정부는 국가 인공지능(AI)컴퓨팅센터를 연내 착공하는 등 AI 인프라 구축에 속도를 내고 피지컬 AI 1등을 목표로 로봇·자동차 등 집중 지원에 나선다. ‘AI 3강 도약’에 본격적으로 시동을 건 모습이다. 정부는 9일 ‘2026년 경제성장전략’을 발표하며 인프라·기술, 산업, 인재 등 전 분야에서 AI 대전환을 통해 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 구상을 밝혔다. 먼저 국가 AI컴퓨팅센터 구축·운영을 위한 민관 합작 SPC(정부, 정책금융, 민간 참여자 출자 예정)를 신속히 설립하고 건축 설계, 에너지·건축 인허가 등을 거쳐 올해 착공한다는 방침이다. 정부가 확보한 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만장은 산·학·연, 국가 AI 프로젝트 등에 체계적으로 배분한다. 또 GPU를 올해 1만 5000장, 2028년까지 5만 2000장 이상 확보할 계획이다. 전력망 확충과 전력계통영향평가 개선으로 AI 전력 수요도 뒷받침한다. AI 기술 확보를 위해 민관 협력 차세대 연구조직을 설립하고, 국산 신경망처리장치(NPU) 활성화와 기술 선점을 위한 대규모 실증을 추진한다. 올해 초 공개 예정인 독자 AI 모델을 민간 서비스에 활용하고, 정부 인공지능 대전환(AX) 사업에도 우선 적용한다. 정부는 또 제조·물류·농업 등 산업 전반에 AI 활용을 확대하고, 선박·가전·드론·스마트팩토리·AI 반도체 등 분야별 AX 프로젝트를 추진한다. 공공 부문에서는 3대 선도 공공 AX 과제를 수행하기로 했다. 휴머노이드 로봇, 자율작업 로봇, 농업 완전자율 로봇 등 실물경제 적용 중심의 피지컬 AI 육성도 포함됐다. 피지컬 AI는 인공지능이 로봇·자율주행 장비·드론 등 물리적 기기에 적용돼 실제 행동을 수행하는 기술이다. 정부는 로봇, 자동차, 선박, 가전 등 7대 선도 분야를 집중 지원하며, 월드모델 기반 AI 학습으로 전 분야 AI 로봇 확산을 추진한다. 자동차 자율주행 시범 운행 범위를 도시 전체로 확장한 실증도시를 상반기 내 조성하고, 3분기에는 자율주행 중심의 교통·물류 AI 전환 계획을 수립하기로 했다. 이 밖에도 자율운항선박, 농업·항공·소방 드론 개발, 중소기업 AI 스마트공장 확대도 병행한다. 과학기술 및 AI 분야 인재 양성에도 나선다. 정부는 4대 과학기술원과 거점 국립대에 AI 단과대학을 신설하고, 지방대학과 교육과정을 공유하는 등 권역별 AI 확 및 AX 핵심인재를 양성한다. 2027년에는 AI 단과대학 신설을 3대 과기원 등으로 확대할 방침이다. 이공계 대학생 및 대학원생의 안정적 성장을 위해 장학금·연구생활장려금을 확대하고 8년 과정의 학·석·박사 과정을 5년 6개월로 단축하는 패스트트랙을 신설해 혁신인재를 빠르게 키워낸다는 구상도 내놨다. 또 국가과학자 제도를 도입, 국가 R＆D 리더로서 활동할 리더급 우수 과학자·공학자 20명을 올해 상반기 선발할 계획이다. 올해 정부 R＆D 예산은 35조 5000억 원으로 편성됐다. 정부는 R＆D 예산을 향후 정부 총지출의 5% 수준으로 지속 확대한다는 계획이다. 이를 통해 국가전략기술 핵심 원천기술 확보와 도전적 R＆D 전용 트랙 신설을 추진한다.

중앙대학교 첨단소재·나노융합 혁신융합대학사업단(이하 MNM 사업단)이 지난해 12월 22일부터 지난 8일까지 ‘제1회 방위산업 f(x) Academy’를 성공적으로 개최했다고 9일 밝혔다. 교육부가 주최하고 한국연구재단, COSS 사업협의회, MNM 사업단이 주관한 이번 아카데미는 K방산의 주역이 될 대학생들에게 첨단 국방 기술의 트렌드를 전수하기 위해 마련됐다. 행사에는 전국 18개 대학 컨소시엄 소속 학생과 교수, 국방부 관계자 등 100여명이 참여했다. 프로그램은 온오프라인 병행 교육으로 진행됐다. 온라인 사전 교육으로 기초를 다진 후 지난 7일부터 이틀간 중앙대 서울캠퍼스에서 심화 특강이 이어졌다. 특강에는 최현국(전 합동참모본부 차장) 한국항공대 교수를 비롯해 한화시스템, 국방과학연구소, 국방기술진흥연구소 등 산·학·연 전문가들이 강연자로 나섰다. 주요 주제는 ▲국방 AI 및 빅데이터 ▲드론봇 전투체계 ▲차세대 무선통신 ▲국방 반도체 및 복합소재 등으로, 현대전의 핵심 기술 동향을 폭넓게 다뤘다. 박광용 중앙대 MNM 사업단장은 “이번 아카데미는 첨단소재와 나노기술 등이 국방과 결합하는 혁신 교육의 장이 됐다”며 “앞으로도 산업체·연구소와 협업해 방위산업 융합 인재 양성을 가속하겠다”고 밝혔다.

김경희 경기 이천시장이 반도체와 드론 산업을 양 축으로 세계와 경쟁하는 미래도시 이천을 만들겠다고 밝혔다. 김 시장은 8일 신년 기자회견을 열고 “2026년은 민선 8기의 성과를 완성하고, 민선 9기를 시작하는 한 해”라며 “이천을 대한민국을 넘어 세계 도시와 경쟁하는 미래도시로 도약시키겠다”며 시정 운영 방향을 설명했다. 그는 “올해 본 예산은 1조 3506억 원 규모로 계속사업과 마무리 사업을 우선으로 배분하고, 경상경비 절감과 부진 사업 폐지 등 합리적 예산 편성을 통해 재정 건전성과 지속가능성을 제고했다”고 덧붙였다. 이어 “투자 유치와 혁신 성장, 지역 균형 발전을 위한 생활 인프라 확충 등 첨단 산업 경쟁력 강화와 민생 경제 회복을 위해 확장적이고 전략적으로 재정을 운용하겠다”고 강조했다. 그러면서 “미래를 여는 신성장 생태계 조성, 시민 모두가 체감하는 든든한 민생 복지 실현, 안전하고 편리한 행복 도시 건설, 공원과 문화·체육 인프라 확충, 전통과 첨단이 어우러지는 명품 농업 육성 등 산업·복지·안전·문화·농업 다섯 축을 중심으로 미래도시 이천을 조성하겠다”고 약속했다. 또 “지역별 특성과 잠재력을 반영해 북부권은 ‘명품 주거와 국제업무 벨트’, 중부권은 ‘AI 반도체 및 미래 신산업 중심 벨트’, 남부권은 ‘드론 산업 특화 벨트’로 육성하고 도시 전반을 아우르는 ‘문화·관광 산업 벨트’를 조성하겠다”고 밝혔다.

미래에 인간과 기계가 전쟁을 벌인다면 총기와 미사일이 동원될 가능성이 크다. 설령 전장이 주먹과 발차기로 제한되더라도 인간이 유리하다고 장담하기는 어렵다. 최근 공개된 휴머노이드 로봇들의 움직임은 ‘무술 대결’이라는 가정에서도 인간을 압도할 수준으로 빠르게 진화하고 있다. 이 같은 흐름은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2026에서도 확인된다. CES 2026은 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막했으며 올해 전시의 핵심 키워드로는 생성형 AI를 넘어 실제로 움직이고 작업을 수행하는 이른바 ‘피지컬 AI’가 부상했다. 로봇이 말과 화면이 아닌 신체 움직임으로 기술 성숙도를 증명하는 장면이 전시장 곳곳에서 연출됐다. 미국 과학·기술 전문 매체 퓨처리즘은 이날 중국 로봇 기업 유니트리가 공개한 휴머노이드 로봇 ‘H2’ 시연 영상을 소개하며 이런 흐름을 전했다. 유니트리는 영상에서 키 180㎝에 달하는 휴머노이드 H2의 동작을 공개했다. H2는 공중에서 몸을 회전하며 발차기를 수행했고 머리 위에 매달린 수박을 정확히 가격했다. 이어 대형 샌드백을 강하게 걷어차 회전시키는 장면도 연출했다. 로봇은 바로 옆에 서 있던 유니트리 창업자이자 최고경영자(CEO)인 왕싱싱과의 거리까지 정밀하게 계산해 동작을 수행하며 균형 제어와 반응 속도를 강조했다. H2는 가격 3만 달러(약 4300만원) 수준으로 알려졌다. 업계에서는 이 로봇이 엔비디아 엣지 AI 플랫폼을 기반으로 구동됐을 가능성에 주목한다. H2는 유니트리가 앞서 공개한 소형 휴머노이드 ‘G1’의 후속 모델이다. ◆ 왜 유니트리는 ‘무술’에 집중했을까 업계에서는 유니트리의 연이은 무술·권투 시연을 단순한 과시가 아니라 의도된 기술 전략으로 해석한다. 무술 동작은 휴머노이드의 기본기를 가장 직관적으로 드러낸다. 공중 발차기와 펀치는 하체 균형, 관절 토크, 상·하체 협응, 충격 대응 능력을 동시에 요구한다. 로봇이 넘어지지 않고 자세를 복원하는 과정만으로도 하드웨어와 제어 기술의 성숙도를 한눈에 확인할 수 있다. 짧은 영상 하나가 복잡한 기술 설명보다 더 강한 설득력을 갖는 이유다. 또 무술과 스포츠는 통제된 실험 환경이라는 장점이 있다. 집안일이나 노인 돌봄처럼 실제 생활과 맞닿은 영역은 작은 오류만 발생해도 안전·윤리 논란으로 이어질 수 있다. 반면 링이나 도장처럼 규칙이 명확한 공간에서의 시연은 충돌이나 넘어짐이 발생해도 ‘실험’이나 ‘퍼포먼스’로 받아들여지기 쉽다. 이는 기술 시연의 리스크를 관리하면서도 성능을 분명히 드러낼 수 있는 방식이다. 여기에 로봇 스포츠 가능성을 염두에 둔 포석이라는 해석도 나온다. 발차기와 권투 같은 격투 동작은 향후 로봇 간 대결이나 시범 경기로 확장하기 쉬운 콘텐츠다. 드론 레이싱이나 로봇 축구처럼 휴머노이드 역시 스포츠라는 형식을 통해 대중 인지도를 넓히고 기술 성숙도를 단계적으로 입증하려는 전략이라는 분석이다. ◆ 화려한 동작과 현실의 간극 CES 2026에서는 제한된 환경에서 빨래를 개거나 요리 보조, 물건 전달 같은 가사 작업을 수행하는 로봇도 등장하며 휴머노이드 기술의 진전을 보여줬다. 다만 업계에서는 이러한 성과가 곧바로 일상 전반으로 확산되기까지는 여전히 넘어야 할 과제가 적지 않다고 본다. 문제는 물건을 집는 능력 그 자체가 아니라 사람의 지시를 이해하고 상황과 맥락에 맞춰 작업을 연속적으로 수행하는 능력이다. 무술 시연에서 보여준 발차기와 펀치 같은 동작은 고도로 통제된 환경에서 학습·조정된 움직임을 정확히 재현하는 데 강점을 보이지만, 실제 가정이나 서비스 현장은 예측 불가능한 변수와 인간의 개입이 끊임없이 발생한다. 이 때문에 유니트리의 무술 중심 시연은 기술을 과시하기 위한 이벤트라기보다 휴머노이드의 균형 제어와 관절 구동, 반응 속도 등 기술 성숙도를 대중과 투자자에게 직관적으로 보여주기 위한 전략적 쇼케이스로 해석된다. 기술이 어디까지 왔는지를 분명히 드러내는 데는 성공했지만, 사람과의 소통을 기반으로 한 자율적 판단과 작업 수행은 여전히 다음 단계의 과제로 남아 있다는 평가다. 이는 휴머노이드 기술의 가능성을 부정하기보다 기계가 인간의 공간으로 본격 진입하기 위해 무엇이 가장 어려운지를 보여주는 지점에 가깝다. 발차기와 회전 동작은 출발점에 가깝고 사람과의 소통과 맥락 이해는 이제 막 본격적으로 풀어야 할 과제로 남아 있다.

미래에 인간과 기계가 전쟁을 벌인다면 총기와 미사일이 동원될 가능성이 크다. 설령 전장이 주먹과 발차기로 제한되더라도 인간이 유리하다고 장담하기는 어렵다. 최근 공개된 휴머노이드 로봇들의 움직임은 ‘무술 대결’이라는 가정에서도 인간을 압도할 수준으로 빠르게 진화하고 있다. 이 같은 흐름은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2026에서도 확인된다. CES 2026은 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막했으며 올해 전시의 핵심 키워드로는 생성형 AI를 넘어 실제로 움직이고 작업을 수행하는 이른바 ‘피지컬 AI’가 부상했다. 로봇이 말과 화면이 아닌 신체 움직임으로 기술 성숙도를 증명하는 장면이 전시장 곳곳에서 연출됐다. 미국 과학·기술 전문 매체 퓨처리즘은 이날 중국 로봇 기업 유니트리가 공개한 휴머노이드 로봇 ‘H2’ 시연 영상을 소개하며 이런 흐름을 전했다. 유니트리는 영상에서 키 180㎝에 달하는 휴머노이드 H2의 동작을 공개했다. H2는 공중에서 몸을 회전하며 발차기를 수행했고 머리 위에 매달린 수박을 정확히 가격했다. 이어 대형 샌드백을 강하게 걷어차 회전시키는 장면도 연출했다. 로봇은 바로 옆에 서 있던 유니트리 창업자이자 최고경영자(CEO)인 왕싱싱과의 거리까지 정밀하게 계산해 동작을 수행하며 균형 제어와 반응 속도를 강조했다. H2는 가격 3만 달러(약 4300만원) 수준으로 알려졌다. 업계에서는 이 로봇이 엔비디아 엣지 AI 플랫폼을 기반으로 구동됐을 가능성에 주목한다. H2는 유니트리가 앞서 공개한 소형 휴머노이드 ‘G1’의 후속 모델이다. ◆ 왜 유니트리는 ‘무술’에 집중했을까 업계에서는 유니트리의 연이은 무술·권투 시연을 단순한 과시가 아니라 의도된 기술 전략으로 해석한다. 무술 동작은 휴머노이드의 기본기를 가장 직관적으로 드러낸다. 공중 발차기와 펀치는 하체 균형, 관절 토크, 상·하체 협응, 충격 대응 능력을 동시에 요구한다. 로봇이 넘어지지 않고 자세를 복원하는 과정만으로도 하드웨어와 제어 기술의 성숙도를 한눈에 확인할 수 있다. 짧은 영상 하나가 복잡한 기술 설명보다 더 강한 설득력을 갖는 이유다. 또 무술과 스포츠는 통제된 실험 환경이라는 장점이 있다. 집안일이나 노인 돌봄처럼 실제 생활과 맞닿은 영역은 작은 오류만 발생해도 안전·윤리 논란으로 이어질 수 있다. 반면 링이나 도장처럼 규칙이 명확한 공간에서의 시연은 충돌이나 넘어짐이 발생해도 ‘실험’이나 ‘퍼포먼스’로 받아들여지기 쉽다. 이는 기술 시연의 리스크를 관리하면서도 성능을 분명히 드러낼 수 있는 방식이다. 여기에 로봇 스포츠 가능성을 염두에 둔 포석이라는 해석도 나온다. 발차기와 권투 같은 격투 동작은 향후 로봇 간 대결이나 시범 경기로 확장하기 쉬운 콘텐츠다. 드론 레이싱이나 로봇 축구처럼 휴머노이드 역시 스포츠라는 형식을 통해 대중 인지도를 넓히고 기술 성숙도를 단계적으로 입증하려는 전략이라는 분석이다. ◆ 화려한 동작과 현실의 간극 CES 2026에서는 제한된 환경에서 빨래를 개거나 요리 보조, 물건 전달 같은 가사 작업을 수행하는 로봇도 등장하며 휴머노이드 기술의 진전을 보여줬다. 다만 업계에서는 이러한 성과가 곧바로 일상 전반으로 확산되기까지는 여전히 넘어야 할 과제가 적지 않다고 본다. 문제는 물건을 집는 능력 그 자체가 아니라 사람의 지시를 이해하고 상황과 맥락에 맞춰 작업을 연속적으로 수행하는 능력이다. 무술 시연에서 보여준 발차기와 펀치 같은 동작은 고도로 통제된 환경에서 학습·조정된 움직임을 정확히 재현하는 데 강점을 보이지만, 실제 가정이나 서비스 현장은 예측 불가능한 변수와 인간의 개입이 끊임없이 발생한다. 이 때문에 유니트리의 무술 중심 시연은 기술을 과시하기 위한 이벤트라기보다 휴머노이드의 균형 제어와 관절 구동, 반응 속도 등 기술 성숙도를 대중과 투자자에게 직관적으로 보여주기 위한 전략적 쇼케이스로 해석된다. 기술이 어디까지 왔는지를 분명히 드러내는 데는 성공했지만, 사람과의 소통을 기반으로 한 자율적 판단과 작업 수행은 여전히 다음 단계의 과제로 남아 있다는 평가다. 이는 휴머노이드 기술의 가능성을 부정하기보다 기계가 인간의 공간으로 본격 진입하기 위해 무엇이 가장 어려운지를 보여주는 지점에 가깝다. 발차기와 회전 동작은 출발점에 가깝고 사람과의 소통과 맥락 이해는 이제 막 본격적으로 풀어야 할 과제로 남아 있다.

미국 실리콘밸리 66% 해외 출신유니콘 기업 55% 이민자가 창업중국 ‘천인계획’ 일찌감치 목표 달성‘만인계획’으로 인재 육성 총력전일본 9200억원 투입해 처우 강화인도는 자국 인재 유턴 적극 나서 국가의 미래는 결국 과학인재를 얼마만큼 확보하느냐에 달려 있다. 주요 국가들은 과학기술자에게 의사나 변호사보다 더 높은 사회적 지위와 보상을 제공하며 과학인재 쟁탈에 열을 올리고 있다. 도널드 트럼프 행정부에서 미국은 고립주의와 배타주의를 향해 가고 있지만, ‘기술혁신의 허브’ 실리콘밸리만큼은 예외다. 실리콘밸리는 오히려 전 세계 다양한 인재를 끌어모으고 있다. 6일 실리콘밸리 트렌드를 분석하는 실리콘밸리인덱스에 따르면 2023년 기준 이 지역 인력 중 해외 출신은 66%에 달한다. 학사 학위 이상 과학기술 인력의 경우 인도(23%)와 중국(18%) 출신이 40%를 웃돌아 미국 본토 출신(31%)보다 많다. 한국 출신도 2%를 차지하는 것으로 집계됐다. 그만큼 실리콘밸리의 빅테크들이 적극적으로 해외 인재를 공격적으로 영입하고 있는 것이다. 트럼프 행정부는 연방정부의 연구개발(R＆D) 예산을 삭감하고 반이민정책에 따라 해외 인력에도 빗장을 거는 추세이지만, 인공지능(AI) 분야 인재 양성에서만큼은 범국가적 프로젝트로 지원하고 있다. 트럼프 대통령은 지난해 11월 AI 패권 경쟁에서 주도권을 확보하기 위한 대규모 국가 프로젝트인 ‘제네시스 미션’ 행정명령에 서명했다. 실리콘밸리는 단순히 인센티브만으로 인재를 모집하지 않는다. 스타트업이 활성화된 미국에선 언제든지 젊은이들이 창업에 나설 수 있다. 글로벌 인재들이 실리콘밸리에 매력을 느끼는 이유다. 미국에선 2022년 기준 기업 가치 10억 달러(약 1조 4000억원) 이상인 유니콘 기업의 55%가 이민자 창업자에 의해 설립됐다. 중국은 해외 인재 수급을 위한 ‘천인계획’ 목표를 일찌감치 달성하고 다음 단계로 나아가고 있다. 2008년 출범한 천인계획은 해외 첨단기술 인재들을 자국으로 데려오기 위한 본격적인 시도였다. 중국은 이 프로그램을 통해 우수 인재를 단기간에 확보해 미국과의 기술 격차를 빠르게 좁혔다. 2012년에는 10년간 국내 인재 1만명을 육성한다는 ‘만인계획’에도 착수했다. 인재를 자국으로 데려오기 위한 천인계획과 달리 이 프로그램은 국내 인재를 육성하는 데 초점을 맞췄다. 천인계획이 이중 소속 문제, 산업 스파이 의혹 등으로 비판을 받았기 때문인데, 당초 기대했던 1000명의 인재를 데려오며 목표를 초과 달성했기 때문이라는 분석도 있다. 첨단 제조강국을 표방한 ‘중국제조 2025’는 인재들의 애국심에 호소한 천인계획과 국내 역량 강화에 집중한 만인계획을 통해 성공을 거뒀다. 지난 10년간 전기차, 드론, 5G, 고속철도 등에서 세계 1위 기술력을 확보한 중국은 이제 2035년까지 제조 경쟁력 확보를 넘어 국제 표준을 주도한다는 ‘중국표준 2035’ 계획을 추진하고 있다. 그동안 언어 장벽과 폐쇄적인 연구 문화, 낮은 처우로 해외 인재 유치에 소극적이라는 평가를 받아 온 일본도 방향을 틀었다. 일본 정부는 지난해 6월 해외 연구 인재 확보를 위한 종합 정책인 ‘J-RISE’(Japan Research ＆ Innovation for Scientific Excellence)를 발표하며 일본을 ‘연구자에게 세계에서 가장 매력적인 나라’로 만들겠다는 목표를 내걸었다. 일본 정부는 대형 연구시설의 공동 활용과 연구 환경 전반의 개선, 국제 경쟁력을 기준으로 한 처우 강화를 약속했다. 자연과학 분야 노벨상 수상자 수 세계 2위, 안전한 생활 환경 등도 연구 경쟁력의 일부로 전면에 내세웠다. 투입 예산은 약 1000억엔(약 9200억원)이다. 유럽연합(EU)은 지난해 5월 열린 유럽 과학 콘퍼런스에서 ‘유럽을 선택하세요’(Choose Europe)라는 이름의 과학 연구 종합 지원 계획을 내놨다. 내년까지 연구 지원 예산으로 5억 유로(약 8400억원)를 투입한다. 또 과학 자금 지원 기관인 EU 유럽연구이사회(ERC)에 ‘슈퍼 그랜트’라는 이름의 7년짜리 보조금 지원 프로그램을 구성해 연구자를 지원할 계획이다. ‘인재 수출국’으로 알려진 인도는 해외에서 근무하는 인도 출신 인재들을 고국으로 ‘모셔 오기’ 위해 관련 부처가 머리를 맞대고 정책을 마련 중이다. ‘인도판 천인계획’이라고 할 수 있는 새 계획은 타지에 있는 인도 출신 유명 학자들을 귀국시켜 일정 기간 인도에서 교육·연구 활동을 하도록 하는 게 목표다. 연구실을 마련하고 연구팀을 구성할 수 있도록 상당한 규모의 초기 지원금을 제공할 계획인 것으로 알려졌다. 싱가포르는 비즈니스, 예술·문화, 스포츠, 교육·연구 등 다양한 분야 최우수 전문 인력을 유치하기 위해 2023년부터 5년 거주 허가인 ‘원 패스’(ONE Pass) 비자를 발급해 안정적인 연구·사업 활동을 보장한다.

2024년 초 카이스트에 재직 중인 교수 149명은 연봉 200만 위안(약 4억원)을 제시한 중국 대학 및 연구기관의 초청 이메일을 받았다. 카이스트 교수들이 받은 이메일은 ‘천인계획’의 일환이었다. 중국은 2008년 해외의 첨단기술 인재들을 자국으로 데려오는 ‘천인계획’을 시작했다. 2012년에는 10년 동안 국내 인재 1만 명을 육성한다는 ‘만인계획’도 착수했다. 이는 ‘천인계획’이 산업 스파이 활동이라고 미국이 의심하는 데다 이미 1000명의 인재를 데려오겠다는 목표를 초과 달성했기 때문이었다. 유럽에서 박사 학위를 받은 뒤 중국 인공지능(AI) 혁신의 중심인 항저우의 시후(西湖)대학으로 옮긴 한 중국 교수는 “처음 초청 이메일을 받았을 때 스팸인 줄 알았다”고 털어놓았다. 설립 8년차의 신생 시후대는 ‘중국판 MIT’를 표방하는 연구 중심 대학이다. 시후대는 알리바바와 딥시크, 유니트리 본사가 있는 항저우 도시 전체를 AI 실험장으로 운영하고 있다. 그는 유럽 대학 연봉의 3배에 이르는 파격적인 제안을 의심해 훨씬 더 높은 금액을 불렀지만, 중국 대학은 이를 그대로 수용했다. 시후대에서 핵심 분야 연구를 맡고 있는 이 교수는 ‘천인계획’에 대해 아무것도 말할 수 없다고 했으나, 넓은 주택과 연구비 등의 지원에 만족하는 눈치였다. 해외에서 귀국해 중국의 발전에 기여한 대표적인 인재로는 세계 최초의 양자위성 ‘묵자호’ 프로젝트를 이끈 판젠웨이, 반도체 업체 중신궈지(SMIC)를 설립한 장루징 등이 있다. 인재들의 애국심에 호소한 ‘천인계획’과 국내 역량 강화에 집중한 ‘만인계획’으로 ‘중국제조 2025’는 성공을 거뒀다. 첨단 제조 강국을 표방한 ‘중국제조 2025’를 추진한 지난 10년간 중국은 전기차, 드론, 5G, 고속철도 등에서 세계 1위 기술력을 확보했다. 한국은 메모리 반도체를 제외한 거의 모든 분야에서 중국에 선두 기술력을 내줬다. 이제 중국은 2035년까지 단순히 제조 경쟁력 확보를 뛰어넘어 국제 표준을 주도한다는 ‘중국표준 2035’ 계획 아래 뛰고 있다. ‘천인계획’을 통한 중국의 인재 영입 시도에 대해 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 국민의힘 최수진 의원은 “명백한 기술 안보 위협”이라고 지적했다.

전기차와 드론 등에 사용될 차세대 무음극 리튬 금속 전지의 수명과 안정성 문제를 국내 연구진이 해결했다. 한국과학기술원(KAIST)은 4일 생명화학공학과 이진우·임성갑 교수 연구팀이 전극 표면에 두께 15나노미터(㎚)의 초극박 인공 고분자층을 도입해 무음극 금속 전지의 최대 약점인 계면 불안정성 문제를 해결했다고 밝혔다. 무음극 금속 전지는 음극에 흑연이나 리튬 금속 대신 구리 집전체를 사용하는 단순 구조다. 기존 리튬 이온 전지와 비교해 30∼50% 높은 에너지 밀도와 낮은 제조 비용, 공정을 단순화할 수 있다. 다만 초기 충전 과정에서 리튬이 구리 표면에 쌓여 전해질이 빠르게 소모되고 불안정한 보호막(SEI)이 형성돼 수명이 짧았다. 연구팀은 전해질 조성을 바꾸는 대신 전극 표면 자체를 설계하는 전략을 선택했다. 개시제 기반 화학증착(iCVD) 공정을 이용해 구리 집전체 위에 균일한 초박막 고분자층을 형성시켜 전해질과 상호작용을 조절해 리튬 이온 이동과 전해질 분해 경로의 제어가 가능해졌다. 안정적인 무기물 보호막이 형성돼 전해질 소모와 과도한 보호막 성장이 동시에 억제됐다. 연구진은 전해질 조성 변경 없이 전극 표면에 얇은 층을 추가하는 방식으로, 기존 공정과 호환성이 높고 비용 부담도 적다고 설명했다. 연구 결과는 에너지 분야 국제학술지인 ‘줄’(Joule)에 지난달 10일 게재됐다. 이진우 교수는 “새로운 소재 개발을 넘어 전극 표면 설계로 전해질 반응과 계면 안정성을 제어할 수 있는 설계 원리를 제시했다”며 “전기차와 에너지저장장치(ESS) 등 차세대 고에너지 배터리 시장에서 상용화를 앞당길 수 있는 기술”이라고 말했다.

무기 수출 제한 규정 완화를 추진하는 일본 정부가 방위장비 수출을 전담할 새 조직 신설을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 방위산업을 국가 성장 전략의 축으로 삼겠다는 구상으로 수출 후 유지·정비까지 국가가 뒷받침해 중국을 견제하고 우방국과의 방산 협력을 강화하려는 목적이 깔려 있다. 마이니치신문은 복수의 정부·여당 관계자를 인용해 일본 정부가 방위성 산하 방위장비청에 방위장비 수출 촉진과 수출 후 수리, 부품 교환 등 유지관리 업무를 담당할 조직 신설을 검토 중이라고 30일 보도했다. 새 조직은 ‘방위장비 이전 3원칙’ 운용지침 개정 이후 출범할 예정이다. 신문은 “일본은 방산 수출 실적이 부족하다”며 “신설 조직을 통해 점검과 보수 등 ‘백업 체제’를 강점으로 내세워 수출 확대를 뒷받침하려는 구상”이라고 분석했다. 일본은 헌법 9조의 ‘평화주의’에 근거해 오랫동안 무기 수출을 사실상 금지해 왔으나, 제2차 아베 신조 정권 시절인 2014년 방위장비 이전 3원칙을 마련해 구난·수송·경계·감시·소해(바다의 기뢰 등 위험물을 없앰) 등 5가지 비전투 용도에 한해 수출을 허용하기 시작했다. 이후 공동개발이나 라이선스 보유국에 대한 수출 등 예외 규정을 늘렸지만 제한 규정 탓에 여전히 수출이 어렵다는 불만이 방산업계를 중심으로 제기돼 왔다. 이에 일본 다카이치 사나에 내각은 방위장비 이전 3원칙이 규정한 5가지 수출 가능 용도 제한을 내년 봄까지 폐지하겠다는 방침을 세웠다. 이런 방향은 2026년 말 수립 예정인 국가안전보장전략 등 이른바 ‘안보 3문서’ 개정에도 반영될 예정이다. 다만 방산 수출 확대가 군사력 증강, 나아가 ‘군사 대국화’로 비칠 수 있다는 우려도 일본 안팎에서 제기된다. 한편 닛케이신문은 정부가 새 ‘안보 관련 3문서’에서 ‘방위’를 성장 전략의 핵심 산업으로 명확히 위치시킬 계획이라고 이날 전했다. 특히 드론과 인공지능(AI) 등 현대전에 필요한 기술을 민간 산업과 연결해 군비 강화와 산업 육성을 동시에 추진하는 내용이 담길 것으로 보인다.

무기 수출 제한 규정 완화를 추진하는 일본 정부가 방위장비 수출을 전담할 새 조직 신설을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 방위산업을 국가 성장 전략의 축으로 삼겠다는 구상으로 수출 후 유지·정비까지 국가가 뒷받침해 중국을 견제하고 우방국과의 방산 협력을 강화하려는 목적이 깔려 있다. 마이니치신문은 복수의 정부·여당 관계자를 인용해 일본 정부가 방위성 산하 방위장비청에 방위장비 수출 촉진과 수출 후 수리, 부품 교환 등 유지관리 업무를 담당할 조직 신설을 검토 중이라고 30일 보도했다. 새 조직은 ‘방위장비 이전 3원칙’ 운용지침 개정 이후 출범할 예정이다. 신문은 “일본은 방산 수출 실적이 부족하다”며 “신설 조직을 통해 점검과 보수 등 ‘백업 체제’를 강점으로 내세워 수출 확대를 뒷받침하려는 구상”이라고 분석했다. 일본은 헌법 9조의 ‘평화주의’에 근거해 오랫동안 무기 수출을 사실상 금지해 왔으나, 제2차 아베 신조 정권 시절인 2014년 방위장비 이전 3원칙을 마련해 구난·수송·경계·감시·소해(바다의 기뢰 등 위험물을 없앰) 등 5가지 비전투 용도에 한해 수출을 허용하기 시작했다. 이후 공동개발이나 라이선스 보유국에 대한 수출 등 예외 규정을 늘렸지만 제한 규정 탓에 여전히 수출이 어렵다는 불만이 방산업계를 중심으로 제기돼 왔다. 이에 일본 다카이치 사나에 내각은 방위장비 이전 3원칙이 규정한 5가지 수출 가능 용도 제한을 내년 봄까지 폐지하겠다는 방침을 세웠다. 이런 방향은 2026년 말 수립 예정인 국가안전보장전략 등 이른바 ‘안보 3문서’ 개정에도 반영될 예정이다. 다만 방산 수출 확대가 군사력 증강, 나아가 ‘군사 대국화’로 비칠 수 있다는 우려도 일본 안팎에서 제기된다. 한편 닛케이신문은 정부가 새 ‘안보 관련 3문서’에서 ‘방위’를 성장 전략의 핵심 산업으로 명확히 위치시킬 계획이라고 이날 전했다. 특히 드론과 인공지능(AI) 등 현대전에 필요한 기술을 민간 산업과 연결해 군비 강화와 산업 육성을 동시에 추진하는 내용이 담길 것으로 보인다.

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.

경북 울진군이 수소도시 조성을 위한 청사진을 완성했다. 30일 울진군은 최근 ‘울진군 수소도시 조성사업 마스터플랜 수립 용역’을 마무리해 미래 에너지 자립 도시로 도약하기 위한 구체적인 추진 로드맵을 확정했다고 밝혔다. 수소도시 조성사업은 오는 2028년까지 4년간 총사업비 400억 원(국비 200억, 지방비 200억)을 투입해 죽변면과 울진읍 일원을 중심으로 수소 생산·이송·활용 인프라를 단계적으로 구축하는 실증적 에너지 전환 프로젝트다. 마스터플랜의 핵심은 울진 원자력수소 국가산업단지 조성에 맞춰 체감형 수소 생태계를 구축하는 것이다. 우선 1.5㎽급 수전해 설비와 수소 공급 인프라를 구축해 청정수소를 안정적으로 생산·공급한다. 또한 생활 밀착형 수소 체험관 조성, 수소버스 및 수소 드론 등 친환경 모빌리티 보급 확대를 통해 군민들이 일상 속에서 수소 에너지를 직접 체감할 수 있는 환경을 조성할 계획이다. 인공지능(AI) 기반 통합안전운영센터를 구축해 수소 생산부터 저장·이송·활용까지 전 과정을 24시간 실시간 모니터링함으로써 세계 최고 수준의 안전성을 확보할 계획이다. 원자력수소 국가산업단지와 연계해 사업 시너지도 극대화할 방침이다. 울진군 관계자는 “울진이 에너지 생산 거점을 넘어, 수소 기반의 혁신적인 주거·교통 체계를 갖춘 미래형 도시로 나아가는 중요한 전환점”이라며 “내년부터 본격적인 실시설계와 공사에 착수해 군민들이 안전하고 편리하게 수소 에너지를 누릴 수 있도록 사업 추진에 최선을 다하겠다”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.

- 국방드론 기술교류회∙역량강화교육∙성과공유확산교류회 추진 (사)이노폴리스벤처협회(회장 조원희, 이하 협회)는 대전지역 국방산업의 민·관·군 기술협력 네트워크 구축과 국방드론산업 저변 확대를 위해 민·관·군 협력체계 구축 프로그램을 운영했다고 26일 밝혔다. 협회는 방위사업청, 대전광역시, 국방기술진흥연구소, 대전테크노파크와 함께 대전방산혁신클러스터 국방드론 기술사업화 분야를 수행하고 있으며, 민·관·군 협력 생태계 조성과 글로벌 진출을 위한 판로개척 프로그램을 지속적으로 추진하고 있다. 이번 협력체계 구축 프로그램은 ▲대·중·소·군 기술교류회 ▲전문역량강화 교육 ▲대전 국방산업 성과확산 교류회로 운영됐다. 대·중·소·군 기술교류회에서는 육군방공학교와의 군 기관 기술교류를 비롯해 현대로템·한화에어로스페이스·LIG넥스원 등 대기업과의 기술교류, 중소기업 간 네트워크 교류 등을 포함해 총 6회 운영됐다. 특히 지난 10월 협회는 육군방공학교와 대드론분야 협력을 위한 업무협약(MOU) 체결하며 대전 기업과 군 협력체계를 강화했다. 전문역량강화 교육은 방산 분야와 글로벌 진출 분야로 나눠 진행됐다. 방산원가 교육은 방위사업청 전문가를 초청해 방산원가 개요, 산정 방법, 하도급 계약 이해 등을 주제로 운영됐으며, 글로벌 역량강화 교육은 해외시장 조사·분석, AI 활용 바이어 발굴, 전시회 참가 사전 준비 등을 주제로 운영하며 총 7회 151명이 교육을 수료했다. 성과확산 교류회는 지난 12월 2일 ‘대전 국방 페스타’로 개최돼 대전지역 국방산업 산·학·연·관·군 관계자 150여 명이 참석했다. 행사에서는 국방산업 발전 유공자 시상, 우수기업 발표, 교류 네트워크 운영 등을 통해 대전 국방산업의 성과를 공유했다. 협회 관계자는 “이번 프로그램을 통해 대전 국방드론 기업과 민·관·군 간 실질적인 협력 기반을 마련했다”며, “지속적으로 교류기관 확대와 협력을 통해 대전 방산혁신클러스터의 생태계 조성에 생태계 조성에 기여할 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.

‘진로·진학 중점’ 제1센터와 차별이공계 아우르는 융합교육 초점구, 서울 유일 복수 교육센터 보유“꿈과 잠재력 펼칠 환경 조성 최선” “제1방정환교육지원센터 개관 이후 주민과 학생들의 의견을 반영해 이번에는 과학·이공계 학습에 특화된 프로그램으로 채운 제2센터를 마련했다.” 류경기 중랑구청장은 지난 22일 면목동 ‘제2방정환교육지원센터’ 개관식에서 “교육 인프라는 행정이 물적 환경을 조성할 수 있지만, 결국 성패를 가르는 핵심은 누가 참여하고 함께하느냐에 달려 있다”며 “이 자리에 계신 인근 학교 교장과 교사, 학부모 여러분이 응원하고 참여해주고 계시기에 중랑 교육의 미래는 밝다”고 강조했다. 개관식에는 류 구청장을 비롯해 교육 관계자, 학부모, 지역 주민, 방정환 선생 종친회 등 200여 명이 참석했다. 행사 마지막에는 인공지능(AI)으로 구현된 ‘소파 방정환’이 “이 센터가 아이들 한 명 한 명에게 꿈과 희망을 주는 공간이 되기를 진심으로 기원한다”고 축하 인사를 전해 눈길을 끌었다. 23일 중랑구에 따르면 제2센터는 2021년 개관한 제1센터에 이은 구의 두 번째 교육지원센터다. 이로써 서울의 25개 자치구 가운데 유일하게 두 곳의 교육지원센터를 운영하는 자치구가 돼 지역 교육 경쟁력을 한층 끌어올릴 수 있게 됐다. 제2센터는 연면적 1462㎡, 지하 1층부터 지상 7층까지 규모로 조성됐다. 센터는 과학·수학·공학을 아우르는 융합교육(STEAM) 기반 실험·실습 프로그램에 초점을 맞췄다. 이날 4층 기초·융합과학 실험실에서는 인근 고등학생들이 현미경 등을 활용해 실험을 진행했고, 3층 AI 프로그램실에서는 AI 코딩 프로그램과 관련 장비 체험이 이뤄졌다. 이밖에 드론 수업 등 활동형 프로그램이 운영될 다목적 강당을 갖췄으며, 로봇 바리스타가 음료를 제조하는 ‘스마트 북카페’를 조성해 학생들이 학습과 휴식을 함께 누릴 수 있도록 했다. 센터는 오는 29일부터 ‘겨울방학 프로그램’ 수강생 모집을 시작해 내년 1월 본격 운영에 들어간다. 중·고등학생을 대상으로 한 과학 심화 특강과 AI 로봇 탐험 교실 등 지역 학생과 학부모 수요를 반영한 과학 프로그램을 선보일 예정이다. 류경기 구청장은 “두 개의 교육지원센터가 지역사회의 교육 중심으로 자리 잡아가고 있다”며 “제1센터의 진로·진학 지원과 제2센터의 과학·심화 교육이 시너지를 내 아이들이 꿈과 잠재력을 마음껏 펼칠 수 있는 교육환경을 조성하는 데 최선을 다하겠다”고 말했다.

서울시의회 환경수자원위원회 이영실 의원(더불어민주당, 중랑1)은 지난 22일 면목7동 옛 주민센터 부지에 조성된 제2방정환교육지원센터 개관식에 참석해 “중랑의 균형적인 교육환경 조성을 위한 재정 확보 노력이 결실을 맺은 의미 있는 성과”라고 밝혔다. 제2방정환교육지원센터는 연면적 1462㎡, 지하 1층~지상 7층 규모로 조성됐으며, 물리·화학·생명과학 등 기초과학 실험실을 비롯해 로봇·코딩 등 인공지능(AI) 전용 교육공간, 드론 수업이 가능한 다목적 강당과 스마트 북카페 등을 갖춘 미래형 교육시설이다. 센터는 오는 29일부터 겨울방학 프로그램 수강생 모집을 시작해 2026년 1월부터 본격 운영에 들어간다. 이번 센터 건립을 위해 이영실 의원은 중랑구가 교육 수요에 비해 지원 시설이 부족한 구조적 한계를 안고 있다는 점을 지속적으로 제기하며, 서울시 특별조정교부금 40억원 확보를 목표로 서울시와 꾸준히 협의해 왔다. 이러한 재정 확보 노력이 제2방정환교육지원센터 건립의 핵심 동력으로 작용했다. 중랑구는 제2센터 개관으로 지난 2021년 문을 연 제1방정환교육지원센터에 이어 두 번째 교육지원센터를 운영하게 됐으며, 서울시 25개 자치구 가운데 유일하게 교육지원센터 2곳을 운영하는 자치구가 됐다. 이 의원은 “제2방정환교육지원센터는 단순한 시설 확충을 넘어, 중랑 학생들이 지역에 상관없이 양질의 미래교육을 누릴 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다”면서 “앞으로도 교육 격차 해소와 지속 가능한 교육 인프라 확충을 위해 의정활동을 이어가겠다”고 밝혔다.