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.

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.

초 단위 삶은 달걀 공식 하나가 한 청년의 인생을 바꿨다. 정확히 9분 12초. 이 숫자 덕분에 중국 산둥성의 20대 남성은 9일 만에 팔로워 200명에서 400만 명을 넘기는 ‘달걀 스타’가 됐다. 24일 중국 언론 제면신문에 따르면 최근 중국 SNS에서는 ‘계란의 신’을 뜻하는 이른바 ‘단신’(蛋神) 열풍이 확산하고 있다. 주인공은 올해 24세의 펑창쉬(冯昌绪)로, 초 단위로 맞춘 삶은 달걀 레시피 하나로 중국 전역의 관심을 끌고 있다. 중국판 틱톡 더우인 계정 팔로워 수는 현재 434만 명, 누적 ‘좋아요’ 수는 1500만 회를 넘어섰다. 대표 영상인 ‘반숙 계란’ 고정 게시물에는 ‘좋아요’만 330만 개 이상이 달렸다. 이 모든 성과가 9일 만에 이뤄졌다는 점에서 더욱 화제가 됐다. 열풍의 출발은 소박했다. 이달 초 한 네티즌이 ‘아버지가 삶아준 완벽한 삶은 달걀’ 사진을 올렸고 여기에 펑창쉬가 남긴 댓글 한 줄이 불씨가 됐다. ◆ “물이 끓은 뒤 달걀 투입, 9분 12초 후 건져 바로 찬물” 그는 이 공식을 바탕으로 연속 튜토리얼 영상을 올렸고 ‘9분 12초 삶기’는 따라 하기 쉬운 ‘황금 레시피’로 빠르게 퍼져 나갔다. 펑창쉬는 이 공식이 우연이 아니라고 설명했다. 그는 평소 단백질 섭취를 위해 삶은 달걀을 자주 먹었고 지금까지 소비한 달걀만 10만 개가 넘는다고 밝혔다. 최적의 시간을 찾기 위해 조건을 하나씩 통제하며 30초 단위 반복 실험을 거쳤고 그 결과 초 단위 공식이 완성됐다고 설명했다. 갑작스러운 주목은 부담이기도 했다. 그는 여러 차례 언론 인터뷰에서 “폭발적인 반응을 전혀 예상하지 못했다”며 “기쁨보다 불안이 컸고, 말 한마디 실수할까 봐 잠도 제대로 못 잤다”고 털어놨다. 그는 ‘달걀이나 삶는 주제로 왜 이렇게 뜨느냐’는 메시지도 받았다고 전했다. 펑창쉬는 ‘계란의 신’이라는 별명에 대해서는 “과분하다”며 “그냥 ‘샤오단(小蛋·작은 달걀)’이라고 불러달라”고 말했다. 인기가 폭발하자 ‘몸값’도 급등했다. 알려진 바에 따르면 광고 단가는 영상 길이에 따라 ▲1~20초 14만 위안 ▲21~60초 17만 위안 ▲60초 이상 21만 위안 수준이다. 불과 보름 만에 광고 단가가 약 90배 뛰었다는 점에서 이례적이라는 평가가 나온다. 그는 개인 회사도 설립해 법인 대표와 지분을 전부 직접 보유하고 있다. 사업 범위에는 인터넷 판매, 정보 서비스, 라이브 방송 기술 서비스 등이 포함됐다. 더우인 통계에 따르면 관련 주제 누적 조회 수는 13억 회, ‘단신과 함께 달걀 삶기’ 챌린지에는 4700만 명 이상이 참여했다. 알고리즘 조작 논란에 대해 플랫폼 측은 “그가 뜬 뒤에야 주목했다”며 부인했다. 초 단위 레시피 하나로 전국을 들끓게 만든 청년. 이 열풍이 일시적 유행에 그칠지 ‘달걀 공식’ 이후의 다음 장으로 이어질지 관심이 쏠리고 있다.

초 단위 삶은 달걀 공식 하나가 한 청년의 인생을 바꿨다. 정확히 9분 12초. 이 숫자 덕분에 중국 산둥성의 20대 남성은 9일 만에 팔로워 200명에서 400만 명을 넘기는 ‘달걀 스타’가 됐다. 24일 중국 언론 제면신문에 따르면 최근 중국 SNS에서는 ‘계란의 신’을 뜻하는 이른바 ‘단신’(蛋神) 열풍이 확산하고 있다. 주인공은 올해 24세의 펑창쉬(冯昌绪)로, 초 단위로 맞춘 삶은 달걀 레시피 하나로 중국 전역의 관심을 끌고 있다. 중국판 틱톡 더우인 계정 팔로워 수는 현재 434만 명, 누적 ‘좋아요’ 수는 1500만 회를 넘어섰다. 대표 영상인 ‘반숙 계란’ 고정 게시물에는 ‘좋아요’만 330만 개 이상이 달렸다. 이 모든 성과가 9일 만에 이뤄졌다는 점에서 더욱 화제가 됐다. 열풍의 출발은 소박했다. 이달 초 한 네티즌이 ‘아버지가 삶아준 완벽한 삶은 달걀’ 사진을 올렸고 여기에 펑창쉬가 남긴 댓글 한 줄이 불씨가 됐다. ◆ “물이 끓은 뒤 달걀 투입, 9분 12초 후 건져 바로 찬물” 그는 이 공식을 바탕으로 연속 튜토리얼 영상을 올렸고 ‘9분 12초 삶기’는 따라 하기 쉬운 ‘황금 레시피’로 빠르게 퍼져 나갔다. 펑창쉬는 이 공식이 우연이 아니라고 설명했다. 그는 평소 단백질 섭취를 위해 삶은 달걀을 자주 먹었고 지금까지 소비한 달걀만 10만 개가 넘는다고 밝혔다. 최적의 시간을 찾기 위해 조건을 하나씩 통제하며 30초 단위 반복 실험을 거쳤고 그 결과 초 단위 공식이 완성됐다고 설명했다. 갑작스러운 주목은 부담이기도 했다. 그는 여러 차례 언론 인터뷰에서 “폭발적인 반응을 전혀 예상하지 못했다”며 “기쁨보다 불안이 컸고, 말 한마디 실수할까 봐 잠도 제대로 못 잤다”고 털어놨다. 그는 ‘달걀이나 삶는 주제로 왜 이렇게 뜨느냐’는 메시지도 받았다고 전했다. 펑창쉬는 ‘계란의 신’이라는 별명에 대해서는 “과분하다”며 “그냥 ‘샤오단(小蛋·작은 달걀)’이라고 불러달라”고 말했다. 인기가 폭발하자 ‘몸값’도 급등했다. 알려진 바에 따르면 광고 단가는 영상 길이에 따라 ▲1~20초 14만 위안 ▲21~60초 17만 위안 ▲60초 이상 21만 위안 수준이다. 불과 보름 만에 광고 단가가 약 90배 뛰었다는 점에서 이례적이라는 평가가 나온다. 그는 개인 회사도 설립해 법인 대표와 지분을 전부 직접 보유하고 있다. 사업 범위에는 인터넷 판매, 정보 서비스, 라이브 방송 기술 서비스 등이 포함됐다. 더우인 통계에 따르면 관련 주제 누적 조회 수는 13억 회, ‘단신과 함께 달걀 삶기’ 챌린지에는 4700만 명 이상이 참여했다. 알고리즘 조작 논란에 대해 플랫폼 측은 “그가 뜬 뒤에야 주목했다”며 부인했다. 초 단위 레시피 하나로 전국을 들끓게 만든 청년. 이 열풍이 일시적 유행에 그칠지 ‘달걀 공식’ 이후의 다음 장으로 이어질지 관심이 쏠리고 있다.

쇼츠와 알고리즘, 인공지능(AI)이 판을 치는 시대에 인간이 인간다울 수 있는 건 문학을 읽기 때문이다. 챗GPT·제미나이가 요약해 준 것 말고 진짜 문학을 읽지 않는다면 사람이 기계보다 더 나은 구석이 무엇이겠는가. 다행히 새해에도 다채로운 작가들의 풍성한 작품이 기다리고 있다. 은희경·천명관·편혜영·배수아 등 무게감 있는 중견 소설가들이 독자와 만난다. ‘빛의 과거’ 이후 7년 만에 돌아오는 은희경은 60대 자매 안나·경선의 이야기를 담은 장편(문학동네)을 준비하고 있다. ‘고래’로 부커상 인터내셔널 부문 최종후보에 올랐던 천명관도 10년 만에 장편소설(창비)을 펼친다. 엄혹한 현실을 이겨내는 소년의 성장을 다룬 이야기다. 배수아는 ‘메레 들판을 본다’(문학동네)라는 작품을 통해 사랑과 상실에 관해 이야기할 예정이다. 편혜영도 장편(문학과지성사) 한 권과 소설집(문학동네)을 선보인다. 올해 가장 주목받은 젊은 소설가는 단연 ‘혼모노’의 성해나였다. 새해에는 동시대 통통 튀는 젊은 감각으로 이 자리를 차지할 젊은 소설가가 누구일지 기대된다. 지난해 소설집 ‘두 사람의 인터내셔널’로 독자와 평단의 지지를 동시에 받은 김기태가 이번엔 장편소설(문학과지성사)을 내보낸다. 따뜻한 감성의 SF소설로 독자를 확보한 천선란도 장편소설(문학과지성사)을 준비 중이다. ‘브로콜리 펀치’, ‘비눗방울 퐁’ 등의 소설집으로 사랑과 환상을 이야기했던 이유리의 첫 장편소설 ‘구름 사람들’(문학동네)은 ‘주간문학동네’에 3개월간 연재됐는데 책이 출간하기도 전에 미국과 독일, 이탈리아 등 세계 각국 출판사에서 관심을 나타내고 있다고 한다. 올해 젊은작가상을 받은 백온유의 첫 소설집(문학동네)도 기대작이다. 동시대 문학사에서 2025년이 의미를 지닌다면 그것은 시(詩)의 재발견이다. ‘텍스트힙’ 열풍을 필두로 독자들은 그동안 잊고 있던 시의 매력을 다시 확인하고 있다. 이 열풍의 중심에 있는 시인 고선경이 연애와 사랑이라는 감정에 충실한 세 번째 시집(창비)을 내놓을 예정이다. 첫 시집 ‘제주에 혼자 살고 술은 약해요’로 화제를 모았던 이원하의 두 번째 시집(문학동네)도 독자들을 찾아온다. ‘시인 공화국’ 문학과지성사가 준비하고 있는 시집들(임유영·구윤재·김행숙·정한아·이수명)도 얼른 읽어보고 싶은 마음이 든다. 한국 시단의 대모 김혜순의 시론집 ‘공중 복화술―문학은 어디서 시작할까?’는 2월 초 출간 예정이며 2027년 미국 출간을 목표로 번역도 동시에 진행 중이라고 한다. 세계문학도 눈여겨 볼 작품이 많다. ‘귀신들의 땅’으로 한국에 대만 문학의 매력을 알린 천쓰홍의 최신작 ‘셔터우의 세 자매’(민음사)가 대표적이다. 폴란드 소설가 올가 토카르추크가 2018년 노벨문학상을 받은 뒤 쓴 첫 SF소설 ‘엠푸사: 자연주의 테라피 공포물’(민음사)도 기대된다. 거의 한 해도 빠지지 않고 찾아오는 일본의 히가시노 게이고는 새해에도 ‘메스커레이드 라이프’(현대문학)로 돌아온다. 노벨문학상 후보로 매해 거론되지만 한국에는 소개된 적 없었던 아르헨티나 작가 세사르 아이라의 ‘유령들/문학회의’(문학동네)도 흥미로운 설정과 독특한 작법으로 독자들에게 신선한 충격을 안겨줄 것으로 보이는 기대작이다.

한국지방행정연구원이 내년 지방행정의 흐름을 전망한 책 ‘2026 지방행정 트렌드’를 펴냈다. 지난해에 이어 두 번째로 발간되며 지방행정 관계자들의 필독서로 자리잡고 있다. 연구원이 뽑은 내년도 10가지 트렌드는 ▲주민자치회 활성화 ▲생활인구 기반 지방소멸 대응 ▲청년의 쉼과 재도전을 돕는 종합지원 ▲지역 주민 주도 에너지대전환 ▲5극3특 초광역권 실현 ▲맞춤형 재정분권 ▲지역화폐 선순환 ▲AI 행정의 공공 알고리즘 검증 ▲지방의회 디지털 전환 ▲광역단위 자치경찰제이다. 2025년에는 외국인 인력 활용, 원격의료, 빈집 문제, 농촌 공간 재창조, 기후위기 대응, 재난·위기관리 등 9가지를 꼽은 바 있다. 올해 외부 충격에 대응하는 의제가 많았다면 내년에는 주민자치, 재정분권, 초광역 협력 등 내부 체계를 정비하는 흐름이 읽힌다. 연구원 측은 28일 “새해 지방행정 트렌드에 맞춰 주민중심·지방주도의 자치분권 정책 연구에 집중할 것”이라고 밝혔다.

유튜브 알고리즘이 신규 사용자에게 추천하는 영상 가운데 20% 이상이 조회수 확보를 목적으로 인공지능(AI)이 급조한 저질 콘텐츠인 ‘슬롭’인 것으로 나타났다. 영상편집 업체 ‘카프윙’이 전 세계 상위 유튜브 채널 1만 5000개(각국 상위 100개 채널)를 조사한 결과, 이 가운데 278개 채널은 오로지 AI로 제작된 저품질 콘텐츠만을 게시하는 것으로 나타났다고 영국 일간 가디언이 27일(현지시간) 보도했다. 이들 채널의 구독자 수는 2억 2100만여명으로, 누적 조회수는 630억회 이상이다. 이들의 광고 수익은 연 1억 1700만 달러(약 1690억원)에 이를 것으로 추산됐다. 카프윙은 신규 유튜브 계정을 생성한 뒤 추천된 첫 500개 영상 중 104개가 AI 슬롭으로 분류됐다고 분석했다. 이 가운데 3분의1은 맥락이 없고 자극적인 ‘뇌를 썩게 만드는’ 콘텐츠로 나타났다. AI 슬롭을 생산하는 유튜브 채널은 세계 각국에서 만들어져 유통되고 있다. 이번 조사에서 가장 많이 시청된 AI 콘텐츠 채널로 나타난 인도 기반의 한 유튜브 채널은 누적 조회수가 24억 회에 이르는데, 이 채널이 벌어들인 수익은 최대 425만 달러에 이를 것으로 추산됐다. 지역별로 보면 스페인은 인구 절반에 가까운 2000여만명이 이 같은 AI 채널을 구독하는 것으로 나타났다. 인기 AI 슬롭 채널을 가장 많이 본 조회수 기준으로는 한국이 84억 5000만회를 기록해 1위에 올랐다고 카프윙은 분석했다. AI 슬롭은 미국의 유명 사전출판사 메리엄웹스터가 ‘올해의 단어’로 선정했을 만큼 논란의 중심에 섰다. 소셜미디어(SNS)에 가짜뉴스와 황당한 합성 영상이 범람하며 디지털 콘텐츠 전반에 대한 신뢰도를 심각하게 훼손하고 있지만, 오히려 어린이 등의 클릭을 유도해 수익을 창출하고 있기 때문이다. 특히 AI 슬롭이 비용을 거의 들이지 않고 수익을 창출할 수 있는 모델로 인식되자 인도와 케냐, 나이지리아 같은 국가 출신 제작자들이 슬롭으로 돈벌이에 나섰다고 가디언은 전했다. 이들 국가는 평균 임금이 높지 않지만, 자국 내 인터넷 연결은 원활하다는 특징이 있다. 유튜브 등 동영상 플랫폼들이 규제에 나서야 한다는 주장도 제기되지만, 적극적인 대응을 기대하기는 어려운 상황이다. 유튜브 측은 “AI는 도구일 뿐이며 다른 도구와 마찬가지로 고품질 콘텐츠와 저품질 콘텐츠를 만드는 데 모두 사용될 수 있다”며 “우리는 제작 방식과 관계없이 사용자들에게 고품질 콘텐츠를 제공하는 데 집중하고 있다”고 밝혔다.

정부가 아동수당 지급 연령을 단계적으로 확대하고, 돌봄·의료·정신건강 지원을 묶은 종합 아동 정책을 추진한다. 다만 아동수당 연령 상향의 법적 근거가 되는 법 개정안이 국회에 계류돼 있어, 제도 시행에는 변수가 남아 있다. 보건복지부는 26일 확정한 ‘제3차 아동정책기본계획(2025~2029)’에서 내년 1월부터 아동수당 지급 연령을 2030년까지 매년 1세씩 상향하겠다고 밝혔다. 현재 ‘만 8세 미만’(7세까지)까지 지급되는 아동수당을 단계적으로 확대하겠다는 구상이다. 비수도권과 인구감소지역에는 아동수당 추가 급여를 지급하고, 인구감소지역에서 지역사랑상품권으로 지급하는 경우 가산 급여 지급도 추진한다. 다만 지역별 차등 지급의 근거를 담은 아동수당법 개정안이 여야 이견으로 국회를 통과하지 못하면서, 정부 계획대로 수당 확대가 이뤄질 수 있을지는 불투명한 상황이다. 복지부는 법 개정이 늦어질 경우에도 법 통과 이후 미지급분을 소급 지급하는 방안을 검토하고 있다. 일하는 부모의 돌봄 부담을 줄이기 위한 제도 개선도 병행한다. 정부는 단기 육아휴직 제도를 도입하고, 유연근무 활성화를 통해 부모가 자녀 돌봄 시간을 확보할 수 있도록 할 계획이다. 맞벌이 가구 증가에 따라 발생하는 돌봄 공백을 제도적으로 보완하겠다는 취지다. 나홀로 아동 보호 강화를 위해 마을돌봄시설의 연장 돌봄 이용 시간을 최대 24시까지 확대하고, 아동 방임 기준도 재검토한다. 아이돌봄서비스의 정부 지원 소득 기준을 완화하고, 아이돌보미 수당 인상 등 처우 개선도 추진한다. 지역이 중심이 돼 운영하는 ‘온동네 초등돌봄’ 모델을 도입하고, 아침·저녁·휴일 등 틈새 돌봄과 시간제 보육 서비스도 확대한다. 아동의 디지털 과의존 문제에 관해서는 예방과 상담을 강화하고, 민관 협력을 통해 플랫폼 기업의 자율규제 방안을 마련한다. 본인 확인 강화, 중독 유발 알고리즘 조정 등이 자율규제안에 포함될 예정이다. 정부는 관계 부처와 함께 지역사회 통합 지원체계 구축 방안도 연구한다. 정서·행동 위기에 놓인 아동에 대한 지원도 확대된다. 조기 발견부터 치료·연계까지 이어지는 다층적 지원 체계를 구축하고, 자살 고위험군 아동을 조기에 발굴해 자살예방센터 등과 연계한다. 아동 자살 원인 분석과 대책 마련을 위해 심리부검도 추진한다. 보건의료 분야에서는 계절 독감 예방접종 지원 대상을 단계적으로 확대하고, 사람유두종바이러스(HPV) 백신 지원을 남성 청소년까지 넓힌다. 현재 6개월~13세 이하 아동에게 제공되는 계절 독감 예방접종 지원은 내년부터 6개월~14세까지로 확대된다. HPV 백신 역시 기존에는 12~17세 여성 청소년만 지원 대상이었지만 내년부터는 12세 남아도 새롭게 포함된다. 미숙아 의료비 지원 한도는 최대 2000만 원으로 상향하고 지속관리 시범사업을 전국으로 확대한다. 교육 분야에서는 누리과정과 초등 교육과정을 잇는 이음교육을 운영하고,누리과정 연계 방과 후 프로그램을 개발·보급하는 등 공교육 내실화를 추진한다. 놀이정책 거버넌스를 구축해 아동의 쉼과 놀이에 대한 인식 개선도 병행한다.

미중 경쟁을 설명할 때 흔히 ‘신냉전’이라는 말이 등장한다. 하지만 요즘의 싸움은 냉전과도 무역 전쟁과도 닮지 않았다. 총성이 울리지 않는 대신 데이터가 흐르고, 전차 대신 반도체와 알고리즘이 전장을 채운다. 미국의 최근 국가전략 문서를 읽다 보면 전장의 중심에 인공지능(AI)과 첨단 제조, 그 연장선에 로봇이 놓여 있음을 확인할 수 있다. 흥미로운 점은 미국이 이 싸움을 “지금 당장 이겨야 할 전쟁”으로 규정하지 않는다는 사실이다. 전략 문서 속 언어는 강경하지만, 정책의 실제 작동 방식은 놀랄 만큼 계산적이다. 최근 반도체 추가 관세는 유보됐고, 고성능 AI 반도체인 H200의 미국 수출도 허용됐다. 겉으로 보면 모순이다. 그러나 이 모순은 오히려 미국 전략의 핵심을 드러낸다. 싸우지 않기 위해 관리하고, 관리하는 동안 판을 다시 짜겠다는 계산이다. 미중 AI 전쟁은 단순히 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐의 싸움이 아니다. 진짜 경쟁은 AI를 산업과 군사, 국가 시스템 전체에 얼마나 깊숙이 녹여 낼 수 있는가에 있다. 중국은 이미 이 방향으로 움직이고 있다. 공장, 도시, 군부대에 AI를 빠르게 이식하며 규모의 힘으로 밀어붙인다. 미국은 다른 길을 택한다. 핵심 기술의 고지 즉 반도체 설계, 알고리즘, 클라우드 인프라를 틀어쥐고, 응용과 확산의 속도를 조절한다. H200 수출 허용은 바로 이 지점에서 이해해야 한다. 미국은 중국의 AI 개발을 완전히 차단할 수 없다는 것을 안다. 대신 ‘최신을 막고, 한 박자 늦은 접근만 허용’하는 방식으로 경쟁을 관리한다. 그사이 미국은 자국 내 AI 인프라를 폭발적으로 확장시킨다는 구상이다. 데이터센터, 전력망, 첨단 칩 생산라인이 동시에 움직인다. 대중 관리 체제를 띄우면서 결정적 격차를 쌓겠다는 전략이다. AI 전쟁이 머리의 싸움이라면, 로봇은 손과 발의 싸움이다. 트럼프 시대 미국 국가전략이 로봇을 주목하는 이유도 여기에 있다. AI가 아무리 발전해도 그것이 현실 세계를 바꾸려면 결국 물리적 실행 수단이 필요하다. 그 역할을 하는 것이 로봇이다. 실제로 트럼프 행정부는 로봇 산업을 차세대 전략 제조업으로 규정하고 내년 초에 행정명령을 통해 연방 차원의 지원 체계를 가동하는 방안을 준비하고 있다. 상무부와 백악관을 중심으로 산업계와의 협의가 이어지고 있다. 로봇·자동화 기술을 제조업 재건과 공급망 복원, 국방 산업까지 포괄하는 핵심 축으로 끌어올리겠다는 구상이다. 이는 연방 조달, 세제, 규제 완화, 안보 명분을 결합한 ‘국가 전략 산업’ 편입을 염두에 둔 움직임이다. 미국이 노리는 것은 사람이 거의 보이지 않는 공장, 즉 로봇과 AI가 결합된 완전 자동화 제조다. 반도체, 센서, 소프트웨어, 전력, 국방 기술이 하나의 생태계로 묶인다. 이 전략은 중국의 제조업 굴기를 정면으로 겨냥한다. 로봇과 AI가 결합된 초정밀 제조로 넘어갈수록 기술 축적과 시스템 통합 능력이 결정적 변수가 된다. 미중의 기싸움이 계산된 관리 국면으로 접어든 것과 달리 동북아는 충돌의 에너지가 축적되는 시기에 들어섰다. 최근 핵추진 잠수함을 둘러싼 한중일의 신경전은 이 변화를 가장 선명하게 보여 준다. 일본은 대만 유사시를 거론하며 핵잠 도입 가능성을 공개적으로 언급했고, 중국은 이를 자국의 핵심 이익에 대한 도전으로 간주해 외교·군사적 압박 수위를 높였다. 미국의 최근 국가전략은 중국을 ‘가장 중대한 장기적 도전자’로 규정하면서도 단기적 충돌은 관리해야 할 비용으로 분류한다. ‘전면전을 피하되 경쟁은 멈추지 않는다’는 이 전략은 대신 동맹국들의 억지력을 확대하고, 그 억지력이 만들어 내는 긴장을 미국이 관리하겠다는 의미도 있다. 미 국가전략 문서가 반복해서 강조하는 것은 동맹의 역할 확대와 분담이다. 이는 동북아의 긴장을 방치하겠다는 뜻이 아니라 직접 개입의 비용을 동맹 억지력으로 대체하겠다는 계산에 가깝다. 그사이 미국은 AI, 반도체, 첨단 제조 같은 진짜 경쟁 전선에 집중할 시간을 확보한다. 미중 관계에서는 관세 유보와 제한적 기술 허용이 등장하는 반면 동북아에서는 군사적 갈등과 대립이 격화되는 이유다. 오일만 논설위원

Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물 크리스마스 시즌이 다가오면서 관련 트렌드가 소셜미디어(SNS) 틱톡 등에 급부상하고 있는데요. 케찹 알고리즘에 걸려든 캐롤 에디션 포토부스 포즈를 소개합니다. 바로 왬!(Wham!)의 히트곡 ‘Last Christmas’ 가사에 맞춰 포즈를 취하는 사진 포즈 트렌드! ‘한번 상처 받아서 두 번은 조심스러워, 일부러 거리를 두고 지내는데도 넌 계속 눈에 들어와’(Once bitten and twice shy I keep my distance But you still catch my eyes)라는 가사에 맞춰 두 명이서 자세를 맞춰주면 됩니다. 지금 당장 인생네컷으로 달려갑니다.

AI 블록체인 인프라 기업 오픈렛저(OpenLedger) 가 넷마블 블록체인 전문 자회사 마브렉스(MARBLEX : KRX: 251270)의 투자를 유치하며 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 시작으로 AI와 데이터 투명성 기술을 게임, 엔터테인먼트, 콘텐츠 산업 전반으로 확장한다는 계획이다. 또한 글로벌 파트너십 및 공동 연구를 통해 AI와 블록체인의 실질적 결합 모델을 만들어가며, 산업 전반의 신뢰 인프라 구축을 함께 추진할 예정이다. 넷마블은 연 매출 20억 달러 이상, 시가총액 60억 달러 규모의 글로벌 게임 기업으로, 이번 협력은 마브렉스가 오픈렛저의 AI 분야 성장 잠재력과 기술 확장성을 높게 평가한 결과다. 양사는 이번 협력을 통해 검증 가능한 AI(Verifiable AI) 시스템과 탈중앙화 게임 생태계 등 인프라 구축을 함께 추진할 예정이다. 구체적으로는 오픈렛저의 검증형 AI 인프라를 활용하면 넷마블과 같은 게임 기업은 플레이어의 실제 행동 데이터가 게임 환경의 진화에 직접 반영되는 ‘적응형(Adaptive) 게임 월드’ 구축이 가능해진다. 이는 숨겨진 알고리즘이 아닌, 이용자 참여에 따라 변화하는 새로운 형태의 데이터 기반 게임 생태계를 열어갈 것으로 기대된다. 오픈렛저는 탈중앙화 AI(Decentralized AI)를 위한 핵심 인프라를 제공하는 기업으로, AI 모델·데이터·결과물의 생성 및 검증 과정을 온체인에서 기록·관리하는 ‘검증형 AI(Verifiable AI)’ 기술을 개발하고 있다. 이를 통해 기존 중앙화된 시스템에서는 구현하기 어려운 데이터의 신뢰성, 추적성, 투명한 소유 구조를 가능하게 한다. 이번 협력은 게임 혁신과 검증 가능한 인공지능의 강력한 결합을 상징한다는 평이 나온다. 넷마블의 글로벌 네트워크와 게임 생태계가 결합, AI 기반의 투명하고 데이터 중심적인 세계로 나아가는 산업적 변화를 주도한다는 이야기다. 더 나아가 오픈렛저의 검증 인프라가 창의성, 데이터, 커뮤니티 신뢰를 기반으로 한 산업 전반에 필수적인 기반 기술로 자리 잡을 가능성도 높게 제기된다. 오픈렛저 관계자는 “이번 마브렉스와의 협력은 단순한 기술 제휴를 넘어 AI와 블록체인의 융합을 통한 새로운 게임 패러다임의 시작”이라며, “AI가 학습과 적응을 통해 환경·캐릭터·스토리를 실시간으로 변화·발전시키는 ‘4D 게이밍(4D Gaming)’ 시대를 앞당길 것”이라고 말했다. 넷마블의 글로벌 영향력과 방대한 게임 생태계를 기반으로, 이번 협력은 AI 기반 검증형 인프라의 산업 확산을 가속화하며, 블록체인과 AI가 융합되는 차세대 기술 흐름의 핵심 이정표로 평가된다.

경기도의회 보건복지위원회 지미연 의원(국민의힘, 용인6)이 대표발의한 「경기도 사회복지 인공지능 서비스 활용 촉진 지원 조례안」이 12월 18일(목) 열린 제387회 정례회 제4차 본회의를 최종 통과했다. 이로써 경기도는 급격히 확산되는 AI(인공지능) 기술을 사회복지 현장에 도입함에 있어, 기술의 편리함보다 ‘도민의 권익 보호’와 ‘서비스의 안전성’을 최우선으로 하는 제도적 기반을 갖추게 되었다. 이번 조례는 최근 돌봄·상담 등 복지 현장에 AI 도입이 늘어남에 따라 발생할 수 있는 개인정보 유출, 알고리즘 편향성, 책임 소재 불분명 등의 부작용을 사전에 차단하고, ‘사람 중심의 AI 복지 기준’을 마련했다는 데 큰 의의가 있다. 지 의원은 완성도 높은 조례를 위해 이해관계자 정담회, 정책토론회 등을 통해 학계와 현장의 목소리를 충분히 반영, 입법 완성도를 높여왔다. 이번 조례의 핵심은 ‘행정의 책임성 확보’다. AI의 결정에 대해 담당 공무원의 최종 승인을 의무화하여 오류를 방지하고, 고영향 서비스 도입 시 사전 영향평가를 거치도록 규정했다. 아울러 정보취약계층을 위한 대체 서비스 제공과 종사자 보호 대책 등 촘촘한 안전장치도 마련했다. 지미연 의원은 “행정 효율보다 중요한 것은 사람에 대한 존중”이라며, “기술보다 도민을 우선하는 ‘따뜻하고 안전한 기술 복지’의 원칙을 바로 세우겠다”고 강조했다.

서울 금천구는 내년 1월 9일부터 2월 13일까지 금천사이언스큐브에서 초등학생 530명 대상 무료 겨울방학 특강을 운영한다고 17일 밝혔다. 특강은 인공지능(AI)에 대한 흥미를 높이고, 과학적 사고와 문제해결 능력을 향상시킬 수 있도록 마련됐다. 실습 중심으로 수준별 3가지 프로그램이 준비됐다. ‘AI 자율주행 랩타임 챌린지’에선 4~6학년이 AI 비전카메라를 활용해 자율주행 알고리즘을 구현하고, 코드를 최적화해 더 빠른 기록에 도전한다. ‘인공지능 코딩학교’는 초등 전 학년 대상이다. ▲생성형 AI 활용법 ▲AI로 음악 만들기 ▲증강(AR)·가상(VR)현실로 새해 콘텐츠 제작 ▲프로그래밍 교육 자재 마이크로비트로 구현하는 ‘레트로 게임코딩’ ▲드론 조종 실습 등이 있다. 특히 ‘지니어스 방탈출’에선 방탈출 게임장처럼 꾸며진 공간에서 팀을 이뤄 스토리를 따라가며 과학 실험으로 과제를 해결하게 된다. 금천구 초등학생이라면 포스터의 QR코드나 구청 홈페이지에 신청하면 된다. 유성훈 구청장은 “게임과 음악, 드론 등 친숙한 소재로 과학을 배우는 경험이 아이들에게 자신감을 심어줄 것”이라고 소개했다.

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

서울 금천구는 내년 1월 9일부터 2월 13일까지 금천사이언스큐브에서 초등학생 530명 대상 무료 겨울방학 특강을 운영한다고 17일 밝혔다. 특강은 인공지능(AI)에 대한 흥미를 높이고, 과학적 사고와 문제해결 능력을 향상시킬 수 있도록 마련됐다. 실습 중심으로 수준별 3가지 프로그램이 준비됐다. ‘AI 자율주행 랩타임 챌린지’에선 4~6학년이 AI 비전카메라를 활용해 자율주행 알고리즘을 구현하고, 코드를 최적화해 더 빠른 기록에 도전한다. ‘인공지능 코딩학교’는 초등 전 학년 대상이다. ▲생성형 AI 활용법 ▲AI로 음악 만들기 ▲증강(AR)·가상(VR)현실로 새해 콘텐츠 제작 ▲프로그래밍 교육 자재 마이크로비트로 구현하는 ‘레트로 게임코딩’ ▲드론 조종 실습 등이 있다. 특히 ‘지니어스 방탈출’에선 방탈출 게임장처럼 꾸며진 공간에서 팀을 이뤄 스토리를 따라가며 과학 실험으로 과제를 해결하게 된다. 금천구 초등학생이라면 포스터의 QR코드나 구청 홈페이지에 신청하면 된다. 유성훈 구청장은 “게임과 음악, 드론 등 친숙한 소재로 과학을 배우는 경험이 아이들에게 자신감을 심어줄 것”이라고 소개했다.

케찹의 푸드 트렌드 캐치업! 최근 소셜미디어(SNS) 틱톡 알고리즘을 점령한 음식이 하나 있죠. 바로 푸시팝 스시(Push Pop Sushi·푸시팝 초밥)인데요. 원형 통에 들어있는 롤 초밥을, 기다란 간장통으로 밀어서 먹는 형태의 음식입니다. 먹는 방식이 독특해 현시각 많은 사람들에게 입소문을 타고 있는데요. 이 푸시팝 스시를 파는 곳은 ‘SUKA SUSHI’라는 매장으로, 미국 뉴욕에 위치했습니다. 메뉴는 7가지가 있고, 가격은 15~17달러(약 2만 3000원~2만 5000원)이라고 하네요. 근데... 포장된 김밥 먹는 거랑 별반 다를 건 없긴 해ㅎ;; Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물