차랑용 ‘엑시노스 오토 V720’ 공급뉴 iX3부터 내연기관 모델에 적용미래 모빌리티 전장분야 확대 포석 삼성전자가 독일 완성차 업체인 BMW의 미래형 전기차 모델에 ‘슈퍼 두뇌’ 역할을 하는 차량용 반도체 칩을 공급한다. 이번 성과는 삼성전자가 미래 모빌리티인 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 분야에서 핵심 반도체 공급사로서 입지를 굳히는데 큰 역할을 할 것으로 보인다. 30일 업계에 따르면 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문은 차량용 인포테인먼트(IVI·정보+엔터테인먼트)용 프로세서인 ‘엑시노스 오토 V720’을 BMW의 신형 전기차인 ‘뉴 iX3’에 공급했다. 뉴 iX3은 지난 9월 독일 뮌헨 ‘IAA모터쇼’에서 처음 공개된 중형 전기 스포츠유틸리티차(SUV)로, BMW의 차세대 전동화 플랫폼인 ‘노이어 클라쎄’가 적용되는 첫 번째 모델이다. BMW는 노이어 클라쎄를 통해 차량 운영체제(OS)와 인포테인먼트 등을 하나의 디지털 시스템으로 통합하는 SDV 구현을 목표로 하고 있다. 삼성전자는 뉴 iX3를 시작으로 BMW의 전기차 및 내연기관차 모델에도 ‘엑시노스 오토 V920’을 공급할 것으로 전해졌다. 엑시노스 오토 시리즈의 가장 최신 모델인 V920은 영국 반도체 설계 전문기업 ARM의 전장용 중앙처리장치(CPU) 10개가 탑재돼 기존 제품 대비 CPU 성능은 약 1.7배, 그래픽처리장치(GPU) 성능은 최대 2배, 인공지능(AI) 연산 성능은 2.7배 강화된 것으로 전해졌다. 삼성전자와 BMW 간 엑시노스 오토 시리즈 협력은 진입 장벽이 높은 독일 완성차 업체를 상대로 미래 모빌리티 분야에서 성과를 확대했다는 의미가 있다. BMW는 자체 품질 기준으로 기능 안전성 인증제도(FUSA)를 운영 중이고, 삼성전자의 최신 엑시노트 오토 시리즈는 이를 통과했다. BMW 역시 지난 9월 뉴 iX3 공개 당시 기존 대비 20배 높은 처리능력을 갖춘 4개의 고성능 컴퓨터를 탑재했다고 강조한 바 있다. 이번 협력을 시작으로 삼성전자는 최근 힘을 쏟고 있는 미래 모빌리티 시장에서 전장(차량용 전자·전기장비) 분야 사업 영역을 확대할 것으로 보인다. 이재용 삼성전자 회장은 지난 11월 방한한 올라 칼레니우스 메르세데스벤츠 회장을 삼성그룹 영빈관인 승지원에서 만나는 등 협력을 모색하고 있다. 올리버 집세 BMW그룹 회장과도 올해 초 중국발전포럼에서 회동한 것으로 전해졌다.

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.

29일(현지시간) 미국 주식시장은 주요 지수들이 보합세를 보이며 마감했다. 다우존스와 나스닥 종합, S＆P 500 지수 모두 소폭 하락하며 전반적인 시장 분위기는 큰 변동성이 없었다. 다우존스 지수는 뉴욕 거래소(NYSE)에서 321,189천주의 거래량을 기록하며 48,461.93포인트로 마감했다. 전일 대비 249.04포인트(-0.51%) 내렸다. 시작가는 48,636.63포인트, 최고가는 48,704.83포인트, 최저가는 48,390.91포인트였다. 나스닥 종합 지수는 나스닥 증권거래소에서 1,078,368천주의 거래량을 보이며 23,474.35포인트로 마감했다. 전일보다 118.75포인트(-0.50%) 내렸으며, 시작가는 23,414.68포인트, 최고가는 23,531.02포인트, 최저가는 23,397.52포인트였다. S＆P 500 지수는 뉴욕 거래소에서 1,915,997천주의 거래량을 기록하며 6,905.74포인트로 마감했다. 이는 전일 대비 24.20포인트(-0.35%) 하락한 수치이다. 시작가는 6,903.60포인트, 최고가는 6,920.21포인트, 최저가는 6,888.76포인트였다. 반면, 다우운송, 나스닥 100, 필라델피아 반도체 지수도 소폭 하락하며 마감했다. 다우운송 지수는 17,559.45포인트로 전일보다 87.79포인트(-0.50%) 내렸고, 나스닥 100 지수는 25,525.56포인트로 118.83포인트(-0.46%) 하락했다. 필라델피아 반도체 지수는 7,178.27포인트로 전일 대비 29.37포인트(-0.41%) 내렸다. 한편, VIX 지수는 14.08포인트로 전일보다 0.48포인트(3.53%) 상승했다. VIX 지수는 시장의 변동성을 나타내는 지수로, 현재 20 미만의 수치를 기록하며 비교적 안정적인 시장 상황을 반영하고 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.

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.

아랍에미리트(UAE) 두바이의 한 5성급 호텔에서 20대 항공 승무원이 40대 전남편에게 잔혹하게 살해당한 사건이 발생해 충격을 주고 있다. 이 남성은 전처가 상류층 대상 성 접대를 하고 있다고 의심해온 것으로 알려졌다. 27일(현지시간) 미 뉴욕포스트 등에 따르면 지난주 두바이 보코 보닝턴 호텔 객실에서 아나스타샤란 이름으로 알려진 25세 러시아 국적의 항공 승무원이 숨진 채 발견됐다. 호텔 직원이 발견한 현장은 처참했다. 피해자의 시신에서는 목과 상체, 팔다리 등에서 최소 15차례 이상의 자상이 확인됐으며, 객실 내부에는 다량의 혈흔이 남아 있었다. 경찰은 유력한 용의자로 피해자의 전남편인 러시아 국적 알베르트 모건(41)을 지목했다. 모건은 범행 직후 두바이를 떠나 러시아로 도주했으나 호텔 내부 폐쇄회로(CC)TV 영상과 이동 경로 분석을 통해 신원이 특정됐다. 그는 러시아 공항에 도착하자마자 현지 수사기관에 의해 긴급 체포됐다. 수사 결과 두 사람은 약 2년간 결혼 생활을 이어간 뒤 이혼했지만, 모건은 이후에도 아나스타샤를 계속 스토킹하는 등 집착을 보인 것으로 드러났다. 특히 그는 아나스타샤가 상류층을 상대로 성 접대를 하는 이른바 ‘VIP 콜걸’로 활동하고 있다고 의심해 강한 분노를 느낀 것으로 알려졌다. 경찰은 모건의 범행이 사전에 계획된 것으로 보고 있다. 그는 아나스타샤의 근무 일정을 파악해 몰래 두바이까지 따라갔고, 아나스타샤가 투숙 중이던 호텔에 손님으로 위장해 들어갔다. 이후 호텔 세탁실에서 가운을 훔쳐 입고 직원인 척 접근해 피해자가 객실 문을 열도록 유도한 것으로 파악됐다. 모건은 경찰 조사에서 “머리카락을 가위로 자르는 등의 방식으로 모욕을 줄 생각이었다”고 진술했다. 그러나 객실 안에서 두 사람 사이에 몸싸움이 벌어지면서 계획이 틀어졌고, 이후 흉기를 사용해 아나스타샤를 살해한 것으로 수사 당국은 파악하고 있다. 모건은 과거에도 가정폭력 전과를 비롯해 마약 범죄로 약 7년간 복역한 이력이 있으며, 출소 후 개명까지 하며 신분을 바꾼 것으로 드러났다. 체포 이후 모건은 러시아 법정에서 “우크라이나 전쟁에 자원입대하겠다”고 주장했다. 러시아에서는 중범죄자가 전쟁에 참전할 경우 형 집행이 유예되거나 사면되는 사례가 존재한다. 그러나 법원은 범행의 잔혹성과 중대성을 이유로 이를 기각했다.

26일(현지시간) 미국 주식시장은 다우존스, 나스닥 종합, S＆P 500 지수가 모두 보합세를 보이며 마감했다. 다우존스 지수는 48,710.97로 마감하며 20.19포인트(-0.04%) 내렸고, 나스닥 종합 지수는 23,593.10으로 20.21포인트(-0.09%) 하락했다. S＆P 500 지수도 6,929.94로 2.11포인트(-0.03%) 내렸다. 다우존스 지수는 뉴욕 거래소(NYSE)에서 286,706천 주의 거래량을 기록하며 48,712.47로 시작해 최고 48,782.00, 최저 48,589.07 사이에서 거래됐다. 나스닥 종합 지수는 나스닥 증권거래소(NASDAQ)에서 847,448천 주가 거래되었으며, 시작가는 23,645.91, 최고가는 23,665.15, 최저가는 23,567.86을 기록했다. S＆P 500 지수는 뉴욕 거래소에서 1,433,940천 주가 거래되었으며, 시작가는 6,936.02, 최고가는 6,945.77, 최저가는 6,921.60이었다. 다우운송 지수는 17,647.24로 22.18포인트(-0.13%) 하락했고, 나스닥 100 지수는 25,644.39로 11.76포인트(-0.05%) 내렸다. 필라델피아 반도체 지수는 7,207.64로 3.27포인트(0.05%) 올랐다. 한편, VIX 지수는 13.56으로 0.09포인트(0.67%) 상승했다. VIX 지수가 20 미만이라는 것은 시장이 비교적 안정적이고 스트레스가 적은 상태임을 나타낸다.

- 캐나다 현지 법인을 통해 북미 거점 구축 및 현지 마케팅 강화 - 미국 FDA 패스트트랙 신청으로 NK세포치료제 임상 및 승인 기간 단축 목표 면역세포치료제 전문 기업 (주)노보셀바이오(대표이사 소진일)가 캐나다 현지 법인 설립을 기점으로 북미 시장 진출을 위한 세부 실행 전략을 공개하며 글로벌 행보에 속도를 내고 있다고 밝혔다. 노보셀바이오는 캐나다 현지 법인을 북미 마케팅의 전초기지로 활용하여, 세계 최대 면역항암제 시장인 북미 지역에서의 점유율을 공격적으로 확대할 계획이다. 먼저, 현지 주요 연구기관 및 대형 병원과의 파트너십 구축이다. 토론토와 밴쿠버 등 바이오 클러스터 내의 대학 병원 및 글로벌 암 센터와 협력하여 현지 환자 데이터를 확보하고, 북미 의료진을 대상으로 한 학술 마케팅을 강화한다. 또한, 글로벌 컨퍼런스 및 네트워킹 강화다. 2026년 예정된 ‘BIO International(BIO USA)’ 등 주요 바이오 행사에 적극 참여하여 다국적 제약사(Big Pharma)와의 공동 개발 및 기술 수출(L/O) 기회를 창출할 예정이다. 마지막으로 디지털 IR 및 투자자 소통 확대다. 북미 자본 시장을 겨냥해 현지 투자 전문가들과의 네트워크를 구축하고, 북미 기준에 맞춘 임상 데이터를 투명하게 공개함으로써 기업 가치를 극대화할 전략이다. 이를 위해 예정대로 회사의 연구개발(R＆D)을 총괄해온 문귀영 연구소장을 캐나다법인의 초대 대표이사로 내정하고 법인 설립을 서두를 예정이다. 특히 노보셀바이오는 이번 캐나다 법인 설립이 완료되는 즉시, 미국 식품의약국(FDA)에 NK면역세포치료제의 임상시험계획(IND) 신청과 함께 ‘패스트트랙(Fast Track)’ 지정을 추진할 것이라고 밝혔다. 패스트트랙은 중증 질환 치료제나 미충족 의료 수요가 높은 신약의 개발을 촉진하기 위해 FDA가 운영하는 제도로, 지정 시 ▲FDA와의 수시 미팅 및 서면 상담 ▲임상 자료의 순차 검토(Rolling Review) ▲우선 심사(Priority Review) 대상 선정 등의 강력한 혜택을 받을 수 있다. 관계자는 “캐나다는 미국과 지리적·규제적으로 밀접한 관계에 있어, 캐나다 법인을 통한 FDA 임상 진입은 지적 재산권 보호와 승인 절차 면에서 전략적 우위를 점할 수 있다”며, “패스트트랙 지정을 통해 임상 기간을 획기적으로 단축하고 빠르게 상업화 단계에 진입하는 것이 목표”라고 설명했다. 소진일 노보셀바이오 대표는 “캐나다 법인 설립은 단순히 지역적 확장을 넘어, 세계에서 가장 엄격하고 큰 북미 시장에서 우리의 기술력을 증명하는 시작점”이라며, “현지 최적화된 마케팅과 효율적인 임상 전략을 통해 노보셀바이오의 NK세포치료제가 글로벌 표준으로 자리 잡을 수 있도록 총력을 다하겠다”고 강조했다.

- AH Media Group Huy Amo 대표와 영상제작기술 연수 프로그램 공동 개발 협의- 숭실사이버대 한헌수 총장 ‘AI in Movies’ 주제 업무협약 기념 특강 진행- 한헌수 총장 “AI가 영화 제작 전반에 관여함으로써 발생할 법적 문제 대비해야” 숭실사이버대학교(총장 한헌수)가 12월 17일 베트남 호치민 시립 연극영화대학교(Ho Chi Minh City University of Theater and Cinema)와 업무협약(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 호치민 시립 연극영화대학교는 베트남 제2의 도시인 호치민에 위치한 베트남 문화체육관광부 소속 공립 종합 예술대학으로, 연극 및 영화, TV, 사진 등 공연 및 영상 예술 분야의 전문 인력을 양성하는 고등교육기관이다. 다양한 문화예술 분야에 대해 이론과 실기를 아우르는 전문 교육 커리큘럼을 제공하고 있으며, 졸업생들은 베트남 문화예술산업의 핵심 리더로서 활발한 활동을 영위하고 있다. 양 기관의 이번 업무협약은 급변하는 AI 시대를 맞아 숭실사이버대가 보유한 첨단 IT 교육 역량과 글로벌 콘텐츠 산업의 핵심으로 부상하고 있는 AI 관련 기술을 University of Theater and Cinema Ho Chi Minh City 교육 커리큘럼에 도입하는 것을 목표로 한다. 구체적인 협약 내용으로는 교수진과 학생의 상호 교류 및 교육 훈련을 위한 교육 및 인적 교류, 연극 및 영화 작품의 공동 연구, 창작 및 무대 제작 등의 예술 및 학술 협력, 세미나 및 학술 토론회, 예술 교류 행사 등의 공동 행사 개최, 한국과 베트남에서의 교육 프로그램 및 단기 과정 공동 기획 및 운영, 교육의 질 향상과 문화적 이해 증진을 위한 상호 협력 등이다. 이와 함께 숭실사이버대는 현지 AH Media Group의 Huy Amo 대표와 영상제작기술 연수 프로그램 공동 개발하기로 협의했다. 호치민 시립 연극영화대학교 협약식에 참석한 숭실사이버대 한헌수 총장은 현지 학생들을 대상으로 ‘AI in Movies’ 주제의 기념 특강을 진행하기도 했다. 이번 특강에서 한헌수 총장은 앞으로 AI 영화의 주제는 인간과 로봇간의 감정교류로 인해 발생할 수 있는 문제, 슈퍼 AI가 인간을 통제함으로 발생하는 문제, 완벽한 로봇이 인간의 파트너가 되면서 발생할 수 있는 문제들을 중점적으로 제시했다. 또한 AI가 시나리오 작성, 배우와 장소 섭외, 카메라 워크와 편집까지 전 제작과정에 어떻게 관여할지, 현재 어떤 AI가 사용되고 있는 지 등을 구체적인 사례와 함께 보여주며, 스크립을 동영상으로 만드는 기술 과정도 설명해 눈길을 끌었다. 한헌수 총장은 “AI는 1950년대부터 영화의 주제로 등장하고 있으며, 1990년대부터는 디지털 영상처리기술과 음성처리 기술을 활용한 획기적인 특수효과를 만들어내고 있다. 최근에는 AI는 영화의 전 제작과정에서 도움을 주는가 하면 급기야 100% AI로 제작한 영화까지 만들어지고 있다”라며 “다만 AI가 영화 전 제작과정을 지배함으로써 발생할 수 있는 노동 문제, 윤리 문제, 저작권 문제 등 수많은 법적 문제가 발생할 것을 대비할 필요도 있다”라고 강조했다. 한편 실천형 커리큘럼으로 실무에 강한 전문가를 양성하는 숭실사이버대는 100% 온라인 교육을 통해 학사학위 및 국가공인 및 학교인증 자격증 취득에 필요한 학점이수가 가능한 정규 4년제 고등교육기관으로, 재학 중은 물론 졸업 후에도 전공과목을 평생 무료로 수강할 수 있는 특화 프로그램 ‘평생무료수강’ 서비스도 운영하고 있다. 내년 설립 29주년을 맞아 ‘창학 100년을 향한 비전’ 아래 대학 특성화 체계 구축 및 수요자 중심의 교육 혁신, 맞춤형 학생지원 확대, 글로컬 역량 강화, 지속 가능한 경영시스템 실현 등 대학 발전을 위한 다양한 전략사업을 추진하고 있다. 숭실사이버대는 12월 1일부터 내년 1월 14일까지 2026학년도 1학기 신편입생을 모집 중이며, 이에 대한 보다 자세한 사항은 입학지원센터 홈페이지 또는 유선전화로 문의하면 된다.

23일(현지시간) 미국 증시는 다우존스, 나스닥 종합, S＆P 500 지수가 모두 소폭 상승하며 보합세를 보였다. 다우존스는 79.73포인트(0.16%) 올라 48,442.41에 마감했다. 나스닥 종합은 133.02포인트(0.57%) 상승해 23,561.84를 기록했으며, S＆P 500은 31.30포인트(0.46%) 오른 6,909.79에 장을 마쳤다. 다우존스는 뉴욕 거래소(NYSE)에서 415,242천주의 거래량을 기록하며 48,320.59로 시작해 48,527.50까지 상승하다가 48,442.41로 마감했다. 나스닥 종합은 나스닥 증권거래소(NASDAQ)에서 1,198,555천주의 거래량을 기록하며 23,407.70에서 출발, 23,563.46까지 올랐다. S＆P 500은 뉴욕 거래소에서 2,212,009천주의 거래량을 보이며 6,872.41에서 시작해 최고 6,910.88을 기록했다. 한편, 나스닥 100은 126.13포인트(0.50%) 상승해 25,587.83에 마감했고, 필라델피아 반도체는 38.97포인트(0.55%) 오른 7,184.54를 기록했다. 반면, 다우운송은 43.20포인트(-0.24%) 하락하며 17,636.68을 기록했다. VIX 지수는 13.87로 0.21포인트(-1.49%) 내렸다. VIX가 20 미만을 유지함에 따라 시장은 안정적인 상태를 보이고 있다.

정부의 강력한 수요 억제 정책에도 불구하고 내년 집값은 오름세를 이어갈 것이란 전망이 나왔다. 서울을 중심으로 한 주택시장 과열로 가계부채 리스크가 커지고 있다는 분석도 나왔다. 주택산업연구원(주산연)은 23일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 ‘2026년 주택시장 전망과 정책 방향’ 기자간담회에서 “내년 주택 매매가격은 전국 평균 1.3% 상승할 것”이라며 “수도권은 2.5%, 서울은 4.2% 오를 것으로 예상된다”고 밝혔다. 수도권 외 지방은 0.3% 상승에 그칠 것으로 내다봤다. 이번 전망은 지난 20년간 주택가격에 가장 큰 영향을 미친 요인으로 꼽히는 유동성, 금리, 주택 수급, 경기 전망 등을 종합해 산출한 것이다. 주산연은 지난해 9월 시작된 미국의 기준금리 인하 이후 대출금리 하락 기조가 내년까지 이어질 가능성이 크다고 설명했다. 공급 여건도 집값 하락을 막는 요인이다. 주산연에 따르면 최근 4년간 정부 추산 기준 약 60만 가구 수준의 착공 물량 부족이 누적되면서 주택 공급은 여전히 빠듯한 상태다. 급격한 금리 상승이나 경기 급랭이 발생하지 않는 한, 내년 주택가격은 올해의 상승 흐름을 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 서울 주택시장으로의 쏠림과 과열이 이미 위험 수위에 도달했다는 경고도 이날 함께 나왔다. 한국은행은 같은 날 발표한 ‘금융안정보고서’에서 최근 주택시장의 가장 큰 특징으로 ‘지역 간 차별화’를 지목했다. 보고서에 따르면 서울 아파트 시가총액은 지난 11월 말 기준 1817조 6000억원을 기록했다. 전국에서 차지하는 비중은 43.3%로, 전 고점인 2020년 8월 말 43.2%를 넘어섰다. 이는 2분기 현재 서울 지역총생산(GRDP)의 3.0배로 2018년 이후 최고 기록이다. 과열 정도를 보여주는 지표도 최고치다. 3분기 서울의 ‘주택시장 위험지수’는 0.90으로, 한은이 해당 지수를 산출하기 시작한 2010년 1분기 이후 가장 높았다. 이 지수는 실물경제 수준에 비춰 주택시장이 얼마나 과열됐는지를 보여준다. 중장기적인 금융 시스템의 위험성을 보여주는 금융취약성 지수(FVI)는 3분기 45.4를 기록해 지난해 1분기(37.1)부터 꾸준히 올라 6분기째 오름세를 보였다. 이는 서울 집값이 잡히지 않기 때문으로 한은은 분석했다. 장정수 한은 부총재보는 “내년 이후 주택가격 상승 기대가 더 높아질 경우 거래가 늘고 가계부채가 재차 확대될 수 있다”고 밝혔다.

정부의 강력한 수요 억제 정책에도 불구하고 내년 집값은 오름세를 이어갈 것이란 전망이 나왔다. 서울을 중심으로 한 주택시장 과열로 가계부채 리스크가 커지고 있다는 분석도 나왔다. 주택산업연구원(주산연)은 23일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 ‘2026년 주택시장 전망과 정책 방향’ 기자간담회에서 “내년 주택 매매가격은 전국 평균 1.3% 상승할 것”이라며 “수도권은 2.5%, 서울은 4.2% 오를 것으로 예상된다”고 밝혔다. 수도권 외 지방은 0.3% 상승에 그칠 것으로 내다봤다. 이번 전망은 지난 20년간 주택가격에 가장 큰 영향을 미친 요인으로 꼽히는 유동성, 금리, 주택 수급, 경기 전망 등을 종합해 산출한 것이다. 주산연은 지난해 9월 시작된 미국의 기준금리 인하 이후 대출금리 하락 기조가 내년까지 이어질 가능성이 크다고 설명했다. 공급 여건도 집값 하락을 막는 요인이다. 주산연에 따르면 최근 4년간 정부 추산 기준 약 60만 가구 수준의 착공 물량 부족이 누적되면서 주택 공급은 여전히 빠듯한 상태다. 급격한 금리 상승이나 경기 급랭이 발생하지 않는 한, 내년 주택가격은 올해의 상승 흐름을 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 서울 주택시장으로의 쏠림과 과열이 이미 위험 수위에 도달했다는 경고도 이날 함께 나왔다. 한국은행은 같은 날 발표한 ‘금융안정보고서’에서 최근 주택시장의 가장 큰 특징으로 ‘지역 간 차별화’를 지목했다. 보고서에 따르면 서울 아파트 시가총액은 지난 11월 말 기준 1817조 6000억원을 기록했다. 전국에서 차지하는 비중은 43.3%로, 전 고점인 2020년 8월 말 43.2%를 넘어섰다. 이는 2분기 현재 서울 지역총생산(GRDP)의 3.0배로 2018년 이후 최고 기록이다. 과열 정도를 보여주는 지표도 최고치다. 3분기 서울의 ‘주택시장 위험지수’는 0.90으로, 한은이 해당 지수를 산출하기 시작한 2010년 1분기 이후 가장 높았다. 이 지수는 실물경제 수준에 비춰 주택시장이 얼마나 과열됐는지를 보여준다. 중장기적인 금융 시스템의 위험성을 보여주는 금융취약성 지수(FVI)는 3분기 45.4를 기록해 지난해 1분기(37.1)부터 꾸준히 올라 6분기째 오름세를 보였다. 이는 서울 집값이 잡히지 않기 때문으로 한은은 분석했다. 장정수 한은 부총재보는 “내년 이후 주택가격 상승 기대가 더 높아질 경우 거래가 늘고 가계부채가 재차 확대될 수 있다”고 밝혔다.

정부의 강력한 수요 억제 정책에도 불구하고 내년 집값은 오름세를 이어갈 것이란 전망이 나왔다. 서울을 중심으로 한 주택시장 과열로 가계부채 리스크가 커지고 있다는 분석도 나왔다. 주택산업연구원(주산연)은 23일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 ‘2026년 주택시장 전망과 정책 방향’ 기자간담회에서 “내년 주택 매매가격은 전국 평균 1.3% 상승할 것”이라며 “수도권은 2.5%, 서울은 4.2% 오를 것으로 예상된다”고 밝혔다. 수도권 외 지방은 0.3% 상승에 그칠 것으로 내다봤다. 이번 전망은 지난 20년간 주택가격에 가장 큰 영향을 미친 요인으로 꼽히는 유동성, 금리, 주택 수급, 경기 전망 등을 종합해 산출한 것이다. 주산연은 지난해 9월 시작된 미국의 기준금리 인하 이후 대출금리 하락 기조가 내년까지 이어질 가능성이 크다고 설명했다. 공급 여건도 집값 하락을 막는 요인이다. 주산연에 따르면 최근 4년간 정부 추산 기준 약 60만 가구 수준의 착공 물량 부족이 누적되면서 주택 공급은 여전히 빠듯한 상태다. 급격한 금리 상승이나 경기 급랭이 발생하지 않는 한, 내년 주택가격은 올해의 상승 흐름을 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 서울 주택시장으로의 쏠림과 과열이 이미 위험 수위에 도달했다는 경고도 이날 함께 나왔다. 한국은행은 같은 날 발표한 ‘금융안정보고서’에서 최근 주택시장의 가장 큰 특징으로 ‘지역 간 차별화’를 지목했다. 보고서에 따르면 서울 아파트 시가총액은 지난 11월 말 기준 1817조 6000억원을 기록했다. 전국에서 차지하는 비중은 43.3%로, 전 고점인 2020년 8월 말 43.2%를 넘어섰다. 이는 2분기 현재 서울 지역총생산(GRDP)의 3.0배로 2018년 이후 최고 기록이다. 과열 정도를 보여주는 지표도 최고치다. 3분기 서울의 ‘주택시장 위험지수’는 0.90으로, 한은이 해당 지수를 산출하기 시작한 2010년 1분기 이후 가장 높았다. 이 지수는 실물경제 수준에 비춰 주택시장이 얼마나 과열됐는지를 보여준다. 중장기적인 금융 시스템의 위험성을 보여주는 금융취약성 지수(FVI)는 3분기 45.4를 기록해 지난해 1분기(37.1)부터 꾸준히 올라 6분기째 오름세를 보였다. 이는 서울 집값이 잡히지 않기 때문으로 한은은 분석했다. 장정수 한은 부총재보는 “내년 이후 주택가격 상승 기대가 더 높아질 경우 거래가 늘고 가계부채가 재차 확대될 수 있다”고 밝혔다.

배우 이시영이 둘째를 출산한 뒤 초호화 산후조리원에서 몸조리하는 근황을 공개했다. 이시영은 22일 자신의 유튜브 채널 ‘뿌시영’에 산후조리원에서 지내는 모습을 담은 영상을 올렸다. 아기의 출생 당시 체중이 1.9㎏로 신생아중환자실에서 치료받다 퇴원했다는 이시영은 “아이 없는 일주일 동안은 미안하고 우울했다. 아기가 오고 저도 안정되고 기분이 좋아져서 (영상을) 찍기 시작했다”고 밝혔다. 이시영은 머무는 산후조리원 내부를 공개했다. 이시영은 “둘째 때는 조리원에 가지 말까 생각도 했는데, 노산이어서 몸 관리를 해야겠다 싶었다”라면서 “첫째가 자유롭게 올 수 있어야 해서 VIP 특실을 찾았고, (VIP 특실이 있는 곳이) 두 군데밖에 없었다”라며 해당 조리원을 선택한 이유를 설명했다. 영상에 담긴 산후조리원은 각 실별로 개인 테라스와 정원이 마련돼 있었으며, 객실 내에서 신생아실을 확인할 수 있었다. 해당 조리원은 2주 이용 금액이 5000만원에 달하는 것으로 알려졌다. 배우 손예진과 이민정, 한가인, 고소영 등 스타들이 해당 조리원을 거쳐 간 것으로 전해졌다. 출산 직전 몸무게가 64㎏였다는 이시영은 조리원에 머물면서 체중이 9㎏ 줄었다고 말했다. 이시영은 “다이어트를 전혀 안 했다. 반찬 하나도 안 남기고 다 먹었고, 간식과 야식도 다 먹었다”면서 “마사지를 열심히 받고 모유량이 많아서 그런 거 같다”라고 덧붙였다. 이시영은 2017년 사업가 전모 씨와 결혼해 이듬해 아들을 출산했으나, 올해 초 이혼했다. 이후 전남편의 동의 없이 냉동 보관 중이던 배아를 이식해 둘째를 임신했다고 밝혀 갑론을박을 낳았다.

‘발리우드의 전설’로 불리는 인도 영화 ‘세 얼간이(3 Idiots)’가 개봉 17년 만에 속편으로 돌아온다. 19일(현지시간) 타임스오브인디아 등 현지 매체에 따르면 ‘세 얼간이’를 연출한 라지쿠마르 히라니 감독이 속편 제작을 공식화했다. 속편의 가제는 ‘네 얼간이(4 Idiots)’로 현재 시나리오 작업이 막바지 단계에 접어든 것으로 알려졌다. 가장 기대를 모으는 대목은 원년 멤버들의 재회 여부다. 우선 ‘천재’ 란초 역의 아미르 칸을 비롯해 파르한 역의 R. 마드하반, 라주 역의 셔먼 조시 등 ‘얼간이 삼인방’은 그대로 합류한다. 특히 ‘인도 국민배우’로 불리는 아미르 칸은 연기뿐만 아니라 제작에도 직접 참여해 작품의 완성도를 끌어올릴 계획이다. 여기에 여주인공 피아 역을 맡았던 카리나 카푸르 역시 출연을 검토 중이라는 소식이 전해지며 팬들의 기대감을 더욱 높이고 있다. 인도 매체 핑크빌라(Pinkvilla)에 따르면 기존 세 명의 주인공에 ‘네 번째 얼간이’가 새롭게 합류할 예정이나, 배역을 맡을 배우는 아직 결정되지 않았다. 이번 속편은 전작의 결말 이후 10여년이 흐른 시점을 배경으로 하며, 내년 크랭크인을 목표로 준비 중이다. 2009년 개봉한 ‘세 얼간이’는 인도 영화사에서 빼놓을 수 없는 기념비적인 작품이다. 인도 영화 최초로 월드 박스오피스 매출 6000만 달러(약 890억원)를 돌파하며 당시 역대 최고 흥행 기록을 세웠다. 국내에는 2011년 개봉해 누적 관객 수 46만명을 기록했다. ‘세 얼간이’는 인도의 명문 공대 ICE를 배경으로 주입식 교육과 극심한 경쟁에 매몰된 현실에 반기를 등 세 친구의 우정과 성장을 그린 작품이다. 주인공 란초가 주문처럼 외치는 “알 이즈 웰(All is well·다 잘될 거야)”이라는 대사는 전 세계적인 유행어가 됐다. 단순한 코미디를 넘어 ‘성공을 좇지 말고 너만의 길을 가라’라는 메시지를 던지며, 한국을 포함한 아시아 여러 국가의 경직된 교육 제도에 경종을 울렸다는 평가를 받기도 했다. 작품성 역시 각종 시상식을 통해 인정받았다. 인도 필름 페어 어워즈에서 작품상, 감독상 등 주요 부문을 휩쓸었으며 전 세계 여러 영화제에서 찬사를 받았다. 속편 제작 소식이 전해지자 소셜미디어(SNS)와 온라인 커뮤니티는 벌써부터 뜨겁다. 누리꾼들은 “내 인생 영화가 드디어 돌아온다”, “이제는 아저씨가 된 세 얼간이가 어떤 교훈을 줄까”, “저 ‘네 번째 얼간이’ 자리 지원합니다” 등 폭발적인 반응을 보였다.

프랑스가 새로운 핵 추진 항공모함 건조를 공식 확정한 가운데, 그 특징과 제원에도 관심이 쏠리고 있다. 앞서 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령은 21일 아랍에미리트(UAE) 아부다비 인근의 프랑스 군부대를 방문해 신규 핵잠수함 건조 계획을 이번 주 승인했다고 밝혔다. 그는 장병들을 대상으로 한 연설에서 “포식자들이 판치는 이 시대에 우리는 두려움을 살만큼 강해야 한다. 특히 해상에서 강해야 한다”면서 “철저하고 신중한 검토 끝에 프랑스에 새로운 항공모함을 배치하기로 결정했다”고 발표했다. 프랑스로서는 두 번째 핵 추진 항모를 건조하는 셈으로, 노후화된 샤를 드골함을 대체할 예정이다. 현재 전 세계 국가 중 핵 추진 항모를 보유한 나라는 미국(11척)과 프랑스(1척)뿐이다. 이번에 마크롱 대통령이 새 핵 추진 항모를 공식화했지만 사실 프랑스의 차세대 항모 개발 계획은 2018년부터 시작됐다. 현지에서 ‘PANG’(Porte-Avions Nouvelle Génération)이라 부르는 프랑스의 새 항모는 길이 약 310m, 배수량 약 8만톤에 달해 기존 샤를 드골함의 길이 261m, 배수량 4만 2000톤과 비교하면 훨씬 더 크며 유럽에서도 최대 규모다. 또한 ‘심장’에 K22 원자로 2기가 탑재돼 무제한에 가깝게 항속할 수 있으며, 이착함 시스템으로 미국에서도 최신 기술인 전자기사출장치(EMALS)와 첨단 강제착함 장치(AAG)가 도입돼 다양한 무게의 항공기와 드론을 효율적으로 운용할 수 있다. 항모에 탑재되는 항공기도 다양하다. 보도에 따르면 PANG은 최소 40대의 항공기가 탑재되는데, 전투기(라팔, 차세대 전투기, 무인 전투기) 36대, E-2D 어드밴스드 호크아이 조기경보통제기 2~3대, 헬리콥터 5~6대, 경량 고정익 또는 회전익 드론 약 10대를 수용할 수 있도록 설계될 것으로 알려졌다. PANG의 본격적인 건조는 2031년경 시작될 예정으로 취역은 샤를 드골함의 퇴역 시기인 2038년에 맞춰 이루어질 전망이다. 특히 전체 프로젝트 비용은 100억 유로 이상으로 추정되는데, 프랑스가 현재 만성 재정난에 시달리고 있다는 점이 변수다. 실제로 프랑스 내 일부 중도 및 온건 좌파 의원들은 재정난을 이유로 이번 프로젝트의 연기를 주장해 왔다.

프랑스가 새로운 핵 추진 항공모함 건조를 공식 확정한 가운데, 그 특징과 제원에도 관심이 쏠리고 있다. 앞서 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령은 21일 아랍에미리트(UAE) 아부다비 인근의 프랑스 군부대를 방문해 신규 핵잠수함 건조 계획을 이번 주 승인했다고 밝혔다. 그는 장병들을 대상으로 한 연설에서 “포식자들이 판치는 이 시대에 우리는 두려움을 살만큼 강해야 한다. 특히 해상에서 강해야 한다”면서 “철저하고 신중한 검토 끝에 프랑스에 새로운 항공모함을 배치하기로 결정했다”고 발표했다. 프랑스로서는 두 번째 핵 추진 항모를 건조하는 셈으로, 노후화된 샤를 드골함을 대체할 예정이다. 현재 전 세계 국가 중 핵 추진 항모를 보유한 나라는 미국(11척)과 프랑스(1척)뿐이다. 이번에 마크롱 대통령이 새 핵 추진 항모를 공식화했지만 사실 프랑스의 차세대 항모 개발 계획은 2018년부터 시작됐다. 현지에서 ‘PANG’(Porte-Avions Nouvelle Génération)이라 부르는 프랑스의 새 항모는 길이 약 310m, 배수량 약 8만톤에 달해 기존 샤를 드골함의 길이 261m, 배수량 4만 2000톤과 비교하면 훨씬 더 크며 유럽에서도 최대 규모다. 또한 ‘심장’에 K22 원자로 2기가 탑재돼 무제한에 가깝게 항속할 수 있으며, 이착함 시스템으로 미국에서도 최신 기술인 전자기사출장치(EMALS)와 첨단 강제착함 장치(AAG)가 도입돼 다양한 무게의 항공기와 드론을 효율적으로 운용할 수 있다. 항모에 탑재되는 항공기도 다양하다. 보도에 따르면 PANG은 최소 40대의 항공기가 탑재되는데, 전투기(라팔, 차세대 전투기, 무인 전투기) 36대, E-2D 어드밴스드 호크아이 조기경보통제기 2~3대, 헬리콥터 5~6대, 경량 고정익 또는 회전익 드론 약 10대를 수용할 수 있도록 설계될 것으로 알려졌다. PANG의 본격적인 건조는 2031년경 시작될 예정으로 취역은 샤를 드골함의 퇴역 시기인 2038년에 맞춰 이루어질 전망이다. 특히 전체 프로젝트 비용은 100억 유로 이상으로 추정되는데, 프랑스가 현재 만성 재정난에 시달리고 있다는 점이 변수다. 실제로 프랑스 내 일부 중도 및 온건 좌파 의원들은 재정난을 이유로 이번 프로젝트의 연기를 주장해 왔다.