김병욱 “성남, 스타트업 첫 고객…한국형 실리콘밸리 구축” 스타트업계가 “기술은 준비됐지만 시장이 없다”며 정책 전환을 요구하고 나섰다. 개발을 넘어 실제로 적용해 볼 실증 기회와 초기 고객을 만들어 달라는 주문이다. 성남시장 선거 출마에 나선 김병욱 전 청와대 정무비서관은 “기술 집적을 넘어 실증, 사업화, 글로벌 확장까지 이어지는 ‘한국형 실리콘밸리’를 구축하겠다”고 강조했다. 국내 최대 스타트업 단체인 코리아스타트업포럼은 2일 판교 글로벌비즈센터에서 ‘스타트업 혁신 엔진, 판교에서 미래를 묻다’ 간담회를 열고 현장의 요구를 담은 정책 제안서를 공유했다. 이날 간담회에 참석한 김 전 비서관은 “성남시가 스타트업의 첫 번째 고객이자 실증 플랫폼이 되겠다”며 “2030년까지 성남을 글로벌 톱20 스타트업 도시로 도약시키겠다”고 밝혔다. 한준호 더불어민주당 의원도 “스타트업은 인재, 자본, 기술, 시장이 연결될 때 성장한다”며 “창업부터 글로벌 진출까지 이어지는 지원 체계 구축이 필요하다”고 강조했다. 이날 행사에는 엘리스그룹, 한국딥러닝, 에바, 파파야 등 인공지능(AI)·딥테크 기업들이 참여했다. 이들은 “기술은 이미 준비됐지만 실험해 볼 기회와 초기 고객이 부족하다”며 현장의 공통된 어려움을 토로했다. 이에 따라 △AI 실증 지원 확대 △공공 테스트베드 역할 강화 △대기업-스타트업 협력 확대 △글로벌 인재 유입 환경 개선 등을 핵심 과제로 제시했다. 단순한 자금 지원을 넘어 실증에서 사업화까지 이어지는 구조가 필요하다는 주장이다. 기업별로도 구체적인 요구가 이어졌다. 엘리스그룹은 AI 인프라와 교육을 결합한 디지털 전환 모델 확산 필요성을 강조했고, 한국딥러닝은 문서를 자동으로 분석하는 AI 기술을 실제 업무 환경에 적용할 수 있는 테스트베드 구축이 필요하다고 밝혔다.

이재현 CJ그룹 회장이 서울 명동 CJ올리브영 매장을 찾아 글로벌 사업 전략을 점검했다. 오는 5월 올리브영의 미국 시장 진출을 앞두고 현장 경영을 통해 ‘K뷰티 세계화’에 힘을 실으려는 행보다. 이 회장은 지난 26일 장남인 이선호 CJ그룹 미래기획그룹장, 이선정 올리브영 대표 등 주요 경영진과 함께 ‘올리브영 센트럴 명동 타운’을 방문했다고 CJ그룹이 29일 밝혔다. 공식 개점을 앞두고 이뤄진 이번 방문에서 이 회장은 매장 운영 현황을 꼼꼼히 살폈다. 명동 상권은 외국인 고객 비중이 약 95%에 달해 글로벌 시장의 성공 가능성을 가늠하는 테스트베드 역할을 하는 곳이다. 특히 올리브영이 미국 캘리포니아주 패서디나에 1호점 출점을 앞두고 있어 이 회장이 직접 글로벌 전략의 완성도를 점검했다. 이 회장은 이날 외국인 관광객의 구매 동선을 따라 색조 화장품, 건강식품, 마스크팩, 선케어 매대를 차례로 살폈다. 특히 마스크팩 진열 매대를 3배 이상 확대한 ‘마스크 라이브러리’를 살펴보며 “미국 시장에서도 이처럼 지속 가능한 K뷰티 생태계를 구축해야 한다”고 강조했다. 또 QR코드로 전 세계 150개국에서 접속 가능한 역직구몰 ‘올리브영 글로벌몰’과 연동한 온·오프라인 연계(O2O) 서비스에 대해서는 “미국 현지 매장에도 이런 혁신 DNA가 반드시 이식돼야 한다”고 주문했다. 이 회장의 올리브영 방문은 지난 1월 서울 광화문에 문을 연 건강 중심 매장 ‘올리브베러’에 이어 올해 들어 두번째다. CJ올리브영은 지난해 매출 5조 8335억원, 영업이익 7447억원을 기록하며 전년 대비 각각 20% 이상 성장했다.

1991년 낙동강 페놀 유출에 충격지층 통과하는 강물 활용 떠올라하루 60만t 수자원 안정 공급 가능5월부터 정부·시 공동 검증 추진미국 NSF 연구시험소 유치 도전인증 비용 줄여 물 기업 수출 지원대구는 ‘먹는 물’에 대한 트라우마가 강한 도시다. 1991년 경북 구미 두산전자 공장에서 유출된 페놀 원액이 낙동강으로 대량 유출되는 사고로 강한 충격을 받았다. 당시 수돗물을 마신 시민들이 구토와 두통을 호소했고 대구시에는 수돗물에서 역한 냄새가 난다는 전화가 빗발쳤다. 이후 30년 동안 9차례 넘게 발생한 수질오염 사고로 맑은 물에 대한 시민들의 열망은 커져만 갔다. 대구시는 근본적인 문제를 해결하고자 취수원 이전을 추진하며 구미 해평취수장, 안동댐 물 활용 등 여러 방안을 논의했지만 지역 간 갈등으로 매번 매듭을 짓지 못했다. 하지만 이재명 정부가 낙동강 수질 문제 해결에 적극적으로 나서면서 새로운 국면을 맞고 있다. 기후에너지환경부는 강변여과수와 복류수라는 대안을 제시했다. 이에 시도 올해 안에 취수원 이전을 확정 짓겠다는 의지를 다지고 있다. ●강변여과수·복류수 대안, 연내 추진 답보 상태를 면치 못하던 대구 취수원 이전 사업은 지난해 12월 김성환 기후환경에너지부 장관이 대통령 업무보고에서 강변여과수와 복류수를 언급하면서 분위기가 반전됐다. 이에 이재명 대통령도 “식수 문제로 날마다 고생하는 대구 시민을 생각해서 신속하게 집행했으면 좋겠다”고 지시하면서 급물살을 탔다. 강변여과수는 강바닥과 제방의 모래·자갈층에서 자연적으로 여과된 물이다. 복류수는 강바닥 아래 자갈층 사이를 흐르는 지하수 형태의 물이다. 이들 모두 강물이 지층을 통과하며 천연 정화 과정을 거친다. 이 경우 하천에서 직접 취수하는 표류수 방식보다 깨끗한 원수를 확보할 수 있다는 장점이 있다. 강변여과수의 경우 수질 지표인 생화학적 산소요구량(BOD), 총유기탄소(TOC)가 기존 방식에 비해 각각 70%, 60% 정도 개선된다. 복류수도 BOD는 60%, TOC는 40% 정도 개선된다는 게 시 관계자의 설명이다. 특히 강변여과수는 전국적으로 활용되고 있는 취수 방식이고, 복류수 또한 전국 142곳에서 운영되고 있을 정도로 기술적 안정성을 갖췄다. 대구 시민이 하루에 사용하는 수량인 60만t을 안정적으로 공급할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ●대구시 “수량·수질 확보할 전략 마련” 대구시는 최근 김정기 시장 권한대행 주재로 현안 점검 보고회를 열고 취수원 이전 사업의 추진 상황을 점검했다. 이 자리에서는 충분한 수량과 수질을 확보하는 자체 전략을 마련해 정부 계획에 반영함으로써 올해 안에 정부 주도의 취수원 이전안을 확정하자는 방침을 세웠다. 대구 취수원 이전 사업은 이 대통령의 대선 공약이었으며 국정과제로도 채택됐다. 특히 이 대통령이 조속한 추진을 지시하면서 속도가 붙었다. 시는 다음 달 초 타당성 조사 용역에 본격 착수하면 5월부터 사전 시험인 파일럿 테스트를 설치·운영해 지역 전문가가 참여하는 대구시와 중앙정부 공동 검증을 추진한다. 이와 함께 정부의 파일럿 테스트 검증 일정에 차질이 없도록 시설·인허가와 부지 사용 등에 대한 관계기관 간 사전 협의도 지원한다. 또 대구정책연구원의 정책연구 과제를 통해 시 자체 대응 전략도 마련할 계획이다. ●‘물 산업 강화’ 국제 물 인증기관 유치전 대구시는 성공적인 취수원 이전을 지렛대로 물 산업을 강화하고자 국제적인 물 인증기관인 ‘미국위생협회(NSF) 아시아∙태평양 연구시험소’ 유치에도 나선다. 글로벌 물 기술 인증 경쟁력을 강화하겠다는 취지다. 시는 최근 NSF 연구시험소 유치 보고회를 열고 중앙부처 협력과 인센티브 마련 방안 등을 논의했다. 1944년 설립된 NSF는 물∙식품∙환경 분야 세계 최고 수준의 공신력을 인정받는 시험·인증기관이다. 국내 물 기업이 해외 시장에 진출하려면 NSF 인증이 필수적인데 미국 본사를 통해서만 인증을 진행해야 해 최대 6개월의 시간과 5만 달러 이상의 비용이 소요된다는 부담이 있다. NSF 연구시험소가 대구에 들어서면 인증 기간 단축과 비용 절감으로 국내 물 기업의 해외 시장 진출이 빨라질 것으로 시는 보고 있다. 대구시는 이미 국가물산업클러스터를 중심으로 최첨단 실증 시설과 테스트베드 구축을 마쳤다. 한국물기술인증원과의 협력을 거쳐 시험∙인증 기능을 연계할 수 있는 기반도 마련했다. 기업 집적과 연구개발 인력 확보가 쉽다는 점도 강점으로 내세울 계획이다. 유치전에는 태국과 싱가포르 등 아시아 국가들이 뛰어든 상태다. 대구시는 정부에 NSF 유치를 위한 서한문 발송을 요청하고 외국인투자 촉진법에 따른 투자 보조금 최대 50% 지원 등 인센티브 마련을 건의했다. 김 권한대행은 “NSF 아태 연구시험소 유치는 국내 물 기업 경쟁력 제고에 큰 전환점이 될 것”이라며 “관련 부처와 긴밀히 협의해 유치에 총력을 다하겠다”고 말했다.

호반그룹은 혁신기술 발굴과 오픈이노베이션 확대를 위한 ‘2026 호반 넥스트 스타트업 공모전’을 개최한다고 8일 밝혔다. 스타트업과 기술 협력 확대에 힘을 실은 이번 공모전은 호반그룹이 중소벤처기업부, 창업진흥원(KISED), 서울경제진흥원(SBA)과 공동 주최한다. 공모전 모집 분야는 스마트시티 산업 관련 건설자동화(건설 로봇, 시공 자동화 등), 디지털인프라(빌딩정보모델링, 디지털트윈 등), 에너지·ESG(탄소 저감, 자원효율화 등)와 자율적인 제안이 가능한 신사업 부문(AI·로봇·에너지 융합기술 등)으로 구분된다. 호반그룹과 시너지를 낼 수 있는 혁신기술을 보유한 스타트업이 지원할 수 있으며, 참가를 희망하는 기업은 오는 22일까지 서울창업허브(SBA) ‘스타트업플러스’ 홈페이지(startup-plus.kr)를 통해 접수하면 된다. 호반 넥스트 스타트업 공모전은 서류 및 발표 평가를 거쳐 총 4개 기업을 선정할 예정이다. 수상기업에게는 최대 1억 4000만원의 사업화 지원금을 비롯해 사업 현장에 적용할 수 있는 기술 테스트베드와 입주공간을 제공한다. 또한 수상기업의 글로벌 시장 진출은 물론 네트워킹 및 민간투자 연계 기술창업지원사업(TIPS) 등 다양한 후속 지원도 진행된다.

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

롯데 주요 계열사들이 사업구조 재편과 인공지능(AI) 내재화를 양대 축으로 질적 성장에 속도를 내고 있다. 25일 롯데에 따르면 석유화학 부문의 롯데케미칼은 전남 율촌산업단지에 약 3000억원을 투입해 ‘롯데엔지니어링플라스틱’(LEP) 공장을 짓고 있다. 올해 완공 예정인 이 공장은 연간 50만t 규모의 국내 최대 단일 컴파운드 생산시설로, 모빌리티·IT 등 산업에 맞춤형 고기능성 소재를 공급할 계획이다. LEP 율촌 공장에는 AI 품질 검사 시스템과 포장 로봇, 자동창고를 도입해 공정 자동화와 품질 안정성을 동시에 확보했다. 롯데에너지머터리얼즈는 AI용 고부가 회로박 수요에 대응하고 하이엔드 전지박 시장 선점에 역량을 집중하고 있다. 국내 유일 회로박 생산 거점인 익산 공장의 라인 전환을 가속하고, 말레이시아 공장은 ESS·모바일용 하이엔드 전지박 중심으로 고도화한다. 내년까지 익산 공장을 회로박 라인으로 100% 전환한다는 계획이다. 롯데이노베이트는 지난 2일 코리아세븐과 협업해 미래형 편의점 ‘AX Lab 3.0’을 공개했다. 롯데이노베이트 본사 1층에 마련된 이 매장은 휴머노이드 로봇과 AI가 연동되는 테스트베드로, ‘아이멤버’와 비전 AI 기술을 활용해 고객 안내, 결품 확인, 매장 점검 등을 수행한다.

정부가 올해 공공 조달을 통해 역대 최대인 839억원의 혁신제품을 구매한다. 조달청은 4일 2026년 1차 혁신제품 시범 구매 제품을 선정해 공개했다고 밝혔다. 시범 구매 대상은 133개 제품, 323억원 규모로 245개 사용기관이 사용한다. 이 중 24.5%(79억원)는 인공지능(AI) 제품이다. 혁신제품 시범 구매는 정부가 위험 부담을 안고 새로운 기술과 제품을 선도적으로 구매해 시장 개척을 지원하는 정책이다. 지난해 529억원에서 올해 58.6% 증가한 839억원으로 증가한 가운데 전체 26%를 AI 제품으로 배정하고 3차로 나눠 집행할 예정이다. 특히 AI 등 전략 산업 분야 제품을 집중적으로 지원한다. 방사선 검측 센서와 소화설비를 탑재한 소방 순찰 로봇, 딥러닝 이미지 인식 기술을 활용한 의료 자동화 장치, 생성형 AI 기반 정보제공 서비스 등이 공공에서 검증을 거쳐 판로개척에 나선다. 전기차와 리튬배터리 화재 전용 소화약제, 친환경 산불 지연제, 재난 현장 지휘차 등은 재난·재해 예방과 대응 현장에 배치된다. 그린 수소 생산·공급 설비, AI 가시거리 측정 및 기상 모니터링 등 저탄소·기후 기술 제품도 선보인다. 강희훈 조달청 혁신조달기획관은 “혁신제품 시범 구매를 속도감 있게 추진할 계획”이라며 “혁신제품 개발과 실증, 판로 확보까지 전방위 지원으로 기업과 기술 선도 경제성장을 뒷받침하겠다”고 말했다. 이날 정부는 경제장관회의에서 ‘공공 조달을 통한 AI 산업 활성화 선도 방안’을 관계부처 합동으로 발표했다. 연간 225조원 규모의 공공 조달 시장이 AI 제품·서비스의 첫 번째 구매자로서 AI 산업 성장의 핵심 촉매 역할을 담당하게 된다. AI 적용 제품의 나라장터 쇼핑몰 진입 요건을 완화하고, 입찰 우대와 수의계약 등을 통해 신속한 시장 진입과 구매를 지원할 예정이다. ‘진짜’ AI 제품이 공공시장에 유입될 수 있도록 기술 특성에 맞는 전문 심사체계도 구축한다. 공공 조달 전 과정도 AI 중심으로 재설계하기로 했다. 백승보 조달청장은 “AI 산업은 기술력뿐 아니라 초기 수요와 실증 기회가 핵심”이라며 “공공 조달이 AI 산업 성장의 마중물이 될 수 있도록 제도·행정·조직 전반의 AI 전환을 속도감 있게 추진하겠다”고 밝혔다.

광주권 대학엔 반도체 인재·기술서부권 물·전기로 솔라시도 확장동부권 소부장도 반도체로 전환 전남·광주 행정 통합이 본격화되고 있는 가운데 전남도가 광주·전남 반도체 3축 클러스터 구축 전략을 제시했다. 김영록 전남지사는 2일 도청 브리핑룸에서 반도체로 인구 400만 전남광주특별시 대부흥 시대를 열겠다며 ‘광주·전남 반도체 3축 클러스터 비전’을 발표했다. 전남도는 반도체 산업의 생명줄인 물 문제에 대한 중앙 정부의 문의를 받고 필요량을 채우고 남는다는 점을 충분히 설명했다며 반도체 클러스터 유치가 임박한 것으로 보고 있다. 김 지사는 “광주·전남 반도체 3축은 인재와 기술이 모이는 광주권과 전기와 물이 넘치는 반도체 생산기지인 전남 서부권, 반도체 산업과 인공지능(AI) 산업 육성의 최적지인 동부권”이라며 “3축 클러스터 조성으로 광주·전남 대부흥 시대를 힘차게 열겠다”고 설명했다. 특히 “지난주 지역 균형발전을 고려한 반도체 클러스터 지정, 예비타당성 조사 우선 선정·면제 특례 등을 담은 반도체 특별법이 국회를 통과했다”며 “물과 전기, 인재까지 갖춘 전남광주특별시가 대한민국 반도체 클러스터 조성의 최적지”라고 강조했다. 그는 3축 계획도 구체적으로 제시했다. 전남대와 조선대, 한국에너지공대 등 반도체 인재와 기술이 모인 광주권은 군 공항 이전 부지(약 330만㎡)에 ‘첨단 융복합산업 콤플렉스’를 조성해 반도체 클러스터의 중심인 기업과 대학의 공동연구와 테스트베드 거점으로 육성한다. 또 광주·장성 첨단산업단지의 반도체 첨단 패키징 클러스터는 선도 기업과 소재·부품·장비(소부장) 기업을 연계해 설계부터 후공정까지 아우르는 기술 생태계를 완성하겠다는 방침이다. 전남 서부권 기업도시 솔라시도는 반도체 제조공장(팹) 6기에 필요한 107만t 이상의 영암호·영산강호의 수량과 2030년까지 태양광 5.4GW, 2035년까지 해상풍력 12.1GW 등 17.5GW 규모의 풍부한 재생에너지 발전 인프라를 기반으로 반도체 산단을 구축한다. 전남 동부권은 석유화학과 철강산업 기반의 소부장 기업을 반도체 분야로 전환해 공급부터 팹까지 한 권역에서 완결되는 RE100 미래첨단산업 복합 콤플렉스(약 400만㎡)를 구축한다는 계획이다.

오세훈 서울시장이 서울을 ‘피지컬 AI 선도도시’로 만들겠다는 비전을 선포했다. 서울 전반을 기술 실증의 무대로 개방해 AI가 산업과 일상에서 실제로 작동하는 도시로 전환하겠다는 목표다. 오 시장은 30일 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 열린 ‘AI 서울 2026’ 콘퍼런스에서 인프라, 산업생태계, 시민일상 등 3대 핵심 축을 중심으로 한 ‘피지컬 AI 선도도시’ 비전과 실행 전략을 제시했다. 도시가 직접 기술 실증을 주도해 산업 확산으로 연결하는 서울형 피지컬 AI 모델을 가동하겠다는 구상이다. 시는 지난해 ‘AI 서울 2025’에서 ‘글로벌 AI 혁신 선도도시 서울’을 선언한 이후 인재양성과 인프라 조성, 투자 확대, 산업간 융복합, 시민확산, 행정혁신 등에 집중했다. 연간 1만 명 규모 인재 양성을 목표로 캠퍼스타운을 조성하고, 지역혁신 중심 대학지원체계인 ‘라이즈’, 청년취업사관학교를 가동 중이며 GPU(고성능 컴퓨팅 인프라) 지원 및 서울형 AI 연구개발(R＆D) 규모를 130억원까지 확대했다. 이날 오 시장은 ▲피지컬 AI 벨트 구축 ▲산업생태계 활성화 ▲시민 일상화 등 3대 핵심전략을 제시했다. 피지컬 AI 벨트 구축을 위해서는 AI기술 집적지 ‘양재 AI 클러스터’와 로봇실증기반이 구축되는 ‘수서 로봇 클러스터’를 이어 두 산업거점을 AI가 접목된 로봇산업 실증을 할 수 있도록 할 방침이다. 양재 일대는 ‘서울AI허브’를 포함해 서울양곡도매시장, 강남데이터센터 등 가용부지를 적극 활용해 ‘서울 AI 테크시티’로 조성한다. 2028년 착공이 목표다. 수서역세권 일대는 2030년까지 로봇 R＆D부터 실증, 기업 집적, 시민 체험을 아우르는 ‘로봇클러스터’로 키운다. 둘째 산업 생태계 활성화를 위해서는 올해 하반기 조성되는 ‘테스트베드 실증센터’를 중심으로 공공시설과 공원 등을 AI 실증무대로 활용한다. ‘테스트베드 실증센터’는 3호선 학여울역에 위치한 세텍부지를 활용할 계획이다. 또 용산국제업무지구를 중심으로 자율주행, 교통제어, 국내 최초 지하 물류 배송 시스템 도시 단위 에너지 관리 등을 구현한다는 목표다. 피지컬 AI 연구개발 활성화를 위해 R＆D에 2030년까지 총 700억원을 투자하고, ‘서울비전2030펀드’를 활용해 피지컬 AI 분야에 1500억원 규모의 펀드를 조성한다. 시민일상화 분야에서는 올 10월 국내 최초, 세계에서 세 번째 ‘레벨4 무인로보택시’를 도심에서 운영한다. 레벨4는 대부분의 도로에서 운전자 개입 없이 운행이 가능한 수준을 의미한다. ‘새벽 동행 자율주행버스’는 현재 도봉∼영등포(A160) 1개 노선에서 금천∼세종로, 상계∼고속터미널, 은평∼양재 총 4개 노선(5대)으로 확대한다. 이날 ‘AI 서울 2026’ 개막식에는 피터 노빅(Peter Novig) 스탠퍼드대 인공지능연구소 위원이 ‘파운데이션 모델은 어떻게 피지컬 AI의 두뇌가 되는가’를 주제로, 조규진 인간중심소프트로봇연구센터장이 ‘현실에서 작동하는 피지컬 AI: 로봇은 어떻게 도시의 일부가 되는가’를 주제로 기조 강연을 펼쳤다. 오 시장은 ““기술은 결국 사람을 향해야 하며, 서울이 꿈꾸는 ‘피지컬 AI 선도도시’는 가장 차가운 기술로 가장 따뜻한 변화를 만드는 도시”라며 “서울은 전세계 ‘피지컬 AI’ 중심이자 표준이 되는 위대한 여정을 떠날 준비를 마쳤다”고 말했다.

국내 포털 시장에서 점유율 하락으로 고전해온 ‘다음’(Daum)이 인공지능(AI) 기술 스타트업 업스테이지와 함께 ‘차세대 AI 플랫폼’으로 체질 개선에 나선다. 카카오와 업스테이지가 다음 운영사 에이엑스지(AXZ)의 경영권 이전을 포함한 전략적 파트너십을 추진하기로 하면서, 다음은 서비스 개시 31년 만에 검색 엔진의 틀을 벗고 ‘지능형 에이전트’로의 진화를 예고했다. 카카오와 업스테이지는 29일 각각 이사회를 열고 주식 교환 거래 등을 위한 양해각서(MOU) 체결을 승인했다. 카카오가 보유한 AXZ 지분 100%를 업스테이지에 이전하는 대신, 카카오가 업스테이지의 일정 지분을 취득하는 것이 이번 합의의 골자다. 현재 카카오의 100% 자회사인 AXZ는 실사 등 최종 거래가 성사될 경우, 2014년 카카오와 합병한 지 11년 만에 새로운 기술 파트너를 대주주로 맞이하며 독자 노선을 걷게 된다. 지난해 5월 분사 이후 내실 다지기에 집중해온 다음은 이번 협력을 통해 업스테이지의 거대언어모델(LLM) ‘솔라’를 뉴스, 카페, 티스토리 등 방대한 데이터베이스에 학습시키고 이를 서비스 전반에 이식할 계획이다. 단순 정보 나열식 포털에서 벗어나, 사용자의 의도를 읽고 작업을 대행하는 AI 플랫폼으로 거듭나겠다는 청사진이다. 독보적인 한국어 기술력을 갖췄음에도 대규모 사용자와 접점이 부족했던 업스테이지는 다음이라는 거대 플랫폼을 얻음으로써 ‘국가대표 AI’를 선정하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트의 실질적인 테스트베드를 확보하고 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대한다. 업스테이지는 최근 정부가 진행한 해당 프로젝트 1차 평가를 통과한 상태다.

국내 포털 시장에서 점유율 하락으로 고전해온 ‘다음(Daum)’이 AI 기술 스타트업 업스테이지와 함께 ‘차세대 AI 플랫폼’으로 체질 개선에 나선다. 카카오와 업스테이지가 다음 운영사 에이엑스지(AXZ)의 경영권 이전을 포함한 전략적 파트너십을 추진하기로 하면서, 다음은 서비스 론칭 31년 만에 검색 엔진의 틀을 벗고 ‘지능형 에이전트’로의 진화를 예고했다. 29일 카카오와 업스테이지는 각각 이사회를 열고 주식 교환 거래 등을 위한 양해각서(MOU) 체결을 승인했다. 카카오가 보유한 AXZ 지분 100%를 업스테이지에 이전하는 대신, 카카오가 업스테이지의 일정 지분을 취득하는 것이 이번 합의의 골자다. 현재 카카오의 100% 자회사인 AXZ는 실사 등 최종 거래가 성사될 경우, 2014년 카카오와 합병한 지 11년 만에 새로운 기술 파트너를 대주주로 맞이하며 독자 노선을 걷게 된다. 지난해 5월 분사 이후 내실 다지기에 집중해온 다음은 이번 협력을 통해 업스테이지의 거대언어모델(LLM) ‘솔라’를 뉴스, 카페, 티스토리 등 방대한 데이터베이스에 학습시키고 이를 서비스 전반에 이식할 계획이다. 사용자의 의도를 읽고 작업을 대행하는 AI 플랫폼으로 거듭나겠다는 청사진이다. 독보적인 한국어 기술력을 갖췄음에도 대규모 사용자와 접점이 부족했던 업스테이지는 다음이라는 거대 플랫폼을 얻음으로써 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트의 실질적인 테스트베드를 확보하게 됐다. 김성훈 업스테이지 대표는 “전국민적 사용자 기반과 기술력이 결합해 누구나 AI를 자연스럽게 활용하는 환경이 마련될 것”이라고 밝혔다.

경기 성남시가 장기간 활용 방안을 두고 논의가 이어져 온 야탑밸리에 대해 도시첨단산업단지 조성이라는 새로운 청사진을 제시했다. 야탑밸리는 그동안 연구시설 유치, 테스트베드 센터 조성 등 다양한 개발 방안이 검토돼 왔다. 그러나 최근 논의됐던 테스트베드센터 계획은 인접한 한국전자기술연구원(KETI)의 기존 인력 재배치 중심 운영에 그칠 가능성이 높고, 실제 상주 인력 증가가 10명 이내로 제한되는 데다 온라인 중심 운영 방식으로 지역 내 유동인구 확대 효과도 크지 않을 것으로 예상돼 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 이에 성남시는 야탑밸리 부지 약 2만 8000㎡ 전체를 대상으로 공업지역 대체지정 제도를 활용해 상주 인력 약 1000명, 유동인구 약 7000명 규모의 도시첨단산업단지로 조성하는 방안을 추진하기로 했다. 현재 국토교통부는 과밀억제권역 내 공업지역 대체지정을 위한 새로운 운영지침을 마련 중이며, 성남시는 제도 도입 초기 단계부터 선제적으로 대응에 나서 지난 12일 경기도에 수요조사 참여 의사를 제출한 상태다. 성남시는 우수한 교통망과 산업 집적 기반 등 산업단지 조성에 최적의 도시 여건을 갖춘 만큼, 야탑밸리가 공업지역 대체지정을 통한 도시첨단산업단지 조성 대상지로 충분한 경쟁력을 갖추고 있다고 보고 있다. 현재 성남시 내 도시첨단산업단지는 2015년 제1공단 부지 등을 활용해 공업지역 대체지정 방식으로 조성된 제2판교테크노밸리가 유일하다. 야탑밸리가 도시첨단산업단지로 지정될 경우, 판교테크노밸리–하이테크밸리–위례지구–오리 제4테크노밸리를 잇는 ‘다이아몬드형 산업벨트’ 완성의 핵심 축으로 기능하며, 산업 기능 연계 강화는 물론 종사자 및 방문객 증가에 따른 교통 수요 확대에도 기여할 것으로 기대된다. 성남시는 앞으로 지역 주민과의 소통을 바탕으로 관계 기관과의 협의 및 행정적 지원을 적극 추진하며 야탑밸리 도시첨단산업단지 조성에 속도를 낼 방침이다.

서울시 행정이 앞으로는 인공지능(AI)이 읽고 이해하며 분석·확장하기 쉬운 ‘AI 친화적(AI Readable)’ 체계로 바뀌고, 관련 공공데이터에 대한 시민 활용도도 높아진다. 또 AI 인력과 기업 양성을 넘어 서울 전역을 신기술을 검증하는 ‘AI 테스트베드’로 조성한다. 25일 시에 따르면, 지난 23일 열린 ‘2026 신년업무보고’ 경제·민생·청년·디지털 분야 전략에서 이런 내용이 논의됐다. 디지털도시국은 생성형 AI 상담챗봇 ‘서울톡’을 고도화해 민원 응답률을 90% 이상으로 끌어올리고, 공공데이터 개방과 자가통신망·공공 와이파이 확충을 추진한다. ‘AI친화적’ 보고서도 처음 선보였으며, 관련 가이드라인을 마련할 계획이다. 경제실은 심층 기술(딥테크)와 신산업 육성, 혁신기술 실증과 규제개혁을 통해 경제를 회복 흐름으로 전환하는 ‘경제 V턴’을 추진한다. 양재·수서·강남을 잇는 피지컬 AI 산업 축과 ‘테스트베드 서울 실증센터’를 조성해 실증부터 사업화까지 원스톱 지원한다. 민생노동국은 소상공인 안심통장 예산을 5000억원으로 확대하고, 서울사랑상품권 7343억원을 발행한다. 미래청년기획관은 청년들의 실무 역량을 강화하기 위해 ‘서울 영커리언스(청년을 의미하는 영(young)+경력(career)+경험(experience) 합성어)’를 시행하고, 고립·은둔 및 전입 청년에 대한 지원을 확대한다. 오세훈 시장은 “창의적 마인드와 현장 중심의 실행력으로 시민이 만족하고 느끼는 ‘매력 있고 행복한 서울’을 만드는 데 전력을 다해달라”고 당부했다.

서울시 행정이 앞으로는 인공지능(AI)이 읽고 이해하며 분석·확장하기 쉬운 ‘AI 친화적(AI Readable)’ 체계로 바뀌고, 관련 공공데이터에 대한 시민 활용도도 높아진다. 또 AI 인력과 기업 양성을 넘어 서울 전역을 신기술을 검증하는 ‘AI 테스트베드’로 조성한다. 25일 시에 따르면, 지난 23일 열린 ‘2026 신년업무보고’ 경제·민생·청년·디지털 분야 전략에서 이런 내용이 논의됐다. 디지털도시국은 생성형 AI 상담챗봇 ‘서울톡’을 고도화해 민원 응답률을 90% 이상으로 끌어올리고, 공공데이터 개방과 자가통신망·공공 와이파이 확충을 추진한다. ‘AI친화적’ 보고서도 처음 선보였으며, 관련 가이드라인을 마련할 계획이다. 경제실은 심층 기술(딥테크)와 신산업 육성, 혁신기술 실증과 규제개혁을 통해 경제를 회복 흐름으로 전환하는 ‘경제 V턴’을 추진한다. 양재·수서·강남을 잇는 피지컬 AI 산업 축과 ‘테스트베드 서울 실증센터’를 조성해 실증부터 사업화까지 원스톱 지원한다. 민생노동국은 소상공인 안심통장 예산을 5000억원으로 확대하고, 서울사랑상품권 7343억원을 발행한다. 미래청년기획관은 청년들의 실무 역량을 강화하기 위해 ‘서울 영커리언스(청년을 의미하는 영(young)+경력(career)+경험(experience) 합성어)’를 시행하고, 고립·은둔 및 전입 청년에 대한 지원을 확대한다. 오세훈 시장은 “창의적 마인드와 현장 중심의 실행력으로 시민이 만족하고 느끼는 ‘매력 있고 행복한 서울’을 만드는 데 전력을 다해달라”고 당부했다.

㈜앤호스와 공동 개발… 특허기술 권리공유 및 업무협약 체결 한국마사회가 말산업의 디지털 전환과 ESG 경영 실천을 위해 중소기업과의 상생 협력을 강화한다. 마사회는 지난 9일 서울경마공원에서 승마·마사시설 전문업체 ㈜앤호스와 ‘말 건강 모니터링을 위한 물 공급장치’ 특허기술 권리공유 및 업무협약을 체결했다고 16일 밝혔다. 이번 협약은 민·관이 공동 개발한 특허기술을 민간에 보급해 말산업 발전을 도모하기 위해 마련됐다. 해당 기술은 말의 음용수량을 실시간 원격으로 확인하는 시스템이다. 기존에는 관리자의 경험에 의존해 건강 상태를 가늠했으나, 이제는 계량화된 수치를 통해 이상 징후를 신속히 파악하고 빅데이터로 활용할 수 있게 됐다. 협약에 따라 마사회는 민간 업체에 테스트베드를 제공하고 추가 기능을 발굴한다. ㈜앤호스는 기술 고도화를 위한 연구개발을 추진하며, 양측은 국내외 홍보와 기술마켓 등록에 협력하기로 했다. 특히 시스템 보급 수익의 일부를 사회공헌에 환원해 ESG 경영을 실천할 계획이다. 송대영 마사회 경마본부장은 “공기업으로서 중소기업과의 모범적인 상생 모델을 지속적으로 발굴해 말산업 발전에 앞장서겠다”고 말했다. 한편 마사회는 올해 상반기 중 용인시 소재 승마클럽과 제주대학교 말전문동물병원에 해당 기술을 시범 설치할 예정이다.

외국인 135만명 관람, 국중박 앞서기증 문화 독려 위해 캠페인 벌여올해 세종 신청사 이전 준비 착착ODA 예산 중 1% ‘문화’ 투자 기대12월 세계민속문화 상설관 열 것 외국인이 가장 많이 찾는 국내 박물관은 어디일까? 많은 이들이 국립중앙박물관(국중박)을 떠올리겠지만 정답은 사실 국립민속박물관이다. 지난해 민속박물관을 다녀간 관람객은 모두 228만명인데, 이 가운데 외국인 관람객은 135만명이다. 지난해 국중박을 찾은 외국인 관람객은 23만명이었다. 국중박보다도 외국인들에게 사랑받는 민속박물관의 비결은 뭘까. 장상훈 관장은 ‘경복궁 옆 박물관’이라는 위치도 무시할 수 없겠지만, 긴 시간 동안 ‘한국인의 오늘’과 ‘한국인의 일 년’이라는 상설 전시 콘텐츠를 개발하고 축적해온 것에 비결이 있다고 말한다. 한마디로, 한국을 대표하는 생활문화 박물관으로 자리잡은 게 핵심이다. “한 역사 공동체의 일생이나 1년을 다루는 전문 전시라는 것은 사실 굉장히 보기 드문 전시죠. 예컨대 프랑스인의 일생이나 미국인의 일생을 저희 정도 규모로 다룬 전시는 없다는 겁니다. 저희 (박물관 전시의) 주제가 굉장히 평범해 보이지만, 일상과 밀접하기 때문에 친숙하고 재미있는 소재라는 점에서 외국인 관람객을 데려오는 가이드들이 주목했을 가능성이 높다고 봅니다.” 민속박물관은 올해 4월이면 80주년을 맞는다. 지난 7일 박물관에서 만난 장 관장의 명함 뒤에는 “이런 게 기증이 되나요?”, “네, 됩니다!” 등 기증을 독려하는 문구가 적혀있었다. 그는 “기증 문화를 활성화하기 위한 나름의 캠페인이자, 현대 민속품의 중요성에 대한 문제제기”라고 말했다. “박물관은 좀 값이 나가 보이는, 굉장히 오래된 물건만 모으는 곳으로 이해하기 쉽죠. ‘경주 황룡사지에서 나온 수막새와 재개발이 임박한 서울 신림동의 70년대 기와의 가치가 크게 다른가?’라고 묻는다면 저는 ‘크게 다르지 않다’고 봅니다. 모두 흔적과 애환이 담겨 있는 것들이죠. 제가 직원들에게 ‘연탄재를 모아본 적 있느냐’고 물었습니다. 그리고 모으라고 했습니다. 서민의 애환을 연탄만큼 담고 있는 물건이 어디 있나요.” 올해 민속박물관은 세종에 신청사 이전을 준비하며 커다란 전환기를 맞는다. 2031년 세종 국립박물관단지 내 개관을 목표로 하고 있다. 장 관장은 “세종으로 이전한다고 해서 곧바로 228만명이 오는 서울관을 없애는 것이 아니라 당분간 공간을 활용하며 그 수요를 감당할 수 있는 시간을 벌 수 있을 때까지 유지해야 한다”며 “서울관은 한국민속을, 세종은 세계민속을 각각 전담해야 한다”는 입장이다. “5조원의 공적개발원조(ODA) 예산 가운데 1% 정도는 해당 국가의 문화와 사회를 이해하는데 투자됐으면 좋겠어요. 우리는 ‘교류’라고 쓰고 ‘홍보’라고 읽는 경우가 참 많습니다. 특히 영화 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 성공 이후, 단군 이래로 우리를 이렇게 알아봐 준 적이 없던 것에 너무 기쁜 나머지 그런 문제 의식이 더 없어진 것 같아요. 세계 정상급 무역 국가로 급속히 다문화사회로 진입하고 있는 한국사회의 적응과 성장을 위해 더는 미룰 수 없는 과제라고 생각해요. 우리는 책임을 다 해야합니다.” 세종의 ‘테스트베드’ 격으로 오는 12월 서울에 세계민속문화를 소개하는 상설전시관을 처음으로 개설한다. 지난해부터 브라질 리우 삼바 축제를 시작으로 세계 축제를 조사하고 관련 자료를 수집하는 것도 이 업무의 연장선이다. 또 2030년 북한 민속에 관한 전시관을 민속박물관 파주관에 설치하기 위해 서울관에서 북한 민속을 다루는 특별전도 마련할 계획이다. 장 관장은 “민속박물관이 ‘세계 시민을 기르는 장’이 될 수 있도록, 병오년 말의 해를 맞아 힘과 속도, 자유로움이라는 특성을 가진 말처럼 열심히 뛰겠다”고 힘줘 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.

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.