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서울시, '모아통합기획' 도입…2030년까지 후보지 100곳 추가 [경제일보] 서울시가 모아주택·모아타운의 실제 착공 시점을 앞당기기 위해 사업 절차를 동시에 진행하는 ‘모아통합기획’을 도입한다. 이미 추진 중인 사업장은 공정관리를 강화해 2031년까지 4만가구 착공을 추진하고 2030년까지 신규 후보지 100곳을 추가로 선정해 12만가구 규모의 공급 기반을 확보한다는 계획이다. 서울시는 이 같은 내용을 담은 ‘모아타운 쾌속통합 추진계획’을 본격 추진한다고 24일 밝혔다. 서울시에 따르면 지난 2022년 제도 도입 이후 현재 모아타운 137곳이 추진되고 있으며 관리계획 수립을 통해 약 13만가구 규모의 공급 기반이 마련됐다. 모아주택은 156곳, 약 4만3000가구가 조합설립 이후 사업을 진행 중이고 이 가운데 34곳, 5000가구는 사업시행계획인가를 받아 착공을 앞두고 있다. 우선 이미 사업이 진행되는 구역은 착공 시점 관리에 들어간다. 시는 2028년까지 1만4000가구, 2031년까지 누적 4만가구 착공을 목표로 잡았다. 중랑구 1만가구, 금천구 5700가구, 마포구 3800가구, 강서구 3600가구 등이 주요 물량이다. 착공이 가능한 146개 구역은 사업 진행 정도에 따라 집중관리와 일반관리로 나눈다. 서울시와 자치구가 참여하는 ‘신속착공 공정회의’를 매달 열어 사업별 진행 상황과 지연 요인을 점검하고 모아주택과장과 자치구 국장을 공정촉진책임관으로 지정한다. 주민 이견이나 공사비·이주 갈등 등으로 일정이 늦어지는 사업장에는 건축·법률·회계·감정평가 등 전문가가 참여하는 ‘찾아가는 신속해결지원단’을 투입한다. 신규 사업에는 ‘모아통합기획’을 적용한다. 관리계획을 세운 뒤 조합을 설립하는 기존 순차 방식에서 벗어나 공공과 전문가, 주민이 초기부터 함께 계획을 짜고 관리계획 수립과 조합설립을 병행하는 방식이다. 서울시는 관리계획을 1년 안에 마련하고 조합설립 이후에도 설계자와 공공이 건축계획과 관리계획 변경을 함께 진행해 후보지 선정부터 착공까지 걸리는 기간을 기존 약 6년에서 4.5년으로 줄인다는 목표다. 시는 다음달 초 모아통합기획 후보지 공모에 들어가 2030년까지 100곳을 선정한다. 이를 통해 추가로 12만가구 규모의 주택 공급 기반을 마련한다. 공모에는 토지등소유자 60%와 토지면적 2분의 1 이상 동의 요건을 적용하고 선정지역에는 관리계획 수립비와 사업성 분석, 조합설립 등을 지원한다. 사업 단계별 공공 개입도 확대한다. 모아주택 특성에 맞는 표준정관과 시공자 표준공사계약서를 마련하고 조합과 시공사 사이 공사비 갈등을 줄이기 위해 서울시 조례에 검증 근거를 마련한 뒤 서울주택도시개발공사(SH)가 공사비 검증을 맡도록 할 계획이다. 철거 세입자의 재개발임대주택 입주 선택권을 넓히고 임대료와 손실보상 기준도 마련한다. 사업 속도를 실제로 줄인 현장은 별도로 관리한다. 서울시는 광진구 건국대 모아타운과 금천구 석수역세권, 관악구 난곡동을 첫 ‘모범 모아타운’으로 선정했다. 건국대 일대는 관리계획과 조합설립을 함께 진행해 사업기간을 최대 1년8개월 줄였고 난곡동은 후보지 선정 후 4년6개월 만인 2028년 12월 착공을 목표로 하고 있다. 명노준 서울시 주택실장은 “모아주택·모아타운은 노후 저층주거지를 정비하고 새로운 주택공급 기반을 만드는 서울의 대표적인 정비사업으로 자리잡았다”며 “이제는 계획 수립에 그치지 않고 실제 착공까지 빠르게 이어질 수 있도록 공정관리부터 갈등 해결까지 서울시가 적극 지원하겠다”고 말했다.2026-08-24 08:11:16
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개보위, AI 데이터 규제 '활용·책임' 함께 손본다…AX 안심체계 구축 [경제일보] 개인정보보호위원회가 인공지능(AI) 개발 과정의 데이터 활용 문턱을 낮추는 동시에 유출과 오남용에 대한 책임은 강화하는 규제 전환에 나선다. 일률적인 개인정보 규제에서 벗어나 AI 기술과 데이터의 위험 수준에 따라 활용 범위와 안전조치를 달리 적용하는 것이 핵심이다. 개인정보위는 16일 이재명 대통령에게 보고한 하반기 업무계획에서 4대 역점 분야와 개혁·지역성장·국가정상화 과제를 제시했다. AI 개발과 운영 과정에서 발생하는 법적 불확실성을 줄이기 위한 가칭 ‘AX 안심 지원체계’를 구축하고, 공익·사회적 목적의 AI 개발에는 맞춤형 안전조치를 전제로 원본 개인정보 활용을 허용하는 특례 도입을 추진한다. ◆ AI 데이터 활용 문턱 낮추고 사전 검토 강화 AX 안심 지원체계는 적극적 법령 해석과 사전적정성 검토, 비조치 의견서 등 기존 제도를 통합해 AI 기업과 공공기관에 적합한 지원 방식을 연결하는 구조다. 기업이 AI 서비스를 개발한 뒤 제재 여부를 기다리는 방식에서 벗어나 개발 단계부터 데이터 처리의 적법성과 프라이버시 위험을 점검하도록 하겠다는 취지다. 개인정보위는 에이전틱 AI와 공공 AX 등 기술·분야별 안내서도 마련할 계획이다. 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI는 개인정보 접근 범위와 행위 책임이 불명확할 수 있고 로봇·스마트글라스 등 피지컬 AI는 카메라와 마이크로 주변인의 정보를 실시간 수집할 가능성이 크다. 기술별 위험이 다른 만큼 하나의 동의 절차만으로 규율하기 어렵다는 판단이다. AI 원본활용 특례는 범죄 대응과 재난 방지 등 공익적 목적의 AI 개발에서 가명정보만으로 연구 목적을 달성하기 어려운 경우를 겨냥한다. 신청과 현장조사, 위험평가, 전문위원회와 개인정보위 심의, 사후관리 절차를 거쳐 제한적으로 원본 활용을 허용하는 방식이다. 제도의 본질은 무제한 활용 허용이 아니다. 활용 필요성과 공익성을 확인하고 정보의 민감도와 유출 가능성에 맞춘 안전조치를 부과하는 조건부 활용체계에 가깝다. 개인정보위는 AI 시대의 데이터 활용을 넓히되 위험에 비례하는 규율 방식으로 전환하겠다는 방침이다. ◆ 공공기관 387개 시스템 보안 의무 강화 대규모 개인정보를 보유한 공공기관에는 더 무거운 책임이 부과된다. 개인정보위는 주요 개인정보 처리 시스템 387개를 대상으로 연 1회 이상 취약점 점검과 모의해킹을 의무화하고 전문 개인정보보호책임자(CPO) 지정과 신고도 강화할 계획이다. 정부24와 국민신문고 등 주요 공공시스템에는 개인정보보호 관리체계 인증인 ISMS-P를 단계적으로 의무화한다. 주민등록번호 5000만건 이상을 보유한 대민 시스템 11종은 별도 집중관리 대상으로 지정하고 자체 점검 결과가 미흡한 시스템에는 관계부처 합동점검을 실시한다. 공공기관의 개인정보보호 인력과 예산 확대도 병행한다. 취약점 점검, 접속기록 관리, 보호 솔루션 도입에 필요한 예산 확보를 지원하고 담당자에게 수당과 인사상 우대 방안을 제공하는 방안이 추진된다. 반대로 고의나 중과실에 따른 유출과 업무 해태에는 징계 권고와 이행점검을 통해 책임을 묻는다. 공공부문의 개인정보 유출은 민간 사고보다 피해 범위가 넓고 국민이 서비스를 선택해 회피하기도 어렵다. 개인정보위가 공공기관의 자율점검을 의무 점검과 인증체계로 전환하려는 이유도 공공서비스의 신뢰를 기관의 자율에만 맡길 수 없다는 판단에서 출발한다. ◆ 예방투자는 감경하고 중대 위반은 최대 10% 민간기업 제재 체계도 달라진다. 개인정보위는 기업이 법정 의무를 넘어 예방투자를 하고 유출 사고를 신속하게 탐지·차단한 경우 과징금 산정에서 이를 반영할 계획이다. 사고 이후 2차 피해 방지와 피해회복, 보호체계 복원 수준도 평가 대상에 포함한다. 보호 역량이 부족한 중소·영세기업에는 기술지원과 컨설팅을 제공한다. 경미한 사건은 시정을 전제로 처분을 면제하되 같은 위반이 반복되면 제재를 가중하는 ‘처분성 경고제’도 도입할 예정이다. 규제 비용을 감당하기 어려운 기업에는 개선 기회를 주면서 반복적 방치에는 책임을 묻는 구조다. 반면 중대하거나 반복적인 위반에는 매출액의 최대 10%까지 징벌적 과징금을 부과하는 제도를 시행한다. 유출 신고와 통지를 지연하거나 피해 확산 방지 조치를 이행하지 않은 경우에도 과징금이 가중된다. 조사 과정에서 자료를 숨기거나 폐기하는 행위에는 별도 제재와 신고포상금 도입도 추진한다. 100만건 이상이 유출된 중요 사건은 전담 조사단을 구성해 신속하게 조사하고 소규모·정형화된 사건은 소위원회 중심의 신속 처리 절차를 적용한다. 개인정보위는 연내 기술분석센터를 구축하고 포렌식 기능을 강화해 랜섬웨어와 AI 해킹 등 복합적인 침해사고에 대응할 계획이다. ◆ AI 규제의 성패는 ‘허용 이후의 책임’에 달렸다 국민 권리구제 체계도 확대된다. 개인정보 유출 기업의 손해배상 책임을 강화하고 유출 관련 과징금 수입을 피해회복과 권리구제에 활용하는 통합기금 도입을 추진한다. 약 300개 주요 앱을 대상으로 탈퇴 방해, 선택동의 강요, 반복적 동의 요구 등 개인정보 다크패턴 실태도 점검한다. 마이데이터는 의료·통신·에너지 분야를 결합한 서비스로 확장한다. 진료·검사 기록을 활용한 맞춤 서비스, 실제 통신 이용량에 기반한 요금제 추천, 공과금 납부 이력을 활용한 대안 신용평가 등이 검토 대상이다. 개인정보 활용으로 발생한 수익의 일부를 정보주체에게 돌려주는 이익공유 모델도 추진한다. 이번 업무계획은 개인정보 정책의 중심을 ‘동의를 받았는가’에서 ‘어떤 위험을 만들고 어떻게 통제했는가’로 옮기려는 시도다. AI 산업에는 데이터 활용의 예측 가능성을 주고, 국민에게는 피해 예방과 구제 장치를 강화하는 방식이다. 규제 완화만으로 AI 혁신이 만들어지는 것은 아니다. 원본 데이터 활용 범위가 넓어질수록 기업과 공공기관의 설명 책임, 기록 의무, 사후 검증도 더 엄격해져야 한다. 활용의 문을 여는 것은 정부가 할 수 있지만 신뢰를 지키는 것은 데이터를 다루는 기관의 몫이다. AI 시대 개인정보 정책의 성패는 얼마나 많이 허용했느냐가 아니라 허용 이후의 위험을 얼마나 투명하게 통제했느냐에서 갈릴 것이다.2026-07-17 11:50:23
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