정명근 시장, “창업투자펀드는 지역 유망 기업의 든든한 발판” 화성특례시는 관내 유망 중소·벤처·창업기업 육성을 위한 ‘화성특례시 창업투자펀드’를 기존 687억 원에서 2307억 원 규모로 확대 조성했다고 30일 밝혔다. ‘화성특례시 창업투자펀드(창업투자펀드)’는 초기 자금 조달에 어려움을 겪는 창업·벤처기업의 성장을 지원하고 지역산업 투자 활성화를 위한 펀드다. 시 출자금과 공공펀드·민간투자금 모집을 통해 조성된다. 2022년 12월 총 687억 원 규모로 출범한 창업투자펀드 1호·2호 펀드는 창업 7년 이내 중소·벤처기업을 주목적 투자 대상으로 운용되고 있다. 이달 3호·4호 창업투자펀드 출범으로 총 펀드 결성액이 1620억 원 늘어나 총 2307억 원 규모로 확대됐다. 관내 의무 투자액도 101억 원 이상 증가했다. 3호 미래차 펀드는 지난 26일 결성됐으며, 시 출자금 18억 원을 포함해 총 400억 원 규모로 운용된다. 3호 펀드는 관내 중소·벤처·창업 기업에 47억 원 이상 투자하고, 이 중에서 관내 미래차 및 관련 인공지능(AI) 분야 기업에 24억 원 이상 투자하도록 약정돼 있다. 4호 반도체 펀드는 지난 29일 결성됐으며, 시 출자금 18억 원을 포함해 총 1220억 원 규모로 운용된다. 4호 펀드는 화성시 중소·벤처·창업 기업에 54억 원 이상 투자하고, 이 중에서 관내 반도체 및 관련 인공지능(AI) 분야 기업에 27억 원 이상 투자하도록 약정돼 있다. 신규 펀드 조성으로 당초 목표 조성 금액이었던 2000억 원을 초과 달성한 화성시는 2026년 3월까지 5호·6호 펀드를 추가로 조성해 총 3000억 원 이상의 펀드 결성을 목표로 하고 있다. 조성된 창업투자펀드는 반도체·미래차·바이오 등 전략산업을 육성하고 기업 투자 활성화와 지역산업 발전을 위해 적극 지원할 계획이다. 정명근 화성시장은 “화성특례시 창업투자펀드는 지역 유망 기업이 안정적으로 투자받고 성장할 수 있는 든든한 발판”이라며 “시는 펀드가 계획된 방향에 따라 투명하고 안정적으로 운용될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026년 새해 앞두고 경영계획 발표 허태수 GS그룹 회장이 2026년 새해를 맞아 ‘현장 중심의 AI 성과 창출’과 ‘본업 경쟁력 강화’를 경영 화두로 던졌다. 허 회장은 지난 29일 발표한 2026년 경영계획을 통해 “변화를 지켜만 보지 말고 한발 앞서 실행해 성과로 완성하는 한 해가 돼야 한다”고 강조했다. 먼저 허 회장은 위기 돌파의 해법으로 본업의 체질 개선을 주문했다. 저유가와 수요 둔화 등 에너지·화학 산업의 구조적 변화가 단기간에 해소되기 어렵다는 판단에서다. 그는 “기존 사업의 경쟁력을 지키지 못하면 미래도 담보할 수 없다”며 “주도적으로 수익성을 유지하고 리스크에 대비한 치밀한 실행이 필요하다”고 당부했다. 위기 속 기회에 대한 확신도 내비쳤다. AI 확산에 따른 전력 수요 급증과 에너지 전환, 글로벌 공급망 재편 등이 GS에 새로운 지형도를 열어주고 있다는 분석이다. 허 회장은 “에너지와 인프라 역량을 갖춘 GS는 선제적으로 사업 기회를 확보할 수 있을 것”이라며 그룹 내 유기적 결집을 독려했다. 특히 올해를 ‘AI 비즈니스 임팩트’ 가시화의 원년으로 선포했다. 단순한 활용을 넘어 실질적인 수익 창출로 연결하겠다는 의지다. 허 회장은 “현장의 도메인 지식과 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 결합하고, 외부 기술 기업과 과감히 손잡아 비즈니스 임팩트를 증명해달라”고 주문했다. 끝으로 허 회장은 “불확실성이 클수록 방향은 명확해야 한다”며 “GS가 가장 잘할 수 있는 영역에 역량을 집중해 성과로 변화를 증명하자”고 거듭 강조했다.

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.

팡고지와이, 인터넷 신문 솔루션 ‘팡고링고’ 통해 언론사 창업의 기술·비용 장벽 허물어 AI 기사 작성부터 72개국 번역·배포까지…‘트래픽이 곧 수익’인 미디어 생태계 최적화 월 7만 원대 파격 조건에 커스터마이징 및 자체 광고 수익화 모델까지 지원 AI 기반 디지털 광고 솔루션 기업 팡고지와이의 ‘팡고링고’가 예비 언론사 창업자들 사이에서 ‘창업 필수 선택지’로 떠오르고 있다. 팡고링고는 기사 작성부터 배포, 사이트 관리, 수익화까지 미디어 운영의 전 과정을 AI 기술로 혁신하며, 소규모 창업자도 대형 언론사 못지않은 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원하는 인터넷 신문 솔루션이다. 검증된 기술력과 밀착 지원 팡고링고는 디지털 광고 시장에서 풍부한 노하우를 쌓아온 팡고지와이의 기술력을 기반으로 설계돼 탄탄한 시스템 안정성을 자랑한다. 실제 도입 매체들은 팡고링고의 신속한 피드백과 밀착 기술 지원(CS)을 가장 큰 신뢰 포인트로 꼽는다. 팡고링고는 단순한 솔루션 판매를 넘어 창업자의 성공을 돕는 ‘기술 파트너’로서의 역할을 수행한다. AI 기사 보조와 글로벌 번역 신규 언론사가 겪는 가장 큰 어려움은 기사 생산량 부족과 저조한 트래픽이다. 팡고링고는 생성형 AI를 활용한 기사 작성 어시스턴트 기능을 탑재해, 기자가 핵심 키워드만 입력하면 양질의 기사 초안을 작성해주고 문맥까지 다듬어준다. 이를 통해 1인 미디어도 풍부한 콘텐츠를 지속적으로 발행할 수 있다. 특히 국내 독자에게만 머물지 않고 글로벌 시장을 겨냥할 수 있다는 점이 강력한 무기다. 팡고링고는 72개 언어 자동 번역 및 현지 최적화(Localization) 기능을 제공해 클릭 한 번으로 전 세계 100여 개국 독자에게 뉴스를 송출할 수 있다. 여기에 전문가 수준의 검색 엔진 최적화(SEO) 로직이 기본 적용돼 구글 등 주요 검색 포털 상위 노출을 강력하게 지원한다. 독창적 브랜드 정체성 구축 기존의 구독형 언론사 CMS는 정해진 레이아웃 안에서만 운영해야 하는 한계가 있었다. 반면 팡고링고는 창업자가 원하는 기능을 최대한 반영하는 ‘맞춤형 플랫폼’을 지향한다. 천편일률적인 디자인에서 벗어나 각 언론사의 브랜드 정체성을 살린 독창적인 레이아웃 세팅과 기능 개발을 적극 지원해 차별화된 미디어 사이트 구축을 돕는다. 월 7만 원 합리적인 비용과 상생 모델 팡고링고는 초기 자본이 부족한 창업자를 위해 진입 장벽도 획기적으로 낮췄다. 월 7만 원이라는 합리적인 비용으로 ▲월 전송량 500GB ▲저장 공간(HDD) 100GB ▲72개국 AI 자동 번역 등 타사 대비 월등한 스펙을 제공한다. 프로모션으로 1개월 이용료 무료 및 팡고링고의 다양한 AI 유료 기능을 즉시 활용할 수 있는 5만 원 상당의 포인트를 지급해 실질적인 혜택을 더했다. 팡고링고는 단순한 솔루션 제공을 넘어 언론사의 지속 가능한 성장을 돕는 수익화 로드맵도 제시했다. 향후 팡고링고 자체 광고 시스템을 도입해 오픈 초기라 직접 광고 영업이 어려운 신생 언론사도 사이트 트래픽에 비례해 광고 수익을 얻을 수 있는 구조를 마련할 예정이다. 팡고지와이 관계자는 “팡고링고는 기술적인 장벽 때문에 언론사 창업을 주저했던 분들에게 가장 확실한 솔루션이 될 것”이라며 “누구나 팡고링고를 통해 로컬을 넘어 글로벌 미디어 오너가 될 수 있도록 기술 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 서비스에 대한 자세한 내용과 도입 문의는 팡고링고 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

평균 점수 78.2점… 작년比 0.3%↑병원 7곳 상위권에… ‘K의료’ 입증 고물가와 고금리로 인한 내수 부진 속에서도 국내 기업들의 고객 만족 경영이 빛을 발하며 국가고객만족도(NCSI)가 반등했다. 한국생산성본부는 미국 미시간 대학과 공동 주관하고 산업통상자원부가 후원한 ‘2025 NCSI’ 조사 결과, 평균 점수가 78.2점으로 집계됐다고 29일 밝혔다. 이는 지난해(78.0점)보다 0.2점(0.3%) 상승한 수치다. 2023년 소폭 하락하며 주춤했던 지수가 1년 만에 다시 오름세로 돌아섰다. 한국생산성본부 관계자는 “고물가, 고금리가 이어지며 국내외 어려운 경기상황이 지속됐으나 기업들이 적극적인 고객만족 경영 활동을 이어가며 제품·서비스에 대한 고객의 만족도가 상승한 것으로 분석된다”고 밝혔다. 세브란스병원, 85점으로 전체 1위올해 조사 대상 335개 기업·기관 중 가장 높은 점수를 받은 곳은 병원 업종의 세브란스병원(85점)이다. 고객만족도 상위 15개 기업(TOP 15)을 살펴보면 병원 서비스의 강세가 뚜렷했다. 세브란스병원을 포함해 총 7개 병원이 상위권에 포진하며 국내 의료 서비스의 우수성을 입증했다. 이 외에도 아파트 부문의 삼성물산, 전자제품 AS의 삼성전자서비스와 LG전자, 전문대학의 영남이공대와 원광보건대, 대구교통공사(도시철도), 현대백화점 등이 TOP 15에 이름을 올렸다. 치열해진 1위 쟁탈전… 상향 평준화 가속올해는 1위 기업이 바뀐 업종이 10개, 공동 1위가 나타난 업종이 19개에 달했다. 이는 선두권 기업 간의 서비스 경쟁이 치열해졌음을 의미한다. 경제부문별로는 보건업 및 사회복지 서비스업(1.2%↑)과 건설업(1.2%↑)의 향상률이 가장 높았다. 병원은 환자 경험 중심의 기능 개선에 주력하고, 아파트 업종은 AI를 활용한 첨단 주거 시스템을 도입하는 등 차별화한 전략이 소비자들의 마음을 움직인 것으로 분석된다. 반면, 전기·가스 등 공공 서비스 부문은 신규 편입된 업종의 영향으로 지수가 하락(-4.1%)했다. 가전구독 등 10개 업종 신규 편입올해 조사에서는 달라진 소비트렌드를 반영해 10개 업종이 새롭게 추가됐다. 가전구독, 모빌리티 플랫폼, 중고차 플랫폼, 렌털 케어 서비스 등 최근 급성장한 서비스들이 평가 대상에 포함되며 NCSI의 외연을 넓혔다. 한국생산성본부 관계자는 “높아진 고객의 기대 수준을 충족하기 위해서는 단기적인 서비스 개선을 넘어 장기적 관점의 고객 중심 경영이 필수적”이라며 “기업들이 제공하는 차별화한 가치가 국가 전체의 만족도 향상으로 이어지고 있다”고 밝혔다.

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.

홈쇼핑에서 판매하는 식품은 기대에 못 미칠 때가 많다. 얼굴이 잘 알려진 인물이 광고할수록 이런 현상은 더한 것 같다. 특히 고기나 생선 종류에는 만족한 적이 거의 없다. 초라한 상품을 자기 이름과 얼굴을 걸고 팔다니 유명인으로 오래 남을 뜻이 없는 것 아닌가 싶다. 홈쇼핑에 관한 질문을 인공지능(AI)에 했더니 대뜸 문제점을 나열한다. 장점만 강조하고 단점은 모른 체하니 소비자 기대만 부풀린다는 것이다. 특히 고령층이 이런 상술에 영향받는다고 했으니 명실상부한 중늙은이인 나를 두고 하는 말인가. 엉터리 광고를 믿는 사람도 문제가 없지 않다는 뜻이겠다. 엊그제는 건강에 좋은 잡곡을 섞었다는 즉석밥을 샀다. 그동안 팔던 값의 절반도 안 되는 가격이라고 했다. 유명세를 떨치던 의사가 구설수에 오르자 기업들이 그의 얼굴을 포장지에 내걸었던 상품을 회수하고 있다는 뉴스를 보기는 했다. 그렇게 거둬들이면 어떻게 처리하나 했더니 이런 방식이었나 보다. 애초 유행을 타는 얼굴 값을 가격표에 반영했을 것이다. 결국 제값에 가까워진 것 아닌지 모르겠다.

■과학기술정보통신부 ◇실장급 전보△정보보호네트워크정책실장 최우혁 ◇과장급 전보△연구기관혁신정책과장 온정성△미래전략기술정책과장 이우진△핵융합에너지환경기술과장 김태영△연구인프라혁신과장 황한진 ■농림축산식품부 ◇국장급 파견복귀△농식품공무원교육원장 김철 ◇국장급 전보△농산업혁신정책실 농촌소득에너지정책관 강동윤△농림축산검역본부 동식물위생연구부장 박선우 ■기후에너지환경부 ◇과장급 전보△풍력산업과장 황윤길△프로젝트관리팀장 권기만△인프라지원팀장 조진화 ■금융위원회 ◇고위공무원 전보△구조개선정책관 김기한△기획조정관 손주형△금융정보분석원 제도운영기획관 하주식 ■국민체육진흥공단 △홍보실장 최륜경△스포츠컬처본부장 성욱제△경륜경정총괄본부 성북지사장 최민호△디지털혁신실장 정민화△기금관리실장 김찬△투표권건전화실장 김정훈△레거시사업실장 유은철△파크텔사업실장 백성봉△사업기획실장 배장환△사업서비스실장 김한용△강남지사장 황원기△천안지사장 목승훈 ■국립공원공단 ◇본부장급 전보△중부지역본부장 서영교△북부지역본부장 강동익 ◇처·실장 인사△행정처장 남성열△환경협력처장 현병관△탐방시설처장 이천규△재난안전처장 박용선△홍보비서실장 박선규△AI정보융합실장 박해찬△성과혁신실장 박소영△일터안전실장 위중완 ■한국산업은행 ◇부행장 선임△자본시장부문장 신승우△글로벌사업부문장 오재균△기획관리부문장 고병규△재무·지원부문장 최혁수 ■신한카드 ◇부사장 신규 선임△CSO 경영기획그룹장 이정빈 ◇전무 신규 선임△CCO 소비자보호본부장 김종화 ◇상무 신규 선임△고객정보관리인 테크그룹장 윤승원 ◇본부장 신규 선임△파트너십본부장 마채성△신용관리본부장 김광욱△페이먼트혁신실장 남궁설△플랫폼솔루션본부장 원성준 ◇상무 승진△CRO 리스크관리본부장 박찬호 ◇본부장 승진△AX연구소장 안성희△법인사업본부장 안우경 ◇부사장 이동△경영지원그룹장 박창석 ■우리카드 ◇부사장 이동△금융사업본부 부사장 나용대△마케팅본부겸디지털본부 전무 유태현△정보보호본부 상무 김창규 ◇신규 상무대우△기업영업본부 상무대우 정주영 ■동원그룹 ◇사장△조성진(동원건설산업 대표이사)△노경탁(동원팜스 대표이사) ◇부사장△김세훈(동원산업 지주부문 대표이사)△이영상(동원홈푸드 축육부문 대표이사) ◇전무이사△박종성(동원산업 지주부문 DT본부장)△이준석(동원산업 경영지원실장) ■DB증권 ◇본부장 보임△WM기획본부장 민경준△IB4본부장 류용동△복합금융본부장 조학현△멀티에셋솔루션본부장 김범진 ◇본부장 전보△디지털영업본부장 최성호 ■동아일보 ◇논설위원실△논설위원 박용 ◇편집국△부국장 유재동 ◇부장△산업1부 김현수△산업2부 신수정△경제부 이상훈△사회부 한상준△정책사회부 정임수 ◇팀장△전략영상팀 임현석 ■채널A ◇보도본부△부본부장 홍성규(뉴스커넥트랩장 겸직) ◇랩장△디지털랩 박소윤 ◇부장△편집2부 노은지△경제산업부 이현수△국제문화스포츠부 구가인 ◇팀장△특별취재팀 조영민 △디지털뉴스팀 김범석△뉴스룸기획팀 조현선△뉴스브릿지팀 황순욱 ■포춘코리아 △부사장 배정윤△편집국장 김타영

보상 협의 닷새 만에 14.4% 진행내년 말 착공해 2030년 가동 목표김성환 장관 “전기 소모돼 고민”업계 “인천공항 멀어지면 손실” 삼성전자와 한국토지주택공사(LH)가 경기 용인시 첨단시스템반도체 국가산업단지(용인 반도체 클러스터) 조성을 위한 부지 매입 계약을 체결하며 클러스터 조성에 박차를 가하고 있다. 정부·여당에서 전기용량 부족에 따른 클러스터 이전론이 불거지는 가운데, 산업계는 이미 사용 전력량의 절반 이상을 확보했다는 입장이다. 29일 용인시 등에 따르면 LH와 삼성전자는 지난 19일 산단 조성을 위한 부지 매입 계약을 체결하고 22일부터 산단 예정지 내 토지 소유자들과 토지 및 건물, 공작물 등에 대한 손실 보상 협의에 착수했다. LH가 보상 협의에 돌입한 지 닷새 만인 지난 26일 보상 절차 진행률은 14.4%를 기록했다. 향후 보상 절차가 순조롭게 진행되면, 삼성전자는 2030년 가동을 목표로 내년 말에 ‘시스템반도체 생산설비 6기’를 착공할 계획이다. 이곳에는 80여개의 반도체 소재·부품·장비(소부장) 기업과 연구기관 등이 입주하게 된다. SK하이닉스는 용인 클러스터에 600조원을 들여 건설하기로 한 4개 팹 중 첫 번째 팹의 골조 공사를 진행 중이다. 인공지능(AI) 메모리 패권 경쟁이 심화하면서 SK하이닉스는 용인 클러스터를 고대역폭메모리(HBM) 생산의 거점으로 삼겠다는 구상이다. 다만, 정치권과 시민단체를 중심으로 제기되는 클러스터 이전론이 걸림돌로 작용할 수 있다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 지난 26일 CBS라디오에서 “두 기업(삼성전자·SK하이닉스)이 쓸 전기의 총량이 원전 15기 분량이어서 꼭 거기에 있어야 할 지(고민된다)”며 “지금이라도 지역으로, 전기가 많은 쪽으로 옮겨야 되는 건 아닌지 고민이 있다”고 말했다. 반도체 업계는 당혹감을 감추지 못하고 있다. 전력부족 상황에 대해 삼성전자는 클러스터 가동에 필요한 9기가와트(GW) 중 6GW를, SK하이닉스는 6GW 중 3GW를 확보했다는 입장이다. 남은 전력은 현재 공사가 진행 중인 동해안~수도권 초고압직류송전망(HVDC)과 2030년 이후 완공될 예정인 서해안 에너지고속도로 등을 통해 공급받을 수 있을 것으로 업계는 관측한다. 업계 관계자는 “전략 수출 산업인 반도체는 항온·항습 등 특수 조건을 갖춘 물류로 운송해야 하는데, 관련 인프라가 인천공항에 몰려 있다”며 “소부장 기업들도 용인, 평택, 이천 등 삼성전자와 SK하이닉스 인근에 거점을 두고 있는데 현실적으로 추가 이전이 합리적일지 의문”이라고 말했다. 안기현 한국반도체산업협회 전무이사는 “신제품 출시 속도전인 반도체 시장에서 클러스터 조성 타이밍을 놓치면 국가의 반도체 경쟁력이 뒤처져 완전히 낙오될 수 있다”고 강조했다.

정용진 신세계그룹 회장이 내년을 ‘다시 성장하는 해’로 규정하고 그룹의 재도약을 선언했다. 정 회장은 29일 공개한 신년사에서 “최근 2~3년간 신세계그룹의 혁신적 결단들은 다시 한번 성장하기 위한 치밀한 준비였다”며 “모든 준비를 마쳤으니 2026년 우리는 높게 날아오를 것”이라고 밝혔다. 정 회장은 새해에는 ‘톱(Top)의 본성’을 회복하자고 강조했다. 그는 “1등 기업에 맞는 품격과 자신감을 갖추고, 세상에 없던 아이디어를 한 발 앞서 실행하는 것이 톱의 본성”이라며 “이를 위해서는 기존 방식을 뛰어넘는 패러다임 시프트(틀의 전환)가 필요하다”고 말했다. 또 정 회장은 “우리의 본질인 ‘새로움을 갈망하는 1등 고객’들이 이제 ‘세계의 1등 고객’이 됐다. 고객들이 바라는 것을 예측하고 실현하는 우리 본업의 가치가 더 높아졌다는 의미”라며 내부에 변화를 주문했다. 신세계그룹의 핵심 계열사인 이마트는 올해 다시 점포 확대에 나섰고, 백화점은 미식과 럭셔리 분야에서 경쟁력을 강화했다. 이마트24는 젊은 고객을 겨냥한 상품과 매장을 선보였으며, G마켓은 알리바바와의 협업을 통해 새로운 성장 경로를 모색하고 있다. 신세계그룹이 올해 펼친 전략이 내년에는 본격적인 성과로 이어져야 한다는 의미로 읽힌다. 이날 정 회장은 엔비디아 창업자 젠슨 황과 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장이 만났던 ‘치맥 만남’을 언급해 눈길을 끌었다. 그는 “젠슨 황은 AI(인공지능) 사업 비전을 말하려고 한국에 왔는데 사람들이 제일 환호한 것은 이웃집 아저씨처럼 치맥을 즐기고 농담을 즐기는 모습이었다”라며 “스타벅스, 스타필드 등이 사람들이 모이게 하고 즐겁게 하는 콘텐츠가 신세계그룹의 자산이기 때문에 우리의 고객들은 여전히 직접 사람을 만나 뭔가 함께 즐기길 원하는구나 하고 희망을 느꼈다”고 말했다. 기술과 유행은 바뀌어도 고객이 향하는 건 결국 ‘만남’과 같이 변하지 않는 가치라는 점을 강조한 셈이다.

고환율로 해외 기업 인수 비용이 커졌지만, 국내 대기업들의 해외 인수·합병(M＆A)이 잇따라 공개되면서 눈길이 쏠린다. 고환율 조건에서 M＆A는 조달 비용 및 이자 부담 증가, 환차손 위험 등에 노출될 수 있지만 미중 패권 경쟁 심화와 글로벌 공급망 재편 가속화로 글로벌 핵심 기술 및 밸류체인 선점이 보다 중요해졌기 때문이다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 28일(현지시간) 리포트에서 “올해 들어 9월까지 글로벌 M＆A 총 거래액은 지난해 동기 대비 10% 증가하며 회복세를 보였고, 100억 달러(약 14조 5000억원) 이상의 ‘메가딜’ 건수가 지난해 21건에서 올해 27건으로 늘어나는 등 (M＆A) 시장의 낙관론이 뚜렷해지고 있다”고 분석했다. 지난해부터 올 상반기까지 위축됐던 국내 기업의 해외 M＆A도 이런 흐름 속에 기지개를 펴는 모습이다. 하지만 환율 부담 등이 큰 만큼 국내 기업들은 외형 확대보다는 생산 거점, 핵심 기술, 플랫폼처럼 직접 확보해야 하는 자산을 중심으로 ‘선택과 집중’ 전략을 펴고 있다. 삼성의 움직임이 단연 눈에 띈다. 삼성전자는 독일 공조 전문 기업 플랙트그룹을 약 17억 달러에 인수해 데이터센터·산업용 냉난방공조(HVAC) 역량을 확보했다. 또 자회사 하만을 통해 독일 ZF의 첨단운전자보조시스템(ADAS) 사업을 약 18억 달러에 인수해 전장·자율주행 기술 경쟁력을 강화했다. 인공지능(AI) 인프라 확산에 따른 데이터센터 수요 증가와 자동차 산업의 소프트웨어·센서 중심 전환 흐름을 동시에 겨냥한 행보로 평가된다. 바이오 분야에서는 해외 생산 거점 확보가 이어졌다. 삼성바이오로직스는 글로벌 제약사 GSK의 미국 바이오의약품 생산시설을 2억 8000만 달러에 인수해 북미 의약품 위탁생산개발(CDMO) 기반을 확장했고, 셀트리온의 미국 자회사는 일라이릴리로부터 임클론 시스템즈를 3억 3000만 달러에 인수해 원료 의약품 생산 역량을 강화했다. 플랫폼 분야에서는 네이버가 스페인의 중고 거래 플랫폼 왈라팝을 인수하며 유럽 시장 진출의 교두보를 마련했다. 아직 인수로 이어지지는 않았지만, 두산밥캣의 독일 바커 노이손 지분 인수 협상과 HD현대중공업의 미국 조선소 인수 검토 등도 거론되고 있다.

이철우 경북도지사는 29일 “영남권 전체 발전을 도모하는 ‘2+2 포트 전략 구상’을 추진하겠다”고 밝혔다. 이 지사는 이날 도청에서 가진 ‘2025년 여정과 2026년 도정 방향 설명회’에서 “대구·경북 신공항과 가덕도 신공항, 부산항과 영일만항을 연계하는 등 영남권 전체를 아우르는 경제연합체계를 구축하겠다”며 이같이 말했다. 또 영일만항과 부산항을 북극항로 기반 해양물류와 글로벌 크루즈 관광의 복합 축으로 삼고 영남권 추가 고속도로(경산∼울산 고속도로), 영남권(TK∼PK) 초광역 전철망 구축을 통해 영남 내륙과 해양권을 유기적으로 연결, 시너지를 극대화할 방침이라고 덧붙였다. 이와 함께 국가 에너지산업 연합벨트, 미래 차·이차전지 등 차세대 산업의 밸류체인을 완성하는 등 초광역 경제권으로 도약을 준비한다. 이 지사는 내년 지역 산업 육성과 관련해서는 5대 첨단산업을 연합도시 형태로 연계해 키우는 메가테크 연합도시 모델과 문화관광 경쟁력 강화 방안 등을 설명했다. ▲인공지능·반도체(포항·안동·예천·구미) ▲미래 모빌리티(경주·김천·영주·영천·경산·칠곡) ▲바이오(포항·안동·상주·의성·예천) ▲에너지(포항·경주·영덕·울진) ▲방위산업(포항·경주·김천·구미·영주·의성) 분야를 집중적으로 키울 방침이다. 그러면서 기존 행정구역 중심의 분산, 분절, 중복 투자의 한계를 극복하고 각 시군의 강점을 유기적으로 연결해 경북권 전체 산업 발전을 유도한다는 전략이다. 또 가칭 경북투자청과 경북도산업투자공사를 설립해 체계적 정책 펀드 관리, 투자 프로젝트 발굴 등 지방의 금융투자 권한을 강화하고 첨단산업 인프라 확대와 투자유치를 주도할 방침이다. 문화관광 분야에서는 경주 APEC 정상회의 성공개최로 증명된 경쟁력을 포스트 APEC 사업으로 도내 전역으로 확산을 추진한다. 세계문화유산 등을 활용한 문화 콘텐츠 확보와 백두대간·낙동강·청정 동해 등 권역별 특화 관광전략 추진, 세계적 브랜드의 호텔·리조트 등 유치에도 집중한다. 이와 함께 1시군-1특화 푸드를 브랜드화하고 미식 로드, 미식 축제 등 경북 푸드를 활용해 식품산업과 관광 활성화를 도모할 예정이다. 공동영농 확산을 위해 청년 영농법인을 결합한 1마을-1특화 모델을 개발해 농촌 경제 활성화와 일자리 창출을 동시에 달성한다는 목표다. 생산성 3배, 농업소득 2배 증대로 증명된 농업 대전환의 성과는 산림과 해양수산 분야로 확산한다. 산림경영 특구 5곳을 시범 조성하고 고소득 수종 식재와 공동경영을 지원하는 스마트 팜, 스마트 과원을 육성할 계획이다. 해양수산 분야는 잡는 어업에서 기르고, 만들고, 즐기는 구조로 전환해 경쟁력을 높여 나갈 예정이다. 정부의 5극3특 국가균형성장 전략에 대응하기 위해서는 대구·경북 신공항과 영일만항을 핵심 축으로 미래 성장 기반을 조성한다는 계획이다. 신공항 사업과 관련해서는 기부대양여 방식에 국비와 지방정부의 자금을 더하고 한국토지주택공사(LH)가 참여하도록 해 내년을 신공항 건설의 해로 만드는 데 주력한다는 전략이다. 이 지사는 “올해 APEC 정상회의 때 김해공항이 있어 각국 정상 등이 그곳을 통해 경주로 왔는데 공항이 없으면 세계와 통하는 길이 없어진다”며 대구·경북 신공항의 빠른 사업 추진을 강조했다. 이 지사는 “경북도가 농협에 보증을 서 기업에 1조원을 빌려주고 대구시도 같은 방법으로 1조원을 만들고 부족한 부분은 정부에서 지원을 조금 받아 용지 매입부터 시작하자고 대구시장 권한대행에 오늘을 포함해 몇차례 제안했고 대구시장 출마를 선언한 추경호 의원에게도 공약으로 채택할 것을 제안했다”고 밝혔다. 그러면서 “현재 사업 시행 칼자루를 대구시가 쥐고 있는데 국가에서 사업을 하도록 하면 칼자루를 국방부에 넘겨주게 되고 그렇게 되면 언제 공사를 하게 될지 모른다”며 “대구시가 경북도와 함께 자체 자금으로 사업에 참여할 건설회사를 모으고 모자라는 돈은 정부 지원을 받아 빠르게 시작해야 한다”고 거듭 역설했다. 북극항로 개척의 거점이 될 영일만항은 2배로 확장해 LNG, 수소 등 미래 에너지 특화 항만으로 육성하고 크루즈 관광의 메카로 발전시켜 나가겠다는 계획도 설명했다. 이 지사는 올해 도정 성과로 역대 최고 APEC 정상회의 개최와 경북의 글로벌 위상 입증, 산불 피해 극복과 혁신적 재창조, 3대 대형 사업 예비타당성 조사 통과와 첨단산업 육성, 철강산업 위기 극복 노력과 민간투자 유치, 공동영농 모델 등 농업 대전환의 전국 확산과 국가 모델화, 도와 22개 시군이 참여하는 경북도 지방정부 협력회의 등 지방정부 협력체계 제도화 등을 꼽았다. 이철우 경북도지사는 “올해 성과를 바탕으로 지역과 세대가 함께 성장하는 살맛 나는 경북의 미래를 준비하겠다”고 말했다.

29일 오후 3시 40분 인탑스(049070)가 등락률 +29.97%로 상한가를 기록하며 상승률 1위로 마감했다. 인탑스는 장 중 3,817,620주가 거래되었으며 주가는 전 거래일 대비 4,570원 오른 19,820원에 마감했다. 한편 인탑스의 PER은 44.74로 시장 평균 수준에 가까운 평가를 받고 있으며, ROE는 3.34%로 수익성이 낮다고 보기에는 무리가 있는 준수한 수준이나 고성장 기업과 비교했을 때는 보통 수준일 수 있다. 이어 상승률 2위 삼미금속(012210)은 주가가 29.96% 폭등하며 종가 13,230원에 상승 마감했다. 상승률 3위 라온테크(232680)의 주가는 13,940원으로 29.92% 폭등하며 두각을 나타냈다. 상승률 4위 삼보모터스(053700)는 29.85% 폭등하며 5,220원에 마감했다. 상승률 5위 휴림로봇(090710)은 28.71%의 상승세를 타고 7,980원에 마감했다. 6위 쎄크(081180)는 17,330원으로 22.47% 상승 마감했다. 7위 성호전자(043260)는 종가 9,410원으로 19.87% 상승 마감했다. 8위 크레오에스지(040350)는 종가 979원으로 19.39% 상승 마감했다. 9위 홈캐스트(064240)는 2,075원으로 19.18% 상승 마감했다. 10위 원익홀딩스(030530)는 47,750원으로 19.08% 상승 마감했다. 이밖에도 TPC(048770) ▲19.02%, 에이치브이엠(295310) ▲16.93%, 한라캐스트(125490) ▲16.54%, 형지글로벌(308100) ▲15.71%, 대주산업(003310) ▲15.54%, 제이케이시냅스(060230) ▲15.41%, 세미파이브(490470) ▲15.21%, 인벤티지랩(389470) ▲14.94%, 엠오티(413390) ▲14.37%, 광무(029480) ▲13.70% 등을 기록하며 금일 증시를 상승으로 마감했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

경북 포항시가 지역 기업 성장을 위한 원스톱 지원 체계를 마련한다. 29일 포항시는 iM금융그룹과 핵심 전략산업 고도화 및 기업 성장 지원을 위한 ‘원스톱 지역특화금융 지원체계 구축 업무협약(MOU)’을 체결했다고 밝혔다. 협약에 따라 시는 현재 추진 중인 AI, 이차전지, 바이오, 수소 등 핵심 전략 산업분야에 대한 ‘기업 성장 전 주기 원스톱 지원체계’를 구축한다. iM금융그룹의 종합금융 및 투자, 데이터, ESG 역량을 바탕으로 기업을 지원한다. 이를 통해 기업의 안정적인 성장을 돕고, 경영 부담을 완화해 경쟁력을 강화할 방침이다. iM뱅크, iM증권, iM라이프, iM캐피탈 등 그룹 내 10개 계열사가 모두 참여해 각 사가 보유한 금융, 투자, 증권, 자산운용, 핀테크 등 역량을 총동원해 맞춤형 서비스를 제공할 계획이다. AI·반도체 등 메가프로젝트는 물론 대규모 설비 투자가 필요한 기업들에 가시적인 지원 성과가 나타날 것으로 기대하고 있다. 협약 내용의 체계적인 이행을 위해 실무협의체를 구성하고, 정기 회의를 개최해 실효성 있는 금융지원 체계를 구축할 계획이다. 이강덕 포항시장은 “대한민국 경제의 근간인 철강산업을 넘어 AI와 바이오 등 미래 산업으로 도약하는 중요한 시기에 iM금융그룹과 손을 잡아 뜻깊다”며 “활발한 기업 유치와 일자리 창출로 이어져 포항의 미래를 여는 성공적인 동행이 되길 바란다”고 했다.

데이터 기반 푸드테크 혁신과 지역경제 기여 공로 인정…“대외 신뢰도·위상 제고” 프로브랜드(대표 남현)가 국회 산업통상자원중소벤처기업위원회가 수여하는 위원장 표창을 받았다고 밝혔다. 이번 표창은 데이터와 기술을 기반으로 중소기업·외식업계의 경쟁력 제고에 기여한 공로를 인정받아 수여됐다. 프로브랜드는 AI 기반 상권·브랜딩·실행 플랫폼을 핵심 사업으로 추진하고 있다. 회사는 데이터 수집·분석을 통해 상권 특성에 맞는 브랜드 기획과 운영 방안을 제시하는 것을 목표로 한며 PB(자체 브랜드) 개발을 포함한 다양한 실험적 시도를 통해 사업모델을 고도화해 나가고 있다. 회사는 파일럿 프로그램과 제휴를 통해 단계적으로 실증 데이터를 확보하고, 이를 바탕으로 가맹점 및 소상공인 지원 모델을 확장해 나갈 계획이다. 이런 가운데 이번 표창 수상은 여러 기관과 기업의 협력 관계 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 평가된다. 지난해에는 중소기업중앙회가 주관한 ‘상생, 미래를 향한 동행’ 제4회 유통 상생 대회에서 신세계백화점이 국회 산업통상자원중소벤처기업위원장 표창을 받으며 기업의 위상을 높이는 효과를 거두기도 했다. 즉, 프로브랜드의 이번 수상도 그러한 맥락에서 대외적 신뢰도를 강화하는 성과로 평가된다. 아울러 프로브랜드의 기술적 방향성과 사회적 책임을 널리 알리는 계기가 될 전망이다. 회사는 지역상권과 소상공인의 지속 가능한 성장을 돕는 것을 중요한 미션으로 삼고 있으며, 데이터 기반의 의사결정 도구와 현장 중심의 실행 프로그램을 결합해 실질적인 현장 지원을 확대한다는 계획이다. 회사 관계자는 “기술은 현장의 문제를 해결하기 위한 도구이며, 프로브랜드는 데이터와 현장의 목소리를 결합해 실용적 솔루션을 만드는 데 집중하겠다”라며 “향후 파일럿 확장, 파트너십 강화, 그리고 서비스 고도화를 통해 업계와 함께 성장하는 생태계를 조성해 나갈 것”이라고 밝혔다.

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.