AI는 아동학대를 예방할 수 있을까?

 

한은희 한국사회보장정보원 부연구위원

 

코로나19가 전 세계적으로 300만 명 이상의 생명을 앗아가는 동안, 우리는 K-방역을 통해 전염병의 확산을 조기에 차단하여 많은 생명을 지킬 수 있었다. 하지만 같은 기간 동안 아동학대와 방임으로 발생하는 아동의 사망에 대해서는 속수무책이었다. 어린 아이들이 여행 가방에 갇혀, 양모의 폭력에 의해, 그리고 빈집에 홀로 방치되어 죽어갔다. 언론이 아동학대 사건을 주목할 때마다 사람들은 분노하고 정부는 신속하게 대책을 발표하였지만, 아동학대 사건은 끊이지 않고 발생하고 있다. 아동학대는 예방할 수 없는 것일까?  

 

정부는 빅데이터를 활용하여 아동학대를 예방하고자 2018년부터 e아동행복지원시스템을 도입하여 운영하고 있다. e아동행복지원시스템은 아동학대로 인한 사망 사건들이 계기가 되어 개발되었다. 이 시스템을 도입하였을 때, 정부는 빅데이터를 통해 보호가 필요한 아동을 찾아 필요한 복지서비스를 연계하면 아동학대를 예방할 수 있을 것이라며 기대가 높았다(보건복지부, 2018.). 하지만 2020년 인재근 더불어민주당 의원실에서 발표한 자료에 따르면, 2019년 e아동행복지원시스템을 통해 약 9만8천 명이 조사대상으로 선정되어, 약 9만 명에 대한 읍면동 차원의 조사를 수행한 결과 이들 중 복지서비스연계 2,266명(2.3%), 학대의심 신고가 52명(0.06%) 이었다. 낮은 학대 발견율로 인해 e아동행복지원시스템은 제 역할을 하지 못한다는 비난을 면치 못하고 있다(이코리아, 2020.).

e아동행복지원시스템은 장기결석, 영유아 건강검진·예방접종 미실시, 사회보장서비스 제공을 위해 수집된 단전·단수·단가스 및 각종 체납 정보들을 활용하여 인공지능(AI)이 위기도를 추정하는 통계모형이다. e아동행복지원시스템은 아동학대 발생을 100% 예측할 수 없을 뿐 아니라 단 한 번의 가정방문을 통해 학대를 발견할 수 있는 확률은 매우 낮을 수밖에 없다. 따라서, e아동행복지원시스템의 쓸모에 대한 판단은 몇 명의 학대의심 아동을 발견하였느냐 보다는 지역에서 위기아동을 발굴하고 복지서비스를 제공하여 아동학대를 예방할 수 있느냐에 초점이 맞춰져야 할 것이다.      

 

최근에 일어난 몇몇 아동학대 사건들은 e아동행복지원시스템을 통해 발굴되었으나 읍면동 공무원이 가정방문을 하지 못하였거나 부모의 말을 믿고 현장 종결한 사례들이었다. 데이터를 통해 위기 상황에 놓여 있을 것으로 추정된다 할지라도 담당 공무원은 부모의 협조가 없이는 아동을 만나거나 가정방문을 할 수 없는 것이 현실이다. 만약 부모의 협조를 구해 가정방문이 가능하다 하여도, 읍면동 공무원이 아동의 발달과 양육환경을 면밀히 조사할 수 있는 시간과 책임을 가졌는지, 그리고 아동과 가족에게 필요한 서비스가 지역 안에 충분한지 등에 따라 위기 아동에 대한 판별과 지원의 결과는 달라질 수 있다. 

 

전국의 모든 읍면동 행정복지센터(구 주민센터)는 방문상담을 통해 가구별 특성에 따른 복지 수요를 파악하고 공적서비스 또는 민간복지자원을 연계하여 맞춤형 복지서비스를 제공하는 ‘찾아가는 보건복지서비스’를 제공하고 있다. 각 읍면동의 찾아가는 보건복지서비스 팀에는 전담 공무원과 방문간호사가 배치되어 종합상담, 복지사각지대 발굴 및 지원, 통합사례관리, 민관 협력 등의 업무를 담당하고 있다. e아동행복지원시스템이 제 역할을 하기 위해서는 읍면동의 찾아가는 보건복지서비스와의 융합이 강화되어야 할 것이다. 예를 들어, 영유아 가정에 대해서는 복지공무원과 방문간호사가 함께 방문하여 아동의 안전과 발달에 대해 점검하고 보건·복지 서비스 및 부모교육 등을 통합적으로 제공한다면 아동 방임 및 학대 예방에 효과가 있을 것으로 사료된다(이봉주, 2021. 참조). 또한 찾아가는 보건복지팀의 e아동행복지원사업 담당 인력 확충 및 읍면동 담당 인력의 아동학대 감수성 및 역량 강화, 그리고 읍면동과 시군구(아동보호, 청소년·아동복지, 보건 사업 등) 간의 긴밀한 연계·협력이 가능할 수 있도록 지자체의 조직과 체계가 정비되어야 할 것이다.      

 

K-방역의 성공은 전염병 확산을 조기에 차단하겠다는 뚜렷한 정책 목표, 데이터의 활용을 포함한 기술력, 부처 간 칸막이를 넘어서는 행정력, 그리고 시민의 협조가 있었기 때문에 가능했다. 아동학대 예방 또한 마찬가지이다. 위기아동 예측모형을 개선하기 위한 지속적인 노력과 함께 AI가 감지한 위기 신호에 신속히 대응하여 아동학대 및 방임을 예방하겠다는 강력한 정책적 의지, 데이터에 근거한 정교한 사업모델과 전달체계의 설계, 부처 간 칸막이 및 중앙과 지방 그리고 공공과 민간의 칸막이를 넘어선 연계와 협력, 마지막으로 시민들의 적극적인 참여(아동학대 신고)와 협조가 더 해질 때만이 아동학대의 비극을 끝낼 수 있을 것이다. 

 

 

보건복지부(2018). 아이가 보내는 위기신호, 빅데이터로 찾는다: 요보호아동 조기발견·지원을 위한 「e아동행복지원시스템」 개통. 보도자료(3.19)

이두익(2020). [국감] 제 역할 못하는 e아동행복지원시스템 왜? 이코라이(10.5)

 

이봉주(2021). 아동학대 대책, 발상의 전환이 필요하다. 파이낸셜 뉴스(2.15)