중동은 오랫동안 세계적 무기 수입 시장으로 여겨졌으나, 아랍에미리트(UAE)와 사우디아라비아는 자체 방위산업 기반을 키우기 위해 다양한 전략을 병행해 왔다. 이 가운데 UAE는 분산돼 있던 방산 역량을 2019년 엣지(EDGE) 그룹으로 묶어 효율성을 높였고, 이후 빠르게 존재감을 키우고 있다. 엣지 그룹은 국내에서 방산 기업을 육성하고 인력을 확보해 자체 생산 능력을 확장하는 한편, 해외 유망 기업에 대한 지분 투자로 기술과 사업 기반을 함께 끌어모으는 전략도 구사한다. 엣지는 2025년 연말 매출 기준 디펜스 뉴스 순위에서 세계 방산기업 38위에 올랐다는 평가도 받았다. 엣지의 해외 지분 인수는 2023년부터 본격화됐다. 2023년 2월에는 유럽의 대표적인 무인 지상차량 제작사인 에스토니아 밀렘 로보틱스의 지분 과반을 인수해 최대주주가 됐다. 밀렘 로보틱스는 투자 유입 이후 인력 확충과 생산 능력 확대를 추진해 왔고, UAE 국방부도 밀렘 로보틱스가 생산한 테미스(THeMIS) 계열 플랫폼과 로봇 전투 차량(RCV) 도입 및 현지 맞춤형 개발을 진행하는 것으로 알려졌다. 남미에서도 투자가 이어졌다. 엣지는 브라질 스마트 무기 전문 업체 시아트(SIATT) 지분 인수를 통해 현지 네트워크를 확보했고, 이는 SIATT가 참여한 브라질 해군의 대함 미사일 만스업(MANSUP) 개발 경험과도 연결된다. 이 밖에 스위스 무인 헬기 업체 아나비아(Anavia), 폴란드 초경량 개인용 제트기·무인기 업체 플라리스(Flaris) 등으로 투자·인수 범위를 넓혔다. 최근 엣지의 시선은 우크라이나 방산 기업으로 향하고 있다. 엣지는 우크라이나의 ‘플라밍고’ 순항 미사일 개발사로 알려진 파이어 포인트(Fire Point) 지분 30% 인수를 검토하고 있다는 보도가 나왔다. 거래 규모는 약 7억 6000만 달러(약 1조 400억 원)로 거론되며, 기업 가치는 약 25억 달러(약 3조 4200억 원) 수준으로 평가됐다는 전언도 있다. 파이어 포인트는 ‘FP-5 플라밍고’로 알려진 장거리 타격 수단을 비롯해, 추가 미사일 체계 개발도 공개해 왔다. 엣지가 실제로 지분 투자를 단행할 경우 우크라이나가 전시 환경에서 축적한 ‘상대적으로 저비용·대량 생산형’ 타격 체계 개발·운용 노하우를 간접적으로 흡수하는 효과를 노릴 수 있다는 분석이 나온다. 엣지의 행보는 단순 기술 확보에 그치지 않고 지분 참여를 통해 해당 기업이 개척한 시장과 공급망, 실전 운용 경험이 축적된 제품 포트폴리오에 접근하려는 전략으로도 해석된다. 특히 밀렘 로보틱스의 테미스 계열은 우크라이나 지원 물자 흐름 속에서 다양한 형태로 활용돼 왔고, 생산 확대 계획도 제시된 바 있다. 엣지가 다음 단계에서 어떤 지역·어떤 기술 영역으로 투자 지도를 넓힐지 계속 주목할 필요가 있다.

중동은 오랫동안 세계적 무기 수입 시장으로 여겨졌으나, 아랍에미리트(UAE)와 사우디아라비아는 자체 방위산업 기반을 키우기 위해 다양한 전략을 병행해 왔다. 이 가운데 UAE는 분산돼 있던 방산 역량을 2019년 엣지(EDGE) 그룹으로 묶어 효율성을 높였고, 이후 빠르게 존재감을 키우고 있다. 엣지 그룹은 국내에서 방산 기업을 육성하고 인력을 확보해 자체 생산 능력을 확장하는 한편, 해외 유망 기업에 대한 지분 투자로 기술과 사업 기반을 함께 끌어모으는 전략도 구사한다. 엣지는 2025년 연말 매출 기준 디펜스 뉴스 순위에서 세계 방산기업 38위에 올랐다는 평가도 받았다. 엣지의 해외 지분 인수는 2023년부터 본격화됐다. 2023년 2월에는 유럽의 대표적인 무인 지상차량 제작사인 에스토니아 밀렘 로보틱스의 지분 과반을 인수해 최대주주가 됐다. 밀렘 로보틱스는 투자 유입 이후 인력 확충과 생산 능력 확대를 추진해 왔고, UAE 국방부도 밀렘 로보틱스가 생산한 테미스(THeMIS) 계열 플랫폼과 로봇 전투 차량(RCV) 도입 및 현지 맞춤형 개발을 진행하는 것으로 알려졌다. 남미에서도 투자가 이어졌다. 엣지는 브라질 스마트 무기 전문 업체 시아트(SIATT) 지분 인수를 통해 현지 네트워크를 확보했고, 이는 SIATT가 참여한 브라질 해군의 대함 미사일 만스업(MANSUP) 개발 경험과도 연결된다. 이 밖에 스위스 무인 헬기 업체 아나비아(Anavia), 폴란드 초경량 개인용 제트기·무인기 업체 플라리스(Flaris) 등으로 투자·인수 범위를 넓혔다. 최근 엣지의 시선은 우크라이나 방산 기업으로 향하고 있다. 엣지는 우크라이나의 ‘플라밍고’ 순항 미사일 개발사로 알려진 파이어 포인트(Fire Point) 지분 30% 인수를 검토하고 있다는 보도가 나왔다. 거래 규모는 약 7억 6000만 달러(약 1조 400억 원)로 거론되며, 기업 가치는 약 25억 달러(약 3조 4200억 원) 수준으로 평가됐다는 전언도 있다. 파이어 포인트는 ‘FP-5 플라밍고’로 알려진 장거리 타격 수단을 비롯해, 추가 미사일 체계 개발도 공개해 왔다. 엣지가 실제로 지분 투자를 단행할 경우 우크라이나가 전시 환경에서 축적한 ‘상대적으로 저비용·대량 생산형’ 타격 체계 개발·운용 노하우를 간접적으로 흡수하는 효과를 노릴 수 있다는 분석이 나온다. 엣지의 행보는 단순 기술 확보에 그치지 않고 지분 참여를 통해 해당 기업이 개척한 시장과 공급망, 실전 운용 경험이 축적된 제품 포트폴리오에 접근하려는 전략으로도 해석된다. 특히 밀렘 로보틱스의 테미스 계열은 우크라이나 지원 물자 흐름 속에서 다양한 형태로 활용돼 왔고, 생산 확대 계획도 제시된 바 있다. 엣지가 다음 단계에서 어떤 지역·어떤 기술 영역으로 투자 지도를 넓힐지 계속 주목할 필요가 있다.

▲오만득(향년 83세)씨 별세, 오애란·오부현·오부경·오부명(경북경찰청장)씨 부친상, 박미옥·임경숙씨 시부상 = 3일 0시55분, 쉴낙원 양산시민장례식장 VIP 1호실, 발인 5일 오전 10시30분, 장지 울산하늘공원. ☎ 055-381-4444

인공지능(AI)이 치명적인 암을 의료진의 초기 판독보다 먼저 찾아내 환자의 생명을 구한 사례가 중국 병원에서 잇따르고 있다. AI는 정기 검사 영상에서 ‘침묵의 암’ 췌장암을 조기에 포착했다. 미국 뉴욕타임스(NYT)는 1일(현지시간) 중국 동부 저장성 닝보의 한 대학병원에서 AI 기반 영상 분석 도구가 기존 판독에서 놓칠 수 있는 췌장암을 발견해 수술로 이어진 사례를 집중 조명했다. 은퇴한 벽돌공 추이 스쥔(57세)은 당뇨 정기 검진을 위해 병원을 찾았다가 사흘 뒤 뜻밖의 전화를 받았다. 이전에 만난 적 없는 췌장 전문의가 추가 검사를 권유한 것이다. 정밀 검사 결과는 초기 단계의 췌장암이었다. 별다른 증상은 없었지만, AI가 정기 검사 과정에서 촬영된 CT 영상에서 이상 신호를 먼저 포착하면서 암이 발견됐다. 수술은 성공적으로 진행됐고 추이씨는 현재 정상적인 일상생활을 하고 있는 것으로 전해졌다. ◆ AI는 무엇을 했고 어디까지 왔나 NYT에 따르면 해당 AI 모델은 조영제를 쓰지 않는 저선량 CT 영상에서도 췌장 병변을 비교적 높은 정확도로 찾아냈다. 연구진은 비조영 CT를 대상으로 한 시험에서 췌장 병변 환자의 약 93%를 식별했다고 밝혔다. 병원 현장에서는 CT 수십만 건 가운데 일부를 ‘고위험’으로 분류해 의료진의 추가 검토 대상으로 제시하는 방식으로 활용되고 있다. 다만 AI가 경고를 낸 사례 중 상당수는 정밀 검사 결과 암이 아닌 것으로 확인돼 위양성을 줄이고 불필요한 추가 검사를 최소화하는 것이 과제로 지적된다. 이 AI 시스템은 현재 중국 내 여러 병원에서 임상시험 형태로 운용되고 있으며 실제 진료 환경에서의 효과와 한계를 검증하는 단계에 있다. 개발에 참여한 알리바바 측은 이 기술이 미국 식품의약국(FDA)으로부터 ‘혁신 의료기기’(Breakthrough Device)로 지정받았다고 밝혔다. 해외 전문가들 역시 가능성은 인정하면서도 신중한 접근을 주문한다. 미국 메이요 클리닉의 영상의학 전문의 아짓 고엔카 박사는 위양성이 충분히 관리되지 않을 경우 환자 불안과 불필요한 검사로 이어질 수 있다고 지적했다. 반면 미국 캘리포니아대 샌디에이고 캠퍼스의 췌장암 전문 외과의 다이앤 시메오네 박사는 “숙련된 전문의가 부족한 환경에서는 AI가 중요한 안전망 역할을 할 수 있다”고 평가했다. 조기 진단 기술이 확대될수록 환자 신뢰 문제도 함께 제기된다. 증상이 없는 상태에서 AI가 먼저 ‘고위험’ 신호를 보내는 경우 일부 환자들은 과잉진료나 상업적 의도를 의심할 수 있기 때문이다. 전문가들은 AI가 진단의 주체가 아니라 의사의 판단을 보완하는 도구라는 점을 환자에게 충분히 설명하고 추가 검사 기준을 투명하게 제시하는 것이 기술 확산의 관건이라고 강조한다. ◆ ‘침묵의 암’ 췌장암…조기 발견이 갈랐다 췌장암은 국내 10대 암 가운데 5년 상대생존율이 가장 낮은 암으로 꼽힌다. 초기 증상이 거의 없어 진단 시 이미 수술이 불가능한 경우가 많다는 점에서 조기 발견 여부가 사실상 생존을 좌우한다는 평가다. 국립암센터 통계에 따르면 국내 전체 암의 생존율은 지난 수십 년간 크게 개선됐지만, 췌장암은 여전히 10%대 중반의 낮은 생존율에 머물러 있다. 발견 시점이 늦어 치료 기회를 놓치는 구조적 한계가 여전하기 때문이다. 전문가들은 췌장암 조기 진단에서 AI가 만능 해답이 되기는 어렵다고 본다. 다만 증상이 나타나기 전 단계에서 위험 신호를 한 번 더 걸러내고 의료진이 놓칠 수 있는 가능성을 보완하는 ‘조건’으로서의 역할은 분명하다는 평가다. 결국 AI의 효과는 기술 자체보다도 이를 어떻게 진료 과정에 통합하고 환자와의 신뢰를 바탕으로 활용하느냐에 달려 있다는 지적이 나온다.

케찹의 큐트 트렌드 캐치업 (˶ ᵔ ̫ ᵔ ˶)✌ 최근 소셜미디어 틱톡(SNS)에서는 다람쥐들이 부르는 노래에 맞춰 립싱크를 하는 ‘bad day chipmunks’ 사운드가 유행입니다. 노래에 맞춰 귀여운 표정과 몸짓으로 화음을 넣어주면 되는데요. 둘이서 함께 카메라를 보고 화음을 립싱크하거나, 두 명이 마주보고서 할 수도 있죠. 케이팝 아이돌 하츠투하츠와 엔시티위시 등이 참여해 깜찍한 모습을 뽐냈는데요. 이 사운드는 2007년 개봉한 영화 ‘앨빈과 슈퍼밴드’(Alvin and the Chipmunks) 삽입곡 중 하나입니다. 원곡은 캐나다 가수 대니얼 파우터의 노래 ‘Bad Day’인데요. 혼자서도 둘이서도 쉽고 재밌게 찍을 수 있겠는데요? ꙳꒰•◡̎•꒱꙳ Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물

인공지능(AI)이 치명적인 암을 의료진의 초기 판독보다 먼저 찾아내 환자의 생명을 구한 사례가 중국 병원에서 잇따르고 있다. AI는 정기 검사 영상에서 ‘침묵의 암’ 췌장암을 조기에 포착했다. 미국 뉴욕타임스(NYT)는 1일(현지시간) 중국 동부 저장성 닝보의 한 대학병원에서 AI 기반 영상 분석 도구가 기존 판독에서 놓칠 수 있는 췌장암을 발견해 수술로 이어진 사례를 집중 조명했다. 은퇴한 벽돌공 추이 스쥔(57세)은 당뇨 정기 검진을 위해 병원을 찾았다가 사흘 뒤 뜻밖의 전화를 받았다. 이전에 만난 적 없는 췌장 전문의가 추가 검사를 권유한 것이다. 정밀 검사 결과는 초기 단계의 췌장암이었다. 별다른 증상은 없었지만, AI가 정기 검사 과정에서 촬영된 CT 영상에서 이상 신호를 먼저 포착하면서 암이 발견됐다. 수술은 성공적으로 진행됐고 추이씨는 현재 정상적인 일상생활을 하고 있는 것으로 전해졌다. ◆ AI는 무엇을 했고 어디까지 왔나 NYT에 따르면 해당 AI 모델은 조영제를 쓰지 않는 저선량 CT 영상에서도 췌장 병변을 비교적 높은 정확도로 찾아냈다. 연구진은 비조영 CT를 대상으로 한 시험에서 췌장 병변 환자의 약 93%를 식별했다고 밝혔다. 병원 현장에서는 CT 수십만 건 가운데 일부를 ‘고위험’으로 분류해 의료진의 추가 검토 대상으로 제시하는 방식으로 활용되고 있다. 다만 AI가 경고를 낸 사례 중 상당수는 정밀 검사 결과 암이 아닌 것으로 확인돼 위양성을 줄이고 불필요한 추가 검사를 최소화하는 것이 과제로 지적된다. 이 AI 시스템은 현재 중국 내 여러 병원에서 임상시험 형태로 운용되고 있으며 실제 진료 환경에서의 효과와 한계를 검증하는 단계에 있다. 개발에 참여한 알리바바 측은 이 기술이 미국 식품의약국(FDA)으로부터 ‘혁신 의료기기’(Breakthrough Device)로 지정받았다고 밝혔다. 해외 전문가들 역시 가능성은 인정하면서도 신중한 접근을 주문한다. 미국 메이요 클리닉의 영상의학 전문의 아짓 고엔카 박사는 위양성이 충분히 관리되지 않을 경우 환자 불안과 불필요한 검사로 이어질 수 있다고 지적했다. 반면 미국 캘리포니아대 샌디에이고 캠퍼스의 췌장암 전문 외과의 다이앤 시메오네 박사는 “숙련된 전문의가 부족한 환경에서는 AI가 중요한 안전망 역할을 할 수 있다”고 평가했다. 조기 진단 기술이 확대될수록 환자 신뢰 문제도 함께 제기된다. 증상이 없는 상태에서 AI가 먼저 ‘고위험’ 신호를 보내는 경우 일부 환자들은 과잉진료나 상업적 의도를 의심할 수 있기 때문이다. 전문가들은 AI가 진단의 주체가 아니라 의사의 판단을 보완하는 도구라는 점을 환자에게 충분히 설명하고 추가 검사 기준을 투명하게 제시하는 것이 기술 확산의 관건이라고 강조한다. ◆ ‘침묵의 암’ 췌장암…조기 발견이 갈랐다 췌장암은 국내 10대 암 가운데 5년 상대생존율이 가장 낮은 암으로 꼽힌다. 초기 증상이 거의 없어 진단 시 이미 수술이 불가능한 경우가 많다는 점에서 조기 발견 여부가 사실상 생존을 좌우한다는 평가다. 국립암센터 통계에 따르면 국내 전체 암의 생존율은 지난 수십 년간 크게 개선됐지만, 췌장암은 여전히 10%대 중반의 낮은 생존율에 머물러 있다. 발견 시점이 늦어 치료 기회를 놓치는 구조적 한계가 여전하기 때문이다. 전문가들은 췌장암 조기 진단에서 AI가 만능 해답이 되기는 어렵다고 본다. 다만 증상이 나타나기 전 단계에서 위험 신호를 한 번 더 걸러내고 의료진이 놓칠 수 있는 가능성을 보완하는 ‘조건’으로서의 역할은 분명하다는 평가다. 결국 AI의 효과는 기술 자체보다도 이를 어떻게 진료 과정에 통합하고 환자와의 신뢰를 바탕으로 활용하느냐에 달려 있다는 지적이 나온다.

1일(현지시간) 미국 주요 지수들이 혼조세를 보였다. 다우존스와 나스닥 종합, S＆P 500 지수 모두 하락세를 기록했으며, 필라델피아 반도체 지수 역시 하락했다. 반면, VIX 지수는 상승세를 나타냈다. 다우존스 지수는 뉴욕 거래소(NYSE)에서 48,063.29로 마감하며 전일 대비 303.77포인트 하락(-0.63%)했다. 하루 거래량은 336,064천주였으며, 시작가는 48,371.52, 최고가는 48,394.51, 최저가는 48,050.88을 기록했다. 나스닥 종합 지수는 나스닥 증권거래소에서 23,241.99로 마감해 177.09포인트 내린(-0.76%) 수치를 보였다. 하루 거래량은 1,145,015천주로 시작가는 23,420.85, 최고가는 23,445.26, 최저가는 23,237.78이었다. S＆P 500 지수 또한 뉴욕 거래소에서 6,845.50으로 마감하며 50.74포인트 하락(-0.74%)했다. 하루 거래량은 1,711,313천주로 기록됐고, 시작가는 6,898.82, 최고가는 6,901.42, 최저가는 6,844.55였다. 한편, 나스닥 100 지수는 25,249.85로 마감하며 212.71포인트 하락(-0.84%)했다. 다우운송 지수는 17,357.19로 114.06포인트 내렸다(-0.65%). 필라델피아 반도체 지수는 7,083.13으로 마감하며 85.97포인트 하락(-1.20%)했다. 반면, VIX 지수는 14.95로 마감하며 0.62포인트 상승(4.33%)했다. 이는 시장의 변동성이 다소 증가했음을 시사한다.

31일(현지시간) 미국 증시는 주요 지수들이 보합세를 보이며 마무리됐다. 다우존스, 나스닥 종합, S＆P 500 지수 모두 하락세를 보였으나, 등락률은 1% 미만으로 비교적 안정적인 흐름을 나타냈다. 다우존스 지수는 뉴욕 거래소(NYSE)에서 48,063.29로 마감하며 전일 대비 303.77포인트(-0.63%) 내렸다. 하루 거래량은 334,785천주를 기록했으며, 시작가는 48,371.52로 장중 최고가는 48,394.51, 최저가는 48,050.88을 기록했다. 나스닥 종합 지수는 나스닥 증권거래소(NASDAQ)에서 23,241.99로 마감하며 전일 대비 177.09포인트(-0.76%) 내렸다. 하루 거래량은 1,137,749천주를 기록했으며, 시작가는 23,420.85로 장중 최고가는 23,445.26, 최저가는 23,237.78을 기록했다. S＆P 500 지수도 뉴욕 거래소에서 6,845.50으로 마감하며 50.74포인트(-0.74%) 내렸다. 하루 거래량은 1,706,482천주였으며, 시작가는 6,898.82, 최고가는 6,901.42, 최저가는 6,844.55를 기록했다. 반면, VIX 지수는 14.96으로 전일 대비 0.63포인트(4.40%) 올랐다. VIX 지수의 상승은 시장의 변동성이 다소 증가했음을 시사한다. 일반적으로 VIX 지수가 20 미만일 경우 시장이 안정적인 것으로 간주된다.

다음 달 6일부터 22일까지 이탈리아 밀라노와 코르티나담페초에서 분산 개최되는 ‘2026 밀라노·코르티나담페초 동계 올림픽’은 20년 만에 이탈리아에서 열리는 대회다. 앞서 이탈리아는 1956년 코르티나담페초, 2006년 토리노에서 각각 동계올림픽을 개최했다. 이번 동계올림픽은 사상 처음으로 2개 도시가 공식 명칭에 병기되는 대회로 월드컵처럼 국가 개최가 아닌 도시가 중심이 되는 올림픽에서 이번 올림픽처럼 많은 종목이 여러 지역에 분산돼 열리는 것은 이례적이다. ‘IT’s Your Vibe’라는 대회 모토는 분위기, 열정, 느낌 등을 뜻하는 ‘Vibe’와 개최국 이탈리아를 상징하는 약자 ‘IT’를 합친 것으로 대회 조직위는 “올림픽에 참여하는 모든 사람의 연대, 에너지, 열정을 공유해 올림픽의 본질을 부각하고자 했다”고 소개했다. 개회식을 비롯해 스피드스케이팅, 피겨, 아이스하키 종목은 밀라노에서 열리며 코르티나담페초에서는 알파인 스키와 봅슬레이, 스켈레톤 등 썰매 종목이 진행된다. 베로나는 경기 없이 폐회식만 개최된다. 스키와 등산을 접목한 산악 스키가 정식 종목으로 채택된 것을 비롯해 모두 8개 종목, 16개 세부 종목에서 116개의 금메달을 놓고 펼쳐지는 이번 대회의 공식 마스코트는 티나와 밀로다. 두 마리의 쾌활한 담비로 티나는 코르티나담페초에서, 밀로는 밀라노에서 따온 명칭이다. 이미 두 차례의 동계올림픽 개최를 통해 충분한 동계종목 시설을 보유한 이탈리아는 기존 시설을 최대한 활용하고 신규 경기장 건설을 최소화하는 지속 가능한 올림픽을 만들고자 했다. 일부에서는 이번 올림픽의 종목분산 개최로 올림픽 정신을 구현할 수 없다는 주장도 펼치고 있다. 밀라노와 코르티나담페초의 거리는 420㎞나 된다. 자동차로 4시간 이상 걸리기 때문에 물류와 운송에도 문제가 있는 것 아니냐는 지적도 나온다. 여기에 밀라노 외곽에 건설 중인 산타줄리아 아이스하키 아레나는 완공이 연기되며 1월 9일에서야 테스트 이벤트가 열린다. 그나마도 경기장 규격마저 북미아이스하키리크(NHL) 표준규격과 달라 선수들의 안전문제도 제기됐다.

30일(현지시간) 미국 주요 지수들은 전반적으로 보합세를 보였다. 다우존스와 나스닥 종합, S＆P 500 지수는 모두 소폭 하락하며 거래를 마감했다. 다우존스 지수는 뉴욕 거래소(NYSE)에서 48,367.06포인트로 거래를 마쳤으며, 전일 대비 94.87포인트 하락(-0.20%)했다. 하루 거래량은 282,002천주로 집계되었으며, 시작가는 48,434.88포인트, 최고가는 48,471.70포인트, 최저가는 48,297.26포인트를 기록했다. 나스닥 종합 지수는 나스닥 증권거래소(NASDAQ)에서 23,419.08포인트로 마감하며, 전일 대비 55.27포인트 내렸다(-0.24%). 하루 거래량은 1,044,421천주로, 시작가는 23,465.67포인트, 최고가는 23,521.05포인트, 최저가는 23,414.83포인트를 기록했다. S＆P 500 지수는 뉴욕 거래소에서 6,896.24포인트로 마감하며, 전일 대비 9.50포인트 하락(-0.14%)했다. 하루 거래량은 1,699,930천주로, 시작가는 6,900.44포인트, 최고가는 6,913.25포인트, 최저가는 6,893.47포인트를 기록했다. 한편, 다우운송, 나스닥 100, 필라델피아 반도체 지수 역시 소폭의 하락을 보였다. 다우운송 지수는 17,471.25포인트로 마감하며 88.20포인트 내렸고(-0.50%), 나스닥 100 지수는 25,462.56포인트로 63.00포인트 하락(-0.25%)했다. 필라델피아 반도체 지수는 7,169.10포인트로 마감하며 9.17포인트 내렸다(-0.13%). VIX 지수는 14.15포인트로 마감하며 전일 대비 0.05포인트 하락(-0.35%)했다. VIX 지수는 20 미만으로, 이는 일반적으로 안정적이고 스트레스가 적은 시장 상태를 의미한다.

경기 서정대학교 학생들은 오늘도 각자의 자리에서 변화를 만들어가고 있다. 누군가는 현장에서 생명을 지키고, 누군가는 사회를 더 따뜻하게 만들며, 또 누군가는 글로벌 무대에서 자신의 가능성을 증명하고 있다. 양영희 총장은 이들을 ‘세상을 움직이는 힘’이라고 말한다. ‘세상의 힘이 되다(Be the Power of the World)’라는 교육 철학을 바탕으로, 국가 인증 교육품질, 국가시험 100% 합격률, 산학협력 중심 교육 성과를 통해 전문직업교육 선도대학으로 자리매김하고 있는 서정대학교는 개교 이래 신입생 충원율 100%를 이어가고 있다. 2025년 4월 1일 기준 전국 전문대학 중 가장 많은 9043명의 학생이 재학 중이며, 학령기·성인·국제학생으로 구성된 다양한 특성의 학생들을 위한 맞춤형 교육 기반을 갖춰 운영하고 있다. 국가가 인정한 교육의 질, 글로벌 리더로 혁신사업을 선도하다 서정대학교는 성인 및 국제학생에 특화된 직업교육 전문대학으로, 학생 모집과 교육과정, 학사운영, 산학협력, 시설 및 환경구축 등 학교 전반에 걸쳐 유연한 학사제도와 교육 품질을 보장하는 체계를 구축하고 있다. 또한 서정대는 온·오프라인 결합 수업, 주말 및 야간수업, 영어 수업 등 혁신적 학사 운영과 수업의 질에 대한 주기적 점검과 평가가 선순환할 수 있는 환류 체계를 구축했으며, 법무부·교육부로부터 이를 검증받고 있다. 이러한 교육적 성과는 재학생의 만족도를 높일 뿐만 아니라 학생모집에도 긍정적 효과로 나타나 재학생 충원률이 2025년 4월 1일 기준 291%에 이르고 있다. 서정대의 선도적 교육제도 도입과 특화된 학사 운영, 지역사회와 연계한 교육 운영은 전문대학 인증제도인 고등직업교육평가인증원의 기관평가인증을 통과해 교육 품질을 인증받았다. 또 4주기 전문대학혁신지원사업, 경기도 지역혁신중심대학지원체계(RISE)사업, 기술사관육성사업, 글로벌인재취업선도대학사업으로 ‘모집-교육-취업-정주’의 단계별로 특화된 모형을 구축·운영하고 있다. 또한 서정대는 국가의 정책 방향에 맞춰 교육환경과 제도를 개선·확립하고, 직업교육의 질을 검증받기 위해 주기적으로 평가를 받고 있다. 이와 함께 법무부 교육국제화역량인증대학, 산업통상자원부 뿌리산업용접분야양성대학, 경기도 요양보호사양성대학, 고용노동부 일학습병행공동 훈련센터로 선정돼 전문대학의 직업교육을 주도적으로 실천하고 있다. 아울러 서정대는 지역과 함께 성장하는 대학으로서 반려동물 학교기업 지원사업, 초등 저학년 늘봄학교 운영기관, 교육기부 거점지원센터, 경기도 평생배움대학 등 다양한 교육사업을 수행하며 사회적 책무를 다하고 있다. 특성화 학과별 경쟁력 강화… 분야별 최고 인재 양성서정대는 학생들의 적성과 미래 비전에 맞춘 다양한 특성화 학과를 운영하며 졸업 후 현장에 즉시 투입될 수 있는 실질적 역량과 전문성을 갖춘 경쟁력 있는 인재를 길러내고 있다. [호텔외식조리과, 국제요리대회 수상자 최다 배출·특급호텔 취업 연결] 2012년 이후 수도권 특급호텔에만 210명이 취업한 전국 최우수 조리전문 학과로 제과·조리 명장, 기능장 등 국내 최고 수준의 전문가로 구성된 교수진이 실무에서의 경험을 바탕으로 지도한다. 2025년 대한민국챌린지컵 국제요리경연대회에서 교육부장관상 5명, 금메달 18개, 은메달 9개를 수상하는 등 10년 이상 국내외 각종 요리대회에서 꾸준히 우수한 성적을 이어오고 있다. 실습실은 산업인력공단 지정 국가기술자격 실기시험장으로 활용되고 있으며, 전공심화 학사과정을 통해 4년제 학위 과정도 운영하고 있다. [반려동물과, 반려동물 인력 양성을 선도해 온 최고의 명문학과] 2004년에 개설해 독립된 학과 건물과 반려동물 행동지도사 자격검정 실습장을 국가로부터 지정받아 갖추고 있으며 이론과 실무를 연계한 교육을 위해 경기 북부에 2곳의 반려동물 학교기업을 운영하고 있다. 실무 중심의 특성화 학과로 관세청 탐지견 경진대회 최우수 대학상, KKF 전국 애견미용 콘테스트 6회 연속 대상 등 성과를 거두었다. 졸업 후 동물병원, 펫케어 기업, 문화산업 등으로 진출하거나 전공심화 과정을 통해 학사 학위 과정으로 진학할 수 있다. [반려동물보건과, 2023년 농림축산식품부 인증 동물보건사 양성기관] 수의 간호와 반려동물 의료 보조 분야에 특화된 교육과정을 운영하는 농림축산식품부가 인증한 동물보건사 양성기관으로 동물보건실습실, X-ray실습실, 동물해부생리실습실 등 전국 최고 수준의 실습 환경을 갖추고 있다. 해마다 동물보건사 국가자격시험에서 높은 합격률을 기록하고 있는데 특히, 유독 난이도가 높았던 지난 9월 이뤄진 ‘실험동물기술원 2급 자격시험’에서도 다수 합격자를 배출하는 성과를 냈다. 또한 실험동물기술원 자격증 대비 특강과 커리큘럼을 제공해 진로 선택의 폭을 넓히고 있다. [응급구조과, 13년 연속 1급 응급구조사 국가시험 100% 합격] 13년 연속 응급구조사 1급 국가시험 100% 합격률이라는 독보적 성과를 이어가고 있다. 시뮬레이션 기반 실습, PBL 중심 수업, 임상·현장 연계 실습 등 체계적인 교육과정을 운영하며 현장 대응 역량을 강화해 왔다. 2025년에는 9명의 졸업생이 소방공무원 시험에 합격해 현재까지 총 123명의 소방공무원을 배출했다. 취업지원센터는 면접·자소서 지도와 더불어 AHA BLS Provider, KALS, KBLS 등 체계적으로 자격증 프로그램을 운영해 지원하고 있으며 졸업생들은 응급의료센터, 119구급대, 산업체 응급관리 등 다양한 분야로 진출하고 있다. [간호학과, 실무 중심의 교육을 통한 현장에 강한 전문 간호인재 양성] 해마다 높은 국가시험 합격률과 취업률을 기록하며 보건의료 전문인력 양성의 중심으로 자리 잡은 간호학과는 한국간호교육평가원으로부터 지속적으로 간호교육 인증을 받으며 전문성과 신뢰성을 동시에 확보했다. 학생 중심의 교육환경 구축, 최고 수준의 교수진, 최첨단 시뮬레이션 교육시설 등을 기반으로 올해도 2월 졸업생 전원이 간호사 국가시험에 합격하는 성과를 올렸고 졸업생들은 대학병원·종합병원·전문 클리닉 등 다양한 의료기관에서 활약하고 있다. [호텔관광과, 스마트 호텔 교육의 새로운 표준 제시] 호텔관광과는 국내 대학 최초로 호텔식음료(F＆B) 실습실에 정식 서빙로봇을 도입하며, 차세대 스마트 호스피탈리티 교육을 선도하고 있는데 이는 스마트 기술이 전 수업 과정에 적용된 실무 중심 교육 모델이 되고 있다. 호텔객실 교육 역시 디지털 기반으로 강화되는 동시에 ‘더클래식500 펜타즈호텔’과 MOU를 체결해 스마트 객실서비스 PBL을 운영하고 있는데 이는 졸업 후 즉각적인 특급호텔 취업과 직결되고 있다. [소방안전관리과, 13년 연속 소방공무원 및 소방안전 관리 전문가 진출] 13년 연속 소방공무원을 배출했으며 2025년 8월 기준 소방설비(산업)기사 185명, 1급 소방안전관리자 344명, 2급 소방안전관리자 35명, 위험물안전관리자 991명 등 다양한 국가자격증을 취득하고 있다. 소방 관련 박사 출신 교수진의 지도를 통해 특별반을 운영하고 있으며, 소방공무원 시험 준비와 소방 관련 자격증 취득을 체계적으로 지원하고 있다. 신입생 충원율 100%, 다양한 장학금과 맞춤형 진로 지원 제공2003년 개교 이래 신입생 충원율 100%를 기록하고 있으며, 2025학년도 신입생은 3636명이다. 서정대학교는 신입생 오리엔테이션을 시작으로, 기초 학습 지원, 전공별 멘토링, 진로·취업 상담에 이르기까지 개인별 맞춤형 지원을 제공하고 있으며, 성적우수 장학금, 전공심화 장학금, 면학 및 복지 장학금 등 다양한 장학제도로 학부모의 경제적 부담을 줄이고 학생이 학업에 전념할 수 있도록 돕고 있다. 캠퍼스 환경은 최신 교육 흐름에 맞게 개선되고 있으며 강의실, 실험·실습실, 도서관 등 학습 공간뿐 아니라 복지시설과 문화공간까지 확충해 재학생들의 학교생활 만족도를 높이고 있다. ‘미래를 준비하는 대학’…정시모집을 통해 다시 도약 2026학년도 정시모집에서는 자연과학·보건·인문사회·공학·성인학습과정 등 폭넓은 학과군을 모집해 수험생들이 자신의 진로에 맞는 전공을 선택할 수 있도록 지원한다. 자연과학계열은 △호텔외식조리과 △반려동물과 △반려동물보건과 △뷰티아트과 △그린식품가공과, 보건계열은 △응급구조과(3년제) △간호학과(4년제), 인문사회계열은 △사회복지학부 △호텔관광과 △유아교육과(3년제) △청소년상담복지과 △의료코디네이션과(3년제), 공학계열은 △스마트모빌리티과 △소방안전관리과 △글로벌뿌리산업공학과, 성인학습과정은 △창업경영과 △사회복지상담과 △스마트자동차과 등에서 미래를 이끌 인재들을 모집한다.

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.