중앙대학교가 2026학년도 정시모집에서 전체 인원의 44%인 1944명을 선발한다. 이번 입시의 핵심은 첨단 분야 경쟁력 강화와 파격적인 장학 제도 개편이다. 가장 눈에 띄는 변화는 반도체 핵심 인재 양성을 위한 ‘지능형반도체공학과’ 신설이다. 나군에서 10명을 선발하며, AI학과와 산업보안학과도 모집 인원을 증원해 첨단 인재 유치에 박차를 가한다. ‘다’군 창의ICT공과대학은 전공개방 모집을 통해 입학 후 전공 선택의 자율성을 보장한다. 장학 혜택은 역대급 수준이다. 신설된 ‘첨단인재장학’을 통해 지능형반도체공학과 입학생 전원에게 4년 등록금 전액을 지원한다. AI·산업보안·첨단소재공학과의 최초 합격자에게도 4년 전액 장학금을 지급한다. 수능 성적 우수자를 위한 ‘중앙인재장학’ 역시 4년 등록금 및 학업지원비 연 300만원 등 혜택을 대폭 늘렸다. 중앙대의 성과도 주목할 만하다. 올해 행정·입법고시 합격자 수가 최근 10년 내 최다를 기록했으며, 공인회계사(CPA) 시험 100명 이상 합격 등 각종 국가고시에서 독보적인 역량을 입증하고 있다. 현재 서울캠퍼스에는 1500억원 규모의 자연공학 클러스터가 건립 중으로 이공계 연구 환경은 더욱 강화될 전망이다. 정시 원서 접수는 오는 29일부터 31일까지 진행된다. 중앙대는 수험생의 입시 부담을 덜어주기 위해 오는 22일부터 26일까지 ‘정시모집 상담 해피콜’을 운영하며, 입학처 홈페이지를 통해 선착순 신청을 받는다.

넷플릭스 영화 ‘대홍수’가 현빈·정우성 주연의 디즈니플러스 오리지널 시리즈 ‘메이드 인 코리아’를 제치고 예비 관객들이 가장 보고 싶어 하는 콘텐츠 1위에 올랐다. 18일 시장조사업체 컨슈머인사이트가 발표한 ‘K-콘텐츠 시청 의향 조사’ 결과에 따르면, ‘대홍수’는 시청의향률 26%를 기록하며 12월 2주 차 1위를 차지했다. 이번 조사에서 ‘대홍수’는 웨이브 드라마 ‘콘크리트 마켓(2위·9%)’과 ‘메이드 인 코리아(3위·9%)’를 제치고 정상에 올랐다. 하반기 최대 기대작으로 꼽히던 경쟁작들을 모두 누르고 높은 관심을 입증했다는 점에서 의미가 크다. 오는 19일 넷플릭스를 통해 전 세계에 공개되는 ‘대홍수’는 홍수가 덮친 지구의 마지막 날, 물에 잠겨가는 아파트에서 아이를 구하기 위해 벌어지는 사투를 그린 SF 재난 블록버스터다. 배우 김다미가 인공지능(AI) 개발 연구원이자 거대한 대홍수 속에서 살아남기 위해 고군분투하는 안나 역을, 배우 박해수가 사람들을 구조하려는 인력보안팀 희조 역을 맡아 극을 이끈다. 특히 김다미가 데뷔 이후 처음으로 엄마 역할에 도전한다는 소식이 알려지면서 화제가 됐다. 극 중 김다미의 아들 자인 역은 드라마 ‘태풍상사’, ‘나의 완벽한 비서’ 등에서 활약한 배우 권은성이 맡았다. 여기에 영화 ‘더 테러 라이브’, ‘PMC: 더 벙커’ 등으로 섬세한 연출력을 인정받은 김병우 감독이 메가폰을 잡아 한순간도 눈을 뗄 수 없는 긴장감을 선사한다. 한편 시청의향률 3위를 기록한 ‘메이드 인 코리아’는 제작비만 약 700억원이 투입된 초대형 프로젝트다. 1970년대를 배경으로 부와 권력에 대한 야망을 위해 질주하는 남자 기태(현빈 분)와 그를 막기 위해 모든 것을 건 검사 건영(정우성 분)의 대결을 그린다. 현빈과 정우성의 만남은 물론, 영화 ‘내부자들’, ‘마약왕’, ‘남산의 부장들’을 연출한 우민호 감독의 첫 시리즈 연출작이라는 점에서 큰 화제를 모았다. ‘메이드 인 코리아’는 오는 24일 디즈니플러스를 통해 공개된다.

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.

건설산업이 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환)로 도약하려면 기술 자체만으로는 충분하지 않을 수 있다. 건설 현장의 고착화된 문화와 정서, 법과 제도, 공사비, 데이터 관리와 인력까지 모두 얽혀 있다. 이번에는 AX 전환을 위한 과정에서 기술, 제도, 조직, 경제적 측면의 허들이 어떠한 것들이 있고 극복 방안에 대해 살펴본다. ●기술적 허들: AI·로봇·자율시스템의 성숙도와 현장 적합성 CES 2025에 자율주행 굴착기를 비롯한 다양한 로봇들이 등장했다. 머신가이던스(MG), 머신컨트롤(MC), 드론 계측 등은 이미 시연 단계 또는 부분 적용 단계지만, “모든 현장에 당장 투입”은 아직 어려운 단계다. 복잡한 지반, 날씨 여건, 협소한 도심지 현장, 매일 변화하는 공정 간섭 속에서 센서 노이즈, 응답 지연, 맵 정합과 경로 계획 안정성 등을 기술적으로 극복하고 성숙 단계에 도달하기까지는 아직 많은 시행착오와 기술 개발이 숙제로 남아있다. 예를 들어 건설 현장에서 드론과 인공지능(AI)을 활용해 3차원(3D) 디지털 지도를 만들어 장비 투입 최적화 루트를 계산하지만, 최적 장비 조합을 실제 현장에서 구현 시 안전 구역 설정, 반출입 동선 관리, 공정 간섭 등과 충돌하여 실행에 옮기기까지는 어려움이 많다. 이는 건설 현장에서 지속적인 검토를 통해 통합 엔지니어링(로보틱스+BIM+시공 계획+HSE) 역량을 더욱 향상시켜야 비로소 AI 기술을 접목한 장비 활용이 가능할 것이다. ●제도적 허들: 규제, 안전 기준, 법적 책임의 명확화 2022년부터 중대재해처벌법 시행으로 사업주 및 경영 책임자의 책임 범위가 크게 확대됐다. 안전 관리 체계 구축과 실행 여부가 처벌 판단의 핵심 기준으로 작동한다. 이런 환경에서 건설사가 자율주행 지게차나 로봇과 같은 AI가 결합된 장비나 시스템을 도입하여 활용하다 안전 사고를 낼 경우 “사고의 법적 책임”이 쟁점이 될 수 있다. 디지털·AI 기반 안전 관리 증빙과 장비 운영 로그(데이터 거버넌스)가 관리 책임을 규명하는 주요 판단 근거가 될 것이다. 자칫 책임 불명확과 과도한 규제는 초기 AI 안전 관리 확산에 장애물이 될 수 있다. 결과적으로, 자율 주행 장비, AI가 결합된 기계의 의사 결정에 있어 안전 적합성 검증, 데이터 기반 위험 평가, 시정 조치 체계, 감리·발주자의 디지털 확인 절차 등이 제도적으로 내재화돼야 하며, 그렇지 않다면 AX의 PoC 단계에서 상용화 단계로 확대될 수 없다. ●조직적 허들: 보수적 문화와 인력 재교육 기술보다 더 어려운 것은 사람의 변화다. 건설업은 오랜 경험과 직관이 중요한 분야라, AI나 로봇이 판단한다고 해도 “과연 그게 맞아?”라는 의심이 생기기 쉽다. 또한 새로운 기술을 쓰려면 기존 인력의 재교육이 필요하다. 드론 조종, 데이터 분석, 로봇 운영 같은 새로운 직무가 생기기 때문이다. 일부 기업은 ‘디지털 전담팀’을 만들어 AX를 준비하고 있지만, 조직 전체가 바뀌려면 상당한 시간이 필요하다. AI가 의사 결정을 일부 대체하거나 지원하는 체계를 구축하려면, 권한과 책임의 위임 전결 설계, 새로운 직무 정의(로봇 운영, 데이터 엔지니어, HSE 데이터 관리자 등), 교육과 평가 체계 정립이 필요하다. 기업들은 ‘AX 조직’을 주축으로 프로세스 자동화, 데이터 기반 의사 결정 체계를 확립해야 하며, HR은 업무의 중요도와 분야에 따라 AI를 단순 참고용 의사 결정 도구로만 활용할지, 최종 의사 결정 권한을 부여할지에 대한 R&R을 분명히 정립해야 할 것이다. ●경제적 허들: 초기 투자, ROI 불확실성과 시장 변동성 AX 기술은 초기 투자 비용이 많이 들어간다. 드론, 센서, AI 시스템, 자율 주행 장비까지 도입하려면 수십억 원이 투입되기도 하는데 그만큼의 효과가 즉시 체감되지 않아 ROI(투자 대비 수익) 예측이 명확하지 않다. 그래서 많은 기업들이 “지금은 건설 경기도 안 좋은데, 이걸 무리해서 도입해도 괜찮을까?”라는 고민을 한다. 하지만 일부 기업은 과거부터 시스템적으로 공정 지연을 줄이고, 안전 사고를 예방하면서 실제로 비용을 절감하기 위한 시도를 해왔고 이를 통해 확보한 데이터를 활용하여 AI를 데이터 기반의 의사 결정 도구로 활용할 준비를 하고 있다. Q-cost(품질 비용)상 예방 비용을 선제적으로 투입함으로써 실패 비용을 낮춰 전체 품질 비용을 절감하기 위한 노력이기도 하다. 현재 대한민국 건설업은 2~3년 전부터 발주 물량 감소 및 착공 지연에 따라 수주 및 수익성 악화, 잠재된 PF 구조 부실, 높은 부채 비율 등 여러 리스크가 겹친 상태다. 경제 전문가들은 이르면 2026년 하반기부터 건설 경기가 서서히 회복될 것이라고 예측한다. 건설 경기 둔화와 회복의 사이클은 5~10년 주기로 반복되는 경향을 보이며 현재는 무리한 출혈 경쟁 수주보다 내실을 다지며 미래를 대비하기 위한 효율적인 업무 시스템을 정비할 필요가 있다. “데이터 통합→의사 결정 도구→운영 최적화”에 투자한 ROI는 다른 투자에 비해 더 빨리 다가올 수 있다. 위에 언급한 네 가지 허들이 전부는 아니겠지만 AX를 향해 건설사, 정부, IT 기업, 스타트업 기업들이 머리를 맞대고 장벽을 하나둘 논의하여 걷어냄으로써 대한민국의 건설 산업은 한 차원 높이 도약할 수 있을 것이다.

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.

서울 동대문구는 주요 교차로와 통학로에 인공지능(AI) 기반 보행자 교통사고 예방 시스템을 설치했다고 18일 밝혔다. AI 기반 보행자 안전 시스템(우회전 알리미) 31곳, 과속 경보 계도 시스템 15곳, 정지선 계도 시스템 18곳 등이다. 우회전 알리미는 차량과 보행자, 자전거·킥보드 움직임을 실시간 감지한 뒤, ‘차량 접근 중’, ‘보행자 접근 중’ 등 정보를 운전자와 보행자에게 동시에 알리는 방식이다. 발광다이오드(LED) 전광판, 로고젝터(로고+프로젝터) 등을 활용해 운전자와 보행자가 확실히 알 수 있도록 했다. 전농동 전동초등학교 통학로 등에 설치된 과속 경보 계도 시스템은 차량 속도위반 정보를 도로 위 전광판에 띄워 운전자에게 경각심을 준다. 정지선 계도 시스템은 정지선 위반 여부를 감지해 전광판에 알리고 정지선 준수를 유도한다. 청량리청과물시장 앞 교차로 등에 마련했다. 이필형 구청장은 “앞으로도 AI 기반 스마트 교통안전시설을 확대 설치해 보행자 안전이 체감될 수 있는 환경을 만들겠다”고 했다.

서울시의회 유정희 의원(관악구 제4선거구, 문화체육관광위원회)은 지난 14일 더불어민주당 창당 70주년을 맞아 국회의원회관에서 열린 ‘2025 지방정부 우수정책·지방의회 우수조례 경진대회 시상식’에서 광역의원 부문 최우수상을 받고, 당대표 1급 포상을 함께 받았다. 이번 시상식은 ‘지방자치 30주년’을 계기로 더불어민주당 소속 지방정부와 지방의회의 정책 성과를 공유하고, 지역 발전과 국민 삶의 변화를 이끌어 온 지방자치의 성과를 당원들과 함께 나누기 위해 마련됐다. 이날 행사에서는 경진대회 시상식과 함께 민주대상 시상도 함께 진행되며 당원 축제의 장으로 치러졌다. 유 의원이 최우수상을 받은 ‘서울시 인공지능 활용 능력 교육 지원 조례’는 서울시와 소속·산하기관이 추진하는 시민 대상 인공지능 교육의 방향과 기준을 제시한 서울시 최초의 제도로, 미래 사회 변화에 대응하는 정책 기반을 마련했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 해당 조례는 2025년 9월 12일 서울시의회 본회의를 통과했으며, AI 리터러시 교육의 체계적 추진, 분야별·단계별 교육 프로그램 개발, 전문인력 양성, 정책·사업 협력체계 구축 등의 내용을 담고 있다. 조례 제정 과정에서 유 의원은 ‘AI: 혁신적 소통의 미래’ 정책토론회를 개최해 시민 서비스 개선, 청년 디지털 리터러시 강화, 공공행정 혁신 등 현장의 요구를 수렴했으며, 시민과 전문가 의견을 반영해 조례를 설계·발의해 본회의 의결까지 이끌어냈다. 유 의원은 “AI 기술 변화가 빠르게 진행되는 상황에서 시민이 이를 안전하게 활용하고 스스로 역량을 키울 수 있도록 제도적 기반을 마련하는 것은 지방의회의 중요한 역할”이라며 “이번 조례가 세대 간 디지털 격차를 완화하고 시민의 실질적인 활용 능력을 높이는 데 기여할 수 있도록 지속적으로 보완해 나가겠다”고 밝혔다. 유 의원은 또한 “조례 제정을 위해 토론회를 개최하고 정책을 준비해 온 시간들이 시상식 자리에서 스쳐 지나갔다”며 “함께해 주신 많은 당원과 수상자, 축하해 주신 분들 덕분에 뜻깊은 당원 축제가 되었고, 행사를 준비한 당직자 여러분께 감사의 말씀을 전한다”고 전했다. 서울시는 해당 조례에 따라 기본계획 수립, 시범사업 추진, 자문위원회 구성·운영, 성과 평가 등을 단계적으로 추진할 예정이며, 전문인력 양성과 교육 콘텐츠 확충을 위한 지원도 이어갈 계획이다.

최근 중국 유인 우주선 선저우 20호의 귀환 일정이 우주 파편 충돌 우려로 변경되는 사례가 발생하면서 장기 우주 체류 임무에서의 안전성과 비상 대응 문제가 다시 주목받고 있다. 지구에서 수개월 떨어진 우주 공간에서는 예기치 못한 변수 하나만으로도 귀환 계획이 달라질 수 있다는 점이 확인되면서 외과적 응급 상황에 대한 대비 필요성도 함께 거론된다. 18일 공개된 한국항공우주의학회지(KJAsEM) ‘우주에서의 외과수술’ 연구에 따르면, 유인 화성 탐사와 같은 장기 임무에서는 수술적 처치가 필요한 의료 상황을 완전히 배제하기 어렵다. 연구는 7명 규모의 화성 탐사 승무원을 가정할 경우 평균 2년 5개월에 한 번꼴로 외과적 응급 상황이 발생할 가능성이 있다고 분석했다. 달까지는 편도 2~3일이면 도달할 수 있지만, 화성은 가장 가까울 때도 편도 8~9개월이 걸린다. 탐사와 귀환을 포함한 전체 임무가 2~3년에 달하는 만큼 임무 도중 발생하는 외상이나 급성 질환에 대해 즉각적인 귀환이나 지구 의료진 개입에 의존하기 어렵다는 한계가 지적된다. ◆ 극미중력, 수술 환경을 바꾸다 우주에서 수술이 어려운 가장 큰 요인은 극미중력 환경이다. 중력이 거의 사라지면 체액이 하체에서 머리 쪽으로 재분배되고 인체는 이를 체액 과다로 인식해 전반적인 체액량을 줄이는 방향으로 반응한다. 이로 인해 비교적 적은 출혈에도 저혈량성 쇼크 위험이 커지고 심근 기능 약화로 수술 중 저혈압에 빠질 가능성도 높아진다. 장기 체류 시 근력과 골밀도가 감소해 작은 충격에도 골절 위험이 커지고 면역 체계 변화로 상처 회복이 늦어지는 점도 문제로 꼽힌다. 수술 환경의 물리적 제약도 크다. 개복이나 개흉 수술을 할 경우 혈액과 장기가 공중에 떠다니며 시야 확보가 어렵고 수술 기구가 흩어져 무균 상태를 유지하기 힘들다. 이 때문에 연구는 우주 환경에서는 개방형 수술보다 최소 침습 수술이 상대적으로 유리할 수 있다고 설명한다. ◆ 로봇·AI가 대안으로 떠오르다 실제 발생 가능 질환으로는 맹장염과 담낭염이 대표적이다. 두 질환 모두 갑작스러운 복통과 염증을 동반하며 수술적 처치가 필요할 수 있다. 국제우주정거장(ISS)에서도 맹장염이 의심돼 우주비행사가 조기 귀환한 사례가 보고된 바 있다. 외상성 질환 역시 극미중력 환경에서 자세 불안정과 장비 충돌로 두부·흉부·복부 손상이 발생할 가능성이 높다. 이 같은 한계 속에서 연구가 제시한 대안은 로봇을 활용한 원격·최소 침습 수술이다. 실제로 ISS에서는 초음파 기반 진단이 이뤄지고 있으며 3D 프린터를 활용해 의료·수술 기구를 제작하는 실험도 진행됐다. 미항공우주국(NASA)은 해저 환경에서 달 탐사를 가정한 원격 로봇 수술 실험을 통해 담낭 제거와 신장 결석 제거에 성공한 사례도 보고했다. 다만 화성 탐사에서는 또 다른 제약이 있다. 지구와 화성 사이의 통신 지연은 최대 24분에 달해 외과 수술에 필수적인 실시간 조작이 어렵다. 이에 따라 생존에 필수적인 처치만 시행한 뒤 신호가 닿는 지점까지 이송하는 방식이나 의학 지식을 내장한 지능형 시스템이 우주비행사를 단계별로 안내하는 방식이 보완책으로 거론된다. 연구진은 우주에서의 외과수술이 아직 기술적·윤리적 과제가 많다고 전제하면서도 장기 우주 탐사가 현실이 된 이상 더 이상 이론에 머물 수 없는 문제라고 강조했다. 이런 맥락에서 화성 이주를 공개적으로 주장해온 일론 머스크 스페이스X·테슬라 최고경영자(CEO)의 발언도 상징적으로 거론된다. 실제 탑승 여부를 떠나 화성처럼 지구로의 즉각적인 귀환이 불가능한 환경에서는 누구든 외과적 응급 상황에 대비해야 한다는 점에서다. 우주 수술과 AI 의료 보조 기술은 특정 인물을 위한 논의가 아니라 미래 우주 탐사에 참여할 모든 인간을 전제로 한 준비라는 설명이다.

기업가치가 최대 1조 달러에 달하는 인공지능(AI) 기술 기업 오픈AI의 샘 알트먼 최고경영자(CEO)가 자신을 상반신 노출 소방관으로 그린 AI 합성 달력 이미지를 공개해 논란이 일고 있다. 네티즌들은 달력의 날짜 오류를 지적하며 “전기와 물을 써서 가짜 복근을 만들었다”는 등 비판적인 반응을 보였다. 알트먼이 17일(현지시간) 자신의 엑스(X)에 공개한 사진에는 크리스마스 장식을 배경으로 복근을 드러낸 소방관 차림으로 달력 모델처럼 포즈를 취한 모습이 담겼다. 이 사진은 실제가 아니라 챗GPT의 이미지 생성 도구로 만든 AI 이미지다. 알트먼은 사용자들이 이제 챗GPT에서 직접 맞춤형 이미지를 만들 수 있다는 최신 기능을 소개하기 위해 이 사진을 게시했다. 이 게시물은 즉각적인 관심을 끌며 하루 만에 조회수 360만회를 넘어섰다. 하지만 네티즌들의 반응이 모두 우호적인 건 아니었다. 가장 많이 지적된 부분은 달력의 날짜 오류였다. 이달 1일은 월요일이지만, 알트먼이 올린 달력에서는 1일이 목요일로 표시됐다. 한 네티즌은 “당신네 시스템은 달력조차 제대로 못 만드나? 그런데도 다른 사람들의 전기와 물을 써서 가짜 복근을 만든 것을 자랑스러워하나?”라고 비판했다. 다른 누리꾼들도 “샘, 아직 늦지 않았으니 이거 삭제해”, “이런 것 때문에 전기 요금이 30% 더 오르는 건 원치 않는다” 등의 반응을 보였다. 일부 네티즌들은 알트먼의 복근을 가리기 위해 티셔츠나 소방관 옷을 덧입힌 이미지를 만들어 올리기도 했다.

최근 중국 유인 우주선 선저우 20호의 귀환 일정이 우주 파편 충돌 우려로 변경되는 사례가 발생하면서 장기 우주 체류 임무에서의 안전성과 비상 대응 문제가 다시 주목받고 있다. 지구에서 수개월 떨어진 우주 공간에서는 예기치 못한 변수 하나만으로도 귀환 계획이 달라질 수 있다는 점이 확인되면서 외과적 응급 상황에 대한 대비 필요성도 함께 거론된다. 18일 공개된 한국항공우주의학회지(KJAsEM) ‘우주에서의 외과수술’ 연구에 따르면, 유인 화성 탐사와 같은 장기 임무에서는 수술적 처치가 필요한 의료 상황을 완전히 배제하기 어렵다. 연구는 7명 규모의 화성 탐사 승무원을 가정할 경우 평균 2년 5개월에 한 번꼴로 외과적 응급 상황이 발생할 가능성이 있다고 분석했다. 달까지는 편도 2~3일이면 도달할 수 있지만, 화성은 가장 가까울 때도 편도 8~9개월이 걸린다. 탐사와 귀환을 포함한 전체 임무가 2~3년에 달하는 만큼 임무 도중 발생하는 외상이나 급성 질환에 대해 즉각적인 귀환이나 지구 의료진 개입에 의존하기 어렵다는 한계가 지적된다. ◆ 극미중력, 수술 환경을 바꾸다 우주에서 수술이 어려운 가장 큰 요인은 극미중력 환경이다. 중력이 거의 사라지면 체액이 하체에서 머리 쪽으로 재분배되고 인체는 이를 체액 과다로 인식해 전반적인 체액량을 줄이는 방향으로 반응한다. 이로 인해 비교적 적은 출혈에도 저혈량성 쇼크 위험이 커지고 심근 기능 약화로 수술 중 저혈압에 빠질 가능성도 높아진다. 장기 체류 시 근력과 골밀도가 감소해 작은 충격에도 골절 위험이 커지고 면역 체계 변화로 상처 회복이 늦어지는 점도 문제로 꼽힌다. 수술 환경의 물리적 제약도 크다. 개복이나 개흉 수술을 할 경우 혈액과 장기가 공중에 떠다니며 시야 확보가 어렵고 수술 기구가 흩어져 무균 상태를 유지하기 힘들다. 이 때문에 연구는 우주 환경에서는 개방형 수술보다 최소 침습 수술이 상대적으로 유리할 수 있다고 설명한다. ◆ 로봇·AI가 대안으로 떠오르다 실제 발생 가능 질환으로는 맹장염과 담낭염이 대표적이다. 두 질환 모두 갑작스러운 복통과 염증을 동반하며 수술적 처치가 필요할 수 있다. 국제우주정거장(ISS)에서도 맹장염이 의심돼 우주비행사가 조기 귀환한 사례가 보고된 바 있다. 외상성 질환 역시 극미중력 환경에서 자세 불안정과 장비 충돌로 두부·흉부·복부 손상이 발생할 가능성이 높다. 이 같은 한계 속에서 연구가 제시한 대안은 로봇을 활용한 원격·최소 침습 수술이다. 실제로 ISS에서는 초음파 기반 진단이 이뤄지고 있으며 3D 프린터를 활용해 의료·수술 기구를 제작하는 실험도 진행됐다. 미항공우주국(NASA)은 해저 환경에서 달 탐사를 가정한 원격 로봇 수술 실험을 통해 담낭 제거와 신장 결석 제거에 성공한 사례도 보고했다. 다만 화성 탐사에서는 또 다른 제약이 있다. 지구와 화성 사이의 통신 지연은 최대 24분에 달해 외과 수술에 필수적인 실시간 조작이 어렵다. 이에 따라 생존에 필수적인 처치만 시행한 뒤 신호가 닿는 지점까지 이송하는 방식이나 의학 지식을 내장한 지능형 시스템이 우주비행사를 단계별로 안내하는 방식이 보완책으로 거론된다. 연구진은 우주에서의 외과수술이 아직 기술적·윤리적 과제가 많다고 전제하면서도 장기 우주 탐사가 현실이 된 이상 더 이상 이론에 머물 수 없는 문제라고 강조했다. 이런 맥락에서 화성 이주를 공개적으로 주장해온 일론 머스크 스페이스X·테슬라 최고경영자(CEO)의 발언도 상징적으로 거론된다. 실제 탑승 여부를 떠나 화성처럼 지구로의 즉각적인 귀환이 불가능한 환경에서는 누구든 외과적 응급 상황에 대비해야 한다는 점에서다. 우주 수술과 AI 의료 보조 기술은 특정 인물을 위한 논의가 아니라 미래 우주 탐사에 참여할 모든 인간을 전제로 한 준비라는 설명이다.

윤석열 정부의 인공지능(AI) 디지털교과서 도입이 학생과 교사 등 교육 현장의 의견 수렴이나 시범 운영 없이 추진됐던 것으로 드러났다. AI 교과서 개발 과정에서도 발행사들에 개발 기준을 뒤늦게 전달해 일정 차질과 품질 저하를 초래했다. 연간 1조원이 넘는 구독료 부담을 충분한 협의 없이 시도 교육청에 떠넘긴 사실도 확인됐다. AI 교과서 정책이 시작부터 끝까지 일방적이고 졸속으로 진행된 것이다. 감사원이 어제 발표한 감사 결과다. AI 교과서 도입은 2022년 11월 취임한 이주호 전 교육부 장관이 의욕적으로 추진한 정책이다. 교육부는 이듬해 2월 추진 계획을 발표하며 2024년 시범 운영을 거쳐 2025년부터 전면 도입하겠다고 밝혔다. 감사원에 따르면 교육부는 기본계획 발표 이전 간담회와 협의회를 22차례 열었음에도 정작 교과서를 직접 사용할 학생과 교사의 의견은 수렴하지 않았다. 일정이 촉박하다는 이유로 시범 운영도 생략했다. 지난해 9월부터 6개월간 현장 적합성 검토를 진행하겠다는 계획도 교과서 개발 기간이 늘어나면서 사실상 무산됐다. 이 과정에서 디지털 중독과 문해력 저하를 우려하는 학부모의 목소리, 연수 기간이 턱없이 부족하다는 교사들의 지적은 외면됐다. 감사원이 올해 AI 교과서 자율선정 학교를 조사한 결과 평균 활용률은 8.1%였다. 지난 8월 AI 교과서를 기존 교과서 지위에서 교과자료로 격하시킨 초중등교육법 개정안이 통과된 점을 감안하면 AI 교과서 퇴출은 시간문제다. 교육부는 AI 교과서 도입 명분으로 저출생과 디지털 대전환 시대에 맞춤형 학습을 통한 교육 격차 해소와 교실 수업 혁신을 내세웠다. 그러나 교육에 중대한 변화를 가져올 정책을 충분한 검증과 공론화 없이 밀어붙인 결과 재정 낭비와 현장 혼선 등 사회에 적지 않은 피해를 남겼다. 졸속적이고 일방적인 정책 추진이 어떤 결과를 낳는지를 보여 주는 전형적인 실패 사례가 아닐 수 없다.

‘싱귤래러티’(singularity)라는 단어는 미래학자 레이먼드 커즈와일의 ‘특이점이 온다’라는 책으로 널리 알려졌다. 대기권에서 우주로 나아갈 때 중력의 작용이 완전히 바뀌듯 기존의 이론을 적용할 수 없는 특이점이 존재한다는 뜻이다. 그는 반도체 집적도가 2년마다 두 배로 증가하는 무어의 법칙을 주목하며 컴퓨터뿐 아니라 유전공학, 나노, 로봇에서 기하급수적 기술 발전이 나타나고 예측 불가능한 상황이 될 것임을 설파했다. 그가 진단한 1차 특이점은 2029년이었다. 일반 인공지능(AI)이 개별 인간의 역량을 넘어서는 시점이다. 2차 특이점은 2045년으로 AI가 모든 인류의 지성을 합친 것보다 우월한 수준으로 진화해 통제가 어려운 사태가 전개될 것으로 봤다. 커즈와일도 현실을 따라가지는 못했다. 실제는 그의 예상보다 훨씬 빠르게 변했다. AI를 전공하는 동료 교수에게 현황을 물으니 그는 1차 특이점을 2025년으로, 2차를 2035년으로 봤다. 커즈와일의 예측보다 훨씬 빠른 속도로 기술과 상황이 변하고 있다는 것이다. 전공 교수의 진단을 부정하고 싶기는 하지만 객관적 사실까지 외면하기는 어렵다. 현재 글로벌 시가총액 1위 기업은 엔비디아다. AI 반도체를 중심으로 하는 이 회사는 1993년 세 명의 엔지니어가 설립한 후 세계 최초로 시가총액 4조 달러를 훌쩍 넘어 1위에 올랐다. 그 뒤를 마이크로소프트, 구글, 아마존, 애플 같은 회사들이 따르며 상위권을 휩쓸고 있다. 이 변화가 교육 그리고 대학에 무엇을 의미하는가. 이런 주제로 연 세미나에선 의견이 엇갈렸다. AI를 전공하는 교수는 근원적 파도가 우리 앞에 당도했음을 경고했다. 반면 인문사회 전공 교수들은 두 갈래로 나뉘었다. 교육과정과 평가에 큰 변화가 불가피하다는 입장과 지난 백 년 동안의 교육과 미래의 교육이 달라질 게 없다는 의견이 일부 나왔다. 변화를 부정하는 일부의 의견이 제시되는 중에도 세미나의 진행 자체가 이미 예전과 전혀 다른 양상을 보여 주고 있었다. 토론회 개최 소식을 교내에만 알렸음에도 불구하고 미국, 일본, 유럽에서 교수와 학생들이 접속해 실시간으로 토론에 참여했다. 사실은 나도 변화를 거부하고 싶은 마음이 강력하다. 어릴 적 서당에서 할아버지에게 한문을 배우며 자랐고, 아침저녁 “청산~”으로 시작하는 할아버지의 시조 읊는 소리가 동네에 울려 퍼지던 때를 한없이 그리워하며 살고 있으니 말이다. 그게 나뿐이겠는가. 누구나 사람은 각자의 서사를 품은 채 살고 있고 미지의 기술에 적응하는 불편을 즐겁게 수용할 리는 만무하다. 그러나 현실이다. 변화를 부정하는 건 이미 타당하지 않다. 조직의 리더가 그렇다면 그건 무책임한 행태다. 이미 어떤 교수의 강의록도 챗GPT 몇 초의 작업을 넘어서기 어렵다. 단순한 지식의 전달과 축적을 위주로 하는 교육과 평가는 더이상 좋은 교육이 아니다. AI를 활용하는 능력을 키워 주되 다른 한편에서는 AI가 하기 어려운 부분을 함양하는 두 마리 토끼를 쫓아야 한다. 세미나에서 얻은 결론은 이렇다. 기존 지식의 축적을 위주로 하는 강의, 집체형 교육 공간과 방법은 혁신의 대상이다. AI를 활용하는 능력과 그것으로 해결할 수 없는 윤리, 창의, 정서의 교육 두 축이 중요하다. 또 AI에 밀접한 분야일수록 그 원리에 대한 교육과 평가까지 병행할 필요가 있다. 허위 정보를 보여 주는 ‘할루시네이션’도 그 출처, 내용적 타당성과 법적 책임 측면에서 보완할 학습 대상일 뿐 규제와 외면의 구실이 되기는 어렵다. 이미 일부 교수는 AI를 활용하는 사회문제 해결 방식으로 수업을 진행하고 있다. 학기말평가는 학생이 개발한 프로젝트를 3개의 AI 프로그램으로 평가한 후 그 평균치를 점수로 부여한다. 중간 퀴즈는 이것으로 할 수 없는 부분을 측정 합산해 학점을 매긴다. 미래도 이미 우리 곁에 와 있고, 대책도 이미 우리 곁에 있다. 이종수 연세대 국제캠퍼스 부총장

미국의 사전 출판사 메리엄웹스터가 올해의 단어로 저품질 디지털 콘텐츠를 뜻하는 ‘슬롭’(slop)을 선정했다. 16일(현지시간) CNN 등에 따르면 메리엄웹스터는 “인공지능(AI)을 이용해 대량으로 생산한 질 낮은 디지털 콘텐츠라는 의미”라며 이렇게 밝혔다. AI로 쓴 조잡한 책, 소셜미디어(SNS)에 넘쳐나는 황당한 영상, 진짜처럼 보이는 가짜 뉴스 등이 예로 꼽혔다. 메리엄웹스터는 사람들이 슬롭을 짜증스러워하면서도 열광적으로 소비했다고 평했다. 원래 슬롭이라는 단어는 18세기에 ‘부드러운 진흙’이라는 뜻으로 사용되다가 19세기에는 ‘음식물 쓰레기’를 뜻하게 됐고 이후 ‘쓰레기’나 ‘가치 없는 것’을 의미하게 됐다고 메리엄웹스터는 설명했다.

수영장·스마트짐·식당 등 갖춰이용자들 상담·참여 기록 분석상황에 맞는 복지 서비스 제공 “이번 개관은 동대문이 건강 도시로 나아가고, 주민 인생이 행복해지며 삶의 질이 한 단계 높아지는 첫 단추가 될 것입니다.” 이필형 서울 동대문구청장은 지난 16일 ‘휘경이문누리종합사회복지관’ 개관식에서 “이곳에서 종합 선물세트처럼 제공될 복지를 바탕으로 주민들은 관계를 회복하고 새로운 세상과 연결될 수 있다”며 “앞으로 성장과 교육의 터전이자 행복한 문화를 누리는 공간이 되길 바란다”고 강조했다. 복지관은 ‘데이터 기반 맞춤형 복지’를 내건 시설로, 휘경·이문 생활권에는 처음 들어섰다. 서울 전체로는 101번째다. 개관식에는 이 구청장을 비롯해 시·구의원, 운영 법인 관계자, 주민 등 300여명이 참석했다. 17일 구에 따르면 행사는 ‘스마트(Smart)한 복지, 에코(Eco)한 공간, 미래를 여는 스타트(Start)’를 주제로 열렸다. 팝페라 공연을 시작으로 개회사, 축사, 경과보고, 테이프 커팅 순으로 진행됐다. 복지관 1~2층에서는 ‘스마트 복지관’의 방향성을 보여주는 체험 행사를 즐길 수 있었다. AR(증강현실) 기관 체험, 인공지능(AI) 환경 그림책 만들기, 드로잉 로봇 체험 등 디지털 기반 체험 부스가 마련됐고, 라면을 기부해 트리 모양으로 쌓는 ‘라면 트리’ 이벤트도 열렸다. 행사장 한편에 마련된 ‘축하응원 메시지’ 게시판에는 ‘바로 집 앞에 수영장이 생겨서 좋아요’, ‘동대문구의 새로운 랜드마크’ 등 복지관 개관을 반기는 주민들의 메시지가 이어졌다. 복지관은 휘경동에 지하 2층~지상 4층 규모(연면적 4762.22㎡)로 조성됐다. 수영장과 스마트짐 등 운동시설을 비롯해 카페, ‘누리밥상’ 식당, 대강당 등 생활밀착형 편의시설을 갖췄다. 구는 복지관을 데이터를 기반으로 한 서비스 플랫폼으로 운영할 계획이다. 이용자의 상담·참여 기록과 욕구를 체계적으로 축적·분석해 개인과 가구별 상황에 맞는 복지 서비스를 설계하고, 필요한 지원을 보다 빠르고 정확하게 연계하는 식이다. 또 환경·금융·교육·정보통신(IT) 등 전문 분야와 복지 서비스를 결합한 ‘융합형 복지사업 모델’도 단계적으로 구축할 예정이다. 이필형 구청장은 “주민 누구나 편안하게 찾아와 건강과 돌봄, 여가를 누리고 필요한 복지 서비스를 정교하게 안내받는 지역 복지 거점이 되길 바란다”고 밝혔다.

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.

아주대가 2026학년도 정시모집에서 전체 선발인원의 33.6%인 742명을 선발한다. 나군(178명), 다군(564명)이다. 원서 접수는 오는 29일부터 31일까지다. 교육부의 첨단산업 인재 양성 정책에 따라 모두 51명의 첨단분야 학과 정원이 순증됐다. 수도권에서 세 번째로 많은 규모다. 첨단바이오융합대학 30명, 지능형반도체공학과 21명이 늘었다. 입시 전형에서 ▲학교폭력조치사항에 따른 감점 조치 전체 전형 적용 ▲수능(국방IT우수인재2전형)의 수능최저학력기준 변경 ▲영어 등급별 변환점수 변경 등이 달라졌다. 영어 등급별 변환점수의 경우 기존 1등급, 4~9등급은 그대로다. 2~3등급만 변환점수의 구간별 차이를 완화했다. 수능 점수는 ▲국어, 수학은 표준점수 ▲탐구는 자체 변환점수 ▲영어는 등급별 변환점수를 활용해 반영한다. 한국사는 5등급 이하의 경우 등급별 감점이 적용된다. 일반전형1(의학과)과 농어촌학생전형(의학과)은 나군에서 수능 95%, 면접 5%로 각각 10명과 1명을 선발한다. 나군 일반전형2(약학과, 자유전공학부)와 다군 일반전형3(의학과, 약학과, 자유전공학부 제외), 일반전형4(교차)는 수능 100% 선발이다.

세종대학교는 2026학년도 정시모집으로 전체 모집인원 가운데 1185명(가군 351명, 나군 567명, 다군 267명)의 신입생을 선발한다. 일반학생 전형을 비롯해 군계약전형 등 다양한 특별전형을 운영한다. 특히 올해는 첨단 분야 인재 양성을 위한 신설 학과가 주목을 받고 있다. 양자지능정보학과(나군)와 첨단융합계열(다군)이 신설되며, AI로봇학과, 콘텐츠소프트웨어학과, 인공지능데이터사이언스학과 등 총 8개 첨단학과 및 계열에서 전년 대비 22명 증가한 309명을 모집한다. 일부 계열은 학과 단위가 아닌 통합계열로 선발 후 전공을 자유롭게 선택할 수 있도록 했다. 신설된 첨단융합계열의 경우 인공지능데이터사이언스학과, AI로봇학과, 지능정보융합학과 등 학과를 선택할 수 있고, 자유전공학부는 입학 후 대학 내 대부분의 전공을 제한 없이 선택할 수 있다. 군계약전형도 다양하게 운영된다. 해병대와의 협약을 통해 운영되는 국방AI로봇융합공학과는 이번에 신설돼 가군에서 6명을 모집한다. 기존의 항공시스템공학(공군), 국방AI융합시스템공학(해군), 사이버국방학과(육군)도 정시모집을 이어간다. 이들 학과는 1단계 수능으로 4배수 선발 후, 면접 및 체력검정, 군별 전형으로 최종 선발한다. 인문·자연계열 및 창의소프트학부는 수능 100%를 반영해 선발하며, 예체능계열은 수능 외 실기고사와 학생부 성적을 종합해 평가한다. 한국사 등급에 따른 가산점도 부여된다. 단, 군 계약학과는 수능 최저학력기준이 적용된다. 아울러 농어촌학생, 특성화고교졸업자 특별전형은 수능 100%를 반영해 모집되며, 특성화고 졸업 재직자 특별전형은 서류 100%로 평가된다. 

서울 유일 국립 종합대학교인 서울과학기술대는 2026학년도 정시모집에서 전체 모집인원의 30.4%에 해당하는 764명을 선발한다. 이번 정시는 표준 점수를 반영한 수능 성적 100%로 선발하며(예·체능 및 수시 미충원 인원 제외), 영어는 등급을 가상 표준 점수로 환산해 반영한다. 한국사는 등급별 감산 점수를 적용하고, 탐구 영역은 사회·과학·직업 구분 없이 응시할 수 있다. 자연 계열에서 과학 탐구 과목을 선택하면 표준 점수의 7%를 가산한다. 전공 계열별 수능 반영 비율은 자연계열 국어 20%, 수학 35%, 영어 20%, 탐구 25%다. 인문 계열의 경우 국어 30%, 수학 25%, 영어 20%, 탐구 25%를 적용한다. 이 외에도 문예창작학과는 국어 40%, 영어 30%, 나머지 30%는 수학과 탐구 중 한 과목을 선택하면 된다. 산업디자인전공(수능 성적 100%)은 국어 30%, 수학 25%, 영어 25%, 탐구 20%를, 자유전공학부(기술경영 융합대학)는 국어 25%, 수학 30%, 영어 20%, 탐구 25%를 반영한다. 가장 주목할 변화는 ‘바이오메디컬학과’ 신설이다. 정시 가군에서 수능 100%로 7명을 뽑는다. 이론 교육은 물론 실험과 설계 중심의 교육 과정을 통해 미래 의학을 선도할 인재를 키우고, 융합형 바이오메디컬 전문가를 배출하는 것을 목표로 한다. 모집 단위 변경도 있다. 기존 기계시스템디자인공학과와 기계·자동차공학과는 기계시스템공학부(지능형 로봇 전공, 미래 자동차 전공)와 기계공학과로 바뀌었다. 원서 접수는 오는 29일부터 31일까지 3일간 진행되며, 합격자는 전형별로 나눠서 발표한다. 실기전형 1단계는 내년 1월 7일, 학생부 종합전형 1단계는 1월 19일, 정시 최종 합격자는 2월 2일에 발표된다.

단국대학교는 2026학년도 정시모집에서 전체 모집인원 가운데 1759명을 선발한다. 캠퍼스별로는 죽전캠퍼스 863명, 천안캠퍼스 896명을 모집하며, 수능위주, 실기·실적위주, 교육기회배려자, 농어촌학생, 특수교육대상자, 특성화고졸재직자 전형 등 다양한 전형을 운영한다. 죽전캠퍼스는 수능위주 일반전형으로 794명(가군 192명, 나군 253명, 다군 349명), 실기·실적위주 전형으로 69명을 모집한다. 자연계열 지원자가 수학(미적분·기하) 또는 과학탐구를 선택한 경우 백분위의 5% 가산점을 부여한다. 올해는 인공지능학과(나군)를 신설하고, 전과정 영어강의로 진행되는 프리무스국제대학 국제경영학과(가군), 모바일시스템공학과(다군) 등을 운영한다. 천안캠퍼스는 수능위주로 747명(가군 316명, 나군 244명, 다군 187명)을 선발하고, 실기·실적위주 전형은 149명을 모집한다. 의·약학계열(의예과·치의예과·약학과)은 국어·수학에서 표준점수를, 탐구는 2과목 평균 백분위를 반영하되, 과탐2 선택 시 5% 가산점을 부여한다. 신설된 ‘지역메디바이오인재’ 전형은 충청권 지역 고교 졸업(예정)자 중 수능 응시자를 대상으로 하며, 의예과(다군), 치의예과(나군), 약학과(가군)에서 선발한다. 단국대는 정시 장학제도도 강화했다. ‘단국인재장학생’으로 정원 내 최초합격자 258명(죽전 130명, 천안 128명)을 선발해 1년간 수업료 전액을 면제한다. 원서 접수는 오는 29일부터 31일까지 온라인으로 진행된다. 정시 최초합격자는 내년 1월 21일 발표되며, 자세한 정보는 단국대 입학처 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2026학년도 정시 모집인원은 전체 모집인원의 20.1%인 6만 9331명으로 전년 대비 122명 줄었다. 정시모집에서 92.2%를 수능 위주 전형으로 선발한다. 수도권 대학의 전체 전형 대비 정시 모집인원 비율은 2025학년도 35.0%에서 2026학년도 34.6%로 0.4%포인트 줄었다. 이번 입시엔 의대 모집인원이 3058명으로 재조정돼 일시적으로 약 1500명 증원됐던 지난해보다 급감하면서 자연계 상위권의 전략 변화가 주목된다. 인공지능(AI) 등 첨단산업 관련 학과를 신설한 대학이 늘어나면서 선택지가 다양해졌다. 이번 국어·영어 불수능으로 변별력이 높아진 점도 변수다. 수험생들은 대학별 환산 점수를 고려해 유리한 대학을 찾는 것이 중요하다. 정시모집 원서 접수는 오는 29일부터 31일까지 진행된다.