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![[경제일보] 맥주 버리고 원전 품었다…130년 두산의 변신 본능](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/25/20260825151400990507.png)
맥주 버리고 원전 품었다…130년 두산의 '변신 본능' [경제일보] 두산의 130년 역사를 관통하는 것은 ‘무엇을 지켰느냐’보다 ‘무엇을 버렸는가’에 더 가깝다. 1896년 서울 종로4가 배오개의 박승직상점에서 출발해 화장품·주류·식음료를 거쳤고, 지금은 발전설비와 건설기계에서 원전·가스터빈·로봇·반도체 소재까지 사업 영역을 넓혔다. 창업의 계보는 이어졌지만 그 안을 채운 사업은 수차례 바뀌었다. 올해 창립 130주년을 맞은 두산은 1915년 화장품 ‘박가분’을 제조했고 1950년대 동양맥주를 세우면서 소비재 기업의 색채가 짙어졌다. 1978년에는 OB그룹에서 두산그룹으로 명칭을 바꿨다. 지금의 원전·가스터빈 사업과는 좀처럼 연결되지 않는 역사다. 팔아서 다시 샀다…소비재에서 중공업으로 몸집을 키워오던 두산은 창업 100주년을 전후해 오히려 사업을 덜어내기 시작했다. 1995년부터 구조조정에 착수해 한국네슬레·한국3M·한국코닥 등 합작기업 지분을 정리했다. 1997년에는 OB맥주 음료사업을 코카콜라에 4322억원에 넘겼다. 부동산 매각 등을 더하면 6100억원 이상의 현금 유입 효과가 예상되는 규모였다. 외환위기가 본격화하기 전이었다. 모태사업인 OB맥주도 예외가 아니었다. 1998년 지분 50%를 벨기에 인터브루에 넘겼다. 박용곤 당시 회장은 “두산은 지속돼야 한다. 하지만 가업이 중요한 게 아니다”라며 알짜기업도 필요하면 팔 수 있다는 뜻을 전했다. 사업을 지키는 것보다 기업을 지속시키는 것이 우선이라는 판단이었다. 같은 해 9개 계열사를 ㈜두산으로 통합했다. 당시 438%였던 ㈜두산 부채비율은 이듬해 말 164%까지 낮아질 것으로 전망될 만큼 재무구조 개선이 빠르게 진행됐다. 외환위기 속에서 두산은 다음 사업으로 이동할 여력을 확보했다. 구조조정은 몸집을 줄이는 데 그치지 않았다. 확보한 자금을 다시 M&A에 투입했다. 2001년 한국중공업, 2005년 대우종합기계를 인수했고 2007년에는 49억달러를 들여 미국 밥캣 등을 품었다. 오늘날 두산에너빌리티와 두산밥캣으로 이어지는 핵심 축이 이때 만들어졌다. 그룹의 정체성도 바뀌었다. 대우종합기계의 2003년 실적을 포함하면 중공업 비중은 1999년 50.2%에서 84.3%까지 높아지는 반면 식품·주류 등 소비재는 40.4%에서 11.5%로 떨어졌다. 단순한 사업 다각화를 넘어 그룹의 중심축 자체를 바꾼 것이다. 다만 빠른 변화에는 값이 따랐다. 밥캣 인수 직후 글로벌 금융위기로 북미 건설경기가 얼어붙으면서 두산은 2008년 밥캣에 10억달러를 추가 투입했다. 공격적 M&A는 성장의 동력이었지만 차입과 재무 부담도 키웠다. 두산의 ‘변신 DNA’가 강점인 동시에 위험요인이 될 수 있음을 보여준 대목이다. 2020년 두산중공업의 유동성 위기가 닥치자 두 번째 구조조정이 현실화했다. 글로벌 석탄화력 발주 감소와 국내 신규 원전 일감 축소, 두산건설 지원 등으로 누적된 재무 부담이 겹쳤다. 산업은행과 수출입은행 등 채권단은 총 3조6000억원을 지원했고 두산은 3조원 이상의 자구안을 추진했다. 이번에도 선택은 과감했다. 클럽모우CC와 두산솔루스, 서울 동대문 두산타워를 매각했고 핵심 계열사 두산인프라코어도 현대중공업그룹에 넘겼다. 1990년대 ‘필요하면 핵심사업도 판다’는 방식이 20여 년 만에 반복된 셈이다. 원전·가스터빈·로봇, 세 번째 변신 현재 두산은 클린에너지·스마트머신·첨단소재를 3대 핵심사업으로 두고 다시 사업 지형을 바꾸고 있다. 중심에는 두산에너빌리티가 있다. 대형 원전 기자재와 가스터빈에서 소형모듈원전(SMR)까지 영역을 넓히고 있다. AI 데이터센터 확대로 안정적인 전력 공급 수요가 커지는 흐름도 기회다. 두산에너빌리티는 2019년 세계 다섯 번째로 대형 가스터빈 독자 기술을 확보한 뒤 지난해 미국 빅테크 기업과 380MW급 가스터빈 5기 공급계약을 맺었다. SMR에서는 미국 X-energy와 Xe-100 16기에 필요한 핵심 소재 생산능력 예약계약을 맺었고, 이달 테라파워의 미국 와이오밍주 나트륨 원자로 핵심 기자재 제작 계약도 확보했다. 과거 한국중공업 인수로 확보한 원전 제조 기반이 20여 년 뒤 글로벌 SMR 공급망으로 이어지고 있는 셈이다. 두산 관계자는 “시장과 산업 환경이 바뀌면 기존 사업에 머무르기보다 필요한 변화를 빠르게 받아들이고 새로운 성장 기회를 찾아왔다”고 했다. 이어 “앞으로는 원전·가스터빈·SMR의 핵심 기술과 제작 역량을 기반으로 글로벌 시장을 확대하면서 장기 서비스와 유지보수까지 사업 영역을 넓혀가는 방향”이라고 덧붙였다. 실적에도 변화가 나타나고 있다. 두산에너빌리티는 올해 2분기 매출 4조7248억원, 영업이익 3143억원으로 전년 동기보다 각각 3.4%, 15.9% 증가했다. ㈜두산 자체사업도 AI 서버와 고성능 반도체용 전자소재 수요를 타고 매출 7652억원, 영업이익 2120억원으로 분기 최대 실적을 냈다. 다만 세 번째 변화의 성공을 단정하기에는 이르다. 두산로보틱스는 2분기 매출이 294% 증가한 176억원이었지만 영업손실 144억원을 냈다. 두산밥캣 역시 미국 관세 환급이라는 일회성 효과를 제외하면 영업이익이 감소했다. 2024년에는 두산밥캣을 두산로보틱스 아래로 옮기려던 사업재편이 주주가치 훼손 논란과 금융당국의 제동 끝에 철회되기도 했다. 두산의 130년은 한 업종을 끈질기게 지킨 역사가 아니다. 1990년대에는 소비재를 덜어내고 중공업을 샀고, 2020년에는 다시 핵심 자산을 팔아 그룹을 재정비했다. 이제 그 중공업 기술을 원전·가스터빈·SMR로 확장하고 로봇과 첨단소재를 새로운 축으로 세우고 있다. 업계 관계자는 “문제는 변신의 속도가 아니라 비용”이라며 “과거 공격적 M&A가 재무 부담을 남겼다면 이제는 신사업 수익성과 재무 안정성, 주주와 시장의 신뢰까지 함께 증명해야 한다”고 했다. 그러면서 “두산이 130년간 보여준 것은 ‘바꿀 수 있는 능력’”이라며 “세 번째 변신의 승부는 과거와 같은 비용을 반복하지 않고 다시 한번 바꿀 수 있느냐에 달렸다”고 강조했다. [아주경제 2026년 08월 27일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-27 18:19:57
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기체를 결정처럼 줄 세웠다…KAIST, AI로 다공성 소재 역설계 [경제일보] KAIST 연구진이 다공성 물질 안에서 기체 분자를 결정처럼 규칙적으로 배열하고, 원하는 배열을 만들어내는 소재를 인공지능(AI)으로 거꾸로 설계하는 기술을 내놨다. 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀의 성과로, KAIST는 11일 이같이 밝혔다. 연구에 쓰인 금속-유기 골격체(MOF)는 금속과 유기물이 결합해 만들어진 결정성 물질로, 나노미터 크기의 구멍이 무수히 뚫려 있다. 스펀지가 물을 머금듯 미세 기공에 기체를 담는다. 그동안 이 분야 연구는 얼마나 많은 기체를 붙잡아 두느냐에 집중돼 있었고, 기공 안에 들어간 기체 분자는 무질서하게 흩어져 붙는다고 여겨졌다. 연구팀은 기공 구조를 정교하게 설계하면 기체가 자리 잡는 위치까지 조절할 수 있다고 봤다. 단일 원소 기체인 제논(Xe)으로 확인 작업을 했다. 방대한 MOF 구조를 탐색한 끝에 코발트 기반 물질 Co-CAU-36에서 제논이 규칙적인 격자를 이루는 현상을 찾아냈다. 컴퓨터 시뮬레이션(GCMC) 결과 제논 원자들은 기공 안에 흩어지는 대신 체심 입방 격자(BCC) 형태로 정렬됐다. 기공이 일종의 틀 역할을 해 원자가 앉을 자리를 유도한 것이다. 기체에 극저온이나 고압 같은 극한 조건을 걸어 결정화하는 방식과는 접근이 다르다. 제논과 크립톤(Kr)을 함께 넣었을 때는 두 기체가 공간적으로 갈라졌다. 제논이 먼저 껍질 형태의 격자를 만들고 크립톤이 그 중심부에 자리 잡았다. 기존 분리 기술이 소재에 더 잘 달라붙는 기체를 골라내는 방식이었다면, 배열 차이로 기체가 나뉘는 경로를 확인한 셈이다. 제논과 크립톤은 대기 중 함유량이 각각 0.1ppm 안팎에 그쳐 지금은 공기를 극저온에서 증류해 뽑아낸다. 에너지 비용이 크고 공급도 불안정하다. 반도체 식각 공정과 위성 추진, 의료용 마취에 쓰이는 산업 가스여서 분리 방식이 바뀌면 파급이 작지 않다. 연구팀은 여기서 방향을 뒤집었다. 좋은 소재를 먼저 찾고 그 안에서 기체 거동을 확인하는 대신, 원하는 기체 배열을 먼저 정하고 그에 맞는 다공성 구조를 찾아가는 역설계를 시도했다. 기계학습과 유전 알고리즘을 결합한 방식으로 체심 입방(BCC)과 면심 입방(FCC) 형태의 배열을 만들어내는 새로운 구조를 설계했다. 김 교수 연구팀은 챗GPT 계열 언어모델을 활용해 MOF를 다루는 '챗MOF'와 트랜스포머 기반 다공성 소재 물성 예측 모델을 내놓는 등 AI를 소재 설계에 붙이는 연구를 이어왔다. 이번 성과는 그 흐름 위에서 예측을 넘어 구조 생성으로 넘어간 사례다. 다만 확인은 계산과 시뮬레이션 단계에서 이뤄졌다. 향후 이산화탄소와 수소로 적용 범위가 넓어지면 탄소 포집·분리와 수소 저장 소재 설계에 쓰일 수 있다. 분자의 위치와 배열에 따라 반응이 달라지는 촉매 분야로도 확장 가능성이 있다. 이번 연구에는 김영훈·김도훈 박사과정이 공동 제1저자로, 김승우 석사과정과 임윤성 박사가 제2저자로 참여했다. 논문은 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈에 6월 23일 온라인 게재됐다. 과학기술정보통신부 한국연구재단의 이종소재지원사업과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축·공동연구 지원사업의 지원을 받았다. 김지한 교수는 "이번 연구는 기체를 다공성 물질 안에서 결정처럼 줄 세운 첫 사례"라며 "기체를 얼마나 많이 담을지만 고민하던 데서 나아가, 원하는 배열까지 설계할 수 있는 새로운 가능성을 열었다"고 말했다.2026-08-11 10:06:15
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