뒤늦게 주식투자를 시작한 투자자 배모(68)씨는 몇 달 새 거래 증권사를 세 번이나 바꿨다. 그는 “주식거래 애플리케이션(앱)은 복잡하고, 고객센터는 한 시간 동안 전화통을 붙잡고 있어도 안 받는다. 그나마 연결이 잘되는 증권사를 찾아 바꿨지만 여전히 만족스럽지 않다”고 말했다. 증권사 고객센터에서 ‘장시간 통화 대기’가 이어지자 금융감독원이 대기시간을 5분 안팎으로 줄이는 방안 마련에 나섰다. 7일 금융당국에 따르면 금감원은 최근 각 증권사에 고객센터 평균 대기시간을 파악하고 이를 줄일 방안을 강구하라고 전달했다. 특히 전화가 몰리는 시간대에도 최대 대기시간이 5분을 넘지 않도록 하는 방안을 예시로 제시했다. 업계는 사실상 ‘5분 내 연결’을 목표로 제시한 것으로 받아들이고 있다. 금융투자협회도 각 증권사 의견을 모으는 중이다. 금융사들은 인공지능(AI) 챗봇 등을 확대하며 상담 업무 일부를 자동화하고 있다. 하지만 앱 사용이나 정보 검색이 익숙하지 않은 고령층 등에게는 여전히 사람과의 전화 상담이 필요하다. 금융당국 관계자는 “금융 취약계층을 위해 증권사가 자체적인 통화 대기 목표를 정하고 충분한 상담 능력을 확보할 필요가 있다”고 말했다. 가장 직접적인 해법은 상담 인력을 늘리는 것이다. 주요 증권사 고객센터 상담 직원은 회사별 100명 안팎으로 은행(약 600명), 카드사(약 1000명)보다 크게 적다. 증권사는 그동안 고객이 담당 직원과 직접 소통하는 경우가 많아 콜센터 수요가 상대적으로 적었다. 하지만 올 상반기 증시 호황으로 신규 투자자가 급증하면서 전화 상담 수요도 예상보다 빠르게 늘었다는 게 업계 설명이다. 증권사들은 상시 인력을 늘리는 데는 난색을 보인다. 전화가 몰리는 시기와 시간이 일정하지 않아서다. 업계 관계자는 “장이 급락하거나 시스템 장애가 발생하면 항의성 민원이 한꺼번에 몰린다”며 “이런 상황만을 위해 상시 인력을 늘리기는 어렵다”고 말했다. 감독당국은 외주 콜센터뿐 아니라 증권사 내부 상담 인력도 함께 보강할 필요가 있다고 보고 있다. 금감원은 증권사뿐 아니라 은행·보험·카드사 등 다른 금융업권에도 고객센터 인원을 지나치게 줄이지 않도록 지도할 계획이다.

사람이 운전하지 않는 지게차가 공장 안을 스스로 이동해 화물차의 짐을 싣고 내린다. 로봇팔이 쌀 포대를 옮기고, 휴머노이드가 박스에 완충재를 넣는다. 피지컬 인공지능(AI)과 로봇 기술이 상·하차와 포장 등 사람의 ‘손’에 의존하던 공정까지 파고들면서 물류 부문에서 사람의 상시 개입 없이 24시간 가동하는 ‘라이트아웃 팩토리’가 현실에 가장 빠르게 가까워지고 있다. 현대위아는 사람의 조작 없이 공장 안을 이동하고 화물차에 물건을 직접 싣고 내리는 무인지게차를 개발해 내년 5월 기아 오토랜드 화성에 공급한다고 7일 밝혔다. 완전 무인 상·하역이 가능한 지게차의 실제 제조현장 공급은 국내 최초다. 화물차 상·하차 작업은 트럭이 매번 정확히 같은 자리에 정차하는 것이 아니고, 짐을 싣고 내리면서 차체 높이가 변해 자동화하기 어려운 업무다. 하지만 현대위아 무인지게차는 팔레트가 목표 위치에서 최대 250㎜ 벗어나거나 좌우로 10도 이상 틀어져도 인식할 수 있다. 현대위아는 이를 기존 자율주행 물류로봇(AMR)·주차로봇 등과 연계해 AI 기반으로 24시간 가동할 수 있는 지능형 자율공장(AX 팩토리)을 구현할 계획이다. 물류 현장에서 사람의 ‘손’을 대신하는 로봇도 투입되고 있다. CJ대한통운은 지난 3일 경기 용인시 양지 올리브영 물류센터에 ‘로보티즈’의 양팔 휴머노이드 2대를 투입해 상품 박스에 완충재를 넣는 포장 작업을 맡겼다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 나아가 휴머노이드 로봇을 실제 물류 운영 공정에 최초로 적용한 사례다. 롯데글로벌로지스는 휴머노이드 ‘이그리스-C’로 출고·포장 작업을 실증했고, 이달 중 세종·대구 물류센터에서는 외골격 슈트(웨어러블 로봇) 5~8대를 상·하차와 인입 작업에 시험할 계획이다. 쿠팡도 물류센터에 AI 기반 자동화 기술 적용을 확대하고 있다. 상품 입고 시 최적의 진열 위치와 작업자 동선을 안내하는 ‘랜덤 스토우’, 상품이 진열된 선반을 작업자 앞으로 옮겨 편리하게 작업할 수 있도록 돕는 ‘선반 무인운반로봇’(AGV) 등을 물류 전 과정에 적용했다. 쿠팡 안성4센터에서는 디팔레타이징 로봇(로봇팔)이 10~20㎏짜리 쌀 포대를 팔레트에서 들어 컨베이어로 옮긴다. 컨베이어가 물류의 ‘길’을 만들었다면 자율주행 물류로봇(AMR)과 무인지게차는 사람의 ‘발’을, 로봇팔과 휴머노이드는 ‘손’을 대신하는 셈이며, 이제 AI가 이들 로봇을 통합 지휘하는 단계로 고도화하고 있다. 장영재 카이스트 산업및시스템공학과 교수는 “물류 작업은 상대적으로 정형화돼 있고 창고 자동화율도 높아 고도화된 기술이 들어갈 수 있는 영역”이라고 설명했다. 한 물류업계 관계자는 “작업자가 작업 지시서를 들고 직접 물건을 집으려면 하루에 10~15㎞를 걷게 된다”며 “자동화를 통해 작업자의 피로도와 작업 조건이 드라마틱하게 개선되고 중장기적으로는 인건비와 인력 부담도 줄일 수 있다”고 말했다. 다만 개별 공정 자동화와 완전 무인화는 별개의 문제다. 업계 관계자는 “복잡한 작업 환경에서 로봇이 스스로 판단하려면 수많은 데이터를 학습해야 해서 아직 로봇이 사람을 완전히 대체하는 수준은 아니다”라고 전했다.

배후에 북한이 있는 것으로 추정되는 해킹 조직 ‘김수키’가 최근 해킹에 인공지능(AI) 에이전트를 이용한 정황이 포착됐다. AI가 해커의 공격 과정에 이용되는 것을 넘어 공격 업무 자체를 자동화할 것이란 우려가 현실화하는 모습이다. 국내 보안업체 지니언스 시큐리티 센터는 7일 보고서를 통해 지난달 수집한 악성 파일 13종을 분석한 결과 김수키의 공격 미끼용 데이터에서 AI 에이전트 오픈코드 기록을 확인했다고 밝혔다. 앞서 김수키가 AI와 로컬 대규모언어모델(LLM)을 미끼 제작에 활용한 정황은 포착됐지만, AI 코딩 에이전트의 실제 활용 사례가 확인된 것은 이번이 처음이다. 김수키의 공격은 이자 납부, 인증서 갱신 등 일상적인 금융·기업 실무 메일로 위장한 압축 파일을 풀면 악성 코드가 실행되는 식이다. 지니언스는 AI 코딩 에이전트가 활용된 근거로 “일부 PDF에서 AI 코딩 에이전트인 ‘오픈코드’가 기록돼 있었고, 본문에는 ‘임시값’이라는 미작성 문구가 그대로 포함돼 있었다”고 설명했다. 오픈코드는 오픈소스 기반의 AI 코딩 에이전트로, 자연어로 지시하면 코드 작성과 파일 생성을 자동으로 수행하는 도구다. ‘임시값’이라는 문구는 실제 수치를 입력해야 하는 보험료 납부 주기, 금리 등의 항목에 AI 에이전트가 생성한 문서를 검토 없이 그대로 배포한 흔적으로 추정된다는 뜻이다. 앞서 북한은 미국의 포괄적 대북 수출통제 조치를 우회하며 빅테크들의 칩을 공수해 AI 성능을 고도화해 온 바 있다. 이번 사례는 AI 에이전트의 성능이 높아질수록 사이버 공격의 위험성과 파급력이 함께 커진 대표 사례로 꼽힌다. 황석진 동국대 국제정보대학원 교수는 “북한이 단순히 AI 에이전트라는 해킹 도구 하나를 추가한 것을 넘어 사이버 공격을 자동화·정교화·대량화했다는 뜻”이라며 “대규모 해커를 양성하던 북한이 해킹에 필요한 인력과 시간, 비용을 줄이며 기술 격차를 축소할 것”이라고 우려했다. 이어 “AI는 AI로 막아야 하기 때문에 AI 기반 탐지 및 다중운용체계를 구축하는 게 중요하다”며 “‘보안 특화 AI’와 같이 정부, 학계, 다양한 분야의 기업 등 서로 다른 주체들이 공격 취약점이나 경로 파악 등 공동의 대응체계를 구축하는 것이 필요하다”고 말했다.

사람이 운전하지 않는 지게차가 공장 안을 스스로 이동해 화물차의 짐을 싣고 내린다. 로봇팔이 쌀 포대를 옮기고, 휴머노이드가 박스에 완충재를 넣는다. 피지컬 인공지능(AI)과 로봇 기술이 상·하차와 포장 등 사람의 ‘손’에 의존하던 공정까지 파고들면서 물류 부문에서 사람의 상시 개입 없이 24시간 가동하는 ‘라이트아웃 팩토리’가 현실에 가장 빠르게 가까워지고 있다. 현대위아는 사람의 조작 없이 공장 안을 이동하고 화물차에 물건을 직접 싣고 내리는 무인지게차를 개발해 내년 5월 기아 오토랜드 화성에 공급한다고 7일 밝혔다. 완전 무인 상·하역이 가능한 지게차의 실제 제조현장 공급은 국내 최초다. 화물차 상·하차 작업은 트럭이 매번 정확히 같은 자리에 정차하는 것이 아니고, 짐을 싣고 내리면서 차체 높이가 변해 자동화하기 어려운 업무다. 하지만 현대위아 무인지게차는 팔레트가 목표 위치에서 최대 250㎜ 벗어나거나 좌우로 10도 이상 틀어져도 인식할 수 있다. 현대위아는 이를 기존 자율주행 물류로봇(AMR)·주차로봇 등과 연계해 AI 기반으로 24시간 가동할 수 있는 지능형 자율공장(AX 팩토리)을 구현할 계획이다. 물류 현장에서 사람의 ‘손’을 대신하는 로봇도 투입되고 있다. CJ대한통운은 지난 3일 경기 용인시 양지 올리브영 물류센터에 ‘로보티즈’의 양팔 휴머노이드 2대를 투입해 상품 박스에 완충재를 넣는 포장 작업을 맡겼다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 나아가 휴머노이드 로봇을 실제 물류 운영 공정에 최초로 적용한 사례다. 롯데글로벌로지스는 휴머노이드 ‘이그리스-C’로 출고·포장 작업을 실증했고, 이달 중 세종·대구 물류센터에서는 외골격 슈트(웨어러블 로봇) 5~8대를 상·하차와 인입 작업에 시험할 계획이다. 쿠팡도 물류센터에 AI 기반 자동화 기술 적용을 확대하고 있다. 상품 입고 시 최적의 진열 위치와 작업자 동선을 안내하는 ‘랜덤 스토우’, 상품이 진열된 선반을 작업자 앞으로 옮겨 편리하게 작업할 수 있도록 돕는 ‘선반 무인운반로봇’(AGV) 등을 물류 전 과정에 적용했다. 쿠팡 안성4센터에서는 디팔레타이징 로봇(로봇팔)이 10~20㎏짜리 쌀 포대를 팔레트에서 들어 컨베이어로 옮긴다. 컨베이어가 물류의 ‘길’을 만들었다면 자율주행 물류로봇(AMR)과 무인지게차는 사람의 ‘발’을, 로봇팔과 휴머노이드는 ‘손’을 대신하는 셈이며, 이제 AI가 이들 로봇을 통합 지휘하는 단계로 고도화하고 있다. 장영재 카이스트 산업및시스템공학과 교수는 “물류 작업은 상대적으로 정형화돼 있고 창고 자동화율도 높아 고도화된 기술이 들어갈 수 있는 영역”이라고 설명했다. 육체적 부담과 인력난도 자동화를 앞당기는 요인이다. 한 물류업계 관계자는 “작업자가 작업 지시서를 들고 직접 물건을 집으려면 하루에 10~15㎞를 걷게 된다”며 “자동화를 통해 작업자의 피로도와 작업 조건이 드라마틱하게 개선되고 중장기적으로는 인건비와 인력 부담도 줄일 수 있다”고 말했다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2024년 세계 전문 서비스로봇 약 20만 대 가운데 절반 이상인 10만 2900대가 운송·물류용이었다. 시장조사업체 ‘가트너’는 2030년 선진국 신설 창고의 절반이 사람이 없어도 운영 가능한 ‘휴먼 옵셔널’ 시설이 될 것으로 전망했다. 다만 개별 공정 자동화와 물류 전 과정을 사람 없이 운영하는 완전 무인화는 별개의 문제다. 업계 관계자는 “복잡한 작업 환경에서 로봇이 스스로 판단하려면 수많은 데이터를 학습해야 해서 아직 로봇이 사람을 완전히 대체하는 수준은 아니다”라고 전했다.

뒤늦게 주식투자를 시작한 투자자 배모(68)씨는 몇 달 새 거래 증권사를 세 번이나 바꿨다. 그는 “주식거래 애플리케이션(앱)은 복잡하고, 고객센터는 한 시간 동안 전화통을 붙잡고 있어도 안 받는다. 그나마 연결이 잘되는 증권사를 찾아 바꿨지만 여전히 만족스럽지 않다”고 말했다. 증권사 고객센터에서 ‘장시간 통화 대기’가 이어지자 금융감독원이 대기시간을 5분 안팎으로 줄이는 방안 마련에 나섰다. 7일 금융당국에 따르면 금감원은 최근 각 증권사에 고객센터 평균 대기시간을 파악하고 이를 줄일 방안을 강구하라고 전달했다. 특히 전화가 몰리는 시간대에도 최대 대기시간이 5분을 넘지 않도록 하는 방안을 예시로 제시했다. 업계는 사실상 ‘5분 내 연결’을 목표로 제시한 것으로 받아들이고 있다. 금융투자협회도 각 증권사 의견을 모으는 중이다. 금융사들은 인공지능(AI) 챗봇 등을 확대하며 상담 업무 일부를 자동화하고 있다. 하지만 앱 사용이나 정보 검색이 익숙하지 않은 고령층 등에게는 여전히 사람과의 전화 상담이 필요하다. 금융당국 관계자는 “금융 취약계층을 위해 증권사가 자체적인 통화 대기 목표를 정하고 충분한 상담 능력을 확보할 필요가 있다”고 말했다. 가장 직접적인 해법은 상담 인력을 늘리는 것이다. 주요 증권사 고객센터 상담 직원은 회사별 100명 안팎으로 은행(약 600명), 카드사(약 1000명)보다 크게 적다. 증권사는 그동안 고객이 담당 직원과 직접 소통하는 경우가 많아 콜센터 수요가 상대적으로 적었다. 하지만 올 상반기 증시 호황으로 신규 투자자가 급증하면서 전화 상담 수요도 예상보다 빠르게 늘었다는 게 업계 설명이다. 증권사들은 상시 인력을 늘리는 데는 난색을 보인다. 전화가 몰리는 시기와 시간이 일정하지 않아서다. 업계 관계자는 “장이 급락하거나 시스템 장애가 발생하면 항의성 민원이 한꺼번에 몰린다”며 “이런 상황만을 위해 상시 인력을 늘리기는 어렵다”고 말했다. 감독당국은 외주 콜센터뿐 아니라 증권사 내부 상담 인력도 함께 보강할 필요가 있다고 보고 있다. 금감원은 증권사뿐 아니라 은행·보험·카드사 등 다른 금융업권에도 고객센터 인원을 지나치게 줄이지 않도록 지도할 계획이다.

- K-패션 B2B 플랫폼 기업, 상반기 누적 영업이익률 18.2% 기록- B2B SaaS ‘장끼노트’ 베타 공개… 정산 시간 82% 단축- 대만·홍콩 직배송 체계 도입, 글로벌 거점 확대 K-패션 B2B 플랫폼 기업 딜리셔스(483350, 각자대표 김준호·정창한)가 올해 상반기 큰 폭의 이익 성장을 기록했다. 회사는 이를 바탕으로 국내외 사업 인프라를 고도화해 글로벌 패션 B2B 테크 시장에서 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 딜리셔스는 올해 상반기 연결 기준 영업수익 176억 원, 영업이익 32억 원을 달성했다. 영업이익은 지난해 같은 기간(약 3,000만 원) 대비 약 100배 증가했으며, 상반기 누적 영업이익률은 18.2%를 기록했다. 이어지는 2분기에는 영업수익 97.5억 원, 영업이익 25.6억 원으로 직전 분기 대비 299% 증가하며 이익 성장세를 이어갔다. 회사 집계 기준 ‘신상애드’·‘신상멤버십’·‘구독 서비스’ 등 핵심 플랫폼 매출은 전년 대비 21.8% 늘어난 148.2억 원을 기록했다. 딜리셔스는 동대문 거래 영수증(‘장끼’) 정리를 자동화하는 B2B SaaS 솔루션 ‘장끼노트’를 공개했다. 기존 동대문 생태계의 종이 영수증 기반 수기 정산은 데이터 누락과 행정 업무 과중을 초래하는 것으로 지적돼 왔다. ‘장끼노트’는 AI 기술을 적용해 영수증을 스캔하면 약 10초 내외로 상세 거래 내역을 정밀 분석해 자동으로 장부를 생성해 준다. 아울러 카카오톡 연동 간편 세금계산서 요청 기능을 탑재해 업무 편의성을 높였으며, 정산 소요 시간을 기존 약 6.8시간에서 1.2시간 수준으로 82% 줄이는 실질적인 성과를 냈다. 지난 8월 베타 버전을 선보인 지 약 2주 만에 1,000여 개 소매상이 9,000장이 넘는 영수증을 스캔하는 등 초기 지표가 빠르게 상승하고 있으며, 회사는 연내 정식 론칭을 통해 적용 범위를 본격 확대할 방침이다. 국내 AI 전환(AX) 기술 혁신과 더불어 해외 시장에서는 물류 네트워크를 자체 내재화해 K-패션 수출 기반을 대폭 확장하고 있다. 딜리셔스는 플랫폼 내 해외 거래 규모 비중이 가장 큰 대만과 홍콩 지역의 유통 구조를 전면 개편했다. 기존 현지 물류 대행업체를 거치던 방식에 더해 사입부터 결제, 검수, 최종 배송에 이르는 전 과정을 회사가 직접 책임지는 ‘신상배송’ 직배송 체계를 새롭게 구축했다. 그 결과 상반기 대만과 홍콩의 신규 유입 고객은 전년 동기 대비 27% 증가했으며, 다단계 유통 경로를 플랫폼 직결망으로 축소해 결제 효율성과 상품 검수 신뢰도를 크게 높였다. 실제 직배송 도입 이후 약 2개월간 현지 사업자들의 재구매율은 57%를 웃도는 성과를 기록했다. 딜리셔스는 향후 자동 번역 기능을 탑재한 소통 솔루션 ‘신상톡’을 연계하고 물류 옵션을 다양화해 글로벌 시장 내 입지를 더욱 공고히 할 예정이다. 딜리셔스 정창한 대표는 “이번 상반기 성과는 플랫폼 비즈니스 모델의 근본적인 경쟁력이 질적 성장을 견인한 결과”라며, “‘장끼노트’를 통해 소매업계의 수기 정산 불편을 해소하고 본업에 매진할 수 있는 환경을 제공하는 동시에, 글로벌 직배송 인프라를 정교화하여 세계 시장을 잇는 독보적인 K-패션 B2B 테크 기업으로 거듭날 것”이라고 강조했다.

삼성SDS가 미국에서 로봇 혁신 행사를 열고 삼성 관계사 및 글로벌 피지컬 인공지능(AI) 기업들과 로봇 전환(RX) 사업 확대에 나섰다. 삼성SDS는 지난달 31일부터 1일(현지시간)까지 미국 캘리포니아주 마운틴뷰에서 ‘RX 아트 2026’을 개최했다고 3일 밝혔다. 삼성 관계사들이 현장에서 발굴한 로봇 활용 과제를 월든 로보틱스, 로보포스 등 피지컬 AI 기업들과 협력해 선제 검증하고 성과를 공유하는 자리였다. 실제 작업 과정에서 로봇 운용에 필요한 데이터를 확보하고 현장 적용 가능성을 확인하는 데 초점을 맞췄다. 삼성전기와 세메스 제조 현장에서는 월든 로보틱스의 범용 로봇을 활용해 부품 핸들링과 소모품 교체 등 반복적인 수작업의 자동화를 검증했다. 삼성중공업과 삼성E＆A의 조선·플랜트 현장처럼 야외에서는 로보포스의 피지컬 AI 기술을 적용해 자동화 가능성을 확인했다. 삼성디스플레이 등 정밀 작업이 필요한 제조·장비 환경에는 정밀 조작 AI 기술을 접목해 복잡한 공정의 자동화 가능성도 검증했다. 삼성SDS는 관계사 현장 실증을 확대하고 로봇 활용 사례를 다양한 산업 현장으로 확산할 계획이다.

서울 강남구는 직장인과 청년 대상으로 생성형 인공지능(AI) 활용법을 배우고 실제 업무에 적용할 수 있는 ‘2026 강남구 청년 AI 아카데미’를 마무리하는 성과 공유회를 열었다고 3일 밝혔다. 전날 역삼동 구름스퀘어에서 열린 성과 공유회에서 교육생들은 월말정산 자동화 도구를 비롯해 복수의 AI가 역할을 나눠 업무와 프로젝트 성과를 관리하는 시스템, 제약·바이오·의료기기 연구개발(R＆D) 인허가를 지원하는 AI 에이전트 등 직접 제작한 AI 도구를 선보였다. 이들은 바이오·헬스케어와 정보통신(IT) 서비스 등 2개 분야로 나눠 업무 단계를 스스로 수행하도록 설계하는 ‘AI 에이전트’를 익힌 뒤, 실습과 전문가 멘토링을 통해 업무에 적용할 방법을 구체화했다. 성과 공유회에서는 우수 프로젝트 시상식에 이어 삼성전자 대표이사 출신인 고동진(강남구병) 국민의힘 의원의 특별강연이 이어졌다. 강남구에 있는 기업에 재직 중인 30대 교육생은 “기존에는 AI에 단순한 질문을 하는 정도였지만, 교육을 통해 업무 자동화가 가능한 부분을 직접 찾아보고 구현해 볼 수 있었다”며 “AI를 업무에 활용하는 방식이 한 단계 넓어진 것 같다”고 설명했다. 지난 7월 7일부터 9월 2일까지 9주 동안 운영된 프로그램은 직장인과 청년들이 AI를 실제 업무에 바로 활용할 수 있도록 실무 능력을 키우는 기회를 제공하기 위해 마련됐다. 매주 화·수요일 오후 7~9시 진행돼 직장인도 퇴근 후에 교육을 받을 수 있도록 배려했다. 당초 30명 규모로 계획했다가 6대 1의 경쟁률을 기록할 정도로 관심이 높자 정원을 40명으로 늘렸다. 김현기 구청장은 “청년들이 AI를 배우는 데 그치지 않고 업무를 직접 개선하는 결과물까지 만들어냈다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 AI를 현장에서 바로 활용할 수 있는 실무 중심 교육을 확대해 청년들의 경쟁력을 높이겠다”고 밝혔다.

호남반도체發 인력 조정 땐 파업 가능… 공장 신설 반대는 안돼 노동조합의 ‘영업이익 N% 성과급 요구’와 ‘호남 반도체 공장 신설 반대’는 사측과의 의무 교섭 대상, 조정·쟁의행위 대상이 될 수 없다는 정부의 지침이 나왔다. 최근 삼성전자 노조가 정부와 사측의 호남 반도체 클러스터 추진과 관련해 교섭과 노사정 협의를 요구한 것에 사측이 응할 의무가 없다는 뜻이다. 고용노동부는 3일 노동조합법상 노동쟁의 대상 기준을 명시한 ‘경영성과급 등 노동쟁의 대상 시행지침’을 발표했다. 노란봉투법(개정 노동조합법 2·3조) 시행 후 쟁의 대상의 범위를 놓고 현장 혼선이 계속되자 삼성전자 노사의 성과급 갈등과 현대자동차의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’ 생산 현장 투입 등 현안을 바탕으로 명확한 기준을 세운 것이다. 먼저 노동부는 지침에서 “영업이익을 연동한 성과급에 대해 노사가 자율적으로 교섭할 순 있어도 국가가 교섭을 보호할 순 없다”고 선을 그었다. 노동부는 성과급 요구가 영업의 자유나 국가·주주의 권익을 제약할 때 의무적 교섭 대상으로 보는 것은 적절하지 않다고 봤다. 노동부 관계자는 “매출액·영업이익·당기순이익 등 ‘기업이익’은 연구개발(R＆D)과 설비 투자, 배당의 재원이므로 이를 성과급으로 노동자에게 먼저 배분하는 건 적절치 않다”면서 “연봉이나 기본급의 일정 비율 또는 정액을 특정해서 요구하는 것이 바람직하다”고 말했다. 의무적 교섭 대상이 아니라는 건 국가가 해당 사안을 이유로 노조에 합법적인 파업권을 줄 수 없다는 의미다. 파업권은 노동위원회에서 조정 중지 처분을 받아야 얻을 수 있다.  그런데 노조가 N% 성과급을 교섭 의제로 꺼내면 노동조합법 2조 5호의 노동쟁의에 해당하지 않아 행정지도 처분을 받게 된다. 기업은 교섭을 거부해도 부당노동행위가 되지 않는다. 사측의 ‘경영상 결정’에 대해서도 노조는 파업권을 얻을 수 없다. 그 결정이 근로조건에 영향을 준다면 의무적 교섭 대상이 되지만 가능성에만 그치면 기업은 교섭하지 않아도 된다. 삼성전자 초기업노조가 호남 반도체 공장 추진을 교섭 의제로 삼겠다고 한 것에 제동을 걸고 사측 손을 들어 준 것이다. 다만 앞으로 공장 신설을 계기로 정리해고, 근무 형태 변경, 근무지 이전, 근무시간 조정 등이 추진된다는 점이 드러나면 그땐 노조의 요구에 따라 교섭해야 한다. 경영상 결정에는 사업 매각과 인수, 인공지능(AI)과 자동화 설비 등 신기술 도입이 포함된다. 노조의 대처가 늦어 예견된 정리해고를 막지 못한다는 우려에 대해 권창준 노동부 차관은 “가능성만 있는 단계에선 노조가 기업에 정리해고 계획을 묻고 기업의 답변에 따라 결정하면 된다”며 “당분간 정리해고가 없다는 확약을 받는 방법도 있다”고 설명했다. 이번 시행지침은 행정기관 내부의 업무처리 기준이어서 법적 구속력은 없다. 노동부가 행정지도를 통해 노조의 교섭 요구를 막더라도 파업을 강행하면 최종 판단은 법원이 내리게 된다. 앞서 노동부는 이재명 대통령 지시로 시행령·시행규칙에 명문화하는 방안을 검토했다. 그러나 법에 위임 조항이 없어 위헌 논란이 발생할 수 있다는 점과 신속한 현장 적용이 필요하다는 점을 고려해 시행지침 형태로 발표했다. 권 차관은 “법에 모든 사례를 구체적으로 쓰는 건 불가능하다”며 “노동위의 행정지도도 이미 조정이나 쟁의행위를 제약할 수 있고 부당노동행위 판단에서도 규범력이 충분히 있다”고 말했다. 노동부는 지침에 따라 노조 측에 “교섭 요구 내용을 변경해 합리적인 요구안을 제시하라”고 권고할 방침이다. 양대 노총은 “헌법이 보장한 노동3권 침해”라며 “즉각 폐기하라”고 촉구했다. 민주노총은 성명을 통해 “경영성과급 요구를 교섭 대상으로 삼을지는 당사자인 노사가 결정할 문제”라며 “정부가 교섭 대상에 과도한 기준을 설정하는 것은 사용자의 교섭 회피에 면죄부를 주는 것”이라고 주장했다. 한국노총은 “노사는 성과 배분의 투명성을 높이기 위해 객관적인 재무 지표에 성과급을 연동해왔다”며 “이 지침대로라면 매년 지급액이나 지급률을 새롭게 요구할 수밖에 없어 오히려 노사 갈등을 조장하는 모순적인 결과를 초래할 것”이라고 비판했다.

대한민국 산업 수도 울산이 인공지능(AI) 기술과 만난 미래 산업의 청사진을 공개한다. 울산시는 10일부터 12일까지 사흘간 울산전시컨벤션센터(UECO)에서 ‘제3회 울산세계미래산업박람회(WAVE·웨이브) 2026’을 개최한다고 2일 밝혔다. 웨이브는 대한민국 산업화를 이끈 울산의 자동차, 조선, 석유화학·에너지 등 주력 산업에 AI와 디지털 기술을 접목해 산업의 전환 방향을 보여주는 울산 지역 대표 산업박람회다. 올해 전시는 AI·디지털 혁신, 미래 이동수단(모빌리티), 조선·방산·첨단소재, 청정에너지·탄소중립 등 4개 핵심 분야로 나뉘어 구성된다. 특히 박람회에서는 실제 산업 현장에서 활용되는 AI 분석 기술, 지능형 로봇, 디지털 트윈 기반 자동화 공정 등을 관람객이 직접 보고 체험할 수 있도록 실물·시연형 콘텐츠를 대폭 강화했다. 이번 행사는 대기업과 지역 중견기업, 대학 등이 참여해 기술 공급과 수요를 연결하는 상생의 장으로 꾸려진다. 국내외 바이어와의 1대1 맞춤형 수출 및 구매 상담회를 지원하며 투자와 판로 확대로 이어지도록 돕는다.

산림청은 2일 내년도 예산안으로 3조 1582억원을 편성했다고 밝혔다. 올해 대비 1322억원(4.4%) 증가한 규모다. 산림재난 대응 강화와 지속 가능한 산림산업 생태계 구축, 기후 위기 대응을 위한 건강한 숲 조성 등에 투자를 늘릴 계획이다. 산림재난 대응 대책으로 산불 진화역량 강화를 위한 산불 진화 헬기 2대를 새로 도입하고, 헬기 중요 예비부품의 사전 확보(2종·119억원)에도 나선다. 산불재난 특수진화대 인력을 555명에서 615명으로 확대하고, 지방정부의 지상진화 역량 강화를 위해 신형 산불 진화 차량 56대(21억원)를 지원한다. 이상기후로 증가하는 소나무재선충병 방제를 위해 확산경로 차단 중심의 국가방제 벨트 구축에 150억원을 신규 투입한다. AI·드론을 활용한 예찰 자동화 체계 도입(107억원)을 통해 피해목 조기 발견을 강화하기로 했다. 생활권 주변 장기 방치목 제거(2만 그루·31억원)와 산림 경관 저해 및 산불 연료 물질로 지적되는 훈증처리목 수집에 360억원을 배정했다. 산림행정의 디지털·인공지능(AI) 전환 목적으로 산림재난 관련 시스템 고도화(69억원)를 추진하고, 산림 분야 AX 인재 양성을 위한 교육과정도 신규 운영할 계획이다. 기후 위기 대응을 위해 기타 효과적인 지역 기반 보전 수단(OECM) 지정·관리를 위한 평가제(7억원)를 도입하고 산림 계곡 불법시설 설치 등을 막기 위한 통합탐지 체계 구축(7억원), 현장 순찰·예방 활동을 담당할 산림보호지원단도 확대한다. 예산안은 국회 심의·의결을 거쳐 최종 확정된다. 박은식 산림청장은 “220만 산주, 20만 임업인과 함께 ‘숲으로 행복한 대한민국’을 만들어 가는 데 모든 노력을 다하겠다”고 밝혔다.

車공장이 로봇 두뇌 훈련 ‘AI 교실’테슬라, FSD 방식 ‘옵티머스’로 확장BMW·벤츠 등도 실증 무대로 활용현대차, 공장 →AI 재학습 구축 속도 중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

부산시가 생성형 인공지능(AI)을 악용한 공격 코드 작성과 시스템 취약점을 스스로 탐색·공격하는 자율형 사이버 공격 등에 대응하고자 1일부터 ‘AI 기반 지능형 사이버 보안관제 시스템’ 운영을 시작했다. 시는 하루 수십억 건의 대규모 보안 기록을 신속·정밀하게 분석하고, 위협 탐지부터 대응까지 자동화할 수 있도록 보안관제 인프라와 기능을 강화했다. 지능형 보안관제 체계는 초당 100억 건 이상 검색할 수 있는 ‘통합 보안 분석 시스템(XDR)’과 ‘AI 관제 도우미’를 결합한 시스템이다. XDR은 네트워크 위협 탐지, 보안 기록 상관분석, 보안 대응 자동화 기술을 연계해 보안 이벤트를 분석하고 이상 징후를 추적한다. 특히 보안 대응 자동화를 통해 표준 대응 절차에 따라 위협 대응 및 후속 조치까지 신속하게 처리하고, 생성형 AI 관제 도우미가 복잡한 보안 경보를 자동 요약·분류해 관제 인력이 분석과 대응에 집중할 수 있도록 지원한다. 시스템 도입에 따라 대규모 보안 기록 분석 시간은 기존 수 시간에서 분·초 단위로 단축되고, 일일 수백 건의 위협이 관제요원 개입 없이 실시간 자동 차단된다.

중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

전남광주통합특별시는 2027년 정부예산안에 인공지능(AI)과 반도체, 에너지 등 지역 미래 성장동력산업이 대거 반영되면서 모두 13조 9009억 원의 국비를 확보했다고 1일 밝혔다. 이번에 반영된 국비는 지난해 8월 확보한 2026년 정부안 13조804억 원 보다 8205억 원(6.3%)이 증가한 규모다. 내년 국비 반영액은 분야별로 AI·데이터센터와 반도체, 피지컬AI 등 첨단미래산업 분야에 1조 564억 원으로, 신규사업은 1320억 원이다. 주요 사업은 신규사업으로 ▲AI데이터센터 테스트베드 구축 668억 원 ▲호남권 과학기술혁신지원 사업 231억 원 ▲휴머노이드 기반 제조산업 M.AX 전환 45억 원 ▲AI 기반 수소충전소 안전관리 강화 기술개발 50억 원 등이다. 계속사업은 ▲AX실증밸리 조성 1151억 원 ▲반도체 첨단패키징 실증센터 구축 60억 원 ▲국가 NPU 전용 컴퓨팅센터 광주 설립 19억 7000만 원 등이다. 통합특별시는 확보된 예산을 기반삼아 AI·반도체·미래모빌리티 중심의 지역 완결형 첨단산업 생태계 조성에 속도를 낼 전망이다. 석유화학·철강·조선 등 주력산업 분야는 ▲K-화학산업 대전환 혁신기술개발 368억 원 ▲AI 기반 화학산단 안전관리 체계 구축 30억 원 ▲AI·로봇 기반 대형 철강구조물 제조 자동화 기술개발 20억 원 ▲철강·금속산업 인공지능전환(AX) 지원센터 구축 18억 원 등 1312억 원이 반영됐다. 제조업의 생산성과 산업 경쟁력 제고가 기대된다. 농수축산업 분야는 가공·유통·수출과 AI 기술을 결합한 고부가가치 산업 전환 기반 마련을 위해 총 2조 4680억 원이 반영됐다. 신규사업은 ▲K-Tea 보성말차 가공시설 현대화 10억 원 ▲차세대 AI 수산가공 팩토리 구축 6억 원 ▲국가어항 거점어항 조성 16억 원이다. 계속사업은 ▲농어촌기본소득 시범사업 1178억 원 ▲농업 인공지능 전환(AX) 글로벌 비즈니스센터 45억 원 ▲농업 AX 실증센터 40억 원이다. 사회간접자본 분야에는 1조 7176억 원이 반영됐다. 세부적으로 ▲호남고속철도 2단계 1413억 원 ▲여수 화태~백야 국도 77호선 연결 1110억 원 ▲경전선 광주송정~순천 전철화 899억 원 ▲광주 도시철도 2호선 486억 원 ▲호남고속도로 동광주IC~광산IC 확장 320억 원 등이다. ​ 문화·관광 분야는 ▲K-문화콘텐츠 테크타운 조성 4억 원 ▲섬 지역 반값여행 지원 12억 원 ▲역사문화권 진흥사업 10억 원 ▲갯벌 세계자연유산 보전 99억 원 ▲국립아시아문화전당 연계 양림권역 근대역사문화 거점벨트 6억 원 등 총 4532억 원이 반영됐다. 통합특별시 재정인센티브로 반도체 특별회계 1조 5000억 원과 전남광주 통합지원금 3조 5000억 원 등 총 5조 원이 담겨, ​통합 초기 비용과 미래산업·균형발전을 뒷받침할 재정 기반도 확보했다. 통합특별시는 국회 예산심사 단계에서 이번 정부안보다 5000억 원 이상을 추가 증액해 최종 14조4000억 원 이상을 확보한다는 목표다. 3대 메가프로젝트와 SOC 현안사업에서 3500억 원 이상, 지역균형발전과 민생·안전 분야에서 1500억 원 이상을 추가 확보한다는 전략이다. 또, 정부안에 빠진 ▲메가프로젝트 AI데이터센터 기반시설 구축 132억 원 ▲국가 AI집적단지 활성화 100억 원 ▲파일럿형 국산 NPU 실증센터 140억 원 ▲AI 광반도체 첨단패키징 실증·사업화 지원 150억 원 등 신규 사업비 반영도 추진한다는 복안이다. 통합특별시는 이를 위해 오는 11일 더불어민주당과 예산정책협의회를 열고, 11월까지 여야 지도부와 국회 예결위원장·간사, 지역 국회의원과 예결위원 등을 만나 국회 대응에 나선다는 방침이다. 민형배 시장은 “이번 정부예산안은 40년 만에 하나가 된 전남과 광주가 처음으로 함께 준비하고, 함께 뛰어 일군 성과”라며 “정부안에 충분히 담기지 못한 AI·반도체·SOC 등 핵심사업도 반드시 추가 확보해 통합특별시의 첫 국가예산을 성공적으로 완성하겠다”고 강조했다.

미 육군이 아직 양산·전력화되지 않은 한화에어로스페이스의 K9MH를 차세대 기동형 자주포 후보로 선택하자 해외에서 뜻밖의 의문이 제기됐다. 이미 실전 배치된 경쟁자들을 놔두고 왜 아직 전력화되지 않은 차륜형 K9을 골랐느냐는 것이다. 다만 K9MH가 실제로 ‘존재하지 않는’ 무기는 아니다. 시제품은 이미 제작돼 주행·사격 시험을 거쳤다. 정확히는 완성된 양산형이나 실제 부대에 배치된 전력화 모델이 아직 없는 체계다. 그런데 미국행 문을 연 이 자주포는 이제 한국군에서도 운용될 가능성이 거론된다. 한화에어로스페이스가 미군용 K9MH 계열을 바탕으로 한 차륜형 자주포를 우리 군 신속시범사업에 제안했고 후보군에 오른 것으로 전해졌다. 미 육군의 선택이 ‘무리수’였는지를 둘러싼 논쟁과 별개로 K9의 차륜형 진화가 실제 전력화에 한 걸음 더 다가선 셈이다. 미 군사 전문매체 웨폰스펙스는 지난 25일(현지시간) 아예 ‘미 육군은 아직 존재하지 않는 자주포를 골랐다’는 제목의 분석을 내놨다. 매체는 이미 운용 중인 프랑스 세자르(CAESAR)와 스웨덴 아처(Archer)를 제치고 아직 전력화되지 않은 K9MH가 선정됐다는 점에 주목했다. 미 육군은 지난 18일 한화디펜스USA를 기동전술포(MTC·Mobile Tactical Cannon) 사업 시제품 공급업체로 선정했다. 계약에는 K9MH 시제품 6대의 신속 납품과 추가 12대 옵션이 포함됐다. 전체 계약 규모는 옵션까지 최대 2억 6290만 달러(약 3600억원)다. 미 육군 병사들은 이들 시제품을 실제 전투 환경과 비슷한 조건에서 운용하며 성능과 신뢰성, 군수지원 능력을 평가한다. 따라서 이번 결정은 K9MH의 대량 도입 확정이 아니라 본격적인 시험대에 올릴 체계를 하나 고른 것에 가깝다. 美 이어 한국군까지…차륜형 K9 ‘역진출’ 추진 최근에는 K9MH 계열의 한국군 도입 가능성까지 제기됐다. 한국경제TV는 지난 28일 한화에어로스페이스가 방위사업청의 27-1차 신속시범사업에 ‘인공지능(AI) 기반 차륜형 자주포’를 제안해 2배수 후보에 올랐다고 보도했다. 최종 사업에 선정되면 입찰과 평가 절차를 거쳐 사업자를 정하게 된다. 군은 해당 체계를 동원사단에 배치하는 방안을 검토하는 것으로 전해졌다. 전시에 예비군을 소집해 편성하는 동원사단은 도로를 이용해 신속하게 이동해야 한다. 험지 돌파에 유리한 궤도형과 달리 고속 도로 기동에 강한 차륜형을 활용할 여지가 있는 셈이다. 노후 견인포와 부족한 운용 인력도 배경으로 꼽힌다. 한국경제TV는 육군이 국회에 제출한 자료를 인용해 동원사단 화포의 노후도가 100%에 이른다고 전했다. 일부 부대는 많은 병력이 이동·방열·사격 준비를 해야 하는 KH-179 견인포를 운용한다. 반면 K9MH는 자동화 포탑을 적용해 필요한 승무원을 크게 줄이는 방향으로 개발되고 있다. 공개된 제원 기준 최고 속도는 시속 100㎞, 주행거리는 약 700㎞ 수준이다. 다만 한국군 도입이 확정된 것은 아니다. 현재는 신속시범사업 후보 단계로 최종 사업 선정과 입찰, 평가를 모두 거쳐야 한다. 이미 있는 세자르·아처 대신 왜 K9MH였나 미 육군의 선택이 논란을 부른 가장 큰 이유는 경쟁자들의 이력이다. 세자르와 아처는 이미 부대에 배치됐고 해외 수출 실적까지 쌓았다. 반면 K9MH는 K9 계열의 기술을 활용한 새로운 차륜형 체계다. 웨폰스펙스도 미 육군이 왜 두 검증된 체계보다 K9MH를 택했는지 설명하는 공식 평가 자료는 아직 공개되지 않았다고 지적했다. 그렇다고 K9MH가 백지에서 출발한 무기도 아니다. K9MH는 K9A2 계열의 자동화 포탑과 155㎜ 52구경장 포를 8륜형 차체에 결합하는 방식이다. 공개된 체계는 분당 8~9발을 쏠 수 있고 40발을 탑재하며 방열과 진지 이탈에 30초 미만을 목표로 한다. 기반이 되는 K9 계열 역시 전 세계에서 2500대 이상이 전력화됐다. 미 육군 입장에선 완전히 새로운 포병 체계를 개발하기보다 이미 대량 생산과 해외 운용을 거친 K9의 포·포탑 기술을 원하는 차륜형 플랫폼으로 옮겨 시험할 수 있다. 미국 현지 생산도 한화가 내민 카드다. 한화디펜스USA는 앨라배마주 오펠라이카에 통합·시험 시설을 마련하고 있으며, 미 육군용 K9MH 시제품도 이곳에서 납품 준비를 진행할 예정이다. 결국 ‘아직 존재하지 않는 자주포를 골랐다’는 표현은 논쟁을 강조한 평가에 가깝다. 시제품 K9MH는 이미 존재하지만 양산과 실제 부대 운용 경험이 없다는 위험 요소가 남아 있는 것은 사실이다. 반대로 세자르와 아처가 갖춘 전력화·운용 경험은 K9MH가 앞으로 넘어야 할 기준이 된다. 미 육군은 시제품을 직접 굴려 성능뿐 아니라 신뢰성과 정비성, 군수지원 능력까지 따져볼 예정이다. 여기에 한국군 도입까지 현실화한다면 K9의 수출 공식도 달라질 수 있다. 한국군에서 먼저 검증한 무기를 해외에 파는 기존 방식과 달리, 미군 사업을 겨냥해 만든 차륜형 K9을 다시 한국군이 시험하는 역방향 흐름이 만들어지기 때문이다. 미 육군의 선택이 무리수인지, 검증된 K9 기술을 새로운 형태로 확장한 승부수인지는 아직 판단하기 이르다. 첫 K9MH 시제품의 미 육군 납품은 올가을로 예상된다. 결국 실제 병사들이 차륜형 K9에 내릴 평가가 ‘존재하지 않는 자주포’라는 물음표에 대한 첫 답이 될 전망이다.

- 액체 핸들링 로봇에서 자율실험실(Self-Driving Lab)로, AI 학습용 실험 데이터 생산 인프라 구축- 바이오 외 반도체, 화학, 화장품, 2차 전지 품질 분석 자동화 연속 수주 로보틱스 기반 실험실 자동화 전문기업 에이블랩스(대표 신상)가 121억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 마무리했다고 31일 밝혔다. 이번 투자 라운드는 이노폴리스파트너스가 주도했으며, IBK기업은행, 캡스톤파트너스, 호라이즌인베스트먼트, 마그나인베스트먼트, 퓨처플레이, 나우아이비캐피탈 등 총 7개 기관이 참여했다. 2021년 설립된 에이블랩스는 바이오 실험실 내 액체 핸들링(Liquid Handling) 공정을 자동화하는 로봇 장비와 소프트웨어를 공급해 왔다. 연구진이 피펫으로 시약을 옮기는 수작업 방식을 로봇으로 대체하는 데서 나아가, 인공지능(AI)이 실험 조건을 능동적으로 설계하고 도출된 결과를 재학습하는 ‘자율실험실(Self-Driving Lab)’ 플랫폼으로 영역을 확장하고 있다. 이번 투자는 양질의 실험 데이터 확보 필요성이 부각된 점이 주효했다. AI 모델의 성능을 좌우하는 것은 고품질 학습 데이터지만, 데이터 생산 과정은 여전히 수작업 비중이 높다. 국제학술지 네이처(Nature)의 연구자 1,576명 대상 설문조사에 따르면 응답자의 70% 이상이 타 연구진의 실험 재현에 실패했으며, 과반수는 본인의 실험조차 재현하지 못한 경험이 있다고 답했다. 과학계에서는 재현성이 담보되지 않은 데이터를 신뢰할 수 없는 데이터로 평가한다. 이에 따라 실험실 자동화의 목적 역시 단순 인건비 절감이나 처리 속도 개선을 넘어 동일 조건에서 일관된 데이터를 생산하는 ‘데이터 인프라’ 관점으로 전환되고 있다. 에이블랩스는 2025년 매출 12.9억 원을 기록하며 전년 대비 113% 성장했고, 2026년 상반기 수주액은 이미 지난해 연간 매출의 2배를 넘어섰다. KAIST, 부산대학교, 한국화학연구원 등 주요 연구기관과 국내 바이오 기업들이 장비를 도입해 사용 중이며, 올해는 바이오 외 산업으로도 수주가 확대됐다. 액체 분주는 다루는 양이 적을수록 오차가 커진다. 국제 학술 연구에 따르면 숙련된 연구자가 10마이크로리터를 수동 분주할 때 변동계수는 작업자에 따라 5.7%에서 8.1%까지 벌어진다. 에이블랩스는 출하 전 모든 피펫을 자동 검사하고 보정하는 시스템을 제조 공정에 내재화해 8채널 20마이크로리터 기준 변동계수 1.5%를 보장한다. 임상 환경의 데이터 무결성 표준인 미국 FDA 21 CFR Part 11 대응 기능과 의료기기 품질 국제표준 ISO 13485도 갖췄다. 벤치톱 액체 핸들링 로봇 가운데 이 조건을 모두 충족하는 사례는 글로벌 시장에서도 드물다. 자율실험실 전략은 국가 연구개발 과제로 구체화되고 있다. 에이블랩스가 현재 수행 중인 국가 연구개발 과제는 8건이며, 5년간 확보한 정부 연구비는 100억 원을 넘는다. 산업통상자원부 ADC(항체약물접합체) 자율제조 과제와 바이오파운드리용 액체 핸들링 로봇 개발 과제를 주관하고 있으며, 미국 존스홉킨스대학교와 오가노이드 배양 및 약물 효능 평가 전자동화 플랫폼 개발 과제를 주관하여 공동 연구를 수행 중이다. 미국 FDA가 2025년 동물실험 의무 폐지 로드맵을 발표하면서 오가노이드 기반 검증 수요도 빠르게 늘고 있다. 실험실 자동화의 적용 범위는 바이오에 한정되지 않는다. 에이블랩스는 올해 바이오 외 영역인 반도체, 화학, 화장품, 2차 전지 등 4개 산업에서 품질 분석 자동화 프로젝트를 연이어 수주했다. 시료 전처리와 희석, 분주가 반복되는 이들 산업의 품질 관리 공정은 실험실과 구조가 같고, 측정값의 재현성이 품질 판정의 신뢰도를 결정한다는 점도 동일하다. 여기에 다루는 시료가 독성을 띠거나 인체에 유해한 경우가 많아 작업자를 위험에서 분리해야 한다는 요구가 더해진다. 재현성과 안전이라는 두 가지 이유로 자동화가 절실한 영역이다. 신상 에이블랩스 대표는 “AI가 급속도로 발달하면서 지금 가장 중요해진 것은 연구 데이터와 실험 결과의 품질인데, 정작 그 데이터는 여전히 사람 손으로 만들어지고 있다”며 “로보틱스를 기반으로 한 자율 제조와 품질 평가 자동화로 효율을 극대화하려는 수요가 산업 전반에서 빠르게 커지고 있다”고 말했다. 이어 “올해 바이오 외 산업에서 그 수요를 크게 확인하면서 사업이 확장되고 있다”며 “지금까지 축적해 온 하드웨어와 소프트웨어 인프라 기술을 기반으로 자율실험실 사업을 본격화하겠다”고 밝혔다. 이번 라운드를 리드한 이노폴리스파트너스는 “자율실험실은 네이처가 2025년 주목할 기술로 꼽은 분야로, 글로벌 시장이 이제 막 상용화 국면에 들어섰다”며 “에이블랩스는 그 초입에서 이미 국내 대기업 연구개발 현장에 도입 실적을 만들었고 글로벌 빅파마 대상 영업까지 확대하고 있어, 섹터의 글로벌 선도 기업으로 성장할 잠재력이 크다고 판단했다”고 밝혔다. 에이블랩스는 이번 투자금을 자율실험실 플랫폼 개발과 글로벌 시장 진출에 투입한다. 미국과 유럽 판매 채널을 구축하고 연구개발 인력을 확충할 계획이다. 현재 미국 대형 제약사와 개념검증(PoC)을 진행 중이며 싱가포르에는 첫 고객사 납품을 완료했다.

서울 광진구는 창업기업의 성장 단계에 맞춘 지원을 하는 광진경제허브센터를 거친 기업들이 국내를 넘어 해외시장에 진출하며 성과를 내고 있다고 30일 밝혔다. 대표적인 사례는 넥스트팬지아㈜다. 인공지능(AI) 기반 상품기획·공급망 관리 시스템을 갖춘 화장품 플랫폼 기업이다. 지난 6월 출시한 K-뷰티 브랜드 ‘Seonn(선)’을 앞세워 유럽 시장에 진출했다. 덴마크 대형 유통기업과 협력해 출시 2개월 만에 340만 개, 약 70억 원 규모의 수출 물량을 수주했다. 산업용 로봇 기업 헬퍼로보틱스는 서빙로봇과 자동화 관제 시스템 등을 개발하며 연 매출 40억 원 규모로 성장했다. 2026년 광진경제허브센터 우수 졸업기업으로도 선정된 바 있다. 유원스틸산업㈜은 특허 기술을 기반으로 자동차 부품을 제조하는 기업으로, 창업 3년 만에 매출 166억 원을 달성하고 구에 1000만원을 기부하는 등 사회적 책임도 실천했다. 김경호 구청장은 “광진경제허브센터에서 씨앗을 뿌린 기업들이 세계 시장으로 뻗어나가는 동시에 지역사회와 함께 성장하고 있어 매우 뜻깊다”며 “앞으로도 이 기업들이 글로벌 무대의 주인공으로 거듭날 수 있도록 입주부터 성장, 졸업 이후까지 실질적인 지원을 이어가겠다”고 말했다.

광안대교 등 교량·도로·상가 관리 교통약자 위한 택시 ‘두리발’ 운영 안전관리에 AI 도입해 재난 대응 시민 참여형 공공디자인 혁신 속도 에너지 절감 정책 등 ESG 노력도 “도시의 하루가 끝난 뒤에도 누군가는 시민의 안전을 위해 밤을 지킨다.” 최근 공개된 부산시설공단(BISCO) 미니 다큐멘터리 ‘우리가 잠든 밤, 도시를 지키는 사람들’이 시민들에게 잔잔한 감동을 안겼다. 광안대교 해상교량통합관제센터와 만덕제2터널, 태종대유원지 등 부산 곳곳에서 시민 안전을 위해 밤을 지새우는 직원들의 모습은 평범한 일상이 누군가의 헌신 위에 이어지고 있음을 보여준다. 30일 부산시설공단에 따르면 공단은 1992년 부산시주차관리공단으로 출범해 올해 34년을 맞았다. 1998년 부산시설관리공단으로 개편됐고 2010년 현재 명칭으로 출범하며 부산 대표 공기업으로 성장했다. 공단 관리 시설은 시민 일상과 가까운 곳에 있다. 광안대교, 도시고속도로, 영도대교 등 핵심 교통시설을 비롯해 부산시민공원, 북항친수공원 등 지역 대표 공원을 관리하고 있다. 자갈치시장, 영락공원, 공영주차장, 종합버스터미널 등 시민 생활과 밀접한 공공시설 운영도 공단 몫이다. 교통약자 특별교통수단 ‘두리발’도 운영하고 있고 스포원파크 등 체육시설, 여자핸드볼팀과 남녀사이클팀을 운영하며 체육 발전에도 기여하고 있다. 공단 역할은 시설 유지·관리에 그치지 않는다. 최근에는 시민 문화와 여가를 책임지는 공공 플랫폼으로 역할을 확대하고 있다. 부산유라시아플랫폼과 비콘그라운드, 복합문화공간 ‘새모’를 운영하며 다양한 공연과 전시, 체험, 교육 프로그램을 선보이고 있다. 특히 올해 개관한 새모는 어린이 대상 ‘들락날락’을 비롯해 전시와 공연, 문화 체험이 어우러진 생활밀착형 복합문화공간으로 자리 잡으며 새로운 명소로 주목받고 있다. 비콘그라운드에서는 스포츠와 문화, 창업 프로그램을 연계한 콘텐츠를 운영하고 있으며, 부산유라시아플랫폼 역시 문화예술과 청년 활동 거점 기능을 하며 도시 문화 경쟁력을 높이고 있다. 미래 도시를 준비하는 혁신에도 속도를 내고 있다. 지방공기업 현실에서 인공지능(AI) 도입은 여전히 ‘예산이 생기면’, ‘외부 용역으로’라는 조건부 과제에 머물러 있다. 공단은 이 전제를 정면으로 뒤집었다. 별도 예산 투입 없이 기존 노후 서버와 오픈소스 기술을 활용해 사내 AI 서비스 시범 구축에 성공했다. 이를 바탕으로 자체 플랫폼 ‘BISCO AI’를 활용해 업무 자동화와 의사결정 지원을 확대하고 있으며, 직원 주도형 AI 학습조직 ‘B.R.A.I.N.’(브레인)을 운영해 현장에서 체감할 수 있는 AI 활용 역량을 높이고 있다. AI 기술은 현장 안전관리에도 적용되고 있다. 윤산터널에는 AI와 폐쇄회로(CC)TV, 레이더를 연계한 위험탐지 시스템을 구축해 정지 차량과 낙하물, 역주행 등 돌발 상황을 24시간 실시간 감지하고 있다. 위험 상황이 발생하면 도로전광표지를 통해 운전자에게 즉시 정보를 제공해 사고를 예방하는 지능형 안전관리 체계다. AI·사물인터넷(IoT)·확장현실(XR) 기술을 활용한 지하차도 침수 대응체계도 구축해 재난 대응 역량도 높였다. 실시간 침수 예측과 3차원(3D) 디지털 트윈 기술을 연계해 재난 상황을 한눈에 파악할 수 있도록 함으로써 집중호우 발생 시 신속하고 선제적인 대응이 가능하도록 했다. 공공디자인 혁신도 주목받고 있다. 2024년 디자인 경영을 선언하고 미래디자인팀을 신설한 데 이어 ‘BISCO 디자인 비전 2028+’를 수립하고 시설물 색채와 조명, 안내 체계, 공공 사인 등을 시민 중심으로 개선하고 있다. 올해는 디자인 아카데미 등을 운영하며 시민이 참여하는 공공디자인 혁신에 속도를 내고 있다. 환경·사회·투명(ESG) 경영을 통한 지속 가능한 경영 기반 마련도 눈에 띈다. 전사적 에너지 절감 계획을 수립하고 디지털정보디스플레이(DID)와 발광다이오드(LED) 전광판 운영시간 조정, 유연근무제 확대 등 다양한 에너지 절감 정책을 추진하고 있다. 이 같은 노력은 다양한 성과로 이어지고 있다. 지난해 28건의 대외 수상과 인증 달성에 이어 올해도 디지털정부 발전 유공 국무총리 표창, 행정안전부 지방공기업 안전 활동 수준 평가 A등급, 환경보전 유공 부산시장 표창 등을 수상하며 안전과 혁신, 사회적 가치 실현 역량을 인정받고 있다. 특히 부산시 공공기관 일자리 창출 평가에서 3년 연속 최우수기관으로 선정됐으며, 노인 인권 보호 유공 국무총리 표창과 교육 기부 메세나탑 최고상을 12년 연속 수상했다. 지역사회 공헌 인정제도에서도 3년 연속 인증을 받으며 사회적 가치 실현 성과를 인정받기도 했다. 특별교통수단 ‘두리발’은 복권기금사업 평가에서 4년 연속 전국 1위를 기록하기도 했다. 어린이대공원과 태종대유원지는 산림청 모범 도시 숲 인증을 획득했고 친환경 경영을 통한 환경보전 유공 표창도 받았다.

중국의 13세 소녀가 인공지능(AI)을 활용해 만든 ‘가상 부모’ 앱으로 사흘 만에 약 380만원을 벌어 화제다. 전문적인 코딩 교육을 거의 받지 않았지만 원하는 기능을 말로 설명하면 코드를 만들어주는 AI를 활용해 프로그램을 완성했다. 26일 중국란뉴스와 상관뉴스 등 현지 매체에 따르면 상하이에 사는 중학교 2학년 주수한(13)은 지난 21~23일 항저우에서 열린 AI 마케팅 경진대회 ‘마케톤’(Markethon)에서 3위를 차지했다. 이 대회는 별도의 심사위원 없이 실제 매출로 순위를 가렸다. 50여개 참가팀이 48시간 동안 AI 제품을 판매하고 소비자가 실제로 지불한 금액을 기준으로 수상자를 결정했다. 주수한이 내놓은 제품은 가상 학습 도우미 ‘짜이창’(在场)이다. 부모 사진을 올리면 화면에 부모 모습을 본뜬 가상 캐릭터가 나타나 아이가 공부하는 동안 곁을 지킨다. 컴퓨터 카메라가 아이가 휴대전화를 보거나 자리를 뜨는 모습을 감지하면 가상 부모가 음성으로 주의를 준다. 공부가 끝난 뒤에는 아이가 얼마나 집중했는지 분석한 보고서도 제공한다. 제품을 만든 계기는 자신의 경험이었다. 주수한은 “부모님이 항상 곁에서 공부를 지켜볼 수 없고 나도 숙제하다 집중력이 흐트러져 몰래 휴대전화를 볼 때가 있었다”고 말했다. 이어 “‘엄마가 화났다’와 같은 기능도 처음에는 있었지만 삭제했다”며 “고자질하는 앱을 만들고 싶지 않았다. 아이에게도 어느 정도 여유를 주고 싶었다”고 설명했다. 아이의 행동을 부모에게 일일이 알리는 방식도 피했다. 여러 차례 주의를 줬는데도 같은 행동이 반복될 때만 부모에게 알림을 보내도록 했다. 코딩 거의 안 배웠는데…AI와 대화하며 앱 완성 주수한은 전문적인 프로그래밍 교육을 거의 받지 않았다. AI 도구를 처음 사용한 것도 약 1년 전이었다. 그는 원하는 기능을 자연어로 설명하고 AI가 프로그램 구조를 정리해 코드를 만들도록 했다. 오류가 발생하면 다시 AI에 해결 방법을 물었다. 아이디어를 떠올린 뒤 핵심 기능을 구현하는 데 걸린 시간은 3~4일 정도였다. 앱이 완성되자 초등학교 입학을 앞둔 남동생이 첫 사용자가 됐다. 남동생을 대상으로 시험하면서 가능성을 확인한 뒤 대회에 출품했다. 대회 기간에는 약 90건의 주문이 들어왔다. 순이익은 1만 8295위안으로 약 377만원이다. 대회 3위 상금 5000위안(약 103만원)도 별도로 받았다. 다만 수익이 오롯이 앱 기능과 주수한의 판매 능력만으로 나온 것은 아니다. 주수한의 어머니는 중국판 틱톡인 더우인에서 활동하는 크리에이터다. 어머니가 방송과 짧은 영상을 통해 딸의 제품을 소개하면서 전체 주문의 상당수가 이 경로를 통해 들어왔다. 주수한은 “계속 돈을 내고 사용하는 사람이 있다면 기능을 보완해 정식으로 판매하고 싶다”며 “AI를 사용하면서 좋은 아이디어만 있다면 실제 제품으로 만들 수 있다는 것을 알게 됐다”고 말했다. 13~14세가 AI 앱 잇달아 개발…“출발선부터 다르다” 반응도AI를 활용해 직접 제품을 만드는 중국 청소년은 주수한뿐만이 아니다. 또 다른 13세 학생 뤼쓰퉁은 학교 영어회화 수업이 충분하지 않다고 느껴 24시간 대화할 수 있는 AI 영어회화 서비스 ‘칭와와이자오’(青蛙外教·개구리 원어민 교사)를 개발했다. 어려운 프로그래밍 개념을 일상적인 비유로 설명해 주는 ‘샤오후리장다이마’(小狐狸讲代码·꼬마 여우의 코딩 설명)도 만들었다. 예를 들어 프로그램의 ‘변수’를 ‘채소를 넣어두는 냉장고’에 빗대 설명하는 방식이다. 중국 매체들은 뤼쓰퉁이 지금까지 100개가 넘는 AI 응용프로그램을 만들었으며 일부 제품은 아마존웹서비스(AWS) AI 경진대회 결선에 진출하고 상업용 개발 주문도 수주했다고 전했다. 베이징에 사는 중학교 2학년 장무란(14)은 제품 구상부터 시제품 제작과 홈페이지 개설까지 자동화하는 AI 창업 플랫폼 ‘클로파운더’(ClawFounder)를 개발했다. 장무란은 이 제품으로 중관춘에서 열린 AI 개발대회에서 우승해 상금 20만 위안(약 4100만원)과 AI 서비스에서 사용할 수 있는 100억 토큰을 받았다. 또 또래 학생들과 팀을 꾸려 성인 개발자들이 참가한 해커톤에 출전해 샤오홍슈 게시물을 분석하고 개선점을 알려주는 프로그램도 만들었다. AI가 전문적인 코딩 지식이 없는 사람도 아이디어를 실제 제품으로 구현할 수 있도록 개발 문턱을 낮췄다는 평가가 나온다. 다만 이를 누구나 따라 할 수 있는 성공 사례로 받아들이기는 어렵다는 반응도 적지 않다. 현지 누리꾼들은 “우선 상하이 출신이어야 한다”, “상하이 아이들은 지방 소도시 아이들보다 교육 자원과 기회가 많고 부모의 교육관도 다르다. 애초에 출발선부터 앞서 있다”는 등의 반응을 보였다.