인공지능(AI)을 행정의 보조 수단에 그치지 않고 국가 운영체계 전반을 혁신하는 핵심 기반으로 삼아야 한다는 공감대가 넓어지는 가운데, 공공 AI 거버넌스 체계 구축과 혁신 사례 축적 필요성을 본격적으로 논의하는 세미나가 열렸다. 현장 공무원이 직접 AI 기반 업무 시스템을 설계·운영한 실제 사례를 공유하며, 공공부문 AI 전환이 충분히 실현 가능하다는 점을 확인한 자리가 됐다. 한국행정학회는 14일 서울 중구 무교동 NIA빌딩에서 ‘AI 민주정부의 행정 패러다임 혁신과 사례’를 주제로 AX(인공지능 전환) 제2차 기획세미나를 열었다고 밝혔다. 한국행정학회 AGI(범용 인공지능) 뉴거버넌스 특별위원회가 주관한 이번 세미나에는 현장 공무원과 연구자, 정책 실무자들이 참여해 공공부문 AI 전환의 실천적 방향을 모색했다. 이번 행사는 지난 1월 개최된 1차 세미나 ‘국가AI 전략 실현을 위한 행정의 과제’의 후속 논의로 기획됐다. 행정 데이터 구조 혁신과 공공 AI 인프라 구축, 정부의 전략적 역할 등이 집중적으로 다뤄졌다. 성시경 한국행정학회장은 개회사에서 “AI는 행정의 효율성과 민주성을 동시에 끌어올리는 핵심 동력”이라며 “학계와 실무 현장이 함께 공공 AI 거버넌스 체계를 만들고 혁신 사례를 축적해가는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다. 한국행정학회가 AX 대전환 속에서 정부 혁신 사례를 지속적으로 발굴하고 공유해 행정학의 미래 방향을 제시해 나가겠다는 뜻도 밝혔다. AX 대전환이란 단순히 AI 기술을 업무의 보조 도구로 활용하는 수준을 넘어, 조직 운영과 서비스 전반의 핵심 기반으로 삼아 근본적인 혁신을 이루는 과정을 뜻한다. AI 기술을 통해 의사결정과 업무 프로세스를 최적화하는 것이 대표적이다. 현재 민간은 물론 공공 부문에서도 AX 대전환은 가속화하고 있다. 우리 정부도 국가 AI 전략을 강화하며 공공부문 AX를 핵심 국정과제로 추진해왔다. 황규철 행정안전부 인공지능정부실장은 축사를 통해 “AI 민주정부는 기존 업무에 인공지능을 얹는 것과는 다르다”면서 “국민과 함께 만들어가는 친절하고 유능한 정부 모델로, 행정의 문턱을 낮추고 사각지대 없는 서비스를 구현하는 방향으로 혁신을 추진하겠다”고 말했다. 발표는 두 건으로 진행됐다. 전종홍 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원 겸 국가AI전략위원회 위원은 AI 행동계획 시각화와 공공 개방형 응용프로그램 분석, 법령·국회 정보를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구축 등 실제 프로젝트 경험을 소개했다. 두 번째 발표자는 공공 현장에서 직접 AI 도구를 개발한 류승인 광진구청 주무관이었다. 그는 ‘공공부문 AI 혁신 사례’ 를 소개하며 공직자가 직접 AI 기반 업무 시스템을 설계하고 운영할 가능성을 보여줬다. 특히 공직자 시민 개발과 공공데이터의 AI 친화적 전환 등 현장 밀착형 실천 전략이 참석자들의 관심을 끌었다. 세미나 후반부는 명승환 인하대 교수의 사회로 종합 토론이 이어졌다. 박진솔 인하대 교수, 성욱준 서울과학기술대 교수, 한세억 동아대 교수와 함께 김유석 한국지역정보개발원 디지털정책본부장, 김대중 한국지방재정공제회 박사, 홍성수 행정안전부 공공인공지능혁신과 사무관, 김재윤 국회사무처 법제연구과 과장 등이 참여해 AI 시대 행정학의 과제, 공공 데이터 구조 개혁, 정부의 AI 인프라 전략 등을 폭넓게 짚었다. 한국행정학회 측은 “이번 세미나가 공공부문 AX 혁신 사례를 학술적으로 공유하는 데 그치지 않고, AI 민주정부 구현과 공공 AI 거버넌스 체계 구축을 위한 실천적 정책 토대로 이어지길 기대한다”고 덧붙였다.

정부가 인공지능(AI) 중심으로 정보통신기술 연구개발 체계를 전면 개편하고 이를 총괄할 민간 전문가 6명을 위촉했다. 과학기술정보통신부는 15일 AI 전담 프로젝트 매니저(PM)를 기존 1개 분야에서 4개 분야로 확대하고, 지역·제조 분야의 AI 전환을 담당할 PM을 신설했다고 밝혔다. 삼성전자와 한국전자통신연구원(ETRI) 등에서 실무를 맡아온 현장 전문가를 전면에 배치해 연구개발의 실행력을 높이겠다는 구상이다. AI·반도체 분야 오윤제 PM은 삼성전자에서 갤럭시·폴더블·스마트TV 등 주요 제품의 기술개발과 상용화를 이끈 인물이다. 정보통신기획평가원(IITP)에서는 반도체·양자 분야 국가 연구개발(R＆ D)을 담당했다. 통신·전파위성 분야 최성호 PM은 삼성전자에서 5G 핵심 특허 개발과 국제 표준화를 주도해 세계 최초 5G 상용화에 기여했다. IITP에서는 차세대 네트워크(6G) 산업기술개발과 저궤도 위성통신 등 대형 사업 기획을 맡았다. 양자 분야 주정진 PM은 ETRI 양자기술연구본부장을 지내며 국가 R＆D 기획과 로드맵 수립에 참여했다. 장거리 양자얽힘 전송, 양자 광집적회로 등 핵심 기술 성과와 특허를 보유하고 있다. 미디어·콘텐츠 분야 박기주 PM은 위지윅스튜디오 최고기술책임자(CTO)로서 미디어 기술 전략과 R＆D 조직을 총괄했다. 지역 AX 분야 방원철 PM은 삼성메디슨에서 AI 기반 의료영상 기술개발과 사업화를 이끌었다. 지역 AI 기업 발굴과 실증모델 구축을 통해 산업 전반의 AI 전환을 추진할 예정이다. 제조 AX 분야 이준우 PM은 ETRI 책임연구원 출신으로, 가상·증강현실 R＆D를 수행했다. IITP에서는 미디어·콘텐츠 분야 국가 R＆D 기획·관리를 맡았으며, 제조 데이터의 AI·디지털 자산화 역량을 갖췄다. 과기정통부 관계자는 “AI 3대 강국 도약을 위한 기술 경쟁력 확보에 최선을 다하겠다”고 말했다.

위기보다 비전 보여 줄 때유학 가지 않아도 좋은 연구 가능단기 성과 없다고 흔들려선 안 돼젊은 인재에겐 보상 메시지 필요정부가 K과학의 잠재력 믿어 달라100번의 실패도 과정일 뿐재미와 끈기가 연구자의 원동력실패할 때 얻은 정보가 성공 불러해외 연구자들과 ‘네트워킹’ 중요인재 유입시킬 인프라 고민해야 “과학의 위기를 강조하기보다 한국 과학기술의 발전상과 비전을 보여주세요.” 우리나라에서 노벨과학상에 가장 근접한 후보로 꼽히는 박남규(66) 성균관대 화학공학부 종신석좌교수는 ‘K과학’의 수준은 이미 크게 성장했기에 기술·과학계 인재 육성을 위해 정부의 참을성 있는 연구 투자가 필요하다며 이렇게 말했다. 기술·과학계 후배들에게는 100번의 실패는 101번째 성공 확률을 높이는 길목일 뿐이라며 재미와 함께 ‘끈기’를 강조했다. 차세대 고효율 태양전지인 페로브스카이트 분야의 세계적 석학인 박 교수를 지난 12일 경기 수원 성균관대 자연과학캠퍼스에서 만났다. 다음은 일문일답. -세계가 한류에 열광하나 K과학의 국제화는 멀어 보인다. 한국 과학기술의 장단점은 무엇인가. “강점은 분명하다. 내가 대학원을 다니던 1980~90년대에는 한국 과학자가 사이언스나 네이처 논문 하나만 내도 언론이 떠들썩 했다. 지금은 한국 과학자들이 이런 논문을 내는 사례가 많다. 굳이 외국에서 유학하지 않아도 토종 연구자들이 국내에서 충분히 좋은 연구를 할 수 있는 수준으로 올라왔다. 정부가 꾸준히 연구·개발(R＆D) 투자를 하고, 연구자들도 그만큼 잘한다. 다만, 가시적 성과가 바로 안 보인다고 쉽게 흔들려선 안 된다. 과학자 우대 분위기도 충분하지 않다. 과학자들은 믿고 맡기면 잘한다. 정부는 그 잠재력을 믿고 장기적으로 지원해야 한다. 기업도 사회 문제 해결이라는 관점에서 R＆D 지원에 나서야 한다.” -몇 년 전 갑작스러운 정부의 R＆D 예산 삭감이 과학기술계에 충격이었다. “국가적으로 중요한 과학기술 분야는 경제와도 직결되기 때문에 우선순위를 두는 것이 맞다. 동시에 ‘최초의 기술’을 내놓을 수 있는 분야도 지원이 필요하다. 연구자가 ‘이건 아무도 안 한 최초의 기술이나 한번 해보겠다’고 제안하면, 평가를 거쳐 가능성이 있다면 과감하게 밀어줘야 할 필요가 있다. 단기 성과만 요구하지 말고 5~10년짜리 장기 지원 체계를 만들어야 한다. 2000년대에 들어 일본이 노벨과학상 수상을 많이 한 이유 중 하나도 1970년대에 기초 연구를 비교적 자유롭게 하도록 지원했던 경험 때문이라고 들었다.” -과학 연구에서 ‘국제 네트워킹’의 중요성에 대해 항상 강조해왔다. “국제 네트워킹은 단순히 공동연구를 하는 것이 아니다. 연구실에만 있으면 연구 분야의 메가 트렌드(큰 줄기)가 어디로 가는지, 앞으로 무엇이 중요해질지 알 수 없다. 해외 연구자들을 만나고 대화해야 지금 세계에서 어떤 연구가 진행되는지, 내가 뒤처진 건 아닌지, 방향을 잘못 잡은 건 아닌지 알 수 있다. 그런 점에서 국제 네트워킹은 정보 싸움이다.” -이공계 위기에 대한 우려가 크고 우수인재의 의대 쏠림에 대한 걱정도 많다. “이공계 위기나 우수인재의 의대 쏠림이라는 식의 주장에 동의하지 않는다. 거꾸로 말하면 ‘우수한 인재는 이공계로 가고, 의대에는 덜 우수한 사람이 가야 한다’는 건데, 말이 안된다. 우수한 인재는 의대도 가고, 이공계도 가야 한다. 문제는 위기를 조장하는 분위기이다. 이러면 학생들도 ‘위기라는데 왜 내가 거길 가야 하지’라고 생각할 수 있다. 과학의 위기를 강조하기보다 한국 과학기술의 발전상과 비전을 보여주는 것이 좋다. 젊은 사람들에게는 ‘열심히 하면 보상이 있다’는 메시지가 중요하다.” -해외 우수 인재나 외국의 한인 연구자를 국내에 유치할 방법은 뭘까. “연구 환경도 중요하지만, 연구 외적인 생활 환경도 정말 중요하다. 정부가 고가 연구 장비나 연구비를 지원하지만 우수 인력은 돈만으로 오지 않는다. 박사후연구원이나 외국 연구자들이 한국에 와서 가족과 함께 생활할 수 있는 주거 환경, 학교 인프라, 생활 편의가 필요하다. 일본이 우리보다 급여 수준이 크게 높지 않은데도 인재를 끌어오는 것은 생활 인프라 때문이다. 우리나라도 대학 주변이나 학교 안에 거주 시설이나 방문 연구자용 시설 등을 더 잘 갖춰야 한다. 연구실의 현대화도 필요하다. 아직 노후화된 연구실이 많고, 안전이나 동선이 비효율적인 곳도 많다. 해외 대학의 경우 연구실이 훨씬 현대적이고 안전하다. 대학 안팎에 연구자들이 머물 호텔급 시설까지 갖춘 곳도 많다. 그런 인프라를 지방자치단체와 대학, 정부가 함께 고민해야 한다.” -인공지능(AI) 시대에 기초과학과 연구 환경은 어떻게 변할까. “새로운 소재를 찾고, 새로운 기술 방향을 정하려면 방대한 데이터를 다뤄야 하는데, 사람만으로 감당하기 어렵다. 특히 재료 분야의 데이터베이스는 바이오나 신약 분야만큼 잘 축적돼 있지 않다. 그래서 로보틱스를 활용해 빠르게 실험하고, 양질의 데이터를 모으고, 그 데이터를 기반으로 AI를 활용하는 방식이 중요해질 것이다. 그렇게 하면 원래 5~6년 걸릴 신소재 개발도 훨씬 빨라진다. AI는 기초과학에서도 필수적이다. 다만 현재 상용화된 AI를 그냥 가져다 쓰는 것만으로는 부족하다. 새로운 신소재를 개발하려면 그 분야에 특화된 AI 툴이 필요하다. AI 툴을 만드는 쪽과 실제 그 툴을 쓰는 연구자 사이에 긴밀한 협력이 필요하다.” -국내 최초로 종신 석좌교수에 임명됐는데. “정년을 맞기 전까지는 죽을 때까지 연구를 하고 싶다고 생각했다. 그런데 막상 학교에서 종신 석좌교수를 하라니 부담도 되고 겁도 났다. 이전에는 평생 연구만 하면 된다고 단순하게 생각했는데, 이제는 ‘앞으로 어떤 연구를 해야 하지’라는 고민이 생겼다. 했던 연구를 계속 업데이트해야 할지, 아니면 완전히 새로운 연구를 해야 할지 고민하게 됐다. 책임감이 더 생겼고, 새로운 출발을 해야겠다는 의미로 받아들이고 있다.” -정부출연연구기관 등도 종신 연구자 제도를 만드는데 우수 과학인재 유치에 도움이 될까. “도움이 된다. 미국에서는 우수 연구자에게 65세 이후에도 강의, 연구 등을 이어갈 수 있는 ‘테뉴어 제도’를 운영한다. 우리도 단순한 정년 보장보다 미국식 테뉴어 제도를 도입하면 좋지 않을까. 한편으로는 세대 순환을 막는 것은 아닐지 걱정스럽다. 윗사람이 계속 연구를 하고 싶다고 해서 자리를 오래 유지하면 새 연구자들이 들어올 자리가 줄지 않겠나. 좋은 제도이지만 조심해야 할 부분도 분명히 있다.” -어떻게 태양전지에 관심을 갖게 됐나. “우연이었다. 고등학생 때는 원자력 쪽에 관심이 있었는데, 대학에서 화학을 전공했다. 대학을 졸업하고 기업 연구소에 입사했는데, 학사 학위만으로는 지식의 한계를 느껴 대학원에 진학했다. 공부를 하다 보니 모르는 걸 알게 되는 즐거움, 새로운 걸 발견하는 즐거움이 있었다. 그래서 박사까지 했다. 박사 시절 연구 주제는 초전도체였는데 미국 국립재생에너지연구소(NREL)에서 박사후연구원을 하는 동안 우연히 염료감응형 태양전지를 접하고 연구했다. 그러던 중 페로브스카이트 태양전지의 가능성을 발견하고 본격적으로 연구하게 됐다.” -실패도 많았다던데 과학자에게 ‘실패’란 어떤 의미인가. “새로운 길을 만들어 갈 때 ‘실패’라는 말은 있을 수 없다고 생각한다. 기존 기술을 개선하다가 안 되면 실패라고 할 수 있겠지만, 전혀 가보지 않은 길이라면 그건 실패라기보다 탐색 과정이라고 봐야 한다. 연구자는 실패를 많이 할수록 얻는 정보도 많아진다. 한두 번 안 되는 건 실패라고 생각하지 않는다. 예를 들어 100번 시도해서 안 됐다면, 그 100번 동안 엄청난 정보를 얻은 것이다. 그럼 101번째에는 성공할 확률이 훨씬 높아진다. 그래서 100번의 실패도 실패라고 볼 수 없다.” -앞으로는 어떤 연구를 하고 싶나. “지금의 태양전지 원리를 넘어서는 새로운 원리를 찾고 싶다. 또 이산화탄소 전환 기술에도 관심이 있다. 이산화탄소를 다른 유용한 탄소화합물이나 고분자로 높은 효율로 전환할 수 있는 기술을 찾는다면 기후위기 대응에 큰 도움이 될 수 있다. 이외 실리콘 반도체를 뛰어넘는 새로운 반도체 물질을 찾고 싶다. 지금보다 더 유연하고, 집적도가 높고, 만들기 쉽고, 사람들에게 편리한 새로운 반도체가 있지 않을까 하는 호기심이 있다.” -평생 과학자로 살게 된 동력은. “재미인 것 같다. 연구자에게 가장 중요한 건 재미다. 여기에 끈기가 하나 더 붙어야 한다. 내가 하는 일에 대해 믿음과 신념을 가지고, 시간이 걸리더라도 언젠가는 결과가 돌아온다고 생각해야 한다.” ■ 박남규 교수는 ▲1960년 경남 마산 출생 ▲서울대 학·석·박사 ▲프랑스 ICMCB-CNRS 박사후 연구원 ▲미국 국립 재생에너지 연구원(NREL) 박사후연구원 ▲한국전자통신연구원(ETRI) 선임·책임연구원 ▲한국과학기술연구원(KIST) 태양전지센터장 ▲성균관대 화학공학·고분자공학부 교수 ▲2018년 호암상 공학상 ▲2024년 대한민국 최고과학기술인상

잠들기 전까지 휴대전화를 사용하는 사람이 늘면서 머리맡에 기기를 두고 자는 습관이 건강에 영향을 미치는 것 아니냐는 우려가 이어져 왔다. 특히 휴대전화 전자파가 암을 유발할 수 있다는 주장까지 제기되며 논란이 지속돼 왔다. 그러나 국내 연구진이 일본과 공동으로 진행한 7년간의 장기 동물실험에서 휴대전화 전자파와 암 발생 간 뚜렷한 연관성은 확인되지 않았다. 최근 한국전자통신연구원(ETRI)은 일본 연구진과 함께 수행한 대규모 국제 공동 동물실험에서 휴대전화에서 발생하는 무선주파수(RF) 전자파의 장기 노출이 뇌종양과 심장종양 발생에 유의한 영향을 미치지 않았다고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘독성 과학’에 게재됐다. 이번 연구는 2018년 미국 국립보건원 산하 국립독성연구프로그램(NTP)이 발표한 동물실험 결과를 재검증하기 위해 시작됐다. 당시 NTP는 900메가헤르츠(MHz) CDMA 전자파에 평생 노출된 수컷 쥐에서 일부 종양 발생이 증가했다고 보고해 논란이 일었다. 이에 세계보건기구(WHO) 등은 해당 연구의 재현성과 타당성에 대한 추가 검증이 필요하다고 권고한 바 있다. 한일 연구진은 2019년부터 동일한 조건에서 공동 실험을 진행했다. 생쥐 210마리를 대상으로 국제 인체 보호 기준의 근거가 되는 강도의 전자파를 하루 24시간, 2년(104주) 동안 노출했다. 이는 실제 휴대전화 사용 환경보다 훨씬 높은 수준이다. 실험은 전자파 노출군, 허위 노출군, 대조군 등 3개 그룹으로 나눠 진행됐다. 연구진은 체중, 체온, 사료 섭취량, 생존율, 종양 발생 여부 등을 정밀 분석했다. 그 결과 뇌·심장·부신 등 주요 장기에서 전자파 노출군과 비교군 사이에 통계적으로 유의한 종양 발생 차이는 나타나지 않았다. 일부에서는 전자파 노출군의 생존율이 상대적으로 높게 관찰되기도 했다. 연구 책임자인 안영환 아주대 의대 교수는 “인체 보호 기준의 근거가 되는 노출 수준에서 과거 보고된 종양 증가 결과가 재현되지 않았다”며 “휴대전화 전자파에 대한 과도한 불안을 완화하는 데 참고가 될 수 있을 것”이라고 밝혔다. 다만 연구진은 “이번 결과가 전자파의 모든 건강 영향을 완전히 배제하는 것은 아니다”라며 “4G와 5G 등 다양한 통신 환경을 반영한 추가 연구가 필요하다”고 덧붙였다. 현재 국제암연구소(IARC)는 휴대전화 전자파를 ‘발암 가능성 있음(2B군)’으로 분류하고 있다. 이번 연구 결과는 향후 RF 전자파 발암성 등급 재평가 과정에서 참고 자료로 활용될 전망이다. 전문가들은 현행 인체 보호 기준을 준수하는 범위에서의 휴대전화 사용은 암 발생과 직접적인 관련성이 확인되지 않았다고 설명하면서도, 블루라이트 노출과 수면 방해를 줄이기 위해 취침 시 휴대전화를 머리맡에서 떨어진 곳에 두는 것이 도움이 될 수 있다고 조언했다.

대전형 ‘자율주행 버스’가 시범 운행한다. 대전시와 한국전자통신연구원(ETRI)는 29일 대덕 특구 내 주요 연구기관과 생활 거점을 연결하는 대전형 자율주행 노선버스(A5) 운행을 시작했다고 밝혔다. 기존 세종·충북 광역 노선(A2·A3)이 간선급행버스체계(BRT) 전용 도로로 도시 간 이동에 집중했다면 A5 노선은 보행자와 교차로가 혼재된 도심 교통 환경 속에서 실증할 예정이다. 운행 노선은 ‘한국과학기술원(KAIST)∼신세계백화점∼대덕고∼하나아파트∼반석역∼세종터미널’ 구간이다. 지하철(반석역)과 시외버스(세종터미널)를 연결해 체험용이 아닌 미래형 대중 교통서비스의 역할을 점검할 예정이다. 시는 전국 최초로 구축한 실사 기반 고정밀 3D 정밀지도가 탑재된 관제시스템은 자율주행 버스의 위치와 상황을 관리하고 운행 중 돌발 상황에 유연하게 대응하게 된다. ETRI는 국책 연구개발로 확보한 핵심 기술을 적용해 도심 구간에서는 50㎞, BRT 구간에서는 최대 80㎞로 주행한다. 주행 환경에서 차선 유지, 차간 거리 제어, 끼어들기, 급제동 대응 등 상용화 실험도 진행할 예정이다. 자율주행 버스는 3월 말까지 무상서비스를 통해 기술 안정성과 편의성을 검증한 뒤 유상으로 전환하고 정류장과 운행 횟수 등도 늘릴 계획이다. 시범 운행 초기에는 하루 1회 운행하다 3월부터 운행 횟수를 2회로 확대하기로 했다. 차량에는 전문 안전요원이 탑승해 돌발 상황에 대응하고 강우나 강설 등 기상 악화 시에는 수동 운전으로 전환하거나 운행 일정을 조정하게 된다. 시범 기간 탑승은 예약이 필요하고 수집된 자율주행 데이터는 민간과 학계에 전면 개방할 예정이다. 이장우 대전시장은 “대전 노선은 과학도시의 강점을 살려 정밀 인프라를 활용한 도심 내 기술 실증에 집중했다”면서 “시민이 일상에서 자율주행의 편의성과 안전을 느낄 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.

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.

- RAG 기반 AI 큐레이터 ‘아담’과 함께하다곽한승 작가의 두 번째 개인전 ‘자문자답’이 오는 12월 24일부터 29일까지 갤러리이즈 제4전시장에서 열린다. 이번 전시는 갤러리이즈 신진작가 창작지원 프로그램 선정작가로서 진행되는 개인전으로, 대표작 ‘구마유시’를 비롯해 총 33점의 회화 작품이 전시될 예정이다. 전시명 ‘자문자답’은 질문과 대답이 외부가 아닌 내부에서 반복되는 사고의 구조를 가리킨다. 곽한승은 동음이의어, 말장난, 의미의 중첩과 전복 같은 언어적 구조를 회화로 풀어내며, 의미가 고정되지 않고 맥락에 따라 끊임없이 변하는 상태를 탐구해왔다. 이번 전시는 이러한 작가의 문제의식이 시간과 시선의 구조로 확장된 결과다. 대표작 ‘구마유시’는 다섯 개의 10호 캔버스를 가로로 연결한 연작으로, 아홉 마리의 말이 서로 다른 속도로 화면을 가로지른다. 이 말들은 단순한 동물이 아니라 각기 다른 시간의 층위를 지시한다. 관객은 첫 번째 캔버스에서 마지막 캔버스로 시선을 이동하는 과정에서 시간의 분절과 전이를 경험하게 된다. 작가는 이를 ‘시간다시점(Time-Multi-Perspective)’이라 부른다. 시간은 화면에 고정된 대상이 아니라, 관객의 이동과 인식 속에서 생성되는 구조가 된다. 이번 전시의 또 다른 핵심은 AI 큐레이션 시스템 ‘아담(Adam)’이다. ‘아담’은 전시장에 설치된 QR 코드를 통해 관객이 접속할 수 있는 대화형 AI 큐레이터로, 작가를 대신해 전시 해석을 수행한다. 관객은 블랙보드와 터미널(CMD)을 연상시키는 인터페이스 안에서 작품에 대해 질문하고, AI는 이에 응답한다. ‘아담’은 OpenAI API를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조로 작동한다. 시각 정보를 직접 인식하거나 분석하는 방식이 아니라, 작가가 사전에 제공한 작품 메타데이터와 작가 노트가 담긴 JSON 데이터를 기반으로 질문과 관련된 정보를 검색·조합해 응답을 생성한다. 즉, AI는 외부 지식을 임의로 해석하지 않고, 전시에 포함된 텍스트 자료 안에서만 사고를 확장한다. 곽한승 작가는 회화작가이자 AI 개발자로 활동해왔다. 그는 이번 전시에 선보인 갤러리 큐레이션 AI 봇 ‘아담’ 외에도, 논문 번역·요약을 수행하는 연구 지원용 AI 시스템, 영화 흥행 데이터를 분석해 성과를 예측하는 웹 애플리케이션, 그리고 남성 육아 경험을 데이터로 연결하는 육아 커뮤니티 플랫폼 등 다양한 AI 기반 프로젝트를 직접 기획·개발해왔다. 예술과 기술을 분리된 영역으로 보지 않고, 동일한 사고 구조 위에서 다뤄온 그의 이력은 이번 전시가 단순한 기술 이벤트가 아니라, 작가의 작업 세계가 자연스럽게 확장된 결과임을 보여준다. 이 구조는 전통적인 큐레이션 방식과 뚜렷한 차이를 만든다. 고정된 해설을 전달하는 대신, 관객의 질문 방식과 관심 지점에 따라 서로 다른 해석의 경로가 생성된다. 질문이 바뀌면 답도 달라지고, 그 과정 자체가 전시 경험의 일부가 된다. AI 큐레이터는 정답을 제시하지 않고, 관객 각자가 스스로 사고를 조직하도록 유도한다. 곽한승은 “회화가 질문을 던지는 매체라면, ‘아담’은 그 질문을 다시 관객에게 되돌려주는 구조”라며 “RAG 기반 AI 큐레이션은 기술을 전시하기 위한 장치가 아니라, 사고의 범위를 명확히 제한함으로써 오히려 사유를 깊게 만드는 도구”라고 설명했다. ‘자문자답’은 회화 전시이자, 인간과 AI가 동일한 자료를 공유한 상태에서 각자의 방식으로 사유하는 실험이다. 작품, 관객, 그리고 AI 큐레이터는 하나의 질문 구조 안에서 연결되며, 전시는 관객의 이동과 질문, 대화 속에서 비로소 완성된다.

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.

내 주변엔 의외로 대덕연구개발특구를 낯설어하는 사람이 많다. 실상은 여의도 면적의 17배에 달하는 거대한 ‘과학 요새’다. 한국전자통신연구원(ETRI), 한국항공우주연구원 등 26개 정부출연연구기관이 포진한 명실상부한 대한민국 과학의 심장이다. 국가 총연구개발비의 15%가 이곳에 투입되고, 국내 이공계 박사급 ‘두뇌’의 11%가 매일 이곳에서 머리를 맞댄다. 여기에 카이스트, 충남대 등 유수의 대학은 물론 3000여개에 육박하는 기업과 연구소가 모여 있다. CDMA 세계 최초 상용화부터 누리호 발사의 성공까지, 대한민국 최고 수준의 연구개발(R&D) 역량이 바로 이 땅 위에서 싹텄다. 얼마 전 박사과정 학생들과 대덕특구를 찾았다. 미국에서나 볼 수 있는 널찍한 도로가 시원하게 펼쳐져 있었지만 정작 거리에는 사람이 거의 보이지 않았다. 함께 걷던 학생에게 물었다. “혹시 과학자라면 이런 곳에서 연구하고 싶지 않겠어?” 학생의 대답은 단호했다. “아니요. 좋은 직장은 많아 보이지만 여기서 일하고 싶지는 않아요.” 이유를 묻자 이런 대답이 돌아왔다. “이곳에서 2~3년은 괜찮은데, 그 이상은 외로울 것 같다는 느낌이 들어요.” 대덕특구는 혁신의 에너지가 뿜어져 나와야 마땅한 곳이다. 하지만 막상 현장에선 혁신의 열기보다 ‘쓸쓸함’이 먼저 느껴진다. 이곳은 1973년 박정희 정부 시절 서울에 흩어져 있던 연구기관을 모아 시너지를 내기 위해 조성됐다. 당시 방위산업과 중화학공업 육성이 목표였기에 연구원들은 세상과 단절된 채 연구에만 몰입해야 했다. 그 결과 대덕은 고립된 거대한 ‘섬’으로 남았다. 광역 교통 접근성이 낮고 연구단지들은 서로 멀찍이 떨어져 있어 자동차 없이는 이동이 쉽지 않다. 구내식당 외에는 사람을 만날 곳이 많지 않고, 웅장한 건물들이 서로 연결되지 않은 채 듬성듬성 놓여 있을 뿐이다. 걷고 싶은 길도, 걷다가 우연히 들어갈 카페도 적다. 이 때문에 대덕의 연구원들이 종종 하는 푸념은 “심심해요”다. 그들은 소통에 목말라 있다. 시대가 변했다. 2010년대 이후 산업 환경은 인공지능(AI), 바이오, 기계 등 서로 다른 분야가 융합되는 지점에서 혁신이 폭발하는 구조로 바뀌었다. 이제 혁신공간의 기본 조건은 ‘개방’과 ‘융합’ 그리고 ‘우연한 만남’이다. 혁신공간의 상징인 미국의 켄들스퀘어나 싱가포르의 원노스가 대표적이다. 그곳은 일자리와 주거, 쇼핑, 여가, 교육이 얽히고설켜 있다. 좁은 부지에 고밀도 빌딩이 들어서고 1층은 누구에게나 개방돼 있어 걸어서 5~10분 이내에 교류가 가능하다. 연구자들은 그곳에서 공부하고, 놀고, 타 분야의 연구자와 소통하며 ‘암묵지’를 쌓아 간다. 이러한 공간에서 얻는 암묵지는 대학 강의실이나 폐쇄된 연구실에서 쌓는 지식보다 훨씬 강력한 파급력을 가진다. 도시계획가의 입장에서 보자면 대덕특구와 관련해 가장 시급해 보이는 건 공간의 혁신이다. 그렇다면 우리는 무엇을 해야 할까. 미국의 ‘리서치 트라이앵글 파크’라는 연구단지에서 힌트를 찾을 수 있다. 1950년대 산업 침체와 인재 유출로 신음하던 이 지역은 대학 3곳 사이 허허벌판에 연구단지를 세우며 승부수를 던졌다. 초기엔 IBM 등을 유치하며 성장했지만 숲속에 띄엄띄엄 놓인 ‘나 홀로 연구소’들은 시간이 갈수록 활기를 잃어 갔다. 결국 이 연구단지는 과감한 ‘재구조화’라는 칼을 빼든다. 삭막한 저밀도 공간을 밀어내고 그 자리에 주거와 일터, 놀이가 한데 섞인 ‘직주락’(職住樂)의 공간을 채워 넣은 것이다. 스타트업이 들어오고 걷기 좋은 길이 열리자 죽어 가던 교외 단지는 인재들이 먹고, 자고, 교류하는 ‘북적이는 혁신도시’로 화려하게 부활했다. 사람이 모이는 공간을 의도적으로 기획한 힘, 이것이 바로 우리가 주목해야 할 지점이다. 대덕특구의 오늘은 우리에게 뼈아픈 교훈을 준다. 과거의 성공 방정식도 시대가 바뀌면 도리어 혁신의 족쇄가 될 수 있다는 사실이다. 기술이 곧 국력인 시대다. 우리는 국내 최대의 두뇌 집단이 모인 대덕을 원점에서 다시 봐야 한다. 적막한 외딴섬을 에너지가 들끓는 ‘혁신의 용광로’로 탈바꿈시키는 것, 이것이 총성 없는 과학 전쟁터에서 우리가 택해야 할 필수 생존 전략이다. 마강래 중앙대 도시계획부동산학과 교수

지역에 정착할 인재 양성이 핵심대학원 기피 탓에 고급 인재 감소지방 R&D 예산의 의무 배정 필요안동 의대 설립 땐 파급효과 기대구미 화합물 파운드리 유치 제안 수도권으로 인재와 일자리가 빨려들면서 지방대와 지역 산업 기반이 동시에 흔들리고 있다. 단순한 ‘지방 소멸’을 넘어 지역의 지식·기술 생태계가 붕괴될 수 있다는 경고가 나온다. 지방에서 고급 과학기술 인재를 길러내고 이들이 머물 수 있는 자생적 연구 생태계 구축이 시급하다는 것이다. 전문가들은 이를 위해 지방정부가 전체 예산의 일정 비율을 R&D(연구개발)에 의무 배정하는 구조 개편이 필요하다고 강조했다. 27일 경북도청에서 열린 ‘서울신문 대구경북 인구포럼’에서 변우진 한국전자통신연구원(ETRI) 대경권연구본부장은 ‘AX(인공지능 융합) 융합 시대를 위한 대구·경북의 청년 유입 전략’ 발표를 통해 “고급 과학기술 인재 육성이 지역 소멸을 극복하는 출발점”이라고 강조했다. 변 본부장은 “지방에 정착한 고급 인재가 새로운 산업을 일으키는 핵심 원동력”이라며 해외 사례를 제시했다. 대표적 사례가 미국 서부의 실리콘밸리다. 트랜지스터 개발로 노벨 물리학상을 받은 윌리엄 쇼클리가 고향인 샌디에이고에서 반도체 회사를 설립하면서 실리콘밸리의 싹이 트였다. 그의 회사에서 일하던 젊은 박사들이 독립해 ‘페어차일드 반도체’를 세웠고, 이후 이 인재들이 다시 인텔·AMD 등 30여 개 기업을 창업하며 세계 정보통신 산업의 심장부가 형성됐다는 설명이다. 변 본부장은 “와이어리스 밸리 역시 UC샌디에이고 교수였던 앤드루 비터비가 창업한 ‘퀄컴’에서 출발했다”며 “결국 플랫폼이 아니라 사람이 지역의 산업 생태계를 만든다”고 강조했다. 그러나 그는 한국의 현실을 ‘심각하다’고 진단했다. “대학원 진학 기피 현상이 심해 고급 인재 자체가 줄고 있다”는 것이다. 변 본부장은 “대학원을 나와도 진로가 불안정하고, 어렵게 연구 자리를 잡아도 정부의 과학기술 예산 감액과 정책 변화에 따라 연구 환경이 흔들린다”고 했다. 그는 이어 “지역 대학에서 배출된 석·박사급 고급인재도 대부분 수도권이나 해외로 빠져나가는 게 현실”이라고 말했다. 그가 제시한 해법은 지방정부의 과감한 R&D 투자 확대다. 변 본부장은 “중앙정부는 예산 총액의 5% 이내에서 R&D 예산을 편성하지만, 지방정부는 국비 매칭 수준에 그치고 있다”며 “이마저도 체계적이지 않다”고 지적했다. 덧붙여 “지방정부도 전체 예산에서 일정 비율을 연구·개발에 편성해 인재·기업 육성에 직접 투입해야 한다”고 제안했다. 핵심 인재 정착을 위한 금전적·주거 지원책도 함께 제안했다. 변 본부장은 대구·경북의 경우 안동·구미·포항·경산·대구 등 이른바 ‘5극’을 중심으로 청년 인재 정주 여건을 마련해야 한다고 조언했다. 특히 안동에 의대가 설립될 경우 “의료·바이오 분야 스타트업이 생겨나는 등 산업 활성화가 기대된다”며 지역 파급 효과가 클 것이라고 전망했다. 그는 청년 일자리 확대 방안으로 구미에 화합물 반도체 파운드리 유치를 제안했다. 변 본부장은 “파운드리는 일자리 창출 효과가 크기 때문에 수도권보다 지방에 지어야 한다”며 “경북대·DGIST·포항공대가 반도체 인재를 양성하고 있고, 구미의 방산기업과 연계하면 경쟁력 있는 생태계를 만들 수 있다”고 강조했다.

3차 발사 때 7기보다 2배로 늘어차세대 중형 위성, 우주환경 관측우주인 아닌 큐브로 첫 의학 실험수명 다한 위성 자체 폐기 검증도실종 방지용 내부 카메라 2기 추가 한국형 발사체 ‘누리호’ 4호기가 27일 새벽 ‘뉴스페이스’ 시대를 열었다. 그동안 정부 주도의 우주 개발을 ‘올드 스페이스’로 보고, 이와 대비되는 개념으로 스페이스X, 블루오리진, 버진갤럭틱처럼 민간 기업이 우주 개발을 주도하는 것을 뉴스페이스라고 말한다. 누리호 4차 발사에서 사상 첫 새벽 발사만큼 주목되는 부분은 민간기업과 정부출연연구소, 대학 등이 제작한 주(主)탑재위성 차세대 중형위성 3호와 부(副)탑재 위성인 큐브 위성 12기다. 2년 전인 2023년 5월 3차 발사 때는 7기를 실었다. 이전보다 2배 가까이 늘어난 위성들은 다양한 과학 연구를 수행한다. 탑재 위성들은 누리호가 2단이 분리된 다음, 목표 고도인 600㎞ 태양동기궤도에 도달하는 807초(13분 27초)가 되면 차세대 중형위성 3호를 가장 먼저 분리하고, 18~23초 간격으로 한 번에 2기씩 6회에 걸쳐 큐브위성들을 사출한다. 각각의 위성들은 다양한 과학 임무를 수행하도록 설계돼, 이번 4차 발사는 발사체-위성-우주 인프라 구축을 확인하기 위한 것이라는 평가도 나온다. 한국항공우주산업을 중심으로 천문연구원, 차세대 중형위성 3호는 오로라, 대기광, 플라스마, 지구 자기장 등 우주환경과 대기 상층부 관측은 물론 3D 바이오프린팅과 줄기세포 기술 검증이 임무다. 여러 큐브위성 중 눈에 띄는 임무를 가진 것들이 있다. 스페이스린텍의 ‘비천’은 지구 저궤도의 미세중력 환경에서 단백질 결정이 균일하게 성장하는지를 실험한다. 지금까지는 대부분 국제우주정거장(ISS)에서 우주인이 실험하는 방식이었지만, 큐브 위성으로 하는 것은 처음이다. 단백질 결정화 기술은 신약 개발 효율을 높이는 핵심 기반 기술로 평가된다. 우주로테크의 ‘코스믹’은 임무 수행이 끝난 위성의 자체 폐기 기술을 검증하는 임무를 맡았다. 수명이 다한 위성이 스스로 대기권에 재진입하면서 분해되도록 하는 기술로 최근 미국과 유럽에서 강화하고 있는 우주쓰레기 의무 규제에 대응하기 위한 것이다. 서울대의 ‘스누글라이트-Ⅲ’는 3차원 지구 대기 관측과 큐브 위성의 편대 비행과 랑데부-도킹 기술 검증, 세종대의 ‘스파이론’은 적외선 대역에서 해양 플라스틱 관측 가능성, 한국항공우주연구원의 ‘E3 테스터 카리-1’은 국산 소자 부품의 우주 환경에서 작동 검증 임무를 수행한다. 이 밖에도 한컴인스페이스의 ‘세종4호’, 한국전자통신연구원(ETRI)의 ‘에트리샛’, 코스모웍스의 ‘잭-003’과 ‘잭-004’, 쿼터니언 ‘퍼셋01’, 인하대의 ‘인하 로샛’, 카이스트의 ‘케이히어로’도 독특한 임무 수행을 위해 탑재됐다. 탑재 위성들이 많아지다 보니 위성 탑재부의 설계도 수정됐다. 3차 발사까지 사용됐던 기존 위성 어댑터는 주탑재위성 1기만 실을 수 있었기 때문에, 누리호 4호기에는 다양한 위성 탑재 요구에 대응할 수 있도록 탑재 공간을 최적화한 ‘다중 위성 어댑터’(MPA)를 개발해 적용했다. 지난 3차 발사 때는 누리호에 실린 큐브 위성 2기가 실종되는 일이 벌어졌다. 이런 문제를 해결하기 위해 누리호 4호기에는 부탑재 위성의 사출 여부와 사출 후 움직임을 확인하기 위해 위성탑재 공간 상단에 내부 카메라 2기를 추가했다.

- 서울·인천에 밀려 두뇌 유출 심각... 강성천 원장, ‘글로벌 씽크탱크’ 위한 보상 체계 확립해야- “단순 비교표 아닌, 과기부 출연연 기준 ‘직급별·성과별’ 연봉 테이블 분석 촉구“ 경기도의회 박상현 의원(더불어민주당, 부천8)이 14일 경기도의회 기획재정위원회 종합감사에서 경기연구원(GRI)의 낮은 인건비와 열악한 복리후생 문제를 지적하며, 연구원들의 사기 진작과 인재 유치를 위한 보상 체계의 전면적인 혁신을 촉구했다. 평생 연구자의 길을 걸어온 박 의원은 이날 발언에서 “오늘은 연구자들을 대변하는 자리”라며, 경기도 정책의 브레인인 경기연구원이 지리적 위치와 연봉 모두에서 서울연구원과 인천연구원에 밀리고 있는 현실을 비판했다. 특히 최근 인천연구원이 연봉을 급격히 인상하며 경기연구원을 추월한 상황에서, 내년도 국가 R&D 예산이 대폭 확대됨에 따라 핵심 인력들이 중앙부처 출연연이나 대학교로 빠져나갈 가능성이 매우 높다고 우려했다. 박 의원은 경기연구원이 직면한 문제를 해결하기 위해, 새로 부임한 강성천 원장에게 기존의 단순 비교표를 넘어선 구조적 개선 방안을 주문했다. 박 의원은 강성천 원장이 직접 과기부 출연연의 연봉 테이블을 확인하여, 기본급, 성과급, 외부 수주 재원 등 실제 연구원들이 받는 총 인건비 수준을 정확하게 파악할 것을 요구했다. 또한, 연구원 특성에 따라 연봉 구조가 달라져야 한다고 강조했다. 예를 들어, 한국전자통신연구원(ETRI)처럼 외부 과제 수주 비율이 높은 기관은 선임급의 성과급 비중을 높이고, 한국천문연구원처럼 출연금 비중이 높은 기관은 고정급을 높이는 등, 경기연구원의 높은 노동 강도와 출연금 비중을 고려해 직급별(연구원, 선임, 수석) 업무와 성과에 맞춰 인건비를 정밀하고 세밀하게 조정해야 한다는 것이다. 박 의원은 “경기연구원이 일만 많고 인건비는 낮아 다니기 싫어하는 기관이 아니라, 중앙 출연기관 연구원들도 와서 일하고 싶은 곳으로 만드는 인건비 구조와 브랜딩 작업을 꼭 부탁드린다”며, ‘글로벌 씽크탱크’로의 도약을 위한 특단의 대책을 촉구했다. 박 의원은 본예산 심사 보고 후 이에 대한 명확한 업무보고를 강성천 원장에게 받을 것을 요청하며, 경기도 연구기관의 경쟁력 강화가 곧 경기도정의 질적 향상으로 이어질 것이라는 강력한 의지를 표명했다.

6G ‘초저지연’ 2030년 상용화 목표사람 넘어 기계·산업·도시까지 연결통신망 자체 연산 수행 ‘엣지 AI’ 주목 “인공지능(AI) 없는 6세대(6G)는 불가능합니다. 이동통신은 이제 단순한 연결을 넘어 AI와 결합해야 하며, 통신망 자체가 지능화되는 시대가 왔습니다.” 류탁기 SK텔레콤 인프라기술본부 부사장은 5일 포럼 세션 ‘SK텔레콤 6G 및 네트워크 AI 추진 동향’ 발표에서 차세대 이동통신 발전의 핵심 동력으로 ‘AI 내재화’를 강조했다. 그는 “이동통신 기술은 약 10년을 주기로 진화해 왔으며, 2030년 상용화를 목표로 하는 6G는 이전 세대와는 차원이 다른 형태가 될 것”이라면서 “1G·2G가 음성, 3G·4G가 데이터 중심의 시대였다면 5G와 6G는 사람뿐 아니라 기계·산업·도시까지 모두 연결하는 ‘융합의 시대’가 될 것”이라고 말했다. 6G는 5G보다 빠른 전송 속도와 ‘초저지연’(통신 이용 시 데이터 등의 전달 시간이 매우 짧은 것), 수백억 기기 동시 연결 등을 목표로 한다. 6G는 단순히 더 빠른 통신이 아니라 AI·클라우드·센서·로봇·양자통신 등과 결합한 ‘초지능·초실감·초연결 인프라’로 진화할 것으로 전망된다. 대표 서비스로는 자율주행차, 메타버스, 디지털 트윈, 스마트 로봇, 원격의료, 도심항공교통(UAM) 등이 언급된다. 류 부사장은 “이 모든 기술의 기반이자 6G 진화에서 빠질 수 없는 핵심이 바로 AI”라고 설명했다. 6G를 위해서는 네트워크 구조 자체도 바뀌어야 한다. 지금까지 통신 장비는 전용 하드웨어 기반이었지만 6G 시대에는 소프트웨어 중심·클라우드형 구조로 전환해야 하며 막대한 전력 소모를 줄이는 ‘그린 네트워크’도 필수 요소로 제시됐다. 6G는 5G 대비 3~5배 이상의 전력 소비가 예상되기 때문에 통신 장비·AI 칩·서버 등 전 산업 영역에서 에너지 효율 기술이 핵심 경쟁력이 될 것이라는 분석이다. 6G 구조에서 특히 주목받는 기술로는 ‘엣지 AI’가 꼽힌다. 지금까지 AI 연산은 클라우드 데이터센터나 단말기에서 처리했지만, 6G 시대에는 전국에 분산된 기지국·코어망 등 통신망 자체가 AI 연산을 수행하는 구조로 바뀐다. 류 부사장은 “대규모 연산을 클라우드에서 처리하면 지연이 발생하고, 단말기에서 처리하기에는 성능이 부족한 문제가 있다”며 “이를 해결하기 위해 통신망 요소 각각이 AI 연산을 담당하는 구조가 필요하다”고 말했다. 이러한 구조는 특히 모빌리티·로보틱스 분야에서 효과를 발휘할 것으로 예상된다. 자율주행차는 차량과 도로, 센서와 AI가 밀리초 단위로 연결돼야 사고를 줄일 수 있으며 공장·물류 로봇, 휴머노이드, UAM 등도 실시간 연산과 초저지연 연결이 필수이기 때문이다. 류 부사장은 “실시간 AI 처리를 위해선 결국 네트워크가 똑똑해져야 한다”고 덧붙였다. 류 부사장은 이러한 혁신은 한 기업만의 힘으로 불가능하며 통신사 간의 협력은 물론 AI 칩, 메모리, 장비 회사 등 모든 기업의 연대와 협력이 중요하다고 역설했다. 실제로 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 통신 3사는 지난달 31일 삼성전자, 한국전자통신연구원(ETRI), 연세대, 엔비디아와 ‘AI RAN 기술 공동 연구 및 실증’을 위한 업무협약(MOU)을 체결하며 협력 체계를 구축했다.

“인공지능(AI) 없는 6세대(6G)는 불가능합니다. 이동통신은 이제 단순한 연결을 넘어 AI와 결합해야 하며, 통신망 자체가 지능화되는 시대가 왔습니다.” 류탁기 SK텔레콤 인프라기술본부 부사장은 5일 포럼 세션 ‘SK텔레콤 6G 및 네트워크 AI 추진 동향’ 발표에서 차세대 이동통신 발전의 핵심 동력으로 ‘AI 내재화’를 강조했다. 그는 “이동통신 기술은 약 10년을 주기로 진화해 왔으며, 2030년 상용화를 목표로 하는 6G는 이전 세대와는 차원이 다른 형태가 될 것”이라면서 “1G·2G가 음성, 3G·4G가 데이터 중심의 시대였다면 5G와 6G는 사람뿐 아니라 기계·산업·도시까지 모두 연결되는 ‘융합의 시대’가 될 것”이라고 말했다. 6G는 5G보다 빠른 전송 속도와 ‘초저지연’(통신에서 데이터 등의 전달 시간이 매우 짧은 것), 수백억 기기 동시 연결 등을 목표로 한다. 6G는 단순히 더 빠른 통신이 아니라 AI·클라우드·센서·로봇·양자통신 등과 결합한 ‘초지능·초실감·초연결 인프라’로 진화할 것으로 전망된다. 대표 서비스로는 자율주행차, 메타버스, 디지털 트윈, 스마트 로봇, 원격 의료, 도심항공교통(UAM) 등이 언급된다. 류 부사장은 “이 모든 기술의 기반이자, 6G 진화에서 빠질 수 없는 핵심이 바로 AI”라고 설명했다. 6G를 위해선 네트워크 구조 자체도 바뀌어야 한다. 지금까지 통신장비는 전용 하드웨어 기반이었지만, 6G 시대에는 소프트웨어 중심·클라우드형 구조로 전환해야 하며, 막대한 전력 소모를 줄이는 ‘그린 네트워크’도 필수 요소로 제시됐다. 6G는 5G 대비 3~5배 이상의 전력 소비가 예상되기 때문에, 통신장비·AI 칩·서버 등 전 산업 영역에서 에너지 효율 기술이 핵심 경쟁력이 될 것이라는 분석이다. 6G 구조에서 특히 주목받는 기술로는 ‘엣지 AI’가 꼽힌다. 지금까지 AI 연산은 클라우드 데이터센터나 단말기에서 처리했지만, 6G 시대에는 전국에 분산된 기지국·코어망 등 통신망 자체가 AI 연산을 수행하는 구조로 바뀐다. 류 부사장은 “대규모 연산을 클라우드에서 처리하면 지연이 발생하고, 단말기에서 처리하기에는 성능이 부족한 문제가 있다”며 “이를 해결하기 위해 통신망 요소 각각이 AI 연산을 담당하는 구조가 필요하다”고 말했다. 이러한 구조는 특히 모빌리티·로보틱스 분야에서 효과를 발휘할 것으로 예상된다. 자율주행차는 차량과 도로, 센서와 AI가 밀리초 단위로 연결돼야 사고를 줄일 수 있으며, 공장·물류 로봇, 휴머노이드, UAM 등도 실시간 연산과 초저지연 연결이 필수이기 때문이다. 류 부사장은 “실시간 AI 처리를 위해선 결국 네트워크가 똑똑해져야 한다”고 덧붙였다. 류 부사장은 이러한 혁신은 한 기업만의 힘으로 불가능하며, 통신사 간의 협력은 물론 AI 칩, 메모리, 장비 회사 등 모든 기업의 연대와 협력이 중요하다고 역설했다. 실제로 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 통신 3사는 지난달 31일 삼성전자, 한국전자통신연구원(ETRI), 연세대학교, 엔비디아와 ‘AI RAN 기술 공동 연구 및 실증’을 위한 업무협약(MoU)을 체결하며 협력 체계를 구축했다.

엔비디아가 최첨단 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 정부와 국내 4개 기업(삼성전자·SK그룹·현대자동차그룹·네이버)에 공급하기로 한 가운데 26만장 중 5만장은 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 등 공공사업에 활용된다. 과학기술정보통신부는 31일 보도참고자료를 내고 “AI 생태계 역량 강화를 위해 엔비디아와 국내 AI 대표 기업과 협력한다”고 밝혔다. 정부는 우선 엔비디아가 국내에 공급하기로 한 GPU 26만장 중 4개 기업 구매분을 뺀 5만장을 소버린 AI 기술 확보를 위해 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업, 국가 AI 컴퓨팅센터 구축에 활용하기로 했다. 이로써 이재명 대통령의 공약이었던 AI 고속도로 구축을 통한 AI 3대 강국 도약에도 청신호가 켜졌다. 현재 엔비디아의 GPU는 전 세계적으로 수요가 공급을 능가하고 있어 세계 각국이 확보전에 나선 상황이다. 정부는 현대차그룹이 엔비디아와 손잡고 박차를 가하는 ‘피지컬 AI’ 산업에도 정책 지원에 나선다. 과기정통부는 이날 경주에서 피지컬 AI 선도국 도약을 목표로 한 3자 양해각서(MOU)를 체결하고 연구센터 등 인프라 구축, 자율주행 미래 모빌리티 솔루션 개발, AI 기반 스마트 제조·로보틱스 등 피지컬 AI 관련 기술 개발에 힘을 모으기로 했다. 정부는 현대차와 엔비디아 사이에 이뤄질 피지컬 AI 분야 협력을 정책적·행정적으로 지원할 예정이다. 아울러 정부는 차세대 통신 분야 핵심 인프라인 AI 기반 기지국(AI 랜) 구축에서도 엔비디아, 국내 통신 업계와 협력하기로 했다. 이를 위해 과기정통부는 이날 엔비디아와 삼성전자, 국내 통신 3사, 한국전자통신연구원(ETRI), 연세대와 AI 랜 기술 공동연구 및 실증을 위한 협약을 맺었다. AI 랜은 이동통신 기지국과 AI를 결합한 형태로 저지연·고효율성으로 피지컬 AI 등 차세대 AI 활용의 주축이 되는 인프라로 꼽힌다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 최근 미국 워싱턴DC에서 열린 개발자 행사(GTC)에서 6G(6세대 이동통신) 시대 AI 통신 기술력 확보를 위해 핀란드의 통신장비 회사 노키아에 10억 달러를 투자해 지분 2.9%를 확보하는 계획을 발표한 바 있다. 엔비디아는 한국과 맺은 AI 랜 구축 MOU에 젠슨 황 CEO가 직접 서명하고 로니 바시쉬타 네트워크 부문 수석부사장이 영상 축사를 전달했다. 바시쉬타 부사장은 “지금이야말로 6G 이동통신과 AI의 결합을 위한 적기”라며 “한국은 그간 글로벌 이동통신 기술과 표준을 선도해 온 국가로서 AI랜 혁신의 중추적인 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다. 배경훈 과기정통부 부총리는 “AI가 단순한 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 오늘날 엔비디아와 함께 AI 인프라를 확충하고 기술을 개발하는 것은 제조업 역량 등 한국이 보유한 강점을 더욱 강화할 수 있는 투자”라고 강조했다.

SK그룹이 국내 제조업 생태계의 인공지능(AI) 혁신을 위해 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 피지컬(제조) AI 플랫폼 ‘옴니버스’를 활용한 ‘제조 AI 클라우드’를 구축한다. SK그룹은 이를 SK하이닉스 등 SK그룹의 제조 분야 계열사는 물론 정부나 제조업과 관련된 공공기관, 국내 스타트업 등 외부 수요처에도 개방해 대한민국 제조업 생태계가 AI 기반으로 생산성과 효율성을 높여 나갈 수 있도록 돕는다는 계획이다. 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 활용해 제조 AI 클라우드를 구축하고 스타트업 등 제조 분야 외부 수요처까지 제공하는 것은 아시아에서 최초다. 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 31일 경북 경주에서 열린 ‘2025 아시아태평양경제협력체(APEC) CEO 서밋’에서 만나 ‘제조 AI 스타트업 얼라이언스’ 협력 방안 및 반도체 협력과 국내 제조 AI 생태계 발전 방향에 대해 의견을 나눴다. 옴니버스 기반 제조 AI 클라우드 구축과 관련해 구축에서 운영, 사용까지 일원화하는 국내 사례는 SK가 유일하다. 옴니버스는 엔비디아의 가상 시뮬레이션 기반인 ‘디지털 트윈’ 플랫폼으로, 제조업 생산공정을 온라인 3차원(3D) 가상공간에 똑같이 구축해 시뮬레이션하는 모델이다. 수율 개선과 설비의 유지 보수 효율성을 높일 수 있고, 비용 절감 효과로 글로벌 제조업계에서 관심이 커지고 있다. 세계적으로 제조업에 AI를 도입해 불량을 일찍 발견하거나 최소화해 생산성을 높이고 적기에 유지보수 하는 것이 제조업의 성패로 꼽히고 있어 국내 스타트업과 제조업 기업들의 옴니버스 활용은 국내 제조 AI 역량 강화에 도움이 될 전망이다. 제조 AI 클라우드는 SK하이닉스가 도입하는 엔비디아의 최신 GPU ‘RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션’ 2000여장을 기반으로, SK하이닉스 이천캠퍼스와 용인반도체 클러스터에서 활용할 수 있도록 SK텔레콤이 구축과 운영, 서비스를 맡게 된다. SK는 국내 유일의 제조 AI 클라우드 운영 사업자로서 사용자들이 해외 데이터센터에 의존하지 않고 옴니버스에 직접 접근하는 환경을 만들어 국내 제조업에 최적화된 성능과 데이터 보안을 보장할 계획이다. 엔비디아는 GPU 공급 뿐 아니라 옴니버스를 바탕으로 국내 제조업에 특화된 AI 모델을 SK와 개발한다. 소프트웨어 최적화, AI 모델 학습 및 추론, 클라우드 운영 자동화, 시뮬레이션 튜닝 등에서 기술 협력에 나서며 시스템을 고도화할 예정이다. 이번 협력으로 그동안 높은 비용과 장비 수급 등의 이유로 AI 도입에 어려움을 겪었던 국내 제조업 기업들이 제조 AI를 실현하는 데 활력이 될 전망이다. 양 사는 IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털(VC)과의 제조분야 AI 스타트업 육성 및 지원에 함께하기로 했다. 한편 SK그룹은 GPU 5만장 이상 규모의 AI 인프라 ‘AI 팩토리’를 엔비디아와 국내에 구축한다. AI 팩토리는 제조 AI 클라우드, 울산에서의 AI 데이터센터 프로젝트 등이 포함된 ‘엔비디아 GPU 기반의 AI 산업 클러스터’다. SK그룹은 2027년을 목표로 울산에 100메가와트(MW) 규모 ‘하이퍼스케일급’ AI 데이터센터 사업을 진행 중이다. AI 팩토리는 국내 제조 AI 경쟁력 강화에 일조할 것으로 보인다. SK그룹은 엔비디아와의 협력해 디지털 트윈과 로봇, 거대언어모델(LLM) 등 학습 및 추론, 3차원(3D) 시뮬레이션 기능을 두루 갖춘 ‘산업용 AI 서비스 공급 사업자’로 발돋움하겠다는 계획이다. 최 회장은 “SK그룹은 엔비디아와 협력해 AI를 국내 산업 전반의 혁신을 이끄는 엔진으로 만들고 있다. 이를 통해 산업 전반이 규모, 속도, 정밀도의 한계를 넘어서게 될 것”이라며 “엔비디아 AI 팩토리를 기반으로 SK그룹은 차세대 메모리, 로보틱스, 디지털 트윈, 지능형 AI 에이전트를 구동할 인프라를 구축할 계획”이라고 말했다. 황 CEO는 “SK그룹은 엔비디아의 핵심적인 메모리 기술 파트너로, 엔비디아가 전 세계 AI 발전을 주도하는 최첨단 GPU 컴퓨팅 플랫폼을 개발할 수 있도록 지원하고 있다”며 “엔비디아의 가속 컴퓨팅과 소프트웨어를 기반으로 한 AI 인프라를 구축함으로써 SK그룹의 혁신과 한국 AI 생태계를 활성화할 AI 팩토리를 함께 조성하고 있다는 점이 매우 기쁘다”고 말했다. 이날 SK텔레콤은 엔비디아와 ‘AI 네트워크’ 연구개발(R&D)을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. SK텔레콤은 6세대(6G) 이동통신 핵심기술로 꼽히는 ‘AI-RAN(무선접속네트워크)’ 기술 개발에 엔비디아, 국내 통신사, 삼성전자, 연세대, 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께할 예정이다.

울산에서 자동차·조선·건설기계 분야 인공지능(AI) 공장이 본격적으로 추진된다. 울산시는 산업통상자원부의 ‘2025년 기계로봇장비분야 인공지능 팩토리’ 사업에 자동차·조선·건설기계 분야 3건이 선정돼 국비 196억원을 확보했다고 30일 밝혔다. 자동차 분야에서는 다차종 생산에 능동적으로 대응하기 위해 기존 연속식 조립공정(셔틀라인)을 AI 기반 셀 조립 방식으로 전환할 수 있는 핵심기술 개발이 목표다. 현대자동차 주관으로 한국전자통신연구원(ETRI), 현대위아, 한울테크, 로이랩스 등 8개 기관·기업이 협력한다. 사업비 193억원을 들여 오는 2029년 12월까지 진행한다. 함정 정비 조선 분야에서는 로봇 기술을 개발해 군함 건조·정비 과정에서 위험 작업을 대체하고 작업자 안전과 공정 품질을 향상하는 사업이 추진된다. HD현대중공업 등이 참여해 109억원을 들여 오는 2029년 12월까지 진행된다. 건설기계 분야는 굴착기 혼류 생산을 위한 ‘로봇 용접 및 AI 기반 영상 비파괴 검사(PAUT) 복합 검사 시스템’ 개발이다. AI 영상 분석과 비파괴 검사 기술을 활용해 생산 품질을 높인다. HD현대건설기계가 주관으로 사업비 110억원을 투입해 오는 2028년 12월까지 추진된다. 시는 이번 사업을 통해 AI 제조 기술 실증 중심지로 자리 매김하고, 글로벌 제조 경쟁력 강화의 교두보를 마련할 것으로 기대한다. 시 관계자는 “지역 기업의 차세대 제조 경쟁력 강화를 위해 적극 지원하겠다”고 말했다.

한국전자통신연구원(ETRI) 인공지능(AI)창의연구소는 보행자의 이동 경로를 예측해 교통사고를 예방할 수 있는 ‘예지형 보행자 안전 AI 서비스’를 개발했다고 29일 밝혔다. 지난 8월부터 충남 천안시의 주요 교차로 4곳에서 실증 운용 중인 이 서비스의 시스템은 폐쇄회로(CC)TV 카메라, 운전자용 전광판, 제어기, 원격 영상 분석 서버로 구성된다. CCTV가 촬영한 영상을 기반으로 2초 이내에 도로 영역 지도를 자동 생성해 횡단보도와 차도 전체를 위험 위치로 식별하고 인근 보행자의 미래 경로를 예측할 수 있다. 이를 통해 보행자가 건널목에 진입하기 약 3초 전부터 전광판을 이용해 운전자에게 위험 알림을 보내는 방식이다. 이 기술은 교통 분야 이외에 물류센터, 공장, 건설 현장 등 산업 안전 분야로도 확장할 수 있다. 작업자와 지게차, 로봇, 운반차량 등 사람과 장비의 이동 경로를 예측하고 위험 위치를 식별해 충돌 가능성이 높은 상황을 선제적으로 표시하며, 단계별 위험 알림을 통해 관리자의 대응 시간을 확보함으로써 작업 공간의 안전성을 높인다. =