최양희 한림대 총장인재들에게 맞는 고액 연봉사회적 위상·연구 환경 주면외국으로 나가지 않아바이오·헬스케어 분야반도체처럼 육성해야박인규 과기부 혁신본부장기초 연구 인재들어떤 산업도 적응 가능애플·MS 美대기업처럼지방에 골고루 있다면지역 인재 모여들 것윤성로 서울대 교수우수한 인재들 줄어들면 기업 경쟁력까지 약해져대학 인프라 매우 열악학생들 연구 제대로 못 해 기업의 기부 문화 절실인공지능(AI), 양자 과학, 바이오, 로봇 등 첨단 전략기술 분야 경쟁력을 확보하기 위해 전세계 각국이 치열한 두뇌 획득 경쟁을 벌이고 있다. ‘세계의 공장’으로 불렸던 중국은 진공청소기처럼 인재를 빨아들여 국가가 거대한 연구소처럼 움직이고 있으며, 일본은 올해도 노벨과학상 수상자를 2명이나 배출하면서 확고한 아시아 기초과학 맹주 자리를 지키고 있다. 반면 우리나라는 고질적인 이공계 인력 부족 문제, 거기다 윤석열 정부 당시 연구개발 예산 삭감 사태 등으로 과학기술 생태계가 흔들리고 있다는 위기감이 높아지는 게 현실이다. 서울신문은 과학기술인재 육성이란 주제로 지난 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘과학기술인재육성 죄담회’를 열었다. 안준모 고려대 행정학과 교수 사회로 최양희 한림대 총장(전 미래창조과학부 장관), 박인규 과학기술정보통신부 과학기술혁신본부장, 윤성로 서울대 전기·정보공학부 교수가 미래 한국의 과학기술 경쟁력을 끌어올리기 위한 인재 양성과 과학기술 기반 확보 방안을 주제로 다양한 논의를 했다. -거시적 방향성에 관해서 묻고 싶다. 우리나라에 어떤 인재상이 필요하고, 어느 분야에 과학기술 인재가 필요하다고 보나. 최양희 한림대 총장(이하 최 총장) “어렵고 복합적인 질문이다. 일단 기술과 산업적 관점으로 봤을 때 어떤 인재를 확보해야 하는지 알려면 10년, 20년 뒤에 우리가 그걸 안 했을 때 어떤 불이익이 있을지 생각해야 한다. 모든 산업 분야의 핵심 기초 기술이고 파급효과가 크다면, 전적으로 외국에 의존하면 국가의 주권이나 안보가 위험해질 수 있다. 그런 대체할 수 없는 분야는 어떻게든 해야 한다. 요즘은 파급효과와 함께 융합 가능성도 봐야 한다. 우리나라는 정보기술(IT) 분야 중에서도 반도체 분야는 세계적인 경쟁력을 가진 만큼 절대 놓쳐서는 안 된다. 한국에서 고급 인력이 가장 많이 가는 분야가 의료 분야이기 때문에, 바이오, 헬스케어 분야를 반도체에 이어 두 번째 주력 분야로 잡아 나가는 게 좋다고 본다.” 박인규 과학기술혁신본부장(이하 박 본부장) “과학은 지식을 창출하고, 기술은 그 지식을 이용해 부를 창출한다. 그 돈을 다시 기초과학에 투자해서 지식을 만드는 선순환 구조를 만들어야 한다. 이재명 정부 슬로건이 ‘기술 주도 성장’, ‘모두의 성장’이다. AI나 에너지 같은 전략기술 분야로 3분의 2 정도 예산이 집중된다. 거기에 맞춰서 인재를 육성해야 한다. 한편으로는 미래는 쉽게 예측하기 어렵고, 주도산업도 자주 바뀐다는 점을 명심해야 한다. AI라는 게 이렇게 빨리 다가올 줄 알았나. 기초 연구 인재는 특정 산업에 바로 투입되는 인력이 아닌 어떤 산업이 오더라도 써먹을 수 있도록 변신할 수 있는 인재이니만큼 미래를 위해서는 두 측면의 인재가 모두 중요하다.” -우리나라는 우수 인재들이 의대에 관심을 갖거나, 실리콘밸리처럼 연봉이나 근무 환경이 훨씬 우수한 외국으로 눈을 돌리는 경우가 많아 세계 최고 수준의 AI 인재가 부족하다는 지적이 많다. 인재 수급 불균형에 대해 어떻게 대응해야 하나. 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수(이하 윤 교수) “내가 대학에서 AI 분야를 연구하고 학생을 교육하다보니, 그런 문제를 피부로 느끼고 있다. 학교나 연구소, 기업도 마찬가지지만 연구개발과정에서 기술적 난제에 부딪히면 단박에 해결해주는 사람들이 있다. 과거에는 공대에 우수한 학생들이 많이 몰렸지만 지금은 그렇지 않다. 인재 층이 얇아지다 보니 기업 경쟁력을 확보하거나, 연구논문의 핵심 아이디어를 내는 경우가 이전보다 많이 약해졌다. 학교, 연구소 뿐만 아니라 기업에서도 비슷한 상황에 직면한 것으로 알고 있는데, 결국 국가 경쟁력 약화로 이어질 것이 불 보듯 뻔하다. 의대 쏠림 때문이라는 이야기도 있지만 꼭 그렇게 보지는 않는다. 의대 집중 현상이 바이오메디컬 분야 발전의 원동력이 될 수도 있다. 의대에 가더라도 과학기술에 관심을 갖고 의사 과학자를 꿈꾸는 이들도 의외로 많다. 이들을 자연스럽게 연구 현장으로 끌어들이는 정책이 필요하다.” 박 본부장 “학부모나 학생들이 의대 진학을 하려는 이유는 의대를 나오면 인턴, 레지던트를 끝내고 대학교수나 대형 병원, 또는 병원 개업으로 이어져 진로에 대해 예측이 쉽기 때문이다. 과학기술 분야는 다르다. 우수한 학생이라도 과학고에 입학하고, 카이스트 같은 과학기술특성화대에 가고 대학원에 진학하고 교수가 되던지, 기업으로 가든지 하는 모든 과정에서 탈락하는 사람들이 많다. 이런 진로 불안정성이 과학기술 쪽으로 진로를 정하는 걸 주저하게 만드는 요인이 되는 것 같다. 과학기술 공부를 열심히 하면 얼마든지 좋아하는 연구를 평생 할 수 있다는 믿음을 주는 것이 필요하다.” -다른 선진국들의 인재 육성 정책에서 우리가 배워야 할 건 무엇일까. 최 총장 “한국이 ‘AI 3대 강국’이 되기 위해서는 ‘3력’이 필요하다. 바로 ‘인력·실력·전력’이다. 중국을 미국보다 AI 반도체 성능이 떨어진다고 하면 엄청나게 많은 인재가 관련 연구에 투입돼 기술적 열세를 극복한다. 어려운 문제를 끝까지 물고 늘어지는 과학자의 도전 의식, 열악한 상황을 극복하는 정신이 필요한데, 요즘 우리에게서는 찾아보기 힘들다. 돈과 연구자에 대한 사회적 위상, 연구할 환경이 제공되어야 우수 인재들이 외국으로 나가지 않는다. 중국으로 사람들이 몰리는 이유는 간단하다. 이 세 가지를 다 해주기 때문이다. 중국 기업은 연구자에게 연봉 100만 달러를 턱턱 내주고, 미국에서도 과학기술 인재 연봉은 수십만 달러에 이른다. 그렇지만 한국에서는 박사 학위를 받은 뒤 기업에 들어가도 1~2억원 받기 어렵다. 그렇기 때문에 요즘 우리나라 인재들이 외국으로 나가는 것이다. 그걸 애국심이 없다고 비난할 문제가 아니다. 우리도 반도체 최고 전문가들한테 연봉을 5억~10억원씩 준다면 2~3년만 지나도 우수 인재가 반도체 분야로 몰리는 나라가 될 것이다.” 윤 교수 “AI 인재 육성에 국가적인 자원이 들어가고 있는데 우리 연구실을 포함해서 주변을 보면 의외로 AI 인재들이 박사 과정을 마친 뒤에도 갈 곳이 없다는 한탄이 나온다. 그래서 50~75% 정도는 학위를 받은 뒤 곧바로 취업을 못 하는 상황이 벌어지기도 한다. 우리 우수 인재들이 외국으로 갈 수밖에 없는 것은 눈높이 차이로 볼 수도 있겠지만, 기업들이 AI 전공자들을 받아주는 숫자가 급감하고 있기 때문일 수도 있다. 이런 문제가 풀리지 않으면 과학기술 생태계 선순환은 사실상 어렵다고 봐야 한다.” -AI가 연구 개발의 효율성을 높이는 건 분명하지만 학생들이 제대로 학습할 기회를 잃게 만드는 것도 사실이다. AI는 인재 육성의 측면에서 득일까 실일까. 박 본부장 “무조건 득이 된다고 본다. 과거 80년대에는 이공계 학생들이 공학용 계산기를 쓸 때나, 90년대 인터넷으로 자료를 검색할 때 걱정하는 사람들이 많았다. 그런데, 어느 순간 컴퓨터는 정보검색과 연구에서 필수 도구가 됐다. 결국 AI도 과학과 공학 연구에서 공학용 계산기나 인터넷 같은 도구가 될 것이다. 인간은 그 도구를 이용해서 한 걸음 더 도약하는 계기가 되지 않을까 생각된다.” 윤 교수 “득과 실을 물으면 득이 될 수밖에 없다고 생각한다. 물론 실도 있다. 생성형 인공지능 챗GPT가 상용화되기 시작한 게 2022년인데, 그때부터 취업률 분석을 해보면 4년제 졸업자들의 취업률이 2022년 이후에 계속 감소하고 있다. 초급 엔지니어나 사무직들이 영향을 받는 건 분명하다. 흔히 ‘어쏘 변호사’라는 소속 변호사들의 수요가 급감하고, 엔터테인먼트 쪽도 마찬가지라고 한다. 없어지는 것만큼 새로 생기는 직업도 있는 만큼 우리가 역량을 다른 식으로 어떻게 가져가야 할지 고민해봐야겠지만, 인공지능은 과학기술 발전이나 인재 양성 측면에서 결국 득이 될 것이다.” -현대 과학기술 발전을 이끄는 중요한 축이 기업이다. 사실 이 좌담회도 호반그룹이 이공계 우수 인재 양성을 위한 ‘K-과학인재 아카데미’ 출범을 앞두고 열린 것이다. 대학생 대상으로 과학 경연대회도 하고, 중고등학교 과학 영재들한테는 여름 캠프를 열고, 해외 연구소 탐방, 장학금 지급 등도 계획하고 있다. 기업들은 과학기술 인재 육성을 위해서 어떤 역할을 할 수 있을까. 박 본부장 “미국을 보면 애플이나 거대 기술중심 기업들은 캘리포니아에 많다. 마이크로소프트나 아마존은 워싱턴에 있고, GM은 미시간에, 테슬라는 텍사스에 있다. 이렇게 정보 기술 대기업이 지역별로 골고루 있고, 해당 지역에 인력 확보가 가능한 대학들이 있다. 그런 환경에서 우수 인재들이 자연스럽게 나오고, 지역 균형 발전이 가능한 것이다. 이런 측면에서 지금 우리가 시급하게 해야 할 건 정보 기술 분야 대기업이 지방에도 만들어져야 하고, 그 지역 대학들과 클러스터(산학협력단지)를 구성해서 인재들이 모여들 수 있게 환경을 조성하는 것이다.” 윤 교수 “서울대만 놓고 보면 1990년대까지만 해도 국내 굴지의 기업들이 기부한 건물들이 많았다. 하지만 지금은 상황이 달라졌다. 세제 지원도 있어야겠지만, 대학의 인프라가 굉장히 열악하기 때문에 기업들의 기부 문화 활성화를 통해 우수한 학생들이 연구할 수 있는 인프라 구축에도 많이 나섰으면 좋겠다.”

경기도의회 보건복지위원회 지미연 의원(국민의힘, 용인6)이 12월 26일(금) 경기도의회에서 열린 ‘제17회 대한민국시도의회의장협의회 우수 의정대상’ 수상의 영예를 안았다. 이번 수상의 결정적 배경에는 지 의원이 보건복지위원회 활동 중 대표발의하여 통과시킨 두 건의 핵심 조례가 자리 잡고 있다. 지 의원은 「경기도 사회복지 인공지능 서비스 활용 촉진 지원 조례」를 통해 급변하는 미래 복지 환경에 대비하고 ‘사람 중심의 AI 윤리 기준’을 정립했으며, 「경기도 지역사회 통합돌봄 지원에 관한 조례 전부개정안」을 통해서는 2026년 상위법 시행에 앞서 경기도형 돌봄 체계를 선제적으로 재정비하는 성과를 거뒀다. 심사위원회는 지미연 의원이 ‘AI(미래)’와 ‘돌봄(현실)’이라는 두 가지 핵심 과제를 아우르는 입법 활동을 통해, 도민의 현재 삶을 세심하게 보살피는 동시에 미래의 행정 수요까지 예측하여 대비하는 ‘생생지락(生生知樂)의 생활정치인’으로서의 면모를 유감없이 발휘한 점을 높이 평가했다. 지미연 의원은 수상 소감을 통해 “정치는 도민보다 반발짝 앞서서 미래를 준비하고, 도민의 곁에서 가장 필요한 것이 무엇인지 살피는 일이라고 생각한다”며, “오늘 주신 이 상은 앞으로도 도민의 삶을 지키는 일에는 절대 타협하지 말고, 더 치열하게 고민하라는 격려로 받아들이겠다”고 밝혔다.

사람들은 더 이상 얼마나 많은 것을 암기하고 얼마나 많은 정보를 기억하는지로 지능을 측정하지 않는다. 검색 몇 번으로 필요한 지식을 얻을 수 있는 시대이고, 인공지능(AI)을 통해 방대한 데이터를 순식간에 정리하고 언제든 필요한 정보를 꺼낼 수 있기 때문이다. 하지만 역설적으로 인간은 점점 더 생각하지 못하고 판단 피로감을 호소한다. 저명한 신경과학자인 저자는 “인간의 지능은 개인의 능력이 아닌 연결의 산물로 재정의해야 한다”면서 “인간의 뇌는 혼자일 때 보다 다른 뇌와 연결될 때 훨씬 더 효율적으로 사고한다”고 말한다. 인간의 뇌는 단순히 정보를 저장하는 장치가 아니라 의미를 예측하고 맥락을 연결하는 해석하는 방향으로 진화했다. 오래전 조상들이 함께 추수하기 시작한 이래로 인류는 개인이 가진 지식과 관점의 한계를 극복하기 위해 정보를 공유하고 새로운 접근법을 모색하는 ‘집단 지능’을 실천했다. 저자는 “집단 지능은 AI가 모방할 수 없는 인간만의 고유한 역량”이라면서 “기후 위기, 물과 식량 부족, 팬데믹의 위협 등 전 세계가 당면한 과제를 해결하기 위해는 우리의 뇌를 총동원해야 한다”고 강조한다. 집단지능이란 단순히 여러 사람이 모인 것이 아니라 감정과 신뢰가 뇌 수준에서 연결될 때 발생하는 협업 지능을 말한다. 협업은 효율적인 일 처리 방식 뿐만 아니라 인지 기능 자체를 바꾼다. 특히 공감과 신뢰는 생물학적으로 측정 가능한 연결 메커니즘으로 고차원적 사고를 가능하게 한다. 저자는 “앞으로는 정보 교환이 아닌 사회적 감수성, 지식 습득이 아닌 관계적 학습, 경쟁이 아닌 대등한 관계의 독립적 상호작용을 지능의 새로운 요소로 보게 될 것”이라고 전망한다. 인간의 사고는 세대와 문화, 시술을 매개로 진화해왔다. 기록과 언어, 디지털 기술은 모두 인류가 축적한 연결된 지능의 형태다. 책은 인간이 타인의 두뇌와 연결된 현상 뿐만 아니라 직감이나 지관 등 무형의 인지 능력에 대해서도 흥미롭게 풀어낸다. 저자는 “정보가 파편화되고 다양한 미디어를 통해 집단 의견이 과잉 생산되고 빠르게 확산되는 시대에 방대한 정보는 오히려 결정의 균형을 흐릴 수 있다”면서 “이런 상황에서는 정보의 양보다 누구와 어떻게 연결되어 있느냐가 더 중요하다”고 강조한다.

‘사이언스’가 주목한 녹색 기술 中 급성장에 美·유럽도 투자 급증태양광·풍력 등 전력원, 석탄 추월‘네이처’가 기대한 혁신적 연구는AI 과학자·지구와 화성 위성 탐사 거대 해저 시추 작업 등 7개 선정 다사다난했던 2025년 을사년이 서서히 저물고, 2026년 병오년이 다가오고 있다. 사회적으로도 많은 일이 있었지만, 과학계에서도 주목할 연구들이 쏟아진 해이기도 했다. 세계적 과학 저널 양대 산맥 ‘사이언스’와 ‘네이처’가 각각 ‘2025년 올해의 과학적 혁신’과 ‘2026년 주목해야 할 과학 이벤트’를 선정해 한 해를 정리하고, 내년을 예측했다. ‘사이언스’가 ‘2025 올해의 혁신’으로 뽑은 것은 ‘재생 에너지의 도약’이다. 특히 사이언스는 현재 중국의 재생 에너지 기술에 대해 ‘놀랍다’고 표현했다. 산업 혁명 이후 인류는 석탄과 석유, 천연가스 같은 화석 연료를 과다하게 사용하면서 지구 온난화라는 재앙을 가져왔다. 그러나 최근 태양광이나 풍력 같은 재생 에너지를 이용한 발전량이 점차 증가해, 올해 상반기 전 세계의 신규 전력 수요를 모두 충당할 수 있을 정도가 됐고 전 세계 전력 생산원으로 석탄을 추월했다. 중국은 수년간 보조금 제도를 통해 재생 에너지 분야를 집중 육성했다. 그 결과 전세계 태양전지의 80%, 풍력 터빈의 70%, 리튬 전지의 70%를 차지하고 있다. 중국의 재생 에너지 기술 급성장은 녹색 기술 수출로 이어져 전 세계를 바꾸고 있는 상황이다. 이런 변화는 중국에서 온실가스 배출량 증가가 사실상 멈췄다는 사실에서 잘 드러난다. 한국을 비롯한 이웃 나라에 유입되는 미세먼지도 눈에 띄게 줄었다. 한편 중국의 녹색 기술 약진에 위협을 느낀 미국과 유럽도 재생 에너지 확장에 나서면서, 전세계적으로 청정에너지에 대한 총투자액은 화석 연료 투자를 뛰어넘고 있다. 올해 혁신적 연구 후보로 이름을 올린 것은 ▲인공지능이 설계한 단백질 ▲알츠하이머의 숨겨진 유전적 스위치 ▲인류가 불을 다루기 시작한 기원 발견 ▲초기 우주 수수께끼를 푸는 제임스 웹 우주망원경(JWST) ▲해양 플라스틱 오염 해결책 ▲비만 치료제의 확장 등이다. ‘네이처’는 ‘2026 다가올 한 해 주목해야 할 과학’으로는 인공지능(AI) 분야 과학자의 부상, 지구와 화성 위성 탐사 임무, 거대 해저 시추 작업 등 과학적 지식의 지평을 넓힐 연구 7개를 선정했다. 과학자들도 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능을 많이 사용하고 있는데. 내년에는 여러 대규모 언어 모델(LLM)을 통합해 복잡하고 다단계적 프로세스를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 과학 연구에 더 많이 사용될 것으로 전망된다. 그 중 일부는 인간의 감독과 통제를 받지 않고 작동할 것으로 예상된다. AI에 의한 최초의 중대한 과학적 진보가 나타날 수도 있을 것이라고 과학자들은 예측했다. 올해 가장 놀라운 연구로 선정되기도 했던 유전자 가위를 이용한 유전병 치료가 내년에는 더욱 확장되고 발전된 방향으로 나타날 것으로 예상됐다. 희귀 대사질환을 앓던 아기 KJ 멀둔은 특정 질병 유발 돌연변이를 교정하도록 맞춤 설계된 크리스퍼 유전자 가위 치료를 받았다. 멀둔을 치료했던 미국 필라델피아 아동병원 연구팀은 미국 식품의약국(FDA)에 더 많은 희귀 대사 질환을 앓는 아동들을 유전자 편집 치료할 수 있도록 임상 시험 승인을 요청할 계획으로 알려졌다. 치료 대상 아동들이 앓고 있는 질환은 멀둔 치료에 사용했던 것과 같은 유형의 유전자 편집으로 해결할 수 있는 7개 유전자 변이로 발생하는 것들이다. 내년에는 우주가 바쁜 한 해가 될 전망이다. 미국항공우주국(NASA)의 ‘아르테미스 2호’는 오리온 다목적 우주선에 우주비행사 4명을 태우고 달 궤도로 보내는 프로젝트다. 이르면 2026년 2월에 발사될 아르테미스 2호는 1970년대 이후 첫 유인 달 탐사 임무로 10일 동안 달 궤도를 돌면서 이후 달 착륙 임무를 준비하는 데 도움을 줄 예정이다. 중국도 내년 8월 달 탐사선 ‘창어 7호’를 암석과 크레이터가 흩어져 있어 착륙이 매우 까다로운 것으로 알려진 달의 남극 지역에 착륙하는 것을 목표로 발사한다. 착륙에 성공하면 달 남극 지역을 집중 탐사해 물과 얼음의 존재를 찾고 지속 가능한 달 기지 건설을 위한 기술을 시험할 예정이다. 과학자들은 달을 넘어 화성으로도 시선을 돌리고 있다. 일본은 화성의 위성인 포보스와 데이모스를 탐사하는 화성 위성 탐사 임무 MMX를 시작할 계획이다. 포보스 표면 표본을 채취해 2031년 지구로 귀환하는 프로젝트다. 유럽우주국(ESA)은 내년 12월 행성 사냥꾼이라는 별명을 가진 외계 행성 탐사선 ‘플라토’를 발사한다. 플라토는 카메라 26개를 장착한 탐사선으로 20만 개 이상의 태양과 비슷한 항성(별)을 탐색해 액체 상태의 물이 형성될 수 있는 온도를 가진 지구 쌍둥이 행성을 식별할 계획이다. 그런가 하면 중국의 해양 시추선 ‘멍샹’이 첫 탐사에 나선다. 멍샹은 해저 지각을 뚫고 최대 11㎞ 깊이까지 시추해 지구 맨틀 시료를 채취할 예정이다. 성공한다면 해저 지각 형성과 판 구조 운동의 원인을 규명하는 데 결정적 단서를 확보할 수 있다. 또 인도의 첫 태양 탐사선 아디티야-L1이 11년 주기의 활동 정점인 태양 극대기 동안 태양 관측에 나서고, ‘신의 입자’ 힉스 입자를 발견한 스위스 제네바에 있는 유럽 입자물리연구소(CERN)의 거대 강입자 가속기(LHC)가 내년 대규모 업그레이드를 하고 2030년부터 재가동할 예정이다. 한편 네이처는 과학 외부 환경도 내년 과학계를 규정할 중요한 변수로 지목했다. 특히 미국 도널드 트럼프 행정부가 강행하는 과학 예산 대규모 삭감과 과학자 해고, 공중보건·기후 정책 변화, 이민 규제 강화 등이 과학 연구 전반을 위축시킬 가능성이 높다고 전망했다.

- RAG 기반 AI 큐레이터 ‘아담’과 함께하다곽한승 작가의 두 번째 개인전 ‘자문자답’이 오는 12월 24일부터 29일까지 갤러리이즈 제4전시장에서 열린다. 이번 전시는 갤러리이즈 신진작가 창작지원 프로그램 선정작가로서 진행되는 개인전으로, 대표작 ‘구마유시’를 비롯해 총 33점의 회화 작품이 전시될 예정이다. 전시명 ‘자문자답’은 질문과 대답이 외부가 아닌 내부에서 반복되는 사고의 구조를 가리킨다. 곽한승은 동음이의어, 말장난, 의미의 중첩과 전복 같은 언어적 구조를 회화로 풀어내며, 의미가 고정되지 않고 맥락에 따라 끊임없이 변하는 상태를 탐구해왔다. 이번 전시는 이러한 작가의 문제의식이 시간과 시선의 구조로 확장된 결과다. 대표작 ‘구마유시’는 다섯 개의 10호 캔버스를 가로로 연결한 연작으로, 아홉 마리의 말이 서로 다른 속도로 화면을 가로지른다. 이 말들은 단순한 동물이 아니라 각기 다른 시간의 층위를 지시한다. 관객은 첫 번째 캔버스에서 마지막 캔버스로 시선을 이동하는 과정에서 시간의 분절과 전이를 경험하게 된다. 작가는 이를 ‘시간다시점(Time-Multi-Perspective)’이라 부른다. 시간은 화면에 고정된 대상이 아니라, 관객의 이동과 인식 속에서 생성되는 구조가 된다. 이번 전시의 또 다른 핵심은 AI 큐레이션 시스템 ‘아담(Adam)’이다. ‘아담’은 전시장에 설치된 QR 코드를 통해 관객이 접속할 수 있는 대화형 AI 큐레이터로, 작가를 대신해 전시 해석을 수행한다. 관객은 블랙보드와 터미널(CMD)을 연상시키는 인터페이스 안에서 작품에 대해 질문하고, AI는 이에 응답한다. ‘아담’은 OpenAI API를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조로 작동한다. 시각 정보를 직접 인식하거나 분석하는 방식이 아니라, 작가가 사전에 제공한 작품 메타데이터와 작가 노트가 담긴 JSON 데이터를 기반으로 질문과 관련된 정보를 검색·조합해 응답을 생성한다. 즉, AI는 외부 지식을 임의로 해석하지 않고, 전시에 포함된 텍스트 자료 안에서만 사고를 확장한다. 곽한승 작가는 회화작가이자 AI 개발자로 활동해왔다. 그는 이번 전시에 선보인 갤러리 큐레이션 AI 봇 ‘아담’ 외에도, 논문 번역·요약을 수행하는 연구 지원용 AI 시스템, 영화 흥행 데이터를 분석해 성과를 예측하는 웹 애플리케이션, 그리고 남성 육아 경험을 데이터로 연결하는 육아 커뮤니티 플랫폼 등 다양한 AI 기반 프로젝트를 직접 기획·개발해왔다. 예술과 기술을 분리된 영역으로 보지 않고, 동일한 사고 구조 위에서 다뤄온 그의 이력은 이번 전시가 단순한 기술 이벤트가 아니라, 작가의 작업 세계가 자연스럽게 확장된 결과임을 보여준다. 이 구조는 전통적인 큐레이션 방식과 뚜렷한 차이를 만든다. 고정된 해설을 전달하는 대신, 관객의 질문 방식과 관심 지점에 따라 서로 다른 해석의 경로가 생성된다. 질문이 바뀌면 답도 달라지고, 그 과정 자체가 전시 경험의 일부가 된다. AI 큐레이터는 정답을 제시하지 않고, 관객 각자가 스스로 사고를 조직하도록 유도한다. 곽한승은 “회화가 질문을 던지는 매체라면, ‘아담’은 그 질문을 다시 관객에게 되돌려주는 구조”라며 “RAG 기반 AI 큐레이션은 기술을 전시하기 위한 장치가 아니라, 사고의 범위를 명확히 제한함으로써 오히려 사유를 깊게 만드는 도구”라고 설명했다. ‘자문자답’은 회화 전시이자, 인간과 AI가 동일한 자료를 공유한 상태에서 각자의 방식으로 사유하는 실험이다. 작품, 관객, 그리고 AI 큐레이터는 하나의 질문 구조 안에서 연결되며, 전시는 관객의 이동과 질문, 대화 속에서 비로소 완성된다.

인공지능(AI)이 고용 시장을 뒤흔들고 있다는 불안이 커지는 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오히려 “앞으로 10년이 역사상 가장 흥미로운 커리어의 출발점이 될 것”이라고 내다봤다. 그의 시선은 지구를 넘어 우주로 향한다. 23일(현지시간) 미국 경제 매체 포천에 따르면, 올트먼 CEO는 최근 영상 인터뷰에서 2035년 무렵의 대학 졸업생들이 우주 탐사 임무에 참여하는 완전히 새로운 고연봉 직업을 가질 수 있다고 전망했다. AI가 일부 직업을 대체하겠지만, 동시에 지금까지 존재하지 않았던 새로운 일자리를 만들어낼 것이라는 주장이다. 그는 “미래의 젊은 세대는 우리가 했던 초기 커리어를 오히려 지루하게 느낄 수 있다”고도 밝혔다. 실제로 항공우주, 로봇공학, AI 관련 일부 분야는 빠르게 성장하고 있다. 기술 발전이 개인의 역량을 확장하고 소수 인력으로도 기업을 키울 수 있는 환경이 조성되고 있다는 평가도 나온다. 올트먼 CEO의 발언은 ‘일의 종말’이 아니라 ‘일의 재편’에 가깝다는 해석도 뒤따른다. 하지만 기사에 대한 여론의 반응은 사뭇 다르다. 해당 기사가 야후뉴스에 실리자 댓글이 500개를 넘겼고 상당수는 냉소적 시각을 드러냈다. 독자들은 과거에도 달 기지, 화성 식민지, 완전자율주행 등 장밋빛 미래 예측이 반복됐지만 현실이 되지 않았다는 점을 지적했다. “10년 뒤 우주 일자리”라는 전망이 학자금 대출, 주거 비용, 생활비 부담에 시달리는 현재의 청년 현실과 괴리돼 있다는 반응도 이어졌다. AI에 대한 시선 역시 차갑다. “AI는 사람을 돕기보다 사람을 대체하도록 설계됐다”, “사라지는 일자리는 많은데, 그 ‘새 일자리’는 어디 있느냐”는 질문이 반복된다. 우주 탐사 같은 고급 일자리는 극소수에게만 열릴 뿐, 다수의 청년에게 돌아올 현실은 저임금 노동이나 실업이라는 우려도 적지 않다. 결국 이 논쟁의 핵심은 기술 그 자체가 아니다. “AI가 무엇을 할 수 있느냐”보다 “그 변화의 비용을 누가 감당하느냐”에 대한 질문에 가깝다. 올트먼 CEO의 말처럼 AI가 새로운 기회를 열 가능성은 분명 존재한다. 다만 기사에 쏟아진 반응을 보면 상당수는 그 기회가 누구에게 어느 정도로 돌아갈지에 대해 확신하지 못하고 있다.

인공지능(AI)이 고용 시장을 뒤흔들고 있다는 불안이 커지는 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오히려 “앞으로 10년이 역사상 가장 흥미로운 커리어의 출발점이 될 것”이라고 내다봤다. 그의 시선은 지구를 넘어 우주로 향한다. 23일(현지시간) 미국 경제 매체 포천에 따르면, 올트먼 CEO는 최근 영상 인터뷰에서 2035년 무렵의 대학 졸업생들이 우주 탐사 임무에 참여하는 완전히 새로운 고연봉 직업을 가질 수 있다고 전망했다. AI가 일부 직업을 대체하겠지만, 동시에 지금까지 존재하지 않았던 새로운 일자리를 만들어낼 것이라는 주장이다. 그는 “미래의 젊은 세대는 우리가 했던 초기 커리어를 오히려 지루하게 느낄 수 있다”고도 밝혔다. 실제로 항공우주, 로봇공학, AI 관련 일부 분야는 빠르게 성장하고 있다. 기술 발전이 개인의 역량을 확장하고 소수 인력으로도 기업을 키울 수 있는 환경이 조성되고 있다는 평가도 나온다. 올트먼 CEO의 발언은 ‘일의 종말’이 아니라 ‘일의 재편’에 가깝다는 해석도 뒤따른다. 하지만 기사에 대한 여론의 반응은 사뭇 다르다. 해당 기사가 야후뉴스에 실리자 댓글이 500개를 넘겼고 상당수는 냉소적 시각을 드러냈다. 독자들은 과거에도 달 기지, 화성 식민지, 완전자율주행 등 장밋빛 미래 예측이 반복됐지만 현실이 되지 않았다는 점을 지적했다. “10년 뒤 우주 일자리”라는 전망이 학자금 대출, 주거 비용, 생활비 부담에 시달리는 현재의 청년 현실과 괴리돼 있다는 반응도 이어졌다. AI에 대한 시선 역시 차갑다. “AI는 사람을 돕기보다 사람을 대체하도록 설계됐다”, “사라지는 일자리는 많은데, 그 ‘새 일자리’는 어디 있느냐”는 질문이 반복된다. 우주 탐사 같은 고급 일자리는 극소수에게만 열릴 뿐, 다수의 청년에게 돌아올 현실은 저임금 노동이나 실업이라는 우려도 적지 않다. 결국 이 논쟁의 핵심은 기술 그 자체가 아니다. “AI가 무엇을 할 수 있느냐”보다 “그 변화의 비용을 누가 감당하느냐”에 대한 질문에 가깝다. 올트먼 CEO의 말처럼 AI가 새로운 기회를 열 가능성은 분명 존재한다. 다만 기사에 쏟아진 반응을 보면 상당수는 그 기회가 누구에게 어느 정도로 돌아갈지에 대해 확신하지 못하고 있다.

서울 동대문구는 ‘인공지능(AI) 구민 제안’ 공모 우수 제안자에게 표창을 수여했다고 23일 밝혔다. 표창은 주민 아이디어를 AI 행정 혁신으로 연결하고, 정책 개선의 출발점으로 삼기 위해 마련됐다. 이번 공모에는 총 49건의 제안이 접수됐다. 구는 소관 부서와 AI 전문가 검토를 거쳐 제안심사위원회 심의로 동상 2건, 장려상 2건, 노력상 3건, 등급 외 4건 등 모두 11건을 우수 제안으로 선정했다. 주민 생활과 맞닿은 아이디어들이 주로 선정됐다. 동상은 ▲AI 스마트시장 프로젝트 ▲대형폐기물 신고 자동화 AI, 장려상은 ▲길 안내 도우미 도입 ▲통합돌봄 서비스가 받았다. 노력상에는 ▲AI 어린이집 수요 예측 ▲AI 보행 약자 보호 시스템 ▲동대문 챗봇 구축 등 생활 밀착형 아이디어가 포함됐다. 구는 선정된 제안을 행정에 참고·활용할 수 있도록 추가 검토할 계획이다. 이필형 구청장은 “이번 ‘AI 구민 제안’으로 주민의 일상 경험과 기술이 결합한 실질적 아이디어를 모을 수 있었다”며 “앞으로도 주민 제안을 행정 혁신의 출발점으로 삼아 체감도 높은 AI 행정을 구현하겠다”고 말했다.

삼성전자가 독일의 자동차 부품 대기업인 ZF로부터 ‘첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 사업’을 인수하며 적극적으로 전장 사업 확대에 나섰다. 삼성전자는 23일 전장·오디오 자회사 하만을 통해 ZF의 ADAS 사업을 15억 유로(약 2조 6000억원)에 인수한다고 밝혔다. 2017년 하만을 인수한 지 8년 만의 사업 확장이다. 인수 절차는 내년에 마무리된다. ADAS는 인지·판단·제어 3단계에 걸쳐 운전 과정을 안전하게 보조해주는 첨단 기술이다. 카메라와 센서를 통해 차선, 앞차와의 거리, 보행자 등을 인지하고 상황을 예측한다. 충돌을 감지해 자동으로 차량에 제동을 거는 자동 긴급 제동 시스템(AEB), 앞차와의 간격을 유지하며 시스템으로 속도를 조절하며 주행하는‘어댑티브 크루즈 컨트롤’(ACC), 원격 스마트주자 보조(RSPA), 후측방 충돌방지 보조(BCA) 등의 편의 기능이 모두 ADAS에 해당한다. ADAS 분야에서 25년 이상의 업력이 있는 ZF는 글로벌 ADAS 스마트 카메라 업계 1위다. 하만은 이번 인수로 차량용 전방카메라와 ADAS 컨트롤러 등 핵심 ADAS 기술과 제품을 안정적으로 확보하는 동시에 ADAS 시장에 본격 진출하게 된다. 하만의 전장 제품과 삼성전자의 모바일, TV, 가전 분야 기술 및 스마트폰, 스마트홈, 스마트카 등을 하나의 생태계로 이어 ‘인공지능(AI) 기반 초연결 모빌리티 경험’을 제공하겠다는 게 삼성전자의 구상이다. 손영권 하만 이사회 의장은 “이번 인수는 모빌리티 산업의 전환을 이끄는 하만의 리더십을 더욱 공고히 하는 동시에 미래 모빌리티에 대한 삼성전자의 장기적 의지를 분명히 보여주는 계기가 될 것”이라고 말했다.

서울 금천구는 행정안전부가 주관하는 ‘2025년 공공데이터 품질인증’에서 최우수 등급을 전국 지방자치단체 최초로 획득했다고 23일 밝혔다. 금천구는 “최우수(ALL) 등급은 보유한 정보시스템(DB)이 모두 최고 수준의 품질을 충족했다는 의미”라며 “이번 성과는 기초·광역 지자체 전체를 통틀어 전례가 없는 사례”라고 강조했다. 행안부는 2022년부터 공공기관이 보유·관리하는 데이터 품질을 높이기 위해 품질인증 제도를 운영하고 있다. 품질 인증은 ▲ 공공데티어 관리 체계 ▲ 공공데이터 값 관리 ▲ 공공데이터 개방·활용 등 3개 영역을 대상으로 심사한다. 금천구는 축적된 고품질 데이터를 바탕으로 ▲ 행정 수요 예측 ▲ 위험 조기 탐지 ▲ 정책 효과 분석 고도화 등 데이터 활용 행정을 발전시키겠다는 구상이다. 또한 구민을 위한 맞춤형 행정 서비스를 확장해 나갈 계획이다. 유성훈 구청장은 “인공지능(AI)을 효율적으로 활용하기 위해서는 그 원료가 되는 데이터의 품질관리가 필수적”이라며 “이번 인증을 계기로 고품질 데이터를 기반으로 한 과학적이고 합리적인 행정을 통해 구민에게 실질적인 도움이 되는 정책을 추진하겠다”고 말했다.

서울 동대문구는 ‘인공지능(AI) 구민 제안’ 공모 우수 제안자에게 표창을 수여했다고 23일 밝혔다. 표창은 주민 아이디어를 AI 행정 혁신으로 연결하고, 정책 개선의 출발점으로 삼기 위해 마련됐다. 이번 공모에는 총 49건의 제안이 접수됐다. 구는 소관 부서와 AI 전문가 검토를 거쳐 제안심사위원회 심의로 동상 2건, 장려상 2건, 노력상 3건, 등급 외 4건 등 모두 11건을 우수 제안으로 선정했다. 주민 생활과 맞닿은 아이디어들이 주로 선정됐다. 동상은 ▲AI 스마트시장 프로젝트 ▲대형폐기물 신고 자동화 AI, 장려상은 ▲길 안내 도우미 도입 ▲통합돌봄 서비스가 받았다. 노력상에는 ▲AI 어린이집 수요 예측 ▲AI 보행 약자 보호 시스템 ▲동대문 챗봇 구축 등 생활 밀착형 아이디어가 포함됐다. 구는 선정된 제안을 행정에 참고·활용할 수 있도록 추가 검토할 계획이다. 이필형 구청장은 “이번 ‘AI 구민 제안’으로 주민의 일상 경험과 기술이 결합한 실질적 아이디어를 모을 수 있었다”며 “앞으로도 주민 제안을 행정 혁신의 출발점으로 삼아 체감도 높은 AI 행정을 구현하겠다”고 말했다.

- AI·바이오 융합 기술로 글로벌 헬스케어 혁신 이끄는 스텔라큐브, 뉴저지서 기술력 입증 AI·데이터 기반 헬스케어 기업 스텔라큐브는 미국 뉴저지주 저지시티에서 개최된 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참가해 자사의 AI·바이오 융합 기술력과 글로벌 사업 역량을 선보였다. 이번 서밋을 기점으로 스텔라큐브는 미국 헬스케어 시장을 중심으로 한 글로벌 진출 전략을 본격화할 계획이다. 스텔라큐브 노진섭 대표는 “이번 뉴저지 서밋은 스텔라큐브의 AI·바이오 융합 기술력을 국제 무대에서 검증받는 중요한 계기였다”며 “미국의 연구기관·병원·산업 파트너들과의 협력을 통해 글로벌 헬스케어 혁신을 가속화하겠다”고 말했다. 행사를 주관한 뉴저지 허드슨 카운티 상공회의소는 서밋 직후 공식 보도자료를 배포했으며, 그 전문은 아래와 같다. 한국 바이오 혁신기업, 뉴저지 프라이빗 바이오테크 서밋 통해 미국 동부 진출 가속화 한국의 대표 바이오테크 혁신기업 젠바디(GenBody)와 스텔라큐브(StellarCube)가 뉴저지에서 열린 제1회 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참여했다. 행사는 한미문화경제개발원(KCED)과 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부가 공동 주최하고, Choose New Jersey, 뉴저지 경제개발청(NJEDA), BioNJ의 협력으로 마련되었다. 이번 서밋은 초청을 받은 기관과 혁신 기업의 리더들이 한데 모인 자리로, 한·미 양국의 바이오테크 협력과 미국 시장 진출을 한 단계 끌어올리는 상징적인 행사로 평가받았다. 글로벌 리더들이 한자리에 서밋은 저지시티 리버티 사이언스 센터(Liberty Science Center)에서 개막했다. 센터의 회장이자 CEO인 폴 호프만(Paul Hoffman)은 개회사에서 뉴저지가 과학, 혁신, 경제 협력의 글로벌 허브로 성장하고 있음을 강조했다. 행사에는 Choose New Jersey의 알렉스 리히터(Alex Richter), 뉴저지 경제개발청(NJEDA)의 존 코엘로(John Coehlo), 그리고 미국 상원 의원 앤디 김(Andy Kim, 민주당·뉴저지) 사무실의 대표들이 참석했다. 또한 BioNJ의 회장 데비 하트(Debbie Hart)는 뉴저지 주가 한국과 미국의 바이오 산업 협력 확대와 지속 가능한 혁신 생태계 조성에 적극 나서고 있다고 강조했다. 이번 주 동안 한국 대표단은 Hackensack Meridial Health 산하 Center for Discovery and Innovation, Rutgers Health 및 Rutgers University, Rowan University, CMIC-CSOPS 등 미국 주요 연구기관을 방문했다. 각 세션은 임상시험과 AI·바이오 융합, 규제 협력, 미국 시장 진출 전략 등을 주제로 한 맞춤형 매칭 프로그램으로 구성되었으며, 이를 통해 한·미 양국의 참가자들은 기관 및 정부 관계자들과 직접 소통하며 실질적인 협력과 바이오·디지털 헬스 혁신 분야의 장기적 협력 기반을 마련하는 계기가 되었다. 젠바디: 미국 동·서부 임상 인프라 확장 한국의 체외진단 전문기업 젠바디(GenBody)의 정점규 대표와 미국 캘리포니아 주에 기반한 미국 임상시험 매니저 데릭 권(Derick Kwon)은 이번 서밋에 참석해 미국 내 연구 협력 및 임상시험 네트워크 강화를 모색했다. 젠바디는 이미 미국 서부에 대규모 생산 시설을 운영 중이며, 이번 행사를 계기로 뉴저지를 동부 지역의 임상 및 파트너십 허브로 삼을 계획이다. 젠바디 팀은 Hackensack Meridian Health, Rutgers Health, BioNJ 네트워크와 함께 임상 검증, FDA 협력, 지역 생산 확대 등 다양한 협력 모델을 모색했다. “이번 서밋은 젠바디가 미국 내 동·서해안 거점을 구축하기 위한 중요한 이정표”라며 “뉴저지진출을 통해 젠바디는 미국 내 혁신 거점 지역의 주요 병원 및 연구기관과 직접 협력할 수 있을 것으로 기대된다.”라고 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부 의장이자 KCED 창립자인 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 스텔라큐브: AI와 디지털 플랫폼, 생명과학을 잇는 혁신의 다리 스텔라큐브(StellarCube)는 노진섭 대표와 R&D 팀의 주도로, 헬스케어 ·게임·스마트 의료기기를 아우르는 독자적인 AI 기반 바이오인포매틱스(bioinformatics) 및 예측 분석 플랫폼을 공개했다. 스텔라큐브는 현재 차세대 분자진단용 인공지능(AI) 플랫폼을 적극적으로 개발하고 있으며, 이번 서밋에서 미국 라스베이거스에 본사를 둔 AI 및 LLM(대규모 언어모델) 전문 기업과 LOI(업무협약서)를 체결했다고 발표했다. 이는 미국 시장 내 AI·바이오 융합 기술을 공동으로 추진하기 위한 전략적 협업의 일환이다. 이번 협약은 스텔라큐브의 미국 시장 진출 전략에서 중요한 이정표로 평가되며, 2026년까지 AI 연산과 제약·의료 데이터 생태계를 결합하려는 글로벌 비전을 더욱 공고히 하는 계기가 되었다. 한국-뉴저지 바이오 협력의 새로운 이정표 Choose New Jersey, NJEDA, BioNJ 및 뉴저지 주요 대학 및 병원 관계자들이 참여한 이번 서밋은 한국 바이오테크 혁신 기업들과 미국 생명과학 산업 간의 긴밀 협력 모델로서 자리매김했다. 대형 공개 전시회와는 달리 성과 중심의 비공개 형식 프로그램으로 진행된 이번 행사는 임상 협력·투자 논의·기술 이전을 위한 구체적이고 실질적인 추진 경로를 마련했다. “이번 행사는 단순한 전시가 아니라, 결과로 증명된 협력의 자리였습니다.”며 “젠바디와 스텔라큐브는 한국의 기술력과 뉴저지의 혁신 인프라를 연결하는 실질적인 협력 프레임워크를 구축했습니다. 이것이 바로 글로벌 파트너십이 나아가야 할 방향입니다.”라고 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 향후 계획: 2026년 3월 제2회 프라이빗 바이오테크 매칭 서밋 이번 제1회 서밋 성공을 바탕으로 KCED는 2026년 3월 제2회 Private Biotech Matching Summit을 개최할 예정이다. 다음 서밋에는 한국의 바이오테크, AI 헬스, 디지털 헬스케어 기업들이 대거 참여하며, 지속적인 협력과 투자를 지원하기 위한 바이오 매칭 플랫폼이 새롭게 도입된다.

경기도의회 건설교통위원회 허원 위원장(국민의힘·이천2)이 대표발의한 「경기도 산업재해 예방 및 노동안전보건 지원 조례 일부개정조례안」이 18일 열린 경제노동위원회 제8차 회의에서 원안 통과됐다. 이번 개정조례안은 산업재해 예방을 위한 도 차원의 정책 수단으로 디지털 및 인공지능(AI) 기술 도입 지원 근거를 조례에 명시한 것이 핵심이다. 이를 통해 기존의 인력 중심·사후 대응 위주의 안전관리 방식에서 벗어나, 위험요소를 사전에 인지·예측하는 예방 중심의 산업안전 정책 전환을 제도적으로 뒷받침하게 됐다. 허원 위원장은 제안설명을 통해 “산업재해는 노동자 개인의 문제가 아니라 가정과 지역사회 전체에 회복하기 어려운 상처를 남기는 중대한 사회적 문제”라며, “특히 경기도는 제조업과 건설업 등 고위험 산업이 밀집한 지역으로, 보다 선제적이고 미래지향적인 안전관리 체계가 반드시 필요하다”고 강조했다. 조례안은 제9조(산업재해 예방 및 노동안전보건을 위한 사업)에 ‘산업재해 예방을 위한 디지털 AI 기술 도입 지원’을 신설함으로써, 도지사가 추진할 수 있는 산업재해 예방 사업의 범위를 확대했다. 이는 CCTV·센서·AI 분석 등 스마트 기술을 활용해 작업환경의 위험 요소를 실시간으로 감지하고, 사고 가능성을 구조적으로 줄일 수 있는 정책적 선택지를 넓힌 것이다. 특히 이번 개정은 새로운 규제나 의무를 부과하는 내용이 아니라, 기술 발전을 산업안전 정책에 적극 활용할 수 있도록 지원 근거를 마련한 선언적·정책적 성격의 개정이라는 점에서 의미가 크다. 허원 위원장은 “정부 차원에서도 AI·빅데이터 기반 안전관리 기술 도입을 핵심 정책 방향으로 제시하고 있지만, 경기도에는 이를 체계적으로 추진할 조례상 근거가 부족했다”며, “이번 조례 개정을 통해 도 차원의 산업안전 정책을 한 단계 끌어올리고, 현장의 안전 사각지대를 실질적으로 줄일 수 있는 출발점이 마련됐다”고 밝혔다. 이어 “디지털과 AI 기술은 산업재해 예방의 새로운 대안이자 도구”라며, “이번 조례를 계기로 경기도가 선제적·예방적 산업안전 정책을 본격 추진해 노동자가 안심하고 일할 수 있는 현장 환경을 만들어 가길 기대한다”고 덧붙였다.

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.

‘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

국가유산청이 내년부터 향후 5년간 인공지능(AI), 최신 디지털 기술 등을 활용해 ‘K헤리티지’ 산업을 100조원 규모로 키운다. 허민 국가유산청장은 17일 서울 국립고궁박물관에서 열린 ‘2026년도 주요 업무계획’ 간담회에서 “K헤리티지 세계화를 통해 국민의 자긍심을 높여 나가겠다”며 “유네스코 세계유산위원회를 중심으로 문화 외교 역량을 강화해 국제사회에서 소프트 파워를 높이겠다”고 강조했다. 국가유산청은 이날 ‘국민과 함께 지키고, 미래와 세계로 나아가는 국가유산’을 비전으로 한 2026년도 주요 업무계획을 발표했다. 특히 내년 7월 한국에서 최초로 열리는 유네스코 세계유산위원회 준비에 힘을 싣는다. 부산에서 열리는 세계유산위원회는 세계유산의 등재, 보존·보호와 관련한 주요 안건을 결정하는 주요 국제회의로 3000여명이 참석하는 회의다. 이에 국가유산청은 본 회의뿐 아니라 사전 행사 기간에 한국 문화를 알릴 다양한 행사를 준비하고, 공동 선언문도 이끌 예정이다. 국가유산청은 또 ‘태권도, 인류무형유산 남북 공동 등재 추진’을 명시하기도 했다. 북한은 지난해 ‘조선민주주의인민공화국의 전통 무술 태권도’라는 명칭으로 등재를 신청한 바 있는데, 이를 남북 공동으로 추진하겠다는 입장이다. 허 청장은 앞서 16일 열린 대통령 업무보고에서 궁궐 입장료 문제가 거론된 것 관련해서는 “대통령께서 요금이 저렴한 게 아니냐 얘기하셨는데 그 부분도 저희가 검토하겠다”며 다만 “국민의 공감대와 공청회 등을 거쳐서 결정해야 한다”고 밝혔다. 국가유산청은 종묘 앞 세운4지구의 고층 건물 개발 관련 세계유산영향평가의 중요성을 재차 강조했다. 허 청장은 “지난달 유네스코가 세운재정비촉진지구 관련 상황을 한 달 이내에 회신해달라고 요청했으나, 서울시에서 답을 주지 않고 있다”며 “문화체육관광부와 종묘 문제를 두고 조정회의를 하자고 요청했으나 (이 역시) 서울시에서 답이 오지 않아 기다리고 있는 상황”이라고 말했다. 이밖에 유산청은 화재 등 재난에 대응하기 위해 ‘국가유산 재난 및 안전관리에 관한 법률’ 제정을 서두르고, 대응 매뉴얼도 정비할 계획이다. 위성 정보를 활용해 재난을 예측하거나 분석할 수 있는 시스템 구축에도 나선다. 올해로 준공 100주년을 맞은 옛 서울역사 관리도 본격화한다. 국가유산청은 현재 복합 문화공간으로 쓰이는 ‘구 서울역사’가 철도유산의 역할과 기능을 하도록 2028년까지 보수·복원에 나설 방침이다.

강원 춘천시는 후평AX(AI Transformation·인공지능 전환) 얼라이언스를 출범했다고 17일 밝혔다. AX 얼라이언스는 후평스마트그린산단의 AI 전환을 위한 협력네트워크다. AX는 AI로 제조 공정 전반을 분석, 예측, 최적화해 생산성을 높이고 품질을 개선하는 혁신을 말한다. 앞선 지난 1일 후평산단은 산업통상부가 주관한 AX 실증산단 구축사업 공모에 선정됐다. 이 사업에는 춘천시 산하 춘천바이오산업진흥원과 한국산업단지공단 춘천지사, 강원정보문화산업진흥원, 강원ICT융합연구원, RMS플랫폼이 참여한다. 춘천시 관계자는 “AX 얼라이언스는 실증 성과와 사업 모델을 공유해 산업단지 전체의 AI 전환을 이끄는 협력 플랫폼”이라며 “춘천이 바이오와 AI 융합 제조 혁신을 선도하는 도시로 자리매김하도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

러시아가 우크라이나 전쟁에 투입된 장갑열차에 인공지능(AI) 기반 ‘기술 시각(컴퓨터 비전)’ 시스템을 장착한다. 일인칭 시점(FPV) 자폭 무인기(드론)와 소형 정찰 드론이 철도 자산까지 위협하는 전장 환경 속에서 고정 노선에 묶인 장갑열차가 AI 감시라는 방어적 적응에 나섰다. 러시아 일간지 이즈베스티야는 11일 러시아군이 우크라이나 전선(SVO)에 투입된 장갑열차에 AI 기반 기술 시각 시스템을 도입할 예정이라고 보도했다. 이 시스템은 다수의 감시 카메라와 영상 처리 장치를 결합해 적 드론과 위험 물체를 자동으로 탐지·식별하는 것이 핵심이다. 이즈베스티야에 따르면 드론이나 적성 물체가 카메라 시야에 포착될 경우 시스템은 승무원에게 즉각 경보를 전송하며 장갑열차에 탑재된 대공기관총, 자동포, 기관총 등으로 신속한 대응이 가능하도록 설계됐다. 러시아 측은 이 체계가 이미 전선에서 시험을 거쳐 효과를 입증했다고 주장한다. 러시아 군사 포털 밀리터리 로시야(Militaryrussia)의 드미트리 코르네프 편집장은 이즈베스티야와의 인터뷰에서 “컴퓨터 비전 시스템은 이미 장갑열차뿐 아니라 전차, 장갑차, 보병전투차량(BMP)에도 적용 가능한 수준으로 소형화됐다”고 설명했다. 코르네프 편집장은 “필요한 것은 카메라, 정보 처리 블록, 그리고 지휘관 태블릿이나 차량 통제 시스템과의 연동”이라며 “완전 자동화될 경우 드론과 지상 장갑 표적까지 자동 탐지·지시가 가능하다”고 밝혔다. 다만 그는 플랫폼별 추가 학습(재훈련) 필요성은 인정하며, 이는 “며칠 내 해결 가능한 기술적 과제”라고 덧붙였다. 러시아 군사 전문가 알렉세이 레온코프는 같은 인터뷰에서 이번 조치의 배경을 보다 직접적으로 설명했다. 레온코프는 “소형 드론은 복합 소재로 제작돼 모든 레이더(RLS)가 충분한 거리에서 탐지하지 못한다”며, “이 때문에 광학·전자 기반 탐지 수단의 중요성이 급격히 커졌다”고 밝혔다. 그는 러시아가 전쟁 초반 저고도 소형 무인항공기(UAV) 대응 수단 부족을 경험했고 이를 계기로 ‘연속적 탐지망(로케이션 필드)’ 구축을 목표로 카메라 기반 AI 감시를 확대하고 있다고 설명했다. 레온코프는 “AI 카메라는 인간 감시병보다 빠르게 위협을 인식하고 위험도를 판단할 수 있다”고 강조했다. 그러나 서방 군사 전문 매체의 평가는 보다 냉정하다. 아미 레커그니션은 16일 이번 AI 시각 시스템 도입을 ‘전력 혁신’이 아닌 ‘점진적 방어 강화’로 규정했다. 장갑열차는 여전히 철로라는 고정된 이동 경로, 교량·분기점에 묶인 예측 가능한 패턴, 드론에 유리한 재방문·매복 타격 환경이라는 구조적 약점을 안고 있다. AI는 탐지 시간을 줄일 수는 있지만, 킬체인(탐지–결심–교전)의 마지막 단계는 여전히 인간과 수동 무장에 의존한다. 다수 드론을 동시에 투입하는 포화 공격, 미끼 드론, 전자전(EW) 환경에서는 방어 효과가 제한될 수밖에 없다는 분석이다. 러시아 철도부대는 2022년부터 전쟁에 투입돼 ‘바이칼’, ‘아무르’, ‘볼가’, ‘예니세이’ 등 특수 장갑열차를 운용 중이다. 이들 열차는 대공포 ZU-23-2, 30㎜ 기관포를 장착한 BMP-2, 대구경 기관총 NSV ‘우쵸스’, 전자전(EW) 장비와 정찰 드론까지 갖춘 복합 전투 플랫폼이다. 그러나 오픈소스 분석에서는 이미 우크라이나군 드론 공격으로 피해를 입은 사례가 보고됐고, 장갑열차가 ‘드론 전쟁 시대의 취약 자산’이라는 인식도 확산되고 있다. AI 시각 시스템은 조기 경보 능력을 높일 수 있지만 철로 위 자산이라는 근본 조건을 바꾸지는 못한다는 평가다. 이번 조치는 우크라이나 전쟁이 드론·센서·AI의 적응 경쟁 단계에 접어들었음을 보여준다. 과거의 장갑열차까지 AI 감시 체계를 요구받는 상황 자체가 전장의 무게 중심이 저고도 무인기 위협으로 완전히 이동했음을 상징한다. 다만 서방 군사 전문가들은 “전장 AI는 빠르게 확산되고 있지만, 통합·신뢰성·전자전이라는 현실 앞에서 완전 자율 전투 체계는 아직 요원하다”고 지적한다. 러시아 장갑열차의 AI ‘눈’은 진보의 신호이자, 동시에 AI의 한계를 드러내는 사례이기도 하다.

러시아가 우크라이나 전쟁에 투입된 장갑열차에 인공지능(AI) 기반 ‘기술 시각(컴퓨터 비전)’ 시스템을 장착한다. 일인칭 시점(FPV) 자폭 무인기(드론)와 소형 정찰 드론이 철도 자산까지 위협하는 전장 환경 속에서 고정 노선에 묶인 장갑열차가 AI 감시라는 방어적 적응에 나섰다. 러시아 일간지 이즈베스티야는 11일 러시아군이 우크라이나 전선(SVO)에 투입된 장갑열차에 AI 기반 기술 시각 시스템을 도입할 예정이라고 보도했다. 이 시스템은 다수의 감시 카메라와 영상 처리 장치를 결합해 적 드론과 위험 물체를 자동으로 탐지·식별하는 것이 핵심이다. 이즈베스티야에 따르면 드론이나 적성 물체가 카메라 시야에 포착될 경우 시스템은 승무원에게 즉각 경보를 전송하며 장갑열차에 탑재된 대공기관총, 자동포, 기관총 등으로 신속한 대응이 가능하도록 설계됐다. 러시아 측은 이 체계가 이미 전선에서 시험을 거쳐 효과를 입증했다고 주장한다. 러시아 군사 포털 밀리터리 로시야(Militaryrussia)의 드미트리 코르네프 편집장은 이즈베스티야와의 인터뷰에서 “컴퓨터 비전 시스템은 이미 장갑열차뿐 아니라 전차, 장갑차, 보병전투차량(BMP)에도 적용 가능한 수준으로 소형화됐다”고 설명했다. 코르네프 편집장은 “필요한 것은 카메라, 정보 처리 블록, 그리고 지휘관 태블릿이나 차량 통제 시스템과의 연동”이라며 “완전 자동화될 경우 드론과 지상 장갑 표적까지 자동 탐지·지시가 가능하다”고 밝혔다. 다만 그는 플랫폼별 추가 학습(재훈련) 필요성은 인정하며, 이는 “며칠 내 해결 가능한 기술적 과제”라고 덧붙였다. 러시아 군사 전문가 알렉세이 레온코프는 같은 인터뷰에서 이번 조치의 배경을 보다 직접적으로 설명했다. 레온코프는 “소형 드론은 복합 소재로 제작돼 모든 레이더(RLS)가 충분한 거리에서 탐지하지 못한다”며, “이 때문에 광학·전자 기반 탐지 수단의 중요성이 급격히 커졌다”고 밝혔다. 그는 러시아가 전쟁 초반 저고도 소형 무인항공기(UAV) 대응 수단 부족을 경험했고 이를 계기로 ‘연속적 탐지망(로케이션 필드)’ 구축을 목표로 카메라 기반 AI 감시를 확대하고 있다고 설명했다. 레온코프는 “AI 카메라는 인간 감시병보다 빠르게 위협을 인식하고 위험도를 판단할 수 있다”고 강조했다. 그러나 서방 군사 전문 매체의 평가는 보다 냉정하다. 아미 레커그니션은 16일 이번 AI 시각 시스템 도입을 ‘전력 혁신’이 아닌 ‘점진적 방어 강화’로 규정했다. 장갑열차는 여전히 철로라는 고정된 이동 경로, 교량·분기점에 묶인 예측 가능한 패턴, 드론에 유리한 재방문·매복 타격 환경이라는 구조적 약점을 안고 있다. AI는 탐지 시간을 줄일 수는 있지만, 킬체인(탐지–결심–교전)의 마지막 단계는 여전히 인간과 수동 무장에 의존한다. 다수 드론을 동시에 투입하는 포화 공격, 미끼 드론, 전자전(EW) 환경에서는 방어 효과가 제한될 수밖에 없다는 분석이다. 러시아 철도부대는 2022년부터 전쟁에 투입돼 ‘바이칼’, ‘아무르’, ‘볼가’, ‘예니세이’ 등 특수 장갑열차를 운용 중이다. 이들 열차는 대공포 ZU-23-2, 30㎜ 기관포를 장착한 BMP-2, 대구경 기관총 NSV ‘우쵸스’, 전자전(EW) 장비와 정찰 드론까지 갖춘 복합 전투 플랫폼이다. 그러나 오픈소스 분석에서는 이미 우크라이나군 드론 공격으로 피해를 입은 사례가 보고됐고, 장갑열차가 ‘드론 전쟁 시대의 취약 자산’이라는 인식도 확산되고 있다. AI 시각 시스템은 조기 경보 능력을 높일 수 있지만 철로 위 자산이라는 근본 조건을 바꾸지는 못한다는 평가다. 이번 조치는 우크라이나 전쟁이 드론·센서·AI의 적응 경쟁 단계에 접어들었음을 보여준다. 과거의 장갑열차까지 AI 감시 체계를 요구받는 상황 자체가 전장의 무게 중심이 저고도 무인기 위협으로 완전히 이동했음을 상징한다. 다만 서방 군사 전문가들은 “전장 AI는 빠르게 확산되고 있지만, 통합·신뢰성·전자전이라는 현실 앞에서 완전 자율 전투 체계는 아직 요원하다”고 지적한다. 러시아 장갑열차의 AI ‘눈’은 진보의 신호이자, 동시에 AI의 한계를 드러내는 사례이기도 하다.