삼성SDS가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 아우르는 ‘AI 풀스택’ 역량을 앞세워 기업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 이준희 삼성SDS 사장은 7일(현지시간) 미국 CES 2026 현장에서 “단순 기술 혁신을 넘어 스스로 과업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’로의 진화를 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 삼성SDS는 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 ‘B300’을 도입한 고성능 AI 인프라 서비스를 내달 출시한다. 이번 전시에서 공개된 AI 에이전트 솔루션은 공공 부문 주무관의 하루 업무 중 약 67%(5시간 20분)를 절감하는 시나리오를 선보여 눈길을 끌었다. 인프라 거점 확보를 위한 대규모 투자도 단행한다. 삼성SDS는 같은 날 경상북도, 구미시와 업무협약을 맺고 옛 삼성전자 구미1사업장 부지에 60㎿(메가와트) 규모의 ‘구미 AI 데이터센터’를 건립하기로 했다. 총 4273억 원이 투입되는 이 센터는 2029년 가동을 목표로 하며, 수냉식 기술이 적용된 하이브리드 쿨링 시스템을 갖춘 하이퍼스케일급으로 구축된다. 이 사장은 “구미 데이터센터를 통해 인프라 경쟁력을 강화하고 지역 산업 생태계 발전에 기여하겠다”고 강조했다.

이재명 정부가 ‘인공지능(AI) 3대 강국 도약’을 국정 목표로 내건 가운데 제주도가 올해에만 1015억원을 투입해 인공지능(AI)·클라우드 등 첨단 디지털 기술을 행정·산업·생활 전반에 확산한다. 제주도는 “AI가 도민의 일상에서 체감되는 원년이 될 것”이라고 5일 밝혔다. 도는 지난해 ‘AI 디지털 대전환 로드맵’ 실행의 원년으로 삼아 45개 중점과제를 마중물 사업으로 추진해 왔다. QR 기반 디지털 결제, NFT 기반 디지털관광증, 농업 디지털 전환 플랫폼 등 AI 기술을 현장에 적용했고, ‘인공지능 도입 및 디지털 전환 촉진 조례’ 제정과 한국전자통신연구원(ETRI) 제주 AX융합연구실 개소로 제도·연구 기반도 마련했다. 도는 올해부터 도민 체감도가 높은 분야에 AI·디지털 정책을 집중한다. 행정·복지·문화 서비스를 하나의 인증으로 이용할 수 있는 디지털 통합 신원인증 시스템을 구축하고, 외국인 주민을 위한 생활·행정 통합 포털도 새로 만든다. 또 기존 디지털배움터를 AI 기반 학습체계로 전환해 전 세대를 대상으로 맞춤형 AI 교육을 확대, 디지털 격차 해소에 나선다. 재난·교통·환경 관리까지 AI가 맡는다 안전 분야에서도 AI 활용이 본격화된다. 도는 5년간 200억원을 투입해 도서형 기후·해양 재난 AI 전환 실증 사업을 추진하고, 재난 예측·대응 체계를 구축한다. 온실가스 감축을 위한 도민 참여형 탄소중립 플랫폼, AI 기반 차량정보 통합시스템, 도로 포트홀 자동 검출·알림 서비스도 도입해 교통·도로 관리 효율을 높인다. 산업 분야에서는 농업 디지털 전환 성과를 해양수산 분야로 확산하고, 분산에너지 특구와 연계한 에너지 통합 감시 플랫폼을 구축한다. 지역주도형 AI 대전환 사업과 AI 자율제조 사업을 통해 바이오·제조 산업 전반에 AI 기술을 접목하고, 마을식당·급식시설에는 AI 스마트 주방로봇을 도입해 노동 강도와 위생 문제를 동시에 개선한다. 노후 행정 시스템은 단계적으로 클라우드로 전환하고, AI 통합보안관제 플랫폼으로 사이버 위협 대응 역량을 강화한다. 도시계획·환경·교통 정책을 지원하는 클라우드 기반 디지털트윈 플랫폼, AI 기반 제주어 웹사전, 생성형 AI 행정 활용도 함께 추진한다. 김남진 도 혁신산업국장은 “2026년은 AI·디지털 기술이 행정과 산업 전반에 뿌리내리고 도민의 일상에서 변화가 체감되는 해가 될 것”이라며 “생활은 더 편리하게, 산업은 더 경쟁력 있게 바꾸겠다”고 말했다.

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.

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.

■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

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.

광주 군 공항이 전남 무안으로 옮겨가 무안공항과 함께 호남 거점 공항인 ‘김대중국제공항’으로 거듭난다. 지역 최대 현안이었으나 3개 지방자치단체와 3개 정부 부처의 이해관계가 엇갈리며 20년 가까이 표류하던 ‘광주 민·군 공항 통합 이전’ 사업이 대통령실 주도로 전격 합의에 이른 것이다. 광주시는 17일 광주도시공사에서 열린 대통령실 주관 ‘광주 군 공항 이전 6자 협의체’에서 18년간 진척이 없던 광주 군 공항 통합 이전 사업에 대한 합의가 이뤄졌다고 밝혔다. 이날 6자 협의체 회의에는 김용범 대통령실 정책실장과 강기정 광주시장, 김영록 전남지사, 김산 무안군수, 구윤철 기획재정부 장관, 안규백 국방부 장관, 강희업 국토교통부 2차관이 참석했다. 6자 협의체는 공동 발표문을 통해 ‘광주시·전남도·무안군은 광주 군 공항 이전이 원활하게 추진되는 것이 각 지역 발전을 위한 중대한 계기가 되고, 주민 이익에도 부합한다는 데 뜻을 함께했다’고 밝혔다. 이에 더해 정부는 ‘이 사업이 국가균형발전의 중요한 과제임을 확인하며, 완전한 이행을 보장하기 위해 적극 지원하고 최선의 노력을 다하겠다’고 강조했다. 협의체는 무안 지원 방안에 공을 들였다. 무안 주민 지원 사업과 관련해 광주시와 정부가 모두 1조원을 투입하기로 했다. 정부가 3000억원, 광주시가 1500억원을 부담하고, 나머지 5500억원은 ‘기부 대 양여’(민간이 대체시설을 기부채납하면 국가가 용도폐지된 국유재산을 무상 양도하는 방식) 차액으로 충당한다는 계획이다. 또, 전남도와 정부는 무안 발전을 위해 국가 농업 AX 플랫폼 구축, 에너지 신산업, 항공 유지·보수·정비(MRO)센터 등 첨단산업 기반 조성 및 기업 유치를 추진하기로 했다. 정부는 무안국가산업단지 지정에도 나선다. 특히, 정부는 기존 무안공항을 서남권 거점으로 육성하기 위해 호남지방항공청을 신설한다. 또 공항의 명칭을 김대중국제공항으로 변경하는 방안을 적극 검토하기로 했다. 현재 군 공항 부지를 일부 임대해 운영 중인 광주공항 국내선은 호남고속철도 2단계 개통(2027년 말)에 맞춰 이전하기로 했다. 이전 사업의 핵심인 군 공항의 경우 시기가 특정되지 않았으나 ‘신속 이전’이 국방부 입장이다. 이와 함께 정부는 이전 사업의 원활한 추진을 위해 관련 특별법 개정에 적극 협력하기로 했다. 무안군의 경우 정부와 광주시, 전남도의 약속 이행에 기반해 이전 사업을 위한 제반 절차 진행에 적극 협조할 예정이다. 정부 관계자는 “합의 준수와 이전 사업 및 이전 주변 지역 지원 사업이 신속하게 진행될 수 있도록 6자 협의체를 지속 운영할 방침”이라고 말했다. 광주시는 이날 공동발표문을 통해 이해 당사자간 협의가 마무리된 만큼 이르면 이달 내로 국방부가 무안을 ‘군 공항 예비 이전 후보지’로 지정하고 내년 말에는 지역 주민투표를 통해 무안이 이전 후보지로 최종 확정될 것으로 내다봤다. 이전 사업이 마무리된 뒤 광주 군 공항 부지에는 ‘광주형 실리콘벨리’가 조성된다. 부지 면적은 8.2㎢(248만평) 규모로 광주 신도심 상무지구의 2.5배다. 매각 가격은 10조원대로 추산된다. 강기정 광주시장은 “군 공항 이전 사업은 광주·전남의 미래를 새롭게 설계하는 대장정”이라며 “무안은 명실상부한 공항 도시로 우뚝 서고 광주는 실리콘밸리를 갖추는 등 명실상부한 서남권 관문 공항 시대를 열겠다”고 말했다.

광주 군 공항이 전남 무안으로 옮겨간다. 무안국제공항은 호남 거점 공항인 ‘김대중국제공항’으로 거듭난다. 서남권 최대 현안이었으나 3개 지방자치단체와 3개 정부 부처의 이해관계가 엇갈리며 20년 가까이 표류하던 ‘광주 민·군 공항 통합 이전’ 사업이 대통령실 주도로 전격 합의에 이른 것이다. 광주시는 17일 광주도시공사에서 열린 대통령실 주관 ‘광주 군 공항 이전 6자 협의체’ 첫 회의에서 18년간 진척이 없던 이전 사업에 대한 합의가 이뤄졌다고 밝혔다. 이날 회의에는 김용범 대통령실 정책실장과 강기정 광주시장, 김영록 전남지사, 김산 무안군수, 구윤철 기획재정부 장관, 안규백 국방부 장관, 강희업 국토교통부 2차관이 참석했다. 6자 협의체는 공동 발표문을 통해 ‘광주시·전남도·무안군은 광주 군 공항 이전이 원활하게 추진되는 것이 각 지역 발전을 위한 중대한 계기가 되고, 주민 이익에도 부합한다는 데 뜻을 함께했다’고 밝혔다. 이에 더해 정부는 ‘이 사업이 국가균형발전의 중요한 과제임을 확인하며, 완전한 이행을 보장하기 위해 적극 지원하고 최선의 노력을 다하겠다’고 강조했다. 이재명 대통령은 페이스북에 “국민주권정부 출범 이후 (지난 6월) 첫 타운홀 미팅에서 제기된 현안이었기에 오늘의 합의는 더욱 각별한 의미로 다가온다”며 “지역사회를 갈라놓았던 갈등을 대립이 아닌 협력으로, 충돌이 아닌 상생으로 전환한 모범 사례가 될 것”이라고 썼다. 6자 협의체는 무안 지원 방안에 공을 들였다. 무안 주민 지원 사업과 관련해 광주시와 정부가 모두 1조원을 투입하기로 했다. 정부가 3000억원, 광주시가 1500억원을 부담하고 나머지 5500억원은 ‘기부 대 양여’(민간의 대체시설 기부채납+용도폐지 국유재산의 무상 양도) 차액으로 충당할 계획이다. 또 전남도와 정부는 무안 발전을 위해 국가 농업 인공지능 전환(AX) 플랫폼 구축, 에너지 신산업, 항공 유지·보수·정비(MRO)센터 등 첨단산업 기반 조성 및 기업 유치를 추진한다. 정부는 무안국가산업단지 지정에도 나선다. 특히 정부는 무안공항을 서남권 거점으로 키우기 위해 호남지방항공청을 신설한다. 또 공항 명칭을 김대중공항으로 바꾸는 방안을 적극 검토하기로 했다. 군 공항 부지를 일부 임대해 운영 중인 광주공항 국내선은 호남고속철도 2단계 개통(2027년 말)에 맞춰 이전하기로 했다. 군 공항의 경우 시기가 특정되지 않았으나 ‘신속 이전’이 국방부 입장이다. 정부는 이전 사업의 원활한 추진을 위한 관련 특별법 개정에도 적극 협력하기로 했다. 무안군의 경우 정부와 광주시, 전남도의 약속 이행에 기반해 제반 절차 진행에 적극 협조할 예정이다. 김 군수는 “합의안에 무안군의 요구 내용이 반영됐다”며 “군민 찬성을 이끌어 내기 위해 6자 협의체를 통해 지속 협력할 것”이라고 말했다. 광주시는 이르면 이달 내로 국방부가 무안을 ‘군 공항 예비 이전 후보지’로 지정하고 내년 말에는 주민투표를 통해 무안이 이전 후보지로 최종 확정될 것으로 내다봤다. 군 공항이 떠난 부지에는 ‘광주형 실리콘밸리’가 조성된다. 부지 면적은 8.2㎢(약 248만평) 규모로 광주 신도심 상무지구의 2.5배다. 매각 가격은 10조원대로 추산된다. 강 시장은 “군 공항 이전 사업은 광주·전남의 미래를 새롭게 설계하는 대장정”이라며 “무안은 명실상부한 공항 도시로 우뚝 서고 광주는 실리콘밸리를 갖추는 등 서남권 관문 공항 시대를 열겠다”고 말했다.

정청래 더불어민주당 대표가 17일 강원 춘천과 강릉을 차례로 방문하며 내년 지방선거를 앞둔 강원 민심 공략에 나섰다. 정 대표는 이날 춘천 강원도당 대회의실에서 열린 강원 현장 최고위원회의에서 “강원에 대한 특별한 사랑을 품고 오늘 춘천에 왔다”면서 “강원도 전문가이신 의원들, 지역위원장과 머리를 맞대 강원특별자치도가 이름 그대로 진짜 특별도가 될 수 있도록 특별하게 챙기겠다”고 강조했다. 내년 지방선거에서 민주당의 험지로 평가받는 강원 지역 탈환을 노리는 민주당은 이재명 정부의 내년도 예산에 반영된 강원 지역사업을 강조하며 집권여당에 대한 지지를 호소했다. 정 대표는 “내년 예산안에 영동 가뭄 해결을 위한 435억원의 예산이 배정되었다”면서 “원래 정부안에는 312억원이었는데 123억 2800만원을 추가로 국회에서 확보했다”고 설명했다. 그러면서 “해수 담수화, 지하수 저류 댐 등 필수 인프라 구축의 초선이 마련되어 근본적인 해결이 가능하게 됐다”고 덧붙였다. 특히 정 대표는 “대한민국 발전의 핵심 과제인 국가균형발전 강원특별자치도가 앞장서야 한다”면서 “지난해 9월 송기헌 의원께서 공동 발의한 강원 특별법 3차 개정안에는 미래산업 글로벌 도시 비전을 뒷받침하는 첨단산업 특례와 자치권 강화 내용이 핵심 내용으로 담겨있다”고 소개했다. 이어 강원 교통망 확충뿐만 아니라 의료 분야 인공지능(AI) 전환(AX) 첨단 산업 프로젝트, 의료 반도체 실증 플랫폼 구축 사업, 관광·에너지·접경지역 개발 등 지역 현안을 거론하며 “민주당이 앞장서 해결할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 언급했다. 황명선 최고위원은 국민의힘 소속 김진태 강원지사의 강원도정 성과에 대해 “정말 볼품없었고 논란과 불신만 키웠다”면서 “김 지사의 실언이 불러온 레고랜드 사태는 무책임한 도정이 어떻게 금융시장을 흔들고 대한민국 경제까지 위태롭게 만들었는지 생생하게 보여줬다”고 지적했다. 그러면서 “김진태 도정 4년은 도지사로서 자격이 없다는 것을 스스로 증명하고 있다”면서 “강원도에는 논란과 의혹을 만드는 사람이 아니라 실력과 성과로 만드는 진정한 일꾼이 필요하다”고 강조했다. 서삼석 최고위원은 “철원·화천·양구 등 접경지역은 군사시설보호법 등 중첩된 규제로 인해 경제활동과 지역발전에 심각한 제약을 받고 있다”면서 “심지어 국방개혁 등으로 군부대가 떠난 후 남겨진 유휴부지조차 제대로 활용되지 못하고 있는 것이 오늘날 현실”이라고 지적했다. 서 최고위원은 “이제는 국방부를 비롯한 정부 관계 부처가 책임 있게 나서서 이 유휴부지를 조속히 지방으로 이양해 지역발전의 기반으로 삼을 때”라면서 “강원도 주민들은 오랜 세월 국가 안보를 위해 희생하고 헌신해왔다. 이제는 정부와 당이 실질적인 지역 발전으로 그 헌신에 보답해야 할 때”라고 했다. 정 대표를 비롯한 당 지도부는 이날 오후에는 강릉 중부새마을금고 회의실에서 ‘강릉 물 부족 예산 확보 보고회’를 열어 지난여름 같은 가뭄 사태 방지를 위한 당과 정부의 노력을 강조했다. 정 대표는 “도시에 물이 부족하다고 대통령이 직접 현장에 와서 그걸 막 토론하고 묻고 듣고 지시하고 하는 경우도 예전에 우리가 잘 못 보았던 대통령의 모습”이라면서 “저희가 예산을 확보하고 이렇게 보고를 드릴 수 있는 것도 따지고 보면 저 당 대표 덕분이 아니라 대통령 덕분”이라고 치켜세웠다. 민주당 소속 강원 지역구 의원인 송기헌, 허영 의원을 언급하면서는 “더 많은 국회의원을 소개시켜 드리고 싶은데 두 분밖에 없다”면서 “‘더 많았으면 얼마나 더 좋았을까’ 그런 생각이 든다. 다음엔 국회의원 더 많이 소개시켜 줬으면 좋겠다”고 했다.

광주시와 전남도·무안군이 지난 십여년 간 표류를 거듭해왔던 ‘광주 민·군공항 통합 이전’ 사업에 전격 합의했다. 대통령실이 주도해 이해 당사자인 3개 지자체와 3개 정부부처 간 합의를 이끌어내면서 지역 최대 현안인 광주 민·군공항 이전이 본격 추진될 것으로 기대된다. 광주시는 17일 광주도시공사에서 열린 대통령실 주관 ‘광주 군공항 이전 전담팀(TF) 6자 협의체’에서 지난 18년간 진척이 없었던 광주 민·군공항 통합 이전 사업에 대한 합의가 이뤄졌다고 밝혔다. 이날 ‘6자 협의체’ 회의에는 김용범 대통령실 정책실장과 강기정 광주시장, 김영록 전남지사, 김산 무안군수 그리고 구윤철 기획재정부 장관, 안규백 국방부 장관, 강희업 국토부 2차관이 참석했다. 6자협의체는 ‘공동발표문’을 통해 ‘광주시·전남도·무안군은 광주 군공항 이전이 원활히 추진되는 것이 각 지역의 발전을 위한 중대한 계기가 되고, 주민들의 이익에도 부합한다는 데 뜻을 함께 했다’고 밝혔다. 이와 함께 정부는 ‘이 사업이 국가균형발전의 중요한 과제임을 확인하며, 완전한 이행을 보장하기 위해 적극 지원하고 최선의 노력을 다하겠다’고 밝혔다. 6자협의체는 먼저 무안주민 지원사업과 관련해 광주시 자체 조달과 정부의 정책적 지원 및 보조를 포함해 총 1조원을 지원키로 하고, 이 자금의 세부 조성방안을 신속하게 제시하기로 했다. 1조원 지원금은 정부가 3000억원 광주시가 1500억원을 각각 부담하고, 나머지 5500억원은 ‘기부대양여’ 차액으로 충당한다는 계획이다. 또, 전남도와 정부는 무안의 발전을 이끌 수 있도록 국가농업 AX플랫폼 구축, 에너지신산업, 항공MRO(유지·보수·정비)센터 등 첨단산업 기반 조성 및 기업 유치를 추진키로 했다. 무안국가산업단지의 신속한 지정에도 나서기로 했다. 특히, 정부는 무안국제공항을 서남권의 거점공항으로 육성하기 위해 호남지방항공청을 신설하고, 무안국제공항의 명칭을 ‘김대중국제공항’으로 변경하는 방안을 검토키로 했다. 현재 운영중인 광주공항 국내선은 호남고속철도 2단계 개통(2027년 말)에 맞춰 무안공항으로 조속히 이전하기로 했다. 이전사업의 핵심인 군공항의 경우 안규백 국방장관은 “시기는 특정할 수 없지만 최대한 신속히 무안으로 이전하는 방안을 추진하겠다”고 밝혔다. 정부는 이와 함께 원활한 군공항 이전사업 추진을 위해 재원조달 국가지원 방안 등이 포함된 ‘광주 군공항 이전 특별법’ 개정이 신속히 이루어지도록 적극 협력하기로 했다. 무안군은 정부와 광주시, 전남도의 약속 이행에 기반해 광주 군공항의 무안 이전을 위한 제반 절차의 진행에 적극 협조키로 합의했다. 정부와 지자체는 이번 합의사항이 지켜지고, 광주 군공항 이전사업 및 이전주변지역 지원사업이 신속하게 진행될 수 있도록 ‘6자 협의체’를 지속 운영키로 했다. 광주시는 이날 공동발표문을 통해 이해 당사자인 6자간 협의가 마무리된 만큼 국방부가 이르면 이달중 무안을 ‘군공항 예비이전후보지’로 지정하는 절차를 거쳐 내년 말에는 주민투표를 통해 무안이 ‘이전후보지’로 최종 확정될 수 있을 것으로 전망했다. 광주시는 또, 무안 군공항 신규 조성 비용을 산출하기 위한 용역을 통해 사업비를 확정한 뒤 매년 500억~3000억원대의 사업비를 투입해 군공항을 조성한다는 방침이다. 특히, 8조~9조원대로 추산되는 군공항 조성 사업비를 원활히 조달하기 위해 기재부가 관리하는 ‘공공자금 관리기금(공자기금)’을 지원받는 방안도 추진키로 했다. 무안이전 사업이 마무리된 뒤 남은 광주공항 부지에는 ‘광주형 실리콘 벨리’ 등을 조성해 기업을 유치함으로써 광주 발전의 원동력으로 삼겠다는 복안이다. 광주공항 부지 면적은 8.2㎢(248만평) 규모로 광주 신도심인 상무지구의 2.5배다. 광주시는 매각가격이 10조원대에 이를 것으로 예상하고 있다. 강기정 광주시장은 “광주 군·민간공항 무안 통합 이전 사업은 광주·전남의 미래를 새롭게 설계하는 대장정”이라며 “무안은 명실상부한 공항도시로, 군공항이 떠난 자리는 광주형 실리콘밸리로 조성해 명실상부한 서남권 관문공항 시대를 열겠다”고 말했다.

강원 춘천시는 후평AX(AI Transformation·인공지능 전환) 얼라이언스를 출범했다고 17일 밝혔다. AX 얼라이언스는 후평스마트그린산단의 AI 전환을 위한 협력네트워크다. AX는 AI로 제조 공정 전반을 분석, 예측, 최적화해 생산성을 높이고 품질을 개선하는 혁신을 말한다. 앞선 지난 1일 후평산단은 산업통상부가 주관한 AX 실증산단 구축사업 공모에 선정됐다. 이 사업에는 춘천시 산하 춘천바이오산업진흥원과 한국산업단지공단 춘천지사, 강원정보문화산업진흥원, 강원ICT융합연구원, RMS플랫폼이 참여한다. 춘천시 관계자는 “AX 얼라이언스는 실증 성과와 사업 모델을 공유해 산업단지 전체의 AI 전환을 이끄는 협력 플랫폼”이라며 “춘천이 바이오와 AI 융합 제조 혁신을 선도하는 도시로 자리매김하도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

전라남도가 AI 산업의 글로벌 전초기지 조성을 위해 2026년 정부 예산에 AI 분산형 전력망 신산업 육성과 국가 AI컴퓨팅센터 등 총 1614억 원의 AI·우주산업 관련 국비를 확보했다. 국내외 데이터 기업과 AI 관련 기관과의 협력을 기반으로 ‘오픈AI-SK 데이터센터’와 ‘국가 AI 컴퓨팅센터’ 유치 성공에 따라 2026년 국비에 다양한 AI 관련 핵심사업이 반영됐다. 주요 사업은 국가 AI 컴퓨팅센터 구축 118억 원(총사업비 2조 5천억 원), AI 분산형 전력망 신산업 육성 1196억 원(총사업비 1조 200억 원), 대불산단 AX 실증 협업 플랫폼 구축 20억 원(총사업비 220억 원), 철강·금속산업 인공지능 전환(AX) 지원센터 구축 28억 원(총사업비 220억 원), 여수국가산단 AX 실증산단 구축 20억 원(총사업비 205억 원) 등이다. 이들 사업은 전남의 산업구조를 고도화하고, AI 기반 제조혁신과 데이터 산업 생태계를 구축하는 중추적 역할을 할 것으로 기대된다. 전남도는 또 우주산업 관련 예산도 대거 확보해 글로벌 우주 강국의 핵심 거점으로 발돋움할 기반을 마련했다. 주요 사업은 민간전용 우주발사체 엔진연소시험시설 구축 20억 원(총사업비 485억 원)과 국방 발사지원시설 구축 6억 5천만 원(총사업비 417억 원), 민간 발사장 1단계, 2단계 조성 112억 원(총사업비 1705억 원), 발사체 기술사업화센터 구축 27억 원(총사업비 274억 원) 등이다. 이들 사업은 전남 우주산업 인프라 확충과 민간기업 참여 촉진을 통해, 국내 우주산업 생태계를 한 단계 도약시키는 교두보가 될 전망이다. 전남도는 이번 2026년 국비 확보 성과를 기반으로 앞으로도 산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 기후에너지부 등 관계 부처와 긴밀히 협력해 신규 첨단사업을 적극 발굴, 2027년 국비 확보에 총력을 기울일 계획이다. 김기홍 전남도 전략산업국장은 “이번 국비 확보로 AI와 우주산업을 빠르게 추진할 든든한 디딤돌을 마련했다”며 “전남이 대한민국 AI·에너지 수도로 도약하도록 사업 추진에 최선을 다하겠다”고 말했다.

시범 운영 돌입… 2026년 CES 전시 예정 한국산업기술기획평가원(산기평)이 디자이너의 작업 효율을 극대화하는 자율형(Agentic) 인공지능 기반 디자인 플랫폼 ‘젠프레소(GenPresso)’의 시범 운영에 돌입했다고 15일 밝혔다. 젠프레소에 적용된 자율형 AI는 기존의 생성형 AI가 단순 결과물 생성에 그쳤던 한계를 넘어, 사람의 개입 없이 스스로 과업 목표를 설정하고 판단, 실행하는 능력을 갖췄다. 이 플랫폼은 제품, 공간, 그래픽, 영상 등 광범위한 디자인 프로세스 전반을 주도적으로 지원한다. 젠프레소는 산기평의 ‘디자인산업기술개발사업’ 성과물로, 한양대 연구팀과 리콘랩스가 공동 개발했으며, 이미 현직 디자이너 등 전문가 약 300명을 대상으로 실무 적용성 평가를 성공적으로 마쳤다. 산기평은 시범 운영을 통해 2028년까지 플랫폼 기능을 고도화하고, CAD 변환 및 제조 시뮬레이션 연동 기술 등을 구축할 계획이다. 한승엽 산기평 산업혁신부원장은 “디자인 산업의 인공지능 전환(AX) 시대에 특화된 지능형 기술 개발을 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다. 현재 베타 버전으로 이용 가능한 ‘젠프레소(GenPresso)’는 2026년 라스베이거스 CES 2026에 전시될 예정이다.

글로벌 가상자산 시황 중계 사이트 코인마켓캡(CoinMarketCap)에 따르면, 엠와이엑스 파이낸스(MYX)가 24시간 동안 4.95% 상승하며 주목을 받고 있다. 엠와이엑스 파이낸스의 현재 가격은 4805원으로, 시가총액은 약 1조 2085억 원에 달한다. 이 프로젝트는 탈중앙화 금융(DeFi) 분야에서 사용자들에게 다양한 금융 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있으며, 최근 거래량이 증가하면서 시장의 관심을 받고 있다. 스카이 프로토콜(SKY)도 3.47% 상승하며 투자자들의 관심을 끌고 있다. 현재 이 종목의 가격은 88원이며, 시가총액은 약 2조 177억 원이다. 스카이 프로토콜은 주로 데이터 통합과 관리 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있으며, 최근 블록체인 기술을 활용한 데이터 처리 능력을 강화하고 있다. 맨틀(MNT)은 2.35% 상승하여 주목을 받고 있다. 현재 가격은 1898원이며, 시가총액은 약 6조 1764억 원에 이른다. 맨틀은 블록체인 기반의 스마트 계약 플랫폼으로, 다양한 앱 개발자들에게 유연하고 효율적인 개발 환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 플랫폼의 기술적 혁신과 더불어 다양한 파트너십을 통해 성장세를 이어가고 있다. 트론(TRX)은 2.15% 상승하며, 디지털 콘텐츠 공유 플랫폼으로서의 역할을 강화하고 있다. 트론의 가격은 현재 408원이며, 시가총액은 약 38조 7129억 원이다. 이 플랫폼은 콘텐츠 제작자와 소비자 간의 직접 거래를 가능하게 하여 중개 비용을 절감하고, 콘텐츠 창작자들에게 보다 많은 수익을 제공하는 것을 목표로 한다. 하이퍼리퀴드(HYPE)는 0.23% 상승하며, 강력한 유동성을 기반으로 한 거래 플랫폼을 제공하고 있다. 현재 가격은 4만 2825원이며, 시가총액은 약 14조 4187억 원이다. 하이퍼리퀴드는 다양한 금융 상품을 사용자들에게 제공하여 투자 포트폴리오를 다양화할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 한편, AB는 0.17% 상승하며, 현재 가격 7.93원과 시가총액 7251억 2126만 원을 기록했다. 같은 시각 팍스 골드(PAXG)는 0.07% 상승하여, 가격 638만 379원과 시가총액 2조 1753억 원을 나타내고 있다. 테더 골드(XAUt)는 0.06% 상승하며, 가격 635만 4821원과 시가총액 2조 4004억 원을 기록했다. 다이(DAI)는 가격 변동이 거의 없으며, 1474원에 거래되고 있다. 게이트 토큰(GT)은 0.24% 하락하여, 가격 1만 5298원과 시가총액 1조 2282억 원을 기록했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다] 정연호 기자

효과적으로 전달하는 나노약물 개발삼중음성유방암 치료 극복 가능성 제시 단국대학교는 제약공학과 강래형 교수가 미국 위스콘신대학교(매디슨 캠퍼스) 글렌 S. 권 교수 연구팀과 함께 난치성 유방암인 삼중음성유방암 치료 효과를 높일 수 있는 나노 약물을 개발했다고 11일 밝혔다. 삼중음성유방암은 일반적인 유방암에서 나타나는 에스트로겐 수용체(ER), 프로게스테론 수용체(PR), HER2(사람 표피 성장인자 수용체) 등 세 가지 단백질이 모두 음성인 유방암 유형이다. 다른 유방암에 비해 전이와 재발 위험이 높아 정밀 표적 치료가 어렵고 항암제 반응성도 낮아 치료가 매우 어려운 암으로 알려져 있다. 삼중음성유방암 치료에는 세포독성 항암제가 사용되지만, 정상 세포까지 손상하는 부작용이 높아 두 가지 항암제를 함께 투여하는 병용요법을 주로 사용하고 있다. 그러나 병용요법은 약물이 체내에서 서로 다른 속도로 분해·흡수되면서 치료 효과가 약해지고 부작용이 커지는 구조적 문제가 있었다. 연구팀이 개발한 나노 약물 ‘라팍산(Rapaxane)’은 두 가지 항암제를 최적 비율로 하나의 나노입자에 담아 몸속에 들어가기 전에는 약효가 거의 없거나 약한 프로드러그(prodrug) 형태로 설계한 것이 특징이다. 세포 실험에서 ‘라팍산’은 단일 성분 항암제(파클리탁셀)에 비해 2배 이상 치료 효과를 보였다. 강 교수는 “이번 연구를 통해 삼중음성유방암의 약물 치료 효과를 극대화하고 약물 용량을 줄여 부작용을 낮출 수 있는 가능성을 확인했다”며 “약물 간 최적 비율을 유지해 전달할 수 있는 플랫폼을 실현했다는 점에서 의미가 크다”고 설명했다. 연구 논문은 나노의학 분야 최상위 국제학술지 ‘ACS Nano’(IF: 16.1, JCR 상위 6%) 2025년 12월호에 게재됐다. 논문명은 ‘Precise Ratiometric Drug Delivery for the Treatment of Triple-Negative Breast Cancer’(삼중음성유방암 치료를 위한 정밀 비율 조절 약물 전달 기술)이다.

‘인간 중심 대전환, 기술이 아닌 삶을 위한 사회 설계(Human-centered Transformation: Designing a Society Where Technology Serves Humanity)’를 주제로 한 2025 경기국제포럼이 10일 고양 킨덱스에서 개막했다. 포럼은 AI와 기후, 돌봄, 노동 분야의 대전환이 불러올 구조적 변화와 사회적 영향을 점검하고 앞으로 국제사회가 나아가야 할 길을 세계적 석학들과 함께 논의하는 자리다. 개회식에서 김동연 지사는 “전례 없이 빠른 기술의 발전으로 우리는 지금 기회의 부족, 기회의 불평등, 기회로의 접근 실패가 동시에 나타나는 ‘기울어진 기회’의 시대를 살고 있다”며 “인류의 삶을 바꾸는 거대한 전환 앞에서 우리의 과제는 분명하다. 기술혁신뿐만 아니라 ‘기회의 혁신’이 필요하고 그 혁신의 열쇠는 바로 ‘사람 중심 대전환’”이라고 말했다. 이어 “경기도는 기술이 빠르게 성장하는 만큼 그 기술을 활용한 기회 또한 발맞춰 성장하도록 사람 중심 대전환의 길을 차근차근 열어왔다”며 지방정부 최초 AI국 신설과 기후위성 발사, AI기반 돌봄서비스, 청년사다리, 기회소득, 기후도민총회, 에너지 기회소득 마을 등 경기도의 노력을 소개했다. 그러면서 “이번 포럼이 미래 기술, 사회적 연대와 통합을 만들어내는 새로운 경제구조, 불평등을 극복하기 위한 국제사회의 협력 방안을 논의하면서 사람 중심 대전환의 이정표가 되기를 기대한다”며 “함께 맞손 잡고 사람 사는 세상, 더불어 사는 공동체를 향해 흔들림 없이 나아가자. 퍼스트 무버, 경기도가 그 선도에 단단하게 서겠다”고 강조했다. 2025 경기국제포럼 기조연설은 ‘현대 인공지능의 아버지’로 불리는 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber) 사우디 KAUST 교수와 AI 시대 경제ㆍ노동정책 담론을 주도하는 스타작가 런던 킹스칼리지 다니엘 서스킨드(Daniel Susskind) 연구교수가 참여했다. 슈미트후버 교수는 누구나 강력하고 투명한 AI를 활용하는 ‘모두를 위한 AI(AI for All)’을 강조하며 “기술 발전이 취약계층을 포용하는 방향으로 이뤄져야 한다”고 말했다. 서스킨드 교수는 기존 경제성장 담론의 이익과 비용을 재조명하며, “노동이 사라지는 AI 시대에는 사회 통합, 연대를 가능하게 하는 새로운 경제구조를 만들어야 한다”라고 제안했다. 김동연 지사가 좌장을 맡은 개막 대담에서는 ‘대전환 시대, 새로운 포용적 사회 설계’라는 주제로 심도 있는 토론이 펼쳐졌다. 2025 경기국제포럼은 11일까지 ‘기회(Opportunity)·기후(Climate)·돌봄(Caregiving)·노동(Labor)’ 총 4개 개별 세션으로 이어진다. 각 세션은 ▲기회: ‘AI 기술의 발전과 사회 불평등’ ▲기후: ‘농업과 산업이 상생하는 기후경제모델, 농촌 RE100’ ▲돌봄: ‘AI 시대 돌봄·복지의 전환, 기술을 넘어 사람으로’ ▲노동: ‘3X(AX, DX, GX) 시대의 플랫폼 경제와 일자리’라는 주제로 대전환 시대의 합리적인 정책 해법을 논의한다. 다채로운 부대행사도 함께 펼쳐진다. 경기문화재단은 AI로 복원한 독립운동가 80인의 미디어 아트를 선보이며, 경기콘텐츠진흥원이 대한민국 AI 콘텐츠 어워즈 수상작과 AI 콘텐츠 창작 아카데미 지원사업 결과물을 관람할 수 있는 체험존을 운영한다. 또한 경기도 AI 실증지원사업과 AI 챌린지 프로그램에 참여한 우수기업들이 AI 딥러닝 기술이 적용된 제품과 솔루션을 전시한다. 이 외에도 경기관광공사, 경기도경제과학진흥원 등이 전시 부스를 열어 풍성한 볼거리를 제공한다.

농도 전남이 농업 AX(AI전환) 혁신 플랫폼 구축을 통한 미래 농산업 구조 전환을 본격화한다. 전남도는 농업 AX(AI전환) 혁신 플랫폼과 연계한 핵심 기반 구축을 위해 추진 중인 농업 AX 글로벌 비즈니스센터와 농업 AX 실증센터, AI 기반 생육지원 데이터센터 등 1150억 규모의 사업이 2026년 정부 예산에 대폭 반영됨에 따라 미래형 농산업 구조 전환을 본격화한다고 밝혔다. AX 글로벌 비즈니스센터는 스마트농기계·드론·자율주행 장비·스마트팜 기자재 등 첨단 농업기술 기반 기업의 해외 진출을 지원하는 플랫폼이다. 전시·홍보관, 수출상담실, 기업 지원 사무공간 등의 기능이 집약된 다목적 비즈니스 거점으로 농업기술 기업과 수출지원의 동력을 확보하게 됐다. 농업 AX 실증센터는 스마트 농기계, AI 솔루션, 자동화 장비 등 다양한 스마트농업 기술을 실제 농장과 유사한 조건에서 시험·시연할 실증형 기반시설로 기술 간 연동성 검증과 경제성 분석, 성능 비교 등을 할 수 있어 기업·농가·연구기관의 기술 협업의 장이 될 전망이다. 역할을 하게 된다. AI 기반 생육지원 데이터센터는 작물 생육 이미지, 성장 패턴, 환경데이터 등 정밀 피노타이핑 데이터를 구축하는 전문 분석시설로 표준 생육데이터 확보와 품종 평가·육종 지원·스마트농업 장비 개발 등 연구개발을 지원해 기술 개발과 해외 인증 경쟁력을 강화하는 핵심 인프라다. 전남도는 AX 플랫폼 3대 사업이 구축되면 AI 스마트팜–기술 실증–데이터 분석–수출지원까지 이어지는 전남형 농산업 혁신체계가 확립될 것으로 보고 있다. 디지털농업, 로봇·스마트기계, 에너지자립형 온실 등을 포함한 미래형 농업 생태계가 전남에 집약되면서 전남이 국가 농업 디지털 전환을 선도하는 중심축으로 성장할 것으로 기대된다. 유덕규 전남도 식량원예과장은 “이번 AX 플랫폼 관련 예산 반영은 전남 농업이 첨단 농산업 중심지로 도약하는 중요한 계기”라며 “농업인과 기업이 체감할 기술 혁신과 수출 기반 조성을 위해 중앙부처와 긴밀히 협력해 나가겠다”고 말했다.