코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 31일 한국거래소에 따르면, 휴림로봇(090710)이 약 2562만주 이상 거래되며 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지했다. 현재 주가는 7450원으로 거래대금은 약 191억 5900만원이며, 시가총액의 2.15%에 해당한다. PER은 275.93, ROE는 -5.59이다. 제주반도체(080220)는 2위로, 거래량 2236만 2142주를 기록하고 있으며 현재 주가는 2만 6350원이다. 거래대금은 약 575억원으로, 이는 시가총액의 6.34%에 해당한다. PER은 25.26, ROE는 11.44이다. 대주산업(003310)은 현재가 3400원, 등락률 5.10%, 거래량 2095만 8525주를 기록하고 있다. 나무기술(242040)은 현재가 1324원으로 보합세를 유지하며 거래량 2017만 5991주를 기록 중이다. 삼보모터스(053700)는 현재가 6420원에 22.99%의 폭등을 보이며 1838만 3193주의 거래량을 보이고 있다. 센서뷰(321370)는 1300원으로 4.33% 상승하며 거래량 1778만 5273주를 기록하고 있다. JW신약(067290)은 2130원으로 5.19% 상승하며 1686만 870주가 거래되고 있다. 더블유에스아이(299170)는 2935원으로 16.24% 상승하며 1604만 38주의 거래량을 나타내고 있다. 재영솔루텍(049630)은 4510원으로 3.43% 하락하며 1524만 4699주가 거래되고 있다. 원익홀딩스(030530)는 4만 8700원으로 1.99% 상승하며 1313만 2484주의 거래량을 기록하고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 비츠로넥스텍(488900) ▲13.70%, 에스에이엠티(031330) ▲13.39%, 아미노로직스(074430) ▲29.92%, 노타(486990) ▲7.05%, 현대무벡스(319400) ▼7.67%, 형지글로벌(308100) ▼3.07%, 세미파이브(490470) ▼4.16%, 라온테크(232680) ▲4.38%, 율촌(146060) ▲29.95%, 삼미금속(012210) ▼19.65% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 종목으로는 제주반도체의 폭등과 삼보모터스의 폭등이 눈길을 끌고 있다. 제주반도체는 거래대금이 시가총액의 6.34%에 달하며 투자자들의 관심을 모으고 있다. 삼보모터스 역시 시가총액 대비 거래대금 비율이 7.81%로, 거래가 활발하게 이루어지고 있다. 반면, 휴림로봇과 삼미금속은 각각 -6.64%와 -19.65%의 하락세를 보이고 있다. 특히, 삼미금속은 거래대금이 시가총액의 3.91%로 매도세가 강하게 작용하고 있다. 전체적으로 코스닥 시장은 상승과 하락이 혼재된 가운데 변동성을 보이고 있다. 거래대금이 시가총액의 2% 이상인 종목들이 다수 발견되며, 시장 참여자들의 활발한 움직임이 감지된다. 특히, 상승률이 높은 종목들은 거래대금이 높은 반면, 하락세인 종목들은 시가총액 대비 거래대금 비율이 낮은 경향을 보인다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

경기 서정대학교 학생들은 오늘도 각자의 자리에서 변화를 만들어가고 있다. 누군가는 현장에서 생명을 지키고, 누군가는 사회를 더 따뜻하게 만들며, 또 누군가는 글로벌 무대에서 자신의 가능성을 증명하고 있다. 양영희 총장은 이들을 ‘세상을 움직이는 힘’이라고 말한다. ‘세상의 힘이 되다(Be the Power of the World)’라는 교육 철학을 바탕으로, 국가 인증 교육품질, 국가시험 100% 합격률, 산학협력 중심 교육 성과를 통해 전문직업교육 선도대학으로 자리매김하고 있는 서정대학교는 개교 이래 신입생 충원율 100%를 이어가고 있다. 2025년 4월 1일 기준 전국 전문대학 중 가장 많은 9043명의 학생이 재학 중이며, 학령기·성인·국제학생으로 구성된 다양한 특성의 학생들을 위한 맞춤형 교육 기반을 갖춰 운영하고 있다. 국가가 인정한 교육의 질, 글로벌 리더로 혁신사업을 선도하다 서정대학교는 성인 및 국제학생에 특화된 직업교육 전문대학으로, 학생 모집과 교육과정, 학사운영, 산학협력, 시설 및 환경구축 등 학교 전반에 걸쳐 유연한 학사제도와 교육 품질을 보장하는 체계를 구축하고 있다. 또한 서정대는 온·오프라인 결합 수업, 주말 및 야간수업, 영어 수업 등 혁신적 학사 운영과 수업의 질에 대한 주기적 점검과 평가가 선순환할 수 있는 환류 체계를 구축했으며, 법무부·교육부로부터 이를 검증받고 있다. 이러한 교육적 성과는 재학생의 만족도를 높일 뿐만 아니라 학생모집에도 긍정적 효과로 나타나 재학생 충원률이 2025년 4월 1일 기준 291%에 이르고 있다. 서정대의 선도적 교육제도 도입과 특화된 학사 운영, 지역사회와 연계한 교육 운영은 전문대학 인증제도인 고등직업교육평가인증원의 기관평가인증을 통과해 교육 품질을 인증받았다. 또 4주기 전문대학혁신지원사업, 경기도 지역혁신중심대학지원체계(RISE)사업, 기술사관육성사업, 글로벌인재취업선도대학사업으로 ‘모집-교육-취업-정주’의 단계별로 특화된 모형을 구축·운영하고 있다. 또한 서정대는 국가의 정책 방향에 맞춰 교육환경과 제도를 개선·확립하고, 직업교육의 질을 검증받기 위해 주기적으로 평가를 받고 있다. 이와 함께 법무부 교육국제화역량인증대학, 산업통상자원부 뿌리산업용접분야양성대학, 경기도 요양보호사양성대학, 고용노동부 일학습병행공동 훈련센터로 선정돼 전문대학의 직업교육을 주도적으로 실천하고 있다. 아울러 서정대는 지역과 함께 성장하는 대학으로서 반려동물 학교기업 지원사업, 초등 저학년 늘봄학교 운영기관, 교육기부 거점지원센터, 경기도 평생배움대학 등 다양한 교육사업을 수행하며 사회적 책무를 다하고 있다. 특성화 학과별 경쟁력 강화… 분야별 최고 인재 양성서정대는 학생들의 적성과 미래 비전에 맞춘 다양한 특성화 학과를 운영하며 졸업 후 현장에 즉시 투입될 수 있는 실질적 역량과 전문성을 갖춘 경쟁력 있는 인재를 길러내고 있다. [호텔외식조리과, 국제요리대회 수상자 최다 배출·특급호텔 취업 연결] 2012년 이후 수도권 특급호텔에만 210명이 취업한 전국 최우수 조리전문 학과로 제과·조리 명장, 기능장 등 국내 최고 수준의 전문가로 구성된 교수진이 실무에서의 경험을 바탕으로 지도한다. 2025년 대한민국챌린지컵 국제요리경연대회에서 교육부장관상 5명, 금메달 18개, 은메달 9개를 수상하는 등 10년 이상 국내외 각종 요리대회에서 꾸준히 우수한 성적을 이어오고 있다. 실습실은 산업인력공단 지정 국가기술자격 실기시험장으로 활용되고 있으며, 전공심화 학사과정을 통해 4년제 학위 과정도 운영하고 있다. [반려동물과, 반려동물 인력 양성을 선도해 온 최고의 명문학과] 2004년에 개설해 독립된 학과 건물과 반려동물 행동지도사 자격검정 실습장을 국가로부터 지정받아 갖추고 있으며 이론과 실무를 연계한 교육을 위해 경기 북부에 2곳의 반려동물 학교기업을 운영하고 있다. 실무 중심의 특성화 학과로 관세청 탐지견 경진대회 최우수 대학상, KKF 전국 애견미용 콘테스트 6회 연속 대상 등 성과를 거두었다. 졸업 후 동물병원, 펫케어 기업, 문화산업 등으로 진출하거나 전공심화 과정을 통해 학사 학위 과정으로 진학할 수 있다. [반려동물보건과, 2023년 농림축산식품부 인증 동물보건사 양성기관] 수의 간호와 반려동물 의료 보조 분야에 특화된 교육과정을 운영하는 농림축산식품부가 인증한 동물보건사 양성기관으로 동물보건실습실, X-ray실습실, 동물해부생리실습실 등 전국 최고 수준의 실습 환경을 갖추고 있다. 해마다 동물보건사 국가자격시험에서 높은 합격률을 기록하고 있는데 특히, 유독 난이도가 높았던 지난 9월 이뤄진 ‘실험동물기술원 2급 자격시험’에서도 다수 합격자를 배출하는 성과를 냈다. 또한 실험동물기술원 자격증 대비 특강과 커리큘럼을 제공해 진로 선택의 폭을 넓히고 있다. [응급구조과, 13년 연속 1급 응급구조사 국가시험 100% 합격] 13년 연속 응급구조사 1급 국가시험 100% 합격률이라는 독보적 성과를 이어가고 있다. 시뮬레이션 기반 실습, PBL 중심 수업, 임상·현장 연계 실습 등 체계적인 교육과정을 운영하며 현장 대응 역량을 강화해 왔다. 2025년에는 9명의 졸업생이 소방공무원 시험에 합격해 현재까지 총 123명의 소방공무원을 배출했다. 취업지원센터는 면접·자소서 지도와 더불어 AHA BLS Provider, KALS, KBLS 등 체계적으로 자격증 프로그램을 운영해 지원하고 있으며 졸업생들은 응급의료센터, 119구급대, 산업체 응급관리 등 다양한 분야로 진출하고 있다. [간호학과, 실무 중심의 교육을 통한 현장에 강한 전문 간호인재 양성] 해마다 높은 국가시험 합격률과 취업률을 기록하며 보건의료 전문인력 양성의 중심으로 자리 잡은 간호학과는 한국간호교육평가원으로부터 지속적으로 간호교육 인증을 받으며 전문성과 신뢰성을 동시에 확보했다. 학생 중심의 교육환경 구축, 최고 수준의 교수진, 최첨단 시뮬레이션 교육시설 등을 기반으로 올해도 2월 졸업생 전원이 간호사 국가시험에 합격하는 성과를 올렸고 졸업생들은 대학병원·종합병원·전문 클리닉 등 다양한 의료기관에서 활약하고 있다. [호텔관광과, 스마트 호텔 교육의 새로운 표준 제시] 호텔관광과는 국내 대학 최초로 호텔식음료(F＆B) 실습실에 정식 서빙로봇을 도입하며, 차세대 스마트 호스피탈리티 교육을 선도하고 있는데 이는 스마트 기술이 전 수업 과정에 적용된 실무 중심 교육 모델이 되고 있다. 호텔객실 교육 역시 디지털 기반으로 강화되는 동시에 ‘더클래식500 펜타즈호텔’과 MOU를 체결해 스마트 객실서비스 PBL을 운영하고 있는데 이는 졸업 후 즉각적인 특급호텔 취업과 직결되고 있다. [소방안전관리과, 13년 연속 소방공무원 및 소방안전 관리 전문가 진출] 13년 연속 소방공무원을 배출했으며 2025년 8월 기준 소방설비(산업)기사 185명, 1급 소방안전관리자 344명, 2급 소방안전관리자 35명, 위험물안전관리자 991명 등 다양한 국가자격증을 취득하고 있다. 소방 관련 박사 출신 교수진의 지도를 통해 특별반을 운영하고 있으며, 소방공무원 시험 준비와 소방 관련 자격증 취득을 체계적으로 지원하고 있다. 신입생 충원율 100%, 다양한 장학금과 맞춤형 진로 지원 제공2003년 개교 이래 신입생 충원율 100%를 기록하고 있으며, 2025학년도 신입생은 3636명이다. 서정대학교는 신입생 오리엔테이션을 시작으로, 기초 학습 지원, 전공별 멘토링, 진로·취업 상담에 이르기까지 개인별 맞춤형 지원을 제공하고 있으며, 성적우수 장학금, 전공심화 장학금, 면학 및 복지 장학금 등 다양한 장학제도로 학부모의 경제적 부담을 줄이고 학생이 학업에 전념할 수 있도록 돕고 있다. 캠퍼스 환경은 최신 교육 흐름에 맞게 개선되고 있으며 강의실, 실험·실습실, 도서관 등 학습 공간뿐 아니라 복지시설과 문화공간까지 확충해 재학생들의 학교생활 만족도를 높이고 있다. ‘미래를 준비하는 대학’…정시모집을 통해 다시 도약 2026학년도 정시모집에서는 자연과학·보건·인문사회·공학·성인학습과정 등 폭넓은 학과군을 모집해 수험생들이 자신의 진로에 맞는 전공을 선택할 수 있도록 지원한다. 자연과학계열은 △호텔외식조리과 △반려동물과 △반려동물보건과 △뷰티아트과 △그린식품가공과, 보건계열은 △응급구조과(3년제) △간호학과(4년제), 인문사회계열은 △사회복지학부 △호텔관광과 △유아교육과(3년제) △청소년상담복지과 △의료코디네이션과(3년제), 공학계열은 △스마트모빌리티과 △소방안전관리과 △글로벌뿌리산업공학과, 성인학습과정은 △창업경영과 △사회복지상담과 △스마트자동차과 등에서 미래를 이끌 인재들을 모집한다.

제2의 ‘케이팝 데몬 헌터스’(케데헌) 제작을 꿈꾸는 이들을 위한 국가유산 디지털 데이터가 추가로 개방됐다. 국가유산청은 30일 ‘국가유산 디지털 서비스’를 통해 기존 48만 건이던 국가유산 디지털 데이터를 20만 건의 추가로 개방한다고 밝혔다. 국가유산청은 또 고고학 분야 최초 인공지능(AI) 대화 로봇 서비스인 ‘한국고고학 사전’도 선보였다. 국가유산 디지털 서비스는 케데헌과 같은 영화뿐 아니라 게임 등에 활용할 수 있으며 무료로 사용 가능하다. 이번에 추가 개방된 주요 데이터는 국가유산의 훼손·멸실에 대비한 복원 및 보존·관리·활용을 위한 ‘국가유산 3D 정밀데이터’, 게임·영화·엔터테인먼트 등 디지털 콘텐츠 산업에 활용 가능한 ‘국가유산 3D 에셋’, 국가유산 학술·조사·연구·교육을 지원하는 이미지·도면·보고서 등이다. 국가유산청 관계자는 “국가유산 제대로 알리고, 활용할 수 있도록 소스를 개방한 것인데, 지금까지 118만 건이 활용된 것으로 조사됐다”며 “추정되는 경제적 가치는 1892억 원에 달한다”고 설명했다. 이번에 공개된 ‘한국고고학 사전’은 고고학 분야에 특화된 AI 서비스로, 검색증강생성(검색된 사실 데이터를 기반으로 답변 생성해 허위 정보 생성을 방지하는 기술) 기반의 근거 중심(소스 기반) 답변을 통해, 구석기·청동기시대 정보를 요약·정리하고 질의응답 생성이 가능하다.

삼성전자(005930)가 12월 30일 장 마감 5분 만에 10.79%의 검색비율을 기록해 많은 투자자들의 관심을 받고 있다. 삼성전자의 현재가는 119,900원으로 전 거래일 대비 0.33% 상승하며 약보합으로 마감했다. 거래량은 18,845,359주를 기록했다. 이어 검색비율 2위의 SK하이닉스(000660)는 상승률 1.72%로 상승 마감했다. 검색비율 3위의 제주반도체(080220)는 17.90% 급등했다. 검색비율 4위 에코프로(086520)는 하락률 6.30%를 기록했다. 검색비율 5위 원익홀딩스(030530)는 1.99% 상승하며 마감했다. 6위 두산에너빌리티(034020)는 등락률 -1.57%로 하락했다. 7위 휴림로봇(090710)은 -6.64%로 하락 마감했다. 8위 엘앤에프(066970)는 9.85%의 하락세로 거래를 마쳤다. 9위 현대차(005380)는 1.02% 소폭 상승 마감했다. 10위 HLB(028300)는 3.57% 상승했다. 이 밖에도 에이비엘바이오(298380) ▲0.30%, NAVER(035420) ▲0.21%, 노타(486990) ▲7.05%, 현대오토에버(307950) ▲6.41%, 현대무벡스(319400) ▼-7.67%, 한화오션(042660) ▼-1.73%, 삼성SDI(006400) ▼-2.88%, 한미반도체(042700) ▼-2.30%, 삼성에피스홀딩스(0126Z0) ▲0.54%, 에코프로비엠(247540) ▼-6.21% 등이 많이 검색되고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

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.

코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 30일 한국거래소에 따르면, 휴림로봇(090710)이 2231만 5115주 이상 거래되며 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지한다. 현재 주가는 7450원으로, 시가총액의 1.87%에 해당하는 거래대금이 발생했고, 등락률은 -6.64%를 기록하고 있다. PER 275.93, ROE -5.59로, 재무 지표가 다소 불안한 모습을 보이고 있다. 대주산업(003310)은 3,285원으로 1.55% 상승하며, 거래량 1890만 2985주를 기록했다. 거래대금은 시가총액의 5.64%에 달하며, PER 13.98, ROE 10.38로, 안정적인 재무 지표를 보이고 있다. 제주반도체(080220)는 26,700원으로 19.46%의 급등을 기록하며 거래량 1576만 9021주로 3위를 차지하고 있다. 더블유에스아이(299170)는 2,925원으로 15.84% 상승하며 1387만 9574주가 거래되었다. JW신약(067290)은 2,315원으로 14.32% 상승하며, 거래량 1327만 8300주를 기록한다. 삼보모터스(053700)는 6,140원으로 17.62% 상승했고, 거래량은 1154만 5966주이다. 재영솔루텍(049630)은 4,430원으로 -5.14% 하락하며 거래량 1138만 24주를 기록했다. 비츠로넥스텍(488900)은 18,730원으로 10.63% 상승하며 거래량 1099만 945주를 기록하고 있다. 노타(486990)는 47,450원으로 9.71% 상승하며 1024만 8334주의 거래량을 기록했으며, 원익홀딩스(030530)는 48,500원으로 1.57% 상승하며 947만 4706주의 거래량을 기록하고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 율촌(146060) ▲29.95%, 라온테크(232680) ▲4.30%, 아미노로직스(074430) ▲29.92%, 현대무벡스(319400) ▼6.88%, KD(044180) ▲8.66%, 세미파이브(490470) ▼6.87%, 삼미금속(012210) ▼17.99%, 한라캐스트(125490) ▼8.24%, 바이오스마트(038460) ▲1.62%, 형지I＆C(011080) ▼0.55% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 점은 제주반도체의 급등세와 삼보모터스의 상승세이다. 제주반도체는 398억 771백만원의 거래대금으로 시가총액의 4.34%를 기록하며, 상당한 자금 유입이 있었음을 보여준다. 삼보모터스는 거래대금 70억 726백만원으로 시가총액의 5.03%에 해당하는 자금이 유입되었다. 반면, 하락세를 보인 휴림로봇과 재영솔루텍은 각각 166억 904백만원 및 49억 485백만원의 거래대금을 기록하며 시가총액 대비 각각 1.87% 및 0.95%의 자금 유입으로 비교적 낮은 자금 흐름을 보였다. 코스닥 시장은 전반적으로 혼재된 흐름을 보이며, 일부 종목에서는 큰 폭의 등락이 관찰되고 있다. 특히 제주반도체와 같은 일부 종목은 강한 매수세로 인해 급등세를 보이고 있으며, 휴림로봇과 같은 종목은 하락세를 면치 못하고 있다. 이러한 흐름은 투자자들의 전략적 판단에 따라 당일 거래에 영향을 미칠 것으로 예상된다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

부산시교육청이 올해 학교 급식실에 조리 로봇을 도입한 결과 조리 종사자의 안전한 근무 환경 조성과 안정적 학교 급식 운영에 효과를 낸 것으로 나타났다. 시 교육청은 외부 기관과 함께 조리 로봇 도입 전·후 작업환경을 비교한 결과 고온·고위험 조리 작업이 집중되는 솥 앞 작업 시간이 평균 69% 줄어든 것으로 나타났다고 30일 밝혔다. 근력이 필요한 작업 횟수는 72% 줄었으며, 작업 자세와 신체 동작을 기준으로 분석한 작업 강도는 약 50% 감소해 근골격계 부담 등 신체적 위험 요인이 크게 완화된 것으로 확인됐다. 조리 로봇을 설치한 학교 급식실 종사자를 대상으로 한 만족도 조사에서도 긍정적 평가가 나왔다. 시교육청이 지난 11월과 12월 총 4차례에 걸쳐 간담회, 만족도 조사를 실시한 결과 작업환경 개선에 도움이 됐다는 의견이 82%였다. 업무강도 경감과 업무 편의성 향상 의견도 각각 78%와 74%로 나타났다. 특히 응답자의 90% 이상이 향후 조리 로봇 도입 확대에 대해 긍정적 의견을 표시했다 조리 종사자들은 “힘들고 위험한 작업을 로봇이 대신해 업무 부담이 크게 줄었다”거나 “근무 환경이 눈에 띄게 개선됐다”는 의견을 내놓았다. 조리 로봇이 조리한 튀김·볶음 음식은 이전과 맛이 같거나 더 좋다는 평가를 받았다. 시교육청은 지난 5월 한국로봇산업진흥원이 주관한 ‘2025년 서비스로봇 실증사업’에 선정돼 국비 지원을 받아 올해 2학기부터 학교 급식실에 조리 로봇을 도입했다. 이 사업은 고온·고위험 조리 환경에서 근무하는 종사자의 건강을 보호하고 업무 강도를 줄이기 위해 추진했다. 김석준 부산시교육감은 “조리 로봇 도입은 학교 급식실의 안전과 근무 환경을 실질적으로 개선하는 의미 있는 성과를 거뒀다. 이번 실증사업 성과와 현장 의견을 바탕으로 조리 로봇의 기능을 보완하고, 학교 급식실 작업환경 개선을 위한 사업을 단계적으로 확대하겠다”라고 밝혔다.

오늘(12월 30일) 오전 9시에 개장한 국내 증시에서 삼성전자(005930)가 개장 5분 만에 12.78%의 검색비율을 기록하며 많은 투자자들의 관심을 받고 있다. 삼성전자의 현재가는 119,800원으로 전 거래일 대비 0.25% 상승하며 보합권에 머물고 있다. 거래량은 1,071,644주를 기록했다. 이어 SK하이닉스(000660)가 검색비율 2위를 기록하며 0.00%의 보합세를 보이고 있다. 검색비율 3위의 엘앤에프(066970)는 10.89% 하락하며 주가가 큰 폭으로 하락 중이다. 검색비율 4위 알테오젠(196170)은 개장 초반부터 0.66%의 상승세를 보이고 있다. 검색비율 5위 두산에너빌리티(034020)는 0.65% 하락하며 약세를 보이고 있다. 6위 한화오션(042660)은 등락률 -1.21%로 하락세를 보이고 있다. 7위 휴림로봇(090710)은 -6.52%의 등락률로 주가가 크게 하락 중이다. 8위 NAVER(035420)는 0.00%의 보합세를 보이고 있다. 9위 한화에어로스페이스(012450)는 0.95% 상승하며 순조롭게 출발하는 모습이다. 10위 에브리봇(270660)은 18.82%의 급등세를 보이고 있다. 이 밖에도 인탑스(049070) ▲4.44%, HL만도(204320) ▲2.49%, 원익홀딩스(030530) ▲2.72%, 에스피지(058610) ▲1.28%, 에브리봇 ▲18.82%, 에이비엘바이오(298380) ▼1.30%, LG에너지솔루션(373220) ▼2.76%, 에코프로(086520) ▼3.10%, 삼성중공업(010140) ▼1.22%, 현대차(005380) ▼1.02% 등이 많이 검색되고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

김건희 여사의 각종 의혹을 수사해 온 민중기 특별검사팀(김건희 특검)이 전날 180일간의 수사를 마치고 29일 수사 결과를 발표했다. 이로써 역대 최장·최대 규모로 가동된 3대 특검 수사가 모두 막을 내렸다. 김건희 특검은 각종 의혹의 정점으로 지목된 윤석열 전 대통령과 김 여사 부부를 기소하는 등 모두 20명을 구속하고 66명을 기소하는 성과를 냈다. 다만 일부 사건은 김 여사와 연결고리를 입증해 내지 못한 데다 수사 과정에서 크고 작은 잡음이 일며 반쪽짜리 성과라는 평도 나온다. 특검팀은 이날 오전 서울 종로구 KT광화문웨스트빌딩에서 브리핑을 열고 “대통령의 배우자가 역사책에서나 볼 법한 현대판 매관매직을 일삼고 국민의 눈길이 미치지 않는 장막 뒤에서 불법적으로 국정에 개입한 사실이 수사 결과 확인됐다”며 “대한민국의 공적 시스템이 크게 무너졌음을 확인했다”고 밝혔다. 지난 8월 29일 헌정사상 처음으로 대통령 부인을 구속 기소한 특검은 최종적으로 자본시장법 위반, 특정범죄가중처벌법상 알선수재, 정치자금법 위반, 정당법 위반 등 모두 4개의 혐의를 적용해 김 여사를 세 차례 기소했다. 특검은 김 여사가 모두 3억 7725만원 상당의 금품을 받고 인사와 공천 등에 관여한 정황을 파악했다. 김상민 전 부장검사로부터 1억 4000만원 상당의 이우환 화백 그림을 건네받은 것을 비롯해 이봉관 서희건설 회장으로부터 1억 380만원 상당의 반클리프 아펠 귀금속 세트, 통일교로부터 8293만원 상당의 샤넬 가방과 그라프 다이아몬드 목걸이, 로봇개 사업가 서성빈씨로부터 3990만원 상당의 바쉐론 콘스탄틴 손목시계 등을 받았다는 게 특검의 판단이다. 이와 관련, 김 여사에게 금품을 건넨 혐의를 받는 한학자 통일교 총재, 윤영호 전 통일교 세계본부장, ‘건진법사’ 전성배씨 등 5명을 구속 기소했고 이 회장과 최재영 목사 등 7명을 불구속 기소했다. 이 과정에서 통일교와 정치권의 ‘정교유착’의 실체를 확인해 권성동 국민의힘 의원을 구속 상태로 재판에 넘겼다. 그간 논란이 계속된 김 여사 관련 의혹의 실체를 밝힌 것도 성과로 꼽힌다. 특검은 검찰이 무혐의 처분했던 도이치모터스 주가조작 의혹에 대한 재수사를 통해 김 여사가 범행에 가담했으며 약 8억 1000만원의 부당이득을 취했다는 결론을 냈다. 마찬가지로 무혐의 처분을 받았던 디올백 수수도 재판에 넘겼다. 이와 관련, 정성호 법무부 장관은 페이스북에 “검찰이 면죄부를 줬던 김 여사의 혐의가 특검 수사로 기소에 이르게 된 현실에 대해선 검찰의 통렬한 반성이 뒤따라야 할 것”이라고 밝혔다. 또 ‘정치 브로커’ 명태균씨의 여론조사 결과 제공과 관련해서도 윤 전 대통령 부부가 대통령 당선을 목적으로 2억 7440만원 상당의 여론조사 결과를 무상으로 제공받았고, 그 대가로 김영선 전 국민의힘 의원 공천에 개입했다고 봤다. 오정희 특검보는 “김 여사가 윤 전 대통령의 정치 입문 단계부터 주도적인 역할을 했고, 그 연장선에서 대통령 당선 후에도 공천에 적극 개입하는 등 정치공동체로 활동해 온 것이 명확히 드러났다”고 강조했다. 또 “공식적인 지위나 권한이 없는 김 여사가 대통령에 버금가는 지위를 향유했음을 다시 한번 명확히 했다”고 덧붙였다. 특검 수사의 칼날은 윤 전 대통령으로도 향했다. 특검은 명씨로부터 불법 여론조사 결과를 받은 혐의, 20대 대선 후보 당시 토론회에서 허위 사실을 공표한 혐의 등으로 윤 전 대통령을 두 차례 추가 기소했다. 다만 김 여사의 ‘매관매직’ 의혹과 관련해 윤 전 대통령의 공모 여부 및 대가성에 대한 구체적인 정황을 확보하지 못하면서 윤 전 대통령 부부에게 뇌물수수죄를 적용하지 못했다. 김형근 특검보는 이와 관련, “윤 전 대통령은 배우자의 지속적이고 반복적인 금품수수 사실이 있었음에도 그 사실을 전혀 알지 못했다고 부인하고 있으나, 이를 쉽게 믿긴 어렵다”고 지적했다. 이어 “현 단계에서는 윤 전 대통령이 이를 알았다고 볼 직접적 증거가 충분치 않다고 판단돼 불가피하게 김 여사만 특정범죄가중처벌법상 알선수재 혐의를 적용해 기소했다”고 설명했다. 삼부토건·웰바이오텍 주가조작 사건을 비롯해 관저 이전 부당 개입 의혹, 양평 고속도로 종점 변경 특혜 의혹 등 일부 사건들의 경우 김 여사와 연관성을 규명하지 못하면서 별건 수사라는 비판을 받았다. 소위 ‘집사 게이트’로 불렸던 김 여사 측근 김예성씨와 관련한 IMS모빌리티 특혜성 투자 의혹도 회사 관계자들을 배임 또는 횡령으로 기소하는 데 그쳤다. 당초 특검은 김씨가 김 여사와의 친분을 앞세워 기업들의 투자를 유치했다고 의심했으나 실체를 규명하진 못했다. 특검은 이날부터 모두 31건의 재판에 대한 공소유지에 전념할 예정이다. 김 여사 변호인단은 “수사는 말로 종결되는 게 아니라 종국에는 법정에서 증거로 완성된다”며 “사실이 과장되거나 정치적 프레임으로 왜곡되지 않도록, 절차적 정당성과 방어권이 철저히 보장되는지 끝까지 점검하며 성실히 재판에 응할 것”이라고 밝혔다.

29일 오후 3시 40분 인탑스(049070)가 등락률 +29.97%로 상한가를 기록하며 상승률 1위로 마감했다. 인탑스는 장 중 3,817,620주가 거래되었으며 주가는 전 거래일 대비 4,570원 오른 19,820원에 마감했다. 한편 인탑스의 PER은 44.74로 시장 평균 수준에 가까운 평가를 받고 있으며, ROE는 3.34%로 수익성이 낮다고 보기에는 무리가 있는 준수한 수준이나 고성장 기업과 비교했을 때는 보통 수준일 수 있다. 이어 상승률 2위 삼미금속(012210)은 주가가 29.96% 폭등하며 종가 13,230원에 상승 마감했다. 상승률 3위 라온테크(232680)의 주가는 13,940원으로 29.92% 폭등하며 두각을 나타냈다. 상승률 4위 삼보모터스(053700)는 29.85% 폭등하며 5,220원에 마감했다. 상승률 5위 휴림로봇(090710)은 28.71%의 상승세를 타고 7,980원에 마감했다. 6위 쎄크(081180)는 17,330원으로 22.47% 상승 마감했다. 7위 성호전자(043260)는 종가 9,410원으로 19.87% 상승 마감했다. 8위 크레오에스지(040350)는 종가 979원으로 19.39% 상승 마감했다. 9위 홈캐스트(064240)는 2,075원으로 19.18% 상승 마감했다. 10위 원익홀딩스(030530)는 47,750원으로 19.08% 상승 마감했다. 이밖에도 TPC(048770) ▲19.02%, 에이치브이엠(295310) ▲16.93%, 한라캐스트(125490) ▲16.54%, 형지글로벌(308100) ▲15.71%, 대주산업(003310) ▲15.54%, 제이케이시냅스(060230) ▲15.41%, 세미파이브(490470) ▲15.21%, 인벤티지랩(389470) ▲14.94%, 엠오티(413390) ▲14.37%, 광무(029480) ▲13.70% 등을 기록하며 금일 증시를 상승으로 마감했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

삼성전자(005930)가 12월 29일 장 마감 5분 만에 9.81%의 검색비율을 기록해 많은 투자자들의 관심을 받고 있다. 삼성전자의 현재가는 119,500원으로 전 거래일 대비 2.14% 상승하며 마감했다. 거래량은 19,661,542주를 기록했다. 이어 검색비율 2위의 SK하이닉스(000660)는 상승률 6.84%로 상승 마감했다. 검색비율 3위의 휴림로봇(090710)은 28.71% 상승 마감했다. 검색비율 4위 세미파이브(490470)는 상승률 15.21%로 급등했다. 검색비율 5위 두산에너빌리티(034020)는 3.94% 상승 마감했다. 6위 NAVER(035420)는 등락률 4.54%로 상승을 기록했다. 7위 카카오(035720)는 5.34%의 등락률로 주가가 상승했다. 8위 원익홀딩스(030530)는 19.08%의 급등세로 거래를 마쳤다. 9위 노타(486990)는 4.22% 상승 마감했다. 10위 한화오션(042660)은 0.77% 하락했다. 이 밖에도 한화에어로스페이스(012450) ▲9.08%, 삼성에피스홀딩스(0126Z0) ▲8.68%, HLB(028300) ▲6.51%, 한라캐스트(125490) ▲16.54%, 현대무벡스(319400) ▲5.66%, 현대차(005380) ▲2.62%, 에코프로(086520) ▼0.10%, 알테오젠(196170) ▲3.64%, 한국전력(015760) ▼2.58%, 한미반도체(042700) ▼1.66% 등이 많이 검색되고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 29일 한국거래소에 따르면, 휴림로봇(090710)이 6527만2247주 거래되며 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지하고 있다. 현재 주가는 7860원으로, 시가총액의 5.13%에 해당하는 막대한 거래대금에도 불구하고 26.77%의 폭등세를 보이고 있다. PER는 291.11로 높으며, ROE는 -5.59로 다소 부진한 모습을 보인다. 재영솔루텍(049630)은 4640원으로 거래되며 3217만6192주의 거래량을 기록, 거래량 2위를 차지하고 있다. 거래대금은 145억6960만원이며, 시가총액 대비 거래대금 비율은 약 2.69%로, 투자자들의 관심이 몰리고 있다. 재영솔루텍의 PER는 128.89, ROE는 6.16이다. 거래량 3위인 대주산업(003310)은 현재 3140원으로 2315만3381주의 거래량을 기록하며 12.14%의 상승세를 보이고 있다. 거래량 4위 형지I＆C(011080)는 748원으로, 1776만6792주가 거래되며 13.16% 상승하고 있다. 원익홀딩스(030530)는 47675원으로 1623만3045주가 거래되며 18.89% 상승하고 있다. 세미파이브(490470)는 32250원으로, 1524만5482주의 거래량과 함께 34.38%의 급등세를 보이고 있다. 현대무벡스(319400)는 20050원으로 1415만459주의 거래량을 기록하며 4.10% 상승 중이다. 셀루메드(049180)는 1630원으로, 1188만206주의 거래량과 함께 14.03%의 급락세를 보이고 있다. 휴림에이텍(078590)은 845원으로 1054만136주가 거래되며 12.37% 상승하고 있다. 한라캐스트(125490)는 20050원으로 1002만4610주의 거래량을 기록하며 9.44% 상승 중이다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 비츠로넥스텍(488900) ▲12.50%, 형지글로벌(308100) ▲20.35%, PS일렉트로닉스(332570) ▲8.82%, 네오이뮨텍(950220) ▲6.01%, 온코닉테라퓨틱스(476060) ▲1.61%, 에스피시스템스(317830) ▲11.62%, 모비스(250060) ▲13.39%, 삼보모터스(053700) ▲24.13%, 에스오에스랩(464080) ▲10.65%, 에이테크솔루션(071670) ▲15.05% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 종목으로는 세미파이브와 삼보모터스가 있다. 세미파이브는 34.38% 급등하며 거래량 1524만5482주, 거래대금 541억8160만원을 기록하며, 시가총액의 4.98%에 해당하는 자금이 유입되고 있다. 삼보모터스는 24.13% 상승하며 거래량 611만3142주, 거래대금 30억2090만원으로 시가총액 대비 자금 유입 비율이 2.64%에 달하고 있다. 반면, 휴림로봇과 셀루메드는 각각 26.77%와 14.03%의 등락을 보이며 거래대금이 시가총액 대비 5.13%와 2.18%에 이르고 있다. 코스닥 시장은 종목별로 큰 변동성을 보이며, 투자자들의 다양한 매매 전략이 엿보인다. 특히, 급등주와 급락주가 혼재되어 있어 투자자들의 신중한 접근이 요구되고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

민중기 특별검사팀은 180일에 걸친 김건희 여사 관련 의혹 수사를 마무리하며 “대한민국의 공적 시스템이 김 여사로 인해 크게 무너졌다”고 결론 내렸다. 특검팀은 29일 최종 수사 결과를 공개하면서 “현재까지 드러난 사실에 따르면, 김 여사는 대통령 배우자라는 지위를 이용해 고가 금품을 손쉽게 받고, 현대판 매관매직으로 불릴 만큼 각종 인사와 공천에 폭넓게 개입했다”고 밝혔다. 특검팀 조사 결과 김 여사가 7건의 금품수수 사건을 통해 받은 금품은 총 3억 7725만원에 달했다. 가장 큰 금액은 김상민 전 부장검사가 총선 공천 청탁 대가로 건넨 것으로 의심되는 이우환 화백의 그림이다. 특검팀은 이 작품의 가치를 1억 4000만원으로 평가했다. 서희건설 이봉관 회장이 2022년 윤석열 대통령 당선 직후 사위의 공직 임용을 부탁하며 준 반클리프 아펠 등 귀금속 가치는 1억 380만원으로 집계됐다. 통일교가 2022년 4월부터 7월 사이 교단 현안을 청탁하며 전달한 샤넬 가방 2개와 그라프 목걸이 등은 총 8293만원, 서성빈씨가 로봇개 사업 지원을 부탁하며 건넨 바쉐론 콘스탄틴 손목시계는 3990만원으로 나타났다. 이 밖에도 김 여사는 2022년 6월부터 9월까지 최재영 목사에게 공무원 직무 청탁을 받고 디올백 등 540만원어치 물품을 받았다. 같은 해 3월에는 국민의힘 당 대표 선거 지원 대가로 김기현 의원 부부에게 267만원 상당의 로저비비에 클러치백을 받은 것으로 조사됐다. 이배용 전 국가교육위원장에게도 인사청탁 명목으로 금거북이를 포함해 265만원어치 금품을 받았다. 특검팀은 “영부인이 대통령 권력을 등에 업고 부정부패의 전형인 매관매직을 저지르며 국가 시스템을 무너뜨렸지만, 대통령의 비호로 처벌받지 않았다”며 “철저한 수사로 그 실체를 밝혀냈다”고 강조했다. 특검팀은 매관매직 의혹과 관련해 한학자 통일교 총재, 윤영호 전 세계본부장, 건진법사 전성배씨, 김 전 검사 등 5명을 구속 기소했고, 이 회장과 최 목사 등 7명은 불구속 기소했다. 여러 혐의가 겹쳐 중복 기소된 경우를 포함하면 총 기소 횟수는 76회에 이른다. 이 가운데 20명이 구속 기소됐다. 특검팀은 모두 29차례 구속영장을 청구했으며, 법원의 기각률은 31%였다.

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.