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잠실 르엘 입주 초기 하자 논란…롯데건설, 브랜드 전략에 부담 되나 [이코노믹데일리] 롯데건설의 하이엔드 브랜드 ‘르엘’의 시공 신뢰도가 시험대에 올랐다. 고급 주거의 상징처럼 통하던 이름이 이번에는 하자 논란의 중심에 섰다. 11일 업계에 따르면 지난 5일 ‘잠실 르엘’ 조합원 100여명은 서울 잠실 롯데월드타워 앞에 모여 “하이엔드라더니 처참하다”, “결로와 곰팡이로 주민 건강을 위협한다”고 적힌 피켓을 들고 송파구청까지 행진했다. 조합원들은 결로와 누수, 설계 변경 문제 등을 제기하며 시공 품질에 대한 우려를 표했다. 해당 단지는 입주가 시작된 지 보름 남짓 지난 상황이다. 조합원들이 가장 크게 문제 삼는 부분은 결로와 결빙이다. 공실 상태에서도 창문에 물방울이 맺히고 새시가 얼어붙어 열리지 않는 사례가 속출했다는 입장이다. 일부 세대에서는 창문이 얼어붙은 모습이 촬영 영상으로 공개되기도 했다. 잠실 르엘의 입주 기간은 지난달 20일부터 오는 4월 25일까지다. 이에 일각에서는 입주율이 높아질수록 민원이 더 늘어날 가능성도 배제하기 어렵다는 관측도 나온다. 지하 주차장과 세대 창고 등에서 발견된 누수도 불안을 키웠다. 롯데건설은 “지하 1층 PIT 내부 소화배관 조인트 볼트의 조임 불량 발생했으며 하자 보수 진행 완료했다”며 “소화배관 전수 조사 후 다른 구관에서는 이상없음을 확인했다”고 밝혔다. 그러나 일부 조합원은 공사 기간부터 지하층 균열이 반복적으로 발견됐다고 주장하며 안전진단 필요성을 제기했다. 설계와 자재를 둘러싼 갈등도 번지고 있다. 일부 세대에서 주방 구조가 분양 당시 안내와 다르게 변경됐고 거실 중앙으로 후드 위치가 이동해 공간 활용이 달라졌다는 것이다. 독일산 창호와 로이 복층 유리 전면 적용을 기대했으나 실제로는 국산 제품과 일반 유리가 혼용됐다는 의혹도 이어졌다. 이에 대해 롯데건설은 창호 혼용의 경우 “조합 측과 마감재 협의 과정에서 동질 이상의 제품 혼용으로 합의한 후 변경했다”고 답했다. 이와 함께 협의가 이뤄진 도면을 바탕으로 법상 기준을 준수해 시공했으며 고객상담(CS)팀이 현장에 상주하면서 대응하고 있다고 덧붙였다. 문제는 브랜드다. ‘르엘’은 롯데건설이 내세운 하이엔드 전략의 전면에 서 있다. 입지와 설계 마감, 커뮤니티 시설까지 최고급을 표방해왔다. 시장과 입주민들은 ‘르엘’이라는 이름에 일정 수준 이상의 시공 품질을 기대한다. 신뢰가 흔들릴 경우 개별 단지 문제를 넘어 브랜드 전체의 부담으로 번질 수 있다. 특히 롯데건설이 성수4지구 등 주요 정비사업 수주 활동을 진행 중인 상황에서 이번 사안이 조합 판단에 변수로 작용할 가능성도 거론된다. 다만 초기 입주 단계에서 발생하는 일반적 하자 수준에 그칠 경우 신속한 보수와 설명을 통해 신뢰를 회복할 수 있다는 시각도 있다. 입주가 진행되는 가운데 시공 품질과 대응 과정이 향후 평가의 기준이 될 것으로 보인다.2026-02-11 14:11:46
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"AI가 골라내고 예측한다"…식약처, 식품안전 관리에 인공지능 활용 예고 [이코노믹데일리] 식품 안전 관리가 사후 적발 중심에서 인공지능 기반 사전 예측 체계로 전환된다. 식품의약품안전처는 수입식품 검사부터 식육 이물 검출, 기후 변화에 따른 위해 요소 예측까지 전 과정에 AI를 도입해 위험 기반 선별과 현장 자동화를 강화하고 2026년부터 보다 정밀하고 선제적인 식품안전 관리 체계를 구축할 예정이다. 9일 식품의약품안전처는 인공지능(AI) 기반의 식품안전관리 체계를 고도화해 2026년 수입식품 검사와 이물 관리를 강화하고 식품 위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 등 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다. 기존 사후 단속 중심 체계에서 사전 예측·위험 기반 관리 체계로 전환하겠다는 구상이다. 식약처는 'AI 수입식품 검사관(AI 위험예측 시스템)'을 활용해 위해 우려가 큰 수입식품을 중심으로 정밀 검사를 실시한다. 이번 시스템은 수입식품 검사 정보와 해외 위해 정보를 융합한 빅데이터를 AI가 학습해 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별하도록 설계됐다. 그간 식약처는 위해 요소의 특성을 반영한 예측모델을 개발해 통관 단계 무작위 검사 대상 선별에 활용해 왔지만 앞으로는 단순 무작위 추출 방식에서 벗어나 위험도 기반 선별 체계를 본격화한다는 방침이다. 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품을 중심으로 유형별 세부 모델 개발을 확대하고 예측 성능을 고도화해 검사 자원을 고위험 품목에 집중하겠다는 전략이다. 현장 자동화도 확대된다. 소·돼지고기 등 가축 사육과 식육 생산·가공 과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농(고름), 플라스틱 등 이물 잔류·혼입 문제를 줄이기 위해 AI 기반 식육 이물검출기인 'AI 이물조사관' 개발 지원사업을 추진한다. 기존 식육 이물 검사는 육안 확인이나 금속 검출기, X-ray 장비에 의존해 이물의 크기나 종류에 따라 식별에 한계가 있었다. 식약처는 식육 X-ray와 카메라 영상 데이터를 AI가 학습해 이물을 자동으로 정밀 검출하는 시스템을 개발해 현장에 보급할 예정이다. 사람의 경험에 의존하던 판별 방식을 AI 영상 분석 기반으로 전환해 정확도와 일관성을 동시에 높이겠다는 취지다. 이를 통해 식육 이물 검사 정확도를 높이고 이물 검출로 인한 반품·회수·폐기 등에 따른 영업 손실을 줄일 수 있을 전망이다. 또한 검사 효율 향상과 비용 절감 효과의 증대도 예상된다. 기후 위기에 대응한 식품 안전 전략도 본격화한다. 식약처는 기후·환경 변화에 따른 식품 위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 'AI 식품 위해 예측관' 시스템을 구축한다. 이번 시스템은 기온·습도 등 기후·환경 정보와 수거·검사 등 안전 관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해 요소 변화와 발생 가능성을 예측하도록 설계될 계획이다. 식약처는 지난해 곰팡이 독소인 아플라톡신 예측 모델을 개발했으며 올해는 살모넬라 등 주요 위해 요소 10종에 대한 예측 모델을 추가로 개발해 위해 예측 시스템을 본격 구축·활용할 예정이다. 식약처는 최근 기온 상승과 이상 기후로 세균·곰팡이 증식 환경이 달라지고 있는 만큼 환경 변수를 반영한 선제적 예측 모델이 필요하다고 설명했다. 식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 방침이다. 위해 발생 가능성을 사전에 안내해 소비자와 업계 모두가 선제적으로 대응할 수 있도록 하겠다는 구상이다. 사후 적발 중심에서 사전 차단 중심으로 전환하는 이번 전략이 식품안전 관리 패러다임을 바꿀 것으로 전망된다.2026-01-09 16:22:34
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