한화 창립 73주년…김승연 회장 "목표는 글로벌 선두"

김승연 회장 창립기념사…"최고원천기술 개발해야"

【 청년일보 】 김승연 한화그룹 회장이 창립 73주년을 맞아 "이제 목표는 글로벌 선두"라면서 "새로운 원천기술을 확보해 선도자로 올라서자"고 당부했다.

김 회장은 창립기념일인 9일 직원들에게 배포한 기념사에서 이같이 밝혔다.

김 회장은 "73년 전 사업보국(事業報國)의 신념으로 창립된 한화그룹이 이제 시가총액 100조원 기업으로 우뚝 섰다"며 임직원들의 노고를 격려했다.

이어 "신중한 판단과 과감한 행동의 균형이 사업 성공의 요체였다"면서 "달라진 위상과 평가에 젖어 관행을 답습하는 순간 바로 위기의 시작이므로 안주하는 습성을 완전히 버려야 한다"고 강조했다.

김 회장은 중국 전국시대 역사서 전국책 진책편의 '행백리자반구십'라는 구절을 인용해 "백리 가는 길에 구십리를 절반으로 아는 자세로 한화의 100년, 200년을 준비해야 한다"고 역설했다.

행백리자반구십(行百里者半九十)은 인생이나 일에서 마지막까지 포기하지 않고 꾸준히 노력하는 것이 중요하다는 뜻을 담고 있다.

김 회장은 한화그룹이 100년, 200년 기업이 되기 위해서는 국가 대표기업이라는 책임감 아래 각 분야 선두가 돼야 한다고 말했다.

그는 "이를 위해선 냉철한 국제정세 판단, 신속한 네트워크 구축, 대담한 현지 진출이 관건"이라면서 "조선, 방산 분야 성공 경험 및 노하우를 한화그룹 전체로 확산해야 한다"고 밝혔다.

한화그룹은 한화오션을 중심으로 미국 필리조선소를 인수해 한미 조선 사업 협력의 핵심으로 자리 잡게 했고, 방산 분야에서는 유럽, 호주, 중동 등에 현지 법인을 설립해 수출 확대 기반을 다진 바 있다.

김 회장은 방산, 조선, 에너지, 기계 등의 분야에서 원천기술 확보가 후발주자에서 선도자로 올라가는 첩경(지름길)이라며 AI 방산의 무인기 센서나 추진 동력, 첨단 항공 엔진, 초고효율 신재생에너지 분야의 원천기술 확보를 다시 한번 강조했다.

마지막으로 안전의 중요성을 거론했다.

김 회장은 "인식이 바뀌어야 행동이 따라간다"면서 "안전이 최우선이라는 확고한 기준을 세워 안전설비와 공정을 끊임없이 개선해야 한다"고 당부했다.

그러면서 "한화가 한화 가족 모두의 꿈을 키우고 실현하는 보금자리가 되길 바란다"며 "임직원 모두가 한화의 현재이자 미래이고, 주인"이라고 덧붙였다.

【 청년일보=이창현 기자 】

[청년발언대] 정신건강 위기, 사회가 함께 돌봐야 할 공공의 과제

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[청년발언대] 배추 값이 오르면 농부는 웃는다

【 청년일보 】 미국의 내로라하는 빅테크 기업보다 더 높은 상승세를 보이는 것이 있다. 바로 K-배추이다. 한국농수산식품유통공사(KAMIS)에 따르면, 소매가격 기준으로 2024년 12월 24일 1포기에 4천650원을 기록했다. 이는 전월 가격인 3천90원에 비해 50.49% 상승한 가격이고 전년 가격인 2천817원에 비해 65.07% 상승한 가격이다. 가격 상승의 원인은 늦더위로 인한 생산량 감소와 정부의 비축물량 감소로 분석된다. 이러한 상승세는 2025년에도 이어져 12월 30일 기준, 배추 1포기의 값이 4천792원에 도달했다. 배추의 생산량이 감소하고 가격이 상승하면 농부의 수익은 어떻게 될까? 이에 대한 답은 농부의 역설에 있다. 농부의 역설이란 농산물 생산량과 농부의 수입은 반비례 관계를 갖는다는 말한다. 풍년으로 농산물 생산량이 늘어나면 수입이 감소한다. 오히려 흉년으로 농산물 생산량이 감소하면 수입이 증가한다. 농산물의 수요와 공급이 비탄력적이어서 발생한 현상이다. 탄력성(elasticity)은 독립변수가 1% 변할 때 종속변수가 몇 % 변하는지를 나타내는 지표이다. 수요의 가격탄력성을 보면 한 상품의 가격이 1% 변할 때 수요량이 몇 % 변

[청년발언대] 지역의사제 국회 통과…지역 의료 공백 해소와 기본권, 엇갈린 해석

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[청년발언대] 겨울철 침묵의 살인마 '심근경색'…예방 가능할까

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[청년발언대] '퇴원 후 첫 72시간' 관리…'AI 디지털 헬스케어', 간호 공백 구간에 '주목'

【 청년일보 】 병원 치료 과정에서 가장 취약한 시점은 입원 기간이 아니라, 오히려 퇴원 직후라는 지적이 이어지고 있다. 퇴원 후 첫 72시간은 합병증 재발, 약물 오류, 응급 재입원 가능성이 가장 높은 시기지만, 의료 시스템의 직접적인 간호 개입은 사실상 종료되는 구간이기 때문이다. 최근 AI 디지털 헬스케어 기술은 이 '간호 공백 시간'을 관리하는 데 초점을 맞추고 있다. AI 기반 퇴원 후 관리 시스템은 환자의 퇴원 요약 기록, 간호 교육 내용, 처방 약물, 기존 질환 이력을 종합 분석해 개인별 위험 프로파일을 생성한다. 이를 바탕으로 퇴원 직후부터 일정 기간 동안 환자의 증상 변화, 약물 복용 여부, 생활 패턴을 모니터링하며 간호 개입이 필요한 시점을 예측한다. 일부 의료기관에서는 AI가 퇴원 환자의 행동 데이터를 분석해, 비정상적인 패턴이 감지될 경우 간호사에게 경고 신호를 제공하는 시범 모델을 운영 중이다. 예를 들어, 통증 호소 빈도 증가, 수면 패턴 급변, 약물 복용 누락 반복 등은 재입원 위험 신호로 분류되어 간호사의 추가 상담이나 외래 연계를 유도한다. 해외에서는 이러한 시스템을 '디지털 전이 간호(digital transitional nu