‘중국판 엔비디아’로 불리는 중국의 칩 제조업체 무어스레드가 엔비디아 최신 칩과 비슷한 성능의 최신 제품을 공개했다. 중국 인공지능(AI) 딥시크가 챗GPT의 100분의 1 가격으로 개발된 것처럼 1~2년 안에 저렴한 중국산 칩이 경쟁력까지 갖추는 ‘반도체의 딥시크 충격’이 올 것이라는 전망도 나왔다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트는 엔비디아 중국 시장 총괄 매니저를 역임하다 2020년 무어스레드를 설립한 장젠중(59)이 지난 20일 ‘화산’과 ‘루산’이란 두 종류의 차세대 칩을 공개했다고 전했다. 각각 중국의 명산 이름을 딴 무어스레드의 칩에 대해 장은 “AI 학습 및 추론을 위해 설계된 화산 칩은 엔비디아의 최신 블랙웰과 비슷한 성능”이라고 밝혔다. 무어스레드는 지난 5일 상하이 증시에 성공적으로 상장하며 500% 가까운 주가 상승을 보였고, 22일 오전 최고 688위안(약 13만원)을 기록했다. 무어스레드의 화산 칩은 최근 미국 정부가 중국 수출을 허가한 H200을 능가한다는 주장이지만, 칩의 구체적인 사양은 공개하지 않았다. 도널드 트럼프 대통령은 중국 기술 발전을 관리한다는 전략적 판단에 따라 블랙웰은 금지하고 H200의 중국 수출은 허가했으나 중국 정부는 H200의 국내 판매를 아직 승인하지 않았다. 루산 칩은 고성능 그래픽 처리에 특화된 제품으로 장은 “루산 칩이 AAA급 게임(대규모 제작비가 투입된 게임)에서 15배 더 높은 게임 성능을 제공한다”고 주장했다. 무어스레드의 성공적인 상장에 힘입어 상하이 비런 테크놀로지, 쿤룬신, 텐슈지신, 쑤이위안커지 등 여러 중국 칩 업체들이 상하이 또는 홍콩 증시 상장을 기다리고 있다. 특히 쑤이위안커지는 엔비디아의 미국 경쟁사인 AMD 출신 직원들이 설립했다. 블룸버그 통신은 중국 반도체 제조업체들이 기술 자립이라는 국가적 목표 달성과 미국과의 AI 경쟁에서 승리하기 위해 기업공개 시장에 앞다투어 진출한다고 분석했다. 맷 톰스 바클레이즈 증권 아시아태평양 총괄은 통신에 “중국이 반도체 경쟁에서 빠르게 따라잡고 있어 2026~2027년 저렴하고 경쟁력 있는 중국산 반도체가 생산되는 ‘딥시크’와 같은 순간이 올 것”이라며 “이는 엔비디아와 그 공급망에 큰 혼란을 초래할 수 있다”고 전망했다.

국내 대표 에듀테크 기업 크레버스(대표 이동훈)는 AI 기반 학원 운영 솔루션 AI개인비서 ‘OPTI’와 AI부원장 ‘CORI’를 공개하고, 상담·행정·운영 전반에 AX(AI Transformation)를 적용한 새로운 학원 운영 모델 CREVAX를 선보였다. 해당 솔루션은 크레버스가 LG U+와 MOU를 체결하고 공동 개발한 서비스로, 12월 19일 가맹 설명회를 통해 청담어학원과 April어학원 가맹점주들을 대상으로 소개됐다. 크레버스는 이번 솔루션 공개를 통해 AI를 활용해 현장 직원의 업무 환경을 보다 효율적인 구조로 전환하고, 몰입도 높은 근무 환경을 구현하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 상담 업무를 지원하는 AI 개인비서 ‘OPTI’ OPTI(Optimia)는 상담 직원의 업무 부담을 줄이면서도 상담의 완성도를 높이기 위해 설계된 AI 기반 상담 포털이다. 상담 과정에서 발생하는 음성 정보는 자동으로 저장되고 AI가 상담내용을 실시간으로 요약해주어 핵심 내용만 빠르게 확인할 수 있으며, 상담 이후 반복적으로 소요되던 기록·정리 업무를 최소화한다. 학생의 학습 이력과 성취도 등 개인화된 데이터를 바탕으로 학생 맞춤형 상담이 가능한 상담 가이드를 제공한다. 상담가이드를 통해 전국단위 학습지표를 기반으로 객관화된 학생의 학습 성취도를 진단하여, 학생에게 정확한 학습방향을 제시한다. 크레버스는 OPTI는 학원 상담 업무의 효율성을 극대화하고 상담 품질을 상향 표준화하는 혁신적인 상담 서비스 솔루션이라고 설명했다. 학원 운영을 관리하는 AI 부원장 ‘CORI’ CORI(Corina)는 학원 운영 전반의 업무를 체계적으로 설계하고 실행을 지원하는 ‘AI 부원장’ 개념의 운영 포털이다. CORI는 기존에 개인의 경험에 의존하던 운영 방식을 구조화하고, 현장 상황에 맞춰 업무를 효율적으로 관리할 수 있게 함으로써, 업무의 연속성과 생산성을 동시에 높이는 데 목적을 두고 있다. CORI는 학원 운영에 필요한 주요 업무 리스트와 업무별 업무 수행가이드를 제공하고, 제공된 업무 리스트와 수행가이드는 커스터마이징하여 각 학원의 상황에 따라 운영할 수 있다. CORI는 정기적으로 반복되는 업무를 주기별로 자동 관리하며, 개인별 업무 이력은 자연스럽게 축적되어 담당자 변경이나 인수인계 상황에서도 업무의 흐름이 끊기지 않도록 설계됐다. 또한 업무 교육시간 대비 효율성을 극대화한 업무 코칭 서비스로 사용자가 이를 통해 신속하고 누락없이 업무를 수행할 수 있도록 돕는다. 크레버스는 OPTI와 CORI를 통해 상담–운영을 하나로 연결한 AX 기반 학원 운영 모델 CREVAX를 구축했다. 이동훈 대표는 “AI는 현장을 대체하는 기술이 아니라, 사람이 본질에 집중하도록 돕는 기반”이라며 “운영의 비효율을 줄이고 상담과 교육의 질을 높이는 환경을 만들어가겠다”고 밝혔다.

서울 영등포구가 주민의 안전한 보행환경과 범죄예방을 위해 영등포동과 대림2동에 ‘안심귀갓길’ 2곳을 추가로 만들고 관내 모든 안심귀갓길에 음성인식 비상벨을 설치했다고 22일 밝혔다. 안심귀갓길은 1인 가구 밀집 지역이나 어두운 골목길 등에 알림 조명 등 범죄예방환경설계를 적용해 주민이 안심하고 귀가할 수 있도록 한 보행로다. 올해 구는 영등포경찰서와 함께 범죄에 취약하고 보행환경 개선이 필요한 지역을 ‘안심귀갓길’ 대상지로 꼽았다. 이번에 ‘안심귀갓길’로 새롭게 조성된 곳은 영등포동 경인로96길 일대와 대림2동 도림천로11길·디지털로53길로 2곳이다. 이에 구의 안심귀갓길은 총 18개로 늘어났다. 구는 안심귀갓길에 ▲발광 다이오드(LED) 안내판 ▲알림 조명(로고젝터) ▲길반짝이(도로 표지병) ▲투광등(야간 조명등) 등을 설치해 어두운 골목을 환하게 만들었다. 또 관내 모든 안심귀갓길에 ‘음성인식 비상벨’을 설치했다. 음성인식 비상벨은 기존 버튼식 비상벨을 개선해 인공지능(AI) 음성인식 기술을 적용한 장비다. ‘사람 살려’, ‘살려주세요’ 등 특정한 비명을 위험 상황으로 인식해 자동으로 경광등이 작동하고 즉시 112에 연결된다. 이에 더해 구는 대림동 일대 골목길 361곳에 오래된 보안등을 신형 LED로 교체·보수했다. 최호권 구청장은 “지역 여건에 맞는 안전시설을 지속해 확충하고, 주민이 체감할 수 있는 쾌적하고 살기 좋은 도시 환경을 만들어 나가겠다”고 전했다.

35년간 뇌파 과학(Brainwave Entrainment Technology)을 연구해 온 대한민국 두뇌 웰니스 브랜드 엠씨스퀘어(MC Square)가 수면 디바이스 ‘문슬립’으로 웰니스 시장을 확장하고 있다. 엠씨스퀘어는 과학·혁신·웰빙의 조화를 핵심 철학으로 삼아 집중과 휴식, 수면까지 아우르는 솔루션을 제안해왔다. 또한 엠씨스퀘어는 1989년 미국 L.S.R 연구소로부터 뇌파 기술을 이전받아 1990년 국내 첫 상용 제품을 출시했다. 이어 2000년대 초반까지 누적 약 350만 대를 판매하며 학습·집중력 기기 시장을 이끌었다. 이후 한국표준과학연구원, 미국 의과대학 등과의 임상을 통해 기술 검증을 지속해왔다. 엠씨스퀘어의 핵심은 빛과 소리를 활용한 뇌파 동조화 기술이다. 특별히 변조된 알파·세타·델타파 주파수와 3D 자연음을 결합해 뇌를 휴식과 수면에 적합한 상태로 유도한다. 이는 피로·긴장·불안을 완화하고, 짧은 시간 내 이완과 집중을 돕는 구조로 설계됐다. 해당 기술은 30년 이상 27편의 임상 논문을 통해 근거를 축적해왔다. 한국표준과학연구원(KRISS) 임상 결과, 입면시간은 약 20분에서 5분으로 단축됐고, 수면 중 각성 시간도 유의미하게 감소했다. 2022년에는 관련 연구가 SCIE급 국제학술지에 등재되며 신뢰도를 확보했다. 문슬립의 전신 제품인 ‘바이탈 슬립(Vital Sleep)’은 2025년 상반기 롯데홈쇼핑 방송에서 1·2차 모두 1시간 내 완판을 기록했다. 또한 판매가 39만 9000원의 고가 제품임에도 빠른 소진을 보이며 수면 시장 내 가능성을 입증했다. 엠씨스퀘어는 이러한 성과를 바탕으로 문슬립을 통해 수면 웰니스 영역을 본격 확대하고 있다. 엠씨스퀘어 관계자는 “문슬립은 단순한 수면 보조 기기가 아니라, 35년간 축적된 뇌파 과학의 결과물”이라며 “앞으로도 과학적 근거에 기반한 비약물 웰니스 솔루션으로 소비자의 일상 회복에 기여하겠다”고 밝혔다.

전남 해남이 ‘솔라시도 기업도시’를 중심으로 주거·산업·에너지가 결합된 정주 인구 10만 명 규모의 자족형 미래 신도시 구축에 본격적으로 속도를 내고 있다. 공장을 먼저 짓고 사람을 부르는 방식이 아니라, 산업 유치와 동시에 사람이 살 수 있는 도시 구조를 함께 설계하겠다는 전략이다. 22일 해남군에 따르면 “솔라시도 기업도시 내 첫 공동주택인 ‘첫마을 주택단지’를 내년 6월 착공·분양할 계획”이라고 밝혔다. ‘첫마을 주택단지’는 솔라시도 기업도시 내 최초의 공동주택 단지다. 첨단산업 종사자와 지역 주민을 대상으로, 주거와 업무·생활이 유기적으로 연결되는 계획형 정주 모델을 지향한다. 전남 해남군 산이면 일원에 총 600세대 규모, 지상 3층부터 최고 29층까지 조성된다. 단순한 주택 공급을 넘어 AI·IoT 기반 스마트 주거 설계를 적용해 에너지 효율성과 생활 편의성을 동시에 끌어올리는 것이 특징이다. 해남군 관계자는 “솔라시도가 지향하는 미래도시의 모습을 가장 먼저 체감할 수 있는 주거 모델이 될 것”이라고 말했다. 주거 공급은 여기서 멈추지 않는다. 해남군은 첫마을에 이어 약 4,000세대 규모의 공공지원 민간임대주택 단지 조성도 추진한다. 국가 AI 컴퓨팅센터, RE100 국가산단, 국제학교 준공 시점에 맞춰 단계적으로 공급하며, 공공지원 민간임대주택 공급촉진지구 지정을 통해 조기 공급을 모색 중이다. 이 임대주택은 AI 데이터센터와 재생에너지·첨단산업 종사자뿐 아니라, 청년·신혼부부·고령층 등 해남 정착을 희망하는 계층에게 안정적인 주거 대안이 될 것으로 군은 기대하고 있다. 솔라시도 CC 인근에는 약 2,000세대 규모의 레저형 주거단지, ‘스마트그린빌리지(SGV)’도 조성된다. 친환경·저탄소 설계를 바탕으로, 일과 삶, 휴식이 공존하는 미래형 주거 공간을 구현한다는 구상이다. 산업도시의 회색 풍경을 벗고, 사람이 머무는 도시로의 전환을 상징하는 공간이 될 전망이다. 솔라시도 개발과 함께 해남읍 권역 주거 확충도 병행된다. 해남읍 LH 임대주택 400세대는 내년 2월 입주를 시작하고, 구교리 294세대(2027년 준공), 남외리 305세대(2028년 준공) 아파트 신축도 진행 중이다. 해남군은 “솔라시도에서 일하고, 해남읍에서 살며 소비·교육·의료를 해결하는 구조”를 통해 신도시와 원도심이 함께 성장하는 선순환 체계를 만들겠다는 방침이다. 해남군은 솔라시도 기업도시를 중심으로 2028년 운영을 시작하는 국가 AI 컴퓨팅센터, 대규모 AI 데이터센터, RE100 국가산단, 화원산단의 해상풍력 배후단지까지 집적화되면서 이 일대가 국가 AI·에너지 수도의 핵심 거점으로 도약할 것으로 내다보고 있다. 최근 정부가 재생에너지 기반 반도체 산업 육성을 공식화하면서, 해남은 재생에너지·산업부지·용수·정주 여건을 모두 갖춘 최적지로 평가받고 있다. 해남군의 도시 전략 핵심은 분명하다. ‘일하는 곳과 사는 곳이 분리되지 않는 도시’다. 군은 전용도로 개설, 국제학교 유치, 종합병원 등 의료 인프라 구축, 친환경 정원도시 조성까지 속도감 있게 추진하며 산업 유치가 인구 정착으로 이어지는 구조를 설계하고 있다. 명현관 해남군수는 “솔라시도는 단순한 개발 사업이 아니라 해남의 미래 구조를 재편하는 프로젝트”라며 “첨단산업 유치 단계부터 주거 인프라를 동시에 설계해 일하고, 살고, 소비하는 모든 과정이 해남 안에서 완결되도록 하겠다”고 강조했다.

카카오가 19일 글로벌 오픈소스 커뮤니티 ‘허깅페이스’에 자체 개발한 차세대 언어모델 ‘카나나2’를 오픈소스로 공개했다. 지난해 자체 개발 인공지능(AI) 모델인 ‘카나나’ 시리즈의 연장선이다. 카카오가 이날 선보인 카나나2는 총 3종으로, 기본 모델인 ‘베이스’, 사후 학습을 통해 지시 이행 능력을 높인 ‘인스트럭트’, 카나나 시리즈에서 처음 선보이는 ‘추론 특화’ 모델로 구성됐다. 개발자들이 자체 데이터를 활용해 자유롭게 모델을 파인튜닝(미세조정)할 수 있도록 사용자 명령의 맥락을 파악해 능동적으로 동작하는 ‘동료’와 같은 AI에 초점을 맞췄다. 특히 에이전틱 AI 구현의 핵심인 도구 호출 기능과 사용자 지시 이행 능력이 비약적으로 향상됐다. 이전 모델인 카나나1.5에 비해 다중 대화의 도구 호출 능력을 3배 이상 향상시켜 복잡한 단계별 요구 사항을 정확하게 이해하고 수행하도록 설계됐다. 지원 언어 역시 기존 한국어·영어에서 한국어·영어·일본어·중국어·태국어·베트남어까지 6개로 확장해 활용도를 높였다. 기술적으로는 효율성을 극대화하기 위해 최신 아키텍처를 도입해 추론 시 필요한 파라미터만 활성화 해 연산 비용과 응답 속도를 개선했다. 대규모 동시 접속 요청을 압도적으로 빠르게 처리해 성능 지표에서 글로벌 수준의 경쟁력을 확인했다. 인스트럭트 모델의 경우 한국정보과학회와 공동 개최한 ‘AI 에이전트 경진대회’에서 참가자들에게 선공개돼 실제 에이전트 개발 환경에서의 활용 능력이 검증된 바 있다. 카카오는 향후 동일한 ‘전문가혼합’(MoE) 구조를 기반으로 카나나 모델 규모를 확장하고, 고차원적인 지시 이행 능력을 확보할 계획이다. 복잡한 AI 에이전트 시나리오에 특화된 모델 개발과 온 디바이스 형식의 경량화 모델도 지속적으로 고도화하겠다고 밝혔다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “혁신적인 기술과 기능을 갖춘 AI 서비스의 근간은 언어모델의 성능과 효율”이라며 “실제 AI 서비스에 적용돼 실용성을 갖춘 AI 모델을 개발하고 꾸준히 오픈소스로 공유해 국내외 AI 연구 생태계 활성화에 기여하겠다”고 말했다.

하은호 시장 “청년이 행복한 미래가치 도시 군포 만들겠다” 경기 군포시가 17일 고용노동부의 신규 공모사업인 ‘2025 청년성장 프로젝트’ 성과평가에서 ‘우수’를 받아 국비 1억 2천 2백만 원을 확보할 수 있게 됐다. ​‘청년성장프로젝트’는 청년들이 구직을 단념하지 않도록 고용노동부가 지난해부터 도입한 공모사업으로, 성과평가 결과가 우수등급 이상일 경우, 다음 연도 사업 참여 시 공모 없이 선정된다. 2025년 군포시 사업 대상은 15~39세 청년 연인원 579명이며, 사업 내용은 ▲취업 준비 프로그램(단계별 취업 준비클래스, 진로 컨설팅, 일 경험 지원) ▲존중 프로그램(집단심리상담, 일상 지원 힐링프로그램)이다. 매월 1~10일 초기상담을 통해 사업 대상자를 ▲초기 사회 진입 ▲경력 재설계 ▲구직 단념 예방 청년으로 구분해 청년의 상황에 맞는 단계별 프로그램 제공한다. 군포시가 일상 및 구직의욕 유지를 위한 맞춤형 역량 강화 프로그램과 심리지원 서비스를 지원한 결과, 목표 인원의 99%의 참여율을 기록했고, 이수율도 84% 달했다. 사업수행 및 성과 뿐 아니라, 연계·협업에서도 청플 인프라 기반 원스톱 지원 체계로 청플 취준 올인원 패키지(면접정장 대여, 헤어․메이크업 서비스, AI 모의면접 등)지원, 고용센터 등 취업 유관기관 간 연계 협력을 통해 고용정책 정보를 공유하고 연계하는 성과를 올렸다. 하은호 군포시장은 “앞으로도 청년이 체감할 수 있는 다양한 일자리 사업과 활동 지원을 통해 청년이 행복한 미래가치 도시 군포를 만들기 위해 노력하겠다”고 밝혔다.

경북지역에서 활동하는 ‘해녀·해남’이 지난 조사 대비 늘어난 것으로 조사됐다. 19일 경북도는 산소 공급장치 없이 바닷속에 들어가 해산물을 채취하는 어업에 종사하는 나잠어업인의 실태를 파악하기 위해 실시한 ‘경상북도 나잠어업 실태조사’ 결과를 발표했다. 나잠어업실태조사는 2022년 전국 최초 나잠어업 관련 지역특화통계로 개발됐다. 지역의 문화와 생태를 이어가는 나잠어업인의 보전과 지속 가능한 작업 환경 조성 등 지원 정책 추진에 필요한 기초자료로 활용된다. 2024년 12월 말 기준 도내 실제 나잠어업 종사자는 1140명으로, 전 주기(2022년) 대비 79명(7.4%) 증가했다. 나잠어업 종사의 평균 경력은 37.2년으로, 전 주기(2022년) 대비 3.3년 감소했다. 향후 20년 이상 나잠어업을 지속할 계획이라고 응답한 비율은 7.9%로 전 주기 대비 4.3%p 증가해 장기 종사 의향이 확대된 것으로 나타났다. 직업 만족도의 경우 73.6%가 나잠어업에 만족한다고 응답해 전 주기 대비 2.7%p 증가했다. 불만족 사유로는 ‘노력에 비해 소득이 낮아서(51.5%)’, ‘다른 일에 종사하기 위해(27.9%)’ 순으로 나타났다. 나잠어업에 지장을 준 주요 질병은 ‘관절염 등 근골격계 질환(69.0%)’, ‘고혈압(60.2%)’ 순으로 나타났고, 질병을 일으키거나 악화시킨 주요인으로는 ‘잠수(71.6%)’,‘무거운 채취물 운반(48.1%)’ 순으로 나타났다. 바라는 지원 사항으로는 ‘잠수복 등 잠수 도구 구입비 지원(68.9%)’이 가장 높았고, ‘의료비, 의료보험 등 지원(56.5%)’이 뒤를 이었다. 최혁준 경북도 메타AI과학국장은 “이번 조사 결과는 도내 나잠어업인의 삶을 이해하고, 현장에서 체감하는 문제를 해소하기 위한 정책을 설계하는 데 중요한 기초자료로 활용할 수 있을 것”이라며 “앞으로도 도민의 복지 증진과 지역 어촌 공동체 활성화를 위해 노력할 것”이라고 말했다.

경기도의회 농정해양위원회 방성환 위원장(국민의힘, 성남5)은 16일 경기도경제과학진흥원 광교홀에서 열린 ‘농어업소득 333 프로젝트 성과공유회’에 참석해 인사말을 전하며, 농어민 소득 증대를 위해서는 개인의 노력에만 의존하는 방식에서 벗어나 플랫폼과 시스템 중심의 농정 전환이 필요하다고 강조했다. 이날 성과공유회에는 농어민과 청년농업인, 귀농인 등이 참석해 농어업소득 333 프로젝트의 성과 사례를 공유하고 향후 확산 방안을 논의했다. 방성환 위원장은 인사말에서 ‘플랫폼 농정’의 중요성을 강조하며, 개인 역량만으로는 한계가 있다는 점을 사례로 들어 설명했다. 방 위원장은 “아무리 개인이 열심히 노력하더라도, 체계적인 컨설팅과 제도, 시스템 안에서 함께할 때 성과는 훨씬 커진다”라며 “경기도가 농어민에게 제공하는 각종 프로그램과 정책은 바로 이러한 플랫폼 역할을 하기 위한 것”이라고 밝혔다. 이어 “농어업소득 333 프로젝트는 단순한 지원사업이 아니라, 농어민의 경험과 기술을 유형화하고 축적해 다른 농어민들과 공유할 수 있도록 설계된 구조”라며 “이 안에서 컨설팅과 교육, 정책 지원이 결합할 때 매출이 오르고, 그것이 곧 소득으로 연결된다”라고 설명했다. 방 위원장은 특히 청년 농업인과 귀농인에게 333 프로젝트가 갖는 의미를 강조했다. “개별 농가의 작은 성공 사례 하나하나가 모이면 경기도의 사례가 되고, 나아가 대한민국 농업의 선례가 될 수 있다”라며 “청년과 신규 농업인들이 이 플랫폼을 적극 활용해 성장해 나가길 기대한다”라고 말했다. 또한 향후 추진 예정인 농어업 인공지능(AI) 정책과의 연계도 언급했다. 방 위원장은 “농어업 현장의 경험과 컨설팅 성과를 AI 기반으로 체계화해 정책과 사업으로 발전시키는 것이 목표”라며 “농어업소득 333 프로젝트는 이러한 AI 농정 전환의 첫 번째 사례가 될 수 있다”라고 밝혔다. 방 위원장은 “경기도의회 농정해양위원회는 이러한 구조적 농정 전환이 가능하도록 제도와 예산을 지속적으로 뒷받침하겠다”라며 “농업이 직업이 되고, 안정적인 소득으로 이어지는 구조를 만드는 데 끝까지 함께하겠다”라고 강조했다. 끝으로 방성환 위원장은 “오늘 성과공유회가 농어민 개개인의 경험이 모여 경기도 농업의 경쟁력이 되는 출발점이 되길 바란다”라며 참석자들에게 감사의 마음을 전했다.

얼마 전 서울의 한 고등학교에서 국어 수행평가 중 일부 학생이 인공지능(AI)으로 작성한 답안을 붙여 넣는 부정행위가 발생했다. 태블릿PC를 이용한 평가였는데, 시험 중 1~2분 만에 비정상적으로 답안이 작성되며 문제가 드러났다. 학생들은 미리 AI로 써 둔 내용을 그대로 불러왔다고 인정했다. 시험은 무효 처리됐고 종이 시험으로 재진행됐다. 연세대·서울대 등 대학가에서도 AI 부정행위가 잇따라 드러난 상황으로 보면, 특정 학생의 일탈이 아니라 교육 현장 전체가 마주한 새로운 현실이다. 국내 고등학생들 사이에서 ‘AI 안 쓰면 바보’라는 말까지 나온다. 한 초등학생은 AI가 써 준 글을 들고 “선생님, 이거 진짜예요, 가짜예요?”라고 물었다고 한다. 아이들은 이제 ‘정답을 구하는 법’보다 ‘어떤 답을 믿어야 하는지’를 묻고 있다. 정보의 신뢰성과 출처, 편향, 오류를 구분하는 능력이 교육의 새 과제가 됐다. 문제는 학생보다 학교가 더 느리다는 점이다. 학생들은 이미 AI를 자연스럽게 활용하지만, 교사와 제도권은 기준조차 없는 상태다. 서울시교육청이 제시한 ‘생성형 AI 활용 지침’은 한 장짜리에 불과하고 허용·금지 기준도 비어 있다. 현장에서 제재하거나 지도하기 어려운 이유다. 해외에서는 방향을 잡기 시작했다. 영국은 초등학생에게 AI 윤리 논쟁을 교육하고, 미국 캘리포니아주는 ‘AI 윤리’ 과목을 열어 사례 분석과 토론을 진행한다. 일본은 허용·금지가 명확한 학교용 AI 가이드라인을 이미 수년 전 마련했다. AI가 교육에 미칠 영향을 제도적으로 정교하게 관리하려는 노력이다. 대조적으로 우리 교육은 여전히 “준비 중”에 머물러 있다. 그사이 학생들은 AI를 활용한 학습과 발표 준비에 익숙해졌고, 수행평가는 기술 경쟁으로 변질될 조짐마저 보인다. 기술 변화 속도가 제도의 속도를 압도하고 있다. 서울시의회 교육위원회 위원으로서 지금이야말로 서울이 선도적으로 나서야 할 때라고 생각한다. 첫째, ‘서울형 AI 활용 가이드라인’을 서둘러 마련해야 한다. 학교급별 허용 범위, 출처 표기, 금지 기준 등을 구체적으로 제시하고 현장에서 즉시 적용할 수 있어야 한다. 둘째, 교사 역량 강화가 핵심이다. AI의 작동 원리와 부정행위 유형, 과제 설계 방법을 이해하지 못하면 평가의 공정성을 지킬 수 없다. 시 차원의 전문 연수와 지원이 절실하다. 셋째, 학생 대상 AI 윤리·정보 활용 교육을 정규 교육과정에 포함해야 한다. 단순히 AI 금지만 외쳐서는 창의성도 책임감도 길러낼 수 없다. 올바른 사용과 출처 표기, 비판적 검토 능력을 길러야 한다. 넷째, 평가 방식 자체를 혁신해야 한다. AI로 10초면 끝낼 과제를 내놓고 “AI 쓰지 마라”라는 건 현실을 외면하는 일이다. 사고력과 협업 중심의 과정형 평가로 바뀌어야 한다. AI는 위기이자 동시에 기회다. 사교육 여력이 부족한 학생에게는 새로운 학습 자원을 제공받을 수 있는 도구가 되지만, 디지털 접근성이 낮은 지역에는 또 다른 격차를 만들어 낼 위험도 안고 있다. AI가 어떤 학생에게는 ‘학습을 확장하는 수단’이지만, 어떤 학생에게는 ‘더 큰 교육 격차의 상징’이 될 수도 있다는 뜻이다. 우리가 던져야 할 질문은 “AI와 함께 새로운 배움을 어떻게 설계할 것인가”이다. AI 부정행위 논란은 단순한 문제가 아니라 우리 교육이 스스로의 목적을 묻는 질문이다. 학교가 무엇을 지키고 무엇을 바꿔야 하는지에 대한 대답을 더이상 미룰 수 없는 시점에 우리는 도달해 있다. 우형찬 서울시의회 의원

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.

서울시의회 유정희 의원(관악구 제4선거구, 문화체육관광위원회)은 지난 14일 더불어민주당 창당 70주년을 맞아 국회의원회관에서 열린 ‘2025 지방정부 우수정책·지방의회 우수조례 경진대회 시상식’에서 광역의원 부문 최우수상을 받고, 당대표 1급 포상을 함께 받았다. 이번 시상식은 ‘지방자치 30주년’을 계기로 더불어민주당 소속 지방정부와 지방의회의 정책 성과를 공유하고, 지역 발전과 국민 삶의 변화를 이끌어 온 지방자치의 성과를 당원들과 함께 나누기 위해 마련됐다. 이날 행사에서는 경진대회 시상식과 함께 민주대상 시상도 함께 진행되며 당원 축제의 장으로 치러졌다. 유 의원이 최우수상을 받은 ‘서울시 인공지능 활용 능력 교육 지원 조례’는 서울시와 소속·산하기관이 추진하는 시민 대상 인공지능 교육의 방향과 기준을 제시한 서울시 최초의 제도로, 미래 사회 변화에 대응하는 정책 기반을 마련했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 해당 조례는 2025년 9월 12일 서울시의회 본회의를 통과했으며, AI 리터러시 교육의 체계적 추진, 분야별·단계별 교육 프로그램 개발, 전문인력 양성, 정책·사업 협력체계 구축 등의 내용을 담고 있다. 조례 제정 과정에서 유 의원은 ‘AI: 혁신적 소통의 미래’ 정책토론회를 개최해 시민 서비스 개선, 청년 디지털 리터러시 강화, 공공행정 혁신 등 현장의 요구를 수렴했으며, 시민과 전문가 의견을 반영해 조례를 설계·발의해 본회의 의결까지 이끌어냈다. 유 의원은 “AI 기술 변화가 빠르게 진행되는 상황에서 시민이 이를 안전하게 활용하고 스스로 역량을 키울 수 있도록 제도적 기반을 마련하는 것은 지방의회의 중요한 역할”이라며 “이번 조례가 세대 간 디지털 격차를 완화하고 시민의 실질적인 활용 능력을 높이는 데 기여할 수 있도록 지속적으로 보완해 나가겠다”고 밝혔다. 유 의원은 또한 “조례 제정을 위해 토론회를 개최하고 정책을 준비해 온 시간들이 시상식 자리에서 스쳐 지나갔다”며 “함께해 주신 많은 당원과 수상자, 축하해 주신 분들 덕분에 뜻깊은 당원 축제가 되었고, 행사를 준비한 당직자 여러분께 감사의 말씀을 전한다”고 전했다. 서울시는 해당 조례에 따라 기본계획 수립, 시범사업 추진, 자문위원회 구성·운영, 성과 평가 등을 단계적으로 추진할 예정이며, 전문인력 양성과 교육 콘텐츠 확충을 위한 지원도 이어갈 계획이다.

서울시의회 정준호 의원(더불어민주당, 은평4)이 지난 17일 개최된 ‘자율주행 택시 시대 도래에 따른 서울택시 공존방안 모색 토론회’에 토론자로 참석해 자율주행 기술 확산이 피할 수 없는 흐름인 만큼 기존 택시 산업과의 공존을 전제로 한 행정·제도적 뒷받침 마련이 시급함을 강조했다. 정 의원은 “자율주행은 AI 기술이 시민의 일상과 가장 직접적으로 맞닿는 분야”라며 글로벌 여객운송업 시장이 이미 수백조 원 규모로 성장한 만큼 기술 변화가 산업 구조와 노동 환경 전반에 중대한 영향을 미치고 있다고 진단했다. 특히 자율주행 택시 도입의 핵심 과제로 기존 택시 산업과의 관계 설정을 꼽았다. 그는 교통사고 감소와 교통 정체 완화, 이동 편의성 증대 등 자율주행 기술이 가져올 공공적 이익을 언급하면서도 산업 전환 과정에서 발생할 수 있는 사회적 충격을 간과해선 안 된다고 강조했다. 이를 위해 정교한 제도 설계와 단계적 접근이 필요하다고 말했다. 아울러 행정의 역할도 분명히 했다. 정 의원은 “자율주행 택시 도입이 단순한 기술 문제가 아니라 서비스 운영과 관리 역량이 요구되는 영역이라며, 서비스 모델 정립과 함께 기존 종사자들의 직무 전환을 체계적으로 지원할 수 있는 준비도 병행돼야 한다”고 밝혔다. 끝으로 “자율주행으로의 전환은 피할 수 없는 시대적 흐름”이라며 “서울시가 시범 사업과 실증사업을 더욱 확대하고, 국회와 긴밀히 협력해 법적, 제도적 기반을 마련해야 한다”고 강조했다.

차세대 AI 테스트 솔루션으로 글로벌 시장 ‘정조준’ 소프트웨어 QA(품질보증) 및 테스트 전문기업인 컴즈㈜(대표이사 김지형)는 12월 3일부터 5일까지 코엑스에서 열린 ‘대한민국 소프트웨어 대전(AI x Softwave 2025)’에 참가해, 자사의 최신 AI 테스트 기술을 성공적으로 선보였다고 밝혔다. 컴즈는 이번 전시에서 2023년부터 자체 R&D를 통해 개발한 AI 테스트 케이스 생성 솔루션인 ‘GENQ(COMES+AI)’와 일본 오티파이(Autify)사의 테스트 자동화 플랫폼 ‘Autify Nexus’를 핵심 솔루션으로 제시하며 참관객들의 이목을 집중시켰다. 컴즈에 따르면, 행사 기간 동안 부스에는 500명 이상의 업계 관계자가 방문했으며, 이 중 20%를 넘는 100여 명의 고객이 구체적인 솔루션 도입 상담을 요청했다. 이는 단순 관람을 넘어 실질적인 비즈니스 니즈를 확인한 성과로, 급변하는 QA 시장에서 컴즈의 기술력이 높은 주목을 받고 있음을 입증한 결과로 풀이된다. 컴즈가 이번에 공개한 ‘GENQ’는 요구사항 정의서와 기획 문서를 기반으로 테스트 케이스(TC)를 자동 생성하는 혁신적인 솔루션이다. GENQ는 별도의 LLM 평가 시스템을 탑재해 TC 생성과 동시에 품질 지수와 신뢰도를 검증할 수 있는 것이 특징이다. 특히 자동 생성된 TC 중 수정이 필요한 항목만 선별하여 편집이 가능하고 파일 입출력이 유연해, 테스트 공수 중 가장 큰 비중을 차지하는 설계 시간을 획기적으로 단축시켰다는 평가를 받았다. 컴즈가 함께 소개한 Autify사의 ‘Autify Nexus’는 최근 업계의 화두인 ‘Playwright’와 AI 기술을 결합한 노코드(No-Code) 테스트 자동화 플랫폼이다. 이 플랫폼은 기획서나 화면 설계서 등 개발 산출물을 입력하면 AI가 자동으로 테스트 시나리오를 생성하고 수행까지 완료한다. Autify Nexus는 데이터 패턴 테스트 및 어서션(Assertion) 기능을 지원하면서도 데브옵스(DevOps) 환경과의 통합이 용이해, 개발 생산성을 고민하는 방문객들로부터 큰 호응을 얻었다. 특히 이번 전시에서는 국내 기업뿐만 아니라 일본, 대만, 베트남 등 아시아권 기업 관계자들의 부스 방문이 이어지며 글로벌 협력 방안에 대한 심도 있는 논의가 진행되기도 했다. 컴즈 관계자는 “이번 ‘Softwave 2025’는 테스트 기술에 AI를 접목하여 효율성과 효과성을 극대화하는 ‘QA의 새로운 패러다임’을 제시한 자리”라며, “예상보다 뜨거웠던 현장 반응에 힘입어, 앞으로도 국내 테스트 업계를 선도하는 최적의 서비스와 솔루션을 제공하겠다”고 전했다. 한편, 올해로 창립 11주년을 맞이한 컴즈㈜는 ‘Human with AI’라는 비전 아래, 지속적인 기술 연구개발과 고도화된 테스트 아웃소싱 서비스를 통해 시장 지배력을 강화해 나갈 계획이다.

수영장·스마트짐·식당 등 갖춰이용자들 상담·참여 기록 분석상황에 맞는 복지 서비스 제공 “이번 개관은 동대문이 건강 도시로 나아가고, 주민 인생이 행복해지며 삶의 질이 한 단계 높아지는 첫 단추가 될 것입니다.” 이필형 서울 동대문구청장은 지난 16일 ‘휘경이문누리종합사회복지관’ 개관식에서 “이곳에서 종합 선물세트처럼 제공될 복지를 바탕으로 주민들은 관계를 회복하고 새로운 세상과 연결될 수 있다”며 “앞으로 성장과 교육의 터전이자 행복한 문화를 누리는 공간이 되길 바란다”고 강조했다. 복지관은 ‘데이터 기반 맞춤형 복지’를 내건 시설로, 휘경·이문 생활권에는 처음 들어섰다. 서울 전체로는 101번째다. 개관식에는 이 구청장을 비롯해 시·구의원, 운영 법인 관계자, 주민 등 300여명이 참석했다. 17일 구에 따르면 행사는 ‘스마트(Smart)한 복지, 에코(Eco)한 공간, 미래를 여는 스타트(Start)’를 주제로 열렸다. 팝페라 공연을 시작으로 개회사, 축사, 경과보고, 테이프 커팅 순으로 진행됐다. 복지관 1~2층에서는 ‘스마트 복지관’의 방향성을 보여주는 체험 행사를 즐길 수 있었다. AR(증강현실) 기관 체험, 인공지능(AI) 환경 그림책 만들기, 드로잉 로봇 체험 등 디지털 기반 체험 부스가 마련됐고, 라면을 기부해 트리 모양으로 쌓는 ‘라면 트리’ 이벤트도 열렸다. 행사장 한편에 마련된 ‘축하응원 메시지’ 게시판에는 ‘바로 집 앞에 수영장이 생겨서 좋아요’, ‘동대문구의 새로운 랜드마크’ 등 복지관 개관을 반기는 주민들의 메시지가 이어졌다. 복지관은 휘경동에 지하 2층~지상 4층 규모(연면적 4762.22㎡)로 조성됐다. 수영장과 스마트짐 등 운동시설을 비롯해 카페, ‘누리밥상’ 식당, 대강당 등 생활밀착형 편의시설을 갖췄다. 구는 복지관을 데이터를 기반으로 한 서비스 플랫폼으로 운영할 계획이다. 이용자의 상담·참여 기록과 욕구를 체계적으로 축적·분석해 개인과 가구별 상황에 맞는 복지 서비스를 설계하고, 필요한 지원을 보다 빠르고 정확하게 연계하는 식이다. 또 환경·금융·교육·정보통신(IT) 등 전문 분야와 복지 서비스를 결합한 ‘융합형 복지사업 모델’도 단계적으로 구축할 예정이다. 이필형 구청장은 “주민 누구나 편안하게 찾아와 건강과 돌봄, 여가를 누리고 필요한 복지 서비스를 정교하게 안내받는 지역 복지 거점이 되길 바란다”고 밝혔다.

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.

기동대 줄여서 보이스피싱 등 대응李 “매크로 여론조작은 나쁜 범죄”2030년까지 AI 팩토리 500개 보급내연차→전기차 전환 100만원 지원 이재명 대통령이 17일 경찰의 집회·시위 진압 인력을 재배치할 것을 지시했다. 검찰청 폐지와 맞물려 경찰의 수사 인력을 더 늘려 민생 치안을 강화하겠다는 의도로 풀이된다. 이 대통령은 이날 정부세종컨벤션센터에서 열린 경찰청 등을 대상으로 한 업무보고에서 “집회 참여 인원이 계속 줄어들고 있으니 시위 진압에 너무 많은 역량을 소진할 필요가 없다”면서 “범죄가 예전과 달리 복잡해지고 있는 만큼 수사를 위한 인력이 더 필요하다”며 집회 대응 인력을 줄일 것을 지시했다. 이에 경찰청은 “검찰청 폐지 등을 이유로 경찰의 수사 인력을 늘릴 필요가 있다”며 경비 인력 등의 조정을 통해 수사관을 1000명 넘게 전환 배치하겠다고 밝혔다. 경찰은 기존 기동대 인력을 보이스피싱·마약범죄 대응, 초국가 범죄·외사정보부 복원, 파출소·피해자 보호 등 민생 치안 부서로 재배치할 방침이다. 이 대통령은 인터넷 순위 조작이나 매크로 프로그램을 활용한 여론 조작을 ‘나쁜 범죄 행위’라고 지적했다. 그는 “유튜브, 기사 댓글, 커뮤니티에 명백한 가짜뉴스가 횡행하는데, 조직적·체계적으로 의도를 갖고 유포하는 사례도 있다”면서 “가짜뉴스라는 시각에서 접근하면 ‘명예훼손’에 해당하는지 논란이 있을 수 있지만, 포털 순위를 조작하려고 기술을 활용하는 건 명예훼손이 아니라 업무방해”라며 이를 방치하는 포털사이트를 겨냥했다. 한편 김정관 산업통상부 장관은 이날 업무보고에서 삼성전자·현대자동차·LG전자 등이 참여하는 ‘M.AX(제조업 AI 전환) 얼라이언스’를 중심으로 AI 팩토리를 내년에 100개 짓고 2030년까지 500개로 늘려 나가겠다고 밝혔다. AI 팩토리란 AI를 적용해 생산성을 높인 제조 공장을 뜻한다. 친환경 전기차 보급 확대를 위해 내년 전기차 충전기를 7만기 보급하고 전기차 전환 지원금도 최대 100만원까지 지원한다. 첨단산업 경쟁력 강화를 위한 지원도 확대한다. 구체적으로 자동차·가전·로봇 등 수요산업과 연계한 AI 반도체(NPU)를 개발하고, 국가 1호 상생 파운드리를 구축해 국내 팹리스 규모를 10배로 확장한다. ‘꿈의 배터리’로 불리는 전고체 배터리를 포함한 차세대 배터리 기술 개발에 1800억원 규모의 연구개발(R&D) 예산을 지원한다. 2000억 달러(약 296조원) 규모로 조성되는 대미 투자 펀드는 한국 기업이 주도적으로 참여해 투자가 국내로 환류될 수 있는 구조로 설계할 방침이다. 김 장관은 이날 조직문화 개선 방안으로 ‘가짜 일 30% 줄이기’를 제시했다. 가짜 일이란 상사 눈치 보기, 보여 주기식 행사와 불필요한 보고서 작성 등을 의미한다. 김 장관의 설명을 들은 이 대통령은 “재미있는 아이템 같다”며 “다른 부처도 동시에 진행하도록 하라”고 주문했다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 업무보고에서 2030년 국가 온실가스 감축 목표 이행을 위해 재생에너지 100GW 보급, 에너지고속도로 구축 등을 과제로 제시했다.

도널드 트럼프 2기 행정부에서 가장 강력한 인물로 꼽히는 수지 와일스(68) 비서실장이 인터뷰를 통해 트럼프 대통령과 참모들에 대해 적나라한 평가를 내렸다. 미국 월간지 베네티 페어는 16일(현지시간) 트럼프 대통령이 어떤 상황에서도 냉철함을 잃지 않는다는 뜻에서 ‘얼음 아가씨’란 별칭을 붙여준 와일스 실장과의 인터뷰를 공개했다. 그는 트럼프 대통령을 “알코올 중독자 같은같은 성격”, JD 밴스 부통령은 “음모론 신봉자”, 일론 머스크 테슬라 최고경영자는 약물 복용자 등으로 묘사해 논란을 낳자 기사가 악의적으로 왜곡됐다며 반발했다. 베네티 페어는 와일스 실장을 트럼프 대통령의 변덕에 따라 이뤄지는 정부의 결정에 영향력을 끼칠 수 있는 유일한 ‘복심’이라고 평가했다. 와일스 실장은 트럼프 대통령과 2015년 처음 만나 오랜 기간 신뢰를 쌓은 관계로 2024년 대선 캠페인을 설계하고 진두지휘했다. 올 1월 대통령 임명식 전부터 11차례에 걸친 인터뷰를 통해 와일스 실장은 전설적 풋볼 선수였던 팻 서머올 아래서 자랐기 때문에 트럼프 대통령처럼 다루기 힘든 남성에는 일가견이 있다고 털어놓았다. 그는 알코올 중독자였던 아버지 서머올처럼 트럼프 대통령이 “할 수 없는 것은 없다는 생각으로 일한다”고 설명했다. 트럼프 대통령은 술을 마시지 않는 것으로 유명하지만 성격은 알코올 중독자와 똑같다고 표현했다. 와일스 실장은 머스크가 천재라는 것은 인정하면서도 “항우울제인 케타민 복용자로 때때로 백악관 행정동 건물에서 침낭을 펴고 잤다”고 밝혔다. 이어 머스크가 해외 원조기구인 국제개발처(USAID)를 사실상 폐쇄하자 경악했다면서 “반대 의견을 제시했으나, 머스크가 밀어붙였다”고 지적했다. 밴스 부통령은 10년 동안 음모론자였다는 와일스 실장의 비난에 “사실인 음모론만 믿는다”고 반박했다. 트럼프 대통령은 알코올 중독자 같다는 표현에 대해 “전혀 기분나쁘지 않다”며 “소유욕이 강한 성격이기 때문에 술을 마신다면 중독될 가능성이 높다고 여러 번 말한 적이 있다”면서 와일스 실장이 훌륭하다고 칭찬했다.

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.