[포토] "메리츠화재 우선협상대상자 지정 결사 반대"...MG손보 노조, 금융위앞 기자회견

MG손해보험 노조가 14일 서울 종로구 정부서울청사 금융위원회 앞에서 '메리츠화재 우선협상대상자 지정 저지 기자회견'을 열고 있다. [사진=청년일보]

【 청년일보 】 3차 공개매각을 추진중인 MG손해보험의 노동조합(이하 노조)이 14일 오후 금융위원회 앞에서 메리츠화재가 우선협상대상자로 지정되는 것에 대해 결사 반대한다는 입장을 표명했다.

이들은 메리츠화재가 예비입찰부터 참여하지 않은 점과 고용 승계의무가 없는 P&A방식의 인수를 채택하는 점 등을 들어 메리츠화재의 인수 진정성에 의구심을 표했다.

또한 노조는 직원들의 고용 안정성이 크게 위협받는 것에 대한 우려의 목소리를 높였다.

【 청년일보=신정아 기자 】

[청년발언대] 지능의 불량을 관리하다…LMM 시대의 신뢰성 공학

【 청년일보 】 과거 제조업 현장에서 가장 무서운 단어는 '불량'이었다. 규격을 벗어난 볼트 하나, 작은 오차를 허용한 회로 기판 하나가 전체 시스템의 붕괴를 초래했기 때문이다. 산업공학은 이런 문제를 막기 위해 통계적 공정 관리(SPC)와 식스시그마 같은 강력한 통제 도구를 발전시켜 왔다. 이제 이 불량의 개념이 물리적 제품을 넘어 '지능의 결과물'로 옮겨가고 있다. 텍스트를 넘어 이미지와 영상까지 동시에 처리하는 거대멀티모달모델(LMM) 시대가 열리면서, AI가 내뱉는 그럴듯한 거짓말인 할루시네이션(환각)은 단순한 오류를 넘어 기업의 신뢰성을 결정짓는 핵심 품질 지표가 되었다. ◆ 할루시네이션은 지능형 공정의 불량품이다 산업공학적 관점에서 LMM의 추론 과정은 거대한 '비선형 생산 공정'과 같다. 수십억 개의 파라미터가 맞물려 돌아가며 결과물을 만들어내지만, 그 내부를 명확히 알 수 없는 블랙박스라는 점이 관리상의 난점이다. 과거의 AI가 단순히 개와 고양이를 구분하는 분류 품질에 집중했다면, 지금의 LMM은 복합적인 맥락을 스스로 생성해낸다. 여기서 발생하는 환각 현상은 제조업의 '비정상 변동(Assignable Variation)'과 닮아 있다. 데이

[청년발언대] AI 기반 스마트 물류센터, 물류 산업 변화 이끈다

【 청년일보 】 온라인 쇼핑이 일상이 된 지금, 물류 산업도 빠르게 변화하고 있다. 예전에는 물류센터가 단순히 상품을 보관하고 출고하는 공간이었다면 최근에는 인공지능과 자동화 기술이 결합된 '스마트 물류센터'로 진화하고 있다. 특히 주문량이 급격히 늘어나면서 물류센터의 역할은 단순한 창고를 넘어 하나의 운영 시스템으로 변화하고 있다. 물류의 효율성을 높이기 위해 로봇과 데이터 분석 기술이 적극적으로 활용되고 있으며 이러한 변화는 물류 산업 전반에 새로운 기준을 만들고 있다. ◆ 로봇이 움직이는 물류센터 최근 대형 이커머스 기업들은 자동화 물류센터 구축에 적극적으로 나서고 있다. 물류센터 내부에서는 로봇이 상품이 담긴 선반을 작업자에게 가져오는 시스템이 활용되기도 한다. 이 방식은 작업자가 물건을 찾기 위해 이동하는 시간을 크게 줄여준다. 작업자는 한 자리에서 상품을 집어 포장할 수 있고 그만큼 주문 처리 속도도 빨라진다. 온라인 쇼핑 주문이 늘어나면서 하루에도 수만 건의 주문을 처리해야 하는 상황에서 이러한 자동화 시스템은 물류 효율을 높이는 중요한 역할을 하고 있다. ◆ 데이터를 기반으로 움직이는 물류 시스템 AI 물류센터의 핵심은 단순한 자동화가 아니라

[청년발언대] 컨베이어 벨트의 진화…스마트 팩토리로 본 '양산'의 미래

【 청년일보 】 최근 현대자동차그룹의 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGICS)를 비롯해, 테슬라, 토요타 등 글로벌 제조 기업들이 앞다투어 고도화된 '스마트 팩토리' 구축에 사활을 걸고 있다. 단순한 공장 자동화를 넘어, 인공지능(AI), 로보틱스, 디지털 트윈, 5G 통신 등 첨단 기술이 투입된 이 새로운 공장들은 인류의 '물건을 만드는 방식' 자체를 근본적으로 뒤바꾸고 있다. 현재의 스마트 팩토리 도입 현황을 근거로, 앞으로 우리의 '양산(Mass Production)' 패러다임이 어떻게 변화할지 4가지 핵심 트렌드로 짚어보았다. ◆ '라인'에서 '셀'로: 유연 생산과 매스 커스터마이제이션의 실현 과거 양산의 핵심은 '소품종 대량생산'이었다. 일렬로 늘어선 컨베이어 벨트 위를 제품이 지나가면, 작업자가 정해진 부품을 조립하는 방식이다. 이 방식은 생산 속도를 극대화하지만, 소비자의 다양한 요구를 반영하거나 중간에 다른 모델을 생산하기에는 치명적으로 뻣뻣했다. 미래의 양산은 컨베이어 벨트가 사라진 '셀 방식'으로 진화한다. 바닥에 깔린 레일 대신, 자율주행 물류 로봇(AMR)과 무인 운반차(AGV)가 부품과 반제품을 실어 나르며 독립된 작업 공간인 '셀'들을

[청년발언대] "6G는 언제 오고, 청년에게 무슨 의미가 있나"

【 청년일보 】 5G 상용화 이후 불과 몇 년 만에 통신 산업은 다시 한 번 거대한 전환점을 준비하고 있다. 바로 6G(6세대 이동통신)다. 아직 상용화까지는 시간이 남아 있지만, 글로벌 주요 국가와 기업들은 이미 기술 표준 선점을 위한 경쟁에 돌입했다. 통신은 단순한 속도의 문제가 아니라, 산업 구조와 일자리 지형을 바꾸는 기반 인프라라는 점에서 6G는 청년 세대에게도 결코 먼 이야기가 아니다. 과거 세대가 4G를 통해 모바일 플랫폼 산업의 폭발적 성장을 경험했다면, 5G는 초연결 사회의 시작을 열었다. 그렇다면 6G는 무엇을 바꾸게 될까. 그리고 그 변화는 청년에게 어떤 의미로 다가올 것인가. ◆ 6G는 언제 오는가…기술 경쟁은 이미 시작 국제전기통신연합(ITU)은 2030년 전후를 6G 상용화 시점으로 전망하고 있다. 현재는 표준화 초기 단계이며, 각국은 연구개발과 시험망 구축을 진행 중이다. 6G의 핵심은 단순한 속도 향상이 아니다. 테라헤르츠(THz) 대역을 활용한 초고속 통신, 위성·지상망 통합 네트워크, AI 기반 자율 네트워크 운영이 주요 특징으로 꼽힌다. 이론적으로 6G는 5G 대비 수십 배 이상의 전송 속도와 마이크로초(μs) 단위의 초저지

[청년발언대] 실재하는 지능, 피지컬 AI(Physical AI)의 연착륙을 위한 시스템 설계 전략

【 청년일보 】 "모니터를 넘어 물리적 세계로 진입한 AI" 인공지능(AI)은 오랫동안 '화면 속 존재'였다. GPT 계열 언어 모델이 텍스트를 생성하고, 추천 알고리즘이 클릭률을 높이는 방식으로 AI는 디지털 레이어에 머물러 왔다. 이러한 스크린 AI는 한 가지 근본적 한계를 안고 있다. 결과에 책임지지 않는다는 점이다. 모델이 오작동해도 서버를 재부팅하면 그만이다. 그러나 AI가 모니터 밖으로 나오는 순간 규칙이 달라진다. 피지컬 AI(Physical AI)란 AI 알고리즘이 로봇, 센서, 액추에이터와 결합해 물리적 환경을 직접 인지하고 제어하는 시스템이다. 협동 로봇이 작업자 옆에서 부품을 조립하고, 자율주행 지게차가 물류 창고를 누비는 세계에서 AI의 오판단은 단순한 버그가 아니라 충돌과 부상으로 이어진다. 이 지점에서 산업공학의 역할이 부각된다. 뛰어난 AI 모델을 만드는 것은 컴퓨터 과학자의 영역이지만, 그 AI가 현실 세계에서 안정적으로 작동하도록 설계하는 것은 시스템 아키텍트(System Architect)로서의 산업공학적 사고를 요구한다. 이 글은 피지컬 AI의 연착륙을 위한 세 가지 핵심 설계 전략(신뢰성 공학, 실시간 공정 제어, 인간공학