• 항공우주정책ㆍ법학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.227-260
• /
• 2018

최근 드론의 활용이 증가하면서 드론 기체의 파손 망실 손해 및 제3자의 신체 재산 피해 등 위험 역시 커지고 있다. 국내에서는 최근 드론 활용이 증가하면서 드론사고가 언론에 자주 보도되고 있다. 또한 시민 제보나 군 경찰의 처분의뢰 등을 통해 불법 사실을 인지하고 행정처분을 한 건수 역시 증가 추세이다. 드론사고로 인하여 제3자의 인적 물적 피해에 대한 손해배상책임 및 촬영정보유출 배상책임 등이 발생할 수 있다. 이에 따라 드론사고로 인한 책임과 위험을 완화할 수 있는 드론보험에 대한 고찰이 필요하다. 미국은 주택종합보험을 통해 주택에서 레저용 드론에 의해 발생하는 손해에 대해 보상받을 수 있다. 영국은 드론사고 발생 시 드론 소유자나 운영자가 무과실책임을 부담하게 된다. 또한 영국에서는 드론의 무게 및 운영 목적에 따라 드론보험 가입의무가 구분된다. 독일은 인적 물적 손해 발생 시, 드론 소유자는 드론이 항공기로 인정되는 한 무과실책임이 인정된다. 또한 독일에서는 드론 소지자에게 책임보험 가입의무를 부과하고 있다. 국내는 타인의 수요에 따라 유상으로 활용하는 초경량비행장치사용사업, 항공기대여업 및 항공레저스포츠업에 한하여 보험 가입을 의무화하고 있다. 이에 따라 자기 수요에 따라 활용되는 임무용 무인비행장치로 인한 제3자 손해 발생시, 원활한 손해배상에 어려움이 발생할 수 있는 상황이다. 외국 보험회사들은 드론으로 발생할 수 있는 다양한 손해를 담보하는 드론보험을 출시 판매하고 있다. 국내에서도 일부 보험사에서 드론 관련 제3자 손해배상보험 및 드론 기체 파손 망실 시 손해보전을 위한 기체보험을 개발하여 운영 중이다. 그러나 국내 드론보험은 합리적인 수준의 보험요율 산정을 위한 객관적인 자료 부족으로 인해 드론보험 요율이 매우 높은 실정이다. 또한 해킹 도난 분실 위험 및 기상영향 등 드론의 특수성을 반영한 드론보험 개발 역시 미흡한 실정이다. 드론 도입 활용 활성화 및 드론 활용 기관의 경제적 부담을 완화하기 위하여 드론보험 요율을 합리적인 수준으로 인하하는 것이 우선적으로 필요하다. 합리적인 수준의 보험요율을 산정하기 위해서는 보험사가 비행자료 등 기초자료를 확보하는 것이 선행되어야 하므로, 드론 시범사업을 통해 확보된 비행자료 등 기초자료를 보험업계와 공유하는 것이 필요하다. 또한 드론 활용으로 인한 제3자 손해 발생 시 원활한 배상을 위해 기체무게 활용분야 활용빈도 등 위험도를 고려하여 제3자 배상보험 가입을 제도화하는 방향에 대한 검토가 필요하다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.144-151
• /
• 2020

다양한 분야에 활용되는 드론은 2026년에는 사업용 드론 5만대를 예상하고 있다. 사업용 드론에 한해 영업배상책임보험 가입 의무 부과되고 있으나 드론의 사용 영역이 확대됨에 따라 기체임무에 따른 법적의무를 부과하는 드론 보험제도 개선이 필요하다. 특히, 드론의 기체 특성 다양화로 인해 위험도에 따른 보험체계가 필요하다. 이를 위해 국내 드론 운용 현황조사 및 국내외 드론 보험관련 문헌검토와 드론 관련 자료 수집 및 분석, 교통수단별 보험제도, 해외 드론 보험상품 자료 분석을 시행한다.타 교통수단의 보험체계를 기반으로 드론 사고특성을 적용한 기체특성별, 운용임무별 드론보험가입에 대한 드론 보험제도 개선안 도출하며 기체 특성별, 운용 임무별 보험기준 수립을 위해 이용자, 이용사업체, 보험회사 등 분야별 요구 보험 조사를 통해 시사점을 도출, 기체의 물리적 특성에 따른 위험도 산출을 통한 세부 보험기준을 수립하며 기체 운용 임무에 따른 손해배상 책임을 구체화 하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1489-1503
• /
• 2022

드론(drone)과 센서(senor) 적용기술은 농업분야 작물의 성장 정보에 대한 디지털화를 가능하게 하면서 정밀농업 발전을 한층 가속화하고 있다. 이 기술은 자연재해 발생시 농작물 피해량 산정을 가능하게 하고, 현장 방문조사로 진행되고 있는 농작물재해보험 평가방법의 과학화에 기여할 수 있다. 본 연구는 콩을 대상으로 드론 기반 RGB영상을 취득하여 추출된 식생지수로 도복피해율을 산정하는 방법을 개발하고자 하였다. Support Vector Classifier (SVC) 분류 모델은 Crop Surface Model (CSM) 기반의 도복피해율에 식생지수를 추가하여 식생지수 적용성을 검토하였다. 식생지수 중 Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Green Red Vegetation Index (GRVI) 기반 콩의 도복피해율 분류 정확도는 각각 0.709, 0.705로 높은 분류정확도를 나타내었다. 연구 결과, 드론 기반 RGB 영상은 도복피해율 산정에 매우 유용한 도구로 활용 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 이상기후로 인한 광역 지역 자연재해에 대한 도복피해 산정 시 Sentinel-2, RapidEye 위성과 더불어 2025년 발사 예정인 농림업중형위성 영상과 연계해 활용 가능할 것으로 기대된다.