E아동행복지원사업

e아동행복지원사업 개요

e아동행복지원사업이란?

e아동행복지원사업은 보건복지부가 아동의 복지 증진과 학대 예방을 위해 운영하는 사업이다. 2018년 3월부터 현재까지 시행 중이며, 다양한 사회보장 데이터를 활용하여 위기 아동을 조기에 발견하고, 맞춤형 복지서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 목표를 위해 e아동행복지원사업은 지속적인 연구와 개발이 진행 중이다.

이 사업의 핵심은 'e아동행복지원시스템'에 있다. 다양한 행정정보(단전, 단수 등 복지사각지대 정보, 장기결석, 건강검진 미실시 등)를 수집해 기계학습 기반 예측모형을 활용하여 학대 및 복지 사각지대 고위험 아동을 식별한다. 위기아동으로 분류된 아동의 명단은 읍면동 공무원에게 전달되며, 공무원은 해당 아동의 가정을 방문해 복지 욕구와 양육환경을 조사하고 필요한 상담이나 조치를 제공하도록 한다.

다음은 e아동행복지원에 대한 보건복지부의 홍보자료이다 :

e아동행복지원사업에 대한 보건복지부의 홍보자료

대한민국 정책 브리핑 : 정경미가 알려주는 e아동행복지원사업

사업의 대상자

e아동행복지원사업의 대상자는 44종의 사회보장 빅데이터을 통한 예측으로 학대 및 복지 사각지대 고위험 아동으로 선발된 만 18세 미만의 아동 및 그 부모이다.

예방접종을 받지 않았거나, 건강검진을 받지 못한 아동, 돌봄 공백이 예상되는 가정의 아동, 가정환경 문제나 학대 및 방임 등에 노출되어 있는 아동과 같은 위기 아동 뿐만 아니라, 한부모 가정이나 조손가정, 다문화가정 등 사회적 약자 계층의 아동, 혹은 지자체가 판단한 지원이 필요한 아동들이 빅데이터를 통해 선발되어 1차적인 사업의 대상자가 된다.

이후, 읍면동의 담당 공무원이 가정을 방문하여 대상자의 의사 및 가정에 필요한 지원 등을 판단 후 서비스가 제공되거나 사업 참여 여부를 판단하게 된다.

사업의 도입 배경

2014년 아동학대 방지를 위해 「아동학대범죄의 처벌 등에 관한 특례법」 제정 및 「아동복지법」 개정에도 불구하고 중대한 아동학대 사건 (2015년 인천여아탈출사건 / 2016년 평택 원영이 사건 등)이 계속 발생하자, 정부는 2016년 아동정책조정위원회에서 생애주기별 아동학대 예방체계 구축을 결정했다. 이를 위해 다양한 행정정보를 연계해 위기아동을 예측하는 e아동행복지원시스템 도입되었으며, 이 시스템은 기계학습을 통해 고위험 아동을 추출하고, 공무원이 가정을 방문해 아동의 안전을 확인하도록 하고있다. 이러한 도입 배경을 통해 2016년 3월 시행하기 시작하여 지금까지 현행 중에 있다.

사업의 중요성

1) 아동의 생명과 안전 보호:

• 다양한 행정 데이터를 연계하고 기계학습 예측모형을 통해 학대 위험에 처한 아동을 선제적으로 발굴함으로써, 아동이 심각한 학대 상황에 처하기 전에 개입할 수 있다.

2) 복지 사각지대 해소:

• 단전, 단수, 장기 결석 등 사회적 위기 징후를 포착하여 복지 사각지대에 있는 아동을 찾아내고 지원함으로써, 도움의 손길이 필요한 아동에게 적시에 접근할 수 있다.

3) 지속적 모니터링 체계 구축:

• 공무원이 매분기 가정을 방문하여 아동의 복지 욕구와 양육환경을 점검하므로, 아동의 상황 변화를 지속적으로 관찰하고 필요한 지원을 제공할 수 있다.

4) 사회적 비용 절감:

• 조기 발굴 및 예방적 개입으로 아동학대와 관련된 사회적 비용을 줄이고, 아동에게 건강하고 안전한 성장 환경을 제공하여 장기적으로 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

이처럼 e아동행복지원사업은 아동학대를 예방하고 위기 상황에 처한 아동을 조기에 발굴하여 보호할 수 있는 중요한 시스템이다. 이를 통해 아동의 안전망을 촘촘하게 구축하여 위기에 처한 아동을 보호하고, 아동이 건강하게 성장할 수 있도록 사회적 지원을 강화하는 데 매우 중요한 역할을 한다.

e아동행복지원사업 안내 카드뉴스 (보건복지부 자료, 2023)

e아동행복지원사업의 서비스 절차

e아동행복지원사업 서비스 절차

사업안내 및 방문시기 조율	>	가정방문 (대면)	>	아동 및 보호자 상담	>	맞춤형 복지서비스

다음은 e아동행복지원사업의 서비스 절차이다. 빅데이터를 통해 위기가구에 해당하는 가정을 선정 후, 이 명단을 읍면동 공무원에게 전달하며 서비스가 시작된다. 읍면동 공무원이 전달받은 명단을 통해 해당 가구에 사업안내 및 방문시기를 조율하고, 이후 조율된 시간을 통해 가정방문을 진행한다. 이러한 가정방문을 통해 아동과 부모 등 가족구성원이 문제상황을 파악할 수 있다. 이후, 아동 및 보호자 상담을 진행하고 맞춤형 복지서비스를 제공하게 된다.

보건복지부와 한국사회보장정보원에서는 우측의 그림과 같이 카드뉴스를 통해 사업의 서비스 절차에 대해 설명하고 있다.

이와 같은 e아동행복지원사업은 분기별로 시행되며, 해당 차시에 일정을 조율하여 방문하도록 한다.

차시	분기
1차	1월 ~ 3월
2차	4월 ~ 6월
3차	7월 ~ 9월
4차	10월 ~ 12월*

* 이때, 4차 시기의 경우, 영유아 전환시점에 있는 만 3세 아동 중 가정양육 중인 국내거주 아동에 대한 전수조사를 실시하게 된다.

만 3세아동 전수조사란?

만 3세는 「유아교육법」 상 영아에서 유아로 전환되는 시기로 각 종 근육이 발달하고 언어 구사 능력이 향상되는 시기입니다. 만 3세 아동 전수조사는 아동의 소재와 안전을 확인하고 양육환 경 개선에 필요한 서비스를 지원하기 위해 매년10~12월 시행됩니다.

근거법령

아동복지와 사회보장에 관련한 근거법령

「아동복지법」

• 아동복지법은 아동의 건강한 성장과 복지를 보호하기 위해 아동학대 예방과 조기 개입에 대한 국가 및 지방자치단체의 역할을 규정하고 있다.

• 제22조의2에서는 아동학대 예방을 위한 지원 사업에 대한 근거를 마련하고, 아동의 생애주기에 따른 안전망을 구축하는 것을 장려한다.

「아동학대범죄의 처벌 등에 관한 특례법」

• 이 법은 아동학대 범죄에 대해 엄중히 처벌하고, 사전 예방과 보호를 위한 체계적 조치의 근거가 된다.

• 특히 제3조와 제10조는 아동학대 예방을 위한 정보 연계와 위기아동 발굴 시스템 운영의 근거가 된다.

「사회보장급여의 이용·제공 및 수급권자 발굴에 관한 법률」

• 이 법은 복지 사각지대에 있는 아동을 조기에 발견하고 필요한 사회보장급여를 제공하기 위한 근거를 마련한다.

• 특히 제12조에서는 국가와 지방자치단체가 위기 가구 및 위기 아동을 발굴하기 위해 다양한 행정정보를 연계하여 활용할 수 있도록 규정하고 있다.

빅데이터 활용 및 시스템과 관련된 근거법령

「개인정보 보호법」

• 개인정보 보호법은 e아동행복지원시스템에서 수집되는 아동 관련 정보를 안전하게 관리하고 보호하기 위한 법적 근거이다.
• 이 법은 수집된 개인정보의 보호와 안전한 활용을 규제하며, 제15조와 제18조는 공공기관이 공익 목적을 위해 개인정보를 수집하고 처리할 수 있도록 허용하고 있다.

「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」

• 이 법은 아동 관련 정보를 정보통신망에서 안전하게 관리하기 위한 법적 근거로, 시스템 운영과 정보 보호에 대한 규정을 포함하고 있다.
• e아동행복지원시스템이 정보통신망을 통해 운영되므로, 이 법에 따라 정보의 안전성과 보안이 강화된다.

「국가정보화 기본법」

• 국가정보화 기본법은 공공 데이터의 효율적 이용과 정보 시스템의 구축·운영을 위한 근거법으로, e아동행복지원시스템과 같은 공공시스템의 구축을 법적으로 지원한다.
• 제22조는 공공데이터의 효율적인 활용을 강조하며, 위기아동 발굴에 필요한 데이터 연계와 정보 공유를 촉진한다.

연구동향 및 사업 현황

아동학대 예방사업과 관련된 해외 선행연구

e아동행복지원사업은 사회보장 빅데이터를 통해 위기 아동을 발굴하는 시스템을 갖고 있다. 이러한 행정 빅데이터를 활용하여 아동학대를 예측하는 시스템은 뉴질랜드에서 처음 시작되었다. 뉴질랜드에서는 복지급여를 수급하는 저소득층 영유아의 학대 위험성을 기반으로, 130여 종의 행정 데이터를 분석해 위험 점수를 산출하는 예측 모델을 개발하여 사용하였다. 그러나 이 모델은 복지급여 수급자만을 대상으로 한다는 윤리적 문제가 지적되며 실제로 활용되지는 않았다.

미국에서는 빅데이터를 활용한 예측 모델이 활발히 사용되고 있다. 대표적인 사례로 펜실베니아주의 엘러게니 가족 스크린툴(The Allegheny Family Screening Tool, AFST)가 있다. AFST 모델은 신고된 아동 중 고위험 사례를 선별하며, 아동보호체계 내에서 학대 스크리닝 및 판정을 보조하는 데에 활용된다.

또한, 미국에서는 1970년대 도입된 차등적 대응 체계(Differential Response System, DRS)가 아동학대 예방에 중요한 역할을 하고 있다. 이 체계는 학대 조사와 예방적 서비스 제공을 구분하여, 조사 트랙은 학대 사실을 조사하고 조치를 취하는 반면, 비조사 트랙은 예방적 지원을 제공하는 데 초점을 둔다. 이는 비용 절감, 가족기능 강화, 학대 예방 효과 측면에서 높은 평가를 받고 있다.

위와 같은 뉴질랜드와 미국의 사례는 빅데이터 기반 예측 모델의 유용성과 정확성을 보여준다는 장점이 있지만, 정치적·윤리적 논란을 동반하고 있다는 단점을 수반하고 있다. 이런 해외 사례와 비교했을 때, 한국의 e아동행복지원사업은 기계 학습을 통해 아동학대 예방 서비스를 선제적으로 제공하며 차등적 대응 체계를 활용한다는 유사한 점이 있으나, 신고 없이 데이터만으로 대상자를 선별한다는 점에서 그 차이가 드러난다.

e아동행복지원사업의 운영현황

보건복지부가 2023년 11월 20일 (월)에 게시한 보도설명자료에 따르면, 2018년 3월부터 2023년 9월까지 전체 조사 481,457건 중 40,798건의 서비스연계가 이루어 졌다고 밝히고 있다.

e아동행복지원사업 참여 공무원의 업무

e아동행복지원사업을 담당하는 읍면동 공무원의 주요 업무는 예측모형을 통해 추정된 위기아동 가정을 방문하고, 양육환경을 조사, 필요시 학대신고 및 복지서비스를 연계하는 것이다. 읍면동 공무원은 2인 1조로 구성하여 발굴대상자를 직접 방문 후 양육환경을 살피고 아동과 보호자 면담을 진행해야 한다. 만약 읍면동 공무원이 3회 이상 방문했음에도 불구하고 아동의 소재 확인이 불가하거나, 거주지에 주거하지 않는 경우, 방문 거부 등 학대가 의심되는 경우에는 수사를 의뢰해야 한다. 가구 방문을 통해 확인한 내용을 바탕으로 사례회의를 진행하고 현장 종결, 서비스 연계, 위기아동 신고대상, 경찰수사 의뢰 등으로 구분하여 조치 결과를 결정한다. 사업의 주요 목적을 복지사각지대 해소 및 위기아동 조기발견.예방으로 정의하고 있지만, 사업 내용에는 아동학대 징후 파악과 아동학대 신고를 강조하고 있다(행정안전부.보건복지부, 2022).

사업의 문제점 및 개선과제

운영 4년차를 지난 e아동행복지원사업에 "사업이 소기의 목적을 달성하고 있는가?" 라는 질문을 한다면, 흔쾌히 ‘그렇다’ 라는 답을 내리기는 어렵다고 판단된다. 2018년 사업의 운영 시작 이후에도 앞선 사업이 등장한 배경이 된 사건들과 유사하게 위기증후가 있었음에도 예방하지 못해 사망한 아동 사망 사건이 여러 건 발생(관악구 탈북모자 사망사건(2019년 8월), 인천 아동 사망 사건(2019년 11월), 원주 영아 사망 사건(2020년 2월), 양천구 아동 사망사건(2023년 2월) 인천 20개월 유아 사망사건(2023년 2월) 등)하였다. 이러한 사례가 최근에도 지속적으로 발생한다는 것을 보면, e아동행복지원사업이 문제점을 수반하고 있다는 점을 알 수 있다.

1) 빅데이터 신뢰성의 문제

다시 보건복지부가 2023년 11월 20일 (월)에 게시한 보도설명자료에 따르면, 보건복지부는 아동학대 발견 예측률 제고를 위해 2024년 1월부터는 망막출혈, 경막하출혈 등 질환정보를 연계하는 등 신규 위기정보를 지속 연계하거나, 신규 예측모형을 개발 시도하는 등 노력을 하는 중이라고 밝혔다. 이러한 점을 보았을 때, 현재 사업이 사용중인 빅데이터 또한 여전히 사각지대를 갖고 있다고 생각할 수 있다. 개인정보 보호를 위해 이러한 빅데이터에 대한 정보가 많이 공개되어 있지는 않지만, 빅데이터 또한 기존 데이터베이스 및 정보를 토대로 하기 때문에 여전히 사각지대가 존재할 수 있다는 것은 분명 사업의 문제점 중 하나이다.

2) 담당 공무원의 업무 환경 및 전문성

담당 공무원의 업무 환경과 전문성

3) 방문거부 및 거부반응

담당 공무원이 전문성을 갖추거나 좋은 업무 환경에서 업무를 진행하는 등 업무 내 효율을 높이더라도, 선정된 사업 대상자가 이에 대한 거부반응을 가진다면 실질적인 서비스를 제공할 수 없을 것이다. 위의 운영현황에 나온 것과 같이 전체조사와 서비스 연결 비율을 보면 대략 8.47%의 대상자만이 서비스에 연결되어 실질적 혜택을 받고 있다는 것을 알 수 있다. 10명 중 9명은 이러한 서비스 연결에 실패하고 있는 것은 분명 공무원의 노력만으로는 해결할 수 없는 부분이다. 이러한 사업과 연결되는 것이 사회적으로 못사는 사람으로 연결되어 보일 수 있다는 사회적 낙인 효과에 대한 우려, 사업에 대한 정보가 없어 경계, 또 최근 늘어난 보이스피싱 및 사기 범죄에 대한 우려 등으로 인해 방문거부 및 기타 거부반응이 나오는 것은 어쩌면 당연한 일 중 하나이다.

e아동행복지원사업의 개선과제

1) 빅데이터 개선

빅데이터 기술은 현재 발전 중에 있다. 날이 갈 수록 빅데이터 기술은 눈에 띄게 발달하고 있다. 기존의 데이터베이스만을 활용하는 방식 뿐만 아니라 이를 활용하고 응용하는 계산 또한 가능해지고 있는 ai기술력은 분명 사업에 도움이 될 것이라고 생각한다. e아동행복지원사업이 이러한 기술의 발전에 발맞춰 아동 빅데이터 시스템을 개선해나간다면 1차적인 대상자 발굴 및 선정 과정의 견고함을 제고할 수 있을 것이다.

2) 인력배정의 적정화와 전문화

인력 배정또한 적정해져야 할 것이다. e아동행복지원사업 참여 공무원들의 업무 경험에 따르면, 실질적으로 이에 대해 전문성을 가진 공무원이 아니며, 관련 교육이 부족하다는 점을 알 수 있다. 공무원들의 업무 역량은 사실상 이 사업의 가장 큰 영향을 주는 가치 중 하나이다. 이러한 현상이 일어나지 않도록 효율적인 인력 배정을 실시하고, 전문적인 인력을 배정하여 사업의 효율성을 제고하는 것이 중요할 것이다.

3) 읍면동 지역편차 축소

읍면동 지역편차를 줄이는 것 또한 중요할 것이다. 위와 같이, 읍면동 별로 공무원의 수와 전문성이 다른 것도 있고, 지역별로 물리적, 심리적 접근성이 다르거나 애초에 책임 구역이 모호하여 사각지대를 줄이지 못하는 부분이 만연하다. 이런 지역편차를 줄이기 위해

찾아가는 보건복지팀 중심으로 개편하는 것은 어떨...