자료 탐색·생산 중단 시간 90%↓정비·리뷰 대응 기간도 대폭 감소 정의선, 바이브 코딩도 직접 배워中 신차 대응하고 피지컬 AI 강화 현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

정부가 소형모듈원자로(SMR)와 핵융합, 재생에너지 등 7대 첨단 기술 분야를 대한민국 미래성장동력으로 정하고 집중 육성하기로 했다. 이 분야를 반도체와 인공지능(AI) 산업 이후 새로운 먹거리로 보고 국가의 핵심 전략 자산으로 키우겠다는 것이다. 이재명 대통령은 12일 청와대에서 ‘미래성장동력, 7대 SEED(씨앗) 보고회’를 주재하고 “우리가 무한한 기회를 누리는 선도자가 될 것인지 또는 도태의 위험에 언제나 노출돼 있는 추격자가 될 것인지는 우리의 선택에 달려 있다”며 “반도체 산업이 만들어 준 절호의 기회를 활용해 인공지능 시대, 그다음 먹거리를 우리가 미리 준비해야 한다”고 강조했다. 정부가 선정한 7대 시드는 SMR과 핵융합, 재생에너지, 양자, 우주·항공, 첨단바이오, 첨단 소재·부품 개발 등이다. 정부는 반도체 등 기존 주력산업을 중심으로 ‘3대 메가 프로젝트’를 추진해 산업 경쟁력을 높이고 여기서 창출된 자본과 성과를 차세대 첨단기술에 재투자하는 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 이에 대해 이 대통령은 “7가지 첨단 기술, 7대 시드 프로젝트는 우리 경제의 차세대 성장 엔진인 동시에 국가의 핵심 전략 자산이 될 것”이라고 평가했다. 이어 “대한민국의 대도약을 이끌어낼 혁신의 원동력이 될 것”이라고 덧붙였다. 또 “오늘 우리가 뿌린 첨단 기술 씨앗들이 미래에는 거대한 나무로 자라나서 새로운 메가프로젝트로 자라나게 될 것”이라고 했다. 이 대통령은 7대 시드 프로젝트 추진 이유로 첨단 기술의 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점을 들었다. 이 대통령은 “우리 인류 역사를 되돌아보면 언제나 한발 앞서서 첨단 과학기술에 투자한 국가는 번영을 이뤘고 이를 소홀히 한 국가는 쇠퇴했음을 알 수 있다”고 했다. 이어 “최근 주목받고 있는 첨단 기술의 공통적인 특징은 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점, 그리고 개인과 국가 모두 변화를 놓치면 소외된다는 점”이라고 설명했다. 정부 방침과 관련해 이 대통령은 “전통 제조업도 중요한데 그 기반 위에서 미래 첨단 산업에서 우리가 다른 나라들보다 앞서 가야 한다는 것”이라고 강조했다. 7대 시드 프로젝트 가운데 가장 눈에 띄는 분야는 차세대 SMR 육성이다. 정부는 경수형 SMR은 2035년 상용화하고 비경수형 SMR은 2030년대 건설에 착수하겠다는 목표를 제시했다. 비경수형은 원자로 냉각재로 물(경수) 대신 액체 나트륨 등을 사용하는 차세대 SMR이다. 특히 비경수형 SMR은 민관 공동 출자 특수목적법인(SPC)을 중심으로 기술 개발과 사업화를 동시에 추진해 글로벌 시장 선점에 나선다. 태양의 에너지 생성 원리를 지상에 구현하는 핵융합은 ‘한국형 혁신 핵융합로’를 개발해 2030년대 전력 생산을 실현한다는 계획이다. 동시에 2040년대 상용 전력 공급을 목표로 상용로 건설도 함께 추진한다. 재생에너지 분야에서는 페로브스카이트 태양전지와 기존 실리콘 태양전지를 겹쳐 만든 차세대 고효율 태양전지인 ‘페로브스카이트 탠덤셀’ 상용화를 추진한다. 풍력은 20㎿ 이상 초대형 터빈 상용화를, 수소는 50~100㎿급 대규모 수전해(전기분해) 실증에 나선다. 양자 분야에서는 오류정정이 가능한 100큐비트급 국산 양자컴퓨터를 확보하고 10년 내 양자칩 제조 역량 세계 1위를 목표로 내걸었다. 우주·항공 분야에서는 2030년 국내 최초 달 착륙과 2035년 독자 저궤도 위성통신망 구축을 추진한다. 첨단바이오 분야에서는 2030년 AI 바이오 인프라를 구축하고 2035년 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI) 제품을 상용화한다. 또 10대 핵심 광물 재자원화율을 2030년까지 20%로 확대하고 소부장(소재·부품·장비) 분야에 향후 5년간 10조원의 연구개발 투자에 나서기로 했다.

현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

러시아와 전쟁 중인 우크라이나군이 한국 방산 스타트업이 개발한 인공지능(AI)을 실제 전장에서 시험하고 있다. 전방 관측병이 무전으로 전달하던 표적 정보를 AI가 자동으로 정리해 포병 지휘관의 사격 결심까지 걸리는 시간을 줄이는 기술이다. 11일(현지시간) 우크라이나 방산 전문 매체 ‘우크라이나스 암스 모니터’에 따르면 한국 방산 AI 스타트업 뉴타입인더스트리즈는 현재 우크라이나 군부대와 함께 AI 기반 포병 표적 처리 소프트웨어 ‘바바라’(Barbara)를 시험하고 있다. 뉴타입인더스트리즈는 육군 포병 장교 출신인 조성원 대표가 설립한 회사로, 서울에 본사를 두고 있다. 바바라는 포탄이나 자주포 같은 무기체계가 아니다. 포병이 표적을 발견한 뒤 실제 사격에 들어가기까지 거쳐야 하는 ‘킬체인’의 정보 처리 속도를 높이는 소프트웨어다. 특히 전방 관측병과 사격지휘관 사이의 통신 과정에서 발생하는 지연과 인적 오류를 줄이는 데 초점을 맞췄다. “말하면 AI가 정리”…좌표 이상하면 경고까지 전방 관측병이 스마트폰을 이용해 표적 위치와 상황을 음성으로 보고하면 바바라는 이를 AI로 분석해 정형화된 디지털 정보로 변환한다. 이후 사격지휘관이 곧바로 확인할 수 있도록 전달한다. 여러 표적도 자동으로 처리할 수 있으며 지휘관의 의도와 전술적 제약 조건도 반영한다. AI는 단순히 음성을 문자로 옮기는 데 그치지 않는다. 보고된 좌표가 잘못됐을 가능성이 있거나 표적이 민간 지역에 있는 것으로 판단되면 이를 사용자에게 경고한다. 다만 실제 포격 여부는 AI가 결정하지 않는다. 최종 타격 결정권은 인간 지휘관에게 남겨두는 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식이다. 뉴타입인더스트리즈는 바바라가 기존 포병 사격 요청 과정의 병목을 줄일 것으로 기대한다. 회사 측은 현장에서 사용하는 스마트폰이나 태블릿에 프로그램을 적용할 수 있으며, 사격 요청 과정에서 이뤄지는 대화를 5분 안에 확인할 수 있도록 설계했다고 설명한다. 우크라이나에서 진행 중인 시험도 한 단계 진전된 것으로 전해졌다. 뉴타입인더스트리즈는 지금까지 우크라이나군 2개 부대와 접촉했으며 전투여단으로부터 초기 피드백을 받았다. 우크라이나군 관계자들은 바바라에 대해 자신들이 현재 운용하는 체계에는 없는 기능이라는 반응을 보였다고 조 대표는 전했다. 회사 홈페이지에는 협력 대상으로 우크라이나군 제92여단이 명시돼 있다. 이 부대는 과거 제92기계화여단으로 불렸으나 현재는 제92강습여단으로 개편됐다. 포병 넘어 공격드론까지…“하나의 화력체계로” 시험은 초기 검증 단계를 거쳐 보다 본격적인 전장 시험으로 넘어갔다. 다만 실제 전투가 계속되는 만큼 시험 일정은 전황에 따라 달라진다. 뉴타입인더스트리즈는 우크라이나군의 작전을 우선하면서 현장에서 받은 의견을 바바라에 단계적으로 반영하고 있으며 현재 시험을 올해 안에는 마무리할 수 있을 것으로 보고 있다. 회사는 바바라의 적용 범위도 넓히고 있다. 처음에는 포병 지휘통제 소프트웨어로 개발했지만 최근에는 기존 포병과 공격용 드론을 하나의 화력체계 안에서 연동하는 방향으로 확장하고 있다. 드론이 포병을 대체하는 것이 아니라 표적 탐지와 타격 능력을 보완하도록 만들겠다는 구상이다. 조 대표는 우크라이나 전쟁에서 포병의 중요성이 여전히 크다고 강조했다. 드론이 급속도로 확산했지만 결국 승패를 가르는 핵심 가운데 하나는 확보한 전장 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 실제 타격으로 연결하느냐는 것이다. 바바라는 포탄을 더 빠르게 날리는 기술이 아니라, 포탄을 쏘기까지 사람이 거쳐야 하는 판단 과정을 AI로 단축하는 기술인 셈이다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

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.

인간 설정 실수 찾아내 외부 접촉누구나 사용 가능한 ‘개방형 모델’해킹 등 악용 우려 목소리 더 커져美 오픈AI·앤트로픽 등 이은 논란미중 성능 경쟁 뒤처질라 안전 뒷전 미국에 이어 중국의 첨단 인공지능(AI) 모델에서도 보안 통제를 벗어난 사례가 확인되면서, AI 안전 문제가 미중 기술패권 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 중국 문샷AI의 ‘키미 K3’까지 격리된 환경을 벗어나 인터넷에 접속한 것으로 알려지면서, 최첨단 AI의 통제 위험이 미중 공통의 문제로 번진 것이다. 양국 모두 안전성 검증을 강화할 필요성을 느끼지만, 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 어느 쪽도 먼저 속도를 늦추기 어려운 ‘죄수의 딜레마’에 빠질 수 있다는 지적이 나온다. 로이터통신은 지난 7일(현지시간) 미국 보안업체 프런티어 시큐리티가 키미 K3를 시험하던 중 모델이 격리환경 밖 인터넷에 접속했다고 보도했다. 외부 통신 포트 일부가 열린 설정 실수를 모델이 찾아내 깃허브의 정보를 과제 해결에 이용했다. 실제 해킹은 없었지만 누구나 내려받아 개조할 수 있는 오픈웨이트 모델이어서 악용 가능성에 대한 우려가 제기됐다. 미국에서도 AI 모델의 통제 이탈이 실제 외부 시스템 침해로 이어진 사례가 잇따랐다. 오픈AI는 지난달 21일 GPT-5.6 솔 등이 보안 평가 중 격리환경의 취약점을 찾아 허깅페이스 실제 시스템까지 침투했다고 밝혔다. 앤트로픽은 클로드 계열 모델이 외부 기관 3곳을 무단 접근했음을 확인했고, 메타 모델 역시 평가 과정에서 제3자 시스템을 공격했다고 전했다. 상당수가 평가환경 설정 오류에서 시작됐지만, 고성능 AI가 작은 허점을 스스로 찾아 외부 행동으로 이어갔다는 점은 공통적이다. 미중 패권 경쟁은 이런 위험을 줄이는 것을 더 어렵게 만든다. 한쪽이 안전성 검증을 강화해 출시를 늦추는 동안 상대는 더 강력한 모델을 먼저 내놓을 수 있다. 반대로 양쪽 모두 개발 속도를 유지하면 충분히 검증되지 않은 모델이 잇따라 등장할 위험이 커진다. 함께 안전장치를 강화하는 것이 양국 모두에 이익이지만, 상대가 개발 속도를 낼 수 있어 먼저 속도를 늦출 수 없다. 결국 각자의 합리적인 선택이 전체 위험을 키우는 ‘죄수의 딜레마’다. 맷 시한 카네기국제평화재단 선임연구원은 최근 이런 딜레마를 완화할 방안으로 ‘병렬적 AI 안전(AI safety in parallel)’을 제안했다. 미중이 AI 경쟁 자체를 멈추거나 당장 하나의 규칙에 합의하기 어렵다면, 각자 안전조치를 강화하며 양국 모두에 위험한 부분부터 협력하자는 접근법이다. 위험 능력을 찾아내는 평가 방법과 새로운 위협 정보를 제한적으로 공유하고, 인간의 통제를 의도적으로 회피하는 능력처럼 모두에 직접적 위협이 되는 영역에서는 공동 평가 기준을 마련할 수 있다고 봤다. 현재로서는 기업의 자체 판단이 위험한 모델의 출시를 걸러내는 안전장치다. 오픈AI는 지난 7일 차세대 모델 ‘아스트라’가 자체 안전기준상 최고 단계인 ‘위험(Critical)’ 수준의 사이버 능력에 이를 가능성이 있다고 보고 일부 내부 작업을 중단했다고 밝혔다.

세계 최고 권위의 과학 기관과 지리 학술지마저 중국의 역사 왜곡에 속아 넘어간 정황이 포착됐다. NASA 지도에 나타난 만리장성… “동쪽 끝이 한국까지?”9일 사이버 외교사절단 반크는 유네스코(UNESCO), 미국 항공우주국(NASA), 내셔널지오그래픽 등 해외 유명 기관 영문 사이트 10곳을 조사한 결과, 만리장성(5건), 발해(4건), 고구려(2건) 등 총 11건의 왜곡된 한국사 서술을 확인했다고 밝혔다. 가장 심각한 대목은 만리장성의 위치다. NASA 지구관측소는 만리장성을 설명하며 “한국에서 고비사막까지 이어진다”고 표기했다. 내셔널지오그래픽도 만리장성의 구조가 “한국 국경에서 고비사막까지 이어진다”고 했다. 이는 중국이 2012년 고구려 성곽인 ‘박작성’을 만리장성의 일부인 ‘호산산성’으로 둔갑시켜 동쪽 기점으로 홍보해 온 ‘동북공정’ 논리를 공신력 있는 글로벌 기관들이 비판 없이 수용한 결과로 분석된다. 고구려는 ‘중국 북부’, 발해는 ‘삭제’… 줄줄이 왜곡된 고대사역사 왜곡은 만리장성에 그치지 않고 우리 고대사인 고구려와 발해의 영토 및 존재 자체를 축소하는 형태로 이어졌다. 유네스코 세계유산센터의 경우 고구려의 지배 지역을 단순 ‘중국 북부’로만 표기해 현대 중국의 지리적 범위와 고대 고구려 영토를 혼동하게 만들었다. 또 건국 연도 역시 기원전 277년과 기원전 37년으로 각각 다르게 기재해 혼선을 초래했다. 세계적 문화 기관인 메트로폴리탄 미술관 또한 고구려와 발해의 주요 활동 무대를 ‘한반도’로만 한정하면서, 과거 만주와 연해주를 호령했던 한국 고대사의 대륙적 면모를 크게 축소시켰다. 백과사전 사이트의 왜곡은 더욱 심각하다. 세계적인 권위를 자랑하는 브리태니커는 발해를 ‘중국과 한국’으로 분류하면서 정작 대한민국을 관련 지역에서 누락했고, 엔사이클로피디아닷컴은 발해라는 존재 자체를 전혀 언급하지 않아 676년 신라가 한반도 전체를 지배했던 것처럼 독자들이 잘못 이해하도록 서술했다. “과거엔 웹페이지 오류, 지금은 AI가 학습한다”반크는 이번에 발견된 오류들이 과거보다 훨씬 위험하다고 경고한다. 최근 빠르게 확산 중인 ‘생성형 인공지능’(AI) 기술 때문이다. 반크는 이번 조사 결과를 바탕으로 해당 기관들에 시정을 요구하는 서한을 발송하는 한편, 생성형 AI가 올바른 한국사를 학습할 수 있도록 지속적인 모니터링과 디지털 공공외교 활동을 이어갈 방침이다. 박기태 반크 단장은 “공신력 있는 기관의 웹사이트 문장은 글로벌 검색 엔진과 생성형 AI의 주요 데이터베이스로 활용된다”며 “이러한 오류를 방치할 경우 가짜 역사가 AI를 통해 전 세계 수억 명에게 정답처럼 재생산될 수 있다”고 우려했다.

러시아에서 공수부대 기념행사 도중 40대 부대원이 낙하산이 제대로 펼쳐지지 않는 사고로 추락해 숨지는 사고가 발생했다. 영국 매체 더 선에 따르면 지난 2일(현지시각) 러시아 수도 모스크바 인근 바툴리노 비행장에서 ‘러시아 공수부대의 날’(Airborne Forces Day) 행사가 열렸다. 당시 행사에 참석한 41세 공수부대원은 약 600m 상공을 비행하던 항공기에서 강하를 시작했다. 문제는 강하 도중 낙하산이 완전히 펼쳐지지 않으면서 발생했다. 행사 당시 영상을 보면 강하 직후 주낙하산이 정상적으로 전개되지 않자 해당 공수부대원의 몸이 공중에서 회전하며 빠르게 추락한다. 그는 이후 곧바로 예비 낙하산을 펼치려 했지만 지면까지 남은 거리가 너무 짧아 낙하산이 완전히 펼쳐지지 못한 것으로 알려졌다. 일반적으로 주낙하산에 문제가 생기면 예비 낙하산을 펼쳐 착륙하도록 훈련받지만, 이번 사고에서는 주낙하산이 제대로 기능하지 않은 상태에서 이미 상당한 고도를 잃은 뒤였기 때문에 예비 낙하산을 펼칠 시간이 부족했다. 사고 직후 현장에 있던 구조 인력이 즉시 출동했지만, 공수부대원은 치명적인 부상을 입고 결국 숨을 거뒀다. 해당 사고는 수많은 관람객이 지켜보는 가운데 발생했으며, 당시 촬영된 영상이 온라인과 SNS를 통해 확산하면서 큰 충격을 안겼다. 현재 러시아 관계 당국은 주낙하산이 왜 정상적으로 펼쳐지지 않았는지를 중심으로 사고 원인을 조사하고 있다. 조사에서는 낙하산 장비의 결함 여부, 포장 과정에서의 문제, 전개 장치의 이상, 강하 절차상 오류 등 여러 가능성을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 블라디미르 푸틴 러시아 대통령은 이날 크렘린궁 홈페이지를 통해 “공수부대는 뛰어난 용기와 불굴의 정신, 강한 전우애를 갖춘 장병들로 구성돼 있다”며 “특별군사작전(우크라이나 전쟁의 러시아 명칭) 지역에서 임무를 수행하는 공수부대원들의 용기와 헌신을 높이 평가한다”고 발표했다. 전쟁 중에도 군 기념일 챙기는 푸틴한편 러시아 공수부대의 날은 매년 8월 2일 공수부대의 창설과 활약을 기념하는 행사로, 각지에서 낙하산 강하 시범과 기념식 등이 열린다. 러시아는 우크라이나와 4년 넘게 전쟁을 이어가면서도 공수부대의 날과 같은 군 기념행사를 지속해서 열고 있다. 군 사기 유지와 국가 선전, 전통 계승 등의 목적을 위해서다. 특히 러시아의 공수부대의 날은 매우 중요한 군 기념일로 꼽힌다. 러시아 공수부대(VDV)는 소련 시절부터 정예부대로 여겨져 왔으며, 제2차 세계대전과 체첸전, 시리아전, 우크라이나 전쟁 등 주요 군사작전에 투입된 부대다. 해당 기념일은 단순히 행사를 즐기는 날이 아니라 공수부대의 역사와 전통, 희생을 기리는 국가적인 행사로 인식하는 배경이다. 더불어 전쟁 중에는 이러한 행사가 군 장병과 국민의 사기를 유지하는 수단으로 활용될 수 있다. 정부는 기념식과 낙하산 강하 시범, 군악 공연 등을 통해 군의 전통과 전투력을 강조하고, 장병들에게는 자부심과 소속감을 높여주는 효과를 기대한다.

오픈AI와 앤트로픽에 이어 메타의 인공지능(AI) 모델도 보안 시험 도중 외부 기관 시스템에 무단 침입한 사실이 확인됐다. 스스로 판단하고 행동하는 AI가 사람의 작은 설정 실수를 실제 해킹으로 이어지는 사례가 잇따르면서, 첨단 AI를 개발자가 제대로 통제할 수 있는지를 둘러싼 우려가 커지고 있다. 메타는 5일(현지시간) 자사 코딩 특화 모델 ‘뮤즈스파크 1.1’이 독립 검증업체 이레귤러의 보안 시험 과정에서 외부 기관 한 곳의 시스템 취약점을 이용해 무단 침입했다고 밝혔다. 시험 환경의 설정 오류로 모델이 인터넷에 연결되자, 외부망에서 발견한 취약점을 실제 공격에 활용한 것이다. AI가 격리 환경인 ‘샌드박스’를 스스로 빠져나간 것은 아니었다. 그러나 외부 시스템과 도구에 접근할 수 있는 AI가 사람의 실수로 통제 범위를 벗어나자 별도의 지시 없이 취약점을 찾아 침입까지 실행했다는 점에서 위험성이 드러났다. 단순한 설정 오류가 데이터 유출이나 시스템 침해로 확대될 수 있다는 우려도 커졌다. 메타는 해당 모델이 제3자 서비스의 취약점을 악용했으며 앞서 다른 AI 기업에서 보고된 사례와 유사한 방식이었다고 설명했다. 이레귤러도 정교한 해킹 공작이나 샌드박스 탈출은 아니며 현재 남아 있는 보안 문제도 없다고 밝혔다. 양사는 추가 조사 뒤 사고 경위와 재발 방지책을 담은 보고서와 백서를 공개할 예정이다. 비슷한 사고는 최근 몇 주 사이 오픈AI와 앤트로픽에서도 잇따랐다. 오픈AI의 GPT와 앤트로픽의 클로드 역시 보안 평가 과정에서 인터넷망 설정 오류를 틈타 외부 시스템에 무단 접근한 사실이 확인됐다. 이번 사고는 메타가 첫 AI 코딩 에이전트 ‘뮤즈코드’를 공개한 날 알려졌다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 이날 엑스(X)를 통해 뮤즈코드 베타 버전 출시를 발표했다. AI 코딩 에이전트는 개발자의 질문에 코드만 제안하는 기존 챗봇과 달리 필요한 파일을 찾고 작업 계획을 세운 뒤 코드 작성과 수정, 시험·검증까지 수행한다. 뮤즈코드는 해킹 사고가 발생한 모델의 후속 버전인 ‘뮤즈스파크 1.2’를 기반으로 한다. 메타 자체 평가에서는 일부 항목에서 오픈AI 코덱스를 앞섰지만 앤트로픽 클로드코드에는 미치지 못했다. 메타는 대신 입력 토큰 100만개당 1.25달러, 출력 토큰 100만개당 4.25달러의 낮은 가격을 내세웠다. 알렉산더 왕 메타 AI 총괄은 일부 등급의 비용이 경쟁 제품보다 10배 이상 저렴하다고 밝혔다.

경북 포항시가 인공지능(AI)을 기반으로 한 공장 설계와 사전 검증 기술 개발에 나선다. 시는 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 ‘2026년 기계장비산업 기술개발사업’ 공모에 최종 선정됐다고 6일 밝혔다. 경북도와 함께 ‘K-Factory 턴키 수출을 위한 AI 기반 공장 통합 설계·사전검증 플랫폼 개발(KRAFT)’ 사업을 추진한다. 사업에는 국비 12억 5000만 원 등 총 20억 9000만 원 규모의 연구개발비가 투입된다. 텔스타㈜가 주관하고 포항소재산업진흥원, 한국과학기술원(KAIST), ㈜랩투마켓이 공동 연구로 참여한다. 에코프로비엠은 실증 기업으로 참여해 개발 기술을 제조 현장에 직접 적용한다. KRAFT는 해외에 공장을 건설하기 전 단계에 생산공정과 설비, 물류 운영체계를 디지털 환경에 그대로 구현해 통합 검증하는 플랫폼이다. 해외 공장 신·증설 과정에서 발생하는 시운전 지연, 설비 연계 오류, 물류 비효율 등 투자 효율성을 떨어뜨리는 요인을 제거하기 위해 조성된다. 사업을 통해 ▲AI 기반 공장 통합 설계·사전검증 프레임워크 구축 ▲DES 기반 통합 시뮬레이션 기술 ▲가상 시운전 기반 사전검증 기술 ▲AI 기반 공장 운영 최적화 기술 등 4개 분야를 집중 개발한다. 설계부터 시뮬레이션, 사전검증, 운영 최적화까지 하나의 시스템으로 연결하는 플랫폼을 완성할 계획이다. 개발된 기술은 에코프로비엠 제조 현장에서 실제 생산환경과 연계해 검증을 거친다. 이를 기반으로 경북 전역 제조기업으로 인공지능 전환(AX)을 확산시켜 나갈 방침이다. 박용선 시장은 “에코프로비엠 실증을 시작으로 지역 제조기업 전반으로 성과를 확산해 포항이 K-팩토리 수출의 거점으로 자리 잡도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

경기도의회 도시환경위원회 부위원장 이혜원 의원(국민의힘, 양평2)이 인공지능(AI) 기반 부동산 거래 안전망 구축 과정에서 발생할 수 있는 원천 정보 오류 및 시스템 결함에 대비해 도민 구제 장치를 명확히 마련해야 한다고 강조했다. 이 의원은 6일 경기도의회 양평상담소에서 「경기도 부동산 거래 안전망 구축·운영 및 이용에 관한 조례안」 추진 현황에 대한 업무보고를 받고, 시스템 신뢰성 확보와 이용자 권익 보호 방안을 집중 점검했다. 이번 조례안은 AI와 공공데이터를 결합해 부동산 거래의 위험 요소를 계약 전·중·후 단계별로 분석 및 안내함으로써 전세사기 피해를 예방하고 안전한 거래 환경을 만드는 데 목적을 두고 있다. 시스템이 도입되면 부동산 등기·주민등록·확정일자 정보는 물론 임대인의 국세·지방세 체납 정보 및 신용정보 등이 다각도로 연계 분석돼 사전에 위험을 알리고, 계약 체결 이후의 권리관계 변동까지 지속적으로 모니터링하게 된다. 이날 보고회에서 이 의원은 시스템이나 원천 정보의 오류로 도민에게 불이익이 발생하지 않도록 조례와 운영 지침에 구제 절차를 명시할 것을 강력히 주문했다. 특히 개인정보 최소 수집, 목적 외 이용 금지, 분석 종료 즉시 파기 등 엄격한 개인정보 보호 원칙 적용과 함께 ▲원천 정보 정정 요청 ▲AI 분석 결과 이의신청 및 재분석 절차 ▲시스템 오류에 따른 피해 구제 ▲수수료 환불 기준 등 다각적인 권익 보호 장치가 조례에 담겨야 한다고 강조했다. 이혜원 의원은 “AI 기반 부동산 거래 안전망은 데이터의 정확성과 신뢰성이 최우선 과제”라며 “원천 정보 오류나 분석 자료의 신뢰성 문제로 도민이 피해를 보는 일이 없도록 정정, 재심사, 피해 구제 절차를 명확히 수립해 누구나 믿고 이용할 수 있는 시스템을 구축해야 한다”고 밝혔다. 이어 “도민의 소중한 재산을 보호하는 중요한 정책인 만큼 개인정보 보호와 권익 구제까지 꼼꼼히 반영된 실효성 있는 조례가 될 수 있도록 끝까지 챙기겠다”고 덧붙였다. 한편, 경기도는 2026년 7월 부동산 거래 안전망 테스트 운영을 성공적으로 마치고 같은 해 하반기부터 본격적인 서비스를 개시했다. 도는 향후 관련 조례 제정 절차를 차질 없이 마무리하여 2027년부터 시스템을 전면 시행할 계획이며, 이를 통해 전세사기 예방과 건전한 부동산 거래 문화 정착에 기여할 것으로 기대하고 있다.

호반그룹이 한국건설기술연구원, 서울경제진흥원, 창업진흥원과 공동 주최한 ‘2026 호반혁신기술공모전’에서 인공지능(AI) 기반 소프트웨어를 통해 설계 업무에서의 생산성을 높인 ‘투피트’가 대상을 받았다. 호반그룹은 5일 서울 강남구 코엑스에 마련된 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에서 호반혁신기술공모전 최종 심사 발표와 시상식을 열고 대상, 최우수상 등 10개 기업을 시상했다. 대상을 받은 투피트는 수작업에 의존하던 복잡한 건축 설계와 도면 검토를 AI로 해결하는 AI 자동 최적 설계 소프트웨어 ‘옵티미’와 도면 분석 검토 솔루션 ‘레비’를 개발했다. 옵티미는 건축 법규와 현장 조건을 입력하면 AI가 가장 효율적인 설계안을 자동으로 그려낸다. 인간이 168시간 매달려야 했던 고난도 도면 작업을 평균 1.5시간 만에 끝내며 작업 시간을 99%나 줄였다. 자재를 덜 써서 원가를 절감하거나, 주차장 구획을 최대로 늘려 사업성을 높이는 등 맞춤형 설계도 가능하다. 레비는 인간이 놓치기 쉬운 설계도면과 각종 서류 간의 불일치를 AI가 찾아내 경고해 주고, 도면 오류로 인해 현장에서 흔히 발생하는 재시공이나 인허가 반려 사태를 사전에 차단해 비용 손실을 막아준다. 최우수상은 AI 기반 로봇 및 시설 통합 운영관리 시스템을 개발한 ‘엘케이로보틱스’가 수상했다. 엘케이로보틱스는 AI 자율주행 로봇과 통합관제 시스템을 기반으로 시설관리와 보안, 안전관리를 통합 지원하는 스마트 운영 플랫폼을 개발했다. 눈에 띄는 엘케이로보틱스의 장비는 실내외 비정형 환경 순찰로봇 ‘LKR-T1’이다. 2족 보행과 바퀴 주행을 결합해 계단, 단차, 비포장도로 등 험로를 자유롭게 이동한다. 야간 화재나 유해가스 누출, 침입자 등 이상 상황을 실시간으로 감지하고 영상 알림을 전송해 정유·화학 공장이나 대형 건설 현장의 안전 사각지대도 해소한다. 이 밖에 우수상은 ‘에바’(차세대 친환경 AI 전기차 충전 솔루션), ‘와트’(건물 내 짐 배송 로봇 서비스) 2개 업체에 돌아갔다. 챌린지상은 ‘플랜바이테크놀로지스’(AI 기반 공동주택 특화 제안 및 시안 제작 업무 자동화 플랫폼), ‘커넥틴’(스마트 건설 현장 운영 시스템), ‘토이코스’(검침 빅데이터 기반 옥내급수관 누수탐지 기술), ‘콕스웨이브’(실무자 중심 AI 에이전트 솔루션) 등 4개 업체가 받았다. 시너지상은 ‘라스트마일’(스마트폰 기반 AI 품질검측·실내 위치기록 통합 플랫폼), ‘에어링크’(인프라 시설 유지관리 플랫폼)가 각각 수상했다.

호반그룹이 한국건설기술연구원, 서울경제진흥원, 창업진흥원과 공동 주최한 ‘2026 호반혁신기술공모전’에서 인공지능(AI) 기반 소프트웨어를 통해 설계 업무에서의 생산성을 높인 ‘투피트’가 대상을 받았다. 호반그룹은 5일 서울 강남구 코엑스에 마련된 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에서 호반혁신기술공모전 최종 심사 발표와 시상식을 열고 대상, 최우수상 등 10개 기업을 시상했다. 대상을 받은 투피트는 수작업에 의존하던 복잡한 건축 설계와 도면 검토를 AI로 해결하는 AI 자동 최적 설계 소프트웨어 ‘옵티미’와 도면 분석 검토 솔루션 ‘레비’를 개발했다. 옵티미는 건축 법규와 현장 조건을 입력하면 AI가 가장 효율적인 설계안을 자동으로 그려낸다. 인간이 168시간 매달려야 했던 고난도 도면 작업을 평균 1.5시간 만에 끝내며 작업 시간을 99%나 줄였다. 자재를 덜 써서 원가를 절감하거나, 주차장 구획을 최대로 늘려 사업성을 높이는 등 맞춤형 설계도 가능하다. 레비는 인간이 놓치기 쉬운 설계도면과 각종 서류 간의 불일치를 AI가 찾아내 경고해 주고, 도면 오류로 인해 현장에서 흔히 발생하는 재시공이나 인허가 반려 사태를 사전에 차단해 비용 손실을 막아준다. 최우수상은 AI 기반 로봇 및 시설 통합 운영관리 시스템을 개발한 ‘엘케이로보틱스’가 수상했다. 엘케이로보틱스는 AI 자율주행 로봇과 통합관제 시스템을 기반으로 시설관리와 보안, 안전관리를 통합 지원하는 스마트 운영 플랫폼을 개발했다. 눈에 띄는 엘케이로보틱스의 장비는 실내외 비정형 환경 순찰로봇 ‘LKR-T1’이다. 2족 보행과 바퀴 주행을 결합해 계단, 단차, 비포장도로 등 험로를 자유롭게 이동한다. 야간 화재나 유해가스 누출, 침입자 등 이상 상황을 실시간으로 감지하고 영상 알림을 전송해 정유·화학 공장이나 대형 건설 현장의 안전 사각지대도 해소한다. 이 밖에 우수상은 ‘에바’(차세대 친환경 AI 전기차 충전 솔루션), ‘와트’(건물 내 짐 배송 로봇 서비스) 2개 업체에 돌아갔다. 챌린지상은 ‘플랜바이테크놀로지스’(AI 기반 공동주택 특화 제안 및 시안 제작 업무 자동화 플랫폼), ‘커넥틴’(스마트 건설 현장 운영 시스템), ‘토이코스’(검침 빅데이터 기반 옥내급수관 누수탐지 기술), ‘콕스웨이브’(실무자 중심 AI 에이전트 솔루션) 등 4개 업체가 받았다. 시너지상은 ‘라스트마일’(스마트폰 기반 AI 품질검측·실내 위치기록 통합 플랫폼), ‘에어링크’(인프라 시설 유지관리 플랫폼)가 각각 수상했다.

AI 기반 건설테크 전문기업 ㈜매쓰에이아이(대표 허준)는 오는 5~8일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에서 외국인 근로자와의 현장 소통을 지원하는 실시간 다국어 플랫폼 ‘커넥트 라이브(Connect Live)’를 선보이고 본격적인 마케팅에 나선다고 4일 밝혔다. 최근 국내 건설 현장은 고령화와 인력 부족으로 외국인 근로자 비중이 빠르게 늘고 있다. 언어 장벽으로 인한 의사소통 미숙은 시공 오류와 안전사고로 이어질 수 있어, 중대재해처벌법 대응과 현장 안전관리의 핵심 과제로 떠올랐다. ‘커넥트 라이브’는 이러한 소통 단절을 해결하고 현장 안전을 확보하기 위해 개발된 스마트 건설 솔루션이다. 건설 특화 AI 알고리즘 적용… 현장 용어 번역 정확도 30% 향상‘커넥트 라이브’는 한국어를 비롯해 영어, 중국어, 일본어, 베트남어, 태국어, 우즈베크어 등 국내 건설 현장 투입도가 높은 주요 언어의 실시간 통역을 제공한다. 범용 번역기와 달리 건설 전문 시공 용어와 안전 교육 수칙 데이터를 집중 학습시킨 ‘건설 특화 AI 알고리즘’을 자체 ই식한 것이 특징이다. 이를 통해 일반 번역 대비 현장 용어 번역 정확도를 30% 이상 높여 오작업 위험을 최소화했다. 실제 현장 검증을 통한 성과도 입증됐다. 매쓰에이아이는 호반건설 현장 실증 프로젝트를 마무리하며 기술성숙도(TRL) 8단계를 확보했다. 실증 결과, 도입 현장의 안전사고 발생률은 약 20% 감소했고 작업 생산성은 15% 향상됐다. 현장별로 발생하던 통역 인력 고용 비용도 연간 약 1,500만 원 절감하는 효과를 거뒀다. 매쓰에이아이 허준 대표는 “커넥트 라이브는 외국인 근로자의 안전을 보호하는 동시에 건설사의 생산성 향상과 중대재해 리스크 관리를 돕는 솔루션”이라며 “이번 전시를 계기로 대형 건설사 및 협력사들과의 상생 협력을 강화하고 건설 현장의 디지털 전환과 안전 표준화에 앞장서겠다”고 말했다. 한편 매쓰에이아이가 참가하는 ‘호반 동반성장+건설특별관’은 서울신문이 주최하고 호반이 후원하며, ‘코리아빌드위크’ 및 ‘넥스트콘(NextCon)’과 통합 개최된다. 행사 기간 동안 호반 혁신기술공모전 시상식, Hi Demo Day, 혁신기술 세미나 등이 열려 건설사와 스타트업, 중소기업 간 기술 교류와 상생 협력을 지원할 예정이다. 행사는 8일까지 코엑스에서 개최된다.

경남 통영에서 발생한 60대 여성 살인 사건이 발생 55일째를 맞은 가운데 경찰이 폐쇄회로(CC)TV 정밀 분석을 통해 살인 용의자의 신체적 특징을 처음으로 특정했다. 경남경찰청은 3일 주변 CCTV 영상의 오류를 최소화하는 보정 작업을 거친 결과 용의자를 키 175㎝가량의 보통 체격인 남성으로 확인했다고 밝혔다. 경찰은 지난달 27일 사건 관련 CCTV 영상을 공개한 이후 지난 2일 오후 8시까지 모두 116건의 제보가 접수됐다고 설명했다. 현재 제보 내용을 토대로 사실관계를 확인하고 신빙성을 판단하며 용의자를 추적하고 있다. 이번 사건은 지난 6월 10일 오전 6시 34분쯤 통영시 도산면 한 주택에서 60대 여성 A씨가 흉기에 찔려 숨진 채 가족에게 발견되면서 드러났다. 경찰은 용의자가 같은 날 오전 0시 20분쯤 A씨의 주택에 침입해 약 2시간가량 머문 뒤 범행을 저지른 것으로 보고 있다. 이후 오전 2시 20분쯤 가방과 노인 안전용 응급 신고 장비를 들고 집을 빠져나간 것으로 파악했다. 주택 CCTV에는 범행 장면 일부가 담겼지만 용의자가 모자와 복면, 장갑을 착용해 얼굴과 신원을 확인하기 어려웠다. 범행이 심야 시간대 이뤄진 데다 주택 뒤편이 곧바로 야산으로 이어지는 외진 지형이어서 이동 경로를 추적하는 데도 어려움을 겪었다. 경찰은 사건 현장 주변 140~150대의 CCTV를 확보해 분석하고, 통영경찰서 형사 21명과 경남경찰청 광역수사대 20명 등 모두 41명 규모의 전담팀을 꾸려 수사를 이어가고 있다. 피 해자 주변인 탐문과 통신 기록, CCTV 영상 등을 폭넓게 분석했지만 아직 용의자를 특정할 결정적 단서는 확보하지 못한 상태다. 현재까지 금품이 사라진 흔적은 확인되지 않아 단순 강도살인이 아닐 가능성도 제기된다. 경찰은 용의자가 피해자 집에 있던 가방을 들고 나간 사실은 확인했지만 가방 안에 무엇이 들어 있었는지는 파악하지 못했다. 보험 가입 명세에서도 범행 동기를 뒷받침할 만한 특이점은 발견되지 않은 것으로 전해졌다. 주택 앞에 설치된 노인 안전용 모션 감지기가 사라진 점도 수사 대상이다. 경찰은 용의자가 자신의 움직임이 기록됐다고 오인해 증거를 없애려 장비를 가져갔을 가능성에 무게를 두고 있다. 경찰은 지난달 13일 사건 해결의 결정적 단서를 제공하는 제보자에게 최대 1억원의 신고보상금을 지급하겠다고 발표한 데 이어 CCTV 영상도 공개하며 시민 제보를 받고 있다. 범인이 검거되지 않은 채 시간이 흐르면서 야간 외출을 자제하는 주민이 늘었고, 사건 초기에는 인공지능(AI)으로 조작한 용의자 사진이 사회관계망서비스(SNS)에 확산해 혼란이 빚어지기도 했다. 공개수사 전환 여부를 놓고도 의견이 엇갈린다. 앞서 경찰은 “용의자의 윤곽이 어느 정도 나온 뒤 공개수사로 전환하는 것이 수사에 도움이 될 수 있다”며 신중한 입장을 유지하고 있다. 반면 시민 제보를 확대하고자 공개수사로 전환해야 한다는 목소리도 있다. 경찰 관계자는 “모든 가능성을 열어두고 수사를 진행하고 있으며 최대한 이른 시일 안에 성과를 내기 위해 노력하고 있다”고 강조했다.

오픈AI에 이어 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델도 사이버 보안 평가 과정에서 실제 외부 시스템을 공격한 사실이 드러났다. 오픈AI 모델이 격리 환경의 취약점을 뚫고 외부로 빠져나간 것과 달리, 앤트로픽의 ‘클로드’는 인터넷이 차단된 가상공간이라는 안내를 믿고 현실 시스템을 공격했다. 원인은 달랐지만 최첨단 AI가 평가자의 통제 밖에서 실세계에 피해를 줄 수 있다는 위험이 잇따라 현실화했다는 우려가 나온다. 앤트로픽은 30일(현지시간) 사이버 보안 평가 기록 14만 1006건을 전수 조사한 결과 클로드 오퍼스 4.7과 클로드 미토스5, 내부 연구용 모델이 외부 기관 3곳의 시스템에 무단 접근한 사실을 확인했다고 밝혔다. 조사는 오픈AI 모델의 허깅페이스 침투 사고가 공개된 뒤 유사 사례를 찾는 과정에서 이뤄졌다. 사고는 외부 평가사 이레귤러가 구축한 ‘깃발 빼앗기’ 모의 해킹 환경에서 발생했다. 앤트로픽은 클로드에 인터넷이 연결되지 않은 가상공간이라고 안내했지만, 설정 오류로 실제 인터넷 접속 경로가 열려 있었다. 클로드는 외부에서 발견한 현실 시스템을 훈련 환경의 일부로 오인해 약한 비밀번호와 인증되지 않은 접속 경로 등을 이용해 침투했다. 피해 양상도 적지 않았다. 오퍼스 4.7은 가상 목표와 이름이 같은 실제 기업의 시스템에 침투해 인증정보와 수백건의 운영 데이터를 확보했다. 미토스5는 악성 파이썬 패키지를 공개 저장소에 등록했고, 약 한 시간 동안 실제 시스템 15곳에서 내려받아 실행됐다. 이 가운데 한 보안업체의 인증정보가 외부로 빠져나가 추가 시스템 접근으로 이어졌다. 모델별 대응은 달랐다. 오퍼스 4.7은 실제 시스템일 가능성을 인식하고도 공격을 계속했고, 미토스5는 현실 공격의 위험성을 스스로 짚었지만 다시 가상환경이라고 판단했다. 반면 최신 내부 연구용 모델은 외부 기업의 클라우드 계정에 침투한 뒤 실제 시스템임을 깨닫고 스스로 공격을 중단했다. 앤트로픽은 다만 세 사례만으로 모델 간 안전성을 단정하기는 어렵다고 설명했다. 앤트로픽은 지난 23일 관련 평가를 중단하고 피해 기관에 사고 사실을 통보했다. 회사는 이번 사고를 모델이 독자적 목표를 추구한 ‘정렬 실패’보다는 평가 환경과 운영 통제의 실패에 가깝다고 봤다. 그러면서 외부 평가사까지 포함한 보안 점검과 실시간 모니터링을 강화하고, 독립 평가기관 METR의 제3자 검증도 받겠다고 밝혔다.

호반건설은 인공지능(AI) 기반 ‘레미콘 자동 수량 산출 기술’을 개발해 호반써밋 현장 두 곳에 시범 적용하고 있다고 28일 밝혔다. ●서버 등록 도면 AI가 자동 분석 AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술은 지하층 등 구조물 타설에 필요한 레미콘 물량을 AI가 자동으로 산출하는 시스템이다. 서버에 등록된 도면을 AI가 자동으로 분석하고 가공된 도면에 현장 기술자가 타설 구간을 표시하면 실시간으로 레미콘 소요량이 산출되는 방식이다. 바닥, 기둥, 보 등 구조체별 수량과 레미콘 강도별 수량으로 구분해 결과를 확인할 수 있다. 이전에는 현장 기술자가 도면을 직접 확인하며 타설 구간별 레미콘 수량을 수작업으로 계산해 주문했다. 따라서 경험이 적은 기술자는 수량을 산출하는 데 시간이 오래 걸리고 오류에 대한 부담도 컸다. 산출량이 실제 필요한 물량과 차이가 나면 타설이 지연되거나 레미콘이 과다하게 남는 등 비효율적으로 현장이 운영되는 것이다. AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술을 활용하면 현장 기술자는 자동 산출된 데이터를 바탕으로 더 정확하게 레미콘 주문 계획을 세울 수 있게 된다. 호반건설은 이번 기술을 통해 업무 시간을 단축하고 수량 산출의 정확도 향상, 레미콘 손실량 감소, 공정 운영 효율 개선 등의 효과가 기대된다고 봤다. 호반건설은 이달 한 달간 호반써밋 건설 현장 2곳에서 기술 검증을 진행하고 있다. 이번 기술 개발을 주도한 호반건설 CA(Cost＆AS)팀은 현장 사용자들의 의견을 반영해 기능을 보완한 뒤 다음 달 중 전체 현장으로 확대 적용할 계획이다. 전 현장에서 적용을 마치면 AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술을 건설 현장에서 본격적으로 활용하는 선도 사례가 될 것으로도 보인다. ● AI 도면 분석 발주 업무 ‘반나절로’ 호반건설은 지난해에는 AI 기반 창호 자동 적산 기술을 개발해 현장에 적용하는 등 공사 물량 산출 체계의 고도화를 꾸준히 추진하고 있다. AI가 도면을 분석해 공사 물량을 자동 산출하는 방식으로 기존에 사흘 이상 걸리던 적산 및 발주 업무를 반나절 수준으로 줄일 수 있게 됐다.

서울 구로구는 무인 자원회수기 3대를 추가 설치하고 본격 운영에 들어간다고 28일 밝혔다. 주민 접근성과 수요가 높은 구로2동 화원종합사회복지관, 가리봉동 주민센터, 개봉2동 주민센터 등 3곳에 설치했다. 그동안 구는 신도림동·구로3동·개봉1동·고척2동·오류1동 주민센터와 구로4동 구로리어린이공원, 고척1동 마을공영주차장 등 8곳에서 무인 자원회수기를 운영했다. 이번 설치로 운영 대수는 총 11대가 됐다. 무인 자원회수기는 투명 페트병과 알루미늄 캔을 투입하면 인공지능(AI) 센서가 재질을 인식한다. 장소에 따라 1인당 하루 최대 20개까지 투입할 수 있으며, 1개당 10포인트가 적립된다. 적립된 포인트는 현금처럼 쓸 수 있다. 이용 시 라벨을 제거하고 내용물을 비우는 등 간단한 전처리를 거치면 된다. 장인홍 구로구청장은 “무인 자원회수기 확대로 일상에서 재활용의 즐거움을 느끼고, 그 보상을 직접 체감하는 친환경 선순환 구조가 더욱 자리잡게 됐다”며 “앞으로도 주민들이 언제 어디서나 쉽게 분리배출에 참여할 수 있는 지속 가능한 자원순환 도시를 만들어 가겠다”고 밝혔다.