미국이 3일(현지시간) 베네수엘라 수도 카라카스 공습을 강행하면서 베네수엘라 국적 선수를 둔 프로야구 구단들이 비상이 걸린 가운데 선수들이 안전하다는 소식이 속속 전해졌다. 각 구단이 파악한 바에 다르면 선수들 가운데 직접적으로 피해를 당한 선수는 없는 상황이다. 올해 한국 무대에서 뛸 베네수엘라 출신 선수는 모두 5명이다. LG 트윈스 선발 투수 요니 치리노스, 롯데 자이언츠 외야수 빅터 레이예스, 한화 이글스로 다시 돌아온 외야수 요나단 페라자와 새 외국인 투수 윌켈 에르난데스, KIA 타이거즈의 새 야수 해럴드 카스트로가 베네수엘라 출신이다. 각 구단은 미국의 공습 소식이 전해진 직후부터 선수들의 안전을 확인하느라 긴급히 연락했고 5명 모두 무사한 것으로 알려졌다. 치리노스, 페라자, 에르난데스는 베네수엘라에 머물고 있고 카스트로와 레이예스는 미국에 있다. 레이예스는 평소 비시즌을 베네수엘라에서 가족들과 함께 시간을 보내는데 마침 미국을 여행 중이었다는 소식도 전해졌다. 팬들 역시 선수들의 안부를 확인하느라 분주했다. 소셜미디어(SNS)가 공개된 선수들의 SNS를 찾아가 잘 있는지 확인하고 새로운 게시물을 기다렸다. 이런 가운데 카스트로는 4일 딸의 생일을 축하하는 게시물을 올려 팬들의 시름을 덜게 했다. 미국 휴스턴에 집이 있는 그가 미국에 머물며 기념일을 맞은 것으로 보인다. 카스트로는 딸의 사진을 올리며 “사랑하는 나의 아름다운 공주님. 생일 축하해 소중한 딸아. 아름다운 나의 여왕님께 신의 축복이 함께하기를”이라고 적었다. 카스트로는 베네수엘라로 돌아가지 않고 일정에 맞춰 한국 선수단과 함께 전지훈련지로 갈 예정이다. 선수들의 안전이 일단 확인됐지만 불확실성이 커진 만큼 안심할 수는 없다. 카스트로와 레이예스의 경우 미국에 있어 상대적으로 출국이 쉬울 수 있지만 베네수엘라에 머무는 선수들은 어떤 변수가 생길지 알 수 없기 때문이다. 미국의 연방항공청은 미국 민간 여객기들에 대해 베네수엘라 상공 비행 금지를 명령하는 등 국경 이동에 제약이 발생한 상태다. 올해 5명이 활약하는 것에서 알 수 있듯 베네수엘라는 야구 인재를 가진 나라로 꼽힌다. 국내 구단들이 혹여 대체 외국인 선수를 구해야 하는 상황이 되면 베네수엘라 선수도 검토해야 하는 상황인 만큼 구단들은 베네수엘라 사태에 대해 촉각을 곤두세울 수밖에 없다.

미국이 3일(현지시간) 베네수엘라 수도 카라카스 공습을 강행하면서 베네수엘라 국적 선수를 둔 프로야구 구단들도 비상이 걸렸다. 각 구단은 선수들의 안전 확인과 더불어 이들의 신속한 한국 입국을 지원할 방침이다. 4일 KBO에 따르면 2026시즌을 앞두고 각 구단과 계약을 마친 베네수엘라 선수는 모두 5명이다. LG 트윈스 선발 투수 요니 치리노스와 최근 2시즌 연속 안타왕에 오른 롯데 자이언츠 외야수 빅터 레이예스가 베네수엘라 국적이다. 한화 이글스로 유니폼을 다시 입는 요나단 페라자와 한화의 새 외국인 투수 윌켈 에르난데스, KIA 타이거즈의 새 야수 해럴드 카스트로도 모두 베네수엘라 선수다. 각 구단은 미국의 공습 소식이 전해진 직후부터 선수들의 안전을 확인하느라 긴급히 연락했던 것으로 전해졌고, 5명 모두 무사한 것으로 알려졌다. 롯데 관계자는 “레이예스는 다행히도 현재 미국에 체류 중인 것으로 확인됐다. 오는 20일쯤 한국으로 입국해 선수단과 함께 대만 1차 스프링캠프로 떠날 예정”이라고 상황을 전했다. LG 관계자도 “치리노스는 수도 카라카스가 아닌 곳에서 머무르고 있으며 안전한 것으로 확인했다”고 말했다. 2명의 베네수엘라 선수를 보유한 한화 관계자는 “페라자와 에르난데스 모두 안전한 것으로 확인했다”면서 “두 선수 모두 최대한 빨리 한국으로 출국할 수 있도록 지원할 예정”이라고 말했다. 아울러 KIA 카스트로는 현재 미국 휴스턴에서 몸을 만들며 한국행을 준비하고 있는 것으로 전해졌다.

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.

LG 트윈스의 ‘토종 에이스’ 임찬규가 KBO리그 현역 선수로서는 최초로 단독 예능 프로그램의 주인공이 됐다. 29일 온라인동영상서비스(OTT) 티빙은 오리지널 예능 프로그램 ‘야구기인 임찬규’를 내년 1월 12일 선보인다고 밝히며 공식 예고편을 공개했다. ‘야구기인 임찬규’는 그라운드 위에서는 냉철한 승부사지만, 일상에서는 독보적인 입담과 엉뚱한 매력을 뽐내는 임찬규의 반전 일상을 담은 리얼 버라이어티 예능이다. 임찬규는 자신의 이름을 내걸고 프로그램의 전면에 나선다. 현역 야구선수가 은퇴 전 단독 예능을 선보이는 것은 KBO 역사상 처음이다. 공개된 예고편에는 임찬규뿐만 아니라 이정후(샌프란시스코 자이언츠), 박건우(NC 다이노스), 김서현(한화 이글스) 등 현역 야구선수들이 대거 등장해 기대감을 높였다. ‘야구기인 임찬규’는 단순한 일상 관찰을 넘어 페이크 다큐멘터리, 토크쇼, 버라이어티 등 매회 다른 형식을 도입해 임찬규의 다양한 매력을 담아낼 예정이다. 시즌 중에는 차마 시도하지 못했던 임찬규의 기상천외한 ‘버킷리스트’를 하나씩 실현해 나가는 과정이 담겨 팬들에게 색다른 재미를 선사할 것으로 보인다. 임찬규가 현역 최초 단독 예능의 주인공으로 낙점된 데에는 그의 독특한 캐릭터가 한몫했다. 그는 평소 “말을 안 하면 입에 가시가 돋는다”라고 할 정도로 남다른 입담을 자랑해왔다. 과거 ‘노는브로’, ‘유 퀴즈 온 더 블럭’ 등 예능 프로그램에 출연해 방송인 못지않은 순발력을 보여준 바 있다. 제작진은 “임찬규 선수는 이미 야구계에서 검증된 ‘예능 유망주’”라며 “특유의 긍정적인 에너지와 예측 불허한 입담이 기존 스포츠 예능과는 전혀 다른 신선한 재미를 선사할 것”이라고 발탁 배경을 밝혔다. 임찬규의 가치는 예능감뿐만 아니라 본업인 야구에서도 증명됐다. 그는 올해 KBO 정규리그에서 11승 7패, 평균자책점 3.03, 탈삼진 107개를 기록하며 소속팀 LG의 우승에 힘을 보탰다. 지난 2023년 LG의 29년 만의 통합 우승 당시에는 선발 마운드의 한 축을 맡아 결정적인 역할을 했다. 정규시즌 14승으로 국내 투수 다승 1위에 오른 그는 한국시리즈 우승 확정 후 뜨거운 눈물을 흘려 팬들에게 감동을 선사하기도 했다. 야구가 없는 비시즌 ‘스포츠 엔터테이너’로 변신한 임찬규가 야구에 목마른 팬들에게 시원한 웃음과 볼거리를 선사하며 겨울까지 ‘야구 열기’를 이어갈 수 있을지 관심이 쏠린다.

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.

서울 강남구가 겨울방학을 맞아 학생들이 우주와 미래 첨단 기술을 체험할 수 있는 프로그램을 마련했다. 강남구는 강남미래교육센터에서 1~2월 겨울방학 특강 프로그램과 목성탐사 겨울캠프를 운영한다고 28일 밝혔다. 겨울방학 특강 프로그램은 초등학생과 중학생 대상으로 2026년 1월 3일부터 2월 28일까지 진행된다. 디지털 트윈, 바이오 공학, 인공지능(AI) 로봇, AI 데이터 분석, 사이버 보안 등 미래 사회 핵심 기술을 주제로 총 18개 특별 강좌가 준비됐다. 주중에는 ▲픽시케이드 우주 프로젝트(화요일) ▲파일럿 아카데미(수요일) ▲AI 직업 발명소(목요일) ▲화성 착륙 챌린지(금요일) 등으로 운영된다. 주말에는 ▲휴머노이드의 비밀 ▲미래도시 디자이너 등 체험 중심의 프로그램이 진행된다. 수강 신청은 이달 30일부터 강남미래교육센터 홈페이지를 통해 가능하다. 우주를 주제로 한 집중 프로그램도 준비했다. 1월 27일부터 28일까지 우주과학 목성탐사 겨울캠프가 열리고, 초등학교 예비 5~6학년 60명을 대상으로 하는 비(非)숙박형 통학 캠프도 진행한다. 이 캠프는 경기도 양주 송암스페이스센터를 방문해 가상의 탐사 임무를 수행하며 협업과 문제 해결 중심의 학습을 경험하게 된다. 캠프 신청은 1월 6일 오전 10시부터 13일까지 센터 홈페이지에서 할 수 있다. 조성명 구청장은 “앞으로도 미래 사회를 이끌 인재 양성을 위한 과학·미래교육 프로그램을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

올해 미국프로야구 메이저리그(MLB) 월드시리즈 우승팀 로스앤젤레스(LA) 다저스는 시즌 초반 주력 선수 2명이 ‘황당한 사고’로 다치며 가슴을 쓸어내려야 했다. 연봉만 3040만 달러(약 439억원)에 달하는 다저스 주전 유격수 무키 베츠는 시즌 중이던 지난 5월 자택에서 화장실에 가다가 가구 모서리에 왼발을 찧었고, 통증으로 4경기나 그라운드에 나서지 못했다. 팀 동료 프레디 프리먼은 4월 자택 욕실에서 미끄러져 넘어지면서 오른쪽 발목을 다쳐 10일짜리 부상자 명단(IL)에 올랐다. 미국 스포츠매체 디애슬레틱은 28일(한국시간) 올해 빅리그에서 발생한 황당한 부상 사례를 소개하며 “1000명 이상의 선수가 뛰는 MLB에선 매년 수천건의 부상이 나온다”고 전했다. 미네소타 트윈스에서 시즌을 시작한 내야수 호세 미란다는 지난 4월 대형마트에서 쇼핑하다가 다친 후 시즌 전체를 망쳤다. 그는 선반 위에 있던 생수 더미를 들다가 놓쳤고, 이를 다시 잡으려다 왼손을 다쳐 4주짜리 IL에 올랐다. 이후 미란다는 빅리그 복귀 기회를 잡지 못하고 정규시즌 종료 후 방출됐다. 올해 필라델피아 필리스 마운드에 올랐던 왼손 투수 맷 스트람(현 캔자스시티 로열스)은 시즌 개막 직전 딸들에게 줄 장난감을 골판지 상자에 담다가 왼쪽 가운데 손톱이 찢어지면서 한동안 공을 던지지 못했고, 오른손 투수 잭 리텔(자유계약선수)은 탬파베이 레이스에서 뛰던 올스타 휴식기에 놀이터에서 아들을 쫓아가다가 철골에 부딪혀 이마에 큰 피멍이 든 모습으로 팀에 복귀했다. 이 밖에 마이애미 말린스의 왼손 투수 라이언 웨더스는 지난 6월 8일 탬파베이 레이스와 방문 경기를 앞두고 마운드 위에서 몸을 풀다가 포수가 던진 공에 머리를 맞고 쓰러졌다. 웨더스는 스스로 일어나 예정대로 선발 투수로 경기를 시작했으나, 평소보다 크게 떨어진 구속을 보이다 3이닝 만에 교체됐다.

서울 강남구가 겨울방학을 맞아 학생들이 우주와 미래 첨단 기술을 체험할 수 있는 프로그램을 마련했다. 강남구는 강남미래교육센터에서 1~2월 겨울방학 특강 프로그램과 우주과학 목성탐사 겨울캠프를 운영한다고 28일 밝혔다. 겨울방학 특강 프로그램은 초등학생과 중학생을 대상으로 2026년 1월 3일부터 2월 28일까지 진행된다. 디지털 트윈, 바이오 공학, 인공지능(AI) 로봇, AI 데이터 분석, 사이버 보안 등 미래 사회 핵심 기술을 주제로 총 18개 특별 강좌가 준비됐다. 주중에는 ▲픽시케이드 우주 프로젝트(화요일) ▲파일럿 아카데미(수요일) ▲AI 직업 발명소(목요일) ▲화성 착륙 챌린지(금요일) 등으로 운영된다. 주말에는 ▲휴머노이드의 비밀 ▲미래도시 디자이너 등 체험 중심의 프로그램이 진행된다. 수강 신청은 이달 30일부터 강남미래교육센터 홈페이지(future.gangnam.go.kr)를 통해 가능하다. 우주를 주제로 한 집중 프로그램도 준비했다. 1월 27일부터 28일까지 우주과학 목성탐사 겨울캠프이 열리고, 초등학교 예비 5~6학년 60명을 대상으로 하는 비숙박형 통학 캠프도 진행한다. 이 캠프는 경기도 양주의 송암스페이스센터 챌린저러닝을 방문해 가상의 탐사 임무를 수행하며 협업과 문제 해결 중심의 학습을 경험하게 된다. 캠프 신청은 1월 6일 오전 10시부터 13일까지 센터 홈페이지에서 할 수 있다. 조성명 강남구청장은 “앞으로도 미래 사회를 이끌 인재 양성을 위한 과학·미래교육 프로그램을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

서울 종로구는 지난 24일 구청사에서 ‘630년의 종로를 여는 날 : 종로학 개원제’를 열고 종로학 연구 추진을 공식 선언했다고 26일 밝혔다. 종로학은 종로가 지닌 시대적·지역적·문화적 특성을 융합적으로 분석하는 지역학이다. 종로구는 이를 통해 문화도시이자 학술 중심지로서 위상을 강화하고, 지역 현안 해결과 정책 연계를 도모할 방침이다. 연구는 이날 개소한 종로학센터(더케이트윈타워 10층)를 거점으로 추진된다. 종로의 정체성과 미래 비전을 체계적으로 탐구하고 이를 시민과 공유하고 알리는 데 주력한다. 이날 출범식과 연구위원 위촉에 이어 학술강연도 열렸다. 고려대학교와 성균관대학교 소속 연구진이 종로학의 학문적 의의와 연구 방향, 18~19세기 대학로 일대 주민의 생활사, 북촌의 역사적 가치와 종로학의 확장 가능성 등을 다뤘다. 앞서 종로구는 성균관대, 고려대 글로벌인문학연구원과 협력 네트워크를 구축하고, 종로학 추진 전담조직을 중심으로 연구 방향 설정과 중장기 과제를 논의해 왔다. 안대회 종로학센터장(성균관대 교수)은 “종로학을 통해 종로가 서울학을 넘어 한국학의 중요한 뿌리로 자리매김할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다. 정문헌 구청장은 “우리 동네를 연구하는 학문인 종로학이 주민의 삶을 더욱 풍요롭게 하는 토대가 되길 바란다”며 “주민과 함께 종로의 가치를 재발견하고 미래로 확산해 나가겠다”고 말했다.

내년 아시아쿼터 첫 도입을 앞두고 프로야구 10개 구단이 선수들과의 계약을 24일 완료했다. 10명 중 9명이 투수를 택하면서, 한국 선수들의 설 곳이 줄게 됐다. KIA는 이날 호주 출신 내야수 제리드 데일(25)과 아시아 쿼터 계약을 맺었다고 발표했다. 데일은 호주 국가대표 출신으로 호주 리그와 미국 프로야구 마이너리그에서 주로 뛰었다. 올해 일본 프로야구 오릭스 2군에서 41경기에 출전해 타율 0.297, 2홈런, 14타점을 기록했다. 자유계약선수로 이적해 두산 유니폼을 입은 유격수 박찬호의 공백을 메울 것으로 보인다. KIA가 이날 계약을 마치면서 10개 구단의 아시아쿼터 영입도 마무리됐다. 10명 중 7명의 선수가 일본 출신이었으며, 2명은 호주, 1명은 대만 출신이다. 기아를 제외하고 9명 모두가 투수였다. 2025시즌 통합 챔피언 LG 트윈스는 호주 출신 왼손 투수 라클란 웰스(28)와 계약했다. 올 시즌 키움 히어로즈의 부상 대체 외국인 투수로 뛰면서 4경기에 등판해 1승 1패 평균자책점 3.15로 활약했다. 한화 이글스는 대만 국가대표 출신인 왼손 투수 왕옌청(24)과 계약했다. 올해 일본프로야구 2군에서 22경기를 뛰며 10승 5패 평균자책점 3.26을 기록했다. 정규시즌 3위 SSG 랜더스는 2012~2023년 일본프로야구 소프트뱅크 호크스에서 통산 66승 48패 평균자책점 3.33을 기록한 베테랑 투수 오른손 투수 다케다 쇼타(32)를 택했다. 이밖에 4위 삼성 라이온즈는 우완 투수 미야지 유라(26)를, 5위 NC 다이노스는 일본프로야구 1군 19경기 출전 경험이 있는 오른손 투수 토다 나츠키(25)를, 6위 kt wiz는 k일본 독립리그에서 주로 뛰었던 스기모토 고우키(25), 7위 롯데 자이언츠는 일본 출신 투수 교야마 마사야(27)를 영입했다. 9위 두산은 불펜 투수 다무라 이치로(31), 10위 키움은 불펜 가나쿠보 유토(26)를 각각 뽑았다. 아시아쿼터는 한국야구위원회(KBO) 이사회가 올해 1월 첫 도입한 제도다. 각 구단은 내년 시즌부터 직전 또는 해당 연도 아시아리그(호주 포함)에서 뛰었던 한 명의 아시아 국적 선수를 영입할 수 있다. 아시아쿼터 제도를 도입하면서 선발 로테이션 세 자리를 외국인 선수가 꿰찰 수 있게 되면서 한국 투수들의 입지도 좁아질 전망이다.

올해 프로야구가 시즌 역대 최다 관중 기록을 세운 가운데 경기일 야구장 인근 외식업 매출이 경기가 없는 날보다 최대 19% 증가한 것으로 나타났다. 상위권 성적을 거둔 팀을 중심으로 관중 유입이 늘면서 지역 상권 매출도 함께 확대된 것으로 분석됐다. 22일 한국신용데이터(KCD)가 올해 KBO 프로야구 정규시즌(3월 22일~10월 4일) 동안 전국 9개 야구장 반경 1.5㎞ 이내 외식업 사업장의 카드 매출을 분석한 결과, 홈경기 기간 일평균 매출은 원정경기 기간 대비 평균 7.1% 증가했다. 단일 구단이 홈팀인 구장은 원정경기 기간에 해당 구장에서 경기가 열리지 않는 점을 고려해 비교했다. 구장별로는 부산 사직구장의 매출 증가율이 19.0%로 가장 높았고, 창원(11.4%), 대전(6.9%), 고척(5.1%), 문학(4.2%), 수원(3.4%) 순으로 나타났다. 광주구장은 홈경기 기간 평균 매출이 0.01% 감소했는데, 조사 대상 구장 가운데 유일하게 전년 대비 일평균 관중 수가 줄어든 곳이다. 창원구장은 홈경기일 평균 매출이 10.1% 늘어 증가 폭이 가장 컸다. 사직(2.5%), 수원(2.4%), 고척(1.2%), 대전(0.9%)도 소폭 증가했으나, 문학(-1.3%)과 광주(-3.7%)는 감소했다. 업종별로는 흥행팀 홈구장을 중심으로 경기일 효과가 뚜렷했다. 프로야구 우승팀 LG트윈스의 홈구장인 서울 잠실구장 인근에서는 중식 전문점(62.5%), 분식점(57.5%), 국·탕·찌개 전문점(49.6%) 매출이 비경기일보다 크게 늘었다. 19년 만에 한국시리즈에 진출한 한화이글스의 홈구장인 대전구장에서도 국·탕·찌개 전문점 매출이 경기일에 약 두 배로 증가하는 등 상권 활성화 효과가 두드러졌다.

이재용 삼성전자 회장이 22일 반도체 연구개발(R&D) 단지인 삼성전자 기흥캠퍼스와 화성캠퍼스를 연이어 방문하며 반도체 기술 경쟁력을 점검하고 ‘과감한 혁신과 투자’를 강조했다. 이 회장은 이날 경기 용인 기흥캠퍼스에 위치한 ‘NRD-K’를 방문해 R&D 시설 현황과 메모리·파운드리·시스템 반도체 등의 기술 경쟁력을 살펴봤다. NRD-K는 삼성전자가 미래 반도체 기술 선점을 위해 건설 중인 최첨단 복합 R&D 단지로, 10만 9000㎡(약 3만 3000평) 규모의 초대형 연구 시설이다. 이곳은 미세 공정 연구, 첨단 반도체 설계 및 양산에 최적화된 상징적인 공간으로 여겨진다. 이 회장은 뒤이어 화성캠퍼스를 방문해 ‘디지털 트윈’과 로봇을 적용한 제조 자동화 시스템을 살피고 인공지능(AI) 활용 현황도 점검했다. 디지털 트윈은 실제 공장과 장비 등을 가상 환경에 동일하게 구현한 시스템이다. 이 회장의 화성캠퍼스 방문에는 전영현 디바이스솔루션(DS)부문장과 송재혁 DS부문 최고기술책임자(CTO) 등 반도체 분야 주요 경영진이 함께 참석해 반도체 산업의 미래 전략을 논의했다. 이후 이 회장은 고대역폭메모리(HB M)와 10나노 6세대 D램(D1c), 10세대 낸드플래시(V10) 등 최첨단 반도체 제품 사업화에 기여한 개발·제조·품질 분야 직원들과 간담회를 가졌다. 이 회장은 직원들의 현장 의견을 경청한 뒤 “과감한 혁신과 투자로 본원적 기술 경쟁력을 회복하자”고 말한 것으로 전해졌다. 이 회장이 지난 15일 미국 출장에서 귀국한 뒤 약 일주일만의 공식 행보로 반도체 시설을 방문한 것은 최근 실적이 개선된 반도체 부문 임직원들을 독려하기 위한 것으로 풀이된다. 이 회장이 NRD-K를 찾은 것은 지난 2023년 10월 건설 현장을 점검차 방문한 이후 2년 2개월 만이다. 삼성전자의 반도체 담당인 DS부문의 실적은 올해 상반기 바닥을 찍었다가 3분기부터 글로벌 슈퍼 사이클에 올라타며 상승곡선을 그리고 있다. 이날 삼성전자는 사내망을 통해 하반기 성과급의 일종인 ‘목표달성 장려금’(TAI) 지급률을 공지했다. 올해 상반기 TAI가 월 기본급의 25%에 불과했던 메모리사업부는 실적 향상으로 100%가 책정됐다. 하반기에 갤럭시Z 폴드와 플립7을 성공적으로 출시한 모바일경험(MX) 사업부는 75%가 책정됐다. 또 디바이스경험(DX)부문에선 영상디스플레이(VD)·생활가전사업부에는 각각 37.5%의 TAI가 공지됐다.

프로야구 LG 트윈스가 자유계약선수로 풀린 베테랑 투수 장시환(38)과 포수 김민수(34)를 영입했다고 22일 밝혔다. 장시환은 2007년 신인 드래프트 2차 1라운드 전체 2순위로 현대 유니콘스에 입단했다. 이후 히어로즈, kt 위즈, 롯데 자이언츠를 거쳐 한화 이글스에서 뛰었다. 프로 통산 성적은 416경기 29승 74패 34세이브 35홀드 평균자책점 5.31이다. 다만 올해는 1군에서 한 경기도 뛰지 못하고 방출됐다. 선수 생활을 마감할 것 같았던 장시환이 새 소속팀을 찾으면서 왕년의 왕조 현대의 추억도 계속 이어지게 됐다. 현대는 모기업이 어려움을 겪으면서 야구단을 포기했고 히어로즈 구단이 인수했다. 당시 현대 소속이었던 오재일(39)과 정훈(38), 황재균(38)마저 올해 시즌을 끝으로 은퇴하면서 프로야구에서는 현대의 역사가 사라지는 듯했으나 장시환이 선수 생활을 연장하면서 명맥이 남게 됐다. 김민수는 2014년 신인 드래프트 2차 2라운드 24순위로 한화에 입단해 2017년부터는 삼성 라이온즈에서 뛰었다. 1군 통산 성적은 160경기 타율 0.198 4홈런 27타점이다. LG는 “장시환은 경험이 풍부한 베테랑으로 투수진 강화에 도움이 될 것이며, 김민수는 안정된 수비로 포수진에 힘을 보탤 것”이라며 “두 선수 모두 성실함을 바탕으로 좋은 모범이 될 것”이라고 기대감을 나타냈다.

사직·창원 등 홈구장 매출 증가외식업 중심 경기일 효과 뚜렷올해 프로야구가 시즌 역대 최다 관중 기록을 세운 가운데 경기일 야구장 인근 외식업 매출이 경기가 없는 날보다 최대 19% 증가한 것으로 나타났다. 상위권 성적을 거둔 팀을 중심으로 관중 유입이 늘면서 지역 상권 매출도 함께 확대된 것으로 분석됐다. 22일 한국신용데이터(KCD)가 올해 KBO 프로야구 정규시즌(3월 22일~10월 4일) 동안 전국 9개 야구장 반경 1.5㎞ 이내 외식업 사업장의 카드 매출을 분석한 결과, 홈경기 기간 일평균 매출은 원정경기 기간 대비 평균 7.1% 증가했다. 단일 구단이 홈팀인 구장은 원정경기 기간에 해당 구장에서 경기가 열리지 않는 점을 고려해 비교했다. 구장별로는 부산 사직구장의 매출 증가율이 19.0%로 가장 높았고, 창원(11.4%), 대전(6.9%), 고척(5.1%), 문학(4.2%), 수원(3.4%) 순으로 나타났다. 광주구장은 홈경기 기간 평균 매출이 0.01% 감소했는데, 조사 대상 구장 가운데 유일하게 전년 대비 일평균 관중 수가 줄어든 곳이다. 전년과 비교하면 창원구장은 홈경기일 평균 매출이 10.1% 늘어 증가 폭이 가장 컸다. 사직(2.5%), 수원(2.4%), 고척(1.2%), 대전(0.9%)도 소폭 증가했으나, 문학(-1.3%)과 광주(-3.7%)는 감소했다. 업종별로는 흥행팀 홈구장을 중심으로 경기일 효과가 뚜렷했다. 프로야구 우승팀 LG트윈스의 홈구장인 서울 잠실구장 인근에서는 중식 전문점(62.5%), 분식점(57.5%), 국·탕·찌개 전문점(49.6%) 매출이 비경기일보다 크게 늘었다. 19년 만에 한국시리즈에 진출한 한화이글스의 홈구장인 대전구장에서도 국·탕·찌개 전문점 매출이 경기일에 약 두 배로 증가하는 등 상권 활성화 효과가 두드러졌다.

흥행몰이를 이어가는 프로야구가 2026 시즌에는 3월 28일에 개막해 팀당 144경기, 총 720경기의 장기 레이스를 펼친다. 한국야구위원회(KBO)는 19일 2025시즌 최종 팀 순위 상위 5개 팀의 홈 경기로 편성된 개막전을 시작으로 2026 KBO 정규시즌 일정을 발표했다. 서울 잠실구장에서 kt 위즈와 LG 트윈스가 맞붙고 대전 한화생명 볼파크에서는 키움 히어로즈와 한화 이글스가 격돌한다. 인천 SSG 랜더스필드(KIA 타이거즈-SSG 랜더스), 대구 삼성라이온즈파크(롯데 자이언츠-삼성 라이온즈), 창원 NC파크(두산 베어스-NC 다이노스)에서도 개막 2연전이 펼쳐진다. 잠실에서는 김현수의 전 소속팀과 현 소속팀이 맞붙는 ‘김현수 더비’로 열린다. 2018년부터 올해까지 LG에서 뛰고 2025년 한국시리즈 최우수선수에 오른 김현수는 지난달 kt와 3년 총 50억 원에 자유계약선수(FA) 계약을 했다. 삼성으로 돌아간 최형우는 4월 7∼9일 광주에서 정들었던 KIA 팬, 동료와 맞대결을 펼친다. 두산 베어스와 FA 계약한 박찬호는 4월 17∼19일 잠실에서 KIA와 첫 맞대결을 벌인다. 어린이날 경기는 격년제 편성 원칙에 따라 잠실(두산-LG), 인천(NC-SSG), 수원(롯데-kt), 광주(한화-KIA), 대구(키움-삼성)에서 열린다. 올스타전은 7월 11일에 개최되며 올스타전 휴식 기간은 7월 10일부터 15일까지 6일로 정했다. 정규시즌 후반기는 7월 16일부터 4연전으로 시작한다. 9월 6일까지 팀당 135경기를 우선 편성했으며 미편성한 45경기(팀당 9경기)는 우천 등으로 취소되는 경기와 함께 추후 편성할 예정이다.

2020년 두산 베어스의 가을을 화끈하게 책임졌던 크리스 플렉센(31)이 다시 두산으로 돌아왔다. 잭 로그(29)는 올해에 이어 내년에도 두산과 함께한다. 두산은 18일 플렉센을 재영입했다고 밝혔다. 6년 만의 복귀로 총액 100만 달러에 계약했다. 미국 출신 우완투수인 플렉센은 2020시즌 두산에서 21경기에서 8승 4패 평균자책점 3.01을 기록했다. 특히 LG 트윈스와 준프레이오프 1차전에서 6이닝 11탈삼진 무실점으로 1차전 최우수선수(MVP)에 선정된 것을 시작으로 kt 위즈와의 플레이오프에서도 1차전 MVP와 시리즈 MVP를 수상하며 강한 인상을 남겼다. 이후 미국 프로야구 메이저리그(MLB)에 진출해 5시즌 동안 147경기 32승 39패 평균자책점 4.48로 ‘역수출 신화’의 주인공이 됐다. 미국에서는 시애틀 매리너스, 콜로라도 로키스, 시카고 화이트삭스, 시카고 컵스에서 활약했다. 두산은 “플렉센은 최고 시속 152㎞의 속구는 물론 커브, 커터 등 타자와 싸울 수 있는 무기가 다양한 선발 자원”이라며 “2020년 포스트시즌 5경기에서 32개의 탈삼진을 기록한 구위가 여전함을 확인했다”고 밝혔다. 플렉센은 “두산에 다시 합류해 팬들 앞에서 투구하게 돼 정말 설렌다”면서 “팀이 가을야구 진출을 넘어 우승까지 노리는 데 보탬이 되겠다”고 밝혔다. 로그와는 총액 110만 달러에 재계약했다. 미국 출신 좌완투수인 그는 올해 30경기에 등판해 10승 8패 1홀드 평균자책점 2.81을 기록했다. 두산은 “로그는 리그 적응 기간을 거친 뒤 수준급 성적을 냈다. 특히 후반기 ERA 2.14는 해당 기간 좌완 1위에 해당한다”면서 “기량은 물론 클럽하우스 내에서의 태도 역시 리그에서 손꼽힐 만한 자원으로 평가했다”고 설명했다. 로그는 “2026년에도 두산 유니폼을 입게 돼 정말 기쁘다. 한국으로 돌아가 시즌을 시작할 날이 벌써 기대된다. 팬분들을 만날 내년 봄까지 준비를 잘하겠다”고 밝혔다.