우크라이나 전장에서 자율비행 드론의 실전 성능을 입증한 미국 방산업체 실드AI가 이번에는 전투기급 임무를 수행하는 무인 플랫폼 영역으로 보폭을 넓혔다. 실드AI는 정찰·감시 임무에서 축적한 경험을 바탕으로, 조종사 탑승 없이 스스로 판단해 싸우는 완전 자율 전투 드론 ‘엑스밧’(X-BAT)을 앞세워 차세대 공중전 시장에 본격 진입하겠다는 구상이다. 미국 경제 매체 포천은 21일(현지시간) “실드AI가 드론 소프트웨어 기업의 틀을 넘어 전투 플랫폼 기업으로 전환하는 분기점에 들어섰다”고 평가했다. ◆ ‘가오리형’ 플라잉윙…활주로 없는 전투기 구상 엑스밧은 전면이 꺾인 삼각형 형태로 꺾인 ‘크랭크드 카이트’(cranked-kite) 설계를 적용한 플라잉윙(날개일체형) 구조로, 거대한 가오리를 연상시키는 스텔스 형상이 특징이다. 활주로 없이 수직으로 이륙한 뒤 수평 비행으로 전환하는 테일시터(수직이착륙형) 방식으로 운용된다. 엑스밧은 단일 제트엔진과 3차원 추력 편향 기술을 적용해 이륙 시에는 로켓처럼 수직 상승하고 착륙 시에는 연료 소모가 줄어든 상태에서 저출력으로 내려앉도록 설계됐다. 이는 활주로 타격 위험과 공중급유 의존도를 동시에 낮추기 위한 선택이다. 엑스밧은 고아음속 영역에서 장시간 순항하는 개념의 기체로 마하 0.3~0.8(시속 약 367~979㎞)의 속도로 비행한다. 단순한 고속 돌파보다는 장거리 침투와 임무 지속성을 중시한 설계라는 평가가 나온다. 실드AI는 엑스밧의 항속거리를 3700㎞ 이상으로 제시했으며 내부 무장창과 외부 장착대를 조합해 공대공·대함·전자전 임무까지 수행할 수 있도록 개발을 진행 중이다. ◆ ‘혼자 싸우는’ 전투 드론…자율비행이 핵심 엑스밧의 경쟁력은 실드AI가 자체 개발한 AI 자율비행 소프트웨어 ‘하이브마인드’에 있다. 기체는 레이더·적외선·전자신호 등 각종 센서 정보를 통합해 통신이 끊긴 상황에서도 스스로 판단해 임무를 수행하도록 설계됐다. 이 기술은 이미 우크라이나 전장에서 운용된 소형 수직이착륙 드론 ‘브이밧’(V-BAT)으로 실전 검증을 거쳤다. 브이밧은 강력한 전파 방해 환경에서도 자율 비행을 유지하며 표적 탐지 임무를 수행했고 실드AI는 이 경험을 전투기급 플랫폼으로 확장하고 있다. ◆ 로열 윙맨 시장 정조준…가격은 5세대기의 10분의 1 실드AI가 제시한 엑스밧의 목표 가격은 2000만~3000만 달러(약 296억~444억원) 수준이다. 이는 기존 5세대 전투기의 약 10분의 1로, 미 공군이 추진 중인 협동 전투 무인기(로열 윙맨) 개념과 정확히 맞닿아 있다. 회사는 2026년 수직이착륙 시연, 2028년 ‘완전 임무’ 비행, 2029년 양산 착수를 목표로 개발 일정을 제시했다. 이동식 발진·회수 장비를 통해 해상이나 전진기지에서도 운용할 수 있도록 하는 구상도 포함됐다. ◆ “드론 회사 아니다”…전투 플랫폼으로 체급 확대 포천은 “엑스밧은 실드AI가 자율비행 소프트웨어 기업에서 전투 플랫폼 기업으로 도약하려는 상징적 프로젝트”라고 짚었다. 미 온라인 매체 악시오스 역시 “실드AI의 최대 규모 공중 플랫폼이자 로열 윙맨 시장으로의 본격 진입”이라고 평가했다. 군사 전문 매체 워존(TWZ)은 “장거리 비행과 수직 운용, 완전 자율성을 결합한 전투 플랫폼은 전례가 드물다”며 “생산 단가를 낮출 경우 미 해·공군의 전력 운용 구조를 근본적으로 바꿀 잠재력이 있다”고 분석했다. ◆ 남은 과제와 향후 변수 다만 단발 고출력 엔진의 열 신호 관리, 해상·지상 통제체계 통합, 자율 무기 운용에 대한 윤리·법적 기준 정립은 향후 검증이 필요한 과제로 꼽힌다. 실드AI는 최근 대규모 투자 유치를 통해 기업가치를 56억 달러(약 8조 2874억원) 수준으로 끌어올렸으며, 확보한 자금을 엑스밧 개발과 하이브마인드 확장에 집중 투입할 계획이다. 정찰 드론으로 시작한 실드AI가 전투기 시장까지 넘보고 있다. ‘드론 회사’라는 꼬리표를 떼려는 움직임이 어디까지 이어질지 주목된다.

우크라이나 전장에서 자율비행 드론의 실전 성능을 입증한 미국 방산업체 실드AI가 이번에는 전투기급 임무를 수행하는 무인 플랫폼 영역으로 보폭을 넓혔다. 실드AI는 정찰·감시 임무에서 축적한 경험을 바탕으로, 조종사 탑승 없이 스스로 판단해 싸우는 완전 자율 전투 드론 ‘엑스밧’(X-BAT)을 앞세워 차세대 공중전 시장에 본격 진입하겠다는 구상이다. 미국 경제 매체 포천은 21일(현지시간) “실드AI가 드론 소프트웨어 기업의 틀을 넘어 전투 플랫폼 기업으로 전환하는 분기점에 들어섰다”고 평가했다. ◆ ‘가오리형’ 플라잉윙…활주로 없는 전투기 구상 엑스밧은 전면이 꺾인 삼각형 형태로 꺾인 ‘크랭크드 카이트’(cranked-kite) 설계를 적용한 플라잉윙(날개일체형) 구조로, 거대한 가오리를 연상시키는 스텔스 형상이 특징이다. 활주로 없이 수직으로 이륙한 뒤 수평 비행으로 전환하는 테일시터(수직이착륙형) 방식으로 운용된다. 엑스밧은 단일 제트엔진과 3차원 추력 편향 기술을 적용해 이륙 시에는 로켓처럼 수직 상승하고 착륙 시에는 연료 소모가 줄어든 상태에서 저출력으로 내려앉도록 설계됐다. 이는 활주로 타격 위험과 공중급유 의존도를 동시에 낮추기 위한 선택이다. 엑스밧은 고아음속 영역에서 장시간 순항하는 개념의 기체로 마하 0.3~0.8(시속 약 367~979㎞)의 속도로 비행한다. 단순한 고속 돌파보다는 장거리 침투와 임무 지속성을 중시한 설계라는 평가가 나온다. 실드AI는 엑스밧의 항속거리를 3700㎞ 이상으로 제시했으며 내부 무장창과 외부 장착대를 조합해 공대공·대함·전자전 임무까지 수행할 수 있도록 개발을 진행 중이다. ◆ ‘혼자 싸우는’ 전투 드론…자율비행이 핵심 엑스밧의 경쟁력은 실드AI가 자체 개발한 AI 자율비행 소프트웨어 ‘하이브마인드’에 있다. 기체는 레이더·적외선·전자신호 등 각종 센서 정보를 통합해 통신이 끊긴 상황에서도 스스로 판단해 임무를 수행하도록 설계됐다. 이 기술은 이미 우크라이나 전장에서 운용된 소형 수직이착륙 드론 ‘브이밧’(V-BAT)으로 실전 검증을 거쳤다. 브이밧은 강력한 전파 방해 환경에서도 자율 비행을 유지하며 표적 탐지 임무를 수행했고 실드AI는 이 경험을 전투기급 플랫폼으로 확장하고 있다. ◆ 로열 윙맨 시장 정조준…가격은 5세대기의 10분의 1 실드AI가 제시한 엑스밧의 목표 가격은 2000만~3000만 달러(약 296억~444억원) 수준이다. 이는 기존 5세대 전투기의 약 10분의 1로, 미 공군이 추진 중인 협동 전투 무인기(로열 윙맨) 개념과 정확히 맞닿아 있다. 회사는 2026년 수직이착륙 시연, 2028년 ‘완전 임무’ 비행, 2029년 양산 착수를 목표로 개발 일정을 제시했다. 이동식 발진·회수 장비를 통해 해상이나 전진기지에서도 운용할 수 있도록 하는 구상도 포함됐다. ◆ “드론 회사 아니다”…전투 플랫폼으로 체급 확대 포천은 “엑스밧은 실드AI가 자율비행 소프트웨어 기업에서 전투 플랫폼 기업으로 도약하려는 상징적 프로젝트”라고 짚었다. 미 온라인 매체 악시오스 역시 “실드AI의 최대 규모 공중 플랫폼이자 로열 윙맨 시장으로의 본격 진입”이라고 평가했다. 군사 전문 매체 워존(TWZ)은 “장거리 비행과 수직 운용, 완전 자율성을 결합한 전투 플랫폼은 전례가 드물다”며 “생산 단가를 낮출 경우 미 해·공군의 전력 운용 구조를 근본적으로 바꿀 잠재력이 있다”고 분석했다. ◆ 남은 과제와 향후 변수 다만 단발 고출력 엔진의 열 신호 관리, 해상·지상 통제체계 통합, 자율 무기 운용에 대한 윤리·법적 기준 정립은 향후 검증이 필요한 과제로 꼽힌다. 실드AI는 최근 대규모 투자 유치를 통해 기업가치를 56억 달러(약 8조 2874억원) 수준으로 끌어올렸으며, 확보한 자금을 엑스밧 개발과 하이브마인드 확장에 집중 투입할 계획이다. 정찰 드론으로 시작한 실드AI가 전투기 시장까지 넘보고 있다. ‘드론 회사’라는 꼬리표를 떼려는 움직임이 어디까지 이어질지 주목된다.

대구시가 도심 내 국군부대 이전 이후 남은 부지 개발 방안을 구체화한다. 시는 지난 3월 육군 제2작전사령부를 비롯한 5개 부대를 2030년까지 군위군으로 이전하겠다고 밝힌 바 있다. 18일 대구시에 따르면 전날 홍성주 경제부시장 주재로 열린 국군부대 후적지(이전 터) 개발 추진단 3차 회의에서 입지 여건과 주변 개발 계획을 고려한 개발 콘셉트를 검토하기로 했다. 또 정부 국정과제와 연계할 수 있는 사업도 발굴하기로 했다. 수성구 만촌동의 2작전사 이전 터에 조성할 종합 의료클러스터는 대구경북첨단의료복합단지 등 기존 사업과 중복되지 않도록 적정 부지 규모 등을 고려해 구체적인 추진안을 마련키로 했다. 5군수지원사령부 자리에 들어설 금융지구는 당초 국제 중심으로 개발키로 했으나, 국내 수요를 반영해 개발하기로 가닥이 잡혔다. 이 밖에도 공군 방공포병학교 자리에는 인공지능(AI) 등 미래 교육 콘텐츠를 발굴해 국제학교 유치 여건을 마련한다. 이날 회의에선 육군 50사단 자리는 도심항공교통(UAM)·드론과 첨단 의료산업을 결합한 산업단지로 활용하자는 의견도 나왔다. 시는 향후 외부 전문가 자문과 민간 의견을 수렴해 개발 완성도를 높일 계획이다.

종이 숙제 더미 대신 스캐너 소리가 교무실을 채웠다. 단 1분 만에 물리 숙제 40여장이 순식간에 스캔되고 채점까지 끝났다. 18일 중국 펑멘신문에 따르면 중국 청두의 여러 중·고등학교에서 인공지능(AI) 숙제 채점 시스템이 실제 수업 현장에 도입되며 교육 현장의 풍경이 빠르게 달라지고 있다. 청두의 한 실험학교 교무실에는 과거 수북하게 쌓여있던 숙제 노트가 사라졌다. 고속 스캐너가 돌아가는 동안 AI 시스템은 종이 숙제를 디지털로 변환하는 동시에 답안을 분석해 채점을 마친다. 이 학교는 2023년부터 ‘인공지능+교육’ 시범학교로 스마트 숙제 채점 시스템을 도입했다. 교사는 서술형 문제를 채점하고, 선택형 문항은 AI가 빠르게 스캔해 채점한다. 시스템은 학생별 점수와 오답 분포도 자동으로 정리해준다. AI의 역할은 단순한 정답·오답 판별에 그치지 않는다. 시스템은 틀린 문제를 실제 교과서 단원과 오류 유형별로 분류해 학생마다 맞춤형 오답 노트를 자동으로 생성한다. 교사는 이를 바탕으로 반 전체의 학습 상태를 한눈에 보여주는 학습맵과 빈출 오답 목록을 확인하고 즉각 보완 수업을 준비할 수 있다. 학생들 역시 오답 출력기를 이용해 필요한 문제만 골라 복습할 수 있다. 숙제 채점이 끝이 아니라 학습 피드백의 출발점이 되는 셈이다. ●AI 채점 정확도는 약 95%...교사 “수업에 도움 된다” 효율성만큼이나 정확도는 학부모들의 최대 관심사다. 학교 측에 따르면 이 시스템은 대형 언어모델 기술을 적용해 채점 정확도를 약 95% 수준까지 끌어올렸다. AI가 답안을 명확히 판별하지 못할 경우 자동으로 알림이 뜨고, 교사가 직접 확인해 보완한다. 모든 채점 과정은 기록으로 남아 교사가 일괄 수정하는 것도 가능하다. 현재 청두시에서는 이미 여러 학교가 AI 숙제 채점 기술을 도입해 수업에 활용하고 있고 그 숫자는 계속 늘어나고 있다. 한 교사는 AI가 채점 시간을 줄여줄 뿐 아니라 시각화된 데이터로 학생들의 약점을 정확히 보여준다며 교사가 어디에 집중해야 할지를 판단하는 데 큰 도움이 된다고 밝혔다. 청두에서는 AI 활용이 평가를 넘어 수업 전반으로 확장되고 있다. AI 더빙 수업, 달 탐사 프로젝트 같은 융합 수업이 등장했고, 일부 초등학교에서는 인공지능·드론·3D 프린팅 동아리도 운영 중이다. AI가 숙제를 채점하는 시대, 교실의 풍경은 분명 달라지고 있다. 다만 이 변화가 교사의 부담을 덜어주는 조력자로 자리 잡을지, 또 다른 교육 격차를 낳을지는 앞으로의 운영에 달려 있다.

건설산업이 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환)로 도약하려면 기술 자체만으로는 충분하지 않을 수 있다. 건설 현장의 고착화된 문화와 정서, 법과 제도, 공사비, 데이터 관리와 인력까지 모두 얽혀 있다. 이번에는 AX 전환을 위한 과정에서 기술, 제도, 조직, 경제적 측면의 허들이 어떠한 것들이 있고 극복 방안에 대해 살펴본다. ●기술적 허들: AI·로봇·자율시스템의 성숙도와 현장 적합성 CES 2025에 자율주행 굴착기를 비롯한 다양한 로봇들이 등장했다. 머신가이던스(MG), 머신컨트롤(MC), 드론 계측 등은 이미 시연 단계 또는 부분 적용 단계지만, “모든 현장에 당장 투입”은 아직 어려운 단계다. 복잡한 지반, 날씨 여건, 협소한 도심지 현장, 매일 변화하는 공정 간섭 속에서 센서 노이즈, 응답 지연, 맵 정합과 경로 계획 안정성 등을 기술적으로 극복하고 성숙 단계에 도달하기까지는 아직 많은 시행착오와 기술 개발이 숙제로 남아있다. 예를 들어 건설 현장에서 드론과 인공지능(AI)을 활용해 3차원(3D) 디지털 지도를 만들어 장비 투입 최적화 루트를 계산하지만, 최적 장비 조합을 실제 현장에서 구현 시 안전 구역 설정, 반출입 동선 관리, 공정 간섭 등과 충돌하여 실행에 옮기기까지는 어려움이 많다. 이는 건설 현장에서 지속적인 검토를 통해 통합 엔지니어링(로보틱스+BIM+시공 계획+HSE) 역량을 더욱 향상시켜야 비로소 AI 기술을 접목한 장비 활용이 가능할 것이다. ●제도적 허들: 규제, 안전 기준, 법적 책임의 명확화 2022년부터 중대재해처벌법 시행으로 사업주 및 경영 책임자의 책임 범위가 크게 확대됐다. 안전 관리 체계 구축과 실행 여부가 처벌 판단의 핵심 기준으로 작동한다. 이런 환경에서 건설사가 자율주행 지게차나 로봇과 같은 AI가 결합된 장비나 시스템을 도입하여 활용하다 안전 사고를 낼 경우 “사고의 법적 책임”이 쟁점이 될 수 있다. 디지털·AI 기반 안전 관리 증빙과 장비 운영 로그(데이터 거버넌스)가 관리 책임을 규명하는 주요 판단 근거가 될 것이다. 자칫 책임 불명확과 과도한 규제는 초기 AI 안전 관리 확산에 장애물이 될 수 있다. 결과적으로, 자율 주행 장비, AI가 결합된 기계의 의사 결정에 있어 안전 적합성 검증, 데이터 기반 위험 평가, 시정 조치 체계, 감리·발주자의 디지털 확인 절차 등이 제도적으로 내재화돼야 하며, 그렇지 않다면 AX의 PoC 단계에서 상용화 단계로 확대될 수 없다. ●조직적 허들: 보수적 문화와 인력 재교육 기술보다 더 어려운 것은 사람의 변화다. 건설업은 오랜 경험과 직관이 중요한 분야라, AI나 로봇이 판단한다고 해도 “과연 그게 맞아?”라는 의심이 생기기 쉽다. 또한 새로운 기술을 쓰려면 기존 인력의 재교육이 필요하다. 드론 조종, 데이터 분석, 로봇 운영 같은 새로운 직무가 생기기 때문이다. 일부 기업은 ‘디지털 전담팀’을 만들어 AX를 준비하고 있지만, 조직 전체가 바뀌려면 상당한 시간이 필요하다. AI가 의사 결정을 일부 대체하거나 지원하는 체계를 구축하려면, 권한과 책임의 위임 전결 설계, 새로운 직무 정의(로봇 운영, 데이터 엔지니어, HSE 데이터 관리자 등), 교육과 평가 체계 정립이 필요하다. 기업들은 ‘AX 조직’을 주축으로 프로세스 자동화, 데이터 기반 의사 결정 체계를 확립해야 하며, HR은 업무의 중요도와 분야에 따라 AI를 단순 참고용 의사 결정 도구로만 활용할지, 최종 의사 결정 권한을 부여할지에 대한 R&R을 분명히 정립해야 할 것이다. ●경제적 허들: 초기 투자, ROI 불확실성과 시장 변동성 AX 기술은 초기 투자 비용이 많이 들어간다. 드론, 센서, AI 시스템, 자율 주행 장비까지 도입하려면 수십억 원이 투입되기도 하는데 그만큼의 효과가 즉시 체감되지 않아 ROI(투자 대비 수익) 예측이 명확하지 않다. 그래서 많은 기업들이 “지금은 건설 경기도 안 좋은데, 이걸 무리해서 도입해도 괜찮을까?”라는 고민을 한다. 하지만 일부 기업은 과거부터 시스템적으로 공정 지연을 줄이고, 안전 사고를 예방하면서 실제로 비용을 절감하기 위한 시도를 해왔고 이를 통해 확보한 데이터를 활용하여 AI를 데이터 기반의 의사 결정 도구로 활용할 준비를 하고 있다. Q-cost(품질 비용)상 예방 비용을 선제적으로 투입함으로써 실패 비용을 낮춰 전체 품질 비용을 절감하기 위한 노력이기도 하다. 현재 대한민국 건설업은 2~3년 전부터 발주 물량 감소 및 착공 지연에 따라 수주 및 수익성 악화, 잠재된 PF 구조 부실, 높은 부채 비율 등 여러 리스크가 겹친 상태다. 경제 전문가들은 이르면 2026년 하반기부터 건설 경기가 서서히 회복될 것이라고 예측한다. 건설 경기 둔화와 회복의 사이클은 5~10년 주기로 반복되는 경향을 보이며 현재는 무리한 출혈 경쟁 수주보다 내실을 다지며 미래를 대비하기 위한 효율적인 업무 시스템을 정비할 필요가 있다. “데이터 통합→의사 결정 도구→운영 최적화”에 투자한 ROI는 다른 투자에 비해 더 빨리 다가올 수 있다. 위에 언급한 네 가지 허들이 전부는 아니겠지만 AX를 향해 건설사, 정부, IT 기업, 스타트업 기업들이 머리를 맞대고 장벽을 하나둘 논의하여 걷어냄으로써 대한민국의 건설 산업은 한 차원 높이 도약할 수 있을 것이다.

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.

서울 금천구는 내년 1월 9일부터 2월 13일까지 금천사이언스큐브에서 초등학생 530명 대상 무료 겨울방학 특강을 운영한다고 17일 밝혔다. 특강은 인공지능(AI)에 대한 흥미를 높이고, 과학적 사고와 문제해결 능력을 향상시킬 수 있도록 마련됐다. 실습 중심으로 수준별 3가지 프로그램이 준비됐다. ‘AI 자율주행 랩타임 챌린지’에선 4~6학년이 AI 비전카메라를 활용해 자율주행 알고리즘을 구현하고, 코드를 최적화해 더 빠른 기록에 도전한다. ‘인공지능 코딩학교’는 초등 전 학년 대상이다. ▲생성형 AI 활용법 ▲AI로 음악 만들기 ▲증강(AR)·가상(VR)현실로 새해 콘텐츠 제작 ▲프로그래밍 교육 자재 마이크로비트로 구현하는 ‘레트로 게임코딩’ ▲드론 조종 실습 등이 있다. 특히 ‘지니어스 방탈출’에선 방탈출 게임장처럼 꾸며진 공간에서 팀을 이뤄 스토리를 따라가며 과학 실험으로 과제를 해결하게 된다. 금천구 초등학생이라면 포스터의 QR코드나 구청 홈페이지에 신청하면 된다. 유성훈 구청장은 “게임과 음악, 드론 등 친숙한 소재로 과학을 배우는 경험이 아이들에게 자신감을 심어줄 것”이라고 소개했다.

LIG넥스원이 지난달 28일 국내 반도체 설계 전문기업 보스반도체와 드론·로봇용 피지컬 AI(인공지능) 솔루션 개발·상용화를 위한 전략적 업무협약(MOU)를 체결했다고 17일 밝혔다. 피지컬 AI는 AI 모델을 디바이스에 내장해 디바이스가 물리적 공간에서 스스로 인식 후 판단해 움직이도록 하는 기술이다. 양사는 이번 협약으로 피지컬 AI 반도체와 이를 적용한 드롯·로봇을 개발할 계획이다. 향후 차세대 드론·로롯에 활용될 고성능 시스템온칩(SoC) 등 무인체계 기술 혁신 분야에서도 협력할 예정이다.

서울 중랑구가 미래 교육환경을 선도할 ‘제2 방정환 교육지원센터’ 건립을 마치고 22일 개관식을 연다고 17일 밝혔다. 개관식에는 류경기 중랑구청장과 학부모 등 지역 인사가 참석한다. 제2센터는 2021년 문을 연 제1센터에 이은 중랑구의 두 번째 교육지원 거점이다. 이로써 중랑구는 서울시 25개 자치구 가운데 유일하게 두 곳의 교육지원센터를 운영하는 자치구가 됐다. 면목로 298(구 면목7동 주민센터)에 조성된 제2센터는 연면적 1462㎡, 지하 1층~지상 7층 규모다. 물리·화학·생명과학 실험실을 비롯해 로봇·코딩 등 인공지능(AI) 수업이 가능한 전용 공간, 드론 수업 등 활동형 프로그램을 운영할 다목적 강당을 갖췄다. 로봇 바리스타가 음료를 제공하는 스마트 북카페도 마련돼 학습과 휴식을 함께 누릴 수 있다. 센터는 오는 29일부터 겨울방학 프로그램 수강생 모집을 시작해 내년 1월부터 본격 운영에 들어간다. 중·고등학생 대상 과학 심화 특강과 AI 로봇 탐험 교실 등 수요 맞춤형 프로그램을 선보일 예정이다. 섬유·봉제 산업을 활용한 미래섬유과학 프로젝트와 서울장미축제 연계 과학 캠프 등 중랑구만의 특화 프로그램도 마련했다. 한편 구는 개관을 기념해 오는 19일 구청 대강당에서 유명 과학커뮤니케이터 ‘궤도’를 초청해 명사 특강을 연다. ‘과학소통이 무슨 쓸모가 있을까?’를 주제로 진행한다. 류경기 중랑구청장은 “제1센터의 진로·진학 지원과 제2센터의 과학·심화 교육이 시너지를 발휘해 아이들이 자신의 꿈과 잠재력을 마음껏 펼칠 수 있는 교육환경을 조성하는 데 최선을 다하겠다”고 말했다.

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

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

서울 금천구는 내년 1월 9일부터 2월 13일까지 금천사이언스큐브에서 초등학생 530명 대상 무료 겨울방학 특강을 운영한다고 17일 밝혔다. 특강은 인공지능(AI)에 대한 흥미를 높이고, 과학적 사고와 문제해결 능력을 향상시킬 수 있도록 마련됐다. 실습 중심으로 수준별 3가지 프로그램이 준비됐다. ‘AI 자율주행 랩타임 챌린지’에선 4~6학년이 AI 비전카메라를 활용해 자율주행 알고리즘을 구현하고, 코드를 최적화해 더 빠른 기록에 도전한다. ‘인공지능 코딩학교’는 초등 전 학년 대상이다. ▲생성형 AI 활용법 ▲AI로 음악 만들기 ▲증강(AR)·가상(VR)현실로 새해 콘텐츠 제작 ▲프로그래밍 교육 자재 마이크로비트로 구현하는 ‘레트로 게임코딩’ ▲드론 조종 실습 등이 있다. 특히 ‘지니어스 방탈출’에선 방탈출 게임장처럼 꾸며진 공간에서 팀을 이뤄 스토리를 따라가며 과학 실험으로 과제를 해결하게 된다. 금천구 초등학생이라면 포스터의 QR코드나 구청 홈페이지에 신청하면 된다. 유성훈 구청장은 “게임과 음악, 드론 등 친숙한 소재로 과학을 배우는 경험이 아이들에게 자신감을 심어줄 것”이라고 소개했다.

장시간 고고도 임무 수행이 가능한 중국의 최신형 스텔스 무인 항공기 ‘차이훙(彩虹·CH)-7’의 이착륙 모습이 처음으로 공개됐다. 지난 15일(현지시간) 중국 관영 글로벌타임스는 북서부의 한 비행장에서 CH-7이 첫 비행을 성공적으로 마쳤다며 해당 영상을 공개했다. 실제 공개된 영상에는 노란색으로 도색된 CH-7이 활주로를 박차고 오르는 장면과 착륙하는 장면이 생생히 담겨있다. 개발사인 중국 항공우주과학기술공사(CASC)에 따르면 이번 초도 비행에서는 자율 이착륙, 자세 제어, 궤적 추적 등 CH-7의 기본 성능이 검증됐으며 결과는 성공적이다. CASC 측은 “CH-7 초도 비행의 주요 목적은 설계 타당성과 핵심 기술 개발의 진척 상황을 효과적으로 검증하는 것”이라면서 “가장 기본적인 비행 특성만을 테스트했으며 향후 성능 테스트와 탑재 장비 기능 검증을 포함한 추가 비행이 진행될 것”이라고 밝혔다. 지난 2018년 주하이 에어쇼에서 처음 시제기 모델이 공개된 후 여러 차례 설계 수정을 거친 CH-7은 정찰과 정보수집, 고가치 목표물에 대한 정밀 타격을 포함한 고고도, 장기 체공 임무를 위해 설계된 무인 전투 항공기(UCAV)다. 특히 스텔스 효과를 극대화하기 위해 디자인됐는데, 기체 앞은 레이더 전파 흡수 설계, 표면은 스텔스 코팅, 랜딩기어, 무장 베이 등 전체적으로 스텔스 기술이 적용됐다. 중국 언론은 “CH-7은 레이더와 미사일이 밀집된 전장에서도 탐지되지 않고 이동할 수 있다”면서 “현대전 시나리오에서 독보적이고 우수한 성능을 보여준다”고 홍보했다. CH-7은 아직 정확한 제원이 공개되지 않았으나 길이는 약 10m, 날개폭은 27.3m, 순항 속도는 마하 0.5~0.6으로 알려져 있다. 또한 최고 고도는 약 1만 6000m, 최대 16시간 체공하며 작전 반경은 2000㎞ 이상으로 추정된다. 특히 CH-7은 수직 꼬리날개가 없는 ‘전익기’(Flying-wing) 구조로 설계됐는데, 미국의 스텔스기와 비슷한 외형 때문에 관심을 모았다. 앞서 미 군사 전문 매체 더워존과 미 육군 장비를 소개하는 웹사이트(Armyrecognition.com)는 CH-7 모습이 미군의 스텔스 무인정찰기 ‘RQ-180’와 미 공군의 차세대 스텔스 전략폭격기 ‘B-21 레이더’(B-21 Raider)와 비슷하다며 비교 사진도 올린 바 있다.

장시간 고고도 임무 수행이 가능한 중국의 최신형 스텔스 무인 항공기 ‘차이훙(彩虹·CH)-7’의 이착륙 모습이 처음으로 공개됐다. 지난 15일(현지시간) 중국 관영 글로벌타임스는 북서부의 한 비행장에서 CH-7이 첫 비행을 성공적으로 마쳤다며 해당 영상을 공개했다. 실제 공개된 영상에는 노란색으로 도색된 CH-7이 활주로를 박차고 오르는 장면과 착륙하는 장면이 생생히 담겨있다. 개발사인 중국 항공우주과학기술공사(CASC)에 따르면 이번 초도 비행에서는 자율 이착륙, 자세 제어, 궤적 추적 등 CH-7의 기본 성능이 검증됐으며 결과는 성공적이다. CASC 측은 “CH-7 초도 비행의 주요 목적은 설계 타당성과 핵심 기술 개발의 진척 상황을 효과적으로 검증하는 것”이라면서 “가장 기본적인 비행 특성만을 테스트했으며 향후 성능 테스트와 탑재 장비 기능 검증을 포함한 추가 비행이 진행될 것”이라고 밝혔다. 지난 2018년 주하이 에어쇼에서 처음 시제기 모델이 공개된 후 여러 차례 설계 수정을 거친 CH-7은 정찰과 정보수집, 고가치 목표물에 대한 정밀 타격을 포함한 고고도, 장기 체공 임무를 위해 설계된 무인 전투 항공기(UCAV)다. 특히 스텔스 효과를 극대화하기 위해 디자인됐는데, 기체 앞은 레이더 전파 흡수 설계, 표면은 스텔스 코팅, 랜딩기어, 무장 베이 등 전체적으로 스텔스 기술이 적용됐다. 중국 언론은 “CH-7은 레이더와 미사일이 밀집된 전장에서도 탐지되지 않고 이동할 수 있다”면서 “현대전 시나리오에서 독보적이고 우수한 성능을 보여준다”고 홍보했다. CH-7은 아직 정확한 제원이 공개되지 않았으나 길이는 약 10m, 날개폭은 27.3m, 순항 속도는 마하 0.5~0.6으로 알려져 있다. 또한 최고 고도는 약 1만 6000m, 최대 16시간 체공하며 작전 반경은 2000㎞ 이상으로 추정된다. 특히 CH-7은 수직 꼬리날개가 없는 ‘전익기’(Flying-wing) 구조로 설계됐는데, 미국의 스텔스기와 비슷한 외형 때문에 관심을 모았다. 앞서 미 군사 전문 매체 더워존과 미 육군 장비를 소개하는 웹사이트(Armyrecognition.com)는 CH-7 모습이 미군의 스텔스 무인정찰기 ‘RQ-180’와 미 공군의 차세대 스텔스 전략폭격기 ‘B-21 레이더’(B-21 Raider)와 비슷하다며 비교 사진도 올린 바 있다.

서울 관악구는 산불에 선제 대응하기 위해 ‘ICT(정보통신기술) 산불 감시 플랫폼’ 구축을 마치고 운영에 들어갔다고 15일 밝혔다. 이 플랫폼은 폐쇄회로(CC)TV, 드론, 모니터링 시스템을 인공지능(AI) 기반으로 연동해 관악구 산림에서 발생하는 산불을 감시하고 대응하기 위한 스마트 산불 대응 체계다. 관악구는 플랫폼을 최종 점검하기 위해 지난 2일 박준희 관악구청장을 비롯해 수도방위사령부, 52사단, 관악소방서, 관악경찰서 등 관계기관이 참여한 가운데 시연회를 개최했다. 시연회는 성주암 인근에서 산불 상황과 유사한 인공 연막을 발생시켰을 때 인위적인 개입 없이 플랫폼이 얼마나 신속하고 정확하게 대응하는지 확인하는 방식으로 진행됐다. 성주암에서 연기가 나자 약 5분 만에 드론이 자동으로 출동했고, 드론은 현장 영상을 상황실에 송출했다. 이후 드론을 수동 조작으로 전환해 일대 수색과 열화상 카메라를 이용한 잔불 감시 등 다양한 기능을 시험했다. 일부 기관은 산불 발생 시 정보 공유 등을 문의했다. 박 구청장은 “신속하고 유기적인 대응으로 관악구민의 생명과 재산을 지키는 데 최선을 다하겠다”고 말했다.

최근 벌어진 우크라이나 전쟁과 이스라엘-하마스·이란 분쟁에서 장거리 공격에 많이 사용된 무기는 자폭 드론이다. 과거 고가의 순항미사일이 담당하던 장거리 공격 임무를 속도는 느리지만 훨씬 저렴한 자폭 드론이 대신하면서 위협의 강도가 오히려 늘었다. 더 중요한 문제는 세계적으로 빠르게 확산하고 있다는 점이다. 현재 장거리 자폭 드론의 대명사는 이란의 샤헤드-136이다. 러시아는 이것을 라이선스하여 게란-2라는 이름으로 대량 생산하고 있다. 샤헤드-136/게란-2의 성공적인 작전 운용은 다른 나라들이 유사한 무기체계를 빠르게 도입하게 만들고 있다. 일부 매체에서는 최근 등장한 미국의 루카스(LUCAS) 자폭 드론 등이 샤헤드-136을 카피했다고 보도하고 있지만, 실제로는 그렇지 않다. 카피라는 보도가 나오는 것은 설계적인 유사점 때문이다. 샤헤드-136은 커다란 ‘델타익(삼각날개) ’과 동체 후방의 ‘푸셔 프로펠러‘를 특징으로 한다. 결론부터 말하자면, 이런 특징은 샤헤드-136이 처음 도입한 것은 아니다. 오히려 설계적인 요소는 이란이 이스라엘을 카피한 것으로 볼 수 있다. 1980년대 주변국과 전쟁 중이던 남아프리카 공화국은 인종차별로 인해 국제적인 제재를 받으면서 다양한 무기를 자체 생산하고 있었다. 국영 방산업체 켄트론(현재 데넬)은 ARD-10 대레이더 드론을 개발하고 있었다. ARD-10은 샤헤드-136과 외형적인 부분이 유사했다. 하지만, 곧 전쟁이 끝났고 쓸 곳이 없어진 설계는 1980년대 말 이스라엘 IAI에 판매되었다. 이 설계를 기반으로 IAI는 하피라는 대레이더 드론을 만들었고, 우리나라 등 여러 나라에서 수입했다. 수입국에는 중국도 있었다. 중국은 나중에 하피를 카피한 ASN-301 대레이더 드론을 만들었고, 최근 대만을 노린 것으로 보이는 군사 훈련에서 사용했다. 이란이 개발한 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형상 자폭 드론은 샤헤드-136이 처음은 아니다. 2019년 사우디아라비아의 석유 시설을 공격하는데 사용된 자폭 드론 샤헤드-131도 유사한 설계를 지녔다. 즉, 샤헤드-136은 이란의 독창적인 설계가 아니다. 이런 설계는 여러 가지 장점이 있다. 우선, 구조가 단순하고, 제작 비용을 낮출 수 있다. 델타익은 넓은 주익 면적을 가지는데, 여기에 많은 연료를 넣을 수 있어 장거리 비행이 가능하다. 델타익은 저속 비행에서 안정적이며 저속에서도 충분한 양력을 확보할 수 있다. 동체 뒤에 위치한 푸셔 프로펠러는 동체 전방 설계를 다양하게 만들어준다. 이런 장점으로 샤헤드-136과 유사한 형태의 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형태의 자폭 드론이 속속 등장하고 있다. 최근 등장한 것만 하더라도, 미국의 루카스 외에 중국 노린코의 페이롱-300D, 대만의 젠샹, 튀르키예의 아자브(Azab) T200, 러시아 잘라(ZALA)의 KYB, 이집트의 자바(Jabbar)-150, 태국의 형식 미상의 자폭 드론, 그리고 우리나라도 국방과학연구소와 대한항공이 개발한 KUS 계열 자폭 드론 등 다양하다. 이제 세계 여러 나라는 이란의 샤헤드-136, 러시아의 게란-2, 그리고 미국의 루카스에서 보듯이 자폭 드론을 얼마나 싸게 대량으로 만들어 낼 수 있느냐에 집중하고 있다. 우리나라도 어떻게 첨단 기술을 적용할 것인가 보다 얼마나 저렴하게 빨리 만들어 낼 수 있는지에 집중해야 할 때다.

최근 벌어진 우크라이나 전쟁과 이스라엘-하마스·이란 분쟁에서 장거리 공격에 많이 사용된 무기는 자폭 드론이다. 과거 고가의 순항미사일이 담당하던 장거리 공격 임무를 속도는 느리지만 훨씬 저렴한 자폭 드론이 대신하면서 위협의 강도가 오히려 늘었다. 더 중요한 문제는 세계적으로 빠르게 확산하고 있다는 점이다. 현재 장거리 자폭 드론의 대명사는 이란의 샤헤드-136이다. 러시아는 이것을 라이선스하여 게란-2라는 이름으로 대량 생산하고 있다. 샤헤드-136/게란-2의 성공적인 작전 운용은 다른 나라들이 유사한 무기체계를 빠르게 도입하게 만들고 있다. 일부 매체에서는 최근 등장한 미국의 루카스(LUCAS) 자폭 드론 등이 샤헤드-136을 카피했다고 보도하고 있지만, 실제로는 그렇지 않다. 카피라는 보도가 나오는 것은 설계적인 유사점 때문이다. 샤헤드-136은 커다란 ‘델타익(삼각날개) ’과 동체 후방의 ‘푸셔 프로펠러‘를 특징으로 한다. 결론부터 말하자면, 이런 특징은 샤헤드-136이 처음 도입한 것은 아니다. 오히려 설계적인 요소는 이란이 이스라엘을 카피한 것으로 볼 수 있다. 1980년대 주변국과 전쟁 중이던 남아프리카 공화국은 인종차별로 인해 국제적인 제재를 받으면서 다양한 무기를 자체 생산하고 있었다. 국영 방산업체 켄트론(현재 데넬)은 ARD-10 대레이더 드론을 개발하고 있었다. ARD-10은 샤헤드-136과 외형적인 부분이 유사했다. 하지만, 곧 전쟁이 끝났고 쓸 곳이 없어진 설계는 1980년대 말 이스라엘 IAI에 판매되었다. 이 설계를 기반으로 IAI는 하피라는 대레이더 드론을 만들었고, 우리나라 등 여러 나라에서 수입했다. 수입국에는 중국도 있었다. 중국은 나중에 하피를 카피한 ASN-301 대레이더 드론을 만들었고, 최근 대만을 노린 것으로 보이는 군사 훈련에서 사용했다. 이란이 개발한 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형상 자폭 드론은 샤헤드-136이 처음은 아니다. 2019년 사우디아라비아의 석유 시설을 공격하는데 사용된 자폭 드론 샤헤드-131도 유사한 설계를 지녔다. 즉, 샤헤드-136은 이란의 독창적인 설계가 아니다. 이런 설계는 여러 가지 장점이 있다. 우선, 구조가 단순하고, 제작 비용을 낮출 수 있다. 델타익은 넓은 주익 면적을 가지는데, 여기에 많은 연료를 넣을 수 있어 장거리 비행이 가능하다. 델타익은 저속 비행에서 안정적이며 저속에서도 충분한 양력을 확보할 수 있다. 동체 뒤에 위치한 푸셔 프로펠러는 동체 전방 설계를 다양하게 만들어준다. 이런 장점으로 샤헤드-136과 유사한 형태의 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형태의 자폭 드론이 속속 등장하고 있다. 최근 등장한 것만 하더라도, 미국의 루카스 외에 중국 노린코의 페이롱-300D, 대만의 젠샹, 튀르키예의 아자브(Azab) T200, 러시아 잘라(ZALA)의 KYB, 이집트의 자바(Jabbar)-150, 태국의 형식 미상의 자폭 드론, 그리고 우리나라도 국방과학연구소와 대한항공이 개발한 KUS 계열 자폭 드론 등 다양하다. 이제 세계 여러 나라는 이란의 샤헤드-136, 러시아의 게란-2, 그리고 미국의 루카스에서 보듯이 자폭 드론을 얼마나 싸게 대량으로 만들어 낼 수 있느냐에 집중하고 있다. 우리나라도 어떻게 첨단 기술을 적용할 것인가 보다 얼마나 저렴하게 빨리 만들어 낼 수 있는지에 집중해야 할 때다.

‘도전-실행-정착’ 선순환, 창업 생태계 구축 경기 이천시는 12일 이천시 청소년 생활문화센터에 있는‘이천시 청년창업지원센터’를 공식 개소했다. 개소식에는 김경희 이천시장과 송석준 국회의원, 박명서 이천시의회 의장, 허원·김일중 도의원 및 시의원, 청강문화산업대학교 최성신 총장, 청년 창업가 등 100여 명이 참석했다. 이천 지역 내 청년 창업 인프라가 충분하지 않다는 지적과 초기 창업 단계에서 청년들이 안정적으로 사업을 준비할 수 있는 체계적인 지원 기반이 필요하다는 현장의 요구를 반영해 센터 설립이 추진됐다. 이천은 반도체와 드론 등 첨단 미래산업이 빠르게 성장하고 있으나, 청년들이 지역에서 창업을 시도하고 정착할 수 있는 공간과 프로그램은 제한적이었다. 이러한 한계를 보완하고 ‘도전-실행-정착’이 선순환되는 창업 생태계를 구축하기 위해 센터가 조성됐다. 센터는 총 1,168㎡ 규모로, 독립형 오피스와 개방형 오피스, 세미나실, 미팅룸, 휴게공간, OA존 등 창업 초기 단계에 필요한 다양한 공간을 갖추고 있다. 운영은 청강문화산업대학교 산학협력단이 맡아 창업 전문성과 교육·멘토링 역량을 바탕으로 창업 교육, 네트워킹, 투자 연계, 사업화 지원 등 통합형 프로그램을 제공할 예정이다. 입주 기업 모집 대상은 19~39세 이하의 3년 미만 청년 창업자 또는 예비창업자로, 기본 입주는 1년이며 심사를 통해 최대 3년까지 공간을 사용할 수 있다. 현재 AI 개발, 콘텐츠 제작, 디자인 등 다양한 분야의 13개 청년 기업이 입주를 완료했으며, 시는 내년 초 추가 입주기업도 모집할 계획이다. 김경희 시장은 “청년이 도전하고 머물며 성장할 수 있는 환경을 만드는 것은 곧 이천의 미래를 준비하는 일”이라며, “청년창업지원센터가 청년들의 도전을 실행으로 옮기고 새로운 기회를 만들어가는 출발점이 되길 바란다”라고 말했다. 이어 “이천시는 여기에서 멈추지 않고, 청년이 지역에서 자신의 삶을 설계하고 성장할 수 있도록 더 다양한 청년정책을 개발하고 실행해 나가겠다”며 “청년의 꿈을 가장 든든하게 지지하는 도시가 되기 위해 지속적인 투자와 지원을 이어가겠다”라고 강조했다. 이천시는 청년지원정책위원회 운영, 청년특별보좌관 제도, 청년취업면접 올케어, 청년문화공간 조성 등 일자리·문화·정책 전반에서 청년정책을 강화해 왔다. 센터 개소는 이러한 정책들이 실제 창업 기반으로 확장되어 청년의 삶과 미래에 실질적인 변화를 만들어 내는 의미 있는 성과로 평가된다. 또한 반도체, AI, 드론, 방산 등 미래산업의 성장을 목표로 하는 이천시는 기술창업 및 융합형 창업의 확산에 유리한 환경을 갖추기 위해 노력 중이다. 시는 앞으로 대학 및 기업과의 협력 프로그램을 확대하고, 초기 창업팀의 사업화와 투자 연계를 강화해 지역 청년 창업 생태계를 단계적으로 고도화해 나갈 계획이다. 이천시는 청년창업지원센터 개소를 계기로 청년이 선택하고 머무는 ‘청년 중심 도시’로 도약하기 위한 정책을 지속적으로 추진해 나갈 방침이다.

우크라이나가 병사 한 명으로 드론 수천 대를 동시에 통제할 수 있는 인공지능(AI) 자율 군집체계를 개발하고 있다. 현지 방산기업은 이를 “다가올 드론 전쟁 시대의 필수 조건”이라고 밝혔다. 우크라이나 방산업체 아크 로보틱스의 아치 타카가마 최고경영자(CEO)는 10일(현지시간) 미국 매체 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서 “이제 조종사가 드론 한 대만 조종하는 시대는 끝났다”며 “대규모 전면전에서는 그런 방식이 지속될 수 없다”고 말했다. 그는 “드론은 대량 생산이 가능하지만 조종사는 늘릴 수 없다”며 “이 불균형을 해결하려면 한 명의 병사가 여러 대의 드론을 지휘하는 체계가 필수”라고 덧붙였다. 아크 로보틱스는 이미 20여 개 여단에 자율 로봇을 납품 중이며, ‘프론티어’ 시스템을 통해 한 명의 조종사가 공중·지상 드론 수천 대를 통합 운용할 수 있도록 개발하고 있다. ◆ 드론 대량 생산 가능하지만 조종사는 부족 러시아의 침공 이후 우크라이나 전장은 세계에서 가장 많은 드론이 투입된 전쟁으로 꼽힌다. 타카가마 CEO는 “우크라이나 전쟁은 드론이 양적 우위를 질적 우위로 바꾸는 과정을 보여줬다”며 “대규모 운용이 가능해야 진정한 전력 격차를 만들 수 있다”고 밝혔다. 회사는 인간 개입을 최소화한 AI 기반 군집 제어 기술을 실전 수준으로 끌어올리는 데 집중하고 있다. 미 코넬대 브룩스 기술정책연구소의 드론 전문가 제임스 패튼 로저스 박사는 “이런 능력은 우리가 아직 상상하지 못한 완전히 새로운 전술과 전략의 세계를 열 것”이라고 평가했다. ◆ 서방도 드론 전쟁 대비 시급 우크라이나의 실전 경험은 서방에도 강한 자극을 주고 있다. 스웨덴 국방부는 전쟁 교훈을 바탕으로 병사 한 명이 드론 100대를 자율적으로 조종할 수 있는 기술 개발에 착수했다. 다른 북대서양조약기구(NATO·나토) 회원국들도 유사한 연구를 진행 중이다. 다만 군집형 자율체계에 대한 나토 차원의 투자와 배치 일정은 아직 불투명하다. 라트비아의 한 드론업체 관계자는 “병력이 적은 소국일수록 자율성이 생존을 좌우한다”며 “AI가 병력을 보완하고 전력을 확장하는 유일한 해법”이라고 말했다. ◆ 자율성은 이미 되돌릴 수 없는 흐름 타카가마 CEO는 “현재 방산 자율화 수준이 과장돼 있다는 비판도 있지만 이미 되돌릴 수 없는 단계에 들어섰다”며 “유럽이 단순히 우크라이나의 전쟁 기술을 흉내 내는 수준에 그쳐선 안 된다”고 강조했다. 그는 “증액된 국방비가 낡은 기술에 쓰이지 않도록 몇 수 앞을 내다봐야 한다”고 덧붙였다. 우크라이나 정부는 군집 제어 기술을 핵심 전력으로 규정하고 병사 한 명이 드론 여러 대를 동시에 조종하는 체계의 조기 전력화를 추진하고 있다.

우크라이나가 병사 한 명으로 드론 수천 대를 동시에 통제할 수 있는 인공지능(AI) 자율 군집체계를 개발하고 있다. 현지 방산기업은 이를 “다가올 드론 전쟁 시대의 필수 조건”이라고 밝혔다. 우크라이나 방산업체 아크 로보틱스의 아치 타카가마 최고경영자(CEO)는 10일(현지시간) 미국 매체 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서 “이제 조종사가 드론 한 대만 조종하는 시대는 끝났다”며 “대규모 전면전에서는 그런 방식이 지속될 수 없다”고 말했다. 그는 “드론은 대량 생산이 가능하지만 조종사는 늘릴 수 없다”며 “이 불균형을 해결하려면 한 명의 병사가 여러 대의 드론을 지휘하는 체계가 필수”라고 덧붙였다. 아크 로보틱스는 이미 20여 개 여단에 자율 로봇을 납품 중이며, ‘프론티어’ 시스템을 통해 한 명의 조종사가 공중·지상 드론 수천 대를 통합 운용할 수 있도록 개발하고 있다. ◆ 드론 대량 생산 가능하지만 조종사는 부족 러시아의 침공 이후 우크라이나 전장은 세계에서 가장 많은 드론이 투입된 전쟁으로 꼽힌다. 타카가마 CEO는 “우크라이나 전쟁은 드론이 양적 우위를 질적 우위로 바꾸는 과정을 보여줬다”며 “대규모 운용이 가능해야 진정한 전력 격차를 만들 수 있다”고 밝혔다. 회사는 인간 개입을 최소화한 AI 기반 군집 제어 기술을 실전 수준으로 끌어올리는 데 집중하고 있다. 미 코넬대 브룩스 기술정책연구소의 드론 전문가 제임스 패튼 로저스 박사는 “이런 능력은 우리가 아직 상상하지 못한 완전히 새로운 전술과 전략의 세계를 열 것”이라고 평가했다. ◆ 서방도 드론 전쟁 대비 시급 우크라이나의 실전 경험은 서방에도 강한 자극을 주고 있다. 스웨덴 국방부는 전쟁 교훈을 바탕으로 병사 한 명이 드론 100대를 자율적으로 조종할 수 있는 기술 개발에 착수했다. 다른 북대서양조약기구(NATO·나토) 회원국들도 유사한 연구를 진행 중이다. 다만 군집형 자율체계에 대한 나토 차원의 투자와 배치 일정은 아직 불투명하다. 라트비아의 한 드론업체 관계자는 “병력이 적은 소국일수록 자율성이 생존을 좌우한다”며 “AI가 병력을 보완하고 전력을 확장하는 유일한 해법”이라고 말했다. ◆ 자율성은 이미 되돌릴 수 없는 흐름 타카가마 CEO는 “현재 방산 자율화 수준이 과장돼 있다는 비판도 있지만 이미 되돌릴 수 없는 단계에 들어섰다”며 “유럽이 단순히 우크라이나의 전쟁 기술을 흉내 내는 수준에 그쳐선 안 된다”고 강조했다. 그는 “증액된 국방비가 낡은 기술에 쓰이지 않도록 몇 수 앞을 내다봐야 한다”고 덧붙였다. 우크라이나 정부는 군집 제어 기술을 핵심 전력으로 규정하고 병사 한 명이 드론 여러 대를 동시에 조종하는 체계의 조기 전력화를 추진하고 있다.