'구슬도 서 말이라도 꿰어야 보배'라는 속담이 있다. 재료가 아무리 많고 좋아도 가공하고 꿰어야 비로소 보석이 되듯, 데이터도 단순히 모으는 것만으로는 가치가 없다. 지금 우리는 하루에도 수백, 수천 건의 정보가 쏟아지는 '정보의 홍수' 속에 살고 있다. 전문가가 아니면 감당하기 힘들 정도의 데이터와 보고서가 쌓이면서 무엇을 취하고 무엇을 버릴지, 어떻게 의미 있는 '지식'으로 바꿀지가 개인과 조직의 성패를 좌우한다. 바야흐로 대 인공지능 (AI)의 시대에 이 '의미 부여'의 핵심 도구로 주목받는 것이 바로 '온톨로지(Ontology)'다. 이는 특정 분야(도메인)에서 쓰이는 개념과 그 상호 관계를 컴퓨터가 읽고 처리할 수 있도록 명확하게 정의·표현하는 기술이다. 쉽게 말해 세상의 지식을 일종의 '지도'처럼 체계적으로 정리하는 방식이며, 항공 분야처럼 복잡하고 안전이 최우선인 영역에서 특히 주목받고 있다. 본지는 한국항공대학교 항공우주정책대학원장·한국항공보안학회장을 역임한 황호원 항공안전기술원장과 데이터 온톨로지가 왜 항공 안전의 게임 체인저가 될 수 있는지, 그리고 앞으로 항공 안전은 어디로 나아가야 하는지 이야기를 나눴다. 항공안전기술원(KIAST, Korea Institute of Aviation Safety Technology)은 항공 안전 향상과 항공 산업 발전을 지원하는 국토교통부 산하 공공 기관이다. 본 기관은 △항공 사고 예방 △항공기 안전성 강화 △기술 개발·국제 협력을 통해 항공 안전 수준을 제고하고, 국민의 안전을 보장하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 그런 만큼 항공기와 안전 사고를 예방하고, 항공 산업의 안전성을 높이기 위한 기술적 기반을 마련하는 것을 목표로 설립됐다. 특히 항공사고 예방, 항공기 안전성 개선, 비행 안전을 위한 인증, 국가적인 안전 정책과 규제를 수립하고 안전기준을 제시하며 국제적으로 발생한 항공 사고와 안전 이슈에 대해 공유하고 협력하는 역할을 하며, 글로벌 안전 기준을 토대로 항공안전 관련 기술 표준을 개발하고, 이를 국내외 항공사와 협력해 안전 기준으로 정립한다. 전통적으로는 조종사의 순간적 판단 착오, 관제사와의 의사소통 불일치, 절차 미준수 같은 요소와 같은 인적 오류(Human Error)가 가장 큰 원인으로 지목된다. 정비 불량이나 부품 결함 등 기계적 문제와 태풍·안개·난기류 같은 기상 요인도 빈번하게 작용한다. 최근에는 기상 데이터를 정확히 전달하지 않는다거나 비상 절차를 잘못 해석하는 등 항공사·공항 시스템상의 절차적 결함도 주목받고 있다. 결국 사고는 다양한 요소가 얽힌 복잡한 현상 같지만 그 뿌리를 따져보면 인간과 기계, 절차라는 몇 가지 기본 축으로 귀결된다. 조종사 훈련은 기본이고, 최근에는 AI와 빅데이터 기반의 예지 보수(Predictive Maintenance) 시스템이 중점적으로 도입되고 있다. 항공기 각 부품의 상태를 실시간 모니터링하고, 이상 징후가 보이면 고장이 나기 전에 교체하거나 정비한다. 또 기상 예측 정밀도를 높이고, 비상 상황 대응 훈련과 의사소통 훈련을 병행한다. 중요한 흐름은 사후 대응이 아니라 사전 예측으로의 전환이다. 기존에는 사고가 나면 '왜 났는가'를 규명하는 것이 주를 이뤘다면, 이제는 사고가 나기 전에 언제 발생할 수 있는가를 잡아내야 한다. 사물 인터넷(IoT)으로 비행 데이터를 실시간 연결해 기계적 결함을 예측하고, 빅 데이터와 AI 분석을 통해 위험 패턴을 미리 경고해야 한다. 정비·비행 기록을 통합 관리하고 디지털화해 AI가 구조적 인과 관계를 제시해주는 안전 관리 체계가 구축돼야 한다. 결국은 정보 공유의 문제다. 항공사·공항·정부 기관이 데이터를 적극 공개하고 협력해야 예측력이 담보된다. 하지만 각 기관의 이해 관계와 책임 소재 문제 때문에 데이터가 파편화 돼있는 실정이다. 우리는 익명화·비식별화 기술, 기관 간 비밀 유지 계약 등을 통해 '처벌받지 않는 안전 보고 문화(Just Culture)'를 정착시키고자 한다. 데이터가 모이지 않으면 AI도, 예측 시스템도 무용지물이 되기 때문이다. 데이터는 단순 수치가 아니라 위험의 구조화를 가능하게 하는 언어다. 지금은 항공사 운항 기록·정비 보고·기상 데이터 등 12개 주요 데이터 소스를 통합 데이터 베이스(DB)에서 가공합니다. 여기에 온톨로지를 적용하면 사건 간 인과 경로를 명확히 드러낼 수 있다. 요컨대 단순 통계는 '70% 사고에 조종사 피로가 있었다'에서 끝나지만, 온톨로지는 '피로→감각 저하→시각 착각→판단 오류→과속 착륙'이라는 흐름을 보여준다. 어디서 개입하면 사고를 끊을 수 있는지 알 수 있게 된다. 첫째는 실시간 데이터 기반 AI 안전 예측 플랫폼입니다. 비행 경로·기상 조건·정비 기록을 결합해 실시간 위험을 탐지한다. 둘째는 드론·도심 항공 모빌리티(UAM) 안전 연구다. 드론 실증 도시를 운영하고 도심 내 비행·드론 쇼 승인·인증 절차 등을 담당한다. UAM 분야에서는 '팀 코리아(Team Korea)' 간사 기관으로 정책·기술 개발 협력을 총괄한다. 셋째로는 국제적으로 국제민간항공기구(ICAO)·미국 연방항공청(FAA)·유럽 항공안전청(EASA)과 안전 데이터 표준을 맞추는 일이다. 국제 협력이 곧 글로벌 경쟁력이 된다. 향후 항공안전기술원은 AI와 빅데이터, 스마트 기술을 통해 항공 안전을 보다 정교하게 관리하고, 선도적인 국제 항공 안전 기관으로 자리매김할 것이다. 단거리 노선은 이착륙 절차 오류가 두드러지고, 장거리 노선은 피로와 기상 리스크가 크다는 특징이 있다. 대형기에서는 시스템 통합 오류, 중소형기에선 인프라 취약성 문제가 두드러진다. UAM은 전혀 다른 리스크 집합을 가진다. 건물·드론·조류 등 저고도 비행 장애물과 배터리 안정성, 소프트웨어 신뢰성 같은 새로운 위험이 대표적이다. 따라서 맞춤형 안전 전략이 필요하다. 비행 경로 최적화와 예지 보수, 자동화·자율 운항 연구 등 크게 세 가지로 볼 수 있다. AI가 기상·교통 데이터를 분석해 실시간 안전 경로를 제안하며, 센서 데이터로 부품 이상을 사전 탐지한다. 인간의 개입을 최소화하는 기술이지만 현장에서는 '왜 이런 판단을 내렸는가'를 설명할 수 있는 투명성(XAI)이 관건이다. 결국 AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 파트너로서 보완하는 역할을 수행해야 한다. '현상은 복잡하지만 본질은 단순하다'는 아리스토텔레스의 격언이 있다. 사고마다 상황은 복잡해 보이지만 온톨로지로 데이터를 구조화하면 반복되는 핵심 요인이 드러난다. 피로와 절차 미준수, 의사소통 오류 같은 상위 구조다. 결국 사고를 구조 언어로 묶어내면 어디서 줄기를 끊어야 하는지가 보인다. 그래서 항공안전기술원은 단순히 데이터를 모으는 게 아니라 데이터 간 관계를 읽어내는 철학을 조직 문화로 심고자 한다. 데이터는 단순한 도구가 아니라 '언어'다. 또한 AI는 대체제가 아니라 협력자다. 현장 데이터를 다시 시스템에 반영하는 학습 순환 구조, 그리고 국제 표준 규제를 이해하는 역량을 키워야 한다. 아울러 세계적 안전 네트워크에서 협력과 융합을 이끌어낼 수 있는 글로벌 인재가 돼야 한다. 박규빈 기자 kevinpark@ekn.kr

“우리는 가장 잘 준비된 컨소시엄입니다. 글로벌 최신 모델과 어깨를 나란히 하는 것을 넘어, 100% 이상의 성능을 보여드릴 겁니다." 김유철 LG AI연구원 전략부문장은 지난 22일 에너지경제신문과의 인터뷰에서 이 같은 포부를 밝혔다. 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 프로젝트 수행기관 5곳 중 하나로 선정된 LG AI연구원은 LG유플러스, LG CNS, 슈퍼브AI, 퓨리오사AI 등과 손잡고 'K-엑사원(K-EXAONE)' 개발에 착수했다. 최소 목표(글로벌 최신 모델 대비 95%)에 그치지 않고 최고 수준을 정조준 한다는 의지를 분명히 했다. 김유철 부문장은 인터뷰 내내 '도전'과 '준비'를 강조했다. 그는 “AI 기술 발전 속도가 워낙 빠르기 때문에 오늘의 95%는 내일이면 격차가 다시 벌어진다"며 “글로벌 경쟁에서 앞서려면 기준을 높여 잡고 100% 이상을 목표로 삼아야 한다"고 말했다. 자신감의 배경에는 이미 축적된 기술력이 있다. 김 부문장은 “지난달 공개한 '엑사원 4.0'이 글로벌 AI 성능 평가에서 한국 1위, 세계 10위권에 올랐다"며 “이제는 검증된 기술력 위에 더 높은 목표를 세울 때"라고 설명했다. 이어 “엑사원 4.0은 동급 오픈모델 중 최고 성능을 기록했고, 10배 이상 큰 모델과도 대등한 성능을 보였다"며 “이런 성과가 있기에 100% 이상이라는 도전을 선언할 수 있다"고 강조했다. 정부는 6개월마다 성과 평가를 진행해 오는 2027년 최종 2개 팀을 선정할 계획이다. LG AI연구원이 내세우는 차별점은 바로 '준비도'이다. 김 부문장은 “새 모델 개발에 필요한 선행 기술 검증과 데이터 확보를 이미 마쳤다"며 “준비 기간을 최소화하고 곧바로 프로젝트 핵심 작업에 들어갈 수 있는 상태"라고 설명했다. '가장 잘 준비된 팀'이라는 자신감 뒤에는 든든한 컨소시엄이 있다. LG유플러스·LG CNS·슈퍼브AI는 고성능 AI 모델 개발을, 퓨리오사AI·프렌들리AI는 풀스택 AI 산업 생태계 조성을, 이스트소프트·한글과컴퓨터·뤼튼테크놀로지스 등은 서비스 현장 적용을 맡아 역할을 분담한다. 김 부문장은 “각 기업의 전문성이 결합해 단순 연구를 넘어 산업 현장과 일상생활 전반에서 혁신을 일으킬 수 있다"며 “기업·소비자(B2C), 기업 간 거래(B2B), 공공 영역(B2G) 등 다양한 분야에서 AI 서비스가 현실화될 것"이라고 내다봤다. LG AI연구원이 차별화되는 또 하나의 포인트는 윤리·신뢰성이다. 김 부문장은 “전략부문은 단순히 연구 방향이나 사업 전략만 담당하는 것이 아니라, AI 윤리와 신뢰성 문제까지 직접 챙긴다"며 “데이터 수집부터 모델 설계, 평가 전 과정에서 잠재적 위험을 검토하고, 저작권이나 개인정보 문제도 철저히 점검한다"고 말했다. 이어 “AI 윤리·신뢰성 강화는 원칙 선언이 아니라 실제 연구와 사업의 토대"라며 “관련 전문가들이 전략부문 안에서 유기적으로 협력하는 구조를 갖췄다"고 덧붙였다. LG AI연구원은 그룹 내 'AI 싱크탱크'로서 이미 가시적 성과도 내고 있다. 김 부문장은 “LG이노텍은 AI 비전 검사를 통해 불량 검출 정확도를 20% 이상 높였고, LG화학은 석유화학 원료 스케줄링에 AI를 적용해 수익성을 4% 개선했다"며 “LG생활건강은 엑사원을 활용해 수천만 건의 물질을 빠르게 분석, 화장품 소재 개발의 속도와 효율성을 크게 높였다"고 소개했다. 그는 “이 사례들은 AI 연구가 곧 사업적 가치 창출로 이어진다는 점을 잘 보여준다"고 덧붙였다. 인터뷰의 끝에서 김 부문장은 K-엑사원의 비전을 다시 강조했다. 그는 “K-엑사원은 특정 기관이나 기업만을 위한 모델이 아니라 산업 전반과 교육 현장까지 누구나 쉽게 활용할 수 있는 범용 모델"이라며 “더 많은 기업과 연구기관이 혁신을 만들어내도록 돕는 것이 목표"라고 말했다. 이어 “정부와 국민의 성원에 힘입어 K-엑사원이 한국 AI 경쟁력 강화의 핵심 축이 되도록 최선을 다하겠다"고 힘줘 말했다. 김윤호 기자 kyh81@ekn.kr

“지난 14년 동안 인공지능(AI)을 연구하고, 수많은 게임 스튜디오와 협업하며 쌓아온 데이터와 기술력이 저희의 핵심 무기입니다. 이를 앞세워 5년 뒤 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 최종팀에 선정될 자신이 있습니다." 김건수 엔씨AI 에이전틱AI랩 실장은 지난 18일 경기 성남시 엔씨소프트 사옥에서 진행된 그룹 인터뷰에서 이같이 강조했다. 이달 초 엔씨AI의 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 정예팀 승선 소식은 업계에 신선한 충격을 줬다. 당시 경쟁 컨소시엄에 비해 인지도가 낮았던 게임사가 유력 후보들을 제치고 톱(TOP)5에 들었기 때문이다. 하지만 엔씨AI를 잘 아는 이들은 이번 결과를 이례적이라고 보지 않는다. 선정 비결은 '14년 내공'과 '그랜드 컨소시엄'에 있다. 엔씨AI는 지난 2011년 게임사 중 가장 먼저 AI 전담 연구 조직을 꾸리고, 모델 설계부터 파인튜닝(맞춤화)까지 자체적으로 진행하는 '프롬 스크래치' 역량을 키워 왔다. 2022년 선보인 비전언어모델(VLM) '바르코' 시리즈가 그 성과다. 김 실장은 “게임 조직과 주로 소통하다보니 이들의 특성에 맞는 모델을 만들기 위해 품질 개선을 많이 해 왔다"며 “그동안 만들어 왔던 게임 에셋(게임 개발에 사용되는 모든 디지털 콘텐츠)과 정보들이 지금보다 폭넓은 멀티모달 모델을 개발하는 데 있어 이점으로 작용할 것"이라고 밝혔다. 엔씨AI는 국민 접근성 향상과 '모두의 AI' 실현을 위해 투트랙 전략을 구사한다. 먼저, '정부24'와 같은 공공 사이트에 엔씨AI의 파운데이션 모델을 적용하는 것을 제시했다. 민원 처리 속도를 높여 비용효율과 편리성을 확보한다는 취지다. 향후에는 학생들을 위한 교육용 생성 AI 서비스를 개발해 사용 경험을 늘린다는 계획이다. 김 실장은 “사업 설명회 당시 공공 사이트에 우리가 개발한 파운데이션 모델을 도입하는 방안을 제안했을 때, 긍정적인 반응을 얻은 바 있다"며 “연말 1차 평가에서 모델 성능이 일정 수준 도출된다면 정부와 함께 논의할 수 있는 기회가 생길 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다. 아울러 그동안 게임 분야 적용을 중심으로 연구해왔던 AI 기술력을 패션·미디어·콘텐츠 등 다양한 산업 현장으로 확장할 계획이다. 컨소시엄 참여사들과의 협업 체계를 토대로 우수 적용 사례를 발굴하는 방식이다. 특히 롯데이노베이트·포스코DX 등 국내 IT서비스 업체를 참여사로 확보하고 있어 산업계 전반으로의 AI 확산 가능성이 높게 점쳐진다. 특히 '도메인옵스' 플랫폼을 구축해 산업 특화 AI와 고객사 맞춤형 AI를 제공한다는 목표다. 이를 위해 △200B(2000억개 파라미터)급 독자 대규모 언어 파운데이션 모델 패키지 △독자 LLM 기반 통합 멀티모달 인지 생성 파운데이션 모델 패키지 등을 개발할 계획이다. 이를 통해 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 수익모델(BM)을 만든다는 전략이다. 김 실장은 “아마존웹서비스(AWS)나 오픈AI도 산업 특화 AI 모델을 제공하지만, 이를 사용하려면 반드시 AWS나 오픈AI 시스템을 써야 한다"며 “일부 기업은 데이터 유출을 막기 위해 내부 서버에 AI 모델을 설치하고 싶어하는데, 이들 시스템은 데이터를 외부로 보내는 구조"라고 설명했다. 이어 “도메인옵스를 이용하면 AI 모델을 다운받아 내부 서버에서 산업 특화 모델을 사용할 수 있다"며 “향후엔 '마켓플레이스'를 개발해 다른 기업들이 일정 비용을 지불하고 산업 특화 모델을 각자의 환경에 맞춰 사용할 수 있도록 하는 구조를 형성하고자 한다"고 말했다. 이렇게 만들어진 산업별 특화 모델을 IT서비스업체들의 해외 지사를 통해 수출함으로써 글로벌 시장 진출 교두보를 마련한다는 청사진이다. 김건수 실장은 “협력 중인 업체들이 보유한 해외 지사는 약 100여 곳이 넘는다"며 “산업 전환 과정에서 각 국가별로 추가적인 요구사항을 받고, 이에 맞춰 개선하면서 성공 사례를 만들 수 있을 것으로 본다"고 설명했다. 김건수 실장은 마지막으로 “국내에서만 잘 작동하는 게 아닌, 글로벌에서도 성능을 내야 소버린 AI로서 가치가 있다고 생각한다"며 “단기 성과보다 장기 신뢰·개방성·협력을 최우선 가치로 삼고, 글로벌 AI 강국 도약에 기여하겠다는 사명감으로 프로젝트에 임하겠다"고 힘줘 말했다. 이태민 기자 etm@ekn.kr

“2030년대 중반쯤 넘어가면 코액트(KoAct) 글로벌친환경전력인프라 액티브 ETF는 성장주 펀드가 아닌 고배당 펀드가 되어 있을 것이다." 김효식 삼성액티브자산운용 팀장은 'KoAct 글로벌친환경전력인프라 액티브 상장지수펀드(ETF)'의 향후 변화를 이렇게 내다봤다. 삼성액티브자산운용은 현재 성장주 위주로 구성된 이 ETF가 2030년대 중반에는 고배당 성향으로 전환될 것으로 보고 있다. 은 이러한 전망과 관련해 지난 7일 서울시 서초구 삼성액티브자산운용 본사에서 김 팀장을 직접 만나 ETF의 전략과 향후 시장 전망에 대해 이야기를 나눴다. 김 팀장은 “전력 수요 확대에 따라 대규모 설비투자가 이어지면서 기자재 업체들이 호황을 누리고 있다"며 “향후 10년간 인프라 확충이 집중된 뒤에는 전력 유틸리티 기업들이 주도주로 부상할 것"이라고 말했다. 미국의 컨스텔레이션 에너지, 비스트라 등 전력 판매 기업들은 전기요금 상승과 전력 수요 증가로 가격과 판매량이 동반 확대되고 있다. 반면 전력망 보유 업체들은 지속적인 투자비 부담으로 단기 실적 개선이 제한적이다. 그러나 설비투자가 일단락되면 비용 부담이 줄고, 전기요금과 판매량은 한 단계 높아진 상태를 유지한다. 김 팀장은 “이익 체력이 상승한 뒤에는 하락하기 어려우며, 이에 비례해 배당을 늘리는 경우가 많다"며 그는 “2030년대 중반에는 컨스텔레이션 에너지, 넥스트에라 에너지 등 미국 유틸리티 기업 비중이 확대되면서 고배당 펀드로 변모할 것"이라고 전망했다. KoAct 액티브는 현재 수익률이 100%를 넘나든다. 이 ETF는 지난해 1월 18일 상장 이후 지난 8일 기준 순자산가치(NAV) 누적 수익률이 100.55%를 기록했다. 같은 기간 기초지수(Solactive 글로벌 에코파워인프라 PR 지수)는 88.21% 상승했다. 시장가격(종가) 기준으로는 102.06%에 달해 코스피(+31.56%), 나스닥(원화 환산·+47.78%), S&P500(원화 환산·+38.62%)을 크게 웃돌았다. 포트폴리오는 이달 8일 기준 전력인프라(38%), 천연가스·원자력·기타(13%), 태양광(16%), 풍력(11%), 유틸리티(10%), 수소(11%) 등으로 구성됐다. 국가별 비중은 미국(68%), 유럽(19%), 한국(12%) 순이다. 상위 편입 종목에는 GE 베르노바(8.0%), 블룸에너지(7.8%), 퍼스트솔라(6.8%), 지멘스에너지(6.8%), 노르덱스(5.6%) 등이 포함됐다. 이 같은 장기 전망의 배경에는 전 세계적인 전력 수요 급증이 있다. 미국을 중심으로 인공지능(AI)·제조업 리쇼어링 등 산업 구조 변화가 본격화되면서 지난 20여 년간 정체됐던 전력 수요가 가파르게 확대되고 있다. 특히 베인앤컴퍼니 분석에 따르면 2023~2028년 새롭게 발생하는 미국 전력 수요의 44%가 데이터센터·AI 산업에서 나올 것으로 전망된다. AI 산업의 설비투자(CAPEX) 모멘텀도 견조하다. 클라우드 상위 11개 사업자의 2025년 CAPEX 증가율 전망치는 지난해 11월 대비 계속 상향되고 있으며, 구글·메타 등 빅테크 기업들도 최근 실적 발표에서 설비투자 가이던스를 추가로 올렸다. AI 서버·반도체 공급망 전반의 매출도 가파르게 증가하는 추세다. 정책 지원도 모멘텀을 강화하고 있다. 지난 7월 트럼프 행정부는 'AI 액션 플랜'을 발표하며 인허가 절차 신속화, 규제 완화, 연방정부 재정 지원을 약속했다. 여기에 'One Big Beautiful Bill Act(OBBBA)' 법안 통과로 5조 달러 규모의 연방 부채 한도가 증액돼 AI·전력 인프라 분야 재정 투입 여력이 확대됐다. 감세 조치로 빅테크 기업의 R&D 비용을 당해 연도에 즉시 처리할 수 있게 되면서 현금흐름이 개선되고, CAPEX 확대 가능성도 커졌다. 미국 내에서는 변압기·전선·터빈 발전기 등 전력망 기자재 전반의 수요가 급증하고 있다. 태양광·풍력·천연가스·원자력 등 석탄을 제외한 모든 발전원의 수요도 동반 상승세다. 운용사 측은 “특정 세부 섹터에 치중하지 않고 전력 인프라 산업 전반에 투자하는 전략이 유효한 시기"라고 강조했다. 김 팀장은 KoAct 액티브가 기존 재생에너지·클린에너지 ETF와의 차별성이 뚜렷하다고 설명했다. 다수의 재생에너지 ETF가 태양광·풍력에만 집중한다. 하지만 KoAct는 천연가스·원자력도 친환경 산업으로 편입한다. 이는 2023년 유럽연합(EU)이 발표한 '그린 택소노미'에서 원자력과 천연가스를 공식 녹색 산업으로 분류한 데 따른 것이다. 원자력은 탄소 배출이 거의 없고, 천연가스는 석탄 대비 배출량이 크게 적다. 또 변압기·전선 등 전력망 기자재 업체까지 포트폴리오에 포함해 전력 인프라 산업 전반에 투자한다. 김 팀장은 “아이셰어즈 글로벌 클린에너지 ETF, 미국 인프라스트럭처 ETF 등과 비교해도 KoAct ETF가 상장 이후 원화 환산 수익률에서 압도적으로 높은 성과를 기록하고 있다"며 “이는 재생에너지 중심 상품과 달리 발전원과 전력망 기자재를 아우르는 폭넓은 투자 전략 덕분"이라고 말했다. 김 팀장은 향후 1~2년간 주목할 세부 테마로 변압기 등 전력기기와 가스발전소 기자재 업종을 꼽았다. 전력기기 업체들은 최근 수년간 큰 폭의 이익 성장과 주가 상승을 기록했지만, 여전히 업황 피크아웃까지는 시간이 남았다는 판단이다. 변압기 상승 사이클보다 약 2년 후행하는 가스발전소 기자재 업종이 본격적인 상승 국면에 진입하고 있으며, GE 베르노바, 지멘스에너지 등 전통적인 가스터빈 제작사뿐 아니라 블룸에너지(Bloom Energy), 캐터필러(Caterpillar) 등 비상발전기·연료전지 업체도 수혜가 예상된다. 원자력 분야에서는 미국과 유럽 등을 중심으로 소형모듈원전(SMR) 상용화가 2030년대 초중반부터 본격화될 전망이다. 김 팀장은 “아직 당장 의미 있는 실적이 발생하지 않는 기업이 많지만, 중장기 성장 모멘텀만큼은 뚜렷하다"고 내다봤다. 장하은 기자 lamen910@ekn.kr

“일상생활에서 사용되는 인공지능(AI) 기술 중 한 자리를 차지하겠다는 목표를 달성하기 위해 '끝까지 간다'는 생각으로 임하고 있습니다. 포스트 트랜스포머 모델 기반 거대언어모델(LLM)을 구축해 지금보다 더 좋은 성능을 낼 수 있는 AI를 만들겠습니다." 김태윤 SK텔레콤(SKT) 파운데이션 모델 담당(부사장)은 18일 에너지경제와 인터뷰에서 전문성·실용성을 겸비한 모델을 개발해 모든 사람이 기술의 유용성을 느낄 수 있도록 하겠다는 SKT의 AI 모델 개발 전략을 소개했다. 앞서 SKT는 네이버클라우드·LG AI연구원·엔씨 AI·업스테이지와 함께 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 정예팀 5곳의 하나로 선정됐다. 김 부사장은 지난 2016년부터 자체 LLM '에이닷 엑스(A.X)' 개발을 진두지휘하고 있으며, 이번 정부 프로젝트에서 SKT 컨소시엄을 이끌고 있다. SKT의 목표는 AI 모델 성능 고도화와 서비스 확산이다. 포스트 트랜스포머 모델로 K-AI 서비스를 구현해 궁극적으로 '국가 AI전환(AX) 촉진'을 선도한다는 포부이다. 구체적으로 생성형 AI의 모태가 된 트랜스포머 기술을 고도화해 전력과 비용은 낮추고 연산 성능은 높인다는 게 핵심이다. 기존 국내 LLM의 규모를 뛰어넘는 초거대 AI를 개발할 계획이다. 텍스트뿐 아니라 이미지·음성·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리할 수 있는 '옴니모달' 기술을 적용한다. 단순한 LLM을 넘어 컴퓨터와 연결한 에이전트 등을 모두 통합하는 형태의 모달리티 모델을 만들겠다는 청사진이다. 이 과정에서 가장 중요하게 여기는 부분은 실용성이다. 단순 수치가 아닌 서비스 사용성 확보에 초점을 맞추겠다는 취지다. 김 부사장은 “글로벌 모델이 굉장히 빠른 속도로 강력해지고 있기 때문에 그런 수준의 모델을 만드는 걸 궁극적 목표로 한다"며 “기술적인 목표를 달성하는 것과 실제로 모든 사람에게 유용성을 가져다 주는 것은 별개의 문제"라고 말했다. 그러면서 “벤치마크에서 경쟁사를 몇 점 차이로 이겼다는 건 쉬운 영역일 수 있다"며 “여기서 더 나아가 실제 서비스의 사용성을 확보할 수 있는 모델을 만드는 게 우리가 생각하는 중요한 가치 중 하나"라고 강조했다. 컨소시엄 참여사들과의 시너지 효과도 강화한다는 방침이다. SKT 컨소시엄에는 △크래프톤(게임사) △리벨리온(AI반도체) △셀렉트스타(데이터) △서울대 산학협력단 △한국과학기술원(KAIST) 등이 참여하고 있다. 연구팀의 선행연구 결과를 토대로 모델을 개발하면 실제 사용 사례와 서비스 데이터를 분석하는 구조다. 이를 통해 각 산업 영역별 특화 솔루션을 개발, AI 기술 확산 속도를 높이겠다는 복안이다. 기술 개발부터 서비스 구현까지 전 과정을 자체 수행하는 '풀 스택(Full Stack)' 역량을 토대로 기업간거래(B2B)·기업소비자간거래(B2C) 영역에서 AI 적용 사례를 지속 발굴·확산할 방침이다. 향후에는 새로 개발한 모델로 글로벌 시장도 노린다는 구상이다. 김 부사장은 “컨소시엄 소속 기업들과 SKT는 이미 글로벌 서비스를 하고 있고, 해외 지사도 있다"며 “실제 내부에서 현재 보유 중인 모델들로 테스트한 결과, (글로벌 적용 측면에서) 나쁘지 않은 결과들을 얻었다"고 전했다. 1차 평가(12월) 전까지 모델 완성도 제고와 기술 접목 영역 확장에 집중한다. 작업마다 특화된 소규모의 전용 LLM만 활성화해 AI 학습 비용을 절감하는 '전문가 혼합(MoE)' 기술을 활용해 학습 데이터·알고리즘 최적화 속도를 높일 계획이다. 김태윤 부사장은 “SKT는 궁극적으론 지금의 트랜스포머보다는 더 발전된 기술을 만들고자 한다"면서 “글로벌 수준의 모델을 만드는 것을 넘어 산업 발전을 촉진하거나 새로운 기회를 만드는 데 일조할 수 있다면 더없이 좋겠다"고 피력했다. 이태민 기자 etm@ekn.kr

“국내외 어디서나 활용 가능한 국가대표 인공지능(AI) 모델을 구현해 'K-AI'를 세계 무대에 각인시키고자 합니다. 백 마디 말보다, 눈앞에서 작동하는 압도적인 결과물로 우리의 비전과 기술력을 증명하겠습니다." 성낙호 네이버클라우드 하이퍼클로바 기술총괄은 지난 13일 에너지경제와의 인터뷰에서 국가대표 AI 파운데이션 모델 개발 목표에 대해 이같이 강조했다. 네이버클라우드는 지난 4일 △SK텔레콤 △LG AI연구원 △엔씨 AI △업스테이지와 함께 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 5대 정예팀에 이름을 올렸다. 기술 개발부터 서비스 구현까지 전 과정을 자체 수행하는 '풀스택' 역량을 전면에 내세워 2027년 톱(TOP)2 진입을 노리고 있다. 이미 2021년 국내 기업 최초로 자체 개발 거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X'를 선보이며 기술력을 입증했던 만큼, 승선이 가장 유력한 곳으로 꼽혀 왔다. 플랫폼 기업으로서 소비자향(向) 서비스를 운영한 경험도 많다. 네이버클라우드는 옴니(Omni) 파운데이션 모델로 실질적 가치를 창출하는 '완성형 멀티모달 AI'를 구현, 국민들의 AI 접근성을 높이겠다는 목표를 제시했다. 궁극적으로는 대한민국 고유 맥락을 이해하는 진정한 의미의 '소버린 AI(국가주권형 AI)'를 실현한다는 포부다. 이를 위해 누구나 AI 에이전트를 개발·등록·유통할 수 있는 개방형 플랫폼 '마켓플레이스'를 제공한다. 전문 AI 에이전트의 특성이 서로 섞이지 않으면서, 필요할 땐 안전하게 연결할 수 있도록 지원한다. AI 기술 진입 문턱을 낮춤으로써 범국민적 확산을 목표로 하는 전략으로 풀이된다. 성 총괄은 “의료 AI 에이전트와 제조 AI 에이전트의 경우, 각자의 전문성과 보안 정책상 때문에 별도로 존재해야 한다"며 “이처럼 독립적인 전문 에이전트들이 사용자와 안전하게 상호작용할 수 있는 기술·사업적 기반을 제공할 것"이라고 설명했다. 이를 실현할 네이버만의 핵심 무기는 옴니모달리티(Omnimodality)와 실시간 처리 기술이다. 옴니모달은 텍스트뿐 아니라 이미지·음성·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술이다. 네이버의 언어·음성 기반 멀티모달 기술과 미국 영상 AI 스타트업 트웰브랩스의 영상 AI 기술을 결합한다. 이를 고도화하기 위한 원천기술 연구개발에도 주력할 방침이다. 성 총괄은 “AI 기술이 실제 서비스와 유기적으로 결합돼 있는 구조로, 오직 네이버만이 구현할 수 있는 기술"이라며 “AI 연구가 서비스 고도화에 직접 기여하고, 다시 양질의 학습 데이터와 노하우로 축적되면서 기술 및 서비스 품질 향상으로 이어질 것"이라고 말했다. 이를 토대로 K-AI 글로벌 수출 모델을 확립할 방침이다. 모든 국가가 자국 문화·언어에 맞는 AI 생태계를 구축할 수 있도록 지원하는 형태다. 네이버가 보유한 기술·노하우를 패키지로 제공하는 '소버린 플랫폼 AI 솔루션' 전략에 기반한다. 단순히 AI 모델 하나를 수출하는 게 아닌, 풀스택 기술과 에이전트 플랫폼 자체를 수출한다는 계획이다. 정부가 설정한 AI 모델 개발 기간은 3개월이다. 성 총괄은 “1차 평가(12월) 전까지는 빠른 프로토타이핑(제품 개발 초기 단계에서 아이디어를 시각화하고, 사용자 피드백을 수집해 개선하는 과정)과 증명에 집중할 것"이라며 “우리가 지향하는 옴니모달 아키텍처의 핵심 성능을 입증하고, 실시간 처리 기술의 차별화 경험 생성 정도를 명확히 보여주고자 한다"고 밝혔다. 이어 “우리가 일찍이 '소버린 AI'에 주목했던 건 기술 주권을 확보하기 위한 기회를 만들 수 있고, 국가에도 도움이 될 것이라 생각했기 때문"이라며 “이를 바탕으로 한 우리의 개발 철학과 정부의 사업 방향성이 맞닿아 있고, 회사의 본업과도 잘 맞아떨어진다. (이번 프로젝트를) 충분히 잘 수행할 수 있을 것이라 약속드린다"고 말했다. 이태민 기자 etm@ekn.kr

“근본적인 문제는 역대 정권들이 부동산 시장을 바라보는 거시적 안목이 부족했다는 것이다. 오로지 표에만 의존한 편협한 정책 방식이 지금의 결과를 초래했다. 앞으로는 정권의 향방과 무관하게, 국민을 위한 정책적 관점에서 출발한 총체적인 로드맵을 마련해야 한다. 그래야 공급 예측이 가능해지고 수요 쏠림 현상도 막아 주택 시장을 안정화시킬 수 있다." 한문도(61·사진) 명지대 실물투자분석학과 교수는 지난달 31일 에너지경제와의 인터뷰에서 역대 정부 부동산 정책의 문제점을 짚으며 이같이 제안했다. 6.3 조기 대선으로 출범한 이재명 정부가 부동산 시장 정상화를 추진할 수 있는 시대적 책무가 있고, 시점도 적절한 때라는 것이다. 한 교수는 현재 한국부동산경제협회 명예회장과 국제부동산정책학회 부회장을 맡고 있는 우리나라 부동산 학계의 대표적인 학자 중 한 명이다. 2001년부터 2015년까지 임대주택연구소를 운영했고 이후 제8대 한국부동산학박사회 회장, 한국부동산경제협회 회장, 한국주택신문 전문가협회 회장, 국제부동산정책학회 사무총장 등을 맡아 활발한 학술·정책 활동을 폈다. 대표적 '하락론자' 중 하나로 현 여당인 더불어민주당과 이재명 대통령의 집권 후 더욱 주목받고 있는 부동산 학계 '스피커'다. 한 교수는 한국 부동산 시장의 근본적인 '환골탈퇴'를 강조했다. 그는 “공공개발과 민간개발은 도시계획의 기본 구조에서 상호보완적인 관계"라며 “그러나 한국의 경우 정권이 바뀔 때마다 진보 정권은 공공, 보수 정권은 민간개발 위주로 편중돼 시장의 변동성을 키웠다"고 지적했다. 한 교수에 따르면 이는 주택 공급 총량에 대한 안정적인 예측을 어렵게 만드는 요인이 됐다. 향후 10년 안에 주택 수요 급감에 따른 큰 시장 변화가 나타날 가능성이 높은 것도 장기적인 로드맵이 필요한 이유이다. 일부 쏠림 현상이 있는 서울 지역은 시장가격이 유지될 가능성이 있지만, 수도권을 포함한 지방은 저성장 기조에 따라 가처분 소득과 소비가 감소하면서 '수축 사회'의 양상이 예고됐다. 한 교수는 “모든 데이터가 이러한 방향을 가리키고 있다"며 “침체가 장기화된 일본과 달리, 우리는 가랑비에 옷이 젖는 것처럼 충격을 완화시켜야 한다. 이를 위해 투자와 투기에만 기대는 부동산 시장 프레임에서 이제는 벗어날 필요가 있다. 지금부터 준비한다면 10∼15년 후에는 새로운 대한민국의 기반을 마련할 수 있다"고 말했다. 특히 한 교수는 이재명 정부가 국가균형발전 강화와 투기 중심의 부동산 프레임을 탈피한 장기 로드맵을 구체화해 실행하는 시대적 과제를 안고 있다고 강조했다. 정권에 흔들리지 않는 구체적 로드맵을 수립해 수도권의 주택 부족 문제를 해결하고 지방으로 인구가 분산되도록 정책적인 뒷받침을 해야 한다는 것이다. 그는 “균형발전을 위해 서울·수도권에 집중된 대학 교육 문제에도 과감한 대책이 필요하다"며 “대학을 지방으로 이전하거나, 최소한 분교를 추진해 전국적으로 분산 배치하는 것도 좋은 방안으로, 정부와 국민이 공감하고 있는 사회현상을 잘 활용해 이 부분에 대해서도 전향적으로 나설 필요가 있다"고 말했다. 한 교수는 또 지방 건설 경기 부양을 위한 미분양 매입 정책의 실효성에 강한 의문을 제기했다. '언 발에 오줌 누기식' 미봉책에 불과하다는 것이다. 분양가가 너무 높거나 인구 감소 등으로 수요가 없는 지역들인 만큼 시장 논리에 맡겨 자연스럽게 정리되도록 하는 구조조정이 더 효과적이라는 설명이다. 현재 7만 호 수준의 미분양을 마치 금융위기처럼 과장하며 불안을 조장하는 것은 친시장 세력의 주장일 뿐이며, 5만~7만 호는 적정 수준의 미분양이라고도 강조했다. 최근 우려되고 있는 수도권 주택 공급 부족의 해법으로는 3기 신도시의 신속한 추진을 제시했다. 이미 택지 조성이 완료된 만큼 정부가 강력히 추진한다면 3~4년 내 입주도 가능해, 3기 신도시 정책을 신속히 추진하는 것이 정부의 최우선 과제라는 설명이다. 한 교수는 “3기신도시사업추진단에 확인한 결과, 정부 의지만 있다면 단기간 내 공급이 가능하다는 답변을 받았다. 광명을 제외한 토지 보상은 대부분 완료됐고, 실시계획 승인도 마친 상태"라며 “지장물 철거도 완료 단계여서 정부가 사업계획만 수립하면 바로 추진할 수 있다. 군부대 이전 지연 등은 일부 언론 보도와 달리 대부분 해결돼, 실제로는 시행이 가능한 것으로 알고 있다"고 전했다. 반면 1기 신도시 재건축은 전 정부에서 급하게 추진된 선거용 정책이라고 비판했다. 이로 인해 구체적 로드맵 없이 방향만 제시된 데다, 지난해 1차 선도지구 지정 이후 일부 지역에서는 독자 재건축을 추진하며 이탈하는 사례도 나타났다는 게 한 교수의 지적이다. 시장 상황을 감안하면 급속 추진보다는 주민 공청회와 도시계획 재정비 등을 거쳐 순차적으로 진행하는 것이 바람직하다는 설명이다. 서울시가 추진 중인 소규모 정비사업 중 하나인 모아타운에 대한 문제점도 제기했다. 주택 공급 확대라는 취지와 달리 기존 정비사업 진행 중이던 구역이 공사 직전 지정되며 사업이 중단돼 역효과가 발생한 사례가 많아서다. 주민 의견 수렴 없이 공공이 주도적으로 밀어붙이는 경향이 강한 것도 문제로, 제도를 전면 재검토하고 조합원 미달 지역에 대해서는 가로주택정비 방식으로 전환할 수 있도록 하는 유연한 대응이 필요하다고 조언했다. 주택 택지가 부족한 서울 도심에서는 차량이 없는 '무차지구'(노카존)을 제안하기도 했다. 네덜란드의 헤베엘 단지와 유사한 방식으로, 현재의 도시계획은 인구 밀도에 따라 주차 대수를 정하도록 되어 있어, 고밀도 개발이 어려운 실정이다. 반면 무차지구는 공간 활용의 효율성이 높고, 청년이나 직장인을 위한 주거 공급 방안으로 활용될 수 있다는 게 한 교수의 아이디어다. 민간 재건축과 관련해서는 최근 도마에 오른 재건축이익초과환수제 폐지에 대해 부정적인 입장을 피력했다. 한 교수는 “근본적인 문제는 조합원이 얼마만큼의 수익을 낼 수 있는지를 기준으로 재건축이 기획되고 있다. 심지어 이익 기준점조차 명확하지 않은 데다, 정권에 따라 그 기준이 달라져 왔다"면서 “주민들이 사유재산 증식을 위해 용적률 인상을 요구할 때, 국가는 공공성을 우선시해야 하지만, 선거를 앞두고 유권자 의식을 반영한 선심성 정책이 반복돼 왔다"고 꼬집었다. 그러면서 “용적률 인상에 따른 자산가치 상승이 국가 정책에 따른 결과라면, 공공도 그 이익을 함께 나눌 수 있어야 한다"고 강조했다. 실제 이로 인해 현재 재건축 이후 원주민 정착률은 20%에도 미치지 못하는 수준이다. 따라서 소유주, 임차인, 공공이 모두 만족할 수 있도록 여야가 합의해 도시계획의 기본에 충실한 중장기 가이드라인을 확립해야 하며, 원주민과 임차인의 거주 환경 또한 반드시 고려해야 한다는 게 한 교수의 지적이다. 최근 이 대통령이 언급한 한국토지주택공사(LH) 개혁에 대해선 '근본적인' 처방을 강조했다. 그는 “10년 전부터 논의된 주제다. 병을 치료하려면 원인을 정확히 파악해야 하듯, LH 개혁 역시 정확한 진단이 필요하다. 그간의 개혁은 수박 겉핥기식에 그쳤다"고 말했다. LH의 만성 적자는 국가의 책무인 임대주택 공급 정책 수행으로 인한 필연적인 결과이다. 이를 해결하기 위해 일반 택지 개발과 임대주택 공급을 회계적으로 구분하면, LH는 사업성과를 낼 수 있는 기반을 마련할 수 있어 이 부분을 우선 고려해야 한다는 설명이다. 한 교수는 “최근 LH는 유동성 부족으로 금융기관의 투자를 유치한 주택개발 공모 리츠 사업을 진행하고 있다"며 “금융기관의 투자 수익률은 일반 예금의 3배 수준으로, 만약 국민이 이 사업에 참여한다면 수익이 국민에게 돌아가 자산 편중 해소에도 도움이 된다"고 조언했다. 즉, 자금을 무작위로 투입하는 게 아니라, 구체적인 발행 계획을 통해 유동성을 확보하면 LH의 유동성 문제는 물론 주택 공급 지연 해소, 국민 자산 수익률 증가 등 여러 측면에서 효과를 거둘 수 있다는 설명이다. 건설사도 시공에만 집중할 수 있어 품질을 향상시킬 수 있다. 한 교수는 “LH 직원 상당수는 성실하게 일하고 있지만, 일부 '미꾸라지' 같은 일탈 직원으로 인해 조직 전체가 비난받는 경향이 있다"며 “이를 해결하기 위해 제도 개선뿐 아니라 인센티브 도입 등을 통해 내부 사기를 진작시키는 방식의 개혁도 병행할 필요가 있다"고 덧붙였다. 김유승 기자 kys@ekn.kr

“앞으로는 고객이 앱에 들어오지 않아도 주식 거래가 가능합니다." 강민훈 NH투자증권 디지털사업부 대표는 2일 와의 인터뷰에서 “오는 9월 고객 맞춤형 AI 서비스를 선보일 예정"이라며 “향후에는 앱 없이도 자연어 기반 명령만으로 매매가 가능한 시대가 도래할 것"이라고 밝혔다. NH투자증권은 현재 '엔투 에이전트(N2 Agent)' 프로젝트를 통해 고객 맞춤형 AI 서비스를 준비 중이다. 검색창 하나만으로 차트를 보고 종목을 진단하며, 필요한 정보를 실시간 제공받는 '비서형 AI'가 1차 목표다. 이후에는 고객의 지시에 따라 매매까지 자동 수행하는 '에이전트형 AI'로 발전시킬 계획이다. 강 대표는 “이제 고객은 GPT 같은 플랫폼에 '테슬라 100주 사줘'라고 말하는 것만으로도 거래가 이뤄질 수 있는 환경을 기대하게 된다"며 “앱이 아닌 API, 즉 핵심 기능 모듈만 살아남는 구조로 증권 플랫폼이 바뀔 것"이라고 전망했다. 강 대표는 AI 비서 기능의 핵심을 '개인화'로 꼽았다. 현재 NH투자증권은 세 가지 AI 보조 기능을 중심으로 맞춤형 정보를 제공하고 있다. 차트 분석을 담당하는 '차분이', 공시 분석을 준비 중인 '공분이', 잔고를 바탕으로 포트폴리오를 진단하는 '잔분이'가 그 주인공이다. 특히 '세 줄 요약' 기능은 최근 한 달간의 종목 뉴스를 AI가 요약해주는 서비스다. 예컨대 두산에너빌리티를 클릭하면, 실적 동향과 상승 배경, 투자 포인트 등이 3문장으로 압축돼 나타난다. 강 대표는 “요즘 고객은 모든 걸 다 읽지 않는다. 핵심만 빠르게 파악하길 원한다"고 말했다. '차분이'는 AI가 차트를 분석해 간단한 해석을 제공한다. 공시 기반의 '공분이'는 올 하반기, 늦어도 10월 이전 출시가 목표다. 잔고 기반 분석 도우미인 '잔분이'는 기획이 완료된 상태다. 강 대표는 “잔분이는 고객 포트폴리오를 진단해주는 기능인데, 각 종목에 대한 AI 등급과 분석 역량이 뒷받침돼야 완성 가능하다"고 설명했다. AI 비서는 고객의 행동 데이터를 바탕으로, 향후 궁금할 만한 정보를 미리 제안하는 '가이드 질문 추천' 기능도 탑재할 예정이다. 강 대표는 “예를 들어 테슬라를 클릭한 고객은 다음 질문으로 'NVIDIA는 어때요', '최근 테슬라 주가의 최고와 최저 가격은 얼마였나요' 같은 문장을 자연스럽게 제안받게 될 것"이라고 덧붙였다. 강 대표는 이번 AI 서비스 기능이 '완성형'이 아니라는 점도 강조했다. 먼저 핵심만 구현한 MVP(Minimum Viable Product)를 시장에 먼저 내고, 고객 반응에 따라 추가 기능을 확장하는 방식이다. 실제 NH투자증권 디지털사업부는 '그로스 조직'를 따로 두고 있으며, 기능이 출시되기 전 최소 단위 실험부터 먼저 진행한다. 처음부터 거대한 기능을 만들어서 실패하는 것보다, 가볍게 실험하고 잘되면 붙이는 방식이 훨씬 효율적이라는 것이 강 대표의 설명이다. 그는 “AI가 고객의 시간을 단축시키는 '비서' 역할은 곧 도달할 수 있지만, 매매까지 자동으로 수행하는 '에이전트' 기능은 규제 이슈로 시간이 걸릴 것"이라고 말했다. 현행 HTS·MTS 규정은 AI를 통한 거래를 명시적으로 허용하고 있지 않다. 강 대표는 “법적으로 AI가 고객 인증 없이 주문을 넣는 것은 현재 불가능하다"며 “기술적으로는 이미 가능하지만 제도 변화가 선행돼야 한다"고 밝혔다. 강 대표는 AI 기반 로보어드바이저 서비스에 대해선 “설명력이 부족한 것이 가장 큰 약점"이라며 “수익률이 높아도 고객이 왜 그렇게 운용되는지 이해하지 못하면 신뢰가 생기지 않는다"고 말했다. 다만 소액 투자자, 특히 IRP·DC계좌처럼 장기 운용에 적합한 계좌에는 로보어드바이저가 유효하다고 봤다. “7% 수익률만 10년 유지돼도 충분한 성과가 된다"며 “언젠가는 시장의 티핑포인트가 올 것"이라고 말했다. 디지털자산 관련 질문에 대해서는 “명확한 제도가 정비되지 않은 상황에서 구체적인 전략을 말하긴 어렵다"고 전제하면서도 “법만 정비된다면 증권사도 충분히 서비스를 준비하고 있다"고 했다. 이어 “초고액 자산가와 패밀리 오피스들은 이미 디지털 자산을 포트폴리오 구성 수단으로 보고 있다"며 “법적으로만 허용된다면 이 시장은 폭발적으로 열릴 수 있다"고 진단했다. 유튜브나 GPT 등 외부 채널과의 차별점에 대해선 “정형 데이터를 해석하는 역량은 여전히 전통 증권사가 앞선다"며 “유튜버들은 확실하고 선명한 멘트를 던질 수 있지만, 우리는 규제를 받기 때문에 신중할 수밖에 없다. 기술·데이터 기반의 깊이 있는 분석은 오히려 우리 같은 플랫폼에서만 가능하다"고 강조했다. 윤수현 기자 ysh@ekn.kr

“재생에너지를 늘리는 데 한계가 있기 때문에 석탄발전을 줄이려면 원자력 발전을 쓸 수밖에 없습니다. (다행히) 이재명 정부는 문재인 정부 때처럼 원전을 안 하겠다는 건 아닌 것으로 보입니다. 또 에너지고속도로보다는 분산에너지 인프라 구축이 더 중요합니다." 강성진 한국경제학회 차기 회장(고려대 경제학과 교수)은 지난 3일 에너지경제신문과 인터뷰하며 이재명 정부의 에너지정책에 대해 이같은 견해를 밝혔다. 그는 지난달 11일 한국경제학회 수석부회장으로 선출됐다. 수석부회장은 내년 2월 회장으로 자동 취임한다. 지난 2017년 한국경제학회 부회장에 이어 2018년 한국경제연구학회장과 2023년 한국국제경제학회장을 역임한 강 차기회장은 경제학과 에너지환경학의 융합을 강조하는 학자다. 그는 지난해부터 고려대 에너지환경대학원 겸임교수를 맡아 에너지환경정책에 대한 유용한 정책을 제안해왔다. 강 차기회장은 특히 이재명 대통령이 대선 공약으로 언급한 에너지고속도로에 대해 수도권 전력 집중화를 우려하면서, 전력망과 분산에너지 인프라 투자에 더 적극 나서야 한다고 강조했다. 기업들이 인공지능(AI)과 데이터센터에 투자하기 위해서는 전력이 필요한데 정부가 마중물 역할을 해줘야 한다는 것이다. 그는 이재명 정부에서 추진 중인 여러 경제 정책에 대해서도 조언을 아끼지 않았다. 그는 저출산·고령화 등 저성장국면 해결책으로는 “경제성장을 경제 변수만으로 해결할 수 있는 시대는 지났다. 제도 변화가 같이 있어야 한다"며 “기후, 에너지, 안보와 같이 성장에 영향을 주는 변수들이 많기에 규제완화를 포함한 제도변화가 따라와야 한다"고 강조했다. 강 차기회장은 이재명 정부의 주4.5일제 등 노동정책에 대해서는 노동환경 개선이라는 한 쪽에만 집중한 것 아니라 노동 유연성 확보에도 신경 써야한다고 언급했다. 이 정부가 추진 중인 15만~52만 원의 민생회복지원금은 경기활성화 정책은 아니라고 평가했다. 그는 “민생회복지원금은 경기회복을 위한 최적의 방법은 아니다"라며 “사회간접자본 등에 투자하는 것과 비교하면 승수효과가 크지 않다"고 말했다. 그럼에도 강 차기회장은 이재명 정부의 경제팀에 현장을 잘 아는 기업인 출신 등이 많이 온 점을 긍정적으로 평가하며 기대감을 나타냈다. 그는 특히 전 정부에 비해 많은 국책 연구 과제들이 내려오고 있는 점을 높이 평가했다. 다음은 강 차기회장과의 일문일답. - 지난 윤석열 정부와 이재명 정부의 경제 정책을 비교해보면 어떤가. ▲보수정부는 종합적으로 보는 시각이 있다. 그러다 보니 결정을 잘 못하기도 한다. 반대로 이번 정부는 부분적으로 많이 본다. 예를 들어 노동법을 보면 주4.5일제, 노란봉투법은 노동자 쪽에서 좋아하는 정책이다. 사측에서도 좋아하는 걸 같이 해줘야 하는데 그건 잘 안된다. 상법개정안도 마찬가지로 하나에 집중하는 경향이 있다. 그러나 뭔가를 하긴 한다. 지난 정부 때 무엇인가를 전혀 하지 못했던 분위기와는 다르다. 이처럼 핀셋형 정책으로 변화가 있다 보니 주식이 올라 국민들 기대가 있는 것 같다. -이 정부에서 경제정책을 어떻게 잘 풀어낼 수 있겠는가. ▲ 지난 문재인 정부 때는 사실 소득주도 성장이라 해서 경제학자들도 의문을 가지는 정책이 나왔다. 최저임금을 올리면 경제가 성장다고 했지만 경제학적이지 않았다. 그러나 지금 이재명 정부 경제팀은 그렇지는 않아 보인다. 정책실장에 코인 전문가가 오는 등 기업인들이 많이 오고 있다. 문 정부 때보다는 긍정적으로 본다. 경제팀에 얼마나 힘을 실어주느냐에 달려 있다 본다. - 이 정부에서 추진 중인 민생회복지원금이 소비활성화에는 일시적 효과만 주고 재정 부담만 더 늘릴 것이라는 지적이 있다. ▲ 소비쿠폰은 경제활성화 정책은 아닌 것 같다. 다만, 민생경제가 어려우니까 민생 회복 쪽에 맞춘 정책으로 보인다. 소비를 늘리는 쪽이 사회간접자본 투자와 비교하면 경기회복을 위한 최선의 방법은 아니다. 돈이 다 풀린다는 보장이 없어 큰 효과를 준다고 보장할 수 없다. -경기회복을 위해서는 기업 지원하는 게 더 최선이겠는가. ▲ 그렇다. 지금 정부가 인공지능(AI) 100조원 투자를 이야기 하지만, 정부가 주도해서 성장하는 시대는 이제는 지났다. 성장은 결국 민간이 해야 한다. 경제성장을 위해 돈이 가장 안들고 가장 쉬운 방법을 규제 완화라고 본다. 문제는 규제완화를 하면 기득권과 부딪히는 게 많다. '타다' 사례처럼 혁신이 기존 택시업계와 부딪히며 무산됐다. 무인자동차 기술은 있는데 실험을 못한다. 미국 샌프란시스코에 가면 이미 무인택시들이 돌아다닌다. 다른 나라들이 규제를 풀어준 만큼 우리도 규제 완화를 통해 새로운 사업을 할 수 있도록 해야 한다. - 규제 완화를 위해 법개정을 하려해도 잘 되지 않는다. ▲ 우리나라가 포지티브(positive) 시스템을 써서 그렇다. 법에서 정의한 활동만 허용하고 그 외는 못하게 한다. 새로운 사업을 하려면 법을 바꿔야 한다. 네거티브(negative) 시스템이 되면 특정 활동만 하지 말라고 하니까 나머지 활동은 법을 안고쳐도 할 수 있다. - 대통령이 바뀔때마다 네거티브 규제를 하겠다고 하는데 잘 안되지 않는가. ▲ 공무원들이 하고 싶지 않아 한다. 권한이 사라지기 때문이다. 게다가 법체계 자체가 포지티브라 기본적으로 시스템을 바꾸기 더 어렵다. 정부가 해야할 가장 큰 일은 규제 완화를 위해 규제 뒤에 있는 기득권을 설득하는 일이다. AI 산업 100조원 투자도 선언적인 의미이고 실제로 투자가 이루어지려면 거미줄처럼 얽힌 규제를 어떻게 풀지가 중요하다. 인력양성에 정부가 투자를 하더라도 새로운 인력을 배출하려면 4~7년은 걸린다. 규제 완화로 산업이 활성화되면 기존 인력들이 알아서 활약할 생태계가 열린다. - 미국과 무역갈등과 같은 통상 문제는 어떻게 보는가. ▲ 우리나라가 미국의 여덟 번째 무역 흑자국이다. 미국이 우리나라 상대로 무역 적자가 심하다. 미국 입장에서는 중국과의 경쟁에서 자신감이 없어진 것 같다. 중국과 경쟁을 해야 하니 경제안보 측면에서 적자를 줄이려고 하는 것이다. 우리 입장에서는 무역 적자도 줄여주면서 중국하고 관계도 잘 정립해야 한다. 중국과 무역을 안 할 수는 없다. 그러면서도 미국 눈에 거슬려서는 안 된다. 이제는 경제 문제만으로 통상 문제를 해결하기 어렵다. 우리가 미국과 무역에서 흑자 폭을 줄이려면 수출을 줄일 수는 없으니 수입을 늘려줘야 한다. 결국, 미국산 석유와 가스 등을 더 사올 수밖에 없다. -미국 알래스카 액화천연가스(LNG) 개발사업은 경제성이 떨어지지 않나. ▲ 경제성이 없으니 이재명 대통령이 직접 미국에 일정 부분 요구하는 게 있어야 한다. 혹은 일본하고 같이 할 수도 있다. 미국 정부가 사업 허가를 빠르게 해주는 등 미국에서 혜택을 줘야지 기업들도 투자할 수 있다. - 코스피 '5000' 달성은 가능하겠는가. ▲ 실물 경제는 죽어있다. 최근 주식이 오르는 것은 국민들 기대가 반영돼있다 봐야 한다. 실물이 살아나지 않으면 부동산가격이나 주식이 올라도 경제가 성장하는 것은 아니다. 성장 동력을 얼마나 확보할 수 있는지가 관건이다. -우리나라 대기업 재벌이 3,4대로 넘어오면서 투자를 조심스럽게 하고 있다. ▲ 대기업들이 해외에 나가서 인수합병도 활발하게 해야 하는데 지금은 대부분 국내에서 싸운다. 그런 측면에서 주가순자산비율(PBR)이 낮아지고 있으니 주식시장에서 상법개정에 대해 지지를 강하게 하고 있는 것 같다. 물론 기업이 공격적인 투자를 하기 어려운 시대기도 하다. 주주입장에서는 상법개정안이 좋겠지만, 기업 입장에서는 그렇지 않을 수 있다. 우리나라는 오너들의 지분율이 낮다. 오너들이 자기 지분을 늘리려고 하는 방향으로 갈 수도 있다. 상법개정안이 어떻게 작용할지가 큰 변수다. -노동 정책이 강화되면 기업이 더 어려워질 수 있겠다. ▲ 노동시간을 줄이면서 급여를 유지하는 조건으로 생산성이 유지돼야 한다. 현실에서는 준비가 안돼 있을 수 있다. 정년 문제도 공무원, 공공기관, 대기업에 속한 노동자들만 좋을 수 있다. 현재 대다수 기업은 사실상 정년이 없다. 노동자들한테 유리한 제도의 부작용을 얼마나 완화할 수 있는 지가 유능한 정부를 판가름한다. 근로시간 단축이나 노란봉투법은 근로시간의 유연화와 함께 가야 한다. 결국 노동계를 설득하는 문제에 부딪힌다. -저출산, 고령화로 저성장 국면을 극복할 방안은 무엇인가. ▲ 경제 변수만 가지고 해결할 수 있는 시대는 지났다. 노동력 투입과 투자를 많이 해도 결국 제도 변화가 같이 있어야 한다. 기후변화, 에너지문제, 안보 등 성장에 영향을 주는 변수들이 많아졌기 때문이다. 우리가 패러다임 전환을 이야기하는 데 저출산, 고령화도 성장동력일 수 있다. 실버산업 육성이 여기에 해당한다. 하지만 이런 분야에 투자를 잘 못하고 있지 않나. 실버산업에서도 벤처기업이 나올 수 있다. 벤처생태계 육성이 성장률을 올리는 데 큰 역할을 할 수 있다. -기후변화와 에너지문제를 언급했는데 재생에너지로의 전환은 어떻게 가야 하겠는가. ▲ AI 시대에 데이터센터가 늘어나 에너지 소비는 폭발적으로 늘어난다. 여기에 에너지전환도 해야 한다. 지금 신재생에너지 발전 비중이 10% 정도인데 여기서 더 늘리기도 힘든 상황이다. 신재생에너지 발전 비중은 아무리 늘려도 30% 정도가 한계일 수 있다. 나머지 70%를 화력발전으로 할 수는 없다. 결국, 원전 없이는 탄소중립을 할 수 없다는 결론에 도달한다. 지난 문 정부에서는 원전을 안하겠다고 했지만, 이재명 정부에서는 원전을 안 하겠다고 하지는 않을 것 같다. -에너지고속도로와 함께 분산에너지가 언급된다. 지방에 에너지를 생산해 수도권으로 전력을 보내는 시스템이 한계에 부딪혔다는 배경에서다. ▲ 전력을 소비하는 곳과 생산지가 멀리 떨어져 있다. 한국전력의 적자로 전력망이 부족하다 보니 신안에서 풍력으로 전력을 생산해도 전력을 수도권으로 보내지 못하다는 것이다. 용인 반도체 클러스터도 엄청난 물과 전력이 필요하다. 차라리 정부가 AI 산업투자보다 전력망과 같은 인프라에 투자하는 게 더 낫다 본다. 전력망은 민간에서 투자하기 어렵다. 인프라 투자로 정부가 기업 투자의 마중물 역할을 해야 한다. -한국경제학회장으로 활동을 시작하면 어떤 비전을 펼칠 계획인가. ▲ 젊은 학자들이 학회 활동에 참여할 수 있는 기회를 넓힐 계획이다. 또한, 경제문제는 이제 경제학자들만 모여 해결할 수 없다. 에너지, 환경, 디지털 전환 등 경제학과 다른 학문을 융합할 수 있는 장을 만들겠다. 대담=장박원 편집국장 정리=이원희 기자, 사진=유병욱 기자 □ 강성진 차기 한국경제학회장 프로필 ◇약력 △1964년 제주 출생 △고려대 경제학과 졸업 △미국 스탠퍼드대 경제학 박사 △1999~2003년 일본 쓰쿠바대 교수 △2003년~고려대 경제학과 교수 △2017년 한국경제학회 부회장 △2018년 한국경제연구학회장 △2023년 한국국제경제학회장 △2024년~ 고려대 에너지환경대학원 겸임교수 △2025년 한국경제학회 수석부회장(차기 경제학회장) 이원희 기자 wonhee4544@ekn.kr

“보험시장이 달라지고 있다. 예전에는 설계사가 상품을 판매하고 가입시키는 '셀러'였다면, 이제는 고객의 니즈에 부합하고 보험료가 저렴한 상품, 재무건전성도 안전한 회사를 찾아주는 '파인더'의 역할을 수행해야 한다." 박선샘 굿리치 서울1본부 AM지점장은 지난 22일 서울 을지로의 한 카페에서 본지를 만나 “전국민의 97%가 보험가입자고, '상품이 필요하니까 보험료를 내고 있다'고 말하는데도 업계의 이미지가 좋지 않은 상황이 아쉽다"고 말했다. 고객이 가입한 상품이 좋지 않아서 개선 방안을 찾아주는 것보다 '리모델링을 위한 리모델링'이 이뤄지는 과정에서 오른 보험료 때문에 가입자가 어려움을 겪는 등의 문제를 해소하고 싶다는 것이다. 그는 “예전에 나온 상품이 모두 좋지 않은 것은 아닌 만큼 설계사 본인에게 이득이 되지 않더라도 '좋은건 좋다'라고 말할 수 있어야 한다"며 “이런 영업신조를 가진 인재들을 중심으로 조직을 꾸려가는 중"이라고 밝혔다. 이같은 설계사가 많아지면 업계의 신뢰도도 높아질 것으로 기대했다. 박 지점장은 다수의 경제 방송에서 보험 전문 패널로 출연한 90년대생의 '젊은피'로, 보험금 청구를 비롯한 개인 영업활동 뿐 아니라 구성원들에게 매크로 경제 환경, 금융당국의 기조, 제도 변화 등에 대한 교육을 진행하며 일과를 보낸다고 설명했다. 초고령사회 진입에 따라 간병인·장기요양보험이 각광 받고, 중입자치료 등 신기술의 등장으로 진단비 보다는 치료비 중심의 포트폴리오가 구성되는 경우가 많다는 점도 부연했다. 7년간 고객들과 만나면서 어려움을 겪었던 점을 묻는 질문에는 “진심이 닿지 않을 때"라고 답변했다. 고객의 병력과 가족력 등을 토대로 보장범위와 규모를 확대하는 것이 고객에게 장기적으로 도움이 되는데 보험료를 높이기 위한 '상술'로 보는 경우가 있었기 때문이다. 박 지점장은 소비자의 역할도 주문했다. 특히 “정 때문에 보험을 가입하는건 정말 아닌 것 같다"고 강조했다. 이로 인해 발생하는 손해를 소비자가 떠안아야 하므로 상품에 대해 자세히 따져봐야 한다는 이유다. 설계사가 환급이라는 명목으로 적립보험료를 임의로 넣으면 소비자가 아닌 설계사에게 이득이 돌아갈 수 있다는 점도 지적했다. 본인이 보험산업에 진입한 계기도 공부라고 설명했다. 다양한 상품과 회사에 대해 알아보고 적합한 상품을 찾기 위함이었다는 것이다. 이를 토대로 고객들의 상품을 (재)설계하면서 사람들에게 도움을 주는 것에서 보람을 찾는다는 점도 언급했다. 대형 보험사로 첫걸음을 시작했다가 법인보험대리점(GA)로 옮긴 이유도 여기에서 찾았다. 자신이 속한 회사의 상품만 판매하는 전속설계사 보다 여러 곳의 상품을 제시할 수 있는 GA가 설계사라는 직업을 갖게 된 '초심'과 더 맞는다고 판단한 것이다. 그는 전속설계사가 육군이 강력한 군대라면 GA는 육·해·공군을 모두 보유한 군대라고 비유했다. 치아보험, 태아·어린이보험, 여성보험 등 특정 상품군에서 강점을 보이는 기업의 보험을 활용할 수 있기 때문이다. 최근 정부에서 추진해온 정책들에 대해서는 '긍정적인 요소를 포함하고 있지만, 조심스럽게 접근해야한다는 입장'을 표명했다. 교통사고·도수치료 등과 관련한 일명 '나이롱 환자'를 잡겠다는 취지에는 동감하면서도 선의의 피해자가 발생할 수 있는 만큼 기준을 잘 세워야 한다고 제언했다. 박 지점장은 “보험 판매 수수료를 최대 7년간 분할 지급받는 개편안이 업계에서 많은 지탄을 받고 있는 것이 맞다"며 “보험계약 유지율 향상을 비롯한 정책목표를 달성하기 쉽지 않을 것"이라고 우려했다. 대형 GA 보다 중·소형 GA가 받는 타격이 더 클 수 있다는 견해도 드러냈다. 그러나 일종의 '필터' 역할을 수행하는 제도로 자리잡을 것으로 내다봤다. 설계사의 진입장벽이 상대적으로 높지 않을 뿐더러 최근 보험사와 GA들이 영업력 확장 등을 위해 설계인력을 대폭 늘리면서 발생한 부작용을 줄일 수 있다는 논리다. 실제로 40만명대 초반이었던 설계사수는 2022년부터 3년간 연평균 7% 이상 증가했고, 지난해 47만2000명을 기록했다. 전속설계사는 큰 변화가 없었으나, GA 소속 설계사가 10년 전보다 대폭 불어난 것이 결정적이었다. 정부와 국회를 향해 현장을 믿고 현재의 기조를 유지해달라는 당부도 했다. 설계사 뿐 아니라 소비자들도 과잉청구를 지양하는 등 문화가 변하고 있다는 것이다. 박 지점장은 “젊은층 뿐 아니라 고령의 금융소비자들도 최근 많이 '똑똑'해졌으나, 시장의 성숙을 위해서는 소비자들이 더욱 현명해져야 한다"며 “보험에서 가장 중요한 것은 가입으로, 전문상담사와 여러차례 만나보는 등 크로스체크가 필요하다"고 설파했다. 나광호 기자 spero1225@ekn.kr