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첨단산업 핵심소재, 외국 의존도 심화…"국산화 전략은 선택과 집중 필요"
[이코노믹데일리] 반도체, 디스플레이, 이차전지 등 국가첨단전략산업의 핵심소재·부품이 특정 국가에 지나치게 의존하고 있는 것으로 나타났다. 다만 전문가들은 모든 분야에서 국산화가 반드시 필요한 것은 아니며, 고부가가치 분야에 선택과 집중해 경쟁력을 확보하는 전략이 현실적이라고 조언한다. 21일 국회 산업통상자원중소벤처기업위원회 소속 이재관 의원이 산업부로부터 제출받은 자료에 따르면 첨단전략산업의 핵심소재·부품 대부분이 특정국에 의존하고 있는 것으로 확인됐다. 이차전지 음극재의 핵심 소재인 천연흑연과 인조흑연은 각각 97.6%, 98.8%를 중국에서 수입하고 있다. 양극재의 핵심인 전구체와 수산화니켈 역시 각각 94.1%, 96.4%를 중국에 의존하며 사실상 중국 없이는 이차전지 생산이 불가능한 구조라는 분석이다. 로봇 산업도 해외 의존도가 높다. 핵심 구동부품의 97.8%를 일본에서 들여오고 있으며 센서와 제어부품은 중국 의존도가 상승하고 있다. 디스플레이 분야 역시 상황은 비슷하다. 차세대 마이크로 LED 핵심소재의 해외 의존도가 90%를 넘어섰고 OLED 핵심 소재인 도판트와 파인메탈마스크(FMM)는 각각 67%, 95% 이상을 해외에서 조달하고 있다. 지난해 기준 한국광해광업공단이 관리하는 희소금속 31종 중 20종이 중국 수입에 의존하는 것으로 나타났다. 반도체의 필수 원재료인 니오븀과 규소는 각각 78%, 63%와 이차전지 양극재 핵심소재인 리튬의 전체 수입액 중 65%가 중국이 차지했다. 이들 외에도 갈륨 98%, 흑연 97%, 인듐 93%. 마그네슘 84% 등 반도체와 디스플레이 첨단전략 산업의 핵심소재도 중국 수입 비중이 높았다. 이와 같이 반도체, 디스플레이, 이차전지 등 첨단산업 전반에서 핵심 소재 의존도가 심화되면서 공급망 다각화 필요성이 제기되고 있다. 이재관 의원은 "첨단전략산업의 글로벌 경쟁력이 국가안보와 직결되는 만큼 특정국 의존도가 높은 비정상적인 구조를 개선해야 한다"고 말했다. 다만 전문가들은 모든 분야에서 완전한 국산화가 반드시 필요한 것은 아니라고 평가한다. 박영준 서울대 전기정보공학부 명예교수는 “핵심소재와 부품을 모두 국내에서 생산할 필요는 없으며, 고부가가치가 높은 분야에서 경쟁력을 확보하는 데 집중하는 전략이 효과적”이라고 말했다. 이어 “소재가 절대 부족하면 해외에서 조달하는 것이 맞고, 상대적으로 국산화 가능성이 높은 분야, 예컨대 로봇 구동부품 등은 기술 도전이 필요하다”며 현실적 접근을 강조했다.
2025-10-19 09:00:00
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"올해 관세 이슈로 원·달러 환율 약 65원 상승"
[이코노믹데일리] 올해 들어 미국의 무역정책 관련해 원·달러 환율이 약 65원 상승했다는 추정이 나왔다. 19일 서울 중구 한국은행 별관에서 한은과 한국통계학회 주최로 열린 '경제통계의 진화: 인공지능(AI) 활용과 통계방법론의 확장' 포럼에서 서범석 숙명여대 통계학과 교수는 '멀티뷰(multi-view) 데이터를 이용한 원·달러 환율의 예측과 분석' 발표를 통해 이같이 밝혔다. 서 교수는 지난 2005년 1월부터 올해 4월까지 환율 언급 기사 87만3000건을 선별해 뉴스텍스트에서의 환율 평가 지표를 추출했다고 설명했다. 환율 변동을 정치, 지정학, 불확실성, 금융위기, 국제금융, 주식시장, 인플레이션, 실물경제, 국제무역, 국제유가, 무역정책, 통화정책 등 12개 분류로 나눠 추정한 결과, 환율과의 상관관계는 인플레이션이 가장 높고 실물경제가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또 환율 관련 뉴스 언급을 통해 시기별 환율 변동의 주요인을 분석한 결과에 따르면 올해는 관세 등 무역정책으로 인해 환율이 약 65원 상승한 것으로 추정됐다. 지난해 이후 정치 영향으로는 약 16원, 지난 2022년 인플레이션 영향으로는 약 127원 상승한 것으로 추산됐다. 서 교수는 "뉴스 텍스트를 가공한 정보는 시장이 평가하는 원·달러 환율의 변동 요인 정보를 제공한다"며 "특히 12개월 내 단기 예측에서 텍스트 정보가 일부 유용한 것으로 평가됐다"고 말했다. 이 외에도 이날 포럼에서는 오희석 서울대 통계학과 교수가 데이터 전체 분포 구조를 활용해 잠재적인 패턴을 효과적으로 포착할 수 있는 '데이터 적응요인 모형(DAFM)'에 관해 강연했다. 오 교수는 데이터 적응요인 모형이 주가 수익률이나 실업률 예측에서 특이적 변동성 구조를 더 정밀하게 포착하고 예측 정확도를 높일 수 있을 것으로 분석했다. 한희준 성균관대 경제학과 교수는 머신러닝을 이용해 주식시장 변동성 예측 정확도를 높이는 방법을 발표했으며, 한은 관계자들은 소규모 언어모델(SLM)을 활용해 산출한 뉴스심리지수 등 AI 발전과 통계 수요 변화에 대응해 기존 통계를 개선한 사례를 소개했다.
2025-09-19 16:29:46