Social Welfare Thorn News, 福智衍, 복지비틀기

SCI 등재지로 국외 논문 중 피인용도가 높은 논문을 검토해, 연구 영역에서 AI가 노인과 사회복지 영역에서 어떻게 인식되고 있는지를 탐색해보고자 하였다.

이 논문은 인공지능(AI)이 요양시설(Long-Term Care, LTC)에서 어떻게 개발되고 활용되는지를 분석하면서, 그 과정 속에서 노인과 노화에 대한 인식, 그리고 연령차별(ageism)이 어떻게 드러나는지를 탐색하고 있다. 연구진은 AI 개발자(7명), 요양시설 종사자(7명), 그리고 노인 옹호자(4명)를 대상으로 반구조화된 인터뷰를 진행했으며, 수집된 내용을 서사적 주제 분석(thematic narrative analysis) 방식으로 분석한 질적 연구이다.

논문은 두 가지 핵심 개념을 이론적 틀로 사용한다. 첫째는 기술적 약속 담론(promissory discourse)이다. 이는 AI 기술이 미래에 노인 돌봄 문제를 해결할 수 있을 것이라는 희망과 기대가 담긴 서사로, 기술의 가능성을 과장하거나 복잡한 사회적 문제를 기술만으로 해결할 수 있다고 믿게 만드는 경향을 말한다.

예를 들어,

∎ “AI 스피커나 로봇이 노인의 외로움을 줄이고 가족과 연결해 줄 수 있다.”는 서사는 AI의 정서적 효과를 과장하고,

∎ “AI가 문서작업을 대신해 요양보호사가 더 많은 시간을 환자에게 쓸 수 있다.”는 기대는 실제 기술 도입의 부담과 교육 문제를 간과한다.

∎ “AI가 치매 환자의 고통을 인식하고 대응할 수 있다.”는 주장은 윤리적 책임, 오판 가능성, 데이터 편향 등 중요한 논의를 소홀히 한다.

이러한 기술 중심의 낙관은 기술만능주의(techno-solutionism)를 조장하고, 돌봄 인력 부족, 연령차별 같은 구조적 문제를 기술로 덮으려는 시도로 이어질 수 있다. 이는 곧 사회적 책임 회피, 기술 결정론의 강화, 노인 당사자의 목소리 소외라는 문제로 귀결된다.

둘째 개념은 노화 불안(aging anxieties)이다. 이는 개인의 노화에 대한 심리적 두려움뿐 아니라, 사회적으로 노인을 부담, 위기, 비효율로 인식하는 집단적 불안을 포함한다. 논문은 이를 개인적 차원과 사회적 차원으로 나눠 분석한다.

예를 들어,

∎ AI 개발자들은 “돌봄 인력이 부족해질 것이므로 AI가 필요하다”며 노인 인구 증가를 사회적 위기(crisis)로 인식하고,

∎ 요양시설 종사자들은 “노인들은 기술을 잘 받아들이지 못한다”는 선입견을 드러내며 노인을 변화에 저항하는 존재로 설정한다.

∎ 치매에 대해 “AI가 말을 걸어주면 좋을 것”이라는 서사는 치매를 ‘노화의 실패’로 바라보는 불안에서 비롯된 것이다.

이러한 노화 불안은 단순한 감정이 아닌, 정책과 기술 설계에 영향을 미치는 사회적 담론이 된다. 노인은 능동적 사용자가 아닌 수동적 수혜자로만 상상되며, "AI라도 써야 한다"는 생각은 기술 도입을 정당화하면서 노화 자체를 비용으로 환원시킨다.

연구 결과, 참여자들은 AI의 가능성을 높이 평가하면서도 동시에 노인을 기술에 취약한 존재로 고정해버리는 이중적 태도를 보였다. 이는 노인의 다양성과 능동성을 간과하게 만들며, 기술 설계와 운영에서 연령차별이 재생산되는 구조를 만든다. 논문은 이러한 현상을 단순한 디지털 연령차별(digital ageism)을 넘어, 사회적 편견과 기술적 설계가 얽힌 "사회기술적 연령차별(sociotechnical ageism)"로 개념화한다.

예를 들어,

∎ AI 개발자는 “노인들은 기술을 무서워한다”는 고정관념을 갖고 기술을 설계하고,

∎ AI 훈련 데이터에는 노인이 거의 포함되지 않아 AI가 노인을 잘 인식하지 못한다.

∎ AI는 주로 감시, 돌봄, 알림을 위한 수단으로 활용되며, 노인이 기술의 사용자나 설계 참여자가 되는 구조는 거의 없다.

∎ 요양시설 종사자와 보호자들은 "노인들은 기술을 싫어한다"는 이유로 기술 체험의 기회 자체를 제한한다.

이러한 구조는 노인을 수동적이고 비기술적인 존재로 고정화하며, AI 기술이 노인의 삶을 지원하는 방식에서도 차별을 낳는다.

[내 생각]

이 논문은 기술의 미래를 밝게 그리는 ‘기술적 약속 담론(promissory discourse)’이 얼마나 단편적일 수 있는지를 정확히 지적한다. 동시에, ‘노화 불안(aging anxieties)’이라는 개념을 통해 기술이 노인을 어떻게 대상화하고 배제하는지를 구조적으로 드러내 준다.

기술은 반드시 사회적 맥락과 함께 작동해야 하며, 그 과정에서 연령, 계층, 건강 상태 등 다양한 요인들이 교차한다는 점을 잊지 말아야 한다. 기술은 그 자체로 중립적이지 않다. 기술이 기대와 구원을 낳기도 하지만, 동시에 차별과 고정관념을 재생산할 수 있다는 점을 직시하게 되었다.

이제 우리는 AI가 점점 더 일상화되고, 더 많은 사회복지현장에 들어오는 시대를 맞고 있다.

ChatGPT가 ‘지브리 스타일 이미지 생성’이라는 문화적 실험을 통해 기술 확산의 장벽(Chasm)을 넘은 것처럼, 복지 현장도 새로운 문턱 앞에 서 있다.

∎ 과연 사회복지 실천은 이제 영수증에 풀을 붙이는 20세기형 행정에서 벗어날 수 있을까?

∎ 클라이언트와 세상을 연결하는 ‘진짜’ 스마트 복지 기술은 무엇이 될 수 있을까?

우리는 이제 이 질문들에 실질적인 답을 내놓아야 할 시점에 있다. 기술은 복지의 도구가 될 수도, 새로운 배제의 수단이 될 수도 있다. 따라서 ‘누구를 위한 기술인가’, ‘누가 기술을 설계하고 사용하는가’에 대한 질문을 지속적으로 던져야 한다.

그곳에 사회복지사의 역할이 있다.

한컴한글로 문서를 작성하다보면 서식을 표로 만드는 경우가 많다.

이때 제목 셀을 세로로 만들어 반복하고 싶은 경우는 없었는가?

결론부터 말해, 아직까지 한컴한글에서 이러한 방식을 공식적으로 지원하지는 않는다.

다만 약간의 편법을 사용하면, 마치 제목셀이 반복되는 것처럼 보이게 만들 수는 있다.
바로 “머리말”을 활용하는 방법이다.

이렇게 하면 머릿글에는 내용이, 본문에는 서식이 있는 형태가 된다. 이는 마치 두 레이어를 겹쳐놓은 것과 같은 효과를 보이는데, 이를 통해 제목셀을 적용한 것처럼 보이는 결과물을 얻을 수 있다.

※ 덧붙여 한컴한글은 파워포인트 등과 달리 폰트를 포함해서 저장하는 기능이 없다. 
   만일 제목셀처럼 단순 반복되는 경우라면 해당 내용을 이미지로 만들어 저장하는 것이 하나의 대안이 될 수 있다.
   만일 편집이 따로 필요없다면, PDF로 만들어 배포할 수도 있을 것이다.

어느날 근로자가 더이상 근무를 못하겠다고 사표를 제출한다. 
그럼 사직의사를 표현한 날로부터 출근하지 않아도 되는 것일까?

사용자가 그 사표를 수리했다면, 그렇다.

그런데 만일 사용자가 수리하지 않는다면 어떻게 될까?
이에 대해서는 민법 제660조 제2항과 제3항에서 다루고 있다.

이와 그리고 관련해서는 노동부 예규 제37호(퇴직의 효력발생시, 1981. 6. 5.)에서 좀더 자세히 다루고 있다.

https://www.law.go.kr/행정규칙/퇴직의%20효력발생%20시기

하지만 해석이 너무 어려우니 다시한번 정리해보자.

1. 근로자가 사직서를 제출하고 사용자가 수리하면, 사직서에서 정한 시기에 계약 해지

2. 근로자가 사직서를 제출했으나 사용자가 이를 수리하지 않는다면, 1개월이 지난 다음날 퇴직 효력 발생

    예를 들어 3월 10일에 퇴직하겠다고 사직서로 의사를 표했다면, 4월 11일에 근로계약 자동 종료

3. 월급을 받는 근로자라면, 제출한 다다음달 1일에 근로계약 자동 종료
    예를 들어 1일부터 말일까지의 임금을 당월 25일에 급여로 받는다고 가정했을 때,

    3월 10일 사직서를 제출하면, 5월 1일 퇴직 효력 발생
      - 3월 10일: 사직서 제출 - 당기
      - 4월 1일 ~ 4월 30일 - 당기후 1임금지급기
      - 5월 1일 - 퇴직 효력 발생

ps)

한편 근로자가 언제든 사직의사를 표할 수 있듯이, 사용자는 고용관계를 계속할 것을 희망하여 사직서 수리를 지연할 수 있고, 이러한 사직서 수리지연 행위는 정당하다.
따라서 위 예시에서 근로계약이 자연종료되는 5월 1일 전까지는 당사자간의 근로계약관계가 존속하므로 근로자는 업무인수인계를 포함해 근로제공의 의무가 유지된다. 만일 이를 위반해 임의로 출근을 하지 않으면 무단결근에 해당하며, 이로 인해 사용자에게 손해가 발생했다면, 근로자에게 손해배상을 청구할 수도 있다.

[출처] https://www.nodong.kr/bestqna/788903

실제로 법정의무교육의 연 1회는 회계연도를 기준으로 한다는 사실을 포스팅한 바 있다.

https://welfareact.net/792

만일 신입직원이 입사 1개월 만에 사직서를 제출한다면 어떨까?

법정 의무교육 중에는 과태료 대상도 있다.

이로 인해 행정처분이나 과태료를 부과받는다면, 사용자 입장에서는 이를 이유로 사직서 수리를 지연하거나 손해배상을 청구할 수도 있을 것이다.

이와 관련해서는 현행을 유지코자 한다면, 최소한 과태료 부과 대상 의무교육은 채용 전에 이수하고 자격요건으로 정하게 할 필요가 있다. 아니라면 법정의무교육 연 1회의 해석이 조금더 유연해질 필요가 있다고 생각한다. 

1. 일반적인 경우 날짜와 시간의 연산
날짜와 시간의 연산은 상식의 범위 내에서 계산됩니다. 예를 들어, 2025. 1. 2에서 2025. 1. 1을 빼면 1이 나옵니다.
시간 연산도 마찬가지로, 8:00에서 3:00을 더하면 11:00이 나옵니다.

2. 날짜와 시간이 함께 있는 경우
2025. 1. 2 오후 6:00에서 2025. 1. 1 오전 9:00을 빼면 1.375가 나옵니다.
서식을 수정하면 33:00으로 표시될 수 있습니다. 이는 33시간의 차이를 의미합니다.

3. 1.375의 의미
2025. 1. 1은 숫자 45,658에 해당합니다. 이는 1900. 1. 1을 기준으로 45,658번째 날임을 의미합니다.
오전 9:00은 9/24, 즉 0.375로 표현됩니다. 따라서 2025. 1. 1 오전 9:00은 45658.375가 됩니다.
같은 방식으로 2025. 1. 2 오후 6:00은 45659.75가 됩니다.
이 둘을 빼면 1.375가 됩니다.

4. 근무 시간 계산
일반적으로 1일 8시간을 근무합니다. 따라서 1시간은 1/8, 즉 0.125로 계산됩니다.
8시간을 1일로 계산하려면 날짜와 시간을 따로 추출하여 계산해야 합니다.

5. INT와 MOD 함수 활용
INT 함수는 소수점 이하를 버리고 정수 부분만 반환합니다. 예를 들어, =INT(B1)은 날짜값만 반환합니다.
MOD 함수는 나머지를 구하는 함수입니다. 예를 들어, =MOD(B1, 1)은 시간값만 반환합니다.
날짜와 시간을 따로 추출하여 연산할 수 있습니다. 예를 들어, =INT(B1)-INT(C1)과 =MOD(B1, 1)-MOD(C1, 1)을 사용합니다.

6. 8시간을 1일로 계산
INT로 구한 날짜값은 그대로 두고, MOD로 구한 시간값을 다시 INT로 몫을 구해 날짜에 더해줍니다.
MOD로 구한 나머지는 시간으로 나타냅니다.

IPA(Importance Performance Analysis) 분석이란 응답자가 지각하는 특정 요소에 대한 성과(만족도)와 중요도를 각각 X와 Y축으로 하는 2차원상의 평면위에 좌표로 각 요소를 표현하는 분석방법을 말합니다.

응답자가 인식하는 중요도와 다른 하나의 변수(만족도, 성과, 필요도 등)와 비교하는 것인데, 같은 질문에 대해 두가지 속성으로 물어보는 경우 사분면으로 그려서 시각적으로 보여줄 수 있어 유용합니다.

방법은 항목별 평균을 전체평균을 기준으로 그보다 높은가 낮은가를 비교하는 방식이라 구현이 그렇게 어려운 것은 아닙니다.

다만 그래프로 시각화하는 과정이 손이 많이 가는 바, VBA로 그래프를 만드는 과정을 자동화해 보았습니다.

아래는 마우스를 사용해 데이터 입력값의 범위를 정할 수 있는 버전입니다. 내용은 같습니다.

다운 받으시면, 매크로로 구성되어 있어 제대로 작동하지 않습니다.

반드시 파일을 선택하고 마우스 오른쪽을 클릭해 "속성"에서 "차단 해제"를 선택(체크)해 주셔야 합합니다.