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수원차장검사출신변호사 불법 추심, 채무자 대리인 지원 횟수 제한 폐지

황준영

2026-01-19 11:50 12 0

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수원차장검사출신변호사 불법 추심에 고통받는 피해자들은 올해부터 횟수 제한 없이 ‘채무자 대리인’ 지원을 받을 수 있다. 채무자 대리인 선임 전까진 금융감독원이 직접 불법 추심자에게 ‘구두 경고’한다.
금융위원회는 14일 불법 추심 피해자 지원을 강화하는 ‘2026년도 채무자 대리인 선임지원 사업 운영 방안’을 발표했다. 채무자 대리인 제도는 불법 추심 등 불법 사금융 피해자에게 대한법률구조공단 변호사를 무료로 지원하는 서비스다.
금융위는 먼저 채무자 대리인 선임 전까지 ‘공백’을 더 확실히 메우기로 했다. 현재 채무자 대리인 선임까진 약 열흘이 소요된다.
정부는 지난해 9월부터 채무자 대리인 선임 전에 금감원이 나서 불법 추심자에게 ‘문자 경고’를 하고 있는데, 앞으로는 금감원 직원이 직접 구두로 법적 대응 예정임을 알린다. 또 연이율 60%를 초과하는 반사회적 대부계약 등은 금감원장 명의로 ‘무효 확인서’를 발급한다.
채무자 대리인 신청 요건도 완화된다. 대표적으로 이달부터는 채무자 대리인 지원 횟수 제한이 폐지된다. 기존에는 최대한 많은 피해자가 제도를 이용하도록 지원 기간을 6개월로 설정하고, 한 번만 연장할 수 있었다. 금융위는 불법 추심이 장기화하는 피해자를 폭넓게 보호하기 위해 횟수나 기간에 관계없이 지원하기로 했다. 또한 2월부터는 피해 당사자뿐 아니라 가족 등 관계인이 단독으로 채무자 대리인을 대신 신청할 수 있다.
금융위는 채무자 대리인 선임 이후 피해자가 불법 추심에서 완전히 벗어났는지도 사후 관리한다. 채무자 대리인 선임 이후 두 차례 정기조사해 불법 추심 중단 여부를 직접 확인하고, 재추심이 발생하면 법률구조공단에서 즉시 경고 문자를 발송할 방침이다.
피부 모낭 주변에 살고 있는 모낭충은 일반적으로 별다른 해를 끼치지 않으나 과도하게 증식할 경우 안면 홍반 등을 일으킬 위험이 있다. 정확한 진단을 위해선 모낭충 밀집 여부와 해당 영역을 찾아야 하는데, 이를 분석할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다.
용인세브란스병원 피부과 김지희·김제민 교수, 세브란스병원 피부과 박창욱 교수 연구팀은 안면 홍반 환자의 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 통해 실제 의사의 진단 정확도 향상을 입증했다고 16일 밝혔다. 2016~2023년 안면 홍반 때문에 모낭충 밀도 검사를 받은 환자 1124명을 대상으로 한 이 연구는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다.
얼굴에 붉은 반점이 생기는 안면 홍반은 모낭충이 과도하게 증식하는 모낭충증을 비롯해 접촉 피부염, 아토피 피부염, 여드름, 루푸스 등 다양한 피부 질환이 원인이 되어 나타난다. 특히 모낭충증은 발적과 가려움, 염증 등을 일으키는데, 다른 질환과 겉보기로 구분하기 어려워 정확한 진단이 중요하다.
모낭충증을 진단하려면 피부 표면 생검이나 피지 분비물을 짜내는 압출 검사로 모낭충을 채취해 밀도를 측정한다. 다만 이들 방법은 통증이 있으며 검사자의 숙련도에 따라 결과가 크게 달라지는 한계가 있어 연구진은 이를 보완하기 위해 환자의 얼굴 사진과 증상, 혈청 알레르기 지표 등의 임상 데이터만으로 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다.
인공지능 모델의 진단 성능을 분석한 결과, 정확도 지표 점수는 0.823~0.865점(1점 만점)으로 나왔다. 해당 지표에서 0.8점 이상을 받은 경우 인공지능 모델의 성능이 뛰어난 모델로 평가된다. 또한 인공지능 모델의 보조로 피부과 의사의 진단 정확도가 유의미하게 향상된 결과도 나왔다. 모델의 도움 없이 진단했을 때의 평균 진단 정확도는 63.7%였지만, 예측 결과를 참고한 후에는 70.6%로 상승했다.
모낭충증이 있는 사람을 ‘양성’으로 정확히 찾아내는 민감도 역시 13.6% 향상됐다. 사전 설문을 통해 인공지능에 대한 신뢰도가 높다고 분류된 의사 집단에서 진단 보조의 긍정적 효과가 더 크게 나타났지만 잘못된 예측을 무비판적으로 따르는 경향이 증가하지는 않은 것으로 나타났다.
김제민 교수는 “본 연구는 세계 최초로 얼굴 사진과 임상 데이터만을 활용해 모낭충 밀도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증한 연구로, 협업 모델의 효과를 실증적으로 검증했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 해당 모델을 모낭충 검사 장비가 없는 1차 의료기관이나 원격 진료 환경, 수련의 교육 등에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

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