
대구경북의 행정통합이 급물살을 타고 있는 가운데 광주전남의 행정통합이 다시 수면 위로 떠오르고 있다. 수면 위로 떠 오른다는 표현은 여러 분야에서 통합의 필요성을 절실하게 느끼고 있었지만 드러나지 않고 있었다는 뜻이다. 행정통합이 필요한 이유에 관해서는 많은 설명들이 있기 때문에 여기에서 다시 언급하지는 않는다. 다만 행정통합은 여러 단계의 내부적인 절차와 중앙정부의 승인이 있어야 한다. 통합의 시기를 예측하기가 쉽지 않다. 통합의 시기가 이르면 좋겠지만 통합 이전에 할 수 있는 일, 해야 하는 일들은 먼저 시작할 필요가 있다. 인구감소 외에도 급변하는 경제상황과 기술의 진보에 적응하지 못하면 자칫 우리 지역의 산업 경쟁력을 약화시킬 수 있기 때문이다. 지역발전의 불균형은 인구와 경제 규모와 같은 거시적인 지표도 있지만 분야별로 구체적인 지표를 확인하고 대책을 준비할 필요도 있다.
인구감소가 가져오는 여러가지 경제적인 파급효과가 있지만 성장동력을 만들어 내는 전문인력의 감소를 지적하고 싶다. 세계는 이미 지식산업 시대로 접어들었다. 인공지능, 로봇, 이차전지, 재생에너지, 우주항공, 바이오, 첨단보건의료 등 시간을 다투는 기술경쟁이 국내외에서 전개되고 있다. 지식산업시대의 핵심은 두 말할 필요없이 지적인 역량이다, 교육, 연구개발 인력 같은 인적역량과 특허와 같은 지적 재산이 대표적인 지적 역량이다. 이와 관련된 통계를 살펴보았다. 2022년 과학기술정보통신부 자료에 의하면 연구개발업무에 종사하는 연구원수가 광주 8천917명, 전남 6천606명, 전북 1만1천216명이다. 국가연구단지가 집적되어 있는 대전이 3만8천412명이고 대구 1만4천455명, 경북 2만555명, 경남 2만2천840, 부산 1만7천736명, 울산 8천161명이다. 전남은 제주, 세종 다음으로 적은 숫자다. 인구비례를 감안하더라도 우리지역은 매우 열악한 인적자원을 가지고 있는 셈이다. 다시 2023년 특허청의 특허 출원건수를 비교해 보았다. 광주 3천464건, 전남 4천297건, 전북 4천576건, 대전 1만1천594건, 대구 4천705건, 경북 7천798건, 경남 6천710건, 부산 6천346, 울산 2천210건이다. 광주는 하위에서 네 번째이다. 물론 특허의 등록건수나 개별 특허의 가치를 비교할 수는 없지만 출원건수는 일단 연구개발 결과가 산업으로 이전되는 과정에서 필수적인 단계이므로 지식산업시대 지식의 생산능력을 비교하는 의미로 살펴본 것이다.
최근 국가에서 시행하는 연구개발 사업은 대부분 국가과학기술전략에 따라 대형사업이 기획되고 추진되고 있다. 여기에 대응하는 지역의 연구개발사업은 오랫동안 분리된 채 독자적으로 준비되고 있다. 단절된 행정에 따라 광주연구원과 전남연구원, 광주테크노파크과 전남테크노파크가 적극적인 협업이나 공동전략을 모색할 기회가 없었다. 더구나 지자체의 대응자금이 필요한 사업에서는 지자체의 성과를 위한 행정구역의 경계선이 그려져 있다. 가끔 같은 사업에서 광주와 전남이 경쟁하는 경우도 있다고 들었다. 전문가들이 전국단위의 학회나 연구회에서는 교류가 있지만 우리지역내 교류는 흔치 않다. 지역내 전문가 그룹의 공동 네트워크가 시급하다. 그리고 국가연구개발사업에 공동으로 대응하여 역할분담과 적극적인 협력 체계를 가져야 한다. 우리지역의 장기적인 메가트로젝트를 이 전문가 그룹에서 기획해야 한다. 그들의 꿈이 우리지역 안에서 실현될 때 다시 더 큰 꿈을 펼쳐 놓을 것이다. 우리 내부의 강한 응집력이 있을 때 성숙한 전문가들이 이 지역을 떠나지 않을 것이며, 청년 연구원들은 기꺼이 우리지역에 정착하게 될 것이다.
이미 논의된 통합방식에 상생협력과 경제통합을 이루고 마지막 단계로 행정통합을 실행한다는 제안도 있었다. 행정통합에 앞서 단절된 전문인력의 인적네트워크를 회복하는 것은 통합을 위한 분위기를 성숙시키는데도 크게 기여할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 급격한 기술변화 시대에 시급하게 대응하지 않을 때 수도권과의 격차, 지역간의 격차는 극복할 수 없을 수준으로 확대될 수 있다.
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[기고] 스마트 팩토리와 AI의 미래 스마트 팩토리와 AI의 미래: 제조업의 혁신을 이끄는 인공지능디지털 전환이 가속화되면서 제조업의 패러다임이 급변하고 있다. 그 중심에는 스마트 팩토리와 인공지능(AI)이 있다. 전통적인 생산 방식에서 벗어나 AI 기반의 자동화와 데이터 분석이 결합된 스마트 팩토리는 생산성을 극대화하고 비용을 절감하며, 보다 유연한 생산 환경을 조성하고 있다.AI는 스마트 팩토리의 핵심 동력으로 작용하고 있다. 먼저, AI 기반 예측 유지보수 시스템은 기계의 고장 가능성을 사전에 감지해 비효율적인 생산 중단을 최소화한다. 또한, AI를 활용한 품질 검사는 사람의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 결함까지 탐지해 불량률을 크게 줄인다.뿐만 아니라, AI는 생산 계획과 공급망 관리에서도 중요한 역할을 한다. AI 알고리즘은 실시간 데이터를 분석하여 최적의 생산 일정과 자원 배분을 자동으로 조정할 수 있다. 이를 통해 기업들은 원자재 낭비를 줄이고, 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다.스마트 팩토리는 단순한 자동화를 넘어, 자율적으로 학습하고 개선하는 '자율 공장'으로 진화할 것이다. AI와 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅이 결합된 제조 환경에서는 공장 내 모든 기계와 설비가 실시간으로 데이터를 공유하며 최적의 생산 조건을 유지할 수 있다.향후 AI는 더욱 정교한 딥러닝 기술과 결합되어 인간과 협업하는 형태로 발전할 것이다. 예를 들어, AI가 작업자의 행동 패턴을 분석하여 보다 안전하고 효율적인 작업 환경을 제공하거나, 로봇이 인간과 함께 작업하며 생산성을 높이는 방식이 도입될 것으로 예상된다.AI 도입의 과제와 해결 방안스마트 팩토리의 확산에는 몇 가지 도전 과제가 따른다. 첫째, 초기 투자 비용이 높아 중소기업이 AI 기반 솔루션을 도입하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이에 대한 해결책으로 정부와 대기업의 협력 모델이 중요하다. 클라우드 기반 AI 솔루션을 활용하면 중소기업도 비교적 낮은 비용으로 AI 기술을 도입할 수 있다.둘째, AI 기술 도입에 따른 인력 재교육과 고용 문제도 고려해야 한다. AI와 자동화가 단순 반복 업무를 대체하는 만큼, 기존 노동자들의 직무 전환을 돕는 교육 프로그램이 필요하다. 또한, AI를 관리하고 유지보수하는 새로운 직업군이 등장하면서 기술 교육과 인력 양성이 더욱 중요해질 것이다.AI와 스마트 팩토리는 제조업의 혁신을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이를 통해 기업들은 생산성을 극대화하고, 불확실한 시장 환경에서도 경쟁력을 유지할 수 있다. 하지만 AI 기술의 효과적인 도입을 위해서는 적절한 투자와 인력 교육이 필수적이며, 산업과 정부의 협력이 함께 이루어져야 한다.다가오는 미래, AI가 주도하는 스마트 팩토리는 더 나은 품질과 효율성을 제공하는 동시에, 인간과 기계가 공존하는 새로운 제조 환경을 만들어 나갈 것이다.
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