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반도체 '신기루 세수', 미래 산업의 초석으로만 써야 한다…경제일보 국회 정책 간담회서 다수 의견
[경제일보] 반도체 경기 회복이 한국 재정에 유례없는 숨통을 틔워주고 있다. 인공지능(AI) 확산과 고대역폭메모리(HBM) 수요 폭발, D램 가격 반등이 맞물리며 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업의 실적이 수직 상승한 결과다. 이에 따라 정부 세수에도 예상치 못한 거대한 여력이 생기며 이른바 ‘초과세수’ 활용 방안을 둘러싼 논쟁이 뜨겁다. 모처럼 찾아온 재정 여유를 두고 빚을 갚을 것인지, 국민에게 나눌 것인지, 아니면 미래 성장에 투자할 것인지를 둘러싼 백가쟁명식 논의가 이어지고 있다. 27일 본지가 개최한 국회 정책 간담회에서도 노사와 전문가, 정관계 인사들이 머리를 맞대고 초과이익 환류 방안을 놓고 치열한 토론을 벌였다. 이날 논의의 결론은 비교적 분명했다. 이번 초과세수는 단 한 푼도 일회성 소비나 선심성 복지 지출로 소진해서는 안 된다는 점이다. 오직 미래 세대의 생존과 국가 성장 잠재력을 확충하는 생산적 투자에 집중해야 한다는 것이 재정 운용의 기본 원칙이자 상식이라는 의견이 다수였다. 무엇보다 이번 반도체 호황은 우리 기업들이 압도적 생산 경쟁력만으로 만들어낸 결과라기보다 글로벌 공급망 재편과 AI 수요 급증에 따른 메모리 가격 상승 효과에 힘입은 측면이 크다. 냉정하게 시장을 돌아보면 위기 신호도 적지 않다. 중국 창신메모리(CXMT)는 D램 시장 점유율 확대에 속도를 내고 있고, 대만과 미국 등 경쟁국 역시 천문학적 설비 투자를 통해 공급 확대에 나서고 있다. 공급 물량이 본격적으로 늘어나는 순간 현재의 가격 상승세는 언제든 꺾일 수 있다. 메모리 반도체 산업은 대표적인 사이클 산업이다. 호황기에 늘어난 세수를 영구적 구조 세입으로 착각해 현금성 지원이나 포퓰리즘 재원으로 활용한다면, 업황이 꺾이는 순간 재정 부담은 고스란히 미래 세대에 전가될 수밖에 없다. 물론 AI와 첨단 산업 중심 성장 과정에서 나타나는 ‘K자형 양극화’를 외면하자는 뜻은 아니다. 고소득층과 첨단 산업 종사자만 혜택을 누리고 임시·일용직과 자영업자들이 소외되는 현실 역시 분명한 과제다. 다만 전 국민 대상 현금 살포나 단기 소비 지원은 재정 효율성만 떨어뜨릴 가능성이 크다. 지원이 필요하다면 실제 충격을 받은 취약계층에 한정한 선별적·집중적 복지가 보다 현실적이다. 일각에서 제기되는 기업 초과이익의 기계적 분배론이나 단순 국채 상환 중심 접근 역시 한계가 있다. 지금 한국 경제에 가장 시급한 과제는 미래 성장동력을 확보하는 일이다. 한국의 잠재성장률은 이미 2% 아래로 하락하고 있으며 저성장 구조가 고착화되고 있다. 이런 상황에서 초과세수를 단순 소비로 소진하는 것은 미래 세대의 자산을 현재 세대가 앞당겨 사용하는 것과 다르지 않다. AI 시대를 선도하기 위해서는 반도체 생산시설뿐 아니라 첨단 패키징, 전력망 구축, 데이터센터 인프라, 핵심 인재 양성, 소부장(소재·부품·장비) 경쟁력 강화 등에 국가적 역량을 집중해야 한다. 더 나아가 AI와 로봇, 바이오, 미래 모빌리티 등 차세대 산업 생태계를 키우는 전략적 투자도 병행돼야 한다. 특히 특정 산업에 전체 수출의 30% 이상을 의존하는 현재의 구조는 한국 경제의 가장 큰 취약점 가운데 하나다. 이번 반도체 초과세수는 단순한 ‘공돈’이 아니다. 다음 산업 패권 경쟁에 대비하기 위한 마지막 전략 자산에 가깝다. 정치권 역시 이 재원을 선거용 현금성 정책이나 단기 인기 영합 수단으로 활용하려는 유혹에서 벗어나야 한다. 국가 재정은 경기가 좋을 때 미래를 위해 축적하고, 위기 때 사용하는 것이 원칙이다. 반도체 호황으로 얻은 초과세수는 미래 산업 경쟁력을 위한 종잣돈으로 남겨야 한다. 그것이 다음 불황을 견디고 대한민국 경제의 지속 가능한 성장 기반을 지키는 길이다.
2026-05-28 08:11:40
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LNG·가스·원유 운반선 5척 동시 수주…삼성重 1조 18억원 계약
[경제일보] 삼성중공업이 한 선사로부터 서로 다른 3개 선종을 동시에 수주하는 이례적 패키지 계약을 성사 시켰다. 수주 금액은 1조원을 넘어섰으며, 올해 누적 수주도 54억 달러에 달한다. 27일 삼성중공업은 버뮤다 지역 선사로부터 LNG운반선 1척, 대형가스운반선(VLGC) 2척, 원유운반선 2척 등 총 5척을 1조18억원에 계약했다고 공시했다. 동일 선사가 복수의 선종을 한 조선사에 동시 발주하는 것은 업계에서 이례적인 사례로 꼽힌다. 삼성중공업 관계자는 "기존부터 지속적으로 건조해 온 선사가 도크를 미리 확보하려는 차원의 발주"라고 설명했다. 특정 선종에 국한하지 않고 LNG운반선부터 가스선, 원유운반선까지 종합 건조가 가능한 역량과 발주처의 두터운 신뢰가 결합된 결과로 풀이된다. 이번 수주로 삼성중공업의 올해 누적 실적은 총 27척, 54억 달러로 늘었다. 선종별로는 LNG운반선 13척(LNG-FSRU 1척 포함), 에탄운반선 2척, 가스운반선 4척, 컨테이너운반선 2척, 원유운반선 6척이다. 원유운반선의 경우 삼성중공업은 셔틀탱커 위주로 수주해 왔으며, 성동조선 등 외부 야드에 위탁 건조하는 글로벌 오퍼레이션 전략의 일환으로 수주 전략 변화와는 무관하다고 회사 측은 밝혔다. 이번 계약은 LNG선 발주 회복세가 본격화되는 시점에 나왔다. 신한투자증권은 최근 보고서에서 LNG 운반선(140K+ 급) 발주가 2026년 1~4월에만 37척으로 2025년 연간(38척)에 이미 육박했다며, 클락슨이 전망한 연간 125척 발주가 충분히 달성 가능한 수준이라고 분석했다. 하반기 해양 부문 수주에도 청신호가 켜졌다. 삼성중공업 관계자는 지난 14일 "코랄 노르트와 델핀 1호기 FLNG 두 프로젝트가 현재 계약 성사 가능성이 가장 높다"고 밝혔다. 두 프로젝트는 각각 25억 달러 규모로, 수주가 성사될 경우 올해 누적 수주액이 대폭 확대된다. 삼성중공업 관계자는 "선주사가 서로 다른 복수의 선종을 한 조선사에 동시에 발주하는 것은 이례적인 경우로 특정 선종에 한정하지 않는 삼성중공업의 종합 건조 역량과 고객의 두터운 신뢰를 다시 한 번 입증한 성과"라며 "고부가 선종은 수익성을, 표준화 선종은 생산 안정성과 효율성을 극대화해 나가겠다"고 밝혔다.
2026-05-27 13:19:07
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호치민, 지식재산권 침해 근절 위한 고강도 전방위 단속 전개
호치민시가 디지털 환경과 이커머스(전자상거래), 온라인 플랫폼을 중심으로 날로 지능화·복잡화되고 있는 지식재산권(IPR) 침해 행위를 차단하기 위해 대대적인 전방위 단속 및 규제 조치에 나섰다. 호치민시 인민위원회는 총리령(공전 제38/CĐ-TTg호)에 따라 지식재산권 침해 행위 근절을 위한 강력한 대응 체계를 구축하고, 시 산하 각 부처와 168개 동·코뮌(Phường·Xã) 행정단위, 언론 매체에 관련 지침(문서번호 제4066/UBND-VX호)을 하달했다고 밝혔다. 이에 따라 시 당국은 오는 5월 30일까지를 ‘지식재산권 침해 집중 단속 기간’으로 지정하고 고강도 특별 단속을 전개한다. 호치민시는 이번 단속이 ‘예외 없는 엄정 처벌(무관용 원칙)’ 기조 아래 체계적이고 실효성 있게 진행될 것이라고 강조했다. 주요 단속 대상은 △위조품 제조 및 유통 △상표권·지리적 표시 침해 제품 △저작권 및 저작인접권 침해 행위 △디지털 환경 및 이커머스 플랫폼 내 불법 행위 등이다. ■ 공안부 주도… ‘온라인 비밀 창고’ 및 라이브커머스 집중 추적 이번 단속에서 호치민시 공안(경찰)은 주도적인 역할을 맡아 전면적인 기획 수사를 진행한다. 공안 당국은 위조품 제조·유통망과 물류 창고, 집하지뿐 아니라 웹사이트, 모바일 애플리케이션, 디지털 플랫폼, 그리고 최근 급증하고 있는 ‘온라인 비밀 창고(Kho hàng online)’의 위험 요소를 집중 추적할 방침이다. 특히 SNS와 이커머스 플랫폼, 라이브커머스(실시간 방송 판매), 택배 및 물류 서비스, 중간 결제 시스템을 악용한 위조품 유통 행위를 집중 단속한다. 시 당국은 점차 폐쇄화·전문화되고 있는 초국적·광역형 온라인 위조품 유통 네트워크를 근절하겠다는 강한 의지를 드러냈다. 이와 함께 호치민시 산업통상국 산하 시장관리국은 도매시장과 대형 쇼핑몰, 대형마트, 물류 창고 및 이커머스상의 유통 경로에 대한 모니터링을 강화한다. 시 당국은 이번 집중 단속을 통해 지식재산권 침해 적발 및 처리 건수를 전년 동기 대비 최소 20% 이상 끌어올린다는 계획이다. 호치민시 세관 역시 국경 간 이커머스 확대에 대응해 수출입 화물과 국제 우편, 특송 화물에 대한 통관 검사를 대폭 강화한다. 위험 관리 시스템과 통관 후 심사 제도를 적극 활용해 지식재산권 침해 의심 물품에 대해서는 즉각 통관 보류 조치를 취할 예정이다. 아울러 시 당국은 국민 건강과 산업 전반에 미치는 영향이 큰 △농자재 △의약품 △화장품 △건강기능식품 △의료기기 △소프트웨어 및 디지털 콘텐츠 분야를 고위험군으로 지정해 감시 수위를 높인다. 언론 매체를 통해서는 온라인 및 라이브커머스 상에서 나타나는 신종 위조품 유통 수법을 신속히 대중에게 알릴 예정이다. 반면 호치민시 과학기술국은 준법의식 제고를 위한 법령 홍보와 함께 합법 기업들이 불이익을 받지 않도록 특허, 디자인, 상표, 지리적 표시, 혁신 제품 및 지역 특산물(OCOP)에 대한 지식재산권 등록과 권리 보호 컨설팅 지원을 확대하기로 했다. 문화체육국은 컴퓨터 프로그램 저작권 침해와 타인의 명의·이미지를 도용한 불법 광고 행위를 집중 점검한다. 응우옌 마인 뜨엉(Nguyễn Mạnh Cường) 호치민시 인민위원회 부위원장은 “각 유관 기관은 지식재산권 침해 단속 및 처리 현황을 매일 신속히 보고해야 한다”고 지시했다. 이어 “이번 단속이 일회성에 그치지 않고 향후 상시적·지속적·체계적인 감시 시스템으로 정착될 수 있도록 효율성을 극대화하라”고 당부했다.
2026-05-22 16:05:41
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시
[경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.
2026-05-20 16:38:59
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