코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 상승세를 보인다. 29일 한국거래소에 따르면, 미투온(201490)이 28,993,649주가 거래되며 코스닥 종목 중 거래량 1위를 기록한다. 현재 주가는 6,460원이며, 거래대금은 195,350백만원이다. 시가총액 대비 거래대금 비율은 약 9.95%로, 집중적인 자금 유입이 이루어지고 있다. PER은 358.89, ROE는 0.40으로, 수익성에 비해 다소 높은 평가를 받고 있다. 소룩스(290690)는 14,446,179주가 거래되며 거래량 2위를 기록한다. 현재 주가는 6,090원으로, 거래대금은 89,030백만원이다. 시가총액 대비 거래대금 비율은 약 3.00%로, 투자자들의 관심이 집중되고 있다. PER -5.82, ROE -58.22로, 재무 지표는 부정적인 상황이다. 좋은사람들(033340)은 14,421,149주가 거래되며 거래량 3위를 기록하고 있다. 현재가는 1,482원이며, 등락률은 +6.31%를 기록 중이다. SGA(049470)는 +12.20% 상승한 2,225원에 거래되고 있으며, 거래량은 14,263,619주이다. 프로티나(468530)는 37.00% 급등하며 19,180원에 거래되고 있으며, 거래량은 12,611,876주이다. 국일제지(078130)는 2.48% 상승한 660원에, 이스트아시아홀딩스(900110)는 91원으로 보합세를 보이고 있다. 뉴로핏(380550)은 0.56% 하락한 19,660원에 거래되고 있으며, 더즌(462860)은 0.70% 상승한 5,780원에 거래 중이다. 제이엔비(452160)는 19.56% 상승해 8,680원에 거래되고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 이렘(009730) ▼-2.64%, 대창솔루션(096350) ▲6.19%, 코아시아(045970) ▲4.90%, 미트박스(475460) ▲3.01%, 중앙첨단소재(051980) ▼-2.27%, 벨로크(424760) ▲2.49%, SGA솔루션즈(184230) ▲2.05%, 우리기술(032820) ▲2.42%, 우양(103840) ▲7.00%, 휴림로봇(090710) ▼-2.77% 등의 성적을 기록하고 있다. 프로티나와 소룩스는 각각 37.00%, 23.03% 상승하며 코스닥 시장에서 두드러진 상승세를 보이고 있다. 특히 프로티나는 거래대금 276,980백만원으로 시가총액의 약 13.40%를 기록하며 활발한 거래가 이루어지고 있다. 반면, 이렘과 휴림로봇은 각각 ▼-2.64%, ▼-2.77% 하락하며 부진한 흐름을 보이고 있다. 코스닥 시장은 전반적으로 상승세를 보이며, 거래량 상위 종목들에서 강한 매수세가 관찰된다. 특히 일부 종목들은 높은 상승률과 함께 집중적인 자금 유입이 이루어지며 투자자들의 이목을 끌고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

머스크 X에 “삼성이 AI6 칩 생산계약 최소액… 몇 배 더 높아질 듯”車·로봇 등 모든 제품 사용 가능성삼성 실적 개선 속도, TSMC 추격수주 계약에 11개월만에 ‘7만 전자’ 삼성전자가 테슬라와 23조원에 가까운 규모의 파운드리(반도체 위탁생산) 공급 계약을 체결했다. 지난해 적자를 기록한 파운드리 사업이 턴어라운드하는 계기가 될 것이란 전망이다. 삼성전자는 28일 한국거래소에 테슬라와 총 165억 달러(약 22조 7648억원) 규모의 파운드리 공급 계약을 체결했다고 공시했다. 이는 지난해 삼성전자의 총매출액인 300조 8709억원의 7.6%에 해당하는 규모로, 삼성전자 반도체 부문에서 단일 고객 기준 최대급이다. 계약 기간은 이달 24일부터 2033년 12월 31일까지다. 삼성전자는 공시에서 경영상 비밀 유지를 이유로 계약 상대방을 밝히지 않았으나, 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 엑스(X)에 삼성전자의 수주 상대가 테슬라임을 밝히면서 공식화됐다. 머스크 CEO는 “삼성의 텍사스 신공장은 테슬라의 차세대 AI6 칩 생산에 전념하게 될 것”이라면서 “현재 삼성은 AI4 칩을 생산 중이며, TSMC는 AI5 칩을 생산할 예정”이라고 했다. AI4·AI5·AI6는 테슬라가 자체 개발한 자율주행용 인공지능(AI) 칩으로, 완전자율주행(FSD) 기능을 하는 데 사용된다. 머스크 CEO는 다른 이용자의 게시물에 대한 답글에서 “(계약 규모인) 165억 달러 수치는 단지 최소액”이라며 “실제 생산량은 몇 배 더 높을 것 같다”고 했다. 삼성전자가 테슬라에 공급하는 AI6는 기존 칩보다 연산 능력과 전력 효율이 뛰어나 향후 자율주행차뿐 아니라 로봇 등 테슬라 생태계 전반에 쓰일 가능성이 높다. 머스크 CEO도 이를 감안해 향후 전체 발주량이 공식 발표된 규모보다 훨씬 많을 수 있다는 점을 언급한 것으로 보인다. 이번 장기 계약을 통해 분기마다 적자를 내는 삼성 파운드리 사업의 실적 개선에도 속도가 날 것으로 보인다. 연평균 2조 8500억원의 매출이 더해지며 당장 올 2분기부터 수익성 개선이 가시화될 것이란 전망이다. 매 분기 확대되던 TSMC의 격차도 줄어들 것으로 기대된다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 파운드리 시장점유율은 TSMC가 67.6%, 삼성전자는 7.7%였다. 중국 SMIC가 6%로 오히려 삼성전자를 바짝 추격했다. 매출 역시 TSMC에 추월당했는데, 삼성전자의 반도체(DS) 부문 매출과 TSMC의 매출 역시 지난해 2분기까진 28조원대로 비슷했지만, 올해 1분기 TSMC는 37조원의 매출을 올린 데 반해 삼성전자는 25조1000억원에 그쳤다. 재계에선 이재용 회장이 대법원에서 무죄를 받으면서 사법리스크를 해소한 지 11일 만에 대형 계약 소식이 전해지면서 이 회장의 ‘뉴삼성’ 구상도 탄력을 받을 수 있을 것이라는 관측이 나온다. 이날 수주 소식에 삼성전자 주가는 ‘7만 전자’(종가 7만 400원)를 뚫었다. 이는 지난해 9월 이후 약 11개월 만이다.

‘무인 기계가 콘크리트를 치고 드론이 감리하며 인공지능(AI)이 공정을 지휘하는 건설 현장.’ 과거에는 공상과학 소설에서나 나올 법한 이야기였지만 이제 현실이 되고 있다. 사람이 하던 일을 기계와 AI가 나누어 맡는 변화가 건설 산업 전반에서 빠르게 진행되고 있다. 로봇과 무인 장비, 건설 현장에 본격 입성건설 로보틱스는 이러한 변화의 대표적인 예시다. 미국 샌프란시스코의 Built Robotics는 태양광 사업을 수행하며 굴착기와 불도저를 자율주행으로 전환하는 도구를 개발해 북미 건설 현장에서 활발히 활용하고 있다. 이 무인 장비는 사람 없이도 정밀한 토공 작업을 수행하며, 야간작업도 가능하다는 장점이 있다. 특히 작업 속도는 인력 대비 약 5배 빠르며, 태양광 패널 설치를 위한 파일 시공 오차는 17~30㎜에 불과할 정도로 정교하다. 태양광 발전 현장은 그늘 없는 나대지나 사막에 위치하는 경우가 많아 인력 동원 시 외부 기후 조건에 따른 작업 제약이 크다. Built Robotics는 오직 장비만을 사용해 이러한 한계를 효율적으로 극복했다. 아직 도심지 공사나 복잡한 작업에 한계가 있지만 단순 반복 작업에는 최적화된 솔루션을 제공한다. 일본의 오바야시(Obayashi) 건설은 2023년 콘크리트 자동 타설 로봇을 개발해 미에현 댐 건설에 적용했다. 크레인과 타설 장비, 검사 드론, 공정 관리 시스템을 하나의 네트워크로 묶어 무인 협업이 가능하도록 설계한 것이다. 이는 건설 근로자 노령화 문제(일본의 경우 근로자의 약 35%가 55세 이상)에 대응하고 작업 생산성을 향상하기 위한 일본 건설업계의 발 빠른 움직임을 보여준다. 국내에서도 건설 기계 자율 운행 기술이 발전하고 있으며, 드론 기반의 토공량 산출이나 자동 측량 또한 점차 보편화되고 있다. 드론 기반 3D 대응 솔루션을 제공하는 메이사(Meissa)는 드론을 활용해 현장을 촬영하고 도면과 중첩하여 토공사 중 반출되는 토공 물량을 정확히 산출한다. 이를 통해 공정 진척도를 파악하고 잔여 물량을 확인하며 현장 공정 관리를 돕고 있다. AI, 건설 현장의 ‘두뇌’ 역할 수행현장에 투입되는 자재의 양과 공정의 순서, 작업자 배치 및 안전 관리 등 수많은 요소가 유기적으로 얽혀야 하는 건설 현장은 AI가 활약하기에 최적의 무대다. 최근에는 AI 기반의 공정 관리 솔루션이 빠르게 상용화되고 있다. 예를 들어, 영국의 ‘nPlan’은 과거 75만 건의 공정 데이터를 학습하여 예정 공정표 작성을 돕는다. 특히 자연어 입력 기능을 제공해 입찰 시 발주처가 제공하는 RFP(제안요청서) 상 프로젝트 데이터를 업로드하고 일상 대화하듯 공정표 작성을 요청하면 기본적인 마스터 공정표를 생성해준다. 또한 국내 대형 건설사들은 BIM(빌딩 정보 모델링) 기반 AI 공정 시뮬레이션을 통해 실제 공정 흐름과 지연 가능성을 미리 시각화하고 이에 대한 대응 전략을 수립한다. 이는 ‘감’과 ‘경험’에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 객관적인 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하며 특히 대형 프로젝트에서 그 효과가 두드러진다. 현실이 된 상상, 그리고 그 다음 단계는?미래 건설 현장은 다음과 같은 모습이 될 수도 있다. “아침이 되면 AI 안전 관리 로봇의 안내에 따라 안전 조회를 진행하고 오늘의 작업 계획에 관해 설명을 듣는다. 무인 장비는 드론의 측량 데이터를 토대로 자동으로 토공 작업을 시작하고, 콘크리트는 로봇이 타설하며, AI는 타설 품질을 실시간으로 분석한다. 작업이 끝나면 드론이 시공 상태를 촬영, 검사하고 3D로 기록한다.” 지금 당장 전면적인 자동화는 어려울지 몰라도 부분적 자동화는 이미 현실화하고 있다. 그리고 이러한 변화는 곧 건설 산업의 인원 구성, 기술 조직, 시공 방식 자체를 서서히 변화시킬 것이다. 기계가 일해도 사람이 중심이다기술은 빠르게 발전하지만, 무조건적 자동화가 능사는 아니다. 건설 현장은 매번 현장 여건이 다르고 기후, 지형, 협력업체의 역량, 주변 민원 등 고려해야 할 요소가 많다. 여전히 사람의 경험과 판단이 필요한 영역이 상당하다. 무엇보다 중요한 것은 기술이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람을 보조하고 강화하는 방향으로 나아가야 한다는 점이다. 즉, 기계가 콘크리트를 치고 AI가 일정을 조율해도 최종적인 책임과 통제는 사람의 몫이어야 한다. 과거에는 ‘건설 현장에서 드론을 띄운다’는 것조차 상상이었지만, 지금은 너무도 익숙한 풍경이 되었다. 이처럼 현재 우리가 ‘공상’처럼 여기는 기술들도 머지않아 일상이 될 수 있다. 중요한 것은 기술을 받아들이고 활용할 수 있는 사람들의 준비다. 건설 기술의 미래는 ‘AI’가 아닌 ‘AI와 협업할 줄 아는 사람’이 이끌게 될 것이다.

‘무인 기계가 콘크리트를 치고 드론이 감리하며 인공지능(AI)이 공정을 지휘하는 건설 현장.’ 과거에는 공상과학 소설에서나 나올 법한 이야기였지만 이제 현실이 되고 있다. 사람이 하던 일을 기계와 AI가 나누어 맡는 변화가 건설 산업 전반에서 빠르게 진행되고 있다. 로봇과 무인 장비, 건설 현장에 본격 입성건설 로보틱스는 이러한 변화의 대표적인 예시다. 미국 샌프란시스코의 Built Robotics는 태양광 사업을 수행하며 굴착기와 불도저를 자율주행으로 전환하는 도구를 개발해 북미 건설 현장에서 활발히 활용하고 있다. 이 무인 장비는 사람 없이도 정밀한 토공 작업을 수행하며, 야간작업도 가능하다는 장점이 있다. 특히 작업 속도는 인력 대비 약 5배 빠르며, 태양광 패널 설치를 위한 파일 시공 오차는 17~30㎜에 불과할 정도로 정교하다. 태양광 발전 현장은 그늘 없는 나대지나 사막에 위치하는 경우가 많아 인력 동원 시 외부 기후 조건에 따른 작업 제약이 크다. Built Robotics는 오직 장비만을 사용해 이러한 한계를 효율적으로 극복했다. 아직 도심지 공사나 복잡한 작업에 한계가 있지만 단순 반복 작업에는 최적화된 솔루션을 제공한다. 일본의 오바야시(Obayashi) 건설은 2023년 콘크리트 자동 타설 로봇을 개발해 미에현 댐 건설에 적용했다. 크레인과 타설 장비, 검사 드론, 공정 관리 시스템을 하나의 네트워크로 묶어 무인 협업이 가능하도록 설계한 것이다. 이는 건설 근로자 노령화 문제(일본의 경우 근로자의 약 35%가 55세 이상)에 대응하고 작업 생산성을 향상하기 위한 일본 건설업계의 발 빠른 움직임을 보여준다. 국내에서도 건설 기계 자율 운행 기술이 발전하고 있으며, 드론 기반의 토공량 산출이나 자동 측량 또한 점차 보편화되고 있다. 드론 기반 3D 대응 솔루션을 제공하는 메이사(Meissa)는 드론을 활용해 현장을 촬영하고 도면과 중첩하여 토공사 중 반출되는 토공 물량을 정확히 산출한다. 이를 통해 공정 진척도를 파악하고 잔여 물량을 확인하며 현장 공정 관리를 돕고 있다. AI, 건설 현장의 ‘두뇌’ 역할 수행현장에 투입되는 자재의 양과 공정의 순서, 작업자 배치 및 안전 관리 등 수많은 요소가 유기적으로 얽혀야 하는 건설 현장은 AI가 활약하기에 최적의 무대다. 최근에는 AI 기반의 공정 관리 솔루션이 빠르게 상용화되고 있다. 예를 들어, 영국의 ‘nPlan’은 과거 75만 건의 공정 데이터를 학습하여 예정 공정표 작성을 돕는다. 특히 자연어 입력 기능을 제공해 입찰 시 발주처가 제공하는 RFP(제안요청서) 상 프로젝트 데이터를 업로드하고 일상 대화하듯 공정표 작성을 요청하면 기본적인 마스터 공정표를 생성해준다. 또한 국내 대형 건설사들은 BIM(빌딩 정보 모델링) 기반 AI 공정 시뮬레이션을 통해 실제 공정 흐름과 지연 가능성을 미리 시각화하고 이에 대한 대응 전략을 수립한다. 이는 ‘감’과 ‘경험’에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 객관적인 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하며 특히 대형 프로젝트에서 그 효과가 두드러진다. 현실이 된 상상, 그리고 그 다음 단계는?미래 건설 현장은 다음과 같은 모습이 될 수도 있다. “아침이 되면 AI 안전 관리 로봇의 안내에 따라 안전 조회를 진행하고 오늘의 작업 계획에 관해 설명을 듣는다. 무인 장비는 드론의 측량 데이터를 토대로 자동으로 토공 작업을 시작하고, 콘크리트는 로봇이 타설하며, AI는 타설 품질을 실시간으로 분석한다. 작업이 끝나면 드론이 시공 상태를 촬영, 검사하고 3D로 기록한다.” 지금 당장 전면적인 자동화는 어려울지 몰라도 부분적 자동화는 이미 현실화하고 있다. 그리고 이러한 변화는 곧 건설 산업의 인원 구성, 기술 조직, 시공 방식 자체를 서서히 변화시킬 것이다. 기계가 일해도 사람이 중심이다기술은 빠르게 발전하지만, 무조건적 자동화가 능사는 아니다. 건설 현장은 매번 현장 여건이 다르고 기후, 지형, 협력업체의 역량, 주변 민원 등 고려해야 할 요소가 많다. 여전히 사람의 경험과 판단이 필요한 영역이 상당하다. 무엇보다 중요한 것은 기술이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람을 보조하고 강화하는 방향으로 나아가야 한다는 점이다. 즉, 기계가 콘크리트를 치고 AI가 일정을 조율해도 최종적인 책임과 통제는 사람의 몫이어야 한다. 과거에는 ‘건설 현장에서 드론을 띄운다’는 것조차 상상이었지만, 지금은 너무도 익숙한 풍경이 되었다. 이처럼 현재 우리가 ‘공상’처럼 여기는 기술들도 머지않아 일상이 될 수 있다. 중요한 것은 기술을 받아들이고 활용할 수 있는 사람들의 준비다. 건설 기술의 미래는 ‘AI’가 아닌 ‘AI와 협업할 줄 아는 사람’이 이끌게 될 것이다.

26일(현지시간) 중국 상하이 엑스포센터에서 열린 ‘2025 세계인공지능대회’(WAIC) 전시회장에서 휴머노이드 로봇들이 권투 경기를 벌이고 있다. 이날 리창 중국 총리는 미국을 겨냥해 “인공지능(AI) 기술이 소수 국가·기업의 전유물이 돼선 안 된다”며 “중국 정부는 세계인공지능협력기구(WAICO) 설립을 제안한다”고 말했다. 상하이 AFP 연합뉴스

대구시와 국민의힘이 대구경북(TK) 신공항 건설 사업 등 지역 핵심 현안의 국정과제 반영을 위해 손을 맞잡았다. 26일 대구시에 따르면 전날 대구시청 산격청사 대강당에서 열린 ‘국민의힘-대구시 예산정책협의회’에는 이인선(대구 수성을) 국민의힘 대구시당 위원장을 비롯해 윤재옥(대구 달서을), 김상훈(대구 서구), 추경호(대구 달성), 강대식(대구 동구을), 김승수(대구 북구을), 최은석(대구 동구갑), 우재준(대구 북구갑), 김위상(비례) 의원 등이 참석했다. 대구시에서는 김정기 시장 권한대행 행정부시장을 비롯해 홍성주 경제부시장, 오준혁 기획조정실장, 최운백 미래혁신성장실장 등이 자리했다. 이 자리에서 김 권한대행은 TK신공항 건설사업의 제도 개선과 국가 지원, AI로봇·미래모빌리티 등 첨단산업 육성, 취수원 및 염색산단 이전 등 정부의 정책적·재정적 지원이 시급한 현안의 국정과제 반영과 2026년 국비 예산 확보 등을 요청했다. 회의에서 논의한 주요 국정과제화 사업은 ▲TK신공항 성공 추진 ▲취수원 다변화 ▲대한민국 AI로봇 수도 건설 ▲미래모빌리티 산업 전주기 지원체계 구축 ▲동북아 최고 바이오·메디컬 클러스터 조성 ▲세계가 찾아오는 글로벌 문화예술 도시 건설 ▲대구·경북 교통허브 조성 등이다. 대구시는 이와 연계한 지역거점 인공지능 전환 혁신기술 개발, 국가로봇테스트필드 조성 사업, 달빛철도 건설, 대구 산업선 건설 등 총 4조1650억원 규모의 국비 사업 최종 반영도 건의했다. 김정기 대구시장 권한대행 행정부시장은 “대구의 미래를 좌우할 핵심 과제들은 대구시의 노력만으로는 추진하기엔 한계가 있다”며 “각 과제들이 신속히 실행될 수 있도록 지역 정치권의 적극적인 지원과 협조를 부탁드린다”고 말했다. 이에 이인선 위원장은 “대구시 핵심과제의 국정과제 채택과 내년도 국비 확보를 위한 대구시의 노력에 감사드린다”며 “지역 국회의원들도 한마음으로 뜻을 모아 힘을 보탤 수 있도록 최선을 다하겠다”고 화답했다.

대구시가 이재명 정부의 청사진을 그리는 국정기획위원회를 찾아 대구경북(TK) 신공항 건설 등 지역 핵심 현안의 국정과제 반영을 요청했다. 김정기 대구시장 권한대행 행정부시장은 24일 서울 종로구 국정기획위원회를 찾아 기획분과 기획위원을 맡은 안도걸 더불어민주당 의원을 만나 지역 현안의 국정과제 반영을 요청했다. 이날 대구시가 건의한 현안은 ▲TK신공항 성공 추진 ▲대구 취수원 이전 ▲대한민국 AI 로봇 수도 건설 ▲미래모빌리티 산업 전주기 지원체계 구축 ▲바이오·메디컬 클러스터 조성 ▲글로벌 문화예술도시 조성 등 6가지다. 김 대행은 “대구 핵심 현안은 정부 정책과 긴밀히 연계되는 것이 많다”며 “국정과제로 채택돼 속도감 있게 추진될 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 말했다. 그는 이어 안 의원에게 “특히, TK신공항 건설은 광주 군공항 이전 건설과 연계되는 사안으로 광주 지역 국회의원 및 국회 기획재정위 위원으로서 적극적인 협력과 지원을 요청드린다”고 말했다. 한편, 김 대행은 지난 10일에도 이한주 국정기획위 위원장과 면담하고 지역 현안의 국정과제 반영을 요청한 바 있다.

기업의 미래 경쟁력을 좌우할 ‘AI 전환’을 이끌 최고위 리더 양성 프로그램이 서울과 광주에서 동시에 문을 연다. 한국인공지능협회(회장 김현철)는 기업의 전략적 AI 도입과 조직 혁신을 견인할 최고위 교육과정인 ‘Chief AI Officer(CAIO) 과정’을 오는 9월 서울과 광주에서 각각 개강한다고 24일 밝혔다. CAIO 과정은 급변하는 AI 시대에 발맞춰 기업 의사결정권자들이 인공지능을 보다 전략적으로 활용할 수 있도록 기획된 실무 중심 교육과정이다. AI 기반 비즈니스 혁신을 주도할 핵심 인재를 양성하는 것을 목표로, 산업별 최신 트렌드와 적용 사례를 종합해 커리큘럼을 구성한 것이 특징이다. 이번 과정에는 각계 최고의 전문가들이 대거 강연자로 나선다. 특히, 인공지능과의 세기의 대결을 통해 AI 시대 인간의 역할과 가치에 대한 깊은 성찰을 제시하는 바둑계의 전설 이세돌 9단, 인간 중심 로봇 개발을 선도하며, 로봇과 인간의 지혜로운 공존 시대를 제시하는 로봇 공학 권위자 한재권 교수, 양자역학적 스핀 펌핑 현상을 세계 최초로 발견한 김갑진 교수 등 각 분야를 대표하는 연사들이 생생한 경험과 실무 노하우를 전할 예정이다. 권영우 인공지능연수원장은 “AI는 더 이상 선택이 아닌 생존의 필수조건”이라며 “이번 CAIO 과정을 통해 기업과 조직의 리더들이 실질적인 AI 활용 역량을 갖춘 진정한 ‘Chief AI Officer’로 성장할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. CAIO 과정은 단순한 교육을 넘어 전국 인공지능 기업인 네트워크 구축의 허브 역할도 할 전망이다. 협회는 오는 11월 수료생 및 원우들을 초청해 ‘인공지능 기업인의 밤’ 교류 행사를 열고, 산업 간 시너지 창출을 위한 네트워킹 기회를 제공할 예정이다. 특히 광주 개강 과정은 전남대학교와 공동으로 운영되며, 전남대 공과대학 최고위과정과 연계해 지역 AI 산업 발전에도 일조할 것으로 기대된다. CAIO 과정은 오는 9월 서울과 광주에서 각각 개강하며, 수강 신청은 한국인공지능협회 CAIO 홈페이지(caio.koraia.org)를 통해 가능하다.

NH아문디자산운용은 최근 ‘하나로 글로벌 피지컬 인공지능(AI) 액티브 상장지수펀드(ETF)’를 한국거래소에 상장했다. 해당 ETF는 전 세계 ‘피지컬 AI’ 산업을 선도하는 유망 기업에 투자하는 액티브형 상품이다. 피지컬 AI는 센서, 로봇, 엣지 컴퓨팅 등의 물리적 장치와 결합해 실제 환경에서 자율적으로 판단하고 행동하는 AI 시스템을 말한다. 데이터 분석과 언어 생성 중심의 기존 생성형 AI에서 한걸음 더 나아가 실제 물리 세계에서 의사결정과 실행이 가능한 차세대 AI 기술이다. 피지컬 AI는 ‘CES 2025’에서 본격적으로 주목받기 시작했다. 피지컬 AI의 대표적인 응용 분야는 휴머노이드 로봇과 자율주행차다. 인간과 유사한 외형과 기능을 갖춘 휴머노이드는 고령화 사회와 노동력 부족 문제를 해결할 수단으로 주목받고 있다. 골드만삭스는 2035년 휴머노이드 시장이 약 380억 달러(약 51조 2000억원) 규모로 성장할 것으로 전망하고 있다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 2040년까지 최대 100억개의 휴머노이드 로봇이 존재할 것이라는 예측도 내놨다. 자율주행도 피지컬 AI의 핵심 영역이다. 웨이모, 테슬라, 바이두 등 글로벌 기업들은 로보택시 상용화에 속도를 내고 있다. 향후 모빌리티뿐 아니라 물류·운송·서비스 분야에서도 대체 불가능한 핵심 기술로 자리잡을 전망이다. 이번 ETF는 NH아문디자산운용의 분석 역량을 기반으로 지수 추종이 아닌 액티브 전략을 채택해 단순 추종형 ETF와는 차별화된다. 성장 가능성이 높은 글로벌 피지컬 AI 기업들을 선별해 선제적으로 투자한다는 전략이다. 한수일 ETF투자부문장은 “피지컬 AI는 산업의 생산성과 효율을 혁신적으로 끌어올리고 새로운 시장을 창출할 압도적인 잠재력을 가진 분야”라며 “새로운 성장 테마에 초기 진입하고자 하는 투자자들에게 매우 유망한 선택지”라고 설명했다.

구글의 인공지능(AI) 조직 구글 딥마인드가 로봇 간 스스로 학습하며 기술을 익힌 진화된 ‘탁구 로봇’을 공개했다. 딥마인드는 지난 21일(현지시간) 미국 전기전자공학회(IEEE)에서 발간하는 과학기술 전문지 ‘IEEE 스펙트럼’을 통해 두 개의 로봇팔이 탁구공을 받아 치는 탁구 로봇을 선보였다. 공개된 영상에는 로봇팔이 탁구대 양쪽에서 레일을 따라 움직이면서 상대 로봇팔이 넘긴 공을 받아 치는 장면이 담겼다. 탁구 로봇은 좌우로만 움직이지만 그럼에도 마치 사람끼리 공을 주고받는 것처럼 능숙하게 랠리를 이어갔다. 탁구 로봇이 첫선을 보인 건 지난해 8월이다. 당시엔 사람과 탁구 하는 로봇을 공개했었다. 이번에 발표한 탁구 로봇은 로봇 간 경기를 통해 스스로 학습하며 기술을 익히는 형태인데, 인간의 개입 없이도 로봇이 스스로 학습하고 발전하는 ‘자가 향상’ 기반 로봇 시스템의 가능성을 입증하고자 했다. 인간이 로봇에게 규칙이나 전략, 또는 특정 행동 방식을 주입하지 않아도 스스로 경험을 통해 성능을 향상하는 데 개발 목적이 있다는 설명이다. 탁구는 빠른 속도로 움직이는 공을 정확한 각도와 힘으로 받아쳐야 하는 정밀 제어 능력과 상대의 허를 찌르는 전략적 판단력까지 요구된다. 연구진은 탁구의 이런 환경이 로봇이 실시간 상호작용과 복잡한 물리 법칙을 이해하고 적응형 전략을 배우는 데 최적이라고 판단했다. 파나그 산케티 구글 딥마인드 로보틱스팀 수석 엔지니어는 “향후 제조업과 가정, 의료 등 다양한 분야에서 자율적이고 적응력 높은 로봇이 등장하는 데 있어 탁구 로봇은 작지만 강력한 출발점이 될 수 있다”고 했다.

LG이노텍이 환율과 대미 관세 리스크에 따른 풀인(선구매) 영향으로 올해 2분기 영업이익이 크게 감소했다. LG이노텍은 연결 기준 올해 2분기 영업이익이 114억원으로 지난해 동기보다 92.5% 감소한 것으로 잠정 집계됐다고 23일 공시했다. 매출은 3조 9346억원으로 작년 동기 대비 13.6% 감소했다. 순손실은 87억원으로 적자로 돌아섰다. 사업 부문별로 보면 광학솔루션사업은 작년 동기 대비 17.1% 감소한 3조 527억원의 매출을 기록했다. 전 분기와 비교하면 26.2% 줄었다. 통상적인 계절적 비수기에 진입한 데다 환율 하락, 관세 리스크로 인한 1분기 풀인 수요 등의 영향으로 매출이 감소했다. 기판소재사업은 작년 2분기보다 10% 증가한 4162억원의 매출을 기록했다. 무선 주파수 시스템 인 패키지(RF-SiP)를 중심으로 반도체 기판의 안정적 공급이 매출을 견인했다. 전장부품사업은 전기차 등 전방 산업의 성장세 둔화로 매출 성장이 제한적인 상황이지만, 차량 통신·조명 모듈 등 고부가 제품의 매출과 비중이 늘었다. LG이노텍 관계자는 “하반기는 주요 고객사 신모델 양산이 본격화하고, 카메라 모듈과 통신용 반도체 기판의 수요가 증가할 것”이라며 “차량 통신·조명 등 기존에 수주했던 고부가 전장 부품의 매출 실현도 예상된다”고 전망했다. LG이노텍은 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA), 차량 AP 모듈 같은 반도체용 부품과 차량용 센싱·통신·조명 등 모빌리티 부품에 이어 로봇 부품에 이르기까지 사업 포트폴리오 고도화에 속도를 내고 있다. 이를 통해 안정적인 수익 구조를 갖추고 중장기 성장 동력을 확보해 나간다는 계획이다. LG이노텍은 “하반기 베트남, 멕시코 신공장 증설 완료를 기점으로 전략적 글로벌 생산지 운영을 가속화하는 한편, AX(AI 전환) 도입 확대 등을 통해 원가 경쟁력을 강화해 나갈 것”이라고 강조했다.

경기도의회 미래과학협력위원회 윤충식 의원(국민의힘, 포천1)은 21일(월) 포천시 여성회관 청성홀에서 ‘AI 서비스 생활 적용 방안 마련을 위한 정책토론회’를 개최했다. 이번 토론회는 경기도와 경기도의회가 공동으로 주최하는 ‘2025 경기도-경기도의회 정책토론 대축제’의 일환으로, 인공지능(AI) 기술을 도민의 일상에 실질적으로 적용하기 위한 정책적ㆍ제도적 해법을 모색하고자 마련됐다. 이날 주제발표를 맡은 유태준 마음AI 대표이사는 Physical AI 기술의 개념을 소개하고 재난 대응, 스마트홈, 돌봄 서비스 등 생활현장에서의 적용 사례를 중심으로 기술의 확산 가능성과 이를 뒷받침할 정책적 지원 방향을 제시했다. 이어진 토론에서는 ▲박건철 차세대융합기술연구원 AI융합연구센터장이 기존 스마트시티의 한계를 넘어 AI·로봇·온디바이스 기술이 유기적으로 결합된 ‘AI시티’로의 전환 필요성을 강조하며, 지역 맞춤형 설계와 윤리적 기준 정립의 중요성을 지적했고, ▲김경식 이지스정보통신(주) 대표는 AI가 고령화 사회의 핵심 대응수단이 될 수 있다는 점을 짚으며, 맞춤형 돌봄, 응급 대응, 예산 운영 효율화를 위한 기술 활용과 함께 개인정보 보호, 노동시장 변화 대응 등 전방위적 준비의 필요성을 제안했다. 또한 ▲신민철 경기도경제과학진흥원 AI확산팀장은 경기도가 추진 중인 AI 정책의 9대 전략과 ‘AI 휴머노믹스’ 비전을 소개하며, 지역 거점 조성과 글로벌 협력, 도민 참여형 교육사업 등 체감도 높은 정책 모델을 공유했으며, ▲용명숙 포천시 관인노인복지센터장은 경기도가 시범 운영 중인 ‘AI 시니어 돌봄타운’ 사례를 통해, AI 기반 돌봄 서비스가 건강 이상 조기 대응, 고립감 해소 등 실질적인 효과를 내고 있다고 전하며 공공성과 지속가능성을 높이기 위한 제도적 뒷받침과 민ㆍ관ㆍ군 협력의 중요성을 강조했다. 좌장을 맡은 윤충식 의원은 “AI 기술이 도민의 일상에 실질적 변화를 만들어갈 수 있도록 오늘 논의된 제안들을 정책에 적극 반영하겠다”며 “경기도형 AI 정책이 현장에서 효과적으로 구현될 수 있도록, 앞으로도 논의의 장을 꾸준히 이어가겠다”고 밝혔다. 이어 “오늘 토론회에서 나온 다양한 의견이 정책 개선으로 이어질 수 있도록, 도민 여러분의 지속적인 관심과 참여를 부탁드린다”고 덧붙이며 토론회를 마무리했다. 한편, 이날 토론회에는 김진경 경기도의회 의장, 김용태 국민의힘 국회의원, 백현종 경기도의회 국민의힘 대표의원, 이제영 경기도의회 미래과학협력위원장, 백영현 포천시장 등이 축하 인사를 전했다. 또한 심홍순 경기도의회 미래과학협력위원회 부위원장, 소성숙 경기도 포천교육지원청 교육장, 안준수 경기대진테크노파크 원장을 비롯한 주요 인사들과 70여 명의 참석자가 현장을 찾아 열띤 논의에 힘을 보탰다.

최태원 대한상공회의소 회장 겸 SK그룹 회장은 지난 17일 “한국은 제조업에서 10년을 잃었다”고 했다. 최 회장은 중국 제조업의 급속한 질적 성장을 언급하며 “인공지능(AI)으로 다시 제조업을 일으키지 못하면 10년 후 거의 다 퇴출당할 것”이라고 내다봤다. 암울한 현재 상황의 원인으로는 “10년 전부터 새로운 산업정책과 전략이 필요하다는 경고를 간과한 전략의 부재”를 꼽았다. 반도체·석유화학 등 한국의 주력 업종을 이끄는 재계 2위 SK그룹 총수의 진단이다. 한국 제조업 쇠퇴에 대한 그 어떤 경고음보다 아프게 들리는 까닭이다. 산업연구원에 따르면 13개 주요 제조업종 중 반도체만 빼고 자동차, 철강, 생활가전 등 12개 업종이 중국에 밀렸다. 반도체도 2년 안에 뒤집힐 것이란 우려가 크다. 호주 전략정책연구소(ASPI)의 분석 결과로는 에너지, AI, 로봇 등 주요 핵심기술 64개 중 57개에서 중국이 1위였다. 20년 전 60개 분야에서 1위였던 미국은 7개에 그쳤다. 2016년 발표된 ‘중국 제조 2025’를 통해 기초과학부터 제조업까지 고도화되면서 중국의 경쟁국 ‘추격’은 ‘추월’로 바뀌었다. 소름이 돋는 상황이다. 그런 반면 한국은 새 산업이 육성되지 않았다. 이창용 한국은행 총재는 내년 경제성장률을 1.8%로 전망하면서 “구조조정 없이 새로운 성장동력이 될 산업을 키우지 않고 기존 산업에만 의존해 온 우리 실력”이라고 적나라하게 짚기도 했다. 국내 제조업 기반이 무너지면 피해는 고스란히 미래세대에 돌아간다. 제조업 취업자는 12개월째 줄고 있다. 청년(15~29세) 고용률은 14개월 연속 감소했다. 류진 한국경제인협회 회장은 지난 18일 “인구 감소로 축소경제에 돌입한 것은 국가적 문제”라며 해법으로 기술혁신을 들었다. 기술과 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있는 인프라를 만들고 필요한 인재를 양성하는 일은 민간이 아닌 정부가 할 수 있고 해야만 하는 일이다. 변하는 통상 질서에 중국을 떠나는 기업들은 물론이고 우리 기업들이 해외에서 번 수익을 국내에 투자할 수 있게 환경을 조성하는 것도 정부의 몫이다. 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관은 어제 취임식에서 다른 관계 부처와의 협력과 융합, 현장 중심의 사고와 문제 해결 등을 강조했다. 과학기술정보통신부와 산업통상자원부 장관도 지난주 취임해 현장 행보를 시작했다. 주요 경제부처 수장들은 부처 칸막이를 넘어 AI 대전환과 초혁신을 통한 성장이 가능하도록 머리를 맞대기 바란다. 노동시장 이중구조 해소, 첨단산업 기술 지원, 규제 개혁 등을 “하겠다”고 말만 할 때가 아니다. 다시 10년을 ‘잃어버린 10년’이 되게 할 수는 없다.

중국 항저우의 한 주유소에서 운영하는 주유 로봇 시스템이 다시금 주목받고 있습니다. 팔처럼 생긴 로봇은 차량 주유구를 자동으로 인식해 덮개를 열고, 주유기를 꽂아 기름을 넣은 후 다시 돌려놓는 과정을 거치는데요. 이 모든 게 단 120초라는 짧은 순간에 끝납니다. 주유소 기계 앞에 차량을 멈춰 세우기면 운전자는 차에 탄 채로 스캔, 결제, 주유까지 모두 마칠 수 있다고 하는데요. 이 로봇의 이름은 ‘驿公里(이궈리) 에너지 암’이라고 알려졌습니다. 이는 중국 저장성에 위치한 인공지능(AI) 및 로봇 기술 전문 기업인 이궈리 스마트 테크놀로지사에서 개발했습니다. 이 로봇은 AI을 기반으로 90% 이상 차량 주유구 구조를 인식할 수 있고 향후 자기 학습을 통해 100%에 가까운 인식률을 목표로 하고 있다고 전해졌습니다. 이 영상은 2023년 공개됐는데요. 지난 16일 소셜미디어(SNS) 엑스 등에 같은 영상이 올라와 또다시 화제가 됐습니다. 영상을 본 사람들은 “중국이 너무 빠른 속도로 발전하고 있다”, “이렇게 하면 휴대폰을 하면서 주유를 하는 사람들을 피할 수 있다”, “이렇게까지 해야 할 필요가 있는지 모르겠다”, “앞으로 더 발전할 여지가 보인다”는 등 다양한 반응을 남겼습니다.

청년들이 어떤 색깔의 ‘칼라’를 입어도 사회적 존중과 보람을 느끼며 일하려면 정책과 사회 제도가 뒷받침되어야 한다. 서울신문은 최근 20~30대 사이에 일어나고 있는 ‘블루칼라 열풍’을 청년들의 목소리를 통해 전달했다. 이 열풍을 산업 발전과 우수한 기술자 육성으로 이어가려면 어떤 노력이 필요할까. 전문가들은 21일 서울 중구 서울신문에서 열린 대담에서 ▲원하청 임금 격차 등 노동시장 이중구조 개선 ▲비숙련 블루칼라 노동자를 위한 교육 체계 강화 ▲저임금 노동자 노동 조건 개선 ▲지역별 특화산업 육성과 청년 일자리 연계 ▲산업구조 재편이 필요하다고 제언했다. 대담에는 한국기술교육대 능력개발교육원장과 한국폴리텍 이사장을 역임한 이우영 한국산업인력공단 이사장, 노동·산업사회학·사회정책을 전공한 이종선 고려대 노동대학원 교수, 5년간 대우조선해양(현 한화오션)에서 근무하며 산업 현장과 기술혁신을 연구한 양승훈 경남대 사회학과 교수가 참석했다. -땀 흘려 일하는 육체노동이 다시 주목받는 이유가 무엇이라고 보나 이우영 “고숙련된 노동력에 창의력, 독창적 문제해결 능력까지 갖춰진 ‘프로페셔널 블루칼라’들이 부상하고 있다. 일본의 ‘모노즈쿠리’나 독일 ‘마이스터’ 등은 장인 정신으로 대표된다. 자기결정권이 넓고 직종 만족도가 높다 보니 젊은이들도 주목하고 있다.” 이종선 “기존 산업시대에선 화이트칼라가 공정 과정을 기획하고 구상하고, 블루칼라는 주어진 분업만 수행했다. 자본주의 발달, 디지털·인공지능(AI) 기술과 함께 플랫폼 노동 등이 떠오르면서 일터 균열이 생겼고, 고소득 육체노동자와 저소득 사무노동자가 공존하듯 ‘칼라’의 구분이 의미 없는 시대가 됐다. 여기에 MZ(1980년대 초~2000년대 초 출생) 세대는 일을 선택할 때 기대 소득과 자아실현, 성취감을 추구한다.” 양승훈 “블루칼라 직종에 진입하는 장벽이 허물어지고 있다. 개인이나 소규모 단위로 바로 현장 작업에 뛰어들 수 있을 만큼 다양하고 성능이 좋은 작업 도구를 언제든 쉽게 구할 수 있다. 또 단순히 일이 아니라 업무 완성도를 높여가면서 성취감과 자부심을 느끼는 블루칼라들이 많다. 유튜브 등을 통해 자기 작업을 보여주고 홍보하는 온라인 공간이 확장되면서 심리 장벽도 낮아지고 있다.” -용접·도배·목공·배관 등 일부 고소득 블루칼라 직종에 20~30대가 몰리고 있다. 하지만 육체노동을 꺼리는 현상도 여전하다. 양승훈 “블루칼라 종사자의 숙련도별 분포로 봤을 때 20~30대는 고숙련자에 해당하기 어렵다. 그렇다 보니 처음 일을 시작하더라도 생계가 가능하고 일상을 유지할 정도의 처우가 돼야 한다. 문제는 원·하청 간 임금 격차 등 이중구조가 심각해 불가능하다는 것이다. 정규직이 되면 호봉순으로 임금이 오르지만 비정규직은 계속 최저임금을 받는다. 이 격차를 줄이지 않으면 청년들은 블루칼라 노동시장 자체에 진입하지 않는다. 블루칼라 직종에 젊은 인력도 지속적으로 진입해야 미래 명장이나 장인으로 클 사람도 생기는 거다.” 이종선 “블루칼라 종사자 80％ 이상이 저임금·장시간 노동에 시달린다. 최저생계에 가까운 소득으로 고용까지 불안한 이들이 많고, 작업 현장도 굉장히 열악한 곳이 많다. 또 제조업, 조선업처럼 경기에 민감할수록 일감이 꾸준히 제공되리라는 보장도 없다. 특히 같은 작업장에서 같은 일을 하더라도 비정규직이라는 이유로 정규직 월급보다 반도 안 되는 돈을 받고 일하고 싶어하는 청년은 없다.” -AI 시대에 블루칼라 직종도 많이 사라질 거란 불안감도 크다. 이우영 “산업구조 재편이 시급하다. 아무리 기술이 발달해도 로봇이나 AI 등장으로 단순 반복 작업과 같은 노동은 대체하더라도 여전히 인간의 ‘손끝 기술’이 필요한 분야가 많다. 제조업 분야는 이미 중국이 치고 올라왔다. 우리가 잘할 수 있는 산업 분야를 넓혀가고 기업가 정신이 결합한 블루칼라를 키워야 한다. 독일이나 스위스, 일본처럼 직업훈련이 탄탄한 나라를 보고 배워야 한다. 최근 특성화고 진학률이 다시 올라가기 시작했다. 아주 좋은 신호다. ‘일·학습 병행 프로그램’처럼 고등교육 재학 시절부터 조기 취업해 안착할 때까지 숙련 교육 지원을 좀 더 확충해야 한다.” -보완이 시급한 사회안전망은 무엇일까 이종선 “블루칼라 직종 중에도 AI가 확산하면서 단순노동 일감은 많이 사라질 것이다. 말 그대로 고용불안이 가중되는 건데 이를 해소할 수 있는 정책 지원이 요구된다. 4대 보험에 가입되지 않은 프리랜서 형태의 노동자들이 많은데 일하다 사고가 나더라도 산재 신청도 어렵다. ‘전국민고용보험’처럼 사회보장제도 안에 포섭할 수 있는 제도적인 고민이 필요하다. 일정 소득이 안 되는 노동자라 하더라도 정부가 4대 보험 비용을 일부 지원하는 체계를 갖춰서 일하면서 생계 걱정은 하지 않게끔 해줘야 한다. 또 블루칼라 노동 전반에 대한 우리 사회의 인식도 바뀌어야 한다.” - 사회적 위상과 처우를 개선하기 위해 필요한 것은 양승훈 “꿈과 안정, 이 두 가지를 보장해줘야 한다. 기술로 성공하는 사례를 제시해 롤모델을 제시해야 한다. 또 노동시장에 임금 이중구조와 각종 편차를 줄일 방안이 필요하다. 소득이 높지 않은 저연차 청년 블루칼라들이 초기 경력을 쌓아나가는 과정에서 이탈하지 않도록 금융 측면의 지원도 효과가 있다. ‘내일채움공제’ 등이 대표적이다. 다른 하나는 노동자 스스로 배우고, 배움과 숙련의 공이 본인에게 돌아갈 수 있는 제도적 설계를 갖춰야 한다. 영국이나 독일은 할아버지 세대부터 손주까지 공장을 다니거나 생산직을 이어오는 사례가 많다. 이렇게 해도 대우받고 생계유지가 가능하다는 걸 보여줘야 한다.” -정부가 해야 할 정책적 지원은 이우영 “정부와 노사가 함께하는 산업협의체와 인적자원개발위원회 등의 기능을 강화해야 한다. 지금도 조선업이 갑자기 어려워진다든지 고용위기 지역이 발생하는 위기 시에는 정부 예산을 투입해 근로자 직업훈련을 시키고 지원금도 준다. 실업급여 같은 사회안전망을 통해 블루칼라 노동자들이 일을 유지할 수 있도록 온기를 전달해야 한다. 평상시에도 독일이나 스페인처럼 지역별 특화 산업 환경을 조성하면서 숙련기술이 정착할 수 있도록 지방자치단체가 청년들에게 ‘괜찮은 일자리’를 제공하고 직업훈련을 병행하는 것도 고려할 만하다.”

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

중국이 세계 최초로 배터리를 자율적으로 교체하는 휴머노이드 로봇을 개발해 화제다. 19일(현지시간) 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등은 중국 유비테크(UBTech) 로보틱스가 지난 17일 산업용 로봇 모델 ‘워커S2’(Walker S2)를 발표했다고 보도했다. 유비테크 로보틱스가 공개한 시연 영상에는 ‘워커S2’ 로봇이 충전소로 걸어가 양팔을 들어 스스로 로봇 등 뒤에서 방전된 배터리를 빼내 충전기에 삽입한 후, 새 배터리로 교환하는 모습이 담겼다. 이 기능은 듀얼 배터리 핫스왑 시스템(전자기기를 끄지 않고도 부품을 교체할 수 있는 기술)을 이용, 휴머노이드 기기에 부착된 배터리 잔량이 줄어들면 자동으로 다른 배터리로 전환하는 방식이다. 이 기술을 통해 전력이 부족할 때마다 로봇 스스로 판단해 기동 시간을 늘리면서 공장 내 비용을 크게 줄이고 생산성을 높일 수 있으며, 이는 이론적으로 로봇이 사람 도움 없이 하루 24시간 쉬지 않고 일할 수 있다는 걸 의미한다고 유비테크 로보틱스는 설명했다. 2012년 설립된 유비테크는 로봇 및 로봇솔루션 전문 기업으로, 인공지능(AI)과 로봇공학을 바탕으로 휴머노이드 로봇 시장에서 선두주자로 평가받고 있는 기업이다. 지난해에는 산업용 휴머노이드 로봇 ‘워커S’와 ‘워커S1’을 연이어 출시했다. 워커 시리즈는 이미 BYD, 폭스콘 등 중국의 주요 제조업체 12곳에 도입됐다. 워커S1 모델은 BYD 공장 등에서 부품 정리 속도를 120% 향상시켰으며, 인건비를 최대 65% 절감했다고 알려졌다.

중국이 세계 최초로 배터리를 자율적으로 교체하는 휴머노이드 로봇을 개발해 화제다. 19일(현지시간) 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등은 중국 유비테크(UBTech) 로보틱스가 지난 17일 산업용 로봇 모델 ‘워커S2’(Walker S2)를 발표했다고 보도했다. 유비테크 로보틱스가 공개한 시연 영상에는 ‘워커S2’ 로봇이 충전소로 걸어가 양팔을 들어 스스로 로봇 등 뒤에서 방전된 배터리를 빼내 충전기에 삽입한 후, 새 배터리로 교환하는 모습이 담겼다. 이 기능은 듀얼 배터리 핫스왑 시스템(전자기기를 끄지 않고도 부품을 교체할 수 있는 기술)을 이용, 휴머노이드 기기에 부착된 배터리 잔량이 줄어들면 자동으로 다른 배터리로 전환하는 방식이다. 이 기술을 통해 전력이 부족할 때마다 로봇 스스로 판단해 기동 시간을 늘리면서 공장 내 비용을 크게 줄이고 생산성을 높일 수 있으며, 이는 이론적으로 로봇이 사람 도움 없이 하루 24시간 쉬지 않고 일할 수 있다는 걸 의미한다고 유비테크 로보틱스는 설명했다. 2012년 설립된 유비테크는 로봇 및 로봇솔루션 전문 기업으로, 인공지능(AI)과 로봇공학을 바탕으로 휴머노이드 로봇 시장에서 선두주자로 평가받고 있는 기업이다. 지난해에는 산업용 휴머노이드 로봇 ‘워커S’와 ‘워커S1’을 연이어 출시했다. 워커 시리즈는 이미 BYD, 폭스콘 등 중국의 주요 제조업체 12곳에 도입됐다. 워커S1 모델은 BYD 공장 등에서 부품 정리 속도를 120% 향상시켰으며, 인건비를 최대 65% 절감했다고 알려졌다.

인간과 4족 보행 로봇이 한 팀이 돼 전장에서 싸우는 상황이 현실로 다가왔다. 최근 중국 영자 매체 글로벌타임스는 중국의 ‘로봇늑대’가 인민해방군 훈련에 투입된 장면이 처음으로 언론에 공개됐다고 보도했다. 중국중앙TV(CCTV)에 모습을 드러낸 로봇늑대는 4족 보행 로봇을 말한다. CCTV에 따르면 이번 훈련은 초원지대에서 진행됐는데, 병사들은 QBZ-191 돌격소총, QBU-191 저격소총, 그리고 휴대용 로켓 발사기로 무장했으며 로봇은 정찰용 장비를 탑재한 채 함께 훈련에 투입됐다. 또한 풀밭에 숨어있던 드론 조종사들은 1인칭 시점(FPV) 드론으로 정찰 및 자폭 공격 임무를 함께했다. 훈련에 참여한 한 병사는 “이번 훈련은 직접 로봇늑대를 지휘하고 운용하는 첫 번째 기회였다”면서 “초급 부대들은 새롭게 배치된 무인 장비를 효과적으로 활용하고 인간과 통합하는 것을 목표로 한다”고 밝혔다. 이에 대해 현지 언론은 이 훈련은 전통적인 보병 공격 전술을 기반으로 드론과 로봇늑대와 같은 무인 시스템을 통합해 정찰, 목표에 대한 정밀 타격, 돌격 작전으로 이루어졌다고 분석했다. 보도에 따르면 로봇늑대 무게는 약 70㎏으로 정찰, 수송, 지원은 물론 공격도 가능하다. 군사 전문가 푸첸샤오는 글로벌타임스와의 인터뷰에서 “지상 로봇을 전투에 투입하는 것은 공중 드론보다 훨씬 효과적이고 강력할 수 있다”면서 “병사들이 인간이 아닌 로봇과 마주칠 때 심각한 심리적 스트레스를 경험할 수 있다”고 밝혔다. 앞서 지난해 5월에도 CCTV는 중국군과 캄보디아군과의 합동 군사훈련에 참여한 4족 보행 로봇을 공개한 바 있다. 당시 영상에도 정찰 기능을 수행하는 로봇의 모습이 담겼는데, 특히 등에 소총을 달고 걸어가며 소총을 쏘는 장면이 담겨 충격을 안겼다. 한편 소총을 장착한 4족 보행 로봇을 테스트 중인 것은 중국만이 아니다. 지난해 미 해병대 특수전사령부(MARSOC) 역시 소총으로 무장한 ‘로봇개’를 테스트했는데, 사람과 드론, 차량과 같은 잠재적 표적을 자동으로 탐지하고 추적할 수 있는 AI 지원 디지털 이미징 시스템을 갖추고 있다. 다만 최종적으로 소총을 발사하는 것은 사람이 결정할 수 있다.