대한전선은 미국 법인(T.E.USA)이 1000억원 규모 230kV 초고압 전력망 공급 프로젝트를 수주했다고 7일 밝혔다. 이번 프로젝트는 미국 캘리포니아주 남부 리버사이드 지역에 230kV급 신규 송전선로를 구축하는 핵심 인프라 사업이다. 지역 내 증가하는 전력 수요 대응과 자연재해 등 예기치 못한 상황에서의 안정적인 전력 공급을 위해 추진됐다. 대한전선은 해당 프로젝트를 풀 턴키(Full Turn-Key) 방식으로 수행할 계획이다. 풀 턴키는 설계·생산·포설·접속·시험·시운전 등 전 과정을 일괄 수행하는 방식이다. 고도의 엔지니어링 역량과 프로젝트 관리 능력 등이 요구된다. 이번 수주는 미국에서 다수 프로젝트를 성공적으로 수행하며 축적한 품질 신뢰도와 기술 경쟁력을 인정받은 결과로 평가된다. 앞서 대한전선은 미국에서 진행한 모든 500kV HVAC(초고압교류송전) 전력망 프로젝트를 수주한 데 이어 320kV급 HVDC 전력망 프로젝트와 대도심의 노후 전력망 교체 프로젝트 등 고난도 사업에도 잇따라 참여했다. 대한전선 관계자는 “미국의 전력망 고도화와 대규모 인프라 투자가 본격화하는 가운데 법인 및 지사를 적극 활용해 미국 전역에서 전력망 프로젝트를 확대하고 시장 내 입지를 강화해 나가겠다”고 강조했다. 한편, 인공지능(AI) 발전과 데이터센터 확대 등 영향으로 2024년 약 4100TWh을 기록했던 미국 연간 전력 수요는 2030년 5000TWh를 넘어설 거란 전망이 나온다. 대한전선은 이에 따른 신규 전력망 구축과 노후 전력망 교체 관련 사업을 공략하겠다는 방침이다.

9분기 연속 흑자… 경영평가 A등급2035년까지 매출 127조 목표 제시 국가 첨단산업에 안정적 전력 공급 발전·송배전 등 모든 분야 AI 도입인력·예산 대폭 늘려 ‘안전’ 최우선CES에 단독관… 해외 사업도 확대김동철 사장 “소통·신뢰 통해 도약”“전국에 에너지 고속도로를 구축하는 전력 개척자가 되겠습니다.” 한국전력공사가 올해 ‘에너지고속도로’ 조기 구축과 인공지능(AI) 기반 경영시스템 혁신 등 5대 핵심 전략을 제시했다. 김동철 한전 사장은 6일 “올해 재무 위기를 극복하고 글로벌 에너지 시장을 선도하는 한전을 만들겠다”는 포부를 밝혔다. 한전은 최근 급변하는 경영 환경 속에서 9분기 연속 흑자 경영을 이으며 눈에 띄는 경영 성과를 거뒀다. 9년 만에 공공기관 경영평가 A등급을 다시 얻어내는 쾌거도 이뤄냈다. 재무 정상화를 향한 노력이 결실을 맺은 것이다. 그간 한전은 적자 문제로 큰 어려움을 겪었다. 원가를 밑도는 전기 판매로 인한 구조적 문제가 원인이었다. 하지만 국민의 전기료 부담을 키울 순 없는 터라 재무적 불안정은 감수해야 할 문제로 여겨졌다. 한전의 경영 성과 개선은 코스피 시장 주가 상승으로 이어졌다. 지난해 상반기까지 2만원대에 머물던 주가는 하반기 상승세를 타기 시작해 2배 이상 뛰며 5만원대로 진입했다. 지난해 10월 사우디의 1500㎿ 초대형 풍력 사업 수주, 전력망 확충 특별법 제정 등을 바탕으로 중장기 성장의 기틀을 마련한 것도 주가 상승에 호재가 됐다. 한전 관계자는 주가 상승에 대해 “미래 가치와 가능성에 대한 시장의 신뢰를 재확인한 신호”라고 평가했다. 한국전력은 지난해 수립한 ‘글로벌 에너지 ＆ 솔루션 리더’라는 새로운 비전에 따라 2035년까지 매출액 127조원, 총자산 규모 199조원, 해외·성장사업 매출 20조원을 목표로 세웠다. 이를 위한 첫 단추로 올해 기후위기 대응, 에너지 산업과 AI 결합, 분산 에너지 특구 출범 등과 같은 과제를 통해 국내 전력 생태계 재편을 본격화할 방침이다. 먼저 첨단산업 경쟁력의 핵심 요소라 할 수 있는 ‘안정적인 전력 공급’을 위해 전력망 건설 제도와 공정을 혁신하는 작업에 나선다. 국가 경제 성장의 대동맥이 될 ‘서해안 에너지 고속도로’ 조기 구축에도 총력을 기울일 예정이다. 재생에너지 접속 대기 물량 해소를 위해 계통 접속 인프라를 확대하고 생산과 소비를 일치시키는 ‘지산지소’(지역생산 지역소비) 기반도 넓혀 나갈 계획이다. 발전·송배전·판매 분야에서는 AI 기술을 활용해 운영 효율을 극대화한다. 전력망 입지를 최적화하고 재생에너지 수용 기반을 마련하는 데 AI 기술을 접목할 예정이다. 전력 데이터를 공공 데이터와 결합해 고객 맞춤형 e컨설팅을 제공하는 등 새로운 부가가치 창출도 모색한다. 한전 관계자는 “정부의 국정과제인 AI 대전환에 기여함으로써 전력산업 전반에 혁신을 이루고 국민 편익 증진을 도모할 계획”이라고 말했다. 사고 없는 일터 만들기에도 앞장선다. 한전은 “안전 경영 최우선 체계를 전력산업 전체로 확산시켜 대한민국 안전 경영 대표기업으로 자리매김하겠다”는 포부를 밝혔다. 현장 중심의 예방 대책을 수립하고 협력사가 자율안전 경영을 할 수 있도록 맞춤형 지원에 나선다. 안전한 인프라 확충을 위한 인력·예산 투입도 대폭 강화한다. 한전은 올해 ‘한전기술 지주회사’ 설립도 목표로 하고 있다. 한전이 보유한 기술을 바탕으로 혁신적인 유니콘 기업(기업 가치가 10억 달러 이상 비상장 스타트업)을 육성하는 역할을 할 예정이다. 이를 통해 핵심 기술 이전과 초기 자금 투자로 산업 생태계를 활성화하고 국내시장 확대는 물론 해외 진출까지 이어지는 혁신 성장 체계를 마련해 나갈 계획이다. 해외 사업은 친환경·고부가가치 사업 중심으로 포트폴리오를 재편하고 원전을 포함한 재생에너지·전력망·에너지저장장치(ESS) 분야에서 신규사업 수주를 확대해 나갈 계획이다. 한전은 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 ‘CES 2026’에서 생활 인프라를 제공하는 유틸리티 기업 최초로 단독관을 차렸다. 현재 전기의 미래를 한국적인 상징으로 표현하고 가장 미래적인 방식으로 보여주는 ‘전기 거북선’을 전시 중이다. 한전 관계자는 “다양한 에너지 솔루션 기술과 혁신상을 받은 5대 핵심 기술을 중심으로 ‘글로벌 에너지 테크 기업’으로 발돋움할 것”이라고 말했다. 재무 정상화를 위한 고강도 자구 노력에도 팔을 걷어붙였다. 한전은 누적 적자 39조원을 해소하고 법적 사채발행한도 2배를 2027년까지 준수하는 데 노력하기로 했다. 전력시장 제도 개선과 영업·송배전·에너지 ICT 등 사업 전반의 효율을 올려 추가적인 비용 절감과 수익 창출을 실현한다. 그러면서 시간대별 요금제 개선 등 재생에너지 시대에 걸맞은 요금 체계 혁신을 정부와 협력해 추진할 예정이다. 김 사장은 “한국이 세계 최고의 전기 품질을 유지하고 있는 것은 누적 연인원 20여만명에 달하는 한전 직원들이 밤낮과 휴일은 물론, 명절과 휴가까지 반납하며 쏟아온 헌신적인 노력의 결실”이라면서 “안정적인 전력 공급, 국가 전력망 확충, 에너지신산업 활성화는 물론, 재생에너지 확대와 분산 전원 활성화를 통해 대한민국의 에너지 전환을 선도해 나가겠다”고 밝혔다. 이어 “소통이 신뢰를 낳고 그 신뢰가 한전의 성과를 만드는 동력”이라면서 “직급과 노사를 초월한 ‘진정한 소통’이 중요하다”고 강조했다. 그러면서 “성과를 창출한 직원에게는 그에 걸맞은 보상과 성장의 기회를 제공해 조직 전반에 ‘도전과 창의’의 DNA를 확산시키겠다”고 말했다.

두피케어 전문기업 ‘닥터스칼프’가 정효준 신임 대표 체제의 출범과 함께 새로운 성장 전략을 발표했다. 18년간 두피 관리 산업을 개척해 온 닥터스칼프는 이번 리더십 전환을 통해 K-뷰티를 넘어 ‘K-스칼프’라는 새로운 글로벌 시장을 선도하겠다는 비전을 명확히 제시했다. 정효준 대표는 지난 18년 동안 해외 사업, 브랜드 전략, 제품 개발을 총괄하며 닥터스칼프의 세계 시장 진출을 이끌어온 인물이다. 그는 단순한 경영자가 아니라 브랜드 창업에서 성장까지 경험을 갖춘 실무형 리더로, 두피케어 표준화·서비스 혁신을 이끌어 온 점이 높은 평가를 받는다. 정 대표는 취임 일성으로 “모든 서비스를 표준화해 세계 어디서나 동일한 품질을 제공하는 글로벌 스칼프케어 시스템을 만들겠다”고 선언했다. 닥터스칼프는 이미 미국, 호주, 캐나다, 말레이시아, 대만, 중국 등 주요 국가에서 브랜드와 전문 케어 시스템을 성공적으로 론칭했다. 단순한 제품 수출을 넘어, 진단 시스템·케어 프로토콜·교육 프로그램을 통합한 ‘한국형 두피케어 모델’을 현지 시장에 도입하며 각국에서 긍정적 평가를 받았다. 이러한 해외 성과는 닥터스칼프가 ‘확장 가능한 모델’을 갖춘 기업임을 증명하며 글로벌 사업의 저변을 넓혔다. 특히 회사는 최근 트렌드 변화에 맞춘 글로벌 라인업을 새롭게 구축하고, FDA 기준을 포함한 주요 국가의 인증 및 제도 요건을 충족시키며 시장 진출 장벽을 선제적으로 해소했다. 정 대표는 “글로벌 확장은 계획이 아니라 이미 실행되고 있는 사업이며, 우리는 국제 기준에 맞는 제품·시스템·운영 체계를 갖춘 상태”라고 강조했다. 이와 함께 국내 소비자 시장에서도 가시적인 성과를 이어가고 있다. 닥터스칼프는 최근 국내 홈쇼핑 채널 론칭에 성공하며 단기간 내 100만 개 판매라는 성과를 기록, 현재까지도 연속 매진 행진을 이어가고 있다. 이는 전문 두피케어 기술을 기반으로 한 제품 경쟁력과 소비자 니즈를 정교하게 반영한 기획·전략이 결합된 결과로 평가된다. 닥터스칼프는 전문센터에서 축적한 수백만 건의 임상 데이터를 기반으로 한 진단 알고리즘, 케어 표준화 프로토콜이 그들만의 경쟁력으로 자리매김하고 있으며, 그 결과 ‘한국소비자만족지수 1위’ 12년 연속 수상을 기록하며 기술력과 서비스 품질의 우수성도 입증받았다. 정 대표는 “그동안의 노하우를 글로벌 스탠다드로 확장하고 있다”며 “향후 3년간 브랜드·센터·매출·라인업 측면에서 최소 3배 이상의 성장을 달성할 구체적 로드맵을 이미 구성했다”고 밝혔다. 신임 대표는 또한 국내 사업의 확장 방향도 제시했다. 닥터스칼프의 전문 기술을 기존 케어센터뿐 아니라 국내 병원, 피부과, 헤어살롱, 클리닉 등 전문 기관에도 제공하는 B2B 시스템 공급을 본격화할 계획이다. 이는 한국의 두피케어 산업 전반의 수준을 끌어올리고, 기업의 사업 구조를 단단히 확장시키는 중요한 축이 될 전망이다. 이번 대표 교체 과정에서 회사는 창업자인 정훈 전 대표에 대한 존중의 메시지도 함께 전했다. 정 전 대표는 두피케어 산업의 초석을 놓고, 기술 개발과 브랜드 정체성 확립, 사업 성장의 기틀을 마련한 인물로 평가된다. 회사 관계자는 “정훈 전 대표는 닥터스칼프라는 산업 카테고리를 만든 창업자이며, 그가 다져 놓은 기반 위에서 새로운 성장이 시작된다”고 설명했다. 정효준 대표 체제의 닥터스칼프는 ▲글로벌 30개국 확장 가속 ▲신규 브랜드 론칭 ▲두피 진단·케어 기술 고도화 ▲국내 병원·살롱·클리닉 전문 시스템 공급 ▲홈케어까지 이어지는 통합 스칼프케어 모델 구축 등 다층적 전략을 통해 세계 시장에서의 경쟁력 확보에 속도를 낼 전망이다. 정 대표는 “K-뷰티가 그랬듯, 이제는 ‘K-스칼프’ 시대가 열린다”며, “한국의 전문 두피케어 기술을 세계 표준으로 만드는 것이 닥터스칼프의 다음 목표”라고 포부를 밝혔다.

현대자동차그룹이 피지컬 인공지능(AI) 선도기업으로 도약하기 위해 구글의 AI 조직 딥마인드와 손잡고 차세대 로보틱스 생태계 구축에 나서기로 했다. 최대 50kg 무게의 짐을 들고, 손을 뻗으면 높이 2m 이상 높이까지 도달할 수 있는 AI 로봇 ‘아틀라스’가 2028년부터 현대차 공장에서 직원들과 함께 일하게 된다. 현대차그룹은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 컨벤션센터에서 ‘CES 2026 미디어데이’를 열고 로보틱스 계열사 보스턴다이내믹스와 구글 딥마인드가 ‘미래 휴머노이드 기술 개발 가속화를 위한 전략적 파트너십’을 맺었다고 밝혔다. 두 회사는 보스턴다이내믹스의 로보틱스 경쟁력과 구글 딥마인드의 로봇 AI 파운데이션 모델을 결합해 차별화된 기술 개발을 주도하겠다는 구상이다. 현대차그룹으로서는 지난해 세계 최대 반도체 기업 엔비디아와 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약을 체결한 데 이어 글로벌 선도기업들과의 협력체제를 가속하는 모습이다. 이와 동시에 현대차그룹은 내부 계열사 역량을 총결집해 AI 로보틱스 생태계를 조성해나가겠다는 계획이다. 연구개발, 학습·검증, 양산, 서비스 운영에 이르는 통합 관리 체제를 마련하고 2028년까지 연간 3만대의 로봇 생산 시스템을 구축하겠다는 목표다. 현대차·기아는 제조 인프라, 공정 제어,생산 데이터 등을 제공하고 현대모비스는 정밀 액추에이터 개발,현대글로비스는 물류·공급망 흐름 최적화를 담당한다. 아울러 소프트웨어정의공장(SDF)에 로봇을 투입하기 전 선행 훈련을 위한 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)를 올해 미국에 개소할 예정이다. 고객이 구독료나 사용료를 지급하는 ‘원스톱 RaaS’ 서비스를 도입한다. 현대차그룹은 이날 ‘차세대 전동식 아틀라스 개발형 모델’을 최초 공개했다. ‘아틀라스 개발형 모델’은 보스턴다이나믹스가 그동안 쌓아온 오랜 경험을 바탕으로 어느 작업 환경에서나 적용 가능하게 유연성을 탑재시킨 모델로, 실제 제조 현장에서의 효율성이 극대화됐다. 차세대 전동식 아틀라스는 실제 제조 현장에 투입되는 ‘개발형 모델’과 핵심 기능을 테스트하기 위한 ‘연구형 모델’로 나뉜다. 개발형 모델은 대부분의 관절이 완전히 회전하고 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서를 탑재했다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식한다. 또 최대 50㎏의 무게를 들 수 있고, 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달할 수 있다. 섭씨 영하 20도에서 영상 40도의 환경에서도 완전한 성능을 발휘하는 내구성을 갖췄다. 대부분의 작업을 하루 이내에 학습할 수 있는 능력도 갖췄다. 배터리가 부족해지면 스스로 충전소로 이동해 배터리를 교체하고 즉시 작업을 재개할 수 있도록 설계됐다. 대부분의 관절이 완전히 회전할 수 있고, 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서가 탑재돼 세밀한 조작이 가능하다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식할 수 있어 주변 감지도 쉽다. 현대차그룹은 ‘아틀라스 개발형 모델’을 대량 생산해 산업 현장에 대규모로 투입하는 양산형 휴머노이드 로봇 시장 선두 주자로 발돋움하겠다는 목표를 세웠다. 이에 따라 오는 2028년부터 ‘현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)’를 포함한 생산 거점에 ‘아틀라스 개발형 모델’을 투입하고 공정 단위별 검증을 통해 단계적으로 아틀라스 도입을 확대할 계획이다. HMGMA에서 부품 분류를 위한 서열 작업과 같이 안전성과 품질 효과가 명확히 검증된 공정에 우선 적용된다. 이후 2030년부터는 부품 조립까지 작업 범위를 넓힌다는 계획이다. 이외에도 단순 반복, 고중량, 고위험군의 작업 등을 수행하면서 안전과 품질이 입증된다면 단계적으로 아틀라스의 적용을 생산 현장 전반으로 확산한다는 계획이다. 현대차그룹 관계자는 “궁극적으로 로봇은 정신적, 신체적 피로도가 높은 정밀 작업을 신속하고 정확하게 수행해 인간이 하기 어려운 위험한 일을 대신하는 것”이라면서 “인간은 현장에서 로봇이 잘 작동할 수 있도록 로봇을 학습시키고 관리하는 역할 뿐 아니라 더 윤택한 환경에서 고부가가치의 일을 수행할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.

■서울신문 ◇부국장급 승진△전국부 한상봉 △광고1팀 안도성 ◇부장급 승진△경영지원팀 유연희 △정치부 김헌주 △경제정책부 이현정△광고2팀 이승우 ◇차장급 승진△국제부 명희진 조희선 △편집부 한세원 △독자2팀 김지훈 △사업1팀 전호진 ■재정경제부 ◇국장급 전보△전략경제정책관 고광희△조달계약정책관 이주현△대외경제심의관 김동준 ■산업통상부◇과장급 전보△산업규제혁신과장 유은△화학산업과장 김건혁△자원안보팀장 김대영 ■기후에너지환경부 ◇실장급 승진△중앙환경분쟁조정피해구제위원장 서홍원 ■국토교통부 ◇실장급 전보△주택공급추진본부장 김영국△대변인 김헌정△기획조정실장 남영우△국토도시실장 정의경△대도시권광역교통위원화 상임위원 박지홍△중앙토지수용위원회 상임위원 이상주 ◇국장급 전보△공항정책관 이상헌△철도국장 김태병△행정중심복합도시건설청 도시계획국장 안석환△새만금개발청 개발전략국장 윤진환 ■해양수산부◇국장급 전보△국립수산물품질관리원장 조일환 ◇과장급 전보△정보화담당관 김성국 ■국세청 ◇부이사관 전보△서울지방국세청 감사관 강동훈△성동세무서장 이광섭△분당세무서장 고영일△광주지방국세청 조사1국장 고근수△대구지방국세청 조사1국장 장우정△부산지방국세청 감사관 황동수△국세청(한국조세재정연구원) 김범구△국세청 한지웅△국세청 김준우△국세청 전지현 ■기상청 △차장 이정환 △국립기상과학원장 강현석 △대전지방기상청 청주기상지청 김경립 △광주지방기상청 관측과장 이명희 △대전지방기상청 청주기상지청 관측예보과장 김병철 △국가기상위성센터 위성기획과장 이봉주 △항공기상청 기획운영과장 강광현 △대구지방기상청 기후서비스과장 이현숙 ■국가데이터처 ◇과장급 전보△행정자료관리과장 김미애△스마트조사센터장 조윤구△경인지방데이터청 수원사무소장 송요성△동북지방데이터청 조사지원과장 김오승△동북지방데이터청 강원지방데이터지청장 홍연권△동북지방데이터청 안동사무소장 이주원△동남지방데이터청 울산사무소장 김선조 ■공정거래위원회 ◇과장급 전보△소비자거래심판담당관 김태균△유통대리점정책과장 구태모 ■개인정보보호위원회 ◇실장급 인사△사무처장  양청삼 ■한국환경산업기술원 ◇실장급 전보△디지털전략실장 정유경△물·토양기술실장 한대훈△국제환경협력센터장 최종인△안전관리실장 정진환△환경표지심사실장 김무겸△환경오염피해구제실장  황의득 ■국립국악원 ◇국장급△국악연구실장 김채원

최근 ‘젖병세척기 미세플라스틱 논란’이 온라인 커뮤니티와 SNS를 중심으로 확산되며, 젖병세척기 전반에 대한 소비자 불안이 이어지고 있다. 이러한 상황 속에서 한국소비자원은 시중에 유통·판매 중인 젖병세척기를 대상으로 미세플라스틱 발생 여부에 대한 시험을 진행했다. 한국소비자원은 이번 시험을 실시한 배경에 대해 다음과 같이 밝혔다.“ 이는 젖병세척기에서 미세플라스틱이 발생할 수 있다는 우려가 커뮤니티 등을 통해 지속적으로 제기되면서 소비자 불안이 젖병세척기 시장과 제품 전반으로 확산한 데 따른 것이다.” 시험 결과에 대해서는 다음과 같이 발표했다. “올해 8월 내부 부품 파손 사례가 확인돼 자발적 리콜이 시행됐던 일부 2곳 제품을 포함해 시중에 유통·판매 중인 젖병세척기 8개 제품(6개 사업자)을 대상으로 일반적인 사용 환경에서의 미세플라스틱 발생 여부를 확인한 결과 시험 대상 모든 제품이 검출한계 이하로 나타났다.” “새 제품을 3회 공세척한 뒤 마지막 배출수 안 미세플라스틱 검출 여부를 측정한 결과 시험 대상 전 제품이 검출한계 이하로 측정됐다.” “미세플라스틱이 검출되지 않은 세제와 유리 젖병을 사용해 100회 이상 세척기를 사용한 뒤 젖병과 배출수 안 미세플라스틱 검출 여부를 측정한 결과에서도 모두 검출한계 이하로 미세플라스틱이 확인되지 않았다.” 이번 시험에는 베이비브레짜 젖병세척기도 포함됐으며, 과거 내부 부품 파손으로 자발적 리콜이 진행됐던 일부 타사 제품과는 설계·제조 방식 및 품질 관리 체계 전반에서 명확히 구분되는 제품이다. 이와 관련해 베이비브레짜는 이번 시험 결과를 브랜드의 기존 안전 관리 원칙을 다시 한 번 확인하는 계기로 받아들이고 있다는 입장을 밝혔다. 베이비브레짜 관계자는 “이번 시험 결과는 일반적인 사용 환경에서 젖병세척기 사용 시 미세플라스틱이 발생하지 않는다는 점을 객관적으로 확인한 것”이라며 “베이비브레짜의 젖병세척기의 세부적인 시험 조건과 기준은 현재 명확히 공개된 상태이며, 전기생활용품 관련 안전 기준 적합성 또한 모두 확인한 상태로 제품을 관리해 왔다”고 설명했다. 이어 “베이비브레짜는 ODM 방식이 아닌, 미국 본사 R＆D센터가 구조 설계와 소재 선정 단계부터 직접 참여해 기획·설계·검증·출시 전 과정을 통합 관리하고 있으며, 전 세계 유통 제품을 단독 생산 셀에서 동일한 기준으로 제조하고 있다”고 설명했다. 또한 “출시 이후 현재까지 원자재 및 제조 공정의 변경 없이 운영되고 있으며, 국내 공인 시험기관을 통해 미세플라스틱 ‘불검출’ 시험 결과를 확보하고, 전기생활용품 관련 안전 기준 적합성도 이미 확인을 완료한 상태”라고 덧붙였다. 베이비브레짜는 PP(폴리프로필렌) 등 동일한 소재 명칭이라 하더라도 제조사에 따라 조성비, 내열성, 순도, 기계적 강도 등 물성이 달라질 수 있다는 점을 강조하며, “고온 살균과 반복 세척 환경에서도 구조적 변형이나 유해물질 용출이 발생하지 않도록, 설계 단계부터 고내열·고순도 소재만을 선별해 다층 검증을 거쳐 제품을 제조하고 있다”고 밝혔다. 마지막으로 “젖병세척기 대표 브랜드로서 소비자 신뢰를 무엇보다 중요하게 생각하고 있다”며“앞으로도 객관적인 데이터와 엄격한 기준을 바탕으로, 부모가 안심하고 선택할 수 있는 육아가전을 제공하겠다는 원칙을 변함없이 지켜나가겠다”고 밝혔다.

SKT, 매개변수 500B AI 모델 발표네이버클라우드, 옴니모달 AI 2종LG, 엑사원 통한 품질·추론력 강조글로벌 선두와 격차 속 기반 구축 국가 주도의 ‘소버린 AI’를 둘러싼 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 국가대표 인공지능(AI) 자리를 두고 각축전에 돌입한 5개 정예팀(네이버클라우드·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI)은 30일 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 발표회에서 초대규모 모델, 효율 중심 설계, 산업 현장 적용 등 서로 다른 전략을 앞세워 한국형 AI 모델을 제시했고 1000여명의 관람객은 연신 탄성을 내뱉었다. 시선이 가장 집중된 발표는 SK텔레콤이었다. 도입 영상에 ‘페이커’가 등장하자 객석은 환호했다. 이어 공개된 ‘A.X K1’이 매개변수 500B(5000억개) 규모라는 설명이 나오자 분위기는 한층 달아올랐다. 발표 말미에는 최태원 SK그룹 회장이 영상 메시지로 “우리말 모델이 없으면 주도권을 가질 수 없다”며 독자 AI의 필요성을 강조했다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI 모델 2종을 공개했다. 국내 최초로 텍스트·이미지·음성을 하나의 구조에서 함께 학습한 8B 규모의 네이티브 옴니모달 모델과 여기에 추론 및 도구 활용을 결합한 32B 모델이다. 네이버클라우드는 이들 모델을 토대로 추후 ‘초대규모 옴니모달 파운데이션 모델’을 선보인 뒤 산업·서비스별로 특화된 버티컬 AI로 확장한다는 계획이다. LG AI연구원은 규모보다 ‘질’을 내세웠다. 236B급 ‘K-엑사원’을 통해 고난도 추론과 판단 능력을 강조하며, 개발 목표로 잡았던 모델과 대비해 평균 성능이 웃돌았다는 수치를 제시했다. 단순한 크기 경쟁이 아니라 실제 운영 가능한 프런티어 AI를 지향한다는 메시지다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 효율과 책임을 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이건 투자 실험이 아니라 여러분들의 세금으로 하는 일”이라며 “목표는 분명하다. 글로벌 3강에 들어가는 것”이라고 밝혔다. 100B급 ‘솔라 오픈’을 출발점으로 단계적 확장을 예고했다. 산업 현장성을 전면에 내세운 NC AI는 이연수 대표가 직접 나서 제조·국방·게임 등 실제 현장 적용을 전제로 한 100B급 ‘VAETKI’와 단계적 고도화 로드맵을 제시하며 도메인 중심 전략을 분명히 했다. 이날 공개된 국내 모델들의 성과는 글로벌 AI 평가지표에서도 일부 확인됐다. 글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수에 따르면 네이버클라우드가 이날 공개한 고성능 추론 모델은 44점을 기록했다. LG AI연구원과 업스테이지의 기존 모델은 각각 43점, 38점이었고 이날 공개된 최신 모델은 더 높은 점수를 기록할 것으로 보인다. 최상위권에는 각각 73점을 기록한 구글의 ‘제미나이 3 프로’와 오픈AI의 ‘챗GPT 5’가 자리하고 있다. 이런 격차에도 이번 프로젝트는 단기 순위 경쟁이 아니라 데이터 주권과 산업 적용력을 포함한 소버린 AI의 기반을 쌓는 과정에 가깝다는 게 중론이다. 과기정통부는 1차 평가 결과를 내년 1월 중 발표할 예정이다. 5개 정예팀 가운데 한 곳이 1차 평가에서 탈락하며, 이후 최종 1~2개 팀이 남을 때까지 약 6개월 주기로 경쟁이 이어진다.

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.

삼성물산, 차세대 주거 모델 선봬hy, 부설연구소서 균주 연구 활발 KB국민카드, 디지털 혁신에 속도영남이공대, 학생 중심 경영 강화 아파트 부문 1위 ‘삼성물산’삼성물산이 29일 한국생산성본부가 발표한 ‘2025 NCSI(국가고객만족도)’ 조사에서 아파트 부문 28년 연속 1위를 차지했다. 최근 삼성물산은 거주자가 라이프스타일에 맞춰 주거 공간을 자유롭게 디자인할 수 있는 차세대 주거 모델 ‘넥스트홈’을 선보였다. 앞서 지난해에는 기존 홈 플랫폼 ‘홈닉’을 업그레이드한 ‘홈닉 2.0’을 론칭했다. 홈닉 2.0은 관리비 및 월세 납부 등 결제 기능은 물론, 가전과 IoT 기기를 통합 제어하는 ‘매터’(Matter) 기술을 도입해 완결형 홈 플랫폼을 구현하는 입주민 생활 밀착형 서비스다. 아울러 삼성물산은 주거성능연구소를 설립해 결로, 소음, 누수 등 하자 최소화를 위한 공법 개발에 매진해 왔다. 시공 단계부터 엄격한 품질 기준을 적용하는 ‘품질실명제’와 ‘품질시연회’ 등이 대표적이다. 층간소음 해결에도 적극적이다. 건설업계 처음으로 설립된 층간소음연구소는 재료와 구조, 신공법을 망라한 종합 솔루션을 확보했다. 고객 서비스 브랜드 ‘헤스티아’ 역시 진화를 거듭하고 있다. AI 기반의 이미지 분석 기술을 도입한 ‘헤스티아 2.0’ 앱을 통해 입주민의 AS 요청을 실시간으로 분류하고 엔지니어를 배정함으로써 서비스 만족도를 높이고 있다. 우유·발효유 부문 1위 ‘hy’hy가 2025 NCSI 조사에서 우유·발효유 부문 1위에 올랐다. 1997년 조사 시작 이래 28년 연속 수상이다. hy의 경쟁력은 1976년 설립한 기업 부설 연구소에서 나온다. 50년 넘게 축적한 연구 노하우를 바탕으로 현재 전체 연구 인력의 90%가 석박사급으로 구성돼 있다. 이들이 전 세계에서 수집한 5000여종의 균주 라이브러리는 hy만의 핵심 자산이다. 현재 120건 이상의 특허와 다수의 개별인정형 균주를 보유하고 있다. 최근 hy는 건강과 즐거움을 동시에 추구하는 ‘헬시플레저’ 열풍에 맞춰 당, 지방, 첨가물을 줄인 ‘로우스펙’(Low-Spec) 제품 개발에 집중하고 있다. 올해 출시한 ‘야쿠르트 XO’는 독자 발효공법(LF-7)을 통해 당과 지방을 0%로 낮췄다. 또한 스테디셀러 ‘윌’에 작약추출물을 더해 위 건강 케어를 강화한 ‘윌 작약’ 등 기능성 라인업을 고도화했다. 전국 단위 콜드체인망과 1만 1000여명의 ‘프레시 매니저’는 hy만의 차별화한 오프라인 경쟁력이다. 전동 카트 ‘코코’(CoCo)를 활용한 신선 배송은 물론, 3만여명의 홀몸노인을 정기 방문하며 고독사 예방 등 지역사회 안전망 역할을 하고 있다. 신용·체크카드 부문 1위 ‘KB국민카드’KB국민카드가 상품 경쟁력과 디지털 혁신을 결합해 고객 접점을 넓히고 있다. 지난해 4월 출시한 해외 특화 상품 ‘KB국민 트래블러스 체크카드’는 56종 통화 100% 환율 우대와 해외 이용 수수료 면제 등의 혜택을 제공한다. 최근에는 홍콩·마카오 에디션을 내놓으며 라인업을 강화했다. 일상 혜택을 담은 ‘위시(WE:SH) 카드’ 시리즈는 8종의 세분된 맞춤형 혜택을 통해 누적 가입자를 늘리는 등 생애주기별 필수 카드로 자리매김했다. KB국민카드의 디지털 전환 핵심인 ‘KB페이’는 가입자 1500만명을 돌파했다. 온오프라인 전 가맹점 결제는 물론, 타사 카드까지 통합 관리하는 ‘오픈페이’(Open Pay) 기능을 통해 범용성을 확보했다. 단순 결제를 넘어 개인 자산 관리(PFM)와 마이데이터 서비스, 모바일 학생증, 공공 서비스 알림 등 일상 밀접형 서비스를 결합해 금융과 생활의 경계를 허물었다는 평가다. KB국민카드는 소비자 보호를 위해 AI 모델을 활용한 ‘불완전판매 모니터링 자동화 시스템’을 전면 가동 중이다. 또한, 고객 패널 ‘이지토커’의 의견을 경영에 반영하고 있으며, 점자카드 도입 등 금융 취약계층을 위한 ESG 경영에도 앞장선다. 전문대학 부문 1위 ‘영남이공대학교’영남이공대학교는 매 학기 소통의 장을 정례화한다. 수렴된 의견은 ▲현장 중심 교육 강화 ▲최신 산업 트렌드 커리큘럼 개편 ▲취업 연계 프로그램 확대 등에 적극 반영한다. 이런 ‘학생 중심 경영’은 2023~2025학년도 3년 연속 신입생 100% 등록과 12년 연속 NCSI 전문대학 부문 1위라는 성과로 이어지고 있다. 최근 영남이공대는 재학생들의 진솔한 목소리를 대학 운영에 담기 위해 마련한 ‘총장 토크 콘서트’(미팅위크)를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 학생복지처 주관으로 지난 9월 8일부터 24일까지 총 9회에 걸쳐 진행된 이번 행사는 간호학과, 소프트웨어융합과 등 32개 학과(계열)에서 2100여명의 학생이 참여했다. 특히 학생들이 가장 편안하게 대화할 수 있는 점심시간을 활용해 조별로 자유롭게 의견을 나누는 방식으로 진행됐다. 이재용 영남이공대 총장은 이번 콘서트에서 학생들과 눈높이를 맞추며 대학 생활 만족도, 진로 준비의 어려움, 학과 교육환경 개선 등 실질적인 고민을 경청했다. 학생들은 평소 전하기 힘들었던 건의사항을 제안했으며, 대학 측은 이를 기록해 학사제도 개선과 복지시설 확충에 단계적으로 반영하기로 약속했다.

인공지능(AI)이 만든 동영상이 처음 알려진 건 8년 전. 2017년 미국 온라인 커뮤니티 레딧에 유명 연예인의 얼굴이 합성된 포르노 영상이 최초로 공개된 이후 무료 소프트웨어를 통해 누구나 AI 영상을 만들 수 있는 세상이 됐다. 유튜브에도 AI가 제작한 영상이 갈수록 많아지고 있다. 대부분은 조악해서 쉽게 구분되지만, 어떤 것들은 정교해서 깜빡 속기도 한다. 그래서 좀 미심쩍은 영상은 댓글을 보고 AI 여부를 확인한다. 영국 주간지 이코노미스트는 얼마 전 올해의 단어로 ‘슬롭’(slop)을 선정했다. 원래는 ‘오물’이란 뜻이지만, 최근 정보기술(IT) 업계에서는 ‘사람의 검토 없이 AI가 쏟아내는 저품질 콘텐츠’란 의미로 통용된다. 지난 27일 영국 가디언 보도에 따르면 영상 편집 플랫폼 카프윙이 집계한 결과 국가별 슬롭 조회수에서 한국이 총 84억 5000만 회로 1위였다. 한국보다 인구가 훨씬 많은 파키스탄(53억4000만 회), 미국(33억 9000만 회), 스페인(25억 2000만 회) 등을 제친 것이다. 슬롭이 ‘양치기 소년’처럼 콘텐츠의 신뢰도를 떨어뜨리고 창작 생태계를 왜곡시킨다는 비판도 있지만, AI 진화 과정의 필연적 성장통이라는 의견도 만만치 않다. 진짜 심각한 문제는 ‘유튜브 중독’일지 모른다. 슬롭을 많이 본다는 것은 그만큼 유튜브를 많이 본다는 의미다. 유튜브 빅데이터 분석 플랫폼 소셜러스가 분석한 ‘2023년 한국 유튜브 빅데이터 연간 분석 보고서’에 따르면 월간 사용자수는 전 국민의 83%에 해당하는 4319만명이다. 유력 정치인부터 평범한 시민에 이르기까지 많은 국민이 눈뜬 직후부터 잠들기 직전까지 유튜브를 끼고 살고 있다. 지금까지는 그나마 인간이 만든 영상에 빠져 있었다면, 미래에는 AI가 슬롭 수준을 뛰어넘어 감쪽같이 만든 콘텐츠를 보면서 도파민을 내뿜게 될지도 모른다. 그런 세상에서 인간은 얼마나 낭패스러울지 AI가 아닌 인간의 지능으로는 도저히 상상이 되지 않는다.

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.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

세계적인 축구선수 크리스티아누 호날두(40·알 나스르)가 불혹의 나이에도 20대 같은 몸 상태와 경기력을 유지하는 비결이 공개됐다. 호날두는 19일(현지시간) 소셜미디어(SNS)에 자신의 몸매를 담은 사진을 게재했다. 자신이 출시한 속옷 브랜드 ‘CR7’의 제품만 착용한 채 포즈를 취한 호날두는 불혹의 나이에도 선명한 근육을 자랑해 감탄을 자아냈다. 영국 매체 데일리메일에 따르면 호날두는 특별한 수면 패턴, 엄격한 식단, 고강도 훈련을 통해 ‘철인 같은’ 체력을 만들어왔다. 호날두가 몸 관리에 가장 중점을 두는 부분은 수면 전략이다. 일반적인 7~8시간 수면 대신 그는 하루를 여러 조각으로 나눠 잔다. 신체 리듬과 회복을 극대화하기 위해 1시간 30분씩 총 5회 수면하는 ‘다상 수면’을 실천 중이다. 이 방식은 짧은 수면을 반복하면서도 깊은 회복 효과를 얻는 것으로 알려졌다. 매체는 “이 방법은 아기들이 잠자는 방식과 비슷하며 생산성과 집중력, 기억력 증진에 효과가 있는 것으로 알려졌다”고 설명했다. 다만 “과학적으로 충분히 입증되지는 않았다는 반론도 존재한다”고 덧붙였다. 또한 호날두는 매주 5회 이상, 하루 최대 약 4시간에 걸쳐 개인 훈련을 병행한다. 축구팀 훈련 외에도 프린트, 사이클링, 근력 훈련 등을 병행하며 몸 전체를 균형 있게 단련하는 것으로 알려졌다. 회복을 위해 새벽 시간에도 사우나와 얼음 목욕을 병행한다. 데일리메일은 “최근 측정된 호날두의 체지방률은 7%에 불과하다. 프리미어리그 톱레벨 선수의 체지방률은 8~12%”라고 밝혔다. 식단 관리 역시 철저하다. 설탕, 탄산음료 등 불필요한 칼로리는 일절 배제하고 닭고기, 생선, 신선한 채소 등을 중심으로 식단을 구성한다. 하루 6끼 소량식 형태로 나누어 섭취하며, 고단백·저지방 식품 위주로 영양 균형을 맞추는 것으로 전해졌다. 호날두는 커피를 마실 때도 품질 좋은 블랙커피를 선택하며, 술은 전혀 마시지 않는 것으로 유명하다. 호날두는 한 인터뷰에서 “내 안에 여전히 열정이 있다. 20대 때와는 다르지만 훈련과 경쟁을 즐긴다”고 말했다. 그의 지인은 “호날두에게는 ‘삶’보다 ‘훈련’이 우선인 것 같다”고 말하기도 했다. 스포츠 전문가들은 호날두의 사례가 체계적인 데이터 관리와 자기 절제가 인간 신체의 한계를 어디까지 확장할 수 있는지 보여주는 생생한 지표라고 평가했다. 2022년 12월 잉글랜드 프리미어리그 맨체스터 유나이티드에서 사우디아라비아 프로리그 알 나스르로 이적한 호날두는 올 시즌에도 리그 득점 순위 1, 2위를 다투며 활약하고 있다.

서울 관악구가 9명의 ‘인공지능(AI) 챔피언’을 배출했다고 23일 밝혔다. AI 챔피언 인증 과정은 행정안전부가 공공부문 재직자 대상으로 AI 전문가를 양성하기 위해 추진하는 공공AI 역량 강화 정책의 일환이다. 공공 분야에 AI 기술을 적용하기 위한 심화 교육과 프로젝트 실습, 평가 과정을 통과한 사람에게 자격이 부여된다. 올해 도입됐으며 서울의 자치구 가운데 관악구가 유일하게 AI 챔피언 인증자를 보유하게 됐다. 관악구는 AI를 활용한 기획과 프로젝트 설계 역량을 요구하는 심화·고급단계인 ‘블루 과정’ 1명, 실무자 등급인 ‘그린 과정’ 8명 등 총 9명이 최종 인증을 받았다. 블루 과정 인증을 받은 김준환 AI데이터팀장은 “전 직원과 함께 AI 역량을 일상 업무에 활용해 공공 서비스의 품질을 올리겠다”고 전했다. 관악구는 인증을 획득한 AI 챔피언을 중심으로 정책 아이디어를 적극적으로 발굴할 계획이다. 박준희 구청장은 “9명의 AI 챔피언과 함께 직원들의 AI 활용 역량을 높이고, 디지털 기반의 행정혁신으로 주민 삶의 질을 개선해 나가겠다”고 말했다.

서울시의회(의장 최호정)가 2025년 한 해 동안 입법·행정감사·예산심사 전 과정에서 역대급 성과를 기록하며 ‘일하는 의회’의 실력을 입증했다. 서울시의회는 23일 제333회 정례회 제5차 본회의를 끝으로 2025년도 의정활동을 마무리했다고 밝혔다. 총 817건의 안건을 처리하며 시민 삶에 직접 닿는 조례를 확대했고, 3천 건이 넘는 행정 개선을 이끌어냈다. 역대 최대 규모인 62조원 규모의 내년도 예산을 민생·안전·미래에 집중 배치하며 입법·감사·예산이 맞물려 돌아가는 선순환 구조를 구축했다. 2025년 전년 대비 31% 증가한 총 817건 안건 의결… ‘솔루션 의회’ 역량 입증 서울시의회는 ‘조례 품질이 곧 지방의회의 경쟁력’이라는 기조 아래 올 한해 총 817건의 안건을 의결했다. 이는 전년도 625건 대비 무려 30.7%(192건) 증가한 수치다. 안건 유형별로는 조례안이 519건(63.5%)으로 가장 많았으며, 이 중 85건이 제정안이다. 이어서 동의(승인)안이 161건, 건의안 34건, 결의안 24건, 청원 13건 등이 있다. 시민 요구와 도시 문제에 대한 기민한 대응이 곧 도시경쟁력인 시대, 조례를 통해 선제적으로 대안을 담아냄으로써 도시 문제 해결의 발판을 제공하는 등 ‘솔루션 의회’의 진전된 면모를 선보였다. 2025년 서울시의회에서는 단순한 제도 정비를 넘어 시민의 일상에 실질적인 변화를 이끌어낼 조례안들이 대거 통과됐다. 가사·돌봄노동의 가치를 공식적으로 인정하는 ‘서울시 경력보유시민의 가사·돌봄노동 인정 및 권익증진에 관한 조례안’, 서울이 글로벌 금융 허브로 도약할 수 있는 제도적 기반을 마련한 ‘서울시 핀테크산업 육성 및 지원에 관한 조례안’, 재난 대응의 골든타임을 확보하기 위한 ‘서울시 재난관리자원의 통합 관리 등에 관한 조례안’ 등 도시의 과제를 조례에 신속히 담아냄으로써 법보다 시민 삶에 가까운 조례의 힘을 보여줬다는 평가를 받는다. 시민의 목소리를 가장 직접적으로 수렴하는 청원도 2024년 3건에서 2025년 13건으로 4배 이상 늘어났다. 단순한 민원 처리를 넘어 시민의 간절한 소망을 공식적인 안건으로 다루며 ‘현장 중심 의회’의 가치를 실현하고자 노력한 결과로 풀이된다. ‘송곳’ 행정사무감사로 3000건 조치… 2026년도 62조원 슈퍼 예산 현미경 심의 완료 ‘의정활동의 꽃’이라 불리는 2025년도 행정사무감사는 현장형 감사로 내실을 더했다. 본격적인 감사에 앞서, 상임위별로 정책 현장을 릴레이 점검, 현장 데이터를 수집했다. 이후 감사를 통해 서울시와 교육청 및 산하기관 등 총 180개 기관의 예산 집행의 적정성, 사업의 실효성에 대한 검증에 착수, 시정·처리 요구사항 1523건, 건의사항 933건, 자료제출 요구 638건 등 총 3094건에 달하는 조치를 취했다. 마지막으로 62조원의 역대 최대규모의 슈퍼예산을 최종 확정했다. 앞서 행정사무감사에서 확인된 사업 실효성을 바탕으로, 성과가 미흡하거나 관행적으로 편성된 불요불급한 예산은 과감히 도려내고, 이를 통해 확보된 재원을 고물가로 고통받는 민생 안정과 시민 안전, 그리고 미래세대를 위한 지원 등에 집중 배치했다. 최 의장은 “서울시의회는 올 한 해 시민들의 목소리를 가까이에서 경청하고 그때 그때 상황에 맞는 조례 제·개정을 통해 지방의회 효용감을 높이는데 최선을 다했다”라며 “내년에도 시민 삶의 현장에 함께하며 보탬이 되는 시민 편 의회가 되도록 노력하겠다”고 말했다.