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사회

대창신협, ‘사랑의 김장 나누기 행사’ 실시

  • 등록 2025.11.27 10:45:34

 

[영등포신문=장남선 시민기자] 영등포구 대림동 소재 대창신협(이사장 윤대식)은 지난 11월 22일 신협 1층 주차장에서 지역 내 소외계층을 위한 ‘사랑의 김장 나누기’ 행사를 실시했다.

 

대창신협은 매년마다 ‘사랑의 김장 나누기’ 행사를 실시해 2,000kg씩 김장김치를 담가, 대림 1‧2‧3동 관내 저소득층 주민들과 경로당에 전달해오고 있으며, 올해에는 윤대식 이사장과 임직원, 조합원, 대림1·2·3동 동장, 새마을부녀회원 등이 함께했다.

 

최호권 구청장을 비롯해 나규환·김중섭 명예구청장, 유승용·이성수 구의원, 이일희 전 이사장 등도 현장을 찾아 관계자들을 격려하고 힘을 보탰다.

 

이날 담근 김장김치는 대림1·2·3동 주민센터를 통해 경로당과 복지사각 지대에 있는 소외계층 가구에 7kg씩 골고루 전달됐다.

 

 

 

윤대식 이사장은 인사말을 통해 “작년에 이어 올해도 어려운 이웃들이 따뜻한 겨울을 날 수 있도록 김장 나누기 봉사를 하게 되어 뜻깊다”며 “의미있고 보람된 일에 함께해주신 대창신협 임직원, 봉사자 여러분의 노고에 진심으로 감사드리며, 어려운 이웃들에게 작게나마 도움을 줄수 있어서 행복하고 뿌듯하다”고 말했다.

 

최호권 구청장은 “윤대식 이사장님을 비롯해 함께해주신 여러분의 따뜻한 손길 덕분에 동네가 따뜻해진 것 같다”며 “정성과 마음이 담긴 김치가 어려운 이웃들에게 큰 힘이 될 것이다. 앞으로도 함께하는 따뜻한 공동체가 되기를 바란다”고 했다.

 

 

美 인디애나대 학생들, 영등포 노인복지에 감동

[영등포신문=이천용 기자] 한림대학교 위탁운영 구립영등포노인종합복지관(관장 박영숙)은 6월 5일 미국 인디애나대학교 노인복지 전공 학생 및 교수진의 기관방문을 진행했다. 이번 방문에는 노인복지 전공 학생 22명과 교수 3명, 총 25명이 참여했으며, 3개년째 이어지고 있는 기관방문을 통해 한국의 노인복지 정책과 복지관 운영 체계에 대한 이해를 높이고 지역사회 노인복지 현장을 직접 체험하는 시간을 가졌다. 학생들은 복지관 소개와 주요 사업 안내를 받은 후 시설을 둘러보고 건강증진 체조 프로그램에 함께 참여했다. 어르신들과 나란히 건강체조를 하며 자연스럽게 소통하고 교류하는 시간을 가졌으며, 활기차고 적극적으로 프로그램에 참여하는 모습에 깊은 인상을 받았다. 인솔 교수진은 “영등포노인종합복지관이 단순히 서비스를 제공하는 기관을 넘어 어르신들이 지역사회 안에서 관계를 형성하고 역할을 이어갈 수 있도록 지원하는 점이 인상적이었다”며 “특히 사회적 고립 문제에 대응하기 위한 영등포행복마중사업은 매우 혁신적인 지역사회 복지실천 사례라고 생각한다”고 말했다. 학생들도 “노인복지라고 하면 돌봄 서비스를 먼저 떠올렸는데, 어르신들이 함께 배우고 교류하며 새로운 관계를 만들어

한국우편사업진흥원 우편고객센터, 8년 연속 KSQI 택배/소포부문 우수콜센터 선정

[영등포신문=신민수 기자] 과학기술정보통신부 우정사업본부 산하기관 한국우편사업진흥원(원장 송관호)은 한국능률협회컨설팅(KMAC) 주관 ‘2026년 한국산업의 서비스 품질지수(KSQI, Korean Service Quality Index) 콜센터 부문’에서 ‘KSQI 한국의 우수콜센터’로 선정되며 통산 15회, 8년 연속 선정이라는 성과를 달성했다. ‘KSQI’는 한국 산업의 서비스품질에 대한 고객 체감 수준을 평가하는 고객만족도 조사로 고객이 실제 서비스 과정에서 체감하는 상담서비스 품질 수준을 종합적으로 측정한다. 이번 우수콜센터 선정은 우편고객센터가 AI챗봇과 채팅상담 운영 등 비대면 상담서비스를 지속적으로 고도화하며 고객 중심의 상담서비스와 서비스 품질 향상을 위해 노력해 온 성과로 평가받고 있다. 우편고객센터는 연간 850만 건의 상담과 민원을 처리하는 국민 소통 창구로, 365일 24시간 무중단 상담 서비스를 운영하며 안정적인 상담서비스를 제공하고 있다. 최근에는 2003년 개소 이후 누적 상담 2억 콜을 돌파하며 국민과 함께해 온 고객센터로 자리매김하고 있다. 특히 AI 챗봇 서비스 ‘행복이’와 빅데이터 기반 고객 문의량 예측을 통해 보다 신속하고




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