건설 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI), 로보틱스, 사물 인터넷(IoT) 등 첨단 기술이 현장에 활발히 도입되고 있다. 특히 해외 건설 시장은 기술 개발을 넘어 현장 상용화에 집중하며 생산성 및 안전성 향상에서 괄목할 만한 성과를 보이고 있다. 해외의 주요 스마트 건설 기술 사례를 살펴보고, 이를 통해 국내 건설 기술의 현주소를 진단하며 미래 발전 방향을 모색한다. BIM, IoT, 그리고 자율주행 로봇의 결합 프린터 제조업체인 HP는 2022년 BIM(건설정보모델링) 데이터를 기반으로 바닥에 정확한 도면을 그려주는 자율주행 로봇 ‘SitePrint’를 개발하여 건설 업계에 신선한 충격을 주었다. 이 로봇은 BIM 도면을 현장으로 직접 가져와 복잡한 레이아웃을 자동으로 마킹하며, 캐나다 PCL 건설사는 밴쿠버 공항 프로젝트에 이 기술을 적용해 1000m가 넘는 곡선 마킹 작업을 기존 방식 대비 86%의 비용 절감 효과와 높은 정확도로 완수했다. 이러한 혁신 사례는 HP뿐만 아니라 CiV Robotics, MiraiKiKai, FJDynamics 등 다양한 글로벌 기업에서 AMR(자율주행 이동 로봇)과 GNSS(위성항법시스템)를 결합한 라인 마킹 로봇 개발로 이어지고 있다. 드론을 활용한 초고속 측량 및 모니터링 드론은 건설 현장의 측량 및 모니터링 작업을 혁신하고 있다. 미국 텍사스 고속도로 확장 공사에서는 ‘Ranger Pro’ 드론이 약 1.6㎞에 이르는 도로 측량 기간을 기존 4~6일에서 단 2일로 단축했다. 드론의 첨단 사진 측량 기술과 LiDAR(레이저 기반 거리 측정) 장비를 활용하여 신속하게 데이터를 수집하고, 단 하루 만에 처리함으로써 프로젝트 계획 및 실행 속도를 획기적으로 높일 수 있었다. 건설 로봇 및 자동화 장비의 현장 도입 해외 시장에서는 단순 반복 작업을 자동화하는 로봇과 장비가 이미 현장에 투입되고 있다. 미국의 Built Robotics는 기존 굴삭기나 불도저에 ‘Exosystem’ 키트를 장착해 자율주행 장비로 변환하는 솔루션을 제공한다. 또한 태양광 발전소 현장에 ‘Robotic Pile Driver(RPD 35)’를 도입하여 태양광 구조물 설치를 자동화했다. 호주의 Fast-Brick Robotics는 시간당 최대 1000장의 벽돌을 쌓을 수 있는 벽돌 시공 로봇 ‘Hadrian X’를 개발해 시공 기간과 인건비를 대폭 절감하고 있다. 미국의 Advanced Construction Robotics는 철근 묶기 로봇 ‘Tybot’과 철근 인양·설치 로봇 ‘IronBOT’을 개발하여 플로리다 고속도로 공사 등에 투입, 공사 속도와 안전성을 동시에 향상시켰다. 센싱 기술, AI 기반 안전 및 공정 모니터링 AI와 데이터 분석 기술은 건설 현장의 위험 예측과 효율적인 관리를 가능하게 한다. 미국의 Hensel Phelps는 AI 기반 리얼리티 인텔리전스 시스템 ‘Track3D’를 활용하여 360° 이미지, LiDAR, 드론 데이터를 자동으로 통합하고 분석한다. 이를 통해 공정 및 품질 편차를 조기에 발견하고 재시공 비용을 20% 절감하는 성과를 거두었다. 오스트리아 STRABAG는 ‘DARIA(다리아)’ 플랫폼을 통해 1만 1000개 이상의 프로젝트 데이터를 학습한 AI가 재정적 위험을 예측하고 관리한다. 또한 생성형 설계(Generative Design) 기술을 활용해 에너지 효율을 높이고 최적의 태양광 패널 배치 등을 도출하며 설계 단계부터 효율성을 극대화하고 있다. 통합 프로젝트 관리 플랫폼 프로젝트의 복잡성이 증가함에 따라 여러 관리 요소를 하나의 플랫폼으로 통합하는 기술이 중요해졌다. 캐나다 PCL은 ‘PM4+’라는 AI 기반 건설 사업 관리 플랫폼을 개발하여 RFI(정보 요청), 설계 변경, 품질 관리 등 여러 프로젝트 정보를 통합 관리한다. 이를 통해 생산성을 높이고 리스크 관리를 효율화하고 있다. 미국 Open Space는 ‘Open Space BIM+’ 디자인 도구를 활용해 360도 카메라로 촬영한 현장 이미지를 BIM 모델에 매핑하여 실제 시공 상황과 도면을 실시간으로 비교, 시공 품질을 검증하고 오류를 최소화한다. 해외와 국내 스마트 건설 기술의 현주소 해외 사례는 기술의 개발을 넘어 현장 적용 및 상용화에 초점을 맞추고 있다. 특히 대형 건설사, 장비 제조업체, 그리고 스타트업 간의 긴밀한 기술 협업 생태계가 성공적인 기술 상용화의 핵심 배경으로 작용하고 있다. 반면, 국내는 BIM이나 드론 분야에서는 해외와의 기술 격차가 크지 않지만, 로보틱스, AI 등 첨단 분야에서는 뒤처져 있다는 평가다. 국내에서도 다양한 기술 개발이 시도되고 있지만, 경직된 발주 제도, 안전 규제, 표준화 미비 등으로 인해 현장 적용이 제한적이다. 미래 건설 기술 개발 방향 제언 국내 건설 시장의 스마트 기술 역량을 높이기 위해서는 기술 개발과 함께 적용 활성화를 위한 제도 및 생태계 혁신이 시급하다. 우선 기술 실증-제도 개정-확산의 3단계 전략을 통해 현장 적용성을 높여야 한다. 산학 협동 연구 과제와 정부 및 지자체의 기술 실증 사업도 확대해야 한다. 여기에 신기술 도입을 장려하는 인센티브 제도를 마련하여 건설 로봇과 AI 기술 활용에 대한 적극적인 투자를 유도해야 한다. 이러한 노력이 뒷받침된다면 국내 건설 산업 역시 생산성과 안전성을 동시에 확보하며 미래 건설 시장을 선도할 수 있을 것이다.

건설 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI), 로보틱스, 사물 인터넷(IoT) 등 첨단 기술이 현장에 활발히 도입되고 있다. 특히 해외 건설 시장은 기술 개발을 넘어 현장 상용화에 집중하며 생산성 및 안전성 향상에서 괄목할 만한 성과를 보이고 있다. 해외의 주요 스마트 건설 기술 사례를 살펴보고, 이를 통해 국내 건설 기술의 현주소를 진단하며 미래 발전 방향을 모색한다. BIM, IoT, 그리고 자율주행 로봇의 결합 프린터 제조업체인 HP는 2022년 BIM(건설정보모델링) 데이터를 기반으로 바닥에 정확한 도면을 그려주는 자율주행 로봇 ‘SitePrint’를 개발하여 건설 업계에 신선한 충격을 주었다. 이 로봇은 BIM 도면을 현장으로 직접 가져와 복잡한 레이아웃을 자동으로 마킹하며, 캐나다 PCL 건설사는 밴쿠버 공항 프로젝트에 이 기술을 적용해 1000m가 넘는 곡선 마킹 작업을 기존 방식 대비 86%의 비용 절감 효과와 높은 정확도로 완수했다. 이러한 혁신 사례는 HP뿐만 아니라 CiV Robotics, MiraiKiKai, FJDynamics 등 다양한 글로벌 기업에서 AMR(자율주행 이동 로봇)과 GNSS(위성항법시스템)를 결합한 라인 마킹 로봇 개발로 이어지고 있다. 드론을 활용한 초고속 측량 및 모니터링 드론은 건설 현장의 측량 및 모니터링 작업을 혁신하고 있다. 미국 텍사스 고속도로 확장 공사에서는 ‘Ranger Pro’ 드론이 약 1.6㎞에 이르는 도로 측량 기간을 기존 4~6일에서 단 2일로 단축했다. 드론의 첨단 사진 측량 기술과 LiDAR(레이저 기반 거리 측정) 장비를 활용하여 신속하게 데이터를 수집하고, 단 하루 만에 처리함으로써 프로젝트 계획 및 실행 속도를 획기적으로 높일 수 있었다. 건설 로봇 및 자동화 장비의 현장 도입 해외 시장에서는 단순 반복 작업을 자동화하는 로봇과 장비가 이미 현장에 투입되고 있다. 미국의 Built Robotics는 기존 굴삭기나 불도저에 ‘Exosystem’ 키트를 장착해 자율주행 장비로 변환하는 솔루션을 제공한다. 또한 태양광 발전소 현장에 ‘Robotic Pile Driver(RPD 35)’를 도입하여 태양광 구조물 설치를 자동화했다. 호주의 Fast-Brick Robotics는 시간당 최대 1000장의 벽돌을 쌓을 수 있는 벽돌 시공 로봇 ‘Hadrian X’를 개발해 시공 기간과 인건비를 대폭 절감하고 있다. 미국의 Advanced Construction Robotics는 철근 묶기 로봇 ‘Tybot’과 철근 인양·설치 로봇 ‘IronBOT’을 개발하여 플로리다 고속도로 공사 등에 투입, 공사 속도와 안전성을 동시에 향상시켰다. 센싱 기술, AI 기반 안전 및 공정 모니터링 AI와 데이터 분석 기술은 건설 현장의 위험 예측과 효율적인 관리를 가능하게 한다. 미국의 Hensel Phelps는 AI 기반 리얼리티 인텔리전스 시스템 ‘Track3D’를 활용하여 360° 이미지, LiDAR, 드론 데이터를 자동으로 통합하고 분석한다. 이를 통해 공정 및 품질 편차를 조기에 발견하고 재시공 비용을 20% 절감하는 성과를 거두었다. 오스트리아 STRABAG는 ‘DARIA(다리아)’ 플랫폼을 통해 1만 1000개 이상의 프로젝트 데이터를 학습한 AI가 재정적 위험을 예측하고 관리한다. 또한 생성형 설계(Generative Design) 기술을 활용해 에너지 효율을 높이고 최적의 태양광 패널 배치 등을 도출하며 설계 단계부터 효율성을 극대화하고 있다. 통합 프로젝트 관리 플랫폼 프로젝트의 복잡성이 증가함에 따라 여러 관리 요소를 하나의 플랫폼으로 통합하는 기술이 중요해졌다. 캐나다 PCL은 ‘PM4+’라는 AI 기반 건설 사업 관리 플랫폼을 개발하여 RFI(정보 요청), 설계 변경, 품질 관리 등 여러 프로젝트 정보를 통합 관리한다. 이를 통해 생산성을 높이고 리스크 관리를 효율화하고 있다. 미국 Open Space는 ‘Open Space BIM+’ 디자인 도구를 활용해 360도 카메라로 촬영한 현장 이미지를 BIM 모델에 매핑하여 실제 시공 상황과 도면을 실시간으로 비교, 시공 품질을 검증하고 오류를 최소화한다. 해외와 국내 스마트 건설 기술의 현주소 해외 사례는 기술의 개발을 넘어 현장 적용 및 상용화에 초점을 맞추고 있다. 특히 대형 건설사, 장비 제조업체, 그리고 스타트업 간의 긴밀한 기술 협업 생태계가 성공적인 기술 상용화의 핵심 배경으로 작용하고 있다. 반면, 국내는 BIM이나 드론 분야에서는 해외와의 기술 격차가 크지 않지만, 로보틱스, AI 등 첨단 분야에서는 뒤처져 있다는 평가다. 국내에서도 다양한 기술 개발이 시도되고 있지만, 경직된 발주 제도, 안전 규제, 표준화 미비 등으로 인해 현장 적용이 제한적이다. 미래 건설 기술 개발 방향 제언 국내 건설 시장의 스마트 기술 역량을 높이기 위해서는 기술 개발과 함께 적용 활성화를 위한 제도 및 생태계 혁신이 시급하다. 우선 기술 실증-제도 개정-확산의 3단계 전략을 통해 현장 적용성을 높여야 한다. 산학 협동 연구 과제와 정부 및 지자체의 기술 실증 사업도 확대해야 한다. 여기에 신기술 도입을 장려하는 인센티브 제도를 마련하여 건설 로봇과 AI 기술 활용에 대한 적극적인 투자를 유도해야 한다. 이러한 노력이 뒷받침된다면 국내 건설 산업 역시 생산성과 안전성을 동시에 확보하며 미래 건설 시장을 선도할 수 있을 것이다.

언론사 디지털 혁신 이끌 AI 기반 CMS 팡고링고, 정식 서비스 시작 언론사와 콘텐츠 크리에이터의 디지털 혁신을 이끌 차세대 AI 기반 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 플랫폼 ‘팡고링고’가 공식 런칭했다. 팡고링고는 기획부터 작성, 번역, 배포, 수익화까지 언론사 운영의 전 과정을 AI 기술로 자동화한 올인원 솔루션이다. 특히 이번 런칭을 기념해 업계 관계자들의 초기 부담을 획기적으로 줄여줄 파격적인 오픈 프로모션을 진행해 이목을 끌고 있다. 팡고링고의 가장 큰 강점은 AI 기술을 활용해 콘텐츠 생산성과 품질을 동시에 극대화하는 것이다. 기자가 키워드만 입력하면 AI가 자동으로 기사 초안을 생성하며, 문맥 오류, 오탈자, 가이드라인 위반 여부까지 자동 검수해 콘텐츠 품질을 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 72개 언어 자동 번역 및 현지화 기능을 통해 해외 독자에게도 자연스러운 콘텐츠를 제공한다. 실제 파일럿으로 팡고링고를 도입한 팡고링고를 도입한 언론사의 경우, 기존 대비 트래픽이 200% 가까이 증가하고 광고 수익 또한 200% 이상 확대되는 성과를 거뒀다. 기자와 에디터들은 동일 시간 대비 2배 이상 많은 고품질 기사를 생산할 수 있게 되었다며 높은 만족도를 보였다. 팡고링고는 다양한 규모의 언론사와 창작자를 고려해 맞춤형 요금제를 설계했다. 1인 크리에이터나 신규 인터넷 신문사를 위한 웰컴 요금제(월 7만원)부터, 기존 언론사의 CMS 이관에 최적화된 스탠다드 요금제(월 15만원), 대용량 트래픽에 특화된 스탠다드 플러스(월 20만원)까지 폭넓은 선택지를 제공한다. 각 요금제에는 AI 기사 작성, 번역, 검수, SEO 최적화 등에 사용할 수 있는 크레딧이 차등 제공된다. 이번 런칭 프로모션은 업계에서 유례를 찾아보기 어려운 파격적인 혜택으로 구성되었다. 팡고링고는 언론사들이 AI 기반 CMS로의 전환을 부담 없이 시도할 수 있도록 세 가지 핵심 혜택을 제공한다. • 초기 세팅비 및 도메인 비용 전액 무료 지원: 기존 20만원에 달했던 초기 세팅비와 도메인 비용을 전액 면제해 초기 도입 부담을 없앴다. • AI 솔루션 크레딧 2,000 추가 제공: 요금제에 관계없이 AI 솔루션 크레딧 2,000을 3개월간 추가로 제공해 다양한 AI 기능을 충분히 경험할 수 있도록 했다. • 첫 달 이용료 전액 무료 혜택: 10월 내 서비스 신청 및 결제를 진행하는 고객에게 첫 달 이용료를 전액 무료로 지원한다. 팡고링고를 개발한 팡고지와이 관계자는 “언론사가 단순히 기사를 생산하는 것을 넘어, 글로벌 독자와 연결되고 안정적인 수익을 창출할 수 있도록 돕는 것이 우리의 목표”라며, “이번 프로모션을 통해 많은 언론사가 AI 기반 CMS의 성과를 직접 체감하고 디지털 전환의 기회를 잡기를 바란다”고 밝혔다. 자세한 서비스 소개와 기능 안내는 팡고링고 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

│전문가 “복원성 계산 오류 가능성…GM 낮으면 작은 충격에도 전복” 튀르키예 흑해 연안에서 약 10억 원에 달하는 신형 호화 요트가 물에 띄운 지 십여 분 만에 침몰했다. 3일(현지시간) 뉴욕포스트와 데일리메일 등 외신에 따르면, 전날 에레글리 앞바다 약 200m 해상에서 ‘돌체 벤토(Dolce Vento)’라는 이름의 24~30m급 요트가 첫 항해에 나선 지 불과 15분 만에 기울더니 곧바로 바닷속으로 가라앉았다. 선주와 선장, 승무원 2명은 급히 바다에 뛰어들어 헤엄쳐 탈출했고 모두 무사했다. 당시 촬영된 영상에는 요트가 급격히 기울자 선주가 선체 위에서 잠시 버티다 곧바로 몸을 던지고 이어 승무원들이 연이어 뛰어내리는 모습이 담겼다. 튀르키예 해안경비대와 항만 당국은 즉시 현장에 출동해 안전 구역을 설정했고 구조팀은 인양 준비에 착수했다. 조선소 측은 기술진을 투입해 사고 원인을 조사하고 있다고 밝혔다. 전문가들은 선박 복원성 문제, 특히 메타센터 높이(GM·Metacentric height) 계산 오류 같은 안정성 결함이 침몰을 불렀을 가능성이 크다고 지적했다. GM은 선박이 기울었을 때 원래 자세로 돌아가려는 힘을 나타내는 지표로 값이 낮으면 작은 충격에도 쉽게 전복될 수 있다. 이 요트는 튀르키예 메디일마즈 조선소가 올해 완성한 24m급 신조 모터요트로, 강철 선체와 알루미늄 상부 구조, 낮은 흘수(선체가 물에 잠긴 깊이) 설계로 연안 항해에 적합한 구조를 갖췄다. 조선소는 최근 소형·중형급 모터요트 건조를 늘리며 성장세를 보여왔지만 이번 사고로 안전 관리에 대한 의문이 제기될 수밖에 없다. 최근 미국 플로리다주 마이애미 비치에서도 인플루언서 수십 명을 태운 고급 요트가 침몰했다. 일부 탑승객들은 구조 도중에도 셀카를 찍거나 값비싼 술병을 챙기는 모습이 공개돼 비판받기도 했다. 올해 초에는 멕시코에서 신년 파티 중이던 관광객들이 탄 호화 요트가 암초에 부딪혀 침몰하는 사고가 발생했으며 승객 15명이 구조됐다. 고가 요트 사고가 잇따르면서 안전 규정 강화와 선박 인증 절차 전반에 대한 문제 제기가 커지고 있다. 단순한 해양 사고를 넘어 부유층의 과시적 소비 문화와 안전 불감증이 맞물린 현상이라는 지적도 나온다.

│전문가 “복원성 계산 오류 가능성…GM 낮으면 작은 충격에도 전복” 튀르키예 흑해 연안에서 약 10억 원에 달하는 신형 호화 요트가 물에 띄운 지 십여 분 만에 침몰했다. 3일(현지시간) 뉴욕포스트와 데일리메일 등 외신에 따르면, 전날 에레글리 앞바다 약 200m 해상에서 ‘돌체 벤토(Dolce Vento)’라는 이름의 24~30m급 요트가 첫 항해에 나선 지 불과 15분 만에 기울더니 곧바로 바닷속으로 가라앉았다. 선주와 선장, 승무원 2명은 급히 바다에 뛰어들어 헤엄쳐 탈출했고 모두 무사했다. 당시 촬영된 영상에는 요트가 급격히 기울자 선주가 선체 위에서 잠시 버티다 곧바로 몸을 던지고 이어 승무원들이 연이어 뛰어내리는 모습이 담겼다. 튀르키예 해안경비대와 항만 당국은 즉시 현장에 출동해 안전 구역을 설정했고 구조팀은 인양 준비에 착수했다. 조선소 측은 기술진을 투입해 사고 원인을 조사하고 있다고 밝혔다. 전문가들은 선박 복원성 문제, 특히 메타센터 높이(GM·Metacentric height) 계산 오류 같은 안정성 결함이 침몰을 불렀을 가능성이 크다고 지적했다. GM은 선박이 기울었을 때 원래 자세로 돌아가려는 힘을 나타내는 지표로 값이 낮으면 작은 충격에도 쉽게 전복될 수 있다. 이 요트는 튀르키예 메디일마즈 조선소가 올해 완성한 24m급 신조 모터요트로, 강철 선체와 알루미늄 상부 구조, 낮은 흘수(선체가 물에 잠긴 깊이) 설계로 연안 항해에 적합한 구조를 갖췄다. 조선소는 최근 소형·중형급 모터요트 건조를 늘리며 성장세를 보여왔지만 이번 사고로 안전 관리에 대한 의문이 제기될 수밖에 없다. 최근 미국 플로리다주 마이애미 비치에서도 인플루언서 수십 명을 태운 고급 요트가 침몰했다. 일부 탑승객들은 구조 도중에도 셀카를 찍거나 값비싼 술병을 챙기는 모습이 공개돼 비판받기도 했다. 올해 초에는 멕시코에서 신년 파티 중이던 관광객들이 탄 호화 요트가 암초에 부딪혀 침몰하는 사고가 발생했으며 승객 15명이 구조됐다. 고가 요트 사고가 잇따르면서 안전 규정 강화와 선박 인증 절차 전반에 대한 문제 제기가 커지고 있다. 단순한 해양 사고를 넘어 부유층의 과시적 소비 문화와 안전 불감증이 맞물린 현상이라는 지적도 나온다.

현대차그룹이 미래·혁신 경영을 통해 기존 주력 사업인 완성차뿐만 아니라 로봇, 미래항공모빌리티(AAM) 등 다양한 미래 먹거리 분야로의 사업 확장을 활발히 추진하고 있다고 29일 밝혔다. 최근 CNN의 아시아 전문 심층 취재 프로그램 ‘CNN 마켓플레이스 아시아’는 현대자동차그룹이 싱가포르에 설립한 글로벌 혁신센터 ‘HMGICS’를 방문해 로봇과 인공지능을 결합한 초자동화 생산 시스템과 사람 중심의 유연한 제조 환경을 미래 공장의 모델로 소개했다. 뉴스 영상에서는 보스턴 다이내믹스의 로봇 개 ‘스팟’이 공장 내를 순찰하며 작업자의 품질 검사 및 시설 점검을 수행하는 모습이 담겼다. 특히 스팟이 엔지니어를 따라다니며 실시간 품질 검사를 수행하는 장면은 CNN 제작진의 시선을 사로잡았다. 스팟은 엔지니어의 뒤를 따라다니며 오류 발생 가능성이 높은 작업을 촬영하고, 이를 AI 알고리즘이 분석해 조립이 제대로 되었는지를 판단한다. 이를 통해 엔지니어는 작업이 끝나기 전에 수정이 필요한지를 즉시 확인할 수 있다. HMGICS는 싱가포르 최초의 전기차 생산 공장으로, 자동화 중심의 스마트 팩토리를 구현했다. 공장 내에서는 디지털 트윈, AI, 로봇 협업 시스템이 도입돼 인간은 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 설계됐다. 2023년에 준공된 HMGICS는 연간 3만대의 전기차 생산 능력을 갖췄다. 조립 및 검사 공정의 약 70%가 자동화돼 있으며, 약 200대의 로봇이 공장 내에서 작업한다. HMGICS는 지능화 생산 체계를 갖춘 현대차그룹 최초의 스마트 팩토리로 현대차그룹이 수십 년간 쌓아 온 제조 노하우는 물론, 다양한 혁신 기술로 가득 메워져 있다. 또한 HMGICS는 미래 모빌리티 기술을 연구하고 시험하는 테스트베드로, 향후 다른 공장으로도 첨단 기술을 순차 적용해 나갈 전망이다. 앞서 지난 3월 현대차그룹이 준공한 미국 조지아주에 있는 ‘현대자동차그룹 메타플랜트 아메리카’(HMGMA)에는 프레스, 차체, 도장, 의장으로 이뤄지는 자동차 생산 공정 요소요소에 로봇을 활용한 제조 혁신 기술을 적용했다. 한편, 현대차그룹은 지난해 4월 국내 UAM(도심항공교통) 상용화를 위한 첫 실증사업에 성공했다. 현대차는 대한항공, 인천국제공항공사, KT, 현대건설과 함께 전남 고흥 국가종합비행성능시험장에서 ‘한국형 도심항공교통 그랜드챌린지’(이하 K-UAM 그랜드챌린지) 1단계를 성공적으로 완수했다. K-UAM 그랜드챌린지는 국토교통부가 2025년 국내 UAM 상용화를 목표로 기체 안전성을 검증하고, 국내 여건에 맞는 운용 개념 및 기술 기준 등을 마련하기 위해 추진하는 민관 합동 대규모 실증사업이다. 현대차는 UAM과 육상 모빌리티를 연결하는 통합교통서비스(MaaS) 플랫폼을 구축하고, 국내 사업모델 수립을 위한 구체적 기반을 마련했다. 앞선 지난해 CES에서 현대차그룹은 UAM 독립법인 ‘슈퍼널’(Supernal)을 통해 20차세대 UAM 기체 S-A2의 실물을 최초 공개하고 미래 AAM 생태계 구축 전략을 발표했다. S-A2는 현대차그룹이 2028년 상용화를 목표로 개발 중인 eVTOL(전기 수직 이착륙 항공기) 기체로, 2전장 10m, 전폭 15m로 조종사 포함 5명이 탑승 가능하다. 슈퍼널은 S-A2 기체가 최대 400~500m의 고도에서 200km/h의 순항 속도로 비행하는 것을 목표로 개발 중이다. S-A2는 상용화 시 도심 내 약 60km 내외의 거리를 비행할 예정으로 기체 작동 시 발생하는 소음도 전기 분산 추진 방식을 활용해 운항 시 소음을 45~65 데시벨(dB)로 최소화하도록 설계됐다.

인하대학교는 신동하 교수(화학과) 연구팀이 최근 라만분광법 기반 미세·나노플라스틱 검출의 난제를 동시에 돌파할 수 있는 첨단 인공지능(AI) 분석기술을 세계 최초로 개발했다고 28일 밝혔다. 플라스틱 입자가 환경에서 분해돼 미세플라스틱과 나노플라스틱으로 변하면 그 수와 종류가 큰 폭으로 증가한다. 하지만 전통적인 분석법인 라만분광법으로는 표본 내 플라스틱을 정확히 식별·분류하는 데 한계와 오류가 있었다. 라만분광법은 특정 빛을 쬐어 분자의 고유 진동 신호를 포착, 물질을 식별하는 분석 기법이다. 특히 자연계 지방산, 오염물과 스펙트럼이 겹치거나 수만~수십만 개의 미세입자를 신속하게 스캐닝하는 속도 문제는 전 세계 과학계의 풀리지 않는 과제였다. 연구팀은 초저 SNR(신호대잡음비) 데이터베이스를 직접 구축해 실제 환경 신호와 소음 특성을 반영하고 미세플라스틱의 신호와 잡음을 자동으로 분류, 자체 개발한 딥러닝 모델을 훈련시켰다. 연구팀이 개발한 딥러닝 모델은 사진이나 신호 속에서 특징을 잡아내는 인공지능 신경망을 두 방향으로 설계해 정밀하게 보는 Bi-CNN과 이미지를 잘라서 세밀하게 구분하는 U-Net 구조다. 연구 결과 기존 방식에선 수십초~수분 걸리던 스캔을 0.001초 노출만으로 나노플라스틱을 99% 이상 정확도로 감별했으며 혼동·오분류를 일으키던 지방산 등도 오차 없이 구별했다. 또한 혼합물까지 동시에 정량적으로 분석하고 표준 국제 분석법과 비교했을 때 최소 36~49%까지 정확도가 높아졌다. 연구팀의 개발 기술은 라만분광법뿐 아니라 적외선(IR) 등 모든 분광 기반 환경분석·바이오·식품 분야에 폭넓게 확장 적용 가능하다. 이번 연구 내용은 ‘저 SNR 환경에서의 나노플라스틱 신속 검출을 위한 머신러닝 기반 라만 분광법’ 및 ‘미세플라스틱 분석에서의 스펙트럼 혼동 감소: U-Net 기반 딥러닝 접근법’이라는 제목으로 국제학술지에 실렸다. 저자로는 신동하 교수와 임정현·서주희 석사과정 학생이 이름을 올렸다. 신 교수는 “라만 기반의 플라스틱 검출이 갖고 있던 속도와 신뢰성 문제를 동시에 해결함으로써 국내외 마이크로, 나노플라스틱 표준화·자동화에 새로운 장을 열 것으로 기대된다”고 말했다.

국내 최대 인터넷서점 예스24가 지난 6월 랜섬웨어 해킹으로 애플리케이션(앱)과 인터넷 통신망이 먹통이 된 지 두 달 만에 또다시 랜섬웨어 공격을 받아 마비됐다. 예스24는 11일 새벽 4시 30분경 외부로부터 랜섬웨어 공격을 당해 인터넷 사이트나 앱 등에 접속할 수 없어 전자책 등 서비스를 이용할 수 없다고 밝혔다. 한국인터넷진흥원(KISA)은 두 달 만에 또다시 랜섬웨어 공격을 받은 예스24에 대해 현장 조사에 착수한 것으로 알려졌다. 예스24 측은 “혹시 모를 (추가 공격) 가능성에 대비해 외부에서 접속할 수 없도록 현재 시스템을 긴급 차단해 추가 피해를 방지하고, 보안 점검 및 방어 조치를 시행하고 있다”며 “백업 데이터를 활용해 서비스를 빠르게 복구 중”이라고 말했다. 그러나, 정확한 복구 완료 및 서비스 재개 시점은 밝히지 못했다. 예스24 앱도 초기 화면에 “서비스 접속이 원활하지 않다. 접속자 수가 많거나 오류로 인해 일시적인 장애가 발생했다”는 안내문을 게시했다. 고객센터는 자동응답으로 연결되면서 “문의량이 많아 상담사 연결이 어렵다”고 안내 후 통화가 자동 종료되는 상황이다. 예스24는 지난 6월 9일 랜섬웨어 해킹을 당해 앱과 인터넷 통신망이 마비됐고, 먹통이 된 지 닷새만인 같은 달 13일부터 서비스를 차례대로 재개했다. 당시 예스24는 해킹 사실을 이용자에게 즉시 공지하지 않은 상태에서 한국인터넷진흥원(KISA) 등에 해킹을 당했다고 신고한 사실이 다음날 알려진 뒤에야 해킹됐음을 공지해 빈축을 샀다. 지난 6월 1차 해킹 사고 당시 김석환·최세라 예스24 공동대표는 해킹 일주일 만에 사과문을 발표하고 “보안 체계를 원점에서 재점검할 예정이다. 외부 보안 자문단을 도입하고, 보안 예산을 확대해 시스템 설계부터 운영 전반까지 플랫폼의 신뢰도와 복원력을 강화하겠다”고 약속했으나 두 달 만에 먹통이 재발하면서 소비자 신뢰에 심각한 문제가 발생하고 있다. 실제로 2차 해킹 사고를 접한 누리꾼들은 “이쯤 되면 사업 접어라”, “산업재해처럼 영업정지나 면허 취소시켜야 하는 것 아니냐”는 등의 격앙된 반응을 보였다. 예스24는 회원 수가 2000만명 수준인 국내 최대 규모 인터넷서점으로 도서 외에도 음반·DVD·문구 등을 취급하는 한편, 각종 공연 관람권 거래 창구로도 이용되고 있어 서비스 중단에 따른 영향이 크다.

LG디스플레이가 사업 전반에 인공지능(AI)을 적용하는 AX(AI 전환)을 도입해 ‘생산성 혁신’을 추진하고 경쟁력을 강화한다. LG디스플레이는 5일 ‘AX 온라인 세미나’를 열고 올해를 AX 혁신의 원년으로 삼아 개발부터 생산, 사무 영역까지 자체 개발한 AI를 적용한다고 밝혔다. 이미 자체 개발한 AI를 설계, 제조, 사무 등 전 영역에 적용하는 AX로 연간 2000억원의 비용을 절감하는 성과를 거뒀다. 여기에 더 강화된 AX 도입으로 3년 내 업무 생산성 30% 향상을 목표로 하고 있다. 우선 제품 개발 단계부터 AI가 최적화된 설계 도면을 제안하는 ‘설계 AI’를 도입한다. 첫 단계로 지난 6월 복잡한 곡면 패널 설계에 대응하는 ‘엣지 설계 AI 알고리즘’을 자체 개발했는데, 이를 통해 패널 설계 시간이 기존 한 달에서 8시간으로 크게 단축됐으며 오류율도 대폭 낮췄다. LG디스플레이는 패널 기판 설계에 AI를 우선 적용한 뒤 재료·소자, 회로, 기구 등으로 단계적 확대를 이어갈 계획이다. 유기발광다이오드(OLED) 공정 전반에도 AI가 도입됐다. 자체 학습된 AI는 제조 전문 지식을 바탕으로 불량 원인을 분석하고, 해결 방안을 제안한다. 품질 개선에 걸리는 시간은 기존 3주에서 2일로 줄었고, 양품 생산량이 늘면서 연간 2000억원 이상의 비용을 줄이게 됐다. 향후 AI가 생산성 개선 방안을 제안하고, LG AI연구원의 엑사원(EXAONE)과도 결합한다는 계획이다. 자체 AI 어시스턴트인 ‘하이디’(HI-D)도 고도화한다. 하이디 도입으로 하루 평균 업무 생산성이 이전 대비 약 10% 향상됐는데, 성능을 끌어올려 3년 내 업무 생산성을 30% 이상으로 높일 계획이다. 이영주 LG디스플레이 제조 AI 실장은 세미나에서 “중국 업체의 도전이 굉장히 거센 상황”이라면서 “여기서 살아남고, 지속적인 경쟁 우위를 확보하는 가장 중요한 수단이 AI”라고 강조했다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

“성관계는 즐거움을 위한 것이고, 아기는 배아 스크리닝을 통해 만듭니다.” 미국 한 스타트업이 제공하는 배아 유전체 검사 서비스가 ‘슈퍼베이비’ 논란을 낳고 있다. 지난 17일 워싱턴포스트(WP)에 따르면 난임 스타트업 ‘오키드헬스’는 배아를 대상으로 향후 발병 소지가 있는 수천가지 질병을 검사하는 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스를 통해 예비 부모는 자녀의 유전 정보를 이전보다 훨씬 더 많이 알 수 있다. 현재는 시험관 시술(IVF)을 받는 여성과 커플들이 낭포성 섬유증이나 다운증후군 같은 단일 유전자 변이나 염색체 이상을 검사하는 것이 일반적이다. 그러나 이 스타트업은 최초로 30억 염기쌍의 배아 전체 유전체를 시퀀싱(DNA의 염기 배열 분석) 할 수 있다고 주장하고 있다. 배아에서 채취한 5개 세포만으로 전체 유전체를 분석하고, 조현병·알츠하이머·비만 등 1200여개 질병의 발병 가능성을 예측할 수 있다는 것이다. 이 질병 가능성은 점수화되는데, 이 데이터를 통해 아이를 선별해 낳는 것이다. 오키드헬스 창업자 누르 시디키는 “오키드는 질병을 피할 수 있는 유전적 축복을 받는 세대를 만들고 있다”고 소개하며 “성관계는 즐거움을 위한 것이고, 아기를 위한 것은 배아 스크리닝”이라고 말했다. 오키드헬스의 유전자 스크리닝은 IVF 성공률을 높이고 부모들의 유전 질환에 대한 불안감을 줄임으로써 출산을 장려할 수 있다고 주장한다. 그러나 이 스타트업은 단순히 아이를 갖는 것을 돕는 수준을 넘어 미래의 자녀를 선별하고 설계하는 데까지 나아가고 있다고 WP는 지적했다. 일각에서는 이를 두고 인간의 우수한 유전형질만을 선별해 개량하는 ‘현대판 우생학’이라는 우려가 나오고 있다. 부유한 계층이 유전적으로 더 뛰어난 아이를 골라 태어나게 하는 세상이 될 수 있다는 것이다. 현재 이 스타트업의 검사 비용은 배아 하나당 2500달러(약 350만원), IVF 1회 평균 비용은 2만 달러(약 2800만원)에 달한다. 소식통은 이 스타트업의 고객 중에는 일론 머스크와 사이에서 4명의 자녀를 낳은 전 뉴럴링크 임원 시본 질리스도 포함돼 있다고 소식통은 전했다. 오키드헬스는 “지적 장애는 선별하지만 지능 예측은 제공하지 않는다”는 입장이다. 그러나 회사 관계자는 머스크와 질리스 커플을 포함해 일부 커플에 지능 관련 선별 서비스를 비공식적으로 제공했다고 말했다. 미국 임신협회는 오키드헬스와 같은 기업들이 제공하는 유전자 선별 기술에 대해 “이건 단순한 예측이 아니라 인간 배아의 미래를 실질적으로 ‘조작’하는 것”이라는 지적했다. MIT 생명윤리학 교수 앨리슨 브룩스도 “우리는 지금, 아이들이 선택받은 이유와 선택받지 못한 이유를 아는 사회로 가고 있다”며 오키드헬스의 서비스가 “건강을 위한 선택을 넘어 사회적 불평등을 심화시킬 가능성도 있다”고 우려했다. 이 스타트업의 주장이 과학적 근거가 부족하다는 지적도 있다. 스베틀라나 야첸코 스탠퍼드대 교수는 “5개 세포로 전 유전체를 검사하는 과정에서 수많은 오류가 발생한다”며 “특정 질병 유전자가 없다고 단언하는 건 사실상 러시안룰렛에 가까운 위험한 판단”이라고 말했다. 이에 대해 오키드는 “기존 유전자 검사가 놓치는 수백 개의 단일유전자 질환을 더 정확히 파악할 수 있는 것이 핵심이며, 다유전자 점수는 참고용 정보일 뿐”이라는 입장이다. 유전자 선별 넘어 유전자 ‘편집’ 기술 개발까지…윤리적 논란 이처럼 배아를 선별해 ‘더 건강한 아이’를 낳으려는 시도가 윤리적 경계를 시험하고 있는 가운데, 더 급진적인 기술도 등장하고 있다. 캘리포니아 스타트업 ‘부트스트랩 바이오’는 아예 인간 배아의 DNA를 직접 편집하는 ‘생식세포 유전자 편집’ 기술을 개발 중이다. 이 기술은 한 번 수정된 유전자가 모든 세포에 영향을 주며, 후세까지 영구적으로 이어진다. 블룸버그 보도에 따르면 부트스트랩 바이오는 당초 성인 유전자 편집을 연구하다가 최근 배아 편집으로 방향을 틀었으며, 미국 규제를 피해 중미 국가 온두라스에서 2026~2027년경 임상시험을 계획 중인 것으로 알려졌다. 현재 미국에서는 FDA가 생식세포 유전자 편집이 포함된 임상시험 신청조차 받지 않기 때문이다. 부트스트랩 바이오의 초기 투자자 중에는 ‘출산 장려 운동(pronatalism)’을 이끄는 시몬·말콤 콜린스 부부도 있다. 이들은 일론 머스크와도 연결돼 있다는 평가를 받는다. 시몬 콜린스는 “후대까지 특정 질병 위험을 완전히 제거할 수 있다면 그것은 혁신”이라며 “우리는 수익보다 사람을 돕는 데 투자한다”고 밝혔다. 하지만 전문가들은 기술의 안전성과 윤리성 모두에 강한 의문을 제기한다. 스탠퍼드대의 그릴리 교수는 “우리는 편집된 아이에게 어떤 일이 벌어질지 전혀 알 수 없다”고 말했으며 시카고대 윤리학자 로리 졸로스 교수는 “아기를 마치 부품을 조립하듯 설계하려는 발상은 위험하다”고 경고했다. 국제 과학자 단체들도 지난 5월 생식세포 유전자 편집에 대해 최소 10년간의 전면 중단을 권고한 바 있다.

LG전자가 신성장 동력으로 육성 중인 스마트팩토리 솔루션 사업을 스마트물류 분야로 확대한다. LG전자는 최근 경기 평택 LG디지털파크에서 물류기업 로지스밸리와 스마트물류센터 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 1일 밝혔다. 로지스밸리는 국내 최대 복합물류기업으로 물류센터 개발 및 임대, 컨설팅 서비스 등을 제공하며 전 세계에 50여 곳의 직영 물류센터를 운영하고 있다. 양사는 이번 협약을 통해 스마트물류 솔루션 고도화와 글로벌 시장 공동 공략에 협력하기로 했다. 특히 로지스밸리가 건설하는 물류센터에 LG전자의 스마트팩토리 기술이 적용될 수 있도록 설계 초기 단계부터 협력할 방침이다. LG전자의 솔루션은 산업용 로봇, 디지털 트윈 기반 생산 시스템, 생성형 AI를 활용한 공정·품질·안전 관리 등을 포함한다. 자율주행로봇을 활용해 박스 피킹(박스 단위 포장)등 반복적 작업을 자동화하고, 비전 AI 기술로 분류 오류를 줄인다. 또한 디지털 트윈 기술로 물류 흐름을 사전 시뮬레이션해 설계 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 양사는 이 기술들을 로지스밸리 직영센터와 LG전자 가전 물류센터에도 적용해 자체 효율도 높일 계획이다. 한편 양사는 로지스밸리가 베트남 하노이 서호 지역에서 진행 중인 복합 상업시설 개발 프로젝트에 LG전자의 상업용 디스플레이를 공급하는 별도 협약도 체결했다. 정대화 LG전자 생산기술원장은 “등대공장을 운영하며 축적한 물류 노하우를 바탕으로 글로벌 스마트물류 시장에서 신뢰받는 파트너로 성장하겠다”고 밝혔다.

삼성SDS가 사람의 지시 없이도 스스로 문제를 파악하고 해결하는 인공지능(AI) 에이전트 기술을 앞세워 기업과 공공기관의 디지털 전환을 선도한다. 삼성SDS는 26일 서울 송파구 잠실캠퍼스에서 ‘생성형 AI 미디어데이’를 열고 자사의 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스’, 협업 솔루션 ‘브리티 코파일럿’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션’을 에이전틱 서비스로 고도화한다고 밝혔다. 이준희 대표는 “언어모델, 데이터, 기업용 시스템에 대한 복합적인 역량과 이해를 가진 삼성SDS는 기업용 AI 에이전트 서비스를 가장 잘할 수 있는 기업”이라고 했다. 대표 플랫폼인 패브릭스는 기존처럼 사용자의 지시에 응답하는 수준을 넘어 AI가 스스로 판단하고 결정까지 내릴 수 있도록 고도화됐다. 특히 코드 전환 에이전트는 노후화된 은행 시스템을 최신 기술로 자동 변환해 주는 기능으로, 실제 적용한 금융 고객사에서 개발비 68% 절감이라는 성과를 냈다. 삼성SDS는 오는 9월 브리티 코파일럿에 개인 맞춤형 AI 비서인 퍼스널 에이전트 기능을 새롭게 선보인다. 퍼스널 에이전트에는 지난 4월 공개된 회의 통역 기능인 인터프리팅 에이전트를 비롯해 할 일을 정리해 주는 큐레이팅 에이전트, 음성으로 업무를 지시하는 보이스 에이전트, 반복 질문에 자동으로 답변하는 앤서링 에이전트 등 다양한 세부 기능이 순차적으로 탑재된다. 또 브리티 오토메이션에는 오는 10월 ‘에이전틱 봇’이 도입된다. 이 봇은 사람의 말로 지시만 하면 복잡한 자동화 업무를 스스로 설계하고, 작업 도중 생기는 오류도 자동으로 해결한다.

운전석 에어백 불량으로 승객이 다칠 우려가 있다고 확인된 현대자동차·랜드로버·BYD 등 19개 차종이 자발적 시정조치(리콜)에 들어간다. 국토교통부는 현대차, 재규어랜드로버코리아, GS글로벌, GM아시아퍼시픽 등 4개 사에서 제작·수입·판매한 19개 차종 1만 4708대에서 제작결함이 발견돼 리콜한다고 25일 밝혔다. 현대차 아반떼와 i30 등 2개 차종 2555대는 운전석 에어백이 펴지면 과도한 내부 압력 증가로 인플레이터(에어백 가스 발생장치)가 파손되면서 승객이 다칠 수 있는 결함이 있어 지난 10일부터 시정조치 중이다. 같은 회사 카운티 일렉트릭 629대는 주차 브레이크 부속품 설계 오류로 인해 경사로에 주차했을 때 차량이 밀릴 수 있어 19일부터 시정조치를 진행하고 있다. 재규어랜드로버 디스커버리4 3.0D 등 12개 차종 1만 878대는 피견인 차량 연결장치의 내구성 부족으로 견인되는 차량이 분리될 위험이 있어 다음 달 4일부터 시정조치에 들어간다. GS글로벌 NEW BYD eBus-12 등 3개 차종 344대는 고전압 배터리 트레이 고정부의 내구성이 부족해 주행 중 배터리셀이 트레이와 접촉하면서 화재로 이어질 가능성이 있어 지난 12일부터 시정조치를 하고 있다. GM아시아퍼시픽 리릭 302대는 인포테인먼트 제어장치 소프트웨어 오류로 인해 계기판과 디스플레이가 꺼질 가능성이 확인돼 오는 27일부터 시정조치 예정이다. 자기 차량의 리콜 대상 여부와 구체적인 결함 사항은 자동차 리콜센터 홈페이지에서 차량번호 및 차대번호를 입력해 확인할 수 있다.

서울시의회 박춘선 의원(강동3, 국민의힘)이 지난 19일 열린 제331회 정례회 정원도시국 결산심사에서 정원도시국의 예산 전용 및 변경 사례를 꼼꼼하게 지적하며 사전계획의 미흡함과 행정 절차의 신속성 부족에 대해 행정의 내실 있는 운영을 주문했다. 박 의원은 먼저 세입·세출 결산 관련 지표에 대해 “5년간 가장 높은 징수율과 예산집행률을 기록한 점은 고무적이며, 각 사업담당자의 노력에 깊이 감사드린다”고 긍정적인 평가를 전했다. 그러나 이어진 질의에서는 주요 사업의 예산 운용상 문제점을 짚었다. 특히 박 의원은 추경으로 편성된 지 한 달도 되지 않아 전용된 ‘공원이용 고객만족 서비스 수준 향상’ 사업 사례를 언급하며 “애초에 통계목을 잘못 설정한 것은 사전계획 부실의 명백한 사례”라고 지적했다. 이어 ‘서울둘레길 2.0 거점형 산림휴양시설 조성사업’의 감리비 4억원이 사업 진행 중 뒤늦게 예산변경을 통해 반영된 점에 대해서도 “기본적인 설계항목조차 예산에 누락한 것은 중대한 행정상 오류”라며, “신속하고 정확한 예산 조정이 이뤄지지 않은 점은 개선되어야 한다”고 강조했다. 또한 강동구에 건립 예정인 ‘서울동물복지지원센터’ 관련 예산 전용 사례에 대해서도 우려를 나타냈다. “스마트 안전기술 적용 등 사업내용 변경으로 공사비·설계비·공모비 전반의 증액이 필요해졌음에도 불구하고, 설계공모 보상금만을 전용한 것은 전체 사업비의 재검토 없이 공사를 강행하려는 것처럼 비칠 수 있다”고 비판했다. 이에 대해 정원도시국장은 사업대상지 인근 땅꺼짐 사고로 인해 관련 주의사항들을 설계에 반영하고 공사비 증액도 고려하고 있어 나타난 문제라며 양해를 구했다. 박 의원은 공사 진행도 중요하지만, 지역환경에 미치는 영향까지도 면밀히 검토하고 분석해 진행할 것을 주문했다. 질의를 마무리하며 박 의원은 “예산은 시민의 세금으로 집행되는 만큼, 집행부는 사전계획을 철저히 하고, 절차와 목적에 맞게 예산을 운용해 나가야 한다”라며 “정원도시국은 사업의 완성도를 높이고 시민 신뢰를 확보할 수 있도록 보다 정밀한 예산관리 체계를 구축해야 한다”고 당부했다.

경기도의회 김근용 의원(국민의힘, 평택6)은 제384회 정례회 제2차(23일) 경기도청 예산결산특별위원회 회의에서 복지국 소관 결산을 심사하며, 복지 예산의 집행 부진과 구조적 설계 미비를 강하게 지적했다. 김근용 의원은 “복지국 사업들은 대부분 사회적 약자와 사회안전망 강화를 위한 핵심 정책인데, 결산서를 보면 집행률이 현저히 낮은 사업들이 다수 존재한다”며 “이는 수요 예측 실패거나 계획 단계에서의 설계 오류로 보인다”고 비판했다. 특히 김 의원은 ‘위기이웃 발굴 활동 장려 사업’에 대해 “집행률이 48.7%에 불과했으며, 실집행 내용도 가방·볼펜 등 홍보물품 지급에 국한돼 있어 사업의 본래 취지를 살리지 못하고 있다”고 지적했다. 또한 “업체의 원부자재 수급 지연으로 인해 사업이 이월됐다는 해명은 이해하기 어려우며, 물품 조달 방식과 계약 구조 전반을 재검토해야 한다”고 강조했다. 이어 김근용 의원은 ‘장애인 자립주택 운영 지원 사업’을 언급하며 예산 구조의 모호함을 지적했다. 그는 “동일한 사업명이 반복 기재돼 있는데, 하나는 국도시비 매칭, 다른 하나는 도시비 매칭으로 분류되어 있음에도 실제 사업 내용은 유사하다”며 “중복 편성처럼 보일 수 있는 만큼, 구조적 정비가 시급하다”고 밝혔다. 끝으로 김근용 의원은 “오늘 지적한 부분은 단순한 비판이 아니라, 실질적인 복지정책 개선을 위한 문제 제기”라며 “예산은 집행 가능성과 도민 체감도를 동시에 고려해 편성돼야 하며, 이후 집행 과정에서도 책임 있는 행정이 따라야 한다”고 당부했다.

경기도의회 도청예산결산특별위원회 이서영 도의원(국민의힘, 비례)은 지난 20일 열린 ‘2024회계연도 경기도 결산심사’에서 경기도 해양오염수 방류 대응 소상공인 피해 지원사업 추진 부진과 준비 부족 문제를 지적하고, 개선 대책 마련을 촉구했다. 이서영 도의원은 “본 사업은 예상치 못한 후쿠시마 해양오염수 방류로 인한 도내 수산업계·소상공인 피해를 완화하기 위해 추진된 재난성 사업임에도 불구하고, 집행률이 22.6%에 그쳤으며 대부분 지원이 2025년으로 넘어간 상황”이라고 밝히며, “재난성 지원사업에서 가장 중요한 ‘시의성’이 심각하게 훼손됐다”고 강하게 지적했다. 또한 피해 점포 매출 분석 방법과 관련해 “지원 기준을 마련하는 과정에서 KB국민카드 자료만 활용한 것은 대표성 확보 측면에서 문제가 있다”며, “다양한 카드사와 소비 패턴을 고려해 보다 신뢰성 있는 분석이 이뤄졌어야 한다”고 강조했다. 업종전환 지원사업이 전혀 추진되지 못하고 예산 5억원이 미집행된 점에 대해서도 문제를 제기하며, “사업 설계 초기부터 충분한 검토와 조율이 있었다면 예산 낭비를 막을 수 있었을 것”이라며, “향후 유사한 예산 편성 오류가 반복되지 않도록 대책을 마련해야 한다”고 질타했다. 끝으로 이서영 도의원은 “이번 사업 추진 과정에서 가장 크게 드러난 문제는 시의성과 준비 부족”이라며, “향후 재난성 지원사업은 보다 신속하고 실효성 있는 대응 체계를 갖춰 도민이 체감할 수 있는 지원이 이뤄지도록 개선이 시급하다”고 거듭 강조했다.

전남대학교가 국가 합성생물학 전략의 중핵으로 급부상하고 있다. 전남대는 2025년 합성생물학 분야의 바이오파운드리기반기술개발 핵심 과제에 선정돼 첨단바이오 산업에서의 국가 기술경쟁력 향상을 선도하는 연구를 수행하고 있다. 이어 올해는 합성생물학 연구의 고도화, 상용화에 핵심이라 할 수 있는 ‘바이오파운드리 기반 기술개발사업’에서 3건의 핵심과제에 동시 선정되어 총 85억 원 규모의 국책 연구비를 확보했다. 이 사업은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 사업으로, 전남대는 지방대에서 유일하게 3건 이상의 과제에 선정되는 쾌거를 이뤘다. 120억 투입 전주기 R&D체계 구축 박차이번 선정은 전남대 생명과학기술학부내에서 알고리즘 설계부터 디자인, 생산, 검증에 이르는 전주기 합성생물학 연구 체계를 자체 구축할 수 있는 역량을 공식적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 수도권 중심으로 집중돼 있던 국가 바이오 R&D 구조 속에서 지방대의 성과라는 점도 주목된다. 전남대 생명과학기술학부는 확보한 연구비를 바탕으로 현재 합성생물학과 바이오파운드리 분야의 네 가지 핵심 기술 개발을 수행하고 있다. ‘바이오캐드 알고리즘 개발’ 과제는 유전자 부품의 설계·조립 자동화와 성공률 향상을 목표로 한다. 바이오파운드리는 로봇팔을 이용해 동시에 수천수만 가지의 DNA 조립을 수행할 수 있지만, 연구 기간과 비용을 절감하기 위해서는 실험의 반복 횟수를 줄일 수 있어야 한다. 이는 조립 성공률의 향상과 최적의 유전자 서열 조합을 탐색하는 단계를 통해 달성할 수 있다. 건축 및 공학 설계에 이용되는 캐드(CAD)와 같이, 바이오캐드 프로그램을 이용하면 수만 가지의 DNA 조립을 초단기간에 설계할 수 있으며, DNA 조립 성공률 향상을 위한 서열 설계가 가능하다. 이 과제를 이끄는 생명과학기술학부 한용희 교수(책임)는 “초병렬적인 DNA 조립의 설계와 자동화 장비 기반의 조립 시도, DNA 조립에 대한 오류 검증 파이프라인을 통합 구축함으로써 바이오파운드리 설비와 연동할 수 있는 실용적인 시스템을 구현할 것”이라고 밝혔다. 박춘구 교수(전남대-공동)와 박진병 교수(이화여대-책임)가 공동 수행하는 ‘활성형 단백질 발현 극대화’ 연구는 고효율 유전자 서열 설계를 통해 단백질 생산 수율을 극대화하는 기술이다. 바이오의약품 및 고부가가치 효소 생산의 상용화 기반 기술로 주목받는다. 손현철 교수(전남대-공동)와 임현규 교수(인하대-책임)가 주도하는 ‘AI 기반 바이오부품 워크플로우 개발’ 과제는 생물학적 부품의 정량화 및 표준화를 실현한다. 인공지능 기반 분석 기법을 도입해 생산 공정의 신뢰성과 재현성을 높이는 핵심 인프라를 구축할 계획이다. 또한, 2024년도 합성생물학 핵심기술개발사업의 목적으로 염수진 교수(전남대-공동)는 이정욱 교수(포스텍-책임)가 책임을 맡은 ‘비모델 유용균주용 유전자 회로 설계 및 제작 혁신기술 개발’사업에 참여하여, 비모델 균주에 적용할 수 있는 정밀 유전자 회로 개발을 목표로 한다. 이 기술은 미생물 기반 바이오소재 생산을 넘어, 플라스틱 폐기물 처리, 온실가스 저감 등 환경 문제 해결에도 응용할 수 있어 주목받는다. 설계·생산·검증 바이오기술 주권 확보나서전남대 자연과학대학장 정영희 학장은 “이번 과제는 설계, 생산, 검증을 모두 포함하는 전주기 합성생물학 기술의 독립을 목표로 한다”며 “기초과학에서 산업화로 이어지는 바이오산업 기술 주권 확보에 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다. 박춘구 교수는 이와 관련해 “AI 시대의 바이오-AI 융합을 실현하기 위해 합성생물학 핵심인 DBTL(설계-제작-실험-학습) 사이클을 뒷받침할 AI 모델 구축과 실증 데이터 생산의 원천기술을 확보하고, 이를 바탕으로 광주 AI 데이터센터와 상생하는 지역 바이오-AI 허브 구축의 모범 사례가 될 것으로 기대한다”고 덧붙였다. 전남대의 합성생물학 기반 기술 개발이 지역 내 바이오 창업 생태계로 확산할 경우, 전남권 바이오산업 구조에 큰 변화를 이끌 수 있을 것으로 보인다. 수도권 중심의 연구·개발 체계를 넘어 지역 주도의 전략 기술 개발이 실현될 수 있다는 점에서, 지방대 혁신의 상징적 사례로 평가받고 있다. 또한, 전남권의 바이오 연구·개발 지원 및 필요하다고 말했다.

1·2차 추경 합치면 35조 규모 근접기초·차상위계층 추가 지원 합의지역화폐 발행, 자영업 채무 탕감세수 펑크 우려에 세입 경정 포함 정부와 여당은 18일 첫 당정 협의에서 민생회복지원금을 전 국민에게 지급하고 취약계층에는 추가 지원을 하는 내용의 2차 추가경정예산(추경)안 편성에 공감대를 이뤘다. 경기 진작과 민생 회복에 방점을 둔 이번 추경은 20조원 이상 규모로 5년 만에 세수 결손 보전을 위한 세입 경정도 실시한다. 진성준 더불어민주당 정책위의장은 이날 국회에서 열린 당정 정책협의회가 끝난 뒤 추경 규모에 대해 1·2차 추경을 합하면 35조원 규모에 근접한다고 설명했다. 지난달 정부는 13조 8000억원 규모의 1차 추경을 편성한 바 있다. 이번 추경안에 포함된 민생회복지원금에 대해서 그간 ‘보편 지원이냐, 선별 지원이냐’를 놓고 논쟁이 있었는데 당정 협의에선 전 국민 보편 지원 쪽으로 의견을 모았다. 진 의장은 “여당은 모든 국민에게 민생회복지원금이 보편적으로 지원돼야 한다는 입장을 강조해 왔는데 정부도 이러한 입장을 그대로 받아들여 보편 지원 원칙으로 설계했다”고 밝혔다. 이어 “나아가 기초생활수급자나 차상위계층 등 취약계층에 대해 추가적인 지원을 하겠다는 대통령의 의지가 반영돼 있고 이는 당의 기존 입장과도 다르지 않다”고 말했다. 진 의장은 “거기에 더해 인구소멸 지역을 포함한 지방 주민에 대한 추가 지원까지도 정부에 요청하고, 정부가 이를 적극 수용하기로 했다”고 덧붙였다. 다만 19일 국무회의에서 정부 추경안을 의결할 예정이라 이 부분은 국회 예산 심사 과정에서 반영될 것으로 보인다. 1차 추경에 이어 이번에도 지역사랑상품권(지역화폐) 지원 예산이 반영됐다. 진 의장은 “지방으로 갈수록 (지역화폐의) 할인율이 커지도록 설계해야 한다고 당이 적극 요청했다”면서 “정부도 인구소멸 지역에 대해선 추가적인 할인이 가해지도록 설계하고 그에 따른 부가적인 지원을 강화한다는 데 동의했다”고 밝혔다. 코로나19 시기부터 누적돼 온 자영업자·소상공인의 채무 부담을 덜어 주기 위한 채무 조정도 진행된다. 진 의장은 “취약계층의 재기를 지원할 수 있도록 일정 수준의 채무를 정부가 탕감하기로 했다”고 전했다. 5년 만에 세입 예산을 고치는 작업(경정)도 포함된다. 3년 연속 ‘세수 펑크’ 우려가 커진 상황에서 세수 추계 오류를 바로잡기로 한 것이다. 진 의장은 “정부가 세수 문제를 인정하고 세입 경정을 결정해 환영한다”면서도 구체적 규모를 밝히진 않았다.