는 것이다. 과거엔 단순히 오래됐다는 이유만으로 관로를 교체하는 게 흔한 망 관리 방식이었지만 노후관이 무조건 누수를 일으키는 건 아닌 만큼 AI와 빅데이터 분석에 기반한 새로운 대응 방식이 스마트 관망 관리 시스템이다. 스마트 관망 관리 시스템을 통해 관 종류와 관경 데이터, 지반 조건, 과거 누수 이력, 수압 변화 등의 변수를 자료화해 AI 엔진이 누수 가능성 예측과 함께 우선 교체 대상을 선정함으로써 똑똑한 예산 집행이 가능하다.

은 대한민국을 뒤흔든 주요 사건들을 통해 숨겨진 진실을 추적하는 시리즈입니다. 과거의 기록을 되짚으며 사회적 경각심을 일깨우고 정의와 안전의 가치를 깊이 있게 고찰하는 서울신문의 특화 기사입니다. 서울신문은 기사 내용을 생생하게 전달하기 위해 AI 음성을 이용해 기사 내용을 재구성했습니다. 1999년 6월부터 2000년 4월까지, 단 10개월 만에 무고한 시민 9명을 잔혹하게 살해하고 다수에게 중상을 입힌 연쇄살인범 정두영. 그는 인간이 가져야 할 최소한의 양심과 연민마저 내다 버린 채, 오직 타인의 피눈물로 자신의 욕망을 채운 끔찍한 악마다. 완전 범죄를 호언장담하며 전국을 공포로 몰아넣었던 그의 참혹한 범행은 결국 스스로 남긴 흔적들에 의해 처절하게 짓밟혔다. 핏빛으로 물든 10억 원의 허상정두영은 사랑하는 여성과 가정을 꾸리고 아파트를 사고 PC방을 차리겠다는 지극히 평범한 일상을 꿈꿨다. 하지만 그 목표를 이루기 위해 설정한 ‘10억 원’이라는 금액을 모으는 방식은 경악스럽게도 강도 살인이었다. 노동의 가치를 철저히 기만한 채 살인을 자신의 ‘직업’으로 삼은 것이다. 그는 1년간 고급 주택만을 노려 무려 3억 2천만 원에 달하는 금품을 강취했고 그 피 묻은 돈 중 1억 3천만 원가량을 자신의 통장에 버젓이 적금으로 모아두는 기행을 보였다. 훔친 귀금속은 금은방을 운영하던 친형을 통해 장물로 처분하며 추적을 피하려 했다. 타인의 가정을 처참히 짓밟아 얻은 돈으로 자신의 행복을 설계하려 했던 그의 뻔뻔함은 인간의 탈을 쓴 악마 그 자체였다. 유영철을 탄생시킨 ‘롤모델’의 끔찍한 잔혹성정두영의 살인 행각은 단순히 돈을 빼앗는 것에 그치지 않고 피해자를 향한 무자비한 분노 표출로 이어졌다. 과거 18세 때 방범대원을 흉기로 찔러 12년을 복역했던 그는 불심검문에 걸릴 것을 극도로 두려워해 범행 도구를 미리 준비하지 않았다. 대신 침입한 피해자의 집 주방에 있는 칼이나 야구 방망이, 망치, 아령 등을 흉기로 사용하여 숨소리조차 나지 않을 때까지 피해자를 무참히 짓밟고 때리는 끔찍한 ‘오버킬(과잉 공격)’을 자행했다. 이토록 악랄하고 교묘한 정두영의 범행 수법은 훗날 대한민국을 충격에 빠뜨린 희대의 연쇄살인범 유영철에게 고스란히 전수되었다. 유영철은 정두영의 사건을 통해 범행 도구를 현장에서 조달하거나 둔기를 사용하는 법을 배웠고 수사에 혼선을 주기 위해 구두 뒤축을 떼었다 붙이며 족적의 크기를 속이는 수법까지 정두영을 철저히 모방했다. 인간이길 포기한 악마가 또 다른 괴물을 낳는 끔찍한 연쇄 작용이 일어난 것이다. 유일한 생존자가 남긴 진실의 조각들수많은 목숨을 앗아가며 완전 범죄를 이어가던 정두영의 폭주는 그가 스스로 현장에 남긴 단서들로 인해 서서히 금이 가기 시작했다. 2000년 3월 11일, 부산 서대신동의 고급 주택에서 두 명을 처참하게 살해하고 2시간 동안 금고를 부수던 중 집주인의 아내와 맞닥뜨렸다. 정두영이 둔기를 휘두르자 여성은 “17개월 된 아기가 있으니 제발 목숨만 살려달라”고 처절하게 애원했다. 과거 어머니에게 두 번이나 버림받았던 자신의 상처가 투영된 것인지, 정두영은 “아기 잘 키워”라는 말을 남기고 유일하게 그녀를 살려두었다. 이 단 한 명의 생존자는 정두영의 몽타주를 그려내는 결정적 역할을 했고 이는 곧바로 전국에 공개되었다. 또한 그는 여러 참혹한 범행 현장에 자신이 신고 있던 운동화의 족적을 남기는 돌이킬 수 없는 치명적인 실수를 저지르고 말았다. 천안에서의 마지막 인질극과 극적인 검거정두영의 피비린내 나는 질주는 2000년 4월 12일, 충남 천안에서 마침내 멈춰 섰다. 천안의 한 고급 주택에 침입한 그는 집주인 여성을 흉기로 위협하며 남편에게 현금 천만 원을 가져오라고 협박했다. 그러나 아내는 남편에게 전화를 걸어 평소와 전혀 다른 어색한 호칭과 억양으로 구조 신호를 보냈고 이를 직감한 남편의 신속한 기지로 무장 경찰이 출동했다. 경찰을 피해 지붕과 옥상을 기상천외한 속도로 넘나들며 도주하던 정두영은 끈질긴 추격전 끝에 형사들에게 제압당했다. 천안 경찰서로 압송된 그를 본 한 눈썰미 좋은 형사가 수배 전단 속 부산 연쇄살인범의 몽타주를 떠올렸다. 결정적으로 그가 신고 있던 운동화의 바닥 문양이 부산 살인 사건 현장에 찍힌 족적과 완벽하게 일치하면서 단순 인질 강도범으로 위장했던 희대의 연쇄살인범이 마침내 그 악랄한 민낯을 드러냈다. 반성 없는 악마의 최후돈이라는 얄팍한 명목으로 10명의 고귀한 생명을 짓밟은 정두영은 재판에서 사형을 선고받았다. 그러나 그는 경찰 조사에서 “내 안에 악마가 살고 있다”, “남들처럼 살아보려 했다”며 자신의 극악무도한 범죄를 외부의 탓으로 돌리는 뻔뻔하고 역겨운 변명만을 늘어놓았다. 피해자와 유가족의 고통은 철저히 외면한 채 오로지 자신의 처지만을 합리화한 것이다. 심지어 대전교도소에서 사형수로 복역 중이던 2016년에 작업장에서 몰래 모은 재료로 4m 길이의 사다리를 만들어 삼중 담장을 넘으려다 탈옥 시도 7분 만에 감지 센서에 발각되어 붙잡히는 촌극을 벌이기도 했다. 인간으로서의 일말의 죄책감조차 찾아볼 수 없는 이 악마의 궤적은, 타인의 생명을 짓밟고 쌓아 올리려 했던 추악한 욕망이 결국 얼마나 비참한 파멸을 맞이하는지 여실히 증명하고 있다.

요격 미사일 부족 현상을 겪고 있는 미국이 방공망뿐 아니라 전투기 보유량도 공군 창설 이래 가장 적은 수준으로 떨어졌다는 우려가 나왔다. 미국 군사 전문 매체 브레이킹 디펜스는 지난 27일(현지시간) 현지 하원의원을 인용해 “미국의 전투기 전력은 더 이상 버틸 힘이 없다”고 지적했다. 셰리 빅스 하원의원(공화당, 사우스캐롤라이나주)은 해당 매체에 낸 기고문에서 “미국의 국방 전략은 공군력에 달려 있지만 현재 미 공군 전투기 전력은 창설 78년 역사상 가장 노후화하고 규모가 작은 상태”라고 전했다. 빅스 의원에 따르면 공군이 운용 중인 구형 전투기는 신형 전투기 도입 대비 약 2대 1의 비율로 퇴역했다. 이는 노후 전투기 퇴역 속도가 신규 기체 도입 속도보다 약 2배 빠르다는 의미다. 현재 공군의 임무 전투기 보유 대수는 미 의회가 법으로 명시한 최소 하한선인 1145대 아래로 떨어졌다. 2028 회계연도에는 최저치를 기록할 것으로 예상된다. 미 공군의 2027 회계연도 예산안은 전투기 62대(F-35A 38대, F-15EX 24대) 구매를 목표로 명시했다. 그러나 전력 안정화에 못 미치는 수준이라는 지적이 나온다. 빅스 의원은 “F-35A와 F-15EX의 다년 계약 권한 확대를 강력히 요구하고 하원을 통과한 2027 회계연도 국방수권법안에 최소 보유 요건 강화 조항을 담았다”면서 “전투기 조달 격차를 좁히지 못할 경우 실제 충돌이 발생했을 때 중대한 약점이 드러날 수 있다”고 꼬집었다. 실제로 전문가들은 노후 전투기의 유지비가 많이 들고 첨단 위협에 대응하는 데 효과적이지 못한 만큼 신형 전투기의 도입이 시급하지만, 대체 전투기가 제때 확보되지 않은 상태에서 노후 전투기를 퇴역시킨다면 전력 규모에 문제가 생길 수 있다고 지적한다. 전투기 공급 부족, 태평양 지역서 가장 시급한 문제빅스 의원은 미국의 전투기 부족 문제가 현재 태평양 지역에서 가장 시급한 문제라고 강조했다. 중국이 빠르게 전력을 강화하고 있기 때문이다. 보도에 따르면 미 국방부는 중국이 2024년 중반까지 600개 이상의 실전 배치 가능한 핵탄두를 보유하게 될 것이며, 2030년까지 1000개 이상을 보유할 수 있을 것으로 평가한다. 더불어 재래식 전력과 미사일 전력, 해군력, 사이버 역량과 함께 공군력을 현대화하고 있다. 빅스 의원은 “중요한 것은 중국의 역량 증강 속도가 빠르고 지속적이며 점점 더 정교해지고 있다는 점”이라며 “미 공군의 전투기 전력이 축소되면 국제적 임무를 수행하는 동시에 중국의 이러한 도전에 대응할 여지도 줄어든다”고 강조했다. 미국 전투기 조달 지연 배경은?빅스 의원이 지적한 미국 전투기 조달 지연의 배경에는 현재 미국 방산업계가 고질적으로 앓고 있는 생산 병목 현상이 있다. F-35 전투기는 미국뿐 아니라 여러 동맹국이 동시에 구매하는 전투기인 만큼 생산라인이 이미 상당 기간 주문으로 채워져 있다. 엔진과 반도체, 항공 전자장비, 희토류 등 핵심 부품 공급망도 코로나19 팬데믹과 잇따른 전쟁으로 완전히 회복되지 않았고, 숙련 인력 부족까지 겹치면서 생산 속도를 단기간에 크게 늘리기 어려운 상황이다. 더불어 현재 미 공군은 전투기뿐 아니라 차세대 공중우세기(F-47), 협업전투기(CCA), B-21 스텔스 폭격기, KC-46 공중급유기, 차세대 핵전력 현대화 등 여러 대형 사업을 동시에 추진 중이다. 한정된 국방 예산으로 여러 사업이 경쟁하다 보니 기존 전투기 구매 물량을 대폭 늘리기가 어려운 구조라는 지적이 나온다. 더불어 첨단 센서와 스텔스 기술이 적용된 최신 전투기는 과거보다 가격과 유지비가 크게 높아지면서 같은 예산으로 구매할 수 있는 기체 수도 점차 줄어드는 실정이다. 한국 KF-21 등 수혜 입을까미국의 전투기 조달 지연이 장기화될 경우 한국 방산업계에도 새로운 기회가 생길 수 있다는 전망이 나온다. 특히 한국항공우주산업(KAI)이 개발한 KF-21 보라매는 4.5세대 전투기로 대량 생산이 가능하다는 점에서 일부 국가의 대안으로 거론될 가능성이 있다. 미국산 F-35나 F-15EX는 생산 일정이 수년씩 밀려 있는 데다 가격도 높은 편이지만, 상대적으로 납기와 가격 경쟁력을 갖춘 KF-21이 중동과 동남아시아, 동유럽 일부 국가에서 대안으로 검토될 수 있기 때문이다. 경전투기 시장에서도 수혜 가능성이 제기된다. KAI의 FA-50은 초음속 경공격기이자 경전투기로 필리핀과 폴란드, 말레이시아, 이라크 등에 수출된 실적을 보유하고 있다. 다만 미국의 전투기 부족이 곧바로 한국산 전투기 수출 증가로 이어질 것이라 단정하기는 어렵다. KF-21 역시 아직 실전 운용 실적과 대규모 수출 사례가 없는 만큼 경쟁력을 입증해야 하는 과제가 있기 때문이다. 미국이 동맹국의 전투기 수요를 자국산으로 충당하려는 기조도 여전한 상황이다.