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#스마트폰 앱에서 택시를 호출하자 잠시 후 운전자가 없는 자율주행 전기택시가 깜빡이를 켜고 다가온다. 뒷좌석에 앉자 "안녕하세요"라는 인사말과 함께 자동으로 문이 닫히고 부드럽게 출발한다. "에어컨을 끄고 창문을 열어줘" 요청하니 택시에 탑재된 AI(인공지능)가 곧바로 "알겠습니다" 응답하고 요청을 수행한다. 교통상황도 실시간으로 파악해 목적지까지 최적의 코스로 주행하고 끼어들기 등 흐름을 방해하는 돌발상황이 발생하면 스스로 경적을 울려 주의를 준다. 목적지에 도착하면 요금을 안내하고 자동으로 결제가 이뤄진다. 배터리 잔량이 얼마 남지 않은 자율주행 전기택시는 가까운 배터리 교환소로 알아서 이동한다. 교환소에 들어서면 배터리 교체도 자동으로 진행된다. 작업시간은 5분 남짓. 새 배터리를 장착한 자율주행 전기택시는 이렇게 24시간 운행한다. 올해 초 중국에서 목격한 자율주행 전기택시는 그야말로 충격적이었다. 중국의 자율주행 기술이 세계적 수준이라는 것은 익히 알고 있었지만 이 정도인

코스닥 시가총액 상위 10개 기업 가운데 대덕을 기반으로 한 딥테크(첨단기술) 기업이 무려 4곳에 달한다는 사실을 아는 이는 많지 않다. 이는 기술 경쟁력 확보를 중심으로 한 중장기 육성 정책이 효과적으로 작동한 결과라 할 수 있다. 그렇다면 내부적으로는 어떤 요인이 작용했을까. 필자가 만난 한 딥테크 스타트업 대표는 "글로벌 수준의 경쟁력 확보에서 가장 중요한 요소는 시장을 제대로 아는 것"이라고 강조했다. 실제로 우수 딥테크 스타트업을 지속적으로 배출한 대학들 중에는 총장 주도로 오래전부터 '기술 마케팅 커뮤니케이션'을 교과목으로 편성한 곳도 있다. 이는 시장 중심 R&D(연구·개발) 전략의 중요성을 강조한 선견지명이었다는 평가다. 딥테크 스타트업의 본질은 기술 경쟁력과 이를 기반으로 한 '기술 예측 역량'에 있다. 그러나 첨단기술을 시장에 내놓고 채택되기까지 긴 시간이 소요되며, 그 과정에서 기술력과 시장 대응력 간 불균형이 나타나기 쉽다. 이를 해결하기 위해 많은 딥테크 기

"정부출연연구기관(출연연) TLO(기술이전전담조직)가 기술 발굴부터 이전, 사업화까지 전 과정을 담당하고 있지만 인원이나 예산에 비해 그 스펙트럼이 지나치게 넓다." 최근 부산 해운대에서 열린 '출연연X연구소 TLO 애뉴얼 콘퍼런스(Annual Conference)' 패널토론 현장에선 기술사업화의 현실과 한계를 지적하는 목소리가 잇따랐다. 토론에 참여한 관계자들은 기술 마케팅, 특허 포트폴리오 관리 등 사업화 활동에는 장기간 상당한 비용이 필요하지만 많은 TLO가 최소한의 운영비만으로 활동을 이어가고 있다고 토로했다. 초기 투자나 민간 자본을 연결할 여력도 부족해 유망 기술의 시장 진입이 늦어지는 사례가 적지 않다는 지적도 나왔다. 정책적 연속성 부족도 TLO의 부담을 가중시키는 요인으로 지목됐다. 정부 정책이 정권과 부처 변화에 따라 자주 바뀌면서 일관된 기술사업화 전략을 추진하기 어렵다는 것이다. 하지만 최근엔 기술사업화와 관련한 긍정적인 변화의 조짐도 보인다. 기술보증기금 관