지난 한 해의 핵심 키워드는 전 산업영역에서 ‘인공지능(AI)’을 빼놓을 수 없을 것 같다. 지난해 6월 초 출범한 이재명정부는 대통령직 인수위원회 성격인 대통령직속 국정기획위원회의에서 선정한 123대 국정과제에서 ‘AI 3대 강국 도약’을 발표했다. 세부과제로는 △AI 3대 강국 도약을 위한 AI고속도로 구축(과기정통부) △세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 나라 구현(과기정통부) △초격차 AI 선도 기술·인재 확보(과기정통부) △안전과 책임 기반의 ‘AI 기본사회’ 실현(과기정통부) △세계 1위 AI 정부 실현(행정안전부) △국민이 안심할 수 있는 개인정보 보호체계 확립(개인정보위) 등 6개를 선정했다. 정보통신기획평가원(IITP)과 주요 기관 발표에 따르면, 지난해 IT 산업의 핵심 10대 이슈는 ‘AI 에이전트 시대’에 있다. 올해 IT 이슈도 △AI 반도체 △FINE 데이터 △양자기술 상용화 △차세대 네트워크 △사이버 보안 △미디어 혁신 △휴머노이드 로봇 △AI 사이언티스트 △디지털 안전·안보 등 10개를 선정했다. ◇ AI·데이터·양자·네트워크가 융합된 차세대 지능 인프라 시대 ‘AI 에이전트 시대’는 자율적으로 행동하는 AI의 본격적인 도입을 의미한다. ‘AI 에이전트’란 정해진 목표를 달성하기 위해 상황을 파악하고, 워크플로를 계획하며, 외부 데이터와 분석도구를 활용해 자율적으로 작업을 수행하는 지능형 시스템이다. 챗GPT 출시와 함께 생성형AI 서비스가 확산되며 AI 에이전트 시대도 본격화됐다. AI 에어전트 시대는 자율적 의사결정 오류, 책임 소재 불분명, 개인정보 오남용 등의 리스크가 있다. 따라서 신뢰 가능한 AI 거버넌스 체계를 구축하는 것, 투명성 및 설명 가능성을 충분히 확보해야 한다는 과제 등이 있다. 다음은 ‘AI 반도체’다. AI 반도체 경쟁은 미·중 패권 갈등 속에서 기술·생태계·외교 전략이 결합된 국가적 총력전으로 확대되고 있다. 클라우드 의존을 줄이고 저전력·실시간 처리를 가능하게 하는 온디바이스 AI 기술이 부상하며 NPU·PIM 등 디바이스 내 연산 반도체가 주목받는다. 이러한 기술은 보안 강화, 빠른 응답, 저전력, 네트워크 비의존성 등의 장점을 지닌다. 2029년까지 시장은 연평균 12.6% 성장할 것으로 전망된다. 그러나 글로벌 공급망 의존, 기술 격차, 에너지 소비 증가 등 리스크 또한 존재한다. 현재 우리나라는 AI 반도체 국산화, 생태계 확장, 친환경 기술 개발에 속도를 내고 있다. 세 번째로는 ‘FINE 데이터’다. FINE 데이터란 빅데이터에서 선별·정제된 매우 정확하고 세부적인 데이터로, AI·정밀분석에 적합하게 전환하는 것이 핵심이다. FINE 데이터 전환은 1단계(데이터 선별·정제)로 빅데이터에서 목적에 맞는 소량의 데이터를 엄격히 선별하고, 중복·오류·노이즈를 제거해 신뢰성·정확도를 높인다. 또 2단계(세부정보 추출 및 정제)는 필요한 세부항목만 추출하고 데이터 포맷을 표준화해 분석에 최적화한다. 3단계(실시간 분석 및 시각화)는 정제된 FINE 데이터를 실시간으로 분석하고, 다양한 차트·대시보드 시각화를 통해 통찰을 도출한다. FINE 데이터는 데이터 표준화와 함께 안전한 데이터 활용 규제를 마련하는 게 중요하다. 네 번째로는 ‘양자기술 상용화’다. 양자기술은 아직 상용화 단계에 이르지 않았지만, 연구 중심에서 산업 분야로 빠르게 확장되고 있다. 양자컴퓨터는 연구용·클라우드 기반으로 제공되며 IBM, 구글 등 글로벌 기업이 기업 고객과 상용 협력을 진행 중이다. 금융·제약·물류 등 일부 분야에서는 고전 컴퓨팅과 결합한 하이브리드 시스템이 시범적으로 활용되고 있으나 여전히 초기 단계다. 양자 소재·부품·장비의 국산화와 공급망 자립을 위한 R&D, 실증 인프라 구축도 활발히 추진되고 있다. 기술 불확실성과 높은 투자 대비 상용화 지연 우려가 존재하지만, 정부와 산업계는 연구개발 지원을 지속하며 적용 분야 발굴과 인재 양성에 힘쓰고 있다. 다섯 번째로 ‘차세대 네트워크인 지능형 네트워크’는 AI와 네트워크 기술의 융합을 통해 효율성과 자동화를 극대화하는 방향으로 발전 중이다. ‘6G’는 2030년 상용화를 목표로 하고 있다. 지능형 네트워크는 ‘AI 기반 네트워크 관리’에서 데이터 처리와 네트워크 관리가 자동화된다. 또 ‘실시간 대응 및 최적화’로 네트워크 실시간 대응능력이 강화된다. ‘보안 강화’ 측면에서는 설계 단계부터 보안이 강조된다. 6G는 2030년 전후 상용화를 목표로 하며 초연결·초저지연·초정밀 통신, 스마트시티·우주인터넷 등 신시장 개척 등 다양한 산업에 적용될 전망이다. ◇ AI와 디지털 혁신이 이끄는 안전한 초지능 사회의 도약 여섯 번째로는 ‘사이버 보안’이다. 지난해 AI 기반 공격과 방어가 동시에 진화하며, 공격-방어 간 격차가 심화됐다. 생성형 AI를 활용한 피싱, 딥페이크 공격이 급증하며 기업들의 탐지·대응 역량이 한계에 직면한 것이다. 공격자들은 실시간 학습과 자동화를 통해 보안 필터를 우회하고 개인화된 위협을 대량 생산하며 공격의 정교함을 높이고 있다. 반면 AI 기반 방어 기술은 성숙되지 못해, 2025년 기준 기업의 90%가 AI 위협에 효과적으로 대응하지 못한다는 조사 결과가 나왔다. 보안 인프라 부족과 전문인력난이 주요 장애물로 지적되며, 공격 속도에 비해 방어 체계는 뒤처졌다. 전문가들은 새해 핵심 과제로 AI 보안 솔루션 도입, 공급망 보안 강화, 보안 인력 양성을 꼽았다. 일곱 번째로는 ‘미디어 혁신-공간컴퓨팅·AI 영상 콘텐츠 확산’이다. 공간컴퓨팅과 AI 기반 영상 기술은 현실과 디지털을 결합해 이용자 몰입도를 높이고, 제작 비용·시간을 줄이며 새로운 창작 생태계를 열었다. 그러나 딥페이크와 허위정보 확산, 저작권 침해, AI 콘텐츠의 책임 소재 불명확성 등 리스크도 커지고 있다. 이에 콘텐츠의 진위를 검증할 기술 개발과 AI 활용 기준, 창작 윤리를 규정하는 새로운 미디어 규범 마련이 시급해졌다. 혁신과 리스크 관리가 균형을 이룰 때, 미디어 산업은 공간컴퓨팅과 AI 시대에 지속 가능한 성장을 이룰 수 있게 됐다. 여덟 번째는 ‘휴머노이드 로봇-디지털과 현실 연결의 중심’이다. 휴머노이드 로봇은 산업과 서비스 전반에서 활용이 확대되며 디지털 기술과 현실 연결의 핵심 플랫폼으로 부상하고 있다. 인간과 유사한 패턴으로 다양한 업무 수행이 가능해 생산성과 서비스 혁신이 기대된다. 다만, 오작동이나 예측 이상의 행동으로 안전사고 위험, 특정 직무의 자동화로 인한 노동시장 충격 등 부작용이 크다. 인간과 유사한 로봇의 사회적 수용성 부족도 도입의 걸림돌이다. 이에 안전 기준과 인증 체계 마련이 시급하며, 인간-로봇이 협력의 업무모델 개발과 기술 발전과 신뢰가 균형을 이루는 환경 조성이 필요해졌다. 아홉 번째로는 ‘AI 사이언티스트의 등장’이다. AI 사이언티스트는 실험 설계-데이터 분석-가설 도출까지 자동화하며 연구 속도를 높이고 있다. 빅데이터를 기반으로 인간이 놓칠만한 패턴을 발견하고 반복 실험을 효율화한다. 그러나 AI가 생성한 연구 결과의 신뢰성과 재현성에 대한 우려가 있다. 자동화가 심화될수록 인간 연구자의 역할 축소 불안도 커지고 있다. 해결 방안은 인간과 AI가 상호 보완적으로 협력하는 체계를 구축하는 것이다. 또 AI가 도출한 결과를 검증할 수 있는 투명한 연구 절차와 표준화된 평가 기준과 신뢰, 책임성이 확보될 때 AI 사이언티스트는 지속 가능한 연구 패러다임으로 자리 잡을 수 있을 것이다. 열 번째는 ‘디지털 안전·안보-AI 주권과 국가 경쟁력 확보’다. AI가 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 부상하면서 디지털 안전·안보의 중요성이 크게 높아지고 있다. 각국은 자국 데이터와 알고리즘을 기반으로 AI 주권 확보에 나서며 기술 패권 경쟁이 심화되는 중이다. 글로벌 빅테크 중심의 생태계가 고착될 경우 기술 종속과 산업 주도권 상실 위험도 커진다. 따라서 안정적이고 독자적인 AI 인프라 구축이 필수 과제로 떠오르고 있다. 동시에 개인정보 침해, 알고리즘 편향, 보안 위협 등을 관리하기 위한 법·제도적 안전망 강화도 요구된다. 기술 경쟁력과 사회적 신뢰가 균형을 이룰 때 디지털 안전·안보는 국가 경쟁력의 기반이 될 수 있을 것이다. ◇AI·양자·네트워크 중심의 2025년, 미래 경쟁력 위한 과제도 부상 지난해 국내 시장은 초거대 AI의 산업 적용 확산과 생성형 서비스 경쟁이 본격화됐다. 양자 분야는 정부의 전략 로드맵과 양자기술산업법 시행을 기반으로 양자암호통신·양자네트워크 실증이 빠르게 진행되고 있다. 네트워크 분야에서는 6G·위성·AI 기반 자율 네트워크·양자암호 기술이 통신사의 핵심 투자 축으로 부상하고 있다. 이러한 세 기술은 상호 융합을 통해 보안·연산·연결성의 패러다임을 재편하고, 기술 생태계의 성장 기반을 강화한다. 이런 점에서 2025년은 AI·양자·네트워크가 주도하는 디지털 전환이 산업 전반의 경쟁력을 재정의하는 전환점으로 평가된다. 전문가들은 변화에 대응하기 위해 △자율형 AI와 로봇의 책임성을 규정하는 윤리·법제도 정비 △AI·양자·반도체 분야의 전문 인재 확보 △글로벌 표준 경쟁에서의 주도권 확보를 위한 국제 협력 △기술 확산에 대한 사회적 합의와 신뢰 구축이 필수라고 강조한다. 기술 혁신이 산업과 사회 전반을 재편하면서 국가 차원의 전략적 대응이 향후 경쟁력을 좌우할 것으로 전망된다.
대한민국 농업은 기후위기와 고령화로 구조적 위기에 직면하면서, 당면 과제를 해결할 핵심 열쇠로 AI 기술이 떠오르고 있다. 이에 AI 농업 현실을 진단해 실행 가능한 대응 전략을 모색해야 한다는 목소리가 나온다. 지난해 12월 29일 국회에서 열린 ‘AI시대 농산업의 현주소와 미래 대응 방안’이라는 주제의 토론회에서 박영호 숙명여대 인공지능공학부 교수는 기조연설을 통해 “농업 AI는 단순한 자동화나 기계 고도화의 문제가 아니다. 지금까지의 농업이 ‘더 빨리, 더 많이 생산하는 기술’이었다면, 앞으로는 판단 중심 농업으로 전환돼야 한다”고 강조했다. 박 교수는 “AI의 핵심은 딥러닝으로, 결국 가중치(weight)의 집합"이라며 "데이터가 입력되고 결과와 실제 값의 차이를 계산한 뒤, 그 오차를 줄이기 위해 가중치를 반복적으로 조정하게 되는 데 이 과정을 통해 남는 것이 바로 ‘학습된 판단 구조’, 즉 AI 모델”이라고 설명했다. 이어 "농업 데이터를 공공 자산으로 개방하고 민간과 농업인이 활용할 수 있게 하자”며 "이렇게 되면 큰 비용 없이도 다양한 농업 서비스와 기술 혁신을 촉발할 수 있다"고 말했다. 박 교수는 "지금까지는 문제가 발생한 뒤 대응했다면, 이제는 미리 예측하고 회피하는 농업으로 가야 한다. 농기계 중심 농업에서 플랫폼과 의사결정 중심 농업으로 전환돼야 한다"고 강조했다. 그러면서 "농업 AI 정책을 장비 중심 정책에서 탈피해 농업 노하우의 데이터 공동 자산화와농업인 주도형 AI 구조, 그리고 AI 추천 결과에 대한 책임 구조의 명확화"를 강조했다. 박 교수는 "입법 측면에서는 농업 데이터 공동 자산화 법제화와 AI 기반 의사결정 지원 체계 법제화, 추천 서비스의 투명성과 안전성 확보 등이 병행돼야 한다"고 제언했다. 농업 AI 정책은 생산성 향상만을 목표로 해서는 안 된다는 의미로 해석된다. 또 정책를 설계함에 있어서 실패 확률을 낮추고, 판단 스트레스를 줄이며 경험 격차를 완화하는 방향으로 해야 한다는 것이다. 그는 농업인의 경험을 보호하고 AI가 판단을 보조하는 구조를 만드는 것이 우리 농업 AI 정책의 방향이어야 한다는 점을 재차 강조했다. ◇ AI 기반 스마트농업, 단순한 기술 도입이나 자동화 차원 넘어 이어진 발제에서도 ‘스마트 농업의 핵심;은 '데이터’가 중요하다는 주장이 이어졌다. 이덕민 농림축산식품부 스마트농업정책과 과장은 “세계적으로 스마트농업 시장은 빠르게 성장하고 있다. 핵심은 농업 경영 과정에서 생성되는 생육환경 정보, 경영 정보, 작업 데이터 등 AI 기반이 출발점"이라고 말했다. 단순한 기술 도입이나 자동화 차원을 넘어 농업의 구조와 운영체계를 데이터 중심으로 전환하는 과정이라는 설명이다. 지난해 기준 스마트 농업은 약 157억 달러 규모다. 오는 2029년 스마트 농업은 234억 달러로 확대될 것으로 전망된다. 이 성장을 주도하는 게 AI 기반 정밀농업 분야다. 땅덩이가 작은 네덜란드가 세계 2위 농산물 수출국이 된 것은 바로 스마트팜의 힘이다. 네덜란드는 유리온실 중심의 첨단 시설농업을 전 밸류체인에 적용하고 있다. 미국 역시 대규모 농업을 기반으로 정밀농업과 기후 스마트농업을 전략적으로 추진하고 있다. 물론, 일본과 중동 국가들 역시 법과 제도를 정비해 실증과 상용화를 병행하고 있는 중이다. 그렇다면 우리나라는 어떨까? 이 과장은 우리나라 역시 이러한 흐름 속에서 스마트농업 확산을 위한 제도적 기반이 마련되고 있다고 설명했다. 또 향후 정책 방향으로 스마트농업을 중소농과 고령농까지 확대해 나가고, 전체 경지 면적의 96%를 차지하는 노지 농업 분야의 스마트화를 본격 추진할 계획도 밝혔다. 이 과장은 “고비용 구조의 스마트농업 특성을 고려해 임대형 스마트팜, 장기 임대형 스마트농업 육성지구 등을 통해 청년농과 신규 진입 농업인의 실패 위험을 최소화하겠다. 중소규모 비닐온실에 적합한 보급형 스마트농업 모델을 개발해서 확산시킬 계획"이라고 덧붙였다. AI 환경제어와 품목별 맞춤 솔루션, 농업 데이터 공유 체계를 강화해 국가 농업 AX 플랫폼 구축으로 민간 투자와 혁신을 촉진해 나가겠다는 설명으로 읽힌다. 그는 또 “AI 기반 스마트농업은 단순한 기술 정책이 아니라, 기후위기 대응, 농촌 인구구조 변화, 식량안보를 포괄하는 국가 전략 과제다. 정부는 현장의 농업인이 실제로 활용할 수 있는 현실적이고 단계적인 스마트농업 확산을 통해,농업의 지속가능성과 산업 경쟁력을 동시에 강화해 나가도록 하겠다”고 부연했다. ◇ 영상·이미지·기상·시장 정보 등 다양한 비정형 데이터 결합하는 멀티모달 데이터 활용 이어진 발제에서도 AI 없이는 농업의 구조적 한계를 돌파하기 어렵다는 목소리가 이어졌다. 정윤용 농림수산식품교육문화정보원 자문역은 “스마트팜, 스마트농업은 IoT 센서와 자동제어 기술을 중심으로 한 ‘관리고도화’ 단계에 해당한다"고 설명했다. 데이터를 수집하면 이를 사람이 해석하거나 단순 알고리즘에 따라 제어하는 구조인 AI 기반 지능형 농업은 이제 AI가 스스로 학습하고 추론해 판단하고 수행하는 농업이 가능해진다는 것이다. AI 적용 가능 영역과 실제 사례에 대한 설명도 나왔다. 전통적 육종은 수년에서 수십 년이 소요되는 고비용·고위험 과정이었다. 그러나 AI 기반 예측 모델은 방대한 유전체 데이터를 분석해 원하는 형질을 단기간에 설계하고 검증하는 것이 가능해지고 있다. 해외에서는 이미 수개월 내 품종 후보를 도출해 내는 사례도 등장했다. 농장 운영과 재배 분야에서 AI는 이제, 센서 데이터뿐만 아니라 영상·이미지·기상·시장 정보 등 다양한 비정형 데이터를 결합하고, 병해충 발생 예측, 생육 진단, 작업 판단까지 자동화된 의사결정이 가능하다. 이 과장은 "농작물의 수급 및 가격 안정은 AI 기반 예측 모델을 통해 선제적 대응이 가능해질 수 있다. 자율주행 농기계·작업 로봇·선별 자동화 시스템은 노동력 부족 문제가 심각한 농업 분야에서 빠르게 확산될 가능성이 크다”고 짚었다. 그는 "다만, 현재 우리나라는 농산업에 AI 적용이 초기 단계이고, 생성형 AI를 활용한 보조적 활용 수준에 머물러 있어서 스스로 판단하고 행동하는 단계에는 도달하지 못한 상황"이라며 "‘전면 적용’보다는 기반 구축과 단계적 확산이 핵심 과제"라고 덧붙였다. 또 “현재 농업 데이터가 양적으로 부족한데다 기관별로 분산되고 단절되어 있더 표준화가 미흡한 실정"이라며 "AI 모델이 즉시 학습 가능한 표준화된 AI 레디 데이터 구축이 가장 시급한 정책 과제”라고 말했다. 그는 개별 농가나 민간 기업이 감당할 수 없는 영역이기에 정부 주도의 체계적 구축이 필요하다는 점을 재차 강조했다. 이와함께 농식품부 내 전담 조직과 품목별 자조금 단체 등 현장 기반 조직의 참여, 데이터 수집–활용–환류가 가능한 구조가 필요하다고 강조한 그는 “특히 자조금 단체는 수급 관리와 데이터 축적 측면에서 AI 농업의 핵심 주체가 될 수 있을 것”으로 봤다. 또, 농업의 특화 AI 모델 연구와 전문 인력 양성, 농업인을 대상으로 한 교육 등이 함께 구축돼야 하고, 전국 단위 확산 이전에 시범 단지 중심의 단계적 실증을 통해 현장 적합성을 검증해 나가는 접근이 바람직하다고 제언했다. 노동희 한국전자기술연구원 팀장은 “그간 농업 현장에 자동화 농기계와 자율 작업 장비 등이 도입됐으나 사전에 입력된 경로나 시나리오에 따라 작동하는 반자율 수준에 머무르고 있다”고 진단했다. 노 팀장은 “특히 과수원, 노지, 경사지 등 비정형 환경에서는 기상 변화, 지형 조건, 작물 생육 상태의 불확실성으로 인해 기존 기술의 적용이 제한적”이라며 “현재 농업 로봇과 자율 농기계는 상대적으로 정형화된 환경(온실, 평지, 단순 작업)에 최적화되어 있으나 비정형 노지 환경에 대한 대응 능력이 부족한 것이 현실”이라고 설명했다. 그는 다수의 기술이 단일 작업 중심으로 설계되어 있어 파종, 제초, 수확 등 농작업 전반을 통합적으로 수행하기 어렵고 작업 간 전환 시 사람의 개입이 필수적이라는 점을 강조하며 “기상 변화와 작물 상태 변화 등 예외 상황에 대한 능동적 판단이 불가능해 현장 적용 시 안전성과 신뢰성이 충분히 확보하지 못하고 있다"고 말했다. 실제 농업 현장에서 발생하는 사고와 비정상 상황 데이터의 확보가 어려워 인공지능 학습과 고도화에 구조적인 제약이 존재한다는 설명이다. ◇글로벌 농업 자율 시스템 ...인공지능 중심으로 전환 중 최근 글로벌 농업 로봇 및 자율 시스템 개발은 하드웨어 중심 경쟁에서 소프트웨어 및 인공지능 중심으로 전환되고 있다. 해외 주요 사례를 살펴보면, 휴머노이드 로봇은 사전 학습되지 않은 작업에 대해서도 상황에 맞는 행동을 스스로 생성하고 있으며, 자율주행 시스템 또한 단순 주행을 넘어 행동의 이유를 판단하는 수준으로 발전하고 있다. 농업 분야에서도 고속 주행 중 잡초만을 선별 제거하는 제초 로봇, 다수의 로봇 팔을 활용한 동시 수확 시스템, 드론 및 음성 인식 기반 농업 로봇 등 다양한 형태의 지능형 농업 로봇이 상용화 단계에 진입하고 있다. 이러한 사례는 향후 농업 기술 경쟁력이 하드웨어 성능이 아닌 인공지능 기반 자율 판단 능력에 의해 결정될 것임을 시사한다. 피지컬 AI 기반 농업 로봇 및 자율 농기계 기술은 농업 노동력 부족 문제를 해결하기 위한 핵심 대안이자, 향후 농업 생산성 및 경쟁력을 좌우할 전략 기술인 것이다. 이에 인공지능의 농업 적용은 선택의 문제가 아닌, 필수 과제로 인식되어야 하고 정부 차원의 선제적 연구개발 투자와 제도적 지원을 통해 조기 상용화 기반을 마련할 필요가 있다. ◇ 사람의 개입 없이 AI만으로 작물 재배...초기 비용 부담 너무 커 AI 기반 예측 모델을 활용해 토지 특성, 기후, 작물 적합도를 분석하고, 종자 선택 및 시설 배치를 추천하는 서비스가 이미 상용화되고 있다. 네덜란드 바헤닝언 대학이 주관하는 AI 재배 경진대회에서는 실제 온실 환경에서 사람의 개입 없이 AI만으로 작물을 재배하는 실험이 지속되며 정밀 농업 기술의 가능성을 실증적으로 보여주고 있다. 미국 존디어(John Deere)는 트랙터에 비전 AI를 탑재해 작물과 잡초를 실시간으로 구분하고, 잡초에만 제초제를 선택적으로 살포하는 시스템을 개발했다. 이를 통해 제초제 사용량을 약 70% 이상 절감하는 성과도 거두며 환경 오염 감소와 비용 절감이라는 이중 효과를 달성했다. 농업에서 병해충 관리는 노동 부담이 가장 큰 영역인데, 현재 국내에서도 농업인이 병해충 의심 사진을 업로드하면 전문가가 진단하는 서비스가 운영되고 있다. 또 최근에는 비전 AI를 활용해 이미지를 자동 분석하고 병해충을 진단하는 기술이 도입되며 신속성과 접근성을 크게 향상시키는 효과를 가져오고 있다. 김진만 팜러닝 이사는 “과일 수확은 노동 강도가 높고, 숙련도가 요구되는 작업으로, 비전 AI는 과일의 숙도와 손상 여부를 인식해 최적의 수확 시점을 판단함으로써, 미숙 과실 수확으로 인한 생산 손실을 줄일 수 있게 됐다”고 설명했다. 그는 또 "과일 수확 후 선별 및 품질 판별, 포장 및 상품화 단계, 유통·판매 및 농가 직접 활용할 수 있고, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 그래프, 도면 등을 함께 학습하는 멀티모달 대형 언어모델(LLM)도 등장했다"면서 "이는 농업 AI의 지능 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있는 기반 기술로 평가된다”고 말했다. 그는 "다만 스마트팜과 같은 시설 농업은 초기 투자 비용이 수억 원에 달해 토지 조건과 시설 배치의 오류는 회복이 어려운 손실로 이어질 수 있고, 중소기업과 스타트업이 접근하기에는 높은 장벽이 존재한다"고 말했다. 토론에 참여한 패널들의 다양한 의견도 나왔다. 주영섭 서울대학교 특임교수는 “최근 전 산업 분야에서 이른바 ‘AI 대전환(AX)’이 핵심 화두로 부상하고 있지만, 디지털 대전환은 충분히 축적된 이후에 비로소 가능하다는 점을 분명히 인식할 필요가 있다”고 말했다. 그는 “향후 AI 기술은 농업, 축산업, 수산업 등 모든 먹거리 산업 전반에 걸쳐 구조적 변화를 야기할 것"이라며 "이는 단순한 기술 도입을 넘어 산업 패러다임의 전환을 의미한다”는 설명을 덧붙였다. 그러면서 “농업 역시 IoT, 센서, 스마트 농기계 등의 연결이 전제되지 않으면 데이터 축적이 불가능하다”며 “단일 산업이 아닌 복합 산업인 농업의 가공·유통·서비스까지 포함한 전 가치사슬 전반에 AI 대전환을 적용한다는 의미로 확장돼야 한다”고 말했다. 그는 농산업에서 AI 대전환이 지향해야 할 방향을 크게 세 가지로 정리했다. 첫째, '생산성 향상'을 들었다. 동일한 인력으로 더 많은 생산을 가능하게 하거나, 기존에 다수의 인력이 필요했던 작업을 최소 인력으로 수행할 수 있게 하는 것을 의미한다. 그러나 고령화와 인력 부족이 심화되는 농촌 현실에서 이는 해결해야 할 가장 시급한 과제다. 둘째는 혁신을 통한 '신산업 창출'을 들었다. AI 기반 농기계, 로봇, 자동화 시스템 등은 단순한 생산 도구를 넘어 새로운 산업 영역으로 성장할 수 있으며, 이는 농산업의 글로벌 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 것이다. 이어 셋째는 '지속 가능성의 제고'를 들었다. 전 세계 온실가스 배출량 중 농업·축산 분야가 차지하는 비중은 약 19%에 달하며, 이는 운송 부문보다도 높은 수치다. 다시 말해서, 농업의 생산 방식과 구조를 어떻게 혁신하느냐에 따라 탄소중립 달성 여부가 크게 좌우될 수 있고, AI를 통한 정밀 농업과 자원 효율화가 지속 가능성 문제 해결의 핵심 수단이 될 수 있다는 것으로 풀이된다. 최 교수는 “궁극적으로 농업의 AI 대전환은 생산성 향상, 산업 경쟁력 강화, 지속 가능성 확보라는 세 가지 목표를 동시에 달성하기 위한 전략적 선택”이라면서 “이러한 혁신 성과를 산업화하고 수출 산업으로 발전시킬 경우, 농업은 내수 산업을 넘어 세계 시장을 선도하는 미래 전략 산업으로 도약할 수 있을 것”이라고 덧붙였다. ◇ 빅테크 기업·농산업 AI 스타트업·솔루션 기업 등 참여하는 개방형 생태계 조성 농산업 AI 정책의 가장 기초적인 과제는 기술 보급 이전에 AI 리터러시 제고를 위한 체계적인 교육과 인식 개선이라는 주장도 제기됐다. 박용선 네이버 클라우드 이사는 “현 시점에서 농산업에 즉각적으로 적용 가능한 AI 형태는 단일 초지능 모델이 아니라, 목적별 특화 모델이 에이전트(agent) 형태로 작동하는 구조”라며 “이러한 에이전트는 특정 작업을 수행하며 향후 로보틱스, 농기계, 자동화 설비 등과 결합돼 물리적 행동까지 확장될 수 있다”고 설명했다. 또 “대형 생성형 AI 모델은 이러한 다수의 에이전트를 오케스트레이션하고, 인간과의 인터페이스 역할을 수행하는 중추 플랫폼으로 기능할 수 있다”며 “이 과정에서 빅테크 기업, 농산업 AI 스타트업, 솔루션 기업이 함께 참여하는 개방형 생태계 조성이 무엇보다 중요하다”고 강조했다. 그러면서 “향후 농산업 AI는 피지컬 AI, 즉 로봇과 농기계로 확장될 가능성이 높다"며 "농산업의 경우 작물 수확, 운반, 관리 등에서는 작업 목적에 최적화된 전용 로봇이 훨씬 효율적인 대안이 될 수 있다”고 말했다. 또 “제조업 분야에서 운영 중인 스마트공장, AI 솔루션 경진대회, 도입 보조금 지원과 같은 정책은 농산업 분야에서도 충분히 참고할 수 있는 모델”이라며 “농산업 AI 전환은 단일 부처 차원보다는 범부처 협력이 필요하다”고 강조했다. ◇전문가는 현장 이해 부족하고, 농업인은 AI기술 접근 어려워 농업현장에서의 어려움을 호소하는 목소리도 나왔다. 농기계 제조업체인 대동 이광욱 플랫폼사업 본부장은 “데이터 수집과 분석은 AI 전환의 출발점일 뿐, 궁극적인 목적은 아니다”라며 “농업은 본질적으로 ‘작업’의 산업으로 분석 결과는 경운, 파종, 이식, 관리, 수확이라는 물리적 행위로 이어져야 한다”고 말했다. 그는 "농업과 AI의 융합 과정에서 가장 큰 장애 요인은 양 분야 간의 이해 격차”라면서 “AI 전문가들은 농업 현장에 대한 이해가 부족하고, 농업 전문가들은 AI 기술을 어떻게 접근하고 적용해야 하는지에 대한 개념적 이해가 충분하지 않아 AI와 농업의 융합이 구호에 그치며 실제 구현 단계로 이어지지 못하는 사례가 반복되고 있다”고 아쉬움을 털어 놓았다. 그는 "국내 농업의 약 95%가 노지 기반이라는 점에서 노지농업의 AI 전환은 선택이 아니라 핵심 과제"라며 “가장 근본적인 원인은 데이터 기반의 취약성"이라고 지적했다. 시설농업은 다양한 정책과 사업을 통해 환경 센서 데이터가 일정 수준 축적되어 있는 반면, 노지농업은 체계적인 데이터 수집 인프라가 거의 구축되어 있지 않다는 설명이다. 그는 “AI 분석과 피지컬 AI로의 확장을 위해서는 무엇보다도 데이터가 필요하며, 노지농업에서는 이를 위한 현실적 수단을 먼저 확보해야 한다. 현 시점에서 가장 실효적인 데이터 수집 도구는 드론"이라며 “우리 농업이 과거 비약적으로 성장할 수 있었던 배경에는 농기계 촉진법이라는 강력한 정책적 기반이 존재했다. 이제 ‘스마트 농기계 촉진’ 단계로 정책이 진화해야 한다”고 말했다. 스마트 농기계를 통한 데이터 수집, 피지컬 AI 기반 농기계·로봇 개발, 밭작물 기계화 촉진까지 포괄하는 제도적 틀이 법과 시행령에 구체화돼야 한다는 설명이다. ◇ AI, 인간의 판단 보조하고 정밀화하는 수단으로 접근해야 성주참외 유통을 책임지고 있다는 이광식 성주조합공동법인 대표는 “농업 AI는 거창한 기술이 아니라 의사결정을 보다 정확하고 신속하게 지원하는 ‘고도화된 통계 도구’로 이해하는 것이 바람직하다"고 말했다. 충북대학교 컴퓨터공학과 교수진과 약 3년간 공동 연구를 진행한 결과를 언급하는 그는 “기상 변수가 안정적일 경우 생산량 예측 정확도는 95% 이상에 달했다"며 "그러나 최근 기후변화로 인한 기상 변동성이 급격히 확대되면서, 날씨 예측의 불확실성이 생산량 예측 실패로 직결되는 문제가 발생했으며, 실제로 예측 결과를 신뢰하고 마케팅 전략을 수립했다가 대규모 손실을 경험하며 3년 만에 중단될 수밖에 없었다”고 털어놓았다. 그는 "농업 데이터 수집과 표준화는 농업인 개인이나 민간 기업에 전적으로 맡겨서는 안 된다"며 "농업인은 생산에 집중해야 하며 데이터 체계 설계와 표준화는 농업기술센터, 농촌진흥청 등 공공 전문기관이 주도해야 한다”고 덧붙였다. 그러면서 “실제로 과거 민간 업체에 데이터 수집을 위탁한 이후, 공공 활용을 위해 데이터를 요청하자 별도의 데이터 이용료를 요구한 사례도 발생했다"며 "이는 농업 데이터가 공공재로 활용돼야 한다는 원칙과 상충되는 문제”라고 지적했다. 또 “품목별 전문가가 참여해 데이터 수집 기준을 설정하고, 공공기관이 이를 관리·축적하는 구조를 마련해야 하며 민간은 이를 기반으로 서비스와 기술을 개발하는 역할 분담이 필요하다”고 말했다. ◇ 국내 농가, 센서 데이터 비교적 개방...생육 데이터, 제어 데이터 서로 분절 이인규 글로벌스마트팜연구소 소장은 “국내 농가의 경우, 센서 데이터는 비교적 개방되어 있는 반면, 작물 생육 상태에 대한 기록과 영농 조치 데이터는 농가가 가장 제공을 꺼리는 영역으로 남아 있다”며 “이로 인해 환경 데이터, 생육 데이터, 제어 데이터가 서로 분절된 상태로 관리되고 있으며, 이는 AI 학습의 근본적인 한계로 작용하고 있다”고 했다. 이 소장은 "네덜란드 프리바 시스템이나 호겐도른(HoogenDorn) 등 선진 농가의 사례를 보면, 이 세 가지 데이터가 하나의 시계열 구조로 통합되어 축적되고 있고, 이러한 데이터 구조가 구축되어야만 AI가 실질적인 학습과 예측을 수행할 수 있다"며 "정부와 연구기관, 기업의 노력으로 스마트팜 관련 하드웨어와 소프트웨어 기술 수준은 상당 부분 향상되었으나, 문제는 이러한 기술을 실제로 운영하고 활용할 수 있는 농가의 역량과의 격차가 지나치게 크다는 점”이라고 말했다. 그러면서 “농업 데이터는 결국 현장에서 생성되며, 혁신은 땅과 신뢰할 수 있는 제도가 만나는 지점에서 시작된다"며 "농업 AI가 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 정부가 제도 개혁과 생태계 조성에 있어 보다 적극적으로 역할을 수행해야 할 시점"이라고 덧붙였다. 박흔동 지농 대표이사는 “우리나라 농업에는 지역농협, 산지유통센터(APC), 농업기술센터, 도 농업기술원, 농촌진흥청 등 다양한 공공·준공공 조직이 존재한다"며 "여기에 농기계, 농약, 비료 등 농자재 기업과, 이들을 기반으로 서비스를 제공하려는 농업 IT·플랫폼 기업들이 농업 생태계를 구성하고 있어 이들이 AI 시대를 맞아 얼마나 실질적인 전환을 준비하고 있는가”라고 반문했다. 그러면서 “품목 표준화 역시 여전히 큰 과제로 남아 있다"며 "성주 참외처럼 특정 지역이 시장을 과점하고 있는 품목조차도 등급·용어·분류 기준이 통일되지 않은 상황인데, 이러한 구조적 문제를 해결하지 못한 채, AI가 모든 문제를 해결해 줄 것처럼 접근하는 것은 오히려 주객이 전도된 논의”라고 꼬집었다. 그는 “현재 농업 데이터는 기관별·사업별로 산재되어 단편적으로 축적되고 있다”고 지적한 뒤 “농촌진흥청을 중심으로 기상 정보, 병해충 예찰, 토양 분석, 농약 안전 정보, 위성 데이터, 드론 기반 작황 조사 등 다양한 데이터가 존재하지만, 통합적 활용에는 한계가 있다”고 짚었다. ◇ 실제 현장에서 활용 가능한 데이터 확보가 가장 큰 장애 요인 농업 데이터 활용 촉진을 위한 ‘농업 데이터 바우처 제도’ 도입에 대한 제안도 나왔다. 김형수 농업회사법인 수그룹 대표는 민간 IT 기업과 협력으로 AI 기반 의사결정 모델을 구축한 경험을 언급하며 “기술이나 모델 자체보다도 실제 현장에서 활용 가능한 데이터를 확보하는 과정이 가장 큰 장애 요인으로 작용했다”고 말했다. 이어 “다수의 농업기술센터 및 현장 기관을 직접 방문해 API 연계 및 데이터 활용 가능성을 타진했으나, 실질적인 연계 성과를 거두지 못했다”며 “AI 농업 생태계가 확장되기 위해서는 대기업이나 공공기관뿐 아니라 1인 기업, 스타트업 등 신규 진입 주체들이 자유롭게 실험하고 도전할 수 있는 환경이 필수적”이라고 말했다. 또한 “과거 관광·위치정보 분야에서 시행된 데이터 바우처 사업과 유사하게 농업 분야에서도 공공·민간 데이터를 일정 범위 내에서 활용할 수 있도록 지원하는 바우처 제도를 도입할 필요가 있다”며 "이는 청년 인재와 소규모 혁신 기업의 농업 AI 분야 진입을 촉진하는 현실적인 수단이 될 것"이라고 제안했다. 그는 지역 여건을 반영한 ‘지역 특화형 농업 AI·ICT 모델’ 육성 필요성도 제시했다. 전국 단위의 표준 모델이나 대규모 프로젝트 중심 접근은 지역 간 농업 여건의 차이를 충분히 반영하기 어렵다는 것이다. 그는 “실제로 일부 지역은 ICT를 접목하려는 의지는 있으나, 해당 지역에 적합한 모델이 부재하여 정책과 현장 사이에 괴리가 발생하고 있다”며 “농업 여건이 상대적으로 열악하거나 산업 기반이 약한 지역을 대상으로, 지역 단위에서 실증·확산 가능한 특화 모델을 육성할 필요가 있다”고 제안했다.
◇경제 수도의 바탕은 시민 이재명 대통령은 2026년 신년사를 통해 서울을 ‘대한민국의 경제 수도’로 만들겠다고 선언했다. 이 구상은 단순한 수사나 도시 브랜드 전략이 아니다. 이미 성장률이 1%대에 머무는 저성장 국면에서, 수출만으로는 국민의 체감 경기를 바꾸기 어렵다는 현실 인식에 기반한 정치적 선택에 가깝다. 이제 성장은 숫자의 문제가 아니라 삶의 조건의 문제이며, 수도의 경쟁력은 초고층 빌딩과 금융상품이 아니라, 시민의 일상이 얼마나 안정적으로 유지되는가에 달려 있다는 판단이 그 배경에 깔려 있다. 이러한 문제의식은 서울만의 것이 아니다. 세계 최대 경제도시 중 하나인 뉴욕에서도 최근 식료 가격 급등과 장바구니 물가 부담이 도시 차원의 핵심 정치 의제로 부상했다. 2025년 뉴욕시장 선거 과정에서 시장 후보였던 조란 맘다니는 ‘시 소유 식료품점(Municipal grocery stores)’ 도입을 핵심 공약으로 제시했다. 뉴욕시 5개 자치구에 시가 직접 소유·운영하는 식료품점을 설치해, 임대료와 재산세, 과도한 유통 비용을 제거한 가격으로 기본 식료를 공급하겠다는 구상이다. 맘다니 뉴욕시장의 구상은 민간 유통을 대체하겠다는 게 아니었다. 도시가 최소한의 공공 유통 채널을 확보해 식료 가격의 기준점을 제시하고, 이를 통해 민간 시장 전반의 가격 상승 압력을 완충하겠다는 접근이다. 실제로 관련 여론조사에서 뉴욕 시민의 약 3분의 2가 도시 차원의 식료 가격 안정 정책 도입에 찬성한 것으로 나타났다. 아직 실행 단계는 아니지만, 뉴욕이라는 글로벌 금융·서비스 중심 도시에서조차 장바구니 물가가 도시 경쟁력의 핵심 요소로 인식되고 있다는 점은 분명하다. 이재명 대통령의 ‘서울 경제 수도’ 선언과 맘다니 뉴욕시장의 ‘시의 소유 식료품점’ 공약은 서로 다른 정치·제도적 환경에서 출발했지만 문제의식을 공유한다. 그것은 대도시의 경쟁력이 더 이상 성장률이나 금융 규모만으로 설명될 수 없으며, 시민의 생활비, 특히 식료와 같은 필수 영역의 안정성이 도시의 지속가능성을 좌우한다는 인식이다. 경제 수도란 자본이 모이는 곳이 아니라, 시민이 살 수 있는 곳이어야 한다는 점에서 두 사람의 지향점은 같다. ◇경제 수도는 생활 중심이어야 서울은 지역내총생산(GRDP)이 500조 원을 상회하는 세계적 경제도시다. 하지만 시민의 일상은 갈수록 팍팍해지고 있다. 주거비와 함께 식료·외식비 부담은 서울 민생의 가장 취약한 고리로 떠올랐다. 특히 1인가구 비중이 40%에 육박하는 서울에서 식비 지출은 더 이상 조절 가능한 소비가 아니라, 회피할 수 없는 고정 비용이 됐다. 서울은 제조업 중심의 성장 도시가 아니라 서비스업과 소비, 플랫폼, 외식·관광·문화 산업이 경제의 중심을 이룬다. 이 구조에서 식료와 외식 물가가 불안정해지면, 그 충격은 즉각적으로 소비 위축과 자영업 부진, 고용 불안으로 이어진다. 장바구니 물가의 작은 변동이 도시 전체의 활력을 흔드는 이유다. 경제 수도를 말하면서 이 문제를 외면할 수 없는 이유가 여기에 있다. 이러한 맥락에서 서울 경제 수도 모델은 금융과 개발 중심 모델이 아니라, 생활 인프라가 탄탄한 소비·서비스 중심 도시 모델이다. 그 핵심 축 가운데 하나가 ‘공공식료 기본사회’다. ◇ ‘공공식료 기본사회’의 효과 ‘공공식료 기본사회’란 식료를 시장에 전적으로 맡기지 않고 생산·유통·접근의 핵심 경로를 공공적으로 설계·관리함으로써, 먹고 사는 문제를 개개인에게 부담 지우는 것이 아니라 사회가 함께 보장해야 할 기본 조건으로 전환하는 사회 모델이다. 특히 그동안 생산과 도매 단계까지 형성되어 온 공공적 연결 구조를 넘어, 앞으로는 소매 단계까지 공공의 책임 범위를 확장함으로써, 시민의 일상에서 식료 접근성과 가격 안정이 실제로 체감되도록 하는 것을 지향한다. 이는 단지 공공의 개입을 확대한다는 선언이 아니다. 소비자의 삶과 직접 맞닿는 지점까지 공공의 역할을 옮기겠다는 구조적 전환이다. ‘공공식료 기본사회’는 공공조달, 공동물류, 디지털 정산과 가격 추적 같은 체계적 장치를 통해 가격 형성의 경로 자체를 안정화한다. 이는 가격을 인위적으로 낮추는 방식이 아니라, 가격이 급등하거나 급락하는 구간을 완충함으로써 소비 위축과 민생 불안을 예방하는 구조다. 전체 소비자물가는 비교적 안정돼 보이지만, 식료와 외식 물가가 체감 경기를 좌우하는 최근 국면에서는 이러한 경로 안정화가 실질 가처분소득을 방어하는 핵심 수단으로 작동한다. 이러한 물가 안정 효과는 통화정책과 금융 여건에도 간접적인 긍정 효과를 가져온다. 물가 변동성이 낮아질수록 중앙은행은 과도한 긴축이나 완화에 치우치지 않고 보다 유연한 정책 운용이 가능해진다. 특히 식료 물가처럼 통화정책으로 직접 제어하기 어려운 영역에서 구조적 완충 장치가 작동할 경우, 통화정책은 경기와 물가 사이에서 보다 안정적인 균형점을 확보할 수 있다. 이는 거시경제의 안정성을 높이는 동시에, 민생과 금융을 불필요하게 충돌시키지 않는 정책 환경을 조성한다는 측면에서도 중요하다. ‘공공식료 기본사회’는 유통과 물류 비용을 구조적으로 낮추는 산업 정책적 효과도 갖는다. 신선식품은 거래 부대비용, 운송비, 보관비, 폐기·손실 비용이 고스란히 가격에 반영된다. 현재의 다단계·중복 물류 구조에서는 이러한 비용이 누적되며, 이것이 소비자 가격을 끌어올린다. 공동물류 체계, 표준화된 포장·소분, 디지털 정산 시스템이 결합될 경우 이러한 중복 비용과 비효율이 줄어들고, 이는 곧 유통비 절감과 소매가 안정으로 이어진다. 이는 단기적인 가격 인하보다, 장기적으로 경제 전반의 비용 구조를 개선하는 효과를 가진다. 사회적 비용 측면에서도 ‘공공식료 기본사회’는 중요한 의미를 갖는다. 식료 접근성이 불안정할수록 저소득층과 취약계층의 영양 불균형과 건강 악화가 심화되고, 이는 의료비 증가와 노동 생산성 저하로 이어질 가능성이 크다. 반대로 기본식료와 공공급식, 먹거리 안전망이 안정적으로 작동할 경우, 질병 예방과 건강 유지라는 간접 효과를 통해 사회 전체의 비용 부담을 낮출 수 있다. 따라서 공공식료는 단순한 복지 지출이 아니라, 장기적 재정 부담을 줄이는 예방적 투자로 자리매김할 수 있다. ◇ ‘공공식료 기본사회’와 지속가능성 그렇다면 공공식료 인프라는 어떤 방향으로 구축되어야 하는가? 첫째, 현금 지원이나 일회성 가격 보조보다 가격 형성 경로의 구조적 안정화에 초점을 맞춰야 한다. 이는 ‘얼마를 지원할 것인가’의 문제가 아니라, ‘가격이 어떤 과정을 거쳐 만들어지고 전달되는가’를 설계하는 문제다. 둘째, 단발적 대책이 아니라 공공수요를 기반으로 한 장기 계약 중심의 공급 체계를 구축해야 한다. 계약재배와 장기 거래는 생산자에게는 소득 안정성을, 소비자에게는 가격 예측 가능성을 제공한다. 셋째, 데이터와 투명성에 기반한 정산·가격 추적 시스템을 통해 거래 정보의 비대칭을 줄이고 시장 규율을 강화해야 한다. 이를 실현하기 위한 핵심 정책 수단은 디지털 유통 인프라와 생활권 식료 인프라를 결합한 통합 구조다. 서울시는 AI서울온라인도매시장을 구축해 도매·직거래를 아우르는 공공 거래 플랫폼을 직접 설계·운영하고, 공공 기준가격과 투명한 정산 체계를 통해 가격 왜곡과 불공정 거래를 최소화한다. 이 플랫폼은 전통시장과 중소마트가 산지와 직접 연결되는 통로로 작동해 대형 유통사 중심 구조를 완화하고, 도매–소매 간 정보 비대칭을 해소하는 가격 기준선을 형성한다. 이와 함께 생산비 기반 계약재배와 정가 거래를 바탕으로 한 공공형 공동체지원농업(CSA, Community Supported Agriculture)을 도입해 생산자 소득을 안정시키고, (못난이)농산물 정기 구독과 공공 유통망 연계를 통해 폐기품 감소와 소비자 가격 안정을 함께 달성한다. 여기에 서울퍼블릭마켓이라는 오프라인 공공식료 거점을 생활권 단위로 구축해 도매 가격이 합리적인 소매 가격으로 이어지도록 하고, 소량 소비에 불리한 기존 유통 관행을 개선한다. 나아가 공유부엌·아침센터 등 공공 조리 인프라를 확충해 1인가구와 청년층의 식비·시간 부담을 낮추고, 공공식료를 활용한 ‘건강한 한 끼’ 모델을 사회적경제 영역에서 육성함으로써, 생산–유통–소비–생활이 연결된 지속가능한 공공식료 생태계를 완성한다. 이를 제도적으로 뒷받침하기 위해서는 공공식료 거버넌스의 정립이 출발점이 된다. 중앙과 지방 차원에서 전담 조직과 운영위원회를 설치해 정책 결정과 집행의 책임 주체를 명확히 하고, 위기 시 자동으로 작동하는 가격 안정 프로토콜을 제도화해야 한다. 동시에 공공조달·계약재배 플랫폼을 통해 학교·공공급식, 농식품바우처, 취약계층 먹거리 지원 등을 하나의 통합 수요로 묶음으로써, 생산과 유통의 변동성을 줄이고 규모의 경제를 실현할 필요가 있다. 공동물류 거점, 표준화된 포장·소분 시설, 디지털 정산 인프라는 이 구조를 현실화하는 핵심 요소다. ‘공공식료 기본사회’는 단기간에 완성될 수 있는 정책은 아니다. 그러나 경제 성장률과 민생 지표가 동시에 악화되는 구조적 국면에서, 생활 조건의 안정성과 예측 가능성을 높이는 방향으로 설계되고 단계적으로 확산된다면, 한국 경제의 하방 리스크를 줄이는 중요한 기반으로 작동할 수 있다. 식료는 단순한 소비재가 아니라 생존과 직결된 생활 조건이며, 그 가격과 공급의 안정성은 도시와 국가의 지속가능성을 좌우한다. 서울이 ‘대한민국의 경제 수도’를 지향한다면, 그 경쟁력은 자본을 더 많이 끌어들이는 데서 나오는 것이 아니다. 시민이 안심하고 장을 볼 수 있는 도시, 생활비 불안이 일상을 잠식하지 않는 도시야말로 진정한 경제 수도다. 장바구니 물가를 외면한 경제 수도는 없다. ‘공공식료 기본사회’는 선택이 아니라, 경제 수도를 현실로 만들기 위한 구조적 대응책이다.
산업통상부(이하 산업부)와 중소벤처기업부(이하 중기부)는 현지시간으로 6일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 개최되는 ‘CES 2026’(Consumer Electrics Show, 소비자 가전 전시회)에 범정부 협업으로 최대규모 한국관을 구축한다. 올해 CES 2026에서 대한민국은 전체 혁신상 수상기업 284개사 중 168개사가 혁신상을 받으며 역대 최대의 성과를 올렸다. CES는 IT·가전 등 첨단기술을 선도하는 글로벌 대표 전시회로 올해는 ‘Innovators show up’(혁신가들의 등장)을 주제로 가전, 모빌리티, 헬스케어 등 분야에서 AI 기술이 적용된 혁신제품과 서비스들이 대거 전시될 예정이다. 전 세계 150여개국에서 약 4500개사가 참가하는 가운데 우리나라도 삼성, LG, 현대, SK 등 주요 대기업부터 혁신기술을 보유한 중소기업과 유망 스타트업까지 약 1000개사가 참가한다. ◇통합한국관 확대...CES에서 한국 기업 존재감 강화 특히 올해는 산업부의 ‘통합한국관’과 중기부의 ‘K-스타트업 통합관’을 중심으로 38개 기관, 470개 기업의 부스 디자인, 로고 등을 통일한 한국관을 구축, 운영할 계획이다. 이를 통해 ‘코리아 프리미엄’ 마케팅과 대형 국가관 운영으로 국내 참가기업의 수출마케팅 효과가 증대할 것으로 기대된다. 통합한국관은 2024년 32개 기관(443개사)에서 지난해에는 36개 기관(445개사)로, 올해는 38개 기관 및 470개사로 꾸준히 증가했다. 통합한국관 참가기업을 대상으로는 △현지 전문가 초청 세미나(5일) △기술시연회(6일~9일) △K-Innovation 피칭 챌린지(7~8일) 등을 통해 월마트, 인텔 등 글로벌기업과 비즈니스 네트워킹 기회를 제공할 계획이다. CES 주최사인 CTA(Consumer Technology Association)가 지난해 11월초에 발표한 ‘CES 혁신상’ 1차 결과에 따르면, 전체 혁신상 수상기업 284개사 중 168개사가 한국 기업으로 집계됐다. 특히 인공지능(AI), 로봇, 디지털헬스 등 36개 분야에서 기술, 혁신성, 디자인이 뛰어난 제품에 수여한다. 올해는 총 3600여개 제품이 신청해 수상 경쟁이 더 치열했던 가운데, 한국은 3년 연속 최다 수상국가에 오르며 국제무대에서 글로벌 기술 경쟁력을 다시 한번 입증했다. 국가별 수상 기업수는 한국 168개사, 미국 54개사, 중국 34개사, 대만 13개사 등이다. 국내 수상기업 168개사 중에서 중소기업이 137개사로 80% 이상을 차지했다. 특히 올해 CES 핵심 테마가 ‘AI’가 될 것으로 전망되는 가운데, AI 분야 최고 혁신상 3개를 모두 한국 기업이 수상했을 뿐 아니라 혁신상 수상도 28건으로 가장 높은 비중을 차지했다. 수상분야는 인공지능(AI) 28건, 디지털 헬스 24건, 지속가능성과 에너지 전환 14건 등이다. ◇CES 2026, AI와 XR로 미래 기술 패러다임 재편 올해 CES 2026의 핵심 트렌드는 △AI △디지털 헬스 △모빌리티 △확장현실(XR) △지속가능성 △스마트홈 통합 등이다. AI 파트에서 주요 전시 방향성은 ‘개인의 맞춤형 경험과 지능형 생태계를 제공하는 능동적이고 지속가능한 AI 기술의 확장’이며, 디지털 헬스 파트에서는 ‘웨어러블 센서기반 실시간 건강 모니터링과 AI 분석을 통해 예방, 맞춤형 의료 경험을 제공하는 지능형 헬스케어’다. 모빌리티에서는 ‘초고속 충전, 자율주행, 전기화된 소형·서비스형 이동 수단을 중심으로 지속가능하다. 또 연결된 지능형 이동성 생태계의 확장’을, 확장현실(XR)에서는 ‘AI 기반의 홀로그래픽 및 광학 디스플레이 기술로 몰입형 공간 컴퓨팅이 더욱 현실감 있게 확장’을, 지속가능성에서는 ‘친환경·스마트 기술로 에너지와 자원을 절약하고, 배터리 재활용·에너지 저장·그린 수소 등 탄소를 줄이는 순환 경제 솔루션’을 보여준다. 마지막으로 스마트홈 통합에서는 ‘AI와 IoT 기반으로 기기 간 상호운용성을 구현하고, 사용자 행동을 학습해 자동화와 최적화를 수행하는 지능형 홈 플랫폼’을 주요 전시 품목으로 택했다. 주요 기조연설 연사 및 주제를 살펴보면, 5일에는 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO가 ‘AMD의 AI 솔루션 비전’를 주제로 발표한다. 이어 6일에는 야닉 볼로레(Yannick Bollore) 비방디 회장 겸 CEO가 ‘기술과 인간의 창의력을 결합해 미래를 재정의’를, 위안칭 양(Yuangquing Yang) 레노버 회장 겸 CEO가 ‘하이브리드 AI, AI 중심의 혁신 전략, 디바이스‑서비스‑인프라의 융합’을 주제로 발표한다. 또 조 크리드(Joe Creed) 캐터필라 CEO가 ‘전통 중장비 기업에서 AI를 통한 하이테크 혁신기업으로 전환’에 대해 이야기를 풀어갈 예정이다. 김정관 산업부 장관은 “AI 기술을 둘러싼 기술 패권 주도권 경쟁이 심화하는 가운데 세계 최고의 혁신기술 경연무대인 CES는 우리 기업들이 가진 기술력과 가능성을 보여줄 수 있는 기회가 될 것”이라며 “정부도 우리 기업의 혁신 역량이 수출 성과로 이어질 수 있도록 적극적으로 지원할 것”이라고 밝혔다. 한성숙 중기부 장관은 “CES 2026에서 우리 벤처·창업기업들이 우수한 성과를 거둬 한국이 미래 시장을 선도할 수 있는 기술력을 갖고 있음을 세계 무대에 각인시켰다”며 “정부는 혁신 기업들이 CES를 디딤돌 삼아 세계로 뻗어나갈 수 있도록 지속해서 지원하겠다”고 밝혔다.
이재명 대통령의 국정수행 지지율이 54.1%를 기록했다는 여론조사 결과가 5일 나왔다. 여론조사 전문기관 리얼미터가 에너지경제신문 의뢰로 지난 12월 29일부터 1월 2일까지(1일 제외) 전국 유권자 2025명을 대상으로 실시한 조사한 결과에 따르면 이 대통령의 국정 수행 긍정 평가는 전주 대비 0.9%포인트 오른 54.1%를 기록했다. '잘못함'이라고 응답한 비율은 41.4%였으며 '잘 모름'이라고 답한 응답자는 4.6%였다. '잘함'이라는 응답은 지난주 조사 대비 0.9%포인트(p) 상승했고, '잘못함'이라는 응답은 지난주보다 0.8%p 감소했다. 리얼미터 관계자는 “청와대 명칭 복원과 첫 출근 등 상징적 행보, 제주항공 참사 사과, 코스피 4300선 돌파 및 역대 최대 수출 달성 등 경제 지표 호조가 지지율 상승을 견인한 것으로 보인다”고 설명했다. 이어 “이혜훈 장관 후보자 논란과 김병기·강선우 공천 헌금 의혹 등으로 상승폭은 제한된 것으로 판단된다”고 분석했다. 아울러 지난달 31일과 이달 2일 전국 18세 이상 1000명을 대상으로 실시한 정당 지지도 조사에서는 더불어민주당이 45.7%로 전주 대비 1.2%포인트 상승하며 2주 연속 오름세를 이어갔다. 반면 국민의힘은 35.5%로 0.2%포인트 하락해 2주 연속 소폭 내림세를 보였다. 양당 간 지지도 격차는 전주 8.8%포인트에서 10.2%포인트로 벌어졌다. 개혁신당과 조국혁신당은 각각 3.7%, 3.0%를 기록했고 진보당은 1.4%, 기타 정당은 1.4%를 기록했다. '지지하는 정당이 없다'는 응답은 9.3%였다. 두 조사는 모두 무선 자동응답 방식으로 진행됐다. 대통령 국정수행 지지도 조사의 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±2.2%포인트, 응답률은 4.8%였다. 정당 지지도 조사의 표본오차는 ±3.1%포인트, 응답률은 4.2%다. 자세한 내용은 중앙선거여론조사심의위원회 홈페이지를 참조하면 된다.
더불어민주당이 이재명 대통령의 중국 국빈 방문에 대해 “시진핑 주석의 초청으로 성사된 올해 첫 정상외교이자 대한민국 경제 활로를 뚫는 행보”라고 치켜세웠다. 정청래 더불어민주당 대표는 5일 국회에서 열린 최고위원회의에서 “한국과 중국은 수천 년 동안 교류 관계를 맺어온 동반자이자 전략적 협력 파트너”라며 이같이 밝혔다. 이어 “중국은 세계적인 경제대국이자 우리나라 최대의 무역 파트너, 최대 수출·수입 교역 상대국으로 상호 막대한 영향력을 강진 나라로, 2024년 기준 우리의 수출 상대국 비중은 중국이 19.5%로 1등이다. 미국이 18.7%, EU가 10.0%, 일본은 4.3%”라고 강조했다. 또 “윤석열 정권 때 불편했던 중국과의 관계가 복원돼 한중 관계의 정상화의 길로 나가는 계기가 되기를 바란다. 남북관계 복원, 한반도 평화에도 기여하는 한중 우호 증진에 큰 성과를 기대한다”고 말했다. 정 대표는 “이재명 대통령은 오늘 시진핑 주석을 만나 환영식을 진행하고 정상회담, MOU 서명식까지 국익을 위한 일정을 소화할 예정”이라면서 “공급망, 투자, 디지털, 경제, 벤처 스타트업, 인적교류, 관광 등 민생과 직결된 다양한 분야에서의 협력으로 국민께 자랑할 만한 선물 보따리를 잔뜩 들고 와주시리라 기대한다”고 덧붙였다. 그러면서 “2019년 12월 이후 6년 만에 SK, 삼성, 현대, LG 등 한국 4대 그룹 총수를 포함한 200여명의 대규모 경제 사절단이 이번 일정에 동행했다. 오늘 베이징에서 열릴 ‘한중 비즈니스 포럼’과 수요일 ‘한중 벤처 스타트업 서밋’에서 양국 경제협력을 복원하는 큰 힘이 될 것”이라고 말했다. 아울러 “백범 김구 선생 탄생 150주년이자 임시정부 청사 건립 100주년인 올해 상하이 대한민국 임시정부 청사 방문이 예정돼 있다. 나라를 잃은 위기 속 독립과 국민 주권을 위해 헌신한 독립운동가들의 숨결이 서린 역사적인 장소”라고 했다. 정 대표는 또 “대한민국 헌법 전문에는 ‘유구한 역사와 전통에 빛나는 자랑스러운 대한국민은 3·1운동으로 건립된 대한민국임시정부의 법통과 불의에 항거한 4·19 민주이념을 계승하고’라고 돼 있다"며 "이런 역사적, 헌법적 가치가 서려 있는 대한민국 임시정부를 이 대통령이 방문하는 것이다. 대한민국의 뿌리와 헌법, 민주주의 역사를 기억했으면 좋겠다”고 덧붙였다.
◇경제 수도의 바탕은 시민 이재명 대통령은 2026년 신년사를 통해 서울을 ‘대한민국의 경제 수도’로 만들겠다고 선언했다. 이 구상은 단순한 수사나 도시 브랜드 전략이 아니다. 이미 성장률이 1%대에 머무는 저성장 국면에서, 수출만으로는 국민의 체감 경기를 바꾸기 어렵다는 현실 인식에 기반한 정치적 선택에 가깝다. 이제 성장은 숫자의 문제가 아니라 삶의 조건의 문제이며, 수도의 경쟁력은 초고층 빌딩과 금융상품이 아니라, 시민의 일상이 얼마나 안정적으로 유지되는가에 달려 있다는 판단이 그 배경에 깔려 있다. 이러한 문제의식은 서울만의 것이 아니다. 세계 최대 경제도시 중 하나인 뉴욕에서도 최근 식료 가격 급등과 장바구니 물가 부담이 도시 차원의 핵심 정치 의제로 부상했다. 2025년 뉴욕시장 선거 과정에서 시장 후보였던 조란 맘다니는 ‘시 소유 식료품점(Municipal grocery stores)’ 도입을 핵심 공약으로 제시했다. 뉴욕시 5개 자치구에 시가 직접 소유·운영하는 식료품점을 설치해, 임대료와 재산세, 과도한 유통 비용을 제거한 가격으로 기본 식료를 공급하겠다는 구상이다. 맘다니 뉴욕시장의 구상은 민간 유통을 대체하겠다는 게 아니었다. 도시가 최소
2026-01-05 편집국 기자
예전에 주한 영국대사를 지낸 분과 이야기를 나누다가, 우리나라를 일컬어 '고요한 아침의 나라(The land of morning calm)'가 아니라 '아침마다 놀라는 일이 생기는 나라(The land of morning surprise)'라고 표현했던 기억이 난다. 2002년 한국의 대통령 선거를 보고, 드라마틱하고 다이나믹한 상황들이 연이어 발생하는 한국의 정치를 표현했던 것인데, 그분이 계엄령 선포 이후 지난해 한 해 동안 벌어지는 일을 볼 기회가 있었으면, 이제는 어떤 말을 했을지 궁금해진다. 한 세대에 한 번 일어나기도 힘든 일들이, 일 년 동안에도 몇 차례나 발생하는, 대단히 역동적인 한국의 상황에 적응하면서 살아가는 것은 그러한 삶에 익숙한 우리 국민들에게도 힘들지만, 외국인들에게도 쉬운 일이 아닐 것이다. 흔히들 우리나라의 산업발전을 ‘압축 성장’이라고 표현하면서, 무슨 일이든 급하게 진행하면 부작용과 후유증이 있기 마련이기에, 우리가 겪은 혼란과 아픔 또한 정치적 민주주의가 성숙해가는 과정이었다 할수도 있을 것이다. 하지만 지난 일년은, 그렇게 치부하면서 넘어가기에는 너무나 가슴 졸이는 힘든 시간들이었다. 우리 국민은 위대했다 돌이켜 보면 '
2026-01-05 편집국 기자
이재명 대통령의 이번 각 부처 업무보고는 엘리트 집단의 권위 의식과 자기중심적 업무방식에서 벗어나 유튜브 생중계로 국민과 함께 숨쉬는 행정이 이루어진다는 '실체감'을 주기에 충분했다. 이재명정부 출범 초기부터 이어진 대통령과 국무위원들(총리와 장관) 및 일부 배석기관장(처장)만 참여하는 국무회의의 생중계도 매우 큰 성과를 거두었지만, 이번 업무보고 생중계에는 실무를 담당하는 실장(1급 공무원)과 국장(2급 공무원)까지 참여하여 더욱 구체적이고 현실적인 지점까지 보고하고 토론하는 모습까지 담겼다. 대한민국 정부 수립 이후 최초로 공개되었는 점에서 그 의의가 더욱 크다. 역대 각 정부의 국민들에 대한 업무보고는 극히 제한적이었다. 고위공무원들은 업무 영역을 자기중심적으로 만들어 놓은 다음에 국민을 상대로 친절한 설명 한 마디 없었다. 한 마디로 우리가 기획했고, 내부 보안 문제가 있으니 국민들은 우리를 믿고 오면 된다는 식이었다. 또 정부의 업무보고에 실장과 국장이 모두 참석하긴 했으나 녹화 후 송출 방식으로 '일부만' 공개한 적이 있을 뿐이어서 국정 홍보 이상의 의미가 없었다고 보아도 과언이 아니다. 이재명정부의 업무보고 생중계는 정말로 국민이 국정 운영에 참
2026-01-02 편집국 기자
1995년 민선 지방자치 시대가 본격적으로 열린 지 어느덧 30년이다. 강산이 세 번 변하는 동안 지역 행정은 몰라보게 친절해졌고, 주민들의 권리 의식도 높아졌다. 그러나 화려한 외형적 성장 뒤에 가려진 민낯은 여전히 차갑다. 시민은 정책의 '대상'이자 행정 서비스의 '수혜자'일 뿐, 정책을 직접 결정하고 책임지는 '주권자'로서의 체감도는 낮기 때문이다. ◇ 지방자치 30년, 화려한 외형과 초라한 내실 지난 30년의 자치는 엄밀히 말해 형식적 ‘시민참여’ 남발의 시대였다. 각종 위원회와 공청회는 늘어났지만, 시민들은 정책의 핵심 결정 과정에서는 배제된 채 들러리를 서는 ‘구경꾼 시민’으로 남겨졌다. 선거라는 간헐적 이벤트 외에 시민이 일상적으로 주권을 행사할 통로는 좁았고, 그 결과 시민참여는 ‘양적 팽창’에도 불구하고 ‘질적 답보’ 상태를 벗어나지 못하고 있다. 우리나라 민·관협치의 상징적 모델이었던 광주광역시와 서울특별시의 사례는 이러한 한계를 고스란히 투영하고 있다. 두 도시는 각기 다른 방식으로 협치를 주도해 왔으나, 현재는 기대했던 성과를 내지 못한 채 정체기에 머물러 있다. ◇광주 ‘민·관협치협의회’ 형식화와 이행의 단절 광주광역시는 일찍이 199
2025-12-22 편집국 기자
최근 자동차를 운전할 때 자율주행 기능을 활용하는 경우가 많다. 자율주행 단계는 100% 운전자가 수동 운전하는 레벨0부터 시작해 최고 단계인 레벨5까지 6단계가 있다. 현재는 레벨3의 로보택시가 미국이나 중국에서 대도시를 중심으로 수천 대가 운행되고 있으나 아직 완전한 단계가 아닌 운전 보조 기능이다. 필자는 진정한 자율주행의 시작이라고 하는 레벨4는 약 4~5년 정도가 지나야 가능할 것으로 본다. 기업 등에서 레벨4 단계라고 언급하는 경우가 있으나 레벨4는 아직 오직 않았다고 단언한다. ‘자율주행’이라는 용어를 운전자가 알아서 자동 운전하는 것으로 착각해 운전을 맡기다가 사고가 발생하면서 각국에서는 ‘자율주행’ 용어 규제에 나섰다. 독일·영국·미국 캘리포니아주 등에서는 법원의 규제가 있었다. 중국 역시 올해 여름 이에 대한 규제를 시작되었다. 테슬라의 FSD(Full Self Driving)도 자율주행이라는 뜻으로 사용하면 안 된다. 더 낮은 단계의 오토 파일럿(Auto Pilot)도 마찬가지라고 생각한다. 시장에서는 이미 레벨1 단계의 스마트 크루즈 컨트롤(또는 ACC ; Adaptive Cruise Control)이나 ADAS라는 장치가 활용되고 있다
2025-12-20 편집국 기자
지난 10월 21일, 일본 국회는 자민당 총재 高市早苗(다카이치 사나에)를 제104대 내각총리대신으로 지명했다. 일본이 내각제를 시행한 지 약 140년 만에 처음으로 여성 총리가 탄생했다는 사실은 그 자체로 역사적 의미를 가진다. 그러나 국내외 언론 보도는 이 사건을 단순히 ‘젠더 장벽을 깬 역사적 순간’으로만 보지 않았다. 다수의 국제 언론들은 다카이치 총리의 등장 뒤에 존재하는 일본 정치의 이념적 변화, 우경화 흐름, 보수적 국가전략 재편이 라는 구조적 의미를 함께 지적하고 있다. 해외 언론 중 상당수는 이번 총리 선출을 두고 “다카이치 총리가 일본 최초의 여성 총리로 선출되었다—이는 일본이 우경화 방향으로 이동하고 있음을 보여준다”고 보도하며 일본 정치 지형의 변화에 주목했다. 일본 정치가 단순한 인물 교체가 아니라, 이념적 중심축이 오른쪽으로 이동하는 큰 변화를 겪고 있음을 명확히 지적한 것이다. 또한 그녀가 여성 장벽을 깼음에도 불구하고 성평등 정책을 우선순위로 삼지 않고 있다는 점을 함께 강조했다. 실제로 BBC는 “그녀가 성별 장벽을 깨뜨렸음에도 불구하고, 다카이치 총리는 성평등을 우선순위에 두지 않았다… 내각에 여성 단 두 명만을 임명했다”고
2025-12-20 편집국 기자
연말이면 기업들은 숫자에 몰입한다. 매출과 영업이익, 비용 집행률, KPI 달성률이 종합되며 한 해의 성과가 평가된다. 하지만 이 숫자들은 조직이 어떤 방식으로 일했는지, 어떤 흐름 속에서 성과가 만들어졌는지를 말해주지 않는다. 단기적인 결과는 데이터를 통해 확인할 수 있지만, 장기적인 성장 가능성은 숫자만으로는 설명되지 않는다. 기업 현장에서 20년 넘게 조직을 들여다보며 확인한 한 가지 사실이 있다. 단기 성과는 숫자로 보여주나 지속 가능한 성장은 조직의 리듬이 만들어 준다. 조직의 리듬이란 일의 흐름, 의사결정 방향, 협업화 방식, 구성원의 에너지까지 한데 맞물려 돌아가는 일 종의 ‘조직의 호흡’이다. 이 호흡이 안정적일수록 기업은 지속 성장가능한 경영을 추진 할 수 있다. ◇빠른 조직과 좋은 조직은 다르다 많은 기업이 ‘속도’를 성과의 근거로 삼는다. “이번 제품은 계획보다 빨리 출시했다”, “의사결정을 빠르게 처리했다”는 문장이 곧 경쟁력의 증거로 제시한다. 하지만 빠른 조직 이 반드시 좋은 조직은 아니다. 속도를 중시하는 조직에서는 몇 가지 패턴이 반복된다. 업무는 빠르게 처리되나 리듬이 일정하지 않아 구성원 간 에너지 격차가 커지고, 속도를 유지
2025-12-20 편집국 기자
◇ChatGPT로 쓰는 글을 글이라 할 수 있나? 최근 뉴욕타임스의 수석 소비자기술 기자(lead consumer technology writer)인 브라이언 X. 첸이 〈Tech Fix〉 칼럼에 기고한 「To avoid ‘brain rot’, try using your brain」이란 제목의 글에 따르면, 올해 AI가 뇌에 미치는 영향에 대한 가장 주목할 만한 연구는 매사추세츠 공과대학교(MIT) 에서 나왔다. 이 글에 따르면 MIT 연구진은 OpenAI의 ChatGPT와 같은 도구가 사람들의 글쓰기에 어떤 영향을 미치는지 이해 하고자 했다. 54명의 대학생을 대상으로 진행된 이 연구는 표본 규모가 작았지만, 결과는 AI가 인간의 학습 능력을 저해할 수 있는지에 대한 중요한 의문을 제기했다. 이 연구는 일부 학생들에게 500~1000단어 분량의 에세이를 쓰도록 했고, 그들을 여러 그룹으로 나누었다. 한 그룹은 ChatGPT의 도움을 받아 글을 쓸 수 있었고, 두 번째 그룹은 전통적인 Google 검색으로만 정보를 찾을 수 있었으며, 세 번째 그룹은 그들의 두뇌에 의존하여 과제를 작성할 수 있도록 했다. 학생들은 뇌의 전기 활동을 측정하는 센서를 착용했다.
2025-12-18 윤영무 본부장 기자