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. 

  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

  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

 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

  15세기 르네상스 시대의 대표 천재 이탈리아 예술가인 미켈란젤로는 셀 수 없이 많은 명작들을 우리에게 남겨 주었다. 바티칸 성당 천정에 그려져 있는 천지창조, 그리고 그 유명한 다비드상, 피에타상 등등 수많은 작품들이 지금도 많은 사람들에게 깊은 감동과 영감을 주고 있다. 그는 천재 화가요, 천재 조각가요, 천재 건축가로 활동했기에, 당시 많은 사람들로 부터 놀라움과 경의의 대상이 되었던 인물 이었다. 이렇게 훌륭한 작품들을 만들수있는 비결이 무엇이냐고 많은 이들이 그에게 질문을 했다. 그 질문에 대한 미켈란젤로의 대답은 의외로 간단 했다고 한다. “나는 흰 벽면이나 종이, 그리고 큰 돌덩어리들을 보면 이미 그 안에 아름다운 작품이 만들어져 있는 것을 봅니다. 그래서 내가 하는 일은 그 만들어져 있는 작품을 제외한 부분들을 지워내고 깍아내기만 하면 결국은 본래 만들어져 있던 그 작품이 도드라져 나타나게 되는 것 입니다.” 에베소서 2장 말씀에서 바울은 우리가 하나님의 작품 이라고 말을 한다. 우리는 하나님의 작품입니다. 선한 일을 하게 하시려고, 하나님께서 그리스도 예수 안에서 우리를 만드셨습니다. 하나님께서 이렇게 미리 준비하신 것은, 우리가 선한 일을 하며 살아가게 하시려는 것입니다. 그렇다. 우리는 하나님이 만드신 작품이며, 그 말은 우리는 본래 하나님의 형상, 즉 하나님의 성품으로 지은바 된 존재들이다. 많은 크리스찬들이 이 구절을 잘 알기도 하고 좋아하기도 하지만, 실제 삶에서는 자신들이 하나님의 성품대로 지은바 된 존재들임을 잘 인식하지 못하고 살아가는 모습에서 많은 안타까움을 느끼게 된다. 우리의 삶의 목적은 하나님의 자녀가 되는 것이 아니다. 하나님의 자녀 답게 살아가는 것이 목적 이어야 한다. 그렇게 살아가기 위해서는 한가지 반드시 기억해야 하는 것이 있는데, 그것이 바로 이미 나는 하나님의 형상대로 지어진 엄청난 존재 라는 것을 믿고 살아가야 한다는 것이다. 사탄은 어떻게 해서든 우리가 그 생각을 하지 못하고 살아가도록 우리에게 끊임없는 거짓으로 다가온다. 그 거짓에 넘어가면 안된다. 삶이 망가지고 부서지고 엉망이 되어 버린다.  나 스스로를 별볼일 없는 존재라 여기고, 형편없는 존재라고 여기는 마음은 어디서 부터 온 것일까? 생각하고 살아야 한다. 그런 생각을 성령님이 주시는 법은 결코 없다. 많은 이야기를 이 지면에 다 적긴 어려우나 몇마디만 해보자면, 마귀가 주는 거짓 생각에 휘둘리지 않을 수 있는 유일한 방법은 하나님의 말씀으로 나를 채우는 것이다. 새로 시작된 2023년은 그런 의미에서 독자들 모두가 하나님의 말씀을 굳게 붙잡고 살아갈수 있길 간절히 권면드린다. 하나님의 형상대로 지음받는 대단한 존재인 나 라는 사실에 동의가 된다면, 이것 한가지만 기억하고 살자. “하나님의 것이 아닌것은 내것일수 없다” 정녕 그렇다. 하나님의 것만 내것이고, 하나님의 성품만이 내 성품이라는 것을 믿고 선포하고 지키며 살아보자. 삶이 단순해 지고 편안해 지고 사탄에게 휘둘리는 일에서 단번에 벗어나는 삶을 살아가게 될 것이다. 생각하며 살아야 한다.  어떤 나쁜 마음들, 예를 들면, 미움의 마음, 낙심되는 마음, 화나는 마음 등등이 내 마음속으로 훅 들어왔을때, 그 마음을 조금의 의심도 없이 내것인양 믿고 ‘내 맘대로’ 살아간다면, 결코 그 삶이 좋아질리 없다. 나도 부수고 너도 부수는 삶이 될수 밖에 없고, 그것은 결코 하나님이 원하시는 삶의 모습일수 없다. 어떤 나쁜 마음들이 내 안에 들어왔을때, 가장 먼저 기억해야 할 것은, 이 마음이 하나님의 마음이 아닌데, 그렇다면 내것일수 없는데 이 생각들은 어디서 온 것일까 한번 멈추어 생각해 보아야 한다. 그러면 보인다. 하나님의 이름으로 선포하고 그 거짓 생각들을 내 마음 밖으로 쫒아내면 된다. 그런 훈련과 적용이 반복되다 보면, 어느덧 우리는 영적으로 조금씩 자라고 있는 스스로를 발견하게 될 것이고, 점점 더 하나님께서 본래 나를 지으셨던 그 하나님의 형상에 가까와지고 있다는 사실을 깨닫게 될 것이다. 명심하자.  하나님의 것이 아닌것은 내것이 아니다!  우리는 하나님의 형상대로 지어진 대단한 존재들이다!  이것 저것 달라고 애원하는 거지같은 믿음의 행위를 버리고, 하나님의 자녀답게 살겠다고 결심하고 살라!   나 뿐 아니라 내 자녀들에게도 이 세가지를 날마다 가르쳐 보라.   하나님의 형상으로 회복 되어 질 귀한 영혼들의 삶을 생각하니 벌써 가슴이 벅차오른다. 이아모스 목사(LA씨티교회 선교목사)

 두 사람이 뜻이 같지 않은데 어찌 동행하겠으며...(암3:3) 이 말씀은 하나님께서 아모스 선지자를 통해 이스라엘을 책망하시는 말씀입니다.매우 짧은 말씀이지만 우리 모두는 평생 기억해야 할 두렵고 떨리는 말씀이기도 합니다. 먼저 이 말씀 속에 들어 있는 기본적인 교훈을 정리해 보겠습니다.   첫째로 우리가 생각해야 할 것은 하나님께서 생각하시는 죄의 개념입니다. 죄성을 가진 우리는 죄라고 하면 제일 먼저 윤리적인 개념을 생각합니다. 그러나 하나님께서 생각하시는 죄의 개념은 “뜻이 같지 않은 것”입니다. 즉 생각이 같지 않은 것이 하나님이 생각하시는 죄의 개념입니다. 다른 표현으로 말하면 우리가 생각하는 죄의 개념은 열매요 결과요 행위라면 하나님은 그러한 죄의 결과들이 나타나기 전의 상태를 말하고 있습니다. 아직 열매로 나타나지 않아도 생각이 다르다면 하나님은 그것을 죄라고 보신다는 것입니다. 다음으로 생각해 보아야 할 것은 신앙생활의 본질입니다. 우리는 눈에 보이는 행위에 둔다면 하나님은 우리와 동행하시고 싶으신 것입니다. 흔히들 둘이 여행을 갔을 때 어떤 사람은 여행을 간 장소와 여행지에서 했던 일을 가지고 여행을 평가할 수도 있지만 어떤 사람은 둘이서 여행을 갔다는 것 자체가 이미 의미있는 일이라는 것입니다. 두 사람과의 관계가 정말 사랑하는 관계라면 어느 곳을 가서 무슨 일을 했느냐가 중요한 것이 아니라 둘이서 동행을 했다는 것이 중요한 일이 됩니다. 하나님은 후자입니다. 아모스 선지자를 통한 하나님의 책망 속에서 우리는 이러한 하나님의 마음을 읽어야 합니다. 마지막으로 우리가 기억해야 할 사실은 오늘 말씀이 가지고 있는 실재성입니다. 우리는 오늘 말씀의 경고를 심각하게 생각하지 않습니다. 우리가 오늘 말씀의 경고를 매우 심각하게 받아들인다면 우리의 삶에서 놀라운 일이 일어날 것입니다. 어떤 사람들은 뜻이 다른 데도 같이 가려고 하고 자기들은 같이 갈 수 있다고 생각합니다. 만일 뜻이 다른데도 같이 갈 수 있다면 오늘말씀은 거짓말이 됩니다. 그러나 하나님은 거짓말을 하지 않는다는 것을 아셔야 합니다. 지금도 수많은 교회에서, 그리고 가정에서, 관계 속에서 오늘 말씀이 사실임이 입증이 되고 있습니다. 그래서 싸우고 있으며 헤어지며 어려움을 당하고 있음을 봅니다. 저는 그 증거를 바울과 바나바를 통해 살펴보고자 합니다. 1차 전도여행을 마친 바울과 바나바는 안디옥 교회로 돌아왔다가 제2차 전도여행을 갈 계획을 합니다. 바울은 바나바에게 1차 전도여행을 간 곳에 다시 가서1차 전도여행 때에 구원받은 형제들을 돕자고 제안을 합니다. 바나바도 바울의 제안, 생각, 뜻에 동의를 합니다. 문제는 마가 때문에 일어났습니다. 마가에 대한 생각, 뜻이 달랐습니다. 그 결과 성경은 바울과 바나바가 크게 다투고 헤어졌음을 기록하고 있습니다. 우리는 바울과 바나바 사건을 통해 사람들이 왜 싸우는가? 그리고 왜 헤어지는가를 볼 수 있습니다. 오늘 본문인 아모스 3장 3절의 말씀이 현실이 된 것입니다. 바울과 바나바의 다툼이 주는 중요한 교훈은 하나입니다. 그들은 서로를 사랑하지 않은 것이 아닙니다. 그들은 교리적인 차이가 있었던 것도 아닙니다. 오히려 그들은 뜻을 같이하여 율법주의자들과 싸웠던 사람들입니다. 그들이 영적으로 성숙하지 않은 것도 아닙니다. 인격적으로 문제가 있었던 것도 아닙니다. 다만 한 가지 생각이 달랐을 뿐입니다. 아모스 선지자를 통해 주신 하나님의 말씀대로 뜻이 달라 같이 동행할 수 없었던 것입니다. 성경은 바울과 바나바의 다툼을 가지고 누가 옳고 그른가를 말하지 않습니다. 그저 생각이 다르면 바울과 바나바와 같은 사람도 동행할 수 없음을 그림처럼 보여주고 있을 뿐입니다. 뜻이 다르면 같이 동행 할 수 없음을 보여주는 원조가 있습니다. 에덴동산에 하나님과 아담 사이에 하나의 뜻만 있었을 때가 있었습니다. 아담은 “선악과를 먹지 말라”는 하나님의 뜻을 동의하고 일치하며 살았습니다. 그러던 어느 날 에덴동산에 하나님의 뜻과는 전혀 다른 또 하나의 뜻이 찾아옵니다. 바로 마귀의 생각, 뜻이었습니다. 아담은 하나님의 뜻을 버리고 마귀의 뜻을 선택했습니다. 성경은 이것을 죄, 불순종, 불의라고 합니다. 아담이 하나님의 뜻을 버리고 마귀의 뜻을 선택하자 하나님은 아담과 동행할 수 없었습니다. 우리는 아모스 3장 3절의 말씀이 선포되고 기록되기 전에 아모스 3장 3절의 법칙이 존재했음을 확인할 수 있습니다. 바울과 바나바, 아담이 본문의 말씀이 진리임을 보여주는 부정적 모델이라면 예수님은 긍정적 모델입니다. 아담을 찾아온 마귀는 예수님에게도 찾아와 자기의 생각을 제안하며 자기와 동행할 것을 요구합니다.  우리는 그것을 마귀의 유혹, 시험이라고 부릅니다. 우리는 여기서 마귀의 유혹의 가장 중요한 특징이 윤리적이지 않았다는 것입니다. 우리는 마귀의 유혹을 받아 마귀와 동행하다가 보면 윤리적인 열매가 맺힌다는 것을 알아야 합니다. 그러고 보면 우리의 영적인 타락은 윤리적인 열매가 있기 전에 일어나는 일임을 볼 수 있습니다. 예수님은 마귀의 생각을 강력하게 거절합니다. 예수님께서 마귀의 생각을 거절했다는 것은 마귀와는 동행하지 않겠다는 것이요 동시에 하나님과 동행하시겠다는 예수님의 의지가 표현된 것입니다. 우리는 오늘 본문 말씀을 묵상함에 있어 반드시 살펴보고 교훈을 받아야 할 사람이 있는데 그 사람은 에녹입니다. 에녹은 하나님과 동행한 모델로 성경이 증거하는 사람입니다. 65년을 하나님과 동행하지 않고 살았던 에녹은 300년을 동행하고 죽음을 보지 않고 하나님의 부르심을 받은 사람입니다. 히브리서 기자는 에녹의 동행을 믿음이라, 하나님을 기쁘시게 했다고 표현합니다. 우리는 믿음, 혹은 하나님과 동행, 그리고 하나님을 기쁘시게 하려면 굉장한 어떤 일을 해야 한다고 생각합니다. 그것은 우리 생각이고, 하나님의 생각은 뜻을 같이하여 동행하는 것이 하나님을 기쁘시게 하는 일임을 예수님과 에녹을 통해 보여주고 있습니다. 오늘 하루도 하나님과 동행하시는 멋진 하루가 되시길 소망합니다.샘신 목사 SAM Community Church 

  연말이 되면 우편물이 많아지는데, 한 해의 마지막 대목인 크리스마스를 맞아 특별 세일을 알리는 광고들이다. 그런데 언제부터인가 광고지에 크리스마스라는 단어는 사라지고 대신 홀리데이가 등장했다. 모든 기념일은 그 이름대로 광고에 실리는 반면 유독 크리스마스만 예외이다. 예를 들어 메모리얼 데이는 이 날을 기념하는 이름을 본떠서 메모리얼 데이 세일이다. 독립기념일 세일 또한 마찬가지다. 다른 기념일들도 모두 그렇다. 유독 크리스마스만 이 단어를 빼고 이름없는 휴일로 바뀌었다. 사람들과 나누는 인사에서도 마찬가지이다. “메리 크리스마스” 대신 “해피 홀리데이” 로 부르며 인사를 나눈다.  보수와 진보 정권이 바뀔 때마다 메리 크리스마스가 등장했다 사라졌다 하지만, 대세는 해피 홀리데이로 바뀌고 있는 듯하다. 이런 변화를 거부하는 기독교인들이 줄고 있고, 다음 세대 기독교인들마저 줄고 있어 이 흐름은 불가피해 보인다. 예수의 탄생을 기념하는 날에서 예수를 빼버렸어도 세상은 별 문제 삼지 않는다.  크리스마스 만이 아니다. 갈수록 우리 주변에서 기독교 문화와 흔적이 사라지고 있다. 가속화되는 세속화의 물결과 반기독교적 사상을 가진 주와 정부의 정책들로 인해 기독교는 힘없는 소수의 문화가 되어가고 있다. 학교와 기관에서도 기독교 탈피 현상이 두드러지고 있다. 학계에서는 이미 BC (Before Christ) 를 BCE (Before common era) 로, AD (Anno domini) 를 CE (Common era) 로 바꿔서 공식문서에 사용하고 있다.  크리스천들이 안일하게 대처하는 사이 세상에서는 기독교의 흔적을 지우려는 노력이 사방에서 일어나고 있다. 이런 현상을 보고 염려하는 기독교인들이 많지만 돌이키기엔 이미 너무 늦은 게 아닌가 싶다. 다음세대를 생각할 때 염려스러운 일이 아닐 수 없다.  그러나 역사를 돌아보면 이러한 시도는 새로운 것이 아니다. 이는 이미 예수님의 탄생일부터 시작된 일이다. 예수님께서 이 세상에 태어나신 날부터 헤롯 왕이 그 존재를 지우려고 당시 그 지역에 있는 모든 아기들을 대학살 했다. 예수의 사역을 지우기 위해 바리새인과 율법자들이 기를 쓰고 막고 살해하려 했다. 예수께서 죽음에서 다시 살아나셨을 때 예수의 부활을 지우려고 대제사장은 무덤을 지켰던 군인들에게 돈을 주며 거짓 증언을 퍼트리도록 했다. 이처럼 그리스도의 흔적을 지우려는 음모와 시도는 2000년이 넘게 이어져왔고, 오늘도 계속되고 있고, 세상이 끝날 때까지 멈추지 않을 것이다.  그러나 염려할 것 없다. 이는 예수의 존재를 지우고 기독교를 없애려는 시도가 지난 2000년 동안 실패했었다는 뜻이기도 하다. 아무리 지우고, 없애고, 거짓을 퍼트리고, 역사와 기록을 바꾼다 해도 그들이 실패한 이유는 그리스도의 흔적이 사라지지 않았기 때문이다. 비록 세상에서 그리스도의 흔적을 끊임없이 지우고 있다 해도 지울 수 없는 곳에서 그리스도의 흔적이 끊임없이 생겨나기 때문이다. 바로 그리스도인 들이다. 살아 계신 예수 그리스도를 경험하며 살았던 사람들은 지난 2000년동안 사라진 적이 없다. 이들의 고백과 증언이 있는 한 예수의 흔적을 지우지 못한다. 종이에 적힌 흔적은 지울 수 있고 몸에 지닌 흔적도 없앨 수 있지만 가슴에 새겨진, 그리스도로 인해 변한 삶의 흔적은 지울 수 없기 때문이다. 진정한 믿음의 흔적은 눈에 보이는 증거가 아니라고 바울은 말했다. 할례도 무할례도 아니고 오직 새로운 삶이라 했다. 몸에 새긴 흔적도, 눈에 보이는 어떤 흔적도 아니다. 사도 바울은 그리스도의 흔적은 바로 그리스도와 함께 죽고, 이제 육체가 아니라 믿음 안에서 사는 것이라 말했다 (갈 2:20). 이 믿음으로 살아온 그리스도인들이 지난 2000년을 이어온 그리스도의 흔적이다. 죽음 앞에서 예수를 부인하지 않은 사람들, 복음을 위해 순교한 사람들, 자신의 삶을 하나님께 헌신한 사람들, 우리를 위해 십자가를 지신 예수님의 사랑을 가슴에 새기고 평생 그 사랑을 고백하고 산 사람들, 이 증인들의 고백이 그동안 기독교를 지탱해 왔다. 내용을 왜곡하고, 진실을 막는다고, 없어지는 것도 사라지는 것도 아니다. 이 세상은 변하지 않을지도 모른다. 우리가 아무리 막아도 세상에서 그리스도의 흔적을 지우려 할 것이다. 해피 홀리데이 대신 메리 크리스마스라고 똑바로 말하라고 외쳐도 듣지 않을지 모른다. 끊임없는 노력에도 불구하고 결국 해피 홀리데이가 성탄일을 대신하는 날이 올지도 모른다. 그래서 정말 크리스마스에서 예수를 기억하지 못하는 날이 올지도 모른다.  그러나 그리스도께서 살아 계시는 한, 그리스도의 흔적을 가슴에 새기고 사는 사람들이 있는 한, 예수의 흔적을 이 세상에서 지우지 못할 것이다. 우리 안에 있는 그리스도의 흔적은 지울 수 없는 흔적이다. 한시대가 가고 믿음을 지켰던 세대가 떠난다 해도 새로운 그리스도의 증인들이 계속해서 나타날 것이다. 새로운 증인들의 고백은 이 세상이 끝나는 날까지 계속될 것이다. 그래서 세상에서 크리스마스를 해피 홀리데이로 부르든 뭐라고 부르든, 우리는 주님 오시는 그날까지 “메리 크리스마스” 이다. 할례나 무할례가 아무 것도 아니로되 오직 새로 지으심을 받는 것만이 중요하니라.. 이 후로는 누구든지나를 괴롭게 하지 말라 내가 내 몸에 예수의 흔적을 지니고 있노라 (갈 6:15, 17) 내가 그리스도와 함께 십자가에 못 박혔나니 그런즉 이제는 내가 사는 것이 아니요 오직 내 안에 그리스도께서 사시는 것이라 이제 내가 육체 가운데 사는 것은 나를 사랑하사 나를 위하여 자기 자신을 버리신하나님의 아들을 믿는 믿음 안에서 사는 것이라 (갈 2:20) 조영석 목사choyoungsuk@gmail.com

   어느덧 한 해가 저물어 갑니다. 성탄절이 성큼 다가왔습니다. 대형마트와 방송에서는 연말 특수를 기대하며 화려한 장식과 심장이 쿵쾅거릴 정도로 캐럴이 들려옵니다. 최근에 펜데믹으로 조용했던 성탄절이 올해는 경기부양 정책과 부합해서 대대적으로 시끄러워질 것 같습니다. 성탄절의 진정한 의미가 퇴색하지 않게 온 세상 만민이 기뻐하고 즐거워하면 좋겠습니다. 우체부의 가방이 넘치는 우편물량을 보니 실감할 수 있습니다. 우리 이민교회와 각 가정에서도 더욱 기쁜 성탄을 소망하면 좋겠습니다. 사실 예수님을 알지 못하고 믿지 않는 사람들도 성탄절을 기다립니다. 자기 입으로 시인하거나 마음으로는 예수님을 믿은 것은 아니지만 이미 자신의  삶으로, 행동으로는 예수님을 인정하고 살아가고 있습니다. 한편에서는 동성애 부부를 정식 가정으로 인정하는 법안이 통과되어 대통령 서명인준만을 기다리고 있습니다. 미국 내에 100만 가구가 된다는 사실을 알면 그 동안 엄청난 일들이 얼마나 빠르게 진행되었음을 알수 있습니다. 그들은 이것을 성탄선물이라고 합니다. 우리 로스엔젤레스에는 약 4만 명의 노숙자들이 있다고 뉴스에 들려옵니다. 종교와 신앙을 불문하고 아기 예수님이 이 땅에 오신 날, 성탄절에는 온 세상이 기뻐하고 즐거워하는 대축제의 날입니다. 2차 세계대전에는 전쟁 중에도 성탄절 하루를 각자의 진영에서 안식하고 쉬었다는 잘 알려진 사실을 생각하며 이 세상의 모든 전쟁의 소문이 사라지기를 소원합니다. 또한 각 나라들마다 성탄절에는 특별사면 제도가 있어서 감옥에서 형기를 면해주고 출소시켜 주는 것도 사실은 성탄절부터 시작되었다고 합니다. 세상의 법도 예수 그리스도의 성탄절에는 모든 것이 용서가 되고 화해가 되었기 때문입니다.  하나님의 자녀가 된다는 것은 인간의 노력이나 공로, 애씀으로는 얻을 수 없는 것입니다. 오직 하나님의 은혜로 부어주시는 사랑으로만 가능합니다. 예수 그리스도라는 십자가 포장에 싸인 거룩한 선물입니다. 죄 때문에 어둠과 죽음의 사슬에 묶여 있는 우리들에게 용서와 영생이라는 특혜를 베풀어 주신 세상 최고 사건의 시작이 크리스마스입니다. 한해를 돌아보고, 성도님들의 기도제목을 정리하면서 살펴보니 세례를 받고, 이사하고, 직장을 옮기고, 승진도 하고, 국내외에서 이름을 날리고 상금도 받고, 진급도 하고, 가족들에게 가슴아픈 사고와 슬픈 장례식과 코로나 확진과 수술과 질병으로 투병중에서도 우리는 하나님의 아들 독생자 예수님을 만날 수 있었습니다. 고단하고 힘든 시간에도 위로와 소망을 얻을 수 있었습니다.  예수님의 긍휼의 마음으로 이웃들에게 전해준 환한 미소, 밝은 목소리, 정성껏 준비한 작은 선물하나, 생일 축하케익, 꽃 한송이와 한끼의 식사, 삐뚤빼뚤 써내려간 카드와 벽에 걸린 사진 한장의 추억속에서도 우리는 예수님의 충만한 은혜를 느낍니다.  마땅히 대림절을 지나는 이 시기에도 우리는 하나님의 그 크신 사랑에 날마다 감사하며, 이를 위해 이 땅에 오신 예수 그리스도를 찬양하는 예배자로 살아가야겠습니다. 성탄절이 온 세상 사람들의 마음에 더욱 큰 기쁨으로 다가서도록, 슬픔과 두려움과 고통을 몰아내는 생명의 빛이 되도록, 주께서 우리들을 축복의 통로와 복음의 전달자로 사용해 주시길 간구하며 맞이하길 소원합니다.  “그 어린 주 예수 눌 자리 없어~~!”. 아기 예수님 우리 마음에 빈 방이 있습니다. 어서 오소서! 샬롬! 최재홍 목사쉴만한 물가교회joshchoi0331@hotmail.com

 이번에도 어김없이 성탄이 왔다. 많은 목회자와 그리스도인들이 지금 성탄의 모습을 보면서 안타까워하고 있다. 성탄의 주인공인 예수님은 보이지 않고 오히려 산타와 선물 그리고 쇼핑으로 만들어진 상업주의만 가득 찼다고 한다. 그런데 세상 사람들은 그렇게 생각하는 사람들이 없는 듯하다. 그들에게 성탄은 예수님의 탄생을 기념하는 날이 아니다. 다만 말 그대로 즐거운 특별한 날일 뿐이다. 어쩌다 이렇게 되었을까? 누구도 정답을 아는 사람이 없을 것이다. 그러나 성탄은 세상에서 스스로 생긴 것이 아니라 교회에서 생겨서 세상으로 나갔다는 것은 분명하다. 처음에 성탄을 세상 사람들이 보았을 때 새롭고 신선하였을 것이다. 세상 사람들은 교회에서 하는 축하 행사를 보았을 것이고 함께 즐겼을 것이다. 그러나 얼마 지나지 않아 그들은 더 이상 교회에 오지 않고 자기들 나름대로 성탄을 즐기기 시작하였을 것이다. 그들이 교회에서 본 것이 무엇인가? 성극이나 노래 그리고 선물 교환 등 여러 행사를 통하여 그들은 주인공이 예수님이 아니라 즐기는 것만 보았던 것은 아닐까! 그러므로 이런 정도의 놀이는 오히려 세상이 더 즐겁고 더 재미있기 때문에 더 이상 교회에 오지 않고 올 필요도 없었을 것이고 자기들끼리 지내게 된 것일 것이다. 그들의 기억과 생각에는 즐거움과 행사만 입력되었을 뿐이고 교회는 그 중심 내용을 전하지 못한 이유 때문이다. 그런데도 교회는 지금도 여전히 예전의 행사 방법을 버리지 못하고 있다. 더구나 코로나 이후 그동안 하지 못한 것에 봇물이 터지듯 각 교회가 경쟁적으로 행사를 계획하고 준비하고 있다. 그런데 규모와 스타일은 변하였지만, 내용에는 큰 차이가 없다. 그것이 찬양제든 연극이든 뮤지컬이든 선물교환이든 게임이든 무엇이든지 그곳에는 주인공인 예수님이 없다. 예수님이 없는 예수님 탄생 잔치를 교회 행사로 모여서 자기들끼리 즐기고 웃고 좋아한다. 때로는 그룹별로 경쟁적으로 준비를 하며 발표하고 상을 준다. 온갖 화려한 옷과 장식 그리고 웃음과 환호가 있지만 그 축하 자리에 초대할 손님이 없다. 오려 하지 않는다. 그러나 그것 때문에 안타까워하는 사람이 없다. 그러면서 자신들이 초대하지도 않아서 오지도 않는 사람들이 변하였다고 비난하고 있다. 그러면 어떻게 해야 하나? 성탄을 성경에 기록된 방법대로 보내기를 제안한다. 먼저 찾아가기를 바란다. 동방 박사들과 목자들이 아무도 찾지 않던 아기 예수님을 찾아와서 축하해주고 천사가 두려워하던 요셉을 찾아와 위로하듯 예수의 이름으로 축하하고 위로할 자리를 찾아가기를 바란다. 오지에서 복음을 증거하는 선교사님에게 선물을 보내는 것뿐 아니라 근처 작은 교회 목회자들에도 찾아가서 위로하고 양로원에 계신 분들을 찾아가서 손잡아 드리는 것도 좋은 방법이다. 커뮤니티에서 수고하는 분들의 노고를 기억하며 위문하는 방법 등 정말 좋은 일들을 할 수 있다. 그런데 그것들 역시 행사로만 그치는 것이 아니라 왜 이렇게 해야 하는지를 충분한 교육과 찾아가는 분들을 위한 사랑의 기도를 해야 할 것이다. 이것은 예수님의 탄생이 바로 어두움의 빛으로 오신 것이며 소외되고 지친 영혼들에게 위로가 되신다는 것을 알아야 한다. 예수님의 탄생을 기념하는 성탄은 예수님이 이 땅에 찾아오신 것을 기념하는 것이기 때문이다. 그래서 성탄을 이 땅에 오신 예수님을 경험하는 시간이 되어야 한다. 교회여, 성탄은 교회 다니는 사람들끼리 즐기라는 단 하루의 날이 아니다. 예수처럼 사는 것을 다짐하는 시작의 날이어야 한다. 아직 어둠 가운데 있는 영혼을 찾아 회복이 시작되는 날이다. 성탄의 본질을 회복하자. 김병학목사 주님의교회kim0409@gmail.com