• 맑음동두천 18.7℃
  • 맑음강릉 19.4℃
  • 맑음서울 22.0℃
  • 맑음대전 21.9℃
  • 구름많음대구 21.4℃
  • 맑음울산 19.5℃
  • 맑음광주 21.1℃
  • 맑음부산 20.7℃
  • 맑음고창 18.5℃
  • 구름많음제주 22.6℃
  • 맑음강화 17.1℃
  • 맑음보은 19.3℃
  • 맑음금산 20.2℃
  • 구름많음강진군 21.8℃
  • 맑음경주시 17.6℃
  • 맑음거제 21.4℃
기상청 제공

[K-100인의 여론]우리학교 재학생 33%,‘최저임금 못 받아’

평균 시급 7,120원, 절반 가까이 근로계약서도 없어

지난 11월 15일부터 25일까지 아르바이트 경험이 있는 재학생 1백 명을 대상으로 ‘2024 계명인의 아르바이트 최저임금 실태조사’를 실시했다.

 

국가·교내 근로, 인턴십 및 일회성 아르바이트는 조사 대상에서 제외하고 일반적인 아르바이트 경험이 있는 재학생을 조사한 결과, 33%가 최저임금을 받지 못한 것으로 나타났다. 학생들이 임금을 제대로 받지 못한 이유로는 ‘고용주의 낮은 임금 요구’(3 5%), ‘수습 기간 적용’(23%), ‘최저임금 인식 부족’(21%), ‘근로계약서 미작성으로 인한 임금 조건 불명확’(19%) 등이 있었다. 특히, 근로계약서 작성에 관해 전체 응답자 중 절반 가까이가 ‘작성하지 않고 일을 했다’(48%)고 답했다.

 

 

최저임금 미만을 받는 응답자들의 평균 시급은 7,120원으로, 2024년 법정 최저임금의 약 72%에 불과했다.

 

 

 

 

학생들은 법정 최저임금에 못 미치는 상황에서 일을 지속한 이유에 대해 ‘다른 일자리가 없어서’(29%), ‘다른 일자리도 시급이 비슷해서’(26%), ‘이후 알바 구직에 불이익을 받을 것 같아서’(16%), ‘임금 외 다른 조건이 마음에 들어서’(10%) 등으로 응답했다.

 

최저임금에 못 미치는 시급을 받는 이들이 주로 일하는 업종은 ‘편의점 및 마트’(85%)였다. 이러한 문제에 대해 76%의 학생들이 ‘대응없이 일을 지속했다’고 답했으며 ‘노동부 등 관계 기관에 도움을 요청했다’는 의견은 3%에 불과했다. 학생들은 자신의 피해 상황에 대해 ‘가족(36%)’, ‘친구 또는 아르바이트 동료’(32%) 등에 알렸으며 ‘알리지 않음’(10%)도 있었다.

 

반면, 최저임금 이상을 받은 재학생 67명의 평균 시급은 11,605원으로, 앞서 언급한 33명의 평균 시급에 비해 약 4,000원가량의 격차를 보였다. 최저임금을 받지 못하는 학생들의 상당수가 편의점 및 마트에서 근무하는 것과 달리, 최저임금 이상을 받는 학생의 49%는 ‘음식점 및 카페’에서 일하는 것으로 밝혀졌다.

 

이번 설문조사 결과, 최저임금을 받지 못하는 학생들은 주로 편의점과 마트 등의 업종에서 일하며, 대부분은 적극적으로 대응하지 않은 채 근무를 지속하는 것으로 드러났다. 따라서 아르바이트를 시작하기 전에 반드시 근로계약서를 작성해야 하며, 최저임금 미지급 등의 문제가 발생했을 경우 노동청에 신고하거나 관련 기관에 구제를 받는 등 자신의 권리를 적극적으로 행사할 필요가 있을 것으로 보인다.

관련기사





[가까운AI] 의용공학, AI와 사람 사이를 잇다 몇 년 전만 해도 의용공학과 학생이 바이오데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어부터 익혀야 했다. ECG나 EEG 데이터를 불러오고 분석하는 프로그램을 직접 작성하다 보면 사소한 오류 하나를 찾는데 꽤 많은 시간을 보내기도 했다. 요즘은 풍경이 많이 달라졌다. AI에게 코드의 오류를 물어보기도 하고, 분석 방법을 함께 고민하기도 한다. 이해하기 어려운 논문을 읽거나 새로운 의료기기의 아이디어를 구체화할 때도 AI를 자연스럽게 활용한다. 의용공학은 원래부터 새로운 기술을 빠르게 받아들이는 분야다. 의학과 공학의 경계에서 출발한 학문인 만큼 인공지능과 만나는 것도 어쩌면 자연스러운 일이다. 다만 최근의 변화는 조금 특별하다. AI가 단 순히 하나의 새로운 기술로 추가되는 것이 아니라 공부하고 연구하는 방법 자체를 바꾸고 있기 때문이다. ● 의용공학 수업에 들어온 AI 의용공학에서 다루는 데이터는 매우 다양하다. EMG와 EOG 같은 생체신호가 있고, 엑스레이나 CT와 같은 의료영상도 있다. 최근에는 스마트워치나 웨어러블 센서를 통해 일상생활에서 얻는 데이터도 중요한 연구 대상이 되고 있다. 이런 데이터에서 사람의 눈으로 발견하기 어려운 특징을 찾는 일은 AI가 특히