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기후위기 속 '물관리' 중요성 부각…정부, 데이터 기반 안정성 높인다 [이코노믹데일리] 기후위기 속 물이 산업 경쟁력의 변수로 떠오르자 정부가 홍수·가뭄·수질을 한 시스템에서 관리하는 '통합물관리 2.0' 프로젝트 구축에 나섰다. 데이터 기반 물관리로 산업단지와 지자체의 물 공급 안정성을 높이겠다는 구상이다. 11일 서울 중구 프레지던트호텔에서 열린 국가물관리위원회 제5차 정기세미나에서는 '통합물관리 체계 개선 방향'을 주제로 ▲기후변화 시나리오 설계기준 반영 ▲유역 중심 거버넌스 정비 ▲디지털 트윈 기반 실시간 물관리 구축 등 물관리 체계 개편 방향이 제시됐다. "'물관리' 여전히 제자리걸음"…위원회 실질 권한 부족 지적 세미나 개회사를 맡은 공동수 국가물관리위원회 계획분과위원장은 "물 문제는 이해관계가 첨예하지만, 국민의 관심은 오히려 줄었다"며 "위원회가 통합물관리의 컨트롤타워 역할을 맡았지만 행정권한이 없어 실질적 조정이 어렵다"고 말했다. 그는 "현재 90여개 물 관련 법정 계획이 부처별로 흩어져 상호 충돌하는 구조"라며 "유역 단위의 실질적 통합이 이루어져야 한다"고 강조했다. 이어 "팔당 수질 농도가 0.1ppm만 올라도 정치면 톱기사로 다뤄지던 시절과 달리, 지금은 물 문제가 해결된 듯 관심이 식었다"며 "전문가와 기관이 이슈를 다시 공론화할 필요가 있다"고 지적했다. '국가물관리기본계획' 개정...기후위기 반영 '국가물관리기본계획 변경 방향 제안' 발표를 맡은 한혜진 한국환경연구원 선임연구위원은 "홍수·가뭄의 빈도·강도가 설계 기준을 넘어서는 비정상(new normal) 시대에 진입했다"며 "기후변화 시나리오를 법정계획과 설계기준에 반영해 물관리 체계를 전환하겠다"고 밝혔다. 한 연구위원은 "국가 목표를 '기후위기에도 건전한 물순환 달성'으로 상향하고 물수급·수질·수생태 등 분야별 정량목표를 처음으로 설정할 예정"이라고 말했다. 이어 "반도체·2차전지 등 대용수 산업의 안정적 물공급 체계를 구축하고 하수 재이용·지하수·담수화를 결합한 '워터 믹스(Water Mix)' 전략을 병행하겠다고 덧붙였다. 또한 "물관리 부문 재생에너지 확대를 통해 탄소배출량 80% 이상을 감축할 수 있다"며 "에너지와 물관리 통합이 새 과제가 될 것"이라고 말했다. 디지털 트윈으로 물 관리 '한눈에' 정부는 물관리 효율을 높이기 위해 디지털 트윈 기반 통합물관리 체계 구축에 나섰다. 이는 전국의 댐·하천·상하수도 등 물 인프라를 센서와 IoT(사물인터넷)로 실시간 모니터링해 가상공간에 동일하게 구현·분석하는 시스템이다. 이를 통해 홍수·가뭄·수질 악화 등 상황을 사전에 시뮬레이션하고 지역별 물 수급과 수질 변화를 예측·관리할 수 있는 데이터 기반 의사결정 체계를 구축 할 수 있다. 김경현 국립환경과학원 부장은 '디지털 트윈 기반 통합물관리'를 주제로 '디지털 트윈 코리아 워터(Digital Twin Korea Water)' 구축 현황을 공개했다. 현재 낙동강을 대상으로 홍수·가뭄·녹조 상황을 실시간 진단·예측·대응할 수 있는 플랫폼을 개발 중이며 오는 2027년 공개를 목표로 하고 있다. 김 부장은 "댐과 보의 방류, 하수처리장 방류수 농도, 오염원 배출 시나리오를 즉시 적용해 수질·수량 변화를 시뮬레이션할 수 있다"며 "AI 기반 생태건강성 예측 모델도 함께 구축하고 있다"고 설명했다. 산업계·지자체 "대응 서둘러야" 한목소리 전문가들은 이번 물관리 체계 개편이 산업계와 지자체의 ESG 경영 전략은 물론, 물 인프라 투자 방향에도 직접적인 변화를 가져올 것으로 내다봤다. 특히 반도체·배터리 등 대용수 산업은 유역 단위의 수자원 확보와 재이용 시스템 강화가 불가피하다는 지적이 나온다. 또한 수질 기준 강화와 노후 상·하수관 개량 의무화로 기업의 설비투자 부담이 커질 가능성도 제기된다. 지방자치단체 역시 데이터 기반의 실시간 물관리 체계 구축이 요구되면서 물관리의 디지털 전환이 새 행정 과제로 떠오르고 있다. 이번 세미나는 물관리 목표와 수단을 동시에 바꾸는 정책 리셋의 출발점으로 평가된다. 핵심은 기후위기 대응형 물관리, 디지털 전환, 그리고 이를 뒷받침할 유역 중심 거버넌스 재정비다. 정부는 내년 상반기까지 '국가물관리기본계획' 변경안을 확정하고 관련 법·제도 개편 논의를 본격화할 예정이다.2025-11-11 17:41:30
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'피지컬 AI' 시대, 성큼…엔비디아발 GPU 공급 확대...韓 AI G3 도약 '기회' [이코노믹데일리] “로봇 산업은 곧 ‘챗GPT 모먼트’를 맞게 될 것입니다.” 지난 1월 미국 라스베이거스 CES 2025 기조연설에서 젠슨 황 엔비디아 CEO가 던진 이 한마디는 인공지능(AI) 혁명의 다음 무대가 ‘피지컬 AI(Physical AI)’임을 선언한 것이었다. 이후 엔비디아가 한국에 26만장의 그래픽처리장치(GPU) 공급을 약속하고 정부가 10조원을 투입해 ‘AI G3(세계 3대 강국)’ 도약을 천명하면서 한국은 피지컬 AI 경쟁의 중심으로 부상했다. ◆ DX를 넘어 AX로…AI 글로벌 로봇 대전…미·일·대만 격돌 피지컬 AI는 센서로 현실을 인식하고(Perceive), 데이터를 바탕으로 판단(Reason), 로봇 팔이나 바퀴 등 구동 장치로 물리적 행동(Act)을 수행하는 자율형 인공지능이다. 사람이 정한 규칙에 따라 자동화하던 디지털 전환(DX)을 넘어 AI가 스스로 판단해 완결하는 ‘AI 전환(AX)’의 핵심이다. 젠슨 황 CEO는 “공장 전체가 로봇으로 구동되고 로봇이 로봇을 조작하는 시대가 곧 온다”고 강조했다. 엔비디아는 파운데이션 모델 ‘아이작 그루트 N1’과 로봇용 칩셋 ‘젯슨 Thor’를 축으로 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 ‘피지컬 AI 생태계’를 구축 중이다. 세계는 이미 로봇 패권 경쟁에 돌입했다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 오픈AI·엔비디아 등이 투자한 ‘피규어 AI’를 앞세워 휴머노이드 시장을 주도하고 있다. 테슬라는 올해 시범 생산을 시작해 내년 판매를 목표로 하고 있다. 일본은 손정의 회장의 소프트뱅크가 ABB의 로봇 부문 인수를 추진 중이며 대만 폭스콘은 엔비디아와 손잡고 자체 휴머노이드를 개발하고 있다. 독일은 ‘인더스트리 4.0’, 일본은 ‘로봇 신전략’으로 AI·로봇을 국가 성장축으로 키워왔다. 과학기술정책연구원(STEPI)에 따르면 일본의 스마트 제조 시장은 2019~2024년 연평균 10% 이상 성장했다. 국내에서는 삼성전자와 현대자동차그룹이 선봉에 섰다. 삼성전자는 로봇 전문기업 레인보우로보틱스의 최대 주주로 올라 지능형 휴머노이드 개발에 박차를 가하고 있으며 현대차그룹은 2020년 인수한 보스턴 다이내믹스의 ‘아틀라스’를 공장 현장에 시범 투입해 생산성 혁신을 추진 중이다. ◆ 디지털 트윈이 여는 제조 르네상스...희망과 불안의 교차 피지컬 AI의 산업적 성과는 ‘디지털 트윈’에서 가장 극적으로 드러난다. 현실의 공장과 설비를 가상공간에 복제해 AI 시뮬레이션으로 최적 공정을 설계하고 이를 실제 생산에 적용하는 기술이다. 현대차는 엔비디아의 ‘옴니버스’ 플랫폼을 활용해 디지털 트윈 기반 공정 혁신을 진행하고 있다. 이 기술을 활용하면 신규 설비 시험 기간을 절반 가까이 줄이고 병목을 제거해 생산 효율을 극대화할 수 있다. 물류 분야에서는 창고를 디지털 트윈으로 구현해 자율주행 로봇의 최적 동선을 도출하고 헬스케어에서는 로봇 수술을 수백 차례 시뮬레이션해 안전성을 높인다. LG전자도 스마트 팩토리 솔루션에 이를 접목해 물류 흐름을 최적화했다. AI 혁신의 그림자도 짙다. 한국은행은 지난 10월 보고서에서 챗GPT 출시 이후 2년간 AI 노출이 큰 업종에서 청년층 일자리 20만8000개가 줄었다고 분석했다. 지금은 주로 사무직 중심이지만 피지컬 AI가 육체노동까지 대체하면 충격은 훨씬 커질 수 있다. 이에 각국은 제도 정비에 나섰다. 유럽연합은 올해 3월 AI 위험도에 따라 규제 강도를 달리하는 ‘EU AI Act’를 통과시켰고 미국도 ‘AI 권리장전’을 통해 시민 보호 원칙을 발표했다. 우리나라도 내년 1월 ‘AI 기본법’ 시행을 앞두고 있으나 세부 가이드라인은 아직 미비하다. 이제 피지컬 AI는 이제 거스를 수 없는 흐름이다. 그것이 제조 르네상스의 기폭제가 될지 대량 실업의 시작이 될지는 사회적 선택에 달려 있다. 기술의 속도를 따라잡되 그 혜택이 사회 전반에 고루 돌아가도록 하는 제도적 준비가 지금 절실하다.2025-11-06 06:00:00
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