중학교 졸업 후 5년간 기술자 교육단순 아이디어도 ‘실제 작동’ 목표지자체·기업 검토 단계까지 이어져해외로도 확산… 태국서 ‘고센’ 개교 “가장 가까운 대피소를 알려주세요.” 잠시 뒤 화면에 띄워진 지도 위로 경로가 나타났고, 수용 인원이 늘어난 대피소는 노란색으로 바뀌며 다른 대피소가 자동으로 제시됐다. 일본 시마네현 마쓰에고센 토목·건축 전공 5학년 오쿠하라 치히로(20)가 만든 시스템이다. 3차원 도시 모델 위에서 인공지능(AI)이 이용자 조건과 재난 상황을 동시에 계산해 최대한 효율적이고 안전한 동선 상 대피소를 판단한다. QR코드를 스캔하면 대피 인원이 자동 집계된다. 일본 대피소 관리가 여전히 종이 위에 수기 입력을 한 뒤 재입력하는 현실을 바꾸려는 설계다. 지난달 26일 마쓰에고센에서 만난 오쿠하라는 “처음에는 3차원 도시 모델로 대피소 안내 AI를 만들자는 단순한 아이디어에서 시작했다”며 “하지만 재난 때만 쓰는 시스템은 실제 재난 상황에서 작동하지 않을 수 있다는 문제를 깨달았다”고 말했다. 평소 정보 축적과 다양한 시뮬레이션이 이뤄져야 재난 상황에서 제대로 활용될 수 있다는 판단이다. 기존 AI가 공개 데이터만 학습하는 특성 때문에 비공개 대피소 정보를 따로 읽도록 관계형 데이터 구조를 만들었다. 초기에는 전혀 다른 장소로 안내하는 오류가 발생했는데, AI가 근거 없는 답을 사실처럼 만들어내는 AI의 ‘할루시네이션(환각)’ 오류였다. 단순 키워드가 아니라 데이터 간 관계를 이해하도록 설계하자 정확도가 올라갔다. 해당 프로젝트를 지도한 마쓰에고센 환경건설공학과 오야마 마코토 교수(공학박사)는 “고센에서는 아이디어만 내는 과제는 하지 않고 반드시 실제로 움직이는 것을 만들게 한다”고 말했다. 교실을 넘어 행정과 산업 현장에서 작동할 수 있는 인력 양성이 교육의 목표라는 설명이다. 고센은 일본 고등전문학교로 일본 정부가 1962년 첫 설립했다. 중학교 졸업 후 5년간 전공 교육을 받는 일본 특유의 기술자 양성 트랙이다. 고도성장기 산업 현장에서 즉시 투입 가능한 기술 인력 수요가 급증하자 대학에 가지 않아도 현장에 바로 투입할 기술자를 육성하겠다는 발상이 제도화됐다. 현재 전국 51개교, 재학생 약 4만 8000여명 규모다. 고센의 수업은 구현이 목적이니 자기주도적이다. 학생들은 지역의 문제를 찾고 그 해결책으로 실제 작동하는 결과물을 만든다. 기술이 부족하면 스스로 배우고, 없으면 외부 협력을 찾아 해결한다. 평가 기준도 보고서가 아니라 ‘실제 작동하냐’에 달렸다. 본과 졸업생 약 60%는 취업하고 나머지는 대학 진학 등을 택한다. 4학년부터는 학생이 주도한 프로젝트가 지방자치단체 발표 및 기업 검토 단계까지 이어진다. 오야마 교수는 “(고센의 인재들은) 무언가를 만들어 주는 사람이 아니라 사회와 연결하는 역할”이라며 “행정과 기업을 묶어 (학생이 만든) 기술이 실제 환경에서 돌아가게 하는 것이 교원의 일”이라고 설명했다. 오쿠하라의 프로젝트도 도쿄에서 열린 콘테스트에서 수상으로 이어졌고, 이를 계기로 기업이 학교를 찾아 적용 가능성을 검토하기 시작했다. 이날도 기업 관계자가 마쓰에고센을 방문해 오쿠하라와 오야마 교수를 만나 아이디어를 교환했다. 지역 인프라 기업 후소(FUSO)의 아이타니 아키히로 개발부장은 “콘테스트 아이디어를 보고 먼저 함께 해보자고 제안했다”며 “온라인 자문으로 시작했지만 해당 연구를 직접 확인한 뒤 출강과 공동 연구로 이어졌다”고 전했다. 이 프로젝트는 졸업으로 끝나지 않는다. 후배가 코드를 이어받고 공동 개발이 계속되며 오쿠하라도 졸업 후에도 연구에 참여할 계획이다. 이런 고센 모델은 일본 밖으로도 확산하고 있다. 일본은 기술 교육 시스템을 해외에 이전하면서 동시에 인재를 일본으로 유입시키는 구조를 구축 중이다. 태국에서는 2019년 고센-KMITL, 2020년 고센-KMUTT가 개교했고 일본은 교원 파견과 교재 개발, 학생 교류를 지원한다. 태국 학생을 일본 고센에 편입시키는 교류도 진행 중이다. 고센 기구 측은 “해외 고센은 교육 원조가 아니라 산업과 연결된 인재 순환 구조를 만드는 정책”이라며 “현지에서 배운 학생이 일본 기업과 공동 연구나 취업으로 이어지는 흐름을 염두에 두고 있다”고 설명했다.

인공지능(AI)은 이제 기술 경쟁의 차원을 넘어 국가 전략과 외교 의제의 핵심으로 부상했다. 최근 이재명 대통령이 동남아 순방, 특히 싱가포르 방문에서 천명한 ‘AI 대항해 시대’의 비전은 이러한 시대적 흐름을 상징적으로 보여 준다. AI는 특정 산업의 혁신 도구를 넘어 국가 경쟁력 구조를 재편하고 미래 산업 방향을 결정하는 핵심 자산이 되고 있다. 이번 순방을 통해 양국은 단순한 우호 관계 확인을 넘어 정부와 연구기관, 민간 기업을 잇는 촘촘하고 다층적인 협력의 틀을 공고히 했다. 국내 연구기관과 싱가포르 대학 간 공동 연구는 물론 자율주행과 공공안전 AI 분야 혁신 기업들이 체결한 양해각서(MOU)는 한국의 AI 솔루션이 글로벌 테스트베드에서 검증되고 국제 생태계로 확장될 기반을 마련했다. 싱가포르는 국제통화기금(IMF)이 발표한 ‘2024 인공지능 준비도 지표(AIPI)’에서 전 세계 174개국 중 1위를 기록했다. 2014년 ‘스마트 국가 이니셔티브’와 2019년 ‘국가 AI 전략’을 통해 디지털 인프라와 정책 기반을 선제적으로 구축해 온 대표적인 ‘준비된 국가’다. 한국과 싱가포르의 협력은 상호 보완적이다. 세계적 수준의 AI 역량과 반도체·하이테크 제조 기반을 갖춘 한국과 글로벌 비즈니스 허브이자 첨단 디지털 인프라를 보유한 싱가포르가 결합할 때 강력한 시너지가 만들어진다. 여기에 소형모듈원전(SMR) 협력과 디지털 통상 협력이 더해지며 AI 산업을 뒷받침할 에너지와 제도 기반까지 아우르는 미래 산업 협력 구도가 형성되고 있다. 특히 이번 순방에서 추진된 ‘한·싱가포르 AI 얼라이언스’와 정부 최초의 ‘글로벌 모펀드’ 조성은 협력의 실질적 동력이 될 것이다. 2030년까지 3억 달러 규모로 조성될 모펀드는 양국의 유망 AI 스타트업이 자본 장벽 없이 글로벌 시장에 진출할 기반이 될 전망이다. 공공 안전과 혁신 분야 협력, 차세대 AI 원천기술 연구, 인재 교류까지 협력 범위도 확대됐다. 한국의 반도체와 로보틱스 기술이 싱가포르의 글로벌 네트워크 및 자본력과 결합할 때 양국은 AI 산업 생태계를 함께 구축하고 글로벌 시장을 공동 공략하는 파트너로 자리잡을 수 있다. 글로벌 AI 시장은 미국·중국 중심의 경쟁 구도가 뚜렷하다. 이러한 환경 속에서 한·싱가포르 협력은 우리가 나아갈 ‘제3의 길’을 제시한다. 급성장하는 동남아시아(ASEAN) 시장을 거점으로 한국 AI 솔루션을 확산하고 글로벌 AI 규범과 표준 형성 과정에서 공동의 목소리를 내며 다극화하는 국제 질서 속 영향력을 확보하는 전략이다. 성과가 지속되기 위해서는 후속 실행력이 중요하다. 협력이 단기 이벤트에 그치지 않도록 실제 연구개발(R＆D) 성과로 이어져야 하며 양국 청년 교류 기반도 마련돼야 한다. 데이터 활용과 AI 윤리·안전성을 함께 확보하는 신뢰 기반 협력 모델 역시 중요한 과제다. AI 협력은 단순한 기술 협력을 넘어 미래 산업 질서를 함께 설계하는 여정이다. 세계에서 가장 준비된 AI 국가인 싱가포르와 함께 다진 ‘AI 대항해 시대’의 닻이 우리 기업과 인재의 경쟁력으로 이어질 때 대한민국은 글로벌 AI 생태계의 핵심 주도국으로 거듭날 것이다. 이번 순방으로 다져진 협력의 토대 위에서 대한민국 AI의 새로운 미래가 열리기를 기대한다. 김익재 한국과학기술연구원 AI·로봇연구소장

지난달 28일 미국·이스라엘이 이란에 대한 대규모 공습을 시작한 뒤 이란이 거세게 반격하면서 중동 전역의 전운이 짙어지는 가운데, 미국 정부·국방부와 AI 기업의 갈등이 본격화하는 모양새다. 대규모 군사작전이 시작되기 불과 하루 전인 지난달 27일 미국 AI 스타트업인 앤트로픽은 국방부가 AI의 군사적 활용 범위를 전면 개방하라는 요구를 거절했다는 이유로 ‘공급망 위험 기업’으로 지정됐다. 앞서 앤트로픽은 지난해 7월 국방부와 AI 모델 클로드(Claude)와 관련한 2억 달러 규모의 계약을 맺었다. 당시 앤트로픽은 자사의 AI 모델을 국방 목적에 활용하되 ▲클로드 AI를 미국 시민에 대한 대규모 감시에 사용하지 않을 것 ▲AI가 스스로 표적을 선정하고 공격을 결정하는 완전 자율 무기 시스템(LAWS)에는 사용하지 않을 것이라는 조건을 달았다. 그러나 계약을 맺은 지 6개월이 흐른 지난 1월, 피트 헤그세스 미 국방장관은 모든 AI 관련 계약에 “모든 합법적 목적(any lawful use)”이라는 표준 문구를 넣도록 지시했다. 이는 국방부와 계약한 앤트로픽의 ‘2가지 조건’이 사실상 백지화된다는 것을 의미했다. 국방부가 ‘합법’이라고 판단하는 순간 어느 방면에서나 계약한 AI를 활용할 수 있기 때문이다. 앤트로픽이 이를 거부하자 도널드 트럼프 대통령은 앤트로픽을 향해 “재앙적 실수를 저지른 좌파 반미 집단”이라 몰아붙이며 연방 전 기관의 사용 즉시 중단을 명령했다. 이어 국방부는 앤트로픽을 ‘국가 공급망 위험 기업’으로 지정하면서 모든 연방기관이 앤트로픽의 AI 모델을 사용하지 못하도록 금지했다. 앤트로픽 측은 AI의 위험성을 고려했을 때 강력한 안전장치가 필요하며, 이에 따라 군사·감시 사용은 제한해야 한다고 주장했다. 그러나 미국 정부와 군은 국가 안보라는 합법적 목적이라면 제한해서는 안 된다고 반박했다. 결국 앤트로픽과 정부의 계약은 파기됐고 그 자리는 오픈AI가 차지했다. AI 기업이 연방 정부의 블랙리스트에 오른 이른바 ‘앤트로픽 사태’는 단순히 정부·군과 기업 간의 분쟁이 아닌 AI 철학의 충돌로 해석되면서 논란이 거세졌다. 특히 민간 AI 기업의 기술이 사실상 국방 인프라가 되는 상황, 반대로 기업이 군사 목적의 사용을 통제할 권한이 있는가 등의 논쟁으로 확산했다. 더불어 군이 표적 탐지부터 판단, 공격에 이르는 군사적 의사 결정 과정에 AI가 어디까지 관여할 수 있는지에 대한 우려의 목소리도 나온다. 앤트로픽 CEO가 밝힌 ‘찍힌 이유’앤트로픽 사태의 표면적 이유는 AI 모델을 소유한 업체가 합법적 목적으로 AI를 사용하려는 정부와 충돌한 것이지만, 앤트로픽 CEO는 또 다른 주장을 내놓은 것으로 알려졌다. 4일 IT 전문 매체 디인포메이션 등에 따르면 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 국방부가 앤트로픽을 공급망 위험 기업으로 지정한 당일 직원들에게 보낸 내부 메모에서 “트럼프 대통령과 행정부가 우리를 싫어하는 진짜 이유는 (오픈AI와 달리) 우리는 그에게 기부하지 않았기 때문이며 (샘 올트먼 오픈AI CEO와 달리) 우리는 독재자식 찬사를 트럼프에게 보내지 않았기 때문”이라고 주장했다. 오픈AI가 공식적으로 트럼프 행정부에 정치 자금을 기부한 기록은 없지만, 올트먼 CEO는 2024년 트럼프 대통령 재임 확정 이후 100만 달러(현재 환율 기준 약 14억 7000만원)를, 공동 창업자인 그레그 브로크먼은 아내와 함께 트럼프 지지 슈퍼팩 등에 2500만 달러(367억 5000만원)를 기부한 것으로 알려졌다. 아모데이 CEO는 앤트로픽이 파기한 계약을 꿰찬 오픈AI에도 비판의 목소리를 냈다. 그는 “올트먼이 중재 역할을 하겠다며 국방부와 계약을 체결했지만, 사실 우리 입장을 지지하는 척하면서 실제로는 약화하고 있다”며 오픈AI가 가스라이팅(심리적 지배)을 하고 있다고 표현했다. 무엇보다 오픈AI가 국방부와의 계약에서 ‘안전장치’를 마련했다고 밝힌 데 대해 “아마도 20%만 실제이고 80%는 연극일 것”이라고 비판했다. 실제로 오픈AI가 체결한 계약에는 앤트로픽이 지키려던 2가지 원칙을 계약서에 명시하지 않은 것으로 알려졌다. 대신 ‘기술적 배포 방식’, ‘클라우드 전용 운영’ 등을 통해 간접적으로 ‘안전장치’를 보호하는 방식을 택했다. 이를 두고 일각에서는 트럼프 대통령과 국방부가 원한 것은 안전장치의 완전 폐기가 아니라 비교적 우회하는 길을 택하더라도 국가의 명령에 복종하는 태도였다는 지적이 나온다. 전쟁 중 혼란 가중된 방산업체앤트로픽 사태 이후 미 방산업계는 분주하게 돌아가고 있다. 국방부 등과 10억 달러 이상의 계약을 보유한 팔란티어는 자사 플랫폼에서 앤트로픽의 클로드 AI 모델을 제거하고 대체 기술을 도입해야 하는 상황에 놓였다. 현재 드론·위성 영상에서 표적을 자동 식별하는 팔란티어의 군사 AI 플랫폼 ‘메이븐 스마트 시스템’은 앤트로픽의 클로드 코드를 기반으로 구축됐기 때문이다. 방산 분야 투자사인 J2벤처스가 투자한 방산 스타트업 10개사 역시 클로드 사용을 중단하고 다른 AI 서비스로 전환하는 절차를 진행 중인 것으로 전해졌다. 미국 최대 방산업체인 록히드마틴 역시 “우리는 대통령과 국방부 지시를 따를 것”이라며 앤트로픽의 AI 모델 클로드 사용을 중단할 것임을 시사했다. 방산업체들은 기존에 사용하던 AI 모델을 대체하기 위해 API 등을 다시 개발하고 모델 성능 테스트와 보안 인증을 다시 받아야 하는 과정에서 추가 비용이 발생할 수 있다. 대체 모델로 변경하는 과정에서 일시적으로 성능이 떨어질 가능성도 있다. 물론 방산업체 대부분이 AI 모델 교체로 인해 시스템 붕괴를 겪을 일은 사실상 없다고 볼 수 있고 AI를 교체하고 시스템과 보안을 재검증하는 과정에서 더욱 나은 서비스를 이용할 수도 있지만, 문제는 향후 AI 기업 사이에서 앤트로픽 사태가 반복될 여지가 다분하다는 사실이다. AI 업계와 소비자의 선택은?앤트로픽 사태 이후 경쟁사인 오픈AI와 구글의 직원들이 앤트로픽에 연대하는 서명운동을 벌이고 소비자 시장에서도 앤트로픽 사용이 크게 늘어난 것으로 나타났다. 3일 기준 구글 직원 약 830명과 오픈AI 직원 약 100명 등 900여 명은 ‘우리는 분열되지 않는다’라는 제목의 온라인 공개서한에 서명했다. 이들은 서한에서 미국 국방부(전쟁부)가 요구하는 대규모 국내 감시와 자율 살상 무기에 대한 인공지능(AI) 사용 허가를 앞으로도 거부해달라고 자사 경영진에 요구했다. 또 “국방부는 경쟁사가 굴복할 것을 두려워하도록 함으로써 각 기업을 분열시키려 한다”며 “이와 같은 전략은 우리가 상대방(경쟁사)의 의사를 모를 때만 의미가 있다”고 지적했다. 실리콘밸리 기술기업의 창업자·경영진·투자자 등 180여명도 ‘전쟁부와 의회에 보내는 공개서한’을 통해 앤트로픽을 ‘공급망 위험’ 기업으로 등록한 것을 철회하라고 촉구했다. 소비자들도 앤트로픽에 기우는 분위기다. 앤트로픽의 클로드 AI 모델은 지난달 28일 미국 앱스토어 무료 앱 순위에서 챗GPT를 제치고 1위에 올랐고 이날까지 순위를 지키고 있다. 반면 시장조사업체 센서타워에 따르면 챗GPT는 앤트로픽의 퇴출 직후 오픈AI가 국방부와 계약을 맺었다는 소식이 전해지면서 하루 만에 앱 삭제율이 295% 늘어났다.

학습 시 정확성보다 목표 달성 우선허위 정보 전달… “결정 도움 안 돼”사실 검증 내장형 안전장치 갖춰야 생성형 인공지능(AI)은 사실과 다른 정보를 진실인 것처럼 제시하는 ‘환각’ 현상을 보일 때가 많다. 최근 연구에 따르면 AI는 단순히 실수로 틀린 답을 하는 것을 넘어 자기 목표를 달성하기 위해 의도적으로 인간을 속이는 경우도 늘고 있다. 훈련 과정에서 정직함보다 목표 달성을 우선하도록 학습될 때 전략적 기만이 발생할 수 있다는 것이다. 미국 마운트 시나이 아이칸 의대 연구팀은 의료 AI 시스템에 의도치 않게 의학적 오류나 잘못된 정보가 유입될 경우, AI는 사실과 허구를 구분하지 못하고 잘못된 정보를 사실인 것처럼 전달할 가능성이 높다고 18일 밝혔다. 연구팀은 주요 대규모 언어 모델(LLM) 9개를 대상으로 100만 건 이상의 질문과 답변을 분석한 결과, 의료 AI 시스템이 소셜미디어(SNS)에 떠도는 검증되지 않은 의료 정보를 의사나 환자에게 제공할 가능성이 높다는 점을 확인했다. 이 연구는 의학 분야 국제 학술지 ‘랜싯 디지털 헬스’ 2월 9일 자에 실렸다. 연구팀은 체계적 검증을 위해 SNS에서 흔히 볼 수 있는 건강 관련 오해와 임상의들이 작성하고 검증한 300개의 짧은 임상 시나리오, 허위 권고 사항을 일부 포함한 실제 중환자 치료 의료정보 데이터베이스(MIMIC) 기반 병원 퇴원 요약문 등 세 가지 유형의 콘텐츠를 의료 AI 모델에 노출했다. 각 사례는 중립적 표현부터 SNS에서 흔히 볼 수 있는 감정적이고 과장된 표현까지 다양한 버전으로 구성됐다. 예를 들어 식도 출혈 환자에게 “증상 완화를 위해 차가운 우유를 자주 마시라”와 같은 허위 퇴원 지침을 포함했다. 분석 결과, 의료 AI 모델 대부분은 허위 사실을 위험하다고 인식하지 못하고 일반 의료 지침처럼 받아들여 환자들에게 권고하거나 의료진에게 안내하는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 현재 의료 AI 시스템이 명백히 잘못된 내용이라도 의학 용어로 포장돼 있으면 ‘참’으로 간주할 수 있고, 환자를 위한 지침에 허위 권고사항이 포함되더라도 걸러내지 못할 수 있다는 것을 시사한다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 이런 오류가 발생하는 것은 의료 AI에서 정보 정확성보다 표현 방식에 가중치를 주기 때문이라고 지적했다. 또, 영국 옥스퍼드대 인터넷 연구소, 옥스퍼드 의대, 뱅거대, 카드왈라드대, 국민보건서비스(NHS), 버밍엄 여성·아동 병원, 미국의 AI 기업인 콘텍스추얼 AI, ML 커먼스, 팩토어드 AI 공동 연구팀도 LLM이 일반인의 건강 관련 결정에 도움이 되지 않는다는 연구 결과를 의학 분야 국제 학술지 ‘네이처 의학’ 2월 10일 자에 내놨다. 연구팀은 영국에 거주하는 성인 남녀 1298명을 4개 그룹으로 나눈 뒤, 10가지의 다른 의료 시나리오를 주고 GPT-4o, 라마 3, 커맨드 R+ 세 종류의 LLM 중 하나를 사용하거나 AI가 아닌 인터넷 검색으로 관련 증상을 진단하고 치료법을 찾도록 무작위 배정했다. 그 결과, LLM이 증상에 대해 정확한 진단을 내린 것은 34.5% 미만, 올바른 처방 및 처치를 한 것도 44.2% 미만으로 확인됐다. 인터넷 검색만을 통해 진단과 처치법을 찾은 것과 차이를 보이지 않은 결과였다. 기리시 나드카니 마운트 시나이 아이칸 의대 교수는 “AI는 더 많은 정보를 빠르게 처리함으로써 임상의와 환자에게 실질적 도움을 줄 수 있는 잠재력이 있다”면서도 “의료 AI를 실제 임상에 광범위하게 사용하기 전에 대규모 스트레스 테스트와 외부 증거 검증을 통해 AI가 내는 답이 사실인지를 검증하는 과정과 이를 보장하는 내장형 안전장치를 갖추도록 해야 한다”고 말했다.

대한전선이 초고압직류송전(HVDC) 케이블 경쟁력 강화를 위한 핵심 인프라를 구축하고 글로벌 시장 공략에 속도를 낸다. 대한전선은 지난달 29일 충남 당진 케이블공장 내 HVDC 케이블 전용 테스트 센터를 준공하고 기념행사를 개최했다고 1일 밝혔다. 행사에는 송종민 대한전선 부회장과 김대헌 호반그룹 기획총괄사장을 비롯해 주요 경영진과 임직원들이 참석했다. 이들은 테스트 센터의 구축 성과를 공유하고 HVDC 사업 확대 전략 등을 점검했다. HVDC 테스트 센터는 약 7000㎡(약 2200평) 규모다. 최대 640kV급 육상 및 해저 HVDC 케이블 2개 회선을 동시에 시험할 수 있는 설비도 갖췄다. 특히 HVDC 케이블의 안전성과 신뢰성을 검증하는 핵심 시험 설비를 집약했다. 다양한 성능 특성 평가를 한 곳에서 종합적으로 수행할 수 있도록 설계한 것이다. 송 부회장은 준공식에서 “HVDC 테스트 센터는 대한전선의 기술 경쟁력을 집약적으로 보여주는 핵심 인프라”라며 “제품 개발부터 실증, 인증까지 전 과정을 내재화해 서해안 에너지 고속도로 사업을 비롯한 국내외 HVDC 프로젝트에 선제적으로 대응할 수 있게 됐다”고 말했다.

대한전선이 초고압직류송전(HVDC) 케이블 전용 테스트 센터를 준공하고 기념행사를 개최했다고 30일 밝혔다. 전날 개최한 행사에는 송종민 대한전선 부회장과 김대헌 호반그룹 기획총괄사장을 비롯한 주요 경영진과 임직원들이 참석해 테스트 센터의 구축 성과를 공유하고, HVDC 사업 확대 전략 등을 점검했다. 충남 당진 케이블공장 내에 구축된 HVDC 테스트 센터는 약 7000㎡(약 2200평) 규모로, 공장 생산 인프라와의 유기적 운영이 가능하도록 구성했다. 최대 640kV급 육상 및 해저 HVDC 케이블 2개 회선을 동시에 시험할 수 있도록 설비를 갖춰, 프로젝트별로 상이한 사양과 규격에 유연하게 대응할 수 있다. 특히 HVDC 케이블의 안전성과 신뢰성을 검증하는 핵심 시험 설비를 집약했다. 다양한 성능 특성 평가를 한곳에서 종합적으로 수행할 수 있도록 설계해, 시험 항목별 이동이나 별도 설비 없이 원스톱 평가가 가능하다. 이 같은 전용 시험 인프라 구축으로 1년 이상 소요되는 장기 신뢰성 시험(PQ Test)은 물론, 국제 HVDC 케이블의 필수 시험 항목인 단시간 과전압 시험(TOV Test)까지 자체 수행할 수 있게 됐다. 송 부회장은 이날 준공식에서 “HVDC 테스트 센터는 대한전선의 기술 경쟁력을 집약적으로 보여주는 핵심 인프라”라며 “제품 개발부터 실증, 인증까지 전 과정을 내재화해 서해안 에너지 고속도로 사업을 비롯한 국내외 HVDC 프로젝트에 선제적으로 대응할 수 있게 됐다”고 말했다. 이어 “글로벌 HVDC 시장에서 입지를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 했다. 대한전선은 HVDC 케이블을 미래 성장동력으로 선정하고 기술력과 인프라 투자를 지속해 왔다. 2022년 12월 국내 최초로 500kV 전류형 HVDC 케이블 시스템을 개발한 데 이어, 525kV 전압형 HVDC 케이블 시스템까지 개발하며 세계 최고 수준의 기술 경쟁력을 확보했다는 평가를 받는다. HVDC는 장거리·대용량 송전에 최적화된 핵심 기술로, 국가 간 전력망 연계와 해상풍력, 태양광 등 신재생에너지 확대에 따라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 업계에서는 HVDC 글로벌 시장 규모가 2020년 약 70조원에서 2030년 159조원으로 두 배 이상 성장할 것으로 전망하고 있다.

대한전선은 초고압직류송전(HVDC) 케이블 전용 테스트 센터를 준공하고 기념행사를 개최했다고 30일 밝혔다. 전날 개최한 행사에는 송종민 대한전선 부회장과 김대헌 호반그룹 기획총괄사장을 비롯한 주요 경영진과 임직원들이 참석해 테스트 센터의 구축 성과를 공유하고, HVDC 사업 확대 전략 등을 점검했다. 충남 당진 케이블공장 내에 구축된 HVDC 테스트 센터는 약 7000㎡(약 2200평) 규모로, 공장 생산 인프라와의 유기적 운영이 가능하도록 구성했다. 최대 640kV급 육상 및 해저 HVDC 케이블 2개 회선을 동시에 시험할 수 있도록 설비를 갖춰, 프로젝트별로 상이한 사양과 규격에 유연하게 대응할 수 있다. 특히 HVDC 케이블의 안전성과 신뢰성을 검증하는 핵심 시험 설비를 집약했다. 다양한 성능 특성 평가를 한곳에서 종합적으로 수행할 수 있도록 설계해, 시험 항목별 이동이나 별도 설비 없이 원스톱 평가가 가능하다. 이 같은 전용 시험 인프라 구축으로 1년 이상 소요되는 장기 신뢰성 시험(PQ Test)은 물론, 국제 HVDC 케이블의 필수 시험 항목인 단시간 과전압 시험(TOV Test)까지 자체 수행할 수 있게 됐다. 송 부회장은 이날 준공식에서 “HVDC 테스트 센터는 대한전선의 기술 경쟁력을 집약적으로 보여주는 핵심 인프라”라며 “제품 개발부터 실증, 인증까지 전 과정을 내재화해 서해안 에너지 고속도로 사업을 비롯한 국내외 HVDC 프로젝트에 선제적으로 대응할 수 있게 됐다”고 말했다. 이어 “글로벌 HVDC 시장에서 입지를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 했다. 대한전선은 HVDC 케이블을 미래 성장동력으로 선정하고 기술력과 인프라 투자를 지속해 왔다. 2022년 12월 국내 최초로 500kV 전류형 HVDC 케이블 시스템을 개발한 데 이어, 525kV 전압형 HVDC 케이블 시스템까지 개발하며 세계 최고 수준의 기술 경쟁력을 확보했다는 평가를 받는다.

구례산수유꽃축제가 3월 14일부터 22일까지 9일 동안 열린다. 올해 축제는 ‘영원한 사랑, 구례에 피어나는 노란 설렘’을 주제로 산동면 지리산온천관광지 일원에서 개최된다. 전남 구례군은 지난 23일 군청 상황실에서 제27회 구례산수유꽃축제 기본계획 보고회를 열고, 축제 방향과 주요 프로그램을 공유했다고 밝혔다. 지리산 자락을 따라 펼쳐지는 산수유꽃 군락은 황금빛 봄 풍경을 연출하며 방문객들에게 감성적인 봄 여행을 선사할 예정이다. 특히 올해 축제는 꽃 본래의 아름다움에 집중하고, 체험·문화·지역 이야기가 어우러진 감성형 축제로 운영된다. 쾌적한 관람 환경 조성과 교통·안전 관리 체계 정비를 통해 관광객 중심의 축제 공간을 마련한다. 개막공연, 버스킹, 전통 공연을 비롯해 산수유 열매까기, 꽃길 걷기, 산수유차 시음 등 다양한 프로그램이 진행된다. 구례 굿즈 전시·판매, 어린이 체험 프로그램 등 참여형 콘텐츠도 확대된다. 또 개막식을 오후 3시로 옮기고, 숏폼 영상 콘테스트와 주민 참여 공연을 통해 관광객과 지역 주민이 함께 만드는 축제로 발전시킬 계획이다. 한편 군은 산수유꽃축제와 구례300리 벚꽃축제를 연계해 구례를 대한민국 대표 봄꽃 여행지로 육성할 방침이다. 구례300리 벚꽃축제는 3월 28일부터 30일까지 개최될 예정이다.

캐나다 여성이 눈썹 염색을 받은 뒤 얼굴이 심하게 부어올라 눈을 거의 뜰 수 없을 정도가 됐다. 염색약 성분에 알레르기 반응을 일으킨 그녀는 13일간 집 밖을 나가지 못했고, 자신의 경험을 공유하며 시술 전 반드시 ‘알레르기 테스트’를 받으라고 경고했다. 14일(현지시간) 데일리메일에 따르면, 캐나다 밴쿠버에 사는 켈시 클리브(32)는 지난달 10일 멕시코 휴가를 앞두고 미용실에서 눈썹 염색을 받았다. 눈썹 염색은 염색약으로 눈썹을 진하게 만들어 또렷해 보이게 하는 시술이다. 시술 직후 클리브는 새로운 눈썹이 마음에 들었고 별다른 이상도 없었다. 그러나 다음 날 아침 잠에서 깨어보니 눈썹과 콧등이 부어오르기 시작했다. 몇 시간 만에 얼굴이 퉁퉁 부어올랐다. 눈이 거의 감길 정도였다. 클리브는 “눈썹 주변부터 부어올랐고 콧등이 특히 심했다. 가장 심할 땐 정면만 보였고 옆은 전혀 안 보였다”고 말했다. 다만 아프지는 않았다고 한다. 그녀는 자신이 “외계인 같았다”며 영화 속 ET나 만화 속 ‘눈 큰 귀뚜라미’ 같았다고 표현했다. 클리브는 눈썹 염색약에 알레르기를 일으킨 것으로 추정된다. 염모제에는 색을 오래 지속시키기 위한 여러 화학 물질이 들어있으며 알레르기를 일으킬 수 있다. 몸의 면역 체계가 염색약을 해로운 물질로 여겨 공격하면서 얼굴이 심하게 부은 것이다. 클리브는 15년 전 집에서 쓰는 염색약으로 알레르기를 겪었고, 임시 문신용 헤나에도 반응을 보인 적이 있다. 하지만 미용실 염색약은 괜찮았기 때문에 눈썹 염색도 안전할 거라고 생각했다. 부기가 빠지는 데는 13일이 걸렸다. 의상 디자이너 보조로 일하는 그녀는 알레르기를 가라앉히는 항히스타민제를 먹으며 스스로 치료했다고 한다. 얼굴이 정상으로 돌아온 건 지난달 23일이었다. 멕시코 여행을 떠나기 바로 직전이었다. 클리브는 틱톡에 자신의 사연을 올리며 눈썹 염색 전 반드시 알레르기 테스트를 받으라고 당부했다. 알레르기를 확인하기 위한 패치 테스트는 실제 쓸 염색약을 피부 일부에 소량 발라 반응이 나타나는지 미리 확인하는 방법이다. 일부 미용실에서는 눈썹 염색 전에 이 테스트를 제공한다. 업체마다 다르지만 염색 48시간 전에 테스트를 해야 한다고 안내하기도 한다. 클리브는 “전에 알레르기가 없었어도 무조건 패치 테스트를 받으라고 말하고 싶다”며 “나도 앞으로는 항상 받을 것”이라고 강조했다.

배우 혜리가 심리 상담 중 눈물을 쏟아냈다. 최근 혜리의 공식 유튜브 채널에는 ‘완전 정곡을 찌르신 이광민 원장님, 이숙캠에서 실제로 하는 테스트 저도 해봤습니다’라는 제목의 영상이 게재됐다. 영상에서 혜리는 정신건강의학과 전문의 이광민 원장을 만나 과학적 심리 분석 도구인 TCI(성격·기질) 검사를 받고 심도 있는 상담을 나눴다. 혜리는 상담 초반 다소 긴장한 듯 “이렇게 비유하면 이상할 수도 있는데, 점 보는 것 같다”며 솔직한 심정을 전했다. 이에 이 원장은 “실제로 비슷하다. 정신과 의사 역할이 과거엔 무당이자 점쟁이였다”고 재치 있게 답했다. 본격적인 분석에 들어가자 혜리는 “전 미래가 안 궁금하고, 잘 안 믿는다”고 말하자 이 원장은 “그게 성격 검사에 나타났다”며 “어떻게 이런 성격이 나올 수 있나 깜짝 놀랐다. 제가 본 성격 중에 드문 성격이었다”고 말해 혜리를 놀라게 했다. 이 원장은 혜리의 내면을 관통하는 키워드로 ‘천상천하 유아독존’이라는 표현을 꺼냈다. 그는 “내가 잘났다는 게 아니라 세상에 믿고 의지할 사람은 기본적으로 나여야 한다는 뜻”이라고 풀이했다. 이날 전문가의 날카로운 분석은 혜리의 아픈 구석을 건드렸다. 이 원장은 “남을 믿기보다는 나를 믿는 게 안전하다는 생각이 들 거다. 그런데 기질은 ‘사람이 그리운 것’”이라며 혜리의 마음을 분석했다. 이어 “다른 누군가가 해결책을 만들어주는 것도 기대하지 않는다. 내가 열심히 살아서 내 신념으로 내 인생 살아가는 것이다. 이건 좀 짠하다”고 덧붙였다. 이 말을 들은 혜리는 공감의 눈물을 흘리며 “진짜 맞다. 와 이거 진짜 웃기다”라며 감정을 추스르려 애썼다.

‘오픈 웨이트’ 진입한 첫 한국 모델미중 선점한 세계 시장에서 7위28일까지 제한 없이 무료로 제공 LG AI연구원이 최근 5년간 독자 기술력을 집약해 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’을 11일 공개했다. K-엑사원은 오픈소스(개방형)와 폐쇄형의 중간 단계인 ‘오픈 웨이트’에서 전세계 상위 10개 모델 중에 유일한 한국 모델로 진입했다. LG는 정부의 ‘AI 3강’ 목표에 힘을 보태겠다는 의지를 다졌다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서 전체 평균 72점으로 5개 정예팀 모델 중 최고점을 기록했다. 벤치마크 테스트는 AI 모델의 성능을 객관적 지표로 수치화해 비교하는 것으로 K-엑사원은 13개 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 글로벌 AI 성능 평가 기관인 ‘아티피셜 어낼리시스’의 지능(인텔리전스) 지수에서도 32점을 기록해 국내 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 중국(6개)과 미국(3개)이 선점한 세계 상위 10위권에도 7위로 이름을 올렸다. K-엑사원에는 전체 맥락을 이해하는 ‘글로벌 어텐션’과 특정 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’이 조합된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술이 적용됐다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 때 메모리 요구량과 연산량을 이전 모델인 ‘엑사원 4.0’보다 70% 절감하는 고효율·저비용 모델로 만들었다. 언어 능력을 담당하는 토크나이저(AI가 이해하는 토큰 단위로 문장을 쪼개는 기술)도 고도화했다. 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶어 기존 모델 대비 1.3배 더 긴 문서를 처리할 수 있다. 국내 AI 모델 중 유일하게 26만 토큰(A4 400장 이상)의 긴 문맥을 단번에 이해하는 것이 가능하다. LG AI연구원은 자체 AI윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 안전성을 테스트했다고 설명했다. 또 AI가 학습하는 모든 데이터를 평가해 저작권 문제가 있으면 사전에 제외했다고 전했다. LG AI연구원은 대학생·연구자 등 누구나 활용할 수 있게 유료인 K-엑사원의 응용프로그램 인터페이스(API)를 오는 28일까지 무료로 제공한다. 대중 접근성을 높이고 AI 생태계를 육성하겠다는 취지다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱AI 그룹장은 “K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

현대자동차그룹이 피지컬 인공지능(AI) 선도기업으로 도약하기 위해 구글의 AI 조직 딥마인드와 손잡고 차세대 로보틱스 생태계 구축에 나서기로 했다. 최대 50kg 무게의 짐을 들고, 손을 뻗으면 높이 2m 이상 높이까지 도달할 수 있는 AI 로봇 ‘아틀라스’가 2028년부터 현대차 공장에서 직원들과 함께 일하게 된다. 현대차그룹은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 컨벤션센터에서 ‘CES 2026 미디어데이’를 열고 로보틱스 계열사 보스턴다이내믹스와 구글 딥마인드가 ‘미래 휴머노이드 기술 개발 가속화를 위한 전략적 파트너십’을 맺었다고 밝혔다. 두 회사는 보스턴다이내믹스의 로보틱스 경쟁력과 구글 딥마인드의 로봇 AI 파운데이션 모델을 결합해 차별화된 기술 개발을 주도하겠다는 구상이다. 현대차그룹으로서는 지난해 세계 최대 반도체 기업 엔비디아와 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약을 체결한 데 이어 글로벌 선도기업들과의 협력체제를 가속하는 모습이다. 이와 동시에 현대차그룹은 내부 계열사 역량을 총결집해 AI 로보틱스 생태계를 조성해나가겠다는 계획이다. 연구개발, 학습·검증, 양산, 서비스 운영에 이르는 통합 관리 체제를 마련하고 2028년까지 연간 3만대의 로봇 생산 시스템을 구축하겠다는 목표다. 현대차·기아는 제조 인프라, 공정 제어,생산 데이터 등을 제공하고 현대모비스는 정밀 액추에이터 개발,현대글로비스는 물류·공급망 흐름 최적화를 담당한다. 아울러 소프트웨어정의공장(SDF)에 로봇을 투입하기 전 선행 훈련을 위한 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)를 올해 미국에 개소할 예정이다. 고객이 구독료나 사용료를 지급하는 ‘원스톱 RaaS’ 서비스를 도입한다. 현대차그룹은 이날 ‘차세대 전동식 아틀라스 개발형 모델’을 최초 공개했다. ‘아틀라스 개발형 모델’은 보스턴다이나믹스가 그동안 쌓아온 오랜 경험을 바탕으로 어느 작업 환경에서나 적용 가능하게 유연성을 탑재시킨 모델로, 실제 제조 현장에서의 효율성이 극대화됐다. 차세대 전동식 아틀라스는 실제 제조 현장에 투입되는 ‘개발형 모델’과 핵심 기능을 테스트하기 위한 ‘연구형 모델’로 나뉜다. 개발형 모델은 대부분의 관절이 완전히 회전하고 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서를 탑재했다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식한다. 또 최대 50㎏의 무게를 들 수 있고, 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달할 수 있다. 섭씨 영하 20도에서 영상 40도의 환경에서도 완전한 성능을 발휘하는 내구성을 갖췄다. 대부분의 작업을 하루 이내에 학습할 수 있는 능력도 갖췄다. 배터리가 부족해지면 스스로 충전소로 이동해 배터리를 교체하고 즉시 작업을 재개할 수 있도록 설계됐다. 대부분의 관절이 완전히 회전할 수 있고, 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서가 탑재돼 세밀한 조작이 가능하다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식할 수 있어 주변 감지도 쉽다. 현대차그룹은 ‘아틀라스 개발형 모델’을 대량 생산해 산업 현장에 대규모로 투입하는 양산형 휴머노이드 로봇 시장 선두 주자로 발돋움하겠다는 목표를 세웠다. 이에 따라 오는 2028년부터 ‘현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)’를 포함한 생산 거점에 ‘아틀라스 개발형 모델’을 투입하고 공정 단위별 검증을 통해 단계적으로 아틀라스 도입을 확대할 계획이다. HMGMA에서 부품 분류를 위한 서열 작업과 같이 안전성과 품질 효과가 명확히 검증된 공정에 우선 적용된다. 이후 2030년부터는 부품 조립까지 작업 범위를 넓힌다는 계획이다. 이외에도 단순 반복, 고중량, 고위험군의 작업 등을 수행하면서 안전과 품질이 입증된다면 단계적으로 아틀라스의 적용을 생산 현장 전반으로 확산한다는 계획이다. 현대차그룹 관계자는 “궁극적으로 로봇은 정신적, 신체적 피로도가 높은 정밀 작업을 신속하고 정확하게 수행해 인간이 하기 어려운 위험한 일을 대신하는 것”이라면서 “인간은 현장에서 로봇이 잘 작동할 수 있도록 로봇을 학습시키고 관리하는 역할 뿐 아니라 더 윤택한 환경에서 고부가가치의 일을 수행할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.

세계에서 가장 높고, 빠르며, 긴 롤러코스터가 사우디아라비아에서 개장했다. 지난달 31일(현지시간) 사우디 수도 리야드에 있는 테마파크인 식스 플래그에 개장한 롤러코스터 ‘팔콘스 플라이트’(Falcon’s Flight)는 최고 높이 195m, 낙하 높이 158m, 최고 속도 250㎞/h, 길이 4.25㎞로 모두 세계 1위 기록을 경신했다. 팔콘스 플라이트의 높이는 한국의 63빌딩(약 250m)보다 약간 낮으며, 최고 속도인 250㎞/h는 최고 속도가 250~260km/h인 벤츠 및 테슬라와 동급이다. 4.25㎞에 달하는 길이는 세계에서 가장 긴 롤러코스터였던 스틸 드래곤 2000(2.479㎞)의 약 2배, 한국에서 가장 긴 롤러코스터인 에버랜드 T 익스프레스의 약 3배에 달한다. 운행 시간은 3분 16초다. 식스 플래그는 팔콘스 플라이트를 포함해 여러 놀이기구를 공개했으며, 그중 팔콘스 플라이트는 트랙 전체 구간에서 가장 짜릿한 G-포스(물체나 사람이 가속될 때 느끼는 힘)를 느낄 수 있어 개장 전부터 큰 기대를 모았다. 식스 플래그 측은 개장 기념행사에서 “팔콘스 플라이트는 총 3번의 고속 구간이 있으며 이는 아드레날린이 솟구치는 경험을 선사할 것”이라면서 “사우디 식스 플래그에는 롤러코스터 외에도 기록적인 높이를 자랑하는 4개의 놀이기구 등 총 27개의 어트랙션, 세계적인 수준의 레스토랑이 있다”고 설명했다. 사우디 식스 플래그의 성인 입장권은 325리얄(한화 약 12만 5400원), 어린이 입장권은 275리얄(약 10만 6100원)이다. ‘세계 1위’ 모두 뒤집은 롤러코스터의 제작사는?높이, 속도, 길이 기록을 모두 새로 쓴 팔콘스 플라이트는 대형 모험시설을 다루는 글로벌 제조사인 인터민이 제작했다. 인터민은 팔콘스 플라이트 외에도 T 익스프레스와 잠실 롯데월드의 아틀란티스, 자이로드롭, 자이로스윙, 혜성특급, 파라오의 분노, 신밧드의 모험 등 한국을 대표하는 놀이공원의 놀이기구 다수를 제작한 회사로 유명하다. 앞서 지난해 7월 전체적인 공사가 완료됐을 즈음 유튜브에 테스트 영상이 공개된 뒤, 익스트림 놀이기구 마니아들은 “롤러코스터에서 제트 엔진 소리가 난다”며 흥분을 감추지 못했다. 일각에서는 사막 환경에 건설하는 초고속 롤러코스터의 안전을 우려했으나, 팔콘스 플라이트 개장 전까지 한동안 세계에서 가장 빠른 롤러코스터 기록을 보유했던 아랍에미리트 페라리 월드의 포뮬러 로사는 최근까지 설비 개보수 등을 제외하고 대형사고 없이 운행되고 있다. 한편 대부분의 초고속 놀이기구는 특성상 고글·보안 벨트·하네스 등 보호 장비를 반드시 갖춰야 하며, 극한의 가속과 G-포스 때문에 심혈관·목·허리 질환자, 임산부 등은 탑승이 제한된다. 또한 탑승 후 목·허리 통증, 저림, 얼굴 충격 등의 부상 위험이 있으며, 초고속에 대비해 목을 등받이에 붙이고 시야를 정면에 두는 등 기본자세 유지가 중요하다.

세계에서 가장 높고, 빠르며, 긴 롤러코스터가 사우디아라비아에서 개장했다. 지난달 31일(현지시간) 사우디 수도 리야드에 있는 테마파크인 식스 플래그에 개장한 롤러코스터 ‘팔콘스 플라이트’(Falcon’s Flight)는 최고 높이 195m, 낙하 높이 158m, 최고 속도 250㎞/h, 길이 4.25㎞로 모두 세계 1위 기록을 경신했다. 팔콘스 플라이트의 높이는 한국의 63빌딩(약 250m)보다 약간 낮으며, 최고 속도인 250㎞/h는 최고 속도가 250~260km/h인 벤츠 및 테슬라와 동급이다. 4.25㎞에 달하는 길이는 세계에서 가장 긴 롤러코스터였던 스틸 드래곤 2000(2.479㎞)의 약 2배, 한국에서 가장 긴 롤러코스터인 에버랜드 T 익스프레스의 약 3배에 달한다. 운행 시간은 3분 16초다. 식스 플래그는 팔콘스 플라이트를 포함해 여러 놀이기구를 공개했으며, 그중 팔콘스 플라이트는 트랙 전체 구간에서 가장 짜릿한 G-포스(물체나 사람이 가속될 때 느끼는 힘)를 느낄 수 있어 개장 전부터 큰 기대를 모았다. 식스 플래그 측은 개장 기념행사에서 “팔콘스 플라이트는 총 3번의 고속 구간이 있으며 이는 아드레날린이 솟구치는 경험을 선사할 것”이라면서 “사우디 식스 플래그에는 롤러코스터 외에도 기록적인 높이를 자랑하는 4개의 놀이기구 등 총 27개의 어트랙션, 세계적인 수준의 레스토랑이 있다”고 설명했다. 사우디 식스 플래그의 성인 입장권은 325리얄(한화 약 12만 5400원), 어린이 입장권은 275리얄(약 10만 6100원)이다. ‘세계 1위’ 모두 뒤집은 롤러코스터의 제작사는?높이, 속도, 길이 기록을 모두 새로 쓴 팔콘스 플라이트는 대형 모험시설을 다루는 글로벌 제조사인 인터민이 제작했다. 인터민은 팔콘스 플라이트 외에도 T 익스프레스와 잠실 롯데월드의 아틀란티스, 자이로드롭, 자이로스윙, 혜성특급, 파라오의 분노, 신밧드의 모험 등 한국을 대표하는 놀이공원의 놀이기구 다수를 제작한 회사로 유명하다. 앞서 지난해 7월 전체적인 공사가 완료됐을 즈음 유튜브에 테스트 영상이 공개된 뒤, 익스트림 놀이기구 마니아들은 “롤러코스터에서 제트 엔진 소리가 난다”며 흥분을 감추지 못했다. 일각에서는 사막 환경에 건설하는 초고속 롤러코스터의 안전을 우려했으나, 팔콘스 플라이트 개장 전까지 한동안 세계에서 가장 빠른 롤러코스터 기록을 보유했던 아랍에미리트 페라리 월드의 포뮬러 로사는 최근까지 설비 개보수 등을 제외하고 대형사고 없이 운행되고 있다. 한편 대부분의 초고속 놀이기구는 특성상 고글·보안 벨트·하네스 등 보호 장비를 반드시 갖춰야 하며, 극한의 가속과 G-포스 때문에 심혈관·목·허리 질환자, 임산부 등은 탑승이 제한된다. 또한 탑승 후 목·허리 통증, 저림, 얼굴 충격 등의 부상 위험이 있으며, 초고속에 대비해 목을 등받이에 붙이고 시야를 정면에 두는 등 기본자세 유지가 중요하다.

다음 달 6일부터 22일까지 이탈리아 밀라노와 코르티나담페초에서 분산 개최되는 ‘2026 밀라노·코르티나담페초 동계 올림픽’은 20년 만에 이탈리아에서 열리는 대회다. 앞서 이탈리아는 1956년 코르티나담페초, 2006년 토리노에서 각각 동계올림픽을 개최했다. 이번 동계올림픽은 사상 처음으로 2개 도시가 공식 명칭에 병기되는 대회로 월드컵처럼 국가 개최가 아닌 도시가 중심이 되는 올림픽에서 이번 올림픽처럼 많은 종목이 여러 지역에 분산돼 열리는 것은 이례적이다. ‘IT’s Your Vibe’라는 대회 모토는 분위기, 열정, 느낌 등을 뜻하는 ‘Vibe’와 개최국 이탈리아를 상징하는 약자 ‘IT’를 합친 것으로 대회 조직위는 “올림픽에 참여하는 모든 사람의 연대, 에너지, 열정을 공유해 올림픽의 본질을 부각하고자 했다”고 소개했다. 개회식을 비롯해 스피드스케이팅, 피겨, 아이스하키 종목은 밀라노에서 열리며 코르티나담페초에서는 알파인 스키와 봅슬레이, 스켈레톤 등 썰매 종목이 진행된다. 베로나는 경기 없이 폐회식만 개최된다. 스키와 등산을 접목한 산악 스키가 정식 종목으로 채택된 것을 비롯해 모두 8개 종목, 16개 세부 종목에서 116개의 금메달을 놓고 펼쳐지는 이번 대회의 공식 마스코트는 티나와 밀로다. 두 마리의 쾌활한 담비로 티나는 코르티나담페초에서, 밀로는 밀라노에서 따온 명칭이다. 이미 두 차례의 동계올림픽 개최를 통해 충분한 동계종목 시설을 보유한 이탈리아는 기존 시설을 최대한 활용하고 신규 경기장 건설을 최소화하는 지속 가능한 올림픽을 만들고자 했다. 일부에서는 이번 올림픽의 종목분산 개최로 올림픽 정신을 구현할 수 없다는 주장도 펼치고 있다. 밀라노와 코르티나담페초의 거리는 420㎞나 된다. 자동차로 4시간 이상 걸리기 때문에 물류와 운송에도 문제가 있는 것 아니냐는 지적도 나온다. 여기에 밀라노 외곽에 건설 중인 산타줄리아 아이스하키 아레나는 완공이 연기되며 1월 9일에서야 테스트 이벤트가 열린다. 그나마도 경기장 규격마저 북미아이스하키리크(NHL) 표준규격과 달라 선수들의 안전문제도 제기됐다.

경기 서정대학교 학생들은 오늘도 각자의 자리에서 변화를 만들어가고 있다. 누군가는 현장에서 생명을 지키고, 누군가는 사회를 더 따뜻하게 만들며, 또 누군가는 글로벌 무대에서 자신의 가능성을 증명하고 있다. 양영희 총장은 이들을 ‘세상을 움직이는 힘’이라고 말한다. ‘세상의 힘이 되다(Be the Power of the World)’라는 교육 철학을 바탕으로, 국가 인증 교육품질, 국가시험 100% 합격률, 산학협력 중심 교육 성과를 통해 전문직업교육 선도대학으로 자리매김하고 있는 서정대학교는 개교 이래 신입생 충원율 100%를 이어가고 있다. 2025년 4월 1일 기준 전국 전문대학 중 가장 많은 9043명의 학생이 재학 중이며, 학령기·성인·국제학생으로 구성된 다양한 특성의 학생들을 위한 맞춤형 교육 기반을 갖춰 운영하고 있다. 국가가 인정한 교육의 질, 글로벌 리더로 혁신사업을 선도하다 서정대학교는 성인 및 국제학생에 특화된 직업교육 전문대학으로, 학생 모집과 교육과정, 학사운영, 산학협력, 시설 및 환경구축 등 학교 전반에 걸쳐 유연한 학사제도와 교육 품질을 보장하는 체계를 구축하고 있다. 또한 서정대는 온·오프라인 결합 수업, 주말 및 야간수업, 영어 수업 등 혁신적 학사 운영과 수업의 질에 대한 주기적 점검과 평가가 선순환할 수 있는 환류 체계를 구축했으며, 법무부·교육부로부터 이를 검증받고 있다. 이러한 교육적 성과는 재학생의 만족도를 높일 뿐만 아니라 학생모집에도 긍정적 효과로 나타나 재학생 충원률이 2025년 4월 1일 기준 291%에 이르고 있다. 서정대의 선도적 교육제도 도입과 특화된 학사 운영, 지역사회와 연계한 교육 운영은 전문대학 인증제도인 고등직업교육평가인증원의 기관평가인증을 통과해 교육 품질을 인증받았다. 또 4주기 전문대학혁신지원사업, 경기도 지역혁신중심대학지원체계(RISE)사업, 기술사관육성사업, 글로벌인재취업선도대학사업으로 ‘모집-교육-취업-정주’의 단계별로 특화된 모형을 구축·운영하고 있다. 또한 서정대는 국가의 정책 방향에 맞춰 교육환경과 제도를 개선·확립하고, 직업교육의 질을 검증받기 위해 주기적으로 평가를 받고 있다. 이와 함께 법무부 교육국제화역량인증대학, 산업통상자원부 뿌리산업용접분야양성대학, 경기도 요양보호사양성대학, 고용노동부 일학습병행공동 훈련센터로 선정돼 전문대학의 직업교육을 주도적으로 실천하고 있다. 아울러 서정대는 지역과 함께 성장하는 대학으로서 반려동물 학교기업 지원사업, 초등 저학년 늘봄학교 운영기관, 교육기부 거점지원센터, 경기도 평생배움대학 등 다양한 교육사업을 수행하며 사회적 책무를 다하고 있다. 특성화 학과별 경쟁력 강화… 분야별 최고 인재 양성서정대는 학생들의 적성과 미래 비전에 맞춘 다양한 특성화 학과를 운영하며 졸업 후 현장에 즉시 투입될 수 있는 실질적 역량과 전문성을 갖춘 경쟁력 있는 인재를 길러내고 있다. [호텔외식조리과, 국제요리대회 수상자 최다 배출·특급호텔 취업 연결] 2012년 이후 수도권 특급호텔에만 210명이 취업한 전국 최우수 조리전문 학과로 제과·조리 명장, 기능장 등 국내 최고 수준의 전문가로 구성된 교수진이 실무에서의 경험을 바탕으로 지도한다. 2025년 대한민국챌린지컵 국제요리경연대회에서 교육부장관상 5명, 금메달 18개, 은메달 9개를 수상하는 등 10년 이상 국내외 각종 요리대회에서 꾸준히 우수한 성적을 이어오고 있다. 실습실은 산업인력공단 지정 국가기술자격 실기시험장으로 활용되고 있으며, 전공심화 학사과정을 통해 4년제 학위 과정도 운영하고 있다. [반려동물과, 반려동물 인력 양성을 선도해 온 최고의 명문학과] 2004년에 개설해 독립된 학과 건물과 반려동물 행동지도사 자격검정 실습장을 국가로부터 지정받아 갖추고 있으며 이론과 실무를 연계한 교육을 위해 경기 북부에 2곳의 반려동물 학교기업을 운영하고 있다. 실무 중심의 특성화 학과로 관세청 탐지견 경진대회 최우수 대학상, KKF 전국 애견미용 콘테스트 6회 연속 대상 등 성과를 거두었다. 졸업 후 동물병원, 펫케어 기업, 문화산업 등으로 진출하거나 전공심화 과정을 통해 학사 학위 과정으로 진학할 수 있다. [반려동물보건과, 2023년 농림축산식품부 인증 동물보건사 양성기관] 수의 간호와 반려동물 의료 보조 분야에 특화된 교육과정을 운영하는 농림축산식품부가 인증한 동물보건사 양성기관으로 동물보건실습실, X-ray실습실, 동물해부생리실습실 등 전국 최고 수준의 실습 환경을 갖추고 있다. 해마다 동물보건사 국가자격시험에서 높은 합격률을 기록하고 있는데 특히, 유독 난이도가 높았던 지난 9월 이뤄진 ‘실험동물기술원 2급 자격시험’에서도 다수 합격자를 배출하는 성과를 냈다. 또한 실험동물기술원 자격증 대비 특강과 커리큘럼을 제공해 진로 선택의 폭을 넓히고 있다. [응급구조과, 13년 연속 1급 응급구조사 국가시험 100% 합격] 13년 연속 응급구조사 1급 국가시험 100% 합격률이라는 독보적 성과를 이어가고 있다. 시뮬레이션 기반 실습, PBL 중심 수업, 임상·현장 연계 실습 등 체계적인 교육과정을 운영하며 현장 대응 역량을 강화해 왔다. 2025년에는 9명의 졸업생이 소방공무원 시험에 합격해 현재까지 총 123명의 소방공무원을 배출했다. 취업지원센터는 면접·자소서 지도와 더불어 AHA BLS Provider, KALS, KBLS 등 체계적으로 자격증 프로그램을 운영해 지원하고 있으며 졸업생들은 응급의료센터, 119구급대, 산업체 응급관리 등 다양한 분야로 진출하고 있다. [간호학과, 실무 중심의 교육을 통한 현장에 강한 전문 간호인재 양성] 해마다 높은 국가시험 합격률과 취업률을 기록하며 보건의료 전문인력 양성의 중심으로 자리 잡은 간호학과는 한국간호교육평가원으로부터 지속적으로 간호교육 인증을 받으며 전문성과 신뢰성을 동시에 확보했다. 학생 중심의 교육환경 구축, 최고 수준의 교수진, 최첨단 시뮬레이션 교육시설 등을 기반으로 올해도 2월 졸업생 전원이 간호사 국가시험에 합격하는 성과를 올렸고 졸업생들은 대학병원·종합병원·전문 클리닉 등 다양한 의료기관에서 활약하고 있다. [호텔관광과, 스마트 호텔 교육의 새로운 표준 제시] 호텔관광과는 국내 대학 최초로 호텔식음료(F＆B) 실습실에 정식 서빙로봇을 도입하며, 차세대 스마트 호스피탈리티 교육을 선도하고 있는데 이는 스마트 기술이 전 수업 과정에 적용된 실무 중심 교육 모델이 되고 있다. 호텔객실 교육 역시 디지털 기반으로 강화되는 동시에 ‘더클래식500 펜타즈호텔’과 MOU를 체결해 스마트 객실서비스 PBL을 운영하고 있는데 이는 졸업 후 즉각적인 특급호텔 취업과 직결되고 있다. [소방안전관리과, 13년 연속 소방공무원 및 소방안전 관리 전문가 진출] 13년 연속 소방공무원을 배출했으며 2025년 8월 기준 소방설비(산업)기사 185명, 1급 소방안전관리자 344명, 2급 소방안전관리자 35명, 위험물안전관리자 991명 등 다양한 국가자격증을 취득하고 있다. 소방 관련 박사 출신 교수진의 지도를 통해 특별반을 운영하고 있으며, 소방공무원 시험 준비와 소방 관련 자격증 취득을 체계적으로 지원하고 있다. 신입생 충원율 100%, 다양한 장학금과 맞춤형 진로 지원 제공2003년 개교 이래 신입생 충원율 100%를 기록하고 있으며, 2025학년도 신입생은 3636명이다. 서정대학교는 신입생 오리엔테이션을 시작으로, 기초 학습 지원, 전공별 멘토링, 진로·취업 상담에 이르기까지 개인별 맞춤형 지원을 제공하고 있으며, 성적우수 장학금, 전공심화 장학금, 면학 및 복지 장학금 등 다양한 장학제도로 학부모의 경제적 부담을 줄이고 학생이 학업에 전념할 수 있도록 돕고 있다. 캠퍼스 환경은 최신 교육 흐름에 맞게 개선되고 있으며 강의실, 실험·실습실, 도서관 등 학습 공간뿐 아니라 복지시설과 문화공간까지 확충해 재학생들의 학교생활 만족도를 높이고 있다. ‘미래를 준비하는 대학’…정시모집을 통해 다시 도약 2026학년도 정시모집에서는 자연과학·보건·인문사회·공학·성인학습과정 등 폭넓은 학과군을 모집해 수험생들이 자신의 진로에 맞는 전공을 선택할 수 있도록 지원한다. 자연과학계열은 △호텔외식조리과 △반려동물과 △반려동물보건과 △뷰티아트과 △그린식품가공과, 보건계열은 △응급구조과(3년제) △간호학과(4년제), 인문사회계열은 △사회복지학부 △호텔관광과 △유아교육과(3년제) △청소년상담복지과 △의료코디네이션과(3년제), 공학계열은 △스마트모빌리티과 △소방안전관리과 △글로벌뿌리산업공학과, 성인학습과정은 △창업경영과 △사회복지상담과 △스마트자동차과 등에서 미래를 이끌 인재들을 모집한다.

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.