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[교육부] 2027~2031학년도 의과대학 학생 정원 배정안 사전 통지 브리핑 (2026. 3. 13.)
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<최교진 교육부 장관>
안녕하십니까? 교육부 장관 최교진입니다.

교육부는 최근 의사 인력 양성 규모 발표와 함께 지역의료를 뒷받침하는 우수 의료 인력 양성 관점에서 2027학년도~2031학년도에 이르는 향후 5년간의 의과대학 정원 배정안을 마련해 왔고, 오늘 그 결과를 국민 여러분께 보고드리겠습니다.

지난 2월 10일 보건복지부는 2027년 이후 의사 인력 양성 규모를 발표하고 이후 2월 11일에 교육부에 향후 5년간의 기존 의대 정원을 통보했습니다.

보건복지부가 발표한 의사 인력 양성 규모는 의대 정원 총량으로 의대 정원 조정은 고등교육법에 따라 교육부의 대학별 의대 정원 배정을 통해서 완결됩니다.

보건복지부가 발표한 것처럼 기존 의대의 총정원은 2024학년도를 기준으로 2027학년도에 490명, 2028학년도부터 2031학년도는 매년 613명이 증원되며, 증원된 정원은 모두 지역의사제가 적용될 예정입니다.

교육부는 이 같은 정원 총량과 '지역의료 인력 양성 강화'라는 정책방향을 반영해서 정원 조정계획을 수립·안내하고, 지역의사제가 적용되지 않는 서울 소재 의대를 제외한 32개 의대를 대상으로 정원 조정 신청을 접수했습니다.

접수 결과, 32개 의대의 신청인원은 정원 증원 총량을 훨씬 상회하였습니다. 2027학년도 기준 760명, 2028학년도부터 2031학년도 기간은 매년 953명이 증원 신청되었고, 지역별로도 보건복지부가 제시한 지역별 배정인원 이상의 신청이 이루어졌습니다.

이런 신청 현황은 지역의 의대가 지역의료 인력 양성이라는 사회적 책무성에 공감하고 지역의사제 시행을 뒷받침할 의지를 가지고 있음을 보여준다고 판단됩니다.

교육부는 이번 정원 배정이 지역의사제의 성공적 실현의 첫걸음이라고 보고 합리적이고 타당한 정원 배정을 위해 노력했습니다.

먼저, 정원 배정의 기본원칙으로 보건복지부가 제시한 9개 지역별 정원을 적용하고, 대학별 교육여건과 개선계획 등에 대한 평가 결과를 반영하며, 보건복지부가 제시한 정원 배정 방향 등을 고려하기로 하였습니다.

아울러, 정원 배정의 전문성과 공정성 제고를 위해 의학교육 현장 전문가를 중심으로 배정위원회를 구성하고 이 배정위원회를 중심으로 정원 배정 심사를 진행했습니다.

배정위원회는 1박 2일 내에 신청서 평가를 포함해서 총 네 차례에 걸친 회의를 개최했습니다.

신청서 평가에서는 각 대학이 제출한 신청서를 바탕으로 의대교원, 교육시설 등 교육여건과 지역의료 기여 그리고 향후 개선계획 등을 종합적으로 평가하였으며, 필요하다고 판단되는 대학에 대해서는 현장점검 또는 추가 자료 제출을 요구해서 그 결과도 확인하였습니다.

평가 완료 이후 배정위원회는 평가 결과 국립대 우선 적용, 소규모 의대 적정 정원 규모 확보 등 보건복지부가 제시한 배정 방향 등을 고려해서 배정안에 대한 심도 깊은 논의를 거쳤으며, 그 결과 오늘 사전 통지하는 배정안이 마련되었습니다. 구체적인 대학별 정원 배정안은 별도 배부된 자료를 참고하시기 바랍니다.

이번에 사전 통지하는 정원 배정안에 대해 대학은 의견을 제출할 수 있으며, 교육부는 이를 검토해서 3월 내에 대학별 정원을 통지하고 이의신청 기간을 부여할 예정입니다.

이 같은 절차를 거쳐서 4월 중에 2027학년도 이후 의과대학 정원이 최종 확정되면 이후 대학은 5월까지 학칙 개정과 2027학년도 대입전형 시행계획 변경 등의 절차를 완료하고 지역의사 선발 전형을 시행하게 될 것입니다.

아울러, 지난 2월 10일 2027년 이후에 의사 인력 양성 규모 발표 시 정부는 의과대학 교육여건 개선방향을 국민 여러분께 설명드린 바 있습니다.

2024학번과 2025학번이 동시에 교육을 받고 2027학년도에 정원이 증원되는 상황에서 정부는 의학 교육의 질을 제고하고 우수한 의료 인력을 양성하기 위해 의과대학의 교육여건을 체계적으로 개선해 나갈 것입니다.

앞으로 확대되는 정원 규모와 의과대학의 교육 과정을 종합적으로 고려하여 교원·시설·기자재 등 교육 인프라를 단계적으로 확충하는 등 학생들의 교육과 실습이 충분히 이루어질 수 있도록 지원하겠습니다.

또한, 공공병원 및 의료원, 1·2차 의료기관 등 지역의료기관과의 협력을 확대하여 학생들이 대학병원뿐 아니라 다양한 의료 현장에서 실습 경험을 쌓을 수 있도록 교육 환경을 강화하겠습니다.

병원 내에 임상교육훈련센터 건립 등 의대생과 전공의의 교육 수련 공간인 대학병원의 교육 역량 강화에도 힘쓰겠습니다.

특히 2024학번과 2025학번 학생들이 학업 과정에서 어려움을 겪지 않도록 대학별 소통 협의체 운영을 적극 지원하고 지속적인 모니터링을 통해 교육 현장의 목소리에 귀 기울이겠습니다.

존경하는 국민 여러분, 이제 우리의 의학 교육은 2025학년도 의대 정원 2,000명 증원이 가져온 커다란 사회적 갈등과 혼란에서 벗어나 정상 궤도에 올라서고 있습니다. 그리고 지역의사제 도입을 통해 더 나은 미래를 향해 나아가고 있습니다.

앞으로도 정부는 현장의 목소리를 더욱 경청하고 대학과 지속적으로 소통하며, 지역의료 인력 양성과 의학 교육 발전을 위해 최선을 다하겠습니다.

대학에서도 지역의료에 대한 사회적 책무를 함께 고민하며 지역 인재 양성과 지역의료 발전을 위해 힘을 모아주시기를 부탁드립니다.

정부와 대학이 함께 협력한다면 이번 정원 확대는 국민 누구나 지역에 관계없이 필요한 의료 서비스를 받을 수 있는 든든한 의료 여건 마련으로 이어질 것입니다.

이상 브리핑을 마치겠습니다. 감사합니다.

<사회자>
이어서 질의·답변 순서를 갖도록 하겠습니다. 배석자께서는 단상으로 이동하여 주시기 바랍니다. 질의·답변에 참석하신 분들을 소개해 드리겠습니다. 이해숙 고등평생정책실장입니다. 장미란 의대교육지원관입니다. 곽순헌 보건복지부 보건의료정책관입니다. 답변은 장관께서 우선 해주시고 필요시 배석하신 실·국장이 보충 설명하도록 하겠습니다. 먼저, 현장 질의에 대해 답변드리겠습니다.

[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 배정안이 나왔고 이제 대학별로 희비가 엇갈릴 것 같은데요. 이번에 늘어난 의대 정원을 대학별로 배정할 때 가장 우선적으로 고려한 사항이 뭔지 말씀 부탁드립니다.

<답변> 실제로 의대가 있는 모든 대학에서 매우 관심을 가지고 있고, 이렇게 저렇게 각 대학의 사정을 어필도 해오고 하는 상황에서 이번 과정을 전체적으로 심사하신 보건의료정책심의위원회에서는 정말 심사숙고를 하셨을 것입니다. 보건의료정책심의위원회는 지역·필수·공공의료 인력 부족 해소와 함께 의과대학 교육의 질 확보 같은 심의 기준을 마련해서 2027년 이후의 의사 인력 양성 규모를 결정하셨습니다.

지난 2,000명 증원에 따른 2024·2025학번 중첩 같은 의대 교육 여건에 대한 염려가 많은 점을 무엇보다도 잘 알고 있어서 의학 교육 현장 전문가를 중심으로 배정위원회를 구성했고, 대학별 교육여건과 향후 개선계획 등을 중점적으로 아까 보고드린 것처럼 여러 차례 논의를 하셨습니다.

또한, 증원된 정원은 모두 지역의사제가 적용될 예정이라서 지역의 의대가 지역의료 인력 양성이라는 사회적 책무성을 이행하고 지역의사제를 안정적으로 운영할 수 있도록 지역의료 기여와 향후 계획 등에 대해서도 종합적으로 논의해서 결정하셨다고 보고드리겠습니다.

<질문> 안녕하세요? 복지부에서 이번에 발표한 의사 인력 양성 지원 방안에는 의대가 없는 지역에 국립의대를 신설한다는 내용이 담겼었는데 이게 이번에 배정되는 것인지 답변해 주시면 감사하겠습니다.

<답변> 복지부에서 지난 2월 10일에, 2월 10일 보건의료정책심의위원회 논의를 거쳐서 말씀드린 것처럼 2027년부터 2031년까지 5년간의 의사 인력 양성 규모를 발표할 때 공공의대와 지역의대 신설 정원을 2030년부터 각각 100명, 그래서 매년 200명이죠. 합쳐서 제시한 바가 있습니다.

다만, 지역의대 신설 지역은 아직 확정되지 않은 상태입니다. 그래서 교육부는 복지부와 관계부처가 협력해서 어쨌든 2030년의 지역의대 신설이 원활하게 추진될 수 있도록 하겠다는 말씀을 드리고, 현재 강력하게 다 알고 계신 것처럼 전남 지역에, 의대가 없는 지역인 전남 지역과 국립의대가 없는 몇 개 지역에서 강력하게 의대 신설을 희망하고 있는 상황입니다.

<답변> (사회자) 사전에 양해 말씀드린 것처럼 장관님께서는 다음 일정으로 이석하시니 양해해 주시기 바랍니다. 장관께서는 인사를 드린 후 이석해 주시기 바랍니다.

<질문> 안녕하세요? 지금 구체적으로 의과대학 학생 정원 배정안 이거를 보면 지금 강원대와 충북대가 인원이 2028학년도 되면 현재의 2배까지 늘어나는데 교육여건 구체적으로 어떤 부분들 교육부와 같이 준비하고 계신지 궁금합니다.

<답변> (장미란 의대교육지원관) 교육부 의대교육지원관입니다. 우선은 강원대와 충북대가 원래는 49명 동일했었는데요. 두 대학 다 2028년 이후에는 다시 49명이 증가돼서 98명, 배가 되는데요.

우선 그 기준, 저희가 아까 장관님께서도 브리핑하실 때 말씀하셨듯이 보건의료정책심의위원회에서 논의할 때 국립대 우선 그리고 규모가 작은 대학을 또 우선하는 그런 원칙들이 있었습니다. 그래서 50명 미만의 국립대의 경우는 2024년 정원의 100%까지 증원을 계획을 했었... 논의를 했었고요.

저희가 그런 방향, 원칙을 하나의 큰 기준으로 삼았습니다. 그래서 이 2개 대학은 100% 증원을 할 수 있는 대학으로 보았고, 배정위원회에서 평가, 그러니까 신청서를 평가할 때도 신청서 저희가 안내할 때 평가지표에 교육여건, 교수들이 기초의학 교수는 몇 명인지 그리고 분야는 어떻게 되는지, 임상의학 교수는 어떻게 되고 또 분야는 어떻게 되는지, 시설은 어떻고, 또 2024·2025학번 교육은 어떤 식으로 할 건지 그리고 이들이, 기존의 졸업생들이 지역에 얼마큼 남고 있는지 이런 여건을 다 봤습니다.

이렇게 해서 권역 안에서 순위가 정해졌고, 이 두 대학은 그런 여건과 계획을 봤을 때 그만큼 증원을 해도 교육에 큰 무리가 없겠다고 판단을 하셔서 100% 증원을 하게 되었습니다.

<질문> 두 가지 질문 있는데요. 기존 의대 정원은 그러면 일반 전형과 지역인재 전형 그대로 두는 건지, 대학마다 달라질 수 있는 건지가 궁금하고요.

두 번째 질문은 선발 시에 소재지 인접지별로 선발 정원을 따로 둬서 뽑는 건지, 아니면 통으로 한 번에 뽑는 건지 그게 좀 궁금합니다.

<답변> (장미란 의대교육지원관) 입학 전형에서 이번에 증원되는, 아까 말씀드린 강원대와 충북대 49명, 49명은 포함해서 내년도 490명 증원 그다음에 613명 증원되는 이 숫자들은 모두 지역의사 전형으로 별도로 뽑게 됩니다. 대학에서 그런데 입시 전형을 어떤 식으로 가져가게 될지는 구체적으로 아직 확정은 안 됐을 수 있습니다만 그 숫자는 지역인재 전형으로 뽑게 되고요.

아까 말씀드린 게, 인접지라 하셨나요? 그러면 저희가 지역의사 전형 학생들은 자기 출신 지역이 보건복지부가 정한 의료취약지라고 있습니다. 예를 들어 충청... 충남 같은 경우는 당진, 서산권 이런 식으로 묶여 있는 학생들, 당진, 서산, 논산 이런 식으로 몇 개의 의료취약지가 있고, 6개 정도 될 겁니다, 아마 충남에. 거기서 뽑는 비율 플러스 인접지라고 하면 대전, 충남과 충북을 묶... 충북은 빠졌던가요?

<답변> (관계자) ***

<답변> (장미란 의대교육지원관) 대·세·충으로 묶여 있는 인접지 지역의 학생을 또 몇 퍼센티지 뽑느냐, 이거는... 그 비율은 저희가 정원을 이번에 배정을 했기 때문에 보건복지부가 이 정원, 대학별 정원을 받아서 고시 형태로 그 비율을 나중에 안내를 하게 될 겁니다.

<질문> 복지부 상한이 대학별로, 국립대, 사립대별로 있었는데 상한과 맞지 않는 더 많이 받은 데도 있는데 이게 차이가 나는 이유와 이게 아마 평가에 따라서 감점이 돼서 대학별로 차이가 큰 것 같은데요. 이 차이가 생긴 이유를 말씀해 주시겠습니까?

<답변> (장미란 의대교육지원관) 복지부가 국립대 소규모 50명 미만은 100%, 50명 이상은 30% 증원 이런 상한을 제시했을 때 그거는 보정심에서 내년도 그리고 2028년도 이후 얼마큼 대학에, 증원을 했을 때 대학에 부담이 덜 갈 거냐를 놓고 총규모를 결정할 때 참고로 그 숫자를 논의를 했었고요.

그 숫자를 논의할 때도 그랬고 저희가 보건복지부로 통보를 받을 때도 그 숫자에 꼭 귀속되는 건 아니고 그거는 참고고, 거기서 대학별 여건을 봐서 약간의 가감은 할 수 있도록 여지가 있었습니다. 그래서 일부 대학에 있어서는 그 상한을 넘어선 대학들이 있습니다.

<질문> 그러니까 그게 배정위에서 여러 가지 항목, 교육여건이나 교원계획 이런 걸 두고 평가를 해서 점수를 매긴 걸로 알고 있는데 그게 가점 혹은 감점에 따라서 달라진 건지.

그리고 대학별로 신청을 받을 때 그래서 아까 말씀하신 대로 그게 메이지 않기 때문에 참고만 하기 때문에 대학별로 신청을 받을 때도 상한을 따로 두지 않았다고 들었는데 맞는지, 그거 두 가지 부탁드리겠습니다.

<답변> (장미란 의대교육지원관) 네, 맞습니다. 대학별로 신청을 받을 때도 대학이, 대학의 여건에 따라서 그 신청의 폭을 조정할 수 있어서 그거는 다만 상한은 참고용이고 그걸 참고해서 신청하도록 해서 일부 대학에서는 훨씬 못 미치게 올 수도 있는 거고, 예측할 때 저희도 그랬고 보정심에서도 그랬고. 그래서 그 상한은 참고용이고 대학별로 판단을 하셔서 신청하시라고 했었고요.

그 받은 신청, 이번에 큰 원칙 중의 하나가 대학이 신청한 숫자 이내에서, 그걸 벗어나지 않는 선에서 배정하는 거였기 때문에 그 상한치는 참고용이었고 대학에도 그렇게 안내를 드렸고 대학은 그거에 따라서 판단해서 신청하신 거고, 그다음에는 배정위원회에서 평가지표별로 평가를 하면서 플러스마이너스가 들어가게 됐습니다.

<질문> 그게 차이가 있는 이유라고 볼 수 있을까요? 학교마다 차이가 있는 이유요.

<답변> (장미란 의대교육지원관) 그런데 딱 평가 결과 때문에 있다, 라고 한마디로 드리기는 어려운 게 권역에 따라서 대학의 숫자가 많은 대학은 그 평가 결과가 영향이 컸을 수 있고요. 권역에 대학이 1개 내지 2개만 있는 경우에는 평가 결과가 그렇게 숫자가 많은 지역에 비해서는 덜 미쳤다고 보실 수도 있습니다.

<답변> (사회자) 그러면 현장 질의와 온라인 질의가 모두 없기 때문에 이상으로 브리핑을 마치겠습니다. 우리 단상에 계신 국장님, 과장님께서는 인사드린 후 이석해 주시기 바랍니다.

오늘 브리핑에 같이 해주신 여러 언론인 여러분께 감사드립니다. 감사합니다.

<끝>

[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)
[개인정보보호위원회] 제4회 위원회 전체회의 결과 발표 (2026. 3. 12.)
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안녕하십니까? 개인정보보호위원회 조사1과장 윤여진입니다.

개인정보보호위원회는 3월 11일 제4회 전체회의를 열고 개인정보보호법을 위반한 롯데카드에 대해 과징금 96억 2,000만 원과 과태료 480만 원을 부과하고 시정명령 및 공표명령을 의결하였습니다.

우리 위원회는 지난해 9월 금융감독원이 롯데카드의 개인 신용정보 누설 신고 사실을 알려옴에 따라 조사에 착수하였습니다.

롯데카드는 온라인 간편결제 시스템 해킹으로 로그 파일에 기록된 이용자 약 297만 명의 개인 신용정보가 유출되었고 그중 45만 명의 주민등록번호도 함께 유출되었습니다.

신용정보법은 개인 신용정보의 처리에 관한 특별법으로 개인 신용정보에 관하여는 신용정보법이 개인정보보호법에 우선하여 적용되는 반면, 신용정보법에 규정되어 있지 않은 개인정보 처리에 관해서는 개인정보보호법이 적용됩니다.

이에 개인정보위는 롯데카드의 주민등록번호 처리를 중심으로 보호법 위반 여부를 조사하였습니다. 조사 결과에 따르면 롯데카드는 온라인 결제 관련된 로그에 주민등록번호 등을 평문으로 기록하는 등 법에서 허용한 범위를 벗어나 주민등록번호를 처리하였고 암호화 조치도 충분히 하지 않았습니다.

롯데카드가 로그에 주민등록번호를 포함한 다수의 개인정보를 저장해 온 것이 이번 해킹 사고가 대규모 개인정보 유출로 이루어진 원인 중 하나로 파악되었습니다.

개인정보위는 롯데카드가 법적 근거 없이 주민등록번호를 처리한 행위와 그 과정에서 충분한 암호화를 적용하지 않은 행위에 대하여 96억 2,000만 원의 과징금, 480만 원의 과태료를 부과하고 처분 사실을 홈페이지에 공표하도록 명령하였습니다.

이와 함께 전반적인 개인정보 처리 현황을 점검하고 개인정보 보호 책임자의 책임성 및 독립성을 강화하는 등 개인정보 보호체계 전반을 정비하도록 시정조치를 명하였습니다.

본 사건은 2014년 주민등록번호 법정주의가 도입된 지 10년이 훨씬 넘었음에도 여전히 주민등록번호를 관행적으로 과도하게 처리하는 사실을 확인하였습니다. 우리 위원회는 금융 분야 사업자 전반에 대해 주민등록번호 처리 관행을 사전 실태 점검할 계획입니다.

이번 사건을 계기로 사업자 스스로 개인정보 오남용에 대한 경각심을 가지고 개인정보 보호 원칙에 따라 주기적으로 개인정보 처리 현황을 점검하고 개선해 나갈 것을 기대합니다.

[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 안녕하세요? 저는 두 가지 질문이 있는데요. 일단 SK텔레콤 경우에는 1,348억 원의 과징금을 부과하셨고 지금 롯데카드 같은 경우에는 96억 원의 과징금을 부과하셨는데 롯데카드 같은 경우에는 지금 주민번호라든지 금융정보 노출이 되게 많은 상황인데 왜 SK텔레콤하고 비교했을 때 어떤 근거에 의해서 이렇게 과징금 차이가 많이 나는지 그 부분에 대해서 설명해 주시면 좋겠고요.

그리고 지금 금감원에서 이렇게 하면서 이 사건 조사가 시작됐는데 혹시 금융당국과 현재 또 추가적으로 자료, 보도자료 외에 논의 중인 사항이 혹시 있으시면 그 부분 말씀해 주시면 좋겠습니다.

<답변> 먼저, 저희가 지금 아시다시피 금융감독에서 조사하는 부분과 저희 쪽의 조사하는 부분이 역할이 분담되어 있습니다. 그리고, 그래서 SKT 건과는 사건이 좀, 위반 행위나 이런 부분에 대해서 보는 점이 다르고요.

먼저 말씀드렸듯이 금융당국에 대해서, 금융당국에서는 개인 신용정보 유출과 관련한 안전조치 위반에 대해서 조사를 하고 있습니다. 그리고 현재 조사 중이고 처분은 추후에 이루어질 예정입니다.

그리고 저희 위원회 같은 경우는 유출과 관련된 안전조치가 아니라 주민등록번호를 법적 근거 없이 처리하고 주민등록번호를 암호화 조치하지 않은 부분에 대한 부분이어서 위반 사실이 차이가 있고요.

그리고 저희가 당시 관련 매출액에 대해서는 온라인 결제 서비스, 그 시스템 한정해서 하다 보니까 매출액 기준 자체가 달라졌다고 보시면 될 것 같습니다.

<질문> 과징금이 국내 기업 중에 역대 몇 번째 규모로 처분이 됐는지 궁금하고요. 3% 룰 적용하면 좀 적은 수준 아닌지 이에 대한 설명도 부가적으로 부탁드립니다.

<답변> 저희가 과징금은 원칙적으로 시작은 전체 매출액 기준인데 그 관련 매출액이 아닌 부분, 이 부분에 대해서 피심인 측에서, 사업자 측에서 입증하고 그것이 타당할 경우 그걸 빼는 방식입니다.

그러다 보니까 관련 매출액은 전체 매출액과 차이가 있을 수 있고, 다음에 그걸 기준으로 해서 저희가 중대성 판단을 합니다. 위반 행위가 중대한지를 판단하고 그에 따라 비율이 달라지고 다시 한번 1차 조정과 2차 가중·감경 등을 거쳐서 나온다고 보시면 될 것 같습니다.

그리고 또 뭐였죠?

<질문> ***

<답변> 저희가 국내 기업 중에는 아마 SKT가 가장 컸을 테고 순서... 순번은 확인, 저희가 한번 확인을 해봐야 될 것 같습니다.

<질문> 두 가지 질문이 있는데요. 하나는 제가 좀 잘 몰라서 그러는데 별도의, '평문으로 저장을 한다, 개인정보를 평문으로 기록하는 등 법에서 허용한 범위를 벗어나 주민번호를 처리했다.'라는 부분이 어떤 부분인지 친절하게 설명해 주시면 너무 감사하겠고요.

그다음에 금융 분야로 주민번호를 과도하게 쓰는 여부를 실태조사를 하신다고 했는데 해당 계획이 구체적으로 어떤 것인지도 궁금합니다.

하나만 더 조금 질문을 하자면, 매출액에서 온라인 간편결제 부분만 매출액을 추렸다고 하는데 이 부분이 타당성 있게 받아들여진 이유도 궁금합니다.

<답변> 로그 파일에, 저희가 로그 파일에는 과도한 개인정보를 기록하지 않도록 돼... 최소한 필요한 경우에만, 그것도 불가피한 경우에만 최소한의 개인정보만 기록하도록 되어 있음에도 이 로그 파일에 평문으로 저장했다는 거는 주민등록번호 그대로 13자리 보이게 저장됐다는 겁니다. 그래서 해커가, 유출 부분은 금융위 쪽이긴 하지만 해커가 그거를 그대로 평문으로 된 부분을 가져간 부분이 있습니다.

그리고 사전 실태 점검은 저희가 과 신설로 예방 중심으로 전환하면서 사전실태점검과가 생겼기 때문에 이쪽에서 이번 달 내로 추진할 계획이어서 아직 저희가 분야나 대상 사업자를 몇 개로 할 건지 어떻게 볼 건지에 대해서는 추후에 말씀드려야 될 것 같고요.

온라인 간편결제는 아니고 온라인 결제 시스템입니다. 그러니까 간편결제는 더 작은 범위고요. 온라인, 온라인과 오프라인으로 나눴을 때 온라인 결제 서비스 내에서만 매출액을 한정했습니다.

저희가 중점적으로 봤던 거는 로그, 로그에 개인정... 주민등록번호가 그대로 저장되어 있던 건데 그 로그는 온라인 결제 서비스를 이용하는 분, 그러니까 오프라인 결제 외에 카드, 온라... 오프라인 매장에서만 하고 온라인에서는 안 하시는 분 말고 온라인에서도 하시는 분의 경우에만 주민등록번호가 남을 수 있었기 때문에 거기를 한정했다고 보시면 될 것 같습니다.

<질문> 안녕하세요? 혹시 그럼 관련 매출액이 정확히 얼마였는지는 공개하기 어려우실까요?

<답변> 저희가 그 부분에 대해서는 공개하지 않고 있습니다.

<질문> 앞으로 과징금 기준은 사고 발생 시점에 매겨지는 건지, 아니면 의결 시점인지 궁금한데요. 징벌적 과징금 10% 개정안 부과됐잖아요. 그리고 10일에 공포됐고 9월 10일에 시행되는데 앞으로 해킹 사고가 발생하는 기업들은 어떻게 그 기간 내에 적용되는지 궁금합니다.

<답변> 사고 발생 시 기준이고요. 다만, 사고 발생이 되고도 그 위반 행위가 지속되고 있다면 마지막 종료 시까지이기 때문에 그 경우에는 적용될 수도 있습니다.

<질문> 이번에 롯데카드 건은 ***

<답변> 사고, 예, 종료 자체가.

<답변> (사회자) 그럼 이상으로 금일 브리핑을 마치도록 하겠습니다. 참석해 주신 기자분들 대단히 감사드립니다.

<답변> 감사합니다.

<끝>

[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)
[행정안전부] AI 딥페이크 탐지기술 탐지 분석 모델 시연회 (2026. 3. 10.)
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<윤호중 행정안전부 장관>
안녕하십니까? 행정안전부 장관 윤호중입니다.

바쁘신 가운데에도 오늘 시연회에 참석해 주신 언론인 여러분께 감사의 말씀드립니다.

인공지능 기술은 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 우리 사회 곳곳에 새로운 가능성을 만들어내고 있기도 한데요.

하지만 그 이면에는 딥페이크와 같은 새로운 위협도 빠르게 증가되고 있습니다. 특히 선거를 앞둔 요즘 같은 시기에 딥페이크의, 딥페이크로 만들어진 가짜 영상과 허위 정보가 국민 여러분의 판단을 흐리고 민주주의의 기반을 흔들 수 있습니다.

중앙선거관리위원회에 따르면 선거 기간 딥페이크 영상 삭제 요청은 2024년도에 실시됐던 22대 총선 당시 388건 수준이었는데 불과 1년 후인 2025년 대선에서는 1만 510건으로 급증했습니다.

이제 딥페이크는 단순한 기술 문제가 아니라 민주주의를 위협하는 새로운 정보 범죄가 되고 있는 것입니다.

온라인 공간에서는 조작된 영상과 거짓 정보가 서로 연결되며 일종의 망상의 네트워크를 만들어내기 쉽습니다. 이렇게 형성된 왜곡된 정보는 순식간에 확산돼서 유권자의 올바른 판단을 흐릴 수 있습니다.

이러한 위협으로부터 국민의 권리와 민주주의를 지키는 것은 정부의 중요한 책무가 아닐 수 없습니다.

행정안전부는 딥페이크 범죄에 대응하기 위해서 2024년부터 국립과학수사연구원과 함께 AI 기반 딥페이크 탐지 분석 모델을 개발해 왔습니다.

이번에 고도화된 모델의 허위 정보 탐지율은 92%로 기존 76%를 크게 향상시켰습니다.

오늘 시연회는 이 기술이 실제 현장에서 어떻게 작동되는지 여러분께 직접 보여드릴 예정입니다.

다가오는 6월 지방선거에서는 오늘 시연하는 딥페이크 탐지 분석 모델을 활용해서 인공지능을 악용한 허위 정보 확산에 대해 범정부적 차원의 대응을 더욱 강화하겠습니다.

딥페이크로 의심되는 이미지나 영상이 포착되면 과학적 분석을 통해 조작 여부를 신속히 확인하고 관계기관이 즉각 대응할 수 있도록 하겠습니다.

아울러, 오늘 시연하는 기술은 선거 과정에서의 허위 정보 대응뿐 아니라 각종 디지털 범죄 수사에도 적극 활용될 것임을 말씀드립니다.

국민 여러분 그리고 이 자리에 참석해 주신 언론인 여러분, 인공지능은 민주주의를 위협하는 창이 아니라 민주주의를 지키는 방패가 되어야 합니다.

행정안전부는 인공지능을 활용해 국민 보호와 공정한 사회를 구현하는 AI 민주정부를 반드시 만들어내겠습니다.

아울러, 선관위, 또 경찰청, 국과수 등 관계기관과 긴밀히 협력하여 허위 조작 정보에 단호히 대응하고 국민이 신뢰할 수 있는 공정한 선거 환경을 지켜나가겠습니다.

감사합니다.

<박남인 국립과학수사연구원 연구관>
시연을 맡게 된 국립과학수사연구원 박남인 연구관입니다.

AI 딥페이크 탐지 분석 모델 시연을 하도록 하겠습니다.

먼저, 시연에 사용될 데이터에 대해서 보여드리겠습니다.

첫 번째는 AI로 생성된 경찰 바디캠 영상입니다.

<동영상 시청>

다음은 AI로 생성된 선거 관련 영상 두 점입니다.

<동영상 시청>

마지막으로, 진짜 같은 AI 영상입니다.

<동영상 시청>

보여드린 다섯 개의 생성형 AI 영상을 가지고 지금부터 국과수 서버에 접속해서 AI 탐지 모델이 동작되는 것을 보여드리도록 하겠습니다.

먼저, ID와 패스워드를 입력합니다. 메인 화면은 비디오, 이미지, 오디오 파일에 대한 일일 처리 통계를 보여줍니다.

파일 업로드 탭으로 접근하면 딥페이크 분석 모델을 선택할 수 있는데 영상 탐지 모델은 기존 모델 1종, 개선된 모델 5종, 총 6종의 모델로 구성되어 있으며 음성 탐지의 경우에는 총 5종의 모델로 구성되어 있습니다.

먼저, 시연을 위해 선거 관련 영상을 첨부하겠습니다.

그다음, 영상 탐지 모델을 선택합니다.

5종의 모델 중 계산량이 다소 많은 1종에 대해서는 시간관계상 제외하여 4종에 대해서만 선택하겠습니다.

그다음, 업로드를 하게 되면 분석 결과에서 조회 결과를 확인할 수 있습니다.

이번엔 바디캠 영상을 추가하겠습니다. 여기서도 동일하게 4종의 모델을 선택하겠습니다.

여기서 비디오 파일을 오디오 모델로 분석을 선택하게 되면 바디캠 영상에서 오디오를 추출하여 오디오 딥페이크 탐지가 가능하게 됩니다.

또한, 분석 후 업로드 파일 삭제를 선택하게 되면 업로드된 파일이 분석이 완료된 후 삭제되게 됩니다. 이번에는 해당 기능을 활성화 해보도록 하겠습니다.

이번엔 마지막으로 진짜 같은 AI 영상을 추가하겠습니다. 모델 역시 4종에 대해서만 선택하도록 하겠습니다.

분석 결과 조회로 이동해서 방금 올린 5건의 데이터 처리 과정을 살펴보도록 하겠습니다.

러닝 우측에 보이는 숫자는 총 적용된 모델 중 처리가 완료된 모델 수를 의미합니다. 결과 우측에 보이는, 페이크 우측에 보이는 숫자는 총 적용 모델에서 페이크를 선택한 모델의 수를 의미합니다.

세부적으로 살펴보면 각 4개 모델의 딥페이크 결과를 확인할 수 있고 우측에 보이는 최종 점수는 0~100까지 나타나게 됩니다.

각 개별 모델의 최적 임계치는 50점을 기준으로 설정되어 있기 때문에 0에 가까울수록 '리얼', 100에 가까울수록 '페이크'를 의미하게 됩니다.

따라서, 해당 콘텐츠에 대한 딥페이크 결과는 적용 모델의 다수결 투표 방식으로 도출되게 됩니다.

여기서 특정 모델을 선택하게 되면 해당 모델이 영상 프레임에서 어떻게 변화를 하였는지 확률값을 세밀하게 확인할 수 있습니다.

바디캠 영상도 마찬가지입니다. 해당 영상의 경우에는 분석 후 업로드 파일 삭제를 선택했기 때문에 서버에서 해당 파일이 삭제되어 분석 결과만 확인이 가능합니다. 여기서도 특정 모델을 선택하게 되면 영상 프레임에서의 확률값을 확인할 수 있습니다.

마지막으로, 진짜 같은 AI 영상을 보겠습니다. 해당 영상의 경우에도 페이크로 결정된 것을 확인할 수 있습니다.

본 시스템에서 총 5개 파일에 대해서 모두 가짜 영상임을 확인하였습니다.

2026년 전국동시지방선거가 원활하게 이루어질 수 있도록 선관위에도 이 시스템을 지원할 계획입니다.

이상으로 시연을 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.

<사회자>
이상으로 시연을 종료하겠습니다. 사전에 안내드린 바와 같이 윤호중 장관은 다음 일정으로 여기까지만 참석하는 점 양해 부탁드립니다.

[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 안녕하세요? 허위정보 탐지율 관련해서 궁금한 게 있는데요. 이번 모델의 허위정보 탐지율이 92%로 이전 모델의 76%에 비해서 향상됐다고 쓰셨는데, 그러니까 과거 모델에는 100건 중에 76건 잡던 거를 92건 잡는 거로 늘었다는 뜻인지, 아니면 개별 영상에 대한 탐지 정밀도가 76에서 92%로 올랐다는 건지 그게 궁금하거든요.

<답변> (김진표 국과수 법공학부장) 안녕하십니까? 국립과학수사연구원 법공학부장 김진표입니다. 좀 전에 말씀드렸던 그 질문에 대해서 답변을 드리면요. 개별 영상에 대해서 정확도가 92%로 올라갔다는 것을 의미하는 그런 내용입니다.

<질문> ***

<답변> (김진표 국과수 법공학부장) 사실은 데이터 세트의, 데이트 세트와 모델에 의한 여러 가지 함수 관계에 의해서 정확도가 올라가는데요. 좀 전문적으로 내용을 설명하기에는 시간이 걸리니까요. 그거는 이따가 이거 끝난 다음에 아까 시연을 하신 박남인 연구관께서 정확하게 자세히 설명해 드릴 거라고 말씀드리겠습니다.

<질문> 같은 질문이긴 한데요. 그럼 나머지 8%는 못 끌어낼 수도 있다는 이야기인가요?

<답변> (김진표 국과수 법공학부장) 그렇습니다. 사실...

<질문> ***

<답변> (김진표 국과수 법공학부장) 네, 그렇습니다.

<질문> 지금 이 해당 프로그램을, 프로그램이라고 해야 할지 툴이라고 해야 할지 애매한데, 선관위 지원한다고 *** 어떻게 지원하겠다는 것인지 궁금하거든요. 상시적으로 해당 프로그램을 이용할 수 있도록 ID와 패스워드를 지급하는 것인지, 아니면 같이 공조하는 어떤 체계를 이루는 것인지 이거에 대한 설명 부탁드립니다.

<답변> (관계자) 일단 기본적으로 선관위에서 쓸 수 있도록 ID, 패스워드 부여하고요. 사용할 수 있도록 하는 겁니다. 그 후에 어떻게 사용할지는 선관위 쪽에서 말씀하시면 될 것 같습니다.

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 선관위 조사국장입니다. 저희가 지난 대선 때 썼던 프로그램이 있는데 감별 프로그램이 있는데요. 그거와 별개로 두 가지 프로그램을 저희가 동시에 이렇게 돌려서 둘 다 페이크다, 라고 하면 페이크로 확정을 짓는 그런 방식으로 쓰고 있습니다.

아까 말씀 주신 대로 ID, 패스워드를 받아서 그걸 저희가 실제로 사용을 할 예정입니다.

<질문> 추가로 질문을 드리면 그러면 선거 때는 이런 AI 영상은 절대 만들면 안 되는 건가요, 아니면 구체적으로 어디까지가 허용되는 건지, 어디서부터가 안 되는 건지요?

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 지금 공직선거법 82조 8인데요. 선거운동 목적으로 인공지능 기술 등을 활용해서, 그다음에 실제와 구분이 어려운 그런 영상, 이미지 이런 것들을, 음성까지 포함이 됩니다. 텍스트는 해당이 안 됩니다. 그런 이미지를 게시, 제작, 유포 이렇게 할 수 없도록 돼 있습니다. 그래서 90여 일이 이미 기간 안에 들어왔기 때문에 그런 목적으로, 선거운동 목적으로 이런 걸 사용할 수 없게끔 돼 있습니다.

자주 질문이 들어오는 것 중에 하나가 그러면 풍자 같은 거는 어떻게 되느냐, 라고 많이들 물어보시는데 아까 말씀드렸듯이 실제와 구분이 어려운 거기 때문에, 풍자와 같은 것들은 실제와 구분이 되지 않습니까? 그런 부분들은 저희가 제한을 하지 않고 있습니다.

<질문> 안녕하세요? 좀 전에 나왔던 질문이긴 한데 이게 정확... 허위정보 탐지율이 개별 영상에 대해서 정확도를 말씀하셨잖아요. 그런데 앞에 예시에서도 좀 봤듯이 누가 봐도 AI인 게 티가 나는 영상과 그리고 조금 구분하기 어려운 영상, 이렇게 영상의 정확도라고 해야 될까요? 어떤 표현이 맞는지는 잘 모르겠지만 정말 사실과 같은 영상을 조금 더 걸러내는 게 중요하다고 생각을 하는데, 사실과 가까운 영상을 탐지하는 비율은 어느 정도 되는지 그것 좀 궁금하거든요.

<답변> (김진표 국과수 법공학부장) 네, 답변드리겠습니다. 탐지하는 비율까지는 아직 저희들이 통계를 내본 적은 없습니다만 지금 실제에 가까운 영상을, 그러니까 우리가 흔히 좀 전에 보셨던 것 중에서 너무 확연하게 차이가 나는 그런 부분들은 기존의 기술로도, 그러니까 얼굴을 위주로 한 픽셀 특성 검사로도 가능한데요. 실제에 가깝게 된다면 그렇게 국부적인, 그런 국소적인 특성 분석뿐만 아니라 영상 전체를 보는 것과 또 주파수 분석을 해가면서 정확도를 높여놨습니다.

<질문> 기존에는 원래 사용자가 딥페이크를 합성하는 방법에서 요새는 여러 가지 생성형 AI가 판을 치고 있는데 관련해서 조금 더 이런 유형의 딥페이크가 좀 더 잡기 어려운 부분이 있나요?

<답변> (김진표 국과수 법공학부장) 네, 아무래도 생성형 AI로 만들어진 딥페이크 영상 같은 경우는 굉장히 자연스럽습니다. 어떤 페이스 스와프나 아니면 목소리를 변조한 그런 것들은 쉽게 잡아내는데요. 생성형 AI는 아무래도 굉장히 고도화된 기술이기 때문에 잡아내기 어렵고, 그걸 하기 위해서 이번에 경진대회를 통해서 우수한 성과를 낸 모델과 합쳐져서 좀 전에 보셨다시피 저희들이 딥페이크 영상을 잡아내는 데 있어서 정확도를 올렸습니다.

<질문> *** 어떻게 했는지 알려주시고요. 그리고 일반 유권자가 딥페이크 영상을 신고할 수 있는 창구가 따로 있는지, 그리고 판별했을 때 시일은 얼마 정도 소요되는, 판별까지 시일이 얼마 정도 소요되는지 궁금합니다.

<답변> (관계자) 먼저, 경진대회는 민간에서 참여해서 한 거고요. 그 모델을 가지고 경진대회에서 우수하게 판단된 모델을 우리가 반영해서 전체적으로 운영하게 된 겁니다. 좀 더 기술적인 답은 국과수에서 말씀드리겠습니다.

<답변> (김진표 국과수 법공학부장) 좀 얘기가 길어질 것 같아서요, 아까 시연을 했던 박남인 연구관이 조금 이따가 보충설명을 해드리겠습니다.

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 유권자가 발견한, 딥페이크 영상을 발견하게 되면 선관위에 신고를 하시면 됩니다.

그런데 저희가 한 400여 명의 모니터링 요원을 운영하고 있거든요. 그래서 인공지능 시스템, 저희 자동적으로 걸러주는 그 시스템을 가지고 모니터링을 하고 있고, 특히 선관위에서는 이게 딥페이크가 유권자의 판단에 영향을 미치는 걸 최소화하기 위해서 확산을 최소화... 확산을 막는 게 우선이거든요. 그래서 저희가 발견하는 즉시 해당 플랫폼이나 당사자한테 삭제 요청을 하고 있습니다.

그래서 판별되는 건 아까 보셨지만 저희도 사실은 이게 이번이 처음 쓰는 거기 때문에 이 부분은 아까 보시는 정도 수준이라고 보면 되고, 지난번에 저희가 대선 때 썼던 거하고 거의 비슷하거나 조금 더 빠르거나, 그건 정확히 제가 말씀은 못 드리지만 대동소이한 걸로 보여집니다.

<질문> 두 가지 여쭙겠습니다. 선관위에서 조금 전에 답을 하셨는데 이걸, 만들어진 걸, 위조된 걸 걸러내는 것도, 잡아내는 것도 중요하지만 원천적으로 만들어지지 않도록 하는 게 저는 좋겠다고 생각하는데요. 이미 공지를 하셨지만 이걸 못 하도록 돼 있죠? 하게 되면 어떤 처벌을 받습니까? 신고를 해서 확인된...

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 일단 선거일 전 90일부터 선거일까지 아까 말씀드렸던 선거운동 목적의 딥페이크 영상을 제작·유포하게 되면 법 255조인데요. 거기에 따라서 5년, 아니 7년, 7년 이하 징역하고 1,000만 원 이상에서 5,000만 원 이하의 벌금형을 받도록 돼 있습니다.

그런데 이게 선거일 전 90일 전부터는 이 영상을 무조건 못 쓰는 게 아니라 선거운동 목적의 딥페이크라 하더라도 표시를 하면 됩니다. 이 영상은 AI로 만들어진 영상이라는 표시를 하면 되는데 그 표시를 하지 않았을 때는 과태료 부과 대상이 되는 거고요. 그런데 그 영상에 허위사실이 부과가 되면 또 허위사실공표죄에 해당돼서 별도로 또 처벌하게 됩니다.

<질문> 감사합니다. 한 가지 더 드리겠습니다. 아까 장관께서 이번 딥페이크 기술이 단순 기술 문제가 아니라 민주주의를 흔드는, 위협하는 거라고 해서 단호하게 대응하겠다고 하셨는데 그렇다면 굉장히 이걸 걸러내는 게 중요하다고 봅니다.

지금 이 기술이 우리나라만 있는 게 아니고 다른 나라도 있을 것 같아요, 해외에도. 해외에 있는 기술을, 기술과 비교하면 오늘 공개하신 이 기술은 어느 정도 수준인지, 그리고 그걸 또 해외 거를 더 성능 좋은 걸 수입해서 쓸 수는 없었는지 ***

<질문> 답변 전에 하나만, 같은 내용이라 추가하면 안 될까요? 방금 선관위 설명이 기존 대선 때 사용했던 프로그램과 대동소이한 것처럼 보인다, 라고 설명하셨, 사실 대동소이하면 이걸 굳이 이렇게 만들 이유는 없잖아요. 아마 이 개발하신 분은 다른 무언가가 있을 거라고 보는데 그 차이가 뭔지 설명 좀 해주시고.

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 먼저, 제가... 대동소이하다, 라는 건 속도를 물어보셔서 속도 면에서 대동소이하다는 말씀을 드립니다.

<질문> 알겠습니다. 그 차이가 구체적으로 기존에 쓰는 프로그램과 차이가 명확하게 무엇인지 좀 알려주시고 해외 사례나 다른 기술들하고 차이 같이 한꺼번에 설명해 주셨으면 좋겠습니다.

<답변> (박남인 국과수 연구관) 제가 설명해 드리도록 하겠습니다. 기존에 있던 딥페이크 모델은 얼굴 위주로만 저희가 탐지를 하게 됐습니다. 그래서 얼굴 영역이 아닌 경우에는 저희가 탐지를 전혀 하지 못했는데 지금 만든 개발 모델은 얼굴이 아닌 영역에서도 충분히 탐지가 가능하고요.

그래서 예를 들어서 어떤 서류를 위조했다... 서류를, 서류의 어떤 이름을 조작했다든지 이런 것들도 전부 다 탐지가 가능하게끔 되어 있거든요. 그리고 성능 측면에서 말씀드리면 기존 76%에서 92% 단일 모델로는 그렇게 성능이 향상됐다고 했는데 사실 저희 판단 모델은 다수결 투표로 방식이 바뀌었습니다. 그렇게 되면 앙상블 효과가 있기 때문에 지금 저희가 측정한 바로는 97%까지 성능 향상이 되고 있는 실정이고요.

그리고 수입해서 쓸 수 없는지에 대해서 말씀을 주셨는데 일부 저희가 상용 프로그램을 사서 사용하고 있긴 하지만 지금 전체적으로 다 사용할 수 없는 이유 중의 하나가 사실 구독형 서비스들이 많이 있습니다, 외산 제품은.

그래서 저희가 어떤 데이터를 해외 서버로 가야 된다는 단점이 있거든요. 그런데 이거는 굉장히 수사 관련된 거고 민감한 사항이기 때문에 그런 거에 제한이 있어서 자체적으로 연구 개발하는 데도 꼭 필수적이다, 라고 말씀드릴 수 있습니다.

<질문> ***

<답변> (박남인 국과수 연구관) 말씀드리겠습니다.

<질문> ***

<답변> (박남인 국과수 연구관) 상호명을 말씀...

<질문> ***

<답변> (박남인 국과수 연구관) 유럽 기업에 있는 제품인데요. 그 제품 같은 경우에는 얼굴 위주로 탐지가 되게 돼 있고요, 얼굴 위주로. 이미지, 영상, 오디오 이렇게 분석이 가능하고요.

저희도 마찬가지이긴 하지만 성능 측면에서는 저희가 최근 데이터, 최신 생성형 데이터로 테스트를 했을 때는 저희 것이 조금 더 우세합니다.

<질문> ***

<답변> (박남인 국과수 연구관) 수치적으로 말씀드리기에는 통계치는 뽑진 않았지만 그래도 저희가 다양하게 스트레스 테스트를 많이 하고 있거든요. 굉장히 정교하게 만들어진 것들을 테스트를 하고 있을 때 검출이 안 되는 게 저희 쪽에 검출이 되고 있는 상황이고 그렇습니다.

<질문> 그러면 저희가 이해하는 게 이렇게 이해하는 게 맞을지, 기존에 있던 1개 모델과 그리고 새로운 5개 모두, 그러니까 6개 모델을 모두 돌려서 가짜 뉴스라고 판단한 비율을 종합해서 탐지율을 정하는 거라고 보면, 이해하면 될까요?

<답변> (박남인 국과수 연구관) 기존에 했던 모델은 아주 고전적인 방식, 얼굴 위주로만 탐지를 했기 때문에 이번의 5개 모델은 별도의 시스템이라고 보시면 됩니다. 그래서 아까 6개 모델이 동시에 동작하긴 하지만 기본적으로 5개 모델만 돌리는 거를 저희가 권장하고 있습니다.

<질문> 5개에서 다수결을 따른다는 말씀이시죠?

<답변> (박남인 국과수 연구관) 맞습니다. 맞습니다.

<질문> 그러면 저 추가로 궁금한 거는 실제 영상과 딥페이크 영상 같은 경우에 이렇게 탐지하는 과정에서 어떤 특이점, 차이점을 보이는 부분이 있는지, 예를 들어 픽셀이 다르다거나 이런 차이점이 있는지 예를 들어서 설명해 주실 수 있는지 궁금하고요.

그리고 예를 들어 한 영상에 실제 영상과 딥페이크 영상이 같이 이렇게 섞인 경우에, 그런 경우에도 탐지가 가능한지 추가로 여쭙습니다.

<답변> (박남인 국과수 연구관) 일단 저희 알고리즘 자체, 동작하는 과정에서는 어떤 걸, 어떤 부분을 보고 어떤 특징을 봤는지는 세밀하게는 볼 수 없지만 학습하는 과정에서는 픽셀 분석과 주파수 영역에서의 아트팩트, 그러니까 주파수 영역에서 정상적인 영상의 주파수 특징과 그리고 페이크였을 때 주파수 특징 두 가지를 비교해서 학습을 시켰기 때문에 두 가지 동시에, 두 가지에 대해서 동시에 학습이 됐다고 말씀을 드릴 수 있고요.

그리고 아까 말씀하신 것 중에 이 한 콘텐츠에 리얼과 페이크가 동시에 있다, 라고 한다면 그 비중에 따라 달라질 수 있습니다. 그러니까 이 콘텐츠에 10초짜리 중의 1초만 리얼이고 나머지가 다 페이크였다고 하면 페이크일 확률이 높아지는 거고요. 그래서 사용하는 입장에서도 정확하게 명확한, 의심되는 구간에 대해서 잘라서 집어넣는 게 가장 중요합니다.

<질문> 이게 선거 영상이다 보니까, 이를테면 1분짜리 인터뷰 영상에 쭉 실제 영상이 나오고 중간에 한 마디만 가짜 영상으로 음성을 바꿔버리게 되면 그것도 페이크로 잡아낼 수가 있는 건가요?

<답변> (박남인 국과수 연구관) 네, 저희가 어찌 보면 멀티모달로 영상도 분석을 하지만 오디오도 같이 분석을 하고 있는 구간이기... 하기 때문에, 아까 보셨던 것처럼 시간별, 프레임별 구간들이 표시가 됩니다. 그래서 어떤 구간별 피크가 낮아진, 혹은 피크가 올라간 지점을 기준으로 다시 중점적으로 분석을 하면 그 부분도 충분히 커버가 될 거라고 생각이 됩니다.

<질문> 선거 로고송을 AI로 만들어서 하는 것도, 그것도 문제가 되는지 궁금하고, 그리고 지금 저 영상을 업로드하는 거는 원본 영상을 올릴 것 같은데 원래 영상은 만든 사람이 가지고 있을 거 아니에요. 어떤 식으로 저거를 올리게 되는 건지 궁금합니다.

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 먼저, 그 로고송에 대해서 말씀을 드리겠습니다. 어쨌든 그게 로고송이 선거운동 목적을 위해서 올리는 영상이기 때문에 딥페이크를 이용한 딥보이스라고 판단이 되면 또 위반으로 저희가 삭제 요청을 하거나 그렇게 하고 있습니다.

<답변> (박남인 국과수 연구관) 두 번째 질문을 제가 잘 이해를 못 했는데 다시 한번만 설명해 주시면 답변드리겠습니다.

<질문> 지금 저 영상 업로드를 할 경우에는 어떤 파일을 올리게 되는 거일 텐데,

<답변> (박남인 국과수 연구관) 네, 맞습니다.

<질문> 그건 이제 작성하거나 만든 사람, 원작자가 있을 거 아니에요. 그 영상은 어떻게 입수해서 올리게 되는지.

<답변> (관계자) 그게 선거용으로 만들었다는 것은 본인이 가지고 있기 위해서 만든 게 아니라 대중을 보라고 만들었기 때문에 대중이 본 걸 가지고 확보를 하면 되는 거 아닙니까? 네.

<질문> 궁금한 게 이게 어쨌거나 선거에 출마한 당사자가 제작할 수도 있지만 지지자들이 만들어서 배포하는 경우도 있잖아요. 이런 경우에는 그런 이득을 보는 사람한테 죄를 물을 수 있는 건지가 궁금하고요. 만약에 또 역으로 만일 그걸 노려서 상대 후보 측이 상대방을 돌려서 얘기할 수 있는 거잖아요. 내가 오히려 상대방이 만든 것처럼 그렇게 왜곡해서 뿌릴 수 있을 것 같은데 그런 경우에는 어떻게 할 수가 있을까요?

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 일단 법문상 주체는 '누구든지'거든요. 그래서 올리는 사람이 후보자든 아니면 일반인이건 그건 구분하지 않고 위반으로 하고 있기 때문에 지금 말씀하신 그런 부분들이 크게 문제가 되지는 않을 것 같습니다. 그게 만약에 내용 자체가 허위사실이라고 하면 그 허위사실로 처벌하면 되는 거기 때문에 그런 문제는 크게 중요하진 않을 것 같습니다.

<질문> 이어서 여쭈면요. 그 허위사실, 페이크, 딥페이크된 영상을 통해서 일단 이득을 보는 후보자가 있을 거잖아요. 그 사람은 어떻게 돼요?

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 공모 관계를 저희가 만약에 확인이 된다, 라면 공모 관계가 확인이 된다면 같이 조치를 하고 있고요. 공모 관계가 없이 그냥 전혀 모르는, 공모 관계없이 했다, 라고 하면 그 죄를 물을 수는 없지 않을까 싶습니다. 그렇게 하지 않고 있습니다.

<질문> *** 아까 말씀 주신 사안 중에 사실과 구분이 되면 풍자 영상도 괜찮다고 하셨고, 또 실제와 구분을 위해서 이건 '본 영상은 AI로 만든 영상입니다.' 표기가 되면 괜찮다고 했는데 그러면 그런 안전장치가 마련됐다면 AI로 만들어진 생성형 이미지도 어떤 내용이든지 간에 관계없이 유통이 가능하다는 뜻으로 이해할 수 있을까요?

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 아닙니다. 조금 잘못 전달이 된 것 같은데요. 그 기간에 따라서 다릅니다. 그러니까 지금은 선거일 전 90일부터는 이게 AI로 제작된 영상이라는 걸 표시를 하더라도 안 됩니다. 그거는 무조건 안 되고, 90일 전부터는 사실은 AI라고 표시를 하면 가능합니다.

혹시 또, 제가 말씀드리다가 또 까먹었는데 질문, 첫 번째 주신 질문이 뭐였는지.

<질문> 그래서 풍자 영역에 대해서도 사실과 구분이 되면 가능하다고 했는데 사실 그것도 어떻게 보면 주관적인 판단이 많이 작용할 수 있잖아요.

<답변> (조봉기 선관위 조사국장) 그러니까 예를 들어서 지브리풍 같은 그런 것들이나 아니면 삽화 이런 것들을 가지고 이게 누가 봐도 실제가 아니라고 판단이 되면 그건 풍자 영역으로 봐서 저희가 제한을 하고 있지는 않습니다.

<답변> (관계자) *** 추가해서 말씀드리면 만화나 캐릭터 같은 경우는 육안으로 아예 허위인지, 진실인지가 구별되는 부분이고 풍자인데도 영상, 그냥 정말 영화 영상처럼, 우리 일반인들이 보는 그냥 아까 저런 영상 같은 경우에 선거운동 목적성이 없다고 보여지면, 예를 들면 특정 후보자의 외모를 비하하거나 조롱 이런 부분들은 저희가 선거운동 목적성까지 고려해서 판단하고 있습니다.

<답변> (홍석기 경찰청 수사국장) 경찰청 수사국장입니다. 그러니까 지금 오해하시기 딱 좋은데 법률의 구성 요건에 보면 뭐가 돼 있냐면요. '실제와 구분하기 어려운 가상의' 이렇게 돼 있습니다. 그러니까 실제와 구분하기 어려운 가상이기 때문에 바로 육안으로 실제와 구분 가능하다면 여기에 적용될 수 없다는 그런 얘기를 지금 하시는 겁니다.

<질문> 지금까지 그럼 이런 모델이 들어오기 전에 수사했을 때 어려움에 대해서 듣고 싶은데요. 딥페이크로 인한 범죄들이 지금까지 꽤 많이 있었는데 이걸 실제와 구분하기, 이게 실제인지, 아닌지, 페이크인지, 리얼인지 구분하기 위해서 수사에서 더 많은 장치들을 쓰셨을 텐데 어떤 어려움들이 있었는지 한번 들어보고 싶습니다.

<답변> (홍석기 경찰청 수사국장) 경찰청 수사국장입니다. 말씀하신 대로 딥페이크가 2024년 이후에 굉장히 활성화되고, 특히 잘 아시겠지만 2024년 말에 딥페이크를 이용한 성범죄 굉장히 활성화돼서 경찰에서 고생을 많이 했는데요. 그걸 거치면서 반면에 저희도 딥페이크를 걸러내는 많은 기술들, 특히 아까 여기 언급됐던 외국에서 이미 많이 활성화되는 기술들이 있었습니다. 그 기술들을 구독형으로 저희가 서비스를 받아서 활용하고 있었고요.

아까 선관위 쪽도 마찬가지일 텐데 초기에는 이게 단순한 딥페이크였기 때문에 그 프로그램으로 충분히 저희가 따라갈 수 있었습니다. 그런데 이후에 생성형 AI에 의한 딥페이크가 나오면서 기존 저희 탐지 프로그램으로는 쫓아가기 힘든 상황이었거든요.

그 부분에 대해서 대응하기 위해서 이번에 행안부에서 전반적으로, 우리 국과수하고 협업해서 전반적으로 생성형 AI로 생성된 딥페이크도 추적할 수 있도록 프로그램을 만들어 줬습니다. 그래서 저희 그걸 받으면 그거하고 기존에 갖고 있던 것, 또 수사 노하우를 가지고 충분히 대응할 수 있을 것으로 봅니다.

<답변> (사회자) 이상으로 질의·응답을 마치겠습니다. 시연회에 참석해 주셔서 감사합니다.

<끝>

[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)
[보건복지부] 지역사회 통합돌봄 추진 로드맵 관련 브리핑 (2026. 3. 5.)
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안녕하십니까? 보건복지부 제1차관 이스란입니다.

오늘은 3월 27일 전국 시행을 앞두고 있는 지역사회 통합돌봄의 비전과 단계별 추진 방향을 담은 지역사회 통합돌봄 추진 로드맵을 설명드리겠습니다.

2024년 초고령사회 진입으로 돌봄 수요가 크게 증가하고 의료·요양 등 복합적인 수요가 늘어나서 현재의 분절적인 서비스체계로는 대응하는 데 한계가 있습니다.

또한, 어르신·장애인이 시설이 아니라 가능한 살던 집에서 계속 살기를 희망하고 있어 지역사회 기반의 돌봄체계로의 전환이 필요합니다. 이에 살던 곳에서 의료·요양·돌봄 등 필요한 서비스를 통합하여 한 번에 받을 수 있는 지역사회 통합돌봄을 추진합니다.

그간 두 차례 시범사업을 통해 축적된 운영 경험과 현장 의견, 연구 결과를 종합적으로 반영하여 현재의 제도를 설계했습니다.

향후 지역사회 통합돌봄은 3단계로 추진됩니다.

1단계, 도입기에는 통합돌봄의 틀을 마련하여 서비스 연계를 시작하겠습니다. 2단계, 안정기에는 대상자와 서비스를 확대하는 한편, 지역 간 격차를 줄여 나가며 3단계, 고도화기에는 더 많은 국민이 더 개선된 서비스를 이용할 수 있도록 하겠습니다.

대상자, 서비스, 제도 기반 세 분야로 나누어 설명드리겠습니다.

첫 번째, 대상자입니다.

1단계에는 일상생활에 어려움이 있는 노인, 65세 이상 고령 장애인을 대상으로 합니다. 65세 미만이더라도 의료 필요도가 높은 지체 뇌병변 등 심한 장애인도 포함합니다.

2단계에는 중증 정신질환자를 포함하고 의료 필요도가 높은 모든 장애인까지 확대할 수 있도록 하겠습니다.

3단계에는 그 외 돌봄 필요도가 높은 수요자를 분석하여 추가로 확대하겠습니다.

두 번째, 서비스 추진 방안입니다.

법에서 정하고 있는 보건의료, 건강관리, 장기요양, 일상생활돌봄 4개 분야로 나누어 1단계에는 현행 서비스 30종을 연계 제공합니다.

방문진료 등 재가 의료서비스를 확대하고 퇴원 환자에 대한 통합돌봄서비스를 지원하며 방문 건강과 스마트 기기를 결합한 건강관리, 장애인 지역사회 중심 재활 등 건강관리도 강화하겠습니다.

장기요양서비스인 방문간호, 방문요양, 방문목욕의 이용한도를 늘리고 재택의료센터도 확충하겠습니다. 긴급돌봄 지원으로 일상의 돌봄 공백을 해소하고 중간집 등 지원 주택을 공급하며 주택 개조 등 주거환경 개선서비스도 제공하겠습니다.

2단계에는 방문재활, 방문영양, 통합재택간호 등 신규 서비스를 시범사업을 토대로 제도화하겠습니다. 또한, 정신질환자 통합돌봄이 본격 추진됨에 따라 정신재활시설, 쉼터 등 지원 기반을 강화하겠습니다.

3단계에는 신규 서비스를 지속 개발하는 한편, 서비스 제공 범주를 넓혀 노쇠 예방에서 임종 케어까지 전 주기적 서비스체계를 구축하겠습니다. 이러한 서비스의 단계적 확대를 통해 2030년에는 60종의 통합돌봄서비스를 제공할 계획입니다.

통합돌봄 시행으로 서비스 신청과 제공 방법도 대폭 개선됩니다. 현재는 대상자가 본인이 필요한 서비스를 직접 찾아서 서비스마다 개별적으로 신청했다면 이제는 대상자가 통합돌봄을 신청하면 담당자가 복합적인 돌봄 욕구를 파악하고 개인별 지원계획을 수립하여 이에 따라 필요한 서비스를 통합하여 연계 제공합니다.

세 번째, 제도 기반입니다.

1단계에는 운영 기반 구축에 집중합니다. 통합돌봄정책위원회, 지역사회 통합지원협의체 등 중앙정부, 지방정부, 관련 기관, 전문가 간 협력체계를 강화하겠습니다.

또한, 사회적 입원·입소 감소율 등 지표를 마련하여 성과를 지속 관리해 나가겠습니다. 지역사회 중심의 서비스 공급 생태계 구축을 위해 사회연대경제조직, 주민 참여, 공동체, 민간기관 등 공급 주체도 다양화하겠습니다.

2단계에서는 법·제도를 정비하겠습니다. 방문재활, 방문영양 등 다직역 서비스 제공을 위해 의료법, 의료기사법 등 관련 법·제도를 정비하고 한 번의 신청·조사로 필요한 서비스들이 연계되도록 통합 판정 조사를 장기요양 인정, 요양병원 환자 분류까지 적용하도록 개선하겠습니다.

농어촌 지역 의료돌봄 취약지에는 보건소, 사회서비스원 등 공공 인프라를 활용, 서비스를 제공하여 지역 격차를 완화해 나가겠습니다.

아울러, AI 기술을 대상자 발굴, 개인별 지원계획 수립, 모니터링에 적극 활용하겠습니다.

3단계에는 운영체계를 혁신하겠습니다. 건강보험, 장기요양, 일반예산 등으로 나뉘어져 있는 돌봄 재원의 중장기적 개선 방안을 마련하고 유사·중복적인 서비스 전달체계를 정비하겠습니다.

지역사회 통합돌봄이 시행되면 수요자는 살던 곳에서 맞춤형 서비스를 받게 되고 가족은 돌봄 부담을 덜 수 있을 것으로 기대합니다. 나아가, 사회적 입원·입소가 줄어 국가 재정건전성 확보에도 기여할 것입니다.

정부는 3월 27일 전국 시행을 차질 없이 준비하고 시행 후에 서비스 실태조사를 실시하여 이를 반영한 5개년 기본계획을 수립하겠습니다.

지역사회 통합돌봄의 성공 여부는 지역사회 중심의 의료·요양·돌봄 서비스체계 구축과 직결되는 만큼 지방자치단체가 기본계획을 가이드라인으로 하여 지역 계획을 매년 수립하고 지역 여건에 맞는 통합돌봄체계를 구축할 수 있도록 지원하겠습니다.

이상으로 지역사회 통합돌봄 추진 로드맵 주요 내용에 대해 설명드렸습니다.

일본, 영국 등 해외 주요국들도 지역사회 통합돌봄 구축에 10여 년 이상 오랜 시간이 걸린 만큼 정부는 통합돌봄의 전국 시행을 새로운 변화의 시작으로 삼고 앞으로 지속적으로 현장과 소통하고 제도를 보완하여 촘촘한 돌봄체계 구축에 최선을 다하겠습니다.

감사합니다.

[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 저 두 가지 질의드리려고 하는데요. 일단 하나는 17개 시도 준비율이 98% 정도로 굉장히 높게 나왔는데 현장에서는 아직 우려가 많은 것 같습니다. 그래서 정부 통계와 현장 의견에 격차가 있는 것 같은데 이에 대해서 어떤 의견인지 질의드리고요.

두 번째는 읍면동 등 지자체 준비 상황은 어떤지에 대해서도 설명해 주시면 감사하겠습니다.

<답변> 저희가 17개 시도를 다 쪼개서 229개 시군구의 준비 사항을 점검한 결과 서비스 연계까지 한 곳이 한 93.9%, 그러니까 94% 가까이 됩니다. 그래서 '준비가 잘되고 있구나.'라고 생각을 했는데 시군구에는 여러 개의 읍면동이 있습니다, 주민센터가. 확인을 해 보니까 3,500개 읍면동 중에서 실제로 서비스 연계를 한 번이라도 해 본 읍면동이 1,900여 개 정도밖에 되지 않았습니다.

다시 말씀드리면 나머지 한 1,600개(※ 해당 부처의 요청으로 '1,800개, 1,700개' → '1,600개'로 변경되었음을 양해해 주시기 바랍니다.) 이상이 아직 한 번도 서비스 제공한 경험이 없게 돼... 없는 지금 상황이어서요. 저희가 이 문제를 발견하고 지금 지방자치단체 쪽에 시행을 앞두고 한 번이라도, 서비스를 한번 신청하고 조사하고 연계하는 이 프로세스를, 절차를 한 번이라도 꼭 진행하기를 요청드렸고요.

그래야 시행됐을 때 수요자가 찾아갔을 때 팸플릿을 주고 '이렇게 하는 겁니다.'라고 안내할 수 있을 것 같아서 이런 준비를 하고 있습니다. 앞선 두 가지 질문이 같은 내용인 것 같아서 이렇게 한 번으로 답변드리겠습니다.

<질문> 당장 30개 서비스를 실시하고 2030년부터는 60개로 대상과 서비스도 늘어나는 상황에서 결국에는 개별 서비스도 충분한 제공과 인프라 확보가 필요해 보이는데요.

그런데 통합돌봄 대상자에 대해 개별적으로 지원계획을 수립할 텐데 경우에 따라서는 특정 서비스 제공이 필요함에도 그 서비스가 충분히 준비되지 않아서 제공하기 어려운 상황이 생길 수도 있을 것 같은데 이러한 대상과 서비스 확대에 따라서 이런 우려 지점에 대해서 어떻게 생각하고 혹시 대응하시고 있는 게 있을지 여쭙습니다.

<답변> 오늘 말씀드린 30개는 일부 서비스는 지역의 인프라가 90% 이상 다 있는 거고요. 일부 서비스는 그렇지 않습니다. 다시 말씀드리면 최대 가능한 서비스라고 이해하시면 되고요.

실제로 도서나 산간 지역 이런 데 가면 제공하는 서비스가 그렇게 많지 않습니다. 그래서 그 경우에는 아마 통합돌봄이 시행됐다, 라고 느끼기 좀 부족한 부분이 있을 걸로 보여지고요.

지역의 의료나 돌봄 인프라가 부족한 데에는 현재 제공 모형이 맞는지 다시 한번 점검해 보고 아까 브리핑에서 말씀드렸던 것처럼 사회서비스원이나 공공의료 인프라를 통해서 그 서비스 부족 부분을 채워 나갈 수 있는 방안을 지금 검토하고 그렇게 추진해서요. 지역 격차를 완화하는 노력도 같이 병행할 계획입니다.

<질문> 지금 기반 조성 평균이 지금 세종 같은 경우에는 평균치에 비해서 많이 부족하고 서비스 연계 같은 경우에도 인천이나 충남 등 일부 지역이 정규... 평균보다는 차이가 많이 나는데 이들 지자체의 격차를 끌어올리는 데 시간이 필요할 것 같은데 어느, 연내에 전국 평균 정도로 도달이 가능할 거라고 보시는지, 그 시점을 언제쯤으로 보고 계시는지 궁금합니다.

<답변> 서비스가 지금 30종, 60종 이렇잖아요, 나아갈 것도 그렇고. 그래서 이거를 한꺼번에 다 하기는 어려워 보입니다. 제가 실제로 옹진군을 다녀왔는데 제공할 서비스가 없어요. 장기요양기관 하나 있고 맞돌 서비스 정도 하고 있고 보건진료소에서는 그 역할을 아직 못 하고 있고요.

그래서 저희는 기본 방문 건강관리나 아니면 맞돌, 그다음에 노인 쪽에 장기요양기관을 통해서 활용할 수 있는 거, 또 사회서비스원을 조금 넣어서, 여러 개 서비스가 많습니다만 꼭 필요한 서비스를 기본적으로는 우선 충족하려고 하고요. 지역마다 격차가 많아서 일시에 이만큼을 다 하겠다, 이렇게 말씀드리기는 어려울 것 같아요.

다만, 저희가 예산을 보통 예산 지원과 달리 이렇게 어떤 걸 하라고 꼬리표를 내드리지 않고 몇 억, 몇 억, 몇 억 들었기 때문에 그거는 지역 내에서 특화한 서비스를 만들고 여건을 고려해서 만들 거고 그걸 정부는 조금 더 지원하는 방향으로, 제도적으로 지원하는 방향으로 진행할 계획에 있습니다.

<답변> (사회자) 이스란 보건복지부 제1차관은 일정상 이석하게 됨을 양해 부탁드립니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 그럼, 다음으로 온라인으로 전달된 기자분들의 질의를 말씀드리도록 하겠습니다. 앞서 나온 질문과 조금 유사할 수 있을 것 같은데 경향신문 기자님 질의입니다.

서비스 수요자 입장에서는 복지서비스 안내를 좀 더 통합적으로 받을 수 있다는 점이 체감할 수 있는 변화로 보입니다. 그런데 애초에 제공받을 서비스가 별로 없는 대상자라거나 지역에서는 체감 변화가 크지 않을 수도 있을 것 같습니다. 당장 3월부터 수요자 입장에서 어떤 변화를 체감할 수 있을지, 지역에 따라 어떤 차이가 있을지가 궁금합니다.

<답변> (장영진 통합돌봄정책과장) 통합돌봄정책과 장영진 과장입니다. 지역별로 서비스의 격차가 있다는 부분은 이미 앞에서 말씀을 드렸고요.

그 부분을 저희가 최소한의 서비스들을 제공할 수 있도록 하기 위해서 공공의료기관, 보건소나 공공의료기관들을 활용하거나 아니면 사회서비스원을 활용해서 이 빈틈들을 메울 수 있도록 하는 부분을 진행하고 있고요.

그 외에도 취약지 같은 경우에는 예산을 추가적으로 지원해서 지자체가 부족한 서비스 혹은 특화 서비스를 기획해서 제공하실 수 있도록 하는 방안들도 저희가 이번 2026년 정부 예산안에 담아서 지금 시행하고 있습니다.

<답변> (변성미 통합돌봄사업과장) 통합돌봄사업과장입니다. 조금 보충적인 설명을 드리면, 물론 질문해 주신 내용 중에 있기는 했지만 신청인 입장에서 가장 크게 달라지는 점은 일단 대상자가 현재는 '내가 어떤 서비스가 필요하다.'라든가 혹은 '나는 이런 서비스를 알고 있어.'라고 정보가 있는 서비스들을 각각 찾아가서 신청을 해야 되는 구조입니다.

그런데 통합돌봄체계가 구축되면 한 번의 통합돌봄 신청으로 인해서 전문적인 통합 욕구 판정을 거치게 되고요. 이 욕구 판정에 따라 도출된 각각의 욕구에 대해서 전문가들이 모여서 해당하는, 필요로 하는 서비스들을 연계해 주고 그것을 신청인들에게 안내해 주는 그런 통합서비스가 제공된다는 점에서 체감이 클 것 같고요.

일부 지역 같은 경우에는 필요로 하는 서비스가 전부 다 제공되지는, 초기에는 못할 수도 있을 것 같기는 합니다. 그런데 저희가 이력 관리를 통해서 서비스 공급이 충족되면 또 연계해 드리는 구조를 계속 구축해 나가려고 합니다.

그리고 혹시, 잠깐 마이크 든 김에 아까 이데일리 기자님이 여쭤보신 거 조금 보충 설명을 해드리도록 하겠습니다.

세종시가 기반 조성 평균이 굉장히 낮게 나오는데 그 이유는 세종시는 특별시다 보니까 시군 없이 세종시의 전담조직 구성, O·X를 가지고 저희가 체크를 하는데 세종시가 아직 전담조직이 구성되지 않아서 비율적으로 낮게 보이는데 3월 중순 중에 전담조직 구성이 완료될 것으로 예상되고요.

그다음에 인천과 충남이 사업 운영 비율이 상대적으로 큰 차이는 없습니다. 대부분 90%인데 두 개 지역이 지금 80%인데 이건 지금 서비스 연계까지 비율을 저희가 계산을 한 건데 서비스 신청 발굴은 모든 시군구가 다 한 번씩은 시도했기 때문에 시간이, 신청 발굴이 되면 그다음에 조사, 지원계획 수립, 연계라는 절차를 거치게 돼서 조금 시간이 흐르면 연계까지 경험이 완료될 것 같습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 브릿지경제 기자님 질의입니다. 통합돌봄 시행을 위한 올해와 내년 그리고 향후 고도화 시 연간 소요 예상 예산은 얼마인가요?

<답변> (장영진 통합돌봄정책과장) 예산은 저희가 일단 올해 예산을 수립하면서 이 부분에 대해서는 재경부와 사업계획 적정성 평가라는 걸 거쳤고요. 그에 따라서 5년간의 예산이 어느 정도 규모가 잡혀 있고, 그게 그 숫자는 제가...

<답변> (변성미 통합돌봄사업과장) 보충 설명 드리겠습니다. 그런데 말씀하신 소요 재정은, 사실 지금 저희가 말씀드린 예산은 지역특화 사업 예산을 말씀드린 건데 통합돌봄에 소요되는 예산은 사실 어떤 특정 사업에 대한 예산으로 말씀드리기는 좀 어렵고요.

통합돌봄은 의료·돌봄·요양 각 서비스들이 충분히 구성이 돼야 되기 때문에, 장기요양 재정이라든지 건강보험 재정, 기타, 중앙 각각의 사업들 예산을 다 통칭하는 거여서 지금 저희가 당장 딱 얼마가 소요된다 말씀드리기는 어려운데 저희 로드맵에도 들어가 있기는 하지만 그런 실태조사와 기본계획 수립 과정에서 중장기적인 재정 계획도 같이 살펴보도록 하겠습니다.

그리고 말씀드렸던, 조금 전에 정책과장님 말씀드렸던 예산은 저희가 지금 중앙 단위 사업이 커버하지 못하는 사각지대 빈틈을 보완하기 위해서 지역특화사업을 확충하도록 지원을 하고 있습니다. 지자체 자체의 사업을 확충하도록요, 지역 특성에 맞는.

그런 지역 자체 특화사업 확대를 위해 중앙정부가 지원하고 있는 예산이라든지 시스템 개발 예산 등등을 저희 지금 통합돌봄사업 예산으로 편성하고 있는데 총사업비, 5년 총사업비 규모가 지금 재정당국과 논의된 게 9,400억(※ 해당 부처의 요청으로 '7,900억' → '9,400억'으로 변경되었음을 양해해 주시기 바랍니다.) 정도 수준입니다. 그런데 그 부분에 대해서는 필요 내용들을 확인해서 계속 논의하고 조정해 나가야 될 것 같습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 데일리안 기자님 질의입니다. 이번 입소 감소율 등 평가지표를 통해 예산을 지원한다고 돼 있는데 성과가 낮으면 지자체 예산을 줄일 수도 있는지 궁금합니다.

<답변> (변성미 통합돌봄사업과장) 지금 통합돌봄 지원 법률에 따라서 평가에 따른 예산 차등 지원이 가능하도록 되어 있고요. 저희도 지자체가 주체가 되는 사업인데 그런 입원·입소율을 평가해서 예산을 차등 지원하는 구조를 사실 만들어야 지자체도 역량을 강화하고 성과를 향상시킬 수 있는 유인이 된다고 보여집니다.

다만, 그런 구조가 지자체 사업 운영하는 데 있어서 어려움을 주지 않도록 저희가 여러 가지 다방면에서, 특히 취약지라든가 이런 부분에 대해서는 예산의 안정성을 확보할 수 있는 방안도 같이 고민하고자 합니다.

<질문> (온라인 질의 대독) YTN 기자님 질의입니다. 통합돌봄서비스의 장점이 잘 드러날 수 있도록 예를 들어서 설명해 주실 수 있을까요? 일상생활이 어려운 70대 A 씨가 있다는 가정하에 현재는 이런데 앞으로는 이렇게 된다는 식으로 부탁드리겠습니다.

<답변> (장영진 통합돌봄정책과장) 지금 저희 자료에 참고로 들어가 있는 예시들도 있고요. 하나를 말씀드린다면 예를 들어서 85세 노인이신데 퇴원, 병원에 입원하셨다가 퇴원을 하게 되시는 경우에는 그동안에는 퇴원한 이후에 어떤, 시군구에서 어떤 서비스를 계획해서 이분에게 제공되는 그런 사례는 없... 현재는 그런 체계는 없다고 볼 수 있는데요.

앞으로는 이 사업을 하고 있는 지자체에서 퇴원 환자가 발생하면 그 퇴원 되는 사람의 신청을 지자체... 병원에서 직접 환자에 대한 평가와 신청을 받아서 지자체의 통합돌봄체계로 연계해 주고 통합돌봄체계 내에서 이분에 대한 서비스를 개인별 지원계획을 수립하여 제공해 주는, 그래서 퇴원 되는 분들이 재가에서도 적절한 서비스를 받을 수 있도록 하는 체계로 변한다고 말씀드릴 수 있겠습니다.

<답변> (변성미 통합돌봄사업과장) 죄송한데, 제가 정정 하나 말씀드릴 게 있어서, 아까 제가 5년간 총사업비가 7,900억이라고 말씀드렸던 것 같은데, 죄송합니다. 제가 다른 숫자와 혼란이 있어서, 5년간 9,400억 원 수준입니다.

<답변> (사회자) 그럼 더 이상 질의가 없어 이것으로 질의·응답 및 브리핑을 모두 마치겠습니다. 참석해 주셔서 감사합니다.

<끝>

[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)
[정부대변인] 제7회 국무회의 결과 브리핑 (2026. 3. 3.)
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안녕하십니까? 지금부터 2026년도 제7회 국무회의 결과를 브리핑하겠습니다.

오늘 국무회의는 김민석 국무총리 주재로 서울과 세종청사 간 2원 영상회의로 열렸습니다.

오늘 회의에서는 법률공포안 28건, 법률안 2건, 대통령령안 14건, 일반안건 2건 등을 심의·의결하였습니다.

심의안건 46건 중 이재명정부 국정과제와 관련한 법률안은 총 24건으로, 법률공포안 16건, 법률안 2건, 대통령령안 6건입니다.

또한, 중동상황 관련 대응현황 및 계획 등 부처보고 3건이 공개되었습니다.

국무총리 말씀을 전달하겠습니다.

총리는 대통령께서 3월 1일부터 4일까지 올해와 내년 아세안 의장국인 필리핀과 싱가포르를 국빈 방문하고 계시는 것으로 모두말씀을 시작했습니다.

아세안은 이재명정부가 지향하는 '국익중심 실용외교'의 핵심 거점이며, 세계 각국도 아세안과의 협력을 위해 치열한 경쟁을 펼치고 있다고 설명했습니다.

이번 대통령님 순방을 계기로 한국과 아세안 간의 포괄적전략동반자관계가 한층 공고화되고, AI·방산·에너지 등 미래 전략산업에 대한 협력 기회를 선점할 수 있을 것으로 기대한다고도 덧붙였습니다.

각 부처에 관련 기업들과 원팀이 되어 범정부 차원의 후속 조치와 실행계획 마련에 만전을 기해 달라고 요청했습니다.

이어서 국무총리는 중동 상황이 매우 유동적이라면서 정부는 국민 안전과 재외국민 보호를 최우선으로 국가 안보와 국민 경제 안정을 위해 범정부적 역량을 총동원해 대응하고 있다고 강조했습니다.

또한, 외교부 등 관계부처에 국민들께서 과도하게 불안해하시지 않도록 관련 동향 및 대응 상황을 신속하고 투명하게 공개해 달라고 요청했고, 국민들께서는 정부의 대응을 믿고 각자의 자리에서 정상적인 일상 활동과 경제 활동을 영위해 달라고 말했습니다.

총리는 대통령께서 부재중인 만큼 각 부처는 한층 더 긴장감을 갖고 맡은 바 역할을 한 치의 빈틈없이 완수해 달라고 거듭 강조했습니다.

이어서 국무총리는 오늘부터 전국 초·중·고교에서 새 학기가 시작되었는데 학생은 물론 학부모님들과 선생님들께서 안심하고 즐거운 학교생활을 시작할 수 있도록 교육부를 중심으로 관계부처에 학생 안전 및 돌봄 등 준비상황을 꼼꼼하게 점검하고 보완해 달라고 요청했습니다.

또한, 봄철은 해빙기 안전사고 예방과 산불 관리에 각별한 경각심을 가져야 되는 시기라면서, 6.3 지방선거를 앞두고 일선 현장에서 안전관리가 소홀해질 우려가 있기에 이럴 때일수록 행안부 등 관계부처가 좀 더 책임감을 가지고 국민 안전을 세심하게 챙겨달라고 말했습니다.

마지막으로 국무총리는 오늘 국무회의에는 중대범죄수사청법과 공소청법 제정안이 상정되는 것을 두고, 정부는 작년 10월 정부조직법 개정 이후 약 5개월간의 사회적 토론 과정을 거쳐 동 법안을 마련했으며, 국회 차원의 논의 내용도 충실히 반영했다고 설명했습니다.

정부는 오직 국민의 입장에서 검찰개혁을 완수한다는 각오로 보완 수사 관련 쟁점 등 남은 과제도 충분한 숙의와 공론화를 거쳐 최선의 대안을 마련하겠다면서 모두말씀을 마쳤습니다.

이어서 오늘 의결된 안건 일부를 소개해 드리겠습니다.

먼저, 농수산물 온라인 도매거래 촉진에 관한 법률공포안 관련입니다.

규제 샌드박스 실증특례로 운영되던 농수산물 온라인도매시장에 대한 법적기반을 마련하는 내용으로, 농림축산식품부 장관은 해양수산부 장관과 협의하여 공공기관 등이 온라인도매시장을 개설·운영할 수 있도록 하고, 온라인 도매판매자와 구매자에 대한 등록제를 도입하도록 하는 내용입니다.

다음으로, 필수의료 강화 지원 및 지역 간 의료격차 해소를 위한 특별법 공포안 관련입니다.

지역에서도 안정적으로 필수의료 시설... 서비스를 받을 수 있도록 진료권별로 필수의료 진료협력체계를 구축·운영, 필수의료 거점의료기관을 지정하는 등의 내용입니다.

다음으로, 초·중등교육법 일부개정 법률공포안 관련입니다.

학교의 장이 시행해야 하는 안전조치 사항에 출입문, 복도, 계단 등 학교 건물 내외부 영상정보처리기기 필수 설치 장소와 방과 후 학교에 남아 교육 및 돌봄 활동에 참여하는 학생의 안전 확보에 관한 사항을 포함하는 내용입니다.

다음으로, 개인정보 보호법 일부개정 법률공포안 관련입니다.

플랫폼 사업자의 개인정보 침해 사고 예방을 위해 사업주 또는 대표자 책임을 명확히 하고, 중대 침해 시 과징금을 전체 매출액의 10%까지 강화하는 내용입니다.

다음으로, 중대범죄수사청 법률안·공소청 법률안 관련입니다.

수사와 기소 분리를 통한 검찰 개혁을 위해 검찰청을 폐지하고, 수사 전담 중대범죄수사청과 기소 전담 공소청을 각각 설치하는 내용입니다.

다음으로, 문화기본법 시행령 일부개정안 관련입니다.

국민 일상 속 문화생활을 확대하고 관련 산업이 동반 성장할 수 있도록 하기 위해 '문화가 있는 날'을 현행 매달 마지막 주 수요일에서 매주 수요일로 확대하는 내용입니다.

다음으로, 국민건강증진법 시행령 일부개정안 관련입니다.

음주운전의 위험성 등을 경고하는 문구 또는 그림을 주류의 판매 용기에 표기하도록 하는 내용의 국민건강증진법이 개정되어 오는 3월 19일 시행됩니다.

이에, 경고문구 또는 그림을 표기해야 하는 주류에 대한 규정에 법률 개정사항을 반영하도록 하는 내용입니다.

마지막으로, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령 일부개정안 관련입니다.

벤처·혁신기업에 투자하는 상장 공모펀드인 기업성장집합투자기구 도입을 추진할 수 있도록 자본시장과 금융투자업에 관한 법률이 개정되어 오는 3월 17일 시행됩니다.

이에 따라 기업성장집합투자기구 자산의 60% 이상을 성장가능성 높은 벤처기업에 투자하도록 하는 운용규제와 투자자 보호 장치 등을 규정하는 내용입니다.

이상으로 브리핑을 마치겠습니다. 감사합니다.

<끝>

[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)

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사비나미술관 홍보영상
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[MUSEUM 사비나 미술관 SAVINA MUSEUM]

[수어해설영상 건축과 예술이 융합된 특별한 공간 사비나미술관 홍보영상]

사비나미술관은 1996년 개관하여 2018년 서울 은평구로 신축 이전한 현대미술관입니다.

개관 이후, 융합과 창의성을 중심으로 시대적 요구와 사회 변화를 반영한 전시를 선보이며 현대미술의 발전을 선도해 오고 있는데요.

특히 사비나미술관은 수학, 과학기술, 환경, 유전공학 등 다양한 분야완 시각예술을 융합한 전시를 기획하며 최첨단 기술을 활용한 콘텐츠를 통해 미래 지향적인 미술 경험을 제공합니다.

VR전시 감상 투어,메타버스 미술관, AR과 AI, 로보틱스 아트를 활용한 프로그램들은 관람객들이 예술의 창작 과정을 통합적으로 체험할 수 있도록 돕고 있으며 이를 통해 스마트 뮤지엄의 선도적 역할을 수행하고 있습니다.

또한, 사비나미술관은 한국 작가의 발굴과 연구를 통해 국내외에 우수한 작품을 소개하고 있으며 폴란드, 헝가리, 일본 등 다양한 국가와의 교류를 통해 국제현대미술의 장을 만들어왔습니다.

아울러, 국내 순회 전시를 통해 여러 지역에서 현대미술을 접할 기회를 제공하며 문화 향유의 확산에도 기여하고 있습니다.

사비나미술관은 예술과 기술의 융합을 통해 현대미술의 새로운 가능성을 제시하며 관객들에게 혁신적이고 창의적인 경험을 선사하기 위해 꾸준히 노력하고 있습니다.

사비나미술관을 방문하셔서 특별한 예술적 경험을 해 보시길 바랍니다.

[문화체육관광부 , MUSEUM 사비나 미술관 SAVINA MUSEUM]

공공수어 통역 지원현황

공공수어 통역 연도별 지원현황
2019년		2020년		2021년		2022년		2023년		2024년		2025년		2026년
현장통역 11명	사후통역 2명	현장통역 753명	사후통역 11명	현장통역 533명	사후통역 22명	현장통역 399명	사후통역 41명	현장통역 420명	사후통역 9명	현장통역 377명	사후통역 520명	현장통역 263명	사후통역 31명	현장통역 48명	사후통역 0명

공공수어 통역 연도별 지원총합계 추이
2019년	2020년	2021년	2022년	2023년	2024년	2025년	2026년
13명	764명	555명	440명	429명	897명	294명	48명

공공수어 통역 월별 지원현황
1월		2월		3월
현장통역 25명	사후통역 0명	현장통역 23명	사후통역 0명	현장통역 0명	사후통역 0명

공공수어 통역 월별 지원총합계 추이
1월	2월	3월
25명	23명	0명

공지사항

2025년 공공수어통역 지원사업 홍보 및 안내(공공기관 대상)

2025-11-17

Q&A

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