SWM.AI가 레노버와 손잡고 차세대 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’ 공동 개발에 나선다. 서울 강남 도심에서 축적해 온 로보택시 운영 경험과 실주행 데이터를 바탕으로, 무인 자율주행 기술 고도화에 속도를 내겠다는 구상이다. SWM.AI는 8일 글로벌 ICT 기업 레노버와 자율주행용 컴퓨팅 플랫폼 AP-700 공동 개발 계약을 체결했다고 밝혔다. 회사는 이번 협력을 통해 자율주행 소프트웨어와 실주행 데이터, AI 추론 모델, 차량용 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 결합하는 기술 기반을 한층 강화하게 됐다고 설명했다. 최근 기술 업계에서는 현실 공간에서 직접 인지하고 판단하며 행동하는 ‘피지컬 AI’가 핵심 키워드로 떠오르고 있다. 자율주행차는 그 대표적인 사례로 꼽힌다. 도로 위에서 센서로 주변 상황을 파악하고, AI 모델로 주행 판단을 내린 뒤, 실제 차량 제어까지 수행하기 때문이다. SWM.AI는 자사의 로보택시가 이러한 피지컬 AI 개념을 실제 도심 환경에서 구현하는 사례라고 보고 있다. 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등을 통해 주변 360도 환경을 인식하고, VLA 기반 AI 모델을 활용해 주행 상황을 해석한 뒤 가감속과 조향을 제어하는 방식으로 운행된다. 회사는 2024년 9월부터 서울 강남권에서 로보택시 운행 경험과 실주행 데이터를 축적해 왔다고 밝혔다. 강남은 복잡한 교차로와 높은 교통 밀도, 다양한 돌발 변수가 공존하는 도심 지역인 만큼 자율주행 기술을 검증하고 고도화하는 데 의미 있는 환경이라는 설명이다. 이 과정에서 확보한 데이터는 다시 AI 모델 개선에 활용되며 기술 고도화의 기반이 되고 있다. 이번에 공동 개발하는 AP-700은 자율주행 AI 연산을 지원하기 위한 고성능 차량용 컴퓨팅 플랫폼이다. 엔비디아 드라이브 토르-X SoC를 듀얼로 탑재하는 구조를 바탕으로 대규모 센서 데이터와 AI 연산을 실시간 처리할 수 있도록 설계될 예정이다. 여기에 인피니언 TC397 MCU를 이중 적용하고, 수랭식 냉각 시스템을 도입해 장시간 운행 환경에서의 안정성도 고려했다. SWM.AI는 이번 협력을 통해 실주행 데이터와 AI 모델에 더해 차량 내 연산 플랫폼까지 확보하며 자율주행 기술 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김기혁 SWM.AI 대표는 “실제 도심에서 축적한 주행 데이터와 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼이 결합되면 무인 자율주행 기술 상용화 기반을 한층 강화할 수 있다”며 “앞으로도 실제 운행 환경에서 검증을 이어가며 자율주행 기술 고도화에 힘쓰겠다”고 말했다. SWM.AI와 레노버는 이번 협력을 계기로 차세대 로보택시 플랫폼 개발과 관련 기술 고도화를 지속 추진할 계획이다. 업계에서는 실제 도심 주행 데이터와 고성능 차량용 AI 플랫폼의 결합이 향후 무인 이동 서비스 확산에 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다.

네이버가 엔비디아와 손잡고 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 2027년 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 단계적으로 데이터센터를 확대하고, 아시아를 넘어 유럽·중동 시장까지 공동 진출하기로 했다. 네이버는 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 파트너십에 합의했다고 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 제휴를 넘어 글로벌 수요 발굴부터 인프라 구축·운영, 사업화까지 전 과정을 함께 추진하는 형태다. 특히 네이버는 사업 성과와 리스크를 공동 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 양사는 우선 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 기반으로 AI 인프라를 확대한다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확장할 계획이다. 이후 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축을 추진한다. 1GW는 각 세종 최대 용량의 약 4배 규모로, 엔비디아 최신 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 수준이다. 양사는 이를 통해 폭증하는 글로벌 AI 수요에 대응하고 차세대 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. AI 팩토리 구축에는 네이버가 축적한 대규모 GPU 클러스터 운영 경험과 하이퍼스케일 데이터센터 노하우가 활용된다. 여기에 엔비디아의 차세대 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 결합해 데이터센터 설계와 전력·냉각 시스템, 네트워크, AI 소프트웨어 운영까지 아우르는 차세대 AI 인프라를 구축할 계획이다. 양사는 글로벌 시장 공략에도 속도를 낸다. 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’에서 만나 사업 로드맵과 글로벌 진출 전략을 논의한다. 양사는 아시아·태평양 지역을 넘어 유럽과 중동 시장까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 방향에 공감대를 형성한 것으로 알려졌다. 엔비디아는 이날 별도로 진행한 미디어 브리핑에서 네이버를 한국 소버린 AI 전략의 핵심 파트너로 소개했다. 라즈 미르푸리 엔비디아 글로벌 AI 클라우드 및 인프라 에코시스템 부문 부사장은 “네이버는 뛰어난 기술 인재와 강력한 클라우드 역량, 한국 시장에 대한 깊은 이해를 갖추고 있다”며 “한국어와 산업 환경에 특화된 AI 모델을 발전시킬 수 있는 강점을 보유하고 있다”고 말했다. AI 모델 분야 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론 3 울트라’를 활용해 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 고도화할 계획이다. 최근 네이버는 커서, 미스트랄AI, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업들이 참여한 ‘네모트론 연합’에 국내 기업 최초로 합류했다. 네이버는 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 하이퍼클로바X의 성능과 글로벌 경쟁력을 높인다는 전략이다. 피지컬 AI 분야 협력도 본격화한다. 네이버는 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’와 자체 공간 모델링 기술, 거리뷰 데이터를 결합해 ‘서울 월드 모델’ 구축에 나선다. 서울 월드 모델은 현실 공간을 디지털 환경에 구현하는 AI 모델로, 향후 로보틱스와 스마트시티, 공간지능 서비스 개발 등에 활용될 전망이다. 엔비디아는 한국을 소버린 AI와 피지컬 AI 확산의 핵심 시장으로 평가했다. 미르푸리 부사장은 “현재는 생성형 AI와 AI 에이전트가 시장 성장을 이끌고 있지만 피지컬 AI 역시 빠르게 중요성이 커질 것”이라며 “한국은 제조업 경쟁력이 뛰어난 국가인 만큼 로봇과 산업 시스템, 각종 센서를 활용한 피지컬 AI 분야에서 큰 기회를 갖고 있다”고 말했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 됐다”며 “네이버가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다.

한국이 KF-21 보라매 전투기를 위해 개발한 AESA 레이더로 전투기 엘리트 국가에 들어섰다는 평가가 나왔다. 말레이시아 기반의 국방·안보 전문 매체인 디펜스 시큐리티 아시아(DSA)는 6일(현지시간) “KF-21 AESA 레이더가 인도 태평양 공군력 경쟁의 전략적 판도를 바꿀 핵심 요소로 부상했다”고 보도했다. AESA 레이더는 능동 전자주사식 위상배열 레이더로, 기존 기계식 레이더처럼 안테나를 물리적으로 돌리지 않고, 수백~수천 개의 송수신 모듈(T/R Module)이 전자적으로 전파의 방향을 바꿔 목표를 탐지하는 것이 특징이다. 안테나를 기계적으로 회전시킬 필요가 없어 거의 동시에 여러 방향을 스캔할 수 있고, 수십 개 이상의 표적을 탐지·추적하고 일부는 공격용 유도 정보까지 제공할 수 있다. 더불어 레이더 신호를 다양한 주파수로 빠르게 변경할 수 있어 적의 전파방해(재밍)에 강하고, 일부 송수신 모듈이 고장 나도 전체 레이더가 완전히 작동 불능이 되지 않는다는 장점도 있다. 매체는 “이 레이더의 등장은 지정학적으로 중요한 의미를 지닌다. 첨단 ESA 기술이 그동안 미국과 영국, 프랑스, 스웨덴, 이스라엘을 포함한 소수의 군수산업 강국에만 집중돼 있었기 때문”이라고 평가했다. 이어 “KF-21 보라매 다목적 전투기를 위해 개발된 한국의 APY-016K AESA 레이더는 한국이 전투기급 AESA 사격 통제 시스템을 독자적으로 생산할 수 있는 엘리트 국가 대열에 합류했음을 보여준다”고 덧붙였다. 해당 매체는 AESA 레이더를 탑재한 KF-21 보라매 전투기가 경쟁이 점점 더 치열해지는 인도 태평양 영공에서 한국군의 가시거리 밖 교전 능력을 크게 향상시킬 것으로 내다봤다. 한국의 자체 개발 AESA 레이더가 가져온 변화KF-21에 탑재된 자체 개발 AESA 레이더인 APY-016K는 단순히 기술력의 발전만을 의미하지 않는다. APY-016K는 국산 기술 통제권과 KF-21의 수출 경쟁력과 함께 한국 방산 생태계의 괄목할 만한 성장을 의미한다는 평가가 지배적이다. 한국이 설계와 생산 기술을 보유한 AESA 레이더인 APY-016K는 한국이 독자적으로 탐지 거리를 향상하거나 AI 기반 표적 인식·새로운 미사일 연동 등의 성능 개량을 외국 업체의 개발 일정과 관계없이 진행할 수 있다. 더불어 KF-21을 사실상 구매 확정했거나 구매 가능성이 높은 국가들에 판매할 경우 한국이 협상 주도권을 가질 수 있다. 무엇보다 한국이 미국이나 유럽 업체로부터 핵심 레이더를 구매하는 국가가 아닌 스스로 설계하고 생산하며 향후 수출까지 주도할 수 있는 국가가 됨으로써 강력한 방산 주권을 행사할 수 있다는 점에서 좋은 평가를 받고 있다. 전투기 자체 개발보다도 AESA 레이더, 엔진, 전자전 장비 같은 핵심 기술의 자립이 훨씬 어려운 영역으로 여겨지는 국방산업 관점에서 KF-21 전투기가 더욱 큰 상징성을 갖는 이유다. 매체는 “해외 레이더 공급업체에 크게 의존하는 많은 수출 의존형 전투기 프로그램과는 달리, APY-016K는 한국이 외부 정치적 승인 없이도 독립적인 소프트웨어 업데이트, 전자전 개조 및 향후 역량 확장을 유지할 수 있도록 해준다”고 평가했다. 이어 “이러한 자율성은 미래의 전투기가 현대 전장에서 우위를 점하기 위해 기체 성능뿐만 아니라 임무 소프트웨어, 센서 융합 및 전자기 스펙트럼 제어에 점점 더 의존해야 하는 상황에서 더욱 전략적인 의미를 갖는다”고 덧붙였다. KF-21 눈독 들이는 나라 어디?KF-21은 최대 속도 마하 1.81(시속 약 2200㎞), 항속거리 2900㎞에 달하는 초음속 전투기로 미국 F/A-18E/F, 프랑스 라팔, 유럽 유로파이터와 견줄 수 있는 4.5세대 전투기다. 전 세계에서 4.5세대 이상 초음속 전투기 개발에 성공한 국가는 미국, 중국, 러시아, 일본, 프랑스, 스웨덴, 유럽 컨소시엄(영국·독일·이탈리아·스페인)에 이어 한국이 여덟 번째다. 총사업비 16조 5000억원이 투입된 ‘단군 이래 최대 규모’의 방위력 증강 사업으로 꼽힌다. KF-21은 오는 2028년까지 초도 물량 40대가 양산되고, 공대지 능력을 강화한 기종은 2029년부터 2032년까지 총 80대가 양산될 예정이다. 군은 2032년까지 KF-21 120대를 실전 배치해 F-4, F-5 전투기를 완전 대체하는 것을 목표로 하고 있다. KF-21이 열 수출길에도 관심이 쏠린다. 이 기종은 이미 뛰어난 가격 경쟁력과 유연한 확장성을 바탕으로 다수 국가의 관심을 받고 있다. KF-21 공동개발국인 인도네시아는 16대 도입 계약을 이달 말 진행할 예정인 것으로 알려졌다. 또 중동에서는 아랍에미리트(UAE), 사우디아라비아 등도 KF-21에 관심을 보이는 것으로 전해졌다.

포스코그룹은 지난 4일부터 9일까지 ‘2026 글로벌 볼런티어 위크’(글로벌 봉사활동 주간)로 정하고 사업장이 있는 전 세계 각지에서 봉사활동을 펼친다고 7일 밝혔다. 국내외 23개국에서 약 2만 4000명의 임직원이 참여한다. 올해로 17회째를 맞은 글로벌 볼런티어 위크는 국가와 지역 특성에 맞춘 봉사활동을 펼치는 포스코그룹 대표 사회공헌 프로그램이다. 장인화 포스코그룹 회장도 봉사 주간 첫날인 지난 4일 경북 포항시 중산1리를 찾아 그룹 임직원 200여 명과 함께 ‘안심 마을’ 조성 활동에 참여했다. 봉사단은 마을 정자 계단에 안전 손잡이를 설치하고 하천 주변 낙엽과 잔가지를 제거하는 한편, 노후 담장을 포스코 강재로 제작한 스틸 펜스로 교체했다. 이어 스프레이형 소화기와 LED 센서등, 자동소화 멀티탭 등으로 구성된 안전키트를 주민들에게 전달했다. 특히 산불 취약 지역인 중산1리의 대응 역량 강화를 위해 포스코 강재가 적용된 산불 진화 장비를 활용한 정비 활동과 함께 첨단 폐쇄회로(CC)TV 및 드론 기반 인공지능(AI) 산불 감지 시스템 시연도 진행했다. 포스코그룹은 AI 헬스케어 전문기업 아크(ARK)와 협력해 마을 어르신들을 대상으로 혈압, 혈당, 심혈관 건강, 인지 건강 등을 점검하는 건강관리 프로그램도 운영했다. 이번 활동은 임직원 급여 1% 기부로 운영되는 ‘포스코1%나눔재단’의 대표 사업인 ‘체인지 마이 타운’과 연계해 추진됐다. 포스코그룹은 그룹사별로 봉사 주간 동안 주거환경 개선, 재활 운동기구 지원 등 다양한 사회공헌 활동을 진행하고 베트남과 미얀마 등 해외 법인에서도 교육환경 개선과 아동 지원 활동을 펼칠 계획이다.

중소벤처기업부와 KB금융지주가 중소기업과 소상공인의 자생력 강화를 위해 대·중소기업 상생협력기금에 100억원을 출연한다. 중기부는 5일 KB금융이 상생협력기금을 통해 중소기업과 소상공인의 지속 가능한 성장을 지원한다고 밝혔다. 이를 위해 인공지능(AI) 전환, 녹색 전환, 안전 전환 지원 사업과 상생협력모펀드 결성 등을 추진한다. 중소기업과 소상공인의 디지털 경쟁력 강화를 위해 AI 기반 디지털 솔루션을 제공하고, 영세 사업장에 센서 기반 안전 감지 시스템 등 컨설팅을 무상 지원하는 것이 주요 내용이다. 상생협력모펀드는 지역 기반 소셜벤처 연계 기업에 임팩트 투자를 통해 지역 경제 활성화를 도모한다. KB금융은 상생협력모펀드 1호에 30억원을 출자한다. 이번 출연은 출연 기업의 협력사 지원 중심에서 벗어나 협력 관계가 없는 중소기업과 소상공인까지 지원하는 공동 협력 첫 사례라는 점에서 의미가 깊다고 중기부는 설명했다. 중기부와 대·중소기업·농어업협력재단은 KB금융의 출연을 바탕으로 관련 사업을 함께 추진할 예정이다. 한성숙 중기부 장관은 “최근 산업 현장의 급격한 변화 속에서 대기업과 중소기업, 금융권 간의 상생과 협력이 그 어느 때보다 중요한 시점”이라며 “KB금융의 이번 출연이 금융권 상생협력 문화 확산의 훌륭한 마중물이 되기를 기대한다”고 말했다.

글로벌 테크 기업에서 도시와 AI 에이전트의 복잡한 시스템을 인간 중심 디자인으로 풀어온 한국인 엔지니어가 개인 건강 데이터 관리의 새로운 가능성을 제시한다. IBM 리서치(IBM Research) 소속 김은수 UX 엔지니어는 개인 건강 기록 플랫폼 ‘오늘의 나’를 올여름 출시할 예정이라고 밝혔다. ‘오늘의 나’는 사용자가 매일 자신의 증상과 컨디션 변화를 기록하고, 누적된 데이터를 바탕으로 시계열 패턴을 스스로 파악할 수 있도록 지원하는 헬스 데이터 시각화 솔루션이다. 기존 건강 기록 애플리케이션이 당일 상태를 텍스트나 수치 중심으로 저장하는 데 초점을 맞췄다면, ‘오늘의 나’는 증상 변화의 패턴을 시각적으로 구현하는 데 중점을 둔다. 증상, 피로도, 수면, 감정 기복 등의 지표를 하나의 시간 축 위에 배치해 사용자가 자신의 신체 데이터 변화와 반복되는 흐름을 직관적으로 확인할 수 있도록 설계됐다. 김은수 엔지니어는 “컨디션을 관리하는 과정에서 비슷한 증상이 반복되는 경우가 많지만, 시간이 지나면 그 흐름을 기억에만 의존해 정확히 되짚어 보기 어렵다”며 “증상 데이터가 구조적으로 시각화되지 않으면 아무리 꾸준히 기록해도 정작 중요한 흐름을 놓치기 쉽다”고 설명했다. 이어 “기록 행위 자체보다 중요한 것은 어떤 패턴이 반복되고, 그것이 어떻게 변화하는지에 대한 맥락을 이해하는 것”이라고 덧붙였다. 이번 프로젝트는 김 엔지니어가 지속해 온 데이터 시각화 및 인간 중심 AI 디자인 연구의 연장선에 있다. 김은수 엔지니어는 하버드 디자인대학원(Harvard GSD)에서 석사 학위를 취득한 뒤, 하버드와 MIT의 연구 환경에서 데이터, 인간 행동, 인터랙션 디자인의 상호관계를 연구해 왔다. 특히 MIT 시빅데이터디자인랩(Civic Data Design Lab) 재직 당시 시민 참여형 도시 인터페이스 프로젝트 ‘비주얼라이즈 NYC 2021(Visualize NYC 2021)’의 프로젝트 매니저를 맡아 웨비 어워드(Webby Award) 후보에 오른 바 있다. 또한 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab)에서는 모바일 데이터와 소셜 미디어를 결합해 도시 내부의 분리 구조를 시각화한 ‘리미널 게토’ 프로젝트를 진행했다. 현재 IBM 리서치에서는 생성형 AI 기반 제품의 UX 설계를 주도하고 있다. IBM 오픈소스 AI 모델의 사용자 환경인 ‘그라나이트 플레이그라운드(Granite Playground)’의 핵심 유저 플로우를 디자인했으며, 하네스와 MD 파일을 활용한 AI 네이티브 디자인 워크플로우 개발에도 참여했다. 그동안 거대한 도시 시스템의 보이지 않는 구조를 지도화하고, 베일에 싸인 AI의 사고 과정을 시각화해 사용자에게 제어 가능성을 제공해 온 경험은 이제 가장 개인적인 영역인 몸의 데이터로 확장되고 있다. 김 엔지니어는 “도시의 숨겨진 흐름을 데이터로 시각화하던 문제의식을 개인 건강이라는 가장 밀접한 데이터 영역에 그대로 투영했다”며 “사용자들이 자신의 건강을 블랙박스처럼 방치하는 것이 아니라, 스스로 읽고 관리할 수 있는 명확한 지도를 가질 수 있도록 돕고자 한다”고 말했다. 이어 “‘오늘의 나’는 현재 최종 개발 단계에 있으며 올여름 출시를 앞두고 있다”며 “출시 이후에는 장기적인 건강 관리와 컨디션 추적이 필요한 다양한 사용자층으로 서비스를 확장하는 방안도 검토하고 있다”고 밝혔다.

구글 계열 생명과학 프로젝트가 미국에서 수천만 마리 규모의 모기 방사 계획을 추진하면서 논란이 커지고 있다. 겉으로만 보면 거대 기술기업이 모기를 대량으로 풀겠다는 계획이다. 그러나 실제 목적은 질병을 옮기는 모기 개체 수를 줄이는 생물 방제 실험이다. 영국 가디언과 미국 SF게이트 등 외신에 따르면 구글 모회사 알파벳 산하 생명과학 기업 베릴리의 ‘디버그’ 프로젝트는 미국 환경보호청에 캘리포니아와 플로리다에서 특수 처리한 수컷 모기를 방사하는 허가를 신청했다. 외신들은 이 계획이 승인되면 2년 동안 최대 6400만 마리 규모의 모기가 방사될 수 있다고 전했다. 계획이 알려지자 미국 온라인에서는 즉각 반발이 터져 나왔다. 일부 네티즌은 “기술기업이 왜 모기를 풀려고 하느냐”고 의문을 제기했다. 또 다른 이들은 “자연의 균형을 건드리면 안 된다”거나 “공개적 합의 없이 이런 실험을 해서는 안 된다”고 주장했다. 정치권에서도 비판이 나왔다. 팀 버쳇 미국 공화당 하원의원은 엑스(X·옛 트위터)에 인간이 외래종을 들여왔다가 생태계를 망친 과거 사례를 거론하며 “자연의 균형을 건드리지 말라”고 썼다. 이 발언은 온라인 반발에 불을 붙였다. 하지만 연구진이 실제로 풀려는 모기는 사람을 무는 암컷이 아니다. 디버그 프로젝트는 볼바키아라는 자연 발생 세균을 가진 수컷 모기를 활용한다. 수컷 모기는 사람을 물지 않는다. 이 수컷이 야생 암컷과 교미하면 암컷은 알을 낳지만 알이 제대로 부화하지 않는다. 이런 방식으로 세대를 거치며 질병 매개 모기 개체 수를 줄이는 것이 목표다. 모기 풀어 질병 모기 잡는다 이번 계획의 표적은 뎅기열과 지카 바이러스, 치쿤구니야, 황열 등을 옮기는 모기다. 기후변화와 도시화로 모기 서식지가 넓어지면서 미국에서도 모기 매개 질병 우려가 커졌다. 기존 살충제 방제는 내성 문제와 환경 부담을 동시에 안고 있다. 연구진은 볼바키아 감염 수컷 방사가 살충제 사용을 줄이면서 특정 모기 개체군을 억제할 수 있다고 본다. 볼바키아 활용 방식은 완전히 새로운 기술은 아니다. 미국 환경보호청도 과거 볼바키아 감염 모기를 이용한 실험사용허가를 승인한 바 있다. 싱가포르와 미국 캘리포니아 일부 지역에서도 비슷한 방식의 모기 방제 실험이 진행됐다. 일부 지역에서는 암컷 모기 개체 수가 크게 줄었다는 결과도 보고됐다. 구글이 이 분야에 뛰어든 이유는 자동화 기술 때문이다. 베릴리의 디버그 프로젝트는 인공지능(AI), 센서, 로봇 기술을 활용해 대량 사육한 모기 중 수컷만 골라내고 현장에 방사하는 방식을 개발해 왔다. 방제 효과를 내기 위해서는 매우 많은 수컷 모기를 반복적으로 방사해야 한다. 이 과정에서 암컷이 섞이지 않도록 선별하는 기술이 핵심이다. 논란의 초점도 여기에 있다. 반대론자들은 기술적으로 수컷만 완벽하게 분리할 수 있느냐고 의심한다. 생태계에 대규모 곤충을 반복 방사했을 때 장기적 영향이 충분히 검증됐는지도 문제 삼는다. 빅테크 기업이 공중보건과 생물 방제 영역까지 확대하는 데 대한 불신도 깔려 있다. “세균 모기” 공포와 과학적 반전 온라인에서는 이번 계획을 두고 각종 음모론도 확산했다. 일부는 모기가 백신이나 유전자 기술을 전달하는 수단으로 쓰일 수 있다는 근거 없는 주장을 폈다. 코로나19 팬데믹 이후 커진 공중보건 불신과 빅테크 경계심이 맞물리면서 논란은 과학 검증보다 감정적 반발로 번지는 분위기다. 전문가들은 “건강한 의심은 필요하지만 과학적 사실과 공포를 구분해야 한다”고 지적한다. 볼바키아는 자연계의 곤충에서 흔히 발견되는 세균이다. 이번 방식도 사람을 감염시키려는 목적이 아니라 모기 번식을 막기 위한 생물학적 방제 기술이다. 방사 대상도 사람을 무는 암컷이 아니라 수컷이다. 다만 승인 절차와 공개 검증은 여전히 중요하다. 미국 환경보호청은 신청 내용을 검토하고 있으며 공개 의견 수렴 절차를 진행 중이다. 실제 방사 규모와 지역, 일정은 허가 여부와 조건에 따라 달라질 수 있다. 결국 이번 논란은 “구글이 모기를 푼다”는 자극적 문장과 “질병 매개 모기를 줄인다”는 과학적 목적 사이에서 커지고 있다. 대중은 빅테크의 생물 방제 실험을 불안하게 바라본다. 연구진은 수컷 모기를 이용해 위험한 모기를 줄일 수 있다고 주장한다. 미국 사회는 지금 수천만 마리 모기를 둘러싸고 기술 불신과 공중보건 필요성 사이에서 다시 갈라지고 있다.

한국항공우주산업(KAI)은 전략사령부와 미래 전장 환경 변화에 대응하기 위한 상호 전략적 파트너십 구축 및 업무협력 강화를 위한 업무협약을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 급변하는 미래 안보환경 속에서 인공지능(AI), 우주, 무인체계 등 첨단 기술 기반의 미래 전력 발전 방향을 공동 모색하고, 전략적 협력 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 우주·사이버·전자전 등 미래전 영역까지 작전 개념이 확대되며 항공우주와 방산 역량과 첨단 기술 기반의 전략자산 확보의 중요성은 더욱 커지고 있다. 양 기관은 이번 협약을 통해 상호 관심 분야 정보 및 정책 공유, 정례 전문가 세미나 및 토론회 개최, 인적 교류 확대, 미래 전장환경에 필요한 첨단 전력소요 공동 발굴 등 다양한 분야에서 협력을 확대할 계획이다. 국내 유일의 우주·항공 체계종합업체인 KAI는 지난 3월 KF-21 양산 1호기 출고를 계기로 한국형 차세대 공중전 체계 구축에 속도를 내고 있다. KF-21은 향후 단순 유인 전투기 개념을 넘어 AI 기반 무인기, 저궤도 위성, 첨단 센서를 하나의 네트워크로 연결하는 미래 공중전투체계의 중심 플랫폼으로 진화할 전망이다. KAI는 이를 위해 2023년부터 AI 파일럿 ‘카일럿’(K-AILOT) 개발에 착수했다. 회사는 AI·빅데이터·자율제어 기술을 기반으로 유·무인 복합전투체계(MUM-T)와 차세대 공중전투체계(NACS) 구축에 필요한 핵심 기술 개발을 선도하고 있다. 또 다목적 무인기, 저궤도 위성 연계 체계, 자율임무 수행 기술 등 미래 전장 역량 확보에도 집중하고 있다. 이는 미래 전장에서 유인 전투기의 생존성과 작전 효율성을 극대화하고, 전략사령부가 요구하는 감시·정찰·타격·지휘통제 능력을 고도화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 최종원 KAI 전략본부장은 “이번 전략사령부와의 협약은 대한민국 미래 전략전력 발전을 위한 의미 있는 출발점”이라며 “회사가 축적해 온 항공우주 기술과 미래 전장 대응 경험을 적극 공유해 우리 군이 미래 전장에서 승리할 수 있는 능력을 신속히 확보하도록 지원하겠다”고 밝혔다.

서울 종로구가 종로노인종합복지관에 ‘스마트 실내공기질 종합 관리 시스템’을 구축했다고 29일 밝혔다. 감염병과 미세먼지 등 유해환경으로부터 어르신 건강을 지키기 위해서다. 이번 시스템은 복지관 주요 공간의 초미세먼지, 미세먼지, 이산화탄소, 휘발성유기화합물 등을 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)을 결합한 기술로 24시간 실시간 감지·분석한다. 고정밀 센서로 수집된 공기질 데이터를 분석하고, 공기살균기가 자동으로 악취·미세먼지를 제거한다. 복지관 환경을 항상 청정하게 유지함으로써 면역이 취약한 어르신도 오랜 시간 마음 놓고 이용할 수 있다. 한편 종로구는 취약계층 이용시설이나 다중이용시설 중 실내 공기질을 우수하게 관리한 시설을 선정해 감사장을 수여하고 있다. 종로구 관계자는 “어르신들이 하루 중 많은 시간을 보내는 복지시설의 실내 환경을 안전하고 건강하게 유지하는 것은 필수적인 복지서비스”라며 “누구나 안심하고 이용할 수 있는 쾌적한 복지 공간을 조성하겠다”고 밝혔다.

자율주행, 정형화된 상황서 강점사람 운전자보다 사고 82% 적어어둡거나 복잡한 교차로에선 취약“미중 사고, 제도권 편입 위한 과정”국내, 국가·제조사 책임 기준 부족 지난해 7월 미국 텍사스주 오스틴의 도로변. 테슬라 ‘모델Y’ 로보택시가 멈춰 선 뒤 앞으로 나아가지 못하자 원격 조종자가 차량 제어권을 넘겨받아 차를 움직였다. 하지만 차량은 시속 13㎞ 안팎의 속도로 연석을 타고 올라가 금속제 울타리를 들이받았다. 같은 해 12월 중국 후난성 주저우시에서는 바이두 ‘아폴로고’ 기술이 적용된 로보택시가 사람 2명을 치는 사고가 발생했다. 이중 한 명이 차량 아래에 깔렸고, 현장에 있던 시민들이 차체를 들어 올려 구조했다. 자율주행 로보택시 상용화에 가장 앞선 미국과 중국에서 관련 교통사고가 잇따르자 ‘로보택시가 과연 안전한가’라는 논란이 커지고 있다. 인간 운전자보다 사고발생률이 낮은지, 유사 시 사람이 개입하는 로보택시 원격 운행이 사고를 낮추는지 등이 안전성의 핵심 기준으로 제시되는 가운데 아직은 기술의 진화가 필요하다는 목소리가 우세하다. 반면 사고 때문에 실증에 나서지 못할 경우 로보택시를 둘러싼 글로벌 기술 패권에서 밀려날 것이라는 목소리도 적지 않다. 최근 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 제출된 테슬라 로보택시 사고 17건의 경위에 따르면 비보호 좌회전 중 금속 체인을 인지하지 못한 사고, 도로에 뛰어든 개와의 충돌 등이 포함됐다. 테슬라 등 업계는 인공지능(AI)이 예기치 못한 돌발 상황을 만나더라도 사람이 원격으로 개입하면 안전성을 높일 수 있다고 설명해 왔지만, 원격 개입으로 인한 사고도 있었다. 그럼에도 업계는 로보택시가 사람 운전자보다 안전하다는 입장이다. 미국의 무인 로보택시 선두 업체인 웨이모는 누적 1억 7000만 마일(약 2억 7300만㎞)의 완전 자율주행 데이터를 바탕으로 지난 3월에 백서를 공개했다. 이에 따르면 가벼운 경상이나 통증 호소 등을 포함한 부상 보고 사고율은 100만 마일당 0.71건으로, 같은 조건의 인간 운전자 사고 기준 3.90건보다 82% 적었다. 또 사망이나 중상을 유발하는 대형 사고율은 100만 마일당 0.02건에 그쳐, 인간 운전자 기준 0.22건보다 92% 낮았다. 카메라·라이다·레이더 등 다중 센서와 정밀지도, 보수적 주행 알고리즘을 결합한 결과다. 다만, 단순 접촉 사고까지 포함한 것은 아니고 사람의 신체적 위해를 기준으로 비교했다. 웨이모와 글로벌 재보험사 ‘스위스리’가 최근 2530만 마일의 운행 기록을 바탕으로 책임보험 청구 빈도를 공동 분석한 결과에서도 웨이모 로보택시는 사람 운전 차량과 비교해 재산 피해 보험 청구율은 88%, 신체 상해 보험 청구율은 92% 줄였다. 다만 학계의 분석은 다소 다르다. 미국 센트럴플로리다대(UCF) 연구팀이 2024년 자율주행 관련 사고 2100건과 인간의 직접 운전 차량 사고 3만 5113건을 비교 분석한 결과 고도 자율주행시스템(ADS)은 대부분의 유사 사고 상황에서 인간 운전 차량보다 사고 가능성이 낮았지만, 해질녘이나 동틀 무렵에는 사고 가능성이 인간 운전 차량보다 5.25배 높았고, 복잡한 교차로 회전 상황에서도 1.98배 높았다. 이는 자율주행차의 장단점이 뚜렷하게 갈린다는 뜻이다. 음주, 졸음, 전방 주시 태만이 없는 자율주행 시스템은 직진, 차선 유지, 도로 이탈 방지, 추돌 회피 같은 정형화된 상황에서 강점이 있다. 연구팀 분석 결과 인간 운전 차량 사고 중 부주의 관련 항목은 19.8%였지만, 자율주행차 사고에서는 이와 유사한 부주의 관련 비율이 1.8%에 그쳤다. 반면 조도 변화가 큰 시간대, 비보호 좌회전, 복잡한 교차로, 공사 구간, 침수 도로처럼 판단 변수가 많은 상황에서는 아직 인간의 경험과 사회적 판단을 완전히 대체하지 못하는 셈이다. 이에 따라 로보택시의 안전성 문제는 ‘사람보다 안전한가’에서 ‘어떤 조건에서 안전하고, 어떤 조건에서 아직 취약한가’로 구체화하고 있다. 미국과 중국에서 불거진 사고와 장애는 로보택시의 실패라기보다 제도권 교통수단으로 들어가기 위한 통과의례에 가깝다는 분석도 있다. 시장조사업체 마켓츠앤드마켓츠는 글로벌 로보택시 시장이 2023년 4억 달러에서 2030년 457억 달러로 114배로 성장할 것으로 전망했다. 로보택시는 자동차, 인공지능, 반도체, 센서, 통신, 지도, 보험, 운송 플랫폼이 결합된 미래 모빌리티 산업의 집약체로, 무인 운전은 목표 중 하나일 뿐이다. 고령자와 교통약자의 이동권, 심야 택시난, 지방 대중교통 공백, 물류·셔틀 서비스 개선까지 연결된다. 우리나라는 아직 무인 상용화보다는 제한 구역·제한 시간대의 초기 유상 서비스 단계에 머물러 있다. 서울시는 카카오모빌리티 등과 함께 평일 심야 시간대에 강남 자율주행 시범운행지구에서 ‘서울자율차’ 서비스를 운영하고 있다. 자율주행 기술로 인한 사고는 보고되지 않았지만 안전요원이 탑승하고 정해진 구역에서 운행되는 만큼 미중과 같은 실증 상용화 실험으로 보기는 어렵다. 정부도 뒤늦게 지난해 ‘국내 자율주행차 산업 경쟁력 제고방안’을 발표하며 내년 ‘레벨4’ 자율주행 상용화를 목표로 실증 확대와 규제 정비에 나섰다. 레벨4는 특정 조건이나 정해진 구역에서 운전자 개입 없이 시스템이 주행하는 단계다. 정부는 개인정보 규제에 막혀 있던 원본 영상 데이터의 수집·활용을 허용하고, 실증 도시와 자율주행 전용 테스트 환경을 확대하기로 했다. 하지만 우리나라의 경우 자율주행자동차법을 통해 임시 유상운송 허가의 틀은 갖췄지만, 자율주행 중 사고 책임과 도로 인프라 시스템 오작동 시 국가와 제조사 간 책임을 가르는 세부 기준은 충분하지 않다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “로보택시 산업은 시스템 구축 단계를 넘어 누가 더 데이터를 많이 갖춰 더 완벽하게 만드느냐의 문제”라며 “중국 업체들의 무서움은 사고가 나더라도 이를 경험 비용으로 보고 데이터를 쌓아 시스템을 보완해 나간다는 점에 있다”고 말했다.

지난해 7월 미국 텍사스주 오스틴의 도로변. 테슬라 ‘모델Y’ 로보택시가 멈춰 선 뒤 앞으로 나아가지 못하자 원격 조종자가 차량 제어권을 넘겨받아 차를 움직였다. 하지만 차량은 시속 13㎞ 안팎의 속도로 연석을 타고 올라가 금속제 울타리를 들이받았다. 같은 해 12월 중국 후난성 주저우시에서는 바이두 ‘아폴로고’ 기술이 적용된 로보택시가 사람 2명을 치는 사고가 발생했다. 이중 한 명이 차량 아래에 깔렸고, 현장에 있던 시민들이 차체를 들어 올려 구조했다. 자율주행 로보택시 상용화에 가장 앞선 미국과 중국에서 관련 교통사고가 잇따르자 ‘로보택시가 과연 안전한가’라는 논란이 커지고 있다. 인간 운전자보다 사고발생률이 낮은지, 유사 시 사람이 개입하는 로보택시 원격 운행이 사고를 낮추는지 등이 안전성의 핵심 기준으로 제시되는 가운데 아직은 기술의 진화가 필요하다는 목소리가 우세하다. 반면 사고 때문에 실증에 나서지 못할 경우 로보택시를 둘러싼 글로벌 기술 패권에서 밀려날 것이라는 목소리도 적지 않다. 최근 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 제출된 테슬라 로보택시 사고 17건의 경위에 따르면 비보호 좌회전 중 금속 체인을 인지하지 못한 사고, 도로에 뛰어든 개와의 충돌 등이 포함됐다. 테슬라 등 업계는 인공지능(AI)이 예기치 못한 돌발 상황을 만나더라도 사람이 원격으로 개입하면 안전성을 높일 수 있다고 설명해 왔지만, 원격 개입으로 인한 사고도 있었다. 그럼에도 업계는 로보택시가 사람 운전자보다 안전하다는 입장이다. 미국의 무인 로보택시 선두 업체인 웨이모는 누적 1억 7000만 마일(약 2억 7300만㎞)의 완전 자율주행 데이터를 바탕으로 지난 3월에 백서를 공개했다. 이에 따르면 가벼운 경상이나 통증 호소 등을 포함한 부상 보고 사고율은 100만 마일당 0.71건으로, 같은 조건의 인간 운전자 사고 기준 3.90건보다 82% 적었다. 또 사망이나 중상을 유발하는 대형 사고율은 100만 마일당 0.02건에 그쳐, 인간 운전자 기준 0.22건보다 92% 낮았다. 카메라·라이다·레이더 등 다중 센서와 정밀지도, 보수적 주행 알고리즘을 결합한 결과다. 다만, 단순 접촉 사고까지 포함한 것은 아니고 사람의 신체적 위해를 기준으로 비교했다. 웨이모와 글로벌 재보험사 ‘스위스리’가 최근 2530만 마일의 운행 기록을 바탕으로 책임보험 청구 빈도를 공동 분석한 결과에서도 웨이모 로보택시는 사람 운전 차량과 비교해 재산 피해 보험 청구율은 88%, 신체 상해 보험 청구율은 92% 줄였다. 다만 학계의 분석은 다소 다르다. 미국 센트럴플로리다대(UCF) 연구팀이 2024년 자율주행 관련 사고 2100건과 인간의 직접 운전 차량 사고 3만 5113건을 비교 분석한 결과 고도 자율주행시스템(ADS)은 대부분의 유사 사고 상황에서 인간 운전 차량보다 사고 가능성이 낮았지만, 해질녘이나 동틀 무렵에는 사고 가능성이 인간 운전 차량보다 5.25배 높았고, 복잡한 교차로 회전 상황에서도 1.98배 높았다. 이는 자율주행차의 장단점이 뚜렷하게 갈린다는 뜻이다. 음주, 졸음, 전방 주시 태만이 없는 자율주행 시스템은 직진, 차선 유지, 도로 이탈 방지, 추돌 회피 같은 정형화된 상황에서 강점이 있다. 연구팀 분석 결과 인간 운전 차량 사고 중 부주의 관련 항목은 19.8%였지만, 자율주행차 사고에서는 이와 유사한 부주의 관련 비율이 1.8%에 그쳤다. 반면 조도 변화가 큰 시간대, 비보호 좌회전, 복잡한 교차로, 공사 구간, 침수 도로처럼 판단 변수가 많은 상황에서는 아직 인간의 경험과 사회적 판단을 완전히 대체하지 못하는 셈이다. 이에 따라 로보택시의 안전성 문제는 ‘사람보다 안전한가’에서 ‘어떤 조건에서 안전하고, 어떤 조건에서 아직 취약한가’로 구체화하고 있다. 미국과 중국에서 불거진 사고와 장애는 로보택시의 실패라기보다 제도권 교통수단으로 들어가기 위한 통과의례에 가깝다는 분석도 있다. 시장조사업체 마켓츠앤드마켓츠는 글로벌 로보택시 시장이 2023년 4억 달러에서 2030년 457억 달러로 114배로 성장할 것으로 전망했다. 로보택시는 자동차, 인공지능, 반도체, 센서, 통신, 지도, 보험, 운송 플랫폼이 결합된 미래 모빌리티 산업의 집약체로, 무인 운전은 목표 중 하나일 뿐이다. 고령자와 교통약자의 이동권, 심야 택시난, 지방 대중교통 공백, 물류·셔틀 서비스 개선까지 연결된다. 중국 바이두 아폴로고는 로보택시 서비스를 확대하고 대규모 운행 데이터를 축적하며 미국 웨이모를 추격하고 있다. 우리나라는 아직 무인 상용화보다는 제한 구역·제한 시간대의 초기 유상 서비스 단계에 머물러 있다. 서울시는 카카오모빌리티 등과 함께 평일 심야 시간대에 강남 자율주행 시범운행지구에서 ‘서울자율차’ 서비스를 운영하고 있다. 자율주행 기술로 인한 사고는 보고되지 않았지만 안전요원이 탑승하고 정해진 구역에서 운행되는 만큼 미중과 같은 실증 상용화 실험으로 보기는 어렵다. 정부도 뒤늦게 지난해 ‘국내 자율주행차 산업 경쟁력 제고방안’을 발표하며 내년 ‘레벨4’ 자율주행 상용화를 목표로 실증 확대와 규제 정비에 나섰다. 레벨4는 특정 조건이나 정해진 구역에서 운전자 개입 없이 시스템이 주행하는 단계다. 정부는 개인정보 규제에 막혀 있던 원본 영상 데이터의 수집·활용을 허용하고, 실증 도시와 자율주행 전용 테스트 환경을 확대하기로 했다. 하지만 우리나라의 경우 자율주행자동차법을 통해 임시 유상운송 허가의 틀은 갖췄지만, 자율주행 중 사고 책임과 도로 인프라 시스템 오작동 시 국가와 제조사 간 책임을 가르는 세부 기준은 충분하지 않다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “로보택시 산업은 시스템 구축 단계를 넘어 누가 더 데이터를 많이 갖춰 더 완벽하게 만드느냐의 문제”라며 “중국 업체들의 무서움은 사고가 나더라도 이를 경험 비용으로 보고 데이터를 쌓아 시스템을 보완해 나간다는 점에 있다”고 말했다.

중고차 플랫폼 헤이딜러는 차량 진단 기술 특허를 기반으로 차량 수리 흔적을 이미지 형태로 보여주는 열화상 인공지능(AI) 진단 시스템을 국내 처음으로 공개했다고 27일 밝혔다. 헤이딜러에 따르면 열화상 스캔 데이터를 인공지능으로 분석해 차량의 상태를 색지도(히트맵) 형태로 보여주는 기술인 ‘비전 기반 차량 검사 방법’에 대해 지난 20일 특허를 받았다. 이 특허를 적용한 차량 진단 솔루션 ‘헤이딜러 아이(eye)’는 차량의 도색, 판금 및 퍼티(틈새 메움) 흔적 등을 시각화해서 보여준다. 기술의 핵심은 산업 검사 분야에서 주로 쓰이는 ‘펄스 열화상’ 방식으로, 차량 외부에 짧고 강한 열 자극을 준 뒤 표면 온도 변화 패턴을 열화상 카메라로 수집해 인공지능이 분석하는 구조다. 같은 차종이라도 수리 여부에 따라 열 변화 패턴이 다르게 나타나는 점에 착안해 차량 상태를 직관적으로 확인할 수 있다는 설명이다. 검사 과정은 완전 자동화 시스템으로, 차량이 원형 회전판 위에 올라서면 로봇 팔 4대가 차량 전체를 자동 스캔한다. 로봇 팔에는 할로겐램프와 열화상 카메라, 거리 측정 센서 등이 장착돼 있어 차량 형태에 맞춰 적정 거리를 유지하면서 검사를 진행한다. 차량 1대를 검사하는 데 2분이 채 걸리지 않는다고 한다. 스캔을 마치면 픽셀 단위로 축적된 미세한 온도 변화 데이터를 헤이딜러가 자체 개발한 인공지능이 분석해 차량 상태를 유색과 흑백 분석 이미지로 제공한다. 유색 이미지는 도색 여부 등 차량 표면의 코팅 상태를 보여주고 흑백 이미지는 판금 등 내부 철판 상태를 나타낸다. 기존의 중고차 검사가 차량의 여러 지점을 부분적으로 측정한 뒤 검사원의 경험을 바탕으로 판단하는 방식이었다면 이번 시스템으로는 차량 전체를 면 단위로 스캔해 검사 결과를 이미지 형태로 제공해 육안으로 확인하기 어려운 수리 흔적까지 더욱 직관적으로 확인할 수 있도록 했다는 것이다. 이 시스템을 통해 하루에 최대 160대의 차량을 진단할 수 있다. 헤이딜러는 관련 데이터를 플랫폼 차량 매물 정보와 연동해 이르면 다음 달까지 전체 차량 정보에 적용한다는 계획이다. 헤이딜러 관계자는 “소비자에게 보다 투명하고 신뢰도 높은 중고차 정보를 제공하기 위해 2023년부터 약 3년간 관련 기술 연구·개발을 진행해 왔다”며 “앞으로도 AI와 다양한 신기술 개발에 지속적으로 투자해 보다 신뢰할 수 있는 중고차 거래 환경 조성에 기여해 나갈 것”이라고 말했다.

임문영 더불어민주당 광주 광산을 국회의원 후보가 “앞으로 광주는 ‘사고 이후 대응 중심’ 도시를 넘어 ‘미리 위험을 발견하고 예방하는’ 도시로 전환해야 한다”며 인공지능(AI) 기반 도시안전 통합관제체계 구축 계획을 발표했다. 최근 지역 내 강력사건이 발생하면서 시민들이 ‘불안 해소 대책’ 마련을 주문한데 따른 것이다. 임 후보는 26일 광주시의회에서 긴급 기자회견을 열고 “시민의 안전과 생명을 지키는 일은 정치의 가장 기본적인 책임”이라며 “아이들이 안심하고 학교에 다니고, 어르신들이 편안히 산책하며, 시민 누구나 두려움 없이 귀가할 수 있는 도시를 만드는 것이 정치의 역할”이라고 말했다. 이어 “최근 광산구에서 발생한 안타까운 사건은 시민 안전이 더 이상 사후 대응만으로 지켜질 수 없다는 점을 보여줬다”며 “위험을 먼저 감지하고, 더 빠르게 연결하며, 더 촘촘하게 보호하는 예방형 도시안전 체계가 필요하다”고 강조했다. 임 후보는 이를 위해 CCTV와 교통·기상정보, 각종 센서 정보, 신고·민원·행정정보를 AI로 통합 분석하는 ‘AI 기반 도시안전 통합관제체계’를 구축하겠다고 밝혔다. 위험 상황 발생 시 AI가 이상 징후를 실시간으로 감지, 관제센터와 112·119를 자동 연계해 대응 시간을 최대한 단축하는 방식이다. 시민들에게는 재난·교통·응급 상황 정보를 실시간으로 제공하는 시민 체감형 안전 알림서비스도 함께 추진한다. 특히 학교 주변과 골목길, 어린이·노인보호구역, 여성 안심귀갓길, 어르신 산책로, 상가 밀집지역, 산업단지 주변 도로 등 생활안전 취약지역부터 우선 적용하겠다고 설명했다. 임 후보는 이날 ▲AI 도시안전 통합관제 엔진 구축 ▲교통·재난 위험 예측 및 실시간 대응 서비스 ▲복지 사각지대 예방형 AI 안전돌봄 연계 ▲시민체감형 안전 알림서비스 도입 등 4대 추진과제도 함께 발표했다. 우선 AI 도시안전 통합관제 엔진 구축을 통해 CCTV와 센서, 민원, 교통·기상 데이터를 통합 분석해 위험 상황을 실시간으로 감지하고 112·119·관제센터와 자동 연계하는 체계를 구축한다. 또 교통량과 사고·기상정보를 AI로 분석해 위험 구간을 사전에 감지하고 신호체계를 최적화하는 한편, 재난과 사고 발생 시 시민들에게 우회 경로와 행동요령 등을 즉시 안내하는 시스템도 도입할 계획이다. 복지 분야에서는 행정·민원·생활패턴 데이터를 분석해 위기가구와 안전취약계층의 위험 신호를 조기에 발견하고 복지기관과 즉시 연계하는 AI 안전돌봄 체계 구축도 추진한다. 임 후보는 “광산을을 대한민국 AI 안전도시의 시작점으로 만들겠다”며 “AI 기반 위험 감지와 실시간 대응, 촘촘한 돌봄 시스템을 통해 시민이 체감하는 24시간 안전도시 광주를 실현하겠다”고 밝혔다.

한국 ‘제조업의 인공지능(AI) 대전환’(M.AX)을 이끌고 있는 이은호·문형필 성균관대 지능형로봇학과 교수는 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라며 “숙련된 작업자의 암묵지(경험과 학습에서 쌓인 노하우)를 AI에 반영하는 것이 핵심 경쟁력”이라고 밝혔다. ●1.2조 들여 AI팩토리·물류 로봇 개발 두 교수는 최근 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’과의 인터뷰에서 “AI만 잘 만든다고 되는 게 아니라 실제 제조 현장 경험과 데이터가 필수”라며 이렇게 밝혔다. 제조 AI는 실시간 센서·AI 판단·로봇 동작까지 긴밀하게 연결돼야 한다. 그런 점에서 챗GPT 같은 생성형 AI가 일상 환경에서 구할 수 없는 실제 공장 데이터 확보와 숙련된 작업자의 노하우는 매우 중요하다. 이 교수는 “숙련된 작업자들의 현장 경험은 문서화되지 않은 경우가 많지만 공정 안정성과 품질에 결정적 역할을 한다”고 강조했다. 두 교수는 정부와 함께 ‘K휴머노이드 얼라이언스’와 ‘AI 팩토리(공장)’ 프로젝트를 추진 중이다. 2030년 상업용 휴머노이드·제조 AI 세계 선도국 도약을 목표로 한국전자기술연구원, LG전자, CJ로지스틱스 등과 물류 로봇·AI 팩토리 기술을 개발하고 있다. 산업통상부는 1500여개 기업·학계·연구기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 출범하고 올해 예산 1조 2000억원을 투입한다. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI를 통해 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 문 교수는 CJ로지스틱스와 컨테이너 화물에서 시간당 2000개 이상의 화물을 자동 하역하고, 검수·분류·포장 등 수작업 의존도가 높은 영역에 비닐 포장까지 자동으로 할 수 있는 물류 로봇 ‘로지봇’을 개발하고 있다. 이 교수는 LG전자와 가전제품의 판금 공정에 AI 기술 자율제조와 품질관리 시스템을 적용하는 협업 플랫폼을 개발 중이다. 불량률을 줄이고 고장을 사전에 예고하고 일관된 품질을 확보하는 것이 목표다. ●AI 제조 기술과 시스템 수출 시대로 이 교수는 25일 서울신문과의 인터뷰에서 M.AX 추진을 위해 현장 데이터와 숙련된 근로자의 노하우가 중요하다고 거듭 밝혔다. 그는 “AI 자율제조 기술과 시스템을 수출해야 할 시대가 오고 있다”며 “제조 현장에 다양한 데이터가 존재하는 한국은 대체 불가능한 협력자가 돼야 한다”고 강조했다. 이어 “숙련 작업자의 노하우를 AI로 이식하는 과정이 필요하다”며 “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공(베테랑)의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라고 말했다. 이어 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 모아 AI로 객관화하고 데이터화해 새 인력이 이어갈 수 있도록 해야 한다”고 강조했다. 같은 맥락에서 숙련된 근로자들의 파업 예고로 사회적 혼란을 겪었던 삼성전자의 경영 리스크도 어느 정도 해소될 것으로 내다봤다. 이 교수는 “삼성전자의 범용 D램은 M.AX로 대체 가능하다”며 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하지만 한국은 현재 기술 문제보다 노사 간 협력 이슈가 더 큰 것 같다”고 지적했다.

미국 해군 전력의 상징인 항공모함이 중국의 고고도 정찰 드론과 미사일 표적망 앞에서 더 이상 마음 놓고 움직이기 어렵다는 분석이 나왔다. 중국이 높은 고도에서 장시간 해상을 감시하는 드론과 대함미사일을 결합하면서 미 항모전단의 기존 작전 방식도 흔들릴 수 있다는 평가다. 미 군사 전문매체 19포티파이브는 22일(현지시간) 중국이 산업적 규모의 드론·센서 네트워크를 구축하고 있으며 이 체계가 미군이 기존에 상대해온 위협과는 성격이 다르다고 보도했다. 핵심은 드론 보유량 자체가 아니다. 정찰 드론이 항모전단의 움직임을 찾아내고 중국군이 이 정보를 대함미사일 타격 좌표로 활용할 수 있다는 점이다. 매체는 중국의 WZ-7 ‘샹룽’ 고고도 장기체공 무인기가 해상 감시 임무를 수행하며 항모전단 추적에 투입될 수 있다고 설명했다. WZ-7은 넓은 해역을 장시간 감시하면서 DF-21D와 DF-26 같은 중국 대함미사일에 표적 정보를 제공할 수 있다. 이들 미사일은 서방에서 흔히 ‘항모 킬러’로 불린다. 하늘의 눈이 된 중국 드론 중국은 고급 정찰 드론 전력도 빠르게 키우고 있다. 19포티파이브는 중국 드론이 6만 피트, 약 1만 8000m 상공에서 미 항공모함을 포착해 미사일 타격에 필요한 좌표로 연결할 수 있다고 분석했다. WZ-8 ‘하이퍼소닉 고스트’는 로켓 추진 방식으로 마하 3 수준의 속도를 내며 더 높은 고도에서 정찰 임무를 수행할 수 있는 플랫폼으로 소개됐다. 이런 고고도 정찰 자산은 요격을 어렵게 만들고 넓은 해역을 빠르게 훑는 데 유리하다. 특정 기종 하나가 곧바로 미사일을 쏘는 구조는 아니다. 중국이 정찰 드론과 해상 감시망 그리고 미사일 전력을 하나의 표적 체계로 묶으려 한다는 점이 핵심이다. 이 체계가 작동하면 미 항모전단은 태평양의 넓은 바다에 숨어 접근하는 방식만으로 안전을 보장받기 어렵다. 과거 미 해군은 항모가 광대한 해역에서 위치를 숨기며 항공 전력을 투사하는 방식을 강점으로 삼았다. 그러나 장시간 체공 드론이 해수면을 훑고 탐지 정보를 미사일 부대와 연결하면 항모의 기동 자유도는 그만큼 줄어든다. 드론 모함에 군집 드론까지 중국은 드론을 개별 무기가 아니라 대량 운용 체계로 확장하고 있다. 19포티파이브는 중국이 ‘지우톈’ SS-UAV로 불리는 드론 모함 개념도 개발하고 있다고 소개했다. 지우톈은 날개폭 약 25m의 대형 무인기로 내부에 100~150대 수준의 소형 드론을 싣고 날아가 공중에서 풀어놓는 구상이다. 소형 드론들은 서로 통신하며 군집을 이루고 정찰과 교란 그리고 공격 임무를 나눠 수행할 수 있다. 위성통신이 끊겨도 드론끼리 데이터를 주고받는 네트워크가 살아남으면 작전 지속성이 커진다. 매체는 이를 사실상 ‘날아다니는 항공모함’에 비유했다. 중국은 지상 발사형 드론 군집 체계도 개발하고 있다. 트럭 탑재 발사대에서 짧은 간격으로 다수의 드론을 쏘아 올리고 각 드론이 인공지능(AI)으로 지형을 인식하거나 경로를 조정하는 방식이다. 우크라이나 전쟁과 홍해 그리고 말라카해협 등에서 드론의 전장 가치가 확인되자 중국은 이를 대규모 산업 기반과 결합하고 있다. 미 항모전단 방어 부담 커졌다 문제는 방어 비용과 지속성이다. 미 해군 구축함은 SM-2와 SM-6 그리고 토마호크 등 각종 미사일을 수직발사관에 싣고 다니지만 탑재 수량에는 한계가 있다. 19포티파이브는 알레이버크급 구축함이 미사일 수직발사관을 대략 90~96개 갖추고 있지만 전투 중 바다 위에서 이를 다시 채우기는 어렵다고 지적했다. 중국이 대량의 드론을 먼저 투입해 방공망을 소모시킨 뒤 대함미사일이나 항공 전력을 동원하면 미 항모전단은 훨씬 복잡한 방어전을 치러야 한다. 미국 입장에서는 값싼 드론을 비싼 요격미사일로 계속 막아야 하는 비대칭 구도도 부담이다. 중국이 민간 산업 기반과 배터리와 탄소섬유 등 제조 역량을 바탕으로 드론을 대량 생산할 수 있다는 점도 위협을 키운다. 인도태평양의 지리도 중국에 유리하게 작용한다. 대만해협은 중국 본토와 가까워 중국군이 본토 기지와 해안 시설 그리고 민간 선박 등을 활용해 드론을 투입할 수 있다. 반면 미국은 괌과 오키나와 같은 고정 기지와 장거리 보급망에 의존해야 한다. 중국은 이들 기지도 드론 정찰과 미사일 공격의 표적으로 삼을 수 있다. 결국 중국 드론 전력의 위협은 ‘드론 몇 대가 항모를 잡는다’는 단순한 문제가 아니다. 감시 드론이 표적을 찾고 AI가 정보를 처리하며 미사일이 타격하는 구조가 만들어지고 있다는 데 있다. 세계 최강 전력으로 꼽히는 미 항모전단도 이런 감시·타격망 앞에서는 예전처럼 자유롭게 움직이기 어렵다는 경고가 커지고 있다.

임문영 더불어민주당 광주 광산을 국회의원 후보가 광주의 AI 경쟁력을 시민의 일상 안전에 활용하기 위한 ‘생활밀착형 1호’ 공약을 발표했다. 이 공약에는 광산을 지역을 대한민국 최초의 ‘AI 생활안전 실증도시’로 육성, 위험 감지부터 112·119 연계·시민 알림까지 자동화하는 ‘AI 기반 도시안전 통합관제 체계’를 구축하겠다는 구상이 담겼다. 임 후보는 22일 “최근 우리 지역에서 발생한 안타까운 사건은 사후 대응만으로는 시민 안전을 지킬 수 없다는 점을 보여주었다”며 “아이들의 귀갓길과 어르신의 산책길 등 시민의 평범한 일상을 더 안전하게 만들기 위해선 위험을 먼저 감지하고 더 빠르게 대응하는 ‘예방형 안전도시’로 전환해야 한다”고 밝혔다. 이어 “AI는 산업 성장만을 위한 기술이 아니라 시민의 생명과 일상을 지키는 기술이어야 한다”며 “광산을을 대한민국을 대표하는 AI 생활안전 실증도시로 만들겠다”고 강조했다. 임 후보가 발표한 ‘24시간 안전한 우리 동네’ 공약은 ▲AI 도시안전 통합관제 엔진 구축 ▲교통·재난 위험 예측 및 실시간 대응 서비스 ▲복지 사각지대 예방형 AI 안전돌봄 연계 ▲시민체감형 실시간 안전 알림서비스 도입 등이 핵심이다. 우선 CCTV와 각종 센서, 민원·교통·기상 데이터를 통합 분석해 위험 상황을 실시간으로 감지하고, 관제센터와 112·119 상황실까지 자동 연계하는 AI 도시안전 통합관제 체계를 구축한다. 또 교통량과 사고·기상정보를 분석해 위험 구간을 사전에 감지하고 신호체계를 최적화하며, 재난과 사고 발생 시 시민들에게 우회경로와 행동요령을 실시간 제공하는 시스템도 도입할 계획이다. 복지 분야에서는 행정·민원·생활패턴 데이터를 분석해 위기가구와 안전취약계층을 조기 발굴하고, 복지기관과 즉시 연계하는 예방형 AI 안전돌봄 체계를 추진한다. 아울러 시민들이 체감할 수 있도록 안전·교통·응급·복지 정보를 24시간 제공하고, 맞춤형 재난·생활안전 알림서비스를 운영하는 방안도 포함됐다. 임 후보는 학교 주변과 골목길, 어린이·노인보호구역, 여성 안심귀갓길, 어르신 산책로, 상가 밀집지역, 산업단지 주변 도로 등 생활안전 취약지역을 우선 적용 대상으로 제시했다. 특히 광산을 지역을 중심으로 AI 안전관제·교통·복지·재난 서비스를 우선 실증한 뒤, 광주 전역과 타 지자체로 확산 가능한 표준모델로 발전시키겠다는 구상이다. 임문영 후보는 “이제는 광주의 AI 경쟁력을 시민의 삶과 안전으로 연결해야 한다”며 “사후 대응 중심 행정을 사전 예방 중심 행정으로 전환, 시민이 체감하는 ‘24시간 안전도시 광산’을 만들겠다”고 강조했다.

값싼 드론이 전장을 바꿔 각국 군의 방공 전략도 흔들리고 있다. 수백만 원대 소형 드론을 막기 위해 수억 원대 대공미사일을 쏘는 방식으로는 장기전을 버티기 어렵기 때문이다. 러시아·우크라이나 전쟁을 거치며 드론이 핵심 위협으로 떠오르자 기존 방공망의 한계도 뚜렷해졌다. 중국·파키스탄과 동시에 군사적 긴장을 안고 있는 인도도 이 흐름에 가세했다. 기존 대공포와 미사일만으로는 저가·다수 드론 위협에 대응하기 어렵다고 보고, 이동식 자주방공체계와 지향성에너지무기 협력을 넓히는 모습이다. 그 파트너 가운데 하나로 한국 방산기업이 다시 부상했다. 인도 이코노믹타임스와 타임스오브인디아는 21일(현지시간) 한국과 인도가 자주방공체계와 지향성에너지무기 분야에서 협력하기로 했다고 보도했다. 지향성에너지무기는 고출력 레이저나 마이크로파로 드론, 미사일, 전자장비를 무력화하는 차세대 무기체계로, ‘레이저포’보다 넓은 개념이다. 안규백 국방부 장관은 지난 20일 서울 용산구 국방부 청사에서 라즈나트 싱 인도 국방장관과 회담을 열고 국방·방산 분야 협력을 확대하기로 했다. 인도 국방장관이 한국을 찾은 것은 2019년 이후 7년 만이다. 양측은 지난달 한·인도 정상회담에서 도출한 ‘공동 전략 비전’을 계승해 방산 협력을 더 발전시키기로 했다. 이날 열린 한·인도 방산포럼에서는 구체적인 협력 장면도 나왔다. 이용철 방위사업청장과 싱 장관이 배석한 가운데 한화에어로스페이스와 한화시스템이 인도 대표 방산기업 라르센앤투브로(L&T)와 각각 업무협약(MOU)을 체결했다. L&T는 한화에어로스페이스와 협력해 K9 자주포를 인도에 공급해온 기업이다. 인도가 한국 다시 찾은 이유 인도가 한국 방산에 주목하는 배경에는 K9 바즈라의 성공 경험이 있다. K9 바즈라는 한국 K9 자주포를 인도 작전 환경에 맞게 개량한 155㎜ 궤도형 자주포다. 한화에어로스페이스와 L&T는 이 사업을 통해 한국의 체계 기술과 인도의 현지 생산 역량을 결합하는 모델을 만들었다. 이 모델은 인도 입장에서도 매력적이었다. 인도는 세계 최대 무기 수입국 가운데 하나지만, 최근에는 단순 구매보다 자국 생산과 기술 축적을 중시한다. 나렌드라 모디 정부의 ‘메이크 인 인디아’ 정책도 해외 무기를 들여오되 현지 생산, 기술이전, 공동개발을 함께 요구하는 방향으로 움직이고 있다. K9 바즈라는 이런 흐름에 맞아떨어졌다. 완성 장비를 그대로 사오는 방식이 아니라 한국 기업과 인도 기업이 역할을 나눠 현지 생산 기반을 만들었고, 이번 협약은 그 성공 모델을 자주방공체계와 지향성에너지무기, 감시정찰·센서 분야로 넓히는 성격이 강하다. 방위사업청도 K9의 상징성을 강조했다. 이 청장은 싱 장관과의 면담에서 “K9 자주포는 한·인도 방산협력의 대표적인 성공 사례”라며 “이를 발판으로 현재 추진 중인 사업은 물론 다양한 무기체계 분야로도 협력을 지속 확대해 나가길 기대한다”고 밝혔다. 드론 떼, 미사일로만 막을 수 있나 인도가 차세대 방공무기에 관심을 키우는 이유는 분명하다. 드론이 너무 싸고 너무 많아졌기 때문이다. 우크라이나 전쟁에서 양측은 정찰 드론, 1인칭 시점(FPV) 자폭 드론, 장거리 공격 드론을 대량으로 투입하고 있다. 전차와 장갑차, 포병 진지는 물론 방공망과 에너지 시설까지 드론 공격의 표적이 됐다. 문제는 비용 교환비다. 값싼 드론을 막으려고 고가의 대공미사일을 계속 발사하면 방어하는 쪽이 먼저 지친다. 이 때문에 각국은 기관포, 전자전, 레이저, 고출력 마이크로파를 결합한 다층 방공체계를 모색하고 있다. 지향성에너지무기는 발사당 비용이 낮고 탄약 보급 부담이 상대적으로 작다는 점에서 소형 드론 대응 수단으로 주목받는다. 레이저 무기는 표적에 에너지를 집중해 센서나 기체를 손상시키는 방식으로 운용된다. 고출력 마이크로파 무기는 전자장비를 교란하거나 파괴해 드론을 무력화할 수 있다. 아직 악천후, 출력, 냉각, 사거리, 이동식 플랫폼 탑재 등 해결해야 할 과제가 많지만 드론전이 확산할수록 각국 군의 관심은 커질 수밖에 없다. 인도에는 이런 수요가 더 절박하다. 북부 국경에서는 중국군과 대치하고 서부에서는 파키스탄과 군사적 긴장을 이어가고 있다. 두 전선 모두 고산지대, 사막, 국경 감시, 포병전, 무인기 정찰이 맞물리는 복합 전장이다. 인도군이 이동식 자주방공체계와 드론 대응 무기에 관심을 보이는 이유다. K방산, 완제품 수출에서 공동개발로 이번 방한은 단순한 의전 일정이 아니다. 한·인도 방산 협력이 완성 장비 수출에서 공동개발과 현지 생산으로 이동하고 있음을 보여준다. 양국은 국방사이버 협력, 유엔 평화유지활동(PKO) 협력, 양국 국방대학교 간 협력 등 실질적인 국방협력 기반을 마련하기 위한 협약서도 체결했다. 양측은 ‘한·인도 방산혁신 플랫폼’(KIND-X) 출범도 논의했다. KIND-X는 양국 방산기업, 스타트업, 대학 등을 연결해 인공지능(AI), 드론 등 신기술 분야 방산협력을 가속하기 위한 플랫폼이다. 기존 무기 판매를 넘어 무인체계, 사이버, 전자전, 감시정찰 등 미래 전장 기술을 함께 발굴하겠다는 구상이다. 한국 입장에서도 인도는 중요한 시장이다. 인도는 대규모 육군과 해군, 공군 전력을 동시에 현대화해야 하고 중국 견제라는 전략적 목표도 뚜렷하다. 다만 단순 구매자가 아니라 현지 생산과 기술 협력을 강하게 요구하는 시장이다. K방산이 인도에서 성과를 내려면 가격과 납기만이 아니라 공동개발, 장기 정비, 기술 협력까지 제시해야 한다. 드론과 미사일이 전장을 바꾸는 시대, 인도는 더 싸고 오래 버틸 수 있는 방공수단을 찾고 있다. 한국은 K9으로 쌓은 신뢰를 앞세워 그 틈을 파고들고 있다. 포신과 포탄으로 시작한 한·인도 방산 협력이 이제 빛과 전자파, AI의 영역으로 확장되고 있다.

한국전력은 20일(현지시간) 독일 베를린에서 글로벌 전력설비 분야 선도 기업인 MR사(Maschinenfabrik Reinhausen)와 전력설비 예방진단솔루션(SEDA) 기술이전 계약을 체결했다고 21일 밝혔다. 한전은 이번 계약으로 MR사로부터 134만 달러(약 20억원)의 기술이전료를 받게 됐으며, 이는 한전 단일 기술이전 사례 중 역대 최대 규모다. 이번 계약은 한전의 예방진단 기술력과 운영 노하우가 글로벌 시장에서 인정받았다는 점에서 의미가 크다는 평가다. 양사는 지난해 9월 독일 레겐스부르크에서 ‘전력설비 예방진단솔루션 공동 개발 및 사업화 추진을 위한 양해각서(MOU)’를 체결한 이후 총 21회에 걸친 사업화 협의와 기술가치 평가 등을 통해 맞춤형 사업모델 개발과 기술 최적화를 추진해 왔다. SEDA는 IoT 센서 데이터와 빅데이터 분석, AI 기술을 활용해 변전설비의 상태를 실시간으로 자동 판정하고 진단하는 한전의 독자 기술이다. MR사는 이 기술을 자사 예방진단솔루션 ‘TESSA’와 결합한 통합 플랫폼 ’TESSA 2.0‘을 통해 글로벌 시장에 출시할 계획이다. 이를 통해 한전의 예방진단 기술이 유럽과 북미를 비롯한 글로벌 시장에 본격 진출할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 특히 이번 계약은 한전이 보유한 약 200만 건의 개폐장치 운영 데이터와 3만 건 이상의 정제된 현장 데이터를 기반으로 개발된 SEDA 기술의 경쟁력을 세계 시장에서 평가받았다는 점에서 의미가 크다. 다수의 예방진단 기업들이 제한된 데이터 환경에서 기술을 개발하는 것과 달리, 한전은 대규모 실적 데이터를 기반으로 기술 신뢰도를 높여왔으며, 이러한 데이터 경쟁력이 글로벌 시장에서도 높은 평가를 받았다. 여근택 한전 송변전운영처장은 “이번 기술이전은 한전의 예방진단 기술이 유럽과 북미 등 글로벌 시장에 본격 진출할 수 있는 핵심 동력을 확보했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 국내외 사업 확대와 맞춤형 사업모델 개발을 통해 글로벌 시장 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다.

‘스핀 온 군 적합성 검증 기술 지원’ 선정 충남도가 민간의 우수 기술이 국방 분야로 확산하는 생태계 구축으로 K방산 핵심 거점 육성에 나선다. 도는 산업통상자원부가 주관한 ‘지능형센서 스핀 온(Spin-On) 군 적합성 검증 기술 지원’ 공모사업에 최종 선정됐다고 19일 밝혔다. ‘스핀 온’은 민간의 상용부품을 정밀 선별, 신뢰성, 체계 적합성 검증 등을 거쳐 방산 체계에 적용하는 방식으로 민간 기술의 국방 활용도를 높이는 핵심 절차다. AI·드론·반도체 등 민간 첨단기술 역량을 국방 분야까지 활용해 방위산업과 첨단기술산업을 동시에 육성하기 위한 취지다. 도는 이번 사업 선정에 따라 올해부터 2029년까지 계룡시 두마면 제2산업단지 내 지능형센서 민수 기술의 방산 전환 지원체계를 구축한다. 투자 사업비는 확보한 국비 100억원을 포함한 274억 9000만원이다. 사업은 한국산업기술시험원(KTL)이 주관하며, FITI시험연구원과 경기대가 참여한다. 주요 사업 내용은 △특수 목적 연구시설 구축 △민수 첨단 기술의 방산 전환을 위한 기업 지원 △지능형센서 소재·부품·장비의 환경 내성 및 상위체계 호환성 검증 등이다. 도는 이곳을 통해 민·군 겸용 부품 전용 데이터시트 개발 지원을 통한 기술자료 표준화와 외산 의존도가 높은 고가의 부품(MIL급)을 국내 상용 등급 부품의 군용 등급화로 대체 등을 추진할 계획이다. 도 관계자는 “이번 공모 선정은 우수한 민수 기술을 방위산업 분야로 전환해 도내 기업의 판로 개척과 시장 경쟁력을 확보하는 중요한 계기가 될 것”이라고 말했다.

코스닥시장이 19일 장 초반 제한적인 상승 흐름을 보이며 1112.04를 기록했다. 최근 급락 뒤 반등을 시도하는 가운데 개인과 기관이 매수 우위를 보였지만, 외국인과 프로그램 매도 영향으로 종목별 등락은 엇갈렸다. 19일 오전 9시 15분 기준, 한국거래소에 따르면 코스닥지수는 전 거래일보다 0.95포인트(0.09%) 오른 1112.04를 나타냈다. 지수는 1111.36으로 출발한 뒤 장중 1122.85까지 올랐고, 저가는 1106.93이었다. 거래량은 1억 3840만 3000주, 거래대금은 2조 1288억 6700만 원으로 집계됐다. 수급별로는 개인이 426억 원, 기관이 416억 원 순매수했고 외국인은 513억 원 순매도했다. 프로그램 매매는 차익거래 34억 원 매수 우위, 비차익거래 323억 원 매도 우위로 전체 289억 원 순매도를 기록했다. 시가총액 상위 종목은 혼조세를 보였다. 알테오젠(196170)은 4.90% 오른 37만 5000원, 에코프로비엠(247540)은 2.10% 오른 19만 4400원, 코오롱티슈진(950160)은 2.21% 오른 11만 800원, HLB(028300)는 2.58% 오른 5만 1600원, 주성엔지니어링(036930)은 3.51% 오른 18만 8600원에 거래됐다. 반면 레인보우로보틱스(277810)는 5.90% 내린 70만 2000원, 리노공업(058470)은 0.50% 내린 10만 500원, 에코프로(086520)는 0.16% 내린 12만 6600원을 나타냈다. 시장 전반에서는 상승 종목이 725개, 하락 종목이 855개, 보합 종목이 94개로 집계됐다. 상한가 6개가 나왔고 하한가 종목은 없었다. 지수는 강보합이지만 하락 종목 수가 더 많아 개별 종목 장세가 두드러졌다. 개장 초반 급등주로는 한성크린텍이 29.96% 오른 1796원, 바른손이앤에이가 29.94% 오른 1341원, 케이피항공산업이 29.93% 오른 4만 3850원, 졸스가 29.75% 오른 2290원, 판타지오가 24.20% 오른 2320원을 기록했다. 반면 에스에이엠티는 19.37% 내린 1만 4990원, 삼지전자는 18.62% 내린 4만 5900원, 사토시홀딩스는 17.17% 내린 8830원, TPC로보틱스는 14.23% 내린 6090원, 포니링크는 11.64% 내린 3530원으로 약세를 보였다. 장 초반 코스닥은 상승과 하락을 오가는 흐름을 이어왔다. 같은 시간대에도 집계 시점에 따라 지수 방향이 엇갈릴 만큼 변동성이 컸지만, 현재는 전일 대비 소폭 상승권에서 움직이고 있다. 최근 코스피 급락에 따른 부담이 이어지는 가운데 코스닥은 시총 상위 종목과 개별 재료 보유 종목 중심으로 매수세가 유입되는 모습이다. 한편 자율주행 플랫폼 기술 기업 모빌테크는 산업통상자원부 신기술 인증을 획득하고 기술특례 방식의 코스닥 상장을 추진하고 있다. 이 기업은 다중 센서 캘리브레이션 기술의 상용화 성과와 비용 절감 효과를 앞세워 상장 작업에 속도를 내고 있어 향후 신규 상장 기대 종목군에도 관심이 이어질 전망이다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]