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AI 에이전트 업무 자동화, 1인 기업과 직장인이 지금 준비해야 할 일하는 방식

AI 에이전트 업무 자동화, 1인 기업과 직장인이 지금 준비해야 할 일하는 방식

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AI 에이전트 업무 자동화는 이제 단순히 “편리한 도구를 쓰는 것”을 넘어, 일하는 방식 자체를 바꾸는 단계로 들어가고 있습니다. 예전에는 사람이 직접 검색하고, 정리하고, 문서를 만들고, 일정을 등록했다면 이제는 AI 에이전트가 정해진 규칙에 따라 업무를 수행하고 결과물을 만들어냅니다. 중요한 변화는 AI가 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제 업무 흐름 안에서 반복적으로 실행되고 개선된다는 점입니다.

특히 1인 기업, 프리랜서, 강사, 콘텐츠 제작자, 사무직 직장인에게 AI 에이전트는 단순한 보조 도구가 아니라 작은 팀처럼 작동할 수 있습니다. 업무를 잘게 나누고, 각 업무에 맞는 규칙과 자료를 제공하면 리서치, 콘텐츠 제작, 이메일 정리, 일정 관리, 보고서 작성까지 상당 부분을 자동화할 수 있습니다.

AI 에이전트는 도구보다 업무 구조를 먼저 바꿔야 제대로 작동한다

AI 에이전트를 사용할 때 많은 사람이 먼저 어떤 서비스를 써야 하는지부터 고민합니다. 클로드 코드, 오픈클로, 챗GPT, 코덱스, 자동화 툴처럼 다양한 선택지가 있기 때문입니다. 하지만 실제로 중요한 것은 도구 이름이 아니라, 내가 맡기려는 업무가 어떤 순서와 기준으로 처리되어야 하는지를 정리하는 일입니다.

AI 에이전트 업무 자동화의 핵심은 좋은 도구를 찾는 것이 아니라, 반복 가능한 업무 흐름을 설계하는 것입니다.

예를 들어 블로그 작성, 강의 슬라이드 제작, 고객 문의 분류, 일정 등록 같은 일은 겉으로는 서로 달라 보이지만 내부 구조는 비슷합니다. 입력 자료를 받고, 필요한 정보를 판단하고, 정해진 양식에 맞게 결과물을 만들고, 사람이 최종 검토하는 흐름입니다. 이 흐름을 명확히 정의할수록 AI 에이전트는 더 안정적으로 일합니다.

반대로 업무 기준이 모호하면 아무리 성능이 좋은 AI 모델을 사용해도 결과물은 흔들립니다. AI가 똑똑해졌다고 해도 아직은 “내가 원하는 방식”을 스스로 완벽히 이해하지 못합니다. 그래서 업무별 폴더, 규칙 문서, 참고 자료, 예시 파일, 결과물 양식 등을 미리 구성하는 과정이 필요합니다.

하네스 엔지니어링은 AI를 내 방식대로 일하게 만드는 설계법이다

최근 AI 에이전트를 설명할 때 자주 등장하는 개념이 하네스 엔지니어링입니다. 쉽게 말하면 뛰어난 AI 모델이 엉뚱한 방향으로 가지 않도록 업무 규칙과 실행 환경을 단단히 잡아주는 방식입니다. 예전의 GPTs가 주로 프롬프트로 AI를 규율했다면, 요즘의 에이전트는 프롬프트뿐 아니라 코드, 문서, 스크립트, 데이터 파일, 양식 파일까지 활용해 훨씬 촘촘하게 통제합니다.

하네스 엔지니어링이 잘된 AI 에이전트는 단순한 대화형 AI보다 복잡한 업무를 더 일관되게 처리할 수 있습니다.

예를 들어 강의 슬라이드를 자동으로 만들고 싶다면 “PPT 만들어줘”라고 말하는 것만으로는 부족합니다. 어떤 색상 체계를 사용할지, 한 장의 슬라이드에 들어갈 문장 길이는 어느 정도인지, 표지와 본문과 정리 페이지의 구조는 어떻게 다른지, 어떤 형식의 파일로 저장할지까지 정해두어야 합니다. 이 기준이 쌓이면 AI는 단순히 문장을 생성하는 것이 아니라, 하나의 제작 시스템처럼 움직이게 됩니다.

구분

일반 프롬프트 방식

하네스 엔지니어링 방식

업무 지시

대화창에 요청을 입력

업무별 규칙과 절차를 미리 정의

결과물 품질

요청할 때마다 편차가 큼

일정한 기준으로 반복 생산 가능

필요 자료

사용자가 매번 설명

문서, 코드, 양식, 참고 파일을 함께 사용

적합한 업무

간단한 질문, 초안 작성

보고서, PPT, 리서치, 이메일 처리, 자동화 업무

업무 기준을 만들지 않은 상태에서 AI에게 많은 권한을 주면 결과물은 빨라질 수 있지만, 품질과 방향성이 흔들릴 수 있습니다.

업무용 AI 에이전트는 폴더와 역할을 나누면 팀처럼 움직인다

AI 에이전트를 실무에 적용할 때 효과적인 방법은 업무를 하나의 거대한 덩어리로 맡기지 않고, 목적별로 나누는 것입니다. 예를 들어 교육 설계 에이전트, 강의 슬라이드 제작 에이전트, 블로그 작성 에이전트, 유튜브 아이디어 에이전트, 이메일 분류 에이전트처럼 역할을 분리하면 각 에이전트가 더 명확한 기준으로 움직일 수 있습니다.

업무를 쪼개고 각 에이전트의 역할을 명확히 할수록 AI는 주니어 직원처럼 실무를 처리할 수 있습니다.

중앙에 라우터 역할을 하는 비서형 에이전트를 두는 방식도 유용합니다. 사용자는 하나의 창구에만 요청하고, 중앙 에이전트가 요청 내용을 판단해 적절한 업무 에이전트에게 넘기는 구조입니다. 이렇게 하면 여러 프로젝트 폴더를 직접 오가며 실행하지 않아도 되고, 텔레그램 같은 메신저를 통해서도 업무 지시가 가능해집니다.

  • 교육 설계 에이전트: 고객사, 직무 수준, 교육 목표를 바탕으로 실습 시나리오 생성

  • 평가 에이전트: 수강생 결과물을 기준표에 맞춰 평가하고 피드백 작성

  • PPT 제작 에이전트: HTML 기반 초안을 만들고 슬라이드 파일로 변환

  • 블로그 에이전트: 자막, 자료, 키워드를 바탕으로 SEO 글 초안 작성

  • 영업 관리 에이전트: 이메일을 분류하고 고객사별 진행 상황을 요약

  • 리서치 에이전트: 링크드인, 유튜브, 블로그 등에서 참고 자료를 수집

이 구조가 자리 잡으면 혼자 일하는 사람도 작은 운영팀을 가진 것처럼 일할 수 있습니다. 다만 AI가 모든 판단을 대신하는 것은 아니므로 최종 검토와 방향 설정은 사람이 맡아야 합니다.

클로드 코드는 정밀한 업무 자동화에, 오픈클로는 유연한 개인 비서에 가깝다

업무용 AI 에이전트를 만들 때는 정밀하게 설계할 업무와 가볍게 시도할 업무를 나눠보는 것이 좋습니다. 클로드 코드처럼 프로젝트 폴더와 규칙을 세밀하게 잡을 수 있는 도구는 업무 품질을 안정적으로 유지해야 하는 경우에 적합합니다. 반면 오픈클로처럼 컴퓨터 화면을 직접 조작하는 방식에 강한 도구는 일정 관리, 카카오톡 아카이빙, 열차 좌석 조회처럼 일상적인 반복 작업에 잘 맞습니다.

정밀한 결과물이 필요한 업무는 강한 하네스가 필요하고, 생활형 자동화는 유연한 컴퓨터 조작 능력이 더 중요합니다.

도구 성격

적합한 활용

장점

클로드 코드형 에이전트

PPT 제작, 보고서 작성, 블로그 자동화, 이메일 분류

업무 기준을 촘촘하게 적용 가능

오픈클로형 에이전트

일정 등록, 카카오톡 정리, 웹·앱 조작, 좌석 조회

사람처럼 화면을 보며 유연하게 처리

혼합 운영

업무와 일상을 나누어 자동화

정확성과 편의성을 동시에 확보

예를 들어 캘린더에 일정을 등록할 때 매번 구글 캘린더를 열고 클릭할 필요 없이, 메신저에 “다음 주 화요일 오후 2시에 미팅 등록”이라고 입력하면 AI가 직접 캘린더를 생성할 수 있습니다. 카카오톡 나에게 보내기 메시지를 긁어와 구글 시트에 정리하고, 링크 내용을 보강해 나만의 학습 데이터베이스로 만드는 것도 가능합니다.

다만 금융, 결제, 세금계산서, 예약 구매처럼 실제 권한과 책임이 발생하는 작업은 반드시 사람이 최종 확인하는 구조가 필요합니다.

콘텐츠 제작과 리서치는 AI 에이전트가 가장 빠르게 성과를 내는 영역이다

AI 에이전트가 특히 빠르게 성과를 내는 영역은 콘텐츠 제작과 리서치입니다. 블로그 글 작성, 유튜브 주제 발굴, 썸네일 아이디어 정리, 링크드인 글 모니터링, 경쟁 채널 분석처럼 자료를 모으고 재구성하는 일은 AI가 매우 잘 처리합니다.

콘텐츠 자동화의 목적은 글을 대충 많이 만드는 것이 아니라, 자료 수집과 초안 작성 시간을 줄여 사람이 더 중요한 판단에 집중하게 만드는 것입니다.

예를 들어 매일 특정 전문가들의 글을 모니터링하고, 전날 올라온 글을 요약해 아침마다 받아볼 수 있습니다. 유튜브 채널을 주기적으로 확인해 새로 제작할 만한 주제나 썸네일 방향을 추천받을 수도 있습니다. 좋은 글이나 링크를 카카오톡에 저장해두면 AI가 이를 정리해 학습용 웹사이트나 데이터베이스로 변환하는 방식도 가능합니다.

핵심 정리

AI 에이전트는 콘텐츠를 대신 만들어주는 도구이기 전에, 흩어진 자료를 모으고 분류하고 재활용 가능한 구조로 바꾸는 생산성 시스템입니다. 좋은 자료를 꾸준히 모으고, 그 자료를 글·영상·강의·보고서로 전환하는 흐름을 만들면 1인 기업도 콘텐츠 생산량을 크게 늘릴 수 있습니다.

이 방식의 장점은 단순히 시간을 아끼는 데서 끝나지 않습니다. 사람이 놓치기 쉬운 자료를 계속 모아주기 때문에 아이디어 고갈을 줄이고, 반복적인 정리 업무를 줄이며, 콘텐츠 제작의 출발점을 빠르게 만들어줍니다.

AI 에이전트는 한 번 만들고 끝나는 도구가 아니라 계속 훈련해야 하는 시스템이다

AI 에이전트를 만들었다고 해서 바로 완성되는 것은 아닙니다. 오히려 중요한 과정은 그다음부터 시작됩니다. 결과물을 보고 피드백을 주고, 잘못된 부분을 수정하고, 기준을 보강하면서 계속 개선해야 합니다. 신입 직원에게 일을 가르치듯이 AI 에이전트도 반복적인 피드백을 통해 더 안정적으로 바뀝니다.

AI 에이전트의 품질은 처음 만든 설정값보다, 이후 얼마나 검증하고 개선했는지에 따라 결정됩니다.

특히 평가 기준을 정해두고 AI가 스스로 결과물을 비교하게 하는 방식은 매우 효과적입니다. 예를 들어 PPT 제작 에이전트라면 디자인 일관성, 문장 길이, 정보 구조, 시각적 균형, 브랜드 톤 같은 기준을 만들고, AI가 그 기준에 맞을 때까지 실험하게 할 수 있습니다. 이런 반복 개선 과정을 통해 첫 번째 결과물보다 열 번째 결과물이 훨씬 좋아지는 일이 가능합니다.

  • 결과물이 마음에 들지 않으면 단순히 다시 만들라고 하지 말고, 무엇이 부족한지 기준을 알려준다.

  • AI에게 “현재 시스템을 비판적으로 검토하고 개선점을 제안하라”고 요청한다.

  • 다른 AI 모델의 의견도 함께 비교해 구조적 허점을 찾는다.

  • 좋은 결과물이 나오면 그 기준과 예시를 에이전트 규칙에 반영한다.

에이전트가 많아질수록 관리할 자료와 판단할 결과물도 늘어나므로, 자동화 자체가 새로운 관리 업무가 될 수 있다는 점을 고려해야 합니다.

깃허브와 벤치마킹은 비개발자에게도 강력한 출발점이 된다

AI 에이전트를 더 잘 만들고 싶다면 이미 누군가 만들어둔 사례를 적극적으로 참고하는 것이 좋습니다. 깃허브는 개발자만 쓰는 공간처럼 보이지만, AI 에이전트 시대에는 비개발자에게도 매우 유용한 참고 자료가 됩니다. 코드를 직접 이해하지 못해도 AI에게 깃허브 링크를 주고 “이것처럼 내 업무에 적용하려면 어떻게 해야 하느냐”고 물어보면 시작할 수 있습니다.

이제 중요한 것은 모든 기술을 직접 아는 것이 아니라, 참고할 만한 사례를 찾아 AI가 구현할 수 있게 연결하는 능력입니다.

예를 들어 PPT 자동 생성, 영상 편집 자동화, 웹 크롤링, 데이터 정리, 문서 변환 같은 기능은 이미 다양한 프로젝트와 사례가 공개되어 있습니다. AI에게 관련 깃허브 프로젝트를 찾아보게 하고, 그중 적합한 방식을 자신의 업무에 맞게 변형해달라고 요청하면 비개발자도 충분히 자동화 시스템을 만들 수 있습니다.

유튜브 인터뷰, 논문, 블로그 글, 기술 문서도 좋은 벤치마킹 자료가 됩니다. 핵심 아이디어만 추출해 AI에게 전달하면, AI는 이를 바탕으로 구체적인 실행 구조를 제안할 수 있습니다. 이 과정에서 사람의 역할은 모든 코드를 직접 작성하는 것이 아니라, 어떤 방향이 필요한지 판단하고 좋은 기준을 제시하는 것입니다.

AI 에이전트 시대에는 실행자가 아니라 설계자가 더 중요해진다

AI 에이전트가 확산되면 사무직의 역할은 크게 달라질 가능성이 큽니다. 문서를 직접 작성하고, 자료를 직접 찾고, 반복 업무를 직접 처리하는 능력보다 어떤 일을 자동화할지 정하고, 그 업무의 기준을 설계하고, 결과물을 검증하는 능력이 더 중요해집니다.

앞으로의 생산성 차이는 AI를 쓰느냐 안 쓰느냐가 아니라, AI 에이전트를 얼마나 내 업무에 맞게 설계하고 운영하느냐에서 갈릴 가능성이 큽니다.

특히 대표, 팀장, 1인 기업 운영자라면 AI 에이전트를 직접 체험해볼 필요가 있습니다. 단순히 직원에게 맡기거나 외부 서비스만 도입해서는 체감하기 어렵습니다. 실제로 자신의 메일, 일정, 자료 정리, 콘텐츠 제작, 영업 관리 중 하나라도 에이전트로 바꿔보면 업무의 병목이 어디에 있는지 훨씬 명확하게 보입니다.

전통적인 산업에서도 가능성은 큽니다. 건설, 제조, 공공 분야처럼 디지털 전환이 느리다고 여겨졌던 분야에서도 도면 기반 수량 산출, 문서 정리, 공고 수집, 보고서 작성, 일정 관리 같은 업무는 AI 에이전트와 결합될 수 있습니다. 중요한 것은 거창한 시스템을 처음부터 만드는 것이 아니라, 매일 반복되는 작은 업무 하나를 AI에게 맡겨보는 것입니다.

AI 에이전트가 모든 일을 완전히 대체한다고 생각하기보다, 사람이 기준을 만들고 AI가 실행을 담당하는 구조로 접근해야 실패 가능성을 줄일 수 있습니다.

지금 시작할 수 있는 가장 현실적인 AI 에이전트 적용 순서

AI 에이전트를 처음 도입한다면 복잡한 시스템부터 만들 필요는 없습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 내 업무 중 반복되는 일을 찾는 것입니다. 매일 확인하는 메일, 매주 작성하는 보고서, 자주 만드는 블로그 초안, 반복적으로 정리하는 회의록, 계속 모니터링하는 웹사이트가 좋은 출발점입니다.

AI 에이전트 도입은 거대한 자동화 프로젝트가 아니라, 반복 업무 하나를 줄이는 실험에서 시작하는 것이 가장 현실적입니다.

단계

실행 내용

확인할 점

1단계

반복 업무 하나를 선택한다

매일 또는 매주 반복되는지 확인

2단계

업무 순서와 판단 기준을 문서로 적는다

AI가 따라 할 수 있을 만큼 구체적인지 확인

3단계

예시 결과물과 참고 파일을 제공한다

좋은 결과물과 나쁜 결과물을 구분

4단계

작게 실행하고 결과물을 검토한다

처음부터 완전 자동화를 목표로 하지 않기

5단계

피드백을 반영해 규칙을 개선한다

반복 오류를 줄이는 방향으로 수정

처음부터 회사 전체 업무를 자동화하려고 하면 실패하기 쉽습니다. 대신 “아침마다 메일 요약 받기”, “자막으로 블로그 초안 만들기”, “회의록을 보고서 형식으로 정리하기”처럼 작고 명확한 업무부터 시작하는 편이 좋습니다. 이 작은 성공이 쌓이면 자연스럽게 업무용 에이전트 구조를 확장할 수 있습니다.

AI 에이전트는 이미 현실이 되었고, 이제는 직접 다뤄봐야 한다

AI 에이전트는 먼 미래의 이야기가 아니라 이미 업무 현장에서 적용 가능한 현실적인 도구가 되고 있습니다. 단순한 자동 응답이나 문장 생성 수준을 넘어, 일정 관리, 콘텐츠 제작, 리서치, 이메일 분류, 웹사이트 제작, 데이터 수집, 문서 작성까지 다양한 업무에 들어오고 있습니다.

AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 내가 원하는 결과를 정의하고, AI가 그 기준에 맞게 일하도록 시스템을 설계하는 능력입니다.

물론 모든 업무가 즉시 자동화되는 것은 아닙니다. 유지보수도 필요하고, 오류도 발생하며, 사람이 최종 판단해야 하는 영역도 분명히 남아 있습니다. 그러나 반복적인 사무 업무와 디지털 기반 지식 노동의 상당 부분은 이미 에이전트 전환이 가능한 단계에 가까워지고 있습니다.

지금 필요한 것은 완벽한 도구를 기다리는 것이 아니라, 내 업무 중 하나를 골라 직접 실험해보는 것입니다. 작은 자동화 하나를 성공시키면 AI가 단순한 도구가 아니라 함께 일하는 시스템이 될 수 있다는 감각을 빠르게 얻을 수 있습니다.

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정원 바닥 포장

정원 바닥 포장

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정원 바닥 포장의 중요성

 

일반적인 정원 디자인에서 바닥 포장의 중요성은 잘 언급되지 않는 부분이다.

통상 ‘정원 꾸미기’라는 관점에서 식재 위주의 조경수를 추천하고 식재하는 것을 정원 디자인이라고 생각하는 경향이 다분하다.

하지만 조경 디자인, 정원 설계 관점에서 정원의 바닥 포장 문제는 정원의 분위기를 결정하는 중요한 요소이며, 설계 단계에서 구체적인 정리가 필요한 사안이다.

 

주택 인테리어 디자인에서 실내 바닥재를 어떤 소재, 패턴, 디테일을 사용하는 여부에 따라 공간의 분위기가 전혀 달라지듯, 정원에서 바닥 포장 문제는 유사한 원리이다.

 

 

흔히 대문과 현관 동선을 판석으로 포장한다거나, 테라스와 같은 기능의 일정 영역을 판석으로 포장하는 것이 일반적인 주택 정원에서 볼 수 있는 포장 방식이다.

딱히 틀린 관점은 아니지만, 결국 디자인과 디테일의 문제로 다룰 수 있어야 한다.

 

판석의 종류도 다양하고, 판석과 관계 맺는 식재의 디테일 등 하나하나가 정원의 분위기를 규정하는 요소들이다.

또한, 판석 이외에도 다양한 방법의 정원 바닥 포장 방법이 있다.

쇄석, 자갈, 마사 등으로 바닥을 포장하는 방법도 있고, 콘크리트 혹은 자연석을 이용하는 경우도 있다. 어떤 방법이 더 좋은가 하는 접근 방식보다, 목적과 기능, 비용을 고려해서 디자인과 디테일이 계획되는 것이 중요한 지점이다.

 

 

정원 바닥 포장, 재료별 종류

 

⬛ 판석

 

페이빙 목적으로 사용되는 판석은 통상 부정형 판석과 장방형 판석으로 구분되며, 일반적으로 정원의 동선 구성 요소로 활용되는 경우가 많다.

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물론, 기능성 위주의 판석 이외에도 판석은 다양한 디자인 및 디테일로 활용 가능하다.

목적에 따라 계단석, 다양한 부정형 판석이 있으며, 시장에서 손쉽게 통용되는 재료를 활용하여 디자인 하는 것이 유용하다.

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⬛ 쇄석, 자갈, 마사

 

정원 또는 마당 페이빙 재료로 쇄석과 자갈류의 사용은 일반적이지 않으나, 활용 방법에 따라 실용적이면서 디자인적으로 나쁘지 않은 방법이 될 수 있다.

오히려 기능적 측면에서 단점보다 장점이 많은 방법이다.

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쇄석 및 자갈, 마사는 다양한 종류가 있으나, 목적과 기능에 부합하는 1~2가지 정도 종류로 사용하는 것이 바람직 하다.

또한 의외로 식재와의 매칭에서 나쁘지 않는 디테일 적용이 가능하다.

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⬛ 콘크리트

 

정원에 콘크리트라는 재료는 다소 낯선 재료일 수 있지만, 목적 및 기능에 따라 유용한 방법이 될 수 있다.

실재 콘크리트를 타설하는 방법과 몰탈 및 미장 등의 방법이 혼용될 수 있다.

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⬛ 자연석

 

정원에 콘크리트라는 재료는 다소 낯선 재료일 수 있지만, 목적 및 기능에 따라 유용한 방법이 될 수 있다.

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정원 바닥 포장 사례 (비온후풍경 설계,시공)

 

⬛ 원주 반곡동 패시브하우스 정원 포장 사례

  • 마사(대)+흑송이석, 베트남산

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⬛ 까사델아야 펜션 외부 계단 포장 사례

  • 300X600 현무암 판석+흑송이석, 베트남산

  • STS 절곡, 현장 설치

  • 식재 및 기타 소품(재활용)

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⬛ 김포 패시브하우스 창조재 정원 사례

  • 현장 제작 콘트리트 판석+마사(대)+흑송이석, 베트남산

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⬛ 속초 패시브하우스 노학담집 정원 사례

  • 400X800, 400X1,200 등 장방형 판석 혼합, 중국산+마사(대)

  • 목재데크, 방낄아이

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⬛ 퇴촌 렌탈하우스 송정재 정원 사례

  • 부정형 판석, 중국산+마사(대)

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⬛ 양평 월산리 패시브하우스 월산비정 정원 사례

  • 마사(대,중) 혼합

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⬛ 양평 문호리 패시브하우스 정원 사례

  • 400X800, 400X1,200 등 장방형 판석 혼합, 중국산+마사(대)

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⬛ 양평 정배리 전원주택 정원 사례

  • 마사(대,중) 혼합

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2025년 하반기 정부정책브리핑 자료집

2025년 하반기 정부정책브리핑 자료집

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2025 하반기, 이렇게 달라집니다

2025년 하반기부터 우리 일상에 큰 변화들이 찾아옵니다. 금융, 조세, 환경, 복지, 교육, 산업 등 거의 모든 분야에서 제도와 규정이 손질되는데요, 전반적으로 국민 생활 안정과 산업 경쟁력 강화에 초점을 맞추고 있습니다. 우선 금융·재정·조세 분야부터 보면 가장 눈에 띄는 건 예금보호 한도가 기존 5천만 원에서 1억 원으로 올라간다는 점입니다. 금융기관이 파산해도 보호받을 수 있는 금액이 두 배로 늘어나니, 서민과 중산층 입장에서는 한층 더 안심할 수 있게 됐습니다. 퇴직소득 과세 범위에는 해약환급금 일부가 새로 포함되고, 조각투자상품 이익에 대한 과세 규정도 신설됩니다. 최근 각광받는 조각투자 시장의 과세 사각지대를 없애려는 조치입니다. 또한 3단계 스트레스 DSR 제도가 시행돼 다중 채무자와 고위험 대출에 대한 관리가 강화됩니다.


환경·에너지 정책도 크게 바뀝니다. 환경영향평가 제도는 사업의 환경 영향 정도에 따라 ‘심층평가’와 ‘신속평가’로 나누어 적용합니다. 영향이 크면 공청회 의무가 생기고, 영향이 적으면 일부 절차가 생략되어 신속하게 진행할 수 있게 됩니다. 온배수 재이용 범위도 확대되고 재정 지원 근거가 마련돼 친환경 에너지 순환 구조가 더 활발해질 전망입니다. 플라스틱 재생원료 사용 의무 대상도 넓혀 재활용 산업의 성장세를 뒷받침합니다.


복지·보건·안전 분야에서는 국가장학금 지원 금액이 오릅니다. 특히 2025년 2학기부터 저소득층과 중산층 대학생들이 더 많은 장학 혜택을 받을 수 있게 됩니다. 보건 쪽에서는 새로운 의료기기 시장 진입 절차가 간소화돼 혁신 제품이 더 빨리 시장에 나올 수 있습니다. 안전관리 측면에서는 유해화학물질의 위험도를 기준으로 한 차등 안전관리 체계가 마련되고, ‘화학물질 등록 및 평가법’ 개정안이 시행됩니다.

산업·중소기업 지원책도 강화됩니다. 글로벌비즈니스센터(GBC)의 기능이 고도화되고 K-스타트업센터(KSC) 운영이 활성화됩니다. 특히 미국의 상호관세 조치 같은 통상 리스크에 대비해 해외 거점 지원이 늘어납니다. 관세 AI 챗봇 상담과 온라인 화상상담 서비스도 새롭게 도입돼 기업들이 통상 문제를 보다 신속하게 해결할 수 있습니다.


문화·교육 분야에서는 청소년 대중문화예술인의 인권 보호를 강화하기 위해 대중문화예술기획업 등록 요건이 완화되고, 스포츠윤리센터의 역할이 확대됩니다. 교육부는 고교 통합 해양교육 교과서를 새로 개정·보급하고 전문대·대학 혁신지원 사업을 재구성해 실무 교육을 강화합니다.


조달·공공시장 부문에서는 철근 담합 방지를 위해 다수공급자계약(MAS) 방식으로 전환하고, 평가위원단 운영 방식을 개선해 조달 평가를 더 투명하고 공정하게 운영합니다.


부동산·국토 정책으로는 전세사기 예방을 위해 전세정보시스템이 고도화되고, 분양가 상한제가 개선됩니다. 도로와 철도 안전점검 제도가 강화되며 스마트 물류 인프라 지원도 확대됩니다.


그 밖에 전기요금 연체채권 채무조정 통합 시행으로 취약계층의 부담을 줄이고, 건강기능식품 개별 인정 신청대상이 확대됩니다. 비료 제품 속 천연생장조정물질 혼입에 대한 예외 기준이 신설되고, 대형가속기 구축 지원법이 시행돼 첨단 과학 인프라 확충에도 속도가 붙습니다.


이번 하반기 정책 변화는 단순한 제도 변경을 넘어 금융 안전망 강화, 환경과 안전 관리의 효율성 제고, 교육·복지 지원 확대, 산업 경쟁력 강화 등 전반적인 사회 구조 개선을 목표로 하고 있습니다. 각 분야별 세부 시행 시기와 조건을 잘 확인해 두면 변화에 훨씬 능동적으로 대응할 수 있을 것입니다.


더 자세한 세부 정책과 시행 일정은 기획재정부 ‘이렇게 달라집니다’ 홈페이지(https://whatsnew.moef.go.kr)에서 확인할 수 있습니다.

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SK케미칼, 폐현수막 재활용 기술로 의류·책상 등 새롭게

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사진_SK케미칼

SK케미칼은 울산공장에서 5개 지방자치단체, 리벨롭, 세진플러스, 카카오와 함께 지역·기업 상생 발전을 위한 폐현수막 재활용 업무 협약을 체결했다. 행정안전부는 지방자치단체와 기업 간 상생을 위한 가교 역할을 지원한다. 세종·강릉·청주·나주·창원 등 5개 지자체는 폐현수막을 수거해 공급하고 폐현수막을 사용해 생산한 재활용 제품 도입도 활성화하기로 했다.


SK케미칼은 폐현수막을 화학적 재활용 기술을 활용해 분자 단위로 분해한 후 이를 활용해 석유 기반 PET와 동등한 품질의 재활용 PET를 생산하는 역할을 하게 된다. 리벨롭과 카카오에서 의류, 책상, 현수막 등 다양한 최종 제품을 만들고 유통·판매할 예정이다. 세진플러스는 폐현수막의 물리적 공정을 통해 차량 내장재 및 건축자재로의 업사이클링을 추진한다.



폐현수막 재활용률을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 그동안 폐현수막은 일회성의 재활용 장바구니 등으로 재가공해 왔다. 그러나 폐현수막을 재가공한 용품은 또다시 소각, 매립되는 형태로 자원 선순환의 지속성 면에서는 한계가 있었다. 화학적 재활용의 경우 물리적 재활용 소재와 달리 품질 손상이 없이 반복적 재활용이 가능하다.


SK케미칼은 폐현수막뿐만 아니라 순환 경제의 지속가능성을 높이기 위한 사업 개발 및 연구에도 박차를 가할 예정이다.


출처 : 잡포스트(JOBPOST)(http://www.job-post.co.kr)

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패션엔 :: 2025년 로에베 재단 공예상 최종 수상자 '쿠니마사 아오키' 선정

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2025년 로에베 재단 공예상 최종 수상자는 쿠니마사 아오키, 2명의 특별상은 니페미 마커스 벨로, 수막쉬 싱 스튜디오가 각각 수상했다.



2025년 로에베 재단 공예상의 수상자로 ‘Realm of Living Things 19’(2024년)의 작가 쿠니마사 아오키(Kunimasa Aoki, 1963년 일본 출생)가 선정되며 50,000유로의 상금을 받게 되었다. 



쿠니마사 아오키는 디자인, 건축, 저널리즘, 비평, 미술관 큐레이션 분야를 대표하는 12인의 저명한 심사위원단에 의해 30명의 후보 중에서 특별히 선정되었다. 

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심사위원단에는 건축가 겸 산업 디자이너인 파트리시아 우르퀴올라(Patricia Urquiola), 파리 루브르 박물관 장식 예술 부문 디렉터인 올리비에 가베(Olivier Gabet), 건축가 왕슈(Wang Shu), 도예가 막달레나 오둔도(Magdalene Odundo), 에세이스트 겸 건축가인 프리다 에스코베도(Frida Escobedo) 등이 포함되었다.



마쿠니마사 아오키의 테라코타 조각은 혁신적인 제작 기법과 시간, 중력, 압력의 효과를 활용한 작품으로 코일링 기법을 진솔하게 표현했으며 심사위원단은

마감 처리하지 않은 날것의 상태로 재료의 본질을 드러냈다는 점을 높이 평가해 수상작으로 선정했다.  


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2명의 특별상은 니페미 마커스 벨로(Nifemi Marcus-Bello, 1988년 나이지리아 출생)가 ‘TM Bench with Bowl’로, 수막쉬 싱 스튜디오(Studio Sumakshi Singh, 1980년, 1972년, 1979년, 1983년 인도 출생)가 ‘Monument’ (2024년)로 각각 수상했다.



니페미 마커스 벨로의 작품은 자동차 산업에서 재활용된 알루미늄을 사용하여 무역, 세계화, 권력의 역학 관계라는 아이디어를 탐구했다. 심사위원단은 단순한 소재와 기하학적인 형태의 작품이 소비주의에 대한 조용하지만 강력한 메시지를 전달한다고 평가했다.



수막쉬 싱 스튜디오의 작품은 델리에 있는 12세기의 콜로네이드 기둥을 실물 크기로 재구성했으며 코퍼 소재의 자리(Zari)를 물에 녹는 패브릭에 실로 연결한 다음, 이를 녹여 실만 남기는 방식으로 제작했다.



심사위원단은 작품의 강한 존재감과 섬세한 구조가 이루는 서정적인 대비에 주목하며, 시간이 흐르고 기념비가 쇠퇴하는 와중에도 문화적인 회복력과 기억력은 계속해서 이어진다는 주제를 설득력 있게 보여준다고 평했다.




올해 최종 후보에 오른 작품들은 전통적인 공예기법을 혁신적으로 변형하거나 재해석한 작품들로 구성되었다. 바구니 세공이 클레이로 전환되거나, 방직기를 활용한 직조가 금속으로 전환되는 등고대 공예의 전통적인 매체가 새로운 소재로 재탄생했다. 



또한 구전 전통, 의식, 여러 세대를 거쳐 전해 내려온 장인 정신을 담아 공예 유산에 경의를 표하는 작품들도 포함되었다. 



일부 아티스트는 자신만의 길을 개척하여 새로운 방향을 제시하는 독특한 조각 형태를 제시했고, 새롭게 선보이는 일부 작품들은 기발하면서도 환상적인 느낌을 불러일으키며, 


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또 다른 작품들은 표면을 섬세하게 처리하여 작가의 손길이 더욱 강하게 느껴지기도 한다.







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최종 후보 30인의 작품은 2025년 5월 30일부터 6월 29일까지, 마드리드의 티센- 보르네미사 국립미술관(Thyssen-Bornemisza National Museum)에서 만나볼 수 있다. 


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이번 전시회는 온라인으로도 감상할 수 있으며, 전시 카탈로그에 기록될 예정이다.


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전문가 심사위원단은 2025년 2월, 전 세계 133개 국가와 지역을 대표하는 장인들이 출품한 4,600이 넘는 작품 중에서 최종 후보를 선정했다. 18개 국가 및 지역을 대표하는 최종 후보들은 도자기, 목공예, 직물, 가구, 종이, 유리, 금속, 주얼리, 래커를 포함한 다양한 소재를 다루는 아티스트로 구성되었다.

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