매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

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.

코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 30일 한국거래소에 따르면, 휴림로봇(090710)이 2231만 5115주 이상 거래되며 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지한다. 현재 주가는 7450원으로, 시가총액의 1.87%에 해당하는 거래대금이 발생했고, 등락률은 -6.64%를 기록하고 있다. PER 275.93, ROE -5.59로, 재무 지표가 다소 불안한 모습을 보이고 있다. 대주산업(003310)은 3,285원으로 1.55% 상승하며, 거래량 1890만 2985주를 기록했다. 거래대금은 시가총액의 5.64%에 달하며, PER 13.98, ROE 10.38로, 안정적인 재무 지표를 보이고 있다. 제주반도체(080220)는 26,700원으로 19.46%의 급등을 기록하며 거래량 1576만 9021주로 3위를 차지하고 있다. 더블유에스아이(299170)는 2,925원으로 15.84% 상승하며 1387만 9574주가 거래되었다. JW신약(067290)은 2,315원으로 14.32% 상승하며, 거래량 1327만 8300주를 기록한다. 삼보모터스(053700)는 6,140원으로 17.62% 상승했고, 거래량은 1154만 5966주이다. 재영솔루텍(049630)은 4,430원으로 -5.14% 하락하며 거래량 1138만 24주를 기록했다. 비츠로넥스텍(488900)은 18,730원으로 10.63% 상승하며 거래량 1099만 945주를 기록하고 있다. 노타(486990)는 47,450원으로 9.71% 상승하며 1024만 8334주의 거래량을 기록했으며, 원익홀딩스(030530)는 48,500원으로 1.57% 상승하며 947만 4706주의 거래량을 기록하고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 율촌(146060) ▲29.95%, 라온테크(232680) ▲4.30%, 아미노로직스(074430) ▲29.92%, 현대무벡스(319400) ▼6.88%, KD(044180) ▲8.66%, 세미파이브(490470) ▼6.87%, 삼미금속(012210) ▼17.99%, 한라캐스트(125490) ▼8.24%, 바이오스마트(038460) ▲1.62%, 형지I＆C(011080) ▼0.55% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 점은 제주반도체의 급등세와 삼보모터스의 상승세이다. 제주반도체는 398억 771백만원의 거래대금으로 시가총액의 4.34%를 기록하며, 상당한 자금 유입이 있었음을 보여준다. 삼보모터스는 거래대금 70억 726백만원으로 시가총액의 5.03%에 해당하는 자금이 유입되었다. 반면, 하락세를 보인 휴림로봇과 재영솔루텍은 각각 166억 904백만원 및 49억 485백만원의 거래대금을 기록하며 시가총액 대비 각각 1.87% 및 0.95%의 자금 유입으로 비교적 낮은 자금 흐름을 보였다. 코스닥 시장은 전반적으로 혼재된 흐름을 보이며, 일부 종목에서는 큰 폭의 등락이 관찰되고 있다. 특히 제주반도체와 같은 일부 종목은 강한 매수세로 인해 급등세를 보이고 있으며, 휴림로봇과 같은 종목은 하락세를 면치 못하고 있다. 이러한 흐름은 투자자들의 전략적 판단에 따라 당일 거래에 영향을 미칠 것으로 예상된다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

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.

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.

■과학기술정보통신부 ◇실장급 전보△정보보호네트워크정책실장 최우혁 ◇과장급 전보△연구기관혁신정책과장 온정성△미래전략기술정책과장 이우진△핵융합에너지환경기술과장 김태영△연구인프라혁신과장 황한진 ■농림축산식품부 ◇국장급 파견복귀△농식품공무원교육원장 김철 ◇국장급 전보△농산업혁신정책실 농촌소득에너지정책관 강동윤△농림축산검역본부 동식물위생연구부장 박선우 ■기후에너지환경부 ◇과장급 전보△풍력산업과장 황윤길△프로젝트관리팀장 권기만△인프라지원팀장 조진화 ■금융위원회 ◇고위공무원 전보△구조개선정책관 김기한△기획조정관 손주형△금융정보분석원 제도운영기획관 하주식 ■국민체육진흥공단 △홍보실장 최륜경△스포츠컬처본부장 성욱제△경륜경정총괄본부 성북지사장 최민호△디지털혁신실장 정민화△기금관리실장 김찬△투표권건전화실장 김정훈△레거시사업실장 유은철△파크텔사업실장 백성봉△사업기획실장 배장환△사업서비스실장 김한용△강남지사장 황원기△천안지사장 목승훈 ■국립공원공단 ◇본부장급 전보△중부지역본부장 서영교△북부지역본부장 강동익 ◇처·실장 인사△행정처장 남성열△환경협력처장 현병관△탐방시설처장 이천규△재난안전처장 박용선△홍보비서실장 박선규△AI정보융합실장 박해찬△성과혁신실장 박소영△일터안전실장 위중완 ■한국산업은행 ◇부행장 선임△자본시장부문장 신승우△글로벌사업부문장 오재균△기획관리부문장 고병규△재무·지원부문장 최혁수 ■신한카드 ◇부사장 신규 선임△CSO 경영기획그룹장 이정빈 ◇전무 신규 선임△CCO 소비자보호본부장 김종화 ◇상무 신규 선임△고객정보관리인 테크그룹장 윤승원 ◇본부장 신규 선임△파트너십본부장 마채성△신용관리본부장 김광욱△페이먼트혁신실장 남궁설△플랫폼솔루션본부장 원성준 ◇상무 승진△CRO 리스크관리본부장 박찬호 ◇본부장 승진△AX연구소장 안성희△법인사업본부장 안우경 ◇부사장 이동△경영지원그룹장 박창석 ■우리카드 ◇부사장 이동△금융사업본부 부사장 나용대△마케팅본부겸디지털본부 전무 유태현△정보보호본부 상무 김창규 ◇신규 상무대우△기업영업본부 상무대우 정주영 ■동원그룹 ◇사장△조성진(동원건설산업 대표이사)△노경탁(동원팜스 대표이사) ◇부사장△김세훈(동원산업 지주부문 대표이사)△이영상(동원홈푸드 축육부문 대표이사) ◇전무이사△박종성(동원산업 지주부문 DT본부장)△이준석(동원산업 경영지원실장) ■DB증권 ◇본부장 보임△WM기획본부장 민경준△IB4본부장 류용동△복합금융본부장 조학현△멀티에셋솔루션본부장 김범진 ◇본부장 전보△디지털영업본부장 최성호 ■동아일보 ◇논설위원실△논설위원 박용 ◇편집국△부국장 유재동 ◇부장△산업1부 김현수△산업2부 신수정△경제부 이상훈△사회부 한상준△정책사회부 정임수 ◇팀장△전략영상팀 임현석 ■채널A ◇보도본부△부본부장 홍성규(뉴스커넥트랩장 겸직) ◇랩장△디지털랩 박소윤 ◇부장△편집2부 노은지△경제산업부 이현수△국제문화스포츠부 구가인 ◇팀장△특별취재팀 조영민 △디지털뉴스팀 김범석△뉴스룸기획팀 조현선△뉴스브릿지팀 황순욱 ■포춘코리아 △부사장 배정윤△편집국장 김타영

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.

정용진 신세계그룹 회장이 내년을 ‘다시 성장하는 해’로 규정하고 그룹의 재도약을 선언했다. 정 회장은 29일 공개한 신년사에서 “최근 2~3년간 신세계그룹의 혁신적 결단들은 다시 한번 성장하기 위한 치밀한 준비였다”며 “모든 준비를 마쳤으니 2026년 우리는 높게 날아오를 것”이라고 밝혔다. 정 회장은 새해에는 ‘톱(Top)의 본성’을 회복하자고 강조했다. 그는 “1등 기업에 맞는 품격과 자신감을 갖추고, 세상에 없던 아이디어를 한 발 앞서 실행하는 것이 톱의 본성”이라며 “이를 위해서는 기존 방식을 뛰어넘는 패러다임 시프트(틀의 전환)가 필요하다”고 말했다. 또 정 회장은 “우리의 본질인 ‘새로움을 갈망하는 1등 고객’들이 이제 ‘세계의 1등 고객’이 됐다. 고객들이 바라는 것을 예측하고 실현하는 우리 본업의 가치가 더 높아졌다는 의미”라며 내부에 변화를 주문했다. 신세계그룹의 핵심 계열사인 이마트는 올해 다시 점포 확대에 나섰고, 백화점은 미식과 럭셔리 분야에서 경쟁력을 강화했다. 이마트24는 젊은 고객을 겨냥한 상품과 매장을 선보였으며, G마켓은 알리바바와의 협업을 통해 새로운 성장 경로를 모색하고 있다. 신세계그룹이 올해 펼친 전략이 내년에는 본격적인 성과로 이어져야 한다는 의미로 읽힌다. 이날 정 회장은 엔비디아 창업자 젠슨 황과 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장이 만났던 ‘치맥 만남’을 언급해 눈길을 끌었다. 그는 “젠슨 황은 AI(인공지능) 사업 비전을 말하려고 한국에 왔는데 사람들이 제일 환호한 것은 이웃집 아저씨처럼 치맥을 즐기고 농담을 즐기는 모습이었다”라며 “스타벅스, 스타필드 등이 사람들이 모이게 하고 즐겁게 하는 콘텐츠가 신세계그룹의 자산이기 때문에 우리의 고객들은 여전히 직접 사람을 만나 뭔가 함께 즐기길 원하는구나 하고 희망을 느꼈다”고 말했다. 기술과 유행은 바뀌어도 고객이 향하는 건 결국 ‘만남’과 같이 변하지 않는 가치라는 점을 강조한 셈이다.

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.

이철우 경북도지사는 29일 “영남권 전체 발전을 도모하는 ‘2+2 포트 전략 구상’을 추진하겠다”고 밝혔다. 이 지사는 이날 도청에서 가진 ‘2025년 여정과 2026년 도정 방향 설명회’에서 “대구·경북 신공항과 가덕도 신공항, 부산항과 영일만항을 연계하는 등 영남권 전체를 아우르는 경제연합체계를 구축하겠다”며 이같이 말했다. 또 영일만항과 부산항을 북극항로 기반 해양물류와 글로벌 크루즈 관광의 복합 축으로 삼고 영남권 추가 고속도로(경산∼울산 고속도로), 영남권(TK∼PK) 초광역 전철망 구축을 통해 영남 내륙과 해양권을 유기적으로 연결, 시너지를 극대화할 방침이라고 덧붙였다. 이와 함께 국가 에너지산업 연합벨트, 미래 차·이차전지 등 차세대 산업의 밸류체인을 완성하는 등 초광역 경제권으로 도약을 준비한다. 이 지사는 내년 지역 산업 육성과 관련해서는 5대 첨단산업을 연합도시 형태로 연계해 키우는 메가테크 연합도시 모델과 문화관광 경쟁력 강화 방안 등을 설명했다. ▲인공지능·반도체(포항·안동·예천·구미) ▲미래 모빌리티(경주·김천·영주·영천·경산·칠곡) ▲바이오(포항·안동·상주·의성·예천) ▲에너지(포항·경주·영덕·울진) ▲방위산업(포항·경주·김천·구미·영주·의성) 분야를 집중적으로 키울 방침이다. 그러면서 기존 행정구역 중심의 분산, 분절, 중복 투자의 한계를 극복하고 각 시군의 강점을 유기적으로 연결해 경북권 전체 산업 발전을 유도한다는 전략이다. 또 가칭 경북투자청과 경북도산업투자공사를 설립해 체계적 정책 펀드 관리, 투자 프로젝트 발굴 등 지방의 금융투자 권한을 강화하고 첨단산업 인프라 확대와 투자유치를 주도할 방침이다. 문화관광 분야에서는 경주 APEC 정상회의 성공개최로 증명된 경쟁력을 포스트 APEC 사업으로 도내 전역으로 확산을 추진한다. 세계문화유산 등을 활용한 문화 콘텐츠 확보와 백두대간·낙동강·청정 동해 등 권역별 특화 관광전략 추진, 세계적 브랜드의 호텔·리조트 등 유치에도 집중한다. 이와 함께 1시군-1특화 푸드를 브랜드화하고 미식 로드, 미식 축제 등 경북 푸드를 활용해 식품산업과 관광 활성화를 도모할 예정이다. 공동영농 확산을 위해 청년 영농법인을 결합한 1마을-1특화 모델을 개발해 농촌 경제 활성화와 일자리 창출을 동시에 달성한다는 목표다. 생산성 3배, 농업소득 2배 증대로 증명된 농업 대전환의 성과는 산림과 해양수산 분야로 확산한다. 산림경영 특구 5곳을 시범 조성하고 고소득 수종 식재와 공동경영을 지원하는 스마트 팜, 스마트 과원을 육성할 계획이다. 해양수산 분야는 잡는 어업에서 기르고, 만들고, 즐기는 구조로 전환해 경쟁력을 높여 나갈 예정이다. 정부의 5극3특 국가균형성장 전략에 대응하기 위해서는 대구·경북 신공항과 영일만항을 핵심 축으로 미래 성장 기반을 조성한다는 계획이다. 신공항 사업과 관련해서는 기부대양여 방식에 국비와 지방정부의 자금을 더하고 한국토지주택공사(LH)가 참여하도록 해 내년을 신공항 건설의 해로 만드는 데 주력한다는 전략이다. 이 지사는 “올해 APEC 정상회의 때 김해공항이 있어 각국 정상 등이 그곳을 통해 경주로 왔는데 공항이 없으면 세계와 통하는 길이 없어진다”며 대구·경북 신공항의 빠른 사업 추진을 강조했다. 이 지사는 “경북도가 농협에 보증을 서 기업에 1조원을 빌려주고 대구시도 같은 방법으로 1조원을 만들고 부족한 부분은 정부에서 지원을 조금 받아 용지 매입부터 시작하자고 대구시장 권한대행에 오늘을 포함해 몇차례 제안했고 대구시장 출마를 선언한 추경호 의원에게도 공약으로 채택할 것을 제안했다”고 밝혔다. 그러면서 “현재 사업 시행 칼자루를 대구시가 쥐고 있는데 국가에서 사업을 하도록 하면 칼자루를 국방부에 넘겨주게 되고 그렇게 되면 언제 공사를 하게 될지 모른다”며 “대구시가 경북도와 함께 자체 자금으로 사업에 참여할 건설회사를 모으고 모자라는 돈은 정부 지원을 받아 빠르게 시작해야 한다”고 거듭 역설했다. 북극항로 개척의 거점이 될 영일만항은 2배로 확장해 LNG, 수소 등 미래 에너지 특화 항만으로 육성하고 크루즈 관광의 메카로 발전시켜 나가겠다는 계획도 설명했다. 이 지사는 올해 도정 성과로 역대 최고 APEC 정상회의 개최와 경북의 글로벌 위상 입증, 산불 피해 극복과 혁신적 재창조, 3대 대형 사업 예비타당성 조사 통과와 첨단산업 육성, 철강산업 위기 극복 노력과 민간투자 유치, 공동영농 모델 등 농업 대전환의 전국 확산과 국가 모델화, 도와 22개 시군이 참여하는 경북도 지방정부 협력회의 등 지방정부 협력체계 제도화 등을 꼽았다. 이철우 경북도지사는 “올해 성과를 바탕으로 지역과 세대가 함께 성장하는 살맛 나는 경북의 미래를 준비하겠다”고 말했다.

12월 29일 한국거래소에 따르면, 계양전기(012200)는 전 거래일 대비 30.00% 상승한 6,630원에 거래를 마감하며 금일 코스피 상승률 1위를 차지했다. 계양전기우(012205)는 30.00% 상승한 12,480원에 거래를 마쳤다. 형지엘리트(093240)는 29.95% 상승한 1,497원에 거래를 마무리했다. 한화갤러리아우(45226K)는 29.93% 상승한 9,420원에 거래를 마쳤으며, 남선알미우(008355)는 29.85% 상승한 21,100원에 거래를 종료했다. 코스피 하락률 상위 종목으로는 금호건설우가 전 거래일 대비 13.59% 하락한 19,270원에 거래를 마쳤다. 금강공업우는 12.45% 하락한 11,950원, 삼일씨엔에스는 12.12% 하락한 5,510원에 거래를 종료했다. 금강공업은 10.58% 하락한 6,420원, 인스코비는 10.01% 하락한 737원에 거래를 마감했다. 시가총액 상위 종목 중에서는 SK하이닉스가 4,176,148주의 거래량을 바탕으로 6.84% 상승했다. 삼성전자는 19,676,004주의 거래량을 기록하며 2.14% 상승했다. 현대차는 697,450주의 거래량과 함께 2.62% 상승했다. 삼성바이오로직스는 25,923주가 거래되며 0.83% 상승했다. 삼성전자우는 1.47% 상승한 반면, LG에너지솔루션은 348,113주의 거래량으로 0.91% 하락했다. 금일 코스피 주요 종목들은 전반적으로 상승세를 보였으며, 특히 시가총액 상위 종목들의 상승이 두드러졌다. 투자자들은 이러한 시장의 변동성을 고려하여 신중한 투자 전략을 세우는 것이 중요하다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

경북 포항시가 지역 기업 성장을 위한 원스톱 지원 체계를 마련한다. 29일 포항시는 iM금융그룹과 핵심 전략산업 고도화 및 기업 성장 지원을 위한 ‘원스톱 지역특화금융 지원체계 구축 업무협약(MOU)’을 체결했다고 밝혔다. 협약에 따라 시는 현재 추진 중인 AI, 이차전지, 바이오, 수소 등 핵심 전략 산업분야에 대한 ‘기업 성장 전 주기 원스톱 지원체계’를 구축한다. iM금융그룹의 종합금융 및 투자, 데이터, ESG 역량을 바탕으로 기업을 지원한다. 이를 통해 기업의 안정적인 성장을 돕고, 경영 부담을 완화해 경쟁력을 강화할 방침이다. iM뱅크, iM증권, iM라이프, iM캐피탈 등 그룹 내 10개 계열사가 모두 참여해 각 사가 보유한 금융, 투자, 증권, 자산운용, 핀테크 등 역량을 총동원해 맞춤형 서비스를 제공할 계획이다. AI·반도체 등 메가프로젝트는 물론 대규모 설비 투자가 필요한 기업들에 가시적인 지원 성과가 나타날 것으로 기대하고 있다. 협약 내용의 체계적인 이행을 위해 실무협의체를 구성하고, 정기 회의를 개최해 실효성 있는 금융지원 체계를 구축할 계획이다. 이강덕 포항시장은 “대한민국 경제의 근간인 철강산업을 넘어 AI와 바이오 등 미래 산업으로 도약하는 중요한 시기에 iM금융그룹과 손을 잡아 뜻깊다”며 “활발한 기업 유치와 일자리 창출로 이어져 포항의 미래를 여는 성공적인 동행이 되길 바란다”고 했다.

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]

서울 용산구 10대 뉴스 중 1위로 이태원 힐링로드 조성이 꼽혔다. 29일 구에 따르면, ‘2025년 용산구 10대 뉴스’ 투표에는 2126명의 주민이 참여했다. 참여자들은 주요 정책 중 3개 사업을 선택했다. 1위는 ‘도심 속 휴식공간 이태원 힐링로드 조성’ 사업으로, 690표(10.2%)를 얻었다. 이태원전망대에서 녹사평광장, 용산구청사 힐링정원으로 이어지는 힐링로드는 도심 한가운데서 자연과 쉼을 누릴 수 있도록 조성된 공간이다. 2위는 침체된 용산전자상가 일대를 인공지능(AI)·정보통신기술(ICT) 콘텐츠 중심의 신산업 거점으로 육성하는 ‘용산 코어밸리’ 특정개발진흥지구 지정 추진이 차지했다. 599표를 얻은 이 사업은 미래 산업 중심지로의 재도약 전략으로 주민들의 높은 관심을 끌었다. 3위에는 ‘청년·중장년 대상 취·창업 지원 확대’가 올랐다. 용산구는 온·오프라인 취·창업 박람회 운영을 통해 2025년 한 해 동안 5712명의 구직 참여를 이끌었고, 국가자격증·어학시험 응시료 지원과 지역 수요를 반영한 기술인력 양성 과정 운영을 통해 실제 취업과 창업 성과를 냈다는 점에서 공감을 얻었다. 4위는 ‘용산서울코어’ 용산국제업무지구 신속 추진 지원이 차지했다. 10년 넘게 정체돼 있던 용산정비창 개발이 기공식을 계기로 본격적인 건설 단계에 들어서며, 용산의 미래가 다시 움직이기 시작했다는 점에서 주민들의 주목을 받았다. 5위에는 골목상권과 전통시장 등 현장에서 체감할 수 있는 지원을 이어온 ‘지역경제 활성화 지원’ 사업이 이름을 올렸다. 이밖에 ▲학교 교육경비보조금 35억 원 지원 등 공교육 지원 확대(6위) ▲용산문화재단 설립 및 문화복합시설 조성(7위) ▲용산글로벌교육지원센터 조성(8위) ▲용산시니어클럽 건립(9위) ▲파크골프장·수영장 등 구민 이용 체육시설 확충(10위) 등이 10대 뉴스에 포함됐다. 박희영 구청장은 “이번 10대 뉴스는 행정이 만든 성과를 주민이 직접 선택하고 평가했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 구민의 일상을 실제로 바꾸는 정책, 자부심이 되는 용산을 만들어가겠다”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.

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.

최양희 한림대 총장인재들에게 맞는 고액 연봉사회적 위상·연구 환경 주면외국으로 나가지 않아바이오·헬스케어 분야반도체처럼 육성해야박인규 과기부 혁신본부장기초 연구 인재들어떤 산업도 적응 가능애플·MS 美대기업처럼지방에 골고루 있다면지역 인재 모여들 것윤성로 서울대 교수우수한 인재들 줄어들면 기업 경쟁력까지 약해져대학 인프라 매우 열악학생들 연구 제대로 못 해 기업의 기부 문화 절실인공지능(AI), 양자 과학, 바이오, 로봇 등 첨단 전략기술 분야 경쟁력을 확보하기 위해 전세계 각국이 치열한 두뇌 획득 경쟁을 벌이고 있다. ‘세계의 공장’으로 불렸던 중국은 진공청소기처럼 인재를 빨아들여 국가가 거대한 연구소처럼 움직이고 있으며, 일본은 올해도 노벨과학상 수상자를 2명이나 배출하면서 확고한 아시아 기초과학 맹주 자리를 지키고 있다. 반면 우리나라는 고질적인 이공계 인력 부족 문제, 거기다 윤석열 정부 당시 연구개발 예산 삭감 사태 등으로 과학기술 생태계가 흔들리고 있다는 위기감이 높아지는 게 현실이다. 서울신문은 과학기술인재 육성이란 주제로 지난 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘과학기술인재육성 죄담회’를 열었다. 안준모 고려대 행정학과 교수 사회로 최양희 한림대 총장(전 미래창조과학부 장관), 박인규 과학기술정보통신부 과학기술혁신본부장, 윤성로 서울대 전기·정보공학부 교수가 미래 한국의 과학기술 경쟁력을 끌어올리기 위한 인재 양성과 과학기술 기반 확보 방안을 주제로 다양한 논의를 했다. -거시적 방향성에 관해서 묻고 싶다. 우리나라에 어떤 인재상이 필요하고, 어느 분야에 과학기술 인재가 필요하다고 보나. 최양희 한림대 총장(이하 최 총장) “어렵고 복합적인 질문이다. 일단 기술과 산업적 관점으로 봤을 때 어떤 인재를 확보해야 하는지 알려면 10년, 20년 뒤에 우리가 그걸 안 했을 때 어떤 불이익이 있을지 생각해야 한다. 모든 산업 분야의 핵심 기초 기술이고 파급효과가 크다면, 전적으로 외국에 의존하면 국가의 주권이나 안보가 위험해질 수 있다. 그런 대체할 수 없는 분야는 어떻게든 해야 한다. 요즘은 파급효과와 함께 융합 가능성도 봐야 한다. 우리나라는 정보기술(IT) 분야 중에서도 반도체 분야는 세계적인 경쟁력을 가진 만큼 절대 놓쳐서는 안 된다. 한국에서 고급 인력이 가장 많이 가는 분야가 의료 분야이기 때문에, 바이오, 헬스케어 분야를 반도체에 이어 두 번째 주력 분야로 잡아 나가는 게 좋다고 본다.” 박인규 과학기술혁신본부장(이하 박 본부장) “과학은 지식을 창출하고, 기술은 그 지식을 이용해 부를 창출한다. 그 돈을 다시 기초과학에 투자해서 지식을 만드는 선순환 구조를 만들어야 한다. 이재명 정부 슬로건이 ‘기술 주도 성장’, ‘모두의 성장’이다. AI나 에너지 같은 전략기술 분야로 3분의 2 정도 예산이 집중된다. 거기에 맞춰서 인재를 육성해야 한다. 한편으로는 미래는 쉽게 예측하기 어렵고, 주도산업도 자주 바뀐다는 점을 명심해야 한다. AI라는 게 이렇게 빨리 다가올 줄 알았나. 기초 연구 인재는 특정 산업에 바로 투입되는 인력이 아닌 어떤 산업이 오더라도 써먹을 수 있도록 변신할 수 있는 인재이니만큼 미래를 위해서는 두 측면의 인재가 모두 중요하다.” -우리나라는 우수 인재들이 의대에 관심을 갖거나, 실리콘밸리처럼 연봉이나 근무 환경이 훨씬 우수한 외국으로 눈을 돌리는 경우가 많아 세계 최고 수준의 AI 인재가 부족하다는 지적이 많다. 인재 수급 불균형에 대해 어떻게 대응해야 하나. 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수(이하 윤 교수) “내가 대학에서 AI 분야를 연구하고 학생을 교육하다보니, 그런 문제를 피부로 느끼고 있다. 학교나 연구소, 기업도 마찬가지지만 연구개발과정에서 기술적 난제에 부딪히면 단박에 해결해주는 사람들이 있다. 과거에는 공대에 우수한 학생들이 많이 몰렸지만 지금은 그렇지 않다. 인재 층이 얇아지다 보니 기업 경쟁력을 확보하거나, 연구논문의 핵심 아이디어를 내는 경우가 이전보다 많이 약해졌다. 학교, 연구소 뿐만 아니라 기업에서도 비슷한 상황에 직면한 것으로 알고 있는데, 결국 국가 경쟁력 약화로 이어질 것이 불 보듯 뻔하다. 의대 쏠림 때문이라는 이야기도 있지만 꼭 그렇게 보지는 않는다. 의대 집중 현상이 바이오메디컬 분야 발전의 원동력이 될 수도 있다. 의대에 가더라도 과학기술에 관심을 갖고 의사 과학자를 꿈꾸는 이들도 의외로 많다. 이들을 자연스럽게 연구 현장으로 끌어들이는 정책이 필요하다.” 박 본부장 “학부모나 학생들이 의대 진학을 하려는 이유는 의대를 나오면 인턴, 레지던트를 끝내고 대학교수나 대형 병원, 또는 병원 개업으로 이어져 진로에 대해 예측이 쉽기 때문이다. 과학기술 분야는 다르다. 우수한 학생이라도 과학고에 입학하고, 카이스트 같은 과학기술특성화대에 가고 대학원에 진학하고 교수가 되던지, 기업으로 가든지 하는 모든 과정에서 탈락하는 사람들이 많다. 이런 진로 불안정성이 과학기술 쪽으로 진로를 정하는 걸 주저하게 만드는 요인이 되는 것 같다. 과학기술 공부를 열심히 하면 얼마든지 좋아하는 연구를 평생 할 수 있다는 믿음을 주는 것이 필요하다.” -다른 선진국들의 인재 육성 정책에서 우리가 배워야 할 건 무엇일까. 최 총장 “한국이 ‘AI 3대 강국’이 되기 위해서는 ‘3력’이 필요하다. 바로 ‘인력·실력·전력’이다. 중국을 미국보다 AI 반도체 성능이 떨어진다고 하면 엄청나게 많은 인재가 관련 연구에 투입돼 기술적 열세를 극복한다. 어려운 문제를 끝까지 물고 늘어지는 과학자의 도전 의식, 열악한 상황을 극복하는 정신이 필요한데, 요즘 우리에게서는 찾아보기 힘들다. 돈과 연구자에 대한 사회적 위상, 연구할 환경이 제공되어야 우수 인재들이 외국으로 나가지 않는다. 중국으로 사람들이 몰리는 이유는 간단하다. 이 세 가지를 다 해주기 때문이다. 중국 기업은 연구자에게 연봉 100만 달러를 턱턱 내주고, 미국에서도 과학기술 인재 연봉은 수십만 달러에 이른다. 그렇지만 한국에서는 박사 학위를 받은 뒤 기업에 들어가도 1~2억원 받기 어렵다. 그렇기 때문에 요즘 우리나라 인재들이 외국으로 나가는 것이다. 그걸 애국심이 없다고 비난할 문제가 아니다. 우리도 반도체 최고 전문가들한테 연봉을 5억~10억원씩 준다면 2~3년만 지나도 우수 인재가 반도체 분야로 몰리는 나라가 될 것이다.” 윤 교수 “AI 인재 육성에 국가적인 자원이 들어가고 있는데 우리 연구실을 포함해서 주변을 보면 의외로 AI 인재들이 박사 과정을 마친 뒤에도 갈 곳이 없다는 한탄이 나온다. 그래서 50~75% 정도는 학위를 받은 뒤 곧바로 취업을 못 하는 상황이 벌어지기도 한다. 우리 우수 인재들이 외국으로 갈 수밖에 없는 것은 눈높이 차이로 볼 수도 있겠지만, 기업들이 AI 전공자들을 받아주는 숫자가 급감하고 있기 때문일 수도 있다. 이런 문제가 풀리지 않으면 과학기술 생태계 선순환은 사실상 어렵다고 봐야 한다.” -AI가 연구 개발의 효율성을 높이는 건 분명하지만 학생들이 제대로 학습할 기회를 잃게 만드는 것도 사실이다. AI는 인재 육성의 측면에서 득일까 실일까. 박 본부장 “무조건 득이 된다고 본다. 과거 80년대에는 이공계 학생들이 공학용 계산기를 쓸 때나, 90년대 인터넷으로 자료를 검색할 때 걱정하는 사람들이 많았다. 그런데, 어느 순간 컴퓨터는 정보검색과 연구에서 필수 도구가 됐다. 결국 AI도 과학과 공학 연구에서 공학용 계산기나 인터넷 같은 도구가 될 것이다. 인간은 그 도구를 이용해서 한 걸음 더 도약하는 계기가 되지 않을까 생각된다.” 윤 교수 “득과 실을 물으면 득이 될 수밖에 없다고 생각한다. 물론 실도 있다. 생성형 인공지능 챗GPT가 상용화되기 시작한 게 2022년인데, 그때부터 취업률 분석을 해보면 4년제 졸업자들의 취업률이 2022년 이후에 계속 감소하고 있다. 초급 엔지니어나 사무직들이 영향을 받는 건 분명하다. 흔히 ‘어쏘 변호사’라는 소속 변호사들의 수요가 급감하고, 엔터테인먼트 쪽도 마찬가지라고 한다. 없어지는 것만큼 새로 생기는 직업도 있는 만큼 우리가 역량을 다른 식으로 어떻게 가져가야 할지 고민해봐야겠지만, 인공지능은 과학기술 발전이나 인재 양성 측면에서 결국 득이 될 것이다.” -현대 과학기술 발전을 이끄는 중요한 축이 기업이다. 사실 이 좌담회도 호반그룹이 이공계 우수 인재 양성을 위한 ‘K-과학인재 아카데미’ 출범을 앞두고 열린 것이다. 대학생 대상으로 과학 경연대회도 하고, 중고등학교 과학 영재들한테는 여름 캠프를 열고, 해외 연구소 탐방, 장학금 지급 등도 계획하고 있다. 기업들은 과학기술 인재 육성을 위해서 어떤 역할을 할 수 있을까. 박 본부장 “미국을 보면 애플이나 거대 기술중심 기업들은 캘리포니아에 많다. 마이크로소프트나 아마존은 워싱턴에 있고, GM은 미시간에, 테슬라는 텍사스에 있다. 이렇게 정보 기술 대기업이 지역별로 골고루 있고, 해당 지역에 인력 확보가 가능한 대학들이 있다. 그런 환경에서 우수 인재들이 자연스럽게 나오고, 지역 균형 발전이 가능한 것이다. 이런 측면에서 지금 우리가 시급하게 해야 할 건 정보 기술 분야 대기업이 지방에도 만들어져야 하고, 그 지역 대학들과 클러스터(산학협력단지)를 구성해서 인재들이 모여들 수 있게 환경을 조성하는 것이다.” 윤 교수 “서울대만 놓고 보면 1990년대까지만 해도 국내 굴지의 기업들이 기부한 건물들이 많았다. 하지만 지금은 상황이 달라졌다. 세제 지원도 있어야겠지만, 대학의 인프라가 굉장히 열악하기 때문에 기업들의 기부 문화 활성화를 통해 우수한 학생들이 연구할 수 있는 인프라 구축에도 많이 나섰으면 좋겠다.”