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    [오피니언] 최재홍 목사의 카톡큐티 - “기도는 변함없이 끝까지 믿는 것입니다” 크리스천헤럴드2023.02.01
      살아계신 하나님의 응답을 받는다는 것은 뭐라고 형용할 수 없는 신앙생활의 큰 기쁨이다. 간절한 기도의 제목을 삶의 현장에서 응답으로 받을 때의 영적 희열과 기쁨도 기도를 통해서 충분히 맛볼 수 있다. 그래서 기도를 하면 응답이 있고 기도를 하지 않으면 응답도 없는 것이다. 우리 삶에서 생기는 어떤 문제나 상황이든지, 하나님께 기도를 드린 것은 하나님이 반드시 책임져 주심을 믿어야 한다. 예수님 이름으로 드리는 기도는 하나님을 감동시키고 보좌를 흔드는 능력이 있다.  선교지에서 사역을 하고, 이민 교회에서 부름받아 목회하면서 진실되게 주 예수의 이름을 부르며 간절하게 기도를 드리는 성도들을 만나는 것은 모든 목회자의 기쁨이다. 교회의 시설 환경이나 성도의 수자와  무관하게 강력하고 뜨거운 기도의 용사를 만나는 것은 축복입니다. 사역의 원동력은 기도에서 출발하기 때문이다. 모일 때마다 쉬지 않고 간절하게 기도하는 성도들이 존재하는 교회는 하나님이 일하시는 은혜의 통로로 사용된다. 교회의 기도의 지경과 크기가 사역의 크기가 된다. 그래서 기도는 영적 호흡이라고 말한다. 하나님과 기도로 호흡하며 소통하는 성도들이 많아질 때 하나님의 생명이 교회 가운데 기도하는 성도들을 통하여 충만하게 부어져서 교회가 영적 생명력을 유지하게 되는 것이다. 기도하는 성도님들을 하나님께서 한분 한분 세밀하게 만나주시고 영적 소망을 더해 주시길 간구하게 된다.  종종 믿음의 사람들도 위급한 문제에 부딪힐때, 주께 기도하기 보다는 당장 내 힘으로 할수 있다는 생각을 한다. 이 정도는 내가 감당할 수 있다고 생각하기 때문이다. 기도한다고 해도 가시적인 결과나 응답이 빨리 체감되지 않기 때문에 그렇기도 하다. 그리고 나름 신앙생활을 오래했다고 스스로 생각하기 때문이기도 하다. 내 노력으로 급한 불부터 끄고 보려는 생각이 앞서기 때문이기도 하다. 내 힘과 생각으로 능력으로 해결할수 있다는 자신감과 힘은 누가 허락하셨나? 지금의 내가 되도록 인도해 주신 분은 하나님이시다. 그러니 우리 신앙생활과 사역에서 기도가 모든 문제를 풀어가는 핵심이다.  지난해에 펜데믹 고통속에서 성도님들의 기도 요청을 받고 위급한 것은 금식하며 긴 시간을 함께 기도했다. 정말 긴급한 것은 매일 아침마다 모이는 중보기도팀에게 오픈하고 합심해서 간구해야만했다. 알지도 못하는 사람들의 기도제목을 처음받고서 눈물로 기도드리는 분들의 열정과 우리 주께서 불쌍히 여겨주셔서 대부분의 기도를 응답해 주셨다. 지금까지 중보기도 사역을 이어오면서 하나님께서 깨닫게 해주시고 경험하게 하신 부분이 나에게 있다. 지금은 앞이 안보여도 하나님 앞에 나아갈 때에 문제해결의 지름길이 열려지고 실마리가 보인다. 쉽게 말씀을 드리자면, 안개 자욱한 길을 걷는 것과 비슷하다. 저만치 멀리서 보면 안개에 가려서 아무것도 보이지 않지만, 그러나 한 걸음씩 걸어나가면 앞이 보이고 길이 나타난다. 걸어서 그곳으로 나아가야 한다. 그러면 보인다. 그러나 두렵고 힘들다고 포기하고 제자리 머물면 아무것도 경험할 수 없었다. 불안함과 긴장과 고통의 시간만 지속될 뿐이다. 나 자신도 동일한 그런 경험을 너무 많이 해보았다. 그러나 이젠 분명히 말할 수 있을 정도가 되었다.   이 때에 내가 되새기는 기도에 대한 중요한 마음가짐이 있다. “나는 하나님보다 앞서지 않는다”, “내 힘으로 해결하지 못한다”, “하나님만 끝까지 신뢰한다”는 결심을 되새기며 주께 무릎을 꿇는다. 하나님은 나를 만드신 분이다. 내 모든 문제를 알고 계신다. 하나님께 현재의 상황과 문제를 올려드릴 때, 하나님은 일하기 시작하심을 믿어야 한다. 내 문제는 전지전능하신 하나님께 아무것도 아니다. 새 달에도 살아계신 우리 아버지 하나님께 올려드리는 기도제목마다 풍성한 응답을 허락해 주시길 예수이름으로 간구드린다. 성도들의 간절한 기도는 하나님께서 역사하는 힘이다. 믿음으로 드린 기도는 반드시 응답된다. 샬롬! “이러므로 너희 죄를 서로 고하며 병 낫기를 위하여 서로 기도하라 의인의 간구는 역사하는 힘이 많으니라” (약 5:16) 최재홍 목사쉴만한 물가교회joshchoi0331@hotmail.com
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    [오피니언] The Emergence of the Digital World BioMetrics (Bio-Angel Cod… 크리스천헤럴드2023.01.25
      We are Since I have knowledge of understanding I knew the first mechanical computing machine was invented in 1822 by Charles Babbage (London, England 1791-1871), but was until in1943 that was created-built the first electronic computer device; this first computer was built in a room of 1,800 square feet, big enough to put in and assemble the 50 tons of 18,000 of vacuum tubes.  However, in 1945 Alan Turing invented Computer Science which was the creation of programs that the writers got the computers to do what they wanted the electronic machines to perform.  Then after in 1970 was created the first personal computer (Desktop) for interactive individual use.  In 1983 the first laptop computer, called The Gavilan SC, was released, which was able to recognize handwriting commands using a pointing stick. Nowadays, we don’t need to use those pointing sticks anymore. But I see that all those machines, since the original one, they use programs, and commands given by people. The machines alone don’t perform any job. The evolution of human intelligence, time, research, needs, of vocabulary terms, have helped man almost make a copy of human acts, using programs that transmit the commands to move, to make noise, and to repeat words, even phrases, that have been previously recorded into the program that governs such machine. Presently, those machines that follow the commands given by the programmer are considered to have intelligence, called Artificial Intelligence (AI), but not yet their own intelligence. Artificial Intelligence in Computerized Devices  Since the beginning of humanity, man learned to learn different ways to survive using his own intelligence given by a supreme being. The evolution by years and generations, makes a man find ways to create manlike devices to manipulate at his will. Man has never had in mind to create machines to replace him. However, man, had always thought of getting help for different purposes, such as avoiding paying workers for a service that an answering machine can perform, used by businesses such as banks that take to a long questionnaire, not with the same efficiency of a front desk person that can give a response to questions from customers or clients immediately; or getting the result of a glucose check device performs, manipulated by people with knowledge of these devices; or making a withdrawal or a deposit at an Automated Teller Machine, manipulated by a person.  These machines, all of them, have a program with commands given by people. Actually, all of these devices make their functions faster than many people. However, they will never replace, in full, a worker.  Someone said that those devices have consciousness because they respond to some tactical commands, or sometimes, they respond to some voice commands but remember the computers just repeat what they were programmed to respond. I have tried sometimes to get information from some computers and I have got answers totally different from the questions asked. Why? Because computers don’t think at all, they have no brains, they have no hope, and they have no feelings like human beings do.  Every time we request a response from a computer, the device starts to search in its memory, hard drive, or sticks that have information previously entered and saved. If the information requested has not been entered previously, the information will not be found. However, almost anything you think about has been entered and saved already. Nevertheless, all of those devices with Artificial Intelligence have been created with man’s needs in mind. Nowadays, all of those devices are a big help to most businesses in different industries, such as Finance companies, Markets, Hospitals, Schools, Government offices, and many others.  Someone in the business of computerized devices has classified AI in the following types: 1. Reactive Machines have no memory, and only respond to different stimuli. The Reactive Machine type is the most basic variety of Artificial Intelligence. It merely reacts to current scenarios and cannot rely on on taught or recalled data to make decisions in the present. Reactive Machines do away with maps and other forms of pre-planning altogether and focus on live observations of the environments. Some examples of reactive machines are Spam Filters, Netflix recommendation engines, and Chess-playing supercomputers.  These machines are programmed with a predictable output based on the input they receive. They neither record past encounters or functions nor implement them in the present or similar scenarios. Example: Email spam filters. 2. Limited Memory Machines use memory to learn and improve their responses. The type of AI Limited Memory Machines consists of machine learning models that extract knowledge from previously learned information, facts stored data, or events. As distinct from reactive machines, limited memory is able to learn from the past by analyzing actions or data given to them with the purpose of building probationary knowledge. This type of AI is employed by virtual voice assistants, chatbots, self-driving cars, and several other technologies. With Artificial Intelligence penetrating our daily lives with the intention to make our lives easier it is interesting to see how quickly it is developing and evolving, allowing different industries to advance. Science fiction is gradually becoming reality with new technological developments emerging every day. This type of Limited Memory is programmed to absorb, adjust, and interpret the required data. They can complete complex tasks and appropriate past-learned data for prognostications. An example of this type: the Self-driving cars. 3. Theories of Mind Machines understand the needs of other intelligent entities. In Psychology, the Theory of Mind means that people have thoughts, feelings, and emotions that affect their behavior. Experts in Computer Science are trying to find a way to make machines with all the abilities of a human body. The theory of mind AI is the next frontier of AI where machines are programmed with decision-making abilities, like humans. Example: AI researchers are still working to develop the Theory of Mind AI. However, Sophia, a humanoid robot, can possibly be an example here. 4. Self-Aware Machines have human-like intelligence and self-awareness. This is the final type of AI where the machines are aware of themselves and perceive their internal states and others’ emotions, behaviors, and acumen. This AI is not yet developed and if it is incarnated, we will surely witness a robot with human-level consciousness and intelligence.  Today, Artificial Intelligence is being surfaced in diverse markets and is stewarded as the technological innovator of the foreseeable future. Without no doubt, man is already witnessing the enduring impact of AI in almost every technology that is including smart applications, email spam filters, self-driving cars, to Siri and Alexa devices.  AI has also been classified in three other types: 1. Artificial Narrow or weak Intelligence (ANI). It’s AI that implements a limited part of the mind. It is focused on the narrow task. In John Searle’s terms “would be useful for testing hypotheses about minds. This is not actually minds. 2. Artificial General Intelligence (AGI). The AGI is the representation of generalized human cognitive abilities in software, so that, faced with an unfamiliar task. The AI system could find a solution. Depending on the field the experts define differently. Computer scientists often define human intelligence in terms of being able to achieve goals; Psychologists, on their side, often define general intelligence in terms of adaptability or survival. AGI is considered to be strong artificial intelligence. However, the broad intellectual capacities of Artificial General Intelligence would exceed human capacities because of its ability to access and process huge data sets at incredible speeds. 3. Artificial Superintelligence (ASI), this type is applied to robots, where the humans and the bots work together to achieve futurist projects. The ASI is not here yet. It’s not even close. In 1950-1960 mathematicians and experts in other fields improved the algorithms and hardware. This is a dramatic advance. Despite assertions by artificial intelligence pioneers that a thinking machine comparable to the human brain was imminent, the goal proved elusive and support for the field waned. AI search went through several ups and downs until it surged again around 2012, propelled by the deep learning revolution.Computer Science, where Artificial Intelligence is one of its branches, it’s one used by computer engineers and software writers to achieve many projects to help different industries to be more efficient in time and production.  John McCarthy invented the term Artificial Intelligence in the year 1950. He said “every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it. An attempt will be made to make how to make machines use language, form abstractions, and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves.” He was not far from reality. In theory, all of his thoughts are possible and in practice, the professional experts are very close to perfection. The robots made presently are very similar to humans with the mimics of actions, except for the noisy voice that has not been perfected yet.   Pittsburgh is considered the place where the artificial intelligence idea was born. There, Carnegie Mellon University, a leader in artificial intelligence since the 1950s started to shape the future of AI in software, hardware, robotics, and machine learning. Herbert Simon and Allen Newell invented the field of AI during their tenure. Today, the Pittsburgh area is a leader in artificial intelligence smart cities, developing new technologies and initiatives.
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    [오피니언] 샘신 목사 칼럼 - 순종은 행복의 조건 크리스천헤럴드2023.01.24
     “내가 오늘날 네 행복을 위하여 네게 명하는 여호와의 명령과 규례를 지킬 것이 아니냐”(신10:13) 행복은 소유에서 나오는 것이 아니라 관계에서 나온다. 특별히 하나님과의 관계는 행복의 절대적 조건이며, 하나님과의 바른 관계는 하나님 말씀을 순종함으로써 만 가능하다. 순종은 행복의 조건이다. 우리는 말씀 순종과 행복의 관계를 확인하기 위해 에덴동산으로 가 볼 필요가 있다.  하나님께서는 아담에게 “동산의 다른 모든 것은 먹을 수 있으나 선악을 알게 하는 나무의 열매는 먹지 말라 네가 먹는 날에는 정녕 죽으리라”고 하셨다. 그러나 아담은 하나님 말씀을 불순종했다.  “먹으면 하나님과 같이 된다”는 사단의 유혹에 넘어간 것이다.  그 이후 인간사에 일어나는 모든 불행은 아담이 에덴동산에서 하나님 말씀을 불순종한 결과요 열매이다. 이러한 사실은 하나님 말씀을 순종하는 것이 바로 행복의 비결임을 부정적으로 보여주고 있다.  즉 순종이 행복의 조건이라면 불순종은 불행의 씨앗이다.  말씀을 순종하는 것을 신약적인 표현으로 살펴보면 하나님을 사랑하라는 의미이기도 하다. 우리가 하나님 말씀을 순종하려면 하나님을 사랑해야 한다. 그러므로 말씀을 순종하는 것이 행복의 조건이라는 말은 곧 우리가 행복하려면 하나님을 사랑해야 한다는 의미이기도 하다. 순종대신 사랑이라는 단어를 넣어도 그 의미는 변함이 없다.  그렇다면 솔로몬의 본질적인 문제는 무엇인가? 솔로몬이 하나님 말씀에 불순종했다는 것은 하나님을 사랑하는 일에 실패했다는 것이다. 왜냐하면 순종은 사랑의 열매이기 때문이다. 솔로몬도 처음에는 하나님을 사랑했던 사람이었다.  그리하여 “무엇을 원하느냐?”는 하나님의 질문에 지혜를 구함으로 하나님을 기쁘시게 했던 사람이다. 솔로몬은 자기의 이익을 위하여 구하지 않았다. 그 사실이 하나님을 기쁘시게 했던 것이다. 신약적인 표현으로 말하면 사랑과 믿음으로 구했다. 왜냐하면 사랑은 자기의 유익을 구하지 않고, 믿음은 하나님을 기쁘시게 하기 때문이다. 그러나 시간이 흘러가면서 솔로몬은 달라졌다.  많은 사람들은 성공이 실패의 가장 무서운 원인이 될 수 있다는 사실을 잘 모르고 있다. 솔로몬에게 있어 성공은 실패의 원인이 되었다. 우리의 성공이 우리를 교만하게 한다면 성공은 실패의 원인이 된다. 솔로몬은 성공이 이어졌을 때 안주라는 덫에 걸렸고, 미지근함의 함정에 빠졌으며, 초심을 버렸다. 수많은 믿음의 사람들이 어려움 때문이 아니라 성공 때문에 넘어지고 실패한 사실을 안다면 성공했을 때가  가장 큰 위기요 기도해야 할 때임을 인정해야 한다.  “일의 결국을 다 들었으니 하나님을 경외하고 그 명령을 지킬지어다 이것이 사람의 본분이니라 하나님은 모든 행위와 모든 은밀한 일을 선악간에 심판하시리라”(전12:13,14) 전무후무한 지혜의 소유자였던 솔로몬이 내린 인생의 결론이다. 최고의 권력, 천 명의 첩, 엄청난 물질을 소유했던 솔로몬의 결론은 책상에서 배운 이론이 아니라 많은 대가를 지불하고 배운 것이다. 그것은 “하나님을 경외하고 순종하라”이다. 히브리적 사고는 귀납적 사고이다. 귀납적 사고란 “관찰, 해석, 적용”이라는 법칙에 근거한 사고로써, 주님께서는 귀납적 법칙에 근거해 말씀을 전하셨다. 귀납적 원리는 결론이 뒤에 나오는 법칙이다. “일의 결국을 다 들었으니..” 이 말씀의 의미가 무엇인가?  솔로몬은 “지금부터 하는 말이 전도서의 결론이다”고 말한다. 이렇게 생각해 볼 수 있다. “지금까지 내가 많은 이야기를 했는데, 그것은 지금부터 하는 말을 하기 위해서 했다. 그러니 잘 들어라”는 의미이다. 즉 솔로몬은 전도서의 수많은 말을 한 이유가 이 말을 하기 위해서 했다는 것이다. 그래서 본문은 매우 중요한 말씀이라는 것이다.  전도서의 결론은 솔로몬의 결론이기도 하다. 왜냐하면 전도서는 솔로몬이 나이가 들어 기록한 책이기에 전도서는 솔로몬 인생의 결론이기도 하다. 만일 누가 솔로몬에게 “인생에 있어 가장 중요한 것이 무엇인가?”라고 묻는다면 본문이 바로 솔로몬의 대답이다.  본문이 중요한 또 하나의 이유는 세상에서 가장 지혜로운 사람이 내린 결론이기 때문이다.  솔로몬이 영적으로 실패한 인생을 살았지만 그럼에도 불구하고 그가 지혜로운 사람이라는 것은 변함이 없기에 본문은 중요하다. 또한 솔로몬은 인간이 가장 원하는 것들(권력, 물질, 성)을 마음껏 누리고 소유했던 사람이기에 우리가 진지한 마음으로 들을 가치가 있다.  이제 솔로몬이 내린 결론을 살펴 볼 차례이다. 솔로몬의 결론은 “하나님을 경외하라”. 그리고 “하나님 말씀에 순종하라”는 것이다.  왜냐하면 하나님은 우리가 하는 모든 일을 반드시 심판하시기 때문이다. 동시에 이것이 사람의 본분, 즉 사람이 마땅히 해야 할 일인 것이다. 사람이 하나님을 경외하지 않으면 사람이 아니라는 것이다. 사람이 아니면 무엇인가? 짐승이다. 우리가 하나님을 경외하지 않으면 스스로 사람이기를 포기하는 것이다.샘신 목사 SAM Community Church 
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    [오피니언] 조영석 목사 칼럼 - 과정을 돌아볼 때 크리스천헤럴드2023.01.24
     우리는 어떤 일을 추진할 때 바라는 결과물을 마음에 두고 과정을 하나씩 밟아간다.  목표가 클수록 결실을 맺는 과정은 힘들고 더디고 어렵다. 그래서 시작부터 유혹이 찾아온다. 목표에 도달하는 것이 목적이니 그 결과를 가장 빠르고 쉽게 이룰 수 있는 방법을 찾게 된다. 비록 과정이 탐탁치 않더라도 결과를 책임져야 할 생각에 잘못된 부분이 눈에 띄어도 묵인하고 그 길을 선택할 때가 있다. 나의 성공을 바라볼 사람들은 도착점에서 기다리고 있으니 나는 어떡하든 그 곳을 가야만 한다.  도착하면 박수갈채와 상급을 받을 거라 믿으며 스스로를 설득하며 간다. 이 유혹은 누구도 예외가 없다. 심지어 목회자들에게도 유혹처럼 달콤한 성공이 있다. 바로 부흥이다. 부름 받은 목자들은 주님의 교회를 맡을 때 분명한 소망을 가지고 시작한다. 성도를 온전케 하고 교회가 굳건하여 지고 진정한 부흥을 이루는 것이다. 이것은 목회자만 아니라 교회 성도들의 간절한 바람이기도 하다. 목회자는 그 기대에 부응하기 위해서 어떻게 하든 결과물을 만들려고 노력한다. 모두의 간절한 소원과 바람인 부흥을 명분으로 때론 하나님의 방법이 아닌 것을 선택하기도 하고, 길이 아닌 길을 가기도 한다. 기도보다 인간의 지혜가 앞서 과정을 달리 정하기도 한다. 하나님의 교회가 부흥을 이룰 수 있다는데 누가 감히 반대편에 서겠는가? 주님의 몸 된 교회를 위해 성전을 짓겠다는데 누가 낭비라고 하겠는가? 결과만 만들어 낼 수 있다면 모두 다 이해하고 조금 실수가 있었더라도 용서할 것이다. 그런데 이 과정 속에서 한가지 중요한 사실을 간과한다. 부흥이 하나님의 섭리로 이루어지는 영적인 결과물이라면, 그것은 하나님이 하시는 일이고 따라서 이것은 처음부터 우리가 책임질 수 있는 것이 아니라는 것이다. 부흥은 내 능력으로, 내 소원으로 이루는 것이 아니다. 하나님은 우리를 통해 일하시지만 우리의 도움이 필요하신 것은 아니다. 하나님은 능히 이 돌 들로도 당신을 찬양하게 하시고, 아브라함의 자손이 되게 하실 수 있다 하셨다. 그러니 우리가 책임져야 하는 것은 결과가 아니라 과정이다. 사람이 이런저런 결과를 만들어 내겠다고 말하는 것 자체가 하나님의 영역을 침범하는 것이다. 그런데 우리는, 우리가 책임질 수 없는 결과물은 호언장담하고 우리가 책임질 수 있는 과정은 등한시한다. 내가 할 수 있는 것은 하지 않으면서, 내가 하지 못하는 것을 약속하는 이치에 맞지 않는 행동을 한다. 그리곤 아이러니 하게도 하나님이 기뻐하실 결과물을 위해 하나님이 기뻐하시지 않는 과정을 밟는다. 이스라엘 민족이 부지런히 걸었다면 보름 정도면 도착할 수 있는 가나안 땅에 가기까지 40년이 걸린 이유는 그들이 과정에서 실패했기 때문이다.  조금만 더 가면 도달할 수 있는 가나안 땅에 들어가기까지 그렇게 긴 시간이 걸릴 줄을 그들은 몰랐을 것이다. 그것은 하나님 외에는 아무도 몰랐다. 이처럼 하나님의 뜻과 계획은 아무도 모른다. 돌이켜 볼 때 이스라엘 민족이 그렇게 오랜 시간 동안 목적지에 도달하지 못한 이유는 그들이 가나안에 가기 원했던 목적과 하나님이 그들을 가나안으로 인도하신 목적이 달랐기 때문이다. 이스라엘 민족이 꿈꿔온 가나안은 젖과 꿀이 흐르는 곳이었지만, 하나님이 인도하신 가나안은 그들이 하나님의 백성이 되는 곳이었다. 오늘날도 우린 이 실수를 반복한다. 모로 가도 서울만 가면 된다는 생각에 가장 넓고 빠른 길을 선택한다. 어떻게 라도 목적지에 가기만 하면 된다고 생각한다. 그러나 내가 생각하는 목적지와 하나님이 생각하는 목적지는 근본적으로 다르다. 겉으로만 같아 보일 뿐, 결과는 전혀 다르다. 과정이 생략된 결과의 결실은 다를 수밖에 없다.   하나님이 원하시는 결실은 하나님이 정하신 과정 속에서만 이루어진다. 그 과정 속에 바로 하나님의 목적이 있기 때문이다. 그래서 과정이 우리가 최선을 다해야 할 부분이다. 우리에겐 과정자체가 목적인 것이다. 만약 우리가 아직 도착점에 이르지 못했다면 과정을 돌아보아야 할 것이다. 그리곤 다시 광야로 돌아가지 않기 위해 과정을 바로 해야 할 것이다.“이스라엘아 이제 내가 너희에게 가르치는 규례와 법도를 듣고 준행하라 그리하면 너희가 살 것이요 너희 조상의 하나님 여호와께서 너희에게 주시는 땅에 들어가서 그것을 얻게 되리라” (신명기 4:1)조영석 목사choyoungsuk@gmail.com
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    [오피니언] 최재홍 목사의 카톡큐티 - 영원한 나무 크리스천헤럴드2023.01.19
      나는 요즘 가족들과 쉬는 시간에 타 종목의 국가 대표 선수들이 모여 축구를 배우고 한팀이 되어서 시합을 하는 프로그램을 즐겁게 보게 되었다. 게임중에 선수들이 필드에서 쓰러지거나 부딪혀서 고통스러워할 때에 코치가 큰 소리로 외치는 것을 들었다. ‘견뎌내, 이겨내, 낫고 있다, 일어나!’ 라고 말하며 제스춰를 취한다. 이 말을 들은 선수는 서서히 일어나서 벤치에 손을 흔들어 주고 힘차게 달려나간다.  일본에서 초대형 목조 건물을 짓고 사찰을 보수하는 목수를 ‘미야다이쿠’ 라고 부른다. 특히 니시오카 가문은 일본의 궁 목수 가문으로 유명하다. 이들은 ‘천 년 이상을 지탱하는 건축물을 지으려면, 천 년은 된 노송만을 사용해야 한다’라는 신념으로 궁을 짓는 나무를 선택한다고 한다. 나무의 생명력을 그 나무가 오랫동안 견뎌 낸 연수로 측정한다고 한다. 천 년을 견딘 나무는 천 년 이상 쓰임 받고, 견딤이 있어야 쓰임을 받는 다는 교훈을 가르쳐 주는 말이다.  천년을 견딘 나무가 천년을 쓰임받는다면, 십자가는 가장 오래 견딘 나무이며 그러므로 가장 오래 쓰임받는 나무일 것이다. 예수님이 지신 십자가는 형벌용 십자가이다. 신약성경에 기록된 십자가의 형태는 팔과 가슴을 벌려 매다는 가로축은 '파티불룸(patibulum)'이라고 하여 사형장까지 사형수가 자신이 형벌을 받을 십자가를 직접 메고 가는 기둥이다. 발을 매다는 세로축은 '스티페스(stipes)'라고 부르는데, 이것은 사형수가 도착할 곳에 매달아 땅에 꽂힐 기둥이다. 이렇게 십자가는 눈과 비바람을 견뎠고, 십자가는 욕과 저주를 견디고 피흘림과 죽음과 심판도 정죄도 견뎌냈다. 십자가는 수치와 모욕, 고통과 슬픔을 견디어냈다. 그 이유는 우리 예수님이 곧 십자가였기 때문이었다. 십자가에서 드러나신 분이 예수님이다. 예수님이 십자가 고통을 참으신 것은 ‘앞에 있는 기쁨”(히12:2) 을 생각하셨기 때문이라고 성경은 말씀한다. 당연히 우리의 고통도 영원하지 않다. 바로 예수님이 우리와 함께 계시기 때문이다. 십자가를 바라보게 되면 우리 맘 속에 큰 고통과 슬픔이 사라지게 되고 힘이 나고 견딜 수 있게 된다.  연초에 아들 대니얼이 휴가를 마치고 뉴욕으로 떠나는 날 캘리포니아에서는 믿을 수없을 정도로 운무속에 장대비가 억수로 내렸다. 다시 자기 일터로 돌아가는 마음이 착잡했는지 차 안에서 아무 말도 없길래, 나는 ‘아들아, 지금은 차가 정체되고 먹구름과 빗물로 우리 앞이 잘 보이지 않지만, 잠시 후에 아들이 탄 비행기가 먹구름을 뚫고 하늘로 높이 올라가면 눈부신 태양이 아들을 맞이할거야’라고 말했다. 그리고 ‘아들을 위해 우리 가족들과 많은 국내외의 성도님들이 매일 아들을 위해서 쉬지않고 기도해 주신다’고 하니 얼굴이 밝아졌다.  그렇다. 우리의 기도를 들으시는 예수님, 그 십자가에 달리셨던 그 주님이 세상 끝날까지 항상 우리와 함께 계신다고 말씀하셨다.  새해를 출발한 우리 인생에 먹구름이 끼었나요? 광야를 만났나요? 혼자 감당하기에 어려운 일을 당했나요? 먹구름 뒤에는 눈부신 태양이 있고, 기도의 동역자가 있고, 예수님이 항상 함께 하심을 믿어야 한다. 우리 고통은 잠시뿐이다. 우리는 모두 예수님께 영원한 생명을 받은 은혜의 수혜자들이다. 구원을 선물로 받은 거룩한 특권이 있다. 그래서 우리 육체의 한계는 있어도 주를 향한 거룩한 사명은 영원하다. 샬롬!                                                                      견실하여 흔들리지 말고 항상 주의 일에 더욱 힘쓰는 자들이 되라” (고전 15:58).최재홍 목사쉴만한 물가교회joshchoi0331@hotmail.com
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    [오피니언] 신선묵 교수 칼럼 - 항복(Surrender)이 행복이다. 크리스천헤럴드2023.01.19
      오래 전에 코스타에 참석하였다가 설교에 깊은 은혜를 받았다. 설교자는 근본적으로 신앙 생활이란 예수님을 우리 삶의 주인으로 모시는 삶이라고 하시면서 우리가 신앙 생활 가운데 우리가 예수님을 주님으로 모시는 것이 아니라 예수님을 우리의 종으로 생각하는 경우가 있고 우리 욕망의 실현을 위하여 예수님을 사용하는 경향이 있다고 말씀하셨다. 그러나 진정한 신앙생활이란 예수님이 주인이시고 우리는 그의 종이 되는 것이라고 강조하시면서 우리의 삶을 온전히 예수님께 내어 드리고 항복해야함을 두가지 예화를 가지고 도전하였다.  첫번째 예화는 로고스 배를 탔던 경험을 말씀하시면서 배가 정박할 때에 배에 있는 로프를 부두에 던져 윈찌로 로프를 감어서 정박하고 떠날 때에는 로프를 풀러서 배에 던지고 떠난다고 말씀하셨다. 그러면서 한번은 로프가 열개 가량 되는데 풀어서 배에 올리고 떠나는데 배가 떠나지를 못하고 빙빙 돌고 있어서 자세히 보니까 열개 중에서 하나의 로프가 아직도 매여 있었다는 것이다.  바로 우리가 세상을 향한 정욕과 욕심을 다 풀어놓고 주님께 나아가야 하는데 그러지를 못하고 또 다한 것 같지만 아직 내려 놓지 못한 것이 있을 수 있다고 하셨다. 이 말씀을 들으면서 꼭 나에게 하시는 말씀 같았다. 다 내려 놓은 것 같은데 아직도 내려 놓지 못하는 두려움과 걱정, 자만심, 그런 것들이 있다고 생각된다. 여러번 내려 놓았는데 아직도 질기게 달라붙는 무엇이 있는 것이다. 그는 자신이 대학교 때에 하나님께 헌신한 것을 예를 들면서 세상과 학문을 향한 사랑이 그 자체는 나쁜 것이거나 죄가 아니지만 자신에게는 내려 놓지 못하는 로프줄이었다고 하시면서 하루는 이것을 내려 놓을 수가 있었다고 하셨다. 또 하나의 예화는 월리엄 보든이라는 사람에 관한 것인데 그는 부유한 집안에서 태어나 자라고 예일 대학에 가서 예수님을 만나고 주님으로 고백하게 되었다. 그 후 그는 프린스톤 대학에 진학하여 신학을 공부하고 1910년대에 중국의 회족(난쪼오지역의 후이쯔) 이슬람들에게 선교가기로 하였다. 그는 신학교를 졸업하고는 재산과 집을 정리하고 선교를 위하여 떠났다. 그가 가진 성경책 속에는 No Reserve 라고 기록되어 있었다. 그가 선교지에서 아버지가 돌아가셨고 유산을 받고 유업을 받들어야 한다고 소식이 왔다.  그러나 그는 돌아가지 않았는데 그의 성경책에는 No Retreat 라고 적혀 있었다. 그는 아랍어를 배우러 이집트의 카이로로 갔는데 그곳에서 아쉽게도 열병에 걸려 죽었다. 그가 죽은 후에 그의 성경책 속에는 그가 열병을 앓을 때에 기록한 것으로 보이는 No Regret 라는 말이 적혀 있었다. 주님을 향한 결단과 또 그 이후에 오는 유혹과 위협에서 뒤돌아보지 않고 비록 그 결단으로 인하여 우리가 어떤 힘든 일 설사 죽음을 맞는다고 할지라도 후회할 것이 아님을 보여주는 참된 헌신과 항복의 표본이다. 한국의 목자라고 불리웠던 한경직 목사님에 관한 이야기가 있다. 그 분이 대학교 시절에 조국을 위하여 일하라는 하나님의 음성을 듣고 헌신하여 미국에 신학을 공부하러 왔다. 그리고는 프린스턴 신학교에서 학업을 우수하게 마치고 예일대학교 박사과정에 진학하기 위하여 여름 방학 동안 아르바이트를 하고 있었다. 그러던 중에 폐병에 걸려서 3년에 걸친 투병 생활을 해야 했다. 그는 이 투병 생활을 통하여 하나님께 자신이 하나님의 일을 위하여 신학을 공부한다고 하면서도 마음 속 깊은 곳에는 자신의 명예와 허영을 구하는 마음이 있었음을 깨닫고 하나님께 철저하게 회개하는 시간을 가졌다. 그리고 그가 하나님께 기도하기를 “하나님 이제 저의 꿈과 야망을 추구하는 것을 버리고 복음을 가지고 조국을 위하여 3년만 일하다가 죽게 해 주십시오”라고 기도하셨다. 그가 마지막 놓지 못하던 로프줄을 하나님 앞에 내려 놓는 기도였다. 그렇게 조국으로 돌아간 그는 결국 하나님의 은혜로 조국을 위하여 긴 평생을 일하다 하나님께 부름을 받으셨다. 하나님께서 사람들을 들어 사용하시기 위하여 요구하시는 것은 많은 것들이 있지만 결국 그 바탕에는 하나님께 철저히 항복하시기를 원하신다. 자기 자신의 능력을 의지하고 자기 자신의 목적에 집중하고 자기 자신의 비전에 붙잡혀 있는 사람들은 하나님께서 사용하실 수가 없는 것이다. 하나님께 온전히 헌신되고 항복한 사람들을 들어서 하나님께서 그의 일을 하실 수가 있는 것이다. 주님을 철저히 주님으로 고백하고 따르는 자들을 통해서만 주님께서는 일하실 수가 있다. 주님께서 우리로 하여금 항복하기를 원하시는 이유는 바로 우리를 들어 사용하시기 위한 것임을 명심해야 한다. 하나님의 좋으심을 맛보아 안 사람은 그 좋으심을 더욱 사모하게 되고 그 사랑에 자기 자신을 더욱 항복하게 된다. 이 항복은 무엇을 위한 수단이 아니라 사랑의 기쁨 안에서 더욱 더 기쁨을 사모함에서 나오는 것이다. 자원함으로 나를 드리는 것이다. 결혼 생활의 비결도 항복에 있다. 성경에서 보면 부부가 서로에게 순복하라고 하고 있다. 여기서 순복은 항복을 말한다. 이 항복은 자신을 조건없이 드리는 것이다. 부부간에 이런 항복이 있을 수 있는 이유는 서로를 향한 사랑를 누리기에 더 깊은 사랑으로 우리를 올인하는 것이다. 이것이 결혼의 의미이다. 마찬가지로 우리가 하나님께 드리는 항복은 하나님의 좋으심을 경험한데서 나오는 확신에서 나오는 자연스러운 산물이다. 항복이란 우리의 어떤 의무나 성과가 아니요 축제와 사랑의 정점이다. 항복은 그 자체가 바로 행복이다.  신선묵 교수월드미션대학 
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    [오피니언] AWC AI Biometrics Seminar Part 1/6 - The Emergence of the Di… 크리스천헤럴드2023.01.12
     Introduction     The application of Artificial Intelligence in healthcare was first described in 1976 when a computer algorithm was used to identify causes of acute abdominal pain. Since then, there have been diverse and manifold applications of AI in medicine proposed. These range from aiding in the detection of diseases, such as detecting skin cancers in dermatology or diabetic retinopathy to improved pathology, for example in classifying scans in radiology or delineating electrocardiogram features in cardiology to predicting disease patterns and epidemiology. However, despite the healthcare industry’s investment in AI technology, the adoption of AI solutions and their implementation in healthcare remains in its infancy. Some of the most pressing challenges facing healthcare are reduced expenditure, physician shortage and burnout, and the shift toward chronic disease management. As the workforce appears to be critically stretched, it has been proposed that AI, in particular deep learning, could be the key to filling this gap. If AI systems are more widely adopted, not only could they reduce the workload but also increase the quality of patient care. The question, therefore, remains if such opportunities for AI in healthcare do exist, why they remain untapped, and what hinders their implementation.  What is Artificial Intelligence?    Artificial intelligence is the catch-all name for machine learning, deep learning, and robotics. As such, it is a bit of a misnomer – AI isn’t a system, it is a tool implemented in a system. At its core, AI is a tool that strives to mimic human brain power and decision-making processes by the initial creation of algorithms that learn from themselves and that continue and continue to learn from their own experience much like humans. This allows the system to harness that experience in order in order to perform certain tasks better, faster or more efficiently than humans. Machine LearningThis is an AI application whereby the system uses an iterative process until it learns based on past experience. An example could be an application that processes similar data repeatedly until it can predict an answer.Deep LearningThis is a more complex form of AI whereby the system is fed large amounts of data until it learns by example deep learning is inspired by the human neural network, allowing the system to discover patterns, face recognition software, and self-driving cars are examples of this. Robotics This is a machine performing a human task, usually with accuracy and precision beyond what a human is capable of. A new generation Roomba vacuum is an example of this.    Much like humans, AI thrives on and improves with experience. In the case of AI-driven systems, experience equates to more and more data, more possess through data, and more neural connectivity. An easy human analogy is a parent keeping a child from touching a hot stove. The parent will do that repeatedly, until the child knows not to touch the hot stove eventually the child will know through experience and neural connectively that hot things of any kind will hurt and, without being told by a parent, will know not to touch an open flame.To some extent, AI has ceased to be important to most users and most Americans 85% since 2017 report using at least one AI device, such as a navigation device. But while we embrace and accept AI in our daily lives, the adoption rate has been slower. A 2017 survey pegged its use by healthcare systems at less than 50%. Artificial Intelligence and Healthcare     Artificial intelligence in health care garners greater interest and the investment sector has taken note. AI in healthcare is an investment favorite; about $1 billion was invested in healthcare AI in recent years. The AI health market hit $6.6 billion by 2021 eleven times the size of the 2014 market. According to consulting giant Accenture, the top 5 healthcare applications are: Orthopedic Robot-Assisted Surgery, Virtual Nursing Assistants, Administrative Workflow Assistance, Fraud Detection, and Dosage Error Reduction. Connected machines, clinical trial participant identifiers, preliminary diagnosis, automated image diagnosis, and cybersecurity round out the top 10.  The top AI application according to Accenture, is robot-assisted surgery. Cognitive robotics can integrate information from pre-op medical records with real-time operating metrics to physically guide and enhance the physician’s instrument precision.     While investment interest is broad across all AI healthcare applications, the application currently in use, or for which it is great academic and research interest, involves particularly radiology and pathology, and those around workflows and population health. In other words, applications that can augment human activity by doing tedious, or by relieving clinicians of non-clinical tasks, or determining risk factors, are the ones currently in use the most.     Some examples:• Screening for diabetic retinopathy where an image of the patients retina is uploaded to the software system in the cloud, the system reviews the scan and returns a result of either ‘More than mild diabetic retinopathy detected: refer to an eye care professional’ or ‘negative for more than mild diabetic retinopathy and re-screen again in 12 months.  • Post-partum depression in developing regions to see if live and automated text messaging augmented by AI could deliver care to a country in which mental health providers are very scarce. • Predicting adverse health events in individuals by algorithms that can predict an in-surgical and post-discharge complications in a patients already are developed are algorithms that detect heart failure and sepsis at their earliest stages. • Virtual nursing assistants: nurse avatars answer questions 24x7, automate data collection, and generally free up human nurses to perform clinical tasks rather than administrative tasks. • Workflow applications that automate administrative workflow tasks that allow clinicians to save time. These applications can include voice-to-text transcriptions for charting, prescriptions, and test orders as well as computer-assisted physician documentation programs. Mission control command centers for example John Hopkins Hospital created a command center powered by AI technology predictive analytics which helps the command center staff to know, among other things, how to reduce wait times by predicting room turns and patient discharges. Humber River Hospital in Toronto, Canada has gone even further by going all-digital, employing tracking devices on patients and staff to monitor and manage the flow of patient activity, using robots to prepare to and deliver supplies and medications, and automating 75% of its non-clinical operations like the pharmacy, laundry, and food delivery. According to Humber River Hospital, it bills itself as the world’s first all-digital, the impact of its command center on patients and healthcare delivery systems will be equivalent to adding 45 new beds, enabling them to serve 4,000 more patients per year. The Drawbacks of Artificial Intelligence    There are diverse challenges to the successful implementation of any information technology in health care let alone Artificial Intelligence. These challenges occur at all stages of AI implementation: data acquisition, technology development, clinical implementation, and ethical and social issues. Data ChallengesThe first barrier is data availability where deep learning models require large databases to accurately classify or predict different tasks. Sectors, where AI has seen immense progression, are those with large datasets available to enable more complex, precise algorithms. In health care, however, the availability of data is a complex issue. On the organizational level, health data is not only expensive but there is ingrained reluctance towards sharing with other hospitals as they are considered the property of each hospital to manage their individual patients. A further issue faced is the continued availability of data following the introduction of the algorithm analyzing it. Ideally, AI-based systems; require continuous improvements from training with progressively bigger datasets. However, due to organizational resistance, this is often difficult to achieve. It has been suggested that what is required for information technology and AI to progress in health care is a transformative shift from focusing on individual patient treatment to overall patient outcomes, Additionally, technical developments may alleviate the challenge of limited datasets, for example through improved algorithms that can work on or less expansive basis as opposed to multimodal learning, as well as the overuse challenge of storing these ever-increasing datasets.     AI-based applications bring concerns about data privacy and security. Health data is sensitive and a frequent target for data breaches. The protection of patient data is thus paramount. With the development of AI come additional concerns regarding data privacy, as individuals may mistake artificial systems for humans and allow further unconscious data collection. Patient consent is therefore a crucial component in data privacy concerns, as healthcare organizations may permit the large-scale use of patient data for AI training without sufficient individual patient consent. Potential solutions to this issue include tightening regulations and laws with respect to personal data, such as the General Data Processing Regulations and Health Research Regulations enforced across Europe in 2018 as an example. Developer Challenges    Biases may occur in the collection of data used to train models, racial biases may be introduced in the creation of databases, with minorities being under-represented thereby leading to lower-than-expected prediction performance. Various methods exist to counteract this bias, such as a recent bias-resilient neural network that reduces the effect of such confounding variables. Only time will tell whether such approaches will be successful in eliminating biases practices. This is just one of many issues that are of major challenge with respect to drawbacks in Artificial Intelligence. Clinical Implementation Practices    The first barrier to successful implementation is the lack of empirical evidence proving the efficacy of AI-based interventions in prospective clinical trials. Empirical research remains scarce and largely pertains to AI in the general workforce, not it’s an effect in healthcare is mostly preclinical, and occurs in artificial environments. Results are therefore difficult to extrapolate to reality. Randomized controlled trials are considered the gold standard in medicine but are lacking in proving the efficacy of AI in healthcare. Ethical Challenges    Ethical concerns and protests have beleaguered AI since its inception. Aside from those data privacy and safety, the main concern is accountability. Particularly in healthcare, poor decisions carry heavy consequences and the current paradigm is that some people must be held accountable. AI is often viewed as a “black box” where one can’t discern why the algorithm arrived at a particular prediction or recommendation. One could argue that the “black-box” phenomenon need not be concerning for algorithms in applications with lower stakes at hand, such as those that are not patient-centered but instead focused on efficacy or improved operations. However, the question of accountability is far more crucial when considering AI applications that aim to improve outcomes for patients, especially when things go wrong. Therefore, it is unclear who should take responsibility should the system be wrong. To hold the physician accountable may be unfair as the algorithm is neither developed nor controlled in any manner by them, yet to hold the developer accountable seems too far removed from the clinical context. In China, it is illegal for AI to make any decision in healthcare, requiring some form of human input such that they are held accountable. Social Challenges    A longstanding concern regarding AI in healthcare is the fear that it will replace jobs, thus rendering healthcare workers obsolete. The threat of replacement translates to distrust and dislike of AI-based interventions. However, this belief is based largely on a misunderstanding of AI in its various forms. Even when disregarding the years that it would hypothetically take for AI to be advanced enough too successfully to replace healthcare workers, the introductions of AI do not mean that jobs become obsolete, but rather re-engineered. Many aspects of medicine are innately human and unpredictable and cannot ever be completely linear or structured like an algorithm.  However, the damaging effect of distrust in AI is clear and represents a further challenge to its adoption. Conversely, an insufficient understanding of AI may lead to unrealistically high expectations of its results and efficacy. The general public may misunderstand the current capabilities of AI, and their resulting disappointment may give way to reluctance to trust such technology. Therefore again, a more public debate about AI in health care is needed to address these beliefs amongst patients and health care professionals. Future of Artificial Intelligence     AI is advancing in many fields. AI has the capacity to have an enormous impact on doctors and patients in healthcare. Because of its capability to collect and analyze a huge amount and various forms of data AI has a bright future in healthcare. AI could yield considerably quicker and much more accurate diagnoses for a broader section of the population. Individuals without access to extremely specialized healthcare will achieve greater results and care with AI. Artificial intelligence has already changed the shape of healthcare. However, there are many details and challenges that need to be addressed before its implementation to the clinical practice. The current regulations and lack of standards to evaluate the safety and efficacy of AI algorithms must be changed. Before incorporating AI into clinical practice, legislative issues should be solved. In the future cognitive computers will be assisting clinicians in their decision-making and determining and predicting patient outcomes. The massive amount of data generated by routine daily work-up necessitates the application of AI into practice. It is important not to fear AI but to embrace it as healthcare becomes more digitalized every day. AI will provide clinicians the skills to interpret patient-level data in greater depth than ever before. Physicians should prepare themselves for the era of AI and acquire the needed skills on when to apply AI models and how to interpret results properly.  Conclusion    Artificial intelligence technology is well on its way to enhancing the scope to enhance technology at many levels, leading to much better, faster patient outcomes. Health organizations must quickly adapt to evolving technologies, regulations, and consumer demands. AI machine learning, and deep learning can assist with proactive patient care, reduce future risk, and streamline work processes. It is also helpful in robotic-assisted surgery, diagnosing diseases at their earlier stages. It is possible to outsource data storage, leverage an advanced theoretical understanding of data, and take advantage of computers that can execute complex tasks at high speeds and lower costs. It is used as a virtual nursing assistant, clinical judgment or diagnosis, image analysis, workflow, and administrative tasks. 
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    [오피니언] 김병학 목사 칼럼 - 소통은 집중이다 크리스천헤럴드2023.01.10
      어김없이 새해가 되었다. 매년 새해가 되지만 올해는 좀 더 의미가 남다르다고 할 수 있다. 코로나 팬데믹 이후에 맞이하는 새해이기 때문이다. 대부분의 교회가 새해에 새로운 계획을 세우고 실행하려고 할 것이다. 그런데 아마도 그 계획들은 교회에 나오지 않는 교인들을 교회에 오게 하고 참석하는 교인들을 다시 열심히 봉사하게 하려는 것일 것이다. 연말 또는 연초 특별 새벽 기도회, 부흥회 등 큰 모임과 소그룹의 모임 등 여러 형태로 교회는 코로나 이전의 영광을 되찾으려는 수고와 노력을 하고 있다. 모두 필요한 일들이다. 그러나 가장 먼저 해야 할 것이 있다. 우리의 무능함을 고백하고 주님의 은혜를 전적으로 의지해야 한다. ‘오직 기도와 금식 외에는 아무것도 할 수 없다’는 간절함이 우리에게 있어야 한다. 그 간절함이 우리의 회개하고 치유되는 기도가 되어야 한다. 그러므로 어떤 프로젝트를 진행하기 전에 기도가 우선이다. 그런데 교회는 간절한 기도를 하기보다 일단 사람들을 모으는 것에 간절하게 힘을 쓰고 있다. 기도의 필요성을 느끼지 않아서일까, 기도하는 법을 몰라서일까, 마음이 조급해서일까. 그럴 수 있다. 그러나 지금은 예전에 하던 대로 기도하는 것이 아니라 더 깊은 기도의 수준이 필요하다. 그 기도는 우리의 영혼이 새로워지며 성령으로 충만한 기도이다. 오직 기도하기에 힘을 썼던 마가의 다락방에 있던 예수님의 제자들과 같은 기도가 지금 필요한 때이다. 사실 교회는 코로나 팬데믹 때 기도하는 기간이어야 했는데 안타깝게도 그 좋은 시기를 놓쳤다. 코로나 이전에 행사와 프로젝트에 너무나 분주한 교회를 하나님이 코로나로 멈추게 하시고 기도하기를 원하셨지만 교회는 교인들을 잃을까 봐 온라인을 비롯하여 온갖 방법으로 교인들을 불러 모았다. 그런 효율적인 방법을 다룬 책들을 만들어 내고 그런 일에 교회는 많은 재정을 아낌없이 쏟아 부었다. 누구도 예상할 수 없었던 일이었고 또 무엇인가 해야 할 때이었다. 그러나 지나고 보니 목회자들은 대부분의 시간을 영상을 녹화하고 편집하는 일에 소비했다. 그런데 코로나 팬데믹에서 엔데믹 시대가 되었는데 사역은 끝나지 않고 이제는 코로나 이전의 사역과 코로나 중에 하던 사역까지 더하여졌다. 결국 목회자들은 말씀은 묵상하고 연구할 시간도 없고 기도를 깊은 수준까지 할 수 있는 시간도 없다. 매일의 시간을 주님 앞인 코람데오가 아니라 컴퓨터 앞에서 코람모니터로 보내고 있다.  그러면 앞으로 교회의 영적인 미래를 예상하는기는 결코 어려운 일이 아니다. 그렇지 않아도 많은 사역을 하던 목회자들이 더욱 많아진 사역과 과부하 된 상태로 결국 지치고 몸과 영혼이 탈진하게 될 것이다.  교회는 지금이라도 기도에 더욱 집중해야 한다. 성령이 일하시도록 무릎을 꿇어야 한다. 깊고 깊은 말씀의 생명수를 퍼먹어야 한다. 특히 목회자들은 교인들을 동원할 더 많은 행사 계획을 세우는 것이 아니라 더 오랜 시간 주님과 시간을 보내야 한다.  엔데믹이 되었지만 여전히 코로나 바이러스 변이종이 새롭게 계속 나오고 있어서 앞으로 목회 현장은 어떻게 변할 지 누구도 예측할 수 없는 상황이다. 교회는 더 좋은 영상이나 음향 장비를 마련하고 더 뛰어난 영상 편집 기술을 보이는 것으로 만족하지 않고 더 깊은 기도와 영성의 시간을 만들어 가야 한다. 교회는 세상의 영상 매체들과 경쟁하여 교인들을 붙들려 노력하는 것 보다 교회는 어둠의 세력과 경쟁하여 잃어버린 영혼들을 찾는 일에 더 집중해야 한다. 지금은 그럴 때이다. 김병학목사 주님의교회 담임kim0409@gmail.com
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    [오피니언] 최재홍 목사의 카톡큐티 - 함께 살아가야 할 사람들이 있습니다 크리스천헤럴드2023.01.05
      지난 연말은 많은 생각을 하게 되었다. 성탄주일이며 송년주일이어서 그랬다. 그리고 마지막 날은 송구영신 예배를 드리고 그 다음날이 새해 첫 주일이어서 신년 예배를 드렸다. 연말의 분주한 일정을 준비하고 계획하면서 성탄카드를 국내외 구분해서 보냈고, 각 가정에도 성탄 축하인사를 드렸다. 말씀준비도 미리해 두었다. 그럼에도 내 마음 속에 여전히 아쉽고 미안한 부분이 남아 있었다. 하루차이로 한 해를 마무리하며 또 새해를 맞이하며 개인적으로 인사를 나누지 못한 분들이 생각났기 때문이다. 어떤 분들은 자주 만나고 드러나게 도움을 주시는 분들도 계시다. 또 어떤 분들은 스치듯 잠시 만나지만 정말 소중하고 중요한 분들이 계셨기 때문이다.  나는 이분들을 통해서 항상 밝은 미소와 친절함과 성실함과 삶의 지혜를 배울수 있었다. 당연히 내 삶에 도움을 주신 분들이지만 이분들과는 개인적 만남이나 문자를 주고 받거나 혹은 식사의 자리를 가진 적은 단 한번도 없었다. 그리고 이분들은 나를 알고 내 이름을 밝게 불러주시지만, 저는 이분들에 대해서 아는 게 없다. 이분들이 나를 알고 있다는 사실은 나를 부를 때에 이름이 아니라 내 직함을 부른다. “최 목사님” 혹은 “패스터 초이 (Pastor Choi)”로 불러주시기 때문이다.  나는 교회적인 일과 목회 관련해서 일기를 쓰듯이 편지를 써서 주고 받으며 살아왔다. 그래서 참새가 방아간 드나들듯이, 나는 운동삼아 자주 오가는 곳이 바로 집 근처의 우체국이다. 바쁠때는 멀리서도 손을 들고 인사를 나눈다. 실내근무하는 직원들과 배달해 주시는 수고를 늘 기억하며 한여름에는 시원한 물 한병을 준비해서 건네 드리는 기쁨도 있었다. 또한 나는 이발을 하기 위해서 늘 가던 곳을 다니다가 보니 일하시는 직원들이 목사님 오셨다고 먼저 인사해 주신다. 가끔 손님이 밀려서 식사를 거를 때가 있다고 해서 초콜렛을 놓고 나오면 너무 좋아한다.  또한 나는 선교 이후에 몸이 연약한 곳이 있어서 치료과정이 필요했다. 마침 근처 병원에서배려해 주심으로 오래 다녔다. 나를 치료해 주시던 분들과 마음이 열려서 매일 큐티 말씀과 중보기도 제목을 주고받는 사이가 되었다. 내 아픔을 알고 함께 걱정하며 조심스레 아픈 마음을 다루듯이 세심하게 만져주시는 분들이다. 나를 위해서 기도하고 걱정해 주시는 정성스런 손길들이다. 그 외에도 차를 수리해 주시는 분들, 안경점에서 일하시는 분, 몇몇 식당과 마트에서 밋있게 음식을 만들어 주시는 어머니들(저희가 부를 때는 플러튼 어머니, H마트 어머니, 가주 어머니, 한남 어머니 등등), 김밥집, 꽃집, 세탁소, 경비원 아저씨, 기독서점의 사모님 등, 여러분이 계신다.  그리고 교회와 선교지를 위해서 저희 부부가 자주 찾아가며 성경공부 자료를 프린트하고 제본을 부탁하는 스테이플스에 미국 직원들이다. 그리고 큰 부자도 아닌데 일어나서 반겨주는 은행직원들의 친절함도 생각난다. 그 외에 다른 분들도 바쁜 현실에서 만났기에 한번도 가족이나 신앙이나 자녀에 관해서 대화를 나눈 적이 없었지만, 분명히 나는 그분들에게 도움과 위로와 힘을 얻고 살았다. 솔직히 이름도 모르고 내 볼일 때문에 필요에 의해서 만났지만, 그분들을 통해서 많은 구체적인 도움을 받았다.  그리고 마음으로 함께 언제 어디서나 한결같이 중보기도 해주시는 분들이 많이 계신 것을 잘 안다. 얼굴을 뵙지 못한지 2,30년이 지났어도 쉬지않고 기도해 주신다. 지금의 내 모습으로 만들어 주시고 목회자로 선교사로 사역을 감당하도록 도움을 주셨던 분들이다. 그래서 내 마음에 감추어진 분들로 남아 있기도 하지만 내 삶은 훨씬 편해졌고 윤택함을 느낀다.  내가 목회자로 영적인 복음으로 선한 영향력을 전하기 위해서 부름을 받았지만 오히려 내가 삶의 힘을 얻고 많은 도움을 받고 살아왔다. 하나님께서 내 삶에 베풀어주신 많은 사랑의 수고와 헌신의 손길을 다 기억하고 마음에 새기지는 못하겠지만, 나는 최선을 다해서 주님께 기도할 것이다. 이 부분이 내 마음에 남아있던 걸림돌이었다. 이제 새해가 되면 다시 만날텐데, 뭔가 마음의 표현을 해드리고 싶다. 내가 받은 위로와 사랑을 나누고 싶었다. 부족한 내 삶이 복음을 담은 강력한 메시지가 되어야만 하는 새해가 되어 버렸다. 사실 지난 해에는 한 명도 전도하지 못했다. 한 영혼도 십자가 앞으로 구원을 하지 못했다. 마음은 무겁고 말하기가 힘들었지만 성도님들께도 고백을 드렸다. 내가 목회자로 살아온 흔적이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 부끄러움이 많은 내가 목회자로 행복함을 느끼며 건강하게 잘 살도록 세밀하게 도움을 주시는 사랑하는 가족과 우리 성도님들과 주변의 이웃들이 계셔서 기쁘고 행복했다. 하나님께서 허락하신 새해에도 우리 이웃들과 가족들과 더불어 행복한 인생 동행을 하게 되기를 소원한다. 우리가 살며 사랑하며 함께 마주할 모든 분들이 인생의 주인되신 예수님의 생명의 축복을 많이 받아 누리시길 마음으로 간구하며 소원한다. 예수 믿으세요! Shalom! “주 안에서 항상 기뻐하라 내가 다시 말하노니 기뻐하라” (빌립보서 4:4)최재홍 목사쉴만한 물가교회joshchoi0331@hotmail.com
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    [오피니언] 송경화 교수 칼럼 - 애착5: 혼란형 불안정 애착 크리스천헤럴드2023.01.04
     상담실을 찾는 분들 중에서 가장 마음 아픈 분들이 혼란형 불안정 애착을 가진 분들이다. 혼란형은 공포 회피형이라고 불리기도 하는데, 앞에서 살펴 본 회피형과 불안형이 합해진 것이라 볼 수 있다. 만 3세 이전의 아기였을 때, 엄마(혹은 일차 양육자)가 아기를 돌보기는커녕 오히려 아기를 신체적, 정서적으로 힘들게 하고 고통을 주었던 경우에 혼란형의 불안정 애착을 형성하기 쉽다.  엄마(혹은 양육자)가 아기를 돌보지 않고 오히려 고통을 주었다는 것이 상식적으로 잘 이해가 안 될 수도 있다. 이 세상 어느 엄마가 제 몸으로 낳은 아기를 사랑하지 않겠으며 정성으로 돌보지 않겠는가? 그러나 상담을 하다 보면 그런 일이 드물지 않게 일어난다는 것을 자주 확인하게 된다. 이유는 다양하다. 아기를 낳고 얼마 되지 않아 엄마가 죽었거나 이혼 등으로 집을 떠나 아기를 돌볼 수 없었던 경우, 엄마가 산후 우울증 등으로 정신적으로 아기를 돌보기 어려웠던 경우, 부부 갈등이 매우 심각해서 아기에게 미쳐 관심을 줄 수 없었던 경우, 부모가 중독이나 정신 질환 등의 문제가 있는 경우, 원하지 않는 아기를 낳은 경우, 부모 역시 자신의 부모에게 학대를 당해 분노 조절이 어려운 경우, 부모가 무척 불행했던 경우, 아들을 원했으나 딸을 낳은 경우 등 이유와 상황은 천차만별이다. 어떤 이유에서든 아기는 당연히 받았어야 할 부모의 사랑과 돌봄을 못 받았고, 심지어 부모에게 상처를 받았다. 그래서 아기는 힘들 때 부모에게 가면 부모가 나를 위로해 줄 건지 오히려 나에게 더 상처를 입힐 것인지 혼란스러워 한다. 그래서 너무나도 부모의 사랑이 고프지만 부모에게 선뜻 다가가지도 못하고 부모가 다가오면 두려움에 떤다. 만 3세까지 부모와의 관계에서 이런 경험을 한 아기는 이런 유형이 굳어져 성인이 된 후 혼란형 유형으로 인간관계를 맺게 된다.  혼란형은 회피형과 불안형이 합해진 것으로, 자기 부정과 타인 부정의 특징을 보인다. 불안형처럼 자신감이 없고 자존감이 낮고 열등감이 심하다 (자기 부정). 또한 회피형처럼 다른 사람을 믿지 못하고 늘 거절과 상처받을 것을 예상하기 때문에 친밀한 관계를 만들거나 유지하는 것을 힘들어 한다. 이 두 가지가 합해지면 인간 관계에서 이랬다 저랬다 하는 혼란스러운 모습을 보인다.  즉, 다른 사람의 인정과 관심을 너무도 간절히 바라기 때문에 불안형의 사람처럼 다른 사람에게 다 맞춰주고 자기의 것을 희생하면서 다 양보하고 섬긴다. 그렇게 하면 다른 사람들이 나를 봐 주고 나에게 감사할 것이고 그럼으로써 나는 다른 사람들에게 필요한 존재, 중요한 존재가 될 수 있을 것이라 기대한다. 하지만 다른 사람의 관심과 감사는 자기가 기대한 만큼 돌아오지 않기 때문에 늘 실망하고 상처를 받고 억울해 한다. 자기만 손해 보는 것 같고, 이용당하는 것 같고, 다른 사람들의 쓰레기통이 된 것 같은 느낌은 결국 자기 부정을 더욱 강화시킨다. 즉, 나는 이 정도밖에는 안돼. 나는 바보 천치야, 와 같은 스스로를 비하하는 생각이 더 심해지는 것이다.  또한 열심히 노력하면서 다른 사람의 인정과 관심을 갈구하기 때문에 집착하게 되고, 상대방이 자기가 원하는 만큼의 애정을 주지 않는 것처럼 느끼면 불안해진다. 하지만 막상 상대방이 다가오면 갑자기 불편감을 느끼고 상대방을 피하거나 공격함으로써 상대방이 피하도록 만들곤 한다. 상대방에게 사소한 것을 심하게 비난을 하거나, 갑자기 어색한 거리를 두거나, 연락을 피하거나 화를 내는 등의 방법으로 상대방과 거리를 만든다. 그리고는 다시 그 거리감이 버림받은 것 같은 느낌으로 다가오게 되면, 또다시 집착하면서 상대방의 애정을 구한다. 이런 집착과 공격의 반복되는 패턴은 결국 상대방으로 하여금 서서히 지쳐서 관계를 떠날 수밖에 없는 상황으로 만들게 되고, 상대방이 떠난 후에는 자기 부정과 타인 부정이 더 한층 강해지면서 마음으로 큰 상처를 받곤 한다.  안타까운 것은 이것이 평생 무한반복된다는 것이다. 혼란형의 내담자들은 인간 관계 속에서 계속해서 상처를 받으면서 그 고통 때문에 상담실을 찾는다. 이 분들은 주변 사람들이 하나같이 공감 능력이 없고 차갑고 냉정하며 무례하다고 불평한다. 그리고 자기가 항상 손해보고 양보한다고 생각한다. 정말 안타까운 것은 주변 사람들이 공감 능력이 없는 게 아니라 자기자신이 다른 사람의 공감을 느낄 수 없게 마음이 마비되어 있다는 것을 모르기 때문에 주변 사람들을 원망하며 계속해서 상처를 받는 것이다. 혼란형에 대한 내용은 다음 호에 조금 더 이야기를 이어가 보도록 하겠다. 송경화 교수월드미션대학
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