본 연구의 목적은 배심원 제도를 사용하는 미국의 민사 모의배심 상황에서 발견된 웰스효과(Wells effect, Niedermeier, Kerr & Messé,1999; 배심원들이 통계적 증거에 기초하여 피고가 사건의 책임이 있을 주관적 확률을 높게 추론하였음에도 불구하고,유죄 평결 내리기를 주저하는 현상)가 우리나라의 민사 모의배심 상황에서도 나타나는지를 반복 검증하고, 이 효과에 대한 새로운 설명기제의 하나로서 '평결 오류 위험성 지각' 가설의 적절성을 검증하는데 있다. 먼저, 실험 1에서는 Wells(1992)의 실험에서 사용된 실험조건별 시나리오들인 '타이어자국' 조건 시나리오와 '타이어자국-믿음' 조건 시나리오를 우리나라 실정에 맞게 번안 및 수정하여 대학생 46명에게 실시하였다. 실험 1에서, 모의배심원들은 두 조건 모두에서 비슷한 정도로 피고의 유죄에 대한 주관적 확률을 높게 추정하였으나, 타이어자국-믿음 조건에 비해 타이어자국 조건에서 유죄 평결을 현저히 주저하였다. 이 결과는 실험 1이 한국 참가자를 대상으로 웰스효과를 반복 검증하였음을 의미한다. 실험 2는 웰스효과에 대한 새로운 대안적 설명을 제안하고 검증하기 위해 실시되었다. 이를 위해 실험 1에서 사용한 '타이어자국' 조건의 시나리오에 '평결 오류 위험성 지각'을 높거나 낮게 조작하는 문구를 추가한 두 시나리오를 만들어 조건별로 비교하였다. 대학생 70명을 대상으로 실험 2가 실시되었고, 그 결과로 평결 오류 위험성 지각이 낮거나 높게 조작된 조건 간에 유죄의 주관적 확률에서는 차이가 없었지만, 평결 오류 위험성 지각이 낮은 조건보다 높은 조건에서 유죄평결 비율이 유의하게 낮았다는 것을 보여 주었다. 이 실험 2의 결과는 오판으로 인해 피고가 입게 될 피해의 크기를 배심원들이 작게 지각하는 경우보다 크게 지각하는 경우에 배심원들이 유죄 평결 내리기를 꺼려하는 웰스효과가 더 강하게 나타난다는 것을 보여주었다. 본 연구의 제한점과 추후 연구에 대한 시사점이 논의에서 다루어졌다.
근래 중국정부는 자동차산업을 수시로 변경하고 있다. 또한 외국인 투자에 대한 차별적 정책도 연이어 발표함으로써 중국 진출 국내기업의 각별한 주의가 요망된다. 아직까지 자동차와 관련 산업에 대한 특별조치는 발표되지 않았지만 자동차산업이 중국정부의 전략 육성 산업이라는 점에서 중국 정부의 정책 동향을 예의 주시할 필요가 있다. 중국 정부가 자국 자동차산업의 육성을 위해서는 선진 자동차업체의 희생도 불가피하다고 보고 있기 때문이다. 본 고에서는 지난 7월 중국 정부가 발표한 11차 5개년 계획중 자동차산업 관련 조항과 근래 발표된 중국 정부의 자동차산업정책을 분석해 본 후 이들 정책이 타이어산업에 미칠 영향에 대해 평가해 보기로 한다.
세계 자동차산업의 구조개편과 수요 침체 국면이 지속되고 있는 가운데 중국이 세계 최대의 자동차시장이자 생산기지로 부상하고 있다. 향후 세계 자동차 수요는 BRICs가 견인할 것이나 단기적으로는 중국과 인도, 즉 친디아(Chindia)가 주도해 나갈 전망이다. 중국과 인도 자동차업체는 자국 내수시장 뿐 아니라 국제화를 통한 해외 판매 확대를 위해 선진 자동차업체의 인수에도 적극 나서고 있다. 또한 세계 유수의 자동차업체들은 경쟁기반 강화를 위해 친디아에 대한 투자를 확대하고 있다. 본 고에서는 친디아 자동차산업을 조망해 보고 타이어산업의 대응방안에 대해 분석해 보고자 한다.
후발국지역의 자동차업계 역시 소형차경쟁이 격화되어 이제까지 중ㆍ대형차로 세계 주요 자동차 후발국에 생산, 판매망을 구축해 왔던 미국이나 유럽의 기존 메이커들은 현지에서도 수세에 몰리고 있다. 그러나 일찌기 소형차에 눈뜬 일본이나 Ford, VW같은 메이커는 계속 지반을 확대하고 있다. 이에 따라 각 후발국에서는 이제까지 난립 상태에 있던 자동차업계를 과감히 정리통합하는 등 재편성하여 격화되는 국제 경쟁에 대응하려는 모습을 볼 수 있다. 한편 이제까지 자동차수입을 금지함으로써 맹목적인 자국산업 보호정책을 실시해 왔던 남미제국들이 요즘에 와서 일제히 수입 금지를 해제함으로써 이들 시장이 새로운 소형차수출시장으로 부각한 것은 특기할 만한 일이다. 일본차는 이 지역에 무서운 속도로 파고 들어가고 있는 중이다.<편집자주>
최근 세계 자동차업계는 구조개편과 혁신을 동시에 추진하고 있다. 미국 빅 3의 회생을 위해 미국 정부가 직접 나서서 구조조정을 독려하고 있으며, 유럽의 소형차 업체인 폭스바겐과 피아트는 세계 1위와 2위 자리를 목표로 인수합병에 적극 나서고 있다. 일본 지동차업계도 감원을 최소화하면서 대대적인 비용절감을 추진하고 있다. 여기에 중국정부는 자국 자동차산업에 대한 통제와 지원을 강화하면서 추격 전략에서 선도 전략으로 육성 전략을 전환하고 있다. 이러한 가운데 산학관 협력을 통한 자동차업체간 첨단 기술 개발 경쟁도 심화되고 있다. 적자에 허덕이고 있는 자동차업계를 지원하기 위해 각국 정부가 대규모 구제 금융과 연구개발 보조금을 지원하고 있기 때문이다. 이하에서는 가시화되고 있는 세계 자동차산업의 구조개편과 혁신 전략에 대해 살펴보고 타이어업계에 대한 시사점을 도출해 보기로 한다.
2008년부터 유럽연합국가, 일본, 러시아 등은 2012년 연간온실가스 배출량을 평균적으로 1990년의 배출량보다 약5%정도 낮은 수준으로 제한하여야 한다. 이러한 온실가스 배출량 감축을 위해서 선진국들은 국내적으로는 에너지효율향상, 신재생에너지 보급확대 등의 정책을 시행하고 있으며, 이를 보다 낮은 비용으로 감축하기 위하여 국내 또는 역내 온실 가스배출권 거래제도를 도입하여 시행하고 있다. 이들 국가들은 국내정책만으로는 최소의 비용으로 온실가스 감축목표를 달성할 수 없다는 인식하에 동유럽국가, 그리고 중국 등 개발도상국들에 대한 온실가스 감축사업에 투자를 하여 온실가스 감축의 일부 또는 전부를 자국의 감축실적으로 인정받는 공동이행체제(joint implementation), 청정개발체제(clean development mechanism)사업을 전개하고 있다.
In this paper, a new technique was suggested to estimate vehicle speed for the traffic accident reconstruction, and accident investigators can estimate initial vehicle speed based on this suggested technique. Turning tests with several vehicle speeds were executed and compared with the motion of the vehicle and the shape of the tire marks. A new method for estimating the coefficient of friction is suggested by using the longitudinal and lateral components of tire marks. And also, a speed calculation graph is suggested to estimate vehicle speed for traffic accident reconstruction.
교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
크랙 실링 자동화 장비의 비젼 시스템은 도로면의 영상을 획득하고 이를 컴퓨터로 처리하여 도로면의 랙을 탐지, 분석 및 맵핑하는 역할을 수행하는 것이다. 그러나 실제 도로에는 크랙과 함께 오일 자국, 타이어 자국, 차선, 기 실링된 크랙 등의 수많은 노이즈들을 포함하고 있기 때문에 비젼 시스템을 통해 얻어진 노이즈가 포함된 도로면 영상을 기반으로 크랙을 자동으로 탐지하고 맵핑하는 것은 매우 어려우며 이러한 노이즈는 크랙의 정확한 탐지 및 맵핑의 커다란 방해 요소이기 때문에 이들의 제거가 선결되어야만 한다. 따라서 본 연구에서는 획득된 도로면 영상으로부터 크랙을 탐지하고 맵핑하기 이전에 실링되어질 크랙을 정확히 인지(recognition)하기 위한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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