“지금이 바로 민생 회복에 나서야 할 골든타임이다. 소상공인의 경영 부담을 신속하게 덜고 지역 곳곳의 소비와 상권에 활력을 불어넣어 부산이 다시 뛰고 있다는 것을 부산시민이 체감할 수 있도록 하겠다.” 14일 전재수 부산시장은 브리핑을 통해 6374억원 규모의 올해 3회 추가경정 예산안 편성 배경을 이렇게 설명했다. 전 시장은 특히 추경의 방향성과 관련 “결산에 따른 잉여금 등을 활용하고, 지출 효율화를 통해 확보한 가용재원을 보다 시급하고 중요한 곳에 재배분했다”라면서 “민생 안정 지원 및 지역경제 회복, 해양수도 부산 기반을 다지기 위한 투자에 적극적으로 재정을 투입기로 했다”라고 재차 강조했다. 주목받는 대목은 골목상권과 민생경제 회복에 배정한 2747억원이다. 전 시장이 ”고유가·고물가로 어려움을 겪는 소상공인, 화물 운송사업자 등을 대상으로 촘촘한 민생 안전망 구축에 나선다”라고 밝혔듯이 민생경제 2747억원은 소상공인 경영 위기 지원, 시민 부담 경감 및 상권 활성화, 민생 안전망 구축을 위한 사각지대 지원에 집중적으로 투입된다. 특히 소상공인 경영 위기 지원에 961억원을 배정했는데 연 매출 10억원 이하 소상공인 28만명에게 일괄 20만원의 에너지 바우처를 지급하는 안이 들어있다. 여기에만 560억원을 투입한다. 소상공인에게 저리의 특별자금을 지원하는 사업 예산은 기존 258억원에서 334억원으로 76억원을 늘렸다. 연 매출 10억원 이하 가맹점 14만곳의 경영비용 부담 완화를 위한 동백전 수수료 지원 사업도 신설, 13억원을 배정했다. 화물 운동사업자 어려움을 살피기 위한 지원 예산도 대폭 늘렸다. 기존 화물자동차 유가보조금 지급 예산을 1266억원에서 1516억원으로 250억원 늘렸고, 화물자동차 보험료 특별 지원 항목을 신설해 60억원(3만대 보험료 20만원씩 지원)을 지원한다. 침체한 지역경제에 활력을 불어넣고, 지역 소비의 선순환을 만들기 위한 ‘시민 부담 경감과 골목 상권 활성 관련 사업’엔 1611억원을 편성했다. 기존 1000억원이던 지역사랑상품권 인센티브 사업 예산을 동백전 캐시백 한시적(100일) 상향(10→15%로)을 통해 1290억원 증액한 2천290억원으로 새롭게 편성했다. 기존 1억원 배정되어 있던 소상공인 공공 배달서비스 활성화 사업에 60억원을 추가 편성, 실질적인 사업 추진의 기반을 마련했다. 고유가 피해지원금도 기존 예산에서 244억원 추가 확보해 지원 대상자를 17만8천명 늘린다. 신규 골목상권 지원사업도 눈에 띈다. 지역 상품권 소비 활력 쿠폰 지급을 위한 20억원, 전통시장 2곳 브랜드화 등 백년시장 육성사업 5억원, 40계단 로컬 아지트 상권 활성화 2억원 등 신규 사업을 추경에끼워넣었다. 민생 안전망 구축을 위한 사각지대 지원에도 175억원을 편성했는데 이동(플랫폼) 노동자 지원센터 운영(이동노동자 4000명 보험료 20만원 지원)을 위한 9억원 편성 이외에 민생재기 원스톱 100일 프로젝트 2억원, 부산형 노인 일자리 지원 5억원, 부산형 장애인 일자리 지원 6억원, 중대재해 예상 사각지대 해소 14억원, 사회연대경제 청년 일 경험 시험사업 29억원 등 촘촘한 민생 지원을 위한 신규사업 예산 확보에 나선다. 민선 9기 전재수 부산시정의 핵심 과제인 ‘해양수도 부산’ 구현을 위한 신규 사업 추진과 기존 사업의 사업비 추가 확보에도 나선다. 해양 AI 대전환 클러스터 조성에 모두 681억원을 배정했다. 해양 신산업 빅데이터 AI 서버 구매 등 혁신융합캠퍼스 구축 9억원, 지역특화 AI 공간 컴퓨팅 육성 5억원, AI 첨단사업 인재 양성 부트캠프 4억원, 스마트 경로당 구축 30억원, 명지녹산 에코마린 소부장 특화 AX실증산단 구축 26억원 등 신규사업 추진 예산 확보와 함께 블록체인 특화 클러스터 조성(21억→39억원), 차세대 해양모빌리티 글로벌 인증지원센터 구축(22억→51억원) 등 기존 핵심사업 예산도 추가 확보에 나선다. 친환경 스마트 안전 도시 분야엔 583억원 편성했다. 전기차 구매지원 예산은 841억원에서 55억원 추가했고, 수영만 자연재해 위험개선지구 정비사업도 예산도 기존 106억원에서 80억원 더 늘렸다. 사회복지시설(3곳) 등 공공건축물 그린 리모델링을 새롭게 추진하기 위해 47억원을 배정했다. 세계가 찾는 품격 있는 문화관광 도시 조성이란 명목으로 지역별 국가 유산 방문의 해 신규사업 4억원과 지역 쇼핑관광 기반 조성 신규사업 3억원 등 115억원을 배치했다. 민선 9기 부산시정의 또 하나의 핵심 어젠다안 ‘시민행복도시 부산’ 구현에는 총 1927억원을 편성했다. 먼저 권역 책임의료기관 최종 치료 역량 강화 84억원 신설, 권역외상센터 운영 지원 62억원 신설, 발달장애인 주간 활동 서비스 지원 18억원 증액, 일상 돌봄 서비스 14억원 증액, 전세보증금 반환보증료 지원 4억원 증액, 주거급여 144억원 증액 등 돌봄 도시 구현에 모두 957억원을 배정했다. 가족행복도시 구현 명목 예산으로도 취약지 소아 야간휴일 진료 기관 육성 2억원 신설, 틈새돌봄센터 지원 5억원 신설, 부산형 산후 조리비 지원 10억원 증액, 난임부부 지원 28억원 증액 등 160억원을 배치했다. 지속 가능한 교통복지 테마로는 대중교통비 환급 지원(K패스, 모두의카드) 53억원 증액, 대중교통 통합할인제 시행 관련 40억원 증액 등 총 810억원을 책정했다. 전 시장은 ”수많은 사람의 마음을 다시 뛰게 하는 역동적인 도시로 만드는 것, 그것이 새로운 부산시정이 가야 할 길“이라며 ”이번 추가경정예산안은 그 변화를 위한 출발점“이라고 강조했다. 이어 ”민생은 즉시 챙기고, 동시에 해양수도 부산이라는 새로운 도시 비전을 확실하게 뒷받침하겠다“라며 ”시의회에서 추경안이 의결되는 즉시 신속하게 집행해 민생 회복과 시정의 변화를 시민이 하루라도 빨리 피부로 체감하도록 하겠다”라고 덧붙였다.

인공지능(AI)이 미래 산업의 핵심으로 떠오르면서 산업 환경도 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 AI와 반도체, 바이오, 피지컬 AI 등 첨단산업을 새로운 돌파구로 삼으려는 대학들도 늘고 있다. 구체적으로 경희대는 정부 AI 인재양성 사업에 연이어 선정되는 등 AI 시대 대학 모델 구현에 가시적인 성과를 내고 있다. 광운대는 연구와 교육, 창업 등을 아우르는 미래형 대학 모델 구축에 박차를 가하고 있다. 단국대는 AI 중심으로 대학 시스템을 재편하고, 홍익대는 AI 영상 기술 연구개발과 교육을 결합한 융합 인재양성 모델을 추진하고 있다. 한국외대는 글로벌 지식혁신 허브 대학으로의 전환을 본격화하고, 세종대는 그래픽 ‘노이즈’를 잡는 AI 반도체 개발에 주력하고 있다. 첨단산업을 중심으로 한 대학 혁신이 새로운 성장 모델을 만들어낼 수 있을지 주목된다. 각 대학의 도전을 바탕으로 대학이 나아갈 미래를 조명해본다. 광운대학교가 인공지능 전환(AX)을 대학 혁신의 핵심 전략으로 내세우고 연구와 교육, 창업, 지역혁신을 아우르는 미래형 대학 모델 구축에 속도를 내고 있다. 광운대는 연구 경쟁력에서 두드러진 성과를 내고 있다. 2024년 중앙일보 대학평가에서 교수연구 부문 전국 8위에 올랐고, 국제학술지 논문당 피인용 수와 기술이전 성과에서도 상위권을 기록했다. 2025년 대학평가에서는 논문 피인용지수(FWCI) 전국 1위를 차지했다. 미국 스탠퍼드대와 엘스비어가 발표한 ‘세계 상위 2% 과학자’에는 광운대 교수 18명이 이름을 올렸으며, 과학기술정보통신부 개인기초연구사업에서도 44개 과제가 뽑혔다. 네덜란드 라이덴대가 발표한 ‘2025 라이덴랭킹‘에서는 국내 6위에 올랐다. 한편 광운대는 인재 양성 기반을 강화하고 있다. AI융합대학과 반도체특성화사업단을 중심으로 HUSS, RISE 등 주요 국책사업을 수행하며 AI·반도체·로봇 분야 융합 인재를 키운다. 특히 서울에서 유일하게 반도체와 로봇 분야 정부 특성화 사업을 모두 확보해 첨단산업 교육 경쟁력을 갖췄다. 창업 생태계 조성도 본격화한다. 광운대는 2026년 서울캠퍼스타운 사업 주관대학으로 선정돼 ‘AX IMPACT SQUARE 캠퍼스타운’을 조성한다. 향후 4년간 AI·딥테크 스타트업 250개 이상과 AI 전문인재 1000명 이상을 육성하는 것이 목표다. 카카오, KT, 시스코 등 기업과 협력해 창업부터 투자, 글로벌 진출까지 지원하는 체계를 구축하고, 지역과 산업이 함께 성장하는 AI 창업 거점으로 육성한다는 계획이다.

인공지능(AI)이 대학교육을 재편하는 가운데 한국외국어대학교가 전통의 언어·지역학 위에 AI와 데이터 기술을 접목한 독자적 융합교육 모델로 체질 개선에 나선다. 한국외대는 강기훈 제13대 총장 취임을 계기로 ‘글로벌 지식혁신 허브 대학’으로의 전환을 본격화한다고 밝혔다. 외대 역사상 첫 이공계 출신인 강 총장은 언어, 인문학, AI, 데이터를 4대 핵심 축으로 제시하며 대학 전반의 혁신을 예고했다. 강 총장은 “세계와 소통하는 능력과 문화적 통찰은 AI 시대에 더욱 대체 불가능한 가치”라며 “언어와 AI, 인문과 데이터가 만나는 융합 교육으로 차별화된 경쟁력을 확보하겠다”고 강조했다. 실제 한국외대는 네이버클라우드와 AI 인프라 및 스마트캠퍼스 조성을 추진하는 한편, LG CNS와 계약학과를 신설해 산업 현장 맞춤형 인재를 양성하고 있다. 기술 중심의 기존 계약학과와 달리 다국어 소통과 지역 이해력을 갖춘 인재풀에 AX·DX 실무를 이식하는 것이 핵심이다. 아울러 교육부 첨단산업 인재양성 사업과 대학 AI 기본교육과정 사업을 발판 삼아 학생이 직접 커리큘럼을 짜는 ‘학습자설계융합전공’ 등 유연한 학사제도를 확장하고 있다. 나아가 대학은 산업계와의 지속적인 교류를 통해 현장 맞춤형 교육과정을 고도화하고, 글로벌 무대를 선도할 실무 역량을 한층 더 강화해 나갈 방침이다. 강기훈 총장은 “전통 위에 혁신을 더해 AI 시대 대학의 새로운 기준을 제시할 것”이라며 “글로벌 무대에서 경쟁할 융합 인재 양성에 전력을 다하겠다”고 포부를 밝혔다.

인공지능(AI)이 미래 산업의 핵심으로 떠오르면서 산업 환경도 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 AI와 반도체, 바이오, 피지컬 AI 등 첨단산업을 새로운 돌파구로 삼으려는 대학들도 늘고 있다. 구체적으로 경희대는 정부 AI 인재양성 사업에 연이어 선정되는 등 AI 시대 대학 모델 구현에 가시적인 성과를 내고 있다. 광운대는 연구와 교육, 창업 등을 아우르는 미래형 대학 모델 구축에 박차를 가하고 있다. 단국대는 AI 중심으로 대학 시스템을 재편하고, 홍익대는 AI 영상 기술 연구개발과 교육을 결합한 융합 인재양성 모델을 추진하고 있다. 한국외대는 글로벌 지식혁신 허브 대학으로의 전환을 본격화하고, 세종대는 그래픽 ‘노이즈’를 잡는 AI 반도체 개발에 주력하고 있다. 첨단산업을 중심으로 한 대학 혁신이 새로운 성장 모델을 만들어낼 수 있을지 주목된다. 각 대학의 도전을 바탕으로 대학이 나아갈 미래를 조명해본다. 디지털 전환이 교육 혁신의 핵심 과제로 떠오른 가운데 단국대학교가 인공지능(AI) 기반 교육모델 도입과 첨단 연구 혁신, 전교생 대상 AI 교육을 통해 대학 시스템을 AI 중심으로 재편하는 ‘AI·X(AI Transformation) 캠퍼스’ 전략을 추진하고 있다. 대표적인 혁신 사례는 AI 기반 교육모델인 ‘악셀’(AX-EL)이다. AI와 메타버스, XR(확장현실), 액티브 러닝을 접목해 학생 참여형 수업을 구현하는 모델로, 교수의 지식과 강의 경험을 학습한 ‘AI 페르소나’가 실제 교수처럼 강의를 진행하고 학생들의 질문에 답하는 것이 특징이다. 또한 단국대는 AI 연구를 총괄하는 ‘AI융합연구원’을 설립하고 모바일, 자율주행·드론, AI 보안, 에너지·환경, 인간중심 AI, AI 로봇 등의 다양한 연구센터를 운영하고 있다. 이를 통해 반도체와 미래자동차, 디지털 헬스케어 등 대학의 특성화 분야와 AI를 접목한 융합 연구를 확대하고, 산업 현장과 연계한 산학협력을 강화한다. 교육 과정도 AI 중심으로 바꾸고 있다. SW융합대학을 AI융합대학으로 개편한 데 이어 2026학년도에는 인공지능학과를 신설하고, 대학원까지 연계한 AI 교육 체계를 구축했다. 전교생을 대상으로 SW·AI 교양교육을 의무화했으며, AI 학습지원 플랫폼 ‘에듀아이’(EduAI), 학생용 AI 비서 ‘단아이’(Dan.i), 교수용 교육분석 시스템 ‘데스크’(D-ESK) 등 AI 에듀테크를 도입했다. 이 같은 경쟁력을 바탕으로 단국대는 ‘2026년 첨단산업 인재양성 부트캠프’ AI 분야에 선정돼 앞으로 5년간 약 71억원을 지원받아 차세대 AI 분야 실무 인재 750명을 양성한다.

동의대는 대학 비전을 ‘학생과 함께 성장하는 대학, 지역과 함께 발전하는 대학’으로 설정하고, 융·복합을 강조한 콜라보 교육시스템을 도입하는 등 4차 산업혁명 선두 주자로 자리매김하고 있다. 특히 최근 교육부 ‘첨단산업 인재양성 부트캠프 사업’의 반도체와 인공지능(AI) 분야에 선정돼 집중 투자에 나서고 있다. 반도체 분야는 2024년부터 5년간 73억원을 지원받아 부산 전략산업 중 하나인 전력반도체 분야 핵심 인재를 양성 중이다. 올해 선정된 AI 분야는 5년간 71억원을 지원받아 부산 주력 서비스 산업을 혁신할 AI 전환(AX) 실무 인재를 양성한다. 동의대는 AI 시대를 맞아 대규모 AI 교육 인프라를 구축한 데 이어 교육부 주관 ‘AI 기본교육 과정 개발 지원 사업’ 선정을 바탕으로 전 학과에 AI 융합 교육을 전면 도입했다. 이는 동의대만의 차별화된 소단위 학위 과정으로, 학생이 자신의 전공에 AI 기술을 접목해 실무 활용 역량을 극대화할 수 있도록 모든 학과를 대상으로 431개의 ‘AX 마이크로디그리(MD)’ 교과목을 개발하는 등 실전형 AX 융합 인재 양성을 포함한다. 교양 영역에서는 AI와 함께 읽고·경험하고·표현하는 3단계 중심 ‘동의 AI 3R 리더 MD’ 과정을 신설하고, 전공 영역에서도 콜라보 AX MD, 사회안전 AI 활용 MD, 휴먼 데이터서비스 AI 활용 MD 등 3개 특화 전공 AX MD 과정을 신설해 실무 중심 인재를 길러낼 예정이다. 스마트 선 교수역량 인증제 등 교수자의 AI 역량 강화에도 중점을 두고 있다. 한수환 총장은 “69개 학과를 아우르는 AX MD 과정을 구축해 전면 시행하고 있다”며 “실전형 AX 융합 인재를 배출할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.

“제주가 특별자치도와 카본프리 아일랜드를 통해 창의와 도전의 보물섬으로 변모한 것처럼 제주대학교가 대한민국 고등교육의 새로운 혁신 모델을 먼저 제시하겠습니다.” 지난 7일 취임 100일을 맞은 양덕순 제주대학교 총장이 대학 혁신의 청사진을 제시하며 ‘인공지능(AI) 전환(AX)과 신산업’을 양 축으로 대대적인 체질 개선에 나선다. 학령인구 감소와 지방대 위기를 정면 돌파해 제주를 고등교육 혁신의 거점으로 만들겠다는 구상이다. 양 총장은 최근 교직원들에게 보낸 메시지에서 “AX와 신산업을 중심으로 대학의 장벽을 허물고 학생들이 지역에 정주하며 미래를 선도하는 지·산·학·연 핵심 허브로 빠르게 탈바꿈하겠다”며 이같이 밝혔다. 제주대는 이를 위해 제주 섬 전체를 교육·연구·창업이 융합되는 혁신 플랫폼으로 재편하는 데 속도를 내고 있다. 정부의 지역혁신 중심 대학지원체계(RISE)와 글로컬 대학 사업을 연계해 제주의 미래 먹거리 산업을 육성하는 것이 핵심 전략이다. 우선 청정바이오와 그린수소, 우주항공, 선박 유지·보수·정비(MRO) 등 제주형 신산업을 집중적으로 육성한다. 대기업과 연계한 선박 MRO 전문 인력을 양성하고 제주의 천연자원과 AI를 접목한 메디 바이오 산업 기반을 구축할 계획이다. 지방자치단체와 기업이 함께 참여하는 그린수소 전문 인력 양성 체계도 마련한다. 연구 경쟁력 강화에도 나선다. 글로벌 융합 연구 거점인 ‘제주고등인재융합연구원(J-CORA)’을 신설해 연구 성과를 지역 산업 혁신과 창업으로 연결하는 산학연 협력의 허브 역할을 맡긴다.

정부 5극 3특 전략에 기반한 성장엔진 연계 지역인재 육성과 맞물려, 부산대학교는 동남권역 지·산·학·연 혁신 허브로서 막중한 책임을 수행하고 있다. 최재원 총장은 “최고 거점국립대로서 초광역 권역 산업 체질을 바꿀 초격차 기술을 선도하는 동시에 학문 생태계 전반을 보호하는 균형 잡힌 거점 역할을 수행 중”이라며 “지역산업, 대기업과 협력해 청년 인재 양성과 정주, 지역 성장동력 확충을 동시에 실현하는 성장엔진 연계 인재 육성의 혁신 모델이 될 것”이라고 밝혔다. 이와 관련해 부산대는 2027학년도부터 신입생 30명을 선발하는 스마트가전공학과를 신설하면서 학부-대학원-연구-취업을 연결하는 통합형 인재 양성 체계를 완성하는 중요한 전환점을 마련했다. 이와 함께 교육·연구·행정 전 영역을 인공지능(AI) 중심으로 혁신하는 ‘PNU-인공지능 전환(AX)’을 추진하며 대학 AI 혁신의 새로운 모델이 되고 있다. 수준별 AI 전문·융합 커리큘럼 운영과 함께 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버를 집적화한 첨단 클라우드 컴퓨팅 인프라를 지원해 실전형 프로젝트 수업을 통한 AI 활용 융합인재를 양성한다. 이런 AI 혁신과 선도는 학생 로봇연구팀 타이디보이가 세계 최대 AI 로봇대회 로보컵(RoboCup) 홈서비스 부문에서 2년 연속 세계 1위로 우승을 차지하는 성과로 이어지고 있다. 부산대는 이 외에도 ‘5극 3특 공유대학’ 체제를 주도해 권역 내 대학 및 연구기관들과의 동반 성장을 지원해 동남권 전체의 혁신 역량 제고를 추진하고 있다. 또 기업 주도로 현장 맞춤형 인재를 양성하는 ‘브랜드 단과대학’과 ‘AI 대학’ 등을 통해 청년이 매력적인 경력을 쌓고 동남권에 정주할 수 있는 기반을 탄탄하게 닦아 나갈 예정이다.

“대구 경제의 판을 바꿔서 민생 경제를 살리는 게 시정 최대 지향점입니다.” 추경호(66) 대구시장은 자타가 공인하는 경제전문가다. 40년 가까이 경제부처에서 경제정책과 금융정책을 두루 섭렵하며 경제부총리까지 지냈기 때문이다. 6·3 지방선거에 나선 후보자 7800여명 중 나라 살림을 도맡아 본 것도 추 시장이 유일했다. 역대 가장 치열했던 대구시장 선거에서 시민들은 그의 이력에 주목했다. 30여 년째 1인당 총생산(GRDP) 전국 꼴찌라는 장기 불황의 터널을 빠져나오게 할 적임자라는 판단이 뒤따랐다. 추 시장은 19일 서울신문과의 인터뷰에서 “오랫동안 누적된 대구의 경제 침체 요인을 진단하고 바꿔나가면서 지역 경제에 활력이 돌게 하는 게 가장 큰 숙제”라고 말했다. 부총리 시절 ‘닮고 싶은 상사’로 뽑히기도 했던 그는 “대구라는 자부심을 회복하는 것이 시정 혁신의 출발점”이라며 효율적인 공직사회 개혁도 예고했다. 대구 경제를 살리겠다는 목소리에는 자신감이 묻어났다. 다음은 일문일답. 민선 9기 ‘추경호 시정’일하는 방식·누적된 관행 다 바꿔야경제뿐 아니라 복지·안전까지 개조공직자 1분 1초는 세금이라고 생각-격전 끝에 당선됐다. 앞으로 4년간 ‘추경호 시정’의 가장 큰 지향점은. “전국적인 관심 속에서 격전을 치렀다. 대구시민들께선 이번 선거에서 대구 경제를 살릴 유능한 경제 전문가, 자유민주주의와 보수의 심장을 지켜낼 철학을 가진 사람을 선택해 주셨다. 그래서 더 많은 책임 의식을 느끼고 있다. ‘정말 잘해야겠다’는 책임감으로 어깨가 무겁기도 하다. 선거 과정에서 시민들께선 대구 경제의 어려움에 대해 토로했고 경제를 살려달라는 목소리를 내주셨다. 저에 대한 기대도 바로 그 점에 있다고 본다. 시정 지향점 중 하나는 민생 경제를 살리겠다는 것이다. 또 다른 하나는 대구 경제의 대개조다. 취임사를 통해서도 이야기했지만 지금 이대로는 안 된다. 그래서 시정 비전으로 변화와 성장을 내세우고 있다. 일하는 방식을 바꿔서 공직사회에 변화를 주고 여러 제도적인 정책 변화도 줘야 한다. 오랜 기간 누적된 관행으로는 새로운 도약을 할 수 없다. 공직사회, 기업인, 정치인 등의 의식뿐만 아니라 제도, 문화, 관행 모든 걸 바꿔서 성장 동력을 마련해야 한다. 이를 통해 대구를 좀 더 경쟁력 있는 체계로 만들어야 한다. 경제뿐만 아니라 복지, 안전, 문화 분야를 대개조하고 공간 대전환도 끌어내겠다.” -갈등의 시대다. 한 아이돌 그룹 멤버의 사투리를 둘러싼 논란도 있었다. 보수정당 원내대표 등을 지낸 중진 정치인 입장에서 보는 우리 사회가 가야 할 방향은. “정치가 극단화되고 일부 정치인들은 강성 지지층을 상대로 소구하면서 정치적 기반을 강화하려다 보니 갈등 구조도 커지고 있다. 그들도 국민이 양극단으로 나뉘어 사회적 갈등이 심해지는 걸 원치 않을 것이라 믿는다. 그런데도 단기적인 정치적 이익을 위해 국민을 갈라치는 건 정말로 지양해야 하고 비난받아 마땅하다. 다만, 우리가 정치·사회적인 견해를 표출할 때 너무 감정적인 것도 사실이다. 그런 점에서 정치인들부터 자기 의사를 표시하는 데 있어 조금은 신중할 필요가 있다. 한편으로는 우리 사회가 서로 다양한 의견을 교환하면서 스스로 정화하고 중심점을 찾아가리라 믿는다. 결국 정치인들이 그 갈등 구조를 증폭시키려고 접근하는 건 바람직하지 않다. 갈등을 이용하는 정치인들에게 한 번 묻겠다. 니 와 그라노?(웃음)” -지방선거를 통해 투표용지 부족 사태가 이슈로 떠올랐다. 앞으로 선거관리위원회는 어떻게 개혁해야할지. “국회에서도 선관위 개혁에 대해 논의하고 있고 특검 요구까지 나오는 상황이다. 그동안 선관위가 견제받지 않는 권력을 누려왔기 때문에 발생한 문제다. 국민의 소중한 참정권을 조직의 이기를 위해 훼손했다. 그로 인해 공정성 시비가 어마어마한 위험 수위까지 와 있다. 국회나 감사원 등의 견제 장치가 분명히 있어야 하고 그간 불신을 키워온 선거 관리, 선거 운영 방식에 대한 근본적인 검토가 필요하다.” -취임 첫날 도시락 간부회의로 공식 일정을 시작한 데 이어 회의 자료를 없애고 2분 내 보고를 강조하며 ‘타이머’도 설치해 눈길을 끌었다. 실무 중심의 공직사회 개혁을 추진하게 된 배경은. “공직사회는 민간에 비해 경쟁이 없어 생산성에 대한 관념이 약하다는 게 취약점이다. 그리고 또 미래에 대한 위협을 받지 않아 ‘철밥통’이라는 부정적 인식도 생겨났다. 그래서 공직사회를 효율적으로 일하는 분위기로 이끌어서 성과를 내도록 하고자 한다. 그래서 우선 시장 또는 윗사람을 위한 불필요한 의전이나 보고 형식을 타파했다. 그 여력을 시민을 위해 일하고 대구 발전을 위한 정책 구상을 하는 데 쏟으라는 것이다. 우리의 1분 1초가 다 세금이라는 생각을 공직자들이 가져야 한다. 짧은 시간에 핵심을 보고하면 실·국장들이 스스로 핵심 현안을 머릿속에 정리하고 정책 방향을 명확하게 이해하는 업무 장악 훈련도 동시에 된다. 인사도 마찬가지다. 공직사회 내부에도 경쟁이 있어야 한다. 열심히 일하고 성과를 내는 능력 있는 사람을 발탁하고 그들에게 보상하는 체계를 갖춰서 우대할 계획이다.” 대구 경제 회복 어떻게지역 현안 예산, 정부 설득 총력전기계부품·섬유 전통 산업에 AI 접목국내외 융합기업 유치·일자리 창출-대구 경제 회복을 공약으로 내세웠지만 실제 상황도 어렵고 야당 시장으로서 정치적 사정도 녹록지 않다. 돌파구는. “과거에도 야당 소속 국회의원으로 정치를 해본 경험이 있다. 물론 정부가 (대통령의) 지지층을 상대로 조금 더 애정을 가질 순 있으나 국정 운영의 상당 부분은 미래와 국가 경쟁력을 위해 합리적이고 타당한 정책 검토와 논의를 거쳐 이뤄진다. 40년 가까이 공직 생활을 하면서 경험했던 대한민국 정부는 그랬고 지금 정부도 크게 다르지 않다. 우리 지역의 발전을 위해 어떤 사업이 필요한지 살펴본 다음 정부에 건의하고 예산도 확보해서 현안을 해결해 나가려 한다. 제가 평생 해온 공직 경험과 중앙정부의 인적 네트워크를 가동해 부지런히 설득하고 지역 정치권과 힘을 모아 헤쳐 나간다면 어려움을 돌파할 수 있다고 자신한다.” -‘경제전문가’ 시장에 대한 지역민의 기대가 크다. 대구에 유치하고자 하는 핵심 미래산업과 대기업 투자 유치를 위한 전략은. “대구는 전통 주력 핵심 산업이었던 기계 부품 제조업, 섬유 산업 등을 좀 더 미래지향적으로 경쟁력 있게 만들어가는 것이 굉장히 중요하다. 지금은 인공지능(AI) 시대가 도래했기 때문에 전통 산업에 AI를 접목하는 게 새로운 산업 트렌드 중 하나다. 그것이 AX(인공지능 전환)다. 기계 부품 제조 기업에 로봇 산업, 미래 모빌리티 산업을 접목하는 노력들이 우리의 미래 성장 동력이 된다. 이와 관련한 국내외 굴지의 융합 기업을 유치해 일자리를 만들고 미래 핵심 산업이 우리 지역의 중심 산업으로 커갈 수 있도록 자리 잡을 수 있게 해 나갈 것이다.“ -정부 주도로 호남 반도체 메가프로젝트가 추진되고 있다. 이에 대해 “정치적 안배가 아니라 기업의 투자 전략에 의해 결정되어야 한다”고 비판했는데. “수도권에 반도체 산업이 집중돼 있지만 중·남부권에서는 기업이 뿌리내리기에 대구·경북만 한 데가 없다고 생각한다. 우선 기계 부품이나 소재 등의 중소·중견기업이 굉장히 많다. 또 우수한 인력도 많다. 반도체를 포함한 주요 대학의 첨단 산업 관련 학과에서 연간 3683명의 인재를 배출하고 있다. 여기에다 낙동강을 끼고 있어 어마어마한 산업용수 공급이 가능하다. 동해안의 원전을 통한 전력 공급도 수월하다. 첨단 산업이 위치할 수 있는 완벽한 경쟁력이다. 그런데 여길 배제하고 다른 지역으로 인위적으로 기업이 간다는 건 상상하기 어렵다. 그래서 정부의 결정을 두고 국가의 미래를 위해 바람직한지, 정치적 압력은 없었는지, 의도적으로 특정 지역을 홀대한 것은 아닌지 문제 제기가 잇따르는 것이다. 우리는 이번 상황을 위기이자 기회로 삼아 반도체 생산 시설을 비롯한 미래 핵심 산업이 들어올 수 있도록 정부 차원의 균형 있는 지원을 강력히 요구할 계획이다. 대구가 미래 핵심 산업을 키울 수 있는 최적지인 만큼 끝까지 포기하지 않고 노력하겠다.” 풀어야 할 지역 현안반도체 미래 산업은 대구가 최적지불합리한 산단 업종 규제부터 혁신23조 TK 신공항, 국가 주도 진행을-기업 활동에 걸림돌인 각종 규제를 혁신하겠다고 약속했는데 ‘1호 규제 혁신 대상’은. “가장 먼저 상징적으로 혁신하려고 하는 건 산업단지 입주 업종에 대한 규제다. 이를 대대적으로 정비하려고 한다. 현재 지역 내 산단에는 오랫동안 입주해 있던 기업들이 업종 규제에 가로막혀 있다. 이에 새로운 변화에 적응하지 못하고 있다는 어려움을 호소하는 목소리가 현장에서 나온다. 제조업의 AI·디지털 전환과 산업의 첨단 융복합 추세에 적극 대응하겠다. 이를 위해 조직 개편으로 ‘규제혁신과’도 신설해 현장의 불합리한 규제를 발굴하고 개선해 나가고자 한다.” -대구경북(TK) 신공항 건설 관련 국가가 책임을 지는 ‘국가 주도 사업’으로의 추진을 공약했는데. “TK 신공항은 사업 성격 자체가 안보 시설인 군사 공항을 이전하는 문제다. 신공항 경제권과 후적지 개발을 통한 국가 균형 성장, 항공 방위의 초현대화를 이뤄낼 수 있는 국가 백년대계 사업이기도 하다. 따라서 국가가 맡아서 하는 게 맞다. 그리고 이 사업은 현재 추산컨대 23조원이라는 막대한 재원이 들어간다. 대구의 한 해 예산이 12조원이고 그중 80%가 인건비, 시설 유지, 취약계층 복지 등을 위해 의무 지출하는 비용이다. 나머지 20%로 재량 사업을 추진하는데, 2~3조원의 예산으로 어떻게 우리가 23조원의 국책 사업을 진행할 수 있겠나. 사업 규모로 봐서도 감당이 어렵다. 그래서 지난 5월 대구 지역 국회의원들이 신공항 사업에 국가 재정을 투입할 수 있게 하는 법 개정안을 발의했다. 광주 군 공항 이전 사업이나 가덕도 신공항 사업은 국가가 나서서 재원을 투입하는데 왜 대구는 시가 사업을 설계하고 재원을 조달해야 하나. 그건 형평성에도 맞지 않는다. 그래서 법 개정안의 조속한 통과에 지역 정치권과 함께 주력할 생각이다.”

선문대학교(총장 문성제)가 전국 4개 대학과 손잡고 AI·SW 교육혁신과 디지털 인재 양성에 나선다. 선문대는 국립공주대·목원대·신한대·한신대 등과 ‘5TAR 포럼’(5 Universities Together for AI Revolution Forum)을 출범하고 업무협약(MOU)을 체결했다고 7일 밝혔다. 이번 협약은 인공지능(AI)과 데이터 기술이 산업 전반을 빠르게 변화시키는 AX(AI Transformation) 시대에 대응해 대학 간 지속 가능한 협력체계 구축과 AI·SW 분야 인재 양성이 목표다. 5개 대학은 AI·SW 교육 성과와 우수사례를 공유하고, 대학별 AX 전환 모델을 함께 발굴하는 등 교육혁신을 위한 협력을 확대할 계획이다. 협약 주요 내용은 △5TAR 포럼 정기 공동 개최·협력 운영 △AI 중심대학 추진을 위한 공동 협력 △산업계 요구와 학생 의견(VOS)을 반영한 교육품질 개선 환류체계 구축 △우수 교육사례·교육과정 개선 공유 △공동 인턴십과 산학협력 프로그램 운영 등이다. 김정동 선문대학교 AI·SW융합교육원장은 “이번 협약은 대학 간 협력을 바탕으로 AI·SW 교육 경쟁력을 높이고 산업 현장에서 요구하는 실무형 디지털 인재를 함께 양성하기 위한 의미 있는 출발”이라고 설명했다. 선문대는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 ‘SW중심대학사업’을 수행 중이다.

광주과학기술원(지스트·GIST)이 호남권을 넘어 세계적 수준의 AI·반도체 산업 거점 역할을 수행할 ‘인공지능(AI) 대학’을 공식 출범시켰다. 7일 GIST에 따르면, 이번 AI 대학 출범은 기존 정보컴퓨팅대학을 확대·개편한 것으로, 서남권의 전략 산업을 뒷받침할 융합형 전문 인력을 안정적으로 양성·공급하는 데 목적이 있다. 새롭게 문을 연 AI 대학은 기존의 AI 학과, 전기전자컴퓨터공학과, 반도체공학과, AI 정책전략대학원에 더해 ‘인공지능 전환(AX) 학과’를 신설하며 교육 외연을 넓혔다. 현재 규모는 학사 과정 472명, 대학원 석·박사 과정 518명 등 총 990명에 달하는 대규모 교육·연구 플랫폼을 구축한 상태이며, 향후 정원을 더욱 확대할 방침이다. 교육 과정은 AI 핵심 기술과 AI 반도체를 기반으로 삼는다. 이를 통해 모빌리티, 에너지, 제조, 바이오·헬스케어 등 산업 전반의 AI 전환(AX)과 전략을 아우르는 실무형 인재를 길러낼 계획이다. 특히 AI 영재학교와 연계한 조기 인재 발굴부터 학부-대학원 통합 교육, 산업 맞춤형 과정에 이르기까지 인재 양성 체계를 고도화한다는 구상이다. 나아가 GIST는 첨단 분야 인력난 해소를 위해 오는 2027학년도부터 전체 학부 신입생 모집 정원을 현재보다 100명 늘린 연 330명 내외로 확대해 인재 양성에 더욱 박차를 가할 예정이다. GIST 관계자는 “이번 AI 대학 출범은 AI와 반도체가 결합한 미래 산업의 핵심 거점을 육성하기 위한 전략적 선택”이라며 “세계적인 경쟁력을 갖춘 AI 인재의 요람이 될 수 있도록 역량을 집중하겠다”고 밝혔다.

대구시가 민선 9기 추경호 시장의 취임에 맞춰 첫 조직개편을 단행한다. 민생경제 회복과 인공지능(AI) 전환, 대기업 유치 등을 골자로 한 ‘대구 경제 대개조’ 구상에 따른 후속 조치다. 김정기 대구시 행정부시장은 3일 기자설명회를 통해 본청 기준 기존 1단·3실·15국·1본부에서 1개 국이 줄어든 1단·3실·14국·1본부 체제로 재편된다고 밝혔다. 기구 신설을 최소화하고 유사·중복 조직은 통폐합한 효율 중심의 조직개편이라는 게 김 부시장의 설명이다. 가장 눈에 띄는 변화는 경제·산업 분야의 대대적인 조직 보강이다. 미래 핵심 산업 육성을 위해 기존 미래혁신성장실을 ‘인공지능혁신성장실’로 확대 개편하고, AI 관련 정책 컨트롤타워인 ‘인공지능정책관’을 신설키로 했다. 또 대학정책국을 폐지하는 대신 대학협력 및 인재양성 기능을 이관해 ‘대학인재혁신과’를 만든다. 비수도권 최대 반도체 거점 조성을 위한 ‘반도체소프트웨어과’도 새롭게 마련된다. 이 밖에도 지역 전통 주력산업인 섬유산업 경쟁력 강화를 위해 인공지능 전환(AX), 신산업과의 융합을 추진하고자 경제국 산하에 있던 섬유패션과를 인공지능혁신성장실로 이관하기로 했다. 글로벌 대기업 유치를 전담하는 원스톱기업투자센터는 3과 7팀 체제로 확대되며, 과 단위의 ‘규제혁신과’가 신설돼 기업 애로사항 해결과 규제 개선에 나선다. 이와 함께 시장 직속 투자유치단과 협업해 대기업 유치 등을 지원할 인력도 보강할 예정이다. 추 시장이 공약으로 내세운 비상경제대책회의는 경제국이 운영을 총괄한다. 시민과의 소통을 위해 시장 직속 ‘청년 특보’도 신설된다. 공간 대전환 작업을 인프라 추진체계도 정비한다. 올 하반기 예정된 2차 공공기관 이전에 전략적으로 대응하기 위해 기획조정실 내에 ‘공공기관이전담당관’을 신설하고 2028년을 목표로 추진되는 대구·경북 행정통합을 전담할 ‘행정통합팀’도 구성된다. 기존 8과 규모였던 도시주택국은 업무 효율성을 높이기 위해 도시 계획·개발을 맡는 ‘도시건설국’과 활용·정비를 전담하는 ‘건축주택국’으로 분리된다. 군사시설 이전 및 후적지의 체계적 개발을 위해 군사시설이전정책관은 폐지하고 도시계획 기능을 수행하는 도시건설국 내 군사시설이전정책과로 개편한다. 옹벽·지하도 등 생활 밀착형 취약 시설물을 선제 점검할 ‘안전점검팀’이 재난안전실에 신설된다. 현장 행정의 효율성을 높이기 위한 대대적인 사업소 재정비도 이뤄진다. 다양한 기능이 혼재돼 있던 도시관리본부를 7개 전문 사업소로 분리·재편하고, 과거 대구교통공사로 통합됐던 도시철도 건설 기능을 다시 분리해 ‘도시철도건설본부’를 재설치하기로 했다. 한편, 조직개편안은 이달 3일부터 6일까지 입법예고 기간을 거친 뒤, 오는 21일 개회하는 대구시의회 제327회 임시회의 심의·의결을 통과하면 새달 10일 자로 시행된다. 추경호 대구시장은 “이번 조직개편은 조직 내 비효율을 개선하고 민생경제 회복을 신속하게 견인하기 위해 일하는 조직을 가동하는 데 중점을 두었다”며 “시민들이 일상에서 확실한 변화를 체감할 수 있도록 시정 역량을 집중하겠다”고 말했다.

명지대학교가 인공지능(AI) 대전환 시대에 대응하기 위한 중장기 발전계획 ‘MJU 2030’을 수립하고 AI 중심대학으로의 전환을 본격 추진한다고 3일 밝혔다. MJU 2030은 기존 발전계획인 ‘MJU 2025 3.0’의 성과를 바탕으로 AI를 교육과 연구, 산학협력, 대학 운영 전반에 접목해 미래 사회가 요구하는 창의융합 인재를 양성하고 대학 경쟁력을 높이는 데 초점을 맞췄다는 설명이다. 명지대는 총장 직속 AI·AX 컨트롤타워인 특성화사업단을 중심으로 대학 차원의 AI 특성화 전략을 총괄하고, 교육·연구·산학협력을 유기적으로 연계하는 체계를 구축한다는 계획이다. 교육과정도 AI 시대에 맞춰 전면 개편한다. 공학계열뿐 아니라 인문·사회·예술·체육 등 전 계열 학생이 전공 분야에서 AI를 활용할 수 있도록 AX 융합 브릿지 교과목을 2030년까지 누적 150개 수준으로 확대한다. 신입생을 대상으로 AI 기초·활용 교양교육을 의무화해 AI 교양 필수 이수율 100%를 달성한다는 목표도 세웠다. 산업 수요를 반영한 실무형 교육도 강화한다. 기업의 실제 데이터를 활용한 프로젝트형 교육을 확대하고 예비 창업지원금 지원 등을 통해 학생들의 창업을 지원할 예정이다. 아울러 RISE 사업과 연계한 특화 마이크로디그리를 확대하고 지역과 산업 수요를 반영한 평생교육 체계를 구축해 지역사회와 함께 성장하는 대학 모델도 추진한다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

경상국립대학교가 인공지능(AI) 기술 확산과 산업 전반의 AI 전환(AX)에 대응하고자 2027학년도부터 ‘AI대학’ 신설을 추진한다. 경상국립대는 정부의 AI 거점대학 정책과 지역 산업의 디지털 전환 수요에 선제적으로 대응하고자 단과대학 단위의 교육·연구 체계를 구축할 계획이라고 26일 밝혔다. AI 핵심 기술과 산업 융합 역량을 갖춘 전문 인재 양성이 목표다. 대학은 2027학년도부터 IT공과대학 내 컴퓨터 관련 학과를 통합해 ‘AI컴퓨터공학부’를 신설할 방침이다. 기존 컴퓨터공학부·소프트웨어공학과·AI정보공학과를 하나로 묶어 AI 중심 교육 체계를 마련하고, 학생 정원 153명·전임교원 30명 규모로 운영할 예정이다. 학문 분야별 AI 융합 인재를 양성하고자 ‘AI융합학부’는 가상학부 형태로 운영할 계획이다. 경상국립대 글로컬대학30 사업과 연계한 개척융합학부 모델을 기반으로, 우주항공·기계, 생명과학, 나노신소재·화학 등 대학 특성화 분야 학생들이 AI 융합 역량을 갖출 수 있도록 설계할 예정이다. 2028학년도부터는 지역 전략산업과 연계한 ‘제조AI학부’도 신설해 피지컬 AI 분야로 확장할 방침이다. 지역 산업 기반 학문 분야를 지속해 넓히고 AI 기술 융합으로 지역 제조업의 AI 전환을 선도한다는 구상이다. 경상국립대는 AI대학 설립을 통해 단순 교육을 넘어 지역 산업 혁신과 국가 AI 경쟁력 강화에 이바지하는 거점국립대 모델을 구축할 방침이다. 대학 관계자는 “AI는 특정 학문을 넘어 사회·산업 전반의 핵심 기반 기술”이라며 “AI대학 설립을 통해 지역과 국가를 이끌 융합 인재 양성에 앞장서겠다”고 밝혔다.

“대구가 ‘인공지능(AI) 로봇 수도’를 지향하는 건 정량적 데이터와 국가적 인프라 집적도로 증명되는 객관적 사실입니다.” 정의관 대구시 미래혁신성장실장은 17일 대구 로봇 산업의 위상과 비전을 한마디로 표현했다. 로봇 기업이 비수도권 최대 규모로 집적해 있고 국가적 인프라를 갖춘 만큼 이제는 대구가 첨단 로봇 생태계를 이끌고 있다는 게 그의 설명이다. 대구의 로봇 산업은 지난 10여 년 동안 폭발적인 성장을 거듭해 왔다. 2010년쯤 20여개에 불과했던 로봇 기업은 현재 250여개로 10배 이상 증가했다. 관련 산업 매출액은 이미 1조원을 넘어섰고 고용 인력도 3000명을 넘어서며 비수도권 최대 로봇 집적 도시로 성장했다. 정 실장은 “HD현대로보틱스를 비롯해 야스카와전기, ABB, 쿠카(KUKA) 등 국내외 최상위 로봇 기업들이 대구에 거점을 마련했다”며 “최근에는 성림첨단산업, 옵티머스시스템 등 AI 로봇 선도 기업들의 투자가 잇따르며 앵커 기업 밀집도가 비약적으로 높아지고 있다”고 설명했다. 대구가 다른 도시와 차별화되는 가장 큰 강점은 ‘실증 인프라’와 ‘제조 뿌리’의 결합이라고 정 실장은 강조했다. 대구는 국내 유일의 로봇 실증 기반인 국가로봇테스트필드를 달성군 테크노폴리스에 유치해 조성하고 있다. 2024년부터 2028년까지 약 2000억원이 투입되는 이 사업은 로봇 상용화의 핵심 거점이 될 전망이다. 국내 최초로 건립되는 휴머노이드 로봇 안전인증센터는 관련 산업 고도화에 방점을 찍을 예정이다. 정 실장은 “인간과 상호작용하는 휴머노이드 로봇은 고도의 안전 기준이 요구된다”며 “이 센터를 통해 국제 표준(ISO) 주도권을 확보하고 국가로봇테스트필드와 연계해 제품 개발부터 최종 안전 승인까지 ‘원스톱’ 시스템을 구축하겠다”고 말했다. 지역 전통 주력 산업으로 꼽히는 기계·부품 기업 1만여곳도 든든한 버팀목이다. 정 실장은 “핵심 부품 가공부터 완제품 조립, AI 소프트웨어 융합, 현장 실증으로 이어지는 ‘로봇 산업 전주기 밸류체인’이 대구에는 이미 형성되어 있다”고 강조했다. 미래 신산업의 또 다른 축인 수성알파시티는 제2단지 조성을 통해 확장을 앞두고 있다. 정 실장은 판교 테크노밸리와의 차별점으로 ‘제조업 디지털화의 엔진’ 역할을 꼽았다. 그는 “판교가 정보통신(IT) 서비스에 특화되어 있다면 수성알파시티는 자동차 부품, 로봇 등 영남권의 탄탄한 제조 기반을 AI 중심으로 혁신하는 AX(AI 전환) 연구개발 허브를 지향한다”고 힘주어 말했다. 제2수성알파시티가 완공되는 2032년에는 1000개 기업과 2만명의 인력이 상주하는 비수도권 최대 규모의 디지털 생태계가 완성될 예정이다. 특히 직장·주거·학교·여가가 결합한 도심형 클러스터를 통해 청년 인재들이 정착하고 미래를 설계할 수 있는 환경을 제공한다는 게 대구시의 구상이다. 정 실장은 고령화와 인건비 상승으로 한계에 부딪힌 전통 제조업의 체질을 고부가가치 스마트 제조로 전환하면 장기적인 침체를 겪고 있는 지역 경제를 되살리는 계기가 될 것으로 전망했다. 그는 “대구가 수십년간 축적해 온 제조 현장의 데이터와 숙련된 기술력은 로봇과 AI가 접목될 수 있는 가장 훌륭한 토양”이라며 “전통적인 제조 도시를 넘어 대한민국을 대표하는 스마트 제조 및 로봇·AI 중심 도시로 거듭나는 데 집중할 것”이라고 말했다.

서강대학교가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 주관하는 AI 중심대학으로 최종 선정됐다고 11일 밝혔다. AI 중심대학은 기존 SW 교육 기반을 이용해 대학 내 교육체계를 AI 중심으로 신속하게 확립·고도화하고, AI 전문 인재 및 AX 융합 인재를 양성하기 위한 사업이다. 서강대는 올해부터 2033년까지 8년간 매년 30억원 규모로 총 240억원을 지원받는다.

2033년까지 8년간 278억 투입송병국 총장 “대한민국 AI교육 거점 도약” 순천향대학교(총장 송병국)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 주관하는 ‘2026년도 인공지능(AI) 중심대학’ 사업에 최종 선정됐다고 10일 밝혔다. 이번 사업은 대학 교육체계를 AI 중심으로 혁신하고, AI 전문 인재와 AX(AI 전환) 융합 인재 양성 등을 위한 국가 핵심 사업으로 2026년부터 2033년까지 총 8년간 추진된다. 사업에는 정부지원금 약 240억 원을 포함해 총 278억 원이 투입된다. 순천향대는 △AI 중심 교육체계 전면 개편 △AI대학 및 디지털의료스쿨 신설 △전교생 대상 AI 기초교육 의무화 △학·석사(4.5년) 및 학·석·박사(7년) 패스트트랙 도입 △15개 AI·AX 융합 교육과정 확대 등 대학 전반의 구조적 혁신을 추진할 계획이다. 대학은 총장 직속 ‘AX융합교육추진본부’도 신설한다. 송병국 총장은 “대한민국 AI 대전환을 선도하는 대학으로서 교육·연구·산업을 아우르는 혁신 생태계를 구축해 나가겠다”고 말했다.

민관 연구시설 180곳 모여 있어인프라 공유… 산학연 교류 활발석박사 과정 꾸준한 유입 있지만점점 단기 성과 요구에 부담도 지난달 22일 일본 도쿄에서 북동쪽으로 약 50㎞를 달려 ‘일본 과학의 중심’인 이바라키현 쓰쿠바시에 닿았다. 역을 나서니 걸어서 10~15분 거리 안에 산업기술종합연구소(AIST), 국립재료연구소(NIMS), 우주항공연구개발기구(JAXA) 등이 차례로 이어졌다. 북쪽의 쓰쿠바대학까지 도시 전체가 하나의 ‘연구 캠퍼스’로 보였다. 쓰쿠바시에는 대학과 국립연구기관 소속 연구시설 29개가 집적돼 있다. 민간 연구소 등 연구 관련 기관은 총 150여곳에 달한다. 약 26만명의 시민 중에 연구 관련 근로자가 2만 3000여명으로 10명 중 한 명꼴로 과학기술계에 종사한다. 1970년대 조성된 쓰쿠바시는 일본에서 도쿄 23구를 제외하고 인구 증가율 1위다. 이곳에서 들여다본 일본 기초과학은 사회적 관심 속에 제도·기관·산업이 맞물려 중장기 투자로 인재를 키워내는 구조였다. 쓰쿠바대에서 만난 소립자 물리이론 연구자 아사노 유마(40) 조교수는 “기초과학은 당장 돈을 벌지 못한다는 인식도 강하지만 사회적으로는 ‘없어지면 안 된다’는 공감대가 유지되고 있다”고 말했다. 그는 “쓰쿠바는 다른 대학에 비해 연구 외 업무 부담, 즉 잡일이 상대적으로 적어 연구 흐름을 끊지 않고 이어가기 쉽다”고 말했다. 쓰쿠바대에서 플라스마·핵융합 연구를 하는 요시카와 마사노 준교수(부교수)도 “쓰쿠바에는 실험을 준비하고 장비를 제작·조정할 공간과 시설이 충분하다”며 “쓰쿠바대는 여러 국립 연구기관과 가까운 곳에 만들어진 대학이라 다양한 분야의 연구자들과 자연스럽게 교류할 기회가 많다”고 말했다. NIMS 관계자도 “쓰쿠바의 강점은 개별 연구 인프라를 단독으로 사용하는 것이 아니라 여러 대형 연구 시설을 연계해 ‘면(面)’으로 활용하는 것”이라며 “고도의 전문성을 갖춘 기술 인력이 상시 배치돼 있어 연구 속도와 효율성을 높이고 있다”고 말했다. ‘연계대학원’ 제도 역시 쓰쿠바의 강점이다. 국립 연구기관 연구자가 대학원생을 지도하고 대학 강의도 맡는다. 인적 교류 활성화 효과와 함께 연구원들의 수입 증가에도 도움이 된다. 행정업무가 적은 연구 집중 구조, 대형 연구 인프라 집적, 대학과 국립연구기관의 협업 등으로 쓰쿠바시는 인재가 선순환된다. 아사노 조교수는 “기초과학 전공을 택하는 학생 비율은 줄고 있지만 쓰쿠바대의 경우 석·박사 과정 지원자가 꾸준히 들어오고 있다”고 말했다. 쓰쿠바의 과학자들은 기초과학이 발전하려면 정부가 ‘통섭 연구 환경 조성’, ‘연구 자율성을 보장하는 투자’ 등을 지속적으로 수행해야 한다고 입을 모았다. 쓰쿠바는 도시 차원에서 축적한 협업 구조에 더해 지방자치단체가 여러 분야의 과학자들이 서로 만날 기회를 만든다. 현과 시를 포함해 75개 기관이 참여해 정기적으로 교류하는 ‘쓰쿠바 연구학원도시 교류협의회’가 대표적이다. 연구자들은 이를 ‘느슨하지만 끊기지 않는 네트워크’라고 했다. 쓰쿠바시 과학기술전략과 관계자는 “행정(기관)은 앞에서 방향을 정하는 조직이 아니라, 각 기관이 느슨하게 연결된 상태에서 스스로 움직일 수 있도록 판을 깔아주는 역할을 한다”고 설명했다. 쓰쿠바 연구단지에서 그간 4명이 노벨상을 받았다. 쓰쿠바대 전신인 도쿄교육대 교수였던 도모나가 신이치로가 1965년 노벨 물리학상을 수상했다. 에사키 레오나 쓰쿠바대 전 총장이 1973년 물리학상을, 시라카와 히데키 쓰쿠바대 명예교수가 2000년 화학상을, 고에너지가속기연구소의 고바야시 마코토 박사가 2008년 물리학상을 받았다. 다만, 기초과학의 미래를 둘러싼 우려는 일본에서도 적지 않다. 연구비가 단기 성과나 유행하는 분야를 중심으로 배분되는 경향이 점점 강해진다는 것이다. 요시카와 준교수는 “예산과 인력이 줄어드는 상황에서 매년 가시적인 성과를 요구받는 부담은 작지 않다”며 “기초과학과 인재 양성에는 결국 시간과 사람이 필요하다”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.