새해를 맞은 전자·정보기술(IT) 업계가 2일 일제히 신년사를 내고 글로벌 선도 기업으로의 도약을 강조했다. 특히 지난해 수출을 견인한 반도체 업계는 자신감을 내비치면서도 경쟁이 심화하는 대외 환경에 대비할 것을 주문했다. 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문장(부회장)은 이날 임직원에게 신년사를 공지하고 “지난해 한 해는 고대역폭메모리(HBM) 사업 회복, 파운드리(반도체 위탁생산) 수주 활동 강화, 이미지센서 글로벌 고객 유치 등의 성과를 이뤄냈다“며 ”HBM4가 고객들에게 ‘삼성이 돌아왔다’는 평가까지 받으며 차별화된 성능 경쟁력을 보여줬다“고 말했다. 그러면서 ”우리는 로직부터 메모리, 파운드리, 선단 패키징을 모두 갖춘 ‘원스톱 설루션’이 가능한 세계 유일의 반도체 회사“라고 덧붙이며 임직원들을 독려했다. 이어 과거와 같은 월등한 경쟁 우위를 회복하기 위해서는 지속 성장할 수 있는 모멘텀을 확보해야 한다고 당부했다. 전 부회장은 ”지난해 성과는 기술 리더십 복원을 위한 초석에 불과하다“며 ”기술적으로 부족한 부분이 있지만 선단 공정 개발 완성도를 높이고 차별화 포인트를 발굴한다면 다가오는 기회를 우리 것으로 만들 수 있다“고 말했다. 전 부회장은 인공지능(AI) 시대에 맞춰 제품 중심에서 고객 지향 중심의 회사로 변화해야 한다는 점도 강조했다. 전 부회장은 “AI 시대에는 각 분야 기술의 결합이 가치를 좌우한다”며 ”로직, 메모리, 파운드리, 패키징을 아우르는 DS의 강점을 극대화하려면 조직 간 긴밀한 기술 협력 및 신속한 정보 공유가 필수“라고 강조했다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장도 이날 신년사를 통해 “2025년은 역대 최고의 성과를 달성하며 질적, 양적으로 분명한 성장을 이뤄낸 의미 있는 한 해였다”고 반추하며 “이제는 작년 성과를 발판으로 새로운 도전에 나서야 할 시점”이라고 말했다. 이어 “우리의 궁극적인 지향점은 단순히 1등이 되는 것을 넘어 고객의 만족을 최우선으로 하는 진정한 파트너 역할을 수행하고 사회의 지속 발전에 기여하는 초일류 기업으로 나아가는 것”이라며 “SKMS(SK 매니지먼트 시스템)를 바탕으로 한 기술 우위와 수익성 중심 경영 기조를 유지하면서도 미래를 준비하기 위해 충분한 투자와 노력을 기울여야 한다”고 말했다. 이를 위해 도전하는 ‘수펙스 정신’과 협동의 중요성을 강조했다. 곽 사장은 “업계를 선도한다는 동기부여는 극대화하되 패기 있게 도전하는 수펙스 정신과 끊임없이 점검하는 겸손한 태도, 협업의 문화 역시 지속돼야 한다”며 “치열한 기술적·전략적 논의를 통해 원 팀 정신을 완성하는 것 역시 중요하다”고 당부했다. 마지막으로 곽 사장은 “진정한 ‘풀 스택 AI 메모리 크리에이터’로 도약하기 위해 기존의 틀에 머무르지 않고 고객이 가장 필요로 하는 가치를 창의적인 방식으로 제시하고 구현해 나가는 노력도 필요하다”며 “고객에게 차별화된 제품을 제공하고 명확한 미래 비전을 제시하며 가장 신뢰받는 파트너로 자리매김하는 것은 물론, 초일류 기업으로 한 단계 도약하는 2026년을 함께 만들어가길 바란다”고 당부했다. 글로벌 수요가 둔화하고 있는 가전 업계에서는 제품과 기업 경쟁력을 높여야 한다는 위기 인식이 쏟아졌다. 노태문 삼성전자 디바이스경험(DX)부문장 사장은 신년사에서 “DX부문의 모든 디바이스와 서비스 생태계에 AI 기술을 유기적으로 통합해 고객에게 최고의 경험을 제공해야 한다”며 “AI를 활용해 일하는 방식과 사고까지 혁신해 업무 스피드와 생산성을 높여 나가자”고 강조했다. 노 사장은 “우리의 기술력과 선제적 리스크 관리 역량은 위기를 기회로 반전시키는 강력한 무기가 될 수 있다”며 “압도적인 제품력과 위기 대응력으로 시장 리더십을 확보하자”고 당부했다. 앞서 구광모 LG그룹 회장 역시 지난해 말 신년사 영상에서 “기술 패러다임과 경쟁의 룰이 바뀌는 상황에서 고객의 기대는 갈수록 높아지고 있다”며 “지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다”고 말한 바 있다. 구 회장은 “한 번 선택하면 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 파고들어야 한다”고 강조했다. 지난해 개인정보 보안 문제로 타격이 컸던 통신업계에선 변화와 AI 전환을 강조했다. 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)는 이날 신년사에서 “변화에 대한 두려움은 내려놓고 서로의 든든한 버팀목이 되자”고 말했다. 정 CEO는 “모든 위대한 변화는 처음에는 불가능해 보이고 인내를 요구하지만, 결국에는 찬란한 성장으로 기억된다”며 “누구나 AI로 자신만의 성과를 만들고, 회사의 성장이 구성원의 삶의 질을 함께 높이는 선순환을 만들자”고 강조했다. 이어 올해 SK텔레콤이 추진할 변화 과제로 ▲ 이동통신(MNO) 사업의 내실 강화 ▲ SK텔레콤만의 새로운 혁신 아이콘 창출 ▲ AI 전환(AX) 가속화를 제시했다. 김영섭 KT 대표는 “장기간의 조사 및 대책 마련에 직간접적으로 참여한 많은 임직원에게 각별히 감사의 마음을 전한다”며 “이제 전통적인 IT 영역·특정 부서만이 아니라 네트워크, 마케팅, CS 등 우리가 하는 일상의 모든 업무가 침해 공격의 대상이자 반드시 지켜야 하는 정보보안 대상”이라고 말했다. 이어 “전방위 보안 혁신 노력과 더불어 ‘열정’과 ‘속도’의 2026년 ‘붉은 말의 해’에도 AX 역량 강화와 이를 기반으로 한 혁신·과감한 도전을 이어 나간다면 고객과 시장이 인정하는 최고의 AX 혁신 파트너로 지속 성장해 갈 수 있을 것”이라며 지난해를 보내며 느낀 소회와 당부를 함께 전했다. 홍범식 LG유플러스 사장도 고객 신뢰를 바탕으로 한 성장을 강조했다. 홍 사장은 “지난해는 우리가 가져가야 할 차별적 경쟁력의 영역과 우선순위를 명확히 한 시기”라며 “2026년은 우리가 설계한 미래 경쟁력에 대해 성공 체험을 확대하고 실제 성공을 축적해 가는 해가 될 것”이라고 말했다. 그러면서 “‘T.R.U.S.T’(신뢰·다짐·용기·연대·변화)를 토대로 한 지속 가능한 성장을 달성하겠다”고 강조했다.

◇부점장 발령 ▲AI혁신부장 박문수 ▲IT개발부장 김동섭 ▲WM사업부장 정금옥 ▲각화동지점장 박용진 ▲광양지점장 정인경 ▲금호동지점장 장용관 ▲나주지점 겸 영산포지점장 최창식 ▲남순천지점장 이주영 ▲논현지점장 박성대 ▲농성동지점 겸 서구청지점장 임환열 ▲데이터상품전략부장 김형석 ▲동천동지점장 정영화 ▲동탄지점장 이경선 ▲디지털개발부장 김남진 ▲디지털미래사업부장 송석현 ▲디지털플랫폼부장 윤경남 ▲매월동지점장 최홍곤 ▲목포시청지점장 이승탁 ▲목포지점장 김총양 ▲무안지점장 김주연 ▲문화전당지점 겸 동구청지점장 노록곤 ▲백운동지점장 김일국 ▲법원지점장 윤동섭 ▲봉선금융센터장 오귀영 ▲부동산금융부장 김진혁 ▲부평지점장 김하섭 ▲상무버들지점장 오영화 ▲상무지점장 박건용 ▲서광주지점장 김현희 ▲서동지점장 장혜리 ▲송정지점장 이성욱 ▲수도권금융센터장 정준영 ▲수신전략부장 김순희 ▲수완지점장 이상현 ▲순천법조타운지점장 신영문 ▲신가신창지점장 김재경 ▲신성장사업부장 문상용 ▲신세계지점장 유정란 ▲신안동지점장 박용호 ▲신용분석실장 정민호 ▲쌍촌동지점장 강등구 ▲양산동지점장 유정님 ▲여서동지점장 이정자 ▲여수시청로지점장 김성일 ▲여신심사2부장 서진형 ▲여의도지점장 서경아▲역전지점장 주명선 ▲연금사업부장 박성숙 ▲영광지점장 김미옥 ▲영업기획부장 선종윤 ▲영업부장 박진영 ▲완도지점장 황민란 ▲외국인사업부장 차경섭 ▲용봉지점 겸 북구청지점장 배수정 ▲용해지점장 강효순 ▲월곡동지점장 최광철 ▲이사회사무국장 변정욱 ▲인사지원부장 박남규 ▲일곡동지점장 김경범 ▲임동지점장 김경미 ▲자금세탁방지부장 박병구 ▲장흥지점 겸 보성지점장 서창원 ▲전남대학교지점장 최기연 ▲전남영업부장 겸 영암지점장 김훈 ▲전략사업부장 전준훈 ▲조대병원지점장 최은희 ▲종합기획부장 박찬진 ▲준법감시부장 임숙경 ▲첨단2산단지점장 배인명 ▲투자금융부장 이동주 ▲하남공단1금융센터장 김두선 ▲하당지점장 정상현 ▲해남지점장 선무영 ▲화순지점장 안미선 ▲화정지점장 김대중 ▲효천지점장 서정혜 ◇부속팀장·수석부부장 발령 ▲리스크관리부 종합리스크팀장 김동현 ▲브랜드전략부 ESG사회공헌팀장 고경윤 ▲인사지원부 비서팀장 국정헌 ▲인사지원부 인재개발팀장 김상환 ▲정보보호부 개인정보보호팀장 김종원 ▲금융소비자보호부 수석부부장 김연욱▲부동산금융부 수석부부장 겸 심사역 남성준 ▲여신심사1부 수석부부장 겸 심사역 장원모 ▲연금사업부 수석부부장 선혁창 ▲자금시장부 수석부부장 김양미

새해를 맞을 때면 작년보다 올해가 더 힘든 해가 될 거란 전망이 주를 이룬다. 트럼프 리스크로 숨 가빴던 작년보다 더 어려운 국제정세를 맞이할 것인가. 작년 새해 주요 기사들의 전망은 대체로 트럼프 변수에 초점을 맞췄다. 트럼프의 재등장으로 미국의 패권 쇠퇴가 가속화되고 국제질서는 혼란에 빠질 것이란 점과 이에 따라 미중 전략경쟁이 심화되면서 무역전쟁 등으로 양국은 돌이킬 수 없는 디커플링 상태로 진입할 것이라는 점을 공통적으로 꼽았다. 현시점에서 첫 번째는 맞고, 두 번째는 틀렸다. 트럼프 정권은 관세를 만능 도구로 삼아 시장 보호, 투자 유치, 재정 적자 보전, 타국 외교정책 개입 등을 추구했다 자국이 제정한 국제규범과 규칙을 다반사로 무시하고 위반했다. 이제 미국은 패권국으로서의 책무 즉, 지구적 의제를 추진하거나 질서 유지에 기여할 의지를 보이지 않는다. 지난달 공표한 미국의 국가안보전략은 대외 관여를 선별적으로 축소하고 서반구 관리를 중시하는 트럼프식 먼로주의를 선보였다. 미주 대륙을 중심으로 이민과 마약, 중국의 우회수출로를 차단하고 상업적 이권과 전략적 요충지를 확보하는 자국우선주의의 결정판이다. 한편 ‘관세맨’은 중국에 대해 지난해 4월 사실상 금수 조치인 145% 관세로 위협했다. 인공지능(AI) 등 첨단기술 부문에서 대중 수출 및 투자 제한, 화웨이 반도체 수입 제한 등 중국의 AI 개발 억제를 위한 압박에 나섰다. 그러나 중국이 세계시장을 독점하고 있는 희토류 수출통제란 보복 조치로 반격하자 트럼프는 관세 부과를 3개월 유예하며 후퇴했다. 결국 지난해 10월 부산 미중 정상회담에서 미국은 중국이 희토류 및 기타 핵심 광물 수출통제 조치를 1년 연장하는 대가로 관세 유예 조치를 1년 연장하고, 펜타닐 관련 징벌적 관세를 10% 삭감해 주었다. 관세전쟁의 최대 피해자는 아이러니하게도 한국, 일본, 나토 회원국 등 동맹국이다. 이들은 동맹을 거래로 여기는 트럼프 정권과 잔혹한 협상을 치렀다. 안보 면에서 미국에 과잉 의존하는 구조적 취약성 때문이다. 관세 10% 삭감의 대가로 유럽연합(EU)은 6000억 달러, 한국은 3500억 달러, 일본은 5500억 달러의 대미 투자를 약속했다. 동시에 나토국은 GDP 대비 5%, 한국은 3.5%, 일본도 한국에 근접한 수치로 국방비 증액을 약속할 형편이다. 결국 미국에 ‘카드’를 갖지 못한 동맹국들은 1970년대 닉슨 쇼크와 유사한 트럼프 쇼크를 막기 위해 경제적 희생을 감수한 반면 카드를 가진 중국은 관세 폭탄을 피해 갔다. 중국을 국제질서 수정 세력이자 미국의 유일한 경쟁상대라 지목한 바이든 정권과 달리 트럼프 정권은 자국의 무역 재균형과 경제자립, 경제적 미래를 확보하기 위한 핵심적 거래 상대로 간주하고 있다. 미중 정상회담 이후 ‘전술적 데탕트’론이 나오는 배경이다. 올해 11월 중간선거에 정치생명이 달려 있는 트럼프는 중국의 경제 보복을 경계하며 협조적 자세를 지속할 것이다. 내년 제21차 당대회에서 4연임을 획책하는 시진핑 국가주석은 침체된 경제 부양을 위해 대미 관계의 안정화를 꾀할 것이다. 양국은 오는 4월 예정된 트럼프의 베이징 방문을 거치며 유화 국면을 이어 갈 가능성이 크다. 반면 한국 등 동맹국은 안보를 미국에 전적으로 의존해서는 안 된다는 뼈저린 교훈을 얻었다. 전략적 자율성을 확보하기 위해서는 상대국이 강압에 나서지 못하도록 억지 혹은 협상 카드를 보유해야 한다는 점도 깨달았다. 국내에서는 핵무장 등 ‘자립’론이 봇물을 이루고 있지만 현실적으로 한국의 자율성은 상호의존의 축소 및 차단을 의미하는 자립만으로 얻어지기 어렵다. 핵무장과 같은 군사적 자립은 머나먼 여정이고, 경제적 자립은 불가능하다. 적정한 수준의 상호의존으로 재균형을 추진하는 동시에 중국의 희토류와 같은 카드를 마련해야 한다. 우리의 안보·경제 투자는 단순히 미국의 억지력이나 인프라 재건의 보완재가 아니라 미국에 대체 불가한 필수재, 급소(chokepoint)가 될 수 있는 재화를 만들어 가는 전략적 선택이어야 한다. 미국에 대해 카드를 가져야 필수불가결한 동맹으로 대접받을 수 있다. 손열 연세대 국제학대학원 교수

저성장과 대외 불확실성이 장기화되는 가운데 금융권이 2026년을 앞두고 인공지능(AI) 전환과 리스크 관리, 생산적 금융을 핵심 과제로 제시했다. 외형 확대보다는 금융 본연의 역할과 기초 체력을 다지겠다는 인식이 은행·카드·보험·저축은행 업권 전반의 신년사에 공통적으로 담겼다. 31일 금융권에 따르면 은행연합회와 여신금융협회, 생명보험협회, 손해보험협회, 저축은행중앙회 등 주요 금융 협회장들은 2026년 신년사에서 불확실한 경영 환경을 언급하며 AI를 통한 경쟁력 제고와 내부 통제·건전성 강화, 실물 경제를 뒷받침하는 금융 역할을 새해 중점 과제로 제시했다. 은행권은 ‘신뢰·포용·선도’를 핵심 키워드로 내세웠다. 조용병 은행연합회 회장은 “금융산업은 경제의 혈맥으로서 우리 경제의 회복과 새로운 도전을 이끌어가야 한다”며 “견고한 건전성 유지를 최우선으로 금융시스템의 안정성을 확보하고, 내부통제의 실효성과 사전 예방적인 금융소비자 보호체계를 확립해야 한다”고 밝혔다. 생산적 금융 확대와 함께 “AI·데이터 활용 고도화, 스테이블 코인 등 디지털 자산 도입에 대한 선제적 대응”도 강조했다. 카드·캐피탈사를 아우르는 여신금융업권은 디지털 전환과 지급결제 혁신에 방점을 찍었다. 정완규 여신금융협회 회장은 “최근 우리 기술 환경은 AI 혁신 등으로 과거에 경험했던 그 어떤 때보다 빠르게 재편되고 있다”며 “신용카드사가 세계적으로도 우수성이 검증된 지급결제 인프라를 활용해 원화 스테이블코인 도입에 참여하고, 지급결제 시장에서 안전하고 편리하게 사용될 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 보험업계는 리스크 관리 강화, 소비자 보호를 전면에 내세웠다. 이병래 손해보험협회 회장은 “급격한 기술 혁신은 기업의 경쟁 우위 요소 자체를 근본적으로 변화시키고 있다”며 “리스크 대응 역량을 한층 더 강화하고, 사이버 리스크에 대해서도 선제적인 대응체계를 구축해야 한다”고 말했다. 김철주 생명보험협회 회장도 “AI 기술을 언더라이팅, 보험계리, 고객관리 등 보험 본업 전반으로 확장할 수 있도록 지원하겠다”며 “소비자 신뢰는 생명보험산업의 존립과 지속가능성을 좌우하는 가장 근본적인 가치”라고 강조했다. 저축은행업계 역시 건전성 회복과 생산적 금융을 핵심 과제로 제시했다. 오화경 저축은행중앙회 회장은 “연체율 안정과 흑자전환 성과를 바탕으로 2026년에는 서민금융·생산적 금융 활성화를 위한 제도개선을 추진하겠다”며 “IT시스템 안정성과 디지털 금융 경쟁력을 확보하고 금융소비자 신뢰 제고에 힘쓰겠다”고 밝혔다.

전 헤비급 세계 챔피언 앤서니 조슈아가 나이지리아에서 발생한 교통사고로 병원 치료를 받고 있다. 이 사고로 조슈아의 팀 관계자 2명이 숨지면서, 이번 사안은 단순한 스포츠 뉴스를 넘어 나이지리아의 도로 안전 문제와 글로벌 스타 이동 관리라는 국제적 이슈로 확산하고 있다. 사고는 29일(현지시간) 오전, 나이지리아 남서부를 잇는 라고스–이바단 고속도로에서 발생했다. 조슈아가 탑승한 렉서스 SUV는 도로변에 정차해 있던 상업용 트럭을 들이받았다. 사고 직후 공개된 영상에는 상의를 벗은 조슈아가 파손된 차량에서 내려 스스로 걸어 응급차량으로 이동하는 모습이 담겼다. 조슈아의 프로모터 매치룸 복싱과 현지 주정부는 공동 성명을 통해 “조슈아는 사고 직후 병원으로 이송돼 검사를 받았으며 현재 안정적인 상태”라고 밝혔다. 현지 당국은 조슈아 외에도 또 다른 탑승자 1명이 치료를 받고 있다고 전했다. ◆ “과속·무리한 추월” 지목…나이지리아 고속도로 안전 논란 재점화 나이지리아 연방도로안전단(FRSC)은 초기 조사에서 사고 차량이 제한 속도를 초과한 상태로 추월을 시도하다가 제어력을 잃은 것으로 보인다고 밝혔다. FRSC는 과속과 잘못된 추월을 나이지리아 고속도로에서 반복되는 치명 사고의 대표적 원인으로 지목하며, 이번 사고 역시 구조적 안전 문제를 드러낸 사례라고 설명했다. 현지 언론들은 라고스–이바단 고속도로가 물류 차량과 장거리 이동 차량이 집중되는 핵심 교통 축임에도 불구하고, 정차 차량 관리와 단속이 미흡하다는 점을 다시 부각했다. 글로벌 스포츠 스타가 연루된 사고를 계기로 도로 인프라와 교통 통제 시스템 전반에 대한 재점검 요구도 커지고 있다. 이번 사고로 조슈아의 팀 관계자 시나 가미와 라티프 아요델레가 숨졌다. 매치룸 복싱은 두 사람이 조슈아와 오랜 기간 함께해 온 핵심 구성원이라고 밝혔다. 현지 당국은 사고 당시 차량을 누가 운전했는지에 대해서는 공개하지 않았으며, 정확한 사고 경위를 조사 중이다. ◆ 대형 흥행 경기 직후 대비…‘병원행’ 조슈아 vs ‘돈 과시’ 폴 조슈아는 사고 열흘 전인 19일 미국에서 열린 경기에서 유튜버 출신 복서 제이크 폴을 6라운드 KO로 꺾으며 화제의 복귀전을 치렀다. 이 경기는 넷플릭스가 참여한 대형 흥행 이벤트로 글로벌 팬들의 주목을 받았고, 폴은 이 대결로 약 1360억 원의 대전료를 받은 것으로 전해졌다. 폴은 KO패로 턱뼈 골절과 치아 손상 부상을 입었음에도 불구하고, 경기 이틀 뒤 전용기 안에서 돈뭉치를 펼쳐놓은 사진을 SNS에 올리며 또 다른 논란을 불렀다. 글로벌 스포츠 이벤트 이후 한쪽은 병원에 머물고, 다른 한쪽은 ‘돈 과시’ 장면으로 주목받는 극명한 대비가 국제 여론의 시선을 끌고 있다. ◆ 글로벌 스타 이동 리스크…‘사후 관리’도 국제 이슈로 온라인에서는 조슈아가 뒷좌석에 탑승해 있었다는 주장과 함께 안전벨트 착용 여부가 피해 규모를 갈랐을 가능성이 거론된다. 일부에서는 타이어 파손이나 도로 여건을 사고 원인으로 지목하지만, 이는 모두 공식 조사 결과가 나오기 전 단계의 추정이다. 국제 스포츠계에서는 이번 사고를 계기로 대형 글로벌 이벤트 이후 선수 이동과 안전 관리, 특히 교통 인프라가 취약한 지역에서의 리스크 관리 필요성을 지적하는 목소리도 나오고 있다. 조슈아는 이번 승리로 내년 타이슨 퓨리와의 대결 가능성이 거론되던 상황이었으나, 사고 이후 향후 일정에는 불확실성이 커졌다.

전 헤비급 세계 챔피언 앤서니 조슈아가 나이지리아에서 발생한 교통사고로 병원 치료를 받고 있다. 이 사고로 조슈아의 팀 관계자 2명이 숨지면서, 이번 사안은 단순한 스포츠 뉴스를 넘어 나이지리아의 도로 안전 문제와 글로벌 스타 이동 관리라는 국제적 이슈로 확산하고 있다. 사고는 29일(현지시간) 오전, 나이지리아 남서부를 잇는 라고스–이바단 고속도로에서 발생했다. 조슈아가 탑승한 렉서스 SUV는 도로변에 정차해 있던 상업용 트럭을 들이받았다. 사고 직후 공개된 영상에는 상의를 벗은 조슈아가 파손된 차량에서 내려 스스로 걸어 응급차량으로 이동하는 모습이 담겼다. 조슈아의 프로모터 매치룸 복싱과 현지 주정부는 공동 성명을 통해 “조슈아는 사고 직후 병원으로 이송돼 검사를 받았으며 현재 안정적인 상태”라고 밝혔다. 현지 당국은 조슈아 외에도 또 다른 탑승자 1명이 치료를 받고 있다고 전했다. ◆ “과속·무리한 추월” 지목…나이지리아 고속도로 안전 논란 재점화 나이지리아 연방도로안전단(FRSC)은 초기 조사에서 사고 차량이 제한 속도를 초과한 상태로 추월을 시도하다가 제어력을 잃은 것으로 보인다고 밝혔다. FRSC는 과속과 잘못된 추월을 나이지리아 고속도로에서 반복되는 치명 사고의 대표적 원인으로 지목하며, 이번 사고 역시 구조적 안전 문제를 드러낸 사례라고 설명했다. 현지 언론들은 라고스–이바단 고속도로가 물류 차량과 장거리 이동 차량이 집중되는 핵심 교통 축임에도 불구하고, 정차 차량 관리와 단속이 미흡하다는 점을 다시 부각했다. 글로벌 스포츠 스타가 연루된 사고를 계기로 도로 인프라와 교통 통제 시스템 전반에 대한 재점검 요구도 커지고 있다. 이번 사고로 조슈아의 팀 관계자 시나 가미와 라티프 아요델레가 숨졌다. 매치룸 복싱은 두 사람이 조슈아와 오랜 기간 함께해 온 핵심 구성원이라고 밝혔다. 현지 당국은 사고 당시 차량을 누가 운전했는지에 대해서는 공개하지 않았으며, 정확한 사고 경위를 조사 중이다. ◆ 대형 흥행 경기 직후 대비…‘병원행’ 조슈아 vs ‘돈 과시’ 폴 조슈아는 사고 열흘 전인 19일 미국에서 열린 경기에서 유튜버 출신 복서 제이크 폴을 6라운드 KO로 꺾으며 화제의 복귀전을 치렀다. 이 경기는 넷플릭스가 참여한 대형 흥행 이벤트로 글로벌 팬들의 주목을 받았고, 폴은 이 대결로 약 1360억 원의 대전료를 받은 것으로 전해졌다. 폴은 KO패로 턱뼈 골절과 치아 손상 부상을 입었음에도 불구하고, 경기 이틀 뒤 전용기 안에서 돈뭉치를 펼쳐놓은 사진을 SNS에 올리며 또 다른 논란을 불렀다. 글로벌 스포츠 이벤트 이후 한쪽은 병원에 머물고, 다른 한쪽은 ‘돈 과시’ 장면으로 주목받는 극명한 대비가 국제 여론의 시선을 끌고 있다. ◆ 글로벌 스타 이동 리스크…‘사후 관리’도 국제 이슈로 온라인에서는 조슈아가 뒷좌석에 탑승해 있었다는 주장과 함께 안전벨트 착용 여부가 피해 규모를 갈랐을 가능성이 거론된다. 일부에서는 타이어 파손이나 도로 여건을 사고 원인으로 지목하지만, 이는 모두 공식 조사 결과가 나오기 전 단계의 추정이다. 국제 스포츠계에서는 이번 사고를 계기로 대형 글로벌 이벤트 이후 선수 이동과 안전 관리, 특히 교통 인프라가 취약한 지역에서의 리스크 관리 필요성을 지적하는 목소리도 나오고 있다. 조슈아는 이번 승리로 내년 타이슨 퓨리와의 대결 가능성이 거론되던 상황이었으나, 사고 이후 향후 일정에는 불확실성이 커졌다.

- 카페24 PRO 글로벌, K-셀러의 글로벌 시장 진출 가속화 지원- 복잡한 통관·번역·물류 장벽 허물고 ‘자사 브랜드 중심’ 글로벌 운영 지원- 쇼피 입점 쉬워지고, 해외 CRM 자동운영으로 구매 전환율 높여 국내 온라인 쇼핑몰들의 해외 진출 문턱이 대폭 낮아지고 있다. 글로벌 이커머스 플랫폼 카페24(대표이사 이재석)가 선보인 ‘PRO 글로벌’ 서비스가 고도화된 자동화 기술을 앞세워 K-셀러들의 글로벌 시장 진출을 전방위적으로 지원한다. ■ 동남아·남미 7개국 ‘즉시 판매’… 자사몰 상품 그대로 연동 가장 큰 변화는 글로벌 마켓플레이스 ‘쇼피(Shopee)’와의 연동 강화다. 2025년 11월 기준, 카페24 운영자들은 마켓플러스를 통해 별도의 입점 절차 없이 동남아 6개국(필리핀, 베트남, 태국, 대만, 싱가포르, 말레이시아)과 남미의 브라질까지 총 7개국에 상품을 즉시 판매할 수 있게 됐다. 과거 해외 마켓 입점을 위해 평균 3~6개월이 소요되던 준비 기간은 이제 ‘원클릭’ 수준으로 단축됐다. 특히 자사몰에 등록된 상품 정보를 기반으로 국가별 통화 환산과 배송비 설정이 자동화되어, 판매자는 국내외 주문을 하나의 관리 화면에서 통합 처리하는 효율적인 운영이 가능하다. ■ “통관의 난제” HS코드, AI가 자동 생성해 리스크 차단 해외 판매의 최대 난관으로 꼽히는 ‘HS코드(국제 상품 분류 체계) 등록’ 문제도 해결책을 찾았다. 카페24는 상품명을 분석해 적합한 HS코드와 해외 통관 카테고리를 자동으로 생성하는 기능을 출시했다. HS코드는 국가별 기준이 복잡해 잘못 분류할 경우 관세 부과나 통관 지연 등 리스크가 컸다. 이번 자동 생성 기능은 수출입 당국 간의 해석 차이를 최소화하고, 특히 신제품이나 융복합 제품에 대한 정확한 분류를 지원해 전문 지식이 없는 운영자도 손쉽게 글로벌 통관 절차를 밟을 수 있도록 돕는다. ■ 현지 최적화 UX… 언어 장벽 없애고 구매 전환율 높여 글로벌 고객의 체류 시간을 늘리기 위한 ‘현지화’ 기술도 돋보인다. ‘언어 전환 팝업 자동 설정’ 기능은 고객의 브라우저 언어를 실시간 감지해 최적화된 언어 스토어로 안내한다. 일본 고객에게는 일본어로, 영어권 고객에게는 영어로 맞춤형 메시지를 띄우는 방식이다. 또한, 전문 번역 인력 없이도 국내몰의 ‘회사 소개’ 페이지를 해외몰에 맞게 자동 현지화하는 서비스도 제공된다. 기존의 디자인과 HTML 구조를 유지하면서 텍스트만 자연스럽게 번역 적용해 브랜드의 신뢰도를 높였다. ■ ‘재방문 유도’ CRM부터 ‘운임 20% 절감’ 물류까지 풀패키지 판매 이후의 사후 관리와 물류 경쟁력도 한층 강화됐다. 자동화 이메일 CRM 서비스는 ▲장바구니 리마인드 ▲신규 회원 첫 구매 유도 ▲비활성 고객 재유입 등 타겟팅 메시지를 발송해 재방문과 구매 전환을 유도한다. 물류 측면에서는 ‘FASTBOX’ 해외배송 서비스와의 연동을 통해 비용 효율을 높였다. EMS 대비 최대 17~20% 저렴한 운임을 제공하며, 건당 500원 수준의 합리적인 비용으로 수출신고 절차까지 자동화했다. 이를 통해 주문당 수작업 시간을 1~2분 내외로 단축하는 등 운영 효율성을 향상시켰다. 카페24 관계자는 “PRO 글로벌 서비스는 단순한 판매 채널 확장을 넘어, 통관·언어·물류 등 해외 진출의 고질적인 페인 포인트를 기술로 해결하는 데 초점을 맞췄다”며, “앞으로도 북미, 유럽 등 주요 마켓과의 연동을 지속 확대해 국내 셀러들이 전 세계 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

체계적 이력관리와 품질 안전 시스템으로 식품 신뢰도 제고 건강식품 기업 (주)네이처가든이 식품이력추적관리 유공 표창을 수상했다. 이번 표창은 식품이력추적관리제도의 안정적 정착과 운영 활성화에 기여한 기업을 대상으로 수여되는 것으로, 네이처가든은 체계적인 이력관리와 품질 안전 관리 역량을 인정받아 수상 기업에 이름을 올렸다. 식품안전정보원(원장 이재용)은 매년 식품이력추적관리제도 발전 유공 표창 기업 및 담당자를 선정해 표창을 수여한다. 올해 수여식은 12월 10일 서울 소공동 식품안전정보원에서 개최됐다. 식품이력추적관리제도는 식품의 제조·가공·유통·판매 전 과정을 기록·관리해 소비자가 보다 안전하게 식품을 선택할 수 있도록 돕고, 위해 발생 시 원인 추적과 신속한 회수를 가능하게 하는 제도다. 이 제도는 소비자 알권리 보장과 식품 안전성 강화를 목적으로 운영되며, 국내 식품 안전 관리 체계의 핵심 제도로 평가받는다. 이번 표창은 단순한 제도 참여를 넘어, 실질적인 이력관리 운영 수준과 현장 적용 성과를 기준으로 선정됐다는 점에서 의미가 크다. 네이처가든은 제품별 이력 정보의 체계적 관리, 원료 입·출고 및 제조 이력 전산화, 유통 단계까지 연계된 관리 체계를 구축해 식품 안전성과 투명성을 지속적으로 강화해 왔다. 특히 네이처가든은 이력추적관리번호의 정확한 등록·표기, 위해 발생 시 신속한 대응이 가능한 내부 프로세스, 소비자에게 명확한 정보를 제공하는 관리 시스템을 통해 품질 리스크를 사전에 최소화하는 구조를 운영하고 있다는 점이 이번 수상의 주요 배경으로 평가된다. 네이처가든 관계자는 “이번 표창은 식품 안전과 품질 관리를 기업의 핵심 가치로 삼아온 노력이 공식적으로 인정받은 결과”라며 “앞으로도 식품이력추적관리제도의 취지에 맞게 소비자가 신뢰할 수 있는 제품 환경을 만드는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, (주)네이처가든은 프리미엄 홍삼 브랜드 ‘정원삼’, 건강식품 브랜드 ‘뉴트리가든’, 가성비 영양제 브랜드 ‘뉴트리가든핏’ 등을 운영하고 있는 종합 헬스푸드 기업이다. 이 기업은 원료 관리부터 제조, 유통에 이르기까지 정직한 품질 관리와 안전 중심 경영을 바탕으로 국내외 시장에서 신뢰를 쌓아가고 있다. 이번 수상을 계기로 네이처가든은 식품 안전 관리 체계를 한층 고도화하고, 이력 기반 품질 관리 역량을 지속적으로 강화해 나갈 계획이다.

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

■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

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.

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.

국내 개신교, 불교, 천주교, 원불교 4대 종교가 일제히 쿠팡의 산업재해 은폐 의혹에 대해 김범석 쿠팡Inc 의장의 사과와 정부의 강제 수사를 촉구했다. 종교계가 나섰다는 점에서 향후 쿠팡에 대한 정부의 조치가 주목된다. 대한불교조계종 사회노동위원회, 원불교 인권위원회, 천주교서울대교구 노동사목위원회, 한국기독교교회협의회 교회와사회위원회는 26일 서울 광화문광장에서 기자회견을 열고 쿠팡 관련 4대 종교계 공동 입장문을 발표했다. 입장문에서 “모든 생명은 천하보다 귀하며, 노동은 인간의 존엄을 실현하는 거룩한 행위”라며 “대한민국 물류의 거대 장벽 뒤에서 벌어진, 차마 인간의 도리라 믿기 힘든 참혹한 실상을 마주하며 깊은 슬픔과 분노를 억누를 길이 없다”고 밝혔다. 특히 김범석 의장이 “생명을 이윤의 도구로만 보는 탐욕의 민낯”과 “사람의 목숨을 ‘처리해야 할 비용’으로 치부하고, 유가족의 피눈물을 ‘리스크 관리’로 덮으려 했던 잔인무도함”을 보여줬다고 강도높게 비난했다. 이들은 “김 의장은 ‘미국인 경영자’라는 가면을 벗고, 전 국민 앞에 나서서 직접 사죄하고 책임 있는 대책을 발표하라”며 “정부와 수사 당국은 쿠팡의 산재 은폐와 증거조작 의혹에 대해 즉각적인 강제 수사에 착수하라”고 촉구했다. 이와 함께 정부와 국회가 독점적 플랫폼에 대한 규제방안을 마련할 것을 촉구하기도 했다. 이들은 “더 이상 차가운 물류센터 바닥과 길거리에서 외롭게 쓰러지는 영혼이 없기를, 이윤보다 생명이, 속도보다 안전이 먼저인 세상이 오기를 간절히 소망한다”고 강조했다.