체계적 이력관리와 품질 안전 시스템으로 식품 신뢰도 제고 건강식품 기업 (주)네이처가든이 식품이력추적관리 유공 표창을 수상했다. 이번 표창은 식품이력추적관리제도의 안정적 정착과 운영 활성화에 기여한 기업을 대상으로 수여되는 것으로, 네이처가든은 체계적인 이력관리와 품질 안전 관리 역량을 인정받아 수상 기업에 이름을 올렸다. 식품안전정보원(원장 이재용)은 매년 식품이력추적관리제도 발전 유공 표창 기업 및 담당자를 선정해 표창을 수여한다. 올해 수여식은 12월 10일 서울 소공동 식품안전정보원에서 개최됐다. 식품이력추적관리제도는 식품의 제조·가공·유통·판매 전 과정을 기록·관리해 소비자가 보다 안전하게 식품을 선택할 수 있도록 돕고, 위해 발생 시 원인 추적과 신속한 회수를 가능하게 하는 제도다. 이 제도는 소비자 알권리 보장과 식품 안전성 강화를 목적으로 운영되며, 국내 식품 안전 관리 체계의 핵심 제도로 평가받는다. 이번 표창은 단순한 제도 참여를 넘어, 실질적인 이력관리 운영 수준과 현장 적용 성과를 기준으로 선정됐다는 점에서 의미가 크다. 네이처가든은 제품별 이력 정보의 체계적 관리, 원료 입·출고 및 제조 이력 전산화, 유통 단계까지 연계된 관리 체계를 구축해 식품 안전성과 투명성을 지속적으로 강화해 왔다. 특히 네이처가든은 이력추적관리번호의 정확한 등록·표기, 위해 발생 시 신속한 대응이 가능한 내부 프로세스, 소비자에게 명확한 정보를 제공하는 관리 시스템을 통해 품질 리스크를 사전에 최소화하는 구조를 운영하고 있다는 점이 이번 수상의 주요 배경으로 평가된다. 네이처가든 관계자는 “이번 표창은 식품 안전과 품질 관리를 기업의 핵심 가치로 삼아온 노력이 공식적으로 인정받은 결과”라며 “앞으로도 식품이력추적관리제도의 취지에 맞게 소비자가 신뢰할 수 있는 제품 환경을 만드는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, (주)네이처가든은 프리미엄 홍삼 브랜드 ‘정원삼’, 건강식품 브랜드 ‘뉴트리가든’, 가성비 영양제 브랜드 ‘뉴트리가든핏’ 등을 운영하고 있는 종합 헬스푸드 기업이다. 이 기업은 원료 관리부터 제조, 유통에 이르기까지 정직한 품질 관리와 안전 중심 경영을 바탕으로 국내외 시장에서 신뢰를 쌓아가고 있다. 이번 수상을 계기로 네이처가든은 식품 안전 관리 체계를 한층 고도화하고, 이력 기반 품질 관리 역량을 지속적으로 강화해 나갈 계획이다.

시석중 이사장 “보증 지원을 넘어 중기와 소상공인의 든든한 동반자 될 것” 경기신용보증재단(경기신보)은 어려운 경제 여건 속에도 기술력과 혁신 역량을 바탕으로 위기를 기회로 바꿔온 ‘강소기업’ 10곳을 30일 선정했다고 밝혔다. 재단은 폐업과 위기, 생존의 두려움이라는 상황 속에서 묵묵히 경쟁력을 키워온 사례를 발굴·조명함으로써, 중소기업과 소상공인에 대한 인식을 개선하고 현장에 실질적인 격려와 자신감을 알리기 위해 경기도 강소기업 선정을 추진했다. 강소기업 선정은 단순한 매출 규모나 일시적인 성과가 아닌, 기술·제품 경쟁력과 지속적인 연구개발 및 혁신 노력, 경영 안정성과 성장 가능성, 지역경제 기여도 등을 종합적으로 고려해 이뤄졌다. 재단은 인증 유형을 수출형·기술형·혁신형·소상공인형 등 4개 분야로 구분했다. 수출형은 글로벌 시장에서 경쟁력을 인정받고 있는 기업을, 기술형은 독자적인 기술력과 지속적인 연구개발 투자를 이어온 기업을, 혁신형은 경영관리와 조직 운영 전반에서 변화를 이끌어온 기업을, 소상공인형은 규모는 작지만 안정적인 매출 성장과 지속 가능한 사업 기반을 구축한 기업을 중심으로 선정했다. 경기신보는 단순히 ‘잘 버틴 기업’이 아니라, 스스로의 경쟁력을 점검하며 미래를 준비해 온 기업을 선정했다고 설명했다. 선정 기업은 기술 고도화, 품질 개선, 신규 시장 개척, 조직 혁신 등을 지속해 왔다. 경기신보는 선정된 강소기업을 대상으로 보증 우대와 맞춤형 홍보, 성장 단계별 정책 연계 등 후속 프로그램을 체계적으로 추진할 계획이다. 또 선정된 강소기업 10곳의 도전과 성장 과정은 재단 수원 본점 4층에 조성된 ‘경기신용보증재단 강소기업 명예의 전당’에 헌정된다. 시석중 경기신보 이사장은 “요즘처럼 ‘어렵다’는 말이 일상이 된 시기일수록, 위기를 극복하고 성장 발전해 온 기업의 이야기가 더 큰 의미를 갖는다”며 “이번 강소기업 선정은 중소기업과 소상공인이 여전히 가능성과 힘을 가지고 있다는 사실을 사회에 알리고, 현장에서 애써온 기업에 대한 인식 개선과 위상 강화를 위한 것”이라고 말했다. 그는 “경기신보는 앞으로도 보증 지원을 넘어, 도내 중소기업과 소상공인의 가치를 알리고 함께 성장하는 든든한 동반자로서의 역할을 강화해 나가겠다”고 덧붙였다.

경기도의회 건설교통위원회 김성수 의원(더불어민주당, 안양1)이 ‘2025년 행정사무감사 우수 의원’으로 선정됐다. 이로써 김 의원은 2024년에 이어 2년 연속 우수 의원 선정이라는 값진 성과를 거두었다. 경기도의회는 매년 행정사무감사 결과를 종합 평가하여 우수 의원을 선정한다. 김 의원은 도민의 일상생활 속 어려움과 행정의 문제점을 발굴하고, 건설·교통 분야의 구체적인 미비점을 지적하고 적극적으로 대안을 제시한 점에서 높은 평가를 받았다. 특히 ▲시내버스 서비스 품질을 저하시키는 무단 결행 문제 해결 방안 ▲차고지와 기·종점의 거리가 먼 시내버스에 대한 운행 여건 개선 ▲개인택시와 마을버스 업계가 겪고 있는 어려움과 해소 방안 ▲위례과천선 및 서울서부선의 안양 연장 방안 ▲민자 고속화도로에 졸음쉼터 등 휴게 공간 설치 필요성 등을 집중적으로 지적하며, 도민의 삶의 질과 직결된 교통 복지 향상을 위해 전방위적인 의정 활동을 펼쳤다. 김성수 의원은 “의정 활동의 꽃이라 불리는 행정사무감사에서 2년 연속 우수 의원으로 선정되어 큰 자부심과 함께 무거운 책임감을 느낀다.”는 수상 소감을 밝혔다. 이어 김 의원은 “제11대 도의원 임기를 마치는 순간까지 1420만 경기도민 목소리 하나하나에 귀 기울이며 생활 속 불편을 해결하는 민생 정치를 실천하겠다.”는 의지를 밝혔다.

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.

경기도의회 농정해양위원회 이동현 위원(더불어민주당, 시흥5)은 지난 26일 해양·농정 전반의 구조적 문제를 세밀하게 점검한 공로를 인정받아 ‘2025년 경기도의회 행정사무감사 우수의원상’을 수상했다. 이동현 의원은 이번 행정사무감사에서 지역 현안을 도정의 구조적 과제로 끌어올리는 정책 감사를 통해, 지적에 머무르지 않고 실질적인 대안 제시에 집중했다는 평가를 받았다. 특히 거북섬 마리나 활성화와 관련해 “선석 임대에 머무는 현재 구조로는 해양관광 거점으로 성장할 수 없다”며, 시흥·화성·평택을 연계한 체류형 해양레저 관광 전략 수립을 촉구했다. 또한 시화방조제로 인해 바다로 직접 진출하지 못하는 구조적 한계를 지적하며, 수로 활용과 항로 개방을 통한 실질적인 마리나 기능 회복이 필요하다고 강하게 강조했다. 농식품 분야에서는 K-푸드 세계 확산 흐름에 비해 경기도의 수출 전략이 소극적이라는 점을 짚었다. 이 의원은 수출 품목의 편중과 해외시장 개척 예산 축소 문제를 지적하며, 전략 품목 발굴·수출국 다변화·중장기 수출 로드맵 마련 등 보다 공격적인 정책 전환을 주문했다. 기후·환경 분야에서는 농업 부산물 업사이클링 정책을 사례로 들며, 탄소중립을 목표로 한 정량적 성과 관리와 지역 순환형 모델 구축 필요성을 제기했다. 또한 공공 농산물 유통 플랫폼 ‘마켓경기’에 대해서는 할인 중심 운영에서 벗어나 품질 신뢰와 브랜드 중심의 고급화 전략으로 전환해야 한다고 강조했다. 이와 함께 농업기술원 감사에서는 농식품 가공기술 R＆D 성과가 농가 소득으로 이어지지 못하는 구조적 한계를 지적하며, 기술 개발 이후 실증·보급·홍보로 이어지는 후속 지원 체계 강화를 요구했다. 곤충산업에 대해서도 예산 축소와 산업 정체를 문제 삼으며 중장기 육성 전략 재정비 필요성을 제기했다. 마지막으로 축산동물복지국 감사에서는 유기동물 급증 문제를 ‘사후 보호’가 아닌 ‘발생 예방’ 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 마당견 출산, 들개화 등 구조적 원인을 짚고 불임수술 지원 확대와 입양 정책 현실화를 주문하며, 예방 중심 정책 전환의 필요성을 분명히 했다. 이동현 의원은 “행정사무감사는 도민의 삶과 직결된 정책이 현장에서 제대로 작동하는지를 점검하는 과정”이라며, “앞으로도 경기바다, 농업, 동물복지 등 현장의 목소리를 정책과 예산에 끝까지 반영하는 감사를 이어가겠다”고 밝혔다.

순천시 공식 사회관계망서비스(SNS)가 시민 생활 정보와 시정 소식을 빠르게 전달하는 소통 창구로 자리매김하며 이용자들로부터 높은 만족도를 얻고 있는 것으로 나타났다. 시는 지난 15일부터 24일까지 SNS 이용자 3000여명을 대상으로 만족도 조사를 실시한 결과 응답자의 89.7%가 ‘매우 만족’ 또는 ‘만족’이라고 답했다. 특히 콘텐츠 품질에 대한 평가는 더욱 긍정적으로 나타났다. 시민과의 소통 부문과 정책 이해도 향상 부문에서는 만족도가 각각 94%에 달했다. 신속하고 정확한 정보 전달과 친근한 소통 방식 등이 주요 만족 요인으로 꼽혔다. 가장 선호하는 콘텐츠로는 짧고 쉬운 영상으로 시정을 알리는 ‘순천1분컷’(28%)이 1위를 차지했다. 시정 주요 일정을 한눈에 보여주는 ‘순케줄러’(24%)가 뒤를 이었다. 이용자들은 “타 지자체보다 트렌디하고 실생활에 유익한 영상이 많아 유용하다”는 의견을 남겼다. 시 관계자는 “이번 만족도 조사에서 제시된 시민 의견을 적극 반영해 더 빠르고, 더 정확하고, 더 친근한 순천시 SNS 채널로 발전시켜 나가겠다”며 “구독을 통해 생활 정보와 시정 소식을 놓치지 않길 바란다”고 밝혔다. 현재 시는 인스타그램(@suncheonsi), 유튜브(순천시), 페이스북(순천시) 등 8개의 SNS 플랫폼을 운영하고 있다. 시는 최근 홍보 트렌드인 숏폼 콘텐츠를 적극 활용해 복잡한 정책을 이해하기 쉽게 전달하는 데 주력한다.

경기도의회 김성수 의원(더불어민주당, 안양1)이 26일 경기도의회 대회의실에서 열린 대한민국시도의회의장협의회 주관 ‘제17회 우수의정대상’ 시상식에서 우수의정대상을 수상하며 임기 내내 쉼 없이 펼쳐온 도민 중심의 열정적인 의정활동 공로를 인정받았다. 제11대 경기도의회 후반기 건설교통위원회 위원으로 활동 중인 김 의원은 지난 한 해 동안 건설·교통·철도·물류는 물론 문화와 경제까지 도민 실생활과 밀착된 현안 해결에 앞장섰다. 먼저, 김 의원은 도민의 삶의 질을 개선하고 ‘도민이 안전한 경기도’를 만들기 위한 입법 활동에 매진해 건설교통 분야에서 의미 있는 3개 조례를 대표 발의했다. 특히, 지상 철도로 인해 소음·진동 등 불편을 겪는 도민들을 위해 「경기도 철도지하화사업기금 설치 및 운용에 관한 조례」를 전국 최초로 대표 발의한 것은, 철도 지하화의 안정적인 재정 기반을 마련했다는 점에서 혁신적인 입법 사례로 꼽힌다. 또한, 김 의원은 대집행부 질문과 행정사무감사를 통해 경기도정의 사각지대를 짚어내고 실질적인 개선책을 끌어냈다. 먼저, 대집행부 질문에서는 ▲철도지하화사업의 성공적인 추진과 조속한 철도지하화사업기금 조성 필요성 ▲교통약자 특별교통수단 수도권 광역이동서비스의 개선 필요성 ▲안양천 지방정원 조성사업에 대한 경기도 차원의 적극 지원 필요성 ▲지역 주민들의 의견을 반영한 도시형 폐교의 활용 필요성 등을 지적하며 경기도와 경기도교육청에 1420만 경기도민의 민생을 위해 꼭 필요한 현안을 짚었다. 행정사무감사에서도 활약은 이어졌다. 김 의원은 ▲자전거 안전교육 활성화를 위한 경기도의 예산 지원 필요성 ▲시내버스 공공관리제 시대에 걸맞은 경기도 시내버스 서비스 품질 적극 관리 ▲위례과천선 안양 연장, 서울 서부선 안양 연장을 통한 안양권 철도교통 인프라 확충 ▲경기도 차원의 마을버스·개인택시 지원 필요성 등을 지적하며 건설교통위원회 위원으로서 1420만 경기도민의 이동권 보장과 56만 안양시민의 교통 복지 향상을 위해 정책적 역량을 집중했다. 김 의원은 “큰 상을 준 최호정 대한민국시도의회의장협의회 회장과 관계자분, 그리고 변함없는 지지를 보내주는 1420만 경기도민과 56만 안양시민께 깊이 감사드린다”고 소감을 밝혔다. 그는 “현장의 목소리를 정책에 담아내는 것이 도의원의 본분”이라며, “도민 여러분의 생활 속 어려움을 해결하는 ‘생활정치’를 2026년 임기 마지막 날까지 쉼 없이 이어가겠다”는 포부를 덧붙였다.

삼성물산, 차세대 주거 모델 선봬hy, 부설연구소서 균주 연구 활발 KB국민카드, 디지털 혁신에 속도영남이공대, 학생 중심 경영 강화 아파트 부문 1위 ‘삼성물산’삼성물산이 29일 한국생산성본부가 발표한 ‘2025 NCSI(국가고객만족도)’ 조사에서 아파트 부문 28년 연속 1위를 차지했다. 최근 삼성물산은 거주자가 라이프스타일에 맞춰 주거 공간을 자유롭게 디자인할 수 있는 차세대 주거 모델 ‘넥스트홈’을 선보였다. 앞서 지난해에는 기존 홈 플랫폼 ‘홈닉’을 업그레이드한 ‘홈닉 2.0’을 론칭했다. 홈닉 2.0은 관리비 및 월세 납부 등 결제 기능은 물론, 가전과 IoT 기기를 통합 제어하는 ‘매터’(Matter) 기술을 도입해 완결형 홈 플랫폼을 구현하는 입주민 생활 밀착형 서비스다. 아울러 삼성물산은 주거성능연구소를 설립해 결로, 소음, 누수 등 하자 최소화를 위한 공법 개발에 매진해 왔다. 시공 단계부터 엄격한 품질 기준을 적용하는 ‘품질실명제’와 ‘품질시연회’ 등이 대표적이다. 층간소음 해결에도 적극적이다. 건설업계 처음으로 설립된 층간소음연구소는 재료와 구조, 신공법을 망라한 종합 솔루션을 확보했다. 고객 서비스 브랜드 ‘헤스티아’ 역시 진화를 거듭하고 있다. AI 기반의 이미지 분석 기술을 도입한 ‘헤스티아 2.0’ 앱을 통해 입주민의 AS 요청을 실시간으로 분류하고 엔지니어를 배정함으로써 서비스 만족도를 높이고 있다. 우유·발효유 부문 1위 ‘hy’hy가 2025 NCSI 조사에서 우유·발효유 부문 1위에 올랐다. 1997년 조사 시작 이래 28년 연속 수상이다. hy의 경쟁력은 1976년 설립한 기업 부설 연구소에서 나온다. 50년 넘게 축적한 연구 노하우를 바탕으로 현재 전체 연구 인력의 90%가 석박사급으로 구성돼 있다. 이들이 전 세계에서 수집한 5000여종의 균주 라이브러리는 hy만의 핵심 자산이다. 현재 120건 이상의 특허와 다수의 개별인정형 균주를 보유하고 있다. 최근 hy는 건강과 즐거움을 동시에 추구하는 ‘헬시플레저’ 열풍에 맞춰 당, 지방, 첨가물을 줄인 ‘로우스펙’(Low-Spec) 제품 개발에 집중하고 있다. 올해 출시한 ‘야쿠르트 XO’는 독자 발효공법(LF-7)을 통해 당과 지방을 0%로 낮췄다. 또한 스테디셀러 ‘윌’에 작약추출물을 더해 위 건강 케어를 강화한 ‘윌 작약’ 등 기능성 라인업을 고도화했다. 전국 단위 콜드체인망과 1만 1000여명의 ‘프레시 매니저’는 hy만의 차별화한 오프라인 경쟁력이다. 전동 카트 ‘코코’(CoCo)를 활용한 신선 배송은 물론, 3만여명의 홀몸노인을 정기 방문하며 고독사 예방 등 지역사회 안전망 역할을 하고 있다. 신용·체크카드 부문 1위 ‘KB국민카드’KB국민카드가 상품 경쟁력과 디지털 혁신을 결합해 고객 접점을 넓히고 있다. 지난해 4월 출시한 해외 특화 상품 ‘KB국민 트래블러스 체크카드’는 56종 통화 100% 환율 우대와 해외 이용 수수료 면제 등의 혜택을 제공한다. 최근에는 홍콩·마카오 에디션을 내놓으며 라인업을 강화했다. 일상 혜택을 담은 ‘위시(WE:SH) 카드’ 시리즈는 8종의 세분된 맞춤형 혜택을 통해 누적 가입자를 늘리는 등 생애주기별 필수 카드로 자리매김했다. KB국민카드의 디지털 전환 핵심인 ‘KB페이’는 가입자 1500만명을 돌파했다. 온오프라인 전 가맹점 결제는 물론, 타사 카드까지 통합 관리하는 ‘오픈페이’(Open Pay) 기능을 통해 범용성을 확보했다. 단순 결제를 넘어 개인 자산 관리(PFM)와 마이데이터 서비스, 모바일 학생증, 공공 서비스 알림 등 일상 밀접형 서비스를 결합해 금융과 생활의 경계를 허물었다는 평가다. KB국민카드는 소비자 보호를 위해 AI 모델을 활용한 ‘불완전판매 모니터링 자동화 시스템’을 전면 가동 중이다. 또한, 고객 패널 ‘이지토커’의 의견을 경영에 반영하고 있으며, 점자카드 도입 등 금융 취약계층을 위한 ESG 경영에도 앞장선다. 전문대학 부문 1위 ‘영남이공대학교’영남이공대학교는 매 학기 소통의 장을 정례화한다. 수렴된 의견은 ▲현장 중심 교육 강화 ▲최신 산업 트렌드 커리큘럼 개편 ▲취업 연계 프로그램 확대 등에 적극 반영한다. 이런 ‘학생 중심 경영’은 2023~2025학년도 3년 연속 신입생 100% 등록과 12년 연속 NCSI 전문대학 부문 1위라는 성과로 이어지고 있다. 최근 영남이공대는 재학생들의 진솔한 목소리를 대학 운영에 담기 위해 마련한 ‘총장 토크 콘서트’(미팅위크)를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 학생복지처 주관으로 지난 9월 8일부터 24일까지 총 9회에 걸쳐 진행된 이번 행사는 간호학과, 소프트웨어융합과 등 32개 학과(계열)에서 2100여명의 학생이 참여했다. 특히 학생들이 가장 편안하게 대화할 수 있는 점심시간을 활용해 조별로 자유롭게 의견을 나누는 방식으로 진행됐다. 이재용 영남이공대 총장은 이번 콘서트에서 학생들과 눈높이를 맞추며 대학 생활 만족도, 진로 준비의 어려움, 학과 교육환경 개선 등 실질적인 고민을 경청했다. 학생들은 평소 전하기 힘들었던 건의사항을 제안했으며, 대학 측은 이를 기록해 학사제도 개선과 복지시설 확충에 단계적으로 반영하기로 약속했다.

인공지능(AI)이 만든 동영상이 처음 알려진 건 8년 전. 2017년 미국 온라인 커뮤니티 레딧에 유명 연예인의 얼굴이 합성된 포르노 영상이 최초로 공개된 이후 무료 소프트웨어를 통해 누구나 AI 영상을 만들 수 있는 세상이 됐다. 유튜브에도 AI가 제작한 영상이 갈수록 많아지고 있다. 대부분은 조악해서 쉽게 구분되지만, 어떤 것들은 정교해서 깜빡 속기도 한다. 그래서 좀 미심쩍은 영상은 댓글을 보고 AI 여부를 확인한다. 영국 주간지 이코노미스트는 얼마 전 올해의 단어로 ‘슬롭’(slop)을 선정했다. 원래는 ‘오물’이란 뜻이지만, 최근 정보기술(IT) 업계에서는 ‘사람의 검토 없이 AI가 쏟아내는 저품질 콘텐츠’란 의미로 통용된다. 지난 27일 영국 가디언 보도에 따르면 영상 편집 플랫폼 카프윙이 집계한 결과 국가별 슬롭 조회수에서 한국이 총 84억 5000만 회로 1위였다. 한국보다 인구가 훨씬 많은 파키스탄(53억4000만 회), 미국(33억 9000만 회), 스페인(25억 2000만 회) 등을 제친 것이다. 슬롭이 ‘양치기 소년’처럼 콘텐츠의 신뢰도를 떨어뜨리고 창작 생태계를 왜곡시킨다는 비판도 있지만, AI 진화 과정의 필연적 성장통이라는 의견도 만만치 않다. 진짜 심각한 문제는 ‘유튜브 중독’일지 모른다. 슬롭을 많이 본다는 것은 그만큼 유튜브를 많이 본다는 의미다. 유튜브 빅데이터 분석 플랫폼 소셜러스가 분석한 ‘2023년 한국 유튜브 빅데이터 연간 분석 보고서’에 따르면 월간 사용자수는 전 국민의 83%에 해당하는 4319만명이다. 유력 정치인부터 평범한 시민에 이르기까지 많은 국민이 눈뜬 직후부터 잠들기 직전까지 유튜브를 끼고 살고 있다. 지금까지는 그나마 인간이 만든 영상에 빠져 있었다면, 미래에는 AI가 슬롭 수준을 뛰어넘어 감쪽같이 만든 콘텐츠를 보면서 도파민을 내뿜게 될지도 모른다. 그런 세상에서 인간은 얼마나 낭패스러울지 AI가 아닌 인간의 지능으로는 도저히 상상이 되지 않는다.

커피콩은 로스팅 시간이 길고 진하게 볶을수록 발암물질인 아크릴아마이드가 오히려 감소하는 것으로 나타났다. 강하게 볶아 탄 맛이 진한 커피에 발암물질이 많을 것이라는 일반적인 예상과는 정반대의 결과다. 아크릴아마이드는 고온에서 탄수화물과 아미노산이 반응해 생성되며, 국제암연구소가 인체 발암 추정 물질로 분류하고 있다. 29일 전북도보건환경연구원에 따르면 지난 1년 간 ‘원두커피 제조방식별 품질 특성’을 연구한 결과, 아크릴아마이드 성분은 로스팅 초기에 급증했다가 시간이 지날수록 감소하는 것으로 분석됐다. 함유량은 아메리카노-드립커피-콜드브루 순으로 낮았다. 전북지역 개인 로스터리 카페 20곳, 소규모 카페 10곳, 프랜차이즈 카페 5곳 등 35개업소에서 판매 중인 커피 91건을 대상으로 성분 분석을 실시한 결과다. 커피콩 로스팅 시간을 10단계로 나눠 분석한 결과, 아크릴아마이드는 4~5단계에서 기준치(800㎍/㎏) 이상 검출됐다. 아크릴아마이드는 커피콩을 230℃로 5분 34초 볶은 4단계에서 1442㎍ 검출됐다. 기준치보다 642㎍ 높다. 하지만 로스팅 시간이 더 긴 5단계(6분 54초)에서는 841㎍, 6단계(7분 41초)는 435㎍으로 급감했다. 마지막 10단계(12분 17초)에서는 159㎍까지 낮아졌다. 연구원은 커피콩을 볶는 시간이 길수록 아크릴아마이드가 열에 의해 공기 중으로 날아가기 때문에 로스팅을 강하게 한 커피에서 적게 나오는 것으로 분석했다. 전북도는 실험에서 도출된 로스팅 단계별 성분 함량 및 특성을 도내 카페들이 안전한 커피 제조 자료로 활용할 수 있도록 널리 알리기로 했다.

커피콩은 로스팅 시간이 길고 진하게 볶을수록 발암물질인 아크릴아마이드가 오히려 감소하는 것으로 나타났다. 강하게 볶아 탄 맛이 진한 커피에 발암물질이 많을 것이라는 일반적인 예상과 정반대의 결과다. 아크릴아마이드는 고온에서 탄수화물과 아미노산이 반응해 생성된다. 국제암연구소가 인체 발암 추정 물질로 분류하고 있다. 29일 전북도보건환경연구원에 따르면 ‘원두커피 제조방식별 품질특성’을 연구한 결과 아크릴아마이드 성분은 로스팅 초기에 급증했다가 시간이 지날수록 감소하는 것으로 분석됐다. 함유량은 아메리카노-드립커피-콜드브루 순으로 낮았다. 전북지역 개인 로스터리 카페 20개소, 소규모 영세카페 10개소, 프랜차이즈 카페 5개소 등을 대상으로 91번 검사를 실시한 결과다. 아크릴아마이드는 커피콩 로스팅 시간을 10단계로 나누어 분석한 결과 4~5단계에서 기준치(800㎍/㎏) 이상 검출됐다. 그러나 6단계에서는 최고치인 4단계에 비해 70%나 줄었다. 10단계는 89% 감소해 11%만 존재했다. 실제로 아크릴아마이드는 커피콩을 230℃로 5분 34초 볶은 4단계에서 1442㎍ 검출됐다. 기준치보다 642㎍ 높다. 하지만 5단계(6분 54초)에서는 841㎍, 6단계(7분 41초)는 435㎍으로 급감했다. 이어 7단계(9분 31초)에서 192㎍, 마지막 10단계(12분 17초)에서는 159㎍까지 낮아졌다. 로스팅 단계별 커피콩의 온도는 4단계 161.3℃, 6단계 177℃, 8단계 189.2℃, 10단계 195.5℃였다. 전북도보건환경연구원은 커피콩을 볶는 시간이 길수록 아크릴아마이드가 열에 의해 공기 중으로 날아가기 때문에 로스팅을 강하게 한 커피에서 적게 나오는 것으로 판단했다. 커피에 함유된 아크릴아마이드는 기준치보다 훨씬 적어 위해도가 높지 않은 것으로 분석됐다. 체중 66.83㎏인 사람이 발암물질이 가장 많이 함유된 4단계로 로스팅한 커피를 매일 6.06g씩 섭취해도 위해도는 4%에 지나지 않았다. 7단계로 로스팅 한 커피의 위해도는 0.5%에 불과했다. 이번 연구조사에서는 유기물이 불완전 연소할 때 나오는 벤조피렌(인체 발암물질 1군)이 검출되지 않았다. 커피콩을 볶는 온도가 230℃로 벤조피렌이 생성되는 300~600℃보다 낮기 때문으로 분석됐다. 전북도보건환경연구원 임병욱 연구사는 “과일 향이 느껴지는 고급 커피일수록 로스팅을 연하게 하는 경우가 많아 아크릴아마이드 함유량이 높을 가능성을 배제할 수 없다”면서 “이번 연구 결과 도내 조사 대상 카페의 모든 커피에서 기준치 이상의 발암물질은 검출되지 않았다”고 말했다. 커피콩의 로스팅 단계별 향기는 4단계 사과 향, 5단계 과일 향, 6단계 버터·팝콘·견과류 향, 8단계 캐러멜·초콜릿 향 등으로 분석됐다. 전북도는 로스팅 단계별 성분 함량 및 특성을 도내 카페들이 안전한 커피 제조 자료로 활용할 수 있도록 널리 알리기로 했다.

서울시 시민감사옴부즈만위원회는 국민권익위원회와 협업해 통합문화이용권(문화누리카드) 서비스를 개선해 취약계층의 불편을 해소하고 투명성을 높였다고 29일 밝혔다. 문화누리카드는 취약계층 문화 향유 기회를 늘리기 위해 이용자에게 연간 14만원을 지원하는 사업이다. 올해 서울에서 예산 612억원을 들여 43만 6000명을 지원했다. 그간 이용자 특성을 고려하지 못해 카드 이용에 불편이 발생하고 부정 사용을 막는 데 한계가 있다는 지적이 있었지만, 국가 차원의 사업인 만큼 서울시가 직접 개선하기에는 한계가 있었다. 이에 서울시는 권익위에 제도 개선 필요성을 전달했고, 권익위는 ‘통합문화이용권 이용자 권익보호 방안’을 마련해 문화체육관광부와 한국문화예술위원회에 권고했다. 권익위는 자동 재충전 제외 기준을 기존의 ‘전년도 전액 미사용자’에서 ‘2년 연속 전액 미사용자’로 변경하도록 했다. 전년도 지원금 전액 미사용자를 이듬해 자동 재충전 대상에서 제외하는 현행 기준은 고령자나 거동 불편자 등 취약계층의 카드 사용 접근성을 떨어뜨린다는 지적에 따른 조치다. 또 카드에 ‘문화누리’ 표시가 있어 사회적 취약계층임을 유추할 수 있게 한다는 지적에 따라 온라인 간편결제 서비스를 홍보하도록 했다. 부정 사용되는 일을 막기 위해서는 사업 지침에 국외 사용이 불가능하다고 명시하도록 했다. 또 연도별 부정 사용 신고 건수·적발 유형·조치 결과 등은 ‘부정행위 신고센터’ 누리집에 공개하도록 했다. 조덕현 서울시 시민감사옴부즈만위원회 위원장은 “중앙정부와 지방정부가 긴밀히 협력해 현장의 목소리를 실질적인 제도개선으로 이어간다는 것은 의미 있는 일”이라며 “시민 불편을 줄이고 공공서비스의 품질을 높이는 데 최선을 다하겠다”고 했다.

대한민국 수산 식품을 대표하는 ‘김’의 안전성과 경쟁력을 담은 글로벌 다큐멘터리 ‘K-GIM 레볼루션(The K-GIM Revolution)’이 2026년 1월 28일 국내외 주요 방송 플랫폼을 통해 공개된다. 다큐멘터리는 대한민국 김 양식 및 가공 산업의 현주소와 철저한 품질 관리 시스템을 집중 조명한다. 이는 대한민국 수산물 수출 통합 브랜드 K·FISH의 신뢰성과 우수성을 국내외 시청자에게 알리고 생산 현장부터 식탁까지의 이야기를 통해 한국 수산물의 현재와 미래를 전달한다. 이 다큐멘터리는 총 2편(각 30분)으로 제작됐으며, MBC를 통해 2026년 1월 28일(수) 1부 오후 9시, 2부 오후 9시 40분에 연속 방송된다. MBC 방송 당일 OTT 플랫폼 ‘웨이브(Wavve)’에도 동시 업로드되며, MBC 아메리카(MBC America) 디렉TV(DirecTV) 채널 2081번에서 오후 9시 10분(미국 서부 시간)에 방송된다. 또한 대만, 태국, 홍콩 등 아시아 32개국에서는 ‘라이프타임 아시아(Lifetime Asia)’를 통해 3월 27일 저녁 7시 30분(싱가포르 시간)에 공개될 예정이다. 유럽 지역에서는 히스토리 UK(공식 채널명: SKY HISTORY)에 편성되어 한국 김의 이야기가 글로벌 시청자와의 만남을 준비한다. ‘K-GIM 레볼루션’은 글로벌 프리젠터 안성재 셰프와 함께 주요 김 산지를 따라 양식부터 가공, 수출까지의 과정을 담아낸다. 이는 철저한 관리로 경쟁력을 갖춘 한국 김이 세계 미식 시장에서 주목받는 이유를 보여준다. 특히 김을 활용한 파인다이닝 요리와 다양한 식문화적 해석을 통해 김이 더 이상 아시아에 국한된 식재료가 아닌 글로벌 미식 트렌드로 자리 잡고 있음을 설명한다. 제작진은 “이번 다큐멘터리는 김을 통해 한국 수산업의 현재와 미래, 그리고 세계 식문화 속 한국의 위치를 함께 보여주고자 했다”며, “K·FISH 브랜드의 가치와 한국 김의 우수성이 글로벌 시청자들에게 자연스럽게 전달되길 기대한다”고 밝혔다. 해양수산부 관계자 역시 “김은 한국 수산업의 경쟁력을 상징하는 핵심 품목으로, K·FISH 브랜드를 통해 우리나라 수산물의 안전성과 품질이 국제적으로 인정받고 있다”며, “이번 프로그램이 한국 김의 가치와 한국 수산물의 신뢰를 세계에 각인시키는 계기가 되길 기대한다”고 강조했다. 한국 바다에서 시작된 한 장의 김이 세계 식탁에 오르기까지의 여정을 담은 ‘K-GIM 레볼루션’이 대한민국 수산물의 신뢰와 가능성을 전하는 글로벌 스토리가 될 것으로 기대된다.

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.