열악한 지방 의료 체계를 바로 세우고, 농어촌 지역 주민들의 건강권을 보장하기 위한 입법이 추진돼 관심이 모아진다. 국회 보건복지위원회 소속 이개호 더불어민주당 의원(전남 담양·함평·영광·장성)은 보건소 등 농어촌 보건기관의 시설 개선과 지역 의료 인프라 확충을 위한 예산의 법적 근거를 강화하는 ‘농어촌구조개선 특별회계법’ 및 ‘지방자치분권·지역균형발전에 관한 특별법’ 일부개정 법률안을 대표 발의했다고 30일 밝혔다. ‘농어촌구조개선 특별회계법’ 개정안은 지역자율계정으로 한정된 전출금 범위를 지역균형발전 특별회계 전체로 확대해, 재원이 두 계정에서 고르게 배분될 수 있도록 했다. 이 의원은 농어촌 의료 여건 개선 사업의 안정적인 동력을 확보하겠다는 취지라고 설명했다. 현재 시행 중인 농어촌 의료 서비스 개선 사업은 도농 간 의료 격차를 완화하고자 보건소 등 보건기관 시설·장비를 확충하는 핵심 국가 사업이다. 그러나 최근 해당 사업들의 집행률은 시설 개선 사업 40.6%, 신증축 사업 34.3%로 매우 저조한 실정이다. 기존법상 관련 예산이 지역균형발전 특별회계 내 지역자율계정에 한정돼 있어, 지방자치단체의 예산 우선순위에 밀려 예산 확보가 어렵다는 지적이 제기돼 왔다. 이 의원은 “지방 소멸을 가속하는 핵심 원인 중 하나가 의료 공백”이라며 “보건소 신축 예산조차 제때 집행되지 못하고 뒷전으로 밀리는 현재 예산 구조로는 농어촌 주민의 건강권과 생명권을 온전히 지킬 수 없다”고 입법 배경을 설명했다.

김영록 전남지사가 여건이 되면 전남·광주 행정 통합을 추진하겠다는 입장을 밝혀 광주·전남 행정 통합 논의가 본격화될 전망이다 김 지사는 30일 도청 서재필실에서 실국 정책회의를 통해 “정부가 통합에 과감한 인센티브를 주겠다고 하므로, 여건이 되면 특별자치도가 아니고 바로 대통합으로 갈 수도 있을 것”이라며 새해 화두로 AI·에너지 시대 광주·전남 대부흥을 위한 행정통합을 제시했다. 이어 “지난 2021년 통합을 위한 용역을 추진했지만 일부 반대가 있었고 중앙부처에서도 통합에 따른 인센티브 의지나 계획이 없어 시·도민의 통합 열기가 식어 안 됐다”며 “하지만 이번에는 3월 초 특별법이 제정될 것으로 보이는 등 통합하면 훨씬 더 많은 것을 얻어낼 수 있다”고 주장했다. 김 지사는 특히 “통합된 시·도와 되지 않은 시·도 간에 경제·정치면에서 격차가 커질 것이므로 미래를 선도하겠다는 시·도민의 의지를 담아 일을 풀어가자”고 통합 의지를 강조했다. 이날 업무보고에서는 통합 지방정부 및 특별지방자치단체 지원 주요 내용인 ▲서울특별시에 준하는 지위와 조직 특례 부여 ▲지방교부세·소비세 추가 배분 ▲공공기관 우선 이전 검토 ▲광역특별계정 및 지특회계 자율계정 규모 단계적 확대 ▲권역별 ‘성장엔진’ 선정 ▲첨단국가산단 조성으로 AI데이터센터, RE100을 통한 지역 전력산업 육성 등도 밝혔다. 김영록 지사는 “광주·전남은 한 뿌리인데 40년 동안 인위적이고 행정적으로 나눠지면서 경제적으로 굉장히 불편한 점이 많아졌다”며 “전남은 재생에너지 등이 풍부하고, 광주는 고급인력·맨파워 등이 우수해 유기적으로 협력해 함께 발전하는 밝은 새해가 됐으면 좋겠다”고 피력하기도 했다. 또 “시간이 촉박하지만, 이미 지난 2021년 용역을 통해 어느 정도 의견 접근이 있었던 만큼 이를 토대로 양 시·도의 오피니언 리더, 시·도민, 시·도의회 등의 다양한 의견을 들어 빠르게 의지를 모은다면 얼마든지 돌파할 수 있다”고 덧붙였다. 김 지사는 이어 광주·전남 행정통합 추진기획단 설치를 서둘러 과거 용역보고서에 따라 추진 절차를 따져보고 관련 법령과 타 광역단체 통합 추진 사례 등도 참고할 것을 지시했다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

생명보험협회가 내년 1월 2일자로 소비자 보호 기능을 전면에 내세운 조직개편을 시행한다고 29일 밝혔다. 조직개편의 핵심은 자율규제와 민원 기능 강화다. 보험상품 불완전판매를 방지하고 보험광고 사전심의를 강화하기 위해 자율규제부를 신설하고, 보험소비자 민원과 상담을 전담하는 민원서비스팀도 새로 꾸린다. 아울러 소비자의 협회 접근성을 높이기 위해 지방 지부를 추가 설치한다. 전북 지역 소비자 상담 기능을 강화하고 보험설계사 시험 응시자의 편의성을 높이기 위해 호남지역본부(광주) 산하에 전주지부를 신설한다.

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

최근 급속한 미디어 환경 변화로 텔레비전 시청이 현격히 줄어들고 있지만, 한번씩 방송을 보다 보면 자막에 표시되는 등급을 볼 수 있다. 이 등급은 모든 연령대가 시청 가능한 ‘올’(ALL)에서부터 19세 이상이 시청 가능한 ‘19’까지로 분류돼 있다. 이는 방송미디어통신심의위원회에서 의무적으로 규정한 제도다. 방송 프로그램의 주제, 폭력성, 선정성, 언어 사용, 모방 위험 우려 등을 고려해 방송사업자가 자율적으로 등급을 매긴다. 만약 등급이 적절하지 않을 경우 위원회는 해당 방송사업자에게 조정을 요구할 수 있다. 그러나 방송을 보다 보면 이러한 등급 제도가 과연 얼마만큼의 실효성이 있는지 의문이 든다. 기본적으로 등급 제도의 취지는 어린이와 청소년을 유해 프로그램으로부터 보호하기 위한 것이다. 그러나 가장 먼저 방송사업자들에게 이런 취지를 살리고자 하는 의지가 있는지 의문이 든다. 공익보다는 시청률을 고려해 어린이·청소년에게 유해한 내용을 포함하고 있음에도 낮은 등급을 매기기도 하고, 일부 프로그램에는 내용을 고려하지 않고 무조건 높은 등급을 매기는 경우도 있다. 어린이가 등장하는 프로그램임에도 ‘15세 이상 시청가’ 등급을 매기는 경우가 그 예이다. 뿐만 아니라 거의 유사한 프로그램임에도 방송사마다 등급이 다르고, 같은 프로그램임에도 방송되는 시간대에 따라 또는 지상파 방송일 때와 케이블 방송일 때 여부에 따라 등급이 다르다. 과연 방송사들이 시청자에 대한 책임을 다하고 있는지, 프로그램 등급을 어쩔 수 없이 표시해야 하는 장식으로 생각하는 건 아닌지 묻지 않을 수 없다. 지상파 방송과 케이블 방송은 사용하는 방송 인프라가 다르기 때문에 공익에 대한 의무도 다르지만, 리모컨만 누르면 채널 간 이동이 자유로운 시청자 입장에서 최소한 공유할 수 있는 기준은 있어야 할 것이다. 이러한 상황은 결국 시청자들이 프로그램 등급에 전혀 신경 쓰지 않는 결과를 초래해 어린이와 청소년 유해물에 대한 사회적인 공감대나 문제의식을 회피하게 만든다. 어린이·청소년의 방송 프로그램 시청을 지도해야 하는 부모의 역할도 고려해 봐야 한다. 대부분 가정에서 텔레비전은 거실 한가운데 위치하고 있으며, 자녀와 부모가 텔레비전을 같이 보는 경우가 많다. 부모는 적극적으로 자녀의 방송 시청에 관심을 가지고 프로그램 등급에 따른 시청 지도를 할 필요가 있다. 맞벌이하는 부모가 많고 어린이와 청소년들은 학원에 다니면서 밤늦은 시간에 방송을 시청하는 경우가 많아 시청 지도가 쉽지 않다. 그러나 등급 제도의 실효성은 결국 프로그램을 실제로 보는 시청자의 행위에 따라 달라질 것이다. 마지막으로 방송미디어통신심의위원회의 역할을 고려해 봐야 한다. 정부 기관이 권위주의 시대처럼 방송에 지나치게 관여하거나 등급 제도에 시대에 뒤떨어진 엄격함을 요구하는 것은 적절하지 않다. 하지만 적극적으로 공익을 실현하는 데 앞장서야 하는 것은 당연한 책무이다. 각 방송사업자 간 일관되고 균형 잡힌 등급 제도의 채택, 영화·비디오물을 심의하는 영상물등급위원회와의 협력을 통한 방송 프로그램과 영화·비디오물 간 등급 제도의 조율 등을 도모해야 한다. 이런 과정을 거쳐 방송사업자들과 시청자가 등급 제도에 대한 일관된 기준과 실천 방안을 갖도록 해야 할 것이다. 최근 온라인동영상서비스(OTT) 및 소셜미디어의 발전과 확산으로 방송의 역할과 위상이 축소되고 있다. 이러한 상황에서 정작 중요하고 필요한 것은 기본에 충실한 것이다. 지난 한 세기 동안 방송은 국민의 자산인 전파를 이용하면서 공익에 봉사해 왔다. 여러 플랫폼에서 다양한 프로그램과 영상물이 범람하는 오늘날, 방송은 가장 믿을 수 있는 프로그램을 제공한다는 신뢰를 쌓을 필요가 있다. 방송 프로그램 등급 제도의 실효성을 높이는 것은 그 지름길의 하나가 될 것이다. 박남기 연세대 언론홍보영상학부 교수

울산시가 내년 2094억원의 사업비를 투입해 도로망 확충에 나선다. 울산시는 내년 중구와 남구를 연결할 제2명촌교 착공을 비롯한 도심 외곽순환도로 신설, 반구천 암각화 진입로 개설 등을 통해 정주 여건과 지역 경쟁력을 높일 계획이라고 29일 밝혔다. 도로망 확충은 개통 4곳, 착공 8곳, 신규 1곳, 설계 10곳, 보상 3곳, 국가 시행 7곳 등 총 33개 사업을 중심으로 추진된다. 먼저 시는 북구 신현교차로~옛 강동중 도로 확장, 남구 대공원로 확장, 동구 자율운항 선박 성능 실증센터 진입로 등 4곳을 개통한다. 특히 시는 출퇴근길 중구와 남구의 만성적인 교통 체증을 해결하기 위해 내년 하반기 제2명촌교를 착공한다. 또 울주군 삼동∼KTX울산역 도로, 길천산단 연결도로 등도 첫 삽을 뜬다. 신규 사업으로는 ‘반구천의 암각화’의 접근성을 높이기 위한 진입로 개설 타당성 평가 및 기본계획 수립 용역을 진행한다.이와 함께 시는 내년 확정되는 제3차 고속도로 건설계획 등 중앙정부 차원 도로 계획에 울산 중심 광역 도로망 구축 사업이 반영될 수 있도록 협의 중이다.

서울 금천구는 시흥동 금천정원지원센터에서 운영한 가드닝 프로그램이 참여한 주민의 80% 이상으로부터 ‘만족’ 평가를 받았다고 29일 밝혔다. 금천정원지원센터는 지난 3월 개장한 후 이번달까지 다양한 정원문화 프로그램을 운영해왔다. 정규 프로그램으로 △ 테라리움 만들기, 생화리스 만들기, 원예학개론 및 실습체험 등의 원데이 수업(162회·1600명) △ 식물 상태를 진단하고 맞춤형 상담과 진료 서비스를 제공하는 반려식물 클리닉(29회·416명) △ 정원가꾸기 역량 강화를 위한 마을정원사 양성 프로그램(12명 수료) 등을 운영해 2000명 가량의 지역주민이 센터를 찾았다. 정규 프로그램에 참여한 주민들을 대상으로 조사한 결과 80% 이상이 프로그램 이용에 만족했다. 금천정원지원센터가 지역주민의 생활 속 정원문화 거점으로 자리매김한 셈이다. 특별 프로그램으로는 국화분재 전시와 전문가 상담을 연계한 프로그램 등에 약 200여명이 방문했다. 그밖에도 메디컬 허브 특강, 식물사진 촬영 강의 등 다양한 프로그램으로 정원문화 체험의 폭을 넓혔다. 보건소와 연계한 정원처방사업(25회·871명)으로 심리 취약계층을 대상으로 정서적 안정과 회복을 지원하기도 했다. 식물을 가꾸는 활동을 통해 참여자들이 스트레스를 완화하고 심리적 안정을 도모할 수 있는 프로그램이다. 금천구는 올해 운영 결과를 바탕으로 내년도 보완책도 마련했다. 센터와 프로그램에 대한 온·오프라인 홍보를 강화해 인지도를 높일 계획이다. 보다 다양한 연령대의 기호를 반영한 특화 프로그램을 개발할 예정이다. 동절기에는 주민들을 위한 ‘한파쉼터’로 운영된다. 내년 1월까지 상주 인원 없이 자율 이용 방식으로 전환되며, 주민들이 추위를 피해 언제든 쉬어갈 수 있다. 유성훈 금천구청장은 “금천정원지원센터의 올해 성과와 개선사항을 면밀히 분석해, 내년에는 청년층부터 어르신까지 전 세대가 즐길 수 있는 정원문화 모델을 만들어 가겠다”며 “지역주민이 일상 속에서 정원문화를 체감할 수 있도록 적극적으로 지원하며 관련 정책을 추진하겠다”고 말했다.

재택근무 연봉 12만 달러(약 1억 8000만원) vs 사무실 출근 연봉 24만 달러(약 3억 5000만원), 여러분이라면 어떤 선택을 하시겠어요? 이 질문이 소셜미디어(SNS) 틱톡을 뜨겁게 달구고 있습니다. 한 크리에이터가 소개한 이 사연은 조회수 500만 회를 기록, 댓글 수가 1만 8천 개 이상 달릴 정도로 큰 논쟁인데요. 사람들의 의견을 정리해보자면요, 사무실 출근: “연봉이 2배인데 왜 고민하냐” 사무실 출근을 선택한 사람들은 세후로 따져도 수만 달러 차이가 난다며, 몇 년만 출근하면 재정적으로 훨씬 앞서갈 수 있다고 주장했습니다. 또 “같은 업무라면 무조건 높은 연봉”이라는 반응도 많았습니다. 재택 근무: “정신건강과 삶의 질이 더 중요해” 재택근무를 선호하는 사람들은 출퇴근 시간이 사라지고, 불필요한 사내 소통을 줄일 수 있다는 점이 큰 장점이라고 말하는데요. 특히 육아 중인 부모나 워킹맘들은 재택근무의 유연성이 현실적인 선택이라고 강조했습니다. 이 논쟁은 세대 이야기로까지 이어지고 있습니다. Z세대는 분명 재택근무를 선호한다(?)는 편견 때문인데요. 하지만 Z세대 내부에서도 의견은 갈립니다. 누군가는 워라밸과 자율성을, 누군가는 소속감과 커리어 성장을 선택하겠다고 말합니다. Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물

“아이디어와 기술이 있어도 자금도 없고 일할 장소도 없다. 스타트업 선배들의 조언을 들을 수 있으면 큰 도움이 될 텐데.” 5인조 가상(버추얼) 아이돌그룹 플레이브(PLAVE)가 창업 과정에서 고민하는 청년들을 위한 서울시의 창업지원 사업을 소개하는 영상이 29일 유튜브에서 공개됐다. 앞서 서울시는 플레이브를 지난 8월 ‘스타트업 서울 홍보대사’ 1호로 위촉했다. 위촉 기간은 2027년 8월까지다. 이번 영상에서 플레이브는 인공지능(AI)이나 바이오, 환경, 자율주행 등 첨단 기술을 갖춘 스타트업의 대표로 등장해 청년들의 창업 도전을 응원한다. 아이디어와 기술력이 있지만 자금, 사무공간 등이 부족한 예비 창업자와 초기 스타트업은 창업지원 종합포털 ‘스타트업 플러스’에서 필요한 지원을 확인할 수 있다. 내년 1월부터 시청사 외벽전광판이나 10개 지하철 역사 미디어보드, 시 유관시설 100여개 모니터에서도 영상을 볼 수 있다. 내년 상반기에는 서울 시내 아파트 엘리베이터 TV 등에도 영상이 송출된다. 주용태 서울시 경제실장은 “시는 공덕·마곡엠플러스·성수·창동 4대 창업허브를 포함한 20여개 창업지원 시설에서 입주공간과 자금, 멘토링 등을 제공하고 있다”고 밝혔다.

부산항만공사는 사단법인 한국내부통제연구원으로부터 공공부문 내부통제와 감사 발전에 이바지한 공로를 인정받아 감사패를 수상했다고 29일 밝혔다. 한국내부통제연구원은 국제 수준의 체계적인 내부 통제체계 확립과 문화 정착을 위해 설립한 전문 연구기관이다. 내부통제 시스템의 구축, 운영, 평가에 관한 연구, 교육, 자문, 정책 제언 역할을 하고 있다. 부산항만공사는 내부통제와 자체 감사 기능이 형식적인 수준에 그치지 않고, 조직 전반의 책임성, 투명성을 높이는 수단으로 정착될 수 있도록 이바지한 공로를 인정받았다. 특히 현장 중심의 의견 수렴과 구성원과의 지속적 소통을 통해 내부통제에 대한 이해, 공감대를 조직 전반으로 확산한 것으로 평가받았다. 또 이를 실제 기관 운영에 접목해 내부통제가 전사적 실천 과제로 인식되고 자율적, 지속해 실천할 수 있도록 체계를 고도화했다는 평가도 받았다.

서강대학교가 2026학년도 정시모집에서 총 728명을 선발한다고 29일 밝혔다. 이번 입시의 핵심은 수험생의 과목별 강점에 맞춰 성적을 산출하는 이원화 모델 도입이다. 서강대는 국어와 수학 가중치를 각각 다르게 적용한 A유형과 B유형으로 성적을 산출한 뒤, 지원자에게 더 유리한 점수를 자동으로 반영한다. A유형은 수학(1.3), B유형은 국어(1.3) 비중이 높아 영역별 성적 편차에 따른 수험생들의 부담이 대폭 완화될 것으로 보인다. 모집 군별로는 ‘다’군에서 인문학·SCIENCE·AI기반 등 3개 자유전공학부를 통해 총 112명을 선발하며, 전공 선택의 자율성을 전면 보장한다. ‘나’군에 신설된 반도체공학과는 일정 요건 충족 시 1000만원의 장학금을 지급하는 등 파격적인 혜택을 제공한다. 전 전형은 수능 100%로 선발하며 계열별 응시 제한은 없다. 다만 올해부터 학교폭력 조치사항을 엄격히 반영해 1호 처분 시 100점 감점, 2호 이상은 선발에서 제외한다. 원서 접수는 12월 29일부터 31일까지 진행되며 최초 합격자는 내년 2월 2일 발표된다.

경북 경주시가 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의를 계기로 스마트 교통시스템을 도입해 실질적인 효과를 거두고 있다. 경주시는 올해 APEC 정상회의를 개최하면서 지능형교통시스템(ITS)과 자율주행 교통서비스를 집중 운영해 교통체계 개선과 미래 기술 실증 성과를 입증했다고 29일 밝혔다. ITS는 신호제어와 교통정보 수집·분석, 교통안전 시설에 정보통신기술(ICT)을 접목한 첨단 교통체계다. 한국지능형교통체계협회의 효과 분석 결과 대상 구간(28.6㎞) 평균 통행속도는 약 17% 향상됐고, 평균 통행시간은 약 12분 단축됐다. 연간 편익은 약 12억 원으로 산출됐다. 보행자 감응신호, 스마트 횡단보도, 보행자 주의 알림 시스템을 구축해 보행자 안전도 함께 개선했다. 보문관광단지 일원을 순환하는 대형 자율주행 버스(A형)와 중·소형 자율주행 셔틀(ROii, B형)도 투입해 미래 교통기술을 함께 실증했다. 최근까지 약 1300회 운행하며 누적 탑승객 2900여 명을 기록했다. 주낙영 경주시장은 “앞으로도 ITS 기본계획 2030을 바탕으로 자율주행과 UAM(도심항공교통)을 대비한 차세대 스마트 교통 시스템을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

경기도가 지역화폐 가맹점 매출 한도 기준을 ‘연 매출 30억 원 이하’로 완화했으나, 전체 31개 시군 중 4곳만 새로운 기준을 적용하는 것으로 나타났다. 경기도는 지난달 3일 경기지역화폐의 구매 한도와 할인율, 가맹점 등록기준을 시군별로 자율적으로 결정할 수 있도록 ‘경기지역화폐 발행지원사업 운영 지침’을 개정했다. 월 구매 한도는 현행 100만 원에서 200만 원으로 확대되고, ‘평시 6%, 명절 등 특별할인 10% 이내’인 할인율은 ‘10% 초과 지양, 10% 초과 시 후 적립금 형태’로 지침을 변경했다. 가맹점 등록기준은 ‘연 매출 12억 원 초과 제한’에서 ‘연 매출 30억 원 초과 제한’으로 완화하고 대규모점포와 SSM(기업형 슈퍼마켓)도 시군 상황에 맞춰 등록이 가능하게 했다. 하지만 25일 현재 30억 원을 적용한 곳은 파주·광주·이천·포천 등 4개 시에 그치고 있다. 15개 시군은 검토 중이며, 11개 시군의 경우 가맹점 기준 변경 없이 ‘연 매출 12억원’으로 유지하기로 결정했다. 대다수 시군이 30억 원 이하 적용을 망설거리는 것은 소상공인 단체를 중심으로 반대 여론이 거세기 때문이다. 이런 상황에서 이천시는 가맹점 기준을 ‘연 매출 30억 원 이하’로 완화하면서 영세 소상공인 보호 대책인 ‘작은 가게사랑 소비지원금’ 사업을 추진키로 해 주목받고 있다. 이천시 연 매출 3억 원 이하 가맹점에서 지역화폐로 결제할 경우 결제액의 7%를 캐시백(월 최대 5만원)으로 돌려준다. 김경희 이천시장은 “가맹점 확대로 인해 대형 점포로 지역화폐 사용이 쏠리는 현상을 방지하기 위해 신설했다”며 “차등 인센티브 방식을 추진하자 지역화폐 가맹점 기준 완화에도 소상공인 단체 대부분이 찬성했고, 시 지역화폐운영위원회에서도 만장일치로 통과됐다”라고 말했다.

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.