앞으로 인공지능(AI) 등 국제적 수준의 혁신 의료기기를 활용한 새로운 의료 기술은 허가 후 복잡한 평가 절차 없이 병원에서 곧바로 사용할 수 있게 된다. 최대 490일이 걸리던 시장 진입 기간이 최단 80일, 길어도 140일로 대폭 줄어들면서 환자는 새로운 의료기술을 훨씬 빨리 접할 수 있게 된다. 보건복지부와 식품의약품안전처는 26일부터 이런 내용을 담은 ‘시장 즉시진입 의료기술’ 제도를 시행한다고 밝혔다. ‘신의료기술평가에 관한 규칙’과 ‘의료기기 허가·신고·심사 등에 관한 고시’ 개정이 마무리되면서 제도 시행의 법적 근거도 마련됐다. 현재는 식약처가 의료기기 허가를 내준 이후에도 해당 기기를 활용한 의료행위가 기존 기술인지 여부를 별도로 확인해야 한다. 새로운 기술로 분류되면 신의료기술평가와 건강보험 등재 절차를 추가로 거쳐야 하며 이 과정에만 최대 490일이 걸린다. 이로 인해 기술 발전 속도에 비해 제도 적용이 지나치게 느리다는 지적이 제기돼 왔다. 이번 개정으로 식약처 허가 단계에서 국제적 수준의 강화된 임상평가를 거친 새로운 의료기기를 활용한 의료기술은 별도의 신의료기술평가 없이 시장에 즉시 진입할 수 있게 된다. 식약처는 제도 적용 대상 의료기기로 디지털의료기기, 체외진단의료기기, 의료용 로봇 등 199개 품목을 공고했다. 인공지능(AI) 기술이 적용된 독립형 소프트웨어 의료기기 등 디지털의료기기 113개 품목과 체외진단시약 83개 품목, 로봇수술기와 전동식 외골격장치 등이 포함됐다. 아울러 의료기기 업체가 원할 경우 식약처 인허가 단계에서 기존 기술 여부 확인을 동시에 진행할 수 있도록 절차도 간소화한다. 대신 안전성과 환자 부담을 관리하기 위한 장치는 유지된다. 시장 즉시 진입 기간 중이라도 비급여 남용 우려가 있거나 환자 부담이 과도하다고 판단될 경우 복지부 장관이 직권으로 신의료기술평가를 실시해 건강보험 급여 여부를 결정할 수 있도록 했다. 안전성이 확인되지 않은 의료기술은 시장에서 퇴출한다. 곽순헌 복지부 보건의료정책관은 “시장 진입 절차를 간소화해 의료기기 산업을 활성화하고 우수한 의료기술이 조기에 현장에 도입될 수 있도록 하겠다”며 “비급여 사용 현황도 면밀히 관리하겠다”고 말했다. 이남희 식약처 의료기기안전국장은 “AI 등 혁신 의료기기를 활용한 기업들이 겪어온 시장 진입 장벽을 완화하는 계기가 될 것”이라며 “강화된 임상평가를 통해 의료기기 안전성 확보도 놓치지 않겠다”고 밝혔다.

캐나다에서 한 고령 여성이 의료적 조력 사망(MAID) 의사를 철회한 지 불과 몇 시간 만에 사망한 사례가 공개되면서, 조력 사망 제도의 안전성과 판단 과정에 대한 논란이 확산하고 있다. 23일(현지시간) 데일리메일 등 외신에 따르면, 캐나다 온타리오주 의료적 조력 사망 검토위원회는 최근 80대 여성 A씨의 사례가 담긴 조사 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 A씨는 수술 후 합병증으로 건강 상태가 악화돼 완화 치료를 받던 중, 남편의 요청으로 조력 사망 절차가 진행됐다. A씨는 초기에는 조력 사망에 동의했으나 이후 “개인적·종교적 이유로 철회하고 싶다”며 완화 의료를 원한다는 뜻을 분명히 밝혔다. 그러나 완화 치료는 제공되지 않았고, ‘간병 소진(caregiver burnout)’ 상태에 놓인 남편이 긴급 재평가를 요청하면서 당일 저녁 조력 사망이 시행됐다. 담당자는 결정의 긴급성이 부족하고 외부 압력이 작용했을 가능성을 우려하며 반대 의견을 냈지만, 이후 두 명의 다른 평가자가 적격 판정을 내리면서 절차가 진행됐다. 위원회는 보고서에서 “지나치게 짧은 결정 과정으로 환자의 돌봄 환경과 대안적 치료가 충분히 검토되지 않았다”며 “남편의 간병 부담이 선택에 영향을 미쳤을 가능성을 배제할 수 없다”고 지적했다. 특히 조력 사망 요청과 평가 전반을 남편이 주도했고, 환자가 독립적으로 의사를 표현했는지에 대한 기록이 충분하지 않았다는 점을 문제로 꼽았다. 위원회 위원인 라마나 코엘로 박사는 “이 사례에서 우선돼야 했던 것은 조력 사망이 아니라 완화 의료와 돌봄 지원의 강화였다”고 밝혔다. 캐나다 보건부가 발표한 2024년 기준 보고서에 따르면, 지난해 의료적 조력 사망으로 숨진 사람은 약 1만 5300명으로 전체 사망자의 4.7%를 차지했다. 조력 사망 비율은 5년 연속 증가했으며, 다만 증가율은 전년 대비 약 16%로 다소 둔화됐다. 조력 사망을 신청한 이들 가운데 약 96%는 자연적인 임종이 임박한 환자였고, 나머지 4%는 장기간 만성 질환을 앓고 있으나 단기간 내 사망이 예상되지 않는 사례였다. 신청자의 평균 연령은 약 77세였으며, 가장 흔한 기저 질환은 암이었다. 캐나다는 2016년 의료적 조력 사망을 합법화한 이후 대상 범위를 단계적으로 확대해 왔다. 2021년에는 말기 질환이 아니더라도 만성적이고 쇠약해지는 질환을 가진 환자까지 허용 범위를 넓혔고, 정신 질환자의 조력 사망 허용도 논의 중이다. 다만 각 주정부는 의료 시스템이 이를 감당할 수 있는지에 대한 우려를 제기하며 일부 확대 조치를 연기한 상태다. A씨 사례는 조력 사망 제도가 환자의 자율적 선택을 온전히 보장하고 있는지에 대한 근본적인 질문을 던지며, 제도의 안전장치를 재점검해야 한다는 목소리를 키우고 있다.

네이버가 2025년 한 해 동안의 개인정보 보호 활동을 정리한 ‘네이버 개인정보보호 리포트’와 프라이버시 전문 연구 결과를 담은 ‘네이버 프라이버시 백서’를 발간했다고 23일 밝혔다. 네이버는 지난 2012년부터 개인정보 보호를 위한 노력과 활동을 매년 ‘개인정보보호 리포트’를 통해 투명하게 공개해왔다. 2025 개인정보보호 리포트에서는 ▲국내 규제 대응 ▲투명성 강화 ▲개인정보보호 인식 제고 ▲파트너사 협업 강화 등이 담겨 있다. 구체적으로, 프라이버시센터 개편, 아동·청소년 프라이버시 부트캠프 개최, 수탁자 점검 시스템 운영, 파트너사 개인정보 보호 컨설팅 및 상담 프로그램 등의 활동을 상세하게 공개했다. 2025 네이버 프라이버시 백서에는 ▲인공지능(AI) 에이전트 환경과 개인정보 보호의 법적 쟁점(김병필 KAIST 기술경영전문대학원 교수) ▲간접식별정보와 개인정보 처리시스템의 범위 재설정(구태언 법무법인(유한) 린 변호사)에 대한 연구 결과를 담았다. 네이버는 2015년부터 매년 개인정보보호, 프라이버시 분야를 주제로 학계와 연구계의 전문 연구 결과를 담은 프라이버시 백서를 발간해오고 있다. 이진규 네이버 개인정보 보호책임자(CPO·DPO·CISO)는 “네이버는 AI 등 기술 혁신의 속도에 발맞춰 기술 개발부터 서비스 운영에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 개인정보 보호 관리 체계를 향상하는 데 주력해왔다”며 “앞으로도 이용자의 프라이버시와 데이터 안전성을 변함없는 최우선 가치로 삼아 이용자가 안심하고 신뢰할 수 있는 플랫폼으로서 책임을 다하겠다”고 말했다.

음악은 시작 부분 안내 설명 삽입정부, 스타트업 현장 설명회 개최첫날 문의 10여건… 큰 혼란 없어인공지능(AI) 산업의 진흥과 규제 체계를 담은 ‘인공지능기본법’이 22일 세계 최초로 시행됐다. AI 기술의 안전성과 신뢰성을 높이는 동시에 국내 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 뒷받침하겠다는 취지다. 첫날 현장은 비교적 차분했지만, 연착륙이 쉽지 않다는 볼멘소리도 들렸다. AI기본법의 내용과 영향을 일문일답으로 정리했다. Q. AI 기본법을 제정한 핵심 이유는. A. 국가 차원에서 AI 산업 경쟁력을 높이고 안전하고 신뢰할 수 있는 활용 기반을 조성하기 위해서다. 연구개발·인력 양성 등 산업 진흥과 투명성 확보와 고영향 AI 관리 등 안전 규제를 두 축으로 한다. Q. 누가 AI 표시 의무를 지는가. A. 표시 의무는 개인이 아닌 사업자에게 부과된다. AI 모델 개발사와 이를 활용해 서비스를 운영하는 사업자가 책임 주체다. 국내 이용자를 대상으로 서비스를 제공하는 해외 사업자도 포함된다. 서비스 초기 화면이나 이용약관 등을 통해 AI 기반 운용 사실을 고지하고, 생성 결과물에는 AI 생성물임을 명확히 표시해야 한다. 다만 AI를 도구로 활용하는 영화 제작사, 웹툰 작가, 유튜버 등은 법상 ‘이용자’로 분류돼 표시 의무의 직접 대상은 아니다. Q. 음악·음성 서비스는 어떻게 고지해야 하나. A. 이용자가 청각적으로 AI임을 인지할 수 있도록 오디오 시작 부분에 안내 설명을 삽입하거나, 비가시적 디지털 워터마킹 기술을 적용할 수 있다. Q. ‘고영향 AI’란 무엇인가. A. 생명·신체 안전이나 기본권에 중대한 영향을 미칠 우려가 있는 AI다. 의료, 채용, 대출 심사 등 10개 영역이 해당하며, 위험관리방안 수립과 결과 설명 방안 마련 등 강화된 의무가 부과된다. Q. 법 위반 시 즉시 과태료가 부과되나. A. 시정 명령을 이행하지 않을 경우 최대 3000만원의 과태료가 부과될 수 있다. 다만 정부는 최소 1년 이상의 계도 기간을 두고 처벌보다는 현장 컨설팅에 주력할 방침이다. Q. 법 시행 첫날 업계의 모습은 어땠나. A. 큰 혼란은 없었다. 과학기술정보통신부가 한국인공지능소프트웨어산업협회(KOSA)에 설치한 ‘AI 기본법 지원데스크’(비공개 상담 창구)에 이날 접수된 문의는 10건 안팎에 그쳤다. Q. 게임업계의 우려가 특히 컸는데. A. 여전히 신중한 관망세다. AI 사용 여부 표시 규정보다는 투명성 가이드라인이 없어 고민하고 있다. 즉, 게임은 ‘예술적·창의적 표현물’로 인정돼 전시·향유를 저해하지 않는 방식으로 고지 또는 표시가 가능한데, 구체적인 표시 방법이나 적용 범위에 대해서 언급이 없다. Q. 정부 대책은 뭔가. A. 정부는 제도가 현장 혁신을 위축시키지 않도록 지원과 보완을 병행하겠다는 입장이다. 과학기술정보통신부는 AI기본법과 관련해 질의응답 사례집을 배포하고 스타트업 대상 현장 설명회를 지역별로 열 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 “비합리적인 요소는 적극적으로 개선하겠다”고 말했다.

광주시가 우리나라 최초의 ‘자율주행 실증도시’로 지정됐다. 광주 전역이 실증무대로 활용돼 미국 샌프란시스코와 로스엔젤레스, 중국 우한처럼 자율주행차가 도시 전체를 자유롭게 다니며 자율주행 인공지능(AI) 기술개발과 서비스 상용화 검증이 동시에 이뤄질 전망이다. 광주시는 국가AI데이터센터에 구축된 GPU 자원을 활용해 자율주행 인공지능 학습을 지원하고, 가상환경에서 다양한 주행 시나리오 검증을 병행하는 등 광주가 보유한 인공지능 기반시설과 기술역량을 총동원할 계획이다. 광주시는 국토교통부가 21일 발표한 ‘자율주행 실증도시 추진방안’에 따라 대한민국 최초 자율주행 실증도시로 지정, 도시 전역을 대상으로 대규모 자율주행 실증을 추진한다고 밝혔다. 자율주행 실증도시는 전국 최초로 도시 전체가 자율주행차 시범운행지구이자 메가샌드박스로 지정되는 사업이다. 국비 610억원을 투입해 자율주행차 200대를 올해 하반기부터 단계적으로 운행할 계획이다. 실증 구간은 광주시 전역을 대상으로 하지만 초기에는 교통량이 상대적으로 적은 외곽지역에서 운행을 시작해 도심으로 점진적으로 확대한다. 안전성이 충분히 확보되면 시민이 직접 체험할 수 있는 무료 탑승도 추진할 계획이다. 먼저 오는 4월 광주시 전역이 시범운행지구로 지정되면 광산구, 북구, 서구 일부에서 실증을 시작한다. 내년 중에는 서구, 남구, 동구까지 포함해 조선대병원 등 주요 지점을 추가하는 등 도시 단위 실증으로 확대한다. 그동안 일부 시도에서 도시 일부 구간을 시범운영지구로 지정해 특정노선을 중심으로 10대 미만의 자율주행차를 운행한 사례는 있었으나, 이번처럼 도시 전역을 대상으로 200대 규모의 자율차를 운행하고 도시전체를 메가 샌드박스로 지정하는 것은 전국 처음이다. 이번 실증사업의 핵심은 ‘데이터 파이프라인’ 구축이다. 자율주행에 최적화된 소프트웨어 중심차량(SDV) 200대가 운행되며, 수집한 대규모 주행 데이터는 광주 국가AI데이터센터의 고성능 컴퓨터를 통해 학습된다. 이를 통해 실제 도로 환경에서 자율주행 인공지능의 판단 능력과 안전성을 고도화할 수 있을 것으로 기대된다. 강기정 광주시장은 “정부가 도시 단위 첫 실증도시로 광주로 선정한 것은 광주를 AI 모빌리티 미래산업 도시로 만들겠다는 대통령의 공약과 의지의 표현”이라며 “이번 실증사업을 출발점으로 2026년을 ‘부강한 광주’로 도약하는 원년으로 만들어 가겠다”고 말했다.

구글 등 국내 대리인 의무화에도책임자 아닌 ‘본사 창구’ 그칠 듯스타트업은 찰나에 존폐 위기“법 시행 후 ‘디테일의 싸움’ 필요”세계에서 처음으로 인공지능(AI)법을 제정한 유럽연합(EU)보다 우리나라의 ‘AI 기본법’이 오는 22일 먼저 시행되면서 업계의 긴장감이 커지고 있다. 특히 국내에서 영업하는 해외 기업의 경우 엄격한 국내법 적용이 힘들다는 점에서 ‘역차별 우려’도 적지 않다. 정보기술(IT) 업계 관계자는 18일 “인공지능(AI) 기본법은 시행으로 끝이 아니라 그때부터 ‘디테일의 싸움’을 시작해야 한다”며 “대기업은 법적 자문으로 어느 정도 대비할 수 있지만, 스타트업은 AI 기본법의 규제 조항에 잘못 걸리면 회사의 존립이 위태로울 수 있다”고 말했다. 업계는 참고할 만한 국제 기준이 없는 상황에서 AI 기본법이 규제 일변도로 적용되는 것을 가장 우려했다. 최성진 스타트업성장연구소 대표는 지난 6일 황정아 더불어민주당 의원이 개최한 토론회에서 “현재 시행령은 AI의 책임성과 투명성 원칙을 어떻게 산업 현장에서 실효성 있게 구현할지에 대해 구체성과 예측 가능성이 부족하다”고 지적했다. 정부는 의료, 채용, 대출 심사 등 국민 생명이나 권리에 큰 영향을 주는 분야의 AI를 ‘고영향 AI’로 정의하고 규제할 예정인데, 기준 자체가 아직 모호하다는 평가가 나온다. 스타트업의 경우 이런 AI 기본법에 저촉돼 위법한 AI 기업으로 낙인찍히면 존립 자체가 위태로울 수 있다는 것이다. 또 AI 기본법 시행령은 고영향 AI와 생성형 AI 결과물의 경우 워터마크 등으로 표시하도록 규정했는데, 업계는 워터마크 표시 자체가 소비자들에게 부정적인 인식을 줄 수 있다고 봤다. 특히 해외 기업과의 역차별 문제는 업계에서 뜨거운 감자다. 앞서 정부는 AI 기본법의 역차별 문제를 해결하려 구글, 오픈AI 등 해외에 본사를 두고 국내 서비스를 제공하는 글로벌 빅테크 기업은 국내 대리인을 두게 했다. 하지만 국내 대리인이 책임자 성격보다 해외 본사와의 연락 창구 기능에 불과할 것이라는 관측도 나온다. 업계 관계자는 “최근 쿠팡처럼 국내법을 회피하려는 시도는 얼마든지 일어날 수 있다”며 “또 국내 AI 기업이 해외 시장에 진출할 때 ‘한국이 우리를 제재하니 우리도 한국 기업을 규제하겠다’고 타국에서 주장하면 피해는 기업이 본다”고 지적했다. 반면, AI 기본법은 사회적 논의를 통해 단계별로 진화하기 위해 첫발을 뗐을 뿐이라는 견해도 적지 않다. 산업 진흥 조항, 스타트업과 중소기업의 시장 진입 장벽 하향, AI 정책 커트롤타워 정립 등 순기능도 적지 않다는 것이다. 정부도 향후 기업 의견을 반영해 규제를 최소화하고 예측 가능성을 높이는 식으로 AI 기본법을 산업 진흥의 도구로 삼겠다는 입장이다. 고영향 AI를 규정한 것에 대해 우선 ‘규율의 기준점’을 세웠다는 데 의미가 있다는 견해도 있다. 고영향 AI로 지정되면 기업에 안전성·신뢰성 검증 등 관리 의무가 생기고 최대 3000만원의 과태료 등 법적 제재를 적용받는다.

건설업계가 새해를 맞아 건설 경기 회복을 기대하며 중대재해 근절, 스마트 기술 혁신 등으로 도약하겠다고 다짐했다. 14일 서울 강남구 논현동 건설회관에서 열린 ‘2026년 건설인 신년인사회’에서 한승구 대한건설단체총연합회 회장은 “붉은 말의 기운을 받아 대한민국 건설산업이 다시 도약하는 한 해가 되길 바란다”고 밝혔다. 한 회장은 신년 인사를 통해 “건설산업은 지난 80여년간 국가 경제 성장과 국민 삶의 기반을 마련하며 국내총생산(GDP)의 15%, 200만명의 고용을 책임지는 핵심 산업으로 역할을 해왔다”며 “그러나 최근 원자재 가격 급등과 고금리, 주택·부동산 시장 침체로 건설업계의 수익성이 악화하고 역대 최대 규모의 건설업체 폐업이 발생하는 등 심각한 위기에 직면해 있다”고 말했다. 또 “기후위기 대응, 탄소 감축, 인공지능(AI)를 비롯한 디지털 전환 등 산업 전반의 체질 개선이 요구되는 혼돈과 변화의 시간”이라며 “특히 안전은 규제를 넘어 기업의 존속과 산업의 미래를 좌우하는 생존의 문제가 됐다”고 지적했다. 한 회장은 “이러한 대 변화의 갈림길에서 건설산업이 다시 활력을 찾고 지속 가능한 성장의 길로 나아가기 위해 새로운 변화가 필요하다”고 강조했다. 그러면서 중대재해 근절, 주택·부동산 시장 안정화, 스마트 기술 중심의 산업 혁신, 건설산업 이미지 개선과 미래 인재 확보 등 네 가지 과제를 중점적으로 추진하겠다고 했다. 우선 안전 시스템 고도화와 적정 공사비·공기 확보를 통해 사고를 근본적으로 줄이고, 정부·국회와 협력해 제도적 기반을 강화하겠다고 밝혔다. 또 안정적인 주택 공급과 품질 향상을 통해 국민들의 주거 만족도를 높이겠다며 지방 미분양 주택 매입 확대와 세제 개선 등에 대한 정부와 국회의 정책적 지원을 요청했다. 이와 함께 AI, 건설정보모델링(BIM), 사물인터넷(IoT) 등 디지털 기술을 건설 전 과정에 접목해 생산 성과 안전성을 높이고 데이터 기반의 지능형 산업으로 전환하겠다고 강조했다. 한 회장은 “건설산업은 여전히 무한한 저력과 가능성을 지닌 산업”이라며 “정부와 국회의 적극적인 정책 지원 속에 건설산업이 대한민국 발전의 중심에서 새로운 전성기를 열어가길 기대한다”고 당부했다. 신년인사회에 참석한 김민석 국무총리는 축사를 통해 “K-건설의 새로운 도약을 위해서 정부는 여러분과 함께하겠다”며 “반드시 함께 새로운 도약을 만들어 내자”고 했다. 신년인사회에는 김 총리를 비롯해 김이탁 국토교통부 1차관, 백승보 조달청장, 맹성규 국회 국토교통위원회 위원장과 여야 의원, 건설단체장과 건설업체 대표 등 700여명이 참석했다.

‘오픈 웨이트’ 진입한 첫 한국 모델미중 선점한 세계 시장에서 7위28일까지 제한 없이 무료로 제공 LG AI연구원이 최근 5년간 독자 기술력을 집약해 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’을 11일 공개했다. K-엑사원은 오픈소스(개방형)와 폐쇄형의 중간 단계인 ‘오픈 웨이트’에서 전세계 상위 10개 모델 중에 유일한 한국 모델로 진입했다. LG는 정부의 ‘AI 3강’ 목표에 힘을 보태겠다는 의지를 다졌다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서 전체 평균 72점으로 5개 정예팀 모델 중 최고점을 기록했다. 벤치마크 테스트는 AI 모델의 성능을 객관적 지표로 수치화해 비교하는 것으로 K-엑사원은 13개 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 글로벌 AI 성능 평가 기관인 ‘아티피셜 어낼리시스’의 지능(인텔리전스) 지수에서도 32점을 기록해 국내 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 중국(6개)과 미국(3개)이 선점한 세계 상위 10위권에도 7위로 이름을 올렸다. K-엑사원에는 전체 맥락을 이해하는 ‘글로벌 어텐션’과 특정 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’이 조합된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술이 적용됐다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 때 메모리 요구량과 연산량을 이전 모델인 ‘엑사원 4.0’보다 70% 절감하는 고효율·저비용 모델로 만들었다. 언어 능력을 담당하는 토크나이저(AI가 이해하는 토큰 단위로 문장을 쪼개는 기술)도 고도화했다. 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶어 기존 모델 대비 1.3배 더 긴 문서를 처리할 수 있다. 국내 AI 모델 중 유일하게 26만 토큰(A4 400장 이상)의 긴 문맥을 단번에 이해하는 것이 가능하다. LG AI연구원은 자체 AI윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 안전성을 테스트했다고 설명했다. 또 AI가 학습하는 모든 데이터를 평가해 저작권 문제가 있으면 사전에 제외했다고 전했다. LG AI연구원은 대학생·연구자 등 누구나 활용할 수 있게 유료인 K-엑사원의 응용프로그램 인터페이스(API)를 오는 28일까지 무료로 제공한다. 대중 접근성을 높이고 AI 생태계를 육성하겠다는 취지다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱AI 그룹장은 “K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

- SWM, CES 2026서 ‘글로벌 AI 동맹’ 기반의 자율주행 로드맵 발표- “서울 강남에서의 성공적 실증 완료” 기술적 난제 극복하고 안정성 입증- 2027년 서울(강남) 및 광주광역시 전역으로 Lv4 로보택시 상용 서비스 확대- 레노버·엔비디아와의 하드웨어/SW 초협력으로 상용화 가속 페달 자율주행 기술 분야의 글로벌 리더 에스더블유엠(SWM)은 레노버(Lenovo, HKSE: 0992), 엔비디아(NVIDIA, NASDAQ: NVDA)와 전략적 협력을 체결하고, 고성능 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’의 개발 및 양산에 본격 착수한다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 탄생할 ‘AP-700’은 엔비디아 DRIVE AGX Thor 차량용 컴퓨터를 통합한 하이페리온 아키텍처 기반의 엔비디아 DRIVE AGX Thor 플랫폼을 기반으로 구동되는 혁신적인 자율주행 시스템이다. SWM은 이 플랫폼을 오는 2026년 출시 예정인 자사의 레벨4(Lv4) 로보택시에 핵심 제어기로 탑재하여 글로벌 자율주행 생태계 진입을 가속화할 계획이다. 현존 최고 성능: 2,000 TOPS의 강력한 컴퓨팅 파워를 갖는 AP-700 플랫폼은 레노버의 ‘AD1 L4 자율주행 도메인 컨트롤러’ 기술과 듀얼(Dual) 구성의 엔비디아 ‘DRIVE AGX Thor’ 칩을 결합하여 설계되었다. 또한 엔비디아 Blackwell 아키텍처를 적용해 트랜스포머와 생성형 AI 워크로드에 최적화된 연산 처리를 지원한다. 이를 통해 안전 인증을 획득한 DriveOS 환경에서 최대 2,000 TOPS(초당 2,000조 번 연산)에 달하는 압도적인 AI 컴퓨팅 성능과 데이터센터급 CPU 성능을 동시에 제공한다. 이는 현존하는 레벨4 자율주행 지원 플랫폼 중 가장 강력한 성능으로 평가받는다 안전성과 효율성 동시 확보하여 비용·시간 획기적 단축: AP-700은 생성형 AI와 비전 언어 모델(vision language models, VLM)에 대한 최적화를 통해, 예측이 어려운 도심 교통 환경에서도 밀리초(ms) 단위의 초저지연 응답 성능을 구현함으로써 시스템 안정성과 안전성을 강화했다. 이러한 기술적 기반을 바탕으로 AP-700은 완전한 자동차 등급(Automotive Grade)의 신뢰성을 확보하기 위해 기능 안전 측면에서 ISO 26262 ASIL-D, 신뢰성 측면에서 AEC-Q100, 그리고 ISO 21448 SOTIF 가이드라인을 충족하는 등 엄격한 국제 안전 표준에 맞춰 설계·개발되고 있다. SWM은 이번 AP-700 도입을 통해 자율주행 산업의 난제였던 비용과 시간을 획기적으로 개선할 수 있게 되었다. 구체적으로는 ▲자율주행 소프트웨어 개발 비용 50% 절감 ▲Lv4 로보택시 상용화 준비기간 40% 단축을 목표로 한다. 특히, ▲로보택시(자율주행 시스템 포함) 양산 원가를 기존 대비 60%까지 절감할 수 있는 기반을 마련함으로써, 대규모 로보택시 서비스의 상용화를 앞당기는 결정적인 계기가 될 전망이다. SWM은 이번 레노버, 엔비디아를 잇는 3자 간 글로벌 협력 체결을 통해 강력한 ‘글로벌 AI 동맹’을 구축했다고 밝혔다. 이번 파트너십은 단순한 기술 제휴를 넘어, SWM이 글로벌 자율주행 시장의 핵심 플레이어로 진입하는 중요한 교두보가 될 전망이다. 특히 이번 협력은 SWM의 핵심 목표인 ‘2027년 레벨4(Lv4) 자율주행 상용화’를 달성하기 위한 기술적·하드웨어적 기반을 완벽히 마련했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 파워와 레노버의 안정적인 차량용 하드웨어 제조 역량, 그리고 SWM의 자율주행 소프트웨어 기술이 결합되어 최상의 시너지를 낼 것으로 기대된다. SWM은 “이번 전략적 협업은 한국의 독자적인 로보택시 기술이 세계 시장으로 진출하는 신호탄이 될 것”이라며, “미국과 중국에서 이미 상용화된 완전 무인 로보택시 서비스를 이제 한국의 일반 시민들도 체감할 수 있게 된다는 점에서, ‘피부로 와닿는 AI 시대’를 여는 계기가 될 것”이라고 강조했다. SWM은 지난 20여 년간 끊임없는 기술 혁신을 통해 성장해 온 기업이다. 2005년 삼성전자 피쳐폰 소프트웨어 공급을 시작으로 IT 분야에서 탄탄한 기반을 다졌으며, 2011년부터는 글로벌 완성차 업체에 전장 소프트웨어를 공급하며 차량 안전 및 설계에 대한 필수적인 노하우를 축적했다. 이러한 기술적 자산은 2018년 산업통상부(MOTIR)의 자율주행 연구개발(R＆D) 사업으로 이어져 단기간에 괄목할 만한 성과를 창출했다. 2020년 한국교통연구원(KOTI)과 함께 세종시 BRT 노선에서 국내 최초로 DRT(수요응답형) 자율주행 대중교통 실증에 성공했으며, 이듬해인 2021년에는 국내 최초로 ‘자율주행 한정운수면허’를 취득해 서울 상암에서 DRT(수요응답형) 서비스를 안정적으로 운영하고 있다. 2024년, 국내 최고 난이도의 도심인 서울 강남에서 로보택시 실증에 돌입하며 기술적 한계를 넘어선 SWM은, 이제 2026년 전국 단위 서비스 확대를 목표로 대한민국 자율주행 상용화의 새 역사를 쓸 준비를 마쳤다.

현대자동차그룹이 피지컬 인공지능(AI) 선도기업으로 도약하기 위해 구글의 AI 조직 딥마인드와 손잡고 차세대 로보틱스 생태계 구축에 나서기로 했다. 최대 50kg 무게의 짐을 들고, 손을 뻗으면 높이 2m 이상 높이까지 도달할 수 있는 AI 로봇 ‘아틀라스’가 2028년부터 현대차 공장에서 직원들과 함께 일하게 된다. 현대차그룹은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 컨벤션센터에서 ‘CES 2026 미디어데이’를 열고 로보틱스 계열사 보스턴다이내믹스와 구글 딥마인드가 ‘미래 휴머노이드 기술 개발 가속화를 위한 전략적 파트너십’을 맺었다고 밝혔다. 두 회사는 보스턴다이내믹스의 로보틱스 경쟁력과 구글 딥마인드의 로봇 AI 파운데이션 모델을 결합해 차별화된 기술 개발을 주도하겠다는 구상이다. 현대차그룹으로서는 지난해 세계 최대 반도체 기업 엔비디아와 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약을 체결한 데 이어 글로벌 선도기업들과의 협력체제를 가속하는 모습이다. 이와 동시에 현대차그룹은 내부 계열사 역량을 총결집해 AI 로보틱스 생태계를 조성해나가겠다는 계획이다. 연구개발, 학습·검증, 양산, 서비스 운영에 이르는 통합 관리 체제를 마련하고 2028년까지 연간 3만대의 로봇 생산 시스템을 구축하겠다는 목표다. 현대차·기아는 제조 인프라, 공정 제어,생산 데이터 등을 제공하고 현대모비스는 정밀 액추에이터 개발,현대글로비스는 물류·공급망 흐름 최적화를 담당한다. 아울러 소프트웨어정의공장(SDF)에 로봇을 투입하기 전 선행 훈련을 위한 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)를 올해 미국에 개소할 예정이다. 고객이 구독료나 사용료를 지급하는 ‘원스톱 RaaS’ 서비스를 도입한다. 현대차그룹은 이날 ‘차세대 전동식 아틀라스 개발형 모델’을 최초 공개했다. ‘아틀라스 개발형 모델’은 보스턴다이나믹스가 그동안 쌓아온 오랜 경험을 바탕으로 어느 작업 환경에서나 적용 가능하게 유연성을 탑재시킨 모델로, 실제 제조 현장에서의 효율성이 극대화됐다. 차세대 전동식 아틀라스는 실제 제조 현장에 투입되는 ‘개발형 모델’과 핵심 기능을 테스트하기 위한 ‘연구형 모델’로 나뉜다. 개발형 모델은 대부분의 관절이 완전히 회전하고 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서를 탑재했다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식한다. 또 최대 50㎏의 무게를 들 수 있고, 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달할 수 있다. 섭씨 영하 20도에서 영상 40도의 환경에서도 완전한 성능을 발휘하는 내구성을 갖췄다. 대부분의 작업을 하루 이내에 학습할 수 있는 능력도 갖췄다. 배터리가 부족해지면 스스로 충전소로 이동해 배터리를 교체하고 즉시 작업을 재개할 수 있도록 설계됐다. 대부분의 관절이 완전히 회전할 수 있고, 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서가 탑재돼 세밀한 조작이 가능하다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식할 수 있어 주변 감지도 쉽다. 현대차그룹은 ‘아틀라스 개발형 모델’을 대량 생산해 산업 현장에 대규모로 투입하는 양산형 휴머노이드 로봇 시장 선두 주자로 발돋움하겠다는 목표를 세웠다. 이에 따라 오는 2028년부터 ‘현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)’를 포함한 생산 거점에 ‘아틀라스 개발형 모델’을 투입하고 공정 단위별 검증을 통해 단계적으로 아틀라스 도입을 확대할 계획이다. HMGMA에서 부품 분류를 위한 서열 작업과 같이 안전성과 품질 효과가 명확히 검증된 공정에 우선 적용된다. 이후 2030년부터는 부품 조립까지 작업 범위를 넓힌다는 계획이다. 이외에도 단순 반복, 고중량, 고위험군의 작업 등을 수행하면서 안전과 품질이 입증된다면 단계적으로 아틀라스의 적용을 생산 현장 전반으로 확산한다는 계획이다. 현대차그룹 관계자는 “궁극적으로 로봇은 정신적, 신체적 피로도가 높은 정밀 작업을 신속하고 정확하게 수행해 인간이 하기 어려운 위험한 일을 대신하는 것”이라면서 “인간은 현장에서 로봇이 잘 작동할 수 있도록 로봇을 학습시키고 관리하는 역할 뿐 아니라 더 윤택한 환경에서 고부가가치의 일을 수행할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.

서울시는 시민들이 인공지능(AI) 행정을 안심하고 신뢰할 수 있도록 ‘서울시 인공지능 활용 윤리 지침’을 만들었다고 4일 밝혔다. 이번 달부터 공공행정 전 분야에 적용되는 지침은 공공성, 공정성, 투명성, 책임성, 안전성 등 5가지 원칙을 ‘서울형 AI 윤리 기준’으로 정하고 있다. 공공성은 AI가 시민 전체의 삶의 질을 높이는 공공의 수단으로 활용되어야 한다는 뜻이다. 공정성은 AI 기반 행정서비스가 특정 계층에 불리하게 작용하지 않아야 한다는 원칙이다. 투명성은 AI 활용 과정과 결과를 이해할 수 있도록 가능한 정보를 제공한다는 내용이다. 책임성에 따라 AI 활용 전 과정에서 인간의 감독과 책임이 전제되어야 한다. 안전성은 개인정보 보호와 시스템 보안을 강화한다는 원칙이다. 이번 지침은 지난해 9월 ‘서울시 인공지능 윤리 기반 조성에 관한 조례’가 제정된 데 따라 서울AI재단 등과 협력해 마련됐다. ‘인공지능기본법’과 행정안전부의 공공부문 인공지능 윤리 원칙을 반영했다. 강옥현 서울시 디지털도시국장은 “윤리와 신뢰를 기반으로 한 AI 행정으로 서울이 인공지능을 선도하는 도시로 나아갈 수 있도록 하겠다”고 말했다.

과학기술 생태계 복원 해법은연봉 3억 줘서라도 인재 모셔와야화학·생물학자·의사 공동 연구 추진의대 쏠림 탓 말고 새 시장 개척도학생들에게 ‘괴짜’ 권하는 이유이해진·김정주 등 벤처기업가 배출‘차별화된 사람’이 주도할 AI 시대‘괴짜’ 키우려 도전왕·실패왕 선발인간·AI ‘공존의 시대’패러다임 전환 속 버블론 무의미‘한국 자체 엔진’ 소버린 AI는 필수불량 AI 두려워 말고 관리·활용을 학부 신입생들에게 “학점 잘 받아 안정된 직장에 들어가고 싶은 사람은 오지 마라, 입학하면 마음껏 놀아라”라는 메시지를 던진 총장. 20년 가까이 TV를 거꾸로 보고 대학 기구표도 거꾸로 붙여 놓는가 하면, 총장실 책상에 10년 후 달력을 놓고 보는 과학자. ‘내 컴퓨터를 해킹하라’는 시험 문제를 제출한 교수. 이광형 카이스트(한국과학기술원) 총장은 그야말로 ‘괴짜’다. 전 세계가 과학기술 인재 확보 전쟁을 벌이고 인공지능(AI) 분야 주도권을 쥐기 위해 치열한 경쟁을 하고 있다. 이 총장에게 한국의 과학기술 생태계 복원에 관한 해법과 AI의 현재와 미래, 우리의 대응에 대해 물었다. -서울대 공대 입학생의 10% 이상이 의대 진학을 위해 자퇴하는 등 과학기술 인재 양성에 비상등이 켜진 지 오래다. “과학기술 인재가 나라의 미래를 개척한다는 건 분명한 사실이다. 과학기술 인력이 부족하고 지원자도 줄면서 국가 미래에 어두운 그림자가 드리워졌다. 우수한 학생들이 의대로 몰리는 가장 큰 이유는 ‘돈’이다. 우수 인재가 필요하다면 파격적인 처우를 해 줘야 한다. 국가나 기업이 인재가 정말 필요하다고 느낀다면 연봉 1억원이 아니라 3억원 이상을 줘서라도 데려와야 한다.” -아직 절실하지 않아서 처우 개선이 미진한 건가. “기업이나 국가가 여전히 절실함을 느끼지 않는다고 본다. 전 세계 첨단기술 연구자들이 몰려가는 곳이 실리콘밸리다. 실리콘밸리는 필요한 사람이 있으면 얼마를 들여서라도 영입한다. 그런 노력도 안 하면서 말로만 인재 부족을 외치는 건 어불성설이다. 경기를 부양한다며 찔끔찔끔 투자하면 효과가 나오나. 예상을 뛰어넘는 투자를 해야 경기가 반전되는 것과 같은 이치다.” -의대 쏠림이 심해도 임상이 아닌 기초의학이나 의과학 연구를 할 수 있는 환경을 만들어 주면 바이오 산업이 발전하지 않을까. “맞는 말이다. 전 세계 바이오·의료 시장이 반도체 시장보다 3~4배 크다. 우리는 반도체에 집중하고 있지만, 그보다 훨씬 큰 시장이 있다. 세계 바이오·의료 시장에서 한국이 차지하는 비중은 1% 남짓이다. 시장을 개척하려면 연구를 해야 한다. 화학자, 생물학자와 의사가 함께 연구해야 가능한 일이다. 노력도 하지 않으면서 하늘에서 뭔가 뚝 떨어지기를 기다리면 안 된다.” -학생들에게 ‘괴짜’가 되라고 자주 얘기한다고 들었다. “AI 시대에는 머릿속에 지식을 많이 넣는 게 별로 중요하지 않다. 대신 AI가 할 수 없는 일을 하는 차별화된 사람이 세상을 이끌게 될 것이다. 그래서 학생들에게 항상 괴짜가 되라고 말한다. AI에게 어떤 일을 시킬 것인지, 어떤 질문을 던질 것인지를 잘 파악하는 사람이 필요하다. 기존 틀에서 완전히 벗어나야 한다.” 이 총장이 교수이던 시절 그의 연구실을 거쳐 간 학생 중에는 고 김정주 넥슨 창업자, 김영달 아이디스홀딩스 창업자, 신승우 네오위즈 공동창업자, 김병학 카카오 카나나 성과리더, 이해진 네이버 이사회 의장 등 1세대 벤처기업가들이 많다. -제자 중에 가장 괴짜는 누구였나. “이해진도 괴짜였지만, 김정주가 더 위였다.” 김정주는 이 총장 취임식에서 축사를 하며 “이 교수님은 무엇 하나 제대로 하지 못한 나를 유일하게 받아 준 분”이라고 했다. -‘저 친구는 나중에 일낼 것 같다’는 생각이 드는 학생들이 한눈에 보이나. “그렇다. 얌전하고 성실하고 말 잘 듣는 애들은 무난히 취직해 월급 받으며 살아간다. 그런데 하는 짓이 좀 이상하고 거슬리는 학생들이 있다. 그런 친구들이 나중에 월급을 주는 자리에 가는 경우가 많다.” -요즘도 그런 학생들이 있나. “직접 학생들과 만날 일이 별로 없긴 하지만 톡톡 튀는 학생들이 예전보다 훨씬 많을 것이다. 학교가 할 일은 학생들이 창의적인 생각을 할 수 있도록 기를 살려 주고 돕는 것이다. 그래서 총장이 된 뒤 우등상 외에 봉사왕, 독서왕, 도전왕, 실패왕, 헌혈왕 등을 선발해 상을 줬다.” -지난 정부에서 연구개발(R＆D) 예산을 대폭 삭감했을 때 카이스트의 분위기는 어땠나. “매우 힘들었지만, 학생들에게 피해가 가지 않도록 노력했다. 2026년부터는 예산이 회복될 것으로 보여 다행이다. 현 정부가 과학기술의 중요성을 인식하고 AI 등에 집중 투자하려고 하는 점은 긍정적이다.” -예산 삭감 때도 학생에 대한 투자는 전혀 줄이지 않았다는 뜻인가. “그렇다. 대학에서 가장 중요한 기준은 학생이다. 4년간 총장을 하면서 학생들이 원하는 건 최대한 다 해 줬다. 총장실은 비가 새도 학생 기숙사 50여동을 먼저 고쳤다. 카이스트 학생들은 우리나라를 먹여 살릴 동량들이다. 의대에 가지 않고 서울도 아닌 대전에 와서 연구에 매진하는 학생들이다. 한국 과학기술의 미래가 자신들에게 달렸다는 자부심으로 사는 친구들이다.” -AI 시대가 도래하면서 한국 교육이 정말로 바뀌어야 한다는 목소리가 크다. “인류 문명사적 대전환기이다. 지금까지는 인간이 사회질서를 만들고 모든 것을 관리·통제해 왔다. 그런데 새로운 존재가 나타난 것이다. 이를 받아들이면서 대응해야지, 계속 거부하고 피할 수는 없다. 교육도 인간이 AI와 어떻게 공존할 것인가를 고민해야 한다.” -일부에서는 ‘AI 버블’을 이야기하기도 한다. “패러다임 전환이 이뤄지고 있는 상황에서 버블론을 말하는 건 별 의미가 없다. AI 거품론은 주식시장 얘기일 뿐이다.” -한국의 AI 대응은 어떤가. “늦었다. 2016년 구글 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국 때부터 준비했어야 했다. 당시 우리는 이세돌이 AI한테 졌다는 점에 주목했지만, 중국은 그때부터 AI에 막대한 투자를 했고 지금 미국과 함께 AI 트렌드를 이끌어 가고 있다. 그래도 다행인 것은 우리가 마지막 순간에 AI 열차에 올라탔다는 사실이다. 이제부터라도 열심히 투자하고 연구하면 된다.” -‘소버린(주권) AI’에 대한 논란도 있다. 일부에서는 미국이나 중국이 개발한 것을 우리가 잘 활용하면 되는 것 아니냐고 말하기도 한다. “잘못된 생각이다. 공중분해된 대우그룹과 세계적인 자동차 회사가 된 현대차를 보면 알 수 있다. 과거 대우는 기술 개발보다는 남의 기술을 활용한 제품을 세계에 내다팔 생각만 했다. 반면 현대는 끊임없이 자체 자동차 엔진 개발에 몰두했다. 소버린 AI를 갖는다는 건 한국 과학기술이 자체 ‘엔진’을 보유한다는 뜻이다.” -AI가 인간을 통제할 거란 걱정도 크다. “두 가지 측면이 있다. 민주주의에는 분명히 악영향을 끼치고 있다. AI와 알고리즘이 추천해 주는 정보만 접하다 보니 확증 편향 현상이 극심해져 정치적 양극화가 돌이킬 수 없는 수준에 이르렀다. 나쁜 데이터를 학습한 AI는 나쁜 결과만 말한다. 그러나 AI가 인간을 지배할 것이라고는 생각하지 않는다.” -일자리가 줄어들 것이라는 우려도 크다. “이것도 좀 다르게 볼 필요가 있다. 전체적인 일자리는 줄어들 것이다. 그러나 지역마다, 국가마다 차이가 있다. AI를 잘 만들어 활용하는 나라에서는 일자리가 오히려 늘어날 수 있다. 스마트폰 때문에 기존 전화 회사나 카메라 회사, 녹음기 회사가 어려워졌지만 다른 일자리는 늘었다. 스마트폰에 들어가는 반도체, 디스플레이가 필요했기 때문이다.” -AI 시대를 지나치게 두려워할 필요가 없다는 말인가. “AI를 두려워하면 AI 연구를 할까 말까 망설이게 된다. 망설이면 결국 열심히 안 한다. 열심히 안 하면 발전할 수 없다. AI도 제품이고 서비스이기 때문에 시장에 나오려면 안전성 검사를 받아야 한다. 인간에 해가 되는 AI는 유통될 가능성이 작다. 어둠의 경로로 유통되는 불법 상품도 있겠지만, 우리 사회가 감당할 수 있을 정도의 범위 내에서 관리하면 불량 AI가 사회를 송두리째 집어삼키지는 않을 것이다.” ■ 이광형 총장은 누구 이광형(72) 총장은 1954년 전북 정읍에서 태어났다. 서울대 산업공학과를 졸업하고 카이스트 산업공학과 석사를 마친 뒤 프랑스 리옹 국립응용과학원(INSA)에서 전산학 석박사 학위를 취득했다. 1985년 카이스트 전산학과 교수로 임용된 이래 바이오및뇌공학 학과장, 과학영재교육연구원장, 교무처장 등을 역임했다. 전산학과 교수로 재직할 때 1세대 벤처 창업가들을 다수 배출해 ‘카이스트 벤처 창업의 대부’로 불린다. 1999년 방영된 드라마 ‘카이스트’에서 배우 안정훈이 연기한 천방지축 박기훈 교수의 실제 모델이다.

차랑용 ‘엑시노스 오토 V720’ 공급뉴 iX3부터 내연기관 모델에 적용미래 모빌리티 전장분야 확대 포석 삼성전자가 독일 완성차 업체인 BMW의 미래형 전기차 모델에 ‘슈퍼 두뇌’ 역할을 하는 차량용 반도체 칩을 공급한다. 이번 성과는 삼성전자가 미래 모빌리티인 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 분야에서 핵심 반도체 공급사로서 입지를 굳히는데 큰 역할을 할 것으로 보인다. 30일 업계에 따르면 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문은 차량용 인포테인먼트(IVI·정보+엔터테인먼트)용 프로세서인 ‘엑시노스 오토 V720’을 BMW의 신형 전기차인 ‘뉴 iX3’에 공급했다. 뉴 iX3은 지난 9월 독일 뮌헨 ‘IAA모터쇼’에서 처음 공개된 중형 전기 스포츠유틸리티차(SUV)로, BMW의 차세대 전동화 플랫폼인 ‘노이어 클라쎄’가 적용되는 첫 번째 모델이다. BMW는 노이어 클라쎄를 통해 차량 운영체제(OS)와 인포테인먼트 등을 하나의 디지털 시스템으로 통합하는 SDV 구현을 목표로 하고 있다. 삼성전자는 뉴 iX3를 시작으로 BMW의 전기차 및 내연기관차 모델에도 ‘엑시노스 오토 V920’을 공급할 것으로 전해졌다. 엑시노스 오토 시리즈의 가장 최신 모델인 V920은 영국 반도체 설계 전문기업 ARM의 전장용 중앙처리장치(CPU) 10개가 탑재돼 기존 제품 대비 CPU 성능은 약 1.7배, 그래픽처리장치(GPU) 성능은 최대 2배, 인공지능(AI) 연산 성능은 2.7배 강화된 것으로 전해졌다. 삼성전자와 BMW 간 엑시노스 오토 시리즈 협력은 진입 장벽이 높은 독일 완성차 업체를 상대로 미래 모빌리티 분야에서 성과를 확대했다는 의미가 있다. BMW는 자체 품질 기준으로 기능 안전성 인증제도(FUSA)를 운영 중이고, 삼성전자의 최신 엑시노트 오토 시리즈는 이를 통과했다. BMW 역시 지난 9월 뉴 iX3 공개 당시 기존 대비 20배 높은 처리능력을 갖춘 4개의 고성능 컴퓨터를 탑재했다고 강조한 바 있다. 이번 협력을 시작으로 삼성전자는 최근 힘을 쏟고 있는 미래 모빌리티 시장에서 전장(차량용 전자·전기장비) 분야 사업 영역을 확대할 것으로 보인다. 이재용 삼성전자 회장은 지난 11월 방한한 올라 칼레니우스 메르세데스벤츠 회장을 삼성그룹 영빈관인 승지원에서 만나는 등 협력을 모색하고 있다. 올리버 집세 BMW그룹 회장과도 올해 초 중국발전포럼에서 회동한 것으로 전해졌다.

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.

경북 울진군이 수소도시 조성을 위한 청사진을 완성했다. 30일 울진군은 최근 ‘울진군 수소도시 조성사업 마스터플랜 수립 용역’을 마무리해 미래 에너지 자립 도시로 도약하기 위한 구체적인 추진 로드맵을 확정했다고 밝혔다. 수소도시 조성사업은 오는 2028년까지 4년간 총사업비 400억 원(국비 200억, 지방비 200억)을 투입해 죽변면과 울진읍 일원을 중심으로 수소 생산·이송·활용 인프라를 단계적으로 구축하는 실증적 에너지 전환 프로젝트다. 마스터플랜의 핵심은 울진 원자력수소 국가산업단지 조성에 맞춰 체감형 수소 생태계를 구축하는 것이다. 우선 1.5㎽급 수전해 설비와 수소 공급 인프라를 구축해 청정수소를 안정적으로 생산·공급한다. 또한 생활 밀착형 수소 체험관 조성, 수소버스 및 수소 드론 등 친환경 모빌리티 보급 확대를 통해 군민들이 일상 속에서 수소 에너지를 직접 체감할 수 있는 환경을 조성할 계획이다. 인공지능(AI) 기반 통합안전운영센터를 구축해 수소 생산부터 저장·이송·활용까지 전 과정을 24시간 실시간 모니터링함으로써 세계 최고 수준의 안전성을 확보할 계획이다. 원자력수소 국가산업단지와 연계해 사업 시너지도 극대화할 방침이다. 울진군 관계자는 “울진이 에너지 생산 거점을 넘어, 수소 기반의 혁신적인 주거·교통 체계를 갖춘 미래형 도시로 나아가는 중요한 전환점”이라며 “내년부터 본격적인 실시설계와 공사에 착수해 군민들이 안전하고 편리하게 수소 에너지를 누릴 수 있도록 사업 추진에 최선을 다하겠다”고 말했다.

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.

서울시가 강남구 테헤란로 일대 도심 업무지역을 ‘리모델링 활성화 구역’으로 지정해 철거 없이 기존 건물을 보강하고 최대 30% 증축할 수 있게 됐다. 24일 시에 따르면, 전날 제18차 건축위원회에서 이런 내용의 테헤란로 리모델링 활성화 구역 지정, 용산 나진상가 12·13동 개발사업 등 5건의 심의가 통과됐다. 그동안 테헤란로 일대는 업무 수요 증가와 함께 노후 업무시설 개선 요구가 지속 제기됐다. 리모델링 활성화구역으로 지정된 구간은 강남역 사거리부터 포스코 사거리까지 약 95만㎡다. 준공 후 15년 이상 지난 노후 업무시설에 구조 안전성 강화, 수직 증축, 용적률 완화 등 인센티브가 적용된다. 기존 연면적의 최대 30%를 증축할 수 있다. 도심 내 업무시설 공급 부족을 해소하는 것은 물론 철거가 아닌 리모델링인 만큼 탄소 저감, 자원 절약, 도시경관 연속성 강화도 기대된다. 용산 나진상가 12·13동 일대는 정보통신기술(ICT)·인공지능(AI) 등 신산업 중심 업무시설과 주거·판매시설이 결합한 전자상가 혁신 거점으로 조성된다. 이밖에 ▲강동구 명일동 48번지 복합시설 및 공공청사 신축사업 ▲동작구 상도역세권 장기전세주택사업 ▲양천구 서부트럭터미널 도시첨단물류단지 복합시설용지 개발사업 등도 심의를 통과했다. 서울시 관계자는 “테헤란로 리모델링 활성화 구역 지정을 통해 전면 철거 중심의 개발에서 벗어나 기존 건축자산을 활용해 도심기능을 고도화하는 새로운 정비 방향을 제시했다”고 했다.

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.