1980년대 후반 비장한 각오를 장착하고 석사 논문을 쓰기 시작했다. 사실상 지적 만용에 가까운 자신감을 충전한 채 출발했지만, 그 만용은 글을 쓰기 시작한 지 며칠 만에 수증기처럼 사라졌다. 석사 논문을 쓰는 과정은 모르는 게 얼마나 많은지를 확인하는 진실의 시간이었다. 머릿속에 있는 생각을 문법적 오류가 없을 뿐 아니라 뜻도 통하는 문장으로 빚어내는 것, 그리고 그 문장과 문장을 논리적으로 연결하는 게 결코 쉽지 않은 일임을 확인하는 과정과 다름없었다. ‘소크라테스적 무지’를 그렇게 배웠다. 대학교 앞 제본소에서 큼지막한 하드커버로 장정해 금박으로 논문 제목과 글 쓴 사람의 이름까지 적어 넣은 논문을 동료들에게 증정하면서 이렇게 말했다. “라면 냄비 받침으로만 사용하지 말아 줘.” 책의 용도는 다양하다. 적당한 두께라면 베개가 없을 때 응급 베개 대용으로도 쓸 수 있고, 그보다 더 무지막지하게 무거운 책은 무엇인가를 평평하게 펼 때 누름판으로도 요긴하게 쓸 수 있다. 그런데 요즘 책에는 그때는 짐작도 못 했던 또 하나의 쓸모가 생겼다. 라면 냄비 받침도, 베개도, 누름판도 아닌 인공지능(AI)을 학습시키는 재료로서의 쓸모다. 앤스로픽이 수백만 권의 실물 종이책을 구매한 뒤 외주 업체를 통해 책등을 잘라내고 고속 스캔 장비에 넣어 디지털화한 후 원본을 파괴해 AI 데이터 학습에 사용했다는 사실이 저작권 침해 소송 과정에서 알려졌다. 중고서점에서 2022년 이전에 출판된 책을 대량 주문하는 특이한 징후도 파악되어 그 경로를 추적해 보니, 대량 주문된 중고책의 도착지는 다름 아닌 AI 개발회사였다고 한다. 왜 2022년 이전의 책이었을까. 챗GPT가 등장한 2022년 11월 이후, 웹에 새로 쌓이는 글의 상당량은 생성형 AI가 쓰거나 손을 댄 문장이다. AI를 AI가 만든 글로 학습시키면 오류와 상투어가 대물림되며 품질이 열화되는 ‘모델 붕괴’ 현상이 일어난다. 그러니 사람이 직접 쓰고 편집자가 다듬은 2022년 이전의 문장이 담긴 책은 희귀자본이 되었고, AI 개발 회사는 그 희귀자본의 가치를 간파한 것이다. 대학에서 글을 대신 써 주는 ‘자동 글쓰기 기계’인 생성형 AI를 사용하기 시작한 지 불과 몇 년 사이에 교수는 논문을 쓸 때, 학생은 쓰기 싫은 과제를 대신 쓰게 하려고 이 기계를 사용하고 있다. 기계가 제법 글을 잘 쓰지만, 기계가 쓴 글은 티가 난다는 지적이 늘어나자 이제는 기계가 쓴 글을 마치 인간이 쓴 것처럼 포장해 주는 AI 서비스까지 등장했다. 신성장 산업다운 재빠른 응용력이다. 우리는 갈림길에 서 있다. 책 대신 읽고 요약해 주고 글까지 자동으로 써 주는 기계에 더 의존할 것인가. 아니면 2022년 이후 희귀자본이 된 인간의 노력만으로 글을 쓰는 능력 배양을 고등교육의 차기 도전 과제로 삼을 것인가. 인간의 종말이라는 괴담이 기분 나쁜 예지몽이 아니라 현실이 되는 것을 막으려면, 당신은 어느 길을 택할 것인가. 노명우 아주대 경제정치사회융합학부 교수

안형준 국가데이터처장이 22일 서울 성동구에 위치한 데이터 기술 기업 ‘빅밸류’ 본사를 찾아 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 자율조직 운영 사례를 살펴보고, 데이터 산업 활성화와 AI를 활용한 데이터 업무 혁신 방안에 대해 의견을 나눴다. 이날 빅밸류는 사내 실험으로 구축한 자율조직 ‘복덕방 컴퍼니’를 소개하며 AI 에이전트가 의사결정과 고객응대, 홍보, 품질검수, 운영 등 다섯 가지 기능을 각각 수행하는 과정을 시연했다. 이어진 면담에서 빅밸류는 공공부문의 인공지능 전환(AX)을 위해 각 기관의 정책 데이터 기반 구축과 데이터 표준·품질 관리체계 마련이 중요하다는 의견을 제시했으며, 국가데이터처가 추진 중인 ‘AI 친화적 통계 메타데이터(온톨로지) 구축’ 및 ‘통계 특화형 AI 데이터 관리체계 구축’ 사업과 관련해 데이터 정제와 AX 경험을 공유했다. 안형준 처장은 “빅밸류의 AI 에이전트 활용 사례를 직접 살펴보면서 AI가 실제 업무 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지 확인하는 계기가 됐다”며 “민간의 인공지능 전환(AX) 경험과 데이터 관리 기술을 참고해 범정부 AI 활용을 뒷받침하는 데이터 기반을 강화해 나가겠다”고 말했다. 이어 “현장에서 제시된 데이터 중심의 AX 방안을 데이터 표준·품질 관리체계 마련에 참고하고, 기업들이 국가통계 데이터를 활용해 새로운 부가가치를 창출할 수 있도록 지원 방안도 모색하겠다”고 밝혔다.

- 교체 전용가 최대 65% 할인- 회원·좌석·결제 데이터 그대로 이관…설치는 4시간 내 완료 무인 매장 솔루션 기업 오래가 자사 브랜드 제로아이즈를 통해 기존 키오스크 운영 매장을 위한 교체 전용가 프로그램을 선보인다. 키오스크를 바꿀 때 드는 초기 비용과 약정 부담, 기존 데이터 이관은 무인 독서실·스터디카페 점주들의 오랜 고민거리다. 제로아이즈는 이런 진입 장벽을 낮추기 위해 쓰던 데이터를 그대로 옮기고 도입가를 낮춘 프로그램을 마련했다. 교체 전용가는 약정 방식에 따라 세 가지로 나뉜다. 무약정은 300만 원, 6개월 약정은 40만 원 할인된 260만 원, 12개월 약정은 80만 원 할인된 220만 원이다. 12개월 약정 기준 도입가는 출고가 625만 원 대비 약 65% 낮은 수준으로, 삼성카드 24개월 무이자 할부를 적용하면 월 9만 원대에 도입할 수 있다. 월 운영료 10만 원은 별도이며, 모든 금액은 부가세 별도 기준이다. 약정 조건도 부담을 덜었다. 도입가가 가장 낮은 12개월 약정 역시 중도 해지 위약금이 없고, 받은 할인 중 사용하지 않은 기간만큼만 정산하면 된다. 약정 없이 시작한 경우에는 도입 후 60일 이내에 운송·설치 실비만 부담하고 기기를 반납할 수 있다. 설치일로부터 1년간 무상 A/S가 적용되며, 운영을 정리할 때도 사용 1년 이내라면 매입을 보장한다. 교체 설치는 약 4시간 만에 끝난다. 오전에 작업을 시작하면 당일 영업에 큰 지장 없이 키오스크를 바꿀 수 있어, 교체 기간에 매장 운영이 멈출까 걱정하는 점주의 부담을 줄였다는 것이 업체 측 설명이다. 제로아이즈는 키오스크 하드웨어부터 프로그램까지 국내에서 제작·관리하며 전국 700여 개 무인 매장에 솔루션을 공급하고 있다. 2019년 서비스를 시작해 올해로 7년 차다. 이용권·예약을 기반으로 키오스크와 모바일 앱, 관리자 웹, IoT가 연동돼 관리자가 24시간 상주하지 않아도 원격으로 매장을 모니터링하고 운영할 수 있다. 그동안 기술신용평가 T4등급(2021)과 클라우드컴퓨팅서비스 품질·성능 NIPA 인증(2022), 부산시 전략산업 선도기업 선정(2023), 대한민국 혁신대상 수상(2024), 배리어프리 키오스크 NIA 인증(2025), 소프트웨어 품질 GS인증 1등급 등을 획득했다. 서버 가동률은 99.9%를 유지하고 있으며, 상시 모니터링으로 문제를 감지해 평균 1시간 안에 정상화한다. 제로아이즈 관계자는 “키오스크를 바꿀 때 드는 목돈과 시간, 약정 부담, 데이터 이관이 점주들의 가장 큰 고민”이라며 “초기 부담을 낮추고 쓰던 데이터를 그대로 옮기는 것은 물론, 도입 이후 운영과 대응까지 책임지는 데 초점을 맞췄다”고 말했다. 제로아이즈는 이번 교체 전용가 외에 신규 도입가 할인과 중고 프로그램도 운영하고 있다. 상세 조건은 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

서울 금천구는 구의 다양한 정보를 365일 24시간 대화만으로 쉽고 편리하게 찾아볼 수 있는 ‘통합나래봇’을 운영한다고 21일 밝혔다. 통합나래봇은 인공지능(AI)을 활용해 구청 누리집에서 제공하는 행정정보와 민원정보를 통합 제공하는 서비스다. 이용자가 구 누리집 오른쪽 아래에 있는 민원상담 챗봇인 ‘통합나래봇’ 아이콘을 클릭해 질문하면 별도로 메뉴를 찾아볼 필요 없이 정보를 상시 안내받을 수 있다. 별도로 운영하던 지방세 분야 챗봇도 연계했다. 이용자는 음성 인식 기능을 활용해 말로 검색할 수도 있다. 특히 영어, 중국어, 일본어 등 30개국 이상의 언어를 지원해 외국인 주민도 편리하게 이용할 수 있다. 구는 운영 과정에서 축적되는 이용 데이터를 관리·분석해 답변의 정확성과 서비스 품질을 지속해 개선한다. 최기찬 구청장은 “지속적 데이터 관리와 서비스 고도화로 체감할 수 있는 편리하고 스마트한 행정서비스를 제공하겠다”고 말했다.

생성형 인공지능(AI)을 지방의회 의정활동 지원 업무에 체계적으로 도입하는 동시에, 정보 유출과 부정확한 정보 생성 등 부작용을 예방하기 위한 제도적 안전망이 구축됐다. 경기도의회 김미숙 부의장(더불어민주당, 군포3·농정해양위원회)이 대표 발의한 「경기도의회 의정활동 지원 업무 혁신을 위한 인공지능 활용 조례안」이 18일 열린 제393회 임시회 제4차 본회의에서 최종 가결됐다. 이번 조례안은 생성형 AI를 필두로 한 인공지능 기술의 비약적인 발전 속에 정책자료 수집·분석, 조례 및 회의 문서 작성 지원, 의정 데이터 분석 등 실무 영역에서 AI 활용 수요가 급증함에 따라 마련됐다. 경기도의회가 AI 기술을 선제적이고 안정적으로 안착시켜 의정 지원 업무의 효율성과 전문성을 극대화하기 위한 목적이다. 특히 AI를 단순한 업무 보조 프로그램으로 도입하는 것에 그치지 않고, 허위 정보 및 오류 생성(할루시네이션), 개인정보 및 비공개 내부자료 유출, 저작권 침해 등 AI 활용 과정에서 야기될 수 있는 잠재적 위험 요소를 사전에 체계적으로 관리·통제하는 데 초점을 맞췄다. 조례의 주요 조항에는 ▲인공지능 활용의 기본원칙 및 도의회 의장의 책무 규정 ▲중장기 인공지능 활용 기본계획의 수립·시행 ▲데이터 분석·시각화, 정책 연구, 주민 의견 수렴·분석 등 AI 활용 가능 업무 범위 명문화 ▲AI 도구 및 서비스의 공동 활용을 포함한 관련 지원 사업 추진 ▲AI 도입·활용 및 안전 관리를 위한 심의·자문 기구 운영 등이 구체적으로 담겼다. 김미숙 부의장은 “인공지능은 정책자료 조사와 분석, 데이터 활용 등 의정활동 지원 업무의 효율성과 전문성을 높일 수 있는 중요한 수단이지만, 그만큼 정확성과 안전성을 확보하고 책임 있게 활용하기 위한 기준도 필요하다”며 “이번 본회의 통과로 경기도의회가 인공지능을 체계적으로 도입하고 활용할 수 있는 제도적 기반을 갖추게 됐다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다. 이어 김 부의장은 “중요한 것은 인공지능을 얼마나 많이 사용하는지가 아니라 의정활동에 얼마나 정확하고 안전하게 활용하느냐”라며 “인공지능이 만들어낸 자료에 대한 확인과 검증을 철저히 하고 개인정보 보호와 정보보안, 저작권 등 기본원칙을 준수하면서 의정활동의 품질을 높이는 방향으로 활용해야 한다”고 강조했다. 김 부의장은 “조례 통과가 끝이 아니라 실제 의정활동 지원 업무의 변화로 이어지는 것이 중요하다”며 “구성원에 대한 지속적인 교육과 활용실태 점검을 통해 인공지능의 장점은 적극 활용하면서도 그에 따른 위험은 철저히 관리해, 도민에게 더욱 신뢰받는 의정활동으로 이어질 수 있도록 꼼꼼히 살피겠다”고 덧붙였다.

현대건설은 경북 포항에 세워지는 40㎿ 규모의 ‘포항 인공지능(AI) 데이터센터’ 건설에 본격 착수했다. 현대건설은 에이아이팩토리포항피에프브이(AI Factory Pohang PFV)가 발주한 ‘포항 AI 데이터센터 신축공사’의 본계약을 마치고 사전 제작 콘크리트(PC) 설치에 들어갔다고 21일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터 신축공사는 경북 포항시 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전 용량 40㎿ 규모의 AI 전용 데이터센터를 건립하는 프로젝트다. 기존의 범용 연산 중심 데이터센터와 달리 대규모 데이터를 실시간으로 분석·처리하는 AI 작업에 특화된 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 데이터센터로, 지난 6월 착공해 내년 하반기 운영을 목표로 한다. 공사 기간은 총 16.5개월이다. 사업 시행사인 네오에이아이클라우드(Neo AI Cloud)는 포항 AI 데이터센터를 차세대 GPU까지 안정적으로 수용할 수 있는 확장형 인프라로 구축할 계획이다. 엔비디아의 최신 AI칩 ‘베라 루빈’ 기반의 그래픽처리장치(GPU) 서버에 대응하기 위해 일반 클라우드 데이터센터보다 전력 밀도가 약 10배 높은 초고집적 환경을 구현했고 고발열 AI 서버의 냉각을 고려해 국내 최초로 ‘수랭식 냉각시스템’을 도입했다. 에너지 효율 지표인 PUE도 1.25로 설계해 에너지 손실을 최소화했다. 현대건설은 특히 16.5개월이라는 짧은 공사 기간을 맞추기 위해 PC 공법으로 사전 제작하는 방식을 국내에서 처음으로 적용했다. 이를 통해 기존 현장 타설 공법으로는 1년가량 소요될 골조 공사를 2개월로 단축했다. 또 착공 전부터 최적의 사업 구조와 방식을 검토하는 프리컨스터럭션 서비스(PCS)와 설계·인허가·시공 준비를 병행 추진하는 패스트트랙 방식을 활용해 전체 일정을 단축했다. 현대건설 관계자는 “최근 생성형 AI와 초거대 AI 모델 확산으로 데이터센터 시장 경쟁력은 규모를 넘어 서비스 개시 속도전으로 옮겨가고 있다”며 “포항 AI 데이터센터를 공기 안에 성공적으로 준공해 사업성과 공기, 품질을 동시에 확보하는 차별화된 경쟁력을 입증할 것”이라고 말했다.

서울 성동구는 최초 정원 테스트베드 ‘성동의 절기’를 조성하고 지속 가능한 저관리형 정원 모델 개발에 나선다고 21일 밝혔다. 폭염과 집중호우 등 극한 기후가 일상화되는 시대에 대응하기 위해서다. 성동의 절기는 중랑천 응봉나들목 앞 녹지대에 조성되는 7개의 정원 테스트베드다. 토양, 강수량, 광량 등 다양한 환경 조건에서 식물의 적응성과 생육 변화를 관찰하고 체계적으로 검증하는 공간이다. 구는 전문적인 조성과 운영을 위해 지난 18일 업무협약을 체결했다. 협약에는 세컨드네이처, 중부대학교 대학원, 5개의 참여 농장(주식회사 그린팜널서리, 농업회사법인 주식회사 나라원예, 농업회사법인 주식회사 데코가드닝, 여주자연농원, 천지식물원 영농조합법인 주식회사)이 함께했다. 민·관·산·학 협력 체계다. 협약에 따라 ▲세컨드네이처는 ‘성동의 절기’ 운영과 현장 데이터 수집·분석 ▲중부대학교 대학원은 식물 생육 데이터의 학술적 분석과 품질 향상 방안 제안 ▲참여 농장은 테스트 식물 기부 및 생육 데이터 공유 등의 역할을 수행한다. 이와 함께 서울시 농업기술센터에서도 초화류 생육 및 토양 상태 모니터링에 협조할 예정이다. 구는 변화하는 기후에 잘 적응하면서도 적은 관리로도 건강하게 유지될 수 있는 식물과 식재 방식을 찾아 ‘저관리형 정원’ 모델을 개발하는 것을 핵심 목표로 삼았다. 정원 조성에는 영국의 ‘서지힐’(Serge Hill) 사례를 참고했다. 특히 일반 토양, 석탄회 토양, 사질 토양 등 3가지 토양 조건에 동일한 5종의 식물을 식재해 토양에 따른 식물의 생육 차이와 적응성을 비교·분석한다. 현장 여건에 적합한 식물과 토양 조건을 선택할 수 있는 기초 자료다. 광량과 강수량 등 다양한 환경 데이터도 지속적으로 수집한다. 스마트 표찰을 활용해 식물별 생육 정보를 체계적으로 관리하고 약 2~3년에 걸쳐 축적된 데이터를 분석해 기후 변화에 강하고 관리 부담이 적은 식물을 선별한다. 마을정원사는 테스트베드 조성 단계부터 참여해 정원을 관리하고 식물의 생육 상태를 기록하는 프로그램을 운영한다. 구는 9월 중 관련 행정 절차와 정원 조성을 완료하고 10월부터 본격적인 식물 생육 데이터 기록을 시작할 예정이다. 유보화 구청장은 “‘성동의 절기’로 도시 환경에 잘 적응하면서도 관리 부담이 적은 식물과 식재 방식을 체계적으로 검증하고 그 결과를 정원 정책에 적극 반영해 기후 변화에도 오래도록 지속될 수 있는 정원을 만들어 가겠다”고 말했다.

경기도의회 농정해양위원회 최만식 의원(더불어민주당, 성남2)이 대표발의한 ‘경기도 농식품 부산물 활용 및 고부가가치화 지원 조례안’이 지난 18일 경기도의회 제393회 임시회 제4차 본회의에서 최종 의결됐다. 농식품 부산물의 발생 실태조사부터 기술 개발과 실증, 제품화·사업화, 판로 개척까지 고부가가치화 전 과정을 종합적으로 지원하는 조례가 제정된 것은 전국 지방자치단체 가운데 최초다. 이번 조례가 지닌 가장 특징적인 대목은 단순히 ‘버려지는 부산물을 재활용하자’는 식의 구호성에 그치지 않고, 실질적인 제품화 및 사업화로 이어지는 전체 과정을 제도적으로 뒷받침했다는 기틀에 있다. 조례안에는 농식품 부산물의 발생 및 활용 실태, 그리고 관련 산업 수요 조사를 출발점으로 삼아, 성분 분석과 안전·품질 검사, 기술 개발, 시제품 제작과 현장 실증, 원료·제품 개발, 사업화, 나아가 판로 개척과 홍보 지원에 이르기까지 각 단계에 부합하는 구체적인 지원 기준을 명시했다. 아울러 5년 주기의 기본계획 및 연차별 시행계획 수립을 의무화함과 동시에, 새로운 활용 방식과 비즈니스 모델을 발굴하기 위한 시범사업 추진 근거도 함께 담았다. 특히 사업화 단계에서 걸림돌이 될 수 있는 규제 문제를 해소하기 위해 규제 특례 및 임시허가 관련 절차 지원 조항을 포함시킴으로써, 우수한 기술을 개발하고도 제도적 한계에 부딪혀 시장 진입에 난항을 겪던 사업들이 실증을 거쳐 상용화될 수 있는 길을 제시했다. 최 의원은 “어제까지 처리 비용을 들여 버리던 부산물이 기술을 만나면 내일의 제품과 산업 원료가 될 수 있다”며 “버릴 것을 줄여 환경 부담을 낮추고, 그 자원으로 새로운 산업과 농가 소득을 만들어내는 것이 이번 조례가 지향하는 변화”라고 밝혔다. 이어 “껍질 하나, 줄기 하나도 기술과 기업을 만나면 농업용 자재와 식품·바이오 소재 등 새로운 제품으로 다시 태어날 수 있다”며 “그 과정에서 만들어진 부가가치가 농업인에게 새로운 소득으로 돌아가고 기업에는 새로운 사업 기회가 되는 선순환 구조를 만드는 것이 이번 조례의 핵심”이라고 강조했다. 끝으로 최 의원은 “조례가 만들어졌다고 부산물이 저절로 제품이 되는 것은 아니다”라며 “앞으로 어떤 부산물이 어디에서 얼마나 발생하는지 정확한 데이터를 구축하고, 기술 개발과 실증, 제품화, 기업 연계와 판로 개척까지 실제 산업으로 이어지는지를 지속적으로 점검하겠다”고 밝혔다.

주택 새 공급 경로 확보품질 좋은 도시 공간 공급 늘리면주거 안정돼 불안한 집값도 진정소규모 정비·인허가 허들 낮춰야인재 중심의 도시 조성인재 네트워크, 일자리 창출 핵심국가 전략으로 지식 생태계 조성지방 소멸 막는 프로젝트 필수적청년 주거 사다리 복원강남·분당 같은 새로운 공간 필요청년들 활동할 선택지 많아져야임대·비아파트 공급이 우선 순위안정적 월세 주택 확대무주택 청년 영끌 감당 못 할 수도전세 대출은 유동성 과잉 이어져이자보다 싼 월세 주택 많이 공급역대 정부가 집값 안정을 위해 다양한 정책을 내놨지만 번번이 한계에 부딪혔다. ‘정부가 시장을 이긴다’는 강한 의지를 내세운 이재명 정부 역시 공급 부족에 따른 수도권 아파트값 상승과 전월세난 심화로 어려움을 겪고 있다. 부동산 정책의 해법을 모색하기 위해 주택시장 통계와 공급 지원을 담당하는 이헌욱(58) 한국부동산원장을 만났다. 이 원장은 지난 15일 서울 서초구 서울신문 본사에서 가진 인터뷰에서 기존 부동산 정책이 한계를 만났다면서도 “인간이 만든 문제이니 해결할 수 있고, 회피해서는 안 된다”고 단호하게 말했다. 집값 자체보다 주거 안정을 목표로 삼아야 한다며 새로운 주택 공급 경로 확보, 인재 중심의 도시 조성, 청년 주거 사다리 복원, 안정적인 월세 확대 등을 제안했다. 일문일답. -부동산 시장의 불안이 반복되는 원인은. “핵심은 수도권 주택 문제다. 불안의 원인은 한마디로 압축 성장의 부작용 때문이다. 단기간에 산업화와 도시화가 진행되는 동안 양질의 도시 공간을 제공하는 데 치밀하지 못했다. 사람들이 선호하는 도시 공간의 구조적 희소성을 완화하려는 노력을 지속하지 않으면서 도시 불균형이 심해졌다.” -이런 구조적인 격차에도 집값 안정이 가능한가. “집값에 매몰되면 문제를 풀 수 없다. 목표는 주거 안정이어야 한다. 품질이 좋은 주거 공간, 도시 공간을 충분하게 많이 공급하면 사람들의 선택이 더 수월해지고 이런 과정으로 주거 안정을 보장할 수 있다. 주거 안정을 보장한 결과로 집값이 조금 하향 안정화하는 것은 감수해야 할 일이다. 이렇게 자연적으로 시장 안정이 이뤄지도록 하는 게 맞는 방향이다.” -경쟁력을 가진 도시 공간을 늘리려면 일자리 창출이 중요할 텐데. “중요한 것은 인재 네트워크다. 인재들이 모여 지식산업 네트워크를 꾸려야 일자리가 생긴다. 새로운 지식을 만드는 프로젝트를 수행할 핵심 인재 풀을 30만명 정도 구성하면 종합적인 인재 허브로 작동할 수 있다. 호남의 메가 프로젝트도 그런 노력이다. 인재 생태계 없이는 기업이 갈 수 없다. 그건 기업한테 망하라는 얘기다. 대만의 신주과학단지와 같은 거점을 우리도 30년 전에 만들었어야 한다. 대전의 대덕 연구단지조차 인재 밀도가 낮다. 국가 전략으로 인재 네트워크를 통한 지식 생태계를 만드는 데 많은 노력을 기울여야 한다. 그렇지 않으면 지방 소멸을 막을 수 없다.” -도시 공간 조성에는 시간이 걸리고, 공급 부족은 현재 문제다. “장기적으로는 도시 정비를 통해 좋은 공간으로의 전환을 지속하고 있지만 당장 집이 부족하고 고통받는 이들도 있으니 단기적 방안도 찾아야 한다. 기존 방식은 이미 한계에 와 있다. 과거에는 빈 땅이 있었다. 아니면 단독주택을 다가구 주택으로 바꾸는 방식을 많이 했는데 이제 쉽지 않다. 500가구 미만 소규모 정비사업 활성화, 지식산업센터 등 기존 건물의 주거 전환, 준공업 용지 활용 등 새로운 길을 열고 작게라도 할 수 있는 것을 먼저 실행해야 한다. 또 인허가 허들을 낮춰 병목을 풀고 경기도 3기 신도시 등 유휴 부지에 시급하게 주택을 공급하는 것도 단기적인 효과가 있을 것으로 본다.” -당장 서울을 중심으로 집값 상승세는 계속되고 여론도 좋지 않다. “역시 오랫동안 주택이 충분하게 공급되지 못한 탓이 가장 크다. 공사비 급등으로 자금 조달이 어려워졌고 전세 사기 여파로 비아파트 부문 공급도 사실상 끊겼다. 서울 아파트 공급도 20% 이상 줄고 도심 정비사업도 지난 5년간 정체됐다. 이런 복합적인 영향들로 공급이 굉장히 부족한 상태다.” -청년층의 주거 불안과 고민이 크다. “청년들에게 아주 미안하다. 우리(기성세대)는 직장을 얻고 열심히 노력하면 집 한 채 마련하는 것이 그렇게 어렵지 않았다. 성장의 시대라서 희망이 있었다. 지금은 성장이 거의 끝난 데다 불균형 성장의 결과로 기회가 골고루 가지 못하는 문제도 있다. 정말 미안한 것은 그동안 청년들에게 필요한 공간을 제공하지 못한 것이다. 우리 윗세대의 강남이나 우리 세대의 분당처럼 새로 개발하는 공간이 있어야 한다. 지금도 강남 같은 곳을 만들 수 있다고 생각한다. 강남과 서울, 수도권 외에도 청년들이 활동할 수 있는 선택지가 많아져야 한다. 과감한 국가 프로젝트로 추진해야 한다.” -청년 주택 정책으로 임대주택이나 비아파트를 중시하면서 젊은 세대의 박탈감이 화두로 부상했다. “비아파트가 강조되는 것은 그동안 비아파트 공급이 너무 무너져 있어서 이를 재건해야 주거 사다리가 복원된다고 보기 때문이다. 처음부터 아파트에 살면 좋지만 다 그러기는 쉽지 않다. 조금 부족하더라도 일단 임대주택과 비아파트에서 시작했다가 돈을 모아서 더 원하는 곳에 살 기회를 정부가 계속 보장하겠다는 취지다. 평생 거기서 살라는 게 아니다.” -추격 매수를 고민하는 무주택 청년이나 서민에게 집을 사라고 권하겠나, 기다리라고 하겠나. “형편에 맞춰서 해야지 절대 ‘영끌’하고 무리하면 안 된다. 금리도 오르고 거시 환경의 변동성이 커 자칫 감당할 수 없는 결과에 이를 수 있다. 정부가 신도시 분양, 청년들을 위한 임대 물량 및 청약 우대 등 실질적인 기회를 넓히는 많은 노력을 하고 있다. 100% 만족은 안 되어도 살 만하다는 집을 마련할 수 있을 테니 무리는 하지 마시길 바란다.” -집을 사고 싶어도 대출 문턱이 높아 주저하는 사람들도 많다. 대출 규제를 완화할까. “대출을 풀기는 굉장히 어렵다. 외환위기와 코로나19를 거치며 급증한 가계부채를 아직 줄이지 못한 데다 시중 유동성이 크게 늘고 있다. 반도체 호황 등은 좋은 일이지만 그렇게 유입되는 자금도 유동성 관리에는 큰 부담이다. 대출 완화는 신중해야 한다.” -전세는 결국 사라질 제도라고 보나. “전세는 집값이 계속 오를 것이라는 기대 아래에서 생긴 사금융인데, 여기에 전세 대출까지 뒤를 받쳐주니 유동성 과잉으로 이어지는 문제가 있다. 그래서 전세 대출은 좀 엄격하게 다루는 게 맞다고 생각하는 편이다. 더 좋은 것은 전세 대출받아 내는 이자보다 더 저렴한 수준에서 선택할 수 있는 안정적인 월세 주택을 많이 공급하는 것이다. 충분히 좋은 집이 많이 공급되면 전세 수요가 줄고, 결국 전세는 없어지지 않겠나.” -취임 후 부동산원에 주택공급지원본부를 신설했다. “(조직개편으로) 정비지원기구 역할을 통해 도시정비사업의 병목을 풀고 원활하게 진행하도록 하고 있다. 큰 틀에선 부동산 데이터 전문기관으로서 체계적인 데이터를 바탕으로 부동산 문제 해결을 위한 방향성을 제시할 계획이다. 어떤 도시가 높은 삶의 질과 혁신성을 가졌는지 데이터로 밝히고 도시마다 강점과 약점을 구체적으로 짚어 ‘좋은 도시’의 방향을 제시하려고 한다. 서울을 넘어 각지에 ‘위대한 도시’가 생기기를 바란다. 각 도시의 경쟁력을 구성하는 요소들을 바탕으로 인공지능(AI) 기반의 ‘도시 온톨로지’ 플랫폼(주택·교통·일자리·교육 등 도시의 다양한 정보를 연결해 AI가 도시의 구조와 문제를 분석하도록 하는 지식 체계)을 구축하고 싶다.” -부동산원에서 매주 공표하는 아파트가격 통계가 시장 불안을 부추긴다는 지적도 있다. “주간 통계는 표본을 갖고 기하평균을 산출해서 낸다. 모든 표본이 매주 거래가 되지 않으니 유사 사례의 거래를 비교·보정하기도 한다. 전문적인 역량으로 상당히 많은 노력을 기울여 정교한 통계 작업을 하고 있다. 세계적으로 이렇게 매주 국가가 승인한 주택 가격 통계를 내는 나라가 없다. 과연 이게 맞는지 고민은 된다. 충분히 사회적 논의가 이뤄지면 그에 따른 역할을 하겠다.” -정부가 개입할수록 부동산 시장이 왜곡된다는 비판도 있다. “시장에만 맡겨두면 편하겠지만, 주택 문제에 대해선 국민도 정부에 많은 요구를 한다. 지당한 요구이고 국가는 노력할 의무가 있다. 많은 어려움을 겪는 것을 알고 있고 책임감도 크다. 시장 정상화와 서민의 주거 안정을 지키는 일은 결코 회피해선 안 되는 (정부의) 책무다.” ■ 이헌욱 원장은 경남 의령 태생. 서울대 공대 졸업 후 변호사(사법연수원 30기)로 참여연대와 민주사회를 위한 변호사 모임에서 주거·금융·가계 부담 문제 등을 다루는 민생 운동을 했다. 제11대 경기주택도시공사 사장(2019~2021년)으로서 당시 이재명 경기도 지사와 부동산 및 주거·도시정책 분야에서 호흡을 맞추며 기본주택(장기공공임대), 기본대출 등을 주도했다. 지난 2월 제17대 한국부동산원 원장으로 취임했다.

외국인 관광객 3000만 시대로올 2300만명 예상… 매년 상승세패키지보다 개별 여행 89% 차지한국인 일상 체험이 관광 콘텐츠서울 넘어 지역까지 발길 끌어야서울서 안동까지 갈 ‘매력’ 찾아야지방공항 중심 ‘5대 관광권’ 활성화인접 지역까지 성장할 생태계 구축지역 콘텐츠, 발견의 미학여행지 특별한 경험 SNS로 공유다음 관광객 예약·결제까지 유도지속성 위해 지역 사업자 발굴도둘러보기 아닌 머무는 곳으로기존 시설 품질 높여 안심 숙소로15.8억 들여 숙박 통합플랫폼 구축콘텐츠·이동·숙박이 ‘하나의 여행’“‘부산병’이라는 말은 한국이 글로벌 관광객에게 선망의 대상이 됐다는 뜻이기도 합니다.” 강정원 문화체육관광부 관광정책실장의 진단에는 ‘K관광’의 성취와 다음 과제가 함께 담겼다. 외국인 관광객의 관심이 서울을 넘어 부산까지 넓어진 지금, 더 많은 지역으로 열기를 확산할 수는 없을까. 관광객을 늘리는 데서 나아가, 이들이 지역에서 머물고 소비할 환경을 갖추는 방법은 무엇일까. 문체부가 주최하고 서울신문·두리커뮤니케이션이 주관한 ‘K관광 역대 최다 방한객 시대, 관광정책의 오늘과 내일’ 2026 전문가 좌담회가 지난 16일 서울 중구 한국프레스센터에서 열렸다. 강 실장, 안희자 한국문화관광연구원 관광정책연구실장, 장호찬 한국방송통신대 도시콘텐츠·관광학과 교수, 정지하 트립비토즈 대표가 참석한 이날 좌담회에서는 외국인 관광객의 지역 분산과 체류 확대를 위해 지방입국과 이동, 지역 교통, 콘텐츠 유통, 숙박 제도를 함께 손봐야 한다는 진단이 나왔다. ●외국인 관광객 3000만, 현실이 될까 한국 관광산업은 성장세가 가파르다. 문체부에 따르면 올해 1~7월 한국을 방문한 관광객은 1280만명으로 전년 동기보다 21.3% 늘었다. 이런 추세가 이어진다면 올해 방문객은 2300만명 달성이 가능할 것으로 보인다. 상반기 지출액 역시 168억 달러(22조 6000억원)로, 전년 동기대비 33.2% 늘었다. 개별자유여행객 비중은 89%나 됐다. 여행사가 짠 정형화된 일정에 따라 이동하기보다 여행자가 직접 목적지와 숙소, 체험을 찾고 예약하는 흐름이 강해졌다는 의미다. 관광 목적도 의료관광과 웰니스, 공연, 미식, 뷰티 등 다양해지고 있다. 장 교수는 “보복수요와 환율 효과는 일시적 요인”이라면서도 “입국 시장이 다변화되고, 방문객 연령과 방한 동기도 다양해진 것은 구조적으로 긍정적인 변화”라고 말했다. 그는 “3000만명 목표가 생각보다 훨씬 현실적인 숫자로 다가왔다”고 했다. 강 실장은 “K콘텐츠를 보고 한국에 와보니 한국인이 즐기는 삶의 패턴 자체가 매력적인 것”이라며 “한국인의 일상 그 자체가 즐길 거리가 됐다”고 말했다. 뷰티와 미식, 동네 상권과 한강처럼 한국인의 일상이 외국인에게 새로운 관광 콘텐츠가 됐다는 설명이다. 이제 과제는 K콘텐츠로 한국을 찾은 관광객의 동선을 수도권 밖으로 어떻게 확장하느냐다. ●지역이 ‘서울의 중력’을 극복하려면 외국인 관광객이 한국 전역을 여행하는 단계에 이르렀다고 보기는 어렵다. 2025년 인천·김포공항을 통해 입국한 관광객은 전체의 71.9%에 달했다. 문체부 분석에 따르면 올해 상반기 방문객의 지역 방문율은 34.3%로 전년보다 2.9%포인트 높아졌다. 지역으로 직접 입국한 건 288만명으로 지난해 225만명보다 28% 증가했다. 올해 1~7월 비수도권 방문객 지출액은 1조 4434억원으로 전년 동기보다 56.9% 늘었다. 같은 기간 수도권 지출 증가율은 50.3%였다. 지역 방문과 소비가 늘고는 있지만, 수도권 집중 구조를 바꾸는 일은 여전히 과제로 남아 있다. 장 교수는 이를 관광의 ‘중력 법칙’으로 설명했다. 그는 “서울에 온 사람이 경북 안동시까지 가려면 안동에 어마어마한 매력이 있어야 한다”며 “거리와 멀어질수록 더 무거운 힘이 필요하다”고 말했다. 이어 “지방공항을 통해 가까워지면 지역의 매력이 조금 약해도 관광객을 끌어당길 힘이 생긴다”고 설명했다. 정부는 김해·대구·청주·양양·무안공항을 거점으로 한 ‘지방공항 중심 5대 관광권’을 확정했다. 공항과 인근 도시를 하나의 여행권으로 연결하는 방식이다. 2027년에는 국비 659억원과 지방비 276억원 등 총 935억원을 투입해 해외 홍보, 지방공항·항만 연계 관광객 유치, 지역 교통과 결제 편의, 특화 콘텐츠를 지원할 계획이다. 교통·결제 편의 개선에는 149억원이 배정됐다. 5대 관광권은 공항 하나에 관광지를 덧붙이는 방식이 아니다. 김해공항 권역은 부산·경주·울산·거제·통영을, 대구공항 권역은 대구·경주·안동을 잇는다. 청주공항 권역은 청주에서 공주·부여, 익산·전주로 이어지고, 양양공항 권역은 양양·강릉·속초를, 무안공항 권역은 무안·목포·광주·여수를 아우른다. 방한객의 실제 여행 동선을 고려해 행정구역 경계를 넘어 관광권 단위로 지역관광을 설계하겠다는 구상이다. 강 실장은 “방한객은 행정구역에 맞춰 이동하지 않는다”며 “특정 지역만을 관광 목적지로 육성하는 데 그치지 않고 인접 지역이 함께 성장할 수 있는 관광 생태계를 만들어야 한다”고 말했다. ●콘텐츠는 쉽게 노출돼야 팔린다 지방공항을 통해 관광객이 들어와도 지역에서 이동하고 체험하며 소비할 서비스가 없다면 관광권은 작동하기 어렵다. 안 실장은 “관광객이 수도권에 머무르면서 여행사와 서비스 인력 등 관광 생태계도 수도권에 형성됐다”고 지적했다. 안 실장은 “지역의 2~3시간짜리 체험상품도 수요는 있지만, 공급 영역에서 이를 운영할 수 있는지가 과제”라며 “전통 약과 만들기 체험처럼 상품이 없어 판매하지 못하는 경우도 있다”고 말했다. 이어 “지역 안에서 상품을 기획하고 운영할 사업자를 키워야 한다”고 강조했다. 지역관광의 과제가 관광객을 유치하는 데 그치지 않고, 여행상품을 만들 사람과 조직을 확보하는 데까지 이어져야 한다는 의미다. 정 대표는 지역 콘텐츠의 양보다 ‘발견되는 방식’을 강조했다. “여행은 누군가에게 자랑하기 가장 쉬운 소비”라며 “소셜미디어(SNS)에 공유되는 경험이 다음 여행 수요를 만든다”고 말했다. 그는 신안 퍼플섬을 예로 들었다. ‘퍼플 아일랜드’라는 선명한 이름과 사진·영상으로 남길 장면이 해외 인플루언서를 끌어들이고, 그 콘텐츠가 다시 관광객을 부른다는 것이다. 정 대표는 “콘텐츠가 없는 게 아니라 검색이 잘 안되는 것”이라고 지적했다. 개별여행객이 직접 목적지를 찾고 예약하는 환경에서 디지털 노출과 유통은 관광 콘텐츠의 일부가 됐다는 진단이다. 검색에서 발견된 관광지는 예약과 결제로 이어져야 실제 상품이 된다. 외국어 안내 페이지가 있더라도 예약 가능 날짜와 가격, 이동 방법이 제각각이거나 현장 결제만 가능하면 개별여행객은 일정을 짜기 어렵다. 특히 2~3시간짜리 체험은 교통과 식사, 숙박 동선에 자연스럽게 결합될 때 체류시간을 늘리는 상품이 된다. 지역의 작은 체험도 ‘무엇을 할지’뿐 아니라 ‘어떻게 가고, 언제 예약하며, 어디에서 묵을지’까지 함께 설계해야 한다. ●‘방문’에서 ‘체류’로 관광객의 체류는 결국 숙소에서 완성된다. 현재 추산되는 관광숙박업소 수는 약 2900개다. 일반·생활숙박업소 수는 약 2만 7000개로 관광숙박업의 9배를 상회한다. 관광숙박업은 문체부가, 일반·생활숙박업은 공중위생관리 체계에서 관리해온 만큼 업종별 관리 기준과 지원 체계도 나뉘어 있다. 문체부는 일반·생활숙박업까지 포괄하는 가칭 ‘숙박업법’ 제정을 추진한다. 관광호텔을 새로 짓는 것만으로 늘어나는 수요에 대응하기보다, 기존 시설의 서비스 품질을 높여 외국인이 안심하고 예약할 수 있는 숙소로 전환하겠다는 취지다. 안 실장은 “일반숙박업 중에서도 외국인이 실제 이용하는 시설이 많고, 모텔도 외국인 관광객을 받는 경우가 많다”고 말했다. 그는 “그동안 위생관리 중심으로 운영돼 서비스 평가 기준은 부족했다”며 “가용한 숙박자원의 전반적인 품질을 끌어올려 외래객 수요에 대응해야 한다”고 강조했다. 정부는 2027년부터 40억원을 투입해 일반·생활숙박시설을 대상으로 품질평가를 진행할 계획이다. 관광사업자 융자 지원 예산 7062억원 가운데 일부는 우수 일반·생활숙박시설까지 지원 대상을 확대하는 방안도 추진한다. 숙박업 통합 플랫폼 구축에는 15억 8500만원을 편성하고, 정책 기반 통계를 쌓기 위한 데이터 표준화도 병행할 계획이다. 지역관광이 관광지나 숙소를 새로 만드는 데서 끝나서는 안 된다는 지적도 나왔다. 장 교수는 “콘텐츠 매력만으로는 방한객을 지역까지 유인하기 어렵다”며 “실제로 그 지역에 도착했을 때 이동·숙박·안내 체계가 매끄럽게 작동해야 재방문과 체류 연장으로 이어진다”고 말했다. 이어 “관광의 성패는 사람이 만든다”며 지역 관광기업과 현장 인력이 활동할 기반을 만드는 일이 중요하다고 강조했다. 강 실장은 “중앙정부·지방정부·민간이라는 ‘세 개의 톱니바퀴’가 맞물려야 지속 가능한 관광이 가능하다”고 말했다. ‘부산병’의 열기가 다른 지역의 체류와 소비로 이어질 수 있을지는 공항과 교통, 콘텐츠, 숙박을 하나의 여행 경험으로 연결할 수 있느냐에 달려 있다. 제작 지원 문화체육관광부

인공지능(AI) 발전과 확산이 빨라지면서 빅테크 기업을 중심으로 속도 조절론까지 나오고 있다. AI는 다양한 분야에서 활용되고 있는데 과학기술 분야도 예외가 아니다. AI가 연구 전 과정에 도입되면서 연구 생산성이 획기적으로 향상되고 있지만 부정확한 정보 생성의 위험, 보안·개인 정보 유출, 출처 미상 자료의 부적절한 인용 등 다양한 연구 윤리 위험을 내포하고 있다. 이에 정부가 국가 차원에서 AI를 활용할 때 연구 윤리 가이드라인을 마련했다. 과학기술정보통신부는 연구자가 국가연구개발 수행 모든 단계에서 AI를 책임감 있고 윤리적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위해 국가과학기술자문회의 운영위원회 심의·의결을 거쳐 ‘국가연구개발 AI 연구윤리 가이드’를 확정했다고 20일 밝혔다. 이번에 확정된 가이드라인에 따르면 “국가연구개발에서 AI의 역할은 도구로 제한되며, 최종 결과물에 대한 책임과 권리는 AI를 활용한 연구자에게 귀속된다”는 기본원칙 아래 연구자가 지켜야 할 7대 권고사항을 제시했다. 7대 권고사항은 △사실관계 검증 △주체적 판단 △투명성 확보 △결과 신뢰성 관리 △정책·규정 준수 △보안 확보 △개인정보 보호다. 구체적으로 AI 생성물의 오류, 핵심 자료의 누락, 출처의 존재 및 진위 등을 검증해야 하며 AI가 생성한 자료를 활용할 때는 논리적 타당성과 전문 지식에 따라 검토하고 자신의 관점을 반영하여 재구성해야 할 뿐만 아니라 연구개발 성과의 구현 과정을 논리적으로 설명할 수 있어야 한다고 규정하고 있다. 또 연구 과정 전반에 AI를 활용한 경우 모델·버전을 공개하고 정보 수집, 데이터를 통한 추론, 연구데이터 정리, 문법이나 오타 점검, 번역 등 사용 목적과 범위도 투명하게 공개할 것을 제언하고 있다. 그 밖에도 AI 활용 시 연구개발기관의 관련 규정이나 지침, 가이드 등을 확인하고 준수해야 하고 연구개발기관은 제도적·기술적 보안 환경을 마련해야 하며 연구자는 연구개발기관이 허가한 보안 환경 내의 도구를 사용하고 개인정보가 포함된 자료는 AI 서비스에 입력하지 않도록 주의할 것을 조언하고 있다. 동시에 국가R＆D 과제 평가나 논문을 심사할 때 평가자는 해당 자료를 외부 AI에 입력하지 않고 전문성에 기반한 주체적 평가를 수행해야 하고 피평가자는 은닉 프롬프트처럼 AI를 활용해 정당한 심사 기준을 회피하거나 평가를 왜곡하려는 시도를 해서는 안 된다고 명시했다. 정부는 연구 현장에서 활용할 수 있도록 돕기 위해 연구자 스스로 점검할 수 있는 ‘연구자 자가진단표’와 연구개발과제 보고서 등 제출 시 활용할 수 있는 ‘AI 활용 여부 공개 서식’도 함께 제공할 계획이다. 이번 정부의 가이드라인에 대해서 AI를 연구 보조 도구로 활용하되 판단과 책임은 연구자에게 있다는 원칙을 명확히 제시했다는 점에서 의미가 있다고 평가하고 있지만 현장의 상황을 충분히 반영하지 못하는 부분도 있다는 지적이 나오고 있다. 이민욱 한국과학기술연구원(KIST) 책임연구원은 “연구 현장에서 AI 활용 가이드라인의 기본 원칙에는 공감하지만 현장 연구자 입장에서는 실효성에 대한 우려가 있다”며 “도구적 활용과 주체적 판단의 경계가 실무적으로 모호하고 보안 사유로 상용 프론티어 모델 사용을 제한하는 것도 모델 간 성능 격차를 본다면 연구 품질의 실질적 저하가 우려된다”고 지적했다. 국가과학기술자문회의 부의장을 역임한 염한웅 기초과학연구원(IBS) 원자제어저차원전자계연구단장(포스텍 물리학과 교수)도 “현 시점에서 AI 연구윤리 가이드는 매우 시급해 보이지만 주어진 가이드라인은 중요한 연구 현장의 현실을 반영하지 못하며 매우 빠르게 변화하는 향후의 발전에도 대응할 수 없다”고 밝혔다. 염 단장은 “AI는 단순 데이터 정리를 넘어서 데이터 분석, 이론적인 모델 추출 등 훨씬 광범위하게 쓰이고 있음에도 데이터 정리, 번역, 오타 정리 등 연구 보조 도구로 활용하라는 것은 현실을 무시한 것”이라고 꼬집었다.

“화순전남대병원의 비임상시험실시기관(GLP) 지정은 단순한 인증이 아닙니다. 전남광주 화순을 대한민국 혁신 신약개발의 전진기지로 만드는 첫걸음입니다.” 신명근 화순전남대병원 비임상시험센터장은 16일 서울신문과의 인터뷰에서 최근 센터가 식품의약품안전처로부터 의약품 분야 GLP로 지정된 데 대해 이렇게 자평했다. GLP 지정은 국내 대학병원으로는 서울대병원에 이어 두 번째이며, 비수도권 거점 대학병원으로는 처음이다. 신 센터장은 “4전 5기 끝에 식약처 현장실사를 통과했다”며 “표준작업지침서(SOP)를 마련하고 장비 밸리데이션과 전문인력 교육까지 하나씩 기준을 갖춰왔다”고 도전 과정을 돌이켰다. GLP는 신약 후보물질의 안전성 평가 과정과 결과에 대한 신뢰성과 재현성을 확보하는 국제적 품질관리 기준이다. 이번 지정으로 센터는 설치류를 대상으로 한 경구 단회투여독성시험과 신약 소재물질의 유전독성을 평가하는 복귀돌연변이시험을 독자 수행할 수 있게 됐다. 신 센터장은 “대학병원인 점을 활용하면 임상의와 병리 전문의가 비임상 단계부터 직접 참여해 데이터를 해석할 수 있다”면서 “단순히 독성 여부 판별이 아니라 임상에서 어떤 의미가 있는지까지 연결해 판단할 수 있는 것”이라고 강조했다. 화순전남대병원 비임상시험센터와 임상시험센터가 연계한 원스톱 체계는 신약개발 기간과 비용을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 이와 관련, 신 센터장은 “비임상 단계에서 투여 용량과 평가 지표를 임상의와 함께 조율하면 임상시험계획승인(IND) 과정의 보완 위험도 낮출 수 있다”며 “신약의 전체 개발기간을 6개월에서 최대 1년 정도 줄이고 연구개발 비용도 20~30%가량 절감할 것으로 기대된다”고 설명했다. 아울러 신 센터장은 화순 바이오산업의 전주기 생태계 구축과 맞물린 지역 인재 양성을 기대 효과로 꼽았다. 그는 “센터 인력의 상당수를 지역 대학 출신 신규 인력으로 채용하고 전문교육을 하고 있다”고 소개했다. 그러면서 “바이오 연구시설 하나를 만드는 데 그치지 않고 지역 청년이 교육받고 취업해 다시 산업 성장으로 이어지는 선순환 구조를 만들겠다”고 덧붙였다.

화순전남대학교병원 비임상시험센터가 식품의약품안전처로부터 의약품 분야 비임상시험실시기관(GLP) 지정을 받았다. 국내 대학병원 가운데 두 번째다. GLP(Good Laboratory Practice)는 의약품 품목허가와 임상시험 진입에 필요한 독성·안전성 시험의 신뢰성을 보증하는 국제적 품질관리체계다. 시험계획 수립부터 수행·점검·기록·보고까지 전 과정을 엄격하게 관리해 데이터의 무결성과 재현성을 확보하는 제도로, 신약 개발의 핵심 관문으로 꼽힌다. 화순전남대병원 비임상시험센터(센터장 신명근·실무책임자 정구인)는 표준작업지침서(SOP)를 마련하고 전문인력을 확보하는 한편 첨단 시설과 장비를 구축해 식약처 현장실사와 수행능력 평가를 통과했다. 이번 지정에 따라 센터는 설치류를 대상으로 한 경구 단회투여독성시험과 신약 소재 물질의 유전독성을 평가하는 복귀돌연변이시험 등 핵심 비임상시험을 GLP 기준에 따라 독자적으로 수행할 수 있게 됐다. 특히 병원 안에서 신약 후보물질의 안전성 평가 등 비임상 연구부터 임상시험까지 전주기를 연계할 수 있는 기반을 갖췄다는 점에서 의미가 크다. 비임상과 임상을 별도 기관에서 진행하면서 발생했던 시간과 비용 부담도 줄일 수 있을 것으로 병원 측은 기대하고 있다. 지역 바이오기업의 신약 개발에도 탄력이 붙을 전망이다. 기업들이 연구개발(R＆D)부터 비임상시험, 임상, 사업화에 이르는 과정을 지역에서 연계할 수 있는 기반이 마련됐기 때문이다. 화순군과 전남광주특별시의 바이오산업 경쟁력을 높이고 고급 일자리를 창출하는 데도 도움이 될 것으로 기대된다. 신명근 비임상시험센터장은 “이번 GLP 지정을 통해 센터의 인프라와 전문인력 역량을 대외적으로 입증했다”며 “단회투여독성시험과 복귀돌연변이시험을 시작으로 지역 바이오기업은 물론 국가 차원의 혁신 신약 개발을 적극 지원하겠다”고 말했다. 이어 “화순이 대한민국 신약 소재산업의 거점으로 도약할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 했다. 화순전남대병원은 앞으로 비임상시험 역량을 단계적으로 확대하고 산·학·연·병 협력을 강화해 지역 바이오 클러스터를 고도화하고 국내 바이오헬스 산업 발전을 뒷받침할 계획이다.

서울대병원 이어 대학병원 두 번째…4전5기 식약처 검증 통과임상의·병리 참여 정밀 해석 강점…개발 1년·비용 30% 절감R＆D-비임상-임상-GMP 지역밸류체인…지역인재 고용 선순환“화순전남대학교병원 GLP 지정은 단순한 인증이 아닙니다. 전남광주 화순을 대한민국 혁신 신약개발의 전진기지로 만드는 첫걸음입니다.” 신명근 화순전남대학교병원 비임상시험센터장(전 화순전남대병원장)은 식품의약품안전처의 의약품 분야 비임상시험실시기관(GLP) 지정에 대해 이같이 말했다. 화순전남대병원은 서울대병원에 이어 국내 대학병원 중 두 번째로 GLP 지정을 받았으며, 비수도권 거점 대학병원으로는 처음이다. 신 센터장은 “4전 5기 끝에 식약처 현장실사를 통과했다”며 “표준작업지침서(SOP)를 마련하고 장비 밸리데이션과 전문인력 교육까지 하나씩 기준을 갖춰왔다”고 말했다. GLP는 신약 후보물질의 안전성 평가 과정과 결과에 대한 신뢰성과 재현성을 확보하는 국제적 품질관리 기준이다. 이번 지정으로 센터는 경구 단회투여독성시험(설치류)과 복귀돌연변이시험을 GLP 기준으로 독자 수행할 수 있게 됐다. “단회투여독성시험은 후보물질의 급성 독성을 확인해 임상 1상 최초 투여용량을 정하는 데 중요한 자료가 된다. 복귀돌연변이시험 역시 유전독성 가능성을 확인하는 핵심 시험이다. 신약 후보물질이 다음 단계로 갈 수 있는지를 판단하는 중요한 관문이다.” 신 센터장이 특히 강조하는 것은 대학병원이라는 장점이다. “일반적인 시험수탁기관(CRO)은 비임상시험에 전문성이 있지만 우리는 대학병원이다. 임상의와 병리 전문의가 비임상 단계부터 직접 참여해 데이터를 해석할 수 있다. 단순히 독성이 있는지 없는지를 보는 것이 아니라 임상에서 어떤 의미가 있는지까지 연결해 판단할 수 있다는 것이다.” 화순전남대병원 비임상시험센터와 임상시험센터(CTC)가 연계되는 것도 강점이다. “기업들이 지금까지는 외부 CRO에서 비임상시험을 하고 다시 병원으로 와서 임상을 진행하는 경우가 많았다. 그 과정에서 시간과 비용이 발생한다. 우리는 비임상 기획부터 임상 연구진이 함께 참여하고, 결과가 나오면 곧바로 임상으로 연결할 수 있다.” 신 센터장은 이 같은 원스톱 체계가 신약개발 기간과 비용을 줄이는 데 도움이 될 것으로 내다봤다. “비임상 단계에서 투여 용량과 평가 지표를 임상의와 함께 조율하면 임상시험계획승인(IND) 과정의 보완 위험도 낮출 수 있다. 전체 개발기간을 6개월에서 최대 1년 정도 줄이고 연구개발 비용도 20~30%가량 절감하는 효과를 기대하고 있다.” 신 센터장은 GLP 지정을 화순 바이오산업의 전주기 생태계 구축과도 연결했다. “화순에는 백신산업특구를 비롯해 연구·임상·생산 기반이 있다. 앞으로 R＆D→GLP 비임상→임상→GMP 생산으로 이어지는 밸류체인을 지역에서 완성하는 것이 목표다. 특히 초기 바이오기업이 비임상 단계에서 자금 부족으로 포기하지 않도록 예비 독성평가와 규제 컨설팅, 공동 R＆D도 지원하겠다.” 지역 인재 양성도 주요 과제로 꼽았다. “센터 인력의 상당수를 지역 대학 출신 신규 인력으로 채용하고 전문교육을 하고 있다. 바이오 연구시설 하나를 만드는 데 그치지 않고 지역 청년이 교육받고 취업해 다시 산업 성장으로 이어지는 선순환 구조를 만들겠다.” 신 센터장은 앞으로 GLP 시험 범위를 확대할 계획이다. “염색체이상시험, 소핵시험, 반복투여독성시험까지 승인 범위를 넓혀 임상 1상에 필요한 주요 안전성 평가 역량을 갖추겠다. 궁극적으로 화순에서 신약 후보물질의 연구개발부터 비임상, 임상, 생산까지 이어지는 기반을 만들겠다.” 그러면서 “화순전남대병원이 지역 바이오산업의 연결고리가 되고, 기업과 연구자들이 찾아오는 신약개발 거점으로 성장하도록 하겠다”고 강조했다.

AI가 최적값 제시하면 작업자 결정98개 공정·20만 가닥 배관·250만평인력 세대교체·현장 사각지대 대응“2030년 연간 1000억 생산성 향상” 지난 10일 찾은 울산시 남구 SK이노베이션 울산컴플렉스(CLX)에는 원유 증류탑 수십 개와 배관들이 미세혈관처럼 연결돼 있었다. 1964년 설립된 국내 첫 정유공장으로 하루 84만 배럴의 원유를 처리하는 국내 최대 시설이지만 외부에서 일하는 직원은 거의 없었다. 대신 숙련된 운전원들이 각 공장의 조정실에서 인공지능(AI)의 도움을 받아 원유 정제 작업 전반을 운영했다. SK이노베이션이 ‘듀얼 브레인’ 전략으로 울산CLX를 고도화하고 있다. 사람의 경험과 AI의 분석·예측 능력을 결합하는 방식으로 공정의 운영 효율과 안전 수준을 높이는 것이다. 중질유분해공정(HOU) 조정실의 운전원들은 모니터 앞에서 머신러닝 기반의 AI가 제안한 데이터를 참고해 변수를 조절했다. 기존에는 숙련된 근무자가 온도나 제품 투입량 등 조건을 세밀하게 조정하며 원유를 정제했지만 이제 AI가 최적의 변수를 찾는다. 일부 공정은 첨단공정제어(APC) 시스템과 연계해 AI의 최적값을 자동 반영한다. 정창훈 제조AI 추진팀장은 “숙련도가 중요해 연차에 따라 역량에 큰 차이가 나는 작업”이라며 “베테랑의 퇴직으로 생기는 공백을 AI가 메워줄 수 있다”고 말했다. 약 20만 가닥의 배관으로 연결된 공정은 총 98개로, 한 공정의 운전 조건이 다른 공정의 생산량과 품질에 영향을 준다. 조건을 어떻게 하느냐에 따라 마진과 에너지 효율이 달라진다. SK이노베이션 관계자는 “AI 도입으로 정유·화학 밸류체인 전반의 통합마진을 극대화하고 에너지 사용도 절감할 수 있을 것으로 본다”고 설명했다. 현재 HOU 조정실을 중심으로 7개 공정에 AI 최적화가 도입됐고 점차 확대할 예정이다. AI는 시설 관리와 안전 강화에도 활용된다. 여의도 3배 면적(약 8.26㎢)인 부지에서 총 3000명의 작업자가 연간 33만건의 작업을 하는 대규모 설비인 만큼, AI를 활용하면 사각지대를 빠르게 포착할 수 있다. 펌프 등 주요 회전기기는 모니터링 플랫폼 ‘SKADI’가 진동과 온도 변화를 실시간으로 읽어 이상 징후와 원인을 먼저 파악하고, AI가 데이터를 넘겨받아 최적의 정비 시점과 작업 계획을 제안한다. SK이노베이션은 올해 예측 모델과 연계 에이전트를 개발 및 검증하고 내년부터 데이터 인프라를 확충해 AI 전환을 가속할 계획이다. 2030년 이후에는 듀얼 브레인 운영 체계를 정착시켜 연간 약 1000억원 규모의 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 정 팀장은 “여기서 실증되면 어떤 석유화학 회사도 쓸 수 있는 제품이 될 수 있다”며 “AI 모델을 사업화하는 방향까지 고민하고 있다”고 덧붙였다.

모발 물질 42만개 하루 만에 검증공장 온도·압력 계산해 불량 예측로봇 결합한 ‘AI 자율실험실’ 추진“산업 현장 실무적 난제 해결 목표” 인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P) 500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지 소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러로 제품의 리드타임을 85% 줄였고 연내 옴니 인스펙트를 도입할 예정이다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P)500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러와 옴니 인스펙트를 도입해 제품의 리드타임을 85% 줄였다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇 팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’의 수요 폭증으로 월 200달러(약 27만원)짜리 최상위 ‘프로’ 요금제의 신규 가입을 일시 중단했다. 새 모델 출시 직후 수요가 예상보다 빠르게 늘어 이를 감당할 자원이 부족한 탓이다. 티보 소티오 오픈AI 제품·플랫폼 총괄은 10일(현지시간) 소셜미디어 엑스(X)에 “기존 이용자들이 아스트라를 계속 쓸 수 있도록 월 200달러 프로 요금제의 신규 가입을 일시 중단한다”고 밝혔다. 이미 가입한 사람은 영향을 받지 않는다. 기존 가입자들의 서비스 품질을 유지하면서 동시에 최대한 많은 이용자에게 아스트라를 제공하기 위한 조치라는 설명이다. 오픈AI의 챗GPT 유료 상품은 월 8달러 ‘고’, 20달러 ‘플러스’, 100달러와 200달러짜리 ‘프로’로 나뉜다. 이 가운데 문을 닫은 것은 맨 위 등급이다. 소티오 총괄은 “이 요금제가 시스템에 가장 큰 부담을 준다”며 “서비스를 최대한 넓게 유지하면서 취할 수 있는 가장 작은 조치를 택한 것”이라고 설명했다. 실제로 이 요금제는 5시간당 최신 모델 아스트라에 900건까지 질문할 수 있어, 낸 돈에 비해 쓸 수 있는 양이 아래 등급의 두 배다. 가장 많이 쓰는 고객만 골라 막은 셈이다. 오픈AI는 지난 3일 공개한 ‘GPT-6 아스트라’ 모델이 사람 대신 컴퓨터를 직접 조작해 문서를 만들고 웹사이트를 구축하는 수준에 이르렀다고 밝혔다. 그렉 브록먼 사장은 공개 당일 기자 브리핑을 “AGI(범용인공지능) 시대에 오신 것을 환영한다”는 말로 끝맺었다. 다만 브록먼 사장도 “개인적 믿음”이라는 단서를 달며 판단은 이용자에게 맡겼다. AGI는 사람이 하는 대부분의 경제활동을 AI가 대신할 수 있는 단계를 뜻한다. 반응은 뜨거웠다. 소티오 총괄은 하루 전에도 “아스트라 수요는 전례가 없는 수준”이라며 “지금까지 가파른 성장을 여러 번 겪었지만 이런 건 처음”이라고 했다. 오픈AI가 돈을 내겠다는 고객을 돌려보낸 것은 2023년 11월 챗GPT 플러스 가입을 잠시 막은 이후 약 3년 만이다. 문제는 AI를 돌리는 데 드는 연산 능력이다. 아스트라는 텍사스주 ‘스타게이트’ 데이터센터에서 그래픽처리장치(GPU) 10만개 이상을 동원해 학습시킨, 오픈AI 사상 최대 규모 모델이다. 성능이 올라간 만큼 한 번 답을 만들 때마다 잡아먹는 계산량도 커졌다. 여기에 이 모델이 해킹에 악용되지 않는지 감시하는 안전장치까지 추가 연산을 소모한다. 결국 이번 사태는 AI 시장의 병목이 ‘수요’에서 ‘공급’으로 옮겨갔음을 보여준다. 쓰겠다는 사람은 넘치는데 돌릴 컴퓨터가 모자란 상황이다. 이에 따라 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터, 전력 설비로 이어지는 투자 수요가 당분간 식지 않을 것이라는 관측이 나온다. HBM을 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에도 영향을 미칠 수 있는 대목이다. 한편 오픈AI는 같은 날 미국 연방총무청(GSA)과 계약을 맺고 아스트라를 포함한 AI를 공공부문에 절반 가격으로 공급하기로 했다. 개인 고객에게는 최고가 상품을 못 팔면서, 정부에는 절반 값에 공급하는 셈이다. 정부 계약 역시 쓴 만큼 요금을 매기는 방식이어서, 오픈AI로서는 연산 부담을 관리하면서 공공시장을 선점하겠다는 계산으로 풀이된다.

불량률 15% 감소… 170개 공장서 확인 LG전자·삼현 등 제조AI 우수 사례 공유 숙련공 의존도 낮추고 데이터 기반 최적화 “협력사와 제조 데이터 공유, AX 확대할 것” 정부가 ‘제조업의 인공지능(AI) 대전환’(M.AX)을 선언한 이후 AI 시스템을 도입한 170개 사업장에서 생산성이 30% 개선되고 불량률이 15% 감소하는 등 구체적인 성과를 거둔 것으로 확인됐다. 지난해 9월 산업계와 관계부처, 학계, 연구기관 협력체인 M.AX 얼라이언스를 출범해 AI팩토리, AI반도체, AI로봇 등 주요 분과를 중심으로 M.AX 확산 기반을 다져온 결과다. 산업부는 11일 경남 창원에서 지역 제조기업의 AI 전환을 가속하기 위해 ‘제1회 M.AX 지역 확산 콘퍼런스’를 열고 이런 내용을 공유했다. 콘퍼런스는 가전·기계·로봇 등 탄탄한 제조 기반을 갖춘 창원을 시작으로 이런 성공 모델을 지역 산업 현장에 안착시키기 위해 마련됐다. 행사는 산업부와 경남도, 창원시, 김해시가 주최하고 한국산업기술진흥원(KIAT), 한국산업기술기획평가원(KEIT), 한국전자기술연구원, 경남테크노파크가 주관했다. 행사에서는 지역 기업들이 적용할 수 있는 AX 사례를 공유하는 동시에 1대 1 상담창구를 운영하는 등 맞춤형 지원 프로그램이 진행됐다. LG전자는 가전 판금 제조 공정에서 AI를 활용해 숙련공 의존도를 낮추고 데이터 기반 최적화를 이뤄낸 사례를 발표했다. 소현우 LG전자 연구위원은 “기존에는 원소재 특성과 금형·설비 변화에 따른 생산 조건 조정과 불량 원인 파악을 숙련자의 경험에 의존해 생산성을 높이는데 어려움이 있었다”고 말했다. LG전자는 현재 AI로 소재·생산 설비·제품 품질 데이터를 연결해 불량 원인을 분석하고 생산량을 극대화하고 있다. 소 연구위원은 “불량과 생산손실을 줄이고 생산성과 품질을 높였다”며 “협력사와도 제조 데이터를 공유해 AI 자율제조 체계를 확대할 계획”이라고 밝혔다. 자동차·방산·로봇 등 모션 컨트롤 전문기업 삼현은 설계부터 물류·품질 정보까지 전 공정을 실시간으로 연결하는 제조 AX 체계를 공개했다. 김창곤 삼현 부사장은 “생산·품질·물류 데이터가 분산돼 공정 추적과 숙련자의 노하우 활용에 한계가 있었다”며 “AI가 현장의 의사결정을 지원하고 설계부터 납품까지 유기적으로 연결하는 자율운영 제조체계로 발전시키는 것이 목표”라고 말했다. 산업부는 지역 기업들이 AX를 위해 활용할 수 있는 예산 사업들을 소개했다. 내년 정부 예산안에 반영된 풀스택 AI팩토리, 제조AI 파운데이션 모델 개발, 제조 암묵지 활용 AI 솔루션 개발 등 신규 사업의 참여 방안도 안내했다. 산업부는 경남을 시작으로 충북, 경북, 광주·전남 등 전국 6개 협업지원센터를 지역 거점으로 권역별 콘퍼런스를 순차적으로 열어 M.AX 확산에 속도를 낼 방침이다. 심성현 창원대 인공지능공학과 교수(창원 MINI 얼라이언스 분과장)는 “AI 시대 제조혁신은 단순히 공장에 AI를 얹는 것이 아니라 제조 현장의 핵심 문제를 먼저 정의하는 데 있다”며 “제품 설계부터 생산공정·운영·관리까지 전 과정의 데이터를 단절 없이 연결해 모니터링·예측·진단·최적화·실행이 이어지는 구조를 만드는 것이 제조 AX의 본질”이라고 강조했다.

전남광주통합특별시가 인공지능(AI)을 활용한 백신 제조 및 품질 관리 기술 개발에 나섰다. 전남광주시는 산업통상부의 2026년 바이오헬스 분야 연구개발 공모사업에 GC녹십자가 주관하는 ‘AI 활용 백신 제조변동성 제어 및 지능형 품질관리시스템 개발사업’이 선정돼 ​국비 50억 원을 확보했다고 10일 밝혔다. 국가첨단전략산업 바이오 특화단지 지원과제인 이번 사업은 총사업비 76억 원 규모로, 2030년까지 5년간 추진된다. GC녹십자가 주관하고 국립목포대학교와 대구가톨릭대학교, 전남바이오진흥원이 공동 연구기관으로 참여한다. 이번 사업은 GC녹십자 화순공장의 메신저 리보핵산(mRNA)-지질나노입자(LNP) 의약품 제조·품질관리기준(GMP) 생산 기반을 활용, 백신 제조 공정의 변동을 AI로 분석·예측하고 품질을 실시간 관리하는 기술을 개발하는 것이 핵심이다. GC녹십자는 mRNA-LNP 백신의 원료의약품(DS)부터 완제의약품(DP)까지 제조 데이터를 제공하고, 시범 생산과 GMP 규모의 생산 실증을 통해 공정 재현성을 검증한다. 목포대와 대구가톨릭대는 공정 조건 변화에 따른 데이터를 확보해 AI 모델 학습과 검증을 담당하고, 전남바이오진흥원은 ​정제 공정 예측모델 구축에 필요한 제조·분석 데이터를 확보하는 역할을 수행한다. 서형빈 전남광주시 전략산업국장은 “이번 공모사업 선정으로 화순 바이오 특화단지의 AI 기반 바이오의약품 제조혁신 역량이 한층 강화될 것을 기대한다”며 “인공지능 전환(AX)에 대응해 관련 기술 경쟁력을 높이고, 전남광주의 AI 바이오 산업 생태계를 강화하겠다”고 말했다. 이와 관련, 전남광주시는 화순 바이오 특화단지에 위치한 화순전남대병원, 국가면역치료혁신센터, 백신안전기술지원센터, 미생물실증지원센터, KTR 헬스케어연구소, 세계보건기구(WHO) 글로벌 바이오 캠퍼스 등 바이오 전주기 인프라를 활용해 지역 바이오 산업 생태계를 고도화할 방침이다. 이를 위해 ▲차세대 항암 면역치료 원천기술 개발(300억 원) ▲mRNA 백신 실증 지원(430억 원) ▲바이오헬스 융복합 지식산업센터 건립(397억 원) ▲펩타이드 첨단신약 원천기술 개발 플랫폼 구축(440억 원) ▲바이오 스케일업 프로젝트(38억 원) 등 사업을 추진하고 있다.