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스토킹 고소에 앙심···옛 연인 보복 살인 김상수 구속 기소

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작성자 행복이이
댓글 0건 조회 3회 작성일 26-09-07 11:56

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자신을 스토킹 범죄로 고소한 옛 연인을 살해한 김상수(52)가 재판에 넘겨졌다.
수원지검 성남지청 형사2부(부장검사 구민기)는 3일 특정범죄 가중처벌 등에 관한 법률 위반(보복살인 등) 및 스토킹 범죄의 처벌 등에 관한 법률 위반 혐의로 김상수를 구속기소 했다고 밝혔다.
김상수는 지난달 5일 오전 3시쯤 성남시 중원구 상대원동에서 4년간 교제하다 헤어진 60대 여성을 미리 준비한 흉기로 여러 차례 찔러 살해한 혐의를 받는다.
그는 피해자의 고소로 법원으로부터 스토킹 범죄 잠정조치 2호(100ｍ 이내 접근금지) 및 3호(전기통신 이용 접근금지) 처분을 받아 피해자에 대한 접근이 금지된 상태였다.
그러나 자신의 스토킹 사건이 경찰에서 검찰로 송치되자 이에 앙심을 품고 흉기를 구매한 뒤 피해자를 찾아가 범행한 것으로 조사됐다.
경찰은 앞서 사안의 중대성과 범행의 잔혹성 등을 고려해 신상정보공개 심의위원회를 거쳐 지난달 25일 김상수의 이름과 나이, 머그샷(얼굴 사진)을 공개했다.
행정안전부가 재난재해대응인공지능(AI)센터를 만든다고 하자. 그러면 이런 질문들을 할 수 있게 될 것이다. “경기 북부에 시간당 100㎜ 폭우 예보, 한강 수위 경보 발령. 지금 당장 어디를 대피시키고 어떤 자원을 어디로 보내야 하나?” AI가 기상·하천·교통·인구·자원 데이터를 동시에 결합해 즉시 대응 계획을 만들어 보여줄 것이다.
보건복지부가 복지 사각지대를 적극적으로 찾아내서, 신청하기 전에 서비스를 제공하는 선제적 복지서비스 플랫폼을 만든다고 하자. AI가 공공요금 6개월 연체, 건강보험 장기 미납, 고용보험 상실이 동시에 감지된 가구를 찾아서 복지사를 자동으로 연결해줄 것이다.
국토교통부가 부동산 이상징후를 실시간으로 감지하고, 도시계획 의사결정을 데이터로 뒷받침해줄 부동산과 도시통합분석 AI 플랫폼을 구현한다고 하자. “강남구 아파트 시장에서 법인 매수 비중이 갑자기 높아지는 징후가 있는지 분석해줘”라고 주문하면 AI가 실거래 데이터와 법인 정보를 교차 분석해 이상 패턴을 보고해줄 것이다.
재난·복지 해결 꿈꾸는 AI의 미래데이터 통합 없인 빛 좋은 개살구‘데이터 카탈로그’ 등 표준화 시급부서 간 배타적 업무 관행도 깨야
이런 시스템을 구현하기 위해선 뭐가 있어야 할까? 행안부부터 보자. 대강 이런 것들이 필요할 것이다.
기상 실시간 데이터(기상청), 전국 대피소 위치·수용 인원·시설 현황(행안부와 지자체), 도로망 및 실시간 교통 데이터(국토부), 과거 재난 이력 및 피해 기록(구조화된 형태)(행안부), 인구 분포 데이터, 읍면동 단위, 야간·주간 구분(통계청), 소방서·경찰서·군부대 위치 및 가용 자원 현황(소방청·경찰청·국방부), 하천 수위·댐 방류량 실시간 데이터(기후에너지환경부, 지자체, 한국수자원공사, 농림축산식품부).
저 데이터만 있으면 될까? 찾을 수 있고(Findable), 접근할 수 있고(Accessible), 서로 맞물리고(Interoperable), 다시 쓸 수 있어야(Reusable) 한다. 머릿글자를 따 FAIR라고 부른다.
찾을 수 있는가
있는 걸 알아야 쓸 수 있다. 데이터마다 고유한 이름표가 붙어 있고, 어디에 무엇이 있는지 목록으로 정리돼 있어야 한다. 가령 하천 수위를 보자. 국가하천은 홍수통제소에, 지방하천은 시도에, 소하천은 시군구 계측시스템에 흩어져 있다. “우리 동네 위쪽 하천 수위가 어디에 있는가”를 답해주는 목록이 없다면 그 데이터는 없는 데이터다.
접근할 수 있는가
표준화된 방식(API)으로, 권한이 있는 사람이면 누구나, 사람이 손을 대지 않아도 ‘기계가 자동으로’ 받아올 수 있어야 한다. 기상청 데이터는 15분마다 갱신되는데 담당자가 그때마다 홈페이지에 들어가 엑셀을 내려받아야 한다면 이건 사실상 못 쓴다. 프로그램 간 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 API가 필수다. AI 시대에는 MCP도 필수가 된다.
서로 맞물리는가
예를 들어 대피소 위치는 옛 좌표계(Bessel·중부원점)로, 도로망은 세계표준 좌표계(WGS84)로 돼 있으면 같은 장소가 지도에서 수백m 어긋난다.
다시 쓸 수 있는가
데이터에 출처, 측정 방법, 갱신 시각, 이용 조건이 붙어 있어야 다른 목적에도 믿고 쓸 수 있다.
API, MCP, 데이터 카탈로그가 핵심이다
재난대응센터의 본질은 서로 다른 기관의 데이터를 몇분 안에 하나로 합쳐 판단하는 일이다. 새벽 3시에 처음 보는 담당자가, AI가, 물어볼 사람 없이 그 데이터를 쓸 수 있어야 한다. 데이터가 어디에, 어떤 형태로 존재하는가를 모아놓은 게 데이터 카탈로그다. 그 데이터에 식별자를 붙이고, API와 MCP를 열고, 좌표계와 행정구역 코드와 시각 표기를 맞추고, 출처와 신뢰도를 기록하는 일이 재난대응센터 구축의 진짜 일이다. 그러니까 데이터 카탈로그를 만드는 일, 표준API와 표준MCP를 갖추는 게 모든 일의 출발점이다.
무엇보다 치명적인 한 가지. 부처 간 사일로를 깨트려야 한다. 지금은 예산과 성과지표가 부처별로 분리돼 있어, 협업의 동기가 없다. 데이터를 공유하면 비용은 내가 내는데 성과는 상대 부처가 가져가기 때문이다. 개인정보보호법 해석이 부처마다 달라 공유를 하면 법적 책임을 걱정하게 된다. 보안등급분류도 부처마다 다르다. AI로 혁신한다는 건 곧 이런 일들을 한다는 것이다. 아주 지루하고 빛이 나지도 않지만, 이 작업을 하지 않으면 AI는 빛 좋은 개살구가 돼버린다.
한 아이가 겨울에 손이 시려 호호 불면서 한마디. “혀는 참 좋겠다. 이리 추운데 입속에 있잖아. 춥다는 게 뭔지도 모를걸?” 혀가 풀려 아무 말이나 조잘조잘. 혀가 얼었단 소린 들어보지 못했어. ‘오구리 도에이’란 스님의 책을 봤는데, 말조심에 관한 계율을 죽 정리했더구먼. “말수가 많으면 뱉었던 말이 나를 날름 잡아먹는다. 말이 갈피 없이 장황하고 길면 신뢰를 잃게 된다. 자기 자랑, 집안 자랑을 하는 건 ‘나는 속물이요~’ 하는 자해다. 남이 말하는 중간에 끼어드는 짓처럼 무례한 게 없다. 자기도 모르면서 남을 가르치고 있으면 길 가던 개가 듣다가 웃고 지나간다. 슬픈 사람 앞에서 웃으며 노래하면 그대로 하늘이 되갚아줄 것이다. 지인의 사생활을 떠벌리고 다니는 자처럼 야비한 인간도 없다.” 이래저래 계율이 셀 수도 없더군. 자나 깨나 불조심 아니 자나 깨나 말조심. 말은 하는 쪽보다 않는 쪽이 인심을 훨씬 얻는 법이다.
‘눌변’이라고, 뜸을 들이면서 하는 서투른 말솜씨가 차라리 진실돼. 예쁜 말은 느리고 차분하며 바르다. 설탕 발린 말은 입만 벙긋해도 알 수 있지. 타인을 가르치려 들고, 업신여기고, 음해하는 말들 앞에 귀를 모으지 말 일이다.
정치가 칼잡이들의 결투장이라지만 갈수록 험한 말 대잔치. 예쁜 말 하는 데 돈이 드나 힘이 드나. ‘예쁜말 학교’가 있다면 댕겨보라고 등록금을 내주고 싶은 이들이 눈에 띈다. 그래서 세상이 잡음 가운데 좋아진다면, 어둡던 주변이 밝고 따뜻해진다면.

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