지방선거를 6개월 앞두고 대통령실 인사와 일부 장관의 발언을 계기로 용인 반도체 국가산업단지 이전 논란이 확산되고 있다. 이상일 용인특례시장은 31일 기자회견을 열고 최근 일부 정치권에서 촉발된 ‘용인 첨단시스템반도체 국가산업단지’의 전북 새만금 등 타 지역 이전 주장에 대해 정면으로 반박하며 사업의 원활한 추진과 행정적 일관성 확보를 촉구했다. 이 시장은 “반도체는 속도와 집적이 생명”이라며 “정상적으로 진행해 온 핵심 사업을 중단시키고 반도체 인프라가 갖춰지지 않은 다른 곳에 산업단지를 조성한다는 게 말이 되나”라고 반문했다. 그는 “대한민국 산업 중 경쟁력이 몇 개 남지 않은 중추 산업을 죽이고 나라를 망치는 것”이라고 강조했다. 또 “용인 반도체 클러스터 조성에 재를 뿌리는 이 같은 주장은 사리에 맞지 않을 뿐더러 국내외 현실도 모르는 우매함의 소치다”라며 “지방선거에서 일부 지역의 표를 얻어 보겠다며 정치적 술수를 부리는 것으로 보인다”고 거세게 비판했다. 이 시장은 “용인 반도체 국가산단 등 반도체 클러스터 조성은 문서의 계획이 아니다. 이미 1000조 원 규모의 투자가 확정됐고, 보상·인허가·기반시설 구축이 동시에 진행 중인 사업으로 나라의 명운이 걸린 중대 프로젝트”라고 설명했다. 그는 “반도체는 속도와 집적이 생명인데, 대한민국의 미래를 망치겠다는 심보가 아니라면 이런 터무니없는 발상을 하기 어려울 것”이라고 덧붙였다. 더불어민주당 소속 이언주(용인정)·이상식(용인갑)·손명수(용인을)·부승찬(용인병) 의원도 30일 국회 소통관에서 기자회견을 열고 “용인 반도체클러스터 이전 문제는 국가 경제 전체의 흥망을 좌우할 국가적 어젠다”라고 밝혔다. 이들은 “촌각을 다투는 반도체 산업의 특성상 불필요하고 비경제적인 논란으로 혼란을 가져와 사업이 지연될 경우 대한민국에 심대한 타격이 우려된다”고 주장했다. 하지만, 전북 지역에서는 용인 반도체 클러스터의 새만금 이전 주장이 시민단체에서 정치권으로 확산하고 있다. 사단법인 군산발전포럼 등 전북 시민사회 7개 단체로 구성된 ‘반도체클러스터 새만금유치추진위원회’는 새만금 반도체클러스터 유치를 촉구하며 범도민 서명운동을 벌이고 있다. 전북도의회 균형발전특별위원회도 성명을 내고 ‘용인 반도체 국가산단 LNG 발전소 건설 계획 재검토 및 국가산단 새만금 분산 배치’, ‘2026년 제12차 전력수급기본계획에서 송전선로 계획 전면 수정’ 등을 주장했다. 지난달 16일에는 더불어민주당 박희승·안호영·윤준병·이원택 의원 등이 전국 송전탑 반대대책위와 주민 1000여 명과 함께 국회 앞마당을 찾아 ‘경기도 용인 반도체 국가산단 계획을 전면 재검토’를 촉구했다. 이들은 반도체 산업단지는 지산지소(地産地消)를 원칙으로 삼아 재생에너지 생산 지역에 조성하는 방안을 강구하고, 전력 수요 분산과 송전선로 건설 최소화를 위한 전력수급 기본계획을 마련해야 한다고 목소리를 높였다. 안호영 의원은 “새만금은 송전탑 건설 없이 한 달 6개월 만에 RE100 전력을 즉시 공급할 수 있는 대한민국 유일 기회의 땅”이라고 강조했다. 그는 “‘전기 없는 용인’이 아닌 ‘전기 흐르는 새만금’을 선택하는 전략적 결단에 나서달라”고 촉구했다. 앞서 지난달 26일 김성환 기후에너지환경부 장관은 CBS 라디오 방송에서 “용인에 SK(하이닉스)와 삼성전자가 입주하면 그 두 기업이 쓸 전기의 총량이 원전 15기(15GW) 수준이라 꼭 거기에 있어야 할지 고민된다”고 밝혀, 용인 반도체 클러스터 이전 논란에 불씨를 당겼다.

경기도가 2026년을 맞아 도민의 삶을 더욱 풍요롭게 만들기 위한 행정제도와 정책을 새롭게 시행한다. 내년부터 달라지는 경기도 주요 행정제도와 정책을 복지·보건, 여성·교육, 노동·경제, 농어업, 환경·교통, 문화·안전 등 등을 중심으로 소개한다. [복지․보건] 경기도 거주 6·25 및 월남전 참전유공자에게 지급하는 참전명예수당을 연 60만 원에서 80만 원으로 인상한다. 사업 방식을 개선한 극저신용대출 2.0을 상반기에 시행한다. 경기극저신용대출 1.0은 2020년 4월 첫 접수를 시작해 2022년까지 신용등급이 낮아 제도권 금융 접근이 어려운 도민을 대상으로 최대 300만 원까지 긴급 생활자금을 연 1% 저금리로 대출 지원했다. 극저신용대출 2.0은 최대 300만 원을 5년 만기 상환하는 기존 방식을 최대 200만 원을 최장 10년 상환하는 방식으로 변경한다. 생성형 AI를 기반으로 다국어 상담 기능을 도입해 체류·노무·생활 등 분야별 맞춤형 안내를 지원하는 이주민 디지털 플랫폼이 가동되고, 미등록 외국인 아동에게도 월 10만 원씩 보육지원금을 지급한다. [노동, 산업·경제] 근로시간 단축제를 도입한 도내 중소·중견기업에 경기도 생활임금 수준의 장려금과 근태관리 시스템 구축을 지원한 주 4.5일제 시범사업을 지속한다. 지난 11월 말 기준 107개 사가 참여한 가운데 내년에 신규 30개 사를 모집한다. 도는 기존 지원금 외 고용장려금을 신설해 1인당 80만 원을 추가 지급한다. 화성, 파주, 의정부, 하남, 동두천 반환공여구역 내 도로, 공원, 하천의 토지매입비와 조성비, 공공기반시설 조성비의 50%를 지원한다. [환경, 도시, 교통, 건설] 1월 1일부터 경기도가 일산대교 요금소를 통과하는 모든 차량의 통행료 50%를 지원한다. 경기도 기후보험 보장 항목이 확대된다. 감염병 진단 시 10만 원을 지급하는 데 지급 기준이 기존 8종에서 지카바이러스 등 10종으로 늘어난다. 온열·한랭 질환, 기후재해 사고를 원인으로 한 사망 시 200만 원 보장, 응급실 진료 시 10만 원 보장 항목이 신설된다. 기후행동 기회소득 지급 대상이 다른 지역에 주소지를 둔 경기도 소재 대학 재학생까지 지원 범위가 확대된다. [기타] 가족돌봄수당에 참여하는 시군이 2025년 14곳에서 26곳으로 늘어나고 경기도 거주 청년 신혼부부 2880쌍에게 50만 원의 복지포인트를 지원한다. 경기도 거주 청년 약 4,400명을 대상으로 건강검진과 예방접종을 위한 비용을 1인당 최대 20만 원까지 지원한다. 여성청소년 생리용품 보편 지원과 112신고 폭력 피해자 지원 바로희망팀, 언제나 어린이집을 운영하는 시군도 늘어난다. 경기도 중장년 인턴(人-Turn) 캠프 지원 대상 인원도 120명에서 150명으로 확대된다. 영화, 공연, 전시, 스포츠, 숙박, 액티비티 문화소비를 지원하는 ‘경기컬처패스’ 제휴 분야가 도서, 웹툰까지 총 8개 분야로 확대된다. 1인당 지원금도 연간 2만 5000원에서 6만 원으로 오른다. 단독주택이나 아파트에 거주 중인 기초생활수급자 및 차상위계층의 주택화재 안심보험 가입을 지원한다. 화재 가구 피해 보장 최대 3000만 원, 가재도구 피해는 최대 700만 원이다. 파주 임진각평화누리 내에 9월쯤 안중근평화센터가 문을 열 예정이다.

한화에어로스페이스(이하 한화에어로)가 폴란드 정부와 체결한 다연장로켓 ‘천무’의 현지 생산 이행계약을 시작으로 우리나라 방산기업들의 유럽 현지화 작업이 더욱 활성화할 전망이다. 유럽의 ‘바이 유러피안’(Buy European·유럽산 구매) 기조 확대, 우크라이나 전쟁에 따른 유럽 국방비 증가 등을 감안한 전략이다. 방산업계는 지난 29일(현지시간) 한화에어로가 폴란드 정부 및 현지 최대 민간 방산기업 WB일렉트로닉스와 체결한 5조 6000억원 규모의 다연장로켓 천무 현지 생산 이행계약에 대해 ‘현지 생산’을 앞세워 유럽 방산 시장을 돌파할 시발점으로 30일 평가했다. 해당 계약은 한화에어로가 폴란드에서 천무의 유도미사일을 직접 생산·공급하는 내용이다. 장남현 한국투자증권 연구원은 “현지 전용 생산라인과 부품 공급망은 경쟁 제품의 진입 장벽을 높인다”며 “빠른 납기와 안정적인 유도탄 수급으로 신규 도입 검토 국가들의 시장 선점 효과를 누릴 것”이라 분석했다. 현지 생산은 필연적인 측면이 있다. 지난해 유럽연합(EU)의 유럽 방위산업전략(EDIS) 발표로 유럽산 무기 구매를 장려하는 ‘유럽 방산 블록화’ 현상이 가시화됐다. EDIS에는 2030년까지 최소 40%의 방산 장비를 회원국끼리 공동 생산하고, 회원국 간 방산 거래 규모를 EU 전체 방산 시장의 35% 이상 확대하겠다는 내용이 담겼다. 실제 2022년 2월부터 2025년 7월까지 체결한 북대서양조약기구(NATO) 회원국의 방산 조달 계약(약 351조원 규모) 중 53%가 유럽 국가 방산업체에 할당됐다. 이에 현대로템은 2022년 폴란드 정부와 K2 전차 1000대분 공급에 대한 기본계약 및 1차 이행계약을 맺었는데, 지난해 체결한 2차 이행계약에는 ‘현지 생산’을 포함했다. 현재 폴란드 국영 방산업체 PGZ 부마르 공장에서 폴란드형 K2 전차 조립을 준비 중이다. 한국항공우주산업(KAI)은 지난 6월 폴란드 바르샤바에 유럽 법인을 개소해 유럽 방산 영업의 거점으로 삼고 있다. LIG넥스원은 지난 9월 독일 뮌헨에 유럽 대표사무소를 열고 현지 기업과 방산 장비 연구개발을 진행 중이다.

2040년 최대 1만 1000명 증원 필요새달 보정심 거쳐 의대 정원 확정의협 “교육 여건보다 숫자만 맞춰” 의대 정원 규모를 정하는 ‘의사인력 수급추계위원회’(추계위)가 2040년 국내 의사가 최대 1만 1136명 부족할 것이라는 추계 결과를 내놨다. 2035년에는 최대 4923명의 인력 부족이 발생할 것으로 추정했다. 정부는 추계를 토대로 다음 달 2027학년도 이후 의대 정원을 확정할 방침인데, 부족분을 고려하면 10년 또는 15년간 매년 500명씩 늘리는 방안이 유력해보인다. 의대 증원 논의가 다시 탄력을 받는 가운데, 대한의사협회(의협)가 투쟁을 예고하는 등 제2의 의정 갈등 가능성도 고개를 들고 있다. 추계위는 30일 회의를 열고 2035년과 2040년을 기준으로 한 의사 수급 추계 결과를 심의·확정했다고 밝혔다. 현재 의료 이용량과 인구 구조를 반영해 추산한 결과, 2040년 의사 수요는 14만 4688명에서 최대 14만 9273명으로 예상됐다. 반면 의사 공급은 13만 8137명에서 13만 8984명에 그칠 것으로 전망됐다. 부족분은 최소 5704명에서 최대 1만 1136명이다. 이를 15년으로 나누면 매년 최소 380명에서 최대 742명, 중간값 기준으로는 연 561명 수준의 증원이 필요하다는 계산이 나온다. 의사 공급은 현재 전국 40개 의대 총정원 3058명을 기준으로, 매년 새로 배출되는 의사 가운데 실제로 진료에 나서는 인원만 반영하고, 사망이나 은퇴로 현장을 떠나는 의사를 제외하는 방식으로 계산했다. 이 같은 조건을 적용하면 2040년까지 최대 1만 1136명의 의사 인력을 추가로 확보해야 한다는 것이 추계위의 판단이다. 연도를 2035년으로 좁히면, 의사 수요는 13만 5938명~13만 8206명, 공급 13만 3283명~13만 4403명으로, 최대 4923명의 인력 부족이 발생할 것으로 추정됐다. 10년간 최대치(4923명)를 해소하려면 연 500명 안팎의 증원이 필요하다. 추계위는 다만 의사 수요와 공급 모두 미래 의료 환경 변화에 따라 달라질 수 있다고 밝혔다. 인공지능(AI) 도입에 따른 생산성 변화, 근무 일수 변화, 의료 이용 적정화 정책 등을 반영한 시나리오 분석도 함께 제시했다. 필요한 증원 규모가 단일 수치가 아닌 범위로 제시된 만큼, 실제 의대 모집인원은 다음 달 중 보건의료정책심의위원회를 거쳐 보건복지부와 교육부 협의로 최종 확정될 전망이다. 의협은 “교육 여건에 대한 심도 있는 고려 없이 숫자만 맞추는 식의 논의는 어불성설”이라고 주장했고, 대한전공의협의회도 “부실한 데이터에 근거해 의대 정원 확대를 정당화하려는 시도”라며 “이전 정부의 일방적 정책과 다르지 않으며 수용할 수 없다”고 반발했다.

의대 정원 규모를 정하는 ‘의사인력 수급추계위원회’(추계위)가 2040년 국내 의사가 최대 1만 1136명 부족할 것이라는 추계 결과를 내놨다. 2035년에는 최대 4923명의 인력 부족이 발생할 것으로 추정했다. 정부는 추계를 토대로 다음 달 2027학년도 이후 의대 정원을 확정할 방침인데, 부족분을 고려하면 10년 또는 15년간 매년 500명씩 늘리는 방안이 유력해보인다. 의대 증원 논의가 다시 탄력을 받는 가운데, 대한의사협회(의협)가 투쟁을 예고하는 등 제2의 의정 갈등 가능성도 고개를 들고 있다. 추계위는 30일 회의를 열고 2035년과 2040년을 기준으로 한 의사 수급 추계 결과를 심의·확정했다고 밝혔다. 현재 의료 이용량과 인구 구조를 반영해 추산한 결과, 2040년 의사 수요는 14만 4688명에서 최대 14만 9273명으로 예상됐다. 반면 의사 공급은 13만 8137명에서 13만 8984명에 그칠 것으로 전망됐다. 부족분은 최소 5704명에서 최대 1만 1136명이다. 이를 15년으로 나누면 매년 최소 380명에서 최대 742명, 중간값 기준으로는 연 561명 수준의 증원이 필요하다는 계산이 나온다. 의사 공급은 현재 전국 40개 의대 총정원 3058명을 기준으로, 매년 새로 배출되는 의사 가운데 실제로 진료에 나서는 인원만 반영하고, 사망이나 은퇴로 현장을 떠나는 의사를 제외하는 방식으로 계산했다. 이 같은 조건을 적용하면 2040년까지 최대 1만 1136명의 의사 인력을 추가로 확보해야 한다는 것이 추계위의 판단이다. 연도를 2035년으로 좁히면, 의사 수요는 13만 5938명~13만 8206명, 공급 13만 3283명~13만 4403명으로, 최대 4923명의 인력 부족이 발생할 것으로 추정됐다. 10년간 최대치(4923명)를 해소하려면 연 500명 안팎의 증원이 필요하다. 추계위는 다만 의사 수요와 공급 모두 미래 의료 환경 변화에 따라 달라질 수 있다고 밝혔다. 인공지능(AI) 도입에 따른 생산성 변화, 근무 일수 변화, 의료 이용 적정화 정책 등을 반영한 시나리오 분석도 함께 제시했다. 필요한 증원 규모가 단일 수치가 아닌 범위로 제시된 만큼, 실제 의대 모집인원은 다음 달 중 보건의료정책심의위원회를 거쳐 보건복지부와 교육부 협의로 최종 확정될 전망이다. 의대 정원은 2006년부터 18년간 3058명으로 동결됐다가, 윤석열 정부 시절인 2024년 의료개혁으로 2025학년도에 1509명 증원(총 4567명)됐다. 이후 의사단체의 집단 반발로 2026학년도 정원은 다시 3058명으로 환원됐다. 의협은 “교육 여건에 대한 심도 있는 고려 없이 숫자만 맞추는 식의 논의는 어불성설”이라고 주장했고, 대한전공의협의회도 “부실한 데이터에 근거해 의대 정원 확대를 정당화하려는 시도”라며 “이전 정부의 일방적 정책과 다르지 않으며 수용할 수 없다”고 반발했다.

서울시가 거주시설 퇴소 장애인에게 지원하는 자립정착금을 4년 만에 올린다. 자립정착금은 시설을 퇴소한 장애인의 주거부터 생활비까지 자립 초기 경제적 부담을 덜어주는 데 사용된다. 시는 ‘거주시설 퇴소 장애인 자립정착금’(자립정착금)을 인당 1500만원에서 내년부터 1700만원으로 200만원 인상한다고 30일 밝혔다. 인상된 자립정착금은 다음 달 1일 퇴소자부터 바로 적용된다. 자립정착금은 시가 지원하는 장애인거주시설에서 1년 이상 거주한 자립 정착을 위해 퇴소하는 기초생활보장 수급자 또는 차상위계층이라면 신청할 수 있다. 1회만 지원되며, 초기 정착에 활용될 수 있도록 퇴소 후 6개월 이내에만 신청 가능하다. 시는 자립정착금이 최초 도입된 2000년 이후 물가 상승, 주거비 부담 등을 고려해 지원액을 단계적으로 올려왔다. 이후 올해 8월 보건복지부 사회보장제도 변경 협의를 거쳐 인상폭을 결정했다. 자립정착금은 실제 수요가 높은 복지서비스다. 한국장애인개발원이 주거지원기관 종사자를 대상으로 ‘장애인의 자립을 위해 지속적으로 필요한 복지서비스’를 조사한 결과, ‘퇴소자 자립정착금 지원’이 89.2%로 가장 높게 나타나 정착금 확대의 필요성이 확인됐다고 시는 설명했다. 시는 올해 지원한 33명을 포함해 2021년부터 올해까지 최근 5년간 총 297명의 장애인에게 자립정착금을 지원했다. 윤종장 서울시 복지실장은 “다양한 자립지원 정책을 꾸준히 발굴·제공해 장애인이 지역사회 구성원으로 안정적으로 정착하고 사회 활동에 폭넓게 참여할 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 말했다.

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.

코스피 시가총액 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보이고 있다. 30일 오후 12시 20분 한국거래소에 따르면, 시가총액 1위 삼성전자(005930)는 현재가 120,400원으로 전 거래일 대비 0.75% 상승하고 있다. 시가총액은 712조 7244억원이며, 거래량은 1173만 1209주다. 외국인비율이 52.34%를 기록하고 있으며, PER은 25.00배, ROE는 9.03%로 수급과 재무 지표 모두에서 안정적인 모습을 보이고 있다. 반도체 대장주인 SK하이닉스(000660)는 648,000원으로 1.25% 상승하며 거래량 240만 3801주를 기록하고 있다. 외국인비율은 53.82%이며, PER 13.21배, ROE 31.06%로 견고한 재무 상태를 유지하고 있다. LG에너지솔루션(373220)은 -2.89% 하락했고, 삼성바이오로직스(207940)는 -0.59%로 약세를 보이고 있다. 삼성전자우(005935)는 -0.61% 하락하며, 현대차(005380)는 0.17% 상승 중이다. HD현대중공업(329180)은 -1.91%의 하락률을 기록하고 있으며, 한화에어로스페이스(012450)는 0.32% 상승하고 있다. 두산에너빌리티(034020)는 -0.78%, SK스퀘어(402340)는 5.92% 상승 중이다. 한편 시가총액 20위권 종목들은 KB금융(105560) 0.00%, 기아(000270) ▼0.25%, 셀트리온(068270) ▼0.83%, 삼성물산(028260) ▼1.04%, NAVER(035420) ▲0.52%, 신한지주(055550) ▼1.03%, 한화오션(042660) ▼1.47%, 현대모비스(012330) ▲0.95%, 삼성생명(032830) ▼0.25%, 한국전력(015760) 0.00% 등의 성적을 기록하고 있다. 시가총액 상위 종목들은 대체로 보합세를 띠는 가운데, SK스퀘어가 두드러진 상승세를 보이고 있다. 반면, LG에너지솔루션과 HD현대중공업은 하락세를 면치 못하고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

코스닥 대장주 에임드바이오(0009K0) 6.95% 하락 디앤디파마텍(347850) -6.35%, 에코프로비엠(247540) -5.50%, 에코프로(086520) -5.37% 등락 코스닥 시가총액 상위 종목들이 혼조세를 보이고 있다. 30일 한국거래소에 따르면, 시가총액 1위 알테오젠(196170)은 현재가 449,500원으로 전 거래일 대비 1.21% 하락하고 있다. 시가총액은 24조 509억원에 달하며, 외국인 비율은 14.12%다. PER은 191.44배, ROE는 29.52%로 수급과 재무 지표에서 안정적인 모습을 보이고 있다. 에코프로비엠은 현재가 147,700원으로 5.50% 하락하며 거래량은 319,283주를 기록하고 있다. 시가총액은 14조 4453억원이며, 외국인 비율은 11.88%다. PER은 4,615.62배, ROE는 -6.26%로 나타나고 있다. 에코프로는 91,700원으로 5.37% 하락하였고, 에이비엘바이오(298380)는 3.36% 하락하고 있다. 레인보우로보틱스(277810)는 2.21% 하락했으며, HLB(028300)는 5.20% 상승하고 있다. 코오롱티슈진(950160)은 1.53% 상승, 리가켐바이오(141080)는 2.29% 하락, 펩트론(087010)은 1.58% 하락, 삼천당제약(000250)은 1.08% 하락하고 있다. 한편 시가총액 20위권 종목들은 리노공업(058470) ▼1.31%, 파마리서치(214450) ▲0.12%, 디앤디파마텍 ▼6.35%, 보로노이(310210) ▼4.55%, 로보티즈(108490) ▼3.18%, 원익홀딩스(030530) ▲1.05%, 에임드바이오 ▼6.95%, 케어젠(214370) ▼3.74%, 클래시스(214150) ▼0.55%, 이오테크닉스(039030) ▲1.50% 등의 성적을 기록하고 있다. 시가총액 상위 종목들은 대체로 혼조세를 보이며, 에임드바이오와 디앤디파마텍이 눈에 띄는 하락세를 보이고 있다. 반면, HLB는 강세를 나타내고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

농협중앙회 광주본부는 이철호(54) 신임 본부장이 내년 1월 1일 취임한다고 30일 밝혔다. 이 본부장은 1997년 농협중앙회에 입사해 영암군지부 단장, 기획실 국장, 전남검사국장, 원예수급부 국장, 인사총무부 국장, 경영혁신처장 등을 역임했다. 이 본부장은 “현장 중심의 경영을 바탕으로 소통을 강화할 것”이라며 “농업·농촌과 지역 사회가 함께 성장할 수 있도록 농협의 역할을 충실히 하겠다”고 말했다.

서울 동작구는 겨울철 난방에 어려움을 겪는 취약계층을 위한 ‘한파 대피 목욕탕’을 2곳 더 늘려 운영한다고 30일 밝혔다. ‘한파 대피 목욕탕’은 구가 지역 내 목욕탕과 협약을 체결해 한파특보(주의보·경보) 발령시 대피 시설로 운영할 수 있도록 하는 사업이다. 지난달 ▲광성사우나(사당로29가길 47) ▲장성그랜드사우나(장승배기로 113) ▲드봉여성전용사우나(서달로14가길 20)등 3곳에 12월 2~3일 총 139명이 방문했다. 구는 여기에 ▲블루스톤사우나(현충로 131) ▲워터힐스파(신대방1가길 38)를 새롭게 추가해 총 5곳으로 ‘한파 대피 목욕탕’을 운영한다. 이는 서울 자치구 중 가장 많다. 구는 대상자가 한파 대피 목욕탕을 편리하게 이용할 수 있도록 개별 안내 문자(알림톡)를 지속적으로 발송할 예정이다. 한파특보가 발효되면 대상자는 신분증과 안내 문자 또는 수급자 증명서를 지참해 지정 목욕탕을 방문하면 된다. 방문 시 입장료, 찜질복 사용료, 야간 이용료 등이 지원된다. 단, 식·음료, 이발·세신 등 부가서비스 비용은 제외다. 박일하 구청장은 “겨울철 한파로부터 취약계층의 건강과 안전을 지키기 위해 ‘한파 대피 목욕탕’을 확대했다”라며, “앞으로도 주민 생활과 밀접한 맞춤형 복지 정책을 추진해 나가겠다”라고 말했다.

경기도가 체납처분이 불가능해 회수가 어려운 소송비용 채권을 추적해 1억 6800만 원을 회수했다고 30일 밝혔다. 소송비용 채권은 경기도를 상대로 한 행정·민사소송에서 패소한 상대방에게 소송비용액확정결정에 따라 부과되는 사법상 채권이다. 이는 공법에 따른 지방세나 일반 세외수입과 달리 체납처분이 불가능한 탓에 압류와 강제집행 같은 절차 모두 법원을 통해 진행해야 하는 ‘고난도 채권’으로 분류된다. 경기도는 올해 1월부터 소송비용 채권에 대한 실태조사와 집중 회수를 진행한 결과 소송비용 채권 총 158건, 3억 1500만 원 중 44건, 1억 6800만 원을 징수했다. 다만, 도는 회수가 사실상 불가능하다고 판단되는 채권 19건(7300만 원)에 대해서는 관련 법령에 따라 추심을 포기했다. 이는 기초생활수급자나 개인회생·파산면책 대상자, 사망·실종 등으로 집행 자체가 불가능한 경우거나 채권액이 강제집행에 소요되는 비용보다 적어 실익이 없는 소액 채권이다. 경기도는 남아 있는 미회수 채권 95건, 7400만 원에 대해 재산조회와 강제집행을 이어갈 계획이다. 노승호 경기도 조세정의과장은 “소송비용 채권은 제도적으로 회수가 쉽지 않지만, 포기하지 않고 법적 절차를 끝까지 진행해 의미 있는 결과를 거둘 수 있었다”며 “앞으로도 한 푼의 공공 재원도 허투루 넘기지 않겠다는 각오로 채권 관리에 최선을 다하겠다”라고 강조했다.

Q. 아동 치과 주치의 시범사업이란. A. 아동이 학기마다 1회씩(최대 6회) 지정된 치과 주치의를 방문해 구강검진과 교육, 예방 서비스를 정기적으로 받는 제도다. 현재 서울·광주·대전·세종과 강원 원주, 전남 장성, 경북 경주·의성, 경남 김해 등 9개 지역에서 2027년 2월까지 시범 운영 중이다. Q. 참여 대상은. A.2025년 기준 1·2·4·5학년이 대상이다. 내년 3월부터는 전 학년(1~6학년)으로 확대된다. 해당 지역에 주민등록 돼 있더라도 그 지역 초등학교에 재학하지 않으면 참여할 수 없다. Q. 제공 서비스와 비용은. A.치아 발육·건강 상태를 확인하고, 구강 보건교육, 불소도포 등 예방 서비스를 제공한다. 건강보험 가입자와 피부양자는 진료비의 10%를 부담한다. 의료급여 수급권자와 차상위 본인 부담 경감 대상자는 본인 부담금이 없다. 다만 치아 홈 메우기나 충치 치료 등 추가 진료는 별도 비용이 발생할 수 있다. Q. 신청 방법은. A. 시범사업 참여 의료기관에 신청하면 된다. 참여 기관은 국민건강보험공단 홈페이지 또는 모바일 앱 ‘The건강보험’의 ‘병(의)원 찾기’ 메뉴에서 확인할 수 있다.

내년부터 국민연금 보험료율이 현행 9%에서 9.5%로 오른다. 지난 3월 이뤄진 국민연금 개혁에 따른 조치다. 29일 보건복지부에 따르면 전체 가입자의 월 평균소득(309만 원)을 기준으로 할 때 직장가입자는 근로자와 사용자가 절반씩 부담해 매달 약 7700원(13만 9050원→14만 6775원)을 더 내게 된다. 지역가입자는 전액을 본인이 부담해 보험료가 월 1만 5400원 늘어난다. 소득이 낮은 지역가입자에게는 결코 가볍지 않은 변화다. 연금 보험료율은 내년 9.5%를 시작으로 2027년 10%, 2028년 10.5% 등 매년 0.5%포인트씩 인상돼 2033년부터 13%로 유지된다. 정부는 보험료 인상에 따른 부담을 완화하기 위해 저소득 지역가입자에 대한 지원을 확대하기로 했다. 내년부터 월 소득 80만 원 미만인 지역가입자는 보험료로 월 최대 3만 7950원을 지원받을 수 있다. 보험료율 인상과 함께 노후 소득 보장도 일부 강화된다. 소득대체율은 기존 41.5%에서 43%로 인상된다. 다만 43% 소득대체율은 내년 이후의 가입 기간에만 적용되며, 이전 가입 기간에는 종전 소득대체율이 유지된다. 이미 연금을 받는 수급자에게는 변화가 없고, 앞으로 보험료를 낼 현세대 가입자가 인상 효과를 보게 된다. 출산·군 복무 크레딧도 확대된다. 현재는 둘째 자녀부터 12개월, 셋째부터 18개월씩 최대 50개월을 가입 기간으로 인정하고 있으나, 내년부터는 첫째 자녀 출산 시에도 12개월이 인정된다. 셋째 자녀부터는 18개월씩 상한 없이 가입 기간이 추가된다. 군복무 크레딧 역시 최대 6개월에서 12개월로 늘어난다. 크레딧은 출산이나 군 복무로 보험료를 내지 못한 기간을 가입 기간으로 인정하는 제도다. 이와 함께 일하는 노인의 연금을 깎는 감액 제도도 완화된다. 내년 6월부터는 월 소득 509만 원 미만은 감액 없이 연금을 전액 받을 수 있다.

경북 경산에서 일가족 5명이 숨진 채 발견된 사건과 관련, 부검 결과 40대 가장은 목을 매 숨졌고 나머지 4명은 경부 압박에 의한 질식사로 추정된다는 소견이 나왔다. 경북 경산경찰서는 30일 오전 9시부터 국립과학수사연구원(국과수)이 변사자 5명에 대한 부검을 실시한 결과 가장인 A(40대)씨는 목맴에 의한 사망, A씨 아내(40대)와 아들(10대)·A씨 부모(70대·60대) 등 나머지 4명은 경부 압박 질식사로 보인다는 예비 부검 소견을 경찰에 전달했다고 밝혔다. 다만 경찰과 국과수는 약물에 의한 중독 가능성 등을 배제할 수 없는 만큼 약독물 검사를 추가로 진행할 예정이며, 최종 사인은 정밀 검사 결과를 토대로 판정할 방침이다. 약독물 검사 결과가 나오기까지는 최소 3주 이상이 소요될 것으로 예상된다. 경찰은 정확한 사망 원인과 범행 동기, 경위 등을 규명하기 위해 수사를 계속하고 있다. 이날 오전에는 국과수 부검과 동시에 전날 사건이 발생한 경산 서부동 아파트 2곳에 대한 현장 감식을 실시했다. 숨진 이들이 발견 당시 비교적 반듯한 자세로 누워있었던 점, 범행에 대한 저항 흔적이 발견되지 않은 점 등을 바탕으로 지인과 친인척 등을 상대로 정확한 사건 경위를 조사하고 있다. 앞서 A씨가 지인에게 “뒷수습을 부탁한다”는 취지의 문자메시지를 보낸 사실이 확인된 만큼, 그가 사망 사건의 핵심적 역할을 했을 것으로 추정하고 A씨의 사망 전후 행적을 중심으로 사건 경위를 집중적으로 들여다보고 있다. 또 숨진 이들의 휴대전화 포렌식과 아파트 주변에 설치된 폐쇄회로(CC)TV 녹화 장면을 확보해 분석하고 있다. 경찰은 CCTV 화면 분석을 통해 사건 직전까지 숨진 이들이 귀가할 때 귀가한 순서와 당시 모습 등을 확인할 계획이다. 행정 당국은 A씨 일가족이 기초생활수급자나 차상위계층은 아니었던 것으로 파악했다. A씨 일가족이 숨진 아파트 일대에서 만난 주민들은 이번 일에 대해 알고 있지 못하거나, 알더라도 말을 극도로 아끼는 모습이었다. 한 주민은 “아파트에서 안 좋은 일이 있었다는 이야기만 들었다”고 말하며 황급히 자리를 떴다. 앞서 지난 28일 오전 경북 경산시 아파트 2곳에서 가장인 A씨와 그의 아내, 10대 아들, 부모 등 5명이 숨진 채 발견됐다. 경찰은 A씨가 보낸 비관적 내용의 메시지를 받은 지인의 신고를 받고 출동해 시신을 발견했다. 현장에서 유서 등은 발견되지 않은 것으로 전해졌다. ※ 우울감 등 말하기 어려운 고민이 있거나 주변에 이런 어려움을 겪는 가족ㆍ지인이 있을 경우 자살예방 상담전화 ☎ 109 또는 자살예방 SNS상담 ‘마들랜’에서 24시간 전문가의 상담을 받을 수 있습니다.

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.