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

오경미 전 광주시교육청 교육국장은 29일 “정직과 인성이 실력이 되는 광주교육의 새 시대를 열겠다”며 교육감 선거 출마를 선언했다. 오 전 국장은 29일 광주시교육청에서 기자회견을 열고 “무너진 광주교육의 신뢰를 바로 세우고, 우리 아이들의 미래를 정직한 실력 위에 다시 올려놓겠다”며 교육감 선거 출마를 밝혔다. 그는 “연일 이어지는 인사 비리 의혹과 수사 소식, 측근 인사가 회자되는 현실은 교육 현장에 깊은 좌절을 안기고 있다”며 “이제는 분명한 변화가 필요하다”고 강조했다. 오 전 국장은 독립성을 강화한 청렴 옴부즈맨과 감사위원회를 구축해 인사·행정·예산 전 과정을 엄격히 감시받고 모든 교육행정을 공개·공유·공감 원칙으로 추진하겠다고 강조했다. 미래 교육 비전으로는 사람 중심의 AI 교육 전환을 내걸었다. 오 전 국장은 “AI 미래 교육의 핵심은 기기와 기술이 아니라 사람과 인성”이라며, 모든 학생이 악기 하나, 운동 하나쯤은 자연스럽게 즐길 수 있도록 독서·토론·예체능 교육 지원을 대폭 강화하겠다고 밝혔다. 고교 교육 체제 개편도 주요 공약으로 제시했다. AI·에너지·첨단과학을 축으로 한 고교 교육 구조를 재설계해 과학고, 특성화고, 국제계열 고등학교로 확장하고, 광주형 이공계 ‘슈퍼 인재’를 조기에 발굴해 집중 육성하겠다는 구상이다. 교사 정책과 관련해서는 “교사가 수업과 생활지도에 전념할 수 있도록 과도한 행정·수업 부담을 조정하겠다”며 교육의 질을 현장에서부터 끌어올리겠다고 강조했다. 아울러 “5·18로 대표되는 광주의 정신을 세계가 배우러 오는 교육 브랜드로 키우겠다”며 광주교육의 정체성과 국제화를 동시에 추진하겠다는 의지도 밝혔다. 오 전 국장은 대촌중·두암중 교장을 비롯해 광주시교육청 장학관, 창의융합교육원장, 교육국장 등을 역임한 교육행정 전문가다. 현재는 전남대 총동창회 상임부회장과 광주교육발전포럼 대표로 활동하고 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.

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.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

미중 경쟁을 설명할 때 흔히 ‘신냉전’이라는 말이 등장한다. 하지만 요즘의 싸움은 냉전과도 무역 전쟁과도 닮지 않았다. 총성이 울리지 않는 대신 데이터가 흐르고, 전차 대신 반도체와 알고리즘이 전장을 채운다. 미국의 최근 국가전략 문서를 읽다 보면 전장의 중심에 인공지능(AI)과 첨단 제조, 그 연장선에 로봇이 놓여 있음을 확인할 수 있다. 흥미로운 점은 미국이 이 싸움을 “지금 당장 이겨야 할 전쟁”으로 규정하지 않는다는 사실이다. 전략 문서 속 언어는 강경하지만, 정책의 실제 작동 방식은 놀랄 만큼 계산적이다. 최근 반도체 추가 관세는 유보됐고, 고성능 AI 반도체인 H200의 미국 수출도 허용됐다. 겉으로 보면 모순이다. 그러나 이 모순은 오히려 미국 전략의 핵심을 드러낸다. 싸우지 않기 위해 관리하고, 관리하는 동안 판을 다시 짜겠다는 계산이다. 미중 AI 전쟁은 단순히 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐의 싸움이 아니다. 진짜 경쟁은 AI를 산업과 군사, 국가 시스템 전체에 얼마나 깊숙이 녹여 낼 수 있는가에 있다. 중국은 이미 이 방향으로 움직이고 있다. 공장, 도시, 군부대에 AI를 빠르게 이식하며 규모의 힘으로 밀어붙인다. 미국은 다른 길을 택한다. 핵심 기술의 고지 즉 반도체 설계, 알고리즘, 클라우드 인프라를 틀어쥐고, 응용과 확산의 속도를 조절한다. H200 수출 허용은 바로 이 지점에서 이해해야 한다. 미국은 중국의 AI 개발을 완전히 차단할 수 없다는 것을 안다. 대신 ‘최신을 막고, 한 박자 늦은 접근만 허용’하는 방식으로 경쟁을 관리한다. 그사이 미국은 자국 내 AI 인프라를 폭발적으로 확장시킨다는 구상이다. 데이터센터, 전력망, 첨단 칩 생산라인이 동시에 움직인다. 대중 관리 체제를 띄우면서 결정적 격차를 쌓겠다는 전략이다. AI 전쟁이 머리의 싸움이라면, 로봇은 손과 발의 싸움이다. 트럼프 시대 미국 국가전략이 로봇을 주목하는 이유도 여기에 있다. AI가 아무리 발전해도 그것이 현실 세계를 바꾸려면 결국 물리적 실행 수단이 필요하다. 그 역할을 하는 것이 로봇이다. 실제로 트럼프 행정부는 로봇 산업을 차세대 전략 제조업으로 규정하고 내년 초에 행정명령을 통해 연방 차원의 지원 체계를 가동하는 방안을 준비하고 있다. 상무부와 백악관을 중심으로 산업계와의 협의가 이어지고 있다. 로봇·자동화 기술을 제조업 재건과 공급망 복원, 국방 산업까지 포괄하는 핵심 축으로 끌어올리겠다는 구상이다. 이는 연방 조달, 세제, 규제 완화, 안보 명분을 결합한 ‘국가 전략 산업’ 편입을 염두에 둔 움직임이다. 미국이 노리는 것은 사람이 거의 보이지 않는 공장, 즉 로봇과 AI가 결합된 완전 자동화 제조다. 반도체, 센서, 소프트웨어, 전력, 국방 기술이 하나의 생태계로 묶인다. 이 전략은 중국의 제조업 굴기를 정면으로 겨냥한다. 로봇과 AI가 결합된 초정밀 제조로 넘어갈수록 기술 축적과 시스템 통합 능력이 결정적 변수가 된다. 미중의 기싸움이 계산된 관리 국면으로 접어든 것과 달리 동북아는 충돌의 에너지가 축적되는 시기에 들어섰다. 최근 핵추진 잠수함을 둘러싼 한중일의 신경전은 이 변화를 가장 선명하게 보여 준다. 일본은 대만 유사시를 거론하며 핵잠 도입 가능성을 공개적으로 언급했고, 중국은 이를 자국의 핵심 이익에 대한 도전으로 간주해 외교·군사적 압박 수위를 높였다. 미국의 최근 국가전략은 중국을 ‘가장 중대한 장기적 도전자’로 규정하면서도 단기적 충돌은 관리해야 할 비용으로 분류한다. ‘전면전을 피하되 경쟁은 멈추지 않는다’는 이 전략은 대신 동맹국들의 억지력을 확대하고, 그 억지력이 만들어 내는 긴장을 미국이 관리하겠다는 의미도 있다. 미 국가전략 문서가 반복해서 강조하는 것은 동맹의 역할 확대와 분담이다. 이는 동북아의 긴장을 방치하겠다는 뜻이 아니라 직접 개입의 비용을 동맹 억지력으로 대체하겠다는 계산에 가깝다. 그사이 미국은 AI, 반도체, 첨단 제조 같은 진짜 경쟁 전선에 집중할 시간을 확보한다. 미중 관계에서는 관세 유보와 제한적 기술 허용이 등장하는 반면 동북아에서는 군사적 갈등과 대립이 격화되는 이유다. 오일만 논설위원

‘사이언스’가 주목한 녹색 기술 中 급성장에 美·유럽도 투자 급증태양광·풍력 등 전력원, 석탄 추월‘네이처’가 기대한 혁신적 연구는AI 과학자·지구와 화성 위성 탐사 거대 해저 시추 작업 등 7개 선정 다사다난했던 2025년 을사년이 서서히 저물고, 2026년 병오년이 다가오고 있다. 사회적으로도 많은 일이 있었지만, 과학계에서도 주목할 연구들이 쏟아진 해이기도 했다. 세계적 과학 저널 양대 산맥 ‘사이언스’와 ‘네이처’가 각각 ‘2025년 올해의 과학적 혁신’과 ‘2026년 주목해야 할 과학 이벤트’를 선정해 한 해를 정리하고, 내년을 예측했다. ‘사이언스’가 ‘2025 올해의 혁신’으로 뽑은 것은 ‘재생 에너지의 도약’이다. 특히 사이언스는 현재 중국의 재생 에너지 기술에 대해 ‘놀랍다’고 표현했다. 산업 혁명 이후 인류는 석탄과 석유, 천연가스 같은 화석 연료를 과다하게 사용하면서 지구 온난화라는 재앙을 가져왔다. 그러나 최근 태양광이나 풍력 같은 재생 에너지를 이용한 발전량이 점차 증가해, 올해 상반기 전 세계의 신규 전력 수요를 모두 충당할 수 있을 정도가 됐고 전 세계 전력 생산원으로 석탄을 추월했다. 중국은 수년간 보조금 제도를 통해 재생 에너지 분야를 집중 육성했다. 그 결과 전세계 태양전지의 80%, 풍력 터빈의 70%, 리튬 전지의 70%를 차지하고 있다. 중국의 재생 에너지 기술 급성장은 녹색 기술 수출로 이어져 전 세계를 바꾸고 있는 상황이다. 이런 변화는 중국에서 온실가스 배출량 증가가 사실상 멈췄다는 사실에서 잘 드러난다. 한국을 비롯한 이웃 나라에 유입되는 미세먼지도 눈에 띄게 줄었다. 한편 중국의 녹색 기술 약진에 위협을 느낀 미국과 유럽도 재생 에너지 확장에 나서면서, 전세계적으로 청정에너지에 대한 총투자액은 화석 연료 투자를 뛰어넘고 있다. 올해 혁신적 연구 후보로 이름을 올린 것은 ▲인공지능이 설계한 단백질 ▲알츠하이머의 숨겨진 유전적 스위치 ▲인류가 불을 다루기 시작한 기원 발견 ▲초기 우주 수수께끼를 푸는 제임스 웹 우주망원경(JWST) ▲해양 플라스틱 오염 해결책 ▲비만 치료제의 확장 등이다. ‘네이처’는 ‘2026 다가올 한 해 주목해야 할 과학’으로는 인공지능(AI) 분야 과학자의 부상, 지구와 화성 위성 탐사 임무, 거대 해저 시추 작업 등 과학적 지식의 지평을 넓힐 연구 7개를 선정했다. 과학자들도 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능을 많이 사용하고 있는데. 내년에는 여러 대규모 언어 모델(LLM)을 통합해 복잡하고 다단계적 프로세스를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 과학 연구에 더 많이 사용될 것으로 전망된다. 그 중 일부는 인간의 감독과 통제를 받지 않고 작동할 것으로 예상된다. AI에 의한 최초의 중대한 과학적 진보가 나타날 수도 있을 것이라고 과학자들은 예측했다. 올해 가장 놀라운 연구로 선정되기도 했던 유전자 가위를 이용한 유전병 치료가 내년에는 더욱 확장되고 발전된 방향으로 나타날 것으로 예상됐다. 희귀 대사질환을 앓던 아기 KJ 멀둔은 특정 질병 유발 돌연변이를 교정하도록 맞춤 설계된 크리스퍼 유전자 가위 치료를 받았다. 멀둔을 치료했던 미국 필라델피아 아동병원 연구팀은 미국 식품의약국(FDA)에 더 많은 희귀 대사 질환을 앓는 아동들을 유전자 편집 치료할 수 있도록 임상 시험 승인을 요청할 계획으로 알려졌다. 치료 대상 아동들이 앓고 있는 질환은 멀둔 치료에 사용했던 것과 같은 유형의 유전자 편집으로 해결할 수 있는 7개 유전자 변이로 발생하는 것들이다. 내년에는 우주가 바쁜 한 해가 될 전망이다. 미국항공우주국(NASA)의 ‘아르테미스 2호’는 오리온 다목적 우주선에 우주비행사 4명을 태우고 달 궤도로 보내는 프로젝트다. 이르면 2026년 2월에 발사될 아르테미스 2호는 1970년대 이후 첫 유인 달 탐사 임무로 10일 동안 달 궤도를 돌면서 이후 달 착륙 임무를 준비하는 데 도움을 줄 예정이다. 중국도 내년 8월 달 탐사선 ‘창어 7호’를 암석과 크레이터가 흩어져 있어 착륙이 매우 까다로운 것으로 알려진 달의 남극 지역에 착륙하는 것을 목표로 발사한다. 착륙에 성공하면 달 남극 지역을 집중 탐사해 물과 얼음의 존재를 찾고 지속 가능한 달 기지 건설을 위한 기술을 시험할 예정이다. 과학자들은 달을 넘어 화성으로도 시선을 돌리고 있다. 일본은 화성의 위성인 포보스와 데이모스를 탐사하는 화성 위성 탐사 임무 MMX를 시작할 계획이다. 포보스 표면 표본을 채취해 2031년 지구로 귀환하는 프로젝트다. 유럽우주국(ESA)은 내년 12월 행성 사냥꾼이라는 별명을 가진 외계 행성 탐사선 ‘플라토’를 발사한다. 플라토는 카메라 26개를 장착한 탐사선으로 20만 개 이상의 태양과 비슷한 항성(별)을 탐색해 액체 상태의 물이 형성될 수 있는 온도를 가진 지구 쌍둥이 행성을 식별할 계획이다. 그런가 하면 중국의 해양 시추선 ‘멍샹’이 첫 탐사에 나선다. 멍샹은 해저 지각을 뚫고 최대 11㎞ 깊이까지 시추해 지구 맨틀 시료를 채취할 예정이다. 성공한다면 해저 지각 형성과 판 구조 운동의 원인을 규명하는 데 결정적 단서를 확보할 수 있다. 또 인도의 첫 태양 탐사선 아디티야-L1이 11년 주기의 활동 정점인 태양 극대기 동안 태양 관측에 나서고, ‘신의 입자’ 힉스 입자를 발견한 스위스 제네바에 있는 유럽 입자물리연구소(CERN)의 거대 강입자 가속기(LHC)가 내년 대규모 업그레이드를 하고 2030년부터 재가동할 예정이다. 한편 네이처는 과학 외부 환경도 내년 과학계를 규정할 중요한 변수로 지목했다. 특히 미국 도널드 트럼프 행정부가 강행하는 과학 예산 대규모 삭감과 과학자 해고, 공중보건·기후 정책 변화, 이민 규제 강화 등이 과학 연구 전반을 위축시킬 가능성이 높다고 전망했다.

인공지능(AI)이 고용 시장을 뒤흔들고 있다는 불안이 커지는 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오히려 “앞으로 10년이 역사상 가장 흥미로운 커리어의 출발점이 될 것”이라고 내다봤다. 그의 시선은 지구를 넘어 우주로 향한다. 23일(현지시간) 미국 경제 매체 포천에 따르면, 올트먼 CEO는 최근 영상 인터뷰에서 2035년 무렵의 대학 졸업생들이 우주 탐사 임무에 참여하는 완전히 새로운 고연봉 직업을 가질 수 있다고 전망했다. AI가 일부 직업을 대체하겠지만, 동시에 지금까지 존재하지 않았던 새로운 일자리를 만들어낼 것이라는 주장이다. 그는 “미래의 젊은 세대는 우리가 했던 초기 커리어를 오히려 지루하게 느낄 수 있다”고도 밝혔다. 실제로 항공우주, 로봇공학, AI 관련 일부 분야는 빠르게 성장하고 있다. 기술 발전이 개인의 역량을 확장하고 소수 인력으로도 기업을 키울 수 있는 환경이 조성되고 있다는 평가도 나온다. 올트먼 CEO의 발언은 ‘일의 종말’이 아니라 ‘일의 재편’에 가깝다는 해석도 뒤따른다. 하지만 기사에 대한 여론의 반응은 사뭇 다르다. 해당 기사가 야후뉴스에 실리자 댓글이 500개를 넘겼고 상당수는 냉소적 시각을 드러냈다. 독자들은 과거에도 달 기지, 화성 식민지, 완전자율주행 등 장밋빛 미래 예측이 반복됐지만 현실이 되지 않았다는 점을 지적했다. “10년 뒤 우주 일자리”라는 전망이 학자금 대출, 주거 비용, 생활비 부담에 시달리는 현재의 청년 현실과 괴리돼 있다는 반응도 이어졌다. AI에 대한 시선 역시 차갑다. “AI는 사람을 돕기보다 사람을 대체하도록 설계됐다”, “사라지는 일자리는 많은데, 그 ‘새 일자리’는 어디 있느냐”는 질문이 반복된다. 우주 탐사 같은 고급 일자리는 극소수에게만 열릴 뿐, 다수의 청년에게 돌아올 현실은 저임금 노동이나 실업이라는 우려도 적지 않다. 결국 이 논쟁의 핵심은 기술 그 자체가 아니다. “AI가 무엇을 할 수 있느냐”보다 “그 변화의 비용을 누가 감당하느냐”에 대한 질문에 가깝다. 올트먼 CEO의 말처럼 AI가 새로운 기회를 열 가능성은 분명 존재한다. 다만 기사에 쏟아진 반응을 보면 상당수는 그 기회가 누구에게 어느 정도로 돌아갈지에 대해 확신하지 못하고 있다.

보안 합성데이터 및 AI 프라이버시 전문 기업 큐빅(CUBIG)이 공공기관의 개인정보 영향평가 수행 안내서 개정(2025.10)과 개인정보 유출 사고 급증에 맞춰 공공ㆍ금융기관이 합성데이터를 활용해 영향평가와 AI 도입을 동시에 추진할 수 있는 인프라 솔루션 DTS(Data Transform System) 기반 대응 전략을 공개했다. 개인정보보호위원회에 따르면 2025년 1월부터 9월까지 접수된 개인정보 유출 신고 건수는 311건으로 이미 전년도 전체 건수를 넘어섰다. 통신사ㆍ카드사 등에서 수천만 건 규모의 대형 사고가 이어지며 정보주체의 불안이 커지고 있다. 이러한 상황에서 개인정보보호위원회와 한국인터넷진흥원은 공공기관의 개인정보 영향평가 수행 안내서(2025.10 개정)를 공개했다. 이번 개정의 핵심은 인공지능(AI) 평가 분야 및 항목 신설로, AI 시스템 학습ㆍ개발 단계와 운영ㆍ관리 단계에서 발생할 수 있는 개인정보 침해 요인을 분석하고 위험도를 산정하는 기준이 구체화됐다. 안내서는 대규모ㆍ민감 정보 처리 사업에서 사전에 영향평가를 실시하고, 기술적 보호 조치와 대체 수단을 마련할 것을 강조한다. 한편 개인정보보호위원회는 별도의 합성데이터 생성ㆍ활용 안내서를 통해 실제 데이터를 직접 사용하지 않고도 통계적 특성과 구조를 재현하는 합성데이터가 개인정보 유출 위험을 최소화하면서 데이터 분석ㆍ인공지능 학습ㆍ정책 연구를 가능하게 하는 수단임을 제시하고 있다. 큐빅의 DTS는 이러한 정책 흐름에 맞춰 설계됐다. DTS는 공공ㆍ금융기관이 영향평가 과정에서 식별된 고위험 처리 영역을 합성데이터로 대체해 위험도를 구조적으로 낮출 수 있도록 지원한다. 원본 데이터는 기관 내부망에 그대로 두고 통계적 패턴만 학습해 새로운 데이터를 생성하는 원본 비접근(Non-Access) 구조와 차등 정보보호(Differential Privacy) 기술을 결합해 데이터 3법ㆍ개인정보보호법ㆍGDPR 수준의 규제를 충족하면서도 분석ㆍAI 활용이 가능한 AI-Ready 데이터셋을 제공한다. DTS는 표, 텍스트, 이미지, 시계열 등 다양한 형식의 데이터를 합성하고, 합성 후에는 통계적 유사도ㆍ머신러닝 성능ㆍ재식별 위험도를 함께 측정하는 합성데이터 검증 리포트(SynData Report)를 자동으로 생성한다. 이를 통해 기관은 영향평가 보고서에서 요구하는 안전성 및 유용성 검증 근거를 수치와 지표로 제시할 수 있다. 배호 큐빅 대표는 “최근 대형 개인정보 유출 사고가 반복되면서 영향평가만으로는 위험을 서류상으로 관리하는 데 그친다는 우려가 커지고 있다”며 “DTS는 민감한 원본을 직접 쓰지 않고도 정책ㆍ연구ㆍAI 학습에 활용할 수 있는 AI-Ready 합성데이터를 만들고 검증 결과를 영향평가에 바로 첨부할 수 있게 해 공공기관이 규제 준수와 디지털 전환을 동시에 달성하도록 돕는 인프라”라고 밝혔다. 큐빅은 앞으로 공공기관의 개인정보 영향평가 컨설팅, 공공데이터포털 AI-Ready 데이터셋 구축, 부처ㆍ지자체 간 합성데이터 결합 분석 시범 사업 등을 확대해 영향평가 제도와 연계된 합성데이터 활용 모델을 단계적으로 선보일 계획이다.

인공지능(AI)이 고용 시장을 뒤흔들고 있다는 불안이 커지는 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오히려 “앞으로 10년이 역사상 가장 흥미로운 커리어의 출발점이 될 것”이라고 내다봤다. 그의 시선은 지구를 넘어 우주로 향한다. 23일(현지시간) 미국 경제 매체 포천에 따르면, 올트먼 CEO는 최근 영상 인터뷰에서 2035년 무렵의 대학 졸업생들이 우주 탐사 임무에 참여하는 완전히 새로운 고연봉 직업을 가질 수 있다고 전망했다. AI가 일부 직업을 대체하겠지만, 동시에 지금까지 존재하지 않았던 새로운 일자리를 만들어낼 것이라는 주장이다. 그는 “미래의 젊은 세대는 우리가 했던 초기 커리어를 오히려 지루하게 느낄 수 있다”고도 밝혔다. 실제로 항공우주, 로봇공학, AI 관련 일부 분야는 빠르게 성장하고 있다. 기술 발전이 개인의 역량을 확장하고 소수 인력으로도 기업을 키울 수 있는 환경이 조성되고 있다는 평가도 나온다. 올트먼 CEO의 발언은 ‘일의 종말’이 아니라 ‘일의 재편’에 가깝다는 해석도 뒤따른다. 하지만 기사에 대한 여론의 반응은 사뭇 다르다. 해당 기사가 야후뉴스에 실리자 댓글이 500개를 넘겼고 상당수는 냉소적 시각을 드러냈다. 독자들은 과거에도 달 기지, 화성 식민지, 완전자율주행 등 장밋빛 미래 예측이 반복됐지만 현실이 되지 않았다는 점을 지적했다. “10년 뒤 우주 일자리”라는 전망이 학자금 대출, 주거 비용, 생활비 부담에 시달리는 현재의 청년 현실과 괴리돼 있다는 반응도 이어졌다. AI에 대한 시선 역시 차갑다. “AI는 사람을 돕기보다 사람을 대체하도록 설계됐다”, “사라지는 일자리는 많은데, 그 ‘새 일자리’는 어디 있느냐”는 질문이 반복된다. 우주 탐사 같은 고급 일자리는 극소수에게만 열릴 뿐, 다수의 청년에게 돌아올 현실은 저임금 노동이나 실업이라는 우려도 적지 않다. 결국 이 논쟁의 핵심은 기술 그 자체가 아니다. “AI가 무엇을 할 수 있느냐”보다 “그 변화의 비용을 누가 감당하느냐”에 대한 질문에 가깝다. 올트먼 CEO의 말처럼 AI가 새로운 기회를 열 가능성은 분명 존재한다. 다만 기사에 쏟아진 반응을 보면 상당수는 그 기회가 누구에게 어느 정도로 돌아갈지에 대해 확신하지 못하고 있다.

서울~연천 고속도로가 핵심 과제개통한 전철 1호선 배차 간격 단축경원선 백마고지역 운행도 재추진2년간 월 15만원 농어촌 기본소득 연천 빅스 바이오 기업 50곳 유치전곡리 세계 구석기 엑스포도 준비최북단 접경 지역인 경기도 연천군이 농어촌 기본소득 전 지역 시행을 앞두고 인구가 늘자, 2026년 새해를 교통 인프라 확충과 복지 강화, 신산업 육성, 체류형 관광 전환의 원년으로 삼고 대규모 재정 투입에 나섰다. 연천군은 2026년도 본예산을 전년보다 18% 늘린 7377억원으로 편성하고, 민생과 성장 분야에 재정을 집중하겠다는 군정 방향을 제시했다. ●교통 확충…고속도로 국정과제 채택 연천군은 2026년 군정의 핵심 과제로 ‘사통팔달 교통도시 구축’을 제시했다. 수도권 전철 1호선 개통에 이어 광역 교통망 확충을 통해 인구 유입과 산업 기반을 동시에 강화하겠다는 구상이다. 서울~연천 고속도로 건설사업은 이재명 정부 국정과제로 채택됐다. 연천군은 이 대통령 취임 이후 중앙부처와 국회를 상대로 필요성을 지속해 설명했고, 양주·동두천 등 인접 자치단체와 공동 대응해왔다. 예비타당성 조사 면제와 재원 확보, 조기 착공이 남은 과제로 꼽힌다. 철도 분야에서는 경원선 연천역~백마고지역 구간 열차 운행 재개가 추진된다. 연천군은 한국철도공사와 협약을 체결하고 내년 상반기 운행을 목표로 시설 개량 공사에 착수했다. 수도권 전철 1호선 배차 간격 단축도 주요 과제로 제시됐다. 경원선 구간은 국가 연구·개발(R＆D) 수소 전기동차 실증사업 대상지로 선정되기도 했다. 2028년 운행을 목표로 수소 전기동차 제작과 충전소 구축이 추진된다. 수소충전소는 연천군에 설치하기로 결정됐다. ●농어촌 기본소득 확대… 복지 강화 연천군은 새해를 ‘평생복지 도시’ 구현의 전환점으로 설정했다. 출생부터 노후까지 생애주기별 복지 체계를 강화하고, 취약계층 안전망을 촘촘히 구축하겠다는 계획이다. 연천군은 농림축산식품부가 주관한 농어촌 기본소득 시범사업 대상지로 지난 10월 최종 선정됐다. 2026년부터 2년간 모든 군민에게 매월 15만원씩 지역화폐가 지급된다. 연천 전 지역 확대 발표 후 전곡읍 지역 등의 인구가 약 1000명 늘었다. 종합장사시설은 공동형에서 단독형으로 전환된다. 사업 규모는 축소됐지만 행정 절차 간소화로 사업 시기는 2027년으로 앞당겨졌다. 연천군은 원정 화장 문제 해소와 주민 불편 최소화를 목표로 했다. 최근 일부 지역에서 공동 참여 의사를 밝혀오기도 했다. 교육 분야에서는 연천군이 교육부 주관 평생학습 도시 평가에서 2회 연속 우수도시로 선정됐다. 군 단위 지자체 가운데 최초 사례다. 경기소방학교 북부 캠퍼스는 2029년 개교를 목표로 추진 중이고, 학교·돌봄·문화 기능을 결합한 에듀 헬스케어센터도 신축된다. ●그린바이오·평화경제특구로 차별화 연천군은 또 인공지능(AI) 기술과 농업 생명 자원을 결합한 그린바이오 산업을 미래 성장동력으로 설정했다. 연천 빅스(BIX·은통일반산업단지)를 중심으로 바이오소재 기업 50곳 이상 유치와 1000개 이상의 일자리 창출을 목표로 한다. 그린바이오 산업화 지원센터는 2026년 상반기 착공, 2027년 개관을 목표로 추진 중이다. 연천군은 평화경제특구 지정에도 행정력을 집중한다. 비무장지대(DMZ) 인접 지역이라는 지리적 특성과 관광·산업 자원을 결합한 새로운 성장 모델을 제시했다. 경기북부 농업 R＆D센터 유치도 추진 중이다. 첨단 작물 개발과 정밀농업 실증을 통해 연천 그린바이오 클러스터와 연계하는 구상이 제시됐다. 농업 분야에서는 외국인 계절근로자 확대, 스마트팜 지원, 연천 쌀 브랜드 통합, 로컬푸드 직매장 활성화 등을 한다. ●엑스포·생태정원… 체류형 관광도시로 연천군은 문화·관광 정책의 방향을 ‘머무는 관광’으로 설정했다. 재인폭포, 한탄강 주상절리길, 베개용암 출렁다리, 임진강 자연센터, 은대리 문화벽돌공장 등 기존 자원을 연계해 관광 체류 시간을 늘리는 전략이다. 2029년 세계 구석기 엑스포는 전곡리 유적을 중심으로 연천 전역에서 개최하는 국제 행사로 준비 중이다. 경기도와 공동 개최가 결정되면서 행정·재정 지원에 여유가 생길 전망이다. 세계생태평화정원 조성도 본격화한다. 2026년부터 단계별 조성을 거쳐 2030년 국가정원 지정을 목표로 추진한다. 서울시가 시행하는 임진강 반려동물 테마파크는 2027년 개관을 목표로 추진 중이고, 아미천댐은 홍수 예방과 관광 기능을 겸한 다목적댐으로 건설한다. 연천군은 2026년 군정 계획을 통해 교통·복지·산업·관광을 동시에 끌어올리는 전략을 내세웠다. 접경 지역이라는 구조적 한계를 극복할 수 있을지, 대규모 계획들이 실제 성과로 이어질지 관심이 쏠리고 있다.

서울 관악구가 9명의 ‘인공지능(AI) 챔피언’을 배출했다고 23일 밝혔다. AI 챔피언 인증 과정은 행정안전부가 공공부문 재직자 대상으로 AI 전문가를 양성하기 위해 추진하는 공공AI 역량 강화 정책의 일환이다. 공공 분야에 AI 기술을 적용하기 위한 심화 교육과 프로젝트 실습, 평가 과정을 통과한 사람에게 자격이 부여된다. 올해 도입됐으며 서울의 자치구 가운데 관악구가 유일하게 AI 챔피언 인증자를 보유하게 됐다. 관악구는 AI를 활용한 기획과 프로젝트 설계 역량을 요구하는 심화·고급단계인 ‘블루 과정’ 1명, 실무자 등급인 ‘그린 과정’ 8명 등 총 9명이 최종 인증을 받았다. 블루 과정 인증을 받은 김준환 AI데이터팀장은 “전 직원과 함께 AI 역량을 일상 업무에 활용해 공공 서비스의 품질을 올리겠다”고 전했다. 관악구는 인증을 획득한 AI 챔피언을 중심으로 정책 아이디어를 적극적으로 발굴할 계획이다. 박준희 구청장은 “9명의 AI 챔피언과 함께 직원들의 AI 활용 역량을 높이고, 디지털 기반의 행정혁신으로 주민 삶의 질을 개선해 나가겠다”고 말했다.

서울시는 겨울방학을 맞아 교육 복지 프로그램 ‘서울런(Seoul Learn)’을 통해 다채로운 학습·체험 프로그램을 제공한다고 23일 밝혔다. 시는 취약계층 청소년 등을 대상으로 ▲인공지능(AI) 진로·진학 코치 ▲대학 연계 진로캠퍼스 ▲교과 기초 학습 등을 지원한다. 먼저 진로 설정에 어려움을 겪는 청소년 개개인에게 맞춤형 진로 설계를 지원하는 ‘서울런 진로·진학 AI 코치’를 시범 운영한다. 참여 학생은 AI 기반 진로·학습 심리검사와 학생부 데이터를 토대로 전공·진로 탐색과 진학 준비 정보를 제공받고, AI 모의 면접을 볼 수 있다. AI 코칭으로 설계한 진로나 관심 직업을 대학 현장에서 체험할 수 있는 ‘서울런 대학 연계 진로캠퍼스’도 마련한다. 로봇·반도체 등 첨단 공학 분야부터 K뷰티·K팝 분야까지 전공 심화 체험 과정을 운영해 학생들이 교수진의 지도를 받으며 적성을 확인할 수 있도록 했다. 겨울방학 중 학습 공백을 줄이기 위해 영어동행캠프와 교과별 온라인 특강도 제공한다. 예비 중·고등학생과 입시 준비생을 위한 강좌를 중심으로 콘텐츠를 강화해 새 학년과 2027학년도 수능 대비 학습을 지원할 계획이다. 정진우 서울시 평생교육국장은 “서울런이 교과 학습부터 진로 탐색, 대학 연계 체험까지 방학 동안 필요한 지원을 촘촘히 제공해 청소년들이 자신만의 속도로 한 단계 성장할 수 있도록 뒷받침하겠다”고 말했다.

강기정 시장이 올해 군공항 이전 등 광주의 해묵은 난제들을 해결한 여세를 몰아 2026년을 ‘부강한 광주’ 원년으로 삼겠다는 비전을 제시했다. 강 시장은 23일 시청 중회의실에서 송신년 기자회견을 열고, 올해 시정 성과와 내년도 시정 방향을 설명했다. 강 시장은 “인공지능(AI)-미래차-반도체를 삼각 축으로 미래산업을 키우고, 그 성과를 산업 전반으로 확산시켜 이재명 정부와 함께 ‘부강한 광주’의 새 지평을 열겠다”고 밝혔다. 그는 올 한 해 동안 광주에서의 펼쳐졌던 결정적인 순간들을 사진과 함께 소개하며 민주주의 수호, 해묵은 지역현안 해결, 도시 변화, 미래 비전에 이르기까지 시정 전반의 메시지를 압축적으로 설명했다. 강 시장은 “광주는 위기의 순간마다 민주주의를 지켜온 도시”라며 계엄 당일부터 탄핵정국을 거쳐 전국 최고 투표율로 새로운 국민주권정부 탄생을 이끈 ‘다른 도시와 달랐던 광주의 한 해’를 돌아봤다. 지난 17일 광주에서 열린 ‘군공항 이전 6자 협의체’를 통해 18년 묵은 난제였던 광주 군공항 이전 문제의 매듭을 푼 강 시장은 ‘통합공항미래도시본부’를 신설하는 등 조직을 정비, 민·군 통합공항 이전을 속도감 있게 추진하겠다고 밝혔다. 또 248만평의 종전부지와 11만평 규모의 마륵동 탄약고 부지를 개발해 광주의 미래 100년을 설계하겠다는 복안도 제시했다. 강 시장은 특히 올해 ‘더현대 광주’ 착공식이 열린데 이어 ‘어등산 스타필드’도 인허가 관련 행정절차에 속도를 내는 등 ‘복합쇼핑몰 조성 사업’이 본격화하고 있다고 설명하고, 지역 상권과 동반 성장을 적극 지원하겠다는 방침을 밝혔다. 강 시장은 ‘인공지능과 미래차, 반도체’ 삼각축을 중심으로 미래산업을 육성하고, 그 성과가 기존 주력산업 전반으로 확산되는 선순환 구조를 만들겠다는 구상을 제시했다. 이를 위해 내년부터 ▲1조원 규모의 ‘국가NPU전용 컴퓨팅센터’ 설립 ▲6000억원 AX실증밸리 사업 ▲2조5000억원 규모의 ‘AI모빌리티신도시 조성사업’을 본격 추진한다고 설명했다. 이와 함께 ▲국비 617억원을 투입해 ‘자율주행차 200대’가 도심 곳곳을 누비는 자율주행 실증사업 ▲‘대한민국 반도체 첨단 패키징 기지’ 조성도 병행해 광주를 ‘규제프리 실증도시’로 도약시키겠다는 계획도 내놓았다. 강 시장은 “민주주의를 지키고, 해묵은 난제를 해결해 온 광주가 이제는 부강한 광주가 되도록 시정을 흔들림 없이 추진하겠다”고 말했다.

서울 서초구는 우면·양재 지역 문화·복지 거점이 될 우면열린문화센터가 개관했다고 23일 밝혔다. 전날 정식 개관한 우면열린문화센터는 지하 2층·지상 6층, 연면적 4513㎡ 규모로, 우면동 767번지 일대 서초보금자리주택지구에 조성된 문화·복지 복합시설이다. 2015년 기본계획 수립 이후 약 10년만에 문을 열었다. 곡선형 건축물의 개방형 구조와 자연녹지 공간 배치를 통해 인근 공원과 우면산 등의 자연경관과 조화를 이루는 자연친화적 디자인이 특징이다. 센터 내에는 ▲어린이 전용 실내 놀이시설인 ‘서리풀노리학교’ ▲방과후 초등 돌봄서비스를 제공하는 ‘초등키움센터’ ▲행정 서비스를 가까이에서 제공하는 ‘우면민원분소’ ▲주야간 돌봄이 필요한 어르신을 위한 ‘우면데이케어센터’ ▲서초구의 10번째 공공도서관이자 전국 최초 인공지능(AI) 기반 라이브러리 시스템을 갖춘 ‘우면도서관’ ▲주민 맞춤형 프로그램을 제공하는 ‘우면자치회관’ 등 총 6개 시설로 구성됐다. 2015년 기본조사 용역을 통해 주민 수요조사를 실시했으며, 2019년에는 주민대표와 구의원, 전문가 등이 참여한 주민추진위원회를 구성해 건축 규모와 용도, 설계, 공사 전 과정에 대한 의견을 지속적으로 반영한 결과다. 전성수 구청장은 “문화·복지 인프라가 부족했던 우면·양재 지역 주민들의 오랜 바람을 담은 공간이 만들어져 매우 기쁘게 생각한다”라며 “아이들부터 어르신까지 우면열린문화센터를 이용하는 모든 세대의 주민들께서 만족한다는 말씀이 쭉 이어질 수 있도록 앞으로도 성심성의를 다하겠다”고 말했다.

서울 관악구가 9명의 ‘인공지능(AI) 챔피언’을 배출했다고 23일 밝혔다. AI 챔피언 인증 과정은 행정안전부가 공공부문 재직자 대상으로 AI 전문가를 양성하기 위해 추진하는 공공AI 역량 강화 정책의 일환이다. 공공 분야에 AI 기술을 적용하기 위한 심화 교육과 프로젝트 실습, 평가 과정을 통과한 사람에게 자격이 부여된다. 올해 도입됐으며 서울의 자치구 가운데 관악구가 유일하게 AI 챔피언 인증자를 보유하게 됐다. 관악구는 AI를 활용한 기획과 프로젝트 설계 역량을 요구하는 심화·고급단계인 ‘블루 과정’ 1명, 실무자 등급인 ‘그린 과정’ 8명 등 총 9명이 최종 인증을 받았다. 블루 과정 인증을 받은 김준환 AI데이터팀장은 “전 직원과 함께 AI 역량을 일상 업무에 활용해 공공 서비스의 품질을 올리겠다”고 전했다. 관악구는 인증을 획득한 AI 챔피언을 중심으로 정책 아이디어를 적극적으로 발굴할 계획이다. 박준희 구청장은 “9명의 AI 챔피언과 함께 직원들의 AI 활용 역량을 높이고, 디지털 기반의 행정혁신으로 주민 삶의 질을 개선해 나가겠다”고 말했다.

에너지 절감과 환경 개선을 동시에 실현하는 차세대 나노촉매 솔루션 산업 현장에서 유해가스를 제거하기 위해선 고온의 열과 막대한 에너지가 필요하다는 것이 상식이었다. 그러나 퀀텀캣(QuantumCat Co., Ltd.)은 이 상식을 뒤집었다. 2019년 설립된 이 클린테크 스타트업은 기존 대비 현저히 낮은 온도에서 작동하는 고성능 나노구조 촉매 기술을 개발하며 배출가스 저감과 악취 제거, 실내 공기질 개선, 산업 안전 분야에서 새로운 표준을 제시하고 있다. KAIST 출신 연구진으로 구성된 R&D 팀은 45건 이상의 국내외 특허를 확보하고 있으며, 151억 원 규모의 시리즈 B 투자 유치를 통해 기술의 상업화 가능성을 입증했다. 특히 퀀텀캣은 중소벤처기업부가 주관하는 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트 참여 기업으로 선정되어 국가 차원의 전략적 지원을 받고 있다. 퀀텀캣의 핵심 경쟁력은 일산화탄소, 휘발성유기화합물, 악취물질, 반도체 온실가스 등을 기존 방식보다 훨씬 낮은 온도에서 효율적으로 산화 및 분해하는 나노구조 촉매 플랫폼이다. 에너지 사용량을 대폭 절감하면서도 높은 처리 효율을 유지할 수 있어 반도체 제조, 가전제품, 산업 안전 장비 등 에너지 비용과 환경 규제가 핵심 과제인 산업 분야에서 실질적인 대안으로 부상하고 있다. 촉매 온도를 낮춘다는 것은 단순히 에너지를 아끼는 것을 넘어 설비 수명 연장과 유지보수 비용 절감, 안전성 향상 등 복합적인 가치를 창출한다는 점에서 산업계의 주목을 받고 있다. 이러한 기술력을 바탕으로 퀀텀캣은 GoldCat, OC-Cat, FluoCat이라는 세 가지 핵심 제품군을 통해 각기 다른 산업 분야의 문제를 해결하고 있다. 각 제품은 특정 응용 분야에 최적화된 촉매 설계와 공정 기술을 결합해 개발되었으며 실제 산업 현장에서의 파일럿 테스트를 통해 성능과 그 신뢰성을 검증받고 있다. 먼저 GoldCat은 상온에서 작동하는 금 기반 일산화탄소 제거 촉매로 별도의 가열 장치 없이도 일산화탄소를 신속하게 산화시키는 것이 특징이다. 배터리 기반 또는 저전력 환경에 최적화된 이 기술은 휴대용 안전 장비, 산업 현장의 일산화탄소 저감 시스템, 자동차 및 레이싱 환경 등에 적용되고 있다. 특히 광산, 지하 작업장, 밀폐 공간 등 일산화탄소 중독 위험이 높은 환경에서 실시간 안전 솔루션으로 활용되며, 작업자 보호와 산업 안전 강화에 기여하고 있다. GoldCat의 강점은 전력 소비 없이 상온에서 작동한다는 점으로 기존 촉매 방식으로는 불가능했던 휴대형 장비 적용을 가능하게 만들었다. OC-Cat은 악취와 휘발성유기화합물을 흡착 후 촉매적으로 분해하는 이중 메커니즘을 갖춘 광촉매 기반 소재다. 암모니아, 황화수소 같은 생활악취부터 톨루엔, 포름알데히드 같은 실내 오염물질까지 폭넓게 처리할 수 있어 활용 범위가 넓다. 이 기술은 냉장고 및 공기청정기 등 가전제품에 적용되어 실내 공기질 개선에 기여하고 있으며 공공화장실 악취 제거 시스템과 산업용 냄새 처리 설비에도 도입되고 있다. 글로벌 가전기업들과의 협업을 통해 OC-Cat은 소비자가 직접 체감할 수 있는 공기질 개선 솔루션으로서의 가능성을 입증하고 있으며 B2C 시장 진입을 위한 토대를 마련하고 있다. FluoCat은 반도체 공정에서 발생하는 과불화탄소를 기존 대비 훨씬 낮은 온도인 650~750°C에서 분해하는 차세대 촉매다. 기존 플라즈마 스크러버 대비 에너지 사용량을 70% 이상 절감하며, 반응 부산물과 장비 오염을 줄여 FAB 운영 비용 절감에 직접적으로 기여한다. 반도체 산업의 온실가스 감축 의무가 강화되는 가운데 FluoCat은 환경 규제 대응과 경제성을 동시에 해결하는 솔루션으로 주목받고 있다. 유수의 반도체 공정 업체와의 파일럿 테스트를 통해 실제 생산 환경에서의 효과가 검증되면서 업계 표준 기술로 자리 잡을 가능성을 보여주고 있다. 퀀텀캣은 현재 반도체 공정 업체, 글로벌 가전기업, 산업 안전 분야 기관들과 파일럿 테스트 및 협업을 진행하며 기술 신뢰성을 확보하고 있다. 실제 산업 현장에서의 검증을 통해 제품 성능과 안정성이 입증되면서 B2B 시장에서의 입지가 빠르게 확대되고 있다. 이러한 협업 과정에서 축적된 데이터와 노하우는 제품 개선과 신규 응용 분야 발굴의 토대가 되고 있으며, 글로벌 파트너십 구축의 기반으로 작용하고 있다. 2026년에는 세 번째 CES 참가를 앞두고 있다. 연속적인 CES 참가는 퀀텀캣의 기술력이 글로벌 무대에서 지속적으로 인정받고 있음을 보여주는 지표다. 이를 통해 미국 및 유럽 시장의 파트너십을 강화하고 신규 고객사 발굴을 가속화할 계획이다. 특히 북미와 유럽 지역의 환경 규제 강화 추세에 맞춰 에너지 절감형 촉매 기술에 대한 수요가 증가하고 있어, 해외 시장 진출에 유리한 환경이 조성되고 있다. 앞으로 퀀텀캣은 촉매 생산 규모 확대, 해외 시장 진출 강화, OC-Cat 기반 B2C 완제품 출시 등을 통해 사업 영역을 다각화할 예정이다. 특히 가전제품 시장에서는 소비자가 직접 체감할 수 있는 공기질 개선 제품을 선보이며 B2C 시장 진입을 본격화할 계획이다. 이는 기존 B2B 중심 사업 모델에서 벗어나 일반 소비자 시장까지 영향력을 확대하려는 전략적 움직임으로 퀀텀캣의 기술이 산업 현장을 넘어 일상생활 속으로 확산되는 계기가 될 것으로 기대된다. 퀀텀캣의 비전은 명확하다. 에너지 절감형 촉매 솔루션을 통해 배출가스 제어 및 공기질 개선 시장의 패러다임을 전환하는 것이다. 기존 고온 촉매 방식이 가진 에너지 비효율성과 높은 운영 비용 문제를 해결하며 환경 보호와 경제성을 동시에 추구하는 지속 가능한 기술 기업으로 자리매김하고 있다. KAIST 기술력과 산업 현장 검증 데이터, 초격차 프로젝트를 통한 국가 지원과 글로벌 네트워크를 기반으로 퀀텀캣은 차세대 촉매 기술을 선도하는 한국 스타트업으로서 국내외 시장에서 존재감을 확대해 나가고 있다. 반도체, 가전, 안전, 산업용 악취 처리 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 창출하며, 클린테크 산업의 새로운 가능성을 열어가고 있다.

횡성 1공장 준공과 초도물량 출하, 전고체전지 상용화 앞당긴다 황화물계 고체전해질 전문기업 ㈜솔리비스(대표 신동욱)가 연구개발 단계를 넘어 본격적인 양산에 돌입했다. 솔리비스는 11월 19일 강원도 횡성군 우천일반산업단지에서 제1공장 준공식과 초도물량 출하식을 개최했다. 정부 및 지방자치단체 관계자, 업계 전문가 등 100여 명이 참석한 이날 행사에서 신동욱 대표는 “고체전해질을 본격 양산함에 따라 전고체전지 대중화 시점이 크게 앞당겨질 것”이라며 “솔리비스의 고체전해질이 전기자동차, AI 로봇, 에너지저장장치 등 차세대 시장을 견인하는 핵심 역할을 담당할 것”이라고 밝혔다. 고체전해질은 이차전지의 가장 큰 과제로 꼽혀온 열폭주 현상을 근본적으로 해결할 수 있는 안전한 배터리의 핵심 소재다. 전 세계적으로 100여 개 글로벌 기업이 고체전해질 개발과 양산을 추진하고 있지만 대부분은 시제품이나 샘플 단계에 머물러 있으며 본격적인 양산 시점은 2027년 전후로 전망된다. 이러한 환경에서 솔리비스가 세계적 수준의 연속공정 스마트공장을 구축하고 양산에 돌입한 것은 기술 검증 단계를 넘어 산업화 국면에 진입했음을 의미하며 핵심 소재 국산화 측면에서도 상징적인 성과로 평가된다. 횡성 1공장은 솔리비스가 독자 기술로 개발한 3세대 습식합성 양산 플랫폼이 적용된 연속공정 스마트공장이다. 100건 이상의 전고체전지 원천 특허를 기반으로 설계된 이 공장은 입도와 이온전도도를 고객 요구에 맞춰 신속하게 조정할 수 있으며, 설비 확장 역시 용이해 다품종 생산과 대량 생산을 동시에 유연하게 대응할 수 있다. 착공 이후 1년여 만에 연간 최대 42톤 규모의 생산능력을 확보하며 안정적인 공급 체계를 완성했다. 솔리비스의 기술 경쟁력은 결정질계와 비결정질계 황화물계 고체전해질을 다양한 입도, 이온전도도, 조성으로 맞춤 설계해 파일럿 단계부터 양산까지 안정적으로 구현할 수 있는 공정 역량에 있다. 특히 황화물계 고체전해질 가운데 최대 12mS/cm 수준의 높은 이온전도도를 구현해, 업계 다수 기업이 5mS/cm 이하 수준에 머무는 상황과 비교해 기술적 우위를 분명히 드러낸다. 여기에 고객 요구에 따라 물성을 정밀하게 조정할 수 있어 개발 기간을 단축하고 셀 성능을 극대화할 수 있으며 독자적인 습식 기반 공정을 통해 생산 효율성과 재현성 측면에서도 경쟁력을 확보했다. 신동욱 대표는 한양대학교 신소재공학부 교수로 국내에서 처음으로 전고체전지 국책과제와 연구실을 운영하며 20여 년간 관련 기술을 축적해온 연구자 출신 기업가다. 2020년 솔리비스를 창업한 이후 R&D 중심의 기술 축적을 바탕으로 단계적 성장을 이어왔다. 2021년 R&D센터 설립과 시리즈 A 펀딩, 2022년 하남 파일럿 라인 구축, 2023년 주요 고객사 샘플 제공을 거쳐 2024년 1공장 착공과 시리즈 B·브릿지 펀딩을 진행했다. 이러한 과정을 통해 2025년 1공장 준공과 초도물량 생산이라는 실질적 양산 성과를 만들어냈다. 재무적 기반도 안정적으로 강화되고 있다. 솔리비스는 누적 400억 원 이상의 투자를 유치했으며, 2024년 2월 200억 원 규모의 시리즈 B 투자에 이어 2025년 2월에는 124억 원 규모의 브릿지 투자를 추가로 확보했다. 이 과정에서 중소벤처기업진흥공단이 신규 투자자로 합류했다. 또한 2025년 9월에는 중소벤처기업부의 예비유니콘 특별보증 사업에 선정돼 최대 200억 원 규모의 스케일업 자금을 확보했으며, 79개 지원사 가운데 선정되며 5.3대 1의 경쟁률을 기록했다. 기술보증기금 역시 솔리비스의 기술력과 성장 가능성을 높이 평가해 초기 운전자금 지원을 시작으로 예비유니콘 특별보증과 보증연계투자 등 단계별 맞춤형 지원을 이어왔다. 11월 18일에는 김종호 기술보증기금 이사장이 하남 사업장을 직접 방문해 영업현장 간담회를 열고 애로사항을 청취했으며, 정책금융기관 차원에서 전략 기업으로 주목하고 있음을 보여줬다. 솔리비스는 양산 초기 단계에서 확보되는 운영 데이터를 바탕으로 생산 수율과 성능 지표를 지속적으로 개선해 나간다는 방침이다. 동시에 글로벌 배터리 밸류체인에서 요구되는 다품종·고사양 수요에 대응하기 위해 맞춤형 생산 체계를 고도화할 계획이다. 횡성 1공장에서 생산되는 고체전해질은 글로벌 배터리 및 자동차 기업에 공급될 예정이며, 신 대표는 내년 2분기 이후 수주 물량이 점진적으로 확대될 것으로 내다봤다. 이러한 양산 성과를 토대로 솔리비스는 중장기 성장 전략을 본격화한다. 우선 생산능력 확장과 글로벌 고객사 대응을 위해 시리즈 C 라운드 투자 유치를 추진해 공정 고도화와 설비 증설, 핵심 인력 확보 등 성장 기반을 강화할 계획이다. 이어 글로벌 배터리 셀 메이커와 전기차 OEM, 소재 기업과의 협업을 확대해 글로벌 고체전해질 공급사로서의 입지를 공고히 한다는 전략이다. 아울러 증가하는 시장 수요에 대응하기 위해 2공장 준공을 추진하며, 2공장은 1공장 운영 경험을 바탕으로 스마트팩토리 기술을 적용해 대량 생산능력과 공정 자동화 수준을 한층 끌어올릴 예정이다. 신 대표는 “횡성공장 준공과 초도물량 출하는 고체전해질 양산 역량을 시장에 본격적으로 증명한 출발점”이라며 “2026년을 기점으로 본격적인 양산과 매출 성장을 동시에 추진하고, 추가 투자 유치를 통해 글로벌 전고체전지 시장에서 주도권을 확보해 나가겠다”고 강조했다. 전고체전지 상용화가 가시화되는 시점에서 솔리비스가 구축한 양산 기반과 성장 전략은 국내 배터리 산업의 경쟁력을 가늠하는 중요한 지표로 주목받고 있다. 한편 솔리비스는 2023년 중소벤처기업부가 주관하는 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트에 선정된 바 있다.