연구·사업 이어주는 ‘내셔널 그리프’시제품 제작비 지원… 시장성 확인‘블록71’ 고밀도 스타트업 클러스터연구원·정부 관계자·투자자 등 상주 “현재 공중화장실 청소 인력의 대부분은 외국인 노동자나 연로한 노동자입니다. 그마저도 인력난이 심각해 머지않아 30~40%는 로봇으로 대체될 겁니다.” 리셔브 패트웨리는 싱가포르국립대(NUS) 학부생 시절인 2020년 미국 스탠포드대와 실리콘밸리에서 공부하던 중, 코로나19 팬데믹으로 귀향길에 올랐다. 싱가포르에서 계속 사업 아이템을 구상하던 그는 자신처럼 고국으로 돌아가는 외국인 노동자들에게 시선이 향했다. 그들의 부재로 ‘공중화장실 청소’ 인력 시장에 큰 구멍이 뚫린 것 같았다. 이를 계기로 그는 공중화장실 전용 로봇청소기 프로토타입(시제품)을 만들어 하이브보틱스(HiveBotics)를 창업했다. 하이브보틱스의 로봇청소기는 변기 뚜껑을 열고 비누칠을 한 뒤 물을 분사해 씻어내는 작업까지 한다. 패트웨리는 “아주 구석까지 청소하지 못하는 한계는 있지만, 청소 능력만 보면 사람보다 훨씬 뛰어나다”고 설명했다. 가격만 1억원이 넘지만, 미국·유럽·일본·한국 등 각국의 공항과 쇼핑몰에서 문의 전화가 몰린다고 했다. 500만명 남짓이 사는 싱가포르는 지난해 기준 1인당 국내총생산(GDP)이 약 9만 4000달러(약 1억 3000만원)로 세계 7위인 ‘작지만 강한’ 나라다. 우리나라(약 3만 5000달러)와 비교해도 월등히 높고, 세계 경쟁력 순위 1위에 여러번 올랐다. 싱가포르의 이런 저력에는 패트웨리처럼 ‘과학자’에서 ‘기업가’로 변신한 산업 역군들의 활약이 크다. NUS와 난양공대(NTU)가 합심해서 만든 ‘내셔널 그리프’(National GRIP)는 연구를 사업으로 이어주는 핵심 통로다. 과학 연구와 상업성 사이의 간극을 메워 스타트업이 시장에 잘 안착할 수 있도록 체계적으로 돕는다. 하이브보틱스 역시 그리프 프로그램을 통해 탄생한 스타트업이다. 패트웨리는 “3달 동안 1만 달러(약 1500만원)를 받고 프로토타입 제작에 성공한 뒤 10만 달러를 지원받았다”고 말했다. 관절염 전용 약품을 만드는 프로니오바이오테크(Proniobiotech)도 그리프의 도움으로 탄생했다. 프로니오바이오테크를 창업한 지오르지아 파스토린 교수는 “나는 평범한 과학자”라며 “그리프가 없었다면 제품이 완성되지도 시장성을 확인하지도 못했을 것”이라고 말했다. NUS 엔터프라이즈(Enterprise)와 싱가포르 정부는 블록(BLOCK)71이라는 스타트업 단지를 만들었다. 폐건물을 리모델링해 세계에서 가장 밀도 높은 클러스터로 키워냈다. 창업을 꿈꾸는 연구원들과, 정부 관계자, 투자자 등이 상주해있다. NTU 역시 관광명소로 잘 알려진 캠퍼스 내 ‘하이브’ 건물을 스타트업 기지로 활용할 계획이다. 정부의 연구 지원 역시 산업 생태계 활성화에 큰 역할을 하고 있다. 싱가포르 국립연구재단(NRF)은 5년마다 한번씩 연구 지원을 위해 어느 정도의 자금을 투입할지, 어느 분야에 지원을 집중할지 등을 발표한다. 지난해 12월 발표에서 재단은 370억 싱가포르달러(약 41조원)를 투자하겠다고 밝혔다. 핵심 분야로는 반도체 등 제조업, 헬스케어, 지속가능성, 인공지능(AI) 등을 꼽았다.

우리나라는 해방 이후 절대적인 식량 부족 문제로 어려움을 겪었다. 정부는 식량 문제 해결을 위해 1960년대 이후 주곡 자급 정책을 본격 추진하면서 통일벼 개발, 경지 정리, 농기계 보급, 시설농업 확대 등을 통해 쌀의 자급을 달성하는 등 농업 생산성을 크게 향상시켰다. 그러나 1990년대 세계무역기구(WTO) 출범과 2000년대 자유무역협정(FTA) 확산 등으로 시장 개방이 확대되면서 농축산물 수입이 급증했고, 농가 인구의 감소와 고령화·농지 감소 등의 구조적 문제가 더해지면서 우리나라의 농업 기반은 축소됐으며, 국내총생산(GDP)에서 농업이 차지하는 비중은 1970년 15.6% 수준에서 2024년 1.3% 수준으로 크게 낮아졌다. 이에 따라 농업의 기본적 가치에 대한 사회적 관심도 점차 약화되었다. 하지만 최근 농업을 바라보는 시각이 변화하고 있다. 기후위기로 인한 자연 재난, 국제 분쟁과 감염병 확산 등으로 글로벌 공급망 불안이 반복되면서 해외에만 의존해서는 국민 먹거리를 안정적으로 확보할 수 없다는 인식이 확산되고 있다. 또한 한류가 확산되고 K푸드 수출이 확대되면서 농업에 대한 국민적 인식이 크게 달라지고 있다. 이제 농업은 더이상 사양 산업이 아니라 우리나라의 식량 안보를 지키고 K푸드 수출을 뒷받침하는 ‘국가전략산업’으로 재조명되고 있다. 그렇다면 국가전략산업인 농업의 유지·발전을 위해 우리는 무엇을 준비해야 할까. 그 해답은 ‘기술 혁신’과 ‘인재 양성’에 있다. 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 로봇공학 등 첨단 기술은 산업의 판도를 바꾸고 있다. 농업도 예외가 아니다. 최근 확산되는 스마트 농업은 생산성과 효율성을 동시에 높이는 등 농업의 체질을 근본적으로 변화시키고 있다. 농가 인구 감소와 고령화, 농지 감소 등의 구조적 문제를 해결하기 위해 스마트 농업은 선택이 아닌 필수가 되었다. 그러나 기술 혁신만으로는 한계가 있다. 농업 현장에서 변화를 만들고 성과를 창출하는 주체는 ‘사람’이다. 정부는 청년 인재 육성을 위해 후계 농업 인력 양성, 청년 영농 정착 지원, 스마트 농업 인력 양성 등의 정책을 강화하고 있다. 앞으로 농업 인재 양성은 양적인 확대를 넘어 농업 현장을 선도하는 스마트 농업 인력 양성에 집중해야 한다. 미래 농업에서는 한 명의 우수 인재가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 수 있다. 필자가 근무하는 한국농수산대는 WTO 출범 등 개방화에 대응해 정예 농업 인력 양성을 목표로 1997년 개교한 이래로 약 8300여명의 졸업생을 배출했으며, 이들 대다수가 전국 각지에서 우리 농업·농촌의 변화와 혁신을 이끌고 있다. 공대 졸업 후 다시 한국농수산대에 입학했던 한 졸업생은 택배 배송용 모종 보호 상자를 개발해 온라인 육묘 판매 시장에 새로운 변화를 가져왔으며, 또 다른 졸업생은 부모님의 벼농사를 이어받아 고부가가치 유기농 쌀 가공식품을 개발하는 등 많은 졸업생들이 성공 사례를 만들어 내고 있다. 농업은 현재 기후변화, 디지털 전환 등 많은 도전에 직면해 있다. 한국농수산대에서는 이러한 농산업의 변화와 도전에 대응해 정예 농업 인재를 육성하기 위한 교육 개편을 추진 중이다. 데이터 수집·분석, AI 기반 생육 예측 등 디지털 교육을 강화하고 생산과 가공, 유통을 연계한 융합형 교육을 확대하고 있다. 또한 기후변화 및 시장 변화 등에 대한 대응 역량을 높이는 교육을 통해 경쟁력 있는 현장형 농업 인재를 양성하고 있다. 2월은 마침과 시작이 공존하는 졸업의 계절이다. 올 2월에도 530여명의 청년 인재들이 한국농수산대를 떠나 농업 현장으로 첫발을 내딛는다. 한국농수산대는 청년 인재들이 스마트 농업을 선도하는 농산업 변화와 혁신의 주역으로 성장해 나갈 수 있도록 지속적인 지원과 교육 혁신을 이어 갈 것이다. 이주명 한국농수산대 총장

민원 쏟아지던 ‘광역자원순환센터’설득 대신 직접 소통하며 갈등 극복전국서 벤치마킹하는 ‘아이맘택시’“내가 이 상황이라면” 질문서 탄생구민 복지에 전체 예산 66.5% 편성은둔형 외톨이 지원 전담 인력 배치AI 활용 자동과태료 이의신청 도입‘신사고개역’ 신설 올해 적극 추진서울 은평구는 ‘포용’과 ‘혁신’을 키워드로 대전환을 준비하고 있다. 전국에서 가장 많은 민원이 쏟아질 만큼 갈등의 골이 깊었던 광역자원순환센터를 완전지하화 카드로 풀어냈다. 가가호호 아파트 단지를 돌며 주민들을 끈질기게 설득하는 동시에 해야할 일은 밀고 나간다는 신념이 있었기에 가능했다. 난제를 풀어낸 김미경(60) 은평구청장은 지난 20일 구청 집무실에서 진행한 서울신문 신년 인터뷰에서 “은평의 비전을 완성도 있게 마무리하는 구청장이 되고 싶다”면서 “구가 지향하는 ‘포용하는 도시’를 위해 복지는 선택이 아닌 기본이라는 철학으로 예산의 66.5%를 복지에 투입하고 행정 전반에 AI를 적극 도입해 주민 삶을 바꾸는 ‘혁신 행정’도 추진 중”이라고 밝혔다. 김 구청장은 ‘현장’에 답이 있다고 말한다. 주민 상황을 내 일처럼 고민해 ‘~라면 구청장’이라는 별명까지 얻은 그는 “구청장은 혼자 앞서가는 자리가 아니라 주민들과 함께 호흡하고 직원들과 같은 방향으로 나아가는 자리”라고 강조했다. 다음은 일문일답. -인접 자치구들이 기피시설 설치·이전 문제로 골머리를 앓고 있는데 은평구는 지난해 ‘은평광역자원순환센터’가 운영을 시작했다. 주민을 설득한 비결이 궁금하다. “민선 7기(2018년~) 때부터 숙원사업이었지만 과정은 험난했다. 2019년 한 해에만 21만건이 넘는 민원이 제기될 정도로 주민 반대가 극심했다. 해결하기 위해 일방적인 설득 대신 현장을 직접 찾아 주민 한 분 한 분을 만나 소통하는 방법을 택했다. 불편한 질문을 피하지 않고 ‘왜 이 시설이 은평에 꼭 필요한지’, ‘우리 미래 세대를 위해 왜 지금 결단해야 하는지’ 솔직하게 말씀드렸다. 주민들의 마음에 조금씩 변화가 생겨 ‘그렇다면 어떻게 잘 만들 것인가’란 논의로 옮겨갔다. 시설 전부를 지하화해 시각적·공간적 거부감을 줄이고, 지상에는 축구장 등 주민들이 실제 이용할 수 있는 생활체육 시설을 조성하기로 약속했다.” -주민들에게 ‘라면 구청장’이란 별명을 얻었는데. “현장은 행정의 출발점이자 완성이다. 주민을 만나 이야기 듣다 보면 ‘내가 이 상황이라면 무엇이 필요할까’를 고민하게 된다. 그렇게 ‘내가 임산부라면, 어르신이라면’이라는 질문을 통해 ‘아이맘택시’, ‘아이맘상담소’, ‘백세콜’ 같은 생활밀착 정책이 탄생했다. 앞으로도 골목과 시장 현장을 누비며 정책이 책상 위가 아닌 구민의 삶으로부터 만들어지도록 하겠다.” -아이맘택시는 전국에서 따라 하는 정책이 됐다. “아이맘택시는 임산부와 영유아 가정을 위한 전용 택시 서비스다. 의료 목적으로 병원에 가야 할 때 전용 택시로 이동 서비스를 지원한다. 현재 누적 이용 건수가 6만 4000건을 넘을 정도로 인기다. 아이맘택시는 서울시 ‘엄마아빠택시’ 사업의 모태가 됐고, 전국 지자체의 벤치마킹 대상으로 보육 정책의 새로운 청사진을 제시했다. ‘아이맘’을 시리즈 사업으로 발전시켜 심리적 어려움을 겪는 영유아·보육교직원·양육자를 위한 상담소인 아이맘상담소, 아이맘놀이터까지 만들었다. 아이맘 시리즈 사업으로 지난해 양성평등 정책대상 보건복지부 장관상을 받았다.” -구의 정책목표인 ‘포용하는 도시’는 어떻게 실천하고 있나. “복지는 선택이 아닌 기본이라는 철학 아래 전체 예산의 66.5%를 복지에 투입하고 있다. 복지시설도 662개나 된다. 포용은 단순히 지원 대상을 넓히는 것이 아니라, 도움이 필요한 순간에 빠짐없이 닿는 구조를 만드는 것이라고 생각한다. 특히 자립준비청년과 은둔형 외톨이 등 사회적 고립 위험이 큰 계층에 대한 지원에 공을 들이고 있다. 2022년 전국 최초로 ‘은평자립준비청년청’을 개설해 직무교육, 취업 컨설팅, 일자리 체험 등 자립 기반 마련을 지원한다. 지난해 11월에는 자립준비청년들이 운영하는 카페 ‘은평 에피소드’를 열었는데, 현재 평일 100잔, 주말 150잔 이상 팔리는 명소가 됐다. 처음엔 소극적이던 아이들이 지금은 ‘엄마’라고 부를 만큼 관계가 깊어졌다. 또 은둔형 외톨이 지원을 위해 2024년 지자체 최초로 전담 인력을 채용하고 실태 파악을 위한 기초조사를 했다. 이후 68명의 은둔형 외톨이를 찾아 지원사업을 준비했다. 지난해는 구 청년 전체로 범위를 확대해 2033명 중 452명을 위험군으로 파악했다. 지난해 12월 이들을 위한 토크콘서트를 열어 외부로 나오지 못한 청년들이 자신들의 이야기를 하는 자리를 만들었다.” -이제 AI는 우리와 뗄 수 없는 존재가 됐다. 행정에 어떻게 접목하고 있나. “갈수록 복잡하고 다양해지는 행정 수요를 충족하기 위해 ‘데이터 기반 행정’은 필수다. 구는 AI 음성인식 기술을 활용한 자동 과태료 이의신청 시스템을 전국 최초로 도입해 고령자·장애인 등 법률 취약계층의 문턱을 낮췄다. 구민이 음성으로 내용을 말하면, AI 시스템이 자동으로 문자화한다. 강남· 양천·도봉구 등 다른 자치구에서도 벤치마킹하고 있다. 또 AI와 사물인터넷(IoT)을 활용해 전동휠체어와 전동스쿠터를 이용하는 이동 약자의 사고를 실시간 감지한다. 이 데이터를 소방서와 구 폐쇄회로(CC)TV 통합관제센터에 전송해 긴급 구조가 가능하게 하는 플랫폼을 구축해 지난해 ‘데이터 기반 지역 문제해결(공감e가득) 사업’에서 행안부장관상을 받았다. 직원들도 챗GPT 기반 챗봇을 활용해 보도자료 작성이나 민원 처리를 지원받는 등 행정 전반에 AI 기술을 적극 도입하는 ‘혁신 행정’을 추진 중이다.” -올해 가장 신경 써서 추진할 사업은. “교통 인프라 확충이다. 신분당선 서북부 연장 무산의 대안 노선인 ‘고양신사선’이 신속히 추진될 수 있도록 시와 긴밀히 협의하고 있다. 특히 고양은평선의 ‘신사고개역’ 신설은 반드시 이뤄내야 한다. 봉산터널 개통 이후 교통량이 3배 가까이 증가해 주민들이 극심한 정체를 겪고 있다. 교통 혼잡으로 인근 통학로 주변으로 우회 통행량이 급증하며 청소년·아동 등 통학 안전 위험도 우려된다. 2019년 30만명의 주민이 서명으로 뜻을 모아준 만큼, 이를 해결하는 것이 이동권 보장을 위한 핵심 과제다.” -어떤 구청장이 되고 싶은가. “은평의 비전을 완성도 있게 마무리하는 구청장이 되고 싶다. 서울혁신파크 부지의 신속한 개발, 수색·디지털미디어시티(DMC)역 일대 복합개발 등 아직 남은 퍼즐이 많다. 구청장으로서 가장 큰 성과는 주민과 함께 호흡하며 소통하는 구정을 만들어온 것인 만큼 새해에도 감사한 마음으로, 더 낮은 자세로 구정을 이끌어가겠다. 구청장으로서 주민 한 분 한 분의 삶이 더 나아지고, 은평이 미래를 선도하는 도시로 도약할 수 있도록 끝까지 최선을 다하겠다.”

충남 천안시는 해빙기 안전사고 예방을 위해 공공건축 현장에 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI) 기술을 도입한다고 3일 밝혔다. 시에 따르면 가시설 및 주변 도로에 ‘구조물 변위 감지 경보시스템’을 설치한다. 이 시스템은 미세한 기울기나 침하를 실시간 감지하고, 붕괴 위험이 포착되면 즉시 경보를 전파한다. 사람이 접근하기 어렵거나 광범위한 현장은 드론과 CCTV를 활용해 입체적으로 점검한다. 작업자들 안전을 위해 이동형 ‘AI 무선 CCTV’로 안전모 미착용이나 작업자 쓰러짐 등 위험 상황을 자동 감지해 안전관리자에게 실시간 전송한다. 시 관계자는 “해빙기는 지반 약화로 대형 사고 위험이 높은 시기로 스마트 기술을 적극 활용해 위험 요소를 사전에 제거하겠다”며 “시민과 작업자 생명을 보호하는 안전 시책을 지속 추진하겠다”고 말했다.

피지컬 인공지능(AI) 등 첨단기술 분야에 대한 특허 심사가 단축된다. 지식재산처(지재처)는 2일 국내 기업이 경쟁력을 보유한 기술의 신속한 권리 확보와 해외 진출 활성화 등을 지원하기 위한 ‘2026년 특허심사 처리계획’을 발표했다. 그동안 인공지능(AI) 신경망 등 AI 분야에서 제한적으로 적용되던 우선심사 대상을 피지컬 AI까지 확대하고, 합성생물학 등 바이오 기술도 우선심사 대상으로 추가하기로 했다. 수출기업 지원을 위해 지난해 시범 실시한 수출 촉진 및 첨단 기술 초고 속 심사를 확대하고 수출 촉진 분야에 적용하던 출원인당 신청 건수 제한도 폐지했다. 이를 통해 수출기업과 첨단기술의 심사 대기기간을 단축할 수 있게 됐다. 지난해 전체 평균 심사 대기기간은 14.7개월이나 우선심사는 2.1개월, 초고 속 심사는 1개월로 차이가 컸다. 지재처는 특허 심사 대기기간 단축을 위해 심사관 증원과 심사지원사업 등을 추진한다. 올해 AI·사물인터넷(IoT)·컴퓨터 등 첨단 분야의 심사관 34명을 신규 채용할 예정이다. 심사관 업무 부담을 줄일 수 있는 선행기술조사 사업도 전년 대비 19.9% 증액된 399억원을 편성했다. 조기 특허권 확보를 위해 우선심사에 대해 출원인 의견에 대한 심사관 검토 기한을 4개월에서 2개월로 단축하는 등 심사 종결 기간을 줄여나가기로 했다. 다만 기간 단축에 따른 심사 품질 저하가 발생하지 않도록 출원인과 논의를 확대하는 안전장치도 마련했다. 정연우 지재처 특허심사기획국장은 “기술선도 성장과 고품질의 특허권 확보를 위해 현장과 소통을 강화하고 지속해 반영하겠다”라고 밝혔다.

서울 동대문구는 지난달 29일 구청 사내 아카데미에서 5급 이상 관리자를 대상으로 ‘AI 시대, 공공 리더의 역할 정립을 위한 관리자 대상 AI 교육’을 실시했다고 2일 밝혔다. 이번 교육은 생성형 인공지능(AI) 확산으로 행정의 업무 방식과 의사결정 구조가 빠르게 변화하는 가운데, 관리자가 기술을 단순한 유행이 아닌 조직 전략과 위험관리의 관점에서 이해하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 강의는 LG AI Research 소속 양진석 연구원이 맡았다. ▲피지컬 AI·디지털 트윈 등 AI 패러다임 변화 ▲공공 부문 적용 가능 영역과 한계 ▲AI 사업이 성과로 이어지는 조건과 실패 패턴 ▲관리자가 갖춰야 할 AI 기반 의사결정 프레임 등을 중심으로 진행됐다. 참석자들은 부서 단위 활용을 넘어 조직 차원의 혁신으로 연결하기 위한 우선 과제를 점검했다. 구는 실제 행정 현장에서 검증한 사례를 중심으로 토론을 진행했다. 사회적 고립 위험 가구를 상시로 살피는 ‘AI 안부든든’, AI·사물인터넷(IoT) 기반 어르신 건강관리 등 기술을 복지 안전망과 정책 품질 개선으로 확장한 사례가 소개됐다. 구는 이번 교육을 계기로 관리자 중심의 AI 전략 공감대를 형성하고, 부서 간 칸막이를 넘어 구민이 체감하는 서비스 개선으로 연결할 계획이다. 이필형 구청장은 “AI는 일부 부서의 실험적 과제가 아니라, 관리자가 책임지고 판단해야 할 핵심 행정 전략”이라며 “AI와 사람이 협력하고 공존하는 ‘AI 공존 도시’를 체계적으로 조성해 구민이 일상에서 변화를 체감하도록 하겠다”고 말했다.

셔틀 ‘강감찬버스’ 구민 손과 발로‘더행복마루’ 등 문화공간 확 늘려벤처진흥원·일자리행복회사 출범창업·AI 대회로 청소년 접점 확대스마트도시 3연속 인증받아 전진청년 취·창업 아카데미 강화할 것관악산 자락 24개 공원 연내 완성복지돌봄국 띄워 의료와 ‘시너지’“혁신 경제도시를 통해 ‘먹사니즘’, 힐링·정원도시를 통해 ‘잘사니즘’을 구현해 나가고 있습니다.” 박준희(63) 관악구청장은 25일 청사 집무실에서 진행한 서울신문 신년인터뷰에서 “정말 살아보고 싶은 공동체, 더욱 행복한 구민들의 삶을 일구는 게 목표”라며 이렇게 말했다. 민선 7기(2018년~)부터 경제구청장을 자처해 온 박 구청장은 ‘관악S밸리(관악구가 서울대와 협력해 만든 창업·혁신 생태계 허브)’를 추진하며 창업을 꿈꾸는 청년들의 든든한 ‘뒷배’가 됐다. 또 골목 경제에 혁신을 더해 자생력을 높이고, 관악산과 별빛내린천(도림천)을 가꿔 일상을 풍성하게 했다. 그렇게 쉼 없이 달리다 보니 민선 8기(2022년~) 공약 이행률은 97.7%, 외부 수상만 203건이다. 박 구청장은 “앞으로 정책은 더 촘촘하게, 행정은 더 가까이 다가가 구민이 체감하는 삶의 변화를 만들겠다”고 강조했다. 다음은 일문일답. -최근 가장 보람을 느낀 사업은. “이번에 운영을 시작한 공공문화시설 셔틀버스 ‘강감찬버스’는 구민들의 손과 발이 되고 있다. 관악구는 구릉지가 많다. 인사를 할 때 ‘안녕히 올라가세요’라고 할 정도다(웃음). 그래서 남현동 등에서는 민선 7기 때부터 마을버스 노선을 요청했었다. 사업자를 수소문했지만 (수익성 때문에) 나타나지 않았고, 노선 허가도 쉽지 않았다. 그래서 구청이 공공시설에 오가는 셔틀버스를 새로 만들었다. 난곡동처럼 복지관, 파크골프장, 보건지소에 다니려면 언덕길을 한참 오가야 했던 지역에서 열띤 응원과 칭찬을 받았다.” -민선 8기에 새로 생긴 생활 밀착 편의 시설도 많다. “공간 복지는 굉장히 중요하다. 관악구는 구민 모두를 위해 생애주기별 맞춤형 공간 복지를 실현해가고 있다. ‘관악청년청’을 만들고, 권역별 특색을 살려 베이비스파나 집라인 놀이기구 등이 있는 서울형 키즈카페를 확충했다. 지난해 11월 개관한 ‘관악 더행복마루’는 강감찬종합사회복지관과 강감찬관악체육센터가 한곳에 모인 원스톱 문화복지공간이다. 앞서 9월에는 신림청소년독서실을 스터디카페형 열람실로 단장했고 올해는 성현동에 복합문화공간인 아동·청소년 문화의 집이 준공된다.” -경제구청장으로서 관악중소벤처진흥원과 관악일자리행복주식회사도 출범시켰다. “지난해 7월 출범한 두 기관은 지속 가능한 창업 생태계를 구축하고 양질의 일자리를 창출하기 위해 꼭 필요했다. 민선 7기부터 서울대와 손을 잡고 청년이 정주하며 창업할 수 있는 ‘관악S밸리’ 조성에 힘을 썼다. 전문성을 갖춘 관악중소벤처진흥원을 통해 투자 연계, 기술 컨설팅, 해외 시장 진출을 위한 지원을 강화할 거다. 관악구는 서울 자치구 중 가장 많은 공공 일자리를 창출했다. 관악일자리행복주식회사에서 공공일자리를 더욱 체계적으로 관리하고 확대할 계획이다.” -관악S밸리가 미래 세대에 어떤 도움이 되고 있나. “관악중소벤처진흥원에도 초중고생에게 인공지능(AI)을 접할 기회를 넓혀야 한다고 늘 강조한다. ‘청소년 창업학교’나 ‘로봇·AI 경진대회’ 등을 연 것도 그 때문이다. 관악의 미래 꿈나무들이 일찍부터 AI를 어떻게 접근해야 할지, 창업이 무엇인지를 이해할 기회를 열어주고 있다. 상상이 현실이 되고 세계를 기술로 변화시키는 벤처기업을 보며 아이들이 꿈을 키우고 있다.” -행정에서도 AI를 적극 활용하고 있는데. “3회 연속 스마트도시 인증도 받았다. 전국 최초로 사물인터넷(IoT)을 활용해 실종 아동을 실시간 추적하는 관제시스템을 구축했고, AI를 활용한 관악산 산불 감시 시스템도 도입한 덕분이다. 복지 분야에선 전국 최초로 AI를 결합해 복약 관리를 돕고 있다. 지난해 11월 스마트데이터팀을 개편한 AI데이터팀은 AI 활용을 지원하는 컨트롤타워 역할을 할 거다.” -전국 최초의 ‘청년친화도시(청년기본법에 따라 국무조정실에서 지정)’를 일궜는데 앞으로 계획은. “지난해 18개 도시에서 관악의 노하우를 배우러 다녀갔다. 하지만 아직 더 많은 청년에게 청년 정책을 알려야 한다. 전국의 고립·은둔 청년 비율은 5% 안팎인데, 관악은 다소 높다. 그래서 올해 청년 취·창업 아카데미를 강화한다. 도전했다 넘어진 청년에게 기회를 주고, 은둔·고립 청년이 사회로 나올 수 있도록 돕겠다. 청년 인턴을 고용하면 인건비를 일부 지원하는 ‘관악 디딤돌 청년 일자리 사업’도 확대하고 싶다. 그들의 주거 안정을 위해 관악형 청년 월세 지원사업과 주거환경 개선 지원사업도 마련했다. 1인 가구 전입 청년을 위한 웰컴키트도 모든 동으로 확대한다.” -힐링 인프라도 주민들에게 호평을 받고 있는데. “계절마다 도심에서 즐길 수 있는 힐링 정원을 조성하고 누구나 건전한 여가문화를 즐길 수 있도록 생활체육시설을 관악산 자락 곳곳에 만들었다. 특히 지난해 낙성대에 생긴 축구전용 구장, 난곡지구 산지형 관악 파크골프장은 호응이 높다. 관악산 자락에 24개 근린공원을 만드는 ‘관악산공원24 프로젝트’도 올해 완성된다. 내년이면 서울 남부권 최초의 자연 휴양림이 관악산에 생기고, 힐링 명소가 될 거다.” -신림선 개통 이후 난곡선·서부선 등 추진에도 관심이 높다. “신림선 개통으로 서울대에서 여의도까지 16분이면 갈 수 있게 됐다. 난곡선도 교통 취약 지역을 관통하기에 교통 인프라 개선 효과가 클 거다. 지난달 구민 5만여명의 서명을 들고 기획재정부를 직접 찾아가 담당자들을 설득했다. 올해 하반기 예비타당성 조사 통과를 기대 중이다. 민자 사업인 서부선은 국회를 중심으로 재정 사업으로 바꾸기 위해 노력하고 있다.” -지난해 통합돌봄 시범사업도 우수 사례로 꼽힌다. “의료와 돌봄이 한층 시너지를 낼 수 있도록 복지가족국을 복지돌봄국으로 개편하고, 통합돌봄과를 신설했다. 어르신에겐 살던 곳에서 가족과 여생을 보내는 게 최고의 행복이다. 멀리 있는 요양원에 가지 않아도 되도록 구가 잘 모시겠다. 2027년 준공을 목표로 구립 노인종합복지타운도 조성 중이다.” -두번째 임기의 마지막인 올해의 다짐은. “우리 구민이 구정 속에서 행복을 느낄 수 있도록 계속 노력하겠다. 남은 기간 민선 8기의 공약 이행률 100%를 달성하도록 촘촘한 행정을 이어가겠다. 개인적으로 삼선(三選)에 도전하는 해다. 한층 더 고도화된 ‘혁신 경제도시’를 육성하겠다. 일상에 행복을 더해주는 힐링·정원도시로 거듭나도록 기반을 닦겠다.”

인제대학교는 기술지주㈜ 자회사인 ㈜다다닥헬스케어가 경남테크노파크가 주관 ‘경남 디지털 혁신 챌린지 2단계 사업’에 선정됐다고 21일 밝혔다. 이 사업은 경남 지역 주력산업의 디지털 전환을 가속하고자 산·학·연·관이 협력해 현안을 해결하는 프로젝트다. 다다닥헬스케어는 1단계 사업에서 입증한 디지털 헬스케어 기술력과 사업화 가능성을 인정받아 2단계 지원 대상에 최종 이름을 올렸다. 과제 수행에는 인제대 산학협력단(책임자 양진홍 교수)이 공동기관으로 참여한다. 선정을 계기로 다다닥헬스케어는 ‘AI 기반 중이염 사전 진단 및 비대면 진료 연동 시스템’ 개발에 본격 착수한다. 핵심은 가정에서 보호자가 손쉽게 아이의 상태를 확인할 수 있는 IoT(사물인터넷) 기반 스마트 진단기기 개발이다. 스마트 귀 내시경, 청진기, 체온계 등을 통해 수집된 생체 데이터를 인공지능(AI)이 분석해 중이염 여부를 예측하는 기술이다. 측정된 데이터는 모바일 애플리케이션(앱)을 통해 의료진과 실시간으로 공유하고 비대면 진료부터 전자 처방, 약국 연계까지 이어지는 ‘소아 맞춤형 올인원 플랫폼’을 구축할 계획이다. 공동 수행기관인 인제대는 의과대학과 백병원의 풍부한 인프라를 바탕으로 진단 알고리즘을 검증하고 기술 완성도를 높이는 데 주력한다. 기술이 상용화되면 잦은 병원 방문이 힘든 영유아 가정의 의료 접근성이 획기적으로 개선될 전망이다. 소아과 진료 대기 시간 단축은 물론 보호자의 시간적·경제적 부담을 줄여주는 등 실질적인 사회적 가치 창출이 기대된다. 손근용 인제대 산학협력단장은 “이번 사업 선정은 대학과 자회사의 산학협력 성과가 지역 공공의료 문제 해결로 이어진 모범 사례”라며 “인제대가 보유한 의료 전문성을 바탕으로 AI 헬스케어 기술이 지역 사회에 안착할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

서울 양천구는 이웃의 살핌과 인공지능(AI) 기술을 결합한 안부 확인 체계를 운영해 사회적 고립 가구의 위기 신호를 조기에 발견하고, 고독사 예방 골든 타임 확보에 나서고 있다고 20일 밝혔다. 최근 1인 가구 증가로 고독사 위험이 커지는 가운데 구는 주민 참여형 ‘우리동네 돌봄단’과 인공지능(AI) 기반 ‘스마트 안부확인서비스’를 운영한다. 취약계층 및 복지 사각지대에 놓인 위기가구를 24시간 모니터링하며 위기 신호를 감지하고 사고를 예방하기 위해서다. 우리동네 돌봄단은 지역 사정을 잘 아는 구민 43명으로 구성돼 지난 19일부터 16개 동에 배치돼 활동하고 있다. 다가구주택, 원룸, 고시원 등 주거취약지역에 거주하는 고독사 위험 가구를 대상으로 정기적인 전화 연락과 가정 방문을 통해 안부를 확인하고, 말벗 역할을 도맡는다. 특히 올해는 고독사 고위험·중위험군 중심의 안부 확인에서 저위험군에 속하는 50~60대 중장년층 남성 1인 가구까지 대상을 확대해 돌봄 사각지대를 최소화할 계획이다. 또 AI 기반 스마트 안부 확인 서비스를 운영해 돌봄 안전망을 더욱 촘촘히 하고 있다. 전력 사용량, 휴대전화 수·발신 이력, 조도 변화 등 일상생활에서 발생하는 데이터를 AI와 사물인터넷(IoT)이 감지하고 분석해 이상 신호가 발생하면 담당자에게 알림을 전송한다. 이후 AI 자동 전화로 추가 안부를 확인하고, 필요시 즉각적으로 현장 대응한다. 이기재 구청장은 “고독사는 일상의 작은 신호를 놓치지 않으면 충분히 예방할 수 있다”며 “우리동네 돌봄단의 세심한 살핌에 AI 기술을 더해 구민 누구도 홀로 위험에 놓이지 않도록 빈틈없는 돌봄 안전망을 구축하겠다”고 말했다.

자격증 응시료·청년 이자 지원 등체감형 복지·생활편의 정책 강화조성명 구청장 “주민 목소리 반영” 서울 강남구 일원1동과 개포3동, 수서동에 복합문화센터가 들어선다. 65세 이상 어르신들을 대상으로 무료로 대상포진과 폐렴구균 예방접종을 하고, 아빠 육아휴직장려금이 도입된다. 어학자격 응시료 지원 대상이 늘어나고, 신혼부부·청년 전월세 이자 지원액도 대폭 올린다. 올해부터 강남구에서 일어날 변화다. 강남구는 14일 올해 구민 생활편의와 삶의 질을 높이기 위해 5개 분야 57개 사업을 새롭게 추진한다고 밝혔다. ▲주민생활 ▲일자리·경제 ▲복지·보육·교육 ▲문화·체육 ▲도시환경·교통 등 5개 분야 57개 사업이다. 주민생활 분야는 생활편의 강화가 중심이다. 구 홈페이지에 인공지능(AI) 챗봇을 도입하고, 3000여건의 공동주택 관련 민원 답변을 분석해 AI 답변 시스템을 구축한다. 또 다자녀 가구 재산세 감면을 위한 기반을 마련하고, 지난해 11월 문을 연 중독관리 통합지원센터는 본격 운영에 들어간다. 일자리·경제 분야에선 어학·자격증 응시료 지원 확대가 눈에 띈다. 강남구는 지난해 500명이던 지원 대상을 올해 1500명으로 늘린다. 전통시장에는 배송 서비스 지원과 함께 화장실·쉼터를 조성하고, 3년 이상 같은 장소에서 영업한 위생업소에 맞춤형 방역 서비스를 제공한다. 복지·보육·교육 분야는 체감형 복지 확대에 중점을 뒀다. 전문인력으로 구성된 ‘시니어 재능플러스단’을 통해 다양한 공익 서비스를 제공한다. 전월세 대출이자 지원은 신혼부부의 경우 150만원에서 300만원으로, 청년은 100만원에서 200만원으로 높인다. 보훈수당은 참전유공자 배우자까지 확대하고 아빠 육아휴직장려금 도입, 발달장애인 배상책임 단체보험 지원, 65세 이상 대상포진·폐렴구균 예방접종 지원 대상 확대 등 맞춤형 복지체계를 강화한다. 문화·체육 분야에선 일원1동·개포3동·수서동 복합문화센터가 문을 연다. 영희초 체육시설은 공사를 끝내고 주민에게 개방하고, 논현2공영주차장 등에 스크린파크골프장을 조성한다. 도시환경·교통 분야에선 ‘걷고 싶은 거리’ 조성을 위해 도산·강남대로 공사가 시작된다. 사물인터넷(IoT) 기반으로 소음 관리를 시행하고, 언북초등학교 통학길 전선·통신선 지중화 사업도 본격 추진한다. 조성명 구청장은 “시행 과정에서 구민 목소리를 적극 반영하고, 구민의 삶의 질을 높일 수 있는 완성도 있는 정책을 추진해 나가겠다”고 말했다.

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.

HDC그룹은 지난 8일부터 이틀간 강원 원주시 오크밸리 리조트에서 그룹 미래전략 워크숍을 갖고 그룹 중장기 성장 전략과 사업 포트폴리오 방향성에 대해 논의했다고 12일 밝혔다. 워크숍에는 정몽규 HDC그룹 회장을 비롯해 김회언 HDC 대표, 정경구 HDC현대산업개발 대표 등 13개 계열사 대표이사와 주요 경영진, 리더 등 60여명이 참석했다. 정 회장은 “창사 50주년을 맞아 미래 50년을 위한 과감한 변화가 필요하다”며 “우리만의 아이파크 웨이를 제대로 만들기 위해 건설 중심 그룹의 틀을 넘어 핵심 사업을 고도화하고 깊은 고민을 통한 질적 성장을 이어가야 한다”고 강조했다. 워크숍에서는 인공지능(AI) 기술 확산과 산업구조 변화에 대응하기 위해 기존에 축적한 그룹의 사업 역량과 기술력을 유기적으로 연결, 통합 솔루션을 제공하는 방향에 대해 논의했다. 또 지주회사 체계 강화를 통한 그룹 거버넌스 고도화, 계열사 간 정보 공유 활성화, 물적·인적자원 교류 방안 등을 모색하고 상품 경쟁력과 고객 신뢰를 높이자는 데 뜻을 모았다. HDC그룹은 이를 바탕으로 기존 사업의 수익성을 높이고 에너지, 지능형 사물인터넷(AIoT), 인프라 운영 등 신성장 사업에 대한 투자를 확대할 계획이다.

전 세계가 이공계 인재영입 전쟁을 벌이는 가운데 최근 한국 이공계 석학들이 귀국을 선택해 주목받고 있다. 지난해 8월 성균관대 반도체융합공학과에 부임한 이우근 교수가 대표적이다. 이 교수는 서울대 전자공학과를 나와 미국 캘리포니아주립대(UCLA) 석사 학위와 일리노이주립대 박사학위를 받고 미국 IBM 왓슨연구소 연구위원을 거쳐 2006년부터 칭화대 교수로 재직한 반도체 분야 전문가다. 이 교수는 6일 서울신문과의 인터뷰에서 “한국 시스템 반도체 분야 발전에 기여하고 싶다”며 “글로벌화되고 실용적인 선진 교육을 구상하며 새 과목 개설도 준비 중”이라고 했다. 다음은 일문일답. -2006년 처음 중국 대학에 부임한 계기는 “커져가는 중국에서 짧은 기간이라도 경력을 쌓고 싶었다. 2008년 베이징 올림픽 후 더 발전하는 중국과 높아져 가는 칭화대의 위상을 보면서 정교수까지 하기로 목표를 바꿨고, 부임 6년 후 정교수가 됐다. 칭화대의 우수한 학생들과 연구 환경에도 만족했고 장기적으로 중국 전문가도 필요하다는 생각에 오래 몸담게 됐다.” -중국 반도체 기술 수준은 어느 수준까지 올라왔나 “반도체에서는 HBM을 포함한 D램 분야 외에서는 빠르게 추격하고 있다. 설계자동화(EDA)는 이미 앞서 있다. 한국보다 20배 이상 많은 회로설계전문 팹리스 회사들은 향후 피지컬 인공지능(AI) 관련 시스템반도체 분야에서 기초체력을 굳건히 다지는 기반이 되고 있다. 머지않아 차세대 5G/6G 통신, 사물인터넷(IoT) 분야에서의 AI와 융합 기술력에서 우리보다 앞서갈 잠재력도 있다. ” -빠른 발전은 인재 영입의 효과인가. “반도체에 대한 중요성을 알고 인재를 영입해왔다. 인재에 대한 중국의 투자는 오래전부터 진행됐다. 천인계획, 만인계획 뿐만 아니라 치밍계획, 횃불계획 등 다양하다. 특히 칭화대는 천지닝 총장 시절에 중국 대학으로는 처음으로 테뉴어(종신 교수직) 시스템을 도입해 ‘철밥통’ 교수 사회에 개혁을 가져왔다. 해외에서 돌아온 젊은 교수들이 맹활약할 수 있게 촉진제 역할도 했다.” -중국의 ‘파격 대우’는 어느 수준인가 “‘파격 대우’를 받는 과학기술자는 세계적으로 추앙받는 석학들이다. 노벨 물리학상 수상자 양전닝 교수의 경우 칭화대 내에 이름이 새겨진 저택이 따로 있을 정도다. 튜링상(컴퓨터 과학계의 노벨상)을 받은 야오치즈는 그의 이름을 딴 야오반을 만들어 엘리트 컴퓨터 과학자 양성에 막대한 지원과 권한을 부여했다.” -‘공대에 미친 중국, 의대에 미친 한국’이라는 말도 나온다. “공감한다. 하지만 한편으로는 미국도 공대보다 의대·법대가 더 선호된다는 점에서 선진국이 된 한국도 안정적으로 높은 수입을 보장하는 의대를 선호하는 게 자연스러운 현상일 수 있다. 단 미국은 공대를 나와도 막대한 부를 창출할 기회가 많고 연구 환경도 자유롭고 도전적이다. 중국은 의사에 대한 대우가 한국보다 비교적 낮고 제조 선진국을 추구하는 국가 정책과 부응해 공대 인기가 높다. 딥시크에서 보듯 큰 업적을 이룬 창업자는 국가 영웅이 될 수도 있는 곳이 중국이다.” -과학자에 대한 중국의 인식이 다른 것 같다. “과학이 발전해야 국가가 발전한다는 과학흥국 의식을 초등학교 때부터 교육받는다. 문과 출신 정치인도 과학인에 대한 존경심은 한결같다. 우리나라는 정부 행사에서 과학기술인 단체가 의전에서 경제, 법조인 단체보다 뒤로 밀릴 때가 많은데 중국에서는 보기 힘든 경우다.” -한국이 인재를 키우려면 어떤 전략을 펼쳐야 하나 “우리나라에서 상대적으로 취약한 부분이 창업 부분이다. 창업을 활성화할 수 있는 전략 중 하나는 정보통신(IT) 관련 규제를 완화하는 것이다. AI 시대에는 데이터 활용이 무엇보다 중요한데 우리나라의 경우 데이터 보호법이 너무 강해서 관련 창업의 문턱을 높게 하고 있다. 외국인 전문가를 전문적으로 관리하는 기관의 설립도 생각해볼 만한 정책이다. 중국의 경우 외국인전문가국이라는 정부 기관이 외국 국적의 고급 인력을 관리 및 지원을 위해서 국가급, 각 도시급으로 설립되어 있다.” -앞으로의 계획은 “신생학과인 성균관대 반도체융합공학과에서 많은 역할을 할 수 있으리라는 생각에 귀국을 결심했다. 한국에서 시스템 반도체 발전, 특히 팹리스 창업 생태계를 개선할 수 있는 방안을 생각하고 있다. 향후 한중 교류에도 의미있는 역할을 할 수 있으리라 생각한다.”

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.

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

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.