... 2010년 중반에 수도권 인구 비중의 증가 추세가 일시적으로 둔화하였으나, 수도권에서 혁신도시로의 인구 유입은 2017년 이후 사실상 소멸 2023년부터 혁신도시 인구는 순유출로 전환되었으며, 같은 권역 내에서 혁신도시로의 인구 유입마저도 2025년 이후에는 순유출로 전환 1차 공공기관 이전은 혁신도시 인구·고용을 증가시켰지만, 파급효과의 규모와 범위에 ... 인구 분산을 유발할 수 있는 거점도시를 조성할 필요 근본적 생산성 개선을 위해서는 집적경제 창출이 중요하며, 이를 위해 혁신도시가 보유한 물적·인적 인프라와 연계한 산업정책을 통해 혁신도시 및 주변 지역에서 생산활동을 촉진할 필요 혁신도시 발전을 위한 정책의 ‘효과성’과 ‘지속 가능성’을 제고하기 위해서는, ...

최근 우리나라는 지방 인구소멸과 산업 인력 부족이라는 이중과제에 직면하고 있으며, 기존의 내국인 중심 노동력 공급 체계만으로는 지역 경제를 유지하기 어려운 상황이다. 이에 따라 외국인력 정책의 무게 중심도 단순한 체류 관리에서 지역 정착과 경제 발전을 연계하는 방향으로 전환이 요구되고 있다. 정부는 이러한 흐름 속에서 캐나다·호주의 지역 기반 비자 제도를 참고하여 2024년부터 지역특화형 비자와 광역형 비자를 차례로 도입하였다. 이 원고에서는 두 비자 제도의 제도적 특징과 운영 현황을 살펴보고, 해외 주요국(캐나다·호주·일본) 사례를 분석한다. 이를 토대로 지역특화형 비자 적용 업종을 돌봄 분야로 확대, 광역형 비자의 국가균형발전 전략과의 연계 개편, 특구의 산업 특성을 반영한 ...

... AI·공급망·MRO 이제는 ‘K-방산 2.0’으로 진화해야 이슈분석 글로벌 재무장 시대, 방산 수출 패러다임이 바뀌고 있다 작성자: 산업연구원 | 발행일: 2026-08-12 글로벌 재무장 시대, 방산 수출 패러다임이 바뀌고 있다 최근 글로벌 방산 시장이 빠르게 변화하고 있다. 러-우 전쟁 장기화, 미&mi... K-방산 역시 기존의 ‘단품 무기 수출’ 모델을 뛰어넘어 ‘패키지 전략 기반의 K-방산 2.0’으로 과감히 진화해야 한다. 만약 이러한 전환에 실패한다면 K-방산은 일시적 성과에 머물 가능성이 크다. 향후 K-방산은 국가 차원의 패키지 전략 구축을 통해, 글로벌 안보·산업 생태계를 선도하는 국가전략산업이자 또 ...

산업연구원(KIET)은 2026년 8월 13일 유엔산업개발기구(UNIDO)와 간담회를 개최하였다. 본 간담회는 향후 UNIDO와 KIET이 공동으로 추진할 라오스 및 필리핀의 녹색전환을 위한 정책자문 및 역량강화 다개년(Multi-year) 사업의 성공적인 착수를 위한 기반을 마련하고자 개최되었다. 양 기관은 2015년 업무협약(MOU) 체결 이후 공동 행사 ... 지속해 왔으며, 이번 협력 프로젝트를 통해 그간 축적된 신뢰와 협력 관계를 한층 더 발전시켜 나갈 것으로 기대된다. 행사는 양측 참석자들의 개회 및 환영 인사를 시작으로 홍보팀의 산업연구원 소개가 이어졌다. 이어진 안건 논의 세션에서는 사업의 구체적인 추진 방안과 실행 계획에 대해 양 기관 전문가 간 깊이 있는 의견 교환이 진행되었다. 산업연구원 측에서는 이두희 ...

... 내수 동반 개선으로 강한 성장 소비・고용: 5월 소매판매, 의복 등 준내구재 및 음식료품・의약품・화장품 등 비내구재 증가 영향으로 상승 투자: 5월 설비투자, 기계류와 운송장비 모두 늘어나며 증가세 지속 산업생산: 5월 제조업 생산, 기계와 소재 부문의 부진으로 감소 전환 주요산업별동향 자동차: 5월 생산, 부품 공급 불안정으로 감소 조선: 5월 생산 감소, 수출과 수입 모두 증가 일반기계: 5월 생산, 설비투자 증가 영향으로 증가 철강: 5월 생산 증가폭 확대, 6월 수출 증가 전환 정유: 6월 수출, 물량 감소에도 고유가 및 정제마진 호조로 전년동월비 49.8% 증가 석유화학: 5월 생산, 전년동월비 감소, 6월 수출, 유가 급등에 따른 단가 상승으로 증가 섬유: 5월 생산, 화학섬유 증가세 ...

중국의 피지컬 AI 전환은 모델 중심 AI에서 현실 세계의 적응형 시스템으로 전환하는 산업 전략이며, 제조업과 도시를 실증 인프라로 삼아 센서-데이터-메모리-연산-행동의 학습 루프를 빠르게 축적하는 데 초점을 둔다. 중국 전략의 핵심은 '로봇'이 아닌 '학습 루프'이며, 제조업 기반, 대규모 내수시장, 다층적 공급망, 지방정부의 실증 공간을 활용해 배포-회수-개선 주기를 단축하고 학습 주기를 가속한다. 또한 모델에서 '학습 루프'로, 정적인 문제에서 동적인 문제로, 수집되는 데이터에서 생성되는 데이터로, 일회성 배포에서 지속적 상태 갱신으로 AI 기술이 전환되고 있다. 중국은 도시, 대학, 기업, 공급망이 함께 형성하는 '배포 생태계'를 하나의 학습 시스템으로 ...