건설사 기술부서 스마트건설 담당자 김모씨는 고민이 많다. 수개월 동안 인공지능(AI) 기반 공정관리 솔루션을 개발하고 현장 적용을 위한 PoC(개념검증)까지 마쳤다. 사내 보고라인을 통해 기술의 필요성과 효과성도 인정받았다. 그런데 정작 현장에서는 “그거 우린 안 씁니다”라는 말이 돌아온다. 왜 이런 일이 생길까? 가장 큰 장벽은 ‘인식의 온도 차’본사 기술부서는 변화하는 시대 흐름에 발맞추려 바쁘다. 디지털 전환이 전 산업군에서 일어나고 있고 이는 건설산업도 예외는 아니다. 기술부서는 빌딩 정보 모델링(BIM) 적용 확대, 디지털 트윈, AI 기반 공정관리, 건설 자동화 로봇 등 스마트 기술을 연구하고 이를 현장에 적용하고자 많은 준비를 한다. 하지만 막상 기술을 들고 현장에 가면 반응은 싸늘하다. “굳이 이 기술 적용 안해도 됩니다. 발주처에서 요구한 것도 아닌데…”, “지금 공정도 밀려서 바쁜데 그걸 언제 배우고 쓰나요?”, “현장에 실질적인 도움이 되는지 모르겠어요. 그냥 해오던 대로 할게요.” 현장과 본사 간 ‘기술 온도 차’는 생각보다 크다. 본사 입장에서는 ‘미래를 위한 투자’이자 ‘생산성 향상을 위한 도구’지만, 현장에서는 ‘익숙하지 않고 걸리적거리는 애물단지’일 수 있다. 기술이 아니라 ‘사람’이 문제우리가 기술을 아무리 잘 만들어도 그것을 쓰는 ‘사람’이 받아들이지 않으면 아무 의미가 없다. 이전에 근무했던 회사에서 전사적 자원관리(ERP) 시스템을 처음 개발해 적용할 때였다. 약 1000억원 정도를 쏟아부어 글로벌 컨설팅 기업의 도움을 받았고 모든 부서 임직원들과 업무 프로세스에 대한 인터뷰도 1년 넘게 진행해 어렵사리 시스템을 구축했다. 그런데 새 시스템 공개 직후 직원들의 반발이 상당했다. 이전에는 간단히 수기로 손쉽게 정리하거나 기존 시스템에서 수치 몇 개만 입력하면 됐는데, 새 시스템에서는 기입해야 할 공란이 너무도 많았다. 결재 하나 올리려면 십분 넘게 걸리는 일이 부지기수였다. 다행히 시간이 지나며 시스템이 점차 간소화되고 체계화돼 업무 관리가 한결 수월해지긴 했다. 이때 느낀 점이 있었다. 나이가 지긋한-지금 생각해보면 그래봐야 차·부장급 직원들이었지만-선배들은 시스템과 친해지기 싫어해 아래 직급 직원들에게 단순 반복 업무를 위임하기 일쑤였다. 그러다보니 시스템을 다루는 숙련도가 점차 떨어졌고 이는 곧 업무 역량의 차이로 나타났다. A건설사는 스타트업과 손잡고 자동으로 층간소음을 측정하고 분석해주는 센서를 도입했다. 그러나 정작 현장에서 소음을 측정하는 임팩트볼이나 수음기 등 데이터를 측정하고 해석할 장비와 인력이 없어 결국 돈 들여 센서만 붙이고 끝나 버렸다. B사는 360도 카메라를 통해 실제 현장 공간을 디지털 트윈 공간으로 촬영한 뒤 각종 정보나 안내, 지침 등을 실시간으로 공유할 수 있는 신기술을 도입했다. 하지만 일부 현장에선 촬영이 귀찮다는 이유로 사용을 꺼리거나 특별 행사 용도로만 사용하는 것에 머물렀다. 결국 담당자가 직접 현장을 방문해 실제 활용 가능한 사례들을 설명해주고 지속적인 교육을 통해 활용 범위를 넓혀 업무 효율성을 높일 수 있었다. 기술 수용성과 조직문화이런 일들이 반복되는 이유는 자명하다. 첫째 구성원들이 신기술을 신뢰하고 받아들일 준비가 되어 있는지, 즉 기술 수용성이 열려있는지를 먼저 확인해야 한다. 아무리 신기술과 신공법을 강조해도 정작 본인의 눈앞에 그 기술이 필요하지 않으면 관심이 없다. 둘째 조직 문화의 유연함이다. 특히 개별 현장에서 기술 도입 및 일하는 방식의 변화에 대한 태도가 중요하다. ‘기꺼이’인지 ‘귀찮아’인지에 따라 기술 도입의 속도와 업무 효율성은 차이가 크다. 셋째 교육의 부재, 즉 직원들이 왜 이 기술이 필요한지 또는 어떻게 써야 더 효율적인지 교육을 받지 못하는 경우가 많다. 소셜미디어(SNS)를 통해 무수히 많은 정보를 얻을 수 있지만 회사에서 하는 교육을 통해 위에 기술수용성을 열어주고 조직이 나아갈 방향을 명확히 알려주는 것이 필요하다. 종합하면 기술 도입이 실패로 끝나는 것은 대부분 기술 자체의 결함보다는 조직이 기술을 받아들일 준비가 되지 않았기 때문이다. 뭐든 마찬가지겠지만…결국은 ‘사람’우리는 종종 기술이 현장을 바꿀 것으로 믿지만 그 기술을 누가, 어떻게 쓰느냐에 따라 결과는 판이하게 달라진다. 현장에서 기술을 실제로 사용하는 사람들의 생각과 일하는 방식을 변화시키지 않으면, 아무리 좋은 AI도 구석에 처박힌 장비에 불과할 수 있다. 결국 핵심은 ‘기술 중심 접근’이 아닌 ‘사람 중심 접근’이다. 기술 도입 전 현장의 의견을 충분히 수렴했는지 살펴보고, 기술을 ‘적용하라’고만 압박할 게 아니라 ‘왜 필요한지’ 설득해야 한다. 사용자가 기술을 내 것으로 느낄 수 있게 해야만 진정한 기술을 필요한 곳에 심을 수 있다. 기술은 도구일 뿐이다. 그 도구를 제대로 쓰는 사람을 만드는 것이 진짜 스마트건설의 시작이다.

건설사 기술부서 스마트건설 담당자 김모씨는 고민이 많다. 수개월 동안 인공지능(AI) 기반 공정관리 솔루션을 개발하고 현장 적용을 위한 PoC(개념검증)까지 마쳤다. 사내 보고라인을 통해 기술의 필요성과 효과성도 인정받았다. 그런데 정작 현장에서는 “그거 우린 안 씁니다”라는 말이 돌아온다. 왜 이런 일이 생길까? 가장 큰 장벽은 ‘인식의 온도 차’본사 기술부서는 변화하는 시대 흐름에 발맞추려 바쁘다. 디지털 전환이 전 산업군에서 일어나고 있고 이는 건설산업도 예외는 아니다. 기술부서는 빌딩 정보 모델링(BIM) 적용 확대, 디지털 트윈, AI 기반 공정관리, 건설 자동화 로봇 등 스마트 기술을 연구하고 이를 현장에 적용하고자 많은 준비를 한다. 하지만 막상 기술을 들고 현장에 가면 반응은 싸늘하다. “굳이 이 기술 적용 안해도 됩니다. 발주처에서 요구한 것도 아닌데…”, “지금 공정도 밀려서 바쁜데 그걸 언제 배우고 쓰나요?”, “현장에 실질적인 도움이 되는지 모르겠어요. 그냥 해오던 대로 할게요.” 현장과 본사 간 ‘기술 온도 차’는 생각보다 크다. 본사 입장에서는 ‘미래를 위한 투자’이자 ‘생산성 향상을 위한 도구’지만, 현장에서는 ‘익숙하지 않고 걸리적거리는 애물단지’일 수 있다. 기술이 아니라 ‘사람’이 문제우리가 기술을 아무리 잘 만들어도 그것을 쓰는 ‘사람’이 받아들이지 않으면 아무 의미가 없다. 이전에 근무했던 회사에서 전사적 자원관리(ERP) 시스템을 처음 개발해 적용할 때였다. 약 1000억원 정도를 쏟아부어 글로벌 컨설팅 기업의 도움을 받았고 모든 부서 임직원들과 업무 프로세스에 대한 인터뷰도 1년 넘게 진행해 어렵사리 시스템을 구축했다. 그런데 새 시스템 공개 직후 직원들의 반발이 상당했다. 이전에는 간단히 수기로 손쉽게 정리하거나 기존 시스템에서 수치 몇 개만 입력하면 됐는데, 새 시스템에서는 기입해야 할 공란이 너무도 많았다. 결재 하나 올리려면 십분 넘게 걸리는 일이 부지기수였다. 다행히 시간이 지나며 시스템이 점차 간소화되고 체계화돼 업무 관리가 한결 수월해지긴 했다. 이때 느낀 점이 있었다. 나이가 지긋한-지금 생각해보면 그래봐야 차·부장급 직원들이었지만-선배들은 시스템과 친해지기 싫어해 아래 직급 직원들에게 단순 반복 업무를 위임하기 일쑤였다. 그러다보니 시스템을 다루는 숙련도가 점차 떨어졌고 이는 곧 업무 역량의 차이로 나타났다. A건설사는 스타트업과 손잡고 자동으로 층간소음을 측정하고 분석해주는 센서를 도입했다. 그러나 정작 현장에서 소음을 측정하는 임팩트볼이나 수음기 등 데이터를 측정하고 해석할 장비와 인력이 없어 결국 돈 들여 센서만 붙이고 끝나 버렸다. B사는 360도 카메라를 통해 실제 현장 공간을 디지털 트윈 공간으로 촬영한 뒤 각종 정보나 안내, 지침 등을 실시간으로 공유할 수 있는 신기술을 도입했다. 하지만 일부 현장에선 촬영이 귀찮다는 이유로 사용을 꺼리거나 특별 행사 용도로만 사용하는 것에 머물렀다. 결국 담당자가 직접 현장을 방문해 실제 활용 가능한 사례들을 설명해주고 지속적인 교육을 통해 활용 범위를 넓혀 업무 효율성을 높일 수 있었다. 기술 수용성과 조직문화이런 일들이 반복되는 이유는 자명하다. 첫째 구성원들이 신기술을 신뢰하고 받아들일 준비가 되어 있는지, 즉 기술 수용성이 열려있는지를 먼저 확인해야 한다. 아무리 신기술과 신공법을 강조해도 정작 본인의 눈앞에 그 기술이 필요하지 않으면 관심이 없다. 둘째 조직 문화의 유연함이다. 특히 개별 현장에서 기술 도입 및 일하는 방식의 변화에 대한 태도가 중요하다. ‘기꺼이’인지 ‘귀찮아’인지에 따라 기술 도입의 속도와 업무 효율성은 차이가 크다. 셋째 교육의 부재, 즉 직원들이 왜 이 기술이 필요한지 또는 어떻게 써야 더 효율적인지 교육을 받지 못하는 경우가 많다. 소셜미디어(SNS)를 통해 무수히 많은 정보를 얻을 수 있지만 회사에서 하는 교육을 통해 위에 기술수용성을 열어주고 조직이 나아갈 방향을 명확히 알려주는 것이 필요하다. 종합하면 기술 도입이 실패로 끝나는 것은 대부분 기술 자체의 결함보다는 조직이 기술을 받아들일 준비가 되지 않았기 때문이다. 뭐든 마찬가지겠지만…결국은 ‘사람’우리는 종종 기술이 현장을 바꿀 것으로 믿지만 그 기술을 누가, 어떻게 쓰느냐에 따라 결과는 판이하게 달라진다. 현장에서 기술을 실제로 사용하는 사람들의 생각과 일하는 방식을 변화시키지 않으면, 아무리 좋은 AI도 구석에 처박힌 장비에 불과할 수 있다. 결국 핵심은 ‘기술 중심 접근’이 아닌 ‘사람 중심 접근’이다. 기술 도입 전 현장의 의견을 충분히 수렴했는지 살펴보고, 기술을 ‘적용하라’고만 압박할 게 아니라 ‘왜 필요한지’ 설득해야 한다. 사용자가 기술을 내 것으로 느낄 수 있게 해야만 진정한 기술을 필요한 곳에 심을 수 있다. 기술은 도구일 뿐이다. 그 도구를 제대로 쓰는 사람을 만드는 것이 진짜 스마트건설의 시작이다.

사람의 손을 전혀 거치지 않고 뉴스 영상을 만들고 송출하는 인공지능(AI)이 등장했다. 이 AI는 24시간 내내, 무려 6개월 동안 단 한 번의 멈춤도 없이 방송을 이어가며 ‘생성형 AI 최장 시간 뉴스 방송’ 분야의 세계 최초로 한국기록원 공식 최고 기록을 세우고 있다. 이 혁신적인 프로젝트는 국내 AI 기업 페르소나AI가 개발한 생성형 AI 모델 덕분이다. 이 모델은 스스로 뉴스를 수집하고 영상과 자막, 음성을 생성한 후 실시간으로 방송까지 진행한다. 단순한 자동화 수준이 아니다. 텍스트로 된 뉴스 기사를 받아들이고, 그 내용을 기반으로 영상과 내레이션, 자막을 만들어 송출하는 ‘완전 자동형 뉴스 AI’다. 페르소나AI는 이 시스템을 지난 1월부터 유튜브 채널을 통해 실시간 뉴스 방송에 적용해 왔다. 놀라운 점은 이 모든 과정이 단 한 번도 멈추지 않고 6개월 동안 계속됐다는 것이다. 전 세계로 송출되며 속도와 안정성을 모두 입증했고, 한국 AI 기술의 가능성을 세계에 알리는 계기가 됐다. 이번 프로젝트의 핵심은 생성형 AI다. 영상 제작, 음성 합성, 자막 생성 등 다양한 기능을 AI가 동시에 수행한다. 인간의 개입 없이 영상 콘텐츠를 실시간으로 ‘만들고, 편집하고, 방송’하는 것이다. 한국기록원은 뉴스가 AI에 의해 제작되었는지, 국어사전적 의미에 충실한지, 24시간 실시간 방송되었는지 등의 여부를 종합적으로 검토한 후 KRI 한국기록원 공식 최고 기록 인증서를 페르소나AI 측에 전달할 예정이다. 페르소나AI는 AI 원천엔진을 만드는 기업으로 알려져 있으며 AICC 분야로 성장한 후, 생성형 AI 분야로 확장해 미국 ‘GEN AI COMPETITION’에서 1위를 수상했고 최근 CES 2025에서 혁신상을 수상했다. 이번 AI 방송도 자체 기술로 개발한 AI 엔진으로 실시간 3가지 엔진의 협업 생성이라는 부분에서 그 성능을 인정받고 있다. 페르소나AI의 유승재 대표는 “이번 프로젝트를 통해 생성형 AI가 실제로 어디까지 가능하고 어떻게 활용될 수 있는지 그 잠재력을 보여주고자 했다”고 밝혔다. 이번 AI 뉴스 방송은 콘텐츠 제작에서 AI가 얼마나 유기적으로 활용될 수 있는지를 보여주는 실험이자 성과다. 특히 단순하고 반복적인 작업을 AI가 맡음으로써, 인간 제작자는 보다 전략적이고 창의적인 콘텐츠에 집중할 수 있는 환경이 기대된다.

전남대학교가 국가 합성생물학 전략의 중핵으로 급부상하고 있다. 전남대는 2025년 합성생물학 분야의 바이오파운드리기반기술개발 핵심 과제에 선정돼 첨단바이오 산업에서의 국가 기술경쟁력 향상을 선도하는 연구를 수행하고 있다. 이어 올해는 합성생물학 연구의 고도화, 상용화에 핵심이라 할 수 있는 ‘바이오파운드리 기반 기술개발사업’에서 3건의 핵심과제에 동시 선정되어 총 85억 원 규모의 국책 연구비를 확보했다. 이 사업은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 사업으로, 전남대는 지방대에서 유일하게 3건 이상의 과제에 선정되는 쾌거를 이뤘다. 120억 투입 전주기 R&D체계 구축 박차이번 선정은 전남대 생명과학기술학부내에서 알고리즘 설계부터 디자인, 생산, 검증에 이르는 전주기 합성생물학 연구 체계를 자체 구축할 수 있는 역량을 공식적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 수도권 중심으로 집중돼 있던 국가 바이오 R&D 구조 속에서 지방대의 성과라는 점도 주목된다. 전남대 생명과학기술학부는 확보한 연구비를 바탕으로 현재 합성생물학과 바이오파운드리 분야의 네 가지 핵심 기술 개발을 수행하고 있다. ‘바이오캐드 알고리즘 개발’ 과제는 유전자 부품의 설계·조립 자동화와 성공률 향상을 목표로 한다. 바이오파운드리는 로봇팔을 이용해 동시에 수천수만 가지의 DNA 조립을 수행할 수 있지만, 연구 기간과 비용을 절감하기 위해서는 실험의 반복 횟수를 줄일 수 있어야 한다. 이는 조립 성공률의 향상과 최적의 유전자 서열 조합을 탐색하는 단계를 통해 달성할 수 있다. 건축 및 공학 설계에 이용되는 캐드(CAD)와 같이, 바이오캐드 프로그램을 이용하면 수만 가지의 DNA 조립을 초단기간에 설계할 수 있으며, DNA 조립 성공률 향상을 위한 서열 설계가 가능하다. 이 과제를 이끄는 생명과학기술학부 한용희 교수(책임)는 “초병렬적인 DNA 조립의 설계와 자동화 장비 기반의 조립 시도, DNA 조립에 대한 오류 검증 파이프라인을 통합 구축함으로써 바이오파운드리 설비와 연동할 수 있는 실용적인 시스템을 구현할 것”이라고 밝혔다. 박춘구 교수(전남대-공동)와 박진병 교수(이화여대-책임)가 공동 수행하는 ‘활성형 단백질 발현 극대화’ 연구는 고효율 유전자 서열 설계를 통해 단백질 생산 수율을 극대화하는 기술이다. 바이오의약품 및 고부가가치 효소 생산의 상용화 기반 기술로 주목받는다. 손현철 교수(전남대-공동)와 임현규 교수(인하대-책임)가 주도하는 ‘AI 기반 바이오부품 워크플로우 개발’ 과제는 생물학적 부품의 정량화 및 표준화를 실현한다. 인공지능 기반 분석 기법을 도입해 생산 공정의 신뢰성과 재현성을 높이는 핵심 인프라를 구축할 계획이다. 또한, 2024년도 합성생물학 핵심기술개발사업의 목적으로 염수진 교수(전남대-공동)는 이정욱 교수(포스텍-책임)가 책임을 맡은 ‘비모델 유용균주용 유전자 회로 설계 및 제작 혁신기술 개발’사업에 참여하여, 비모델 균주에 적용할 수 있는 정밀 유전자 회로 개발을 목표로 한다. 이 기술은 미생물 기반 바이오소재 생산을 넘어, 플라스틱 폐기물 처리, 온실가스 저감 등 환경 문제 해결에도 응용할 수 있어 주목받는다. 설계·생산·검증 바이오기술 주권 확보나서전남대 자연과학대학장 정영희 학장은 “이번 과제는 설계, 생산, 검증을 모두 포함하는 전주기 합성생물학 기술의 독립을 목표로 한다”며 “기초과학에서 산업화로 이어지는 바이오산업 기술 주권 확보에 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다. 박춘구 교수는 이와 관련해 “AI 시대의 바이오-AI 융합을 실현하기 위해 합성생물학 핵심인 DBTL(설계-제작-실험-학습) 사이클을 뒷받침할 AI 모델 구축과 실증 데이터 생산의 원천기술을 확보하고, 이를 바탕으로 광주 AI 데이터센터와 상생하는 지역 바이오-AI 허브 구축의 모범 사례가 될 것으로 기대한다”고 덧붙였다. 전남대의 합성생물학 기반 기술 개발이 지역 내 바이오 창업 생태계로 확산할 경우, 전남권 바이오산업 구조에 큰 변화를 이끌 수 있을 것으로 보인다. 수도권 중심의 연구·개발 체계를 넘어 지역 주도의 전략 기술 개발이 실현될 수 있다는 점에서, 지방대 혁신의 상징적 사례로 평가받고 있다. 또한, 전남권의 바이오 연구·개발 지원 및 필요하다고 말했다.

HD현대삼호가 조선산업의 미래 먹거리인 스마트 조선소 구축을 위한 전문 교육센터를 출범, 본격적인 디지털 전환에 나섰다. HD현대삼호는 19일 자동화·지능화 기술 향상 및 지역인재 양성을 위한 ‘AI로봇 현장실증 교육센터’를 준공하고 본격적인 운영에 들어갔다고 밝혔다. 이번 센터 건립에는 정부의 뿌리산업 특화단지 지원사업 등 국비를 포함해 총 16억 7천만원이 투입됐다. 센터는 로봇 개발과 실증, 오퍼레이터 교육, 유지보수까지 아우르는 ‘로봇 Total Solution’ 통합 공간으로 다양한 협동 로봇과 AI 분석 장비, 교육 설비 등을 갖춰 이론과 실습 교육이 모두 가능하도록 구성됐다. 김재을 사장은 “AI와 로봇 기술을 기반으로 한 연구개발 실증은 물론 사내외 협력사 작업자를 위한 맞춤형 교육까지 수행하는 미래형 스마트 조선소 거점으로 발돋움할 것”이라고 말했다.

김동녕 한세예스24홀딩스 회장이 기후 환경 보호를 위한 ESG 활동의 일환으로 ‘서울국제환경영화제’를 3년 연속 후원하며, 그룹 차원의 사회적 책임 실천에 앞장서고 있다. 한세예스24홀딩스는 제22회 서울국제환경영화제의 성공적인 개최를 위해 1천만 원을 후원하고, 전 계열사 임직원의 자발적 참여를 독려하고 있다고 밝혔다. 누적 후원금은 총 3천만 원에 이르며, 지난해에는 김동녕 회장이 영화제 조직위원으로 위촉돼 ESG 행보를 직접 이끌고 있다. 서울국제환경영화제는 세계 3대 환경영화제 중 하나로 지난 2004년부터 매년 세계 환경의 날에 맞춰 열리고 있다. 22회를 맞은 올해 영화제는 ‘Ready, Climate, Action!’을 슬로건으로, 총 35개국 77편의 작품을 상영한다. 영화를 통해 환경과 인간의 공존을 모색하면서 기후 환경 문제의 심각성을 알리고, 미래를 위한 대안을 논의하며 환경 보호 실천 참여를 독려할 예정이다. 특히 이번 영화제는 국내 최초 ‘탄소중립’ 영화제로 진행된다. 영화제 전 과정에서 발생한 탄소량을 측정한 뒤 그만큼의 탄소를 흡수하는 맹그로브숲을 조성해 ‘탄소중립’을 실천하고 탄소발자국 보고서도 발간한다. 한세예스24홀딩스는 ESG 경영의 일환으로 지난 2023년부터 서울국제환경영화제를 매년 후원해오고 있다. 그룹 차원에서는 임직원의 영화제 참여를 지속적으로 독려하며, 기후 위기 시대의 환경 감수성을 높이고 실천을 이끄는 문화적 전환의 장을 만들어 나가고 있다. 이외에도 한세예스24홀딩스는 전 계열사 차원에서 ESG 경영을 강화하고 있다. 특히 한세예스24홀딩스의 주요 계열사인 ‘한세실업’은 지난해 글로벌 탄소중립 연합기구 ‘과학 기반 감축 목표 이니셔티브(SBTi)’에 가입하며 친환경 경영을 대폭 강화했다. 2050년까지 탄소중립을 선언한 한세실업은 ▲태양광 패널 설치 ▲REC(Renewable Energy Certificate) 구매 ▲바이오 연료 사용 등을 통해 탄소 중립을 실천하고 있다. 또, 자체개발한 스마트팩토리 시스템 ‘햄스(HAMS·Hansae Advanced Management System)’를 기반으로 생산공정을 디지털화해 불필요한 탄소 배출 및 에너지 사용을 획기적으로 줄이고 있으며, 자동화 설비를 적극 도입해 폐기물도 크게 감소시키고 있다. 김동녕 한세예스24홀딩스 회장은 “기후 위기는 단순한 환경 문제가 아닌 생존과 직결된 문제”라며 “한세예스24그룹은 환경에 대한 인식을 높이고, 더 많은 사람들이 실천에 동참할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다”라고 말했다. 한편, 지난해 한세예스24그룹은 한국ESG기준원(KCGS)에서 실시한 ‘2024년 ESG(환경∙사회∙지배구조) 평가’에서 역대 최고 등급을 획득하며 우수한 ESG 경영 능력을 인정받았다. 한세예스24홀딩스는 2년 연속 종합 ‘A등급’을 받았고, 한세실업과 한세엠케이는 전년 대비 각각 상승한 ‘A등급’과 ‘B+등급’을 획득했다.

인공지능(AI) 기술의 발전이 눈부신 만큼 교육 분야에서도 AI 활용에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 교육에서의 기술 활용을 극단적으로 찬성하거나 반대하는 입장에 대해서는 경계할 필요가 있다. 가능성에 대해 유연하고 개방적인 태도가 필요하다. 기술은 목적이 아니라 도구이기에 그것이 어떤 효과를 내느냐는 누가, 어떻게 활용하느냐에 달려 있다. 기술의 진보가 진정한 교육 혁신으로 이어지기 위해서는 ‘기술이 교사의 하이터치를 얼마나 효과적으로 도울 수 있는가’를 중심에 놓고 고민해야 한다. 교육은 인간의 성장을 이끄는 관계 중심의 활동이다. 여기서 ‘하이터치’(High Touch)란 교사가 학생 한 명 한 명에게 관심을 기울이고, 정서적으로 연결되며, 따뜻한 피드백을 주는 교육적 접촉을 의미한다. 어떤 기술도 교사의 눈빛과 격려, 공감과 존중을 대신할 수 없다. 무엇보다 중요한 것은 학생의 학습 몰입이 교사의 하이터치에서 비롯된다는 점이다. 연구에 따르면 교사와의 긍정적 관계, 교사의 신뢰와 기대가 학생의 자기 주도성과 몰입을 결정짓는 핵심 요인이다. 학생은 교사의 눈빛, 이름을 불러주는 한마디, 작은 칭찬 속에서 ‘나는 존중받고 있다’는 감정을 느낀다. 그 순간 배움이 시작되고, 몰입은 자연스럽게 따라온다. 따라서 교사의 하이터치는 단순한 ‘정서적 지지’를 넘어 학생의 학습 성과를 결정짓는 본질적 요소인 것이다. 하지만 현실적으로 수업 자료 준비, 평가 업무, 행정적 부담에 시달리는 교사들이 학생 한 명 한 명에게 집중하기란 쉽지 않다. 이때 필요한 것이 바로 ‘하이테크’(High Tech)다. AI와 디지털 기술은 교사의 하이터치를 확장하고 지속 가능하게 만드는 도구가 돼야 한다. 하이테크는 교사의 판단을 대신하는 것이 아니라 학생의 몰입을 유도하는 교사의 정서적·인지적 개입을 가능하게 하는 기반이어야 한다. 예를 들어 AI는 학습 데이터를 분석해 맞춤형 자료를 추천하거나 학급 전체의 학습 수준을 시각화해 수업 방향을 조정하도록 도울 수 있다. 또 AI를 활용해 반복적인 채점이나 진단평가와 형성평가, 상담 준비 자료 생성 등을 자동화함으로써 교사는 보다 많은 시간을 학생과의 직접적인 상호작용에 사용할 수 있다. 기술은 교사의 눈과 귀, 손과 시간을 확장해 주는 조력자가 돼야 한다. 경제협력개발기구(OECD)는 최근 발표한 자료에서 교사의 에이전시(agency), 즉 자율성과 전문성에 주목하고 있다. 교사는 단순한 콘텐츠 전달자가 아니라 수업을 설계하고 학생의 교육적 성장을 이끄는 교육전문가다. 따라서 AI는 교사의 판단을 보조하고, 반복 업무를 줄이며, 교사의 전문성과 교육적 관계 형성을 강화하는 방향으로 발전해야 한다. 여기서 강조돼야 할 점은 최신 기술의 활용 그 자체보다 교육 목적에 부합하는 ‘최적화된 기술’의 적용이 더 중요하다는 것이다. 아무리 첨단 기술이라도 교사의 수업 흐름을 방해하거나 현장의 상황과 맞지 않는다면 오히려 교사의 피로감만 높일 뿐이다. 반대로 단순하고 직관적이더라도 교사와 학생 모두에게 실질적인 도움을 줄 수 있다면, 그것이 진정한 교육적 기술이다. 교사를 돕는 AI의 활용은 학생을 돕는 가장 효과적인 방법이다. 교사의 하이터치가 잘 이루어질 때 학생은 배움에 몰입하고 깊이 집중하며 주도적으로 성장한다. 기술은 교사의 자리를 위협하는 존재가 아니라 교사의 손끝에서 더 깊은 배려와 지도를 가능하게 하는 조력자가 돼야 한다. 교육정책은 ‘교사를 중심에 둔 AI’, ‘교사의 하이터치를 돕는 하이테크’를 지향해야 한다. 교육의 본질은 변하지 않는다. 학생의 성장을 이끄는 것은 결국 교사의 손길이다. AI 기술은 교사의 손길이 더 개별적으로, 더 깊고 지속적으로 학생에게 닿을 수 있도록 돕는 진정한 교육의 도구가 돼야 한다. 정제영 한국교육학술정보원장

환경부 산하 국립환경인재개발원에서 시행하는 국가전문자격증인 ‘환경측정분석사’ 시험이 현실과 동떨어져 지자체와 응시자들의 불만이 높다. 17일 지자체들에 따르면 지난해 환경부가 환경측정분석사를 거친 시험 결과만 공적 자료로 인정하도록 ‘환경검사법 시행규칙’을 개정했다. 2013년 도입된 환경측정분석사는 대기와 수질 환경을 측정하고 분석해 행정 처분과 정책 수립의 근거를 마련하는 역할을 한다. 대기오염, 수질오염, 실내 공기 질 등을 분석해 환경 개선을 위한 자료를 제공한다. 이에 의무적으로 자격증 보유자를 확보해야 하는 17개 시도 보건환경연구원 직원들이 환경측정분석사 시험에 부랴부랴 응시했으나 필기·실기·구술 등 모든 측정 방법이 현실과 맞지 않는 것으로 나타났다. 특히, 실기시험의 경우 측정 장비가 10여년 전부터 현장에서 퇴출당한 구형이어서 평가 의미가 없다는 불만이 높다. 최근 장비는 시료와 시약 투입을 수동으로 하지 않고 자동으로 이뤄져 정확도가 높다. 실제로 유기물질을 분석하는 기체크로마토그래피, 일반항목을 분석하는 자외선·가시광선 분광 광도계, 중금속을 분석하는 원자 흡수 분광 광도계 등 3개 실험 장비가 모두 자동화 기능이 없는 것으로 알려졌다. 시료를 채취하는 피펫 등 실험기구도 현재는 사용하지 않는 기구가 많아 응시자들이 골탕을 먹고 있다. 필기시험과 구술시험 교재인 ‘환경시험·검사 QA/QC(정도관리) 핸드북’ 역시 국립환경과학원이 2011년에 발행한 이후 개정 증보판이 나오지 않은 오래된 책이었다. 필기와 실기시험을 현장에서는 쓰지 않는 구형 장비와 교재로 하다 보니 합격률이 10%대에 머문다. 응시자는 매년 1000명이 넘는다. 최근 환경측정분석사 시험을 본 응시자들은 “지금이 어느 시대인데 구시대 장비와 기구로 국가자격증 측정을 하느냐”며 불만을 터뜨린다. 지난달 제주에서 개최된 17개 시도 보건환경연구원장 회의에서는 지자체 관계자들이 이런 문제점을 지적하며 환경부와 환경인재개발원을 성토하는 일이 벌어지기도 했다. 지자체 A씨는 “수년 전부터 환경측정분석사 시험의 문제점이 제기됐지만 아직도 바뀌지 않고 있다”며 “드론 전쟁 시대에 활쏘기 실력을 측정하는 것이나 다름없는 환경측정분석사시험은 하루빨리 개선돼야 한다”고 강조했다. 이에 대해 환경부와 환경인재개발원은 시기를 특정하지 않고 개선 방안을 찾아보겠다고 밝혔다.

LG CNS는 17일 미국의 인공지능(AI) 로봇 전문기업 ‘스킬드 AI’와 전략적 협력 계약을 체결하고, LG테크놀로지벤처스를 통한 투자도 단행했다고 밝혔다. LG CNS는 이번 협업을 계기로 로봇 사업에서 전략적 입지를 본격적으로 구축할 계획이다. 스킬드 AI는 카네기멜론대 출신의 디팍 파탁과 아비나브 굽타가 공동 창업한 글로벌 AI 로봇 기업이다. 이들이 개발한 ‘로봇 파운데이션 모델’(RFM)은 이미지, 텍스트 등 다양한 데이터를 학습해 로봇이 주변 환경을 인지하고 자율적으로 작업을 수행하도록 돕는 핵심 기술이다. LG CNS는 RFM 외에도 자체 로봇 제어·운영 플랫폼, 스마트팩토리·물류·시티 솔루션, 협력 로봇 제조사의 로봇 하드웨어를 결합해 ‘AI 휴머노이드 로봇 통합 서비스’를 구축하고 시장 확대에 나선다. 미국 투자은행 골드만삭스는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 50% 이상 성장해 2035년 약 380억 달러(약 53조 원) 규모에 이를 것으로 내다봤다. 이준호 스마트물류·시티사업부장은 “글로벌 수준의 AI 기술과 당사의 솔루션 역량을 결합해 산업 자동화와 고객 비즈니스 혁신을 함께 이끌겠다”고 말했다.

한국 출신 디자이너 반디 손(손정훈)이 전개하는 미국 기반 스트리트웨어 브랜드 ‘반디 더 핑크’가 디저트 바나나 스플릿에서 영감을 얻어 아식스, 아트모스와 삼자 협업 운동화를 출시했습니다. 반디 더 핑크는 지난달 30일(현지시간) 공식 웹사이트에서 ‘아식스 x 아트모스 x 반디 더 핑크 젤 님버스 10.1 바나나 스플릿’ 운동화를 180달러(약 23만 9000원)에 판매했습니다. 그러나 최소 2명의 고객이 이 운동화를 3만 달러(약 4080만원)에 구매했다고 미국 패션 매체 ‘풋웨어 뉴스’가 최근 보도했습니다. 반디 더 핑크는 인스타그램 스토리에 직원과 주고받은 것으로 보이는 문자 메시지 캡처 이미지를 공유했습니다. 거기에는 그가 “누가 3만 달러를 냈나요”라고 질문하자 상대가 “네, 두 명이요”라고 대답한 대화 내용이 적혀 있습니다. 이는 일부 리셀러(재판매자)가 한정판 제품을 독식하기 위해 악용하는 ‘봇’(bot·자동화된 소프트웨어 프로그램)을 차단하기 위한 특별한 대책이었습니다. 반디 더 핑크는 사이트에 이 운동화의 가격을 우선 3만 달러로 정하고 인스타그램을 통해 발매 전에 공개한 특정 할인 코드를 입력해야 정가에 살 수 있게 했습니다. 이번 모델은 바나나, 스트로베리라는 두 가지 컬러웨이로 출시됐는데 각각의 코드는 25BAN20, 20STR25였습니다. 봇은 장바구니 상품 추가부터 카드 결제까지 모든 구매 과정을 미리 설정한 대로 진행하는 데 사람이 직접 손으로 하는 것보다 훨씬 더 빨리 수행할 수 있습니다. 그러나 이번 제품에는 결제 직전 할인 코드를 넣는 방식이 더해졌고 일부 리셀러는 이를 예상하지 못한 모양입니다. 물론 이 브랜드의 봇 차단 방식은 극단적으로 볼 수도 있겠으나 나이키와 같은 다른 브랜드도 이미 이런 대책을 사용한 적이 있습니다. 한 예로 지난해 5월 출시된 ‘조던 3 x 제이 발빈 레트로 SP 리오’라는 운동화는 정가 250달러(약 29만 9000원)이지만 할인 코드 적용 전에는 2만 5000달러(약 3392만원)였다고 알려졌습니다. 봇을 막는 또 다른 대책으로는 봇 방지 프로그램을 개발하고 수시로 업데이트해 구동하는 것인데 이 역시 뚫릴 가능성은 남아 있어 업체 측은 이런 정황이 드러나면 결제를 취소시키기도 합니다. 일반적으로는 ‘래플’이라는 추첨 방식을 이용합니다. 이는 보통 오프라인 매장에서 선착순이 여의찮거나 캠핑을 할 수 없는 일반 고객들에게도 구매 기회를 주고자 사용하는 것입니다. 반디 더 핑크가 디자인한 이번 운동화는 아트모스 저팬에서도 같은 날 출시됐습니다. 다만 스트로베리 색상 모델의 경우 아식스닷컴에서 미국 동부 표준시로 13일 오전 11시 판매됐으나 한국 출시 여부는 아직 정해지지 않았습니다.

한국 출신 디자이너 반디 손(손정훈)이 전개하는 미국 기반 스트리트웨어 브랜드 ‘반디 더 핑크’가 디저트 바나나 스플릿에서 영감을 얻어 아식스, 아트모스와 삼자 협업 운동화를 출시했습니다. 반디 더 핑크는 지난달 30일(현지시간) 공식 웹사이트에서 ‘아식스 x 아트모스 x 반디 더 핑크 젤 님버스 10.1 바나나 스플릿’ 운동화를 180달러(약 23만 9000원)에 판매했습니다. 그러나 최소 2명의 고객이 이 운동화를 3만 달러(약 4080만원)에 구매했다고 미국 패션 매체 ‘풋웨어 뉴스’가 최근 보도했습니다. 반디 더 핑크는 인스타그램 스토리에 직원과 주고받은 것으로 보이는 문자 메시지 캡처 이미지를 공유했습니다. 거기에는 그가 “누가 3만 달러를 냈나요”라고 질문하자 상대가 “네, 두 명이요”라고 대답한 대화 내용이 적혀 있습니다. 이는 일부 리셀러(재판매자)가 한정판 제품을 독식하기 위해 악용하는 ‘봇’(bot·자동화된 소프트웨어 프로그램)을 차단하기 위한 특별한 대책이었습니다. 반디 더 핑크는 사이트에 이 운동화의 가격을 우선 3만 달러로 정하고 인스타그램을 통해 발매 전에 공개한 특정 할인 코드를 입력해야 정가에 살 수 있게 했습니다. 이번 모델은 바나나, 스트로베리라는 두 가지 컬러웨이로 출시됐는데 각각의 코드는 25BAN20, 20STR25였습니다. 봇은 장바구니 상품 추가부터 카드 결제까지 모든 구매 과정을 미리 설정한 대로 진행하는 데 사람이 직접 손으로 하는 것보다 훨씬 더 빨리 수행할 수 있습니다. 그러나 이번 제품에는 결제 직전 할인 코드를 넣는 방식이 더해졌고 일부 리셀러는 이를 예상하지 못한 모양입니다. 물론 이 브랜드의 봇 차단 방식은 극단적으로 볼 수도 있겠으나 나이키와 같은 다른 브랜드도 이미 이런 대책을 사용한 적이 있습니다. 한 예로 지난해 5월 출시된 ‘조던 3 x 제이 발빈 레트로 SP 리오’라는 운동화는 정가 250달러(약 29만 9000원)이지만 할인 코드 적용 전에는 2만 5000달러(약 3392만원)였다고 알려졌습니다. 봇을 막는 또 다른 대책으로는 봇 방지 프로그램을 개발하고 수시로 업데이트해 구동하는 것인데 이 역시 뚫릴 가능성은 남아 있어 업체 측은 이런 정황이 드러나면 결제를 취소시키기도 합니다. 일반적으로는 ‘래플’이라는 추첨 방식을 이용합니다. 이는 보통 오프라인 매장에서 선착순이 여의찮거나 캠핑을 할 수 없는 일반 고객들에게도 구매 기회를 주고자 사용하는 것입니다. 반디 더 핑크가 디자인한 이번 운동화는 아트모스 저팬에서도 같은 날 출시됐습니다. 다만 스트로베리 색상 모델의 경우 아식스닷컴에서 미국 동부 표준시로 13일 오전 11시 판매됐으나 한국 출시 여부는 아직 정해지지 않았습니다.

소셜미디어(SNS) 페이스북, 인스타그램 등을 운영하는 메타플랫폼이 인간을 뛰어넘는 인공지능(AI)인 ‘초지능’ 개발을 위해 중국계 미국인 알렉산더 왕(28)을 영입했다. 왕은 매사추세츠 공과대학교(MIT)에 재학 중이던 2016년 ‘스케일AI’란 회사를 창업했으며, 자율주행 자동차 개발사와 AI 개발사 등에 AI가 학습할 수 있는 라벨링 데이터를 제공한다. 메타는 왕이 설립한 스케일AI에 최대 100억 달러(약 13조원) 투자를 검토 중인 것으로 알려졌는데, 이는 메타가 민간 기업에 투자한 금액으로 역대 최고 액수다. 왕은 2021년 24세의 나이로 당시 세계 최연소 자수성가형 억만장자가 됐는데, 이번 메타의 투자로 AI업계의 거물 지위를 공고히 할 것으로 보인다. 그는 미국 뉴멕시코주 로스앨러모스 국립연구소에서 핵물리학자로 일하던 중국인 아버지 밑에서 태어났다. 로스앨러모스 국립연구소는 세계 최초의 원자폭탄을 개발한 곳이다. 어렸을 때부터 수학과 과학에 재능을 보였으며 10대 시절 지식 기반 플랫폼 ‘쿼라’에서 소프트웨어 엔지니어로 일했다. MIT 재학 시절 ‘스케일AI’를 창업한 것은 대학 기숙사 룸메이트가 냉장고에서 자신의 음식을 훔쳐먹는다는 의심 때문이었다. 왕은 룸메이트의 음식 절도 증거를 잡기 위해 냉장고에 카메라와 알림 프로그램을 설치했는데, 자동화에 어려움을 겪으면서 라벨링 데이터의 중요성을 깨닫게 된 것이 창업 계기다. 그가 MIT를 다닌 기간은 일년 정도밖에 되지 않는다. 왕은 지난달 도널드 트럼프 미국 대통령의 중동 순방 대표단에도 포함돼 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 등 AI 업계 거물들과 함께 사우디아라비아를 방문했다. 그와 함께 미국 대표단에 포함된 이들로는 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO), 챗GPT를 만든 샘 올트먼 오픈AI CEO, 젠슨 황 엔비디아 대표 등이 있다. 당시 사우디 방문에 대해 왕은 “트럼프 대통령과 함께 AI에 대해 좋은 토론을 했다”며 행사를 주최한 무함마드 빈살만 사우디 왕세자 등에 감사를 전했다. 왕은 중국 AI 딥시크에 대한 자신의 견해도 소셜미디어를 통해 밝혔는데, 미국에 경각심을 주는 사건이라고 평가했다. 하지만 그는 “AI의 모든 주요 혁신은 미국에서 이루어졌다”면서 “(중국에 대한) 반도체 수출 통제를 강화하여 미래의 기술 우위를 유지해야 한다”고 강조했다.

서울 강남구는 공직자의 인공지능(AI) 역량 강화와 디지털 행정 능력 향상을 위해 개최한 ‘생성형 AI 행정 적용사례 공모전’에서 9건의 수상작을 선정했다고 10일 밝혔다. 지난 4월 10일부터 30일까지 전 직원을 대상으로 진행된 이번 공모전에는 총 38건의 사례가 접수됐다. 구는 심사를 거쳐 최우수상 1건, 우수상 2건, 장려상 6건을 선정했다. 최우수상에는 도시계획과의 ‘노코드 플랫폼과 생성형 AI를 활용한 정당 현수막 관리 시스템 구축’이 뽑혔다. 개발 지식이 없는 직원들이 코드를 몰라도 프로그램을 만들 수 있는 플랫폼에서 현수막 관리 시스템을 만들고 방법 등을 챗GPT로 학습한 사례다. 정당별 현수막은 행정동별로 2개 이하로 관리해야 했는데 시스템 개발로 수기 관리 방식의 비효율을 해소하고 민원 발생률을 낮췄다. 우수상에는 ‘AI 툴을 활용한 힐링센터 운영 효율화 및 자동화’와 ‘지방세 소송 대응을 위한 프롬프트 설계’가 선정됐다. 장려상에는 ▲보건사업 참여 전 선별검사 시스템 구축 ▲AI 기반 부동산가격공시위원회 회의 자동 기록 ▲구 지방세 표준교재 구축 ▲공동주택 가격분석 자동화(RPA) 시스템 ▲웹크롤링 기반 뉴스기사 자료 수집 및 보고서 자동 생성 ▲중소기업 판별 프로그램 개발이 선정됐다. 조성명 강남구청장은 “앞으로도 직원들의 역량을 계속 강화해 AI 시대를 선도하는 스마트 행정 도시를 만들어 가겠다”고 밝혔다.

서울 강남구는 공직자의 인공지능(AI) 역량 강화와 디지털 행정 능력 향상을 위해 개최한 ‘생성형 AI 행정 적용사례 공모전’에서 9건의 수상작을 선정했다고 10일 밝혔다. 지난 4월 10일부터 30일까지 전 직원을 대상으로 진행된 이번 공모전에는 총 38건의 사례가 접수됐다. 구는 엄격한 심사를 거쳐 최우수상 1건, 우수상 2건, 장려상 6건을 선정했다. 최우수상에는 도시계획과의 ‘노코드 플랫폼과 생성형 AI를 활용한 정당현수막 관리 시스템 구축’이 뽑혔다. 이 사례는 개발 지식이 없는 직원들이 코드를 몰라도 프로그램을 만들 수 있는 플랫폼에서 현수막 관리 시스템을 직접 만들고, 이에 따른 지식과 방법을 챗GPT를 통해 학습한 사례다. 정당별 현수막은 행정동별로 2개 이하로 관리해야 했는데, 시스템 개발을 통해 그동안의 수기 관리 방식의 비효율을 해소하고, 민원 발생률을 낮췄다. 우수상에는 ‘AI 툴을 활용한 힐링센터 운영 효율화 및 자동화’와 ‘지방세 소송 대응을 위한 프롬프트 설계’가 선정됐다. 또 장려상에는 ▲보건사업 참여 전 선별검사 시스템 구축 ▲AI 기반 부동산가격공시위원회 회의 자동 기록 ▲강남구 지방세 표준교재 구축 ▲공동주택 가격분석 자동화(RPA) 시스템 ▲웹크롤링 기반 뉴스기사 자료 수집 및 보고서 자동 생성 ▲중소기업 여부 판별 파이썬 프로그램 개발 등이 선정됐다. 조성명 강남구청장은 “이번 공모전을 통해 행정 현장 곳곳에 AI를 접목할 수 있는 다양한 가능성을 확인했다“며 ”앞으로도 직원들의 역량을 계속 강화해, AI 시대를 선도하는 스마트 행정 도시를 만들어 가겠다“고 밝혔다.

- 마이크로니들 기반 백신 및 합성의약품 치료제 개발…독보적인 마이크로니들 기술 알려- 의약품·진단의료기기·화장품까지 활용 가능한 플랫폼 기술…수익성 성장성 기대 의료용 마이크로니들 전문기업인 (주)쿼드메디슨(대표이사 백승기)은 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성 평가에서 국내 주요 전문 평가기관 두 곳으로부터 각각 A등급을 획득했다고 9일 밝혔다. 이에 따라 쿼드메디슨은 주관사인 NH투자증권과 함께 예비상장심사 준비에 착수할 계획이다. 기술성 평가는 코스닥 기술특례 상장을 위한 필수 절차로, 기업의 핵심 기술력과 성장 가능성, 경영 전략 등을 종합적으로 검토하기 위해 마련된 제도다. 기술특례 상장을 위해서는 한국거래소가 지정한 두 곳의 전문 기술평가기관으로부터 각각 A등급과 BBB등급 이상의 평가를 받아야 한다. 2017년 사업을 개시한 쿼드메디슨은 독자적인 의료용 마이크로니들 플랫폼 기술 기반의 바이오 벤처 기업이다. 마이크로니들은 의약품과 의료기기를 결합한 융복합 의료제품으로, 기존의 피하주사제 또는 경구복용 의약품 등의 부작용을 최소화하며 동시에 환자의 사용편의성을 증대하는 특장점을 가지고 있다. 의료용 마이크로니들은 아직 상용화되지 않은 기술로, 다수 해외 기업들은 개발 초기 단계에 머물러 있는 반면, 쿼드메디슨은 국내 최초로 마이크로니들 플랫폼 기반 백신 마이크로니들에 대해 국내 식약처 임상1상을 승인받아 현재 투약을 진행중이며, 호주에서 합성의약품인 골다공증 치료제의 글로벌 임상1상도 성공적으로 완료하였다. 뿐만 아니라, 쿼드메디슨은 무균환경 GMP에서 운용 가능한 자동화 생산 시스템을 자체 설계 및 개발하여 구축하였으며, 이를 기반으로 국내외 다수의 제약사들과의 협력 관계를 넘어 실질적인 사업화 성과로 이어지는 모델을 구축해 나가고 있다. 특히, 최근에는 글로벌 제약사인 GSK 본사와 백신 MAP의 상용화를 목표로 하는 연구개발 및 사업화 연계 계약을 체결, 글로벌 시장 진출 기반을 확보하였다. 또한 국내 주요 제약사들과의 임상의약품 위탁개발생산(CDMO)을 통해 상업 생산으로의 전환 가능성을 열며, 이는 상업화 단계로의 빠른 진입과 함께 실질적인 매출 창출로 이어지고 있다. 이번 기술성 평가는 ▲백신 및 합성의약품 마이크로니들의 국내외 임상 진행 현황, ▲다수 제약사와의 계약을 통한 사업화 가능성과 수익성, ▲향후 대량생산 및 스케일업 과정에서의 경쟁력 확보를 위한 품질관리 체계, ▲의료용 마이크로니들 생산 장비의 자체 설계·제작 역량 등을 중심으로 심사가 이뤄졌다. 쿼드메디슨 관계자는 “현재 개발 중인 경피 전달형 백신의약품과 합성의약품 마이크로니들뿐만 아니라, 진단 의료기기 및 화장품 등 다양한 분야에 적용 가능한 마이크로니들의 기술적 확장성이 매우 크다”며, “이번 상장 추진을 통해 자금력이 더해지면, 해당 기술의 상용화 속도와 시장 진입이 가속화되어 회사의 수익성과 성장성에 큰 기여를 할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 쿼드메디슨의 백승기 대표이사는 “이번 기술성 평가 통과는 우리 회사의 핵심 마이크로니들 기술이 사업화 가능성과 기술 혁신성을 동시에 갖췄음을 객관적으로 인정받은 결과” 라며 “이를 기반으로 기술특례상장을 성공적으로 추진해 기업 경쟁력을 끌어올릴 계획” 이라고 밝혔다. 이어 “상장을 통해 확보한 자금은 주요 파이프라인의 추가 임상 연구와 다양한 적응증별 플랫폼 기술 개발, 대량 생산설비 구축 등 핵심 분야에 전략적으로 투자할 것” 이라고 덧붙였다.

스마트 건설과 AI <2>: 시간과 비용이 드는 기술 증명의 길 2023년 7월 국토교통부 주도로 ‘스마트건설 얼라이언스’가 출범했다. 기술위원회와 특별위원회로 나누고, 기술위는 BIM(Building Information Modeling), OSC(Off-Site Construction), 건설 자동화, 디지털 센싱, 스마트 안전, 빅데이터 및 플랫폼 등 총 6개 분과로 구성했다. 각 분과별로 리딩사를 정해 자체적으로 정기 세미나 등을 통해 스마트 건설 기술의 개발, 실증, 협업방안, 규제 개선 방안 등을 논의하고 있다. 민간에서 자체적으로 개발 중인 기술 적용을 확대하고 건설업의 패러다임을 변화하기 위한 정부 드라이브 덕분에 스마트 건설 기술에 대한 관심이 증폭됐다. 일본도 2016년 국토교통성이 주도해 2025년까지 건설 현장 생산성을 20% 높이는 걸 목표로 한 ‘아이 컨스트럭션’(i-Construction) 정책을 추진했으며, 지난해 4월에는 건설 현장의 자동화, 무인화, 탈현장화를 추진하는 ‘i-Construction 2.0’ 정책을 발표했다. ‘i-Construction 2.0’은 2040년까지 투입 인력의 30%를 감축하거나 생산성을 1.5배 향상하는 것을 목표로 한다. 이렇듯 스마트 건설 기술 혹은 AI 기술은 현장의 일하는 방식을 바꾸고 효율을 높이는 방안으로 많은 건설사가 R&D 및 기술개발에 나서고 있다. 하지만 정작 기업 내부에서는 이런 질문이 나온다. “그 돈을 들일 만큼, 진짜 효과가 있긴 한 걸까?” 종합건설사는 기술기업이 아니다인공지능(AI) 기술은 결국 ‘개발된 기술’이 있어야 적용할 수 있다. 하지만 대부분의 건설사는 자체 AI 엔지니어링 기술을 개발하는 조직이 없다. 기술 부서는 자체적으로(in-house 조직) R&D를 수행하기도 하지만 대부분 외부 전문업체와 협업하거나, 이미 시장에서 개발되어 검증된 솔루션을 도입하려고 한다. 이때 실제 건설 현장에 적용할 수 있는 기술을 검증하고 적용 시 주의할 점, 예상 리스크 등을 면밀히 분석해 회사 기준을 제정 또는 개정하고 도면에 반영하는 등의 업무를 한다. 그런데 이렇게 도입하려는 기술들은 큰 비용이 들어간다. 적게는 몇천만원, 많게는 수억원까지 드는 기술이 ‘실제 우리 현장에 얼마나 효과를 줄지’는 미지수다. 바로 이 지점에서 경영진은 망설일 수밖에 없다. 한두 개 공사에 도입하는 건 가능하겠지만 전체 회사에 적용하려면 투자의 당위성을 제시해야 한다. 이걸 어떻게 찾아내고 설명할지에 대한 문제에 봉착하게 되는 것이다. 품질관리 이론에서는 ‘좋은 품질을 위해 드는 돈’(예방비용)이 결국에는 ‘하자보수, 재시공, 클레임’(실패비용)을 줄여 전체 품질비용(Q-cost)을 낮춘다고 한다. 그러니까 지금 AI 기술에 돈을 쓰면 나중에 더 큰 비용을 막을 수 있다는 논리다. 하지만 이 말엔 함정이 있다. ‘나중’이 너무 오래 걸린다는 점이다. 그리고 눈앞에 숫자로 보여주기도 어렵다. 즉 아무리 이론이 맞아도 실제로 3년 뒤에 줄어든 하자보수비용을 예상하고 투자 결정을 하긴 어렵다는 이야기다. 수치화도 좋지만 시간은?…품질비용(Q-cost)의 역설투자 결정을 쉽게 만들려면 ‘당장 눈앞에 보이는 데이터’와 ‘리스크 없는 구조’가 필요하다. 예를 들어 드론과 AI를 활용해 공정률 자동 산정 시스템을 적용한다고 가정하면 한 번에 이 시스템을 모든 현장에 적용하는 것이 아니라 먼저 한 개 현장, 한 개 공정에 한해서 적용해 본다. 수개월이 지나 기존 방식 대비 공정보고서 작성 시간 70% 절감, 공정 정확도 50% 향상이라는 성과가 나온다면 전사 확대 투자로 이어질 수 있다. 투자 판단의 기준은 ‘기술’이 아니라 ‘성공한 경험’이 핵심인 것이다. AI 도입 전후의 오시공과 재시공률, 하자보수 건수, 품질검사 인력 투입 시간, 안전사고 발생률, 하자소송 비용 등을 비교해서 ‘이 기술을 썼더니 실패비용이 실제로 얼마 줄었다’는 숫자를 도출해보자. 물론 위에서 설명한 것처럼 예방비용을 투자했다고 곧바로 실패비용이 줄어드는 것이 아니라 준공 때까지 2~3년, 그리고 하자담보 기간에, 또 수년을 추적 관리해야 신빙성 있는 숫자가 도출될 수 있다. 그럼에도 불구하고 중장기적으로 품질비용을 관리하는 것은 회사의 투자와 결과를 검증하는 데 꼭 필요하다. 경영진은 그럴듯한 기획안보다 숫자에 반응한다. 기술회사가 책임진다(성과 기반 계약) 건설사가 도입하려는 AI 기술은 주로 스타트업 기업이나 중소기업이 보유하고 있는 경우가 많은데 신기술의 경우 아직 충분한 사전시험이(Pilot test)이 이뤄지지 않은 케이스도 있다. 하지만 이런 기술을 무턱대고 도입하게 되면 효과가 없을 경우 기술료만 지급하게 되므로 계약 시 조건을 명문화하여 개발업체에서 기술을 보증하거나 성과가 입증됐을 때 일정 부분 정산하도록 책임을 배분하는 방법도 리스크를 줄일 수 있는 방안이 될 것이다. 또한 공동투자를 통해 PoC(Proof of Concept)를 진행하고 이 기술을 타사에 적용하게 될 경우 로열티를 배분하는 방법도 생각해 볼 수 있다. 이외에 국토부를 비롯한 정부기관은 스마트 건설 기술에 매년 많은 지원을 하고 있다. R&D 과제, PoC 실증사업, 산학연계 프로그램, 공공현장 적용 시 인센티브까지 다양하다. 따라서 초기 투자 비용을 외부 자금으로 완충하면 기업 입장에서 리스크는 낮추고 기술은 검증할 기회가 있다. 기술은 사람을 대신하지 않지만 기술은 사람이 일을 더 잘 할 수 있게 도와준다. 정부 주도의 스마트 건설 실증사업이든 민간 건설사가 기술을 도입하려고 하든 “이 기술이 진짜 우리에게 이익이 되는가”에 대한 답을 먼저 얻어야 한다. 그러기 위해서는 기술을 증명하기 위한 많은 시도가 활발히 이뤄져야 할 것이다.

현대자동차그룹이 지난 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나 카탈루냐 콩그레스 센터에서 열린 ‘세계자동차공학회연합(FISITA) 월드 모빌리티 콘퍼런스(WMC) 2025’에 참석해 미래 비전을 발표했다. 호세 무뇨스 현대차 사장은 “현대차그룹은 이동 수단뿐 아니라 인류가 더 안전하고 편리하게 이동할 수 있는 미래를 만들어가기 위해 모빌리티 기술의 경계를 넓히고 있다”고 말했다. 이어 현대차그룹 미국 조지아 공장인 메타플랜트 아메리카(HMGMA)의 제조 자동화 시스템, 자율주행, 배터리·연료전지 시스템, 미국 내 수소 충전소 등 기술 개발 현황을 공유했다. 올해 콘퍼런스는 한국인 최초 FISITA 회장으로 선출된 김창환 현대차 부사장이 2년 임기를 시작한 가운데 열렸다. 김 부사장은 “임기 동안 인류의 삶을 향상하는데 기여하도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.

현대자동차그룹이 지난 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나 카탈루냐 콩그레스 센터에서 열린 ‘세계자동차공학회연합(FISITA) 월드 모빌리티 콘퍼런스(WMC) 2025’에 참석해 미래 비전을 발표했다. 호세 무뇨스 현대차 사장은 “현대차그룹은 이동 수단뿐 아니라 인류가 더 안전하고 편리하게 이동할 수 있는 미래를 만들어가기 위해 모빌리티 기술의 경계를 넓히고 있다”고 말했다. 이어 현대차그룹 미국 조지아 공장인 메타플랜트 아메리카(HMGMA)의 제조 자동화 시스템, 자율주행, 배터리·연료전지 시스템, 미국 내 수소 충전소 등 기술 개발 현황을 공유했다. 올해 콘퍼런스는 한국인 최초 FISITA 회장으로 선출된 김창환 현대차 부사장이 2년 임기를 시작한 가운데 열렸다. 김 부사장은 “임기 동안 인류의 삶을 향상하는데 기여하도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.

“나사, 해조류 양식 최적지 인정블루크레디트 시범사업 추진” “완도를 해조류 블루카본의 중심지로 만들겠습니다.” 신우철 전남 완도군수는 지난 2일 서울신문과의 인터뷰에서 “해조류의 블루카본 인증과 개발을 통해 국가 온실가스 감축 목표(NDC) 달성과 완도 수산물의 가치를 창출하겠다”고 밝혔다. 다음은 신 군수와의 일문일답. -완도군의 해조류 블루카본 인증과 연구 동기는. “유엔기후변화협약으로 각 국가는 온실가스 감축 목표를 마련했고 우리나라도 2030년까지 온실가스 40% 감축과 탄소 중립 달성을 추진하고 있다. 하지만 탄소 중립 달성을 위해서는 육상 탄소흡수원인 그린카본에 한계가 있어 탄소 흡수 잠재력이 큰 해양 탄소흡수원인 블루카본 발굴이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 해조류의 탄소 흡수 속도가 육상 생태계보다 50배 이상 높다는 점과 맹그로브 염습지보다 탄소 저장 능력이 높다는 점 등이 꾸준히 보고되고 있다. 국내 해조류 생산의 50% 이상을 차지하는 완도군이 해조류 블루카본 인증과 연구에 나선 이유다. 해조류가 신규 블루카본으로 인정받을 경우 세계 3위 해조류 생산량을 차지하고 있는 우리나라는 국가적으로 NDC 달성에 유리하게 된다. 국내 최대 해조류 생산지인 완도도 탄소배출권 거래와 해조류 가치 창출 등의 효과가 기대된다.” -해조류 블루카본 인정 과정은. “신규 블루카본으로 인정받기 위해서는 온실가스 제거 효과와 탄소 장기 격리, 인위적 영향, 관리 실용성, 정책 연계 가능성, 기후변화정부간협의체(IPCC) 인정 등 6가지 기준을 충족해야 한다. 현재 해조류는 5가지가 인정됐고 IPCC 인정만 남은 상태다. 이에 완도군은 IPCC 인증을 위한 국제적 공감대 형성과 공동 연구 추진을 위해 3년 전부터 미국항공우주국(NASA·나사), 미국 에너지부 산하 에너지고등계획원 등과 협력을 추진하고 있다. 지난해 11월 초청을 받아 나사에 방문한 완도군은 완도 해조류 양식장 재조명과 블루카본 인증 연구 협력을 요청했다. 우주개발과 해양, 기후변화를 연구하는 나사는 2021년 완도 해조류 양식장 인공위성 사진을 공개하며 친환경 해조류 양식의 최적 조건이라고 언급해 화제가 됐다.” -블루카본 개발과 연구 상황은. “완도군은 2024년 11월 미국 에너지부 산하 에너지고등계획원도 방문해 ‘외해 해조류 양식 기술 시스템’ 구축을 위한 협력 방안과 구체적인 사업 추진계획을 논의했다. 한미 에너지부 공동 연구개발사업인 외해 해조류 양식 기술 시스템 구축 사업이 올해부터 5년간 착수에 들어가기 때문이다. 외해 해조류 양식 기술 시스템은 외해에 자동화 시설을 구축하고 표층 고수온과 저층 영양염류를 활용해 대형 갈조류를 양식한 뒤 해조류에 탄소를 흡수시킨 후 심해에 매장·처리하는 것으로 해조류 바이오매스 대량 생산과 해조류 블루카본 연구를 시행한다. 하반기부터는 한국수자원공사와 함께 완도 해조류 양식장을 활용한 블루크레디트 시범사업을 추진할 계획이다. 양식장 해조류를 수확하지 않고 해조류가 흡수한 탄소량을 측정해 블루크레디트로 발행하는 시범사업으로, 발행된 크레디트는 어업인들이 소유해 기업체에 판매한 후 소득을 창출하는 것이 목적이다.”

스마트 건설과 AI <1>: AI가 건설 일자리를 대체할까건설 현장은 흙먼지 날리는 환경에 여전히 많은 자재가 이동하고 사람 손에 의존하는, 치열한 공간이다. 아울러 공사가 하루 지연되면 수억원 손실로 이어지는 게 현실이라 건설업계는 새로운 시도에 매우 신중하고 변화에는 보수적이기로 유명하다. 최근 몇 년 사이에는 인공지능(AI)을 접목한 ‘스마트 건설’ 영역이 조금씩 확장되는 분위기가 감지된다. AI 기술이 어떻게 현장에 스며들면서 변화를 이뤄내는지, 10회에 걸쳐 들여다보고자 한다. “건설 현장에 6시그마(6sigma)가 웬 말이야?” 오래전 제너럴일렉트릭(GE)에서 유행한 제조업 혁신관리기법인 6시그마를 건설회사에서 도입하라고 하자 많은 직원들이 탄성과 함께 내뱉은 말이다. 100만개 중 불량품을 3.4개 수준으로 관리를 해야 도달할 수 있는 6시그마는 품질관리를 그만큼 철저하게 해야 한다는 의지를 깔고 있다. 그에 앞서 과제를 선정하고 관리기법을 정한 후 각 기법에 따른 프로세스대로 자료를 작성해 데이터를 수집하고 성과를 측정하는 데 많은 시간과 노력을 필요로 했다. 물론 체계적인 목표 설정과 성과 도출, 그리고 성과 추적관리방법 등은 분명 일하는 방법을 개선하는 데 많은 변화를 가져왔다. 하지만 제조업과 달리 하나의 완제품이 나오기까지 짧게는 1년 많게는 3년 이상 걸리는 건축물의 긴 생애주기 동안 이러한 기법을 적용해 성과를 추적하기엔 효율적이지 않았다. 결국 몇몇 메이저 건설사에서 시도하다 최근에는 경영기법에서 사라졌다. 마찬가지로 몇 년 전부터 AI 열풍을 타고 건설업에도 AI 기법을 속속 도입하려는 시도가 보이자 나이 지긋한 현장 소장은 이렇게 말했다. “건설 현장에 AI가 웬 말이야?” 자재 이동이나 시공을 사람 손에 의존해야 하는 현장에 AI가 들어설 자리가 있을까 싶은 거다. 하지만 지금 질문은 점점 ‘AI는 어떻게 건설업에 스며들고 있는가’로 바뀌어야 할 것이다. 예전에는 공사관리자가 매일 도면을 들고 현장 진행 상황을 눈으로 확인해야 했다면 지금은 드론과 AI를 활용한다. 공사팀장이 건축도면, 구조도면, 줄자 등을 넣은 현장용 가방을 메고 직접 도면대로 시공하는지 일일이 점검하던 일을 드론이 촬영한 사진을 AI가 분석해 ‘이 구간은 80% 진행’, ‘이 구간은 일정 지연’이라는 식으로 ‘데이터’로 알려주는 식이다. 또 다른 예는 품질관리다. 콘크리트가 제대로 타설됐는지, 균열이 생기지 않았는지 확인하는 일은 여전히 사람의 경험에 크게 의존한다. 하지만 이제는 AI가 CCTV 영상과 센서 데이터를 분석해 의심 구간을 찾아내기도 한다. 일종의 ‘AI 감리’가 생긴 셈이다. 사람이 놓칠 수 있는 실수도 AI가 알아서 찾아낸다. 이쯤 되면 건축 전문가로서 걱정이 되기 시작한다. ‘그렇다면 서서히 건설업에도 사람이 필요 없어지는 건가’라는 질문이 떠오를 수밖에 없다. 사실은 그 반대일 수도 있다. 기술이 들어오면 사람의 일이 더 정교해지고 업무 스펙트럼이 넓어지게 된다. AI는 수많은 데이터를 빠르게 읽고 위험을 감지하고 반복 업무를 줄여주는 도구일 뿐 궁극적인 판단은 여전히 사람의 몫이다. 도면과 함께 알고리즘이 작업을 돕고, 중장비에 부착된 센서와 클라우드가 함께 일하는 시대가 오고 있다. 건설도 이제 ‘데이터’로 말하는 산업이 되어가고 있는 것이다. 건설업에 자동화 기술을 도입하려는 시도는 계속됐지만 대체로 일부 전문업체가 개발한 기술을 검증하는 형태인 PoC(Proof of Concept)로 현장에 적용하고 마는 경우가 많았다. 하지만 지금은 이런 스마트 건설기술을 개발하는 업체가 훨씬 많아졌고 건설사마다 신기술을 접목하기 위한 노력을 하고 서서히 가시적인 성과로도 이어진다. 이제는 누군가의 땀뿐 아니라, AI의 연산과 학습도 콘크리트 안에 담겨있을 것이다.