안녕하세요. 포스코DX 보안기획섹션에서 근무하는 김희현 프로입니다. 저희 부서는 회사의 보안·네트워크 시스템부터 데이터센터 운영까지 인프라 전반을 책임지는 중추적인 역할을 하고 있습니다. 그룹사의 보안 운영(SM)*을 지원하는 것은 물론 보안관제센터, 모의해킹 전문가들로 구성된 팀과 보안 침해사고와 정보유출 예방에도 힘쓰고 있습니다. 저는 그중에서도 포스코그룹의 보안 취약점을 식별하고 제거하는 모의해킹 업무를 맡고 있는데요. 시스템의 안정성을 높이고, 소중한 데이터를 보호하기 위해 매일 치열하게 고민하며 업무에 임하고 있습니다.

*SM(System Management) : 시스템을 운영하고 장애를 예방, 대응하는 역할

보안 분야에 첫발을 내디딘 것은 서버 운영자로 근무하던 시절 겪었던 한 사건 때문이었습니다. 어느 날 아침, 예고 없이 재부팅 된 서버를 보고 누군가 시스템에 침입했음을 깨달았는데요. 시스템을 안전하게 지켜야 한다는 강한 책임감을 느껴 다양한 온·오프라인 보안 활동을 거쳐 정보보호 전문 기업으로 자리를 옮겼습니다. 하지만 외부 컨설팅 업무는 단기적인 점검에 그치는 경우가 많아, 보안 체계를 지속적으로 고도화하고 완성도를 높이는 데에는 한계가 있다는 것을 느꼈어요. 보안 업무에 대한 갈증이 커질 무렵, 좋은 기회를 만나 포스코DX 보안기획섹션에 합류하게 됐습니다.

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두 집단이 사용하는 기술은 유사할지라도, 목적과 윤리 의식, 그리고 수행 절차는 아주 다릅니다. 화이트 해커는 기업이나 기관의 정식 승인을 거쳐 실제 해킹 시나리오를 바탕으로 보안 취약점을 탐지하고, 그에 따른 해결책을 제시하는 ‘보안 전문가’입니다. 사고 예방과 보안 체계 강화가 궁극적인 목적인데요. 반면, 블랙 해커는 범죄나 금전적 이익을 목적으로 타인의 시스템에 무단 침입해 개인정보 유출이나 시스템 파괴 등 불법 행위를 일삼습니다.

메인 홈페이지나 전자구매(E-Procurement) 시스템처럼 사내 개발자들이 웹 기반으로 구축한 서비스는 외부 또는 내부에 오픈되기 전에 반드시 보안 취약점 점검을 거칩니다. 저희는 해당 웹 프로그램에 보안상 허점이 없는지 사전에 면밀히 확인하는데요. 만약 취약점이 발견되면, 보고서를 작성해 개발 부서에 전달하고, 조치가 완료되면 다시 이행 점검을 해 문제가 해결됐는지 확인합니다. 이 과정을 반복해 모든 취약점이 조치되어야만 최종적으로 서비스를 오픈할 수 있습니다.

점검 과정에서 발견되는 취약점은 SQL Injection(데이터베이스 공격), XSS(사용자 브라우저를 향한 공격), 파일 업로드 취약점 등 26개에 달하는데요. 이 밖에도 시스템 구성에 따라 모바일 앱 모의해킹, 인프라 시스템(유닉스, 윈도우, 네트워크장비, DB 등)에 대한 보안 설정 점검도 함께 수행하고 있습니다.

또한 포스코홀딩스, 포스코 등 그룹 내 사업회사를 직접 방문해 현장 점검도 하고 있습니다. 사업회사마다 업태와 사업 방향, 시스템 규모가 다르기 때문에 점검 포인트 역시 달라질 수밖에 없는데요. 미흡한 부분이나 해킹, 정보 유출 사고로 이어질 가능성이 있는 요소들을 발견해 개선 방향을 안내해 드리면, 보안 담당자분들께서 큰 도움이 된다고 말씀해 주십니다. 저는 이런 활동들이 포스코그룹 전체의 보안 수준을 한 단계 끌어올리는 데 의미 있는 역할을 하고 있다고 생각합니다.

화이트 해킹의 핵심 가치는 문제가 발생하기 전에 위험을 발견해 막을 수 있다는 점, 즉 사전 예방(Prevention)에 있습니다. 보안 사고는 일단 발생하면 막대한 금전적 손실과 서비스 중단, 고객 정보 유출 등 피해가 매우 크기 때문에, 사전에 잠재적 위협을 제거하는 것이 가장 효율적입니다.

화이트 해커는 실제 공격자와 같은 방식으로 시스템을 테스트하여 ‘공격자가 들어올 수 있는 문’을 먼저 찾아내고, 그 문을 닫는 방법을 제시합니다. 이 과정에서 기업의 운영 방식, 정책, 조직적 취약점도 조기 발견할 수 있는데요. 즉, 화이트 해킹은 기업의 재무적 가치와 브랜드 신뢰도, 그리고 운영의 안정성을 지킬 수 있는 핵심적인 전략 자산이라고 할 수 있습니다.

보안 전문가로서 가장 어려운 점은 ‘고객이 만족할 만한 결과를 내는 것’입니다. 해커들의 공격 기법은 하루가 다르게 진화하지만, 제한된 인력으로 신기술을 습득하고 현장에 곧장 적용하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 하지만 고객이 기대하는 최고 수준의 전문성을 확보하기 위해, 기술 공유 세미나와 외부 교육에 적극 참여하며 역량을 내재화하고 있죠.

최근에는 AI 기술을 적극 도입하여 보안 업무의 패러다임을 바꾸려 합니다. 현재 모의해킹과 보안관제 과정에 AI를 접목해 시간과 비용을 줄이고, 더욱 빈틈없는 보안 체계를 구축하기 위한 다양한 테스트를 하고 있습니다.

저는 늘 ‘스스로 납득할 수 있을 만큼 점검하자’는 원칙을 가지고 업무에 임합니다. 시간에 쫓겨 점검을 대충 하면, 반드시 문제가 발생한다고 믿기 때문입니다. 물론 업무가 몰리는 시기에는 여러 내·외부적인 요인으로 이 원칙을 지키는 것이 쉽지 않은데요. 그럼에도 원칙을 지키는 것만이 사고를 예방할 수 있는 유일한 방법이라는 점을 마음에 새기고 있죠.

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과거 외부와 단절되었던 폐쇄형 공장이 스마트 팩토리로 전환되면서, 사이버 공격은 단순한 정보 유출에 그치지 않고, 공장 가동 중단이나 물리적 파괴와 같은 막대한 조업 손실로 연결되고 있습니다. 따라서 철강과 제조 산업에서의 디지털 보안은 단순한 데이터 보호를 넘어, ‘공장의 멈춤을 방지’하고 ‘현장 작업자의 생명과 안전’을 지키는 필수 안전장치가 되었습니다.

보안 전문가에게 요구되는 가장 중요한 역량은 ‘문제 해결 중심의 사고(Practical Problem-Solving)’입니다. 단순한 기술적 지식을 넘어 기술이 내포한 위험을 식별하고, 현실적인 해결책을 제시할 수 있는 능력이 핵심인데요. 보안 전문가를 꿈꾸고 있다면 위험의 기술적 본질을 꿰뚫어 보고 조직의 비즈니스 환경에 최적화된 ‘실현 가능한 해결책’을 제시할 수 있는 종합적 사고의 소유자가 되어야 합니다.

화이트 해커나 보안 전문가로 성장하기 위해서는 운영체제(OS), 네트워크, 프로그래밍과 같은 IT 인프라 전반에 탄탄한 이해가 필요합니다. 보안 대상과 서비스가 매번 달라지므로, 문제 해결 능력과 다양한 실전 경험도 갖춰야 하는데요. 특정 기술에만 의존하다 보면 한계에 부딪힐 수 있으므로 다양한 해킹 도구를 활용해 연습하고, 버그 바운티* 프로그램에 참여하거나 최신 보안 트렌드를 학습하여 유연한 사고와 대처 능력을 키우는 것이 좋습니다.

*버그 바운티 : 기업이나 조직이 자사의 소프트웨어, 웹사이트, 서비스에서 보안 취약점을 발견한 화이트 해커에게 포상금을 지급하는 제도

마지막으로 끈기와 열정이 필요합니다. 숨겨진 취약점을 찾아내고 해결하는 것은 수많은 실패를 동반합니다. 모든 위기를 이겨낼 끈기와 열정이 있다면 훌륭한 보안 전문가로 거듭나실 수 있을 것입니다.

포스코경영연구원 한장규 리더

2022년 11월, 오픈AI(OpenAI)가 대화형 인공지능 서비스 ‘ChatGPT’를 출시했습니다. 단 2개월 만에 사용자가 1억 명을 돌파하며, 역사상 가장 빠른 확산 속도를 기록했죠. AI가 시를 쓰고, 코드를 작성하고, 사람처럼 대화하는 모습은 전 세계에 큰 충격을 주었는데요. 글로벌 경영 컨설팅사 맥킨지(McKinsey & Company)는 생성형 AI의 연간 경제적 가치를 4조 4,000억 달러로 추정하며, 기업과 투자자들의 기대를 최고조로 끌어올렸습니다.

이 시기에는 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이 생성형 AI의 핵심 역량으로 주목받았습니다. AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 지시문을 효과적으로 설계하는 기술로, 초기에는 ‘AI와 대화하는 법’으로 불렸는데요. 프롬프트 작성 능력이 중요한 경쟁 요소가 되면서 MS-구글 간 검색 시장 주도권 경쟁에도 영향을 미쳤습니다.

미국의 정보 기술 연구 및 자문회사인 가트너(Gartner)는 ‘2024 생성형 AI 하이프 사이클(2024 Gartner Hype Cycle for Generative AI) 보고서’를 통해 신기술의 성숙 과정을 5단계로 설명했습니다. 가트너의 기술 성숙도 곡선(Hype Cycle)에 따르면, 2023년 AI는 ‘기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)’ 단계에 진입했습니다. 하지만 곧 ‘환각(Hallucination)’ 문제, 즉 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 현상이 드러나면서 신뢰성에 대한 우려가 커졌죠. 그럼에도 불구하고 이 시기 AI의 기업 도입률은 50%에서 65%로 급등했고, 경영진의 최우선 의제로 자리 잡았습니다.

2024년은 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 오디오를 동시에 처리하는 ‘멀티모달 AI’가 보편화되었습니다. 한 번의 요청으로 보고서 문장·설명 이미지·프레젠테이션용 음성을 동시에 만들어내는 방식이죠. 또한, 인터넷 연결 없이 구동되는 온디바이스 AI(AI 폰, AI PC)도 등장해 시장의 새로운 표준으로 정착했습니다.

더불어 데이터의 정확성을 높이기 위해 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술도 기업용 AI의 핵심으로 부상했습니다. AI가 답을 만들 때 외부 데이터베이스나 사내 문서를 실시간 검색해 사실과 맥락을 함께 반영하는 방식이죠. 예를 들면 제조업에서 설비 매뉴얼·공정 데이터·안전 규정 등을 AI가 즉시 참조해 현장 작업자가 더 정확한 답을 받을 수 있도록 하는 것입니다.

하지만 현실은 냉정했습니다. 맥킨지 조사에 따르면 기업들이 운영한 AI 파일럿 프로젝트의 90%가 전사 확산에 실패한 것으로 나타난 것이죠. AI 기술은 이제 단순한 기술 잠재력을 넘어, 실질적인 성과와 수익을 입증해야 했습니다. 이같은 ‘쇼 미더 머니(Show me the money)’ 담론이 본격화되면서 AI의 투자수익률(Return on Investment) 검증이 필수 과제로 떠올랐습니다. 이에 따라 일부 국가에서는 자국의 언어·문화·규제에 맞춘 ‘소버린 AI’ 개발을 통해 데이터 주권과 기술 자립을 강화하려는 움직임도 나타났습니다.

가트너는 이 시기 생성형 AI가 ‘환멸의 골짜기’에 진입했다고 선언했습니다. ‘환멸의 골짜기’란 하이프 사이클의 세 번째 단계로, 기술이 현실과 부딪히며 실망이 확산되는 구간을 말합니다. 모든 유망 기술이 거쳐야 하는 성장통의 시기이며, 이를 잘 통과해야 진정한 성숙 단계에 도달할 수 있다고 보는 것이죠.

2025년 AI는 단순히 답을 생성하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 과업을 완수하는 ‘에이전트 AI’로 진화했습니다. 맥킨지의 2025년 조사를 기준으로 살펴보면 62%의 기업이 에이전트 AI에 대한 확장(23%)과 실험(39%) 중인 것으로 나타났습니다.

지난해에는 OpenAI의 o1(오원) 시리즈 등 복잡한 문제를 단계적으로 사고하며 해결하는 추론 모델(Reasoning Model)도 상용화되어 연구 개발 분야의 생산성 혁신을 견인했습니다. 기존 GPT 시리즈(GPT-4 등)가 빠른 응답에 초점을 맞췄다면, o1은 복잡한 수학·과학·코딩 문제를 ‘생각하는 시간’을 갖고 단계적으로 추론하여 해결하는 것이 특징입니다.

또한, 화면 속에 머물던 AI가 휴머노이드 로봇 등 하드웨어와 결합하여 물리적 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 담론이 부상했습니다. 피지컬 AI는 기존에 소프트웨어 영역에 머물던 인공지능이 로봇, 자율주행차, 드론 등 물리적 하드웨어와 결합하여 실제 세계에서 행동하고 작업을 수행하는 형태를 말합니다. 엔비디아(NVIDIA)는 CES 2025에서 “피지컬 AI가 50조 달러 규모의 제조 및 물류 산업을 혁신할 것”이라 선언했습니다.

그러나 기업의 AI 도입률이 78%에 달해도, 전사적 EBIT(Earnings Before Interest and Taxes)* 영향을 보고한 기업은 39%에 불과하며, AI 성숙 단계임을 자평하는 기업은 1%에 그쳤습니다.  ‘도입-가치’ 격차가 핵심 과제로 가시화되었습니다.
*EBIT(Earnings Before Interest and Taxes) : 이자와 세금을 빼기 전의 이익. 기업의 핵심 사업 성과를 평가하고, 자본 구조나 세금 환경이 다른 회사 간의 순수 운영 능력을 비교하기 위한 개념

화려함(Flair)에서 기능(Function)으로

2026년 AI 담론의 핵심 기조는 ‘화려함(Flair)에서 기능(Function)’으로 초점을 옮겼습니다. 미국 리서치 기업 포레스터(Forrester)는 2026년을 “AI가 티아라를 벗고 하드햇(Hard Hat, 실용적 가치)을 쓰는 해”로 명명했습니다. 하드햇(Hard Hat)이란, 건설 현장에서 착용하는 안전모를 의미하며, 땀 흘리며 가치를 증명한다는 의미입니다. 즉, 실용적 가치 증명이 AI 투자의 유일한 평가 기준으로 정착할 것으로 내다보고 있습니다. 또한 기업의 25%가 투자수익률(ROI) 미검증을 이유로 AI 투자를 2027년으로 늦출 것으로 예상하고 있습니다. 글로벌 회계 컨설팅 그룹 PwC(Pricewaterhouse Coopers)는 AI 가치 창출의 핵심 요소는 기술 20%, 워크플로 재설계 80%이며, 업무 프로세스 혁신 없이는 AI 투자 효과가 제한적이라고 강조했습니다.

에이전트 오케스트레이션의 본격화

올해는 여러 AI 에이전트를 통합적으로 관리·조율하여 복잡한 업무 프로세스를 자동화하는 에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)이 본격화될 것으로 보입니다. 마치 오케스트라 지휘자처럼 각 에이전트의 역할을 조정하는 것이죠. ICT 시장조사기관인 IDC(International Data Corporation)은 2026년까지 G2000* 기업 직무의 40%가 AI 에이전트와 협업하는 형태로 전환될 것으로 전망하였으며, 가트너는 2028년까지 기업 의사결정의 15%가 에이전트에 의해 자율 수행될 것으로 예측했습니다. 2024년에는 0%였던 것에 비해 매우 높은 비율입니다.
*G2000 : 포브스가 선정하는 전 세계 상위 2,000대 기업(Global 2000). 매출, 이익, 자산, 시가총액을 종합 평가하여 선정

이러한 에이전트 오케스트레이션 역량은 결국 ‘미래의 중간관리자 리더십’과 직결됩니다. 중간관리자는 사람뿐만 아니라 AI 에이전트들 간의 업무 분장과 리소스 점유 갈등을 조율하는 능력이 요구되며, 이는 관리자 역할의 근본적 재정의를 의미합니다.

피지컬 AI와 로봇의 변곡점

글로벌 제조업에서 노동력 부족 문제는 로보틱스 채택을 촉진하는 중요한 요인이 되고 있습니다. 2026년 전세계 산업용 로봇 누적 설치 대수는 550만 대에 도달할 전망이며 특히 휴머노이드 로봇은 2030년 연간 100만 대 판매, 2040년 누적 4억 대가 판매될 것으로 보입니다.

▲현대자동차그룹이 CES 2026에서 선보인 AI 로보틱스 아틀라스와 스팟(출처 : 현대자동차그룹 공식유튜브)

에이전트 AI와 피지컬 AI가 2026년 화두로 부상하는 가운데, 제조 현장은 오히려 유리한 출발선에 설 수 있을 것으로 보입니다. 철강·소재·이차전지 등 제조 현장에는 이미 수년에서 수십 년간 축적된 설비와 공정 데이터가 풍부하게 존재합니다. 현장 데이터와 물리적 자동화의 결합이 제조업 AI 전략의 핵심 차별화 포인트로 작용할 전망입니다. 따라서 소프트웨어 AI보다 피지컬 AI가 더 빠른 투자수익률(ROI)을 가져다줄 기회가 될 수 있습니다.

3년간 AI 담론 변화의 핵심은 결국 ‘인간과 AI의 관계 재정립 과정’으로 요약할 수 있습니다. 2023년이 ‘AI에게 질문하는 법’을 배우는 시기였다면, 지금은 ‘AI에게 일을 시키는 법(위임)’을 설계하는 시기입니다. AI를 ‘도구’가 아닌 ‘동료’ 또는 ‘부하직원’처럼 다루는 역량이 요구되며, 이는 조직 내 AI 리터러시* 교육의 방향성을 재설정 해야 함을 의미합니다.
*AI 리터러시(AI Literacy) : AI의 작동 원리를 이해하고, AI 도구를 효과적으로 활용하며, AI의 한계와 윤리적 이슈를 인식하는 종합적 역량

글로벌 전망에 따르면, 2026년까지 절반 이상의 기업이 AI 도움 없이 사고력을 측정하는 ‘AI-free’ 역량 평가를 도입할 것으로 예상됩니다. 또, 일부 분석에서는 AI가 초급 직무를 대체하면서 신입 인재의 실무 경험 기회가 줄어드는 ‘경험 격차’ 현상을 지적하며, AI 활용 역량 강화와 대안적 인재 육성 경로의 필요성을 강조하고 있습니다.

결국, 지난 3년의 변화는 AI를 어떻게 활용할지뿐 아니라, AI와 어떤 관계를 맺을지를 결정하는 시대가 왔음을 보여줍니다. 그리고 그 선택이 앞으로 조직의 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

산업부는 올해 지역이 경제성장의 주체이자 산업의 중심축으로 도약할 수 있도록 전방위 지원에 나설 계획입니다. 이를 위해 ‘5극 3특 권역별 성장엔진’ 산업을 선정하고, 권역을 연결하는 메가 권역 첨단산업 육성, 그리고 신도시급 재생에너지(RE)100 산업단지 조성을 추진합니다.

*5극 3특 성장엔진 : 대한민국을 5개의 광역권(극)과 3개의 특화권역(특)으로 나누어, 각 권역별로 성장동력을 집중 육성하는 전략

우선 2월까지 ‘5극 3특 성장엔진’ 산업을 확정한 뒤, 규제 완화, 인재 양성, 재정·금융 지원, 혁신 촉진 등 이른바 ‘성장 5종 세트’를 집중 지원할 예정입니다. 권역별 규제 프리존을 확대해 미래차 도심주행과 같은 규제특례를 제공하고, 9개 지역 거점 국립대를 통해 인재 공급을 강화합니다.

또한 기업의 대규모 지역 투자를 유도하기 위해 ‘한국형 IRA(Inflation Reduction Act)’로 불리는 성장엔진 특별보조금 도입을 검토하고 있습니다. 국민성장펀드 150조 원 중 40% 이상을 집중 투자하며, 2조 원 규모의 전용 R&D 프로그램 신설도 논의 중입니다.

아울러 ‘5극 3특’과 연계해 권역을 넘어서는 메가 권역 첨단산업을 육성합니다. 수도권 반도체 생태계를 광주·구미·부산으로 확장해 ‘남부권 반도체 혁신벨트’를 구축한다는 계획인데요. 광주는 첨단 패키징, 부산은 전력반도체, 구미는 소재·부품 등 각 지역의 강점을 살린 특화 클러스터가 조성됩니다.

산업부는 제조업의 근본적인 경쟁력을 높이기 위해 제조와 AI의 융합(M.AX : Manufacturing AI Transformation)을 적극 추진하고, 이를 통해 차세대 제조 경쟁력 확충에 정책 역량을 집중합니다.

우선 1,000여 개 이상의 산·학·연 단체가 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 중심으로 제조-AI 융합을 본격화합니다. 올해까지 102개를 보급한 AI 팩토리는, 내년 100개를 추가로 구축해 2030년까지 총 500개로 확대할 계획인데요. 대기업과 협력사가 함께 활용할 수 있는 AI 기술을 개발해 현장에 적용하는 ‘대·중·소 협력 AI 선도모델’ 15개를 구축합니다. 또한 13개 AX 실증 산업단지를 조성해 제조 공급망 전반과 전국으로 AI 제조혁신을 확산시킬 계획입니다.

이어 ‘국내 마더팩토리 구축과 해외 양산’ 전략을 바탕으로 첨단산업 생태계를 육성하고, 제2·제3의 반도체가 될 신산업을 적극 발굴할 예정인데요. 반도체 분야에서는 ‘국내 첨단공장+해외 양산기지’ 전략을 통해 자동차, 가전, 로봇 등 수요산업과 연계한 AI 반도체(NPU)를 개발하고, 국가 1호 상생파운드리를 구축해 국내 팹리스 규모를 10배로 확대합니다. 또 글로벌 최대 반도체 IP 설계 기업인 영국 Arm사와 공동으로 ‘Arm 스쿨’을 운영해 2030년까지 1,400명의 반도체 설계 인력을 양성합니다.

전고체 배터리 등 차세대 배터리 기술 개발 지원…. 철강•조선업 상생 방안도 마련

정부는 첨단산업 전반의 경쟁력을 높이고 미래 성장동력을 확보하기 위해 분야별 맞춤형 전략을 추진할 계획인데요. 이차전지 분야는 ‘국내 소부장 생태계 확보+해외 양산’ 전략으로 전고체 등 차세대 배터리 기술개발에 1,800억 원 규모의 R&D를 지원합니다. 또한 ESS(에너지저장장치) 중앙계약시장 입찰 시 산업 생태계 기여도를 평가하고, 방산·로봇 등 신산업에서 새로운 수요를 창출합니다.

자동차 분야는 ‘국내 400만대+@ 첨단 생산능력 유지, 해외 생산거점’ 전략에 따라 AI 자율주행 알고리즘, 차량용 반도체, 소프트웨어 중심차량(SDV) 등 미래차 3대 핵심기술 개발에 내년 743억 원을 투자합니다. 또 내년 중 급속 4,450기를 포함해 전기차 충전기 7만 1000기를 보급하고, 전기차 전환지원금을 최대 100만 원까지 지원합니다.

조선 분야는 ‘MASGA* 구체화+국내 기술경쟁력 확보 및 상생 강화’ 전략으로 LNG 화물창(KC-2) 실증 계획을 내년 상반기에 마련하고, 암모니아 등 차세대 동력체계 핵심 기술을 확보할 계획인데요. 조선 협력업체 특화 수출공급망 보증을 신설하고, 철강-조선과 조선-해운 상생 협의회를 각각 내년 1분기에 발족해 업종 간 상생방안을 마련할 예정입니다.

*MASGA(Make American Shipbuilding Great Again, 마스가) : 미국 조선업을 다시 위대하게 만들자 라는 뜻으로 한국 정부가 미국 조선업 재건을 돕기 위해 제안한 대규모 협력 프로젝트

바이오 분야는 AI 제도 혁신을 위한 공공 바이오 파운드리를 2029년까지 구축하고, 바이오 의약품 핵심 소부장 품목 국산화 기술개발에 내년부터 2030년까지 1,600억 원을 투자합니다.

방위산업 분야는 내년 하반기에 첨단산업 특화단지를 신규 지정하고, 최대 12척 규모의 캐나다 잠수함 사업 수주를 지원합니다. 또한 방위사업청 사업과 연계해 항공엔진 소재·부품 국산화에 2027년부터 2034년까지 9,000억 원을 투자합니다.

산업부는 대미 2,000억 달러 규모의 투자펀드를 상업적 합리성을 바탕으로 운영하며, 국내 기업이 참여해 투자 성과가 국내로 환류될 수 있는 프로젝트를 발굴할 계획입니다. 또한 사상 최대 규모의 외국인투자(FDI) 유치를 목표로, 프로젝트형 FDI* 유치 전략도 추진하는데요. 이를 위해 산업생태계 공백을 분석해 핵심 유치 품목을 선정하고, 관련 핵심 외국기업을 대상으로 맞춤형 지원 패키지를 설계합니다.

*FDI(Foreign Direct Investment, 외국인 직접투자) : 해외 기업이나 개인이 다른 나라의 기업·사업에 지분을 취득하거나 공장을 건설하는 등 경영에 직접 참여할 목적으로 투자하는 행위

이어 2년 연속 수출 7,000억 달러 달성을 위해 수출·통상 전략을 전면적으로 전환할 계획입니다. 미국과는 통상 현안을 안정적으로 관리하고, 대미 투자 기업의 애로를 적극 해소하는 한편, 서비스 분야 신시장 개척을 위해 한-중 서비스·투자 FTA 타결을 추진하며, 일본·EU·ASEAN 등과는 공급망, 디지털, 기후, 첨단산업을 중심으로 전략적 파트너십을 강화합니다.

이에 더해 미·중 리스크에 대응하기 위해 CPTPP* 가입을 적극 검토하고, 신흥 동반국들과는 각국 특성에 맞춘 전략적 경제협력으로 수출시장 다변화를 촉진합니다.

*CPTPP(Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership) : 일본, 캐나다, 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, 베트남, 말레이시아, 브루나이, 멕시코, 페루, 칠레 등 11개국이 참여하는 다자간 자유무역협정으로, 관세 철폐·감축, 서비스·투자 자유화, 지식재산권 보호, 전자상거래 규범 등을 포함

‘K-산업방파제’ 구축, 글로벌 공급망 리스크 적극 대응

또한 산업부는 정상 순방 후속 성과를 꼼꼼히 챙기기 위해 범정부 TF와 산업부 내 정상 경제성과 점검 TF를 운영하고, 상대국 협력 수요에 맞춘 유연하고 신속한 모듈형 신통상협정을 추진합니다. 한-UAE 협력모델을 기반으로 원전 신시장에 진출하며, K-식품, 방산, 전력기자재 등 다양한 품목의 수출을 마케팅·금융 지원과 함께 확대할 계획입니다.

역대 최대 규모인 275조 원의 무역보험을 공급하고, 해외 무역장벽에 적극 대응하기 위해 ‘한국판 무역장벽(National Trade Estimate) 보고서’를 발간합니다. 경제안보 품목의 국내 생산기반 유지를 위해 생산차액 보조금 예산을 올해 146억 원에서 내년 291억 원으로 대폭 확대합니다.

또한 세계 최초·최고 수준의 소부장 슈퍼 ‘을’ 기업을 육성하고, 핵심광물 공급망 안정화를 위한 공적 지원을 강화합니다. 더불어 미국(AI칩)·중국(희토류) 등과의 수출 통제 협력을 확대하며, 덤핑 피해에 대한 신속한 구제 등으로 불공정 무역에도 엄정히 대응할 방침입니다.

이번 2026년 산업 정책 방향은 반도체, 이차전지, 자동차, 조선, 바이오 등 다양한 첨단산업과 소재·에너지 분야 전반에 걸쳐 새로운 기회를 제시하고 있습니다. 이러한 변화는 국내 제조업과 소재 산업 전반에 활력을 불어넣을 전망인데요. 포스코그룹이 추진하는 주요 사업 분야에서도 의미 있는 성장 가능성을 모색할 수 있는 계기가 될 것으로 기대됩니다.

본 글은 대한민국 정책브리핑 정책뉴스 ‘산업부, 내년 초 ‘5극 3특’ 성장엔진 산업 선정…AI 팩토리 500곳으로 확대’를 토대로 작성하였으며, 공공누리 제1유형(출처표시) 조건에 따라 이용하였습니다.

포스코그룹은 청년들이 4차 산업혁명과 글로벌 시장을 이끌 핵심 인재로 성장할 수 있도록, AI·빅데이터, 무역, 이차전지, IT 등 미래 성장 산업 분야에서 맞춤형 교육·훈련 프로그램을 운영하고 있습니다.

특히 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 실무 중심 교육을 제공해, 단순한 취업 지원을 넘어 미래 산업을 선도할 전문 인력 양성에 힘쓰고 있는데요. 민·관 협력과 산학연계를 통해 이론과 실무를 결합한 교육을 마련하고, 교육비·장학금 전액 지원, 무상 숙식, 인턴 연계 등 실질적인 지원을 아끼지 않고 있습니다. 이러한 체계적인 지원 덕분에 수료생 다수가 국내외 유수 기업과 연구기관에 취업하는 성과는 물론, 일부는 포스코그룹의 다양한 사업 분야에서 기술 개발과 혁신 프로젝트를 이끌고 있습니다.

포스코그룹은 앞으로도 변화하는 산업 환경에 맞춰 교육 과정과 지원 범위를 확대하고, 청년들이 글로벌 무대에서 활약할 수 있는 발판을 제공함으로써 ‘기업과 사회가 함께 성장하는 선순환 구조’를 만들어갈 계획인데요. 지금부터 미래 성장 산업 분야의 인재 양성을 위한 포스코그룹의 다양한 청년 취업 지원 프로그램을 살펴보겠습니다!

▲ 포스코인재창조원 ‘AI·BigData 아카데미’에 참여한 청년들이 과제 발표 후 기념촬영을 하고 있다.

포스코인재창조원이 2019년부터 운영 중인 ‘청년 AI·BigData 아카데미’는 청년 구직자들에게 AI·빅데이터 활용 역량과 실무 경험을 쌓을 기회를 제공하고 있습니다. 아카데미에서는 포스코인재창조원과 포스텍 교수진 지도 아래 3개월 동안 이론 학습부터 현장 체험형 실습을 진행하는데요. 교육생 전원은 교육장비 및 연구수당, 무상 숙식의 혜택까지 받을 수 있습니다. 또한 1년간의 온라인 강의 수강권으로 수료 후에도 지속적인 역량 강화를 이어갈 수 있도록 지원하고 있어요. 청년 AI·BigData 아카데미’에는 2024년까지 1,400여 명이 참여했고, 이 중 800여 명이 취업에 성공했습니다.

▲ 취업 아카데미에 참가한 교육생들이 기업 실무 프로젝트 과제를 수행하고 있다.

또한, 포스코인재창조원은 4주간의 취업 집중 교육 과정인 ‘취업 아카데미’를 통해 청년들의 취업 경쟁력 향상도 적극적으로 돕고 있습니다. 2019년 시작 이후 2024년까지 4000명 이상이 수료했으며, 이 중 60% 이상이 취업에 성공하는 성과를 거두었는데요. 2025년부터는 기존 취업아카데미를 ‘청년 AI·BigData 아카데미’에 통합해 운영하며 단순한 취업 역량 강화에서 나아가, AI·빅데이터 기반의 실무형 인재 양성에 중점을 두고 있습니다.

▲ 포스코인터내셔널 무역 인재 양성 프로그램 교육생들이 송도사옥에서 현장교육을 수료했다.

포스코인터내셔널은 한국무역협회와 협력해 취업 준비생을 대상으로 무역실무 교육과 현직자 멘토링을 제공하는 ‘무역 인재 양성 프로그램’을 운영하고 있습니다. 해외 마케팅 경진대회와 수출 시뮬레이션 과정을 통해 글로벌 무역 전문가를 양성하고 있는데요. 우수 교육생은 2박 3일 동안 포스코인터내셔널 송도 사옥을 방문해 ‘수출영업 롤플레잉’, ‘취업 토크콘서트’, ‘현업 무역업무 체험’ 등의 교육과정을 통해 무역과 해외영업 프로세스를 이해하고 실무를 익히는 시간을 가질 수 있습니다. 포스코인터내셔널은 2022년부터 프로그램을 운영해 현재까지 총 188명의 청년 무역 전문가를 배출했습니다.

▲ 포스코이앤씨 ‘스마트컨스트럭션 아카데미’에 참여한 대학생들이 4족보행 로봇 훈련을 체험하고 있다.

포스코이앤씨는 청년 건설인 육성과 건설공학 교육의 혁신적 발전을 도모하기 위해 2022년부터 ‘스마트컨스트럭션 아카데미’를 운영하고 있습니다. 지난 6월 열린 아카데미에는 서울대, 성균관대, 인하대, 한양대 등 국내 주요 대학의 건축·토목공학 전공 3·4학년 재학생이 참여했는데요. BIM 기반 스마트 건설 기술과 플랫폼 활용 사례는 물론 AI·로봇 등 첨단 기술 시연 등 건설 전 과정을 아우르는 실무 중심의 체험형 프로그램이 진행돼 학생들의 큰 호응을 얻었답니다. 스마트컨스트럭션 아카데미 우수 수료자는 포스코이앤씨 신입사원 공개채용 시 가산점이 부여되는 혜택도 받을 수 있는데요. 현재까지 총 5개 대학에서 298명의 대학생이 아카데미에 참여했습니다.

▲ 포스코이앤씨 스마트컨스트럭션 대학생 아카데미에 참여한 대학생들이 교육을 마치고 기념 촬영을 하고 있다.

한편, 포스코이앤씨는 2017년부터 건설 전문직 직원들이 참여하는 ‘멘토링 봉사단’을 출범해, 매년 100명 이상의 건설 전공 대학생을 대상으로 진로·직무·경력 멘토링도 진행하고 있습니다. 기술·안전·환경·설계 등 다양한 직군의 포스코이앤씨 현직 멘토들이 대학생 멘티를 대상으로 실무 경험과 직무 노하우를 직접 전수하며, 진학 및 취업 지원을 넘어 건설 현장의 실제 고민과 커리어 패스에 대한 현실적 조언을 제공하고 있는데요. 이 프로그램은 중부지방고용노동청과 한국여성과학기술인육성재단의 협력 아래 민·관이 함께하는 청년 사회문제 해결형 사회공헌 프로그램으로 발전했답니다.

▲ 포스코이앤씨 멘토링 봉사단이 건설 전공 대학생들을 대상으로 전공 분야 그룹 멘토링 활동을 진행하고 있다.

▲ 포스코퓨처엠 직원이 울트라 하이니켈 양극재 결정구조(SEM)를 모니터로 확인하고 있다.

포스코퓨처엠은 미래 성장 산업인 배터리소재 분야의 전문 인력 양성을 지원하고 있습니다. 고려대, GIST, 포스텍, 연세대, 성균관대, UNIST 등 우수 대학과 협력해 ‘e-Battery Track’ 과정을 운영하며, 등록금과 장학금을 전액 지원하고 졸업 후 연구개발 및 기술 직군으로의 채용을 연계하고 있는데요. 2023년에 4개 대학에서 시작해 현재 총 9개 대학으로 확대 운영 중이며, 소정의 과정을 통과한 우수 인재들은 포스코퓨처엠에 입사해 양·음극재 소재 개발 업무에 투입되고 있습니다.

‘e Battery Track’ 과정은 산학협력을 통한 맞춤형 인재 양성의 성공 모델로 평가받고 있어요. 기업은 실제 산업 수요에 맞는 교육과정으로 필요한 인재를 배출하고, 대학은 산업계와 협력을 통해 연구 및 교육 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 또한 학생들은 현장 중심의 실무 역량을 갖추어 졸업 후 즉시 산업 현장에 투입될 수 있는 취업 경쟁력과 전문성을 확보하게 됩니다.

▲ 포스코DX ‘청년 IT전문가 아카데미’에 참여한 교육생이 프로젝트 발표회에서 발표를 하고 있다.

포스코DX는 디지털 전환 시대에 맞는 IT 전문가 양성에 주력하고 있습니다. 2021년부터 운영 중인 ‘청년 IT전문가 아카데미’는 6개월 과정으로 Java, Database 개발, MSA, AI 등 이론 교육과 포스코DX 실무형 과제 수행을 병행하는 프로그램인데요. 2024년까지 총 152명의 수료생을 배출했으며, 수료생 전원이 포스코DX에 입사해 높은 업무 적응도를 보이고 있습니다.

또한 포스코DX는 엔지니어링 기술을 교육하는 2개월 인턴과정인 ‘스마트 스쿨’도 2021년부터 운영하고 있는데요. 스마트팩토리, 자동화 시스템, IoT, AI 기반 설비 운영 등 디지털 전환 시대에 필요한 엔지니어링 역량을 집중적으로 학습하며, 현업 부서와 연계한 실무 과제 수행 교육을 진행하고 있습니다. 2024년까지 총 85명의 수료생을 채용하며 맞춤형 인재 육성의 성과를 보여주고 있습니다.

포스코그룹은 단순한 취업 지원을 넘어, 산업별 전문성을 갖춘 인력을 체계적으로 양성하기 위해 노력하고 있어요. 앞으로도 변화하는 산업 환경에 맞춰 교육과 지원을 확대하며, 기업과 사회가 함께 성장하는 지속가능한 인재 생태계를 만들어 갈 예정이에요. 다음 편에서는 포스코그룹이 청년 창업과 벤처 생태계 활성화를 위해 운영 중인 제도와 성과에 대해 소개해드릴게요!

성아연 사원안녕하세요. 저는 2021년 8월, 컴퓨터 직군으로 입사해 현재 제강부에서 AI 모델 개발과 시스템 유지보수를 담당하고 있습니다. 제철소 현장에서 쓰이는 AI 시스템들이 잘 작동하는지 매일 점검하고, 필요할 때는 직접 수정하거나 개선하는 역할이죠. 현장이 조금이라도 더 편리하고 스마트해질 수 있도록 새로운 AI 모델을 개발해 나가기 위한 노력도 꾸준히 하고 있습니다.

박희용 대리안녕하세요. 저는 2012년에 입사해 올해로 광양제철소 제강부에서 13년째 근무 중인 박희용 대리입니다. 현재는 제강기술개발섹션에서 제강부의 AI 모델과 *P/C, **MES 같은 제강 시스템을 개발·관리하며 공정 자동화를 추진하고 있습니다.

*P/C (Process Control) : 제철소 설비를 실시간으로 제어하고 관리하는 공정 제어 시스템.
**MES (Manufacturing Execution System) : 제철소의 제조 현황을 모니터링하고 데이터를 통합해 효율적인 생산을 지원하는 생산관리시스템.

성아연 사원제철소의 제강 공정은 고로에서 나온 쇳물(용선) 속 불순물을 제거하고 성분을 조정해, 원하는 품질의 강철로 만들어내는 과정이에요. 저희 제강기술개발섹션은 이 제강 공정이 더 효율적으로, 그리고 안정적으로 운영될 수 있도록 AI를 결합한 자동화 기술을 개발하고, 시스템을 개선하는 일을 맡고 있습니다. 최소의 원가로 최고의 품질을 낼 수 있도록 새로운 기술을 개발하고, 기존 기술을 한 단계 발전시키는 것도 저희 몫이죠. 포스코그룹이 경쟁력 있는 철강 제품을 효율적으로 생산할 수 있도록 든든히 뒷받침하는 중요한 부서라고 할 수 있어요.

박희용 대리어릴 때부터 포스코는 제게 대한민국 산업을 이끄는 상징적인 기업이었어요. 자연스럽게 ‘언젠가 제철소에서 기술을 발전시키는 일을 해보고 싶다’는 꿈을 갖게 됐죠. 그 꿈을 이루기 위해 포스코에 입사했는데, 현장에 와보니 제철소의 규모와 기술력, 그리고 선배님들의 열정에 깊은 감명을 받았습니다. ‘아 정말 오길 잘했다’는 생각이 들었어요. 지금은 제가 직접 시스템을 설계하고 코드를 짜서 문제를 해결해 나가는 과정에서 큰 보람을 느끼며 일하고 있습니다.

성아연 사원저는 원래 수학 교사가 꿈이었어요. 그러다 대학에서 코딩을 접하면서 수학적 논리를 활용한 AI와 빅데이터 분석에 매력을 느꼈죠. ‘AI를 어떤 분야에 적용하면 좋을까?’ 고민하다 보니, 방대한 데이터를 ‘날 것’ 그대로 다룰 수 있는 제조업에서 일해보고 싶다는 생각이 들었어요. 그중에서도 포스코는 데이터 인프라가 잘 갖춰져 있고, AI를 실제 현장에 적용할 수 있는 대표적인 기업이라 자연스럽게 목표가 됐습니다. 운 좋게 합격해 지금은 제가 개발한 모델이 실제 제철소 현장에서 사용되고, 안전이나 생산성 향상에 도움이 될 때 보람을 느끼고 있어요.

박희용 대리‘Smart Fool Proof’는 현장에 AI 기술을 적용해 오류 없이 안전한 조업이 가능하게 만든 시스템을 말합니다. 이 시스템 개발은 현장에서 자주 발생하던 ‘Near Miss(사고로 이어질 뻔한 상황)’를 줄이자는 데서 시작됐어요. 제강공장은 작업 환경이 복잡하고, 변수도 많아서 작업자가 조작실에서 직접 CCTV를 모니터링하며 설비를 제어해야 하는데, 동시에 처리해야 할 일이 많다 보니 위험 상황을 놓치는 경우가 종종 있었죠. 이에 저희는 ‘AI를 활용해 작업자의 부담을 줄이고, 보다 안전한 조업 환경을 만들어보자’라는 아이디어로 시스템 개발에 나섰습니다.

CCTV 영상과 AI 모델을 결합한 이 시스템은 현장의 사람, 크레인, 대차 등의 움직임을 실시간으로 감지합니다. AI가 미리 설정된 위험 조건에 부합한다고 판단하면, 즉시 제강 P/C와 *PLC로 신호를 보내 경고 알림을 띄우거나 이동기기를 비상 정지하는 방식으로 작동하죠. 이 시스템이 현장에 적용된 뒤에는 위험 상황을 놓치는 경우가 크게 줄었고, 특히 이동기기와 사람 간 충돌 사고가 ‘0건’으로 감소했습니다.
*PLC(Programmable Logic Controller) : 공장 자동화 설비, 기계 장비 등을 자동으로 제어하기 위한 전자 제어 장치.

▲Smart Fool Proof 시스템 적용 현장. 왼쪽은 차단기 개방 상태, 오른쪽은 크레인 이동 감지 시 AI가 신호를 보내 차단기가 작동된 상태.

▲통행로에 설치된 CCTV가 사람을 실시간으로 감지하고 있는 모습.

박희용 대리광양제철소에서 포스코 현업이 자력으로 영상 과제를 추진한 사례는 저희가 처음이었기에, 솔직히 모든 순간이 어려웠어요. AI 서버 환경 설정부터 CCTV를 서버로 호출하는 작업, PLC, P/C 시스템과의 통신 등 무엇 하나 쉽게 해결되는 일이 없었죠. 그런데도 함께 해결해 나가는 힘을 믿고, 아연 사원과 함께 유관 부서 담당자에게 문의하며 개발 프로세스를 하나씩 정립해 나갔습니다. 또, 제가 약 10년간 담당해 온 제강 시스템 관리 경험이 많은 도움이 된 것 같아요.

성아연 사원저는 설계 과정에서 특히 AI 감지 결과를 PLC, P/C로 보내 설비가 실제로 반응하게 만드는 과정이 어려웠어요. 이 과정에서 여러 부서와 협업하고, 관련 자료를 찾아가며 하나씩 해결했습니다. 모델 정확도를 높이는 과정에서 한계에 부딪혔을 때는, 사내 Smart Help Center 전문가에게 자문을 구하며 개선 방향을 찾았죠. 무엇보다 이 어려움을 함께 고민하고 헤쳐 나갈 수 있는 든든한 희용 선배님이 계셨기에, 잘 극복하고 한 단계 성장할 수 있었던 것 같아요.

박희용 대리Smart Fool Proof 외에도 온도와 품질 관련 AI 모델을 개발했습니다. 전로 공정에서 투입된 합금철 실적을 기반으로 출강 성분을 예측하는 ‘출강 성분 예측 AI 모델’, 2차 정련(RH/LF) 처리 중 실시간 온도를 예측하는 ‘실시간 예측 모델’, 용강의 탕면 높이를 영상으로 학습하여 용강량을 예측하는 ‘용강량 예측 모델’이 있습니다.

성아연 사원모델이 왜 이렇게 나왔는지, 데이터가 왜 튀었는지, 현장에선 어떤 변수가 있었는지… 다양한 원인을 끝까지 파고드는 호기심이 있어야 좋은 결과를 만들 수 있는 것 같아요. 현장 시스템 담당자분들과의 소통 능력도 필수! AI 모델은 기술만으로 완성되는 것이 아니라, 사람과의 협업 속에서 완성되니까요.

박희용 대리AI 모델은 작은 변수 하나에도 성능이 크게 달라지기 때문에, 끝까지 원인을 파고드는 끈기가 필요해요. 또 AI는 계속 발전하기 때문에 현재에 안주하지 않고 끊임없이 배우는 자세도 중요합니다.

성아연 사원저는 유튜브나 인스타그램의 AI 관련 채널을 꾸준히 보고, 국내 AI 콘퍼런스나 세미나도 챙겨보며 최신 기술 동향을 빠르게 접합니다. 다른 분야의 사례를 보면서 아이디어를 얻기도 하고요. 그리고 무엇보다 제 주변에 이미 가까이 있잖아요~ 함께 근무하는 AI 담당자분들과 주기적으로 소통하거나, Smart Center 전문가에게 자문을 구하는 것이 가장 큰 도움이 돼요. 어려운 일이 생기면 DX전략실 동료들과 함께 문제를 분석하거나, 선배님께 직접 상황을 보여 달라고 부탁하며 원인을 찾기도 한답니다.

박희용 대리저도 유튜브(노마드코더, 조코딩 등)를 자주 참고하고, 프로젝트 시작 시 관련 AI 기술을 자주 검색하고 있어요. 또 스마트 헬프 센터나 AI 스터디그룹 동료들과 의견을 나누며, 실무에서 바로 적용할 수 있는 인사이트를 얻고 있죠. 얼마 전, ‘합금철 혼입 방지 시스템’을 개발할 때 학습 과정에서 고민이 많았는데, 동료로부터 포스코DX에 AI 전문가 김수상 리더님이 계시다는 이야기를 듣고 직접 연락해 조언을 구했죠. 덕분에 문제를 해결할 수 있었습니다. 일면식도 없는데 흔쾌히 조언해 주신 리더님께 정말 감사드려요!

박희용 대리저는 출퇴근 시간 약 40분을 활용해 하루 업무를 복기하는 습관이 있어요. 이 과정에서 개선 아이디어를 도출하고, 부족한 부분을 발견하죠. 저는 이렇게 아이디어를 발전시키는 과정에서 성과를 내는 게 재미있지만, 현장 분들은 아니잖아요. 그런데 현장에서 “이 공정에서 이런 AI가 적용되면 좋겠다”라는 아이디어를 주실 때가 있는데, 그럴 때 가장 큰 보람을 느낍니다. 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 현장에서 관심과 활용이 없으면 의미가 퇴색되니까요. 실제 현장에서 변화와 성과를 체감할 때, 가장 뿌듯합니다.

성아연 사원저는 모델 오류가 생기면 바로 수정하기보다, 먼저 상황과 맥락을 충분히 파악하려고 해요. 데이터 흐름, 현장 조건, 작업자 피드백을 종합해 원인을 찾는 거죠. 이렇게 하면 단순히 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 근본적인 해결책을 만들 수 있어요. 그리고 이렇게 만든 모델이 현장에서 실제로 사용되고, 안전사고를 막거나 업무 시간을 줄였다는 피드백을 받을 때 큰 보람을 느낍니다. 그럴 때면 “내가 지금 잘하고 있구나” 하는 확신이 들어요.

성아연 사원요즘은 Smart Fool Proof 시스템을 한 단계 더 발전시키는 작업을 하고 있어요. 새로운 통신 체계와 인프라를 구축해서, 더 안정적이고 빠르게 현장에 적용될 수 있도록 제 자리에서 최선을 다하고 있습니다.

박희용 대리2025년 10월 16일, 광양 2제강 1RH공정 원터치(One-Touch) 조업 시연회를 성공적으로 런칭했어요. 이 기술은 작업자가 여러 단계를 거쳐 제어하던 공정을 버튼 한 번으로 완료할 수 있도록 구현한 것이죠. 작업자의 판단과 의사결정 과정을 로직화하여 설비가 자동으로 제어되도록 만들었습니다. 고도화된 기술력이 필요했던 만큼, 광양 제강부를 비롯해 포스코 기술연구원·DX전략실·광양 제강설비부·포스코DX 등 여러 부서가 협업해 만든 결과물인데요. 저도 팀의 일원으로 참여해 시연회를 성공시켰다는 점에서 뿌듯함을 느껴요.

성아연 사원제철소 전체를 실시간으로 모니터링하고, 위험이나 이상 상황을 자동으로 예측·대응하는 ‘통합 AI 안전 플랫폼’을 꼭 만들어보고 싶어요. 말 그대로 현장의 안전을 24시간 지켜주는 든든한 시스템이죠. 예측 결과를 바탕으로 위험을 사전에 방지하고, 설비를 제어하며 자동으로 정비까지 연계된다면, 생산성·품질·안전·원가를 동시에 향상할 수 있을 것으로 기대합니다.

박희용 대리저는 AI 기반 ‘물류 자동화 시스템’을 구축하고 싶습니다. 현재 사용 중인 제강 시각관리 시스템은 직접 설계했지만, 아직 자동화 수준이 충분하지 않고 고도화가 필요한 부분이 많은데요. AI 기술을 접목해 자동 물류 시스템을 구축하면, 생산성 향상에 큰 도움이 될 거라 생각합니다.

박희용 대리우선 동료들의 AI 역량을 높이는 ‘AI 도우미’ 역할을 하고 싶어요. 저는 AI 비전공자로 이 일을 시작했는데요. 다양한 프로젝트를 경험하며 수많은 시행착오를 겪었죠. 그 경험을 바탕으로 비전공자도 문제를 해결하고 성과를 낼 수 있다는 사례를 많은 이들에게 전파하고 싶습니다. 가장 큰 목표는 Smart Fool Proof를 포함한 제철소 자동화에 기여하는 거예요. 생산성과 안전을 동시에 책임지는 자동화 시스템은 제철소 혁신의 핵심이 될 것이며, 저는 이를 구현하는 팀원으로서 미래 혁신에 앞장서고 싶습니다!

성아연 사원단기적으로는 현재 개발 중인 모델들의 성능을 최대한 끌어올리고, 더 빠르게 자동으로 현장에 확산 적용될 수 있도록 기술을 개발하는 게 목표입니다. 장기적인 목표는 제철소의 반복적이고 위험한 업무를 모두 자동화해 안전하고 효율적인 스마트 제철소를 만드는 데 기여하는 거고요. 또, AI 기술에 관심 있는 동료들에게 길잡이 역할도 하고 싶습니다. 제가 쌓은 경험과 노하우를 공유해, 더 많은 동료들이 AI 기술을 이해하고 활용하도록 돕는 것이 제가 그리는 꿈입니다.

급변하는 세계경제 속에서 주목해야 할 최신 글로벌 경제 및 산업 이슈는 무엇일까요? 포스코경영연구원 전문가들이 포스코그룹의 주요 사업과 관련한 글로벌 산업, 경제 동향을 심층 분석해 드립니다. 최근 중국 휴머노이드 로봇 수요가 폭증하며 대규모 공급 계약이 잇따라 체결되고 있습니다. 이에 모건스탠리는 인간형 로봇에 관한 ‘휴머노이드 100’ 보고서를 내고 앞으로 10년 후 휴머노이드 로봇 시장 규모가 최대 60조 달러에 달할 것으로 전망했습니다. 산업계 메가 트렌드로 자리 잡은 휴머노이드의 잠재력과 글로벌 시장의 기술 개발 전략, 그리고 한국의 대응 방향에 대해 분석해 봅니다.

포스코경영연구원 우정헌 수석연구원

인간형 로봇, 즉 휴머노이드는 인류 역사 속에서 때로는 충직한 조력자로, 때로는 인간을 위협하는 존재로 묘사됐습니다. 고대 그리스·로마 신화에 등장하는 청동 거인 ‘탈로스’, 중국 한나라 시대의 ‘물시계로 작동하는 자동 인형’, 르네상스 시대 레오나르도 다빈치가 설계한 ‘로봇 기사’ 등, 고대 문명이 태동한 여러 지역에서 인간을 닮은 기계가 여러 형태로 등장해 왔는데요.

휴머노이드에 대한 관심은 오래전부터 이어져 왔지만, 동시에 잠재적 위험성에 대한 경계도 존재했습니다. 대표적으로 SF 작가 아이작 아시모프는 1942년 발표한 소설 『런어라운드(RunAround)』에서 ‘로봇공학 3원칙*’을 통해 로봇이 인간을 헤칠 수 있다는 관점을 제시했습니다. 로봇공학 3원칙은 휴머노이드에 대한 기술적 호기심을 넘어 인간과 기계의 관계에 대한 철학적 질문을 던지는 계기가 됐습니다.

최근 AI 기술의 비약적인 발전은 로봇 산업이 휴머노이드 중심으로 발전해 나갈 가능성을 시사했습니다. 일반적으로 ‘기계(machine)’는 동력을 활용해 생산 활동을 수행하도록 설계된 도구를 의미하지만, ‘로봇’은 일정한 조건 아래 사용자의 직접적인 제어 없이 스스로 판단하고 작동하는 지능형 기계로 정의됩니다.

최근 등장한 휴머노이드는 여기서 더 나아가 첨단 AI 기술과 결합한 새로운 폼 팩터(form factor)*로 자리매김하고 있습니다. 휴머노이드는 인간의 신체 구조를 모방한 외형에 AI를 탑재해 스스로 작업 방식을 학습하고, 성능을 최적화하며, 다양한 인간 활동을 능동적으로 보조합니다.

*폼 팩터(form factor): 원래 컴퓨터 하드웨어의 크기, 모양, 사양 등을 뜻하는 용어였으나, 최근에는 모바일 기술의 발전과 함께 디지털 기기 전반에 걸쳐 사용됨

이와 함께 ‘Physical AI’라는 개념도 주목받고 있습니다. Physical AI는 로봇이나 자율주행차처럼 물리적 디바이스에 AI가 적용되어 현실 세계와 직접 상호작용하는 기술을 의미합니다. 기존의 AI 가 텍스트, 이미지 등 생성된 디지털 콘텐츠를 화면을 인터페이스로 인간과 소통했다면, Physical AI는 실제 공간에서 인간과 협업하거나 환경을 인식하고 반응하는 방식으로 진화하고 있습니다. 이는 AI 기술의 활용 범위를 디지털 공간에서 현실 세계로 확장하는 중요한 전환점이라 할 수 있습니다.

이러한 흐름 속에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 CES 2025에서 Physical AI를 중요한 미래 먹거리로 지목하며, 향후 엔비디아가 기술 생태계의 중심축이 될 것임을 강조하기도 했습니다.

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휴머노이드가 사회적으로 수용되고 기술적으로 주목받고 있는 이유는 크게 폼 팩터의 적합성과 사회·경제적 활용가능성의 측면에서 설명할 수 있습니다.

로봇이 특정 기능을 반복적으로 수행하는 데에는 해당 기능에 특화된 폼 팩터가 가장 효율적입니다. 하지만 현실 세계에서 특정화되지 않은 행동을 수행하는 Physical AI에게는 인간의 신체 구조를 모방한 형태가 가장 유리합니다. 그 이유는 우리가 살아가는 모든 물리적 인프라가 인간의 신체에 맞게 설계되어 있기 때문입니다.

예를 들어 문손잡이와 계단의 폭과 높이, 컨트롤 패널의 위치 등은 모두 인간의 신체를 고려해 만들어졌습니다. 휴머노이드는 이러한 인간의 작업 환경에 맞춰 행동할 수 있기 때문에 별도의 작업 인프라 구축 비용이 들지 않습니다. 인간의 신체 비율에 따라 다양한 표준 인터페이스를 구축할 수 있어 범용성이 높지만, 만약 폼 팩터 별로 서로 다른 표준을 구축해야 할 경우 비효율적일 수 있습니다.

휴머노이드는 인간과 유사한 외형을 바탕으로 다양한 인간-로봇 협업 시나리오를 설계할 수 있어 응용 범위가 매우 넓습니다. 단순한 제조업 현장을 넘어, 고객 응대, 간병, 교육, 안내 등 서비스 산업 전반으로도 활용할 수 있는데요. 특히 최근에는 언어 처리 능력, 표정 인식·표현, 제스처 등 다양한 기능이 추가되면서, 인간과의 공감 능력도 향상되고 있습니다. 이는 로봇이 단순한 도구를 넘어, 사회적 존재로 진화하고 있음을 보여주는 중요한 흐름입니다.

하지만 이러한 진화에는 심리적 장벽도 존재합니다. 일본 도쿄공업대의 모리 마사히로 명예교수는 “로봇이 인간과 너무 유사해질 경우 오히려 불쾌감을 유발할 수 있다”는 ‘불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)’ 이론을 제시했습니다. 이 이론은 인간과 로봇의 관계를 설계할 때, 기술적 완성도뿐 아니라 심리적 수용성과 감성적 거리감까지 고려해야 함을 시사합니다.

휴머노이드는 경제적 측면에서도 큰 잠재력을 지닌 기술로 평가받고 있습니다. 휴머노이드를 구현하기 위해서는 AI 기술뿐만 아니라 센서, 액추에이터*, 모션 제어 시스템, 에너지 공급 기술 등 다양한 첨단 기술이 동시에 발전해야 합니다. 이러한 기술적 요구는 관련 산업 전반에 걸쳐 기술 혁신을 촉진하는 효과를 가져오기 때문에, 휴머노이드 개발이 단순한 로봇 제작을 넘어 미래 산업의 성장 동력으로 작용할 수 있음을 보여줍니다.

*액추에이터: 전기, 유압, 공압 등 외부 에너지를 이용해 시스템의 움직임이나 제어를 담당하는 기계 장치

모건스탠리는 2025년 2월 보고서에서 휴머노이드 산업의 가치 사슬을 지능(Brain), 신체(Body), 통합(Integrator) 세 가지 핵심 영역으로 구분하고, 각 영역에서 활약할 수 있는 잠재적 플레이어 후보군을 제시했습니다.

우선 휴머노이드의 두뇌를 담당하는 지능(Brain) 영역은 소프트웨어와 하드웨어가 결합한 구조입니다. 소프트웨어 영역은 기반 AI 모델, 데이터 사이언스, 시뮬레이션 기술, 비전 소프트웨어, 하드웨어 영역은 메모리와 비전 컴퓨팅(Vision Computing)*이 포함됩니다.

*비전 컴퓨팅(Vision Computing): 기계가 이미지와 비디오에서 정보를 추출하고 이해하도록 만드는 인공지능의 한 분야

휴머노이드의 신체(Body) 영역은 액추에이터와 부품, 모터, 센서, 배터리 등이 있으며 전력 반도체와 아날로그 반도체, 알루미늄 캐스팅, 커넥터, 열처리 기술, 자동화 설비 및 솔루션으로 구성돼 있습니다.

브레인과 바디를 조립하고 통합하여 완제품을 생산하는 통합(Integrator) 영역은 자동차 기업인 현대자동차와 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), 가전 기업인 애플과 삼성전자, LG전자, 이커머스 기업인 알리바바, 아마존, 네이버 등이 후보군으로 제시됐습니다. 그 외에도 전통 제조업용 로봇을 공급해 온 ABB, KUKA 등이 잠재적 후보군으로 언급됐습니다.

이 외에도 휴머노이드 산업의 확장 가능성을 고려할 때, ①핵심 부품 및 모듈 ②완제품 조립 ③서비스 영역으로도 구분할 수 있습니다. 특히 서비스 영역에서는 다양한 비즈니스 모델이 등장할 것으로 전망합니다.

태동기로 평가받고 있는 휴머노이드 산업은 테슬라 진영과 엔비디아 진영이 상반된 기술 개발 전략을 바탕으로 산업을 선도하고 있습니다.

우선 테슬라는 전기차(EV) 생산과 자율주행 기술에서 축적한 역량을 바탕으로 휴머노이드 모델 ‘옵티머스(Optimus)’를 개발하고, 이를 생산 공정 무인화의 핵심 전략으로 활용하고 있습니다. 2021년 테슬라 AI 데이에서 처음 공개된 옵티머스는 지속적인 기술 업그레이드를 거쳐 다양한 동작을 수행할 수 있도록 진화했습니다. 2024년에 공개된 옵티머스 2는 총 40개의 액추에이터를 사용했는데, 손에만 12개를 적용해 직접 달걀을 깨는 등 인간의 손동작과 거의 흡사한 수준을 구현했습니다. 테슬라는 2026년부터 휴머노이드 판매 사업에도 본격적으로 진출할 계획입니다.

▲테슬라가 공개한 휴머노이드 옵티머스 2(동영상 출처 : 테슬라 유튜브)

반면 엔비디아는 AI의 강점을 토대로 휴머노이드의 ‘지능(Brain) 플랫폼’을 독점하려는 전략을 펼치고 있습니다. 이는 자체 휴머노이드를 개발하기보다는, 휴머노이드의 두뇌 역할을 하는 컴퓨팅 플랫폼을 독점함으로써 휴머노이드의 학습과 행동 제어 영역을 지배하려는 방식입니다.

최근 엔비디아는 휴머노이드 전용 컴퓨터 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’를 출시했는데, 이는 최신 GPU인 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 작동하며 과거 서버급에서만 가능했던 대규모 AI 추론과 비전 기반 의사결정 과정을 로컬 디바이스로 실행할 수 있도록 해줍니다.

테슬라는 애플처럼 독자적인 하드웨어·소프트웨어 통합 방식을 추구하는 반면, 엔비디아는 안드로이드처럼 AI 플랫폼 공급을 통해 생태계를 지배하려는 전략을 취하고 있는 것으로 보입니다. 두 기업이 기술 개발 방향에서 뚜렷한 차이를 보이는 만큼, 향후 산업 양상을 자세히 모니터링하며 기술·시장·서비스 측면에서의 전략적 대응을 준비해야 할 것입니다.

스마트폰과 전기차(EV) 이후 뚜렷한 기술 혁신의 기제가 부재했던 가운데, 최근 휴머노이드가 차세대 기술 혁신의 촉매로 부상하고 있습니다. 첨단 기술이 집약된 기술 혁신 복합체이자, 향후 기술 발전을 견인할 핵심 영역으로 그 가능성을 인정받고 있지만 가격 경쟁력, 인간-기계 협업에서의 안전성 등 해결해야 할 현실적인 과제도 분명 존재합니다.

그러나 중요한 것은 휴머노이드 산업이 AI와 소프트웨어 영역을 넘어, 소재·부품·서비스 전반에 걸쳐 폭넓은 파급효과를 가져올 것이란 점입니다. 향후 휴머노이드의 개발과 표준화 과정에서는 기능성과 신뢰성을 동시에 만족시킬 수 있는 핵심 부품의 개발과 양산 능력이 요구될 것으로 보이는데, 특히 서비스 영역에서는 휴머노이드 활용과 산업 현장에서의 인간-로봇 협업 모델 개발, 휴머노이드 학습·운영 등 다양한 비즈니스 기회가 창출될 것으로 전망합니다.

▲사람같이 ‘착착’ 불붙은 경쟁…”질 수 없지” 팀코리아 뭉쳤다. (동영상 출처 : SBS 8뉴스 유튜브)

테슬라와 엔비디아를 중심으로 글로벌 휴머노이드 기술 개발이 빠르게 전개되고 있는 가운데, 정부는 지난 6월 국내 40여 개 산학연과 대기업이 협력하는 국가 차원의 로봇·AI 연합체인 ‘K-휴머노이드 연합’을 출범했습니다. 연합에 참여한 AI 전문기업과 전문가는 대학별 인재 연합과 협력해 과제를 수행하고, 개발한 AI 모델을 로봇 제조사에 공급할 예정이며, 개발된 로봇을 산업현장에서 실증할 수 있도록 포스코그룹 등 수요 기업과의 연계도 구축했습니다. 사례로, 휴머노이드 제조 기업인 에이로봇은 포스코이앤씨, HD 현대미포조선 등과 건설현장과 조선소에 투입될 휴머노이드 개발에 관한 MOU를 체결했습니다. [관련기사 보기]

단순한 로봇 기술을 넘어, 차세대 산업 혁신의 중심축으로 부상한 휴머노이드. 그 진화를 둘러싼 기술·산업·서비스 전반의 흐름을 종합적으로 이해하고 대응하는 전략이 무엇보다 필요한 때입니다.

포스코는 제조와 사무 분야를 망라해 로봇자동화와 AI 도입을 통한 ‘자동화’와 ‘지능화’를 실현함으로써 ‘포스코形 인텔리전트 팩토리(Intelligent Factory)’를 구현하기 위해 노력 중입니다. 생산 공정부터 품질 관리까지 전 제조 현장에서 첨단 기술로 조업 혁신을 이끌고, 사무 분야에서도 반복 업무를 효율화해 고부가가치 업무에 집중해 나가는 데 박차를 가하고 있죠. 이번 「인텔리전트 친구를 소개합니다」에서는 제철소 현장 곳곳에서 포스코形 인텔리전트 팩토리 구현에 앞장서고 있는 직원들을 만나봅니다. 그 첫 순서는 스마트 CCTV와 AI 기술을 접목해 선재제품의 검수작업을 자동화한 포항 생산기술부 제품출하섹션의 인텔리전트 친구들입니다.

안녕하세요. 첫 번째 인친(인텔리전트 친구들), 포항 생산기술부 제품출하섹션 김성욱입니다. 저는 2018년 8월부터 제품 출하와 관련된 시스템 개선 업무를 담당하고 있는데요. 현재는 시스템 개선 업무에서 쌓은 경험을 토대로 현장에서 출하관제 업무를 하고 있습니다.

제품 출하 업무란 말 그대로 제철소에서 생산한 제품을 고객 또는 거래처에 정확하게 인도하는 것을 말합니다. 고객사의 요청이 들어오면 판매부서 주문 담당자가 선재제품 출하를 지시하고, 작업자는 크레인을 이용해 해당 제품을 운송 차량에 싣는데요.

이후 작업자가 선재제품에 부착된 라벨 정보와 MES 송장 정보가 일치하는지 육안으로 검수하는데 이 과정에서 고객사가 주문한 규격과 다른 제품이 출하되는 이재(異材)가 발생하거나, 반대편에 부착된 제품 라벨을 확인하려고 차량 위에 탑승했다가 발을 헛디뎌 낙상 사고가 날 수 있는 위험이 많았습니다. 안전사고 발생 위험은 물론이고, 이재가 발생하면 반품과 재작업으로 인한 손실뿐만 아니라 고객사 신뢰도에 영향을 미칠 수 있기 때문에 AI를 활용한 선재제품 검수작업 자동화 프로세스를 구축하기로 했습니다.

선재제품 검수작업 자동화 시스템을 구축하기 위해서는 제품 라벨과 운송 차량번호, MES 송장 정보를 실시간으로 대조하는 기술이 필요했습니다. 그래서 관련 정보를 촬영할 스마트 CCTV와 촬영한 이미지에서 문자를 추출할 AI 문자인식모델을 활용하기로 했는데요. 검수장 2개의 라인에 차량번호 인식 CCTV, 라벨 인식 CCTV를 각 2대씩 설치해 자동 촬영했는데, 이 과정에서 잘 보이지 않는 제품 라벨을 자동으로 확대하고 회전시켜 촬영하는 기능과 왜곡된 이미지를 보정하는 와핑연산 기술이 유용하게 쓰였습니다. 스마트 CCTV가 촬영한 차량 번호와 라벨 이미지는 라벨 위치, 형상, 문자 형태, 색상, 차량 번호 등 기존 데이터를 학습한 AI 문자인식모델로 텍스트만 추출해 스마트 CCTV 플랫폼의 검수시스템으로 전송했는데요. 차량에 상차된 제품 정보와 제품 라벨의 정보를 비교해 데이터가 일치하는지 작업자가 실시간으로 모니터링할 수 있도록 했습니다.   작업자가 직접 눈으로 확인했던 선재제품 검수작업을 자동화한 덕분에 안전사고 위험과 이재 발생률이 대폭 줄었고, 작업자의 업무 효율도 크게 높아졌는데요. 작업자의 물리적인 수작업으로 이뤄지던 검수 프로세스를 자동화해 안전사고의 가능성도 원천 차단했습니다. 특히, 검수작업 시간 감축에 따라 기존 차량 1대에 약 5분 걸렸던 제품 출하 시간이 1대에 약 2분으로 줄어들었고, 그 결과 하루 약 200톤 이상의 제품 출하 능력이 향상되는 결과도 만들어 냈습니다. 선재 제품에 시범 도입해 적용한 해당 시스템을 기반으로 다양한 각도, 조명, 오염 환경에서도 정확하게 라벨을 인식할 수 있는 고성능 AI 인식 모델을 개발해, 라벨 부착 위치가 각각 달라 작업자가 수작업으로 확인하고 있는 코일·후판 입출고 검수작업에도 확대 적용해 나갈 계획입니다.

스마트 CCTV 자동 검수 시스템 개발 당시 가장 문제가 됐던 부분은 제품 라벨 표면의 강한 빛 반사로 인한 인식 오류였습니다. 기존에 사용했던 제품 라벨을 비추던 직접 조명은 제품 라벨 표면에 강한 반사광을 만들어 AI CCTV가 문자를 제대로 인식하지 못했는데요.

이를 해결하는 데 제품출하섹션 두 사원 분들의 도움이 컸습니다. 이진교 사원과 김건우 사원은 인식 오류 사례를 하나하나 찾아내고, 상황별로 원인을 분석해 어떤 상황에서 인식 오류가 발생하는지를 알아냈습니다. 두 사원은 조명의 강도와 위치가 대부분의 인식 오류를 불러일으킨다는 점을 발견했고, 여러 조명을 실험한 끝에 커버를 씌운 간접 조명이 현장에 가장 적합하다는 것을 알아냈습니다. 이후 간접 조명으로 바꿔 현장에 가장 적합한 위치에 설치한 뒤에 제품 라벨이 선명하게 촬영돼 AI 문자 인식률이 98%까지 높아졌습니다. 만약 이진교, 김건우 사원의 꼼꼼하고 세심한 노력이 없었다면 문제를 해결하는 데 꽤 애를 먹었을지도 모릅니다.

수년간 동료들과 협력해 문제를 해결하는 과정에서 현장 환경과 AI 기술의 융합이 얼마나 중요한지를 깨달았는데요. 제철소에서 첨단 기술을 최대한 활용할 수 있도록 앞으로도 현장 환경을 지속 개선해 나가려고 합니다!

작업자가 차량 상부에 직접 올라가 육안으로 확인해야 했던 검수작업은 이제 스마트 CCTV와 AI 문자인식기술로 대체해 나가고 있습니다. 또한, 실시간 모니터링과 이상 감지 기능으로 잠재적인 위험을 사전에 파악하고, 즉각 대응할 수 있도록 여러 후속 작업을 이어나가고 있는데요. 이처럼 AI와 자동화 기술을 기반으로 한 인텔리전트 팩토리는 단순히 현장의 생산 혁신을 만들어 내는 것에 그치지 않고, 함께 일하는 우리 동료들의 안전을 확보하고 사고 재발을 원천적으로 방지하는 데에도 아주 중요한 역할을 해줄 거라 믿습니다.

앞으로도 제철소에 첨단 기술을 적극 도입해 작업자의 안전을 강화하고, 제품 이력 관리와 품질 신뢰성을 더욱 높여 나갈 수 있도록 최선을 다하겠습니다!

급변하는 글로벌 정세와 산업계 변화 속에서 철강ㆍ에너지소재ㆍ인프라 등 포스코그룹의 주요 사업에 대한 현안을 전문가의 시선으로 진단해 본다. 현재 가장 뜨겁고 중요한 이슈를 짚어보고, 분야별 전문가와의 심층 대담을 통해 그에 대한 해답을 모색해보자. 네 번째 대담에서는 AI 도입과 확산이 불러온 제조업계의 대응과 변화, 포스코그룹의 AI 경쟁력을 알아보고, 포스코그룹이 AI 시대를 맞아 준비해야 할 대응 방안과 미래 전략을 짚어본다.<편집실>

최근 인공지능(AI)과 로봇 기술의 결합이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 떠오르고 있다. 전문가들은 이러한 디지털 전환(DX)이 단순한 자동화를 넘어, 품질관리, 설비 예지보수, 공정 최적화 등 제조 전반에 걸친 고도화와 혁신을 이끌고 있다고 분석한다. AI의 도입은 제조 현장에 지각 변동을 일으키고 있으며, 글로벌 제조업계는 최적의 AI 모델을 찾고, 시스템을 재구성하며 이 변화의 흐름에 적극 대응하고 있다.

포스코 역시 기존의 스마트 팩토리를 한 단계 더 진화시켜 AI를 접목한 ‘인텔리전트 팩토리’로의 전환에 속도를 내고 있다. 이는 지능형 제조, 지능형 의사결정, 지능형 안전을 통해 주문부터 생산, 판매, 마케팅을 관통하는 데이터기반 최적화와 ‘Human-AI-Robot’ 협업을 통해 한단계 높은 원가, 품질, 안전이 구현되는 공장을 의미한다.

하지만 AI 도입은 새로운 기회를 제공하는 동시에, 복합적인 리스크도 수반한다. 이러한 변화 속에서 기업들이 직면하게 될 도전은 무엇이며, 이를 극복하기 위해 제조업과 철강업계, 그리고 구성원들이 갖춰야 할 역량은 무엇일까? AI 기반 제조 패러다임 전환의 핵심 전략과 미래 대응 방안을 대한민국의 대표 AI 공학자로 미국인공지능학회의 ‘혁신적 인공지능 응용상’을 네 차례나 수상한 경희대학교 빅데이터응용학과 이경전 교수님과의 대담으로 알아본다. AI 대전환의 시대, 포스코그룹이 생존을 넘어 주도권을 잡기 위해 준비해야 할 전략, 그 해답을 함께 찾아본다.

포스코그룹이 기간산업의 혁신 리더로서, 글로벌 AX 전환 흐름에 발맞춰 투자, 인재 육성, 조직 변화 관리에 주도적으로 나선다면, 제조업 스마트화 혁신을 이끄는 선도기업으로 자리매김할 수 있을 것입니다.

급변하는 세계정세 속에서 주목해야 할 최신 글로벌 경제 및 산업 이슈는 무엇일까요? 포스코경영연구원 전문가들이 포스코그룹의 주요 사업과 관련한 글로벌 산업, 경제 동향을 심층 분석해 드립니다. 전 세계는 지속가능한 미래를 위해 각 산업 분야에서 탄소 배출을 획기적으로 줄일 수 있는 전기화에 힘쓰고 있습니다. 포스코경영연구원 한강수 수석연구원과 함께 전기화 글로벌 트렌드와 파급효과에 대해 분석해 봅니다.

포스코경영연구원 한강수 수석연구원

지구 온난화와 기후 변화에 대응하기 위해 전 세계적으로 탄소 배출 감축 및 탈탄소화를 위한 노력이 가속화되고 있습니다. 주요 국가들은 온실가스 배출 저감 목표를 설정하고, 재생 에너지 확대, 에너지 효율 향상, 탄소 배출 규제 강화 등 다양한 방법을 통해 탈탄소화를 추진하고 있죠.

이런 흐름 속에서 전기는 에너지를 가장 효율적으로 사용할 수 있게 해주고, 탄소 배출을 크게 줄일 수 있는 중요한 해결책으로 주목받고 있습니다. 국제에너지기구(IEA)는 2050년까지 온실가스 감축 목표를 달성하기 위해서는 전기화가 전체 온실가스(GHG) 감축의 최대 60%를 차지해야 한다고 강조하고 있습니다.

지난 10년간 재생에너지 단가는 태양광은 83%, 육상풍력은 63%로 하락했습니다. 전기 생산의 전체 비용이 낮아지면서 전력 가격도 빠르게 하락하고 있는데요. 이런 변화에 맞춰 각국 정부도 발 빠르게 움직이고 있습니다. 유럽연합(EU)은 ‘Fit for 55*’, 미국은 ‘인플레이션감축법( IRA)**’, 중국은 ‘14차 5개년 계획***’ 등 강력한 탈탄소 법제를 도입하고 있죠. 이러한 배경에서 전기화는 비용 경쟁력을 바탕으로 빠르게 확산되고 있으며, 온실가스 배출 저감 기준은 규제, 금융, 공공조달 등에서 필수 조건으로 자리 잡고 있습니다.

결국 전기화와 온실가스 배출 저감이라는 두 축은 전력을 ‘더 많이, 더 깨끗하게’ 생산·소비해야 하는 시장의 구조적 숙제를 동시에 제시하고 있는 상황입니다. 전기화는 에너지 사용 효율을 획기적으로 개선해 탄소 배출 저감에 크게 기여하기 때문에 온실가스 감축 목표 달성을 위한 필수적인 요소로 평가받고 있습니다.

*Fit for 55: 2030년까지 1990년 대비 온실가스 55%를 감축하기 위한 유럽연합(EU)의 핵심 정책 패키지
**IRA(Inflation Reduction Act): 2022년 미국에서 제정된 법으로, 2030년까지 온실가스 배출을 2005년 대비 약 40% 감축하기 위한 인센티브와 지원책을 포함 (현 트럼프 2기 행정부는 바이든 정권 시절 도입된 IRA를 바탕으로 기후변화 대응 보조금 삭감을 추진하고 있다)
***14차 5개년 계획: 중국 정부가 2021~2025년 단위 GDP당 에너지 소비 13.5%, CO₂ 배출 18% 감축을 목표로 제시한 국가 중장기 계획.

실제로 글로벌 최종 에너지 소비에서 전기가 차지하는 비중은 2023년 약 23%에서 2050년에는 약 50% 수준으로 대폭 확대될 것으로 전망됩니다. 특히 운송 부문의 전기차 전환과 건물 부문의 히트펌프 도입은 대표적인 전기화 사례로, 가장 큰 탄소 저감 효과가 기대되는 분야입니다. 이러한 변화가 실현되기 위해서는 각국 정부의 강력한 정책적 지원과 함께 민간 부문의 투자 확대가 필수적입니다.

전기화란 기존의 화석 연료(석탄, 석유, 천연가스 등)를 사용하는 기술, 설비, 시스템을 전기 기반의 기술로 전환하는 과정을 의미합니다. 주로 교통, 산업, 건물 분야에서 이루어지는데요. 전기화의 목적은 에너지 효율성을 높이고, 온실가스 및 대기오염물질 배출을 줄이며, 에너지 시스템의 탈탄소화를 실현하는 데 있습니다. 특히, 전기화는 태양광, 풍력 등 재생에너지와 결합될 때 효과가 극대화되어, 미래 에너지 전환의 핵심 전략으로 주목받고 있습니다.

전기화의 역사는 크게 세 단계로 구분할 수 있습니다.

1차 전기화는 20세기 초반 등유와 가스등 같은 기존 조명 방식이 에디슨의 전구와 발전기로 대체되었고, 증기기관 대신 전기모터가 동력원으로 자리 잡으면서 대규모 산업화와 전력망의 확장이 빠르게 이루어졌습니다. 전기가 일상생활과 산업 현장에 본격적으로 도입된 시기라고 할 수 있습니다.

2차 전기화는 21세기에 들어서 본격화되었습니다. 전기차와 히트펌프 등 전기 기반의 신기술이 빠르게 확산되었고, 특히 테슬라와 같은 기업들이 전기차 시장을 선도하면서 교통 분야의 변화가 두드러졌습니다. 전기가 단순한 동력원을 넘어, 에너지 전환의 중심축으로 자리 잡기 시작했다고 볼 수 있습니다.

3차 전기화는 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 진행되고 있습니다. 스마트 그리드와 에너지 저장 시스템(ESS) 등 혁신적인 기술을 바탕으로, 지능형 전력 네트워크를 구축하고 초연결 사회 실현을 목표로 합니다. 앞으로는 이러한 첨단 기술들이 주도적 역할을 하여 에너지 시스템의 효율성과 유연성을 더욱 높여줄 것으로 기대됩니다.

*스마트 그리드 기술: 기존 전력망에 정보·통신기술을 접목하여 공급자와 수요자간 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 지능형 수요관리, 신재생에너지 연계, 전기차 충전 등을 가능케 하는 차세대 전력인프라 시스템
**에너지 저장 시스템(ESS): 저장이 어렵고, 사용 후 없어져 버리는 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 저장·관리하는 시스템

전기화는 건물, 운송, 산업 등 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있습니다. 각 부문별로 어떤 변화가 일어나고 있는지 살펴보겠습니다.

① 건물 부문: 히트펌프 확산
저온의 열원에서 열을 흡수해 고온의 열원으로 열을 운송하는 기계장치 ‘히트펌프’는 냉난방 효율을 높이고 탄소 배출을 감소시키는 주요 기술입니다. 탈탄소 정책을 빠르게 도입한 유럽이나 북미에서는 이미 가스보일러 대신 히트펌프의 보급이 빠르게 확산되고 있고, 일부 국가에서는 히트펌프 설치 보조금 및 의무화 정책 등을 마련해 사용을 장려하고 있습니다. 국내에서도 주택 난방 탈탄소를 위한 히트펌프 확대 정책 및 보급의 필요성이 논의되고 있는 상황입니다. *관련 기사 : “전기 기반 난방 패러다임 전환 필요…. 히트펌프 확대 정책 시급”

세계 히트펌프 시장 규모는 2025년 754억 달러에서 2030년 1,204억 달러로 확대될 것으로 보입니다. IEA 자료에 따르면, 히트펌프 설치 용량은 2023년 1,000GW에서 2030년 3,000GW로 3배 수준으로 늘어날 전망입니다.

② 운송 부문: 전기차 시장 확대
글로벌 전기차(EV) 전력 수요는 2023년 253TWh에서 2030년 976TWh로 약 네 배 성장할 것으로 전망됩니다. 글로벌 전기차 시장은 2024년 약 1,763만 대가 판매돼 전년 대비 26% 성장하였으며, 전체 자동차 시장 점유율은 18%로 확대됐습니다. 유럽 시장은 성장이 둔화하고 있으나 중국 및 아시아(중국 제외)와 기타 지역의 전기차 시장이 두 자릿수 성장률을 기록하고 있습니다.

▲포스코는 저탄소 생산체제로의 전환을 위해 지난해 2월 약 6천억 원을 투입해 광양제철소 내 연산 250만톤 규모의 대형 전기로 공장을 착공했으며, 오는 2026년 본격 가동에 나설 예정이다. 사진은 광양제철소 전경.

③ 산업 부문: 전기화 및 수소 기술 도입 확대
글로벌 철강 산업은 저온 공정과 전기화, 수소 활용으로 탄소 배출을 줄이는 방향으로 변화하고 있습니다. 기존에는 철강을 만들 때 주로 석탄을 태워 1,500℃ 이상의 고온에서 철광석을 녹였으나 최근에는 전기 에너지를 활용해 상대적으로 낮은 온도에서 철을 생산하는 기술이 확대되고 있습니다. 대표적으로 전기로(EAF, Electric Arc Furnace)는 고철이나 직접환원철(DRI)을 전기 아크로 녹여 철강을 생산하는 방식입니다. 이 방식은 전통적인 고로 방식에 비해 에너지 효율이 높고, 온실가스 배출이 상대적으로 낮습니다.

또 다른 방식으로는 수소를 만들어 철광석 환원에 사용하는 방법이 있으며 이때 수소 생산 자체에 전기가 필요하므로, 이를 ‘간접 전기화’라고 부릅니다. 기존의 고온 공정(용광로 등)을 대체하거나 보완하는 데 수소가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는데요. 유럽과 일본은 수소 생산과 관련 인프라 구축에 적극적으로 투자 중입니다.

▲철강산업의 탈탄소 전환을 위한 포스코의 한국형 수소환원제철(포스코홀딩스 IR 영상)

포스코도 에너지 전환 시대에 맞춰 전기화를 적극적으로 추진하고 있죠. 대표적인 사례가 수소환원제철과 전기로입니다. 포스코는 파이넥스(FINEX)의 유동환원로 기술을 기반으로 가루 상태의 철광석을 수소로 환원시킨 후, 전기용융로(ESF) 설비를 활용하여 쇳물을 제조하는 한국형 수소환원제철 공법인 하이렉스(HyREX) 기술을 개발하고 있습니다.

철강 산업의 탈탄소 해법으로 꼽히고 있는 수소환원제철은 국가 경제 및 안보 측면의 전략적 중요성을 인정받아 지난해 2월, 국가전략기술로 지정되기도 했습니다. 최근 국책과제와 연계한 ‘한국형 수소환원제철 실증사업’의 예비타당성 조사도 통과했습니다.

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에너지 시스템의 전기화가 가속화되는 가운데, 디지털 기술의 발전 역시 에너지 수요에 큰 영향을 미치고 있습니다. 최근에는 디지털 기술, 특히 인공지능(AI)의 발전으로 에너지 소비가 빠르게 늘고 있는데요. 문제는 AI가 발전할수록 에너지 소비도 함께 늘어난다는 점입니다.

IEA에서 발표한 자료에 따르면 인공지능(AI) 및 암호화폐 산업의 확산으로 인해 전세계 데이터센터의 전력 소비량은 2022년 대비 2026년에는 두 배 이상 급증할 것으로 예상됩니다. 특히 OpenAI의 GPT 모델, 구글 바드(Bard) 등 AI 모델의 훈련과 운영에 막대한 전력이 소모되면서, 데이터센터의 전력 효율성 개선과 냉각 기술에 대한 투자가 글로벌 IT 기업의 최우선 과제로 부상하고 있습니다. 이러한 변화에 따라, 관련 글로벌 전력 인프라 투자 수요는 연간 수천억 달러에 이를 것으로 추산되며, 특히 신재생 에너지 연계와 효율적인 전력망 구축을 위한 투자가 시급한 상황입니다.

최근 러시아-우크라이나 전쟁 이후 에너지 가격이 급등하면서, 유럽 등 주요국에서는 전기요금이 크게 인상되었습니다. 이에 따라, 저렴하고 안정적인 전기 확보가 기업의 원가 경쟁력 유지에 있어 핵심 요인으로 부각되고 있습니다. 아울러 전력 가격, 재생에너지 접근성, 송전망 용량이 제조 설비 입지 결정의 주요 변수로 떠오르고 있어, 각 기업에서는 신규 투자 계획 시 지역별 전력시장 구조, 다양한 지원 정책(인센티브), 송전망 확장 속도 등에 대한 검토가 필요할 것으로 보입니다. ‘전기화 시대’로 변화하는 에너지 환경 속에서, 미래 경쟁력 확보를 위한 기업의 선제적 대응이 그 어느 때보다 중요한 시점입니다.