대구시가 도심 내 국군부대 이전 이후 남은 부지 개발 방안을 구체화한다. 시는 지난 3월 육군 제2작전사령부를 비롯한 5개 부대를 2030년까지 군위군으로 이전하겠다고 밝힌 바 있다. 18일 대구시에 따르면 전날 홍성주 경제부시장 주재로 열린 국군부대 후적지(이전 터) 개발 추진단 3차 회의에서 입지 여건과 주변 개발 계획을 고려한 개발 콘셉트를 검토하기로 했다. 또 정부 국정과제와 연계할 수 있는 사업도 발굴하기로 했다. 수성구 만촌동의 2작전사 이전 터에 조성할 종합 의료클러스터는 대구경북첨단의료복합단지 등 기존 사업과 중복되지 않도록 적정 부지 규모 등을 고려해 구체적인 추진안을 마련키로 했다. 5군수지원사령부 자리에 들어설 금융지구는 당초 국제 중심으로 개발키로 했으나, 국내 수요를 반영해 개발하기로 가닥이 잡혔다. 이 밖에도 공군 방공포병학교 자리에는 인공지능(AI) 등 미래 교육 콘텐츠를 발굴해 국제학교 유치 여건을 마련한다. 이날 회의에선 육군 50사단 자리는 도심항공교통(UAM)·드론과 첨단 의료산업을 결합한 산업단지로 활용하자는 의견도 나왔다. 시는 향후 외부 전문가 자문과 민간 의견을 수렴해 개발 완성도를 높일 계획이다.

러시아의 우크라이나 침공 이후 안보 위기에 직면한 유럽 각국이 방어 태세 강화에 나섰다. 국경에 설치할 대인 지뢰를 부활시키는가 하면 국방비를 대폭 늘리는 등 러시아와의 무력 충돌에 대비하고 있다. 17일(현지시간) 파베우 잘레프스키 폴란드 국방차관은 냉전 이후 처음으로 대인 지뢰를 생산하기로 결정했다고 로이터통신에 밝혔다. 잘레프스키 차관은 대인 지뢰가 러시아와의 국경 지대 방어 강화 프로그램인 ‘동부 방패’의 일환이라고 설명했다. 폴란드는 지난 8월 러시아의 군사적 위협을 이유로 대인지뢰금지협약(오타와 협약) 탈퇴 절차를 밟기 시작했다. 오타와 협약 탈퇴 효력이 6개월 뒤 발효되는 만큼 폴란드는 이르면 내년 2월부터 대인 지뢰를 생산할 수 있다. 오타와 협약 탈퇴 의사를 밝힌 리투아니아와 핀란드도 러시아에 대한 안보 우려를 이유로 내년부터 자국과 우크라이나에 공급할 대인 지뢰를 생산할 예정이다. 폴란드를 비롯한 핀란드, 루마니아, 불가리아 등 러시아와 러시아 맹방인 벨라루스와 국경을 맞댄 나라들은 러시아에 맞서 유럽의 동부 전선 방어를 유럽연합(EU)의 최우선 과제로 삼아야 한다며 관련 재정 지원을 촉구하기도 했다. 이들 국가는 지난 16일 핀란드에서 열린 정상회의에서 채택한 결의문에서 “통합적이고 다면적인 작전 방식을 통해 EU 동부의 국경 방어에 나서야 한다”며 여기에는 지상 전투 능력, 드론 방어, 대공 미사일 방어, 국경과 핵심 기간 시설 보호 등이 포함된다고 설명했다. 안보 위기감 속에 유럽 주요 국가는 잇따라 군사력도 강화하고 있다. 우크라이나 전쟁 이후 재무장을 선언한 독일 정부는 국방비를 대폭 늘리고 있다. 독일 연방의회 예산위원회는 지난 17일 국방부가 제출한 500억 유로(약 87조원) 규모의 무기·군사 장비 지출안을 통과시켰다. 프랑스는 내년 여름부터 청년 자원자를 대상으로 자발적 군 복무 제도 시행에 나선다. 내년 여름 3000명을 선발하고 매년 증원해 2030년에는 1만명, 2035년엔 5만명으로 병력을 확대한다는 계획이다. 일부 국가는 민간인 대상 군사 훈련도 확대하는 추세다. 폴란드는 지난달 전 국민 대상 기초 군사 훈련 프로그램인 ‘준비 태세’ 시범 운영에 들어갔다. 리투아니아는 지난 9월부터 초등학생을 포함한 일반인에게 드론 제작·조종법을 가르치고 있다. 라트비아는 지난해 9월부터 기초 군사 지식과 응급 처치 등을 배우는 국방 교육을 중학교 필수 과목으로 지정했다.

종이 숙제 더미 대신 스캐너 소리가 교무실을 채웠다. 단 1분 만에 물리 숙제 40여장이 순식간에 스캔되고 채점까지 끝났다. 18일 중국 펑멘신문에 따르면 중국 청두의 여러 중·고등학교에서 인공지능(AI) 숙제 채점 시스템이 실제 수업 현장에 도입되며 교육 현장의 풍경이 빠르게 달라지고 있다. 청두의 한 실험학교 교무실에는 과거 수북하게 쌓여있던 숙제 노트가 사라졌다. 고속 스캐너가 돌아가는 동안 AI 시스템은 종이 숙제를 디지털로 변환하는 동시에 답안을 분석해 채점을 마친다. 이 학교는 2023년부터 ‘인공지능+교육’ 시범학교로 스마트 숙제 채점 시스템을 도입했다. 교사는 서술형 문제를 채점하고, 선택형 문항은 AI가 빠르게 스캔해 채점한다. 시스템은 학생별 점수와 오답 분포도 자동으로 정리해준다. AI의 역할은 단순한 정답·오답 판별에 그치지 않는다. 시스템은 틀린 문제를 실제 교과서 단원과 오류 유형별로 분류해 학생마다 맞춤형 오답 노트를 자동으로 생성한다. 교사는 이를 바탕으로 반 전체의 학습 상태를 한눈에 보여주는 학습맵과 빈출 오답 목록을 확인하고 즉각 보완 수업을 준비할 수 있다. 학생들 역시 오답 출력기를 이용해 필요한 문제만 골라 복습할 수 있다. 숙제 채점이 끝이 아니라 학습 피드백의 출발점이 되는 셈이다. ●AI 채점 정확도는 약 95%...교사 “수업에 도움 된다” 효율성만큼이나 정확도는 학부모들의 최대 관심사다. 학교 측에 따르면 이 시스템은 대형 언어모델 기술을 적용해 채점 정확도를 약 95% 수준까지 끌어올렸다. AI가 답안을 명확히 판별하지 못할 경우 자동으로 알림이 뜨고, 교사가 직접 확인해 보완한다. 모든 채점 과정은 기록으로 남아 교사가 일괄 수정하는 것도 가능하다. 현재 청두시에서는 이미 여러 학교가 AI 숙제 채점 기술을 도입해 수업에 활용하고 있고 그 숫자는 계속 늘어나고 있다. 한 교사는 AI가 채점 시간을 줄여줄 뿐 아니라 시각화된 데이터로 학생들의 약점을 정확히 보여준다며 교사가 어디에 집중해야 할지를 판단하는 데 큰 도움이 된다고 밝혔다. 청두에서는 AI 활용이 평가를 넘어 수업 전반으로 확장되고 있다. AI 더빙 수업, 달 탐사 프로젝트 같은 융합 수업이 등장했고, 일부 초등학교에서는 인공지능·드론·3D 프린팅 동아리도 운영 중이다. AI가 숙제를 채점하는 시대, 교실의 풍경은 분명 달라지고 있다. 다만 이 변화가 교사의 부담을 덜어주는 조력자로 자리 잡을지, 또 다른 교육 격차를 낳을지는 앞으로의 운영에 달려 있다.

우크라이나가 러시아 흑해 노보로시스크에서 처음으로 수중 드론으로 러시아 잠수함을 타격했다고 주장한 가운데, 피해 상황이 일부 확인됐다. 지난 17일(현지시간) 미 군사 전문 매체 더워존 등 외신은 노보로시스크 항구의 피해 상황을 보여주는 위성사진을 입수해 공개했다. 미국의 위성사진업체 밴터(구 맥사 테크놀로지스)가 16일 촬영한 사진을 보면, 노보로시스크 항구의 부두 일부가 파괴된 모습이 선명하게 확인된다. 또한 그 옆에 정박한 러시아의 킬로급 잠수함도 위성 사진에 담겨있는데, 우크라이나의 주장처럼 크게 손상됐는지는 명확하지 않다. 다만 일각에서는 잠수함이 수면 아래에서 손상됐을 가능성은 있다고 짚었다. 특히 우크라이나의 이번 공격은 드론 전쟁의 새로운 장을 여는 신호탄으로 평가된다. 그간 우크라이나는 주로 수상 드론을 이용해 러시아 군함을 공격해왔으나, 수중 드론을 통해 이 역량이 크게 확장됐음을 보여주기 때문이다. 미국 싱크탱크인 전쟁연구소 측은 “러시아는 킬로급 잠수함을 크림반도에 정박했다가 우크라이나의 공격으로 노보로시스크로 이동시켰다”면서 “최근의 수중 공격은 러시아군이 안전하다고 여겼던 사거리의 군사 목표물을 우크라이나군이 타격할 수 있음을 보여준다”고 평가했다. 앞서 지난 15일 우크라이나 보안국(SBU)은 성명을 통해 “또 한 번의 독특한 특수작전으로 해상 공격을 단행했다”며 “사상 처음으로 수중 드론 ‘서브 시 베이비’가 러시아 잠수함을 폭파했다”고 주장했다. SBU는 특히 이번 공격으로 이 잠수함이 심각하게 손상을 입어 사실상 가동이 불가능한 상태로 한 척 가격이 4억달러(약 5880억원)에 달한다고 주장했다. 그러나 이에 대해 알렉세이 룰레프 러시아 흑해 함대 대변인은 “적의 수중 드론 관련 사보타주 시도는 실패했다”며 “노보로시스크 해군 기지에 정박한 흑해 함대의 수상 함정이나 잠수함 중 단 한 척도 공격에서 피해를 보지 않았고 승조원도 아무도 다치지 않았다”고 반박했다.

우크라이나가 러시아 흑해 노보로시스크에서 처음으로 수중 드론으로 러시아 잠수함을 타격했다고 주장한 가운데, 피해 상황이 일부 확인됐다. 지난 17일(현지시간) 미 군사 전문 매체 더워존 등 외신은 노보로시스크 항구의 피해 상황을 보여주는 위성사진을 입수해 공개했다. 미국의 위성사진업체 밴터(구 맥사 테크놀로지스)가 16일 촬영한 사진을 보면, 노보로시스크 항구의 부두 일부가 파괴된 모습이 선명하게 확인된다. 또한 그 옆에 정박한 러시아의 킬로급 잠수함도 위성 사진에 담겨있는데, 우크라이나의 주장처럼 크게 손상됐는지는 명확하지 않다. 다만 일각에서는 잠수함이 수면 아래에서 손상됐을 가능성은 있다고 짚었다. 특히 우크라이나의 이번 공격은 드론 전쟁의 새로운 장을 여는 신호탄으로 평가된다. 그간 우크라이나는 주로 수상 드론을 이용해 러시아 군함을 공격해왔으나, 수중 드론을 통해 이 역량이 크게 확장됐음을 보여주기 때문이다. 미국 싱크탱크인 전쟁연구소 측은 “러시아는 킬로급 잠수함을 크림반도에 정박했다가 우크라이나의 공격으로 노보로시스크로 이동시켰다”면서 “최근의 수중 공격은 러시아군이 안전하다고 여겼던 사거리의 군사 목표물을 우크라이나군이 타격할 수 있음을 보여준다”고 평가했다. 앞서 지난 15일 우크라이나 보안국(SBU)은 성명을 통해 “또 한 번의 독특한 특수작전으로 해상 공격을 단행했다”며 “사상 처음으로 수중 드론 ‘서브 시 베이비’가 러시아 잠수함을 폭파했다”고 주장했다. SBU는 특히 이번 공격으로 이 잠수함이 심각하게 손상을 입어 사실상 가동이 불가능한 상태로 한 척 가격이 4억달러(약 5880억원)에 달한다고 주장했다. 그러나 이에 대해 알렉세이 룰레프 러시아 흑해 함대 대변인은 “적의 수중 드론 관련 사보타주 시도는 실패했다”며 “노보로시스크 해군 기지에 정박한 흑해 함대의 수상 함정이나 잠수함 중 단 한 척도 공격에서 피해를 보지 않았고 승조원도 아무도 다치지 않았다”고 반박했다.

이란은 자폭 드론의 최초 개발국은 아니지만, 우크라이나 전쟁에서 러시아가 사용하고 있는 샤헤드-136, 러시아명 게란-2에서 보듯이 자폭 드론 확산에 크게 공헌했다. 이란은 샤헤드-136의 성공 이후에도 다양한 자폭 드론을 계속해서 개발하고 있다. 샤헤드-136은 넓은 삼각날개(델타익)에 후방에 푸셔 프로펠러가 달린 형태로 최대 2000㎞까지 장거리 공격은 가능하지만, 순항 속도가 시속 180㎞ 정도에 불과해 요격이 비교적 쉽다는 평가를 받는다. 이란은 샤헤드-136의 기본 형태는 유지하면서 요격을 어렵게 하기 위해 터보제트 엔진을 장착하는 개량을 했고, 이를 샤헤드-238이라 명명했다. 샤헤드-238은 2023년 처음 존재가 알려졌다. 이 드론은 길이 3.5m, 날개 폭 3m로, 길이 3.5m, 날개 폭 2.5m인 샤헤드-136과 비교해 날개 폭이 달라졌다. 토로우(Tolou)-10 또는 13 제트엔진을 장착했다. 최고 속도는 시속 600㎞로 늘어났지만, 사거리는 1200㎞로 샤헤드-136보다 줄어들었다. 자체적인 종말 센서가 없이 GPS(위성항법장치)와 관성항법 유도만 사용하던 샤헤드-136과 달리 샤헤드-238은 기본형인 GPS/INS 유도 버전 외에 기수에 적외선/EO 센서를 탑재한 버전이 공개되기도 했다. 최근 이란은 샤헤드-238과 다른 형태의 새로운 제트 추진 자폭 드론인 하디드(Hadid)-110을 공개했다. 달라호(Dalaho)로도 알려진 하디드-110은 스텔스 설계를 채택하여 레이더를 이용한 요격이 어려울 것으로 보인다. 이 드론은 시속 510㎞의 속도와 350㎞의 사거리를 가진 것으로 알려졌다. 30㎏의 탄두를 탑재하고 최대 1시간 동안 비행할 수 있다. 이란은 스텔스 자폭 드론 개발에 앞서 스텔스 설계를 적용한 무인기를 선보인 바 있다. 지난 2월 6일 취역한 민간 상선을 개조한 무인 모함인 샤히드 바게리함에는 여러 항공기가 탑재됐다. 2013년 2월 공개한 콰헤르(Qaher)-313 전투기의 축소 버전으로 보이는 JAS-313이라는 제트 추진 드론이 공개된 것이다. 외형적으로 JAS-313과 하디드-110은 유사성이 적지만, 이란이 소형 제트엔진을 대량으로 자체 생산할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이란은 러시아제 순항미사일을 복제하거나 서방제 소형 제트엔진을 복제하면서 소형 제트엔진 개발 및 생산 능력을 확보했다. 북한도 금성-3호 순항미사일 등을 만들면서 소형 제트엔진 개발 능력을 보유한 것으로 추정된다. 따라서 이란과 러시아의 지원을 받아 언제든지 스텔스 제트추진 자폭 드론을 개발할 가능성이 있다. 만약 북한이 스텔스 자폭 드론을 개발한다면 우리의 방어 태세에 심각한 도전 요소가 될 것이다.

이란은 자폭 드론의 최초 개발국은 아니지만, 우크라이나 전쟁에서 러시아가 사용하고 있는 샤헤드-136, 러시아명 게란-2에서 보듯이 자폭 드론 확산에 크게 공헌했다. 이란은 샤헤드-136의 성공 이후에도 다양한 자폭 드론을 계속해서 개발하고 있다. 샤헤드-136은 넓은 삼각날개(델타익)에 후방에 푸셔 프로펠러가 달린 형태로 최대 2000㎞까지 장거리 공격은 가능하지만, 순항 속도가 시속 180㎞ 정도에 불과해 요격이 비교적 쉽다는 평가를 받는다. 이란은 샤헤드-136의 기본 형태는 유지하면서 요격을 어렵게 하기 위해 터보제트 엔진을 장착하는 개량을 했고, 이를 샤헤드-238이라 명명했다. 샤헤드-238은 2023년 처음 존재가 알려졌다. 이 드론은 길이 3.5m, 날개 폭 3m로, 길이 3.5m, 날개 폭 2.5m인 샤헤드-136과 비교해 날개 폭이 달라졌다. 토로우(Tolou)-10 또는 13 제트엔진을 장착했다. 최고 속도는 시속 600㎞로 늘어났지만, 사거리는 1200㎞로 샤헤드-136보다 줄어들었다. 자체적인 종말 센서가 없이 GPS(위성항법장치)와 관성항법 유도만 사용하던 샤헤드-136과 달리 샤헤드-238은 기본형인 GPS/INS 유도 버전 외에 기수에 적외선/EO 센서를 탑재한 버전이 공개되기도 했다. 최근 이란은 샤헤드-238과 다른 형태의 새로운 제트 추진 자폭 드론인 하디드(Hadid)-110을 공개했다. 달라호(Dalaho)로도 알려진 하디드-110은 스텔스 설계를 채택하여 레이더를 이용한 요격이 어려울 것으로 보인다. 이 드론은 시속 510㎞의 속도와 350㎞의 사거리를 가진 것으로 알려졌다. 30㎏의 탄두를 탑재하고 최대 1시간 동안 비행할 수 있다. 이란은 스텔스 자폭 드론 개발에 앞서 스텔스 설계를 적용한 무인기를 선보인 바 있다. 지난 2월 6일 취역한 민간 상선을 개조한 무인 모함인 샤히드 바게리함에는 여러 항공기가 탑재됐다. 2013년 2월 공개한 콰헤르(Qaher)-313 전투기의 축소 버전으로 보이는 JAS-313이라는 제트 추진 드론이 공개된 것이다. 외형적으로 JAS-313과 하디드-110은 유사성이 적지만, 이란이 소형 제트엔진을 대량으로 자체 생산할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이란은 러시아제 순항미사일을 복제하거나 서방제 소형 제트엔진을 복제하면서 소형 제트엔진 개발 및 생산 능력을 확보했다. 북한도 금성-3호 순항미사일 등을 만들면서 소형 제트엔진 개발 능력을 보유한 것으로 추정된다. 따라서 이란과 러시아의 지원을 받아 언제든지 스텔스 제트추진 자폭 드론을 개발할 가능성이 있다. 만약 북한이 스텔스 자폭 드론을 개발한다면 우리의 방어 태세에 심각한 도전 요소가 될 것이다.

건설산업이 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환)로 도약하려면 기술 자체만으로는 충분하지 않을 수 있다. 건설 현장의 고착화된 문화와 정서, 법과 제도, 공사비, 데이터 관리와 인력까지 모두 얽혀 있다. 이번에는 AX 전환을 위한 과정에서 기술, 제도, 조직, 경제적 측면의 허들이 어떠한 것들이 있고 극복 방안에 대해 살펴본다. ●기술적 허들: AI·로봇·자율시스템의 성숙도와 현장 적합성 CES 2025에 자율주행 굴착기를 비롯한 다양한 로봇들이 등장했다. 머신가이던스(MG), 머신컨트롤(MC), 드론 계측 등은 이미 시연 단계 또는 부분 적용 단계지만, “모든 현장에 당장 투입”은 아직 어려운 단계다. 복잡한 지반, 날씨 여건, 협소한 도심지 현장, 매일 변화하는 공정 간섭 속에서 센서 노이즈, 응답 지연, 맵 정합과 경로 계획 안정성 등을 기술적으로 극복하고 성숙 단계에 도달하기까지는 아직 많은 시행착오와 기술 개발이 숙제로 남아있다. 예를 들어 건설 현장에서 드론과 인공지능(AI)을 활용해 3차원(3D) 디지털 지도를 만들어 장비 투입 최적화 루트를 계산하지만, 최적 장비 조합을 실제 현장에서 구현 시 안전 구역 설정, 반출입 동선 관리, 공정 간섭 등과 충돌하여 실행에 옮기기까지는 어려움이 많다. 이는 건설 현장에서 지속적인 검토를 통해 통합 엔지니어링(로보틱스+BIM+시공 계획+HSE) 역량을 더욱 향상시켜야 비로소 AI 기술을 접목한 장비 활용이 가능할 것이다. ●제도적 허들: 규제, 안전 기준, 법적 책임의 명확화 2022년부터 중대재해처벌법 시행으로 사업주 및 경영 책임자의 책임 범위가 크게 확대됐다. 안전 관리 체계 구축과 실행 여부가 처벌 판단의 핵심 기준으로 작동한다. 이런 환경에서 건설사가 자율주행 지게차나 로봇과 같은 AI가 결합된 장비나 시스템을 도입하여 활용하다 안전 사고를 낼 경우 “사고의 법적 책임”이 쟁점이 될 수 있다. 디지털·AI 기반 안전 관리 증빙과 장비 운영 로그(데이터 거버넌스)가 관리 책임을 규명하는 주요 판단 근거가 될 것이다. 자칫 책임 불명확과 과도한 규제는 초기 AI 안전 관리 확산에 장애물이 될 수 있다. 결과적으로, 자율 주행 장비, AI가 결합된 기계의 의사 결정에 있어 안전 적합성 검증, 데이터 기반 위험 평가, 시정 조치 체계, 감리·발주자의 디지털 확인 절차 등이 제도적으로 내재화돼야 하며, 그렇지 않다면 AX의 PoC 단계에서 상용화 단계로 확대될 수 없다. ●조직적 허들: 보수적 문화와 인력 재교육 기술보다 더 어려운 것은 사람의 변화다. 건설업은 오랜 경험과 직관이 중요한 분야라, AI나 로봇이 판단한다고 해도 “과연 그게 맞아?”라는 의심이 생기기 쉽다. 또한 새로운 기술을 쓰려면 기존 인력의 재교육이 필요하다. 드론 조종, 데이터 분석, 로봇 운영 같은 새로운 직무가 생기기 때문이다. 일부 기업은 ‘디지털 전담팀’을 만들어 AX를 준비하고 있지만, 조직 전체가 바뀌려면 상당한 시간이 필요하다. AI가 의사 결정을 일부 대체하거나 지원하는 체계를 구축하려면, 권한과 책임의 위임 전결 설계, 새로운 직무 정의(로봇 운영, 데이터 엔지니어, HSE 데이터 관리자 등), 교육과 평가 체계 정립이 필요하다. 기업들은 ‘AX 조직’을 주축으로 프로세스 자동화, 데이터 기반 의사 결정 체계를 확립해야 하며, HR은 업무의 중요도와 분야에 따라 AI를 단순 참고용 의사 결정 도구로만 활용할지, 최종 의사 결정 권한을 부여할지에 대한 R&R을 분명히 정립해야 할 것이다. ●경제적 허들: 초기 투자, ROI 불확실성과 시장 변동성 AX 기술은 초기 투자 비용이 많이 들어간다. 드론, 센서, AI 시스템, 자율 주행 장비까지 도입하려면 수십억 원이 투입되기도 하는데 그만큼의 효과가 즉시 체감되지 않아 ROI(투자 대비 수익) 예측이 명확하지 않다. 그래서 많은 기업들이 “지금은 건설 경기도 안 좋은데, 이걸 무리해서 도입해도 괜찮을까?”라는 고민을 한다. 하지만 일부 기업은 과거부터 시스템적으로 공정 지연을 줄이고, 안전 사고를 예방하면서 실제로 비용을 절감하기 위한 시도를 해왔고 이를 통해 확보한 데이터를 활용하여 AI를 데이터 기반의 의사 결정 도구로 활용할 준비를 하고 있다. Q-cost(품질 비용)상 예방 비용을 선제적으로 투입함으로써 실패 비용을 낮춰 전체 품질 비용을 절감하기 위한 노력이기도 하다. 현재 대한민국 건설업은 2~3년 전부터 발주 물량 감소 및 착공 지연에 따라 수주 및 수익성 악화, 잠재된 PF 구조 부실, 높은 부채 비율 등 여러 리스크가 겹친 상태다. 경제 전문가들은 이르면 2026년 하반기부터 건설 경기가 서서히 회복될 것이라고 예측한다. 건설 경기 둔화와 회복의 사이클은 5~10년 주기로 반복되는 경향을 보이며 현재는 무리한 출혈 경쟁 수주보다 내실을 다지며 미래를 대비하기 위한 효율적인 업무 시스템을 정비할 필요가 있다. “데이터 통합→의사 결정 도구→운영 최적화”에 투자한 ROI는 다른 투자에 비해 더 빨리 다가올 수 있다. 위에 언급한 네 가지 허들이 전부는 아니겠지만 AX를 향해 건설사, 정부, IT 기업, 스타트업 기업들이 머리를 맞대고 장벽을 하나둘 논의하여 걷어냄으로써 대한민국의 건설 산업은 한 차원 높이 도약할 수 있을 것이다.

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.

김동연 “민간이 하기 힘든 부분, 공공과 재정이 마중물 역할 해야” 베이비부머에게 알맞은 시간제 근무 기회를 제공하는 경기도의 ‘라이트잡(Light job)’ 사업이 중장년의 노동시장 복귀를 도우며 중장년 일자리 문제 해결의 새로운 대안이 되고 있다. 라이트잡은 ‘일의 무게는 가볍지만(Light) 베이비부머와 기업의 가치는 다시 빛난다(Light)’라는 의미의 경기도 중장년 일자리 브랜드로, 시간제 근무를 희망하는 베이비부머의 실제 수요에 맞춰 설계됐다. 전국 지방자치단체 중 경기도가 올해 처음 추진한 사업으로, 노동시장 변화에 선제 대응하고 베이비부머의 사회적 재진입을 위한 일자리 지원사업이다. 경기도는 50~64세 중장년을 채용해 주 15~36시간 미만 근로, 4대 보험 보장 등 안정적인 근무 환경을 지원하는 기업에 노동자 1인당 월 40만 원의 지원금을 지급한다. 경기도일자리재단의 전문 직업상담사가 기업과 구직자 간 매칭을 지원해 채용 과정의 부담도 낮췄다. 올해 11월 말 기준 596개 기업이 라이트잡에 참여해, 2천377명의 베이비부머가 유통·제조·운송․서비스 등 다양한 업종에서 재출발했다. 참여 기업들은 경력과 책임감을 갖춘 인력을 안정적으로 확보할 수 있어서, 중장년 근로자들은 일터에서 역할을 찾으며 일상의 활력이 회복돼 만족감을 표하고 있다. 스타트업 ‘하이드로젠 버터플라이’는 라이트잡을 활용해 경력 인력 2명을 부대표와 상무이사로 채용했다. 대기업에서 수소연료, 드론, 예산, 국방과제 등을 담당했던 경험을 갖춘 인재들로, 스타트업의 초기 방향 설정에 핵심 역할을 하고 있다. 연구직 다수가 20~30대 초반인 조직에 중장년의 노하우와 통솔력이 더해지며 기업 운영의 기본 틀이 잡혔다는 평가다. 회사 관계자는 “지원금 덕분에 재정 부담 없이 고급 인력을 영입할 수 있었고, 앞으로 이들의 경험을 기반으로 회사를 성장시킬 계획이다”라고 말했다. 경기도 라이트잡 프로그램을 통해 중장년 인력을 채용한 제조기업 ‘제이케이다올’ 관계자 역시 “업무를 스스로 찾아 수행하고 직원 간 소통을 조율하는 등 중장년 특유의 성실함이 조직 안정에 도움이 된다”라고 밝혔다. 제이케이다올에 취업한 A씨는 “적지 않은 나이와 긴 공백으로 불안감이 있었는데, 나를 필요로 하는 곳에 와서 나의 가치를 증명하게 됐다”고 자신감을 표현했다. 마케팅 업무에 채용된 B씨는 “50대 이후 라이트잡을 통해 저의 충분한 경험을 살릴 수 있는 곳을 찾았다”고 말했다. 정책기획 및 문화 콘텐츠 분야에서 오랜 경험을 쌓아온 그는 “근무 시간에 얽매이지 않고 유연하게 일하면서 실질적인 영업성과도 낼 수 있어서 보람차다. 라이트잡이 그 시작점이 되어주었다”고 강조했다. 경기도는 베이비부머의 역량에 걸맞은 양질의 일자리를 발굴하고 삶의 질 향상을 돕기 위해 추가 지원을 마련하는 등 새로운 라이트잡 일자리 모델을 제시함으로써 중장년층 고용 문화를 확산할 계획이다. 김동연 지사는 지난 2월 ‘베이비부머 라이트잡 활성화를 위한 업무협약식’에서 “청년 일자리와 노인 일자리에는 정책이 많이 집중돼 있지만 베이비부머 민간 일자리는 사각지대 내지는 소외된 지역임이 틀림없다”라며“앞으로 여성 일자리, 노인 일자리, 베이비부머 일자리가 대한민국 경제의 진로와 사활을 결정한다고 해도 과언이 아니다”라고 강조했다. 그러면서 “민간이 하기 힘든 부분에서 마중물 역할을 공공과 재정이 해야 한다고 생각한다. 베이비부머 일자리를 만들어 즐겁게 인생을 영유하고 삶의 질을 높이는 데 경기도가 최선을 다하겠다”라고 덧붙였다.

산림청 산하 한국임업진흥원이 소나무재선충병 예찰의 효율을 극대화하기 위해 ‘헬기 라이다(LiDAR) 예찰’을 시범 도입한다고 18일 밝혔다. 기존 드론 예찰의 면적 제한을 보완해 광범위한 산림 지역을 더 빠르고 정밀하게 감시한다는 취지다. 이번에 도입된 ‘라이다 예찰’은 헬기에 정밀 장비를 장착해 지상으로 레이저 펄스를 발사하는 방식이다. 레이저가 나뭇가지 층을 통과해 되돌아오는 신호를 분석하면 산림의 입체 구조를 3D 데이터로 구현할 수 있다. 이를 통해 나무의 높이와 구조는 물론, 육안이나 일반 영상으로는 확인하기 어려운 산림 내부의 고사목 분포 현황까지 수치로 정확히 파악할 수 있는 것이 강점이다. 그동안 주력으로 활용된 드론은 정밀도는 높지만 한 번에 조사할 수 있는 면적이 좁아 대규모 산림을 살피기엔 시간과 비용 부담이 컸다. 진흥원은 헬기의 기동성을 활용해 고사목 분포 반경 5km 지역을 단기간에 훑고, 레이저 반사 강도를 분석해 의심 지역을 빠르게 추려낼 계획이다. 진흥원은 이번 시범 조사 데이터를 기존 드론 영상과 비교 분석해 지형별 최적화된 예찰 모델을 정립할 방침이다. 김용훈 남부조사실장은 “이번 시범 적용은 대규모 산림 예찰의 새로운 기술적 가능성을 확인하는 단계”라며 “축적된 데이터를 바탕으로 더욱 과학적이고 체계적인 방제 시스템을 구축해 나가겠다”고 밝혔다.

프로농구에 이번 시즌부터 도입된 드론 촬영이 기대와 우려를 동시에 낳고 있다. TV 중계의 박진감과 입체감을 살려주는 장점이 있지만 다른 한편으론 안전사고에 대비한 보완책이 필요하다는 문제 제기가 잇따른다. 지난 16일 경기 고양소노아레나에서 열린 2025~26 프로농구 고양 소노와 수원 kt의 경기장에 4쿼터 내내 드론이 선수들의 움직임을 부지런히 좇는 모습이 포착됐다. 드론 촬영은 중계사가 보다 생생한 중계를 위해 이번 시즌부터 도입했다. 드론 촬영의 효과는 확연했다. 스포츠 중계는 앞선 장면을 다시 보여줄 때 다양한 각도의 영상을 틀어주는데 드론은 선수들의 동작을 위에서 보여줌으로써 옆에서 볼 때 담아내지 못한 장면을 보다 명확하게 잡아내는 장점이 있었다. 문제는 실내 경기장에서 안전사고에 대한 우려를 지울 수 없다는 점이다. 몸싸움이 빠르고 격렬한 농구의 특성상 드론도 빠르게 경기장을 왔다 갔다 하다 보니 드론이 뿜어내는 바람이 만만치 않다. 선수들을 포착하려면 낮게 비행할 수밖에 없고 그럴수록 주변에서 받는 바람은 거세진다. 정작 돈 내고 경기장을 찾은 사람들이 관람에 방해를 받는 것이다. 추락사고가 발생할 위험도 상존한다. 같은 실내종목인 배구가 드론 촬영을 도입하지 않은 이유다. 한국배구연맹 관계자는 17일 “올해 방송사에서 드론을 사용하자는 의견이 있었는데 통신장애나 조종 미숙 등으로 추락하면 관중이나 선수들에 피해가 가고, 드론의 안전성에 대한 확답을 내리지 못해 도입을 보류했다”고 설명했다. 국내 다른 스포츠도 사정은 마찬가지다. 프로야구는 경기 중 그라운드 상공 촬영은 엄격히 금지된다. 사고 발생 시 책임 주체도 방송사가 하게 돼 있다. 프로축구도 경기 중 드론의 필드 진입을 금지한다. 한국농구연맹은 사고 책임 등과 관련해 아직 명확한 규정도 없는 상태다. 이에 대해 연맹 측은 “현재도 안전을 최우선으로 운영하고 있고 명문화하여 가이드라인 작업을 신속하게 진행 중”이라며 “앞으로도 중계방송사와 협조해 좋은 화면을 만들도록 노력하겠다”는 입장을 밝혔다.

서울 금천구는 내년 1월 9일부터 2월 13일까지 금천사이언스큐브에서 초등학생 530명 대상 무료 겨울방학 특강을 운영한다고 17일 밝혔다. 특강은 인공지능(AI)에 대한 흥미를 높이고, 과학적 사고와 문제해결 능력을 향상시킬 수 있도록 마련됐다. 실습 중심으로 수준별 3가지 프로그램이 준비됐다. ‘AI 자율주행 랩타임 챌린지’에선 4~6학년이 AI 비전카메라를 활용해 자율주행 알고리즘을 구현하고, 코드를 최적화해 더 빠른 기록에 도전한다. ‘인공지능 코딩학교’는 초등 전 학년 대상이다. ▲생성형 AI 활용법 ▲AI로 음악 만들기 ▲증강(AR)·가상(VR)현실로 새해 콘텐츠 제작 ▲프로그래밍 교육 자재 마이크로비트로 구현하는 ‘레트로 게임코딩’ ▲드론 조종 실습 등이 있다. 특히 ‘지니어스 방탈출’에선 방탈출 게임장처럼 꾸며진 공간에서 팀을 이뤄 스토리를 따라가며 과학 실험으로 과제를 해결하게 된다. 금천구 초등학생이라면 포스터의 QR코드나 구청 홈페이지에 신청하면 된다. 유성훈 구청장은 “게임과 음악, 드론 등 친숙한 소재로 과학을 배우는 경험이 아이들에게 자신감을 심어줄 것”이라고 소개했다.

이르면 2028년부터 ‘드론택시’로 불리는 ‘서울형 도심항공교통(S-UAM)’으로 잠실에서 인천공항까지 30분 만에 이동할 수 있게 된다. 서울시는 17일 “국토교통부가 한국형 도심항공교통(K-UAM) 상용화 목표 시점을 당초 2025년에서 2028년으로 조정한 여건 변화를 반영해 S-UAM 시범 운항 준비를 본격화한다”고 밝혔다. 여건 변화란 미국과 중국 등이 추진하는 기체 개발에 대한 국제기관 인증 지연을 뜻한다. 이에 서울시는 기존 사업계획인 ‘실증-초기-성장-성숙’ 4단계에서 실증을 제외한 3단계로 수정하기로 했다. 2030년까지 광역노선체계를 구축하고, 2035년에 네트워크를 완성한다는 목표는 유지했다. 도심이나 공항과 접근성이 높고 방해물이 적은 한강 노선이 주요 노선으로 검토된다. 대통령실이 용산에서 청와대로 이전하게 되면서 한강 상공 활용 범위도 넓어진다. 2030년까지 상암·가산·광화문·왕십리·상봉 등에 이착륙장이 완성되면 주거지와 도심 이동 시간도 단축된다. 여장권 시 교통실장은 “한강 노선 기회를 극대화하고 수도권과 협력하면 ‘UAM 상용화’는 빠르게 현실화할 것”이라고 말했다.

LIG넥스원이 지난달 28일 국내 반도체 설계 전문기업 보스반도체와 드론·로봇용 피지컬 AI(인공지능) 솔루션 개발·상용화를 위한 전략적 업무협약(MOU)를 체결했다고 17일 밝혔다. 피지컬 AI는 AI 모델을 디바이스에 내장해 디바이스가 물리적 공간에서 스스로 인식 후 판단해 움직이도록 하는 기술이다. 양사는 이번 협약으로 피지컬 AI 반도체와 이를 적용한 드롯·로봇을 개발할 계획이다. 향후 차세대 드론·로롯에 활용될 고성능 시스템온칩(SoC) 등 무인체계 기술 혁신 분야에서도 협력할 예정이다.

해경이 드론을 배치해 해상치안 경비를 강화한다. 17일 경북 포항해양경찰서는 1500t급 경비함정에 수소연료전지 기반 드론 2기를 배치했다고 밝혔다. 포항해경은 불법조업 단속, 인명구조, 해양오염 감시 등 첨단 감시역량 강화를 위해 지난 10월 중순 경비함정 2척에 첨단 드론을 탑재하고, 안전성 검사를 마친 뒤 최근 본격적인 운용에 들어갔다. 이번에 도입된 드론은 수소연료전지를 사용해 기존 리튬이온 배터리 드론보다 최대 2.5배 이상 장시간 비행이 가능하다. 초속 13m 이하의 바람에서도 안정적으로 운용할 수 있다. 함정 반경 20㎞ 범위에서 지속적인 임무 수행이 가능해 해상현장 대응력이 크게 향상될 것으로 기대된다. 또한 최신형 열화상카메라가 장착돼 체온과 해수 온도 차이를 기반으로 익수자·실종자를 탐지할 수 있다. 야간과 악천후 상황에서도 실시간 영상공유가 가능해 수색·구조 임무의 정확성과 신속성이 크게 향상될 전망이다. 이근안 포항해양경찰서장은 “동절기를 앞두고 해양사고와 불법조업 위험이높아지는 만큼, 드론을 활용한 감시·수색 역량을 대폭 강화해 빈틈없는 해상 치안을 확립하겠다”며 “앞으로도 구조 대응과 각종 단속 현장에서 드론이 핵심적인 역할을 수행할 수 있도록 운용체계를 지속 점검하겠다”고 말했다.

서울 중랑구가 미래 교육환경을 선도할 ‘제2 방정환 교육지원센터’ 건립을 마치고 22일 개관식을 연다고 17일 밝혔다. 개관식에는 류경기 중랑구청장과 학부모 등 지역 인사가 참석한다. 제2센터는 2021년 문을 연 제1센터에 이은 중랑구의 두 번째 교육지원 거점이다. 이로써 중랑구는 서울시 25개 자치구 가운데 유일하게 두 곳의 교육지원센터를 운영하는 자치구가 됐다. 면목로 298(구 면목7동 주민센터)에 조성된 제2센터는 연면적 1462㎡, 지하 1층~지상 7층 규모다. 물리·화학·생명과학 실험실을 비롯해 로봇·코딩 등 인공지능(AI) 수업이 가능한 전용 공간, 드론 수업 등 활동형 프로그램을 운영할 다목적 강당을 갖췄다. 로봇 바리스타가 음료를 제공하는 스마트 북카페도 마련돼 학습과 휴식을 함께 누릴 수 있다. 센터는 오는 29일부터 겨울방학 프로그램 수강생 모집을 시작해 내년 1월부터 본격 운영에 들어간다. 중·고등학생 대상 과학 심화 특강과 AI 로봇 탐험 교실 등 수요 맞춤형 프로그램을 선보일 예정이다. 섬유·봉제 산업을 활용한 미래섬유과학 프로젝트와 서울장미축제 연계 과학 캠프 등 중랑구만의 특화 프로그램도 마련했다. 한편 구는 개관을 기념해 오는 19일 구청 대강당에서 유명 과학커뮤니케이터 ‘궤도’를 초청해 명사 특강을 연다. ‘과학소통이 무슨 쓸모가 있을까?’를 주제로 진행한다. 류경기 중랑구청장은 “제1센터의 진로·진학 지원과 제2센터의 과학·심화 교육이 시너지를 발휘해 아이들이 자신의 꿈과 잠재력을 마음껏 펼칠 수 있는 교육환경을 조성하는 데 최선을 다하겠다”고 말했다.

러시아가 우크라이나 전쟁에 투입된 장갑열차에 인공지능(AI) 기반 ‘기술 시각(컴퓨터 비전)’ 시스템을 장착한다. 일인칭 시점(FPV) 자폭 무인기(드론)와 소형 정찰 드론이 철도 자산까지 위협하는 전장 환경 속에서 고정 노선에 묶인 장갑열차가 AI 감시라는 방어적 적응에 나섰다. 러시아 일간지 이즈베스티야는 11일 러시아군이 우크라이나 전선(SVO)에 투입된 장갑열차에 AI 기반 기술 시각 시스템을 도입할 예정이라고 보도했다. 이 시스템은 다수의 감시 카메라와 영상 처리 장치를 결합해 적 드론과 위험 물체를 자동으로 탐지·식별하는 것이 핵심이다. 이즈베스티야에 따르면 드론이나 적성 물체가 카메라 시야에 포착될 경우 시스템은 승무원에게 즉각 경보를 전송하며 장갑열차에 탑재된 대공기관총, 자동포, 기관총 등으로 신속한 대응이 가능하도록 설계됐다. 러시아 측은 이 체계가 이미 전선에서 시험을 거쳐 효과를 입증했다고 주장한다. 러시아 군사 포털 밀리터리 로시야(Militaryrussia)의 드미트리 코르네프 편집장은 이즈베스티야와의 인터뷰에서 “컴퓨터 비전 시스템은 이미 장갑열차뿐 아니라 전차, 장갑차, 보병전투차량(BMP)에도 적용 가능한 수준으로 소형화됐다”고 설명했다. 코르네프 편집장은 “필요한 것은 카메라, 정보 처리 블록, 그리고 지휘관 태블릿이나 차량 통제 시스템과의 연동”이라며 “완전 자동화될 경우 드론과 지상 장갑 표적까지 자동 탐지·지시가 가능하다”고 밝혔다. 다만 그는 플랫폼별 추가 학습(재훈련) 필요성은 인정하며, 이는 “며칠 내 해결 가능한 기술적 과제”라고 덧붙였다. 러시아 군사 전문가 알렉세이 레온코프는 같은 인터뷰에서 이번 조치의 배경을 보다 직접적으로 설명했다. 레온코프는 “소형 드론은 복합 소재로 제작돼 모든 레이더(RLS)가 충분한 거리에서 탐지하지 못한다”며, “이 때문에 광학·전자 기반 탐지 수단의 중요성이 급격히 커졌다”고 밝혔다. 그는 러시아가 전쟁 초반 저고도 소형 무인항공기(UAV) 대응 수단 부족을 경험했고 이를 계기로 ‘연속적 탐지망(로케이션 필드)’ 구축을 목표로 카메라 기반 AI 감시를 확대하고 있다고 설명했다. 레온코프는 “AI 카메라는 인간 감시병보다 빠르게 위협을 인식하고 위험도를 판단할 수 있다”고 강조했다. 그러나 서방 군사 전문 매체의 평가는 보다 냉정하다. 아미 레커그니션은 16일 이번 AI 시각 시스템 도입을 ‘전력 혁신’이 아닌 ‘점진적 방어 강화’로 규정했다. 장갑열차는 여전히 철로라는 고정된 이동 경로, 교량·분기점에 묶인 예측 가능한 패턴, 드론에 유리한 재방문·매복 타격 환경이라는 구조적 약점을 안고 있다. AI는 탐지 시간을 줄일 수는 있지만, 킬체인(탐지–결심–교전)의 마지막 단계는 여전히 인간과 수동 무장에 의존한다. 다수 드론을 동시에 투입하는 포화 공격, 미끼 드론, 전자전(EW) 환경에서는 방어 효과가 제한될 수밖에 없다는 분석이다. 러시아 철도부대는 2022년부터 전쟁에 투입돼 ‘바이칼’, ‘아무르’, ‘볼가’, ‘예니세이’ 등 특수 장갑열차를 운용 중이다. 이들 열차는 대공포 ZU-23-2, 30㎜ 기관포를 장착한 BMP-2, 대구경 기관총 NSV ‘우쵸스’, 전자전(EW) 장비와 정찰 드론까지 갖춘 복합 전투 플랫폼이다. 그러나 오픈소스 분석에서는 이미 우크라이나군 드론 공격으로 피해를 입은 사례가 보고됐고, 장갑열차가 ‘드론 전쟁 시대의 취약 자산’이라는 인식도 확산되고 있다. AI 시각 시스템은 조기 경보 능력을 높일 수 있지만 철로 위 자산이라는 근본 조건을 바꾸지는 못한다는 평가다. 이번 조치는 우크라이나 전쟁이 드론·센서·AI의 적응 경쟁 단계에 접어들었음을 보여준다. 과거의 장갑열차까지 AI 감시 체계를 요구받는 상황 자체가 전장의 무게 중심이 저고도 무인기 위협으로 완전히 이동했음을 상징한다. 다만 서방 군사 전문가들은 “전장 AI는 빠르게 확산되고 있지만, 통합·신뢰성·전자전이라는 현실 앞에서 완전 자율 전투 체계는 아직 요원하다”고 지적한다. 러시아 장갑열차의 AI ‘눈’은 진보의 신호이자, 동시에 AI의 한계를 드러내는 사례이기도 하다.

러시아가 우크라이나 전쟁에 투입된 장갑열차에 인공지능(AI) 기반 ‘기술 시각(컴퓨터 비전)’ 시스템을 장착한다. 일인칭 시점(FPV) 자폭 무인기(드론)와 소형 정찰 드론이 철도 자산까지 위협하는 전장 환경 속에서 고정 노선에 묶인 장갑열차가 AI 감시라는 방어적 적응에 나섰다. 러시아 일간지 이즈베스티야는 11일 러시아군이 우크라이나 전선(SVO)에 투입된 장갑열차에 AI 기반 기술 시각 시스템을 도입할 예정이라고 보도했다. 이 시스템은 다수의 감시 카메라와 영상 처리 장치를 결합해 적 드론과 위험 물체를 자동으로 탐지·식별하는 것이 핵심이다. 이즈베스티야에 따르면 드론이나 적성 물체가 카메라 시야에 포착될 경우 시스템은 승무원에게 즉각 경보를 전송하며 장갑열차에 탑재된 대공기관총, 자동포, 기관총 등으로 신속한 대응이 가능하도록 설계됐다. 러시아 측은 이 체계가 이미 전선에서 시험을 거쳐 효과를 입증했다고 주장한다. 러시아 군사 포털 밀리터리 로시야(Militaryrussia)의 드미트리 코르네프 편집장은 이즈베스티야와의 인터뷰에서 “컴퓨터 비전 시스템은 이미 장갑열차뿐 아니라 전차, 장갑차, 보병전투차량(BMP)에도 적용 가능한 수준으로 소형화됐다”고 설명했다. 코르네프 편집장은 “필요한 것은 카메라, 정보 처리 블록, 그리고 지휘관 태블릿이나 차량 통제 시스템과의 연동”이라며 “완전 자동화될 경우 드론과 지상 장갑 표적까지 자동 탐지·지시가 가능하다”고 밝혔다. 다만 그는 플랫폼별 추가 학습(재훈련) 필요성은 인정하며, 이는 “며칠 내 해결 가능한 기술적 과제”라고 덧붙였다. 러시아 군사 전문가 알렉세이 레온코프는 같은 인터뷰에서 이번 조치의 배경을 보다 직접적으로 설명했다. 레온코프는 “소형 드론은 복합 소재로 제작돼 모든 레이더(RLS)가 충분한 거리에서 탐지하지 못한다”며, “이 때문에 광학·전자 기반 탐지 수단의 중요성이 급격히 커졌다”고 밝혔다. 그는 러시아가 전쟁 초반 저고도 소형 무인항공기(UAV) 대응 수단 부족을 경험했고 이를 계기로 ‘연속적 탐지망(로케이션 필드)’ 구축을 목표로 카메라 기반 AI 감시를 확대하고 있다고 설명했다. 레온코프는 “AI 카메라는 인간 감시병보다 빠르게 위협을 인식하고 위험도를 판단할 수 있다”고 강조했다. 그러나 서방 군사 전문 매체의 평가는 보다 냉정하다. 아미 레커그니션은 16일 이번 AI 시각 시스템 도입을 ‘전력 혁신’이 아닌 ‘점진적 방어 강화’로 규정했다. 장갑열차는 여전히 철로라는 고정된 이동 경로, 교량·분기점에 묶인 예측 가능한 패턴, 드론에 유리한 재방문·매복 타격 환경이라는 구조적 약점을 안고 있다. AI는 탐지 시간을 줄일 수는 있지만, 킬체인(탐지–결심–교전)의 마지막 단계는 여전히 인간과 수동 무장에 의존한다. 다수 드론을 동시에 투입하는 포화 공격, 미끼 드론, 전자전(EW) 환경에서는 방어 효과가 제한될 수밖에 없다는 분석이다. 러시아 철도부대는 2022년부터 전쟁에 투입돼 ‘바이칼’, ‘아무르’, ‘볼가’, ‘예니세이’ 등 특수 장갑열차를 운용 중이다. 이들 열차는 대공포 ZU-23-2, 30㎜ 기관포를 장착한 BMP-2, 대구경 기관총 NSV ‘우쵸스’, 전자전(EW) 장비와 정찰 드론까지 갖춘 복합 전투 플랫폼이다. 그러나 오픈소스 분석에서는 이미 우크라이나군 드론 공격으로 피해를 입은 사례가 보고됐고, 장갑열차가 ‘드론 전쟁 시대의 취약 자산’이라는 인식도 확산되고 있다. AI 시각 시스템은 조기 경보 능력을 높일 수 있지만 철로 위 자산이라는 근본 조건을 바꾸지는 못한다는 평가다. 이번 조치는 우크라이나 전쟁이 드론·센서·AI의 적응 경쟁 단계에 접어들었음을 보여준다. 과거의 장갑열차까지 AI 감시 체계를 요구받는 상황 자체가 전장의 무게 중심이 저고도 무인기 위협으로 완전히 이동했음을 상징한다. 다만 서방 군사 전문가들은 “전장 AI는 빠르게 확산되고 있지만, 통합·신뢰성·전자전이라는 현실 앞에서 완전 자율 전투 체계는 아직 요원하다”고 지적한다. 러시아 장갑열차의 AI ‘눈’은 진보의 신호이자, 동시에 AI의 한계를 드러내는 사례이기도 하다.

서울 금천구는 내년 1월 9일부터 2월 13일까지 금천사이언스큐브에서 초등학생 530명 대상 무료 겨울방학 특강을 운영한다고 17일 밝혔다. 특강은 인공지능(AI)에 대한 흥미를 높이고, 과학적 사고와 문제해결 능력을 향상시킬 수 있도록 마련됐다. 실습 중심으로 수준별 3가지 프로그램이 준비됐다. ‘AI 자율주행 랩타임 챌린지’에선 4~6학년이 AI 비전카메라를 활용해 자율주행 알고리즘을 구현하고, 코드를 최적화해 더 빠른 기록에 도전한다. ‘인공지능 코딩학교’는 초등 전 학년 대상이다. ▲생성형 AI 활용법 ▲AI로 음악 만들기 ▲증강(AR)·가상(VR)현실로 새해 콘텐츠 제작 ▲프로그래밍 교육 자재 마이크로비트로 구현하는 ‘레트로 게임코딩’ ▲드론 조종 실습 등이 있다. 특히 ‘지니어스 방탈출’에선 방탈출 게임장처럼 꾸며진 공간에서 팀을 이뤄 스토리를 따라가며 과학 실험으로 과제를 해결하게 된다. 금천구 초등학생이라면 포스터의 QR코드나 구청 홈페이지에 신청하면 된다. 유성훈 구청장은 “게임과 음악, 드론 등 친숙한 소재로 과학을 배우는 경험이 아이들에게 자신감을 심어줄 것”이라고 소개했다.