중국의 평범한 화물선이 며칠 만에 전혀 다른 배로 바뀌었다. 갑판 위에는 전자기 사출기(EMALS)가 설치됐으며 고정익 전투형 드론을 띄우기 위한 준비 장면이 연이어 포착됐다. 상선을 드론 항모로 전환하는 시험이라는 분석이 나온다. 미 군사 전문 매체 워존(TWZ)은 1일(현지시간) 중국 상하이 후둥-중화 조선소에서 전자기 사출기가 탑재된 화물선이 확인됐다며 중국이 드론 발사 능력을 해상으로 확장하고 있을 가능성을 제기했다. 해당 선박은 최근까지 컨테이너형 미사일 발사대와 각종 센서를 실은 임시 수상 전투함 형태로 개조돼 있던 중형 화물선이다. 워존에 따르면 이 선박은 불과 며칠 사이 다시 재구성돼 다목적 전투형 드론 운용 플랫폼으로 전환된 모습이 포착됐다. ◆ 화물선 갑판에 오른 사출기…드론 발사 준비 정황 현재 선박 갑판에는 트럭형 전자기 사출기 모듈이 설치돼 있다. 사출기는 차량 여러 대가 서로 연결돼 하나의 사출 궤도를 형성하는 구조로 육상에서 먼저 포착된 이동식 사출 체계와 구조가 동일하다. 사출기 맨 뒤에는 발사 대기 상태로 보이는 전투형 드론 1기가 탑재돼 있으며 그 뒤 갑판 위에는 추가 드론도 확인된다. 이는 단순 적재가 아니라 실제 발사를 염두에 둔 배치로 해석된다. 워존은 사출기 길이가 발사 대상 드론과 갑판 여건에 맞춰 조절 가능한 구조라며 이론적으로는 매우 유연한 해상 발사 체계라고 평가했다. 다만 드론이 사출 궤도를 이탈해 비행으로 전환하는 순간, 선박 앞머리와의 수직 여유 공간이 제한적이라는 점은 현실적인 제약으로 지적됐다. ◆ ‘무기 컨테이너선’에서 드론 항모로…며칠 만의 재구성 이 선박은 최근까지만 해도 컨테이너형 미사일 발사대 약 60기를 탑재한 임시 무기 플랫폼이었다. 그러나 현재는 이 가운데 24기만 남았으며 미사일 컨테이너 역시 6개만 유지된 상태다. 그 공간을 전자기 사출기와 드론 운용 구성이 대신 차지했다. 다만 1130형 30㎜ 근접방어체계, 대형 위상배열 레이더, 각종 센서와 통신 장비는 그대로 유지되고 있다. 워존은 이를 두고 “드론 운용 능력을 확보하면서도 자체 방어 능력을 유지하려는 구성”이라고 분석했다. 이 같은 변화는 중국이 민간 상선을 단기간에 다양한 군사 임무로 전환할 수 있는 능력을 실험하고 있음을 보여주는 사례로 해석된다. ◆ 시험인가 메시지인가…‘활주로 없는 공군력’의 의미 다만 워존은 이 체계가 실제 해상 환경에서 곧바로 실전 운용될 수 있을지는 아직 불확실하다고 지적했다. 파도에 따라 선체가 흔들리는 상황에서 분절형 사출기가 안정적으로 작동할 수 있는지, 또 짧은 거리에서 대형 드론을 사출할 만큼의 전력을 지속적으로 공급할 수 있는지는 검증되지 않았다. 드론 회수 문제도 남아 있다. 현재로서는 회수를 전제로 한 장치가 보이지 않으며 이 구성은 사실상 발사 전용 개념으로 보인다. 낙하산이나 공기주머니를 이용한 해상 회수 방안도 이론적으로는 가능하지만 단일 선박에서 이를 반복적으로 수행하기는 쉽지 않다는 평가다. 그럼에도 워존은 이번 사례를 단순한 실험으로만 치부하기는 어렵다고 강조했다. 중국은 연말연초를 전후해 핵심 군사 기술을 공식 발표 없이 단계적으로 노출해 온 전례가 있으며 이번 장면 역시 상선을 전투함이나 드론 항모로 빠르게 전환할 수 있다는 전략적 메시지일 수 있다는 것이다. 워존은 “중국의 최근 방산 기술 발전 속도를 고려하면 이런 능력의 존재 가능성을 과소평가해서는 안 된다”며 이번 화물선 개조가 ‘활주로 없는 공군력’ 구상의 해상 확장을 보여주는 신호일 수 있다고 분석했다.

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.

국토교통부가 주관한 고령자 복지주택이 2031년 까지 경기 성남시에 건축된다. 성남시는 국토부의 65세 이상 무주택 어르신을 대상으로 한 ‘고령자 돌봄 복지주택 공모사업’에 시가 선정됐다고 2일 밝혔다. 고령자 복지주택은 하대원동 15 일대 시유지 1277㎡에 지하 1층, 지상 7층, 연면적 6111㎡ 규모로 건건립된다. 2028년 착공해 2031년 완공 예정이며, 입주 시는 2032년이다. 총사업비는 286억원으로, 국비 45%와 시비 55%가 투입된다. 이 주택은 전용면적 26㎡ 공공임대주택 91가구와 사회복지시설이 함께 들어서는 복합시설로 지어진다. 모든 가구에는 응급 호출기와 화재감지기, 활동량 감지 센서 등 안전 설비가 설치된다. 건물 1·2층에는 식당과 체력단련실, 보건실, 심리상담실, 문화·여가 공간 등을 갖춘 사회복지시설이 들어서 입주 어르신에게 통합 돌봄 서비스를 제공한다. 병원 진료나 공공기관 방문 시 차량과 동행 도우미를 지원하는 부름카 서비스도 운영한다. 임대보증금과 월 임대료는 주변 시세보다 약 40% 낮게 책정되며, 중위소득 150% 이하의 65세 이상 무주택자가 입주 대상이다. 계약은 2년 단위로 갱신해 최장 30년까지 거주할 수 있다.

휴머노이드 로봇이 인간의 동작을 똑같이 따라하다가 급소를 ‘강타’하는 아찔한 순간이 포착돼 전 세계 누리꾼들의 폭소를 자아냈다. 29일(현지시간) 영국 데일리메일에 따르면, 한 남성이 휴머노이드 유니트리 G1 로봇에게 급소를 가격당하는 영상이 소셜미디어(SNS)에서 인기를 끌고 있다. 영상은 중국 동영상 플랫폼 빌리빌리에 처음 올라온 뒤 각종 SNS로 퍼져나갔다. 영상 속 남성은 모션 캡처 수트를 입고 있었다. 모션 캡처 수트는 몸의 움직임을 감지하는 센서가 달린 옷으로, 신체 동작을 디지털 데이터로 변환한다. 문제는 이 데이터가 바로 유니트리 G1 로봇에 전달된다는 점이었다. 로봇은 남성의 동작을 거의 즉시 따라했다. 남성이 높이 발차기를 시도하자 로봇도 똑같이 발을 들어올렸다. 그런데 로봇의 발이 남성의 급소를 정확히 가격했다. 남성은 고통에 몸을 구부렸고, 로봇은 그 동작마저 그대로 따라했다. 이 영상은 SNS에서 화제를 모았다. 한 사용자는 “급소를 차는 것도 모자라 고통까지 따라하다니 악마적”이라고 농담했다. 다른 사용자는 “스스로 급소를 차는 인류의 모습은 현재의 기술을 완벽하게 보여주는 은유”라고 댓글을 달았다. 유니트리 G1 로봇은 무게 35㎏, 키 1.32m이며, 관절 자유도가 23도에 달해 사람보다 더 유연하게 움직일 수 있다. 상업적으로 구매 가능한 휴머노이드 로봇으로, 뛰어난 기술을 자랑하지만 특정 작업을 수행하려면 별도의 프로그래밍이 필요하다. 기본 상태의 유니트리 G1은 걷기와 손 흔들기 정도밖에 할 수 없다.

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

●서상린(향년 77세)씨 별세, 서윤정·서소욱(대구경북과학기술원 연구원)·서원교(자영업)씨 부친상, 손대성(연합뉴스 대구경북취재본부 차장)·강대천(잇츠센서 대표)씨 장인상 = 31일 0시 10분, 대구전문장례식장 103호, 발인 1월 2일 오전 6시. (053)961-4444

중국 상하이 후둥-중화 조선소에서 포착된 대형 드론과 특이한 형태의 8륜 트럭들이 단순한 운송 장비를 넘어 지상 이동식 전자기 사출기일 가능성을 키우고 있다. 미 군사 전문 매체 워존(TWZ)은 최근 공개된 위성사진과 현장 이미지를 분석해 중국이 활주로 없이도 대형 드론을 발사할 수 있는 새로운 체계를 시험 중일 수 있다고 28일(현지시간) 보도했다. 조선소 부두에 늘어선 드론과 트럭들은 외형부터 기존 지상 발사 체계와는 결이 달랐다. 특히 트럭 여러 대가 하나의 구조물처럼 이어지는 모습은 단순 적재나 운송 이상의 목적을 염두에 둔 설계라는 해석을 낳고 있다. ◆ 트럭이 이어지면 발사 궤도…사출 전제 구조 드러나 현장 사진에는 스텔스기 형상으로 보이는 전투형 드론(또는 모형)이 트럭 뒤편에 실린 채 전방 착륙장치 결합봉에 고정된 모습이 담겼다. 이 결합 구조는 항공모함 사출기 발사를 전제로 한 설계에서만 나타나는 특징이다. 특히 8륜 트럭 여러 대가 일렬로 서로 맞물리듯 연결되면 상단이 하나의 평평한 구조물을 이룬다. 이는 단순한 적재대라기보다 연속된 발사 궤도를 염두에 둔 설계로 해석된다. 차체 측면에는 대형 전력 케이블과 전기 장치가 노출돼 있고 바퀴 위에 장착된 원통형 구조물은 발사 과정에서 기체를 안정적으로 유지하기 위한 자체 수평 유지 장치일 가능성이 제기된다. 워존은 이런 구성은 단순 운송 트럭으로 보기에는 지나치게 복잡하다며 운송과 발사를 동시에 고려한 다목적 체계일 수 있다고 분석했다. ◆ ‘로열 윙맨’과 지상 사출기…중국이 그리는 운용 개념 이번에 포착된 드론의 외형은 2021년 주하이 에어쇼에 전시된 FH-97 드론 모형과 여러 면에서 닮았다. FH-97은 미국의 XQ-58A 발키리 계열 드론에서 영향을 받은 설계로 평가받아 왔다. 또한 9월 3일 베이징 열병식 전후로 공개된 중국의 ‘로열 윙맨’ 계열(C·E형) 드론과도 전체적인 윤곽이 유사하다. 이들 기체는 모두 대형 드론을 사출기로 발사하는 운용 개념을 공유한다는 점에서 맞닿아 있다. 이와 맞물려 중국의 민간 방산 업체 톈타오 테크놀로지는 올해 들어 조립형 지상 전자기 사출기 개발 계획을 공개적으로 언급해 왔다. 해당 업체는 바퀴 달린 여러 구성체를 연결해 사출 궤도를 형성하는 방식을 제시했다. 공개된 개념도는 10륜 구조였지만, 후둥-중화 조선소에서 포착된 트럭은 8륜 형태다. 워존은 이를 두고 초기 개발형이거나 다른 업체가 유사한 개념을 별도로 개발 중일 가능성을 제기했다. 톈타오는 최대 2톤급 드론 발사를 목표로 한다고 밝혔지만, 구성체를 추가해 궤도 길이를 늘릴 경우 더 무거운 드론으로 확대될 가능성도 남아 있다. 전자기 사출 방식은 기체별 가속을 정밀하게 제어할 수 있어 드론 운용에 특히 적합하다는 평가를 받는다. ◆ 조선소에서 포착된 이유…‘활주로 없는 공군력’ 실험 이 체계가 조선소에서 포착됐다는 점도 눈길을 끈다. 인근에는 중국 해군의 신형 076형 강습함 ‘쓰촨’이 정박해 있으며 이 함정은 전자기 사출기 탑재가 확인된 상태다. 같은 부두에는 컨테이너형 무장과 센서, 근접방어체계를 실은 화물선도 함께 포착됐다. 워존은 이를 두고 중국이 지상형 사출기의 해상 운용 기반 확대 가능성까지 염두에 두고 시험을 진행했을 수 있다고 분석했다. 다만 여러 대의 트럭을 연결한 구조가 파도 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있을지는 아직 미지수라고 덧붙였다. 지상 이동식 전자기 사출기는 활주로가 부족한 도서 지역, 원정 작전 환경, 고산 지대에서 대형 드론을 운용할 수 있는 새로운 선택지를 제공한다. 발사 지점을 분산할 수 있어 생존성을 높일 수 있고 전선을 가까이에서 지원할 경우 드론의 체공 시간과 임무 지속 능력도 크게 늘릴 수 있다. 관건은 이 트럭이 실제 발사체계로 기능하는지 여부다. 워존은 중국이 연말연초를 전후해 새로운 군사 능력을 공식 발표 없이 단계적으로 노출해 온 전례를 들어 이번 사례 역시 ‘활주로 없는 공군력’ 구상의 윤곽을 드러내는 신호일 수 있다고 분석했다.

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.

고환율로 해외 기업 인수 비용이 커졌지만, 국내 대기업들의 해외 인수·합병(M＆A)이 잇따라 공개되면서 눈길이 쏠린다. 고환율 조건에서 M＆A는 조달 비용 및 이자 부담 증가, 환차손 위험 등에 노출될 수 있지만 미중 패권 경쟁 심화와 글로벌 공급망 재편 가속화로 글로벌 핵심 기술 및 밸류체인 선점이 보다 중요해졌기 때문이다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 28일(현지시간) 리포트에서 “올해 들어 9월까지 글로벌 M＆A 총 거래액은 지난해 동기 대비 10% 증가하며 회복세를 보였고, 100억 달러(약 14조 5000억원) 이상의 ‘메가딜’ 건수가 지난해 21건에서 올해 27건으로 늘어나는 등 (M＆A) 시장의 낙관론이 뚜렷해지고 있다”고 분석했다. 지난해부터 올 상반기까지 위축됐던 국내 기업의 해외 M＆A도 이런 흐름 속에 기지개를 펴는 모습이다. 하지만 환율 부담 등이 큰 만큼 국내 기업들은 외형 확대보다는 생산 거점, 핵심 기술, 플랫폼처럼 직접 확보해야 하는 자산을 중심으로 ‘선택과 집중’ 전략을 펴고 있다. 삼성의 움직임이 단연 눈에 띈다. 삼성전자는 독일 공조 전문 기업 플랙트그룹을 약 17억 달러에 인수해 데이터센터·산업용 냉난방공조(HVAC) 역량을 확보했다. 또 자회사 하만을 통해 독일 ZF의 첨단운전자보조시스템(ADAS) 사업을 약 18억 달러에 인수해 전장·자율주행 기술 경쟁력을 강화했다. 인공지능(AI) 인프라 확산에 따른 데이터센터 수요 증가와 자동차 산업의 소프트웨어·센서 중심 전환 흐름을 동시에 겨냥한 행보로 평가된다. 바이오 분야에서는 해외 생산 거점 확보가 이어졌다. 삼성바이오로직스는 글로벌 제약사 GSK의 미국 바이오의약품 생산시설을 2억 8000만 달러에 인수해 북미 의약품 위탁생산개발(CDMO) 기반을 확장했고, 셀트리온의 미국 자회사는 일라이릴리로부터 임클론 시스템즈를 3억 3000만 달러에 인수해 원료 의약품 생산 역량을 강화했다. 플랫폼 분야에서는 네이버가 스페인의 중고 거래 플랫폼 왈라팝을 인수하며 유럽 시장 진출의 교두보를 마련했다. 아직 인수로 이어지지는 않았지만, 두산밥캣의 독일 바커 노이손 지분 인수 협상과 HD현대중공업의 미국 조선소 인수 검토 등도 거론되고 있다.

군사 작전에 민간 자원을 사용하는 일은 흔히 일어난다. 우리나라도 일부 차량의 경우 전시 징발 대상이고, 여객선, 화물선 심지어 여객기도 전시 징발 대상이다. 하지만, 최근 중국의 민간 선박의 군사적 이용 시도가 증가하면서 침공 위협을 받고 있는 대만을 포함해 여러 나라에서 주목하고 있다. 중국의 민간 선박 군사적 이용의 가장 일반적인 형태는 우리나라도 하고 있는 상륙 작전에서 후속부대의 수송임무다. 이를 위해 몇 년 전부터 중국 부두에서 민간 페리나 차량 선적용 로로(Ro-Ro)선을 이용하여 상륙 부대 자산을 수송하는 훈련이 벌어지고 있다. 2022년 훈련에는 민간 페리 30척 이상이 동원되기도 했다. 중국의 그 다음 행보는 민간 선박을 개조하여 상륙 자산으로 만들려는 시도다. 대만은 일부 해안을 제외하고 높은 언덕이나 산악 지형으로 인해 상륙 지점이 제한된다. 중국은 최근 선박에 통합된 가동식 교량을 만들어 시험한 것으로 알려졌다. 이 교량을 이용하면 다양한 지형을 극복하면서 상륙을 지원할 수 있어 대만으로서는 긴장할 수밖에 없다. 중국은 최근 민간 선박을 무장시키려는 시도도 하고 있다. 11월에는 중국이 민간 페리 갑판에 LY-1 레이저 무기를 탑재하고 시험하는 사진이 중국 소셜 미디어에 올라왔다. LY-1은 올해 중국 전승 열병식에서 선보인 최신 무기로 중국이 드론 등을 막기위한 시험을 한 것으로 보인다. 민간 상선의 무장화는 한발 더 나아가 컨테이너화된 무기들을 이용해 대공방어 선박으로 활용하려는 모습으로 발전했다. 최근 소셜 미디어에는 컨테이너화된 미사일 발사용 수직 발사대와 센서, 그리고 방어용 무기를 실은 중국 민간 화물선 사진이 올라왔다. 사진에는 화물선의 선교 앞쪽의 컨테이너 3개 위에 대형 회전식 위상 배열 레이더가 설치되었고, 그 맞은편 갑판의 컨테이너 2개 위에는 레이더 또는 통신 시스템으로 보이는 돔형 장비가 설치되어 된 모습이 담겨있었다. 무장은 선수 부근 위쪽 컨테이너 두 개 위에 30mm 근접방어체계(CIWS), 한 칸 아래 컨테이너 양쪽에 726식 기만기 발사기가 장착되어 있다. 그 뒤로 갑판에 미사일 발사관 4개로 구성된 컨테이너 탑재형 수직 발사관 총 15개가 배치되어 총 60발의 미사일을 탑재할 수 있다. 미국 군사 매체 더 워존은 배치된 대형 레이더와 무기 배치 형태를 볼 때 전투함보다는 주변 해역의 대공 방어를 담당하는 초계함에 가까운 임무를 수행하는 것으로 보았다. 중국은 해상 패권 확보를 위해 수단과 방법을 가리지 않는 모습을 보이고 있어 주변국, 특히 대만에 심각한 위협이 될 것으로 보인다.

군사 작전에 민간 자원을 사용하는 일은 흔히 일어난다. 우리나라도 일부 차량의 경우 전시 징발 대상이고, 여객선, 화물선 심지어 여객기도 전시 징발 대상이다. 하지만, 최근 중국의 민간 선박의 군사적 이용 시도가 증가하면서 침공 위협을 받고 있는 대만을 포함해 여러 나라에서 주목하고 있다. 중국의 민간 선박 군사적 이용의 가장 일반적인 형태는 우리나라도 하고 있는 상륙 작전에서 후속부대의 수송임무다. 이를 위해 몇 년 전부터 중국 부두에서 민간 페리나 차량 선적용 로로(Ro-Ro)선을 이용하여 상륙 부대 자산을 수송하는 훈련이 벌어지고 있다. 2022년 훈련에는 민간 페리 30척 이상이 동원되기도 했다. 중국의 그 다음 행보는 민간 선박을 개조하여 상륙 자산으로 만들려는 시도다. 대만은 일부 해안을 제외하고 높은 언덕이나 산악 지형으로 인해 상륙 지점이 제한된다. 중국은 최근 선박에 통합된 가동식 교량을 만들어 시험한 것으로 알려졌다. 이 교량을 이용하면 다양한 지형을 극복하면서 상륙을 지원할 수 있어 대만으로서는 긴장할 수밖에 없다. 중국은 최근 민간 선박을 무장시키려는 시도도 하고 있다. 11월에는 중국이 민간 페리 갑판에 LY-1 레이저 무기를 탑재하고 시험하는 사진이 중국 소셜 미디어에 올라왔다. LY-1은 올해 중국 전승 열병식에서 선보인 최신 무기로 중국이 드론 등을 막기위한 시험을 한 것으로 보인다. 민간 상선의 무장화는 한발 더 나아가 컨테이너화된 무기들을 이용해 대공방어 선박으로 활용하려는 모습으로 발전했다. 최근 소셜 미디어에는 컨테이너화된 미사일 발사용 수직 발사대와 센서, 그리고 방어용 무기를 실은 중국 민간 화물선 사진이 올라왔다. 사진에는 화물선의 선교 앞쪽의 컨테이너 3개 위에 대형 회전식 위상 배열 레이더가 설치되었고, 그 맞은편 갑판의 컨테이너 2개 위에는 레이더 또는 통신 시스템으로 보이는 돔형 장비가 설치되어 된 모습이 담겨있었다. 무장은 선수 부근 위쪽 컨테이너 두 개 위에 30mm 근접방어체계(CIWS), 한 칸 아래 컨테이너 양쪽에 726식 기만기 발사기가 장착되어 있다. 그 뒤로 갑판에 미사일 발사관 4개로 구성된 컨테이너 탑재형 수직 발사관 총 15개가 배치되어 총 60발의 미사일을 탑재할 수 있다. 미국 군사 매체 더 워존은 배치된 대형 레이더와 무기 배치 형태를 볼 때 전투함보다는 주변 해역의 대공 방어를 담당하는 초계함에 가까운 임무를 수행하는 것으로 보았다. 중국은 해상 패권 확보를 위해 수단과 방법을 가리지 않는 모습을 보이고 있어 주변국, 특히 대만에 심각한 위협이 될 것으로 보인다.

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.

전쟁의 시작은 포격이 아니라 탐지였다. 냉전부터 오늘날까지 군사 충돌의 결정적 순간마다 가장 먼저 하늘을 날았던 것은 폭격기가 아니라 정찰기였다. 영국 매체 오토카는 28일(현지시간) “역사를 바꾼 가장 중요한 유인 정찰기 10종”을 선정하며, 이 항공기들이 군사 교리·무기 개발·외교 결정 자체를 뒤흔들었다고 평가했다. ◆ 10위｜미코얀-구레비치 MiG-25R…‘요격 불가능’이라는 메시지 자체가 무기였다 MiG-25R은 단순한 정보 수집기가 아니었다. 1971년 이집트에서 이스라엘 상공을 유유히 넘나든 폭스배트 정찰 비행은 정찰 행위 그 자체가 전략적 압박 수단이 될 수 있음을 입증했다. 이스라엘 공군이 요격에 실패하자, 문제는 정보 유출이 아니라 방공 체계의 무력화로 인식됐다. 이 사건은 이후 미·이스라엘이 F-15, F-16 개발과 고성능 요격 개념에 집착하게 만든 계기로 작용했다. ◆ 9위｜비즈니스 제트 정찰기…정보전의 ‘민주화’, 소국도 강대국을 엿본다 센서 소형화는 정찰의 문턱을 무너뜨렸다. 걸프스트림, 글로벌 익스프레스 기반 정찰기는 대형 4발기 시대를 종식시켰고, 중소국가도 전자·통신 정보를 수집할 수 있는 환경을 만들었다. 이는 정찰이 더 이상 초강대국의 전유물이 아니라는 신호였다. 정보전의 핵심은 기체 크기가 아니라 데이터 처리 능력과 분석 속도로 이동했다. ◆ 8위｜보잉 C-97 스트래토프레이터…가장 평범한 외형, 가장 위험한 임무 C-97은 위장의 정수였다. 소련은 이 기체의 존재를 알고 있었지만, 민간 수송기와 구분하기 어려운 외형 때문에 강경 대응이 어려웠다. 이 항공기는 “정찰은 반드시 빠르거나 높을 필요가 없다”는 교훈을 남겼고, 이후 위장형 ISR 플랫폼 개념의 시초가 됐다. ◆ 7위｜록히드 EP-3…평시 정찰이 외교 위기로 번질 수 있음을 증명 2001년 하이난 사건은 EP-3의 임무가 얼마나 민감한지를 보여줬다. 무장은 없었지만, EP-3는 중국 해군·공군의 레이더 운용 방식과 통신 구조를 해부하는 존재였다. 정찰기는 전쟁 무기가 아니지만, 외교적 폭발력을 지닌 전략 자산임을 이 사건은 명확했다. ◆ 6위｜더글러스 EA-3 스카이워리어…소련 해군의 ‘기밀을 바다에서 낚아 올리다’ EA-3의 진짜 가치는 타이밍이었다. 소련 해군이 신형 미사일과 레이더를 실전 배치하는 극히 짧은 순간, 항공모함에서 출격한 EA-3가 결정적 데이터를 수집했다. 이는 이후 미 해군 미사일 대응 교리와 함대 방공 개념의 기반이 됐다. ◆ 5위｜보잉 RB-47 스트라토제트…냉전 공중 정찰의 ‘실험대’ RB-47은 소련 방공망을 시험하는 움직이는 탐침이었다. 격추 위험을 감수한 반복 비행을 통해, 미 공군은 방공 레이더의 사각과 요격 반응 시간을 체계화했다. 이 데이터는 이후 전략폭격기 침투 계획의 초석이 됐다. ◆ 4위｜잉글리시 일렉트릭 캔버라…‘고도 신화’를 무너뜨린 정찰기 캔버라는 고고도 정찰의 상징이었지만, SAM 격추 사건은 “높이 나는 것만으로는 부족하다”는 냉혹한 현실을 드러냈다. 이 교훈이 없었다면 SR-71 같은 초고속 정찰기는 탄생하지 못했을 것이라는 평가가 지배적이다. ◆ 3위｜록히드 SR-71 블랙버드…방공망을 ‘피하지 않고 무력화’한 개념 전환 SR-71은 요격 개념 자체를 무너뜨렸다. 속도·고도·은밀성의 조합으로, 방공망은 대응이 아닌 추적 기록만 남길 수 있었다. ‘격추 불가능’이라는 신화는 단순한 기술 과시가 아니라, 상대의 방공 투자를 무력화하는 전략적 메시지였다. ◆ 2위｜보잉 RC-135…오늘도 가장 위험한 하늘을 나는 현역 RC-135는 냉전 유물이 아니다. 러시아·중국 인근에서 지금도 활동하며, 미사일 시험·통신 패턴·전자전 환경을 실시간으로 분석한다. 이는 현대 분쟁에서 ‘첫 신호를 포착하는 눈’ 역할을 맡고 있다. ◆ 1위｜록히드 U-2…핵전쟁을 멈춘 항공기 U-2는 정보를 넘어 역사를 결정했다. 쿠바 미사일 위기에서 제공한 사진 한 장은 핵전쟁과 외교 타협의 갈림길을 만들었다. 70년 가까운 운용 기간은 정찰이 단순 기술이 아니라 국가 전략 그 자체임을 증명한다. ● 왜 정찰기는 사라지지 않는가 오토카는 “위성과 드론이 발전했지만, 유인 정찰기는 판단·즉응·정치적 신호에서 대체 불가”라고 분석했다. 정찰기는 정보를 수집하는 동시에, 상대에게 ‘보고 있다’는 메시지를 보내는 무기이기 때문이다.

전쟁의 시작은 포격이 아니라 탐지였다. 냉전부터 오늘날까지 군사 충돌의 결정적 순간마다 가장 먼저 하늘을 날았던 것은 폭격기가 아니라 정찰기였다. 영국 매체 오토카는 28일(현지시간) “역사를 바꾼 가장 중요한 유인 정찰기 10종”을 선정하며, 이 항공기들이 군사 교리·무기 개발·외교 결정 자체를 뒤흔들었다고 평가했다. ◆ 10위｜미코얀-구레비치 MiG-25R…‘요격 불가능’이라는 메시지 자체가 무기였다 MiG-25R은 단순한 정보 수집기가 아니었다. 1971년 이집트에서 이스라엘 상공을 유유히 넘나든 폭스배트 정찰 비행은 정찰 행위 그 자체가 전략적 압박 수단이 될 수 있음을 입증했다. 이스라엘 공군이 요격에 실패하자, 문제는 정보 유출이 아니라 방공 체계의 무력화로 인식됐다. 이 사건은 이후 미·이스라엘이 F-15, F-16 개발과 고성능 요격 개념에 집착하게 만든 계기로 작용했다. ◆ 9위｜비즈니스 제트 정찰기…정보전의 ‘민주화’, 소국도 강대국을 엿본다 센서 소형화는 정찰의 문턱을 무너뜨렸다. 걸프스트림, 글로벌 익스프레스 기반 정찰기는 대형 4발기 시대를 종식시켰고, 중소국가도 전자·통신 정보를 수집할 수 있는 환경을 만들었다. 이는 정찰이 더 이상 초강대국의 전유물이 아니라는 신호였다. 정보전의 핵심은 기체 크기가 아니라 데이터 처리 능력과 분석 속도로 이동했다. ◆ 8위｜보잉 C-97 스트래토프레이터…가장 평범한 외형, 가장 위험한 임무 C-97은 위장의 정수였다. 소련은 이 기체의 존재를 알고 있었지만, 민간 수송기와 구분하기 어려운 외형 때문에 강경 대응이 어려웠다. 이 항공기는 “정찰은 반드시 빠르거나 높을 필요가 없다”는 교훈을 남겼고, 이후 위장형 ISR 플랫폼 개념의 시초가 됐다. ◆ 7위｜록히드 EP-3…평시 정찰이 외교 위기로 번질 수 있음을 증명 2001년 하이난 사건은 EP-3의 임무가 얼마나 민감한지를 보여줬다. 무장은 없었지만, EP-3는 중국 해군·공군의 레이더 운용 방식과 통신 구조를 해부하는 존재였다. 정찰기는 전쟁 무기가 아니지만, 외교적 폭발력을 지닌 전략 자산임을 이 사건은 명확했다. ◆ 6위｜더글러스 EA-3 스카이워리어…소련 해군의 ‘기밀을 바다에서 낚아 올리다’ EA-3의 진짜 가치는 타이밍이었다. 소련 해군이 신형 미사일과 레이더를 실전 배치하는 극히 짧은 순간, 항공모함에서 출격한 EA-3가 결정적 데이터를 수집했다. 이는 이후 미 해군 미사일 대응 교리와 함대 방공 개념의 기반이 됐다. ◆ 5위｜보잉 RB-47 스트라토제트…냉전 공중 정찰의 ‘실험대’ RB-47은 소련 방공망을 시험하는 움직이는 탐침이었다. 격추 위험을 감수한 반복 비행을 통해, 미 공군은 방공 레이더의 사각과 요격 반응 시간을 체계화했다. 이 데이터는 이후 전략폭격기 침투 계획의 초석이 됐다. ◆ 4위｜잉글리시 일렉트릭 캔버라…‘고도 신화’를 무너뜨린 정찰기 캔버라는 고고도 정찰의 상징이었지만, SAM 격추 사건은 “높이 나는 것만으로는 부족하다”는 냉혹한 현실을 드러냈다. 이 교훈이 없었다면 SR-71 같은 초고속 정찰기는 탄생하지 못했을 것이라는 평가가 지배적이다. ◆ 3위｜록히드 SR-71 블랙버드…방공망을 ‘피하지 않고 무력화’한 개념 전환 SR-71은 요격 개념 자체를 무너뜨렸다. 속도·고도·은밀성의 조합으로, 방공망은 대응이 아닌 추적 기록만 남길 수 있었다. ‘격추 불가능’이라는 신화는 단순한 기술 과시가 아니라, 상대의 방공 투자를 무력화하는 전략적 메시지였다. ◆ 2위｜보잉 RC-135…오늘도 가장 위험한 하늘을 나는 현역 RC-135는 냉전 유물이 아니다. 러시아·중국 인근에서 지금도 활동하며, 미사일 시험·통신 패턴·전자전 환경을 실시간으로 분석한다. 이는 현대 분쟁에서 ‘첫 신호를 포착하는 눈’ 역할을 맡고 있다. ◆ 1위｜록히드 U-2…핵전쟁을 멈춘 항공기 U-2는 정보를 넘어 역사를 결정했다. 쿠바 미사일 위기에서 제공한 사진 한 장은 핵전쟁과 외교 타협의 갈림길을 만들었다. 70년 가까운 운용 기간은 정찰이 단순 기술이 아니라 국가 전략 그 자체임을 증명한다. ● 왜 정찰기는 사라지지 않는가 오토카는 “위성과 드론이 발전했지만, 유인 정찰기는 판단·즉응·정치적 신호에서 대체 불가”라고 분석했다. 정찰기는 정보를 수집하는 동시에, 상대에게 ‘보고 있다’는 메시지를 보내는 무기이기 때문이다.