건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

경기도의회 박상현 의원(더불어민주당, 부천8)이 26일 경기도의회 대회의실에서 열린 ‘제17회 우수의정대상’ 시상식에서 행정사무감사 우수의원으로 선정되는 영예를 안았다. 대한민국시도의회의장협의회가 주관하는 ‘우수의정대상’은 지방자치 발전의 핵심인 행정사무감사 등 의정활동에서 탁월한 성과를 낸 의원에게 수여된다. 박상현 의원은 기획재정위원회 위원으로서 경기도의 방대한 행정 데이터를 정밀하게 분석하고, 이를 바탕으로 한 과학적이고 실효성 있는 정책 대안을 제시해 이번 상을 수상하게 됐다. 박 의원은 이번 행정사무감사에서 특히 ‘디지털 전환을 통한 도정 혁신’에 주력했다. 관행적으로 이어져 온 아날로그 방식의 행정 절차를 지적하고, AI 기술과 빅데이터를 활용한 스마트 행정 시스템 도입을 강력히 주문했다. 또한 경기도의 예산 편성 및 집행 과정을 면밀히 검토하며, 도민이 체감할 수 있는 민생 사업에 예산이 우선 배정될 수 있도록 재정 운용의 패러다임 변화를 촉구했다. 특히 박 의원은 기획재정위원회 위원으로서 도정 전반의 컨트롤 타워 역할을 강조하며, 부서 간 칸막이를 허물고 통합적인 행정 서비스를 제공할 수 있는 기반 조성을 제안하는 등 ‘연구하고 실천하는 의원’으로서의 면모를 유감없이 발휘했다는 평이다. 수상 직후 박상현 의원은 “행정사무감사는 단순히 잘못을 지적하는 자리가 아니라, 경기도가 미래 산업 변화에 발맞춰 나갈 방향을 함께 고민하는 시간이었다”며, “기획재정위원회 위원으로서 데이터에 기반한 투명한 행정과 효율적인 재정 운용이 도민의 삶에 실질적인 혜택으로 돌아갈 수 있도록 노력한 점을 좋게 평가해주셔서 감사하다”고 소감을 밝혔다. 이어 박 의원은 “앞으로도 첨단 기술이 행정에 접목되어 도민들이 더욱 편리하고 수준 높은 공공 서비스를 누릴 수 있도록 의정 역량을 집중하겠다”고 덧붙였다.

10년 만의 수능 만점자 배출과 2년 연속 교육청 평가 ‘최우수’라는 성적표를 받아 든 광주교육이 2026년 ‘기본교육’을 통한 제2의 도약을 선언했다. 이정선 광주시교육감은 30일 신년 기자회견을 통해 공교육의 패러다임을 전환하고, 학생들의 ‘다양한 실력’을 미래 경쟁력으로 키우겠다는 구체적인 청사진을 제시했다. 이 교육감이 내세운 2026년 정책의 핵심은 ‘기본교육’의 내실화다. 시교육청은 4대 영역 16대 중점사업을 통해 공교육 안에서 학생들이 회복하고 성장할 수 있는 시스템을 구축할 방침이다. 특히 학습 사각지대 해소를 위해 기존 초등학생에게만 적용하던 ‘경계선 지능 학생 지원’을 중등까지 확대하고, ‘초등 기초학력 전담교사제’를 통해 학력의 토양을 단단히 다진다. 교실 혁명을 위한 수업 질 향상도 추진된다. ‘수업성장 인증제’와 서·논술형 평가 강화를 통해 교원의 수업 역량을 내실화하며, 전국 최초의 ‘광주형 마이스터고 예비학교’ 도입과 독서 교육 프로그램 ‘다 함께 책으로’를 통해 미래 산업에 최적화된 인재를 육성한다는 전략이다. 디지털 대전환 시대를 선점하기 위한 행보도 빨라진다. 내년 1월 전국 최초로 ‘광주시교육청 AI교육원’을 개원해 누구나 쉽게 AI와 디지털 기술을 배우고 활용할 수 있는 환경을 조성한다. 또한 103개교에 지능형 과학실을 구축하고 ‘JAM있는 과학 중점 주간’을 운영해 학생들의 창의융합적 사고력을 자극할 계획이다. 광주 학생들을 세계적인 인재로 키우기 위한 ‘글로벌 리더 세계 한 바퀴’ 프로그램은 지속 추진된다. 이와 함께 이주배경 학생들을 위한 ‘이중언어 협력교사’ 맞춤형 지원을 강화해 포용적인 글로벌 교육 환경을 구축한다는 구상이다. 학생 복지와 교육권 보호를 위한 대책도 한층 강화된다. 학교생활 경비를 지원하는 ‘꿈드리미’ 사업은 2026년부터 모든 학생으로 대상을 확대해 보편적 교육 복지를 실현한다. 또한 안전한 상담 환경 조성을 위해 ‘교육활동 보호 민원 면담실’을 구축하고, 언어문화 개선 프로젝트 ‘다정(情)다감(感)’을 통해 따뜻한 학교 문화를 조성한다. 민주주의의 가치를 삶 속에서 실천할 수 있도록 ‘청소년 정치학교’를 확대하고, ‘광주민주주의역사누리터’의 차질 없는 개관을 통해 민주 시민 의식을 고취할 예정이다. 이정선 광주시교육감은 “지난해 어려운 재정 여건 속에서도 교육공동체의 노력으로 도약의 발판을 마련했다”며 “2026년 병오년 붉은 말처럼 ‘기본교육’과 ‘다양한 실력’을 동력 삼아 광주교육의 미래를 향해 힘차게 질주하겠다“고 강조했다.

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.

평균 점수 78.2점… 작년比 0.3%↑병원 7곳 상위권에… ‘K의료’ 입증 고물가와 고금리로 인한 내수 부진 속에서도 국내 기업들의 고객 만족 경영이 빛을 발하며 국가고객만족도(NCSI)가 반등했다. 한국생산성본부는 미국 미시간 대학과 공동 주관하고 산업통상자원부가 후원한 ‘2025 NCSI’ 조사 결과, 평균 점수가 78.2점으로 집계됐다고 29일 밝혔다. 이는 지난해(78.0점)보다 0.2점(0.3%) 상승한 수치다. 2023년 소폭 하락하며 주춤했던 지수가 1년 만에 다시 오름세로 돌아섰다. 한국생산성본부 관계자는 “고물가, 고금리가 이어지며 국내외 어려운 경기상황이 지속됐으나 기업들이 적극적인 고객만족 경영 활동을 이어가며 제품·서비스에 대한 고객의 만족도가 상승한 것으로 분석된다”고 밝혔다. 세브란스병원, 85점으로 전체 1위올해 조사 대상 335개 기업·기관 중 가장 높은 점수를 받은 곳은 병원 업종의 세브란스병원(85점)이다. 고객만족도 상위 15개 기업(TOP 15)을 살펴보면 병원 서비스의 강세가 뚜렷했다. 세브란스병원을 포함해 총 7개 병원이 상위권에 포진하며 국내 의료 서비스의 우수성을 입증했다. 이 외에도 아파트 부문의 삼성물산, 전자제품 AS의 삼성전자서비스와 LG전자, 전문대학의 영남이공대와 원광보건대, 대구교통공사(도시철도), 현대백화점 등이 TOP 15에 이름을 올렸다. 치열해진 1위 쟁탈전… 상향 평준화 가속올해는 1위 기업이 바뀐 업종이 10개, 공동 1위가 나타난 업종이 19개에 달했다. 이는 선두권 기업 간의 서비스 경쟁이 치열해졌음을 의미한다. 경제부문별로는 보건업 및 사회복지 서비스업(1.2%↑)과 건설업(1.2%↑)의 향상률이 가장 높았다. 병원은 환자 경험 중심의 기능 개선에 주력하고, 아파트 업종은 AI를 활용한 첨단 주거 시스템을 도입하는 등 차별화한 전략이 소비자들의 마음을 움직인 것으로 분석된다. 반면, 전기·가스 등 공공 서비스 부문은 신규 편입된 업종의 영향으로 지수가 하락(-4.1%)했다. 가전구독 등 10개 업종 신규 편입올해 조사에서는 달라진 소비트렌드를 반영해 10개 업종이 새롭게 추가됐다. 가전구독, 모빌리티 플랫폼, 중고차 플랫폼, 렌털 케어 서비스 등 최근 급성장한 서비스들이 평가 대상에 포함되며 NCSI의 외연을 넓혔다. 한국생산성본부 관계자는 “높아진 고객의 기대 수준을 충족하기 위해서는 단기적인 서비스 개선을 넘어 장기적 관점의 고객 중심 경영이 필수적”이라며 “기업들이 제공하는 차별화한 가치가 국가 전체의 만족도 향상으로 이어지고 있다”고 밝혔다.

삼성물산, 차세대 주거 모델 선봬hy, 부설연구소서 균주 연구 활발 KB국민카드, 디지털 혁신에 속도영남이공대, 학생 중심 경영 강화 아파트 부문 1위 ‘삼성물산’삼성물산이 29일 한국생산성본부가 발표한 ‘2025 NCSI(국가고객만족도)’ 조사에서 아파트 부문 28년 연속 1위를 차지했다. 최근 삼성물산은 거주자가 라이프스타일에 맞춰 주거 공간을 자유롭게 디자인할 수 있는 차세대 주거 모델 ‘넥스트홈’을 선보였다. 앞서 지난해에는 기존 홈 플랫폼 ‘홈닉’을 업그레이드한 ‘홈닉 2.0’을 론칭했다. 홈닉 2.0은 관리비 및 월세 납부 등 결제 기능은 물론, 가전과 IoT 기기를 통합 제어하는 ‘매터’(Matter) 기술을 도입해 완결형 홈 플랫폼을 구현하는 입주민 생활 밀착형 서비스다. 아울러 삼성물산은 주거성능연구소를 설립해 결로, 소음, 누수 등 하자 최소화를 위한 공법 개발에 매진해 왔다. 시공 단계부터 엄격한 품질 기준을 적용하는 ‘품질실명제’와 ‘품질시연회’ 등이 대표적이다. 층간소음 해결에도 적극적이다. 건설업계 처음으로 설립된 층간소음연구소는 재료와 구조, 신공법을 망라한 종합 솔루션을 확보했다. 고객 서비스 브랜드 ‘헤스티아’ 역시 진화를 거듭하고 있다. AI 기반의 이미지 분석 기술을 도입한 ‘헤스티아 2.0’ 앱을 통해 입주민의 AS 요청을 실시간으로 분류하고 엔지니어를 배정함으로써 서비스 만족도를 높이고 있다. 우유·발효유 부문 1위 ‘hy’hy가 2025 NCSI 조사에서 우유·발효유 부문 1위에 올랐다. 1997년 조사 시작 이래 28년 연속 수상이다. hy의 경쟁력은 1976년 설립한 기업 부설 연구소에서 나온다. 50년 넘게 축적한 연구 노하우를 바탕으로 현재 전체 연구 인력의 90%가 석박사급으로 구성돼 있다. 이들이 전 세계에서 수집한 5000여종의 균주 라이브러리는 hy만의 핵심 자산이다. 현재 120건 이상의 특허와 다수의 개별인정형 균주를 보유하고 있다. 최근 hy는 건강과 즐거움을 동시에 추구하는 ‘헬시플레저’ 열풍에 맞춰 당, 지방, 첨가물을 줄인 ‘로우스펙’(Low-Spec) 제품 개발에 집중하고 있다. 올해 출시한 ‘야쿠르트 XO’는 독자 발효공법(LF-7)을 통해 당과 지방을 0%로 낮췄다. 또한 스테디셀러 ‘윌’에 작약추출물을 더해 위 건강 케어를 강화한 ‘윌 작약’ 등 기능성 라인업을 고도화했다. 전국 단위 콜드체인망과 1만 1000여명의 ‘프레시 매니저’는 hy만의 차별화한 오프라인 경쟁력이다. 전동 카트 ‘코코’(CoCo)를 활용한 신선 배송은 물론, 3만여명의 홀몸노인을 정기 방문하며 고독사 예방 등 지역사회 안전망 역할을 하고 있다. 신용·체크카드 부문 1위 ‘KB국민카드’KB국민카드가 상품 경쟁력과 디지털 혁신을 결합해 고객 접점을 넓히고 있다. 지난해 4월 출시한 해외 특화 상품 ‘KB국민 트래블러스 체크카드’는 56종 통화 100% 환율 우대와 해외 이용 수수료 면제 등의 혜택을 제공한다. 최근에는 홍콩·마카오 에디션을 내놓으며 라인업을 강화했다. 일상 혜택을 담은 ‘위시(WE:SH) 카드’ 시리즈는 8종의 세분된 맞춤형 혜택을 통해 누적 가입자를 늘리는 등 생애주기별 필수 카드로 자리매김했다. KB국민카드의 디지털 전환 핵심인 ‘KB페이’는 가입자 1500만명을 돌파했다. 온오프라인 전 가맹점 결제는 물론, 타사 카드까지 통합 관리하는 ‘오픈페이’(Open Pay) 기능을 통해 범용성을 확보했다. 단순 결제를 넘어 개인 자산 관리(PFM)와 마이데이터 서비스, 모바일 학생증, 공공 서비스 알림 등 일상 밀접형 서비스를 결합해 금융과 생활의 경계를 허물었다는 평가다. KB국민카드는 소비자 보호를 위해 AI 모델을 활용한 ‘불완전판매 모니터링 자동화 시스템’을 전면 가동 중이다. 또한, 고객 패널 ‘이지토커’의 의견을 경영에 반영하고 있으며, 점자카드 도입 등 금융 취약계층을 위한 ESG 경영에도 앞장선다. 전문대학 부문 1위 ‘영남이공대학교’영남이공대학교는 매 학기 소통의 장을 정례화한다. 수렴된 의견은 ▲현장 중심 교육 강화 ▲최신 산업 트렌드 커리큘럼 개편 ▲취업 연계 프로그램 확대 등에 적극 반영한다. 이런 ‘학생 중심 경영’은 2023~2025학년도 3년 연속 신입생 100% 등록과 12년 연속 NCSI 전문대학 부문 1위라는 성과로 이어지고 있다. 최근 영남이공대는 재학생들의 진솔한 목소리를 대학 운영에 담기 위해 마련한 ‘총장 토크 콘서트’(미팅위크)를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 학생복지처 주관으로 지난 9월 8일부터 24일까지 총 9회에 걸쳐 진행된 이번 행사는 간호학과, 소프트웨어융합과 등 32개 학과(계열)에서 2100여명의 학생이 참여했다. 특히 학생들이 가장 편안하게 대화할 수 있는 점심시간을 활용해 조별로 자유롭게 의견을 나누는 방식으로 진행됐다. 이재용 영남이공대 총장은 이번 콘서트에서 학생들과 눈높이를 맞추며 대학 생활 만족도, 진로 준비의 어려움, 학과 교육환경 개선 등 실질적인 고민을 경청했다. 학생들은 평소 전하기 힘들었던 건의사항을 제안했으며, 대학 측은 이를 기록해 학사제도 개선과 복지시설 확충에 단계적으로 반영하기로 약속했다.

서울시는 ‘스마트 진입제한 안내시스템’을 신월여의지하도로(신월IC~여의대로)에 설치하고 29일부터 본격 운영에 들어간다고 밝혔다. 시는 제한 높이가 3m인 소형차 전용 지하도로에서 반복돼 온 차량 끼임 사고를 예방하기 위해 안내시스템을 도입했다. 서부간선지하도로(성산대교남단~금천IC)에도 동일한 시스템을 구축 중이며 내년 3월 운영을 시작한다. 이 시스템은 지하도로 진입 전 차량 높이를 두 차례 자동 측정해 기준을 초과하면 즉시 우회를 안내하는 예방 장치다. 전방 80~90m 지점에서 차량 형상을 인식하는 인공지능(AI) 라이다(레이저를 쏘아 물체를 인식하는 장치)로 1차 판별하고, 60~70m 지점에서 레이저가 다시 한번 높이 초과 여부를 정밀하게 확인한다. 초과 차량이 감지되면 가로 6.1m 세로 2.3m 크기의 대형 디지털 안내표지판(VMS)과 경광등으로 운전자가 멀리서도 진입 제한을 인지할 수 있도록 한다. 또 특정 방향으로 소리를 집중적으로 전달하는 지향성 스피커로 명확한 음성 경고를 전달해 진입 금지와 우회 경로를 실시간 안내한다. 시는 본격 운영에 앞서 지난 11일부터 15일까지 파이프·박스 등 인식이 어려운 적재물을 실은 차량을 대상으로 주야간 360회 실증시험을 진행한 결과, 감지 정확도 99.13%를 기록했다고 설명했다. 앞으로도 인공지능(AI) 학습을 통해 다양한 차량 형태와 환경에서도 감지 성능을 높일 계획이다. 한병용 서울시 재난안전실장은 “소형차 전용 지하도로에서 발생하는 끼임 사고를 근본적으로 줄여 차량 운전자와 시설물의 안전 모두를 지켜나가겠다”고 말했다.

보상 협의 닷새 만에 14.4% 진행내년 말 착공해 2030년 가동 목표김성환 장관 “전기 소모돼 고민”업계 “인천공항 멀어지면 손실” 삼성전자와 한국토지주택공사(LH)가 경기 용인시 첨단시스템반도체 국가산업단지(용인 반도체 클러스터) 조성을 위한 부지 매입 계약을 체결하며 클러스터 조성에 박차를 가하고 있다. 정부·여당에서 전기용량 부족에 따른 클러스터 이전론이 불거지는 가운데, 산업계는 이미 사용 전력량의 절반 이상을 확보했다는 입장이다. 29일 용인시 등에 따르면 LH와 삼성전자는 지난 19일 산단 조성을 위한 부지 매입 계약을 체결하고 22일부터 산단 예정지 내 토지 소유자들과 토지 및 건물, 공작물 등에 대한 손실 보상 협의에 착수했다. LH가 보상 협의에 돌입한 지 닷새 만인 지난 26일 보상 절차 진행률은 14.4%를 기록했다. 향후 보상 절차가 순조롭게 진행되면, 삼성전자는 2030년 가동을 목표로 내년 말에 ‘시스템반도체 생산설비 6기’를 착공할 계획이다. 이곳에는 80여개의 반도체 소재·부품·장비(소부장) 기업과 연구기관 등이 입주하게 된다. SK하이닉스는 용인 클러스터에 600조원을 들여 건설하기로 한 4개 팹 중 첫 번째 팹의 골조 공사를 진행 중이다. 인공지능(AI) 메모리 패권 경쟁이 심화하면서 SK하이닉스는 용인 클러스터를 고대역폭메모리(HBM) 생산의 거점으로 삼겠다는 구상이다. 다만, 정치권과 시민단체를 중심으로 제기되는 클러스터 이전론이 걸림돌로 작용할 수 있다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 지난 26일 CBS라디오에서 “두 기업(삼성전자·SK하이닉스)이 쓸 전기의 총량이 원전 15기 분량이어서 꼭 거기에 있어야 할 지(고민된다)”며 “지금이라도 지역으로, 전기가 많은 쪽으로 옮겨야 되는 건 아닌지 고민이 있다”고 말했다. 반도체 업계는 당혹감을 감추지 못하고 있다. 전력부족 상황에 대해 삼성전자는 클러스터 가동에 필요한 9기가와트(GW) 중 6GW를, SK하이닉스는 6GW 중 3GW를 확보했다는 입장이다. 남은 전력은 현재 공사가 진행 중인 동해안~수도권 초고압직류송전망(HVDC)과 2030년 이후 완공될 예정인 서해안 에너지고속도로 등을 통해 공급받을 수 있을 것으로 업계는 관측한다. 업계 관계자는 “전략 수출 산업인 반도체는 항온·항습 등 특수 조건을 갖춘 물류로 운송해야 하는데, 관련 인프라가 인천공항에 몰려 있다”며 “소부장 기업들도 용인, 평택, 이천 등 삼성전자와 SK하이닉스 인근에 거점을 두고 있는데 현실적으로 추가 이전이 합리적일지 의문”이라고 말했다. 안기현 한국반도체산업협회 전무이사는 “신제품 출시 속도전인 반도체 시장에서 클러스터 조성 타이밍을 놓치면 국가의 반도체 경쟁력이 뒤처져 완전히 낙오될 수 있다”고 강조했다.

고환율로 해외 기업 인수 비용이 커졌지만, 국내 대기업들의 해외 인수·합병(M＆A)이 잇따라 공개되면서 눈길이 쏠린다. 고환율 조건에서 M＆A는 조달 비용 및 이자 부담 증가, 환차손 위험 등에 노출될 수 있지만 미중 패권 경쟁 심화와 글로벌 공급망 재편 가속화로 글로벌 핵심 기술 및 밸류체인 선점이 보다 중요해졌기 때문이다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 28일(현지시간) 리포트에서 “올해 들어 9월까지 글로벌 M＆A 총 거래액은 지난해 동기 대비 10% 증가하며 회복세를 보였고, 100억 달러(약 14조 5000억원) 이상의 ‘메가딜’ 건수가 지난해 21건에서 올해 27건으로 늘어나는 등 (M＆A) 시장의 낙관론이 뚜렷해지고 있다”고 분석했다. 지난해부터 올 상반기까지 위축됐던 국내 기업의 해외 M＆A도 이런 흐름 속에 기지개를 펴는 모습이다. 하지만 환율 부담 등이 큰 만큼 국내 기업들은 외형 확대보다는 생산 거점, 핵심 기술, 플랫폼처럼 직접 확보해야 하는 자산을 중심으로 ‘선택과 집중’ 전략을 펴고 있다. 삼성의 움직임이 단연 눈에 띈다. 삼성전자는 독일 공조 전문 기업 플랙트그룹을 약 17억 달러에 인수해 데이터센터·산업용 냉난방공조(HVAC) 역량을 확보했다. 또 자회사 하만을 통해 독일 ZF의 첨단운전자보조시스템(ADAS) 사업을 약 18억 달러에 인수해 전장·자율주행 기술 경쟁력을 강화했다. 인공지능(AI) 인프라 확산에 따른 데이터센터 수요 증가와 자동차 산업의 소프트웨어·센서 중심 전환 흐름을 동시에 겨냥한 행보로 평가된다. 바이오 분야에서는 해외 생산 거점 확보가 이어졌다. 삼성바이오로직스는 글로벌 제약사 GSK의 미국 바이오의약품 생산시설을 2억 8000만 달러에 인수해 북미 의약품 위탁생산개발(CDMO) 기반을 확장했고, 셀트리온의 미국 자회사는 일라이릴리로부터 임클론 시스템즈를 3억 3000만 달러에 인수해 원료 의약품 생산 역량을 강화했다. 플랫폼 분야에서는 네이버가 스페인의 중고 거래 플랫폼 왈라팝을 인수하며 유럽 시장 진출의 교두보를 마련했다. 아직 인수로 이어지지는 않았지만, 두산밥캣의 독일 바커 노이손 지분 인수 협상과 HD현대중공업의 미국 조선소 인수 검토 등도 거론되고 있다.

서울시는 ‘스마트 진입제한 안내시스템’을 신월여의지하도로(신월IC~여의대로)에 설치하고 29일부터 본격 운영에 들어간다고 밝혔다. 시는 제한 높이가 3m인 소형차 전용 지하도로에서 반복돼 온 차량 끼임 사고를 예방하기 위해 안내시스템을 도입했다. 서부간선지하도로(성산대교남단~금천IC)에도 동일한 시스템을 구축 중이며 내년 3월 운영을 시작한다. 이 시스템은 지하도로 진입 전 차량 높이를 두 차례 자동 측정해 기준을 초과하면 즉시 우회를 안내하는 예방 장치다. 전방 80~90m 지점에서 차량 형상을 인식하는 인공지능(AI) 라이다(레이저를 쏘아 물체를 인식하는 장치)로 1차 판별하고, 60~70m 지점에서 레이저가 다시 한번 높이 초과 여부를 정밀하게 확인한다. 초과 차량이 감지되면 가로 6.1m 세로 2.3m 크기의 대형 디지털 안내표지판(VMS)과 경광등으로 운전자가 멀리서도 진입 제한을 인지할 수 있도록 한다. 또 특정 방향으로 소리를 집중적으로 전달하는 지향성 스피커로 명확한 음성 경고를 전달해 진입 금지와 우회 경로를 실시간 안내한다. 시는 본격 운영에 앞서 지난 11일부터 15일까지 파이프·박스 등 인식이 어려운 적재물을 실은 차량을 대상으로 주야간 360회 실증시험을 진행한 결과, 감지 정확도 99.13%를 기록했다고 설명했다. 앞으로도 인공지능(AI) 학습을 통해 다양한 차량 형태와 환경에서도 감지 성능을 높일 계획이다. 한병용 서울시 재난안전실장은 “소형차 전용 지하도로에서 발생하는 끼임 사고를 근본적으로 줄여 차량 운전자와 시설물의 안전 모두를 지켜나가겠다”고 말했다.

코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 29일 한국거래소에 따르면, 휴림로봇(090710)이 6527만2247주 거래되며 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지하고 있다. 현재 주가는 7860원으로, 시가총액의 5.13%에 해당하는 막대한 거래대금에도 불구하고 26.77%의 폭등세를 보이고 있다. PER는 291.11로 높으며, ROE는 -5.59로 다소 부진한 모습을 보인다. 재영솔루텍(049630)은 4640원으로 거래되며 3217만6192주의 거래량을 기록, 거래량 2위를 차지하고 있다. 거래대금은 145억6960만원이며, 시가총액 대비 거래대금 비율은 약 2.69%로, 투자자들의 관심이 몰리고 있다. 재영솔루텍의 PER는 128.89, ROE는 6.16이다. 거래량 3위인 대주산업(003310)은 현재 3140원으로 2315만3381주의 거래량을 기록하며 12.14%의 상승세를 보이고 있다. 거래량 4위 형지I＆C(011080)는 748원으로, 1776만6792주가 거래되며 13.16% 상승하고 있다. 원익홀딩스(030530)는 47675원으로 1623만3045주가 거래되며 18.89% 상승하고 있다. 세미파이브(490470)는 32250원으로, 1524만5482주의 거래량과 함께 34.38%의 급등세를 보이고 있다. 현대무벡스(319400)는 20050원으로 1415만459주의 거래량을 기록하며 4.10% 상승 중이다. 셀루메드(049180)는 1630원으로, 1188만206주의 거래량과 함께 14.03%의 급락세를 보이고 있다. 휴림에이텍(078590)은 845원으로 1054만136주가 거래되며 12.37% 상승하고 있다. 한라캐스트(125490)는 20050원으로 1002만4610주의 거래량을 기록하며 9.44% 상승 중이다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 비츠로넥스텍(488900) ▲12.50%, 형지글로벌(308100) ▲20.35%, PS일렉트로닉스(332570) ▲8.82%, 네오이뮨텍(950220) ▲6.01%, 온코닉테라퓨틱스(476060) ▲1.61%, 에스피시스템스(317830) ▲11.62%, 모비스(250060) ▲13.39%, 삼보모터스(053700) ▲24.13%, 에스오에스랩(464080) ▲10.65%, 에이테크솔루션(071670) ▲15.05% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 종목으로는 세미파이브와 삼보모터스가 있다. 세미파이브는 34.38% 급등하며 거래량 1524만5482주, 거래대금 541억8160만원을 기록하며, 시가총액의 4.98%에 해당하는 자금이 유입되고 있다. 삼보모터스는 24.13% 상승하며 거래량 611만3142주, 거래대금 30억2090만원으로 시가총액 대비 자금 유입 비율이 2.64%에 달하고 있다. 반면, 휴림로봇과 셀루메드는 각각 26.77%와 14.03%의 등락을 보이며 거래대금이 시가총액 대비 5.13%와 2.18%에 이르고 있다. 코스닥 시장은 종목별로 큰 변동성을 보이며, 투자자들의 다양한 매매 전략이 엿보인다. 특히, 급등주와 급락주가 혼재되어 있어 투자자들의 신중한 접근이 요구되고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

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.

2009년 여름, 무거운 정적이 감돌던 지방의 한 정신병원 폐쇄 병동. 창살 사이로 들어오던 이른 아침의 햇살은 화장실 바닥에 쓰러져 있는 한 남자를 비추고 있었다. 그는 이곳에 입원 중이던 40대 남성 환자 K씨(41)였다. 발견 당시 그는 이미 숨이 끊어진 상태였다. 불과 일주일 전, 사회복지시설에서 알 수 없는 이상 행동을 보여 급히 이곳으로 이송된 환자였다. 의료진이 다급히 달려왔지만, 그의 심장은 다시 뛰지 않았다. 현장은 기이했다. 단순히 병사(病死)로 처리하기에는 석연치 않은 점들이 너무나 많았다. K씨의 환자복과 온몸은 마치 물통에 빠졌다가 나온 사람처럼 흠뻑 젖어 있었다. 더욱 수상한 것은 시신 곳곳에 남겨진 흔적들이었다. 젖은 옷을 걷어내자 가슴과 배, 등, 허리에 이르기까지 시퍼런 멍 자국이 선명하게 드러났다. 병원 관계자들 사이에서 수군거림이 퍼져나갔다. 폐쇄 병동이라는 특수한 공간, 통제되지 않는 환자들, 그리고 억압적인 환경. 담당 검사는 병원 내에서 환자 간의 다툼이나 직원들에 의한 구타, 가혹행위가 있었을 가능성을 강하게 의심했다. 단순 변사로 종결할 수 없는 사건이었다. 검사는 즉각적인 부검을 지시했다. 진실을 밝히기 위해 메스가 필요한 순간이었다. 미궁에 빠진 부검실… “외상은 치명상이 아니다”다음 날 오전, 국립과학수사연구원의 부검실에는 팽팽한 긴장감이 감돌았다. 법의관들이 K씨의 시신을 둘러쌌다. 시신은 사후 강직으로 인해 팔꿈치부터 무릎관절까지 딱딱하게 굳어 있었다. 등 쪽에는 사후에 혈액이 중력에 의해 아래로 쏠리며 생기는 암적색 시반(屍班)이 넓게 퍼져 있었다. 육안 검사에서 확인된 멍 자국들은 예사롭지 않았다. 법의관이 해당 부위를 절개하자 피하출혈이 확인됐다. 분명 외부의 물리적 충격이 있었음을 시사하는 증거였다. 수사팀의 예상대로 타살의 심증이 굳어지는 듯했다. 그러나 정밀 검사가 진행될수록 법의관들의 표정은 의문으로 가득 찼다. “이상합니다. 멍과 출혈이 있긴 하지만, 사람을 죽음에 이르게 할 정도의 치명상은 아닙니다. 두개골 골절도, 장기 파열도 없어요.” 직접적인 사인이 될 만한 결정적인 외상이 없었다. 그렇다면 건강하던 40대 남성이 하룻밤 사이에 급사한 원인은 무엇인가. 타살이 아니라면 독살인가, 아니면 급성 심장마비인가. 수사는 다시 원점으로 돌아가는 듯했다. 시신이 말하는 진실, “나는 육지에서 익사했다”진실은 K씨의 부검을 시작한 후에서야 비로소 그 충격적인 실체를 드러내기 시작했다. 복강을 연 순간, 부검의들은 눈을 의심했다. 그곳에 드러난 장기들의 상태는 상식 밖이었다. K씨의 뇌와 허파는 비정상적으로 팽창해 있었다. 마치 물을 잔뜩 머금은 스펀지처럼 부풀어 올라 두개골과 늑골을 안에서부터 강하게 압박하고 있었다. 위장, 간, 소장, 대장 등 소화기관은 물론이고 복부의 막과 벽까지 심각한 부종상태였다. 장기 하나하나가 터질 듯이 부어올라 본래의 형체를 알아보기 힘들 지경이었다. 더욱 충격적인 것은 뱃속에서 쏟아져 나온 액체의 양이었다. 복강 내에 고인 복수와 장기 조직 사이사이에 스며든 부종액을 합치자 무려 3리터가 넘는 양이 배출됐다. 피가 아니었다. 맑고 투명한 액체였다. 그것은 마치 깊은 강물에 빠져 숨진 익사체에서나 볼 수 있는 수준의 수분량이었다. 멀쩡한 병원 화장실에서 사망한 사람의 몸속이 왜 익사체처럼 물로 가득 차 있었을까. 콩팥과 요로 역시 퉁퉁 부어 제 기능을 상실한 지 오래였다. 인체의 배수 시스템이 완전히 붕괴된 상태였다. 결정적인 단서는 안구를 채우고 있는 투명한 물질인 ‘유리체액’ 검사에서 나왔다. 검사 결과 K씨의 체내 나트륨 수치는 102mEq/ℓ에 불과했다. 정상인의 나트륨 수치가 135~145mEq/ℓ이며, 120mEq/ℓ 밑으로만 떨어져도 생명이 위독해진다는 점을 고려하면, K씨의 혈액은 사실상 ‘맹물’에 가까울 정도로 묽어져 있었던 것이다. 법의학적 퍼즐이 맞춰졌다. 폭행도, 독극물도 아니었다. K씨를 죽음으로 몰고 간 범인은 바로 그가 밤새도록 화장실에서 들이켰던, 생명의 근원이라 믿었던 ‘물’이었다. 미국 캘리포니아의 비극과 오버랩되다이 믿기 힘든 죽음은 2007년 미국에서 발생한 제니퍼 스트레인지(당시 28세) 사건을 떠올리게 한다. K씨의 죽음과 놀라울 정도로 닮아있는 이 사건은 ‘물’이 가진 공포를 전 세계에 각인시킨 바 있다. 2007년 1월 12일, 미국 캘리포니아주 새크라멘토의 한 라디오 방송국. ‘아침의 광란’이라는 프로그램 녹화 현장은 열기로 가득 찼다. 이날의 이벤트는 ‘위(Wii)를 위해 소변을 참아라(Hold Your Wee for a Wii)’라는 다소 엽기적인 게임이었다. 우승 상품은 당시 아이들에게 폭발적인 인기를 끌던 닌텐도 게임기였다. 세 아이의 엄마였던 제니퍼는 아이들에게 최고의 선물을 주기 위해 이 위험한 도전에 나섰다. 규칙은 가혹했다. 3시간 동안 화장실을 가지 않고 15분마다 제공되는 물을 남김없이 마셔야 했다. 제니퍼는 초인적인 의지로 버텼다. 그녀가 마신 물의 양은 무려 7.5리터. 하지만 안타깝게도 그녀는 2등에 그쳤다. 게임이 끝난 직후, 그녀의 배는 임산부처럼 부풀어 올라 있었다. 그녀는 방송국 직원들에게 “머리가 깨질 것같이 아프다”고 호소했다. 집으로 돌아가는 길 내내 구토가 이어졌다. 그리고 몇 시간 뒤, 그녀는 자택 화장실 앞에서 쓰러진 채 발견됐고 영원히 깨어나지 못했다. 부검 결과 그녀의 사인 역시 K씨와 동일했다. 사인은 ‘물 중독’이었다. 삼투압의 역습, 뇌가 붓고 심장이 멈춘다도대체 물은 어떻게 사람을 죽이는가. 우리가 흔히 ‘건강을 위해 하루 2리터 이상 마시라’고 권장받는 그 물이 왜 살인 흉기가 되는 것일까. 그 원리는 과학 교과서에 나오는 ‘삼투압’ 현상에 있다. 우리 몸의 세포는 적절한 농도의 전해질(나트륨, 칼륨 등) 균형을 유지해야 생존할 수 있다. 그런데 단시간에 맹물이 대량으로 유입되면 혈액 속의 나트륨 농도가 급격히 옅어진다. 이때 우리 몸의 세포는 농도 평형을 맞추기 위해, 묽어진 혈액 속의 수분을 세포 안으로 빨아들인다. 세포가 물을 먹고 팽창하는 것이다. 이 과정에서 가장 치명적인 타격을 입는 곳이 바로 ‘뇌’다. 팔다리의 근육이나 피부 세포는 부풀어 올라도 공간의 제약이 적어 생명에 당장 지장을 주지 않는다. 하지만 뇌는 다르다. 뇌는 ‘두개골’이라는 단단하고 폐쇄된 뼈 상자 안에 갇혀 있다. 뇌세포가 수분을 흡수해 부풀어 오르면 갈 곳 없는 뇌 조직은 뇌압을 급격히 상승시킨다. 팽창한 뇌는 결국 호흡과 심장 박동을 조절하는 생명 중추인 뇌간을 압박하게 된다. 초기에는 제니퍼가 겪었던 것처럼 극심한 두통과 구역질, 현기증이 나타나지만, 한계점을 넘으면 호흡 곤란, 의식 소실, 혼수상태에 빠지게 되고 결국 사망에 이른다. K씨의 부검 당시 뇌와 장기가 비정상적으로 부어 있었던 이유가 바로 여기에 있었다. 또한, 전해질의 불균형은 심장에도 치명적이다. 나트륨과 칼륨은 심장 근육이 전기 신호를 만들어 뛰게 하는 연료와 같다. 이 농도가 깨지면 심장이 불규칙하게 뛰는 부정맥이 발생해 돌연사할 수 있다. 범인은 ‘통제 불능의 갈증’국립과학수사연구원은 K씨의 사인을 ‘급성 수분 중독’으로 최종 결론지었다. 이후 경찰 조사에서 결정적인 증언이 확보됐다. “K씨가 화장실에서 바가지로 쉴 새 없이 많은 양의 물을 퍼 마시는 것을 보고 말린 적이 있다.” 동료 환자의 진술이었다. K씨는 정신질환자 일부에게서 나타나는 ‘다음증(多飮症, Psychogenic Polydipsia)’을 앓고 있었던 것으로 추정된다. 뇌의 시상하부가 고장 나 갈증이 해소되지 않는 병이다. 통계에 따르면 만성 정신질환자의 6~17%가 이 증세에 시달린다. 그는 목마름이라는 본능적인 고통을 이기지 못해 스스로를 죽이는 독배를 들이킨 셈이었다. 그러나 전문가들은 이것이 비단 환자들만의 문제가 아니라고 경고한다. 제니퍼 스트레인지의 사례처럼, 건강한 일반인도 잘못된 상식과 무모한 객기로 인해 언제든 물 중독의 희생자가 될 수 있다. 국과원 관계자는 “우리 몸의 신장(콩팥)이 물을 걸러내 소변으로 배출하는 능력에는 명확한 한계가 있다. 일반적으로 건강한 성인이라도 시간당 0.8~1리터 이상의 물은 처리할 수 없다”고 설명했다. 이 속도를 넘어선 물 섭취는 체내에 물 폭탄을 터뜨리는 것과 다름없다. 무더운 날씨나 격렬한 운동 후 땀을 많이 흘린 뒤 맹물만 벌컥벌컥 들이켜는 행위는 매우 위험하다. 땀으로 이미 나트륨이 빠져나간 상태에서 수분만 공급되면 저나트륨혈증이 가속화되기 때문이다. 전문가들은 “갈증이 심할 때는 물을 한꺼번에 마시지 말고 조금씩 나눠 마셔야 하며, 격렬한 운동 후에는 이온 음료나 약간의 소금을 곁들여 전해질을 보충하는 것이 물 중독을 막는 지혜”라고 조언한다. 2009년 여름, 폐쇄 병동 화장실에서 발생한 K씨의 고독하고 기이한 죽음. 그리고 게임기를 위해 물을 마시다 숨진 제니퍼의 비극. 이 사건들은 우리에게 ‘과유불급(過猶不及)’의 서늘한 교훈을 남겼다. 생명을 유지하는 가장 소중한 물질인 물조차도, 도를 넘어서는 순간 가장 위험한 살인 흉기로 돌변할 수 있다. 당신이 지금 무심코 마시는 그 물 한 잔, 과연 당신의 몸은 받아들일 준비가 되어 있는가.

전남개발공사가 국민권익위원회에서 주관하는 ‘2025년 공공기관 종합청렴도 평가’에서 최고 등급인 1등급을 획득했다. 공사는 전국 지방공기업 중 단독 1위를 차지하는 쾌거를 이뤘다. 이번 평가는 정부와 지방자치단체, 공직유관기관 등 전국 721개 공공기관을 대상으로 시행됐다. 공사는 청렴노력도 부문 9개 지표 중 8개 지표에서 100점 만점을 받았다. 외부 고객이 직접 평가하는 청렴체감도 부문에서도 단독 1등급을 획득해 1등급을 달성, 명실상부한 청렴 최우수 기관으로 선정됐다. 이러한 결과는 2021년 최하위 등급인 5등급에 머물렀던 공사가 강력한 반부패 개혁 의지를 바탕으로 4년 만에 이뤄낸 비약적인 성과다. 공사는 2022년 3등급, 2023년과 2024년 2등급을 거쳐 올해 마침내 1등급에 도달하며 전국 지방공기업 중 유일한 최고 등급 기관으로 등극하는 저력을 보였다. 공사는 그간 부패 취약 요인을 선제적으로 발굴하고 실효성 있는 내부통제 시스템을 구축하는 데 행정력을 집중했다. 특히 지방공사 최초로 ‘준법감시위원회’와 ‘자체 부동산 투기 방지 시스템’을 도입·운영해 임직원의 불법 행위를 원천 차단했다. 공사는 비실명 대리 신고제인 ‘동행변호사’ 제도도 도입해 부패 및 공익 신고자 보호 제도를 강화했다. 또 정부의 AI 정책에 부응해 구축한 AI 청렴 챗봇 시스템과 외부 협력사까지 청렴 교육 범위를 확대한 ‘청렴을 품안愛’ 캠페인은 청렴 시책 우수 사례로 꼽혔다. 장충모 전남개발공사 사장은 “종합청렴도 1등급 달성은 전 임직원이 진심 어린 청렴 의지로 공직 문화 조성을 위해 헌신한 결과”라며 “앞으로도 도민의 신뢰에 보답하기 위해 지속 가능한 공공 가치를 실현하고, 더욱 공정하고 투명한 사업 추진에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

울산이 분산에너지 특화지역으로 선정돼 인공지능(AI) 데이터센터와 반도체 관련 기업 유치에 탄력을 받을 전망이다. 27일 울산시에 따르면 기후에너지환경부 에너지위원회는 최근 심의를 열어 울산을 분산에너지 특화지역(이하 분산에너지특구)으로 최종 선정했다. 울산시는 전력수요유치형, 공급자원유치형, 신산업 활성화형 등 3개 분산에너지특구 가운데 전력수요유치형으로 선정됐다. 분산특구는 ‘분산에너지 활성화 특별법’에 근거해 지정됐다. 특구 내에서는 한국전력공사를 거치지 않고 전력 직거래라는 규제 특례를 적용받게 된다. 전기가 만들어지는 곳에서 전기를 쓰는 ‘지산지소형 전력 시스템’ 구축이 촉진되는 등 분산에너지 테스트베드 구축이 가능해졌다. 이에 지역 발전사들은 직접 전력 판매시장에 진입할 수 있다. 기업은 저렴한 전기요금으로 전력을 공급받는다. 따라서 울산은 지역별 차등 전기요금제 도입과 AI 데이터센터 유치 등 에너지 기반 산업 육성에 속도를 내게 됐다. 울산시는 연료비 연동제와 탄소배출권 연계 등 요금 절감 효과를 바탕으로 지난 6월 국내 최대 규모인 ‘에스케이(SK)·아마존 AI 데이터센터’ 유치에 성공했다. 또 지역 발전사인 SK멀티유틸리티는 지난 7월 LNG/LPG 열병합발전소(시간당 300㎿) 준공 이후 시험 운전 등을 거쳐 울산미포국가산업단지 1386만평에 하이퍼스케일급 AI데이터센터와 석유화학기업 등에 저가 전력공급을 앞두고 있다. 시는 정부의 재생에너지 정책 기조에 맞춰 단계적으로 재생에너지와 친환경 수소 기반의 무탄소 전력 공급도 확대할 방침이다. 이와 함께 1GW급 AI 데이터센터 사업을 위한 부지 확보 등 추가 투자 움직임도 가시화되고 있다. 울산은 분산에너지특구로 지정돼 연료 공급이 안정적이고, 대규모 전력을 요구하는 AI·반도체·이차전지 등 미래 산업 육성에 최적의 조건을 갖추게 됐다. 김두겸 울산시장은 “울산시는 분산에너지 활성화 특별법 제정 과정에서 입법 건의를 지속하며 주도적인 역할을 해왔고, 지정이 보류된 이후에도 정치권과 실무진이 총력 대응에 나섰다”며 “에너지 자급을 통해 합리적인 가격의 전기가 공급되면 기업 유치와 양질의 일자리 창출, 인구 증가로 이어질 것”이라고 밝혔다.

한화시스템이 한미 연합작전의 인공지능(AI) 지휘관 역할을 할 핵심 지휘통제체계의 재구축 사업을 도맡는다. 전시작전통제권 전환을 앞둔 시점에서 한국군 주도의 연합전술을 지원하는 최초의 AI 지휘체계가 될 전망이다. 한화시스템은 방위사업청이 주관하는 937억 원 규모의 연합지휘통제체계 성능개량 체계개발 사업을 수주했다고 26일 밝혔다. 연합지휘통제체계는 한반도 전역에서 이뤄지는 한미 연합작전에 대한 지휘·통제를 수행하는 핵심 체계로 2015년 처음 전력화됐다. 10년간 현장에 투입됐던 이 체계는 시스템 운영과 보안 문제가 지속적으로 발생한 데다 최근 전작권 전환과 연합 지휘구조 변화에 따른 기술 고도화 필요성이 높아지면서 체계 전면 재개발이 결정됐다. 한화시스템은 새로운 연합지휘통제체계에 AI 기반 상황 분석 및 자동화 의사결정 지원, 클라우드 기반 서버 구축 등 최신 정보통신기술(ICT)을 폭넓게 적용할 계획이다. 이번 사업은 지휘통제체계에 AI를 적용하는 국내 첫 사례로, 전장에서 발생하는 방대한 데이터를 AI가 신속하게 수집·처리하면서 운용자의 업무 수행 시간을 크게 단축할 것으로 전망된다. 국방 지휘통제체계는 각종 통신 및 데이터 연동이 핵심이라 보안성 강화가 가장 중요한 요소로 꼽힌다. 방산 소프트웨어 및 ICT 융합 기술을 갖춘 한화시스템은 ‘AI 기반 지능형 지휘결심지원 시스템’ 등 국방 특화 AI 사업을 성공적으로 수행해왔다. 한화시스템은 이를 통해 확보한 전문성 및 기술력을 토대로 정보보호 능력이 강화된 첨단 지휘통제체계를 개발할 예정이다. 한화시스템 관계자는 “이번 사업은 한화시스템의 국내 최고 수준인 방산-ICT 융합 역량을 다시 한번 입증했다는 점에서 의의가 있다”며 “앞으로도 국방 AI 기반 기술을 바탕으로 미래 전장을 선도하는 데 핵심 역할을 하는 회사가 되겠다”고 말했다.