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.

코스피 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 29일 한국거래소에 따르면, 남선알미늄(008350)이 1억 2천만주 이상 거래되며 코스피 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지한다. 현재 주가는 1,433원이며, 시가총액 1,850억 원에 비해 거래대금이 1,689억 원에 달해 시가총액의 91.3%에 해당하는 거래가 이루어지고 있다. 이는 9.39%의 상승률과 함께 투자자들의 뜨거운 관심을 받으며, 매수세가 강하게 작용하고 있음을 시사한다. 조일알미늄(018470)은 거래량 1,508만주로 2위를 기록하며, 현재 주가는 1,381원이다. 거래대금은 207억원을 기록하며 시가총액에 비해 거래가 활발하게 이루어지고 있다. 삼성전자(005930)는 현재 118,300원으로 1.11% 상승하며, 거래량 1,306만주를 기록하고 있다. 형지엘리트(093240)는 상한가(+29.95%)를 기록하며 1,497원에 거래 중이며, 거래량은 1,138만주를 기록하고 있다. 한화갤러리아(452260)는 1,378원으로 0.88% 상승하며, 거래량은 978만주를 기록 중이다. 이구산업(025820)은 10.79% 상승하며 6,060원에 거래되고 있으며, 거래량은 759만주에 달한다. 에스엠벡셀(010580)은 4.02% 하락하며 2,505원에 거래되고 있으며, 거래량은 565만주다. 경인양행(012610)은 5,090원으로 8.53% 상승하며, 거래량은 555만주를 기록 중이다. 대한전선(001440)은 23,900원으로 9.13% 상승하며, 거래량은 469만주다. 현대약품(004310)은 9,040원으로 4.03% 상승하며, 거래량은 450만주를 기록 중이다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 한국전력(015760) ▼3.51%, 대원전선(006340) ▲7.14%, 미래에셋증권(006800) ▲2.84%, SK하이닉스(000660) ▲4.84%, 포스코DX(022100) ▲6.23%, 한화갤러리아우(45226K) ▲12.69%, 대창(012800) ▲4.03%, 금강공업(014280) ▼6.96%, 디아이씨(092200) ▲13.31%, 맥쿼리인프라(088980) ▼2.61% 등의 성적을 기록한다. 주목할 만한 종목으로는 형지엘리트와 디아이씨가 있다. 형지엘리트는 상한가를 기록하며 575억 원의 시가총액 대비 거래대금이 166억 원에 달해 매수세가 집중되고 있다. 디아이씨는 13.31% 상승하며 거래대금 309억 원을 기록하며, 시가총액 572억 원 대비 높은 거래량을 보이고 있다. 반면 금강공업과 에스엠벡셀은 각각 6.96%와 4.02% 하락하며 주가가 부진한 모습을 보인다. 현재 코스피 시장은 다양한 종목이 큰 변동성을 보이며 활발한 거래가 이루어지고 있다. 이 중에서도 투자자들의 관심이 집중되고 있는 종목들이 눈에 띄며, 향후 주가 흐름에 대한 기대가 높아지고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

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.

■한국경제TV △보도국 경제부장 신용훈 △보도국 증권부장 정경준 △보도국 DX부문 디지털뉴스부장 조현석 △투자정보사업국 와우넷사업1부장 유종민 △ 투자정보사업국 와우넷사업2부장 김태일 △투자정보사업국 플랫폼전략부장 양웅직 △투자정보사업국 SNS제작팀장 박두나 ■아주경제 △편집국장 겸 ABC 보도국장 한준호

코스피 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 24일 한국거래소에 따르면, 계양전기(012200)가 2,322만주 이상 거래되며 코스피 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지한다. 현재 주가는 3,775원으로, 시가총액의 10.15%에 해당하는 104,416백만원의 거래대금을 기록하며 큰 변동성을 보인다. 등락률은 -15.64%로 급락세를 보이며, PER -1.82, ROE -69.61로 재무 지표가 부진한 상황이다. 현대약품(004310) 또한 2,313만주 거래되며 거래량 2위를 기록하고 있으며, 현재 주가는 7,720원으로, 시가총액의 7.54%에 해당하는 186,176백만원의 거래대금과 함께 14.20%의 상승률을 보여 급등세를 나타내고 있다. PER 321.67, ROE 0.70으로, 높은 PER로 인해 주가의 과열 가능성이 주목된다. 에스엠벡셀(010580)은 현재가 2,155원으로 13.30% 상승했으며, 거래량은 1,042만주를 기록하고 있다. 한화갤러리아(452260)는 1,433원으로 -2.52% 하락하며, 거래량 794만주를 기록 중이다. 삼성전자(005930)는 현재가 111,350원으로, -0.13%의 보합권을 유지하며 거래량 694만주를 기록하고 있다. 미래에셋증권우(006805)는 13,840원으로 -9.31% 하락, 거래량 557만주이며, 일동제약(249420)은 38,450원으로 3.08% 상승, 거래량 527만주로 나타났다. 동양(001520)은 851원으로 2.41% 상승, 포스코DX(022100)는 29,550원으로 -0.67% 하락, 한화오션(042660)은 120,700원으로 -2.19% 하락세를 보이며 각각 거래량 465만주, 449만주, 445만주를 기록하고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 미래에셋증권(006800) ▼2.41%, SJG세종(033530) ▲8.49%, 티엠씨(217590) ▼9.94%, 엔케이(085310) ▼3.89%, 영진약품(003520) ▲5.22%, KBI동양철관(008970) ▲3.96%, 인스코비(006490) ▲2.86%, 경인양행(012610) ▲0.48%, 한화엔진(082740) ▲0.88%, 한화시스템(272210) ▼2.89% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 종목으로는 현대약품과 에스엠벡셀이 있다. 현대약품은 높은 거래대금과 함께 급등세를 보이며 투자자들의 관심이 집중되고 있다. 에스엠벡셀 역시 거래대금이 시가총액의 1%를 넘으면서 주가도 상승세를 보이고 있다. 반면, 계양전기와 미래에셋증권우는 각각 급락세를 보이며 시가총액 대비 높은 거래대금 비율을 기록하고 있다. 전체적인 시장의 흐름은 상승세와 하락세가 혼재된 가운데, 일부 종목들의 변동성이 크게 나타나는 모습이다. 주요 종목들의 투자 심리가 엇갈리면서 시장의 방향성이 불안정한 상황이 지속되고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

23일 오후 15시 40분 이닉스(452400)가 등락률 +29.99%로 상승률 1위로 마감했다. 이닉스는 장 중 1,862,478주가 거래되었으며 주가는 공모가 대비 3,020원 오른 13,090원에 마감했다. 한편 이닉스의 PER은 143.85로 높게 평가되며, ROE는 1.0%로 수익성이 낮다고 평가될 수 있다. 이어 상승률 2위 셀루메드(049180)는 주가가 29.98% 폭등하며 종가 1,123원에 상승 마감했다. 상승률 3위 뷰티스킨(406820)의 주가는 19,310원으로 29.95% 폭등하며 강세를 보였다. 상승률 4위 아이씨에이치(368600)는 29.94% 급등하며 1,519원에 마감했다. 상승률 5위 한국정밀기계(101680)는 29.85%의 상승세를 타고 종가 2,675원에 마감했다. 6위 아크릴(0007C0)은 종가 47,200원으로 21.81% 상승 마감했다. 7위 GST(083450)는 종가 29,300원으로 16.73% 상승 마감했다. 8위 삼영엠텍(054540)은 종가 15,900원으로 16.40% 상승 마감했다. 9위 사토시홀딩스(223310)는 종가 2,390원으로 16.02% 상승 마감했다. 10위 서진오토모티브(122690)는 종가 3,300원으로 14.19% 상승 마감했다. 이밖에도 영우디에스피(143540) ▲12.42%, 노머스(473980) ▲11.55%, 캐리(313760) ▲11.32%, DXVX(180400) ▲10.38%, 티씨머티리얼즈(125020) ▲9.97%, 피엔티엠에스(257370) ▲9.79%, TPC(048770) ▲9.52%, 나노엔텍(039860) ▲9.35%, 삼현(437730) ▲9.19%, 아이티센글로벌(124500) ▲8.95% 등을 기록하며 금일 증시를 상승으로 마감했다. 전문가는 “이닉스의 경우 최근 사업 확장과 함께 투자자들의 긍정적인 평가를 받고 있어 주가가 강세를 보였다”고 분석했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

23일 오후 15시 35분 미래에셋증권우(006805)가 등락률 +29.98%로 상승률 1위로 마감했다. 미래에셋증권우는 장 중 5,634,068주가 거래되었으며 주가는 전 거래일 대비 3,520원 오른 15,260원에 마감했다. 한편 미래에셋증권우의 PER은 8.76으로 비교적 낮은 수준으로 평가될 수 있으며, ROE는 공개되지 않았다. 이어 상승률 2위 한화갤러리아우(45226K)는 주가가 29.98% 폭등하며 종가 7,760원에 상승 마감했다. 상승률 3위 천일고속(000650)의 주가는 360,000원으로 29.96% 폭등하며 두각을 나타냈다. 상승률 4위 티엠씨(217590)는 29.95% 상승하며 23,650원에 마감했다. 상승률 5위 계양전기(012200)는 29.90%의 급등세를 보이며 종가 4,475원에 마감했다. 6위 계양전기우(012205)는 종가 9,520원으로 29.88% 상승 마감했다. 7위 한국주강(025890)은 종가 2,215원으로 29.84% 상승 마감했다. 8위 인스코비(006490)는 종가 840원으로 18.14% 상승 마감했다. 9위 한화오션(042660)은 종가 123,400원으로 12.49% 상승 마감했다. 10위 포스코DX(022100)는 종가 29,750원으로 11.42% 상승 마감했다. 이밖에도 미래에셋증권2우B(00680K) ▲9.26%, 아남전자(008700) ▲8.96%, 동양고속(084670) ▲8.18%, 엔케이(085310) ▲6.56% 등을 기록하며 금일 증시를 상승으로 마감했다. 한 금융 전문가에 따르면, 최근 주식시장의 활황은 투자자들의 긍정적인 심리에 기인한 것으로 보인다. 특히, 미래에셋증권우의 경우 상대적으로 낮은 PER이 투자자들에게 매력적으로 작용했을 가능성이 있다며, 향후에도 주식시장의 변동성을 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다고 전했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

코스피 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 23일 한국거래소에 따르면, 엔케이(085310)가 1천8백만주 이상 거래되며 코스피 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지한다. 현재 주가는 1,394원이며, 시가총액은 1,100백만원이다. 거래대금은 24,937백만원으로, 시가총액의 약 2.27%에 해당하는 수준이다. PER -48.07, ROE 0.50으로, 거래량과 함께 주가가 큰 폭으로 상승하고 있다. 미래에셋증권(006800)은 23,450원으로 1.96% 상승하며, 거래량 1천3백5십만주를 기록하고 있다. 시가총액은 132,982백만원이며, 거래대금은 324,441백만원으로 시가총액의 약 2.44%를 차지한다. PER 13.45, ROE 7.94로 안정적인 재무 지표를 보인다. 삼성전자(005930)는 현재 112,000원으로 1.36% 상승하며 거래량 1천2백8십만주를 기록하고 있다. 한화갤러리아(452260)는 1,533원으로 3.65% 하락, 거래량 1천2백5십만주를 보인다. 티엠씨(217590)는 상한가를 기록하며 23,650원에 거래되고 있으며, 거래량은 1천만주를 넘었다. 경인양행(012610)은 4,150원으로 4.93% 상승, 거래량은 7백4십만주에 이른다. KBI동양철관(008970)은 1,633원으로 11.25% 하락했으며 거래량은 7백4십만주이다. 포스코DX(022100)는 29,550원에 거래되며 10.67% 상승, 거래량은 6백8십만주를 기록한다. 미래에셋증권2우B(00680K)는 11,950원으로 10.65% 상승하며 거래량은 6백만주에 달한다. 한화오션(042660)은 122,500원으로 11.67% 상승하며 5백9십만주의 거래량을 보인다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 한화시스템(272210) ▲4.58%, KCTC(009070) ▲4.83%, 삼화페인트(000390) ▲0.35%, 미래에셋증권우(006805) ▲29.98%, 인스코비(006490) ▲10.13%, 한화생명(088350) ▲5.20%, HJ중공업(097230) ▲6.70%, 삼성중공업(010140) ▲1.21%, 동양(001520) ▼0.95%, 대성산업(128820) ▼15.60% 등의 성적을 기록했다. 상승률이 높은 티엠씨와 미래에셋증권우는 각각 29.95%와 29.98%의 상승세를 보이며 시가총액 대비 거래대금이 각각 3.84%와 3.79%로 집중적인 자금 유입을 확인할 수 있다. 반면, 하락률이 높은 대성산업과 KBI동양철관은 각각 15.60%와 11.25% 하락하며 투자 심리가 위축된 모습을 보인다. 전반적으로 코스피 시장은 특정 종목들의 급등락과 함께 혼조세를 보이며, 투자자들의 신중한 대응이 요구되는 상황이다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

제7회 대한민국방위산업전(DX KOREA 2026)이 국방부에 이어 합동참모본부, 육·해·공군, 해병대까지 전 군의 공식 후원 승인을 모두 확보했다고 23일 밝혔다. 이번 승인으로 DX KOREA는 기존 지상군 중심에서 벗어나 지상·해상·공중·우주·사이버 등 전 영역을 아우르는 ‘멀티도메인(Multi-Domain)’ 통합 방산전시회로 공인받게 됐다. 미래전의 핵심인 초연결·초지능화 기술을 군 지휘 체계와 통합해 선보이는 실질적인 검증의 장이 마련된 셈이다. 특히 전 군이 동시에 후원하는 사례는 국내외에서도 이례적이다. 국방부와 각 군, 방산업계가 ‘K-방산 원팀’으로 결집해 수출 경쟁력을 강화하는 비즈니스 플랫폼 역할을 할 것으로 기대된다. 전시회는 2026년 9월 16일부터 19일까지 경기도 고양시 킨텍스(KINTEX)에서 개최된다. 규모는 실내외 총 10만 4000㎡에 달한다. 킨텍스는 서울역에서 GTX 이용 시 20분, 인천공항에서 40분 내외로 접근이 가능해 국내외 참가자들의 편의성이 높다. 박한기 조직위원장은 “전 군 후원 승인을 계기로 미래 전장 체계를 반영한 콘텐츠를 대폭 강화할 것”이라며 “글로벌 기업과 해외 군 관계자가 한데 모이는 아시아 최고 수준의 방산전시회로 만들겠다”고 말했다.

이재용 삼성전자 회장이 22일 반도체 연구개발(R&D) 단지인 삼성전자 기흥캠퍼스와 화성캠퍼스를 연이어 방문하며 반도체 기술 경쟁력을 점검하고 ‘과감한 혁신과 투자’를 강조했다. 이 회장은 이날 경기 용인 기흥캠퍼스에 위치한 ‘NRD-K’를 방문해 R&D 시설 현황과 메모리·파운드리·시스템 반도체 등의 기술 경쟁력을 살펴봤다. NRD-K는 삼성전자가 미래 반도체 기술 선점을 위해 건설 중인 최첨단 복합 R&D 단지로, 10만 9000㎡(약 3만 3000평) 규모의 초대형 연구 시설이다. 이곳은 미세 공정 연구, 첨단 반도체 설계 및 양산에 최적화된 상징적인 공간으로 여겨진다. 이 회장은 뒤이어 화성캠퍼스를 방문해 ‘디지털 트윈’과 로봇을 적용한 제조 자동화 시스템을 살피고 인공지능(AI) 활용 현황도 점검했다. 디지털 트윈은 실제 공장과 장비 등을 가상 환경에 동일하게 구현한 시스템이다. 이 회장의 화성캠퍼스 방문에는 전영현 디바이스솔루션(DS)부문장과 송재혁 DS부문 최고기술책임자(CTO) 등 반도체 분야 주요 경영진이 함께 참석해 반도체 산업의 미래 전략을 논의했다. 이후 이 회장은 고대역폭메모리(HB M)와 10나노 6세대 D램(D1c), 10세대 낸드플래시(V10) 등 최첨단 반도체 제품 사업화에 기여한 개발·제조·품질 분야 직원들과 간담회를 가졌다. 이 회장은 직원들의 현장 의견을 경청한 뒤 “과감한 혁신과 투자로 본원적 기술 경쟁력을 회복하자”고 말한 것으로 전해졌다. 이 회장이 지난 15일 미국 출장에서 귀국한 뒤 약 일주일만의 공식 행보로 반도체 시설을 방문한 것은 최근 실적이 개선된 반도체 부문 임직원들을 독려하기 위한 것으로 풀이된다. 이 회장이 NRD-K를 찾은 것은 지난 2023년 10월 건설 현장을 점검차 방문한 이후 2년 2개월 만이다. 삼성전자의 반도체 담당인 DS부문의 실적은 올해 상반기 바닥을 찍었다가 3분기부터 글로벌 슈퍼 사이클에 올라타며 상승곡선을 그리고 있다. 이날 삼성전자는 사내망을 통해 하반기 성과급의 일종인 ‘목표달성 장려금’(TAI) 지급률을 공지했다. 올해 상반기 TAI가 월 기본급의 25%에 불과했던 메모리사업부는 실적 향상으로 100%가 책정됐다. 하반기에 갤럭시Z 폴드와 플립7을 성공적으로 출시한 모바일경험(MX) 사업부는 75%가 책정됐다. 또 디바이스경험(DX)부문에선 영상디스플레이(VD)·생활가전사업부에는 각각 37.5%의 TAI가 공지됐다.

방위사업청이 한국형 차기 이지스 구축함(KDDX) 사업자를 지명경쟁 방식으로 선정하기로 결정했다. 관련 논의가 진행된 지 약 2년 만에 나온 결론이다. 최근까지 공동 개발이 거론됐던 한화오션과 HD현대중공업은 총 8조원 규모 사업을 두고 치열한 경쟁을 이어가게 됐다. 방사청은 22일 방위사업추진위원회(방추위)를 열고 한화오션과 HD현대중공업 간 지명경쟁입찰을 통해 KDDX 사업자를 선정하기로 의결했다. 이 결정은 방추위원 만장일치로 의결됐다. 방사청 관계자는“현재 지정돼있는 HD현대중공업과 한화오션 두 방산업체를 대상으로 추진된다”며 “약 2년간 논의되면서 더이상 지연되지 않는 데 대한 위원들 사이 공감대가 있었다”고 설명했다. 방사청은 내년 초 곧바로 본격적인 사업 절차에 착수한단 계획이다. 방사청 관계자는 “상세설계 및 선도함 건조 기본계획을 다시 방추위에 상정한 이후 입찰공고와 협상, 계약 단계를 거쳐 내년 말까지 계약을 완료할 계획”이라고 설명했다. 이어 “수의계약보다는 예산 절감 효과가 있어 비용이 줄어들 것으로 파악하고 있다”고 덧붙였다. KDDX 사업은 2030년까지 이지스 구축함 6척을 해외의존도에서 탈피해 국내 기술로 건조하는 해군의 주력 사업이다. 관련 논의가 시작된 이후 2년 동안 분과위원회 차원에서 논의됐으나 결론이 나지 않았다. 이 과정에서 업체 간 경쟁이 비방전, 소송전으로까지 이어지며 결국 당국이 공동개발을 결정할 것이란 전망이 꾸준히 나왔다. 장고 끝에 경쟁입찰로 결정되면서 방추위가 한화오션의 손을 들어준 것이란 분석도 나온다. KDDX는 한화오션이 개념설계를, HD현대중공업이 기본설계를 했다. 이에 HD현대중공업은 “기본설계를 한 업체가 수의계약을 진행하는 것이 관례”라고 주장해왔다. 반면 한화오션은 HD현대중공업 직원들의 군사기밀 불법 탈취를 문제 삼아 경쟁입찰의 필요성을 주장해왔다. 앞서 이재명 대통령은 지난 5일 타운홀미팅에서 “군사 기밀을 빼돌려서 처벌받은 곳에 ‘수의 계약을 주느니 마느니 하는’ 이상한 소리를 하고 있던데, 그런 것 잘 체크하라”고 지적한 바 있다. 다만 이와 관련 방사청 관계자는 “공정성과 적법성 고려해 위원회 자체적으로 판단한 것”이라고 설명했다. HD현대중공업 관계자는 “방추위의 결정을 존중하지만 그간 지켜져 온 원칙과 규정이 흔들린 데 대해 아쉽게 생각한다”며 “향후 절차가 법과 원칙에 따라 공정하게 진행되기를 기대한다”라고 말했다. 한화오션 관계자는 “사업자 선정방식이 이제라도 결정된 것은 다행스러운 결과”라고 했다.

공동개발 전망 뒤집고 만장일치 의결방사청 “수의계약보다 비용 절감 기대”이 대통령 “기밀 빼돌린 곳에 수의계약 소리나온다” 지적...방사청 “공정성 따져 자체 판단”방위사업청이 한국형 차기 이지스 구축함(KDDX) 사업자를 지명경쟁 방식으로 선정하기로 결정했다. 관련 논의가 진행된 지 약 2년 만에 나온 결론이다. 최근까지 공동 개발이 거론됐던 한화오션과 HD현대중공업은 총 8조원 규모 사업을 두고 치열한 경쟁을 이어가게 됐다. 방사청은 22일 방위사업추진위원회(방추위)를 열고 한화오션과 HD현대중공업 간 지명경쟁입찰을 통해 KDDX 사업자를 선정하기로 의결했다. 이 결정은 방추위원 만장일치로 의결됐다. 방사청 관계자는“현재 지정돼있는 HD현대중공업과 한화오션 두 방산업체를 대상으로 추진된다”며 “약 2년간 논의되면서 더이상 지연되지 않는 데 대한 위원들 사이 공감대가 있었다”고 설명했다. 방사청은 내년 초 곧바로 본격적인 사업 절차에 착수한단 계획이다. 방사청 관계자는 “상세설계 및 선도함 건조 기본계획을 다시 방추위에 상정한 이후 입찰공고와 협상, 계약 단계를 거쳐 내년 말까지 계약을 완료할 계획”이라고 설명했다. 다만 최종 전력화 시기는 기밀사항으로 공개되지 않았다. 통상적으로 진행된 수의계약 방식이 아닌 경쟁 입찰 방식으로 진행되면서 예산 절감 효과가 있을 것이란 해석도 나온다. 방사청 관계자는 “수의계약보다는 예산 절감 효과가 있어 비용이 줄어들 것으로 파악하고 있다”고 했다. 방추위의 이날 의결은 선박 1척에 대한 것으로, 나머지 5척에 대해서는 별도 검토할 예정이다. KDDX 사업은 2030년까지 이지스 구축함 6척을 해외의존도에서 탈피해 국내 기술로 건조하는 해군의 주력 사업이다. 관련 논의가 시작된 이후 2년 동안 분과위원회 차원에서 논의됐으나 결론이 나지 않았다. 이 과정에서 업체 간 경쟁이 비방전, 소송전으로까지 이어지며 결국 당국이 공동개발을 결정할 것이란 전망이 꾸준히 나왔다. 장고 끝에 경쟁입찰로 결정되면서 방추위가 한화오션의 손을 들어준 것이란 분석도 나온다. KDDX은 한화오션이 개념설계를, HD현대중공업이 기본설계를 했다. 이에 HD현대중공업은 “기본설계를 한 업체가 수의계약을 진행하는 것이 관례”라고 주장해왔다. 반면 한화오션은 HD현대중공업 직원들의 군사기밀 불법 탈취를 문제 삼아 경쟁입찰의 필요성을 주장해왔다. 앞서 이재명 대통령 지난 5일 타운홀미팅에서 “군사 기밀을 빼돌려서 처벌받은 곳에 ‘수의 계약을 주느니 마느니 하는’ 이상한 소리를 하고 있던데, 그런 것 잘 체크하라”고 지적한 바 있다. 다만 이와 관련 방사청 관계자는 “공정성과 적법성 고려해 위원회 자체적으로 판단한 것”이라고 설명했다.

국내 주거문화의 혁신을 대표하는 삼성물산 건설부문(이하 삼성물산)의 ‘홈닉’이 주거플랫폼 시장에서 단단한 굳히기에 들어갔다. 삼성물산은 지난 19일 서울 서초구 호반파크(호반그룹 사옥)에서 호반건설과 스마트 주거서비스 제공 및 스마트주거 기술교류를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 홈닉은 디지털 스마트홈 서비스와 더불어 문화생활, 건강관리 등 주거 생활 전반의 서비스를 한 번에 이용할 수 있는 홈테크 플랫폼이다. 이번 협약을 계기로 ‘호반온 by 홈닉’을 선보이고 호반건설의 신축 단지 입주민들도 관리비 조회, 조명·가전 원격 제어, 택배 알림 등 기본적인 스마트홈 기능은 물론, 커뮤니티 시설 예약, 방문 차량 등록, 세대 소방 점검, 공동구매 등 다양한 생활 편의 서비스를 홈닉 앱 하나로 간편하게 이용할 수 있게 된다. 여기에 이번 삼성물산과의 전략적 파트너십을 통해 양사는 스마트 주거 기술 전반에 대한 교류를 확대하고, AI 주차, 전기차 충전, 층간소음 저감 등 각사가 보유한 주거 솔루션을 유기적으로 연계해 시너지를 창출할 것으로 기대된다. 이를 통해 입주민의 생활 편의성과 단지 운영 효율을 동시에 높이는 스마트 주거 환경을 단계적으로 고도화해 나갈 계획이다. 삼성물산 이주용 부사장(DxP사업부장)은 “호반건설과의 협업을 통해 입주민에게 종합적인 주거 편의성을 제공하고, 다양한 주거 혁신 솔루션을 지속적으로 발굴하며 양사의 기술 협력을 강화해 홈닉의 브랜드 위상을 높여 나갈 계획”이라고 말했다. 호반건설 문갑 경영부문대표는“주거 플랫폼이 단순 편의 기능을 넘어 입주민의 일상 전반을 지원하는 서비스로 확장되고 있다”며 “이번 협약을 계기로 입주민이 체감할 수 있는 스마트 주거 환경을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 한편 삼성물산 홈닉은 SK에코플랜트, 한화 건설부문, 두산건설, 우미건설 등 대형사와 중견사에 이르기까지 다수의 건설사들과 연이어 계약을 성사시키고 있다. 이러한 초확산 행보는 내년에도 이어질 전망이며, 향후 국내 홈테크 플랫폼의 표준으로 도약할 것으로 기대를 모은다.

카카오뱅크의 첫 해외 투자처인 인도네시아 디지털은행 ‘슈퍼뱅크’가 최근 인도네시아 증권거래소(IDX)에 상장했다고 카카오뱅크가 18일 밝혔다. 슈퍼뱅크는 카카오뱅크가 2023년 첫 투자를 단행할 당시 기업가치가 약 9000억원 수준이었으나, 상장 시점에는 시가총액이 약 2조4000억원으로 평가됐다. 2년 만에 기업가치가 2.6배로 불어난 셈이다. 카카오뱅크는 지난 2023년 10월 동남아시아 대표 플랫폼 그랩(Grab)과 파트너십을 맺고 슈퍼뱅크에 총 1140억원을 투자해 지분 약 10%를 보유하고 있다. 상장 이후 보유 지분 가치는 약 2044억원으로 추산된다. 다수 은행이 현지 은행 인수·합병(M&A)을 통해 외형 확장에 나섰던 것과 달리, 카카오뱅크는 모바일 뱅킹 기술과 상품 기획 노하우를 이식하는 ‘기술 기반 투자 모델’을 선택했다. 슈퍼뱅크 출범 초기부터 상품·서비스 설계, 모바일 앱 구조, 고객 경험 전반에 관여하며 단순 재무적 투자자(FI)를 넘어 전략적 투자자(SI)로 역할을 확장했다는 설명이다. 카카오뱅크는 국내 시중은행 중 유일하게 태국 시장에도 진출했다. 지난 6월 태국 금융지주 SCBX와 구성한 컨소시엄이 태국 재무부로부터 가상은행 사업자로 선정됐으며, 이 과정에서도 상품·서비스 기획과 모바일 애플리케이션 등 정보기술(IT) 시스템 구축 역량을 앞세웠다. 카카오뱅크가 해외 진출에 사활을 거는 배경에는 국내 시장의 성장 한계 때문이다. 실제 카카오뱅크의 올해 3분기 당기순이익은 1114억원으로 전년 대비 10.3% 감소했다. 가계대출 규제 강화로 이자수익이 줄어든 영향이다.

건설산업이 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환)로 도약하려면 기술 자체만으로는 충분하지 않을 수 있다. 건설 현장의 고착화된 문화와 정서, 법과 제도, 공사비, 데이터 관리와 인력까지 모두 얽혀 있다. 이번에는 AX 전환을 위한 과정에서 기술, 제도, 조직, 경제적 측면의 허들이 어떠한 것들이 있고 극복 방안에 대해 살펴본다. ●기술적 허들: AI·로봇·자율시스템의 성숙도와 현장 적합성 CES 2025에 자율주행 굴착기를 비롯한 다양한 로봇들이 등장했다. 머신가이던스(MG), 머신컨트롤(MC), 드론 계측 등은 이미 시연 단계 또는 부분 적용 단계지만, “모든 현장에 당장 투입”은 아직 어려운 단계다. 복잡한 지반, 날씨 여건, 협소한 도심지 현장, 매일 변화하는 공정 간섭 속에서 센서 노이즈, 응답 지연, 맵 정합과 경로 계획 안정성 등을 기술적으로 극복하고 성숙 단계에 도달하기까지는 아직 많은 시행착오와 기술 개발이 숙제로 남아있다. 예를 들어 건설 현장에서 드론과 인공지능(AI)을 활용해 3차원(3D) 디지털 지도를 만들어 장비 투입 최적화 루트를 계산하지만, 최적 장비 조합을 실제 현장에서 구현 시 안전 구역 설정, 반출입 동선 관리, 공정 간섭 등과 충돌하여 실행에 옮기기까지는 어려움이 많다. 이는 건설 현장에서 지속적인 검토를 통해 통합 엔지니어링(로보틱스+BIM+시공 계획+HSE) 역량을 더욱 향상시켜야 비로소 AI 기술을 접목한 장비 활용이 가능할 것이다. ●제도적 허들: 규제, 안전 기준, 법적 책임의 명확화 2022년부터 중대재해처벌법 시행으로 사업주 및 경영 책임자의 책임 범위가 크게 확대됐다. 안전 관리 체계 구축과 실행 여부가 처벌 판단의 핵심 기준으로 작동한다. 이런 환경에서 건설사가 자율주행 지게차나 로봇과 같은 AI가 결합된 장비나 시스템을 도입하여 활용하다 안전 사고를 낼 경우 “사고의 법적 책임”이 쟁점이 될 수 있다. 디지털·AI 기반 안전 관리 증빙과 장비 운영 로그(데이터 거버넌스)가 관리 책임을 규명하는 주요 판단 근거가 될 것이다. 자칫 책임 불명확과 과도한 규제는 초기 AI 안전 관리 확산에 장애물이 될 수 있다. 결과적으로, 자율 주행 장비, AI가 결합된 기계의 의사 결정에 있어 안전 적합성 검증, 데이터 기반 위험 평가, 시정 조치 체계, 감리·발주자의 디지털 확인 절차 등이 제도적으로 내재화돼야 하며, 그렇지 않다면 AX의 PoC 단계에서 상용화 단계로 확대될 수 없다. ●조직적 허들: 보수적 문화와 인력 재교육 기술보다 더 어려운 것은 사람의 변화다. 건설업은 오랜 경험과 직관이 중요한 분야라, AI나 로봇이 판단한다고 해도 “과연 그게 맞아?”라는 의심이 생기기 쉽다. 또한 새로운 기술을 쓰려면 기존 인력의 재교육이 필요하다. 드론 조종, 데이터 분석, 로봇 운영 같은 새로운 직무가 생기기 때문이다. 일부 기업은 ‘디지털 전담팀’을 만들어 AX를 준비하고 있지만, 조직 전체가 바뀌려면 상당한 시간이 필요하다. AI가 의사 결정을 일부 대체하거나 지원하는 체계를 구축하려면, 권한과 책임의 위임 전결 설계, 새로운 직무 정의(로봇 운영, 데이터 엔지니어, HSE 데이터 관리자 등), 교육과 평가 체계 정립이 필요하다. 기업들은 ‘AX 조직’을 주축으로 프로세스 자동화, 데이터 기반 의사 결정 체계를 확립해야 하며, HR은 업무의 중요도와 분야에 따라 AI를 단순 참고용 의사 결정 도구로만 활용할지, 최종 의사 결정 권한을 부여할지에 대한 R&R을 분명히 정립해야 할 것이다. ●경제적 허들: 초기 투자, ROI 불확실성과 시장 변동성 AX 기술은 초기 투자 비용이 많이 들어간다. 드론, 센서, AI 시스템, 자율 주행 장비까지 도입하려면 수십억 원이 투입되기도 하는데 그만큼의 효과가 즉시 체감되지 않아 ROI(투자 대비 수익) 예측이 명확하지 않다. 그래서 많은 기업들이 “지금은 건설 경기도 안 좋은데, 이걸 무리해서 도입해도 괜찮을까?”라는 고민을 한다. 하지만 일부 기업은 과거부터 시스템적으로 공정 지연을 줄이고, 안전 사고를 예방하면서 실제로 비용을 절감하기 위한 시도를 해왔고 이를 통해 확보한 데이터를 활용하여 AI를 데이터 기반의 의사 결정 도구로 활용할 준비를 하고 있다. Q-cost(품질 비용)상 예방 비용을 선제적으로 투입함으로써 실패 비용을 낮춰 전체 품질 비용을 절감하기 위한 노력이기도 하다. 현재 대한민국 건설업은 2~3년 전부터 발주 물량 감소 및 착공 지연에 따라 수주 및 수익성 악화, 잠재된 PF 구조 부실, 높은 부채 비율 등 여러 리스크가 겹친 상태다. 경제 전문가들은 이르면 2026년 하반기부터 건설 경기가 서서히 회복될 것이라고 예측한다. 건설 경기 둔화와 회복의 사이클은 5~10년 주기로 반복되는 경향을 보이며 현재는 무리한 출혈 경쟁 수주보다 내실을 다지며 미래를 대비하기 위한 효율적인 업무 시스템을 정비할 필요가 있다. “데이터 통합→의사 결정 도구→운영 최적화”에 투자한 ROI는 다른 투자에 비해 더 빨리 다가올 수 있다. 위에 언급한 네 가지 허들이 전부는 아니겠지만 AX를 향해 건설사, 정부, IT 기업, 스타트업 기업들이 머리를 맞대고 장벽을 하나둘 논의하여 걷어냄으로써 대한민국의 건설 산업은 한 차원 높이 도약할 수 있을 것이다.

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.