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.

◇1급 승격 ▲서울영업부 정희철 ▲여신심사1부 박봉수 ▲여신전략부 우성이 ▲중부지점 김태봉 ▲첨단2산단지점 김재경 ◇2급 승격 ▲강진지점 배경대 ▲동천동지점 유정님 ▲디지털개발부 김동섭 ▲디지털기획부 박대하 ▲상무버들지점 오귀영 ▲여신감리부 김종철 ▲여신심사2부 김두선 ▲조대병원지점 유정란 ▲카드사업부 김해출 ▲투자금융부 김진혁 ▲화곡동지점 엄상혁 ▲효천지점 정영화 ◇3급 승격 ▲IT개발부 박성배 ▲감사부 황재원 ▲광양지점 이은옥 ▲광주시청지점 김정란 ▲디지털플랫폼부 김경환 ▲목포지점 송창훈 ▲송정지점 양동국 ▲수도권금융센터 박종원 ▲신세계지점 나원광 ▲신탁연금부 신세일 ▲여신기획부 마희수 ▲영산포지점 박춘호 ▲영업부 김세민 ▲자금세탁방지부 최홍희 ▲총무부 정종우 ◇4급 승격 ▲IT기획부 강영민 ▲각화동지점 서혜정 ▲금남로지점 심한나 ▲금호동지점 김주연 ▲나주지점 장이랑 ▲데이터상품전략부 조서연 ▲리스크관리부 선한샘 ▲만호마재지점 송경숙 ▲문화전당지점 이선강 ▲봉선금융센터 곽운희 ▲삼성금융센터 박영미 ▲상무버들지점 최혜인 ▲상무지점 노주선 ▲순천법조타운지점 정효정 ▲순천신대지점 정유나 ▲신세계지점 손보람 ▲양산동지점 최가혜 ▲양산동지점 한지선 ▲양재지점 김설아 ▲여수시청로지점 양은미 ▲여신기획부 이가람 ▲염주지점 김은경 ▲염주지점 주은정 ▲영암지점 박바다 ▲운암동지점 구훈지 ▲이사회사무국 최새롬 ▲인사지원부 김성옥 ▲장흥지점 서어진 ▲전남도청지점 박미영 ▲전남영업부 박진아 ▲판교금융센터 김채영 ▲학운동지점 박수연 ▲해남지점 김한샘 ▲화정지점 윤다혜 ▲효천지점 김선경

‘저속노화’ 열풍을 이끌었던 정희원 저속노화연구소 대표를 둘러싼 사생활 논란으로 식품업계가 잇따라 협업 중단에 나선 가운데, 정 대표와 함께 출시된 일부 제품의 판매량이 오히려 급증하고 있다. 30일 유통업계에 따르면 CJ제일제당은 정 대표의 얼굴과 이름이 포함된 ‘햇반 라이스플랜’ 제품을 대폭 할인해 판매 중이다. 공식몰 CJ더마켓에서는 ‘햇반 라이스플랜 렌틸콩 현미밥(190g)’ 4개입 6묶음을 정가 대비 약 64% 할인된 3만 196원에 판매하고 있다. 또 ‘햇반 라이스플랜 통곡물밥(130g)’ 36개입 1박스는 2만 9970원으로, 개당 가격은 약 833원이다. 이는 일반 햇반 제품 중 가장 저렴한 축에 속하는 ‘햇반 작은공기(130g)’ 할인가보다도 낮은 수준이다. CJ제일제당은 정 대표와의 협업 종료에 따라 포장재 교체를 결정했고, 기존 재고 소진을 위해 할인 판매에 나선 것으로 알려졌다. 다만 할인 판매가 시작된 이후 주문이 급증하면서, CJ제일제당 네이버 브랜드스토어에는 “예상보다 많은 주문으로 출고 및 배송이 지연되고 있다”는 공지가 게시되기도 했다. 정 대표와 협업한 또 다른 제품인 매일유업의 ‘렌틸콩 저당두유’ 역시 판매 호조를 보이고 있다. 해당 제품은 공식몰 기준 48팩을 기존 가격 대비 약 55% 할인한 3만 2000원에 판매 중이며, 판매량 상위권을 유지하고 있다. 정 대표는 서울아산병원 노년내과 교수로 재직하며 ‘저속노화’ 개념을 대중화했고, 이를 바탕으로 식품업계와 잇따라 협업해 왔다. CJ제일제당의 햇반 라이스플랜은 누적 판매량 1000만개를 넘겼고, 매일유업의 렌틸콩 저당두유는 출시 1주 만에 초도 물량이 완판되기도 했다. 하지만 최근 정 대표가 위촉연구원으로 일하던 30대 여성 A씨와의 사생활 논란이 불거지면서 서울시 건강총괄관직에서 물러났고, 출연하던 라디오 프로그램도 폐지됐다. 이후 식품업계는 브랜드 이미지 보호를 이유로 정 대표와의 협업을 정리하는 수순에 들어갔다. 업계 관계자는 “인물 리스크와 별개로 할인 폭이 크고 제품 자체에 대한 수요가 이미 형성돼 있어 단기적으로는 판매가 늘어난 측면이 있다”며 “다만 장기적인 브랜드 전략과는 분리해 볼 필요가 있다”고 말했다.

■과학기술정보통신부 ◇실장급 전보△정보보호네트워크정책실장 최우혁 ◇과장급 전보△연구기관혁신정책과장 온정성△미래전략기술정책과장 이우진△핵융합에너지환경기술과장 김태영△연구인프라혁신과장 황한진 ■농림축산식품부 ◇국장급 파견복귀△농식품공무원교육원장 김철 ◇국장급 전보△농산업혁신정책실 농촌소득에너지정책관 강동윤△농림축산검역본부 동식물위생연구부장 박선우 ■기후에너지환경부 ◇과장급 전보△풍력산업과장 황윤길△프로젝트관리팀장 권기만△인프라지원팀장 조진화 ■금융위원회 ◇고위공무원 전보△구조개선정책관 김기한△기획조정관 손주형△금융정보분석원 제도운영기획관 하주식 ■국민체육진흥공단 △홍보실장 최륜경△스포츠컬처본부장 성욱제△경륜경정총괄본부 성북지사장 최민호△디지털혁신실장 정민화△기금관리실장 김찬△투표권건전화실장 김정훈△레거시사업실장 유은철△파크텔사업실장 백성봉△사업기획실장 배장환△사업서비스실장 김한용△강남지사장 황원기△천안지사장 목승훈 ■국립공원공단 ◇본부장급 전보△중부지역본부장 서영교△북부지역본부장 강동익 ◇처·실장 인사△행정처장 남성열△환경협력처장 현병관△탐방시설처장 이천규△재난안전처장 박용선△홍보비서실장 박선규△AI정보융합실장 박해찬△성과혁신실장 박소영△일터안전실장 위중완 ■한국산업은행 ◇부행장 선임△자본시장부문장 신승우△글로벌사업부문장 오재균△기획관리부문장 고병규△재무·지원부문장 최혁수 ■신한카드 ◇부사장 신규 선임△CSO 경영기획그룹장 이정빈 ◇전무 신규 선임△CCO 소비자보호본부장 김종화 ◇상무 신규 선임△고객정보관리인 테크그룹장 윤승원 ◇본부장 신규 선임△파트너십본부장 마채성△신용관리본부장 김광욱△페이먼트혁신실장 남궁설△플랫폼솔루션본부장 원성준 ◇상무 승진△CRO 리스크관리본부장 박찬호 ◇본부장 승진△AX연구소장 안성희△법인사업본부장 안우경 ◇부사장 이동△경영지원그룹장 박창석 ■우리카드 ◇부사장 이동△금융사업본부 부사장 나용대△마케팅본부겸디지털본부 전무 유태현△정보보호본부 상무 김창규 ◇신규 상무대우△기업영업본부 상무대우 정주영 ■동원그룹 ◇사장△조성진(동원건설산업 대표이사)△노경탁(동원팜스 대표이사) ◇부사장△김세훈(동원산업 지주부문 대표이사)△이영상(동원홈푸드 축육부문 대표이사) ◇전무이사△박종성(동원산업 지주부문 DT본부장)△이준석(동원산업 경영지원실장) ■DB증권 ◇본부장 보임△WM기획본부장 민경준△IB4본부장 류용동△복합금융본부장 조학현△멀티에셋솔루션본부장 김범진 ◇본부장 전보△디지털영업본부장 최성호 ■동아일보 ◇논설위원실△논설위원 박용 ◇편집국△부국장 유재동 ◇부장△산업1부 김현수△산업2부 신수정△경제부 이상훈△사회부 한상준△정책사회부 정임수 ◇팀장△전략영상팀 임현석 ■채널A ◇보도본부△부본부장 홍성규(뉴스커넥트랩장 겸직) ◇랩장△디지털랩 박소윤 ◇부장△편집2부 노은지△경제산업부 이현수△국제문화스포츠부 구가인 ◇팀장△특별취재팀 조영민 △디지털뉴스팀 김범석△뉴스룸기획팀 조현선△뉴스브릿지팀 황순욱 ■포춘코리아 △부사장 배정윤△편집국장 김타영

이재명 정부 출범 이후 금융 정책에 자주 등장하는 단어가 ‘소비자 보호’입니다. 금융을 성장의 도구로 쓰되, 그 과정에서 소비자가 손해 보는 일은 없게 하겠다는 메시지이지요. 이찬진 금융감독원장은 이 가치를 현장에서 직접 챙깁니다. 불완전판매와 금융사고, 내부통제 실패에 대해 금융사 책임을 선명히 하고 있습니다. 29일 금융권에 따르면 KB국민은행과 하나은행, 농협은행은 나란히 연말 인사에서 최고소비자보호책임자(CCO)를 교체했고, 일부는 직급을 높였습니다. 신임 CCO인 국민은행 박선현 부행장은 강북영업본부를 맡은 지 1년 만에 이동했고, 하나은행 박영미 부행장과 농협은행 박장순 부행장은 이번 인사에서 승진하며 부행장이 됐습니다. 소비자 보호를 ‘임원급 과제’로 격상시킨 것이죠. 신한은행은 ‘대부’ 박현주 부행장을 유임시켰습니다. 2022년 1월부터 CCO를 맡아온 박 부행장은 은행권에서 가장 오래 이 자리를 지킨 인물입니다. 순환보직이 일상인 은행 조직에서 이례적이지만, 소비자보호 플랫폼 고도화와 사고 예방 성과가 뒷받침됐다는 평가가 나옵니다. 이 지점에서 CCO 자리가 새삼 주목받습니다. 은행의 ‘꽃’인 부행장인 데다, 금감원이 금융소비자보호 거버넌스 모범관행을 통해 ‘2년 임기 보장’을 권고하고 있어, 1년 임기가 일반적인 다른 임원보다 안정적인 보직처럼 보입니다. 하지만 실제 현장에서는 전혀 다른 해석도 나옵니다. 사고에 대비해 책임자를 명확히 정해놓은 금융회사 ‘책무구조도’가 본격 도입되면서 소비자 보호라는 책임의 가장 ‘앞자리’에 서 있기 때문입니다. 은행 내부에서는 “2년이 보장돼 좋은 자리이긴 한데, 요즘같이 사고가 잦으면 제일 먼저 나갈 수도 있다”는 말이 나옵니다. 자칫 ‘독 든 성배’가 될 수 있다는 의미입니다. 금융당국의 기대는 분명합니다. 실무 단계에서 걸러지지 않은 리스크를 임원급에서 한 번, 두 번 더 걸러내라는 주문입니다. 사고가 발생하면 이미 받은 성과급도 환수하는 ‘클로백 조항’까지 더해지면 임원의 책임은 더욱 커질 것입니다. 직급까지 올리며 소비자 보호를 전면에 내세운 게 은행의 ‘착한 얼굴’일 수도 있지만, 회장이나 은행장 대신 책임질 사람을 내세운 것이란 해석도 나옵니다. 이 구조가 실제 금융사고를 줄이는 역할을 할지 아직은 알 수 없습니다. 분명한 점은 지금 은행에서 소비자 보호는 가장 앞에 서 있으면서, 가장 무거운 부담을 떠안은 자리가 됐다는 사실입니다.

한국이 ‘수출 7000억 달러 클럽’에 이름을 올렸다. 미국·독일·중국·일본·네덜란드에 이어 세계 6번째다. 도널드 트럼프 미국 대통령의 ‘관세 전쟁’을 뚫고 달성한 신기록이란 점에서 더 의미가 크다는 평가가 나온다. 산업통상부와 관세청은 29일 오후 1시 3분 기준으로 올해 연간 수출액 잠정 집계치가 7000억 달러를 넘어섰다고 밝혔다. 2018년 세계 7번째로 수출 6000억 달러를 돌파한 이후 7년 만에 1000억 달러 성장을 이뤄냈다. 한국에 추월당한 나라는 프랑스다. 올해 초만 해도 미국발 관세 리스크와 전 세계에 번진 보호무역주의 영향으로 지난해 정점을 찍은 수출이 내리막길을 걸을 거란 예상이 우세했다. 실제로도 상반기 수출은 전년 대비 감소했다. 그러나 하반기 대미 관세 협상 타결로 수출 불확실성이 점점 걷히면서 수출 강국 특유의 뒷심이 발동되기 시작했다. 수출 효자는 역시 반도체였다. 반도체 수출액은 11월에 누적 1526억 달러로 지난해 연간 실적 1419억 달러를 이미 넘어섰다. 자동차는 최대 수출국인 미국의 관세 부과에도 올해 역대 최대 실적을 기록할 전망이다. 한미 자유무역협정(FTA) 체결로 미국과 사실상 0% 관세로 사고팔던 자동차에 4월부터 25%, 11월부터 15%의 관세가 부과됐고, 전기차 캐즘(일시적 수요 정체)이 여전한 가운데서도 실적은 꺾이지 않았다. 조선업이 역대급 호황기를 맞으면서 선박도 수출 신기록을 쓰는 데 기여했다. 미국과 중국 의존도를 조금이나마 낮춘 것도 도움이 됐다. 미중 대신 아세안, 유럽연합(EU), 중남미에 대한 수출 비중을 늘리고, 중동과 글로벌 사우스(남반구 신흥·개발도상국) 공략에 나선 것이 미국의 관세 리스크와 중국의 반한 정서를 극복하는 데 주효했다. 외국인 직접 투자도 상반기 ‘-14.6%’라는 실적 부진을 딛고 연간 최대인 350억 달러를 기록했다. 10월 말 경주에서 열린 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의 개최를 계기로 인공지능(AI)·반도체 등 첨단 산업 분야에서 투자 유치에 나선 결과다. 특히 고용 창출 효과가 큰 ‘그린필드 투자’(부지 확보 후 공장을 짓는 투자)가 대거 유입됐다는 점도 한국 경제에 호재다. 다만, 연평균 역대 최고 수준의 원달러 환율이 역대 최대 수출 실적으로 이어졌다는 분석도 나온다. 원화값 하락으로 수출 제품에 가격 경쟁력이 생기면서 실적이 좋아졌단 것이다.

보수 인사들 요직 발탁 ‘거국 내각’국힘 “당성 최우선 부각되는 국면” ‘보수 경제통’ 이혜훈 기획예산처 장관 후보자의 전격 발탁으로 이재명 대통령의 ‘공격적 확장’ 기조가 재확인되면서 보수 진영의 위기감이 고조되고 있다. 대선 전부터 전략적 우클릭 행보를 보였던 이 대통령이 사실상 ‘거국 내각’을 꾸리면서 국민의힘의 입지가 좁아지고 있는 탓이다. 지방선거 전 보수 인사의 추가 영입 가능성까지 거론돼 야당은 비상이 걸린 모습이다. 이 후보자 발탁에 대해 여권은 29일 이 대통령의 ‘실용·통합’ 의지라고 거듭 강조했다. 김남준 청와대 대변인은 유튜브 ‘매불쇼’에서 “(이 후보자가) 초기부터 경제와 관련된 인적 풀에 포함이 됐던 것으로 안다”며 “다른 목소리를 내는 게 이재명 정부가 리스크가 적은 정책 방향을 선택·집행하는 데 도움 될 것이라는 측면에서 낙점한 것”이라고 설명했다. 정청래 더불어민주당 대표는 유튜브 ‘새날’에 출연해 “이 대통령의 고유한 인사권”이라며 “이 후보자가 과거의 허물이 있다면 그 부분은 반성하고 새로운 각오를 할 수 있도록 채찍은 가하되 이 대통령의 결정은 믿고 도와달라”고 말했다. 정치권에선 이 후보자 발탁은 대선 당시부터 이어 온 이 대통령의 중도·보수 확장 기조의 연장선상이라는 분석이 지배적이다. 이 대통령은 탄핵 국면이던 지난 2월에 이미 “앞으로 민주당은 중도 보수로, 오른쪽을 맡아야 한다”고 밝힌 바 있다. 탄핵으로 혼란을 겪던 국민의힘을 정당 스펙트럼상 ‘오른쪽 끝’으로 몰아가겠다는 의도로 해석됐다. 실제 이 대통령은 대선 전후 폭넓은 확장 행보를 보였다. 이명박(MB) 정부 법제처장 출신인 이석연 국민통합위원장, 보수 정당 3선 출신인 권오을 국가보훈부 장관 기용 등이 대표적이다. 이 대통령은 경기 성남시장 시절부터 ‘누구의 사람’은 따지지 않는다는 원칙을 강조해 왔다. 경기지사 시절에는 “성남시장 때 ‘누구의 꼬붕이다’, ‘누구 사람이다’라는 투서가 많았지만 전임 시장의 측근이라도 실력이 있으면 중용했다”는 취지의 발언을 자주 했다고 한다. 다만 이 대통령은 이 후보자의 계엄·탄핵 관련 발언에 대해선 명확한 의사 표명을 주문했다고 한다. 강유정 청와대 대변인은 “(내란 관련 발언 등에 대해) 명확한 입장 표명이 필요하다는 (이 대통령의) 얘기가 있었다”고 설명했다. 이 후보자는 30일 출근길 문답을 통해 과거 발언에 대한 공식 입장을 밝힐 예정이다. 국민의힘은 이 후보자를 맹비난하고 있지만 물밑에선 상당한 위기감이 감돈다. 특히 내년 6월 지방선거를 앞두고 이 대통령이 더 공격적인 확장 정책을 쓸 경우 국민의힘의 고립이 심화될 것이란 우려가 적지 않다. 경기도의 한 국민의힘 원외위원장은 “마땅한 경기지사 후보군이 없어 ‘줄투표’도 어려운 상황이 되면 현역 단체장 중에 투항 인원이 나올 수도 있다”고 말했다. 그러나 장동혁 국민의힘 대표는 이날 전남 해남군 현장 시찰에 앞서 기자들과 만나 “우리가 당성을 최우선으로 해야 한다는 것이 오히려 더 중요하게 부각되는 국면”이라고 진단했다. 국민의힘 원외당원협의회는 이날 이 후보자를 겨냥해 “은전 30냥에 예수를 판 유다처럼 혹독한 역사적 평가를 면치 못할 것”이라고 비판했다. 반면 이준석 개혁신당 대표는 최고위원회의에서 “누군가 등을 돌렸다면 왜 떠났는지 그 이유를 살펴야지 떠난 사람을 저주해서 무엇을 얻겠느냐”고 했다.

이재명 정부 출범 이후 금융 정책에 자주 등장하는 단어가 ‘소비자 보호’입니다. 금융을 성장의 도구로 쓰되, 그 과정에서 소비자가 손해 보는 일은 없게 하겠다는 메시지이지요. 이찬진 금융감독원장은 이 가치를 현장에서 직접 챙깁니다. 불완전판매와 금융사고, 내부통제 실패에 대해 금융사 책임을 선명히 하고 있습니다. 29일 금융권에 따르면 KB국민은행과 하나은행, 농협은행은 나란히 연말 인사에서 최고소비자보호책임자(CCO)를 교체했고, 일부는 직급을 높였습니다. 신임 CCO인 국민은행 박선현 부행장은 강북영업본부를 맡은 지 1년 만에 이동했고, 하나은행 박영미 부행장과 농협은행 박장순 부행장은 이번 인사에서 승진하며 부행장이 됐습니다. 소비자 보호를 ‘임원급 과제’로 격상시킨 것이죠. 신한은행은 ‘대부’ 박현주 부행장을 유임시켰습니다. 2022년 1월부터 CCO를 맡아온 박 부행장은 은행권에서 가장 오래 이 자리를 지킨 인물입니다. 순환보직이 일상인 은행 조직에서 이는 이례적이지만, 소비자보호 플랫폼 고도화와 사고 예방 성과가 뒷받침됐다는 평가가 나옵니다. 이 지점에서 CCO 자리가 새삼 주목받습니다. 은행의 ‘꽃’인 부행장인 데다, 금감원이 금융소비자보호 거버넌스 모범관행을 통해 ‘2년 임기 보장’을 권고하고 있어, 1년 임기가 일반적인 다른 임원보다 안정적인 보직처럼 보입니다. 하지만 실제 현장에서는 전혀 다른 해석도 나옵니다. 사고에 대비해 책임자를 명확히 정해놓은 금융회사 ‘책무구조도’가 본격 도입되면서 소비자 보호라는 책임의 가장 ‘앞자리’에 서 있기 때문입니다. 은행 내부에서는 “2년이 보장돼 좋은 자리이긴 한데, 요즘같이 사고가 잦으면 제일 먼저 나갈 수도 있다”는 말이 나옵니다. 자칫 ‘독 든 성배’가 될 수 있다는 의미입니다. 금융당국의 기대는 분명합니다. 실무 단계에서 걸러지지 않은 리스크를 임원급에서 한 번, 두 번 더 걸러내라는 주문입니다. 사고가 발생하면 이미 받은 성과급도 환수하는 ‘클로백 조항’까지 더해지면 임원의 책임은 더욱 커질 것입니다. 직급까지 올리며 소비자 보호를 전면에 내세운 게 은행의 ‘착한 얼굴’일 수도 있지만, 회장이나 은행장 대신 책임질 사람을 내세운 것이란 해석도 나옵니다. 이 구조가 실제로 금융사고를 줄이는 역할을 할지 아직은 알 수 없습니다. 분명한 점은 지금 은행에서 소비자 보호는 가장 앞에 서 있으면서, 가장 무거운 부담을 떠안은 자리가 됐다는 사실입니다.

대구시장 출마를 공식 선언한 추경호 국민의힘(대구 달성) 의원이 “35년간의 경제 부처 근무와 3선 국회의원을 지내면서 경제 전 분야를 망라한 경험을 대구 경제를 살리는 데 쏟을 것”이라고 밝혔다. 이재명 정부 초대 기획예산처 장관 후보자로 발탁된 이혜훈 전 국민의힘 의원을 향해선 “자신과 이재명 정부의 경제 철학이 부합하는지 곰곰이 생각해 보라”고 비판했다. 추 의원은 29일 오후 대구 수성구 범어동 국민의힘 대구시당사에서 기자회견을 열고 “대구에 필요한 것은 경제를 알고 현안을 풀 줄 아는 리더십”이라며 이같이 말했다. 앞서 이날 오전 페이스북을 통해 시장 출마를 공식한 그는 “어떤 분 못지않게 경제에 복지, 경제, 사회 정치 모든 분야에 나름대로 경험을 갖고 있다”며 자신이 대구시장 적임자임을 강조했다. 그는 또 시장에 당선될 경우 임기 대부분이 이재명 대통령 임기와 맞물린다는 지적에 대해서는 “저는 대구에 정치를 하러 온 것이 아니라 일을 하러 온 것”이라며 “3선 국회의원을 하면서 잠시 여당을 했고, 대부분은 야당 소속이었지만 그런 와중에도 지역 현안을 해결해 왔다”고 반박했다. 그러면서 “대구 발전과 시민의 삶이 더 나아지도록 하는 데 어느 정권인 지는 아무 관계가 없다고 생각하며 이는 이재명 정권도 생각이 같으리라고 본다”고 덧붙였다. 다만, 추 의원은 자신을 둘러싼 사법 리스크와 관련해서는 “향후 진행되는 재판 과정에 성실히 임해서 진실을 당당히 밝혀나갈 그런 생각”이라며 “반대 진영에서는 정치 공세를 할 것이고, 그 공세는 정치 공작에 의한 정치 탄압인 만큼 당당히 맞설 것”이라고 목소리를 높였다. 당내 경선 과정에서 이에 대한 언급이 나올 경우 대책을 묻는 말에는 “우리 진영 경쟁 후보자들이 그런 말씀을 하겠느냐”며 “저와 힘을 합쳐서 오히려 이겨내야 하는 것 아니냐”고 반문했다. 이 자리에선 이 대통령이 이혜훈 전 의원을 기획예산처 장관 후보자로 임명한 데 대한 입장을 묻는 질문도 나왔다. 윤석열 정부에서 경제부총리 겸 기획재정부 장관을 지낸 추 의원은 “장관급 정무직은 자기의 소신과 정부의 국정 철학이 같은지가 굉장히 중요하다”라며“그런 점에서 이 후보자는 평소에 경제 전문가를 자처하며 지금까지 해온 발언과 소신, 철학이 이재명 정권과 과연 맞는지 스스로 대조표를 놓고 생각해보길 바란다”고 꼬집었다. 한편, 현역 국회의원 중 추 의원이 가장 먼저 대구시장 출마를 공식 선언하면서 선거판도 요동칠 것으로 보인다. 앞서 주호영 국회부의장(국민의힘·대구 수성갑)도 출마 상당 부분 준비했으며 마지막 고심 중이라고 밝힌 바 있다. 이 밖에도 국민의힘에선 김상훈·윤재옥·유영하·최은석 의원과 이진숙 전 방송통신위원장, 배광식 대구 북구청장, 이태훈 대구 달서구청장, 이재만 전 대구 동구청장 등이 후보로 거론된다. 여권에서는 김부겸 전 국무총리 추대론이 지속해서 나오는 가운데 홍의락 전 의원도 출마 의사를 밝힌 상태다.

호텔 재벌 힐튼 가문의 상속인이자 사업가로 활동 중인 패리스 힐튼(44)이 최근 미국 캘리포니아주 베벌리힐스에서 매입한 6,300만 달러(약 900억 원) 규모의 저택을 두고 현금 매입 이후 대출을 설정한 배경에 관심이 쏠리고 있다. 힐튼은 해당 저택을 먼저 매입한 뒤 이를 담보로 대출(주택담보대출·모기지)을 설정한 것으로 알려졌다. 미국 경제 매체 포천은 28일(현지시간) 힐튼이 베벌리힐스의 해당 저택을 매입한 뒤 주택을 담보로 4,375만 달러(약 620억 원)의 모기지를 설정했다고 보도했다. 이 주택은 할리우드 배우 마크 월버그의 이전 거주지다. 이런 방식은 초고액 자산가들 사이에서는 드문 일이 아니라는 평가다. 현금을 한 번에 투입하기보다 모기지를 활용해 자금의 유동성을 확보하고 투자 수익률이 더 높은 자산에 운용하는 전략이 일반적이라는 설명이다. 부동산 업계 전문가들도 이런 판단이 합리적이라고 본다. 미국 하와이 지역의 부동산 중개인 에번 할로우는 포천에 “초고액 자산가들은 현금을 전액 지불할 수 있어도 자금을 묶어두기보다 계속 운용하기 위해 모기지를 활용하는 경우가 많다”며 “모기지 금리보다 높은 수익을 기대할 수 있다면 대출을 유지하는 편이 더 효율적인 선택이 될 수 있다”고 밝혔다. 플로리다에서 고급 주택 거래를 담당해온 컴퍼스의 럭셔리 세일즈 디렉터 밀티아디스 카스타니스도 “초고액 자산가들은 모기지를 부담이 아닌 자산 전략의 하나로 본다”며 “부동산·사업·투자 전반에서 자금 운용의 선택지를 넓히기 위한 수단으로 대출을 활용한다”고 설명했다. ◆ 왜 주목받나, 한국에서도 통할까 이런 전략이 주목받는 이유는 명확하다. 현금으로 주택을 매입하면 거래가 단순해지고 협상력이 높아진다. 이후 주택을 담보로 대출을 설정하면 자산을 확보한 상태에서 현금을 다시 운용할 수 있어 유동성이 커진다. 초고액 자산가들에게 대출은 부채라기보다 자산 운용의 선택지를 넓히는 도구로 활용된다는 평가다. 국내 주택담보대출은 규제와 금리 구조가 미국과 달라 같은 방식의 적용에는 한계가 있다. 다만 부채를 무조건 피하기보다 금리 수준과 상환 부담, 현금 흐름을 함께 고려해 판단해야 한다는 점에서는 참고할 만하다는 지적이 나온다. 그렇다면 이런 전략을 일반 소비자도 그대로 따라 해도 될까. 전문가들은 자산 규모와 소득 안정성이 전혀 다른 만큼 신중한 접근이 필요하다고 조언한다. 초고액 자산가와 달리 일반 가계는 시장 변동성이나 금리 상승에 더 크게 노출될 수 있어 모기지를 투자 수단으로 활용할 경우 오히려 재무 부담이 커질 수 있다는 것이다. 다만 이 사례가 던지는 메시지는 분명하다는 평가다. 무조건 부채를 줄이는 것이 정답이 아니라 금리·수익률·리스크를 함께 고려해 자산을 배분해야 한다는 점이다. 전문가들은 “대출을 쓰느냐 마느냐보다, 자신의 재무 구조 안에서 감당 가능한 수준인지가 핵심”이라고 강조했다. 결국 힐튼 상속인의 선택은 ‘부채를 피하느냐’의 문제가 아니라, 자산 규모에 따라 부채를 바라보는 시각 자체가 달라진다는 점을 보여주는 사례로 읽힌다. 패리스 힐튼은 2000년대 초 리얼리티 쇼 심플 라이프(The Simple Life)를 통해 대중적 인지도를 얻은 인물이다. 이후 방송 활동을 발판으로 패션·향수·뷰티 등 다양한 브랜드 사업을 전개하며 활동 영역을 넓혀왔다.

호텔 재벌 힐튼 가문의 상속인이자 사업가로 활동 중인 패리스 힐튼(44)이 최근 미국 캘리포니아주 베벌리힐스에서 매입한 6,300만 달러(약 900억 원) 규모의 저택을 두고 현금 매입 이후 대출을 설정한 배경에 관심이 쏠리고 있다. 힐튼은 해당 저택을 먼저 매입한 뒤 이를 담보로 대출(주택담보대출·모기지)을 설정한 것으로 알려졌다. 미국 경제 매체 포천은 28일(현지시간) 힐튼이 베벌리힐스의 해당 저택을 매입한 뒤 주택을 담보로 4,375만 달러(약 620억 원)의 모기지를 설정했다고 보도했다. 이 주택은 할리우드 배우 마크 월버그의 이전 거주지다. 이런 방식은 초고액 자산가들 사이에서는 드문 일이 아니라는 평가다. 현금을 한 번에 투입하기보다 모기지를 활용해 자금의 유동성을 확보하고 투자 수익률이 더 높은 자산에 운용하는 전략이 일반적이라는 설명이다. 부동산 업계 전문가들도 이런 판단이 합리적이라고 본다. 미국 하와이 지역의 부동산 중개인 에번 할로우는 포천에 “초고액 자산가들은 현금을 전액 지불할 수 있어도 자금을 묶어두기보다 계속 운용하기 위해 모기지를 활용하는 경우가 많다”며 “모기지 금리보다 높은 수익을 기대할 수 있다면 대출을 유지하는 편이 더 효율적인 선택이 될 수 있다”고 밝혔다. 플로리다에서 고급 주택 거래를 담당해온 컴퍼스의 럭셔리 세일즈 디렉터 밀티아디스 카스타니스도 “초고액 자산가들은 모기지를 부담이 아닌 자산 전략의 하나로 본다”며 “부동산·사업·투자 전반에서 자금 운용의 선택지를 넓히기 위한 수단으로 대출을 활용한다”고 설명했다. ◆ 왜 주목받나, 한국에서도 통할까 이런 전략이 주목받는 이유는 명확하다. 현금으로 주택을 매입하면 거래가 단순해지고 협상력이 높아진다. 이후 주택을 담보로 대출을 설정하면 자산을 확보한 상태에서 현금을 다시 운용할 수 있어 유동성이 커진다. 초고액 자산가들에게 대출은 부채라기보다 자산 운용의 선택지를 넓히는 도구로 활용된다는 평가다. 국내 주택담보대출은 규제와 금리 구조가 미국과 달라 같은 방식의 적용에는 한계가 있다. 다만 부채를 무조건 피하기보다 금리 수준과 상환 부담, 현금 흐름을 함께 고려해 판단해야 한다는 점에서는 참고할 만하다는 지적이 나온다. 그렇다면 이런 전략을 일반 소비자도 그대로 따라 해도 될까. 전문가들은 자산 규모와 소득 안정성이 전혀 다른 만큼 신중한 접근이 필요하다고 조언한다. 초고액 자산가와 달리 일반 가계는 시장 변동성이나 금리 상승에 더 크게 노출될 수 있어 모기지를 투자 수단으로 활용할 경우 오히려 재무 부담이 커질 수 있다는 것이다. 다만 이 사례가 던지는 메시지는 분명하다는 평가다. 무조건 부채를 줄이는 것이 정답이 아니라 금리·수익률·리스크를 함께 고려해 자산을 배분해야 한다는 점이다. 전문가들은 “대출을 쓰느냐 마느냐보다, 자신의 재무 구조 안에서 감당 가능한 수준인지가 핵심”이라고 강조했다. 결국 힐튼 상속인의 선택은 ‘부채를 피하느냐’의 문제가 아니라, 자산 규모에 따라 부채를 바라보는 시각 자체가 달라진다는 점을 보여주는 사례로 읽힌다. 패리스 힐튼은 2000년대 초 리얼리티 쇼 심플 라이프(The Simple Life)를 통해 대중적 인지도를 얻은 인물이다. 이후 방송 활동을 발판으로 패션·향수·뷰티 등 다양한 브랜드 사업을 전개하며 활동 영역을 넓혀왔다.

펌프킨은 ‘2026년 서울특별시 전기버스 급속충전시설 보급 및 설치·관리운영 보조사업’ 수행기관으로 선정 국내 유일 8년 연속 서울시 전기버스 급속충전 보조사업을 수행하게 됐다고 29일 밝혔다. 펌프킨은 서울시 전기버스 충전서비스 운영에서 ‘운수사의 운영 안정성’을 최우선 가치로 두고 전기상용차 충전서비스 체계를 고도화하고 있다. 전기버스 충전은 대규모 전력 공급과 차량 배차·운행 계획과 밀접하게 연계돼 있어, 충전기 장애나 기술적 이상 발생 시 대중교통 운행에 영향을 줄 수 있다. 이에 펌프킨은 충전기 제조 기술과 유지보수 체계를 바탕으로 충전시설 운영 리스크를 관리하고 있고 설명했다. 펌프킨은 2026년 사업 수행을 위해 ▲통합관제 시스템 고도화 ▲현장 대응 체계 강화 ▲차고지 환경 개선을 위한 기술 적용을 주요 과제로 추진할 계획이다. 통합관제 부문에서는 충전기 상태와 차량별 충전 이력 등 운영 데이터 분석을 통해 다수 운수사가 공동 이용하는 충전 인프라의 운영 효율을 높이고, 전기버스 배터리 분석과 연계한 화재 안전 서비스도 지원한다. 현장 대응 측면에서는 서울시 전담 유지보수 조직을 중심으로 충전기 오류 발생 시 신속한 조치를 위한 대응 절차를 운영할 예정이다. 또한 펌프킨은 서울시 공영차고지의 공간 제약과 동선 혼잡 문제를 개선하기 위해 4대 동시 충전 가능한 ‘상부형 급속충전기’ 도입을 본격화한다. 상부형 충전기는 충전소 구축 부지가 제한된 차고지 환경에서도 효율적인 충전 동선을 확보해 공간 활용성을 높이고 안정적인 충전서비스 운영을 지원할 것으로 기대된다. 서울시가 2026년 사업 방향을 기존 설치 중심에서 설치·운영·사후관리까지 포함하는 충전서비스 중심으로 전환함에 따라, 펌프킨은 이번 사업 수행을 통해 전기상용차 충전 인프라 운영 경험을 바탕으로 서비스 체계를 지속적으로 고도화할 계획이다. 향후 지자체와 운수사 수요를 반영한 상용차 전용 충전서비스 운영 모델을 확대해 나간다는 방침이다. 최용길 펌프킨 대표이사는 “서울특별시 정책 전환 방향에 부합할 수 있도록 시내버스와 마을버스가 충전하는 공영·자가차고지의 특성을 고려하고 운수회사들과 장기적으로 함께 성장할 수 있는 저비용·고효율 충전서비스 사업모델을 공동으로 개발하여 제공할 것”이라며 “충전기를 이용하는 운수회사와 사용자들의 편리성 향상을 위한 충전기의 통합관제 기능을 고도화하고 현장 유지관리 체계의 신속성을 강화해, 전기버스 충전서비스의 안정적인 운영 기반을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

추경호 국민의힘(대구 달성) 의원이 내년 6월 3일 치러지는 제9회 전국동시지방선거 대구시장 출마를 공식 선언했다. 추 의원은 29일 오전 페이스북을 통해 “대구시장 선거를 통해 이재명 정권과 정치 특검의 편향되고 왜곡된 정치탄압의 심판이 아니라 대구와 대한민국을 사랑하는 대구시민의 엄정한 평가와 심판을 받겠다”며 이같이 밝혔다. 그러면서 “이제 오직 대구 경제 발전이라는 무거운 책임감으로 승부하겠다”고 덧붙였다. 그는 대구시장 출마를 두고 상당시간 고심해왔다는 소회도 밝혔다. 추 의원은 “그동안 저를 아껴주시는 많은 시민의 조언과 말씀을 경청하며 숙고에 숙고를 거듭했다”고 했다. 추 의원은 대구 경제의 어려움을 언급하며 ‘경제 전문가’가 차기 시장이 돼야 한다는 주장도 펼쳤다. 그는 “대구는 대한민국 3대 도시라는 과거의 영광을 뒤로한 채 깊은 침체에 빠져 있어 시민들의 한숨은 날로 깊어지고, 청년들은 일자리를 찾아 고향을 떠나는 걸 당연하게 여기고 있다”며 “이제 정말 대구 경제를 살려야 하며, 지금 대구에 필요한 건 경제를 알고, 경제 현안을 풀 줄 아는 경제 리더십”이라고 강조했다. 그는 또 “저는 35년간 경제관료로 일하며 대한민국 경제정책과 예산을 책임져 왔고, 경제부총리 겸 기획재정부 장관으로 국가 경제의 키를 잡았다”며 “또 3선 국회의원과 원내대표를 거치며 정책을 현실로 만들어내는 정치적 역량과 네트워크를 쌓아온 만큼 평생 경제·행정·정치 분야에서 쌓아 온 모든 경험과 성과에 진심을 더해, 고향 대구에 온전히 쏟아붓고자 한다”고 했다. 추 의원은 자신의 사법리스크에 대해선 정면 돌파하겠다는 의지도 드러냈다. 그는 “저에 대한 정치적 공격이 계속될지 모르지만, 저열한 정치탄압과 정치보복에는 단호히 맞서 반드시 이겨내겠다”며 “사법적 진실은 법정에서 당당히 가려내겠다”고 밝혔다.

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.