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EWY도 글로벌 스마트 머니 '바이 코리아'
[AI 생성 이미지]
(서울=연합인포맥스) 이규선 기자 = 한국 증시의 폭발적인 랠리에 중국의 개인 투자자, 이른바 '부추(중국 개미)'들까지 열광하고 있다. 중국 본토에 상장된 한중 반도체 상장지수펀드(ETF)에 자금이 쏟아지며 실제 가치보다 20%나 비싸게 거래되는 기현상까지 벌어졌다.
27일 금융투자업계 등에 따르면 중국 상하이증권거래소에 상장된 '중한 반도체 ETF(513310.SH)'는 전일 9.64% 상승한 4.321위안에 거래를 마쳤다. 한때 상한가(4.335위안)에 근접한 4.33위안까지 치솟았으며, 하루 거래대금은 무려 86억9천900만 위안(약 2조원)에 달했다.
해당 ETF의 주가 추이를 보면 인기 배경을 짐작할 수 있다. 지난해 초 1.3위안대에 머물던 주가는 1년여 만에 3배 넘게 폭등하며 4.3위안을 돌파했다. 작년 말(2.577위안)과 비교해도 채 두 달이 안 돼 67% 넘게 상승하는 가파른 우상향 곡선을 그리고 있다.
이에 따라 자금 유입세도 폭발적이다. 해당 ETF는 최근 32거래일 연속 순매수가 유입됐다. 이 기간 누적 순유입액만 6억7천300만 위안에 달한다. 지난해 말 36억7천100만 위안이던 운용 규모(AUM)는 단기간에 55억3천400만 위안으로 50.72%나 급증했다.
가장 눈에 띄는 점은 비정상적인 프리미엄이다.
전일 장중 해당 ETF의 프리미엄율은 무려 20%에 육박했다. 펀드에 담긴 실제 주식 가치(NAV)보다 주식 시장에서 20% 이상 비싼 가격에 거래되고 있다는 의미다.
통상 이 정도의 괴리율이 발생하면 지정참가회사(AP)와 유동성공급자(LP) 등 기관의 차익거래를 통해 가격이 조정되어야 한다. 하지만 현재 중국의 해외투자 한도(QDII) 소진으로 기관의 신규 해외 주식 매수가 어려운 상태다. AP의 신규 설정이 막힌 상태에서 매수세가 몰려 괴리율이 벌어진 것이다.
손실 리스크를 감수하면서까지 투자자들이 해당 ETF에 목을 매는 이유가 있다.
해당 상품이 중국 본토 투자자가 위안화로 한국 반도체 주식(삼성전자·SK하이닉스 등)에 직접 접근할 수 있는 거의 유일한 공모 펀드이기 때문이다. 상위 5대 보유 종목은 한국의 삼성전자와 SK하이닉스, 그리고 중국의 캄브리콘, SMIC, 하이곤으로 구성되어 있으며 한국 대장주 두 곳의 비중이 30%를 상회한다.
K-증시 열풍은 비단 중국만의 현상이 아니다. 글로벌 금융의 중심지인 미국에서도 한국 증시를 추종하는 ETF로 막대한 자금이 블랙홀처럼 빨려 들어가고 있다.
미국 증시에 상장된 대표적인 한국 투자 상품인 '아이셰어즈 MSCI 한국 ETF(EWY)'의 자금 유입 동향을 보면 글로벌 스마트 머니의 뚜렷한 '바이 코리아' 기조를 확인할 수 있다.
ETF CHECK에 따르면 최근 1주일간 EWY의 순자금 유입액은 9억8천750만 달러에 달하며, 미국 내 3천415개 주식형 ETF 중 자금 유입 순위 10위를 기록했다. 최근 1개월 기준으로는 무려 28억 달러가 유입돼 3천420개의 주식형 ETF 중 7위에 올랐다.
이 밖에도 최근 3개월간 45억달러(12위), 1년간 60억달러(33위)가 순유입되는 등 기록적인 매수세가 이어지고 있다.
미국 기관 투자자들의 포트폴리오 변동을 보여주는 13F 공시에서도 월가 거물들의 K-증시 편입 움직임이 뚜렷하게 포착된다.
미국 증권거래위원회(SEC)에 따르면 월가의 거물 데이비드 테퍼가 이끄는 아팔루사 매니지먼트는 작년 4분기 중국 주식 비중을 줄이는 대신 EWY 188만 주를 신규 매수했다. 가치투자 운용사로 알려진 야크트만 에셋 매니지먼트도 같은 기간 114만 주 이상을 새로 포트폴리오에 담았다.
펀더멘털과 밸류에이션 매력을 좇는 글로벌 머니가 전방위적으로 가세하면서 한국 증시가 글로벌 자본의 최우선 투자처로 재평가받고 있다는 진단이 나온다.
kslee2@yna.co.kr

본 기사는 인포맥스 금융정보 단말기에서 07시 25분에 서비스된 기사입니다.

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NH아문디자산운용은 국내 휴머노이드 관련 기업에 투자하는 ‘HANARO K휴머노이드테마TOP10’ 상장지수펀드(ETF)를 상장했다고 26일 밝혔다.
이 상품은 국내 휴머노이드 관련 기업 10종목에 집중 투자한다. 19일 기준 구성종목은 △레인보우로보틱스(17.9%) △에스피지(14.8%) △현대오토에버(11.9%) △로보티즈(11.2%) △두산로보틱스(9.6%) △원익홀딩스(9.5%) △삼현(7.3%) △하이젠알앤엠(6.7%) △HL만도(5.9%) △클로봇(5.3%) 등이다.
기초지수는 ‘iSelect K휴머노이드테마TOP10’를 추종한다. 휴머노이드 관련성 높은 기업을 선별한 후 NH투자증권 리서치본부 조사분석에 기반한 정성 평가를 걸쳐 최종 10종목으로 구성했다. 10종목 중 가장 높은 점수를 받은 상위 2개 기업에는 15% 비중을 싣고 나머지 기업들은 유동시가총액 가중방식으로 비중을 조절할 계획이다.
김승철 NH아문디자산운용 ETF투자본부장은 “휴머노이드 로봇 산업에서 한국은 미·중 피지컬AI 전쟁 시대 서방 제조업의 첨병으로 더욱 큰 수혜가 예상된다”라며 “HANARO K휴머노이드테마TOP10 ETF는 핵심 종목 10종목만으로 구성된 차세대 로봇 산업 투자의 핵심 솔루션”이라고 말했다.

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기사입력 : 2026년02월27일 08:00
최종수정 : 2026년02월27일 08:00
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[뉴스핌 Newspim] 김아랑 미술기자 (kimarang@newspim.com)
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李대통령 지지율 67% [NBS] [서울=뉴스핌] 김미경 기자 = 이재명 대통령의 국정운영 지지도가 취임 이후 최고치인 67%를 기록했다는 여론조사 결과가 26일 발표됐다. 이재명 대통령 국정운영 평가 2월4주차 [그래프=NBS] 엠브레인퍼블릭·케이스탯리서치·코리아리서치·한국리서치가 공동으로 수행하는 전국지표조사(NBS) 2월 4주차 결과를 살펴보면 이 대통령의 국정운영 긍정평가는 67%로 직전 조사인 2월 2주차 63%보다 4%포인트(p) 올랐다. 부정평가는 25%로 직전 조사 30%보다 5%p 떨어졌다. [서울=뉴스핌] 이재명 대통령이 지난 25일 서울 종로구 청와대에서 열린 제11차 확대국가관광전략회의 'K-관광, 세계를 품다'에서 미소를 짓고 있다. [사진=청와대] 2026.02.26 photo@newspim.com 정당 지지도에서는 더불어민주당 45%, 국민의힘 17%, 조국혁신당 4%, 개혁신당 3%, 진보당 1% 순으로 나타났고, 태도유보는 27%였다. 정당 대표의 직무수행 평가는 정청래 민주당 대표에 대한 긍정평가가 43%, 부정평가 42%였고, 장동혁 국민의힘 대표에 대한 긍정평가는 23%, 부정평가는 62%였다. NBS 정당지지도 2월4주차 [그래프=NBS] 6·3 지방선거와 관련해서는 여당에 힘을 실어줘야 한다는 의견이 53%, 야당에 힘을 실어줘야 한다는 의견이 34%로 집계됐다. 이재명 정부가 추진하는 다주택자 양도소득세 중과 유예 폐지에는 잘한 조치라는 찬성 의견이 62%, 잘못한 조치라는 반대 의견이 27%였다. 윤석열 전 대통령 1심에서 무기징역을 선고한 것에는 '혐의에 비해 가볍다'는 의견이 42%, '적절하다'는 의견이 26%, '무죄이므로 잘못됐다'는 의견이 23%였다. 이번 여론조사는 23~25일 동안 만 18세 이상 남녀 1002명을 대상으로 휴대전화 가상번호(100%)를 이용한 전화면접조사 방식으로 진행됐다. 응답률은 14.9%로, 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±3.1%p다. 자세한 사항은 중앙선거여론조사심의위원회 홈페이지를 참조하면 된다. the13ook@newspim.com 2026-02-26 11:51
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AX(인공지능 대전환) 시대가 일상의 풍경을 바꾸고 있다. 시민들은 원하든 원치 않든 AI(인공지능)가 결합된 서비스를 일상적으로 경험하며, 고성능 AI 도구를 손쉽게 활용하는 환경에 놓여 있다.

대학이 직면한 문제는 명확하다. 'AI 전문 인력을 얼마나 배출할 것인가'라는 질문만으로는 충분치 않다. 본질적인 질문은 '어떻게 모든 학생이 AI와 공존하며 살아갈 최소한의 역량을 갖추게 할 것인가'다. 모든 전공 학생을 대상으로 하는 '보편적 AI 역량(문해력) 함양'이 대학 기초 교육의 필수 과제가 돼야 한다. 특히 인문·사회·예술 등 비공학 계열 학생들을 위한 AI 교육의 사각지대는 신속히 해소돼야 한다.

보편적 AI 기본교육은 단순히 '프롬프트를 잘 만들기 위한 수업'을 더 듣게 하는 것이 아니다. AI 모델 및 알고리즘의 편향과 차별, 개인정보와 저작권 문제, 딥페이크와 허위정보 대응, AI 결과물의 신뢰성 검증 능력 등 '인간 중심의 소양'이 교육의 핵심이 돼야 한다. 이러한 토대 위에 전공별 맥락에 맞는 실전 프로젝트 경험이 더해질 때, 학생들은 비로소 'AI를 아는 사람'을 넘어 'AI로 문제를 해결하는 인재'로 거듭날 수 있다.

이를 위해 대학 현장에서는 최소한 세 가지 실천 과제가 선행돼야 한다. 첫째, 인간 중심 사고와 AI 윤리를 다루는 공통 필수 과목을 전국 대학으로 확산해 표준화된 기초 기반을 마련해야 한다. 둘째, 대학마다 전공 분야별로 최소 2~4개 이상의 AI 융합 과목을 편성해, 학생들이 자신의 전공 맥락에서 AI를 실질적으로 활용하고 검증하는 경험을 쌓게 해야 한다. 셋째, 캡스톤 디자인이나 현장 실습 등 전공 심화 과정에 책임 있는 AI 활용을 자연스럽게 융합하도록 대학의 교육과정 전반을 재설계해야 한다.

이 모든 변화를 실현할 열쇠는 결국 '교수자의 역량'이다. 교수자 개개인이 '각자 알아서' 변화에 대응하는 방식으로는 교육 혁신을 이룰 수 없다. 유네스코의 '교사용 AI 역량 프레임워크(AI CFT)'가 제시하듯, 교수자 역량도 세부 역량별로 '습득-심화-창조'의 단계적 로드맵에 따라 체계적으로 개발돼야 한다.

여기서 대학별 교수학습센터(CTL)의 역할이 중요하다. CTL은 대학 AI 기본교육을 성공시키기 위한 지원 플랫폼이 돼, AI 기본교육 표준 모듈 개발, 전공별 수업 설계 및 평가 가이드라인 제공, 교수자 단계별 역량 강화 프로그램 운영, 우수 수업 모델 확산 등을 주도해야 한다. CTL은 '교수자–AI–학습자'라는 새로운 역학 관계 재편을 조직적으로 뒷받침할 핵심 기반이다.

교육부가 추진하는 '대학 AI 기본교육과정 개발 지원사업'은 시의적절한 정책적 시도다. 전국의 모든 대학생에게 '의심하고 검증하며 책임 있게 활용하는 법'을 가르치는 것이 대학에게 주어진 시대적 소명임을 환기한다. 균형 잡힌 AI 교과목 개발과 교수자 역량 강화, 그리고 대학별 지속 가능한 AI 교육지원 생태계 구축이 전국 대학에 신속히 자리 잡기를 기대한다. 이제 대학의 보편적 AI 기본교육은 선택이 아닌, 사회적 공공재로서 마땅히 제공돼야 할 대학의 새로운 의무다.

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방문자 수 대신 인용률로…허브 페이지·질문 구조·기술 점검까지 6단계 실행 전략
대표 페이지 설계부터 업데이트 대응까지… 실무 체크리스트 총정리
사용자 질문 언어·대표 허브·자주 묻는 질문 구조가 인용을 가른다
키워드만으론 부족하다… 인공지능 검색, 전략을 다시 짜야 한다
[아웃소싱타임스 김민수 기자] 생성형 인공지능이 검색의 중심으로 자리 잡으면서 기업과 콘텐츠 크리에이터의 노출 전략이 빠르게 바뀌고 있다. 이제는 검색 결과 상단에 오르는 것만으로 충분하지 않다. 인공지능이 답변을 만들 때 ‘어떤 출처를 근거로 제시하느냐’가 브랜드의 존재감을 결정하는 시대가 열리고 있다.
키워드 경쟁은 여전히 중요하다. 그러나 인공지능이 정보를 요약하고 비교해 대신 설명하는 환경에서는 ‘클릭 수’보다 ‘인용 여부’가 더 큰 의미를 갖는다. 질문을 잘게 나누어 여러 자료를 종합하는 인공지능의 작동 방식과 맞물리면서, 콘텐츠의 구조·용어 선택·기술적 접근성까지 모두 전략의 영역으로 확장되고 있다.
제품 추천 플랫폼 프로덕트 헌트(Product Hunt)는 2월 자사 웹사이트에 게시한 ‘케이스 스터디 형식의 분석 글’에서 카테고리 페이지 구조와 용어, 자주 묻는 질문 배치를 조정한 뒤 주요 인공지능 모델에서의 인용 빈도를 측정한 자체 실험 결과를 정리했다고 밝혔다.
여기서 말하는 인공지능 검색 최적화는 흔히 ‘AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)’라고 불린다. AEO는 인공지능이 질문에 대한 답변을 생성할 때 특정 콘텐츠를 출처로 선택하도록 구조와 정보를 설계하는 전략을 뜻한다.
이는 인공지능이 답변을 만들 때 우리 콘텐츠를 출처로 선택하도록 구조와 정보를 설계하는 전략을 의미한다. 해당 글은 인공지능 검색 환경에서 ‘인용률’을 핵심 지표로 삼아 운영 전략을 재설계한 과정을 설명하고 있다.
■ 1. 목표를 ‘방문자 수’가 아닌 ‘인용률’로 바꿔라
그동안 검색 전략의 핵심은 방문자 수와 클릭률이었다. 하지만 생성형 인공지능은 답변을 제시하면서 제한된 수의 출처만을 함께 보여준다. 이 목록에 포함되지 못하면 검색 화면에서 사실상 보이지 않는 것과 같다.
프로덕트 헌트는 이 점에 주목해 인용률을 핵심 성과 지표로 설정했다. 단일 키워드가 아니라 여러 질문을 묶은 단일 키워드가 아니라 여러 질문을 묶은 ‘질의 세트’ 단위로 반복 측정해 변화를 추적했다. 절대 수치에 집착하기보다, 인용이 늘었는지 줄었는지의 흐름을 읽는 방식이다. 이를 통해 인공지능 검색 노출 전략을 감이 아닌 데이터 기반 운영 영역으로 끌어올렸다고 설명한다.
인용률을 실제로 끌어올리려면 측정 이후의 ‘수정 단위’를 잘게 쪼개는 접근이 필요하다.
첫째, 질의 세트는 정보 탐색형·비교형·구매 의사결정형·문제 해결형처럼 의도별로 나눠야 한다. 특정 질문군에서만 인용이 발생한다면, 페이지가 답하는 범위가 좁거나 표현이 한쪽으로 치우쳐 있다는 신호로 볼 수 있다.
둘째, 인공지능이 인용하기 쉬운 문장 구조를 페이지 상단에 먼저 배치해야 한다. 한 문장 요약, 3~5개 핵심 포인트, 정의와 적용 범위, 전제 조건과 한계, 최신 업데이트 날짜를 한 화면에서 확인할 수 있게 정리하면 ‘대표 출처’ 후보로 올라갈 가능성이 커진다.
셋째, 인용을 부르는 질문을 페이지 안으로 끌어와야 한다. 같은 주제를 다루더라도 “누가, 어떤 상황에서, 무엇을 선택해야 하는가”를 질문형 소제목으로 만들고, 답변은 2~4문장으로 짧게 끊되 조건과 범위를 명확히 적는 방식이 효과적이다. 제품·서비스라면 가격 정책, 도입 단계, 필요한 준비물, 지원 범위, 지원하지 않는 범위까지 함께 적어 ‘정보 밀도’를 높여야 한다.
넷째, 허브 페이지의 ‘대표성’을 강화해야 한다. 관련 글이 여러 개라면 가장 신뢰도가 높고 최신화가 쉬운 한 페이지를 대표로 정해 내부 링크를 그 페이지로 집중시키고, 중복되는 설명은 대표 페이지로 합쳐야 한다. 인공지능이 출처를 고르는 과정에서 대표 페이지가 반복적으로 관찰될수록 인용 가능성이 커진다.
다섯째, 근거의 형태를 분명히 해야 한다. 수치나 비교를 제시할 때는 측정 기준과 범위, 적용 조건을 함께 적어 오해 여지를 줄여야 한다. ‘최고’, ‘혁신’ 같은 홍보 문구는 인용에 도움이 되지 않는 경우가 많고, 오히려 객관적 정의·절차·조건·제약을 명시한 문장이 안정적으로 인용되는 경향이 있다.
여섯째, 기술적으로 읽히는 페이지인지 확인해야 한다. 인공지능이 수집할 수 없는 구조라면 아무리 내용을 바꿔도 인용률이 오르지 않는다. 페이지가 느리거나 모바일에서 깨지거나, 본문이 스크립트로만 렌더링되는 경우는 대표 원인으로 꼽힌다.
마지막으로, 변경은 한 번에 많이 하지 말고 한 번에 한 변수만 바꾸는 방식이 좋다. 용어를 바꿨는지, 상단 요약을 넣었는지, 질문-답변 구조를 추가했는지, 대표 페이지로 통합했는지처럼 수정 단위를 분리해 적용하면 인용률 변화의 원인을 더 정확히 파악할 수 있다.
마이크로소프트 역시 2026년 2월 10일 웹마스터 도구에 ‘인공지능 성과’ 기능을 시험 공개했다. 코파일럿 등 인공지능 답변에서 특정 사이트가 얼마나 인용됐는지를 확인할 수 있도록 한 것이다. 검색의 중심이 ‘노출’에서 ‘인용’으로 이동하고 있음을 보여주는 변화다.
결국 기업은 “얼마나 방문했는가” 대신 “어떤 질문에서 우리 주소가 근거로 사용됐는가”를 묻는 체계로 전환해야 한다.
〈실행 체크리스트 〉
실행 내용
담당 부서
주기
핵심 지표 설정
방문자 수 대신 인용률을 핵심 지표로 지정
마케팅·전략
분기별 점검
질문 세트 구축
10~20개 핵심 질문 선정 후 반복 테스트
마케팅
월 1회
모델별 측정
주요 인공지능 서비스별 인용 여부 기록
데이터 분석
월 1회
인용 문장 검증
실제 인용 문구의 정확성 확인
홍보·브랜드
분기별
보고 체계화
인용률 변화 추이를 경영진에 보고
전략기획
분기별
■ 2. 내부 용어 대신 ‘사용자 질문 언어’를 써라
인공지능 검색에서는 단어 하나가 결과를 바꾼다. 사용자가 실제로 입력하는 표현과 페이지 제목이 다르면, 애초에 후보군에 오르기 어렵다.
프로덕트 헌트는 카테고리 이름에 사용자들이 많이 쓰는 표현을 함께 반영하는 방식으로 조정했고, 그 결과 인용 빈도가 눈에 띄게 늘었다고 밝혔다. 이는 사용자가 어떤 단어를 쓰느냐에 따라 인공지능이 해당 페이지를 찾아내는지가 달라진다는 점을 보여준다.
기업 내부에서 통용되는 기능명이나 프로젝트 명칭이 외부 사용자 언어와 다를 경우, 검색 단계에서 밀릴 가능성이 크다. 제목과 소제목, 자주 묻는 질문의 문장을 사용자 관점으로 다시 다듬는 작업이 필요하다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
질문 언어 조사
실제 검색어와 자동완성어 분석
마케팅
반기별
제목 재정렬
핵심 표현을 제목·소제목에 반영
콘텐츠팀
수시
내부 용어 점검
사내 용어와 사용자 표현 비교
전략·브랜드
연 1회
질문형 구조 적용
질문 형태의 헤드라인 도입
콘텐츠팀
상시
성과 비교
용어 변경 전후 인용률 비교
데이터 분석
월 1회
■ 3. 흩어진 글을 모아 ‘대표 허브’로 만들어라
인공지능은 여러 자료를 참고하지만, 답변에 함께 제시하는 출처는 많지 않다. 이때 신뢰도 높은 단일 페이지가 유리하다.
프로덕트 헌트는 카테고리 페이지를 추천 목록형 구조로 재편한 뒤 기본적인 인용률이 형성됐다고 밝혔다. 한 개의 정리된 페이지가 여러 개의 분산된 글보다 더 강한 신호를 보낸다는 의미다.
기업과 크리에이터도 핵심 주제를 중심으로 대표 페이지를 구축할 필요가 있다. 비교 정보, 적용 대상, 사용 조건, 한계, 가격과 도입 절차까지 한눈에 정리하면 인공지능이 출처로 선택할 가능성이 높아진다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
허브 주제 선정
핵심 상품·서비스 중심 주제 설정
전략기획
연 1회
정보 통합
관련 콘텐츠를 대표 페이지로 통합
콘텐츠팀
분기별
비교표 구성
경쟁사 및 대안 비교표 포함
마케팅
수시
조건·한계 명시
적용 대상과 제한 조건 구체화
제품팀
상시
내부 링크 정비
관련 페이지 연결 구조 개선
웹운영
분기별
■ 4. 자주 묻는 질문은 기본 구조다
생성형 인공지능은 질문에 답하는 체계다. 따라서 질문과 답변 형식은 인공지능이 이해하기 가장 쉬운 구조다.
프로덕트 헌트는 커뮤니티 토론과 리뷰에서 반복적으로 등장한 질문을 정리해 자주 묻는 질문 형식으로 배치했고, 이후 일부 모델에서 인용이 증가했다고 설명했다.
자주 묻는 질문은 단순한 기능 설명을 반복하는 공간이 아니다. 누가 적합한지, 어떤 상황에서 사용하는지, 대안은 무엇인지, 한계는 무엇인지 등을 구체적으로 담아야 한다. 정의와 조건, 범위를 명확히 밝힌 답변이 인공지능의 인용 가능성을 높인다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
질문 수집
고객 문의와 댓글 분석
고객지원
월 1회
질문 구조화
질문형 제목으로 재구성
콘텐츠팀
수시
답변 표준화
정의·조건·범위 포함 서술
제품·마케팅
상시
최신성 점검
변경 사항 반영 여부 확인
콘텐츠팀
분기별
인용 분석
FAQ 추가 전후 인용 비교
데이터 분석
월 1회
■ 5. 기술 점검이 빠지면 출발도 못 한다
콘텐츠가 아무리 좋아도 인공지능이 접근하지 못하면 의미가 없다. 일부 모델에서 인용이 거의 발생하지 않는 사례가 보고된 것도 기술적 접근성 문제와 무관하지 않다.
로봇 배제 표준 파일 설정, 콘텐츠 전송망과 보안 장비 정책, 로그인 장벽, 자바스크립트 중심 구조, 응답 속도, 모바일 접근성 등은 기본 점검 대상이다. 마케팅 부서만의 문제가 아니라 개발과 인프라 부서가 함께 관리해야 할 영역이다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
로봇 배제 파일 점검
인공지능 수집기 허용 여부 확인
개발팀
분기별
보안 정책 확인
콘텐츠 전송망 및 방화벽 설정 점검
인프라팀
반기별
렌더링 방식 점검
자바스크립트 의존도 분석
개발팀
연 1회
속도 개선
페이지 응답 시간 최적화
웹운영
수시
모바일 테스트
모바일 접근성 및 오류 점검
웹운영
분기별
■ 6. 업데이트를 전제로 상시 운영하라
인공지능 검색은 고정된 순위 체계가 아니다. 모델이 바뀌면 인용 패턴도 달라진다. 특정 제품의 언급이 줄어들었지만, 대표 페이지 인용이 늘어나 감소 폭을 줄인 사례도 보고됐다.
이는 인공지능 검색 전략이 일회성 작업이 아니라 지속적인 운영 과제임을 보여준다. 업데이트 이후 재측정하고, 인용 문장이 정확한지 검증하며, 잘못된 정보가 확산되지 않도록 관리하는 체계가 필요하다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
업데이트 모니터링
주요 인공지능 서비스 공지 확인
전략기획
상시
재측정 수행
업데이트 이후 인용률 재확인
데이터 분석
수시
인용 문장 검증
오정보 및 왜곡 여부 점검
홍보팀
분기별
리스크 대응
오류 발견 시 즉시 수정 조치
전사 협업
즉시
경영 보고
인용 변화와 위험 요인 공유
전략기획
분기별
■ 인공지능 검색 시대, 결국 ‘신뢰받는 출처’가 살아남는다
지금까지 살펴본 여섯 가지 전략은 서로 따로 떨어진 과제가 아니다. 인용률을 지표로 삼고, 사용자 언어로 제목을 고치고, 대표 허브 페이지를 만들고, 자주 묻는 질문을 정리하며, 기술적 접근성을 점검하고, 업데이트 이후 다시 측정하는 과정은 하나의 흐름으로 연결돼 있다.
핵심은 단순 노출이 아니다. 인공지능이 답변을 만들 때 “이 주소는 믿을 만하다”고 판단하도록 만드는 일이다. 정보가 정리돼 있고, 질문에 정확히 답하며, 조건과 한계를 숨기지 않는 콘텐츠만이 장기적으로 선택된다. 단기적인 트릭으로 인용을 늘릴 수는 있어도, 신뢰를 잃으면 인공지능의 추천 구조 안에서 오래 살아남기 어렵다.
이용기 세종대학교 경영학과 교수는 “인공지능 검색은 마케팅 기술의 문제가 아니라 정보 신뢰 체계의 문제”라며 “기업이 스스로를 홍보하는 글이 아니라, 사용자의 질문에 객관적으로 답하는 구조를 갖춰야 지속적으로 인용될 수 있다”고 말했다.
이어 “결국 인공지능은 ‘가장 잘 정리된 답’을 고르는 도구이기 때문에, 구조와 근거를 갖춘 콘텐츠를 만드는 기업이 장기 경쟁력을 확보하게 될 것”이라고 강조했다.
인공지능 검색은 일시적인 유행이 아니다. 검색 방식이 바뀌고 있다. 이제 기업과 크리에이터가 던져야 할 질문은 하나다. 우리의 콘텐츠는 인공지능이 ‘추천할 만한 근거’로 설계돼 있는가.
■ 이 기사를 바탕으로 한 자주 묻는 질문(Q&A)
Q1. 인공지능 검색 최적화(AEO)는 기존 검색 최적화와 무엇이 다른가.
A. 기존 검색 최적화가 검색 결과 상단 노출과 클릭 수 확대에 초점을 맞췄다면, AEO는 인공지능이 답변을 생성할 때 특정 콘텐츠를 ‘출처’로 선택하도록 만드는 데 목적이 있다. 즉 방문자 수가 아니라 인용 여부와 인용 문장의 신뢰도가 핵심 지표가 된다.
Q2. 인공지능 답변에 자주 인용되려면 가장 먼저 무엇을 해야 하나.
A. 핵심 지표를 인용률로 전환하는 것이 출발점이다. 어떤 질문에서 우리 콘텐츠가 근거로 쓰였는지를 측정하고, 질문 세트를 만들어 반복 점검하는 체계를 갖춰야 전략 수립이 가능하다.
Q3. 콘텐츠 양을 늘리면 인용 확률도 함께 높아지나.
A. 단순한 양적 확대만으로는 충분하지 않다. 흩어진 글을 하나의 대표 허브 페이지로 정리하고, 비교·조건·한계를 명확히 담은 구조가 더 중요하다. 인공지능은 정리된 단일 출처를 선호하는 경향이 있다.
Q4. 자주 묻는 질문 형식이 왜 중요한가.
A. 생성형 인공지능은 질문과 답변 구조로 작동한다. 실제 사용자 질문을 제목으로 삼고, 정의와 범위, 적용 조건을 구체적으로 설명하면 인공지능이 해당 문장을 인용할 가능성이 높아진다.
Q5. 기술적인 요소도 인용에 영향을 주는가.
A. 그렇다. 로봇 배제 설정, 보안 정책, 페이지 속도, 모바일 접근성 등 기술적 접근성이 확보되지 않으면 인공지능이 콘텐츠를 수집하지 못한다. 전략은 콘텐츠와 기술이 함께 움직일 때 효과를 낸다.
Q6. AEO는 한 번 설정하면 끝나는 작업인가.
A. 아니다. 인공지능 모델은 계속 업데이트된다. 업데이트 이후 인용 패턴을 재점검하고, 왜곡된 인용이 없는지 확인하는 상시 운영 체계가 필요하다.

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엔비디아가 역대 최고 매출을 기록하며 시장의 ‘인공지능(AI) 거품론’을 잠재웠다. 이에 엔비디아의 차세대 제품인 ‘루빈(Rubin)’과 6세대 고대역폭메모리(HBM4)에 핵심 역할을 하는 삼성전자와 SK하이닉스의 고공비행이 지속될 것으로 보인다.
엔비디아는 25일(현지시간) 회계연도 4분기 매출이 681억 3000만 달러(약 98조원)를 기록했다고 공시했다. 이는 전년 동기 대비 73% 증가한 수치로 시장 전망치(662억 달러)를 크게 웃돌았다. 매출의 91% 이상인 623억 달러가 데이터센터 부문에서 발생했다. 또 총마진율은 75%를 기록해 반도체 시장에서 공급자가 여전히 우위에 있음을 재확인했다.
성장의 기세는 하반기 차기 라인업으로 이어진다. 젠슨 황 CEO는 컨퍼런스 콜에서 “에이전트형 AI의 변곡점을 맞이하면서 컴퓨팅 수요가 기하급수적으로 늘고 있다”며 “거의 모든 고객이 베라 루빈 칩을 구매할 것으로 예상한다”고 밝혔다. 엔비디아는 미국의 규제로 인한 중국 시장 내 데이터센터 매출을 제외하고도 다음 분기 매출 전망치를 월가 예상치를 상회하는 780억 달러(약 112조원)로 제시했다.
엔비디아의 차기 플랫폼인 ‘루빈’ 출시에 맞춰 삼성전자는 지난 12일 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했다. 엔비디아의 최대 파트너사인 SK하이닉스가 전체 물량의 약 65%를 배정받을 것으로 추산되는 가운데, 삼성전자 역시 약 30%의 점유율을 확보하고 있다. 특히 엔비디아가 최근 불안정해진 공급망을 안정시키려 두 회사 모두 핵심 파트너로 삼고 더욱 긴밀한 관계를 맺을 것이라는 분석도 나온다.
SK하이닉스는 이날 ‘HBM’의 성공을 이을 차세대 솔루션인 고대역폭플래시(HBF)를 전격 공개하며 영토 확장에 나섰다. 메모리 전문기업 샌디스크와 손잡고 HBF의 글로벌 표준화를 추진하기로 했다. AI 서비스의 중심이 ‘학습’에서 ‘추론’으로 이동하는 시점을 선제 공략하려는 포석으로 읽힌다. HBF는 HBM의 고성능과 SSD의 대용량 특성을 결합했다.
컴퓨팅 수요가 급증할수록 메모리 공급자가 시장의 주도권을 쥐는 ‘슈퍼 을’ 현상은 심화할 전망이다. 아무리 연산 장치의 성능이 뛰어나도 데이터를 공급하는 메모리 속도가 받쳐주지 못하는 ‘메모리 벽’ 현상이 발생하기 때문이다. 이에 따라 엔비디아의 차세대 GPU 로드맵에 맞춘 삼성전자와 SK하이닉스의 기술 개발 일정은 전체 AI 생태계의 성장 속도를 결정짓는 핵심 변수가 됐다. 이에 글로벌 투자은행 맥쿼리는 지난 24일(현지시간) 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 각각 34만원과 170만원으로 대폭 상향했다.
민나리·장진복 기자
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목원대, 설립자 AI로 구현해 영상 축사
충남대, 과잠 입은 ‘AI 김정겸’ 총장 등장
[한국대학신문 임연서 기자] 대학 졸업식에도 인공지능(AI)이 등장했다. 영상을 통해 AI 설립자, 총장이 축사 등을 한 것. 실제 총장 등이 직접 축사에 나섰던 기존 대학 졸업식 모습과 달리, AI를 활용한 졸업 현장의 이색적인 풍경이라는 점에서 눈길을 끈다.
26일 교육계에 따르면 학위수여식에 AI를 활용한 사례가 이어졌다. 그간 대학 졸업식 현장에서 총장이 직접 단상에 올라 축사를 낭독하며 사회인이 될 학생들에게 다양한 조언을 하고, 격려하는 모습과는 사뭇 달라진 풍경이라는 점에서 주목된다.
목원대 2025학년도 전기 학위수여식에서 설립자인 고(故) 도익서 박사(Charles D. Stokes)가 약 40초 분량의 영상에 AI로 등장해 축사를 했다.
도익서 박사는 “여러분의 졸업을 진심으로 축하하고 축복한다. 70여 년의 시간을 넘어 학생들을 만나게 돼 정말로 기쁘고 좋다”며 “졸업생들의 모습에서 목원의 밝은 미래를 본다. 여러분의 꿈을 마음껏 펼치기를 바란다”고 전했다.
목원대 관계자는 “설립자의 생전 모습과 음성을 AI로 구현해 축하 메시지를 전하는 방식으로 졸업생들에게 도전의 메시지를 전했다”고 설명했다.
AI 통역 프로그램도 도입됐다. 목원대는 행사에서 나오는 주요 발언들을 영어·중국어·베트남어 등으로 실시간 번역해 자막으로 제공했다.
김정겸 충남대 총장은 2025학년도 전기 학위수여식에서 AI로 변신했다. 김정겸 총장은 충남대 교육학 박사 학위를 받았을 적의 젊은 모습과 함께 ‘과잠’을 입고 캠퍼스 곳곳에 등장했다.
AI로 등장한 김 총장은 “AI 시대 속 경쟁력은 실패를 통해 배우고 다시 시도하는 인간의 용기에서 비롯된다. 졸업생 여러분은 충남대에서 넘어져도 다시 일어나는 용기를 길렀다”고 말했다.
이어 충남대에서 박사학위를 받은 도종환 시인의 시 ‘흔들리며 피는 꽃’을 언급한 김정겸 총장은 “도종환 시인은 (시에서) ‘흔들리지 않고 피는 꽃이 어디 있으랴’라고 표현했다. 여러분은 모진 비바람에도 흔들리더라도 결국엔 꽃을 피워낼 것”이라며 “(여러분은) 충남대에서 전공 지식 뿐만 아니라, 질문·경청하고 함께 연대하는 법을 익혔다. 든든한 선배로서 졸업생 여러분의 도전을 끝까지 응원하겠다”고 전했다.
충남대에 따르면 오는 27일 진행되는 2026학년도 입학식에서도 ‘AI 김정겸’이 등장할 계획이다. 충남대는 앞서 2025학년도 입학식에서도 AI 김정겸을 등장시켰고, 입학식에서 입학 축사와 댄스를 선보인 바 있다.
충남대 관계자는 “입학식·졸업식 등 대학 행사에 AI를 활용함으로써 단순히 AI 혁신을 선언하는 것을 넘어, AI를 일상화 해 대학 구성원의 AI 활용·접근성을 높이겠다는 것으로 볼 수 있다”고 말했다.

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김가희 기자 = 코스피가 사상 처음으로 6300선을 돌파한 26일 상장지수펀드(ETF) 시장에서는 반도체 레버리지 상품이 수익률 상위권을 휩쓸며 강세를 나타냈다. 반면 지수 하락에 베팅하는 인버스 ETF는 일제히 급락하며 극명한 희비가 엇갈렸다.
코스콤 ETF CHECK에 따르면 이날 ETF 시장에서 TIGER 반도체TOP10레버리지는 전 거래일 대비 21.22% 상승하며 일간 수익률 1위를 기록했다. 이어 KODEX 반도체레버리지(17.97%), SOL 반도체후공정(13.06%), TIGER AI반도체핵심공정(12.71%), ACE AI반도체포커스(12.70%) 등 반도체 테마 ETF가 상위권에 이름을 올렸다.
인공지능(AI) 대장주 엔비디아의 '어닝 서프라이즈'에 힘입어 국내 반도체 대형주가 급등한 영향으로 풀이된다. 같은 날 삼성전자는 7.13%, SK하이닉스는 7.96% 상승 마감하며 지수 상승을 견인했고, 코스피는 3.67% 급등한 6307.27에 거래를 마친 바 있다.
지수가 강세를 보이면서 인버스 ETF는 하락세를 이어갔다. KODEX 200선물인버스2X는 8.91% 떨어졌고, RISE 200선물인버스2X(-8.85%), PLUS 200선물인버스2X(-8.13%), TIGER 200선물인버스2X(-7.72%), KIWOOM 200선물인버스2X(-6.84%) 등도 수익률 하위권에 이름을 올렸다.
레버리지·인버스 상품을 제외하면 일부 중국 및 커버드콜 ETF의 약세가 두드러졌다. RISE 200고배당커버드콜ATM(-4.33%), SOL 차이나소비트렌드(-3.03%), KIWOOM 차이나A50커넥트MSCI(-2.97%), KoAct 차이나바이오헬스케어액티브(-2.95%), TIGER 차이나증권(-2.87%) 등이 큰 폭으로 하락했다.
테마별로는 K-반도체(7.94%)와 5G(5.44%) 관련 ETF가 강세를 보였다. K-반도체 테마에서는 KODEX AI반도체핵심장비(11.92%), SOL AI반도체소부장(10.59%), TIGER 반도체TOP10(10.56%), RISE AI반도체TOP10(9.36%) 등이 상승했다. 5G 테마에서는 HANARO Fn5G산업(6.28%), RISE 네트워크인프라(5.79%), ACE 코리아AI테크핵심산업(4.25%) 등이 오름세를 나타냈다.
반면 항셍테크(-2.43%) 테마는 약세를 기록했다. TIGER 차이나항셍테크레버리지(합성 H)는 전 거래일 대비 4.76% 하락했고, ACE 차이나항셍테크(-2.74%), TIGER 차이나항셍테크(-2.54%), RISE 차이나항셍테크(-2.48%), KODEX 차이나항셍테크(-2.25%) 등도 일제히 하락 마감했다.
rkgml925@newspim.com

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엔비디아가 재확인시켜준 인공지능(AI) 슈퍼 사이클에 26일 코스피와 코스닥이 나란히 역사적 최고가를 새로 썼다. 시장의 예상을 넘어선 '어닝 서프라이즈'를 발표한 엔비디아가 그간 움츠렸던 미국 증시에서 구원투수로 등판한 데 이어 한국 증시에선 6300선을 가볍게 넘기는 만루 홈런을 쳤다.
이날 삼성전자는 7.13% 오르며 12거래일 연속 상승을 이어갔다. 삼성전자와 SK하이닉스의 상승세에 코스피 전체 시가총액은 5200조원까지 늘어났다.
AI 밸류체인 관련주들은 엔비디아 훈풍에 SK하이닉스의 용인 클러스터 투자 소식까지 더해져 또다시 상승세를 이어갔다. 반도체 두 대장주뿐만 아니라 소재·부품·장비(소부장)와 전력기기주들이 일제히 역사적 최고가를 다시 쓴 것이다.
SK하이닉스는 지난 25일 장마감 이후 용인 반도체 공장에 21조6000억원 규모 투자를 집행한다고 공시했다. 이날 한미반도체는 전일 대비 28.44% 오른 27만5500원에 장을 마감했다. 그동안 고객사의 시설 투자(CAPEX) 발표가 지연되면서 장비 수주 실적이 기대에 못 미치며 한미반도체 주가는 작년 말까지 약세였다. 그러나 최근 SK하이닉스의 투자에 삼성전자 수주설까지 나오면서 주가가 급등했다. 이날 외국인이 코스피에서 가장 많이 순매수한 종목도 한미반도체(1897억원)였다.
그동안 소부장은 삼성전자나 SK하이닉스 같은 전방산업에 비해 주가 상승률이 낮았다. 메모리 슈퍼 사이클이라고 하지만 메모리 가격 상승의 수혜를 입는 전방산업과 이익 구조가 달랐기 때문이다. 소부장은 메모리 가격이 올라도 생산량이나 수주가 확대되지 않으면 가시적인 실적 성장을 기대하기 힘들다. 그간 빅테크와 전방산업의 지속적인 투자 확대에 대한 의구심이 나오면서 소부장 주가가 크게 움직이지 않았던 이유다. 그러나 이번 엔비디아의 실적 발표로 AI 반도체 수요 확대에 대한 기대가 생태계 확장과 부품·장비 수요 증가로까지 이어지며 소부장주가 일제히 상승했다. 이날 반도체용 레이저 장비 기업 이오테크닉스는 12.57% 급등했으며 반도체 소켓 제조사 리노공업은 9.88% 상승했다. 한화비전도 13.46% 올랐다.
이외에도 HPSP는 5.61%, ISC는 5.65%, 피에스케이홀딩스는 11.06% 오르는 등 코스닥에 상장된 소부장주가 강한 상승세를 보였다.
데이터센터 증가로 인한 전력 인프라스트럭처 수주에 대한 기대감으로 전력기기주도 큰 폭으로 올랐다. 이날 LS일렉트릭은 6.64% 오르고, 효성중공업은 4.89% 오른 289만8000원으로 신고가를 썼다. 엔비디아의 실적 발표에서 LG전자가 피지컬 AI 협력사로 언급되면서 LG전자 주가가 10.05% 상승하기도 했다.
최근 LG전자는 올해 정기 주주총회를 앞두고 가전 사업본부에 홈로봇과 로봇 핵심 부품인 액추에이터를 사업 개요에 새로 포함시켜 로봇 부문에서 새 수익원을 확보하겠다는 의지를 피력했다. LG전자는 청소와 산업, 상업용 로봇 분야에서 축적한 기술력을 바탕으로 홈로봇 개발에 주력하고 있는데, 여기에 더해 로봇 핵심 부품인 액추에이터에서도 독자 사업을 추진한다는 방침이다.
다만 이날 지수가 오른 것은 대형주 위주 상승이었던 탓에 하락 종목 수가 훨씬 많았다. 특히 배당기준일이 2월 말인 종목들의 배당락이 나오며 하락세도 두드러졌다. 이날 코스피는 상승 종목이 240개, 하락 종목이 662개였다.
[김제림 기자]
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- 희망 전공을 본다면, 물리를 선택해야 할 이유가 보인다
- 수능 과목이 아니라 전공 기초로서의 물리학
물리학은 단순한 과학 과목이 아니라, 수많은 전공과 미래 산업의 공통 언어다. 기계·전기·전자·반도체·항공우주 같은 공학 분야는 물론, 신소재와 나노, 의료기기·방사선 분야, 나아가 천문·우주과학까지 모두 물리 개념을 기반으로 설계되고 작동한다.
힘과 운동, 전기와 자성, 파동과 에너지, 양자와 우주를 이해하는 사고력이 필요한 전공이라면, 물리학은 선택이 아니라 필수다. 그래서 물리를 공부한다는 것은 현재의 공부를 넘어서 미래의 전공과 직업을 준비하는 일이기도 하다.
1. 물리·기초과학 계열
ㆍ물리학과 / 응용물리학, 천문학 / 우주과학, 광학 / 양자과학
ㆍ이론·수학적 사고력이 필수, 물리 개념이 전공 그 자체
2. 공학 전반(특히 상위 난도 공학)
ㆍ기계공학, 전기·전자공학, 반도체공학, 제어·로봇공학, 메카트로닉스
ㆍ역학, 전자기학, 파동, 회로 등 물리 기반 없이 학습 불가 수준
3. 첨단 산업·소재 분야
ㆍ신소재공학 / 재료공학, 나노공학, 금속·세라믹·반도체 소재
ㆍ고체물리, 열역학, 결정 구조 이해 필수
4. 의학·생명·의공학 일부
ㆍ의공학 / 의료기기공학, 방사선학, 의학 물리(암 치료 방사선 분야)
ㆍ영상장비, MRI, X-ray, 초음파 → 전부 물리학 응용
5. 항공·우주·자동차 분야
ㆍ항공우주공학, 자동차공학, 항공운항·항공정비
ㆍ유체역학, 비행역학, 추진, 동역학 = 물리학의 집약체
6. 데이터·AI·컴퓨터 일부
ㆍ컴퓨터공학(하드웨어, 신호처리), AI 공학(물리 기반 시뮬레이션, 엔지니어링 AI), 계산과학 / 컴퓨테이셔널 사이언스
ㆍ수리물리·신호·파동·확률 기반 사고력 요구
◈ 물리가 있으면 크게 유리한 전공
ㆍ화학·화학공학 (분자운동, 에너지 개념)
ㆍ지구과학·기상과학 (열·유체·파동)
ㆍ건축·토목 (구조역학, 하중 개념)
ㆍ재난방재 / 안전공학 (충돌·강도·파괴 이해)
ㆍ스포츠과학 / 운동역학
▶ 이런 학생에게 물리학 강력 추천
ㆍ공학계열 진학 희망
ㆍ반도체·로봇·AI·우주·항공 등 미래산업 관심
ㆍ논리·수학적 사고가 강한 학생
ㆍ실험·데이터·원리 분석 좋아하는 학생
결국 물리학은 특정 전공만을 위한 과목이 아니라, 이공계 전반을 관통하는 기초 학문에 가깝다. 기계·전기·전자·반도체·우주·의공학·신소재·데이터 분야까지, 많은 전공이 물리학을 공통 기반으로 삼고 있다. 그래서 물리를 공부한다는 것은 단순히 한 과목을 선택하는 일이 아니라, 미래 진로의 선택지를 넓히는 준비 과정이라고 볼 수 있다.
진로를 고민하는 고등학생이라면 지금 배우는 물리 한 단원이 훗날 전공 수업의 기초가 될 수 있다는 점을 기억할 필요가 있다. 물리학은 시험을 위한 과목을 넘어, 미래 산업을 이해하는 언어이자 도구다. 자신의 진로가 이공계와 맞닿아 있다면, 물리학은 충분히 도전해볼 가치가 있는 선택이다.

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한국수력원자력㈜ 월성원자력본부(본부장 권원택)는 2월 25일 고용노동부 주관으로 서울 용산 피크앤파크컨벤션센터에서 열린 상생협력사업 협약식에 ‘2026 안전보건 상생협력 우수기업’으로 선정됐다.
월성본부는 모기업과 참여사 간 상생 기반의 안전보건관리체계 구축을 목표로, 사내·외 협력사 및 지역 중소기업 21개 업체와 함께 본 사업에 참여해 왔다.
참여 기업들은 △안전보건컨설팅 지원 △상생협의체 구성 및 운영 △근로자 휴게시설 지원 △스마트 안전보건장비 지원 등 실질적인 현장 개선 활동을 공동으로 추진하며 안전한 작업환경 조성에 기여했다.
권원택 본부장은 “우수기업 선정은 월성본부와 참여사가 함께 만들어낸 상생의 결과”라며 “앞으로도 대·중소기업 간 협력 기반의 안전보건 상생 모델을 지속 확대해, 현장 중심의 실효성 있는 안전문화 정착에 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 고병희 기자