한국 기업, 美·中 이어 3번째 많아삼성·LG, AI 기반 혁신 가전 공개현대차, 휴머노이드 로봇 전면에中 기업, 메인 전시관서 ‘대공세’ 양자 기술, AI 적용 사례도 주목 세계 최대 가전·정보통신(IT) 전시회 ‘국제전자제품박람회(CES) 2026’이 6일(현지시간)부터 나흘간 미국 라스베이거스에서 열리는 가운데 모든 것에 적용된 인공지능(AI), 국내 주요 기업의 활약, 중심으로 떠오른 중국 기업, 양자(퀀텀) 기술의 가능성 등이 큰 흐름으로 부상하고 있다. CES 사무국은 4일 ‘혁신가들의 등장’을 주제로 열리는 이번 행사에 전 세계 160여개국에서 4300여개 기업이 참가한다고 밝혔다. 한국은 미중에 이어 3번째로 많은 853개 기업이 나선다. 이번 행사에서는 ‘피지컬 AI’를 통해 AI가 로봇, 가전, 웨어러블, 산업 장비 등과 결합해 일상생활에서 어떻게 직접 작동하는지를 볼 수 있다. 완성차 기업, 중장비, 로봇 기업들이 디지털 공간에 머물던 AI에 실제 세계에서 움직이고 일할 수단인 ‘몸체’를 줬다. 모빌리티도 피지컬 AI를 구현할 핵심 분야다. 현대차, BMW, 혼다 등 자동차 제조사는 물론 LG전자, LG이노텍, 삼성디스플레이 등 부품업체들도 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 중심의 신제품을 선보일 예정이다. 빅테크 기업 수장들도 연설에서 ‘모든 것에 적용되는 AI’를 언급할 전망이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 개막 하루 전날인 5일 특별 연설에서 ‘차세대 AI 비전’을 발표한다. AI 반도체를 넘어 로보틱스, 자율주행, 산업용 AI 전반으로 영향력을 확장하는 청사진을 공개할지에 관심이 쏠린다. 미국 반도체 기업 AMD의 리사 수 CEO도 같은 날 기조연설자로 나서 데이터센터, 클라우드, PC를 아우르는 통합 AI 반도체 전략을 제시할 전망이다. 6일 개막일에는 중국 레노버의 양위안칭 회장과 지멘스의 롤란드 부시 CEO가 연설에 나선다. 삼성전자와 LG전자 역시 AI를 기반으로 한 미래 가전 혁신 비전을 공개한다. 노태문 삼성전자 사장과 류재철 LG전자 사장의 글로벌 데뷔 무대다. 삼성전자는 ‘당신의 AI 일상 동반자’를 주제로 올해 메인 행사장인 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC) 대신 윈(Wynn) 호텔로 자리를 옮겨 단독 전시관을 꾸린다. 방문객들이 보다 유기적으로 첨단 기술을 체험하도록 하려는 것이다. 지난 8월 115형 마이크로 적녹청(RGB) TV를 출시한 삼성전자는 CES 2026에서 55·66·75·85·100형 등 총 5가지 크기의 신제품을 공개한다. 또 흡입력을 기존 대비 두 배 향상시킨 로봇청소기 비스포크 AI 스팀도 공개한다. LG전자는 ‘당신에게 맞춘 혁신’을 주제로 ‘LG 월드 프리미어’를 개최하면서 AI의 공감지능 비전을 공개할 계획이다. 특히 LG는 가사 노동을 줄이는 휴머노이드형 AI 홈 로봇 ‘LG 클로이드’를 공개한다. 현장에서는 클로이드가 식사 계획에 따라 냉장고에서 우유를 꺼내고, 오븐에 빵을 넣어 아침 식사를 준비하며, 거주자가 외출한 뒤에는 세탁이 끝난 수건을 개켜 정리하는 모습을 볼 수 있다. 현대차그룹은 차세대 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 공개하고 미래 산업 현장과 일상에서 인간과 호흡하는 모습을 보여주는 등 AI 로보틱스 핵심 전략을 제시할 예정이다. 현대차그룹은 4족 보행 로봇 ‘스팟’과 이동형 로봇 플랫폼 ‘모베드’를 활용한 기술 프레젠테이션도 진행한다. 중국 기업들의 공세도 두드러진다. 참여 기업만 942개로 미국에 이어 두 번째로 많다. 삼성전자가 메인 전시관이 아닌 윈 호텔에 단독 전시관을 꾸리면서 TCL, 하이센스 등 중국 가전사가 메인 전시관 입구 전면과 핵심 자리를 차지했다. TCL은 가전제품을 AI 기술로 연결하는 ‘AI 스마트라이프’를 공개하고,하이센스 역시 AI 가전을 바탕으로 한 스마트홈 솔루션으로 전시관을 꾸린다. 하이센스는 RGB 기반 TV 기술을 또다시 선보이며 삼성전자와 LG전자에 맞불을 놓을 것으로 보인다. 양자 기술은 이번 CES에서 주연은 아니지만 미국 소비자기술협회(CTA)는 AI와 양자 기술을 묶어 ‘CES 파운드리’라는 별도 공간을 신설했다. 이 무대에서 최적화 문제, 보안, 제조 물류, AI 결합 등에서 양자 컴퓨팅의 실제 적용 사례가 소개된다.

자정의 화염, 그리고 돌아온 아들의 절규2010년 5월 16일 자정 무렵, 경기도 파주시의 한 다세대주택 골목. “불이야!” 하는 다급한 비명이 정적을 깼다. 잠옷 바람으로 뛰쳐나온 이웃 A씨(51)는 맹렬한 기세로 타오르는 옆집을 보며 얼어붙었다. 그 집에는 70대 노모 최 모(72) 씨와 50대 큰아들 김 모(53) 씨가 살고 있었다. 현장에 있던 아들 김 씨는 발만 동동 구르고 있었다. 그는 A씨에게 “어머니가 안에 있다. 빨리 119에 신고해 달라”고 애원했다. 소방차가 도착하고 주민들이 몰려나와 “지금이라도 들어가서 어머니를 구하라”고 소리쳤지만, 김 씨는 불길이 무서운 듯 문밖에서 어린아이처럼 울부짖기만 했다. 김 씨는 출동한 경찰에게 “동료와 술을 마시고 들어왔는데 현관을 열어 보니 이미 집 안에 불길이 가득했다”며 넋이 나간 듯 진술했다. 불은 10평 남짓한 집을 모두 태우고 꺼졌다. 작은방에서는 형체를 알아볼 수 없을 정도로 까맣게 탄 시신 한 구가 발견됐다. 김 씨의 어머니였다. 겉으로 보기엔 술에 취해 귀가한 아들이 화재를 뒤늦게 발견해 노모를 구하지 못한 안타까운 사고처럼 보였다. 하지만 파주경찰서 형사들의 직감은 달랐다. 단순 화재로 보기엔 석연치 않은 점들이 감지됐다. “죽은 자는 숨 쉬지 않는다”시신의 훼손은 심각했다. 화마는 표면적인 증거들을 대부분 삼켜버렸다. 하지만 현장감식반은 타버린 시신의 콧속으로 조심스럽게 면봉을 밀어 넣었다. 화재사(燒死) 여부를 가리는 가장 기초적이면서도 결정적인 ‘기도 내 매연 부착’ 검사였다. 결과는 충격적이었다. 기도 깊숙한 곳까지 들어갔다 나온 면봉에는 그을음이 전혀 묻어 있지 않았다. 살아있는 사람은 화재 현장에서 본능적으로 호흡하며 유독가스와 매연을 들이마신다. 이 때문에 기도와 폐에는 반드시 검은 흔적이 남는다. 이것이 ‘생활반응’이다. 그러나 최 씨의 기도는 깨끗했다. 이는 불이 나기 전, 최 씨가 이미 호흡을 멈춘 상태였다는 것을 의미했다. 즉, 살해당한 뒤 불이 질러졌다는 강력한 증거였다. 국립과학수사연구원의 부검 결과도 이를 뒷받침했다. 시신의 목과 턱밑에서 미세한 출혈이, 기관지에서는 거품이 발견됐다. 전형적인 목 졸림에 의한 질식사 소견이었다. 사건은 화재 사고에서 존속살해 및 방화 사건으로 전환됐다. 21년 전의 악몽, 그리고 3개월 만의 파국경찰은 즉시 아들 김 씨를 유력한 용의자로 지목했다. 그의 신원을 조회하던 형사들은 경악을 금치 못했다. 김 씨는 초범이 아니었다. 그는 21년 전, 4세 여자 아이를 납치해 성폭행하고 잔혹하게 살해한 혐의로 무기징역을 선고받았던 중범죄자였다. 사회로부터 영구 격리된 줄 알았던 그는 모범적인 수형 생활 등을 이유로 사건 발생 불과 3개월 전인 지난 2월, ‘특별감면’을 받아 가석방된 상태였다. 21년 만에 세상에 나온 그를 받아준 유일한 혈육은 칠순의 노모뿐이었다. 어머니 최 씨는 흉악범으로 낙인찍힌 아들을 거두어 함께 살기 시작했다. 그러나 그 동거는 3개월 만에 참혹한 비극으로 끝이 났다. 김 씨는 범행을 극구 부인했다. 그는 “집에 불이 난 지 1시간 30분이 지나서야 집에 도착했다”며 자신의 알리바이를 주장했다. 화재 발생 추정 시각에 자신은 집에 없었다는 것이었다. 그러나 경찰은 2개월여에 걸친 끈질긴 탐문 수사와 CCTV 분석, 통신 기록 조회를 통해 김 씨의 동선을 1분 단위로 복원해냈다. 그 결과 김 씨의 주장은 완벽한 거짓임이 드러났다. 김 씨는 화재 발생 1시간 30분 후가 아니라, 화재 발생 1시간 30분 전에 이미 집에 도착해 있었다. 결정적인 증거는 또 있었다. 김 씨가 범행 후 알리바이를 조작하기 위해 교통카드 회사에 전화를 걸어 “버스를 타고 내린 시간이 기록으로 남느냐”고 문의한 녹취록이 확보된 것이다. 스스로 제 발등을 찍은 셈이었다. 또한, 화재 발생 전 집 안에서 모자가 크게 다투는 소리를 들었다는 이웃의 증언도 확보됐다. 움직일 수 없는 증거들이 제시되자, 김 씨는 결국 고개를 떨궜다. “술에 취해 우발적으로 저질렀습니다.” “교도소에서 모은 돈 쓰지 마라” 한마디에…드러난 범행 동기는 허무하고도 비열했다. 사건 당일, 술을 마시고 들어온 김 씨에게 어머니 최 씨가 훈계를 했다. “네가 교도소에서 어떻게 모은 돈인데…. 그 돈을 유흥비로 낭비하지 마라. 정신 좀 차리고 살아야지.” 어머니는 아들이 수감 생활 동안 영치금 등을 아껴 모은 돈을 술값으로 탕진하는 것을 걱정해 나무랐던 것이다. 하지만 21년 만에 사회에 나온 아들은 어머니의 걱정을 잔소리로만 받아들였다. 격분한 김 씨는 순간적으로 어머니의 멱살을 잡고 흔들다 목을 졸라 살해했다. 자신을 기다려준 어머니를 죽인 후, 그는 자신의 범죄 경력 때문에 가중 처벌을 받을 것이 두려웠다. 그래서 선택한 방법이 ‘방화’였다. 그는 시신과 범행 현장을 은폐하기 위해 라이터로 옷가지에 불을 붙여 방 안에 던졌다. 그러고는 밖으로 도망쳐 알리바이를 만들기 위해 시간을 보내다, 불길이 거세지자 다시 돌아와 목격자 행세를 했다. 화마도 태우지 못한 ‘패륜의 흔적’파주경찰서는 김 씨를 존속살해 및 사체손괴 등의 혐의로 구속했다. 무기징역수에서 21년 만에 특별감면으로 풀려난 그는 다시 재판부에서 무기징역을 선고받았다. 타버린 어머니의 폐 속에 남겨진 ‘깨끗한 공기’는 아들의 비정한 범행을 고발하는 침묵의 증언이었다. 어머니는 20년 넘게 감옥에 있는 아들을 기다렸고, 돌아온 아들을 위해 마지막까지 쓴소리를 아끼지 않았다. 그러나 돌아온 것은 감사의 인사가 아닌 죽음의 손길이었다. 잿더미가 된 집터에는 불길로도 지워지지 않는 끔찍한 패륜의 흔적만이 덩그러니 남았다.

2026년에는 실험단계였던 첨단기술이 일상 속에서 공존할 전망이다. 인공지능(AI)은 기존의 모델 경쟁을 넘어 인프라 전쟁으로 확대하고, 스마트폰 영역에선 글로벌 ‘접기 대전’이 예상된다. 연이은 개인정보유출 사태로 위기감이 커진 보안 분야에서는 ‘AI 창’ 대 ‘AI 방패’의 승부가 펼쳐질 전망이다. 이런 변화를 감지할 첫 무대는 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES다. AI 인프라 전쟁뭉쳐라!… 전력부터 칩까지 AI 한꺼번에글로벌 빅테크의 AI 경쟁은 더 이상 모델 성능 향상에만 머물지 않는다. 실제 서비스를 얼마나 안정적으로, 장기간 운영할 수 있냐가 경쟁의 새로운 축이다. 따라서 전력·데이터센터·반도체 등 기초 인프라 구축이 핵심으로 떠오르고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 투자 경쟁은 소프트웨어를 넘어 데이터센터와 반도체, 전력 인프라로 옮겨가고 있다”며 “추론 비용을 낮추지 못하는 기업은 장기 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다”고 짚었다. 영상 생성, 로봇 제어 등 연산량과 전력 소모가 큰 서비스가 상용화 단계에 접어들면서 기존의 전력망과 범용 서버 등으로는 수요를 감당하기 어렵다는 것이다. 이에 구글은 최근 약 7조원을 투입해 에너지 인프라 기업 ‘인터섹트’를 인수했다. 데이터센터 전력을 외부망에만 의존하지 않고, 발전 설비와 데이터센터를 한 부지에 통합해 장기적으로 전력 수급 안정성을 꾀하려는 것이다. 오픈AI 진영이 공공 전력망과 분리된 초대형 데이터센터 프로젝트 ‘스타게이트’를 추진하고, 아마존웹서비스(AWS)가 원전 및 소형모듈원자(SMR) 협력으로 독자적인 전력 공급망 구축에 나선 것도 같은 맥락이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있다. 양사는 올해 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 양산에 본격 돌입하며, AI 서버의 연산 병목을 해소할 핵심 공급사로 주목받고 있다. 업계에서는 HBM을 포함한 AI 특화 메모리 수요가 가파르게 늘어나면서 범용 D램 중심이던 메모리 시장의 수익 구조가 재편될 것으로 보고 있다. 피지컬 AI붙여라!… 자율주행 등 AI 제품 결합 가속지난해까지 AI가 모니터 속 학습·추론 경쟁에 몰두했다면 올해는 자동차·로봇·생활용품 등과 결합하는 ‘피지컬 AI’가 구체화할 전망이다. 삼정KPMG 경제연구원은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 박람회 ‘CES 2026’의 첫 번째 키워드로 ‘피지컬 AI’를 꼽으며 “단순 자동화를 넘어 물리적 환경을 이해·판단·조작하는 AI 디바이스가 다수 공개되고, 제조·건설·물류·서비스 등 다양한 분야에서의 실질적 적용 가능성이 구체적으로 제시될 것”이라고 예상했다. 대표적으로 모빌리티에선 실험 단계였던 자율주행 시장이 올해 크게 확대될 전망이다. 지난해 미국에서 무인 로보택시를 운영한 구글의 자율주행 자회사 ‘웨이모’는 올해 차량 호출 앱 ‘웨이모 원’을 내놓으며 대중을 상대로 서비스를 확대할 예정이다. 중국에선 바이두의 자율주행 자회사 ‘아폴로 고’가 자율주행 레벨4(고도자동화) 수준의 로보택시를 상용화하며 웨이모를 바짝 추격하고 있다. 우리나라의 경우 현대차그룹의 자회사 ‘포티투닷’이 오는 8월 첫 자율주행 실험차 ‘SDV 페이스카’를 공개할 예정이다. 지난해 스마트홈 각축전을 벌였던 가전 분야와 단순 자동화 극복이 과제인 산업 분야에서 기업들은 올해 AI를 탑재한 휴머노이드를 앞다퉈 내놓을 예정이다. LG전자는 CES 2026에서 다섯 손가락을 갖춰 집안일에 최적화된 가전용 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한다. 보스턴다이내믹스도 휴머노이드 ‘아틀라스’를 처음 선보인다. AI가 접목된 웨어러블 기기도 경쟁이 치열할 전망이다. 메타가 지난해 선보인 스마트 안경 ‘레이밴 메타’로 시장을 선점하는 가운데 구글은 올해 중 자사 AI인 ‘제미나이’가 탑재된 스마트 안경을 출시한다. 스마트폰접어라!… 몇 번이든, 차세대 폴더블폰 전쟁스마트폰 시장에서는 대형 화면을 접는 ‘폴더블폰’이 주류 프리미엄 폼팩터(기기 형태)로 자리매김하며 글로벌 싸움이 치열해질 것으로 보인다. 지난해 삼성전자는 두 번 접히는 ‘갤럭시 트라이폴드’를 선보이며 중국 화웨이가 독점하던 트라이폴드 경쟁에 뛰어들었다. 갤럭시 트라이폴드는 360만원이라는 초고가에다 한정된 물량만 시중에 푸는 ‘플래그십’을 펼쳤지만 연일 완판 행진을 했다. 올해는 중국 샤오미와 미국 애플이 트라이폴드 시장에 진입할 것으로 보인다. 샤오미타임 등 외신에 따르면 샤오미는 지난해 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 신제품을 등록했는데, 태블릿 사이즈로 펼쳐지는 트라이폴드형일 가능성이 거론된다. 애플 역시 아이폰18 시리즈와 함께 자사 첫 폴더블폰인 ‘아이폰 폴드’ 모델을 준비 중이다. 양산 막바지인 세부 디자인 조정 단계에 진입한 것으로 전해지면서 출시가 임박한 것으로 예측된다. 아이폰 팬층의 탄탄한 수요를 고려하면 아이폰 폴드 출시와 함께 폴더블폰 시장이 요동칠 수 있다. 시장 조사 기관인 IDC는 아이폰 폴드의 출시로 세계 폴더블폰 시장이 올해 30% 성장할 것으로 예측했다. 해킹막아라!… 뚫리면 끝장, 보안 단속에 사활안랩은 지난해 말 발간한 ‘2025년 사이버 위협 동향 및 2026년 전망’ 보고서에서 첫 번째 보안 위협으로 ‘AI 기반 공격의 전방위 확산’을 꼽았다. 안랩은 “AI가 피해자의 환경을 분석하고 표적을 정확하게 타격할 수 있는 ‘적응형 공격’이 확대될 것”이라고 분석했다. 또 개인이 AI를 식별하기 어려울 정도로 기술이 발전하면서 딥페이크 등 AI를 악용한 정교한 피싱이 증가하고, AI를 활용한 해킹 신기술이 급속도로 발전하며 해킹의 진입 장벽을 낮출 것이라고 우려했다. 다만 AI에 따른 보안 위협에 대응하는 도구로도 AI가 부상할 전망이다. 보안업체 ‘시큐아이’는 ‘2026년 보안 트렌드’ 보고서에서 “공격과 방어 전반에 AI가 확산하며 사이버 보안이 본격적인 ‘AI 대 AI’의 경쟁 구도로 전환 될 것”이라고 분석했다. 김명주 AI안전연구소장은 “지난해보다 올해 생성형 AI로 만든 사진·영상을 식별하기가 훨씬 어려워졌고, 지방선거 등 큰 행사가 있는 만큼 AI 악용이 본격화될 것”이라며 “AI기본법이 시행되면 정부 차원에서도 AI 부작용에 대비하는 체계를 마련해야 한다”고 지적했다.

코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 31일 한국거래소에 따르면, 휴림로봇(090710)이 약 2562만주 이상 거래되며 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지했다. 현재 주가는 7450원으로 거래대금은 약 191억 5900만원이며, 시가총액의 2.15%에 해당한다. PER은 275.93, ROE는 -5.59이다. 제주반도체(080220)는 2위로, 거래량 2236만 2142주를 기록하고 있으며 현재 주가는 2만 6350원이다. 거래대금은 약 575억원으로, 이는 시가총액의 6.34%에 해당한다. PER은 25.26, ROE는 11.44이다. 대주산업(003310)은 현재가 3400원, 등락률 5.10%, 거래량 2095만 8525주를 기록하고 있다. 나무기술(242040)은 현재가 1324원으로 보합세를 유지하며 거래량 2017만 5991주를 기록 중이다. 삼보모터스(053700)는 현재가 6420원에 22.99%의 폭등을 보이며 1838만 3193주의 거래량을 보이고 있다. 센서뷰(321370)는 1300원으로 4.33% 상승하며 거래량 1778만 5273주를 기록하고 있다. JW신약(067290)은 2130원으로 5.19% 상승하며 1686만 870주가 거래되고 있다. 더블유에스아이(299170)는 2935원으로 16.24% 상승하며 1604만 38주의 거래량을 나타내고 있다. 재영솔루텍(049630)은 4510원으로 3.43% 하락하며 1524만 4699주가 거래되고 있다. 원익홀딩스(030530)는 4만 8700원으로 1.99% 상승하며 1313만 2484주의 거래량을 기록하고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 비츠로넥스텍(488900) ▲13.70%, 에스에이엠티(031330) ▲13.39%, 아미노로직스(074430) ▲29.92%, 노타(486990) ▲7.05%, 현대무벡스(319400) ▼7.67%, 형지글로벌(308100) ▼3.07%, 세미파이브(490470) ▼4.16%, 라온테크(232680) ▲4.38%, 율촌(146060) ▲29.95%, 삼미금속(012210) ▼19.65% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 종목으로는 제주반도체의 폭등과 삼보모터스의 폭등이 눈길을 끌고 있다. 제주반도체는 거래대금이 시가총액의 6.34%에 달하며 투자자들의 관심을 모으고 있다. 삼보모터스 역시 시가총액 대비 거래대금 비율이 7.81%로, 거래가 활발하게 이루어지고 있다. 반면, 휴림로봇과 삼미금속은 각각 -6.64%와 -19.65%의 하락세를 보이고 있다. 특히, 삼미금속은 거래대금이 시가총액의 3.91%로 매도세가 강하게 작용하고 있다. 전체적으로 코스닥 시장은 상승과 하락이 혼재된 가운데 변동성을 보이고 있다. 거래대금이 시가총액의 2% 이상인 종목들이 다수 발견되며, 시장 참여자들의 활발한 움직임이 감지된다. 특히, 상승률이 높은 종목들은 거래대금이 높은 반면, 하락세인 종목들은 시가총액 대비 거래대금 비율이 낮은 경향을 보인다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

한국교통안전공단(TS)이 자동차검사부터 도로·항공·철도를 폭넓게 아우르는 ‘인공지능(AI) 기반 교통안전 시대’를 열어가고 있다고 30일 밝혔다. 먼저 공단은 지난 10월 13일부터 ‘AI 전담 전문조직’을 신설해 본격 가동 중이다. 세부적으로 이사장 직속 미래전략실을 ‘AI미래전략실’로, 기존 디지털전략실을 ‘AI디지털실’로 각각 확대·개편하고 AI디지털실 산하에는 ‘AI혁신처’를 신설해 조직 개편을 마무리했다. 공단은 연말까지 진행되는 ‘AI 공통 플랫폼 구축 용역’을 통해 AI 대전환을 위한 실행 전략을 구체화 한 중장기 로드맵을 마련할 계획이다. 특히 AI와 디지털기술, 빅데이터 등을 활용해 사고를 예방하는 ‘AI 교통안전 혁신 전략’을 수립한다는 방침이다. 공단은 또 AI 영상 분석 기술을 활용해 운전자의 신호위반과 졸음운전 등 위험 행동을 경고하는 교통안전관리 시범사업을 성공적으로 마무리했다. 이 사업에 참여한 LG전자 창원사업장 통근버스 장거리노선 운전자 안전점수가 48.4점에서 AI 관제 후 82.3점으로 약 70% 향상됐다. 특히 졸음운전은 100% 감소했다. 이어 불법 유턴은 80.3% 감소, 신호 위반은 64.2% 감소, 중앙선 침범은 56.7%, 휴대폰 사용도 44.4% 줄었다. 공단은 AI를 기반으로 한 전기차 배터리 관리체계도 마련했다. 그동안 차량의 성능과 직결되는 핵심 요소인 전기차 배터리 건강상태(SOH)는 검사 결과를 수치로 설명해 운전자가 실제 의미를 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 이에 배터리관리시스템(BMS) 정보를 활용해 차량의 SOH를 분석하고, 차종·연식 등이 비슷한 차량과 비교한 시각자료를 제공해 운전자의 이해를 높였다. 공단은 전기차 검사 결과를 통해 수집한 주행거리, 배터리 충전·방전 이력, 배터리 전압·전류·온도 등 약 20개 항목을 기반으로 정밀 진단·예측 모델링을 개발하기로 했다. 이를 통해 배터리 정비 시기와 정비 예상 비용 등 소비자 맞춤형 정보까지 제공한다. 아울러 공단은 지난 10월 30일 우체국물류지원단과 함께 소포를 배달하는 소형 화물차의 안전 운행과 교통안전 분야 상호 협력을 위한 업무협약을 체결했다. 우체국물류지원단의 업무 차량에 AI 첨단안전장치를 시범 설치해 도로상황과 운전자의 행동을 분석하고, 사고 위험요인이 발생하면 실시간 경보를 통해 교통사고를 예방하도록 했다. AI CCTV로 역사 내 캐리어 낙하 사고도 예방한다. 공단과 공항철도(AREX)는 역사 내 에스컬레이터 이용 시 캐리어 낙하로 인한 안전사고 예방을 위해 ‘객체인식 지능형(AI) 폐쇄회로(CC)TV 기술개발 시범사업’을 공동 추진하기로 했다. 객체인식 지능형 CCTV 기술은 캐리어가 방치되거나 떨어지는 상황을 실시간으로 감지한다. 위험한 상황이 발생하면 즉시 스피커를 통해 “위험! 캐리어를 꽉 잡아주십시오” 등 구체적인 경고 방송을 송출한다. 공단은 여행객과 수하물 비중이 높은 공항철도에 이번 기술을 시범 적용해 데이터를 축적하고, 향후 국토교통부와 철도 운영기관과 협의해 KTX 등 전국 주요 철도역사로 확대 적용할 계획이다. 공단은 “교통안전체계의 인공지능 대전환으로 이용자 중심의 정밀한 교통안전망을 구축해 나가 국민이 안전한 교통환경을 구축할 것”이라고 강조했다.

- 카페24 PRO 글로벌, K-셀러의 글로벌 시장 진출 가속화 지원- 복잡한 통관·번역·물류 장벽 허물고 ‘자사 브랜드 중심’ 글로벌 운영 지원- 쇼피 입점 쉬워지고, 해외 CRM 자동운영으로 구매 전환율 높여 국내 온라인 쇼핑몰들의 해외 진출 문턱이 대폭 낮아지고 있다. 글로벌 이커머스 플랫폼 카페24(대표이사 이재석)가 선보인 ‘PRO 글로벌’ 서비스가 고도화된 자동화 기술을 앞세워 K-셀러들의 글로벌 시장 진출을 전방위적으로 지원한다. ■ 동남아·남미 7개국 ‘즉시 판매’… 자사몰 상품 그대로 연동 가장 큰 변화는 글로벌 마켓플레이스 ‘쇼피(Shopee)’와의 연동 강화다. 2025년 11월 기준, 카페24 운영자들은 마켓플러스를 통해 별도의 입점 절차 없이 동남아 6개국(필리핀, 베트남, 태국, 대만, 싱가포르, 말레이시아)과 남미의 브라질까지 총 7개국에 상품을 즉시 판매할 수 있게 됐다. 과거 해외 마켓 입점을 위해 평균 3~6개월이 소요되던 준비 기간은 이제 ‘원클릭’ 수준으로 단축됐다. 특히 자사몰에 등록된 상품 정보를 기반으로 국가별 통화 환산과 배송비 설정이 자동화되어, 판매자는 국내외 주문을 하나의 관리 화면에서 통합 처리하는 효율적인 운영이 가능하다. ■ “통관의 난제” HS코드, AI가 자동 생성해 리스크 차단 해외 판매의 최대 난관으로 꼽히는 ‘HS코드(국제 상품 분류 체계) 등록’ 문제도 해결책을 찾았다. 카페24는 상품명을 분석해 적합한 HS코드와 해외 통관 카테고리를 자동으로 생성하는 기능을 출시했다. HS코드는 국가별 기준이 복잡해 잘못 분류할 경우 관세 부과나 통관 지연 등 리스크가 컸다. 이번 자동 생성 기능은 수출입 당국 간의 해석 차이를 최소화하고, 특히 신제품이나 융복합 제품에 대한 정확한 분류를 지원해 전문 지식이 없는 운영자도 손쉽게 글로벌 통관 절차를 밟을 수 있도록 돕는다. ■ 현지 최적화 UX… 언어 장벽 없애고 구매 전환율 높여 글로벌 고객의 체류 시간을 늘리기 위한 ‘현지화’ 기술도 돋보인다. ‘언어 전환 팝업 자동 설정’ 기능은 고객의 브라우저 언어를 실시간 감지해 최적화된 언어 스토어로 안내한다. 일본 고객에게는 일본어로, 영어권 고객에게는 영어로 맞춤형 메시지를 띄우는 방식이다. 또한, 전문 번역 인력 없이도 국내몰의 ‘회사 소개’ 페이지를 해외몰에 맞게 자동 현지화하는 서비스도 제공된다. 기존의 디자인과 HTML 구조를 유지하면서 텍스트만 자연스럽게 번역 적용해 브랜드의 신뢰도를 높였다. ■ ‘재방문 유도’ CRM부터 ‘운임 20% 절감’ 물류까지 풀패키지 판매 이후의 사후 관리와 물류 경쟁력도 한층 강화됐다. 자동화 이메일 CRM 서비스는 ▲장바구니 리마인드 ▲신규 회원 첫 구매 유도 ▲비활성 고객 재유입 등 타겟팅 메시지를 발송해 재방문과 구매 전환을 유도한다. 물류 측면에서는 ‘FASTBOX’ 해외배송 서비스와의 연동을 통해 비용 효율을 높였다. EMS 대비 최대 17~20% 저렴한 운임을 제공하며, 건당 500원 수준의 합리적인 비용으로 수출신고 절차까지 자동화했다. 이를 통해 주문당 수작업 시간을 1~2분 내외로 단축하는 등 운영 효율성을 향상시켰다. 카페24 관계자는 “PRO 글로벌 서비스는 단순한 판매 채널 확장을 넘어, 통관·언어·물류 등 해외 진출의 고질적인 페인 포인트를 기술로 해결하는 데 초점을 맞췄다”며, “앞으로도 북미, 유럽 등 주요 마켓과의 연동을 지속 확대해 국내 셀러들이 전 세계 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 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.

서울시는 ‘스마트 진입제한 안내시스템’을 신월여의지하도로(신월IC~여의대로)에 설치하고 29일부터 본격 운영에 들어간다고 밝혔다. 시는 제한 높이가 3m인 소형차 전용 지하도로에서 반복돼 온 차량 끼임 사고를 예방하기 위해 안내시스템을 도입했다. 서부간선지하도로(성산대교남단~금천IC)에도 동일한 시스템을 구축 중이며 내년 3월 운영을 시작한다. 이 시스템은 지하도로 진입 전 차량 높이를 두 차례 자동 측정해 기준을 초과하면 즉시 우회를 안내하는 예방 장치다. 전방 80~90m 지점에서 차량 형상을 인식하는 인공지능(AI) 라이다(레이저를 쏘아 물체를 인식하는 장치)로 1차 판별하고, 60~70m 지점에서 레이저가 다시 한번 높이 초과 여부를 정밀하게 확인한다. 초과 차량이 감지되면 가로 6.1m 세로 2.3m 크기의 대형 디지털 안내표지판(VMS)과 경광등으로 운전자가 멀리서도 진입 제한을 인지할 수 있도록 한다. 또 특정 방향으로 소리를 집중적으로 전달하는 지향성 스피커로 명확한 음성 경고를 전달해 진입 금지와 우회 경로를 실시간 안내한다. 시는 본격 운영에 앞서 지난 11일부터 15일까지 파이프·박스 등 인식이 어려운 적재물을 실은 차량을 대상으로 주야간 360회 실증시험을 진행한 결과, 감지 정확도 99.13%를 기록했다고 설명했다. 앞으로도 인공지능(AI) 학습을 통해 다양한 차량 형태와 환경에서도 감지 성능을 높일 계획이다. 한병용 서울시 재난안전실장은 “소형차 전용 지하도로에서 발생하는 끼임 사고를 근본적으로 줄여 차량 운전자와 시설물의 안전 모두를 지켜나가겠다”고 말했다.

서울시는 ‘스마트 진입제한 안내시스템’을 신월여의지하도로(신월IC~여의대로)에 설치하고 29일부터 본격 운영에 들어간다고 밝혔다. 시는 제한 높이가 3m인 소형차 전용 지하도로에서 반복돼 온 차량 끼임 사고를 예방하기 위해 안내시스템을 도입했다. 서부간선지하도로(성산대교남단~금천IC)에도 동일한 시스템을 구축 중이며 내년 3월 운영을 시작한다. 이 시스템은 지하도로 진입 전 차량 높이를 두 차례 자동 측정해 기준을 초과하면 즉시 우회를 안내하는 예방 장치다. 전방 80~90m 지점에서 차량 형상을 인식하는 인공지능(AI) 라이다(레이저를 쏘아 물체를 인식하는 장치)로 1차 판별하고, 60~70m 지점에서 레이저가 다시 한번 높이 초과 여부를 정밀하게 확인한다. 초과 차량이 감지되면 가로 6.1m 세로 2.3m 크기의 대형 디지털 안내표지판(VMS)과 경광등으로 운전자가 멀리서도 진입 제한을 인지할 수 있도록 한다. 또 특정 방향으로 소리를 집중적으로 전달하는 지향성 스피커로 명확한 음성 경고를 전달해 진입 금지와 우회 경로를 실시간 안내한다. 시는 본격 운영에 앞서 지난 11일부터 15일까지 파이프·박스 등 인식이 어려운 적재물을 실은 차량을 대상으로 주야간 360회 실증시험을 진행한 결과, 감지 정확도 99.13%를 기록했다고 설명했다. 앞으로도 인공지능(AI) 학습을 통해 다양한 차량 형태와 환경에서도 감지 성능을 높일 계획이다. 한병용 서울시 재난안전실장은 “소형차 전용 지하도로에서 발생하는 끼임 사고를 근본적으로 줄여 차량 운전자와 시설물의 안전 모두를 지켜나가겠다”고 말했다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

휴머노이드 홈 로봇 ‘LG 클로이드’섬세한 동작으로 집안일 대신해 줘삼성, 40년간 가전 변화 ‘티저 영상’‘마이크로 RGB TV’로 시장 공략도미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 ‘CES 2026’를 10여일 앞두고, 세계 가전시장의 맞수가 내놓을 ‘승부수’에 업계의 이목이 쏠린다. LG전자는 첫 휴머노이드 가사 로봇(홈 로봇) 공개를 예고했고, 삼성전자는 1980년대 ‘혁신 가전’을 재조명하며 헤리티지를 부각했다. LG전자는 25일 소셜미디어(SNS) 계정을 통해 홈 로봇 ‘LG 클로이드’의 티저 영상을 공개했다. ‘공감지능이 가정에서 살아난다면’이라는 제목의 영상에는 다섯 손가락을 지닌 클로이드가 사람과 주먹 인사를 하거나 세탁물을 집는 모습, 접시를 정리하는 모습 등이 담겼다. 클로이드는 몸체에 달린 양 팔과 다섯 손가락으로 섬세한 동작 구현이 가능하게 제작됐다. 또 인공지능(AI)을 기반으로 주변 환경을 스스로 인식·학습할 수 있어 집주인의 스케줄에 맞춰 가전을 스스로 제어하는 ‘가전 비서’ 역할도 수행할 예정이다. LG전자는 “고객이 가사 일에 쓰던 시간과 노력을 아끼기 위해선 일을 직접 대체하는 새로운 폼팩터(기기 형태)가 필요하다는 구상에서 비롯됐다”고 밝혔다. LG전자가 CES에서 휴머노이드 형태의 로봇을 공개하는 것은 처음이다. 지난해 ‘CES 2024’에서 바퀴 두 개를 단 이동형 로봇 집사 ‘Q9’을 공개했지만 지난 9월 국제 정보기술(IT)·가전 박람회 ‘IFA 2025’ 전시장에서는 Q9을 뺐다. 이에 출시가 불투명하다는 평가가 나왔다. 당시 HS사업본부장이었던 류재철 LG전자 사장은 기자간담회에서 “가사 노동에서 해방시키기 위해 움직일 수 있는 로봇을 다시 개발 중”이라고 말했다. 클로이드는 Q9의 핵심 기능이던 ‘AI 홈 허브’ 역할을 그대로 이어받으면서 인체와 유사한 형태로 가사 노동에 최적화시킨 ‘업그레이드’ 버전일 것으로 보인다. LG전자는 진행한 조직 개편에서도 HS사업본부 산하에 HS로보틱스연구소를 신설하며 홈 로봇 분야에 힘을 실었다. 클로이드는 HS로보틱스연구소의 ‘데뷔작’이 될 예정이다. 삼성전자도 이날 자사 가전제품의 혁신 역사를 조명하는 티저 영상을 공개했다. CES를 맞아 제품 역사를 강조한 티저 영상을 별도로 공개한 것은 처음이다. 지난 40여 년간의 가전 제품 변화를 정리해 삼성전자만의 ‘헤리티지’를 강조한 셈이다. 영상에서는 1980년 마이크로컴퓨터 칩을 탑재한 에어컨, 1982년 화면이 달린 다목적 전자레인지, 1985년 음성 안내 기능이 장착된 냉장고 등 삼성전자가 최초로 시도한 가전제품들이 소개됐다. 앞서 삼성전자는 TV 제품의 변화 과정을 정리한 별도 티저 영상을 뉴스룸과 유튜브를 통해 공개하기도 했다. 삼성전자는 새해 CES에서 ‘마이크로 적·녹·청(RGB) TV’ 신제품을 새로 공개하며 프리미엄 TV 시장을 집중 공략할 계획이다.

미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 ‘CES 2026’를 10여일 앞두고, 세계 가전시장의 맞수가 내놓을 ‘승부수’에 업계의 이목이 쏠린다. LG전자는 첫 휴머노이드 가사 로봇(홈 로봇) 공개를 예고했고, 삼성전자는 1980년대 ‘혁신 가전’을 재조명하며 헤리티지를 부각했다. LG전자는 25일 소셜미디어(SNS) 계정을 통해 홈 로봇 ‘LG 클로이드’의 티저 영상을 공개했다. ‘공감지능이 가정에서 살아난다면’이라는 제목의 영상에는 다섯 손가락을 지닌 클로이드가 사람과 주먹 인사를 하거나 세탁물을 집는 모습, 접시를 정리하는 모습 등이 담겼다. 클로이드는 몸체에 달린 양 팔과 다섯 손가락으로 섬세한 동작 구현이 가능하게 제작됐다. 또 인공지능(AI)을 기반으로 주변 환경을 스스로 인식·학습할 수 있어 집주인의 스케줄에 맞춰 가전을 스스로 제어하는 ‘가전 비서’ 역할도 수행할 예정이다. LG전자는 “고객이 가사 일에 쓰던 시간과 노력을 아끼기 위해선 일을 직접 대체하는 새로운 폼팩터(기기 형태)가 필요하다는 구상에서 비롯됐다”고 밝혔다. LG전자가 CES에서 휴머노이드 형태의 로봇을 공개하는 것은 처음이다. 지난해 ‘CES 2024’에서 바퀴 두 개를 단 이동형 로봇 집사 ‘Q9’을 공개했지만 지난 9월 국제 정보기술(IT)·가전 박람회 ‘IFA 2025’ 전시장에서는 Q9을 뺐다. 이에 출시가 불투명하다는 평가가 나왔다. 당시 HS사업본부장이었던 류재철 LG전자 사장은 기자간담회에서 “가사 노동에서 해방시키기 위해 움직일 수 있는 로봇을 다시 개발 중”이라고 말했다. 클로이드는 Q9의 핵심 기능이던 ‘AI 홈 허브’ 역할을 그대로 이어받으면서 인체와 유사한 형태로 가사 노동에 최적화시킨 ‘업그레이드’ 버전일 것으로 보인다. LG전자는 진행한 조직 개편에서도 HS사업본부 산하에 HS로보틱스연구소를 신설하며 홈 로봇 분야에 힘을 실었다. 클로이드는 HS로보틱스연구소의 ‘데뷔작’이 될 예정이다. 삼성전자도 이날 자사 가전제품의 혁신 역사를 조명하는 티저 영상을 공개했다. CES를 맞아 제품 역사를 강조한 티저 영상을 별도로 공개한 것은 처음이다. 지난 40여 년간의 가전 제품 변화를 정리해 삼성전자만의 ‘헤리티지’를 강조한 셈이다. 영상에서는 1980년 마이크로컴퓨터 칩을 탑재한 에어컨, 1982년 화면이 달린 다목적 전자레인지, 1985년 음성 안내 기능이 장착된 냉장고 등 삼성전자가 최초로 시도한 가전제품들이 소개됐다. 앞서 삼성전자는 TV 제품의 변화 과정을 정리한 별도 티저 영상을 뉴스룸과 유튜브를 통해 공개하기도 했다. 삼성전자는 새해 CES에서 ‘마이크로 적·녹·청(RGB) TV’ 신제품을 새로 공개하며 프리미엄 TV 시장을 집중 공략할 계획이다.

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 종로구는 어린이와 어르신 등 교통약자를 위해 종로구에서 처음으로 신호등에 ‘보행시간 자동연장 시스템’을 구축하고 2곳에 우선 설치했다고 23일 밝혔다. 이 시스템은 교차로 횡단보도를 건너는 교통약자를 인공지능(AI) 기술로 감지하고 보행신호를 최대 6초까지 자동 연장한다. 설치된 곳은 서울노인복지센터·교동초등학교·운현초등학교 주변의 ‘삼일대로 453’과 탑골공원·락희거리 인근의 ‘인사동길 6’이다. 종로구는 “고령 인구 비율이 높은 지역 특성을 반영해 서울시·서울경찰청과 협력해 시스템을 개발하고 노인과 어린이 보호구역과 인접한 2곳에 도입했다”며 “걸음이 느린 교통약자의 안전사고를 예방할 수 있을 것”이라고 기대했다. 정문헌 구청장은 “디지털 기술을 활용해 고령화 사회에 대응하고자 하는 종로구 교통안전 정책의 중요한 첫걸음”이라며 “운영 결과를 분석해 약자 보호를 위한 스마트 교통시설을 확충할 것”이라고 밝혔다.

‘점프 프렌즈’ 서비스 대상, 14~39세에서 14세 이상 확대 수원특례시가 생성형 인공지능(AI) 기반 공감대화 서비스 ‘JUMP FRIENDS’(점프 프렌즈)의 대상을 고립·은둔 위기 중장년층까지 확대했다고 23일 밝혔다. 전국 지자체에서 처음으로 도입한 JUMP FRIENDS(www.jumpfriends.org)는 생성형 AI를 활용해 고위험 고립 위기 청(소)년에게 대화와 유사하게 느껴지는 공감상담 서비스를 24시간 제공하는 서비스로, 지난 3월 시작됐다. 그동안 14~39세 이하 청(소)년에게 서비스를 제공했는데, 22일 저녁부터 서비스 대상을 14세 이상으로 확대했다. 고립·은둔 위기를 겪는 14세 이상 시민은 누구나 24시간 점프 프렌즈 AI 공감대화 서비스를 이용할 수 있다. 점프 프렌즈는 대면 접촉을 어려워하는 이들에게 비대면 방식으로 접근해 온오프라인 심리 상담 서비스를 제공한다. 대화 내용과 패턴을 분석해 외로움·불안·우울감 등 정서적 위험 신호를 조기에 감지하고, 고립·은둔 위기 이용자를 선별한다. 선별 결과에 따라 수원시청소년청년재단 등에서 운영 중인 전문 심리상담(대면·전화·온라인 등)을 안내·연계한다. 14~39세 청(소)년은 기존과 같이 점프 프렌즈에서 전문 심리 상담을 신청할 수 있으며, 40세 이상은 자녀에 대한 상담을 신청할 수 있다. 이재준 수원시장은 “사회적 고립·은둔을 전 생애적 문제로 보고, 중장년층 이상에 대한 상담 서비스 지원의 필요성이 크다고 판단해 대상을 확대했다”며 “점프 프렌즈가 시민들이 언제든 함께할 수 있는 온라인 대화 친구가 되길 바란다”고 말했다.

에스원이 삼성전자와 함께 택배 분실 감지부터 방문자 확인, 긴급 출동까지 지원하는 지능형 주거 보안 상품 ‘삼성 AI 도어캠’을 출시했다고 22일 밝혔다. 에스원은 “삼성 AI 도어캠은 에스원의 출동 인프라와 인공지능(AI) 영상 분석 기술, 삼성전자의 ‘스마트싱스’ 플랫폼이 결합된 지능형 홈 보안 상품”이라며 “40여년간 축적된 에스원의 보안 운영 노하우와 삼성전자의 사물인터넷(IoT) 기술력이 만나 주거 공간의 안전을 한층 강화할 전망”이라고 소개했다. 삼성 AI 도어캠은 상·하 듀얼카메라 구조로 상단 카메라는 방문자 얼굴을, 하단 카메라는 바닥에 놓인 택배를 각각 촬영해 택배 도난이나 분실에 대비할 수 있다. 하단 카메라로 촬영된 이미지는 AI로 분석해 택배물의 도착과 위치 이동 알림을 사용자에게 전달한다. 삼성전자의 스마트홈 플랫폼인 ‘스마트싱스’와도 연동돼, 도어캠으로 촬영된 영상을 앱을 통해 볼 수 있다. 삼성 스마트TV와 비스포크 AI 패밀리허브 냉장고 등 가전제품과 연동돼 요리, 세탁 등 집안일을 하다가도 방문자가 벨을 누르면 실시간 확인이 가능하다. 이용자가 별도 서비스 신청을 하면 위급상황 때 전국 100여개의 에스원 출동 인프라에서 즉각 현장 대응에 나서도록 할 수 있다. 또 삼성전자의 보안 기준을 통과해 국내에서 제조된 기기인 만큼 해킹이나 영상 유출의 위험이 적고 프라이버시 마스킹 기능을 탑재해 이웃 현관문이나 공용 공간 등을 수동으로 가릴 수 있다. 에스원 관계자는 “글로벌 기업 삼성전자와 협업을 통해 보안 서비스가 TV, 냉장고 등 일상 속 가전기기와 자연스럽게 연결되는 사용 환경을 구현했다”며 “보안이 생활 전반에 자연스럽게 녹아드는 시대를 만들어가겠다”고 말했다.