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

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

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

전남 화순의 한 공장 신축 공사 현장에서 근로자가 추락사하는 사고가 발생했다. 30일 화순경찰서에 따르면 전날 오전 7시 52분쯤 화순군 도암면 한 식품공장 신축 공사 현장에서 60대 남성 A씨가 5.3ｍ 아래로 추락했다. 사고 당시 A씨는 가설구조물 위에서 받침목 설치 작업을 하고 있던 중 추락한 것으로 파악됐다. A씨는 곧장 병원으로 이송됐으나 끝내 숨졌다. 경찰은 정확한 사고 경위와 함께 작업 과정에서 안전 수칙이 지켜졌는지 등을 조사할 예정이다.

서울 성북구, 성북복지재단, 성북시니어클럽, 서울패션섬유봉제협회가 겨울철 취약계층 아동을 지원하기 위해 ‘행복한 세탁소 1호 기부물품 제작·배부 사업’을 추진했다고 29일 밝혔다. 이번 기부물품은 방한용 목도리 700개로 재단과 서울사회복지공동모금회가 원단 500개, 협회가 원단 200개 분량을 후원했다. 제작은 클럽 소속 시니어 어르신들이 맡았다. 어르신의 숙련된 기술을 지역사회 복지로 환원하는 선순환 구조를 실현한 것이다. 완성된 목도리는 관내 지역아동센터 23곳을 이용하는 아동 700여명에게 전달했다. 지난달 문을 연 ‘행복한 세탁소’는 성북구 종암로 88(옛 종암2치안센터)에 있는 복지 거점 공간이다. 1층은 세탁실과 사무공간을 갖춘 빨래방, 2층은 수선·봉제 작업과 제품 제작이 이루어지는 수선방으로 구성됐다. 수선방은 의류제조업에서 퇴직한 어르신들이 중심이 되어 운영하는 시니어 일자리 공간이다. 구는 이번 사업이 세탁물 처리 서비스에 머물렀던 기존 ‘아름다운 빨래방’ 사업에서 더 나아가 사업 공간과 기능을 확장해 물품 제작·기부까지 연계했다는 점에서 의미가 크다고 전했다. 윤재성 성북복지재단 이사장은 “지역 대표 산업인 의류제조업, 시니어 일자리, 아동 복지를 연계한 성북형 맞춤 복지모델”이라며 “지역 내 복지 생태계와 네트워크를 강화해 도움이 되는 사업을 계속 발굴하겠다”고 했다.

충남 아산시는 농업의 구조적 전환을 위한 농정 분야 6대 정책을 추진한다고 29일 밝혔다. 시에 따르면 △지역먹거리 선순환 체계 구축 △쌀산업 경쟁력 강화 △농업 인구 감소·일손 부족 해소 △스마트농업 확대와 청년농 육성 △농업인 소득 안정·경영비 절감 △기후변화 대응 안정생산 등 6대 정책을 추진한다. 지역먹거리 선순환 체계는 공공형 로컬푸드 직매장을 5개소로 확대하는 등으로 현재 14%에 머무른 지역 농산물 소비율을 2027년까지 20%로 끌어올린다는 구상이다. 시는 쌀 산업 경쟁력 강화를 위해 농협 미곡종합처리장(RPC) 통합으로 출범한 ‘아산시쌀조합공동사업법인’을 중심으로 규모화와 효율화를 추진한다. 고령화에 따른 인력 부족 문제는 베트남·라오스 등과 협력으로 외국인 계절근로자 도입을 확대하고, 연간 3만 명의 농촌형 인력중개센터와 농작업 지원단 운영도 지속한다. 미래 농업을 위한 스마트농업 보급과 청년농 육성을 위해 2026년까지 2.2ha의 임대형 스마트팜을 조성해 초기 자본 부담 없이 영농에 도전할 수 있도록 지원한다. 현장 호응이 높은 농기계 임대 사업은 노후 기종 교체와 무인단말기(키오스크) 도입, 농기계 운송비 지원 등으로 고령 농업인의 편의성을 높일 예정이다. 오세현 시장은 “농업이 살아야 지역이 살고, 먹거리가 건강해야 시민이 안심할 수 있다”며 “내년에도 농업인 곁을 지키는 든든한 동반자로서 시정의 모든 역량을 집중하겠다”고 강조했다. 아산 농촌 인구의 평균 연령은 67.8세이며, 벼 재배면적은 9000㏊로 2000년대 초반보다 약 20% 줄었다.

제주항공 참사가 1주기를 맞았지만 사고 진상규명 등 해결된 것은 아직 아무것도 없는 그대로다. 사고 1년이 지나도록 진상규명과 책임자 처벌 등이 제대로 이뤄지지 않으면서 유족들의 슬픔과 분노도 계속되고 있다. 179명이 목숨을 잃은 제주항공 여객기 참사의 정확한 사고 원인 규명은 여전히 난항을 겪고 있다. 유족들은 국토교통부에 소속된 항공철도사고조사위원회(항철위)가 국토교통부의 책임을 조사하는 셀프 조사에 문제를 제기했다. 독립성과 투명성이 결여된 셀프 조사는 진실을 밝힐 수 없다며 독립적인 재조사와 조사 자료 전면 공개, 책임자 처벌 등의 요구가 이어졌다. 결국 지난 7월 항철위의 여객기 참사 엔진 정밀 조사 결과 발표가 유족들의 항의로 무산됐고 지난 4일에도 조사 결과 발표 일정이 유족들의 반대로 무기한 연기됐다. 이처럼 항철위의 조사 파행이 이어지면서 항철위를 국토교통부 산하에서 국무총리 산하로 이관하는 내용을 담은 관련 법 개정안이 지난 10일 국회 상임위를 통과했다. 지난 16일에는 전남경찰청이 사실상 진상규명 작업이 중단된 항철위의 자료 확보를 위해 항철위 사무소 2곳을 압수수색 하면서 원인 규명이 새로운 국면을 맞고 있다. 항철위의 조사 파행이 이어지면서 1년간 시간만 보낸 셈이다. 정확한 진상규명과 사고 원인이 밝혀지지 않으면서 책임자 처벌은 아직 1건도 이뤄지지 않고 있다. 제주항공 여객기 참사 현장인 무안국제공항도 아직 그대로 멈춰 있다. 사고 당시 항공기가 충돌하면서 사고 원인으로 지목된 로컬라이저(방위각시설)는 여전히 철거되지 않고 콘크리트 구조물이 부서진 채 그대로 남아 있다. 사고 원인 조사가 늦어지면서 사고 원인으로 지목받고 있는 무안공항의 시설 개선은 물론 항공기 정상 운항 역시 재개할 수 없는 상황이다. 공항 폐쇄가 1년째 장기화하면서 지역 관광업계 등 공항 관련 업체들의 피해도 계속 늘어나고 있다. 제주항공 참사가 1년이 지났지만 사고 진상규명과 책임자 처벌 등의 진전이 전혀 이뤄지지 않으면서 유족들의 상처만 깊어지고 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

내년 3월 10일 시행되는 ‘노란봉투법’(노동조합법 및 노동관계조정법 개정안) 가이드라인이 나왔지만 혼란은 여전하다. 사용자 범위와 노동쟁의 대상 적용기준이 모호하다는 지적에 고용노동부는 지난 26일 행정지침을 입법예고했다. 근로조건에 대한 ‘구조적 통제’가 사업자성 판단 기준이나, 도급계약은 해당되지 않는다고 했다. 노동안전·복리후생·작업방식 등 영역마다 제시된 예시를 둘러싸고 노사 간 다툼이 벌어질 소지가 되레 커졌다. 원청이 산업안전보건법에 따라 안전조치를 강화할수록 사용자성이 확대되는 역설까지 우려된다. 노동쟁의 대상을 둘러싼 논란은 더 심각하다. 지침은 합병, 분할, 매각 등 경영상 결정은 단체교섭 대상이 아니라면서도 정리해고·배치전환이 객관적으로 예상되면 대상이 된다고 명시했다. 기업의 의사결정은 어떤 방식으로든 인력 조정이나 이동으로 이어진다. ‘객관적 예상’에 발목 잡혀 기업은 경영 전략 수립 단계부터 노조 동의 여부를 의식해야 한다. 노조 역시 경영 판단마다 구조조정 가능성을 내세워 반대에 나설 가능성이 커진다. 정부의 가이드라인이 그대로 실행된다면 생산량 감축, 공장 폐쇄 등의 방식으로 진행 중인 석유화학·철강산업의 구조조정부터 벽에 부딪힐 것이다. 한국의 대미 조선업 투자 프로젝트인 ‘마스가’(미국 조선업을 다시 위대하게)에도 부정적 영향을 미칠 수 있다. 스위스 국제경영개발대학원(IMD)의 올해 국가경쟁력 평가에서 우리나라는 69개국 중 27위인데 노동시장 분야는 53위다. 가뜩이나 낮은 노동시장의 경쟁력이 국가경쟁력에 더욱 부정적 영향을 미칠 수 있다. 노동조건 개선이 중요하지만 노사 갈등을 더 부추겨선 안 된다. 기업들이 교섭과 법적 대응으로 날을 지새우지 않도록 산업 현장의 현실을 제대로 반영해 지침을 다듬고 보완입법을 서둘러야 한다. ‘기울어진 운동장’을 더 기울여 놓는다면 당장의 일자리는 물론 미래 세대의 일터가 줄어든다.

국토부 산하 구조에 독립성 논란유족 불신 깊어져 공청회도 무산안전 전담할 ‘항공안전청’ 등 필요‘12·29 제주항공 여객기 참사’가 발생한 지 1년이 됐지만 사고 원인 조사 결과는 아직도 나오지 않았다. 정부 조사의 공정성 논란과 함께 조사 주체인 국토교통부 소속 항공철도사고조사위원회(항철위)의 조직 개편이 맞물리면서 진상 규명 작업은 내년까지 계속 이어질 전망이다. 28일 국토부에 따르면 항철위는 총 12단계로 나뉘는 항공사고 조사 절차 가운데 6·7단계인 검사·분석·시험 및 사실조사 보고서 작성 단계를 6개월 넘게 진행 중이다. 지난 4일에는 지금까지 조사한 사실관계를 확인하고 기술적으로 검증하는 8단계 절차인 공청회가 예정돼 있었으나 유족의 반발로 무산됐다. 이에 최종 단계로 분류되는 최종보고서 초안 작성(조사 9단계)은 시작도 하지 못했다. 조사에 속력이 나지 않는 배경에 항철위의 독립성 논란이 있다. 참사 진상 규명의 핵심은 사고 원인으로 지목되는 ‘콘크리트 둔덕’을 비롯한 국토부의 공항 시설물 설치·관리 과정 전반을 따지는 것이다. 그런데 국토부 출신 전·현직 관료가 항철위에 포진하며 정부가 ‘셀프 면죄부’를 주기 위한 조사를 진행하고 있다는 지적이 나왔다. 논란이 커지자 관련자들은 업무에서 배제됐다. 하지만 조사의 공정성 논란은 계속됐다. 항철위는 지난 7월 “조종사가 손상된 오른쪽 엔진이 아닌 왼쪽 엔진을 껐다”는 초기 조사 결과를 공개했다가 유가족들로부터 거센 반발을 샀다. 유족들은 항철위를 향해 “조종사에게 책임을 떠넘기고, 콘크리트 둔덕을 만든 국토부의 책임은 축소하려 한다”고 비판했다. 이런 상황에서 항철위를 국토부 산하 조직에서 국무총리실 소속의 독립된 조사기구로 분리하는 절차가 진행되면서 진상 규명 작업은 더 미뤄지게 됐다. 항공철도사고조사법 개정안은 지난 18일 국회 법제사법위원회 문턱을 넘어 본회의에 계류 중이다. 앞으로 항철위는 참사 원인으로 지목된 조류 충돌·항공 운항·기체·공항시설 등 4개 분야에 대한 사실관계를 명확히 밝히는 동시에 유가족을 설득해 국민 앞에 공표해야 하는 무거운 과제를 이행해야 한다. 특히 항공기가 어떻게 조류와 충돌했는지, 엔진이 파손된 상태에서 조종사가 비상 절차를 수행한 상세한 과정과 랜딩기어가 내려오지 않은 경위를 밝혀내야 한다. 또 비행기록장치(FDR)와 음성기록장치(CVR) 등 블랙박스에 기록되지 않은 시간의 운항 정보와 둔덕이 미친 영향, 충돌 직후 발생한 폭발과 화재의 원인도 규명해야 한다. 정부는 참사 이후 사고 원인으로 지목된 ‘방위각 시설’ 교체 작업을 절반가량 완료했다. 항공기의 조류 충돌 예방 강화를 위한 조류 충돌 전담 인력을 늘리는 등 사후 조치도 이행했다. 하지만 ‘항공안전청’을 비롯한 항공안전 전담 기구가 부재한 점은 여전히 문제로 꼽힌다. 국제 항공업계에서 최고 위상을 지닌 국제민간항공기구(ICAO) 36개 이사국 중 미국·영국을 포함한 32개국이 항공안전을 다루는 별도 조직을 갖추고 있다. 권보헌 극동대 항공대학장은 “항공 안전은 항공 시스템, 공항 운영 등 방대한 분야에 걸쳐 있어 상당한 전문성을 필요로 한다”면서 “사고 재발을 막으려면 항공 안전에 대한 전문가가 의사 결정권을 가진 조직이 있어야 한다”고 진단했다.

과시보다 몰입에 가치를 두는 ‘조용한 취미’가 주목받고 있다. 규칙적인 훈련이 필요한 스포츠부터 자연과 호흡하는 활동, 손으로 완성하는 수공예까지 취미의 스펙트럼도 넓어지고 있다. 할리우드 스타들의 선택은 이러한 변화가 특정 계층에 국한되지 않은 흐름임을 보여준다. 미국 라이프스타일 매체 볼드(Bolde)는 26일(현지시간) 잘 알려지지 않은 스타들의 취미를 소개했다. 이를 바탕으로 생활·문화적 맥락에서 이들 취미를 살펴본다. ◆ 펜싱·나이프·밴조… 이미지와는 다른 선택 톰 크루즈는 액션 스타 이미지와 달리 펜싱에 꾸준히 몰두한다. 펜싱은 규칙과 반복, 정밀한 동작을 요구하는 종목이다. 즉흥성과 스펙터클을 앞세운 영화 속 모습과는 결이 다르다. 그의 펜싱 종목은 공개되지 않았다. 기본 종목인 플뢰레일 가능성이 거론될 뿐 확인된 바는 없다. 신체 통제와 집중력을 중시하는 훈련이라는 점에서 그의 자기 관리 성향과 맞닿아 있다는 평가가 나온다. 안젤리나 졸리는 나이프 수집가로 알려져 있다. 그가 모으는 나이프는 식사용이 아니다. 역사적 의미와 상징성을 지닌 단검과 수공예 블레이드가 중심이다. 제작 배경과 기능적 의미를 중시하는 취향은 그의 영화 선택과 분쟁 지역에 대한 관심과도 겹친다. 스티브 마틴은 코미디언이라는 이미지와 달리 블루그래스 밴조 연주자로도 오랜 평가를 받아왔다. 밴조는 기타보다 소리가 또렷하고 튕기는 느낌이 강한 미국 전통 현악기다. 블루그래스 음악에서는 금속 피크를 사용하는 고속 주법이 특징이다. 마틴은 취미 수준을 넘어 전문 연주자들과 무대에 오르며 이 분야의 활동을 이어가고 있다. ◆ 게임·오토바이·양봉… 통제 가능한 세계 메건 폭스는 비디오게임을 즐기는 것으로 알려져 있다. 그는 사고력과 집중력이 요구되는 게임을 선호하는 편이다. 격투 게임 ‘모탈 컴뱃’ 시리즈의 오랜 팬이라는 점도 여러 차례 언급됐다. 그는 단순한 반응형 게임보다 판단과 패턴 인식이 중요한 게임을 좋아한다고 밝혔다. 결과가 명확한 게임 세계가 주는 몰입감이 이러한 선택의 배경으로 꼽힌다. 키아누 리브스는 단순히 오토바이를 타는 데 그치지 않는다. 그는 커스텀 모터사이클 제작 과정에 직접 참여한다. 설계와 디자인, 기계적 완성도를 함께 고민하는 작업이다. 느리고 손이 많이 가는 공정은 결과보다 과정을 중시하는 그의 태도를 보여준다. 비욘세는 의외로 양봉을 택했다. 그는 환경 보호 차원에서 벌을 기르고 가족을 위한 꿀을 채취한다고 밝혔다. 양봉은 철저한 관리와 관찰이 필요한 활동이다. 대규모 공연과는 전혀 다른 방식의 집중과 리듬을 요구한다. ◆ 골동품·동물·건축… 시간과 책임의 취미 테일러 스위프트는 골동품과 역사적 소품 수집에 관심을 보여왔다. 그는 물건에 담긴 이야기와 시간의 흔적에 끌린다고 설명한다. 이러한 취향은 서사를 중시하는 그의 음악 세계와 자연스럽게 맞닿아 있다. 드웨인 존슨은 촬영과 운동 일정 외 시간에 농장 생활과 동물 돌봄에 힘을 쏟는다. 이 활동은 매일 반복되는 관리와 책임이 핵심이다. 화려한 스타 이미지와 달리 일상적인 노동이 중심을 이룬다. 그는 동물 앞에서는 명성이 중요하지 않다고 강조해 왔다. 케이트 블란쳇은 역사적 건축물 복원에 꾸준한 관심을 보여왔다. 그는 단순한 부동산 투자가 아닌 보존의 관점에서 공간을 바라본다. 기존 구조를 존중하면서 새로운 생명을 불어넣는 방식이다. 이러한 태도는 그의 연기 철학과도 닮아 있다는 평가를 받는다. ◆ 카드·목공·재즈… 몰입이 주는 익명성 포스트 말론은 트레이딩 카드 게임(TCG) ‘매직: 더 개더링’에 깊이 빠져 있다. 그는 희귀 카드 수집뿐 아니라 실제 플레이에도 적극적으로 참여한다. 이 게임에서는 명성보다 규칙과 전략, 장기적인 판단이 중요하다. 줄리아 로버츠는 목공과 가구 제작을 즐긴다. 그는 손으로 재료를 다듬고 결과물을 완성하는 과정에서 만족감을 느낀다고 밝혔다. 촬영이 끝나면 사라지는 영화와 달리 손에 남는 결과물이 있다는 점이 이 취미의 핵심이다. 라이언 고슬링은 재즈 기타 연습에 오랜 시간을 투자해 왔다. 재즈는 즉흥 연주와 상호 호흡이 중요한 장르다. 그는 끊임없는 연습과 경청을 통해 연주를 이어간다. 완벽함보다 흐름과 반응을 중시하는 특성이 그의 음악적 관심을 설명한다.

과시보다 몰입에 가치를 두는 ‘조용한 취미’가 주목받고 있다. 규칙적인 훈련이 필요한 스포츠부터 자연과 호흡하는 활동, 손으로 완성하는 수공예까지 취미의 스펙트럼도 넓어지고 있다. 할리우드 스타들의 선택은 이러한 변화가 특정 계층에 국한되지 않은 흐름임을 보여준다. 미국 라이프스타일 매체 볼드(Bolde)는 26일(현지시간) 잘 알려지지 않은 스타들의 취미를 소개했다. 이를 바탕으로 생활·문화적 맥락에서 이들 취미를 살펴본다. ◆ 펜싱·나이프·밴조… 이미지와는 다른 선택 톰 크루즈는 액션 스타 이미지와 달리 펜싱에 꾸준히 몰두한다. 펜싱은 규칙과 반복, 정밀한 동작을 요구하는 종목이다. 즉흥성과 스펙터클을 앞세운 영화 속 모습과는 결이 다르다. 그의 펜싱 종목은 공개되지 않았다. 기본 종목인 플뢰레일 가능성이 거론될 뿐 확인된 바는 없다. 신체 통제와 집중력을 중시하는 훈련이라는 점에서 그의 자기 관리 성향과 맞닿아 있다는 평가가 나온다. 안젤리나 졸리는 나이프 수집가로 알려져 있다. 그가 모으는 나이프는 식사용이 아니다. 역사적 의미와 상징성을 지닌 단검과 수공예 블레이드가 중심이다. 제작 배경과 기능적 의미를 중시하는 취향은 그의 영화 선택과 분쟁 지역에 대한 관심과도 겹친다. 스티브 마틴은 코미디언이라는 이미지와 달리 블루그래스 밴조 연주자로도 오랜 평가를 받아왔다. 밴조는 기타보다 소리가 또렷하고 튕기는 느낌이 강한 미국 전통 현악기다. 블루그래스 음악에서는 금속 피크를 사용하는 고속 주법이 특징이다. 마틴은 취미 수준을 넘어 전문 연주자들과 무대에 오르며 이 분야의 활동을 이어가고 있다. ◆ 게임·오토바이·양봉… 통제 가능한 세계 메건 폭스는 비디오게임을 즐기는 것으로 알려져 있다. 그는 사고력과 집중력이 요구되는 게임을 선호하는 편이다. 격투 게임 ‘모탈 컴뱃’ 시리즈의 오랜 팬이라는 점도 여러 차례 언급됐다. 그는 단순한 반응형 게임보다 판단과 패턴 인식이 중요한 게임을 좋아한다고 밝혔다. 결과가 명확한 게임 세계가 주는 몰입감이 이러한 선택의 배경으로 꼽힌다. 키아누 리브스는 단순히 오토바이를 타는 데 그치지 않는다. 그는 커스텀 모터사이클 제작 과정에 직접 참여한다. 설계와 디자인, 기계적 완성도를 함께 고민하는 작업이다. 느리고 손이 많이 가는 공정은 결과보다 과정을 중시하는 그의 태도를 보여준다. 비욘세는 의외로 양봉을 택했다. 그는 환경 보호 차원에서 벌을 기르고 가족을 위한 꿀을 채취한다고 밝혔다. 양봉은 철저한 관리와 관찰이 필요한 활동이다. 대규모 공연과는 전혀 다른 방식의 집중과 리듬을 요구한다. ◆ 골동품·동물·건축… 시간과 책임의 취미 테일러 스위프트는 골동품과 역사적 소품 수집에 관심을 보여왔다. 그는 물건에 담긴 이야기와 시간의 흔적에 끌린다고 설명한다. 이러한 취향은 서사를 중시하는 그의 음악 세계와 자연스럽게 맞닿아 있다. 드웨인 존슨은 촬영과 운동 일정 외 시간에 농장 생활과 동물 돌봄에 힘을 쏟는다. 이 활동은 매일 반복되는 관리와 책임이 핵심이다. 화려한 스타 이미지와 달리 일상적인 노동이 중심을 이룬다. 그는 동물 앞에서는 명성이 중요하지 않다고 강조해 왔다. 케이트 블란쳇은 역사적 건축물 복원에 꾸준한 관심을 보여왔다. 그는 단순한 부동산 투자가 아닌 보존의 관점에서 공간을 바라본다. 기존 구조를 존중하면서 새로운 생명을 불어넣는 방식이다. 이러한 태도는 그의 연기 철학과도 닮아 있다는 평가를 받는다. ◆ 카드·목공·재즈… 몰입이 주는 익명성 포스트 말론은 트레이딩 카드 게임(TCG) ‘매직: 더 개더링’에 깊이 빠져 있다. 그는 희귀 카드 수집뿐 아니라 실제 플레이에도 적극적으로 참여한다. 이 게임에서는 명성보다 규칙과 전략, 장기적인 판단이 중요하다. 줄리아 로버츠는 목공과 가구 제작을 즐긴다. 그는 손으로 재료를 다듬고 결과물을 완성하는 과정에서 만족감을 느낀다고 밝혔다. 촬영이 끝나면 사라지는 영화와 달리 손에 남는 결과물이 있다는 점이 이 취미의 핵심이다. 라이언 고슬링은 재즈 기타 연습에 오랜 시간을 투자해 왔다. 재즈는 즉흥 연주와 상호 호흡이 중요한 장르다. 그는 끊임없는 연습과 경청을 통해 연주를 이어간다. 완벽함보다 흐름과 반응을 중시하는 특성이 그의 음악적 관심을 설명한다.

북한이 단거리 탄도미사일을 생산하는 공장 내부를 공개해 서로 다른 두 종류의 미사일을 동시에 조립하는 장면이 처음으로 드러났다. 이는 북한이 미사일 전력을 시험 단계에서 양산 체제로 전환하고 있음을 시사하는 대목으로, 군사적·외교적 파장이 이어지고 있다. 27일 벨기에 기반 유럽 군사 전문 매체 아미 레커그니션은 북한 관영 조선중앙통신이 전날 공개한 사진을 분석한 결과, 화성-11형 계열 단거리 탄도미사일 두 가지 변형을 같은 생산 라인에서 병렬로 제작하고 있는 것으로 보인다고 전했다. ◆ 북한 공개 사진이 보여준 장면 조선중앙통신은 김정은 국무위원장이 단거리 탄도미사일 생산 공장을 시찰했다고 전하며 미사일 동체를 조립 라인에 배치한 사진을 공개했다. 김 위원장은 현장에서 군수공업 생산기지 현대화와 무기 생산 능력 확대를 강조했다고 통신은 밝혔다. 공개 사진에는 외형과 구조가 다른 미사일 동체들이 같은 조립 환경에 나란히 놓인 모습이 담겼다. 이는 단일 모델 시제품 제작을 넘어, 복수 기종을 상시적으로 생산하려는 체계를 염두에 둔 장면으로 해석된다. ◆ 화성-11형 ‘두 변형’ 병렬 생산 정황 아미 레커그니션은 사진 속 미사일을 화성-11형 계열로 분류했다. 서방 기준으로는 각각 KN-23과 KN-24에 해당한다. KN-23은 러시아 이스칸데르 계열과 유사한 기동형 단거리 탄도미사일로, 이미 실전에서 사용된 정황이 보고됐다. KN-24는 형상이 다른 개량형으로, 정밀 타격과 비행 특성 개선에 초점을 맞춘 모델로 평가받는다. 서로 다른 변형을 같은 생산 라인에서 동시에 조립하는 장면을 공개한 점은, 특정 기종 시험 생산을 넘어 복수 모델을 연속적으로 생산할 수 있는 단계에 들어섰다는 신호로 읽힌다. ◆ 화성-11형 두 변형의 성격 차이 화성-11형 계열 가운데 KN-23은 ‘북한판 이스칸데르’로 불리는 화성-11가형, KN-24는 ‘북한판 에이태큼스(ATACMS)’로 불리는 화성-11나형으로 알려졌다. 두 미사일은 외형뿐 아니라 운용 개념과 위협 성격에서도 뚜렷한 차이를 보인다. 이스칸데르 계열을 본뜬 KN-23은 비행 중 변칙 기동을 수행해 요격 계산을 어렵게 만드는 전술적 특성을 갖는다. 반면 에이태큼스급을 모델로 한 KN-24는 정확한 탄착과 넓은 피해 반경을 중시하며, 일부 구성에서는 자탄을 탑재해 축구장 3~4개 면적에 해당하는 지역을 동시에 타격할 수 있는 능력을 갖춘 것으로 분석돼 왔다. 이처럼 성격이 다른 두 변형을 같은 생산 라인에서 병렬로 조립하는 정황은, 북한이 단일 유형이 아닌 복수 작전 목적을 염두에 둔 미사일을 동시에 운용·배치하려는 단계에 들어섰음을 보여준다. ◆ 시험에서 양산으로 사진에 드러난 조립 환경 역시 눈길을 끈다. 정비된 작업대와 다수의 미사일 동체를 일렬로 배치한 모습은, 소량 시제품 제작이 아니라 연속 생산 체제에 가깝다는 평가를 낳는다. 이는 북한이 자국 전력 보강과 함께 지속적 배치 능력을 과시하려는 의도를 드러낸 것으로도 해석된다. ◆ 한국 안보 환경에 미치는 영향 이번 공장 내부 공개는 단순한 무기 과시를 넘어 한반도 안보 환경과 직접 맞닿은 신호로 읽힌다. 화성-11형 계열은 한국 전역을 사거리 안에 두는 단거리 탄도미사일로, 서로 다른 변형을 동시에 생산할 수 있는 체계를 갖췄다는 점은 대량 운용과 지속적 배치 가능성을 보여준다. 이는 북한이 특정 기종의 시험 단계를 넘어 실전 배치용 미사일을 상시 생산할 능력을 확보했는지 여부를 가늠하게 한다. 다만 일부 해외 군사 전문 매체들은 이러한 생산 체계가 북한의 대외 군사 협력 확대 가능성과도 맞물릴 수 있다고 본다. 과거 북한산 단거리 탄도미사일이 러시아 전장에서 사용된 전례를 들어, 해외 이전 가능성 역시 완전히 배제할 수 없다는 분석이다. 다만 현재로서는 공개된 사진만으로 실제 이전 여부나 물량을 단정하기 어렵다는 지적도 함께 나온다.

북한이 단거리 탄도미사일을 생산하는 공장 내부를 공개해 서로 다른 두 종류의 미사일을 동시에 조립하는 장면이 처음으로 드러났다. 이는 북한이 미사일 전력을 시험 단계에서 양산 체제로 전환하고 있음을 시사하는 대목으로, 군사적·외교적 파장이 이어지고 있다. 27일 벨기에 기반 유럽 군사 전문 매체 아미 레커그니션은 북한 관영 조선중앙통신이 전날 공개한 사진을 분석한 결과, 화성-11형 계열 단거리 탄도미사일 두 가지 변형을 같은 생산 라인에서 병렬로 제작하고 있는 것으로 보인다고 전했다. ◆ 북한 공개 사진이 보여준 장면 조선중앙통신은 김정은 국무위원장이 단거리 탄도미사일 생산 공장을 시찰했다고 전하며 미사일 동체를 조립 라인에 배치한 사진을 공개했다. 김 위원장은 현장에서 군수공업 생산기지 현대화와 무기 생산 능력 확대를 강조했다고 통신은 밝혔다. 공개 사진에는 외형과 구조가 다른 미사일 동체들이 같은 조립 환경에 나란히 놓인 모습이 담겼다. 이는 단일 모델 시제품 제작을 넘어, 복수 기종을 상시적으로 생산하려는 체계를 염두에 둔 장면으로 해석된다. ◆ 화성-11형 ‘두 변형’ 병렬 생산 정황 아미 레커그니션은 사진 속 미사일을 화성-11형 계열로 분류했다. 서방 기준으로는 각각 KN-23과 KN-24에 해당한다. KN-23은 러시아 이스칸데르 계열과 유사한 기동형 단거리 탄도미사일로, 이미 실전에서 사용된 정황이 보고됐다. KN-24는 형상이 다른 개량형으로, 정밀 타격과 비행 특성 개선에 초점을 맞춘 모델로 평가받는다. 서로 다른 변형을 같은 생산 라인에서 동시에 조립하는 장면을 공개한 점은, 특정 기종 시험 생산을 넘어 복수 모델을 연속적으로 생산할 수 있는 단계에 들어섰다는 신호로 읽힌다. ◆ 화성-11형 두 변형의 성격 차이 화성-11형 계열 가운데 KN-23은 ‘북한판 이스칸데르’로 불리는 화성-11가형, KN-24는 ‘북한판 에이태큼스(ATACMS)’로 불리는 화성-11나형으로 알려졌다. 두 미사일은 외형뿐 아니라 운용 개념과 위협 성격에서도 뚜렷한 차이를 보인다. 이스칸데르 계열을 본뜬 KN-23은 비행 중 변칙 기동을 수행해 요격 계산을 어렵게 만드는 전술적 특성을 갖는다. 반면 에이태큼스급을 모델로 한 KN-24는 정확한 탄착과 넓은 피해 반경을 중시하며, 일부 구성에서는 자탄을 탑재해 축구장 3~4개 면적에 해당하는 지역을 동시에 타격할 수 있는 능력을 갖춘 것으로 분석돼 왔다. 이처럼 성격이 다른 두 변형을 같은 생산 라인에서 병렬로 조립하는 정황은, 북한이 단일 유형이 아닌 복수 작전 목적을 염두에 둔 미사일을 동시에 운용·배치하려는 단계에 들어섰음을 보여준다. ◆ 시험에서 양산으로 사진에 드러난 조립 환경 역시 눈길을 끈다. 정비된 작업대와 다수의 미사일 동체를 일렬로 배치한 모습은, 소량 시제품 제작이 아니라 연속 생산 체제에 가깝다는 평가를 낳는다. 이는 북한이 자국 전력 보강과 함께 지속적 배치 능력을 과시하려는 의도를 드러낸 것으로도 해석된다. ◆ 한국 안보 환경에 미치는 영향 이번 공장 내부 공개는 단순한 무기 과시를 넘어 한반도 안보 환경과 직접 맞닿은 신호로 읽힌다. 화성-11형 계열은 한국 전역을 사거리 안에 두는 단거리 탄도미사일로, 서로 다른 변형을 동시에 생산할 수 있는 체계를 갖췄다는 점은 대량 운용과 지속적 배치 가능성을 보여준다. 이는 북한이 특정 기종의 시험 단계를 넘어 실전 배치용 미사일을 상시 생산할 능력을 확보했는지 여부를 가늠하게 한다. 다만 일부 해외 군사 전문 매체들은 이러한 생산 체계가 북한의 대외 군사 협력 확대 가능성과도 맞물릴 수 있다고 본다. 과거 북한산 단거리 탄도미사일이 러시아 전장에서 사용된 전례를 들어, 해외 이전 가능성 역시 완전히 배제할 수 없다는 분석이다. 다만 현재로서는 공개된 사진만으로 실제 이전 여부나 물량을 단정하기 어렵다는 지적도 함께 나온다.

원청이 하청 노동자의 근로시간이나 작업방식 등을 ‘구조적으로 통제’하는 경우, 하청 노동자에게도 원청을 상대로 한 단체교섭권이 부여된다는 정부 가이드라인이 나왔다. 다만 단순 도급계약만으로 원청의 사용자성이 인정되지는 않으며, 근로조건의 핵심을 본질적·지속적으로 제한하는 경우로 한정된다는 점을 분명히 했다. 고용노동부는 이런 내용을 담은 ‘개정 노동조합 및 노동관계조정법(노란봉투법) 제2조 해석지침(안)’을 마련해 행정예고한다고 26일 밝혔다. 노란봉투법은 지난 8월 국회를 통과해 내년 3월 10일 시행을 앞두고 있다. 노동부는 그동안 모호하다는 지적을 받아온 ‘실질적이고 구체적 지배·결정’의 판단 기준으로 ‘구조적 통제’ 개념을 제시했다. 원청이 하청 노동자의 근로조건을 사실상 좌우해, 하청 업체가 스스로 결정할 일을 계속 제한하고 있다면 원청의 ‘구조적 통제’가 인정된다는 게 노동부 설명이다. 구조적 통제의 예로는 인력운용, 근로시간, 작업방식, 노동안전, 임금·수당 등이 제시됐다. 원청이 특정 공정에 필요한 인력 규모를 정하거나, 교대제 등 근로시간, 업무 순서를 직접 결정하는 경우가 이에 해당한다. 하청 노동자의 통근버스·휴게시설 등 복리후생이나 위험·야근수당, 작업장 안전 예산 등에 대한 원청의 통제 여부도 판단 요소로 포함됐다. 다만 노동부는 일반적인 도급계약상 관리·감독 행위는 구조적 통제로 보지 않는다고 선을 그었다. 납기나 품질 요구, 거래 조건 협상·변경 등은 계약상 허용되는 범위라는 설명이다. 예컨대 공장 구내식당 운영을 맡은 협력업체에 식사 시간에 맞춰 조리·배식을 요구하는 것은 통상적인 도급계약에 따른 지시로, 구조적 통제와는 구별된다는 것이다. 원청의 사용자성이 인정되더라도 하청 노동자와의 교섭 의제는 구조적 통제가 인정된 범위로 제한된다. 근로시간에 대한 통제가 인정됐다고 해서 인력운용이나 복리후생 전반까지 교섭 대상으로 확대되지는 않는다는 의미다. 노동부는 ‘원청 사업에의 편입 여부’와 ‘경제적 종속성’을 구조적 통제 판단을 보완하는 지표로 제시했다. 하청 노동자의 업무가 원청 사업체계에 직접 편입돼 있거나, 전속계약 해지 시 하청의 존속이 불투명한 경우라면 실질적 지배 가능성이 높다고 본다. 반대로 하청이 고도의 전문성과 기술력을 갖춰 원청이 대체자를 찾기 어려운 경우는 경제적 종속성이 약하다고 판단할 수 있다. 노란봉투법은 노동쟁의 대상 범위도 확대했다. 기존 ‘근로조건의 결정’에서 ‘근로조건에 영향을 미치는 사업경영상 결정’까지 포함되며, ‘사용자의 명백한 단체협약 위반’도 노동쟁의 사유로 명시됐다. 다만 노동부는 해외 투자, 공장 증설, 합병·분할, 양도·매각 등 경영상 결정 그 자체만으로는 단체교섭 대상이 되지 않는다고 밝혔다. 해당 결정이 근로조건에 미치는 영향이 추상적·잠재적 수준에 그칠 경우 노동쟁의 대상으로 보기 어렵다는 것이다. 그러나 이러한 경영상 결정을 실행하는 과정에서 정리해고나 구조조정 등 근로조건의 실질적·구체적 변동이 발생하면 단체교섭 대상이 된다. 명백한 단체협약 위반 역시 노동위원회 조정이나 고용노동관서의 교섭 지도 과정에서 객관적으로 확인된 경우에 한해 인정된다. 노동부는 다음 달 15일까지 행정예고에 대한 의견을 수렴해 보완할 방침이다.

26일 오전 11시 53분쯤 충북 제천의 한 연탄 제조공장에서 공장주 A(65)씨가 연탄 원료 더미에 매몰됐다. A씨는 10여분 뒤 구급대원에 의해 구조돼 심정지 상태로 병원으로 옮겨졌으나 숨졌다. 사고 당시 A씨는 작업 중이었고, 원료 더미는 갑자기 무너져 내린 것으로 전해졌다. 경찰은 공장 직원들을 상대로 정확한 사고 경위를 조사하고 있다.

강원 강릉시 해상에서 80대 남성이 실종 열흘 만에 숨진 채 발견됐다. 25일 소방 당국과 해경 등에 따르면 이날 오전 11시 51분쯤 “강릉 강문해변 앞 사람이 떠 있다”는 신고가 접수됐다. 이후 숨진 익수자를 구조해 신원을 확인한 결과 지난 16일 실종된 A(87)씨로 파악됐다. A씨는 지난 16일 오후 1시 41분쯤 경포해변 앞 해상에 빠졌다. 해경이 인근 폐쇄회로(CC)TV 등을 살핀 결과 실종자는 같은 날 수도권에서 실종 신고가 이뤄진 A씨였다. 해경은 관계 기관, 민간 구조대와 함께 19일까지 집중 수색을 벌였으며, 이후에는 일반 수색 체제로 전환해 수색 작업을 이어왔다. 해경은 정확한 사고 경위를 조사 중이다.

‘사이언스’가 주목한 녹색 기술 中 급성장에 美·유럽도 투자 급증태양광·풍력 등 전력원, 석탄 추월‘네이처’가 기대한 혁신적 연구는AI 과학자·지구와 화성 위성 탐사 거대 해저 시추 작업 등 7개 선정 다사다난했던 2025년 을사년이 서서히 저물고, 2026년 병오년이 다가오고 있다. 사회적으로도 많은 일이 있었지만, 과학계에서도 주목할 연구들이 쏟아진 해이기도 했다. 세계적 과학 저널 양대 산맥 ‘사이언스’와 ‘네이처’가 각각 ‘2025년 올해의 과학적 혁신’과 ‘2026년 주목해야 할 과학 이벤트’를 선정해 한 해를 정리하고, 내년을 예측했다. ‘사이언스’가 ‘2025 올해의 혁신’으로 뽑은 것은 ‘재생 에너지의 도약’이다. 특히 사이언스는 현재 중국의 재생 에너지 기술에 대해 ‘놀랍다’고 표현했다. 산업 혁명 이후 인류는 석탄과 석유, 천연가스 같은 화석 연료를 과다하게 사용하면서 지구 온난화라는 재앙을 가져왔다. 그러나 최근 태양광이나 풍력 같은 재생 에너지를 이용한 발전량이 점차 증가해, 올해 상반기 전 세계의 신규 전력 수요를 모두 충당할 수 있을 정도가 됐고 전 세계 전력 생산원으로 석탄을 추월했다. 중국은 수년간 보조금 제도를 통해 재생 에너지 분야를 집중 육성했다. 그 결과 전세계 태양전지의 80%, 풍력 터빈의 70%, 리튬 전지의 70%를 차지하고 있다. 중국의 재생 에너지 기술 급성장은 녹색 기술 수출로 이어져 전 세계를 바꾸고 있는 상황이다. 이런 변화는 중국에서 온실가스 배출량 증가가 사실상 멈췄다는 사실에서 잘 드러난다. 한국을 비롯한 이웃 나라에 유입되는 미세먼지도 눈에 띄게 줄었다. 한편 중국의 녹색 기술 약진에 위협을 느낀 미국과 유럽도 재생 에너지 확장에 나서면서, 전세계적으로 청정에너지에 대한 총투자액은 화석 연료 투자를 뛰어넘고 있다. 올해 혁신적 연구 후보로 이름을 올린 것은 ▲인공지능이 설계한 단백질 ▲알츠하이머의 숨겨진 유전적 스위치 ▲인류가 불을 다루기 시작한 기원 발견 ▲초기 우주 수수께끼를 푸는 제임스 웹 우주망원경(JWST) ▲해양 플라스틱 오염 해결책 ▲비만 치료제의 확장 등이다. ‘네이처’는 ‘2026 다가올 한 해 주목해야 할 과학’으로는 인공지능(AI) 분야 과학자의 부상, 지구와 화성 위성 탐사 임무, 거대 해저 시추 작업 등 과학적 지식의 지평을 넓힐 연구 7개를 선정했다. 과학자들도 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능을 많이 사용하고 있는데. 내년에는 여러 대규모 언어 모델(LLM)을 통합해 복잡하고 다단계적 프로세스를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 과학 연구에 더 많이 사용될 것으로 전망된다. 그 중 일부는 인간의 감독과 통제를 받지 않고 작동할 것으로 예상된다. AI에 의한 최초의 중대한 과학적 진보가 나타날 수도 있을 것이라고 과학자들은 예측했다. 올해 가장 놀라운 연구로 선정되기도 했던 유전자 가위를 이용한 유전병 치료가 내년에는 더욱 확장되고 발전된 방향으로 나타날 것으로 예상됐다. 희귀 대사질환을 앓던 아기 KJ 멀둔은 특정 질병 유발 돌연변이를 교정하도록 맞춤 설계된 크리스퍼 유전자 가위 치료를 받았다. 멀둔을 치료했던 미국 필라델피아 아동병원 연구팀은 미국 식품의약국(FDA)에 더 많은 희귀 대사 질환을 앓는 아동들을 유전자 편집 치료할 수 있도록 임상 시험 승인을 요청할 계획으로 알려졌다. 치료 대상 아동들이 앓고 있는 질환은 멀둔 치료에 사용했던 것과 같은 유형의 유전자 편집으로 해결할 수 있는 7개 유전자 변이로 발생하는 것들이다. 내년에는 우주가 바쁜 한 해가 될 전망이다. 미국항공우주국(NASA)의 ‘아르테미스 2호’는 오리온 다목적 우주선에 우주비행사 4명을 태우고 달 궤도로 보내는 프로젝트다. 이르면 2026년 2월에 발사될 아르테미스 2호는 1970년대 이후 첫 유인 달 탐사 임무로 10일 동안 달 궤도를 돌면서 이후 달 착륙 임무를 준비하는 데 도움을 줄 예정이다. 중국도 내년 8월 달 탐사선 ‘창어 7호’를 암석과 크레이터가 흩어져 있어 착륙이 매우 까다로운 것으로 알려진 달의 남극 지역에 착륙하는 것을 목표로 발사한다. 착륙에 성공하면 달 남극 지역을 집중 탐사해 물과 얼음의 존재를 찾고 지속 가능한 달 기지 건설을 위한 기술을 시험할 예정이다. 과학자들은 달을 넘어 화성으로도 시선을 돌리고 있다. 일본은 화성의 위성인 포보스와 데이모스를 탐사하는 화성 위성 탐사 임무 MMX를 시작할 계획이다. 포보스 표면 표본을 채취해 2031년 지구로 귀환하는 프로젝트다. 유럽우주국(ESA)은 내년 12월 행성 사냥꾼이라는 별명을 가진 외계 행성 탐사선 ‘플라토’를 발사한다. 플라토는 카메라 26개를 장착한 탐사선으로 20만 개 이상의 태양과 비슷한 항성(별)을 탐색해 액체 상태의 물이 형성될 수 있는 온도를 가진 지구 쌍둥이 행성을 식별할 계획이다. 그런가 하면 중국의 해양 시추선 ‘멍샹’이 첫 탐사에 나선다. 멍샹은 해저 지각을 뚫고 최대 11㎞ 깊이까지 시추해 지구 맨틀 시료를 채취할 예정이다. 성공한다면 해저 지각 형성과 판 구조 운동의 원인을 규명하는 데 결정적 단서를 확보할 수 있다. 또 인도의 첫 태양 탐사선 아디티야-L1이 11년 주기의 활동 정점인 태양 극대기 동안 태양 관측에 나서고, ‘신의 입자’ 힉스 입자를 발견한 스위스 제네바에 있는 유럽 입자물리연구소(CERN)의 거대 강입자 가속기(LHC)가 내년 대규모 업그레이드를 하고 2030년부터 재가동할 예정이다. 한편 네이처는 과학 외부 환경도 내년 과학계를 규정할 중요한 변수로 지목했다. 특히 미국 도널드 트럼프 행정부가 강행하는 과학 예산 대규모 삭감과 과학자 해고, 공중보건·기후 정책 변화, 이민 규제 강화 등이 과학 연구 전반을 위축시킬 가능성이 높다고 전망했다.