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.

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.

부산시는 30일 기장군 아이큐랩 본사에서 ‘부산형 라이즈(RISE) 전력반도체 산업 필드 캠퍼스’ 개소식을 연다고 밝혔다. 필드 캠퍼스는 반도체 관련 학과 학생들의 교육·실습, 재직자 교육, 산학 공동연구와 교류 등이 상시로 이뤄지는 공간이다. 필드 캠퍼스는 전국에서 처음으로 민간 기업 내에 문을 연 상설 캠퍼스다. 아이큐랩은 본부동 5층 전체 공간(660㎡)을 지역대학에 무상으로 제공하고, 2층 클린룸(Clean room) 시설도 학생들이 참관·실습할 수 있도록 만들어 상설 캠퍼스로 운영될 수 있도록 했다. 필드 캠퍼스 운영을 안정적으로 뒷받침하기 위해 시와 부산라이즈혁신원, 부산테크노파크, 한국전력소자산업협회, 부산지역 대학 20개교가 ‘부산형 개방형 산학협력 모델 조성협의체’를 발족했다. 이를 통해 지·산·학·연이 긴밀히 협력하는 통합 운영 체계를 구축한다. 그동안 대학과 기업 간 개별적으로 이뤄지던 산학협력을 넘어 114개 회원사를 둔 한국전력소자산업협회와 협력을 강화하고, 종합적이고 지속적인 협력 관계를 구축하는 의미가 있다. 아이큐랩이 지난 9월 이전하면서 부산은 국내 최초로 8인치 탄화규소(SiC) 회로판(웨이퍼) 양산과 전력 모듈 후공정 기술을 확보한 지역이 됐다. 시는 전력반도체 제조·생산뿐 아니라 실증·검증·사업화에 이르는 전진 기지로 거듭나기 위해 지·산·학·연 협력을 강화할 계획이다. 필드 캠퍼스는 지자체의 산업단지 조성과 투자유치, 기업의 지역 이전과 지역인재 채용, 지역인재 육성과 취업·정주 연계 모델의 확산에 이바지할 것으로 기대된다. 시는 라이즈 사업을 통해 전력반도체 전문인력 양성과 산학공동 프로젝트 추진 등에 연간 47억 원을 투입하고, 대학 내 반도체산업 관련 인재 양성과 연구개발 사업에 599억원을 지원한다. 부산시 관계자는 “필드 캠퍼스 개소와 부산형 개방형 산학협력 모델은 대학과 지역이 동반성장 하는 라이즈 체계의 선도 모델로, K-반도체 산업을 이끌어갈 핵심 인재 양성과 기술 국산화의 시작이 될 것”이라고 밝혔다.

순천시가 전국 최고의 청년친화도시로 선정됐다. 시는 29일 정부서울청사에서 열린 시상식에서 전국 시 단위와 호남권 지방자치단체 중 최초로 ‘청년친화도시’로 지정되는 성과를 올렸다. 청년친화도시는 국무총리실 주관으로 지역 정책에 청년 참여를 촉진하고 청년의 역량 강화와 삶의 질 향상을 목표로 전국 228개 지방자치단체를 대상으로 평가해 지정하는 제도다. 2023년 9월 ‘청년기본법’에 근거가 마련된 이후 지난해에 이어 두 번째로 시행됐다. 시는 전국 자치단체 중 가장 많은 21명의 인력을 갖춘 청년 전담 조직인 청년정책과를 2023년 1월 신설하고, 지난해 7월에는 청년교육국을 신설했다. 청년의 온·오프라인 시정 참여 활성화를 위해 각종 위원회에 청년위원 20% 참여를 의무화했다. 이어 청년정책협의체 및 청년센터 운영, 온라인 통합 플랫폼 ‘청년정책114’ 구축 등을 추진해 왔다. 또한 순천만국가정원, 순천만습지, 오천그린광장 등 정원·생태 자원과 함께 365일 24시간 아동·청소년 의료체계인 달빛어린이병원(3곳) 구축, 지역심뇌혈관질환센터 유치 등을 통해 우수한 정주 여건을 조성했다. 이러한 기반 위에 치유 관광 산업을 비롯해 애니메이션·웹툰 등 문화 콘텐츠, 우주항공·방산, 그린바이오 3대 경제 축을 중심으로 지산학 협력의 지역교육혁신사업(RISE)을 추진해 인재 양성~일자리 창출~지역 정착으로 이어지는 선순환 정책 모델을 제시했다. 시는 청년친화도시 지정에 따라 향후 2년간 국비 5억원을 지원받는다. 지방비 5억원을 포함해 총 10억원 규모의 청년친화사업을 추진할 계획이다. 지정 기간 5년 동안 중앙정부로부터 청년사업 컨설팅, 정책 자문, 교육 등 다양한 행·재정적 지원도 받게 된다. 노관규 시장은 “청년친화도시 지정은 청년과 함께 청년의 삶 전반을 고민해 온 시정 방향을 인정받은 것”이라며 “청년들이 순천에서 미래를 꿈꾸고 정착할 수 있도록 시정의 최우선 가치를 청년에 두고 전국을 선도하는 청년친화도시로 발전시키겠다”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.

최양희 한림대 총장인재들에게 맞는 고액 연봉사회적 위상·연구 환경 주면외국으로 나가지 않아바이오·헬스케어 분야반도체처럼 육성해야박인규 과기부 혁신본부장기초 연구 인재들어떤 산업도 적응 가능애플·MS 美대기업처럼지방에 골고루 있다면지역 인재 모여들 것윤성로 서울대 교수우수한 인재들 줄어들면 기업 경쟁력까지 약해져대학 인프라 매우 열악학생들 연구 제대로 못 해 기업의 기부 문화 절실인공지능(AI), 양자 과학, 바이오, 로봇 등 첨단 전략기술 분야 경쟁력을 확보하기 위해 전세계 각국이 치열한 두뇌 획득 경쟁을 벌이고 있다. ‘세계의 공장’으로 불렸던 중국은 진공청소기처럼 인재를 빨아들여 국가가 거대한 연구소처럼 움직이고 있으며, 일본은 올해도 노벨과학상 수상자를 2명이나 배출하면서 확고한 아시아 기초과학 맹주 자리를 지키고 있다. 반면 우리나라는 고질적인 이공계 인력 부족 문제, 거기다 윤석열 정부 당시 연구개발 예산 삭감 사태 등으로 과학기술 생태계가 흔들리고 있다는 위기감이 높아지는 게 현실이다. 서울신문은 과학기술인재 육성이란 주제로 지난 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘과학기술인재육성 죄담회’를 열었다. 안준모 고려대 행정학과 교수 사회로 최양희 한림대 총장(전 미래창조과학부 장관), 박인규 과학기술정보통신부 과학기술혁신본부장, 윤성로 서울대 전기·정보공학부 교수가 미래 한국의 과학기술 경쟁력을 끌어올리기 위한 인재 양성과 과학기술 기반 확보 방안을 주제로 다양한 논의를 했다. -거시적 방향성에 관해서 묻고 싶다. 우리나라에 어떤 인재상이 필요하고, 어느 분야에 과학기술 인재가 필요하다고 보나. 최양희 한림대 총장(이하 최 총장) “어렵고 복합적인 질문이다. 일단 기술과 산업적 관점으로 봤을 때 어떤 인재를 확보해야 하는지 알려면 10년, 20년 뒤에 우리가 그걸 안 했을 때 어떤 불이익이 있을지 생각해야 한다. 모든 산업 분야의 핵심 기초 기술이고 파급효과가 크다면, 전적으로 외국에 의존하면 국가의 주권이나 안보가 위험해질 수 있다. 그런 대체할 수 없는 분야는 어떻게든 해야 한다. 요즘은 파급효과와 함께 융합 가능성도 봐야 한다. 우리나라는 정보기술(IT) 분야 중에서도 반도체 분야는 세계적인 경쟁력을 가진 만큼 절대 놓쳐서는 안 된다. 한국에서 고급 인력이 가장 많이 가는 분야가 의료 분야이기 때문에, 바이오, 헬스케어 분야를 반도체에 이어 두 번째 주력 분야로 잡아 나가는 게 좋다고 본다.” 박인규 과학기술혁신본부장(이하 박 본부장) “과학은 지식을 창출하고, 기술은 그 지식을 이용해 부를 창출한다. 그 돈을 다시 기초과학에 투자해서 지식을 만드는 선순환 구조를 만들어야 한다. 이재명 정부 슬로건이 ‘기술 주도 성장’, ‘모두의 성장’이다. AI나 에너지 같은 전략기술 분야로 3분의 2 정도 예산이 집중된다. 거기에 맞춰서 인재를 육성해야 한다. 한편으로는 미래는 쉽게 예측하기 어렵고, 주도산업도 자주 바뀐다는 점을 명심해야 한다. AI라는 게 이렇게 빨리 다가올 줄 알았나. 기초 연구 인재는 특정 산업에 바로 투입되는 인력이 아닌 어떤 산업이 오더라도 써먹을 수 있도록 변신할 수 있는 인재이니만큼 미래를 위해서는 두 측면의 인재가 모두 중요하다.” -우리나라는 우수 인재들이 의대에 관심을 갖거나, 실리콘밸리처럼 연봉이나 근무 환경이 훨씬 우수한 외국으로 눈을 돌리는 경우가 많아 세계 최고 수준의 AI 인재가 부족하다는 지적이 많다. 인재 수급 불균형에 대해 어떻게 대응해야 하나. 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수(이하 윤 교수) “내가 대학에서 AI 분야를 연구하고 학생을 교육하다보니, 그런 문제를 피부로 느끼고 있다. 학교나 연구소, 기업도 마찬가지지만 연구개발과정에서 기술적 난제에 부딪히면 단박에 해결해주는 사람들이 있다. 과거에는 공대에 우수한 학생들이 많이 몰렸지만 지금은 그렇지 않다. 인재 층이 얇아지다 보니 기업 경쟁력을 확보하거나, 연구논문의 핵심 아이디어를 내는 경우가 이전보다 많이 약해졌다. 학교, 연구소 뿐만 아니라 기업에서도 비슷한 상황에 직면한 것으로 알고 있는데, 결국 국가 경쟁력 약화로 이어질 것이 불 보듯 뻔하다. 의대 쏠림 때문이라는 이야기도 있지만 꼭 그렇게 보지는 않는다. 의대 집중 현상이 바이오메디컬 분야 발전의 원동력이 될 수도 있다. 의대에 가더라도 과학기술에 관심을 갖고 의사 과학자를 꿈꾸는 이들도 의외로 많다. 이들을 자연스럽게 연구 현장으로 끌어들이는 정책이 필요하다.” 박 본부장 “학부모나 학생들이 의대 진학을 하려는 이유는 의대를 나오면 인턴, 레지던트를 끝내고 대학교수나 대형 병원, 또는 병원 개업으로 이어져 진로에 대해 예측이 쉽기 때문이다. 과학기술 분야는 다르다. 우수한 학생이라도 과학고에 입학하고, 카이스트 같은 과학기술특성화대에 가고 대학원에 진학하고 교수가 되던지, 기업으로 가든지 하는 모든 과정에서 탈락하는 사람들이 많다. 이런 진로 불안정성이 과학기술 쪽으로 진로를 정하는 걸 주저하게 만드는 요인이 되는 것 같다. 과학기술 공부를 열심히 하면 얼마든지 좋아하는 연구를 평생 할 수 있다는 믿음을 주는 것이 필요하다.” -다른 선진국들의 인재 육성 정책에서 우리가 배워야 할 건 무엇일까. 최 총장 “한국이 ‘AI 3대 강국’이 되기 위해서는 ‘3력’이 필요하다. 바로 ‘인력·실력·전력’이다. 중국을 미국보다 AI 반도체 성능이 떨어진다고 하면 엄청나게 많은 인재가 관련 연구에 투입돼 기술적 열세를 극복한다. 어려운 문제를 끝까지 물고 늘어지는 과학자의 도전 의식, 열악한 상황을 극복하는 정신이 필요한데, 요즘 우리에게서는 찾아보기 힘들다. 돈과 연구자에 대한 사회적 위상, 연구할 환경이 제공되어야 우수 인재들이 외국으로 나가지 않는다. 중국으로 사람들이 몰리는 이유는 간단하다. 이 세 가지를 다 해주기 때문이다. 중국 기업은 연구자에게 연봉 100만 달러를 턱턱 내주고, 미국에서도 과학기술 인재 연봉은 수십만 달러에 이른다. 그렇지만 한국에서는 박사 학위를 받은 뒤 기업에 들어가도 1~2억원 받기 어렵다. 그렇기 때문에 요즘 우리나라 인재들이 외국으로 나가는 것이다. 그걸 애국심이 없다고 비난할 문제가 아니다. 우리도 반도체 최고 전문가들한테 연봉을 5억~10억원씩 준다면 2~3년만 지나도 우수 인재가 반도체 분야로 몰리는 나라가 될 것이다.” 윤 교수 “AI 인재 육성에 국가적인 자원이 들어가고 있는데 우리 연구실을 포함해서 주변을 보면 의외로 AI 인재들이 박사 과정을 마친 뒤에도 갈 곳이 없다는 한탄이 나온다. 그래서 50~75% 정도는 학위를 받은 뒤 곧바로 취업을 못 하는 상황이 벌어지기도 한다. 우리 우수 인재들이 외국으로 갈 수밖에 없는 것은 눈높이 차이로 볼 수도 있겠지만, 기업들이 AI 전공자들을 받아주는 숫자가 급감하고 있기 때문일 수도 있다. 이런 문제가 풀리지 않으면 과학기술 생태계 선순환은 사실상 어렵다고 봐야 한다.” -AI가 연구 개발의 효율성을 높이는 건 분명하지만 학생들이 제대로 학습할 기회를 잃게 만드는 것도 사실이다. AI는 인재 육성의 측면에서 득일까 실일까. 박 본부장 “무조건 득이 된다고 본다. 과거 80년대에는 이공계 학생들이 공학용 계산기를 쓸 때나, 90년대 인터넷으로 자료를 검색할 때 걱정하는 사람들이 많았다. 그런데, 어느 순간 컴퓨터는 정보검색과 연구에서 필수 도구가 됐다. 결국 AI도 과학과 공학 연구에서 공학용 계산기나 인터넷 같은 도구가 될 것이다. 인간은 그 도구를 이용해서 한 걸음 더 도약하는 계기가 되지 않을까 생각된다.” 윤 교수 “득과 실을 물으면 득이 될 수밖에 없다고 생각한다. 물론 실도 있다. 생성형 인공지능 챗GPT가 상용화되기 시작한 게 2022년인데, 그때부터 취업률 분석을 해보면 4년제 졸업자들의 취업률이 2022년 이후에 계속 감소하고 있다. 초급 엔지니어나 사무직들이 영향을 받는 건 분명하다. 흔히 ‘어쏘 변호사’라는 소속 변호사들의 수요가 급감하고, 엔터테인먼트 쪽도 마찬가지라고 한다. 없어지는 것만큼 새로 생기는 직업도 있는 만큼 우리가 역량을 다른 식으로 어떻게 가져가야 할지 고민해봐야겠지만, 인공지능은 과학기술 발전이나 인재 양성 측면에서 결국 득이 될 것이다.” -현대 과학기술 발전을 이끄는 중요한 축이 기업이다. 사실 이 좌담회도 호반그룹이 이공계 우수 인재 양성을 위한 ‘K-과학인재 아카데미’ 출범을 앞두고 열린 것이다. 대학생 대상으로 과학 경연대회도 하고, 중고등학교 과학 영재들한테는 여름 캠프를 열고, 해외 연구소 탐방, 장학금 지급 등도 계획하고 있다. 기업들은 과학기술 인재 육성을 위해서 어떤 역할을 할 수 있을까. 박 본부장 “미국을 보면 애플이나 거대 기술중심 기업들은 캘리포니아에 많다. 마이크로소프트나 아마존은 워싱턴에 있고, GM은 미시간에, 테슬라는 텍사스에 있다. 이렇게 정보 기술 대기업이 지역별로 골고루 있고, 해당 지역에 인력 확보가 가능한 대학들이 있다. 그런 환경에서 우수 인재들이 자연스럽게 나오고, 지역 균형 발전이 가능한 것이다. 이런 측면에서 지금 우리가 시급하게 해야 할 건 정보 기술 분야 대기업이 지방에도 만들어져야 하고, 그 지역 대학들과 클러스터(산학협력단지)를 구성해서 인재들이 모여들 수 있게 환경을 조성하는 것이다.” 윤 교수 “서울대만 놓고 보면 1990년대까지만 해도 국내 굴지의 기업들이 기부한 건물들이 많았다. 하지만 지금은 상황이 달라졌다. 세제 지원도 있어야겠지만, 대학의 인프라가 굉장히 열악하기 때문에 기업들의 기부 문화 활성화를 통해 우수한 학생들이 연구할 수 있는 인프라 구축에도 많이 나섰으면 좋겠다.”

현정은 현대그룹 회장의 모친인 김문희 용문학원 명예 이사장이 지난 24일 노환으로 별세했다. 97세. 고인은 1928년 경북 포항에서 고 김용주 전남방직 창업주의 장녀로 태어났고, 1949년 이화여대 영문학과를 졸업했다. 1966년 재단법인 겸산학원과 강문고등학교를 인수해 1970년 용문학원 및 용문고로 명칭을 변경했다. 고인은 1970대와 1980년대에 사단법인 전문직여성 한국연맹(BPW코리아) 및 한국여성유권자연맹 회장, 한국걸스카우트연맹 총재, 한국청소년단체협의회 회장 등을 역임하며 청소년 교육사업과 여성의 권익 신장을 위해 헌신했다. 1998년부터 2017년까지 용문학원 이사장을 지냈고, 1000억원의 사재를 출연해 용문학원을 명문 사학으로 육성하는 데 힘썼다. 2005년에는 임당장학문화재단을 설립해 초대 이사장으로 12년간 재직했다. 청소년 선도 유공 국민훈장 ‘동백장’과 ‘김활란 여성 지도자상’을 받았다. 고인은 남편인 고 현영원 전 현대상선 회장과의 사이에 차녀인 현 회장(고 정몽헌 현대그룹 회장 배우자) 등 4녀를 뒀다. 고 김창성 전방 명예회장과 김무성 전 새누리당(국민의힘 전신) 대표가 동생이다. 빈소는 신촌세브란스병원 장례식장, 발인은 27일.

울산시가 분산에너지 특화지역(분산특구) 최종 선정에 대해 “대한민국 에너지 거점도시로 도약할 전환점을 마련했다”며 환영의 뜻을 밝혔다. 울산시는 25일 시청 프레스센터에서 기자회견을 열고 “지역별 차등 전기요금제를 빠르게 도입하고, 국내 첫 수중데이터센터 구축 등 분산특구 활성화를 위한 후속 행정 지원에 노력하겠다”고 밝혔다. 분산특구는 전력을 생산하는 지역에서 직접 소비하는 ‘지산지소형 전력 시스템’을 구축하고자 정부가 지정하는 지역이다. 울산은 지난달 기후에너지환경부 에너지위원회 심의에서 한 차례 보류됐으나 보완계획 마련과 정치권 협조·정부 설득 등을 거쳐 재심의에서 최종 지정됐다. 운영계획 수립, 관련 조례 제정, 산학연 전문가로 구성된 추진단 구성, 전국 최초 분산에너지 지원센터 발족, 중앙지방협력회의에서 대통령에게 지정 건의 등 다양한 준비와 노력 끝에 이러한 결실을 보게 됐다. 울산이 지정받은 유형은 ‘전력수요 유치형’으로, 기존 분산에너지 발전소 인근에 신규 전력 수요를 유치해 지역 내에서 전력 생산과 소비가 이뤄지는 구조를 만드는 방식이다. 발전사인 SK멀티유틸리티는 전력 직접거래를 통해 미포국가산업단지의 인공지능(AI) 데이터센터와 석유화학 기업 등에 저렴한 전력을 공급하게 된다. 울산시는 향후 재생에너지와 친환경 수소를 활용한 무탄소 전력 공급도 단계적으로 확대할 계획이다. 임현철 울산시 대변인은 “분산에너지 활성화 특별법 제정 과정부터 시가 주도적으로 참여해 왔고, 지정 보류 이후에도 정치권과 실무진이 총력 대응에 나섰다”며 “에너지 자급 기반이 구축되면 기업 유치와 양질의 일자리 창출, 인구 증가로 이어질 것”이라고 말했다. 그는 또 “차등 전기요금제 도입을 추진해 기업 경쟁력을 높여 울산을 명실상부한 에너지 거점도시로 만들겠다”고 강조했다.

서울 양천구는 행정안전부가 주관한 ‘2025년 주민참여예산제도 성과평가’에서 처음으로 ‘우수기관’에 선정됐다고 24일 밝혔다. 이번 평가는 총 243개 지방자치단체를 대상으로 주민참여예산제도의 운영 전반과 성과를 점검하기 위해 실시됐으며 민주성·책임성·효율성·발전 가능성 등을 종합적으로 평가했다. 올해 양천구는 제도를 지속적으로 개선하고, 안정적인 운영 성과를 내온 것을 인정 받아 ‘우수 자치구’로 선정됐다. 구는 앞서 지난 7월 주민참여예산제 운영 조례를 개정해 주민 참여의 실효성과 제도적 기반을 강화했다. 주민참여 범위를 예산편성 단계에서 집행·결산을 포함한 예산 전 과정으로 확대하고, 우수 제안자에 대한 포상 근거를 마련하는 한편 노인·다문화·장애인 등 사회적 약자의 참여 보장도 명문화했다. 청년층의 참여와 관심을 높이기 위해 청년 맞춤형 예산학교 운영과 청년 관련 사업 공모를 추진하며 ‘양천구 청년 네트워크’와의 연계도 강화했다 또한 기존 연 1회 운영하던 예산학교를 동 주민자치회를 중심으로 총 19회 추가 운영하며, 주민들이 지역 의제 발굴부터 제안서 작성까지 전문가의 체계적인 지원을 받을 수 있도록 했다. 이기재 구청장은 “주민의 목소리를 구정 전반에 충실히 반영해 온 노력이 우수 등급 선정으로 이어졌다”며 “앞으로도 주민 참여형 예산제도를 지속적으로 발전시켜 주민이 체감하는 투명한 행정을 구현해 나가겠다”고 말했다.

외국인 학생 취업·창업·현장실습 연계충남 RISE 사업과 연계로 함께 상생 백석대학교(총장 송기신)와 백석문화대학교(총장 이경직)는 22일 고속도로 휴게소 운영 전문기업 ㈜인앤아웃(대표이사 엄정욱)과 외국인 유학생의 지역 정주 확대와 실질적 진로 연계를 위한 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약의 주요 내용은 외식 분야 중심으로 △취업·창업·현장실습을 연계한 교육 프로그램 공동 개발, 운영 △외국인 유학생 직무 역량 강화를 위한 맞춤형 교육 △국내 취업 연계 △국내외 창업 지원 단계별 협력 모델 추진 등을 담고 있다. 백석대와 백석문화대는 ㈜인앤아웃이 해외 고속도로 휴게소 운영 사업 진출도 추진 중으로, 이번 협약이 외국인 유학생의 국내 취업과 함께 해외 취업과 글로벌 진출로까지 이어질 것으로 기대했다. 이날 협약식에는 양 대학 총장과 이계영 대외협력부총장, 김범준 국제교류처 본부장을 비롯해 인앤아웃 주요 관계자 등이 참석해 향후 구체적 협력 방안을 논의했다. 백석대 송기신 총장은 “이번 협약은 외국인 유학생 지원을 대학 교육 영역에서 지역 산업과 연계된 성장 모델로 확장하는 계기”라며 “RISE 사업과 연계해 지역과 대학이 함께 상생하는 실질적인 산학협력 기반을 구축해 나가겠다.”고 말했다. 백석문화대 이경직 총장은 “외국인 유학생들이 학업 이후 현장 경험을 통해 취업과 창업으로 자연스럽게 이어질 수 있도록 실무 중심의 연계 프로그램을 강화하겠다”고 강조했다.

서울 서대문구는 ‘신촌동 금화터널 인근 도로개설사업’을 완료하고 오는 23일 0시에 개통한다고 19일 밝혔다. 사업 구역은 신촌동 1-9에서 이화여대 산학협력관 앞에 이르는 봉원사2길 구간이다. 구는 신촌동 금화터널 상부 도로의 고질적 교통 정체와 그에 따른 주민 불편을 근본적으로 해소하기 위해 2024년 1월 도시계획시설 인가 고시를 거쳐 그해 11월 공사에 들어갔으며 1년여 간의 공사 끝에 결실을 보게 됐다. 개통식은 22일 오후 3시 현장에서 열린다. 그간 충현·봉원·신촌동을 잇는 이면도로는 폭이 매우 협소해 차량 통행이 원활하지 못했고, 보행자 안전사고 위험과 교통 혼잡으로 관련 민원이 지속적으로 제기돼 왔다. 구는 이번 사업을 통해 신촌역 방면으로 이어지는 폭 9m, 길이 92m의 도로를 신설했다. 또한 175m 구간에 대해서는 기존 폭 3∼4m 도로 외에 폭 6m 도로를 추가해 확장했다. 이로써 원활한 차량 소통이 가능한 ‘T자형 도로’ 체계를 구축했다. 이번 도로 개통으로 금화터널 주변 병목 현상이 개선되고 신촌역과 도심 방면 접근성이 크게 향상될 전망이다. 또한 보행 환경이 함께 정비되면서 인근 주민들의 이동 편의도 한층 높아질 것으로 기대된다. 이성헌 구청장은 “많은 분이 협소한 도로로 오랫동안 불편을 겪으셨는데 쾌적한 통행 환경을 조성해 기쁘게 생각하며 앞으로도 주민분들의 삶의 질을 높이는 도시 기반 시설 확충에 최선을 다하겠다”고 말했다.

중앙대는 18일 이사회를 열고 제17대 총장에 박세현(61) 창의ICT공과대학 전자전기공학부 교수를 선임했다고 밝혔다. 박 신임 총장은 중앙대 전자공학 학·석사, 미국 매사추세츠대 컴퓨터공학 박사를 취득했으며 BK21사업 교육연구단장, 산업통상자원부 스마트에너지 전문가 위원 등을 지냈다. 현재 중앙대 탄소중립경제원장과 지능형에너지산업융합대학원 사업단장을 맡고 있으며, 인공지능(AI) 기반 에너지공유데이터센터장과 ITRC 탄소중립 ESG ICT 연구센터장을 겸임해 산학협력 중심의 연구 역량을 끌어올렸다는 평가를 받는다. 임기는 내년 3월부터 2년간이다.

AI 웹 서비스 등 제작… 연 3건 과제‘최대 73학점 실무 이수’ 기업 선호공기업 등 작년 취업률 97% 달성동호회 앱 개발해 700만원 수익도교육부 “2030년까지 35개교 지원” “인공지능(AI)을 활용해 새 종류를 식별하고 새가 이동하는 자기장을 분석하는 프로그램을 구상했습니다. 이렇게 하면 비행기와 충돌을 막을 수 있습니다.” 17일 대전 유성구에 위치한 대덕소프트웨어마이스터고의 ‘머신러닝과 딥러닝’ 수업 시간. 이 학교 인공지능소프트웨어과 3학년 이금규(18)군이 ‘버드 스트라이크’를 막는 방안을 발표하자 동급생 16명이 일제히 집중했다. 생성형 AI와 코딩창을 컴퓨터 모니터에 띄운 학생들은 코드와 자료를 보며 “창공이 아닌 활주로에서도 적용 가능한가” 등 질문하며 토론을 이어갔다. 이 군은 “직접 문제를 세우고 해결방법을 찾기까지 수업과 방과 후 활동이 큰 도움이 됐다”고 말했다. 정부가 AI분야 인재 양성을 본격적으로 추진하는 가운데 마이스터고 등 직업계고에 대한 관심이 높아지고 있다. 고교 단계부터 맞춤형 인재를 키울 수 있어서다. 대덕소프트웨어마이스터고는 AI와 소프트웨어 등 첨단 산업분야 특수목적고이자 직업계고다. 인공지능소프트웨어과와 소프트웨어개발과·임베디드소프트웨어과 등 3개 전공을 운영한다. 1학년부터 코딩과 빅데이터 분석 등을 기본적으로 배우고 2·3학년에는 이론과 실습 수업을 병행한다. 최대 장점은 실무 중심 프로젝트 수업이다. 학생들이 직접 문제를 설정하고, 자체적으로 AI 웹 서비스 등을 만들어보는 전체 과정을 경험한다. 한 학생당 연 3건의 프로젝트를 수행하고, 전공 104점 가운데 최대 73학점까지 실무 수업을 이수한다. 실무 경험을 쌓으니 기업도 선호한다. 소프트웨어 개발이나 AI솔루션 기업, 공기업 등 다양한 분야에 취업해 지난해 약 97%의 취업률을 달성했다. 경력을 쌓아 카카오, 토스 등 대기업에서 일하는 선배도 많다. 강석종 교감은 “산학협력 교사 12명이 있어 실무 연계로 수업이 이뤄진다”며 “졸업생이 현장에서 잘 적응한다는 평가를 듣는다”고 설명했다. 수업이 끝나도 전공 공부는 이어진다. 전교생 179명이 기숙사 생활을 하다보니 일과가 끝나도 삼삼오오 세미나실에서 AI나 소프트웨어 등 프로젝트를 위해 머리를 맞댄다. 좌찬익 교사는 “컴퓨터 과학에 대한 토대를 갖추도록 교육과정을 매년 최신화한다”며 “방과후 활동까지 하며 학생들의 자기주도성이 성장하는 게 보인다”고 전했다. 학생들은 AI와 소프트웨어에 대한 관심을 갖고 지원해 선발을 통해 입학한다. 그만큼 진로 계획도 뚜렷하다. 김시열(18)군은 “중학생 때 AI를 처음 접하면서 전문가가 되려고 이 학교에 왔다”며 “기업에서 실무를 한 뒤 박사까지 해서 AI모델을 만드는 고도의 작업을 하고 싶다”고 말했다. 일찌감치 창업을 한 학생도 있다. 이금규군과 노승준(18)군은 사업자등록을 내고 자전거 커뮤니티 어플리케이션(앱) ‘페달’을 개발했다. 앱 외주 제작까지 맡아 6개월간 700만원의 수익을 올리기도 했다. 노군은 “내 회사도 키우고 로보틱스도 공부해 세계적인 로봇과학자 데니스홍 같은 사람이 되고 싶다”고 말했다. 교육부는 이런 학교를 늘려갈 계획이다. ‘AI·소프트웨어 마이스터고’ 신규 지정을 추진하고, 전공과목에 AI를 더 많이 활용하도록 유도한다. 교육부 관계자는 “2030년까지 총 35개의 학교를 재도약사업으로 지원할 예정”이라며 “산업체와 협력해 취업연계도 지원하는 계획을 검토 중”이라고 했다.

한양대학교는 본교 미래자동차공학과 조기춘 교수 연구실 소속 ‘팀 오토하이유’(Team AutoHYU)가 한국산업기술진흥원(KIAT)이 주관한 ‘2025 산학 프로젝트 챌린지’에서 ‘다중 4D 이미징 레이더 기반 객체 탐지·추적 및 SLAM’ 연구로 최우수상(산업통상자원부 장관상)을 받았다고 17일 밝혔다. 연구팀은 교차로 인프라에 설치된 교통 레이더와 차선 지도를 결합한 ‘2단계 레이더 객체 추적 알고리즘’을 제안해 기존 레이더의 흔들림과 오차 문제를 크게 줄였다. 1단계에서 노이즈를 걸러낸 뒤 2단계에서 정교한 차선 지도(Lane Map)를 대조해 위치를 보정하는 방식이다. 실제 교차로와 시뮬레이션 실험 결과, 주행 방향 오차를 약 70% 감소시키는 등 정밀도가 크게 향상된 것으로 나타났다. 이번 연구는 레이더 전문기업 비트센싱과의 산학협력을 통해 진행됐으며, 스마트시티 교통 인프라 고도화와 자율주행 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.

단국대학교는 산학협력단 기술지주회사 자회사인 알지노믹스㈜(대표 이성욱·대학원 생명융합공학과)가 18일 코스닥에 상장된다고 17일 밝혔다. 알지노믹스는 국내 유일의 RNA 편집 기반 유전자치료제 기업이다. 이 회사는 단국대 생명융합공학과 교수인 이성욱 대표가 20년 동안 축적해 온 연구 성과를 바탕으로 창업한 대표적인 딥테크 바이오 기업이다. 알지노믹스는 독보적인 RNA 치환 플랫폼 기술을 바탕으로 과학기술정보통신부와 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 지정한 ‘국가전략기술 확인제도 1호 기업’에 선정됐다. 이 회사는 국내에서 유일하게 ‘국가전략기술 연구개발, 보유·관리’ 자격을 모두 보유하고 있다. 알지노믹스 주요 파이프라인은 △간암·교모세포종 치료제 ‘RZ-001’ △알츠하이머 치료제 ‘RZ-003’ △망막색소변성증 치료제 ‘RZ-004’ 등이다. 핵심 파이프라인인 ‘RZ-001’은 두 적응증 모두 미국 FDA로부터 희귀의약품 및 패스트트랙 지정을 받았다. 단국대는 기술지주회사 중심의 자회사 설립을 비롯해 단계별 투자 연계, 전문 경영·법률 자문, 임상·특허 전략 지원까지 아우르는 전주기 교원창업 지원 체계를 구축해 연구 성과 사업화를 뒷받침한다. 안순철 총장은 “알지노믹스는 교원 연구 성과가 산업화로 이어져 글로벌 바이오산업 성장의 핵심 축이 될 수 있음을 보여준 대표 사례”라며 “교원 딥테크 창업을 적극 지원해 국가 신성장동력 확보와 대학 R&D 선순환 생태계 조성에 앞장서겠다”고 말했다.

한라대학교(총장 김응권)는 대학 RISE사업단이 국토교통부 스마트건설사업단과 공동으로 자동화 건설기술 전문 교육을 개최했다고 밝혔다. 이번 전문가 교육은 한라대 RISE사업단이 추진하는 데이터·디지털트윈 기반 재난안전 분야의 기술 역량 강화를 목적으로 마련되었고, 국토교통부 스마트건설기술개발사업에 참여 중인 유씨아이테크(주)에서 관련 기술에 대해 연구성과와 함께 진보된 기술을 교육했다. 행사에는 관련 학과 재학생 및 지역 관계자 등 60여명이 참석해 높은 관심을 보였고, 한 참가학생은 “지속적인 기술개발을 통해 보다 효율적인 스마트건설기술을 확인할 수 있는 뜻깊은 자리였다”고 소감을 전했다. 스마트건설기술뿐만 아니라 인프라 안정성 원격 탐사 기술을 위해 투자를 아끼지 않은 유씨아이테크(주)의 김기성 대표는 “스마트건설기술개발사업을 통해 그동안의 연구 결과를 전문 엔지니어로 거듭날 학생들과 지역 관계자들에게 전할 수 있어서 기술 개발에 더 앞장서야겠다”라고 각오를 다졌다. 한라대학교는 지역 기업과 함께 RISE사업을 통해 강원지역의 재난 안전 확보를 위한 자동화 건설 기술 및 인프라 안전 예측 기술을 연구하고 있다. 사업 관계자는 “이번 행사로 지역 대학과 기업 간 협력의 폭을 넓히는 계기가 됐으며, 우리 대학의 RISE사업단이 목표로 하는 첨단 안전도시 구축을 위한 실질적 기술 교류의 장이 마련됐다고 생각한다. 앞으로도 지산학이 지속적으로 협력해 강원권 재난 방지를 위해 노력하는 자리를 만들겠다”고 개최 소감을 밝혔다.