• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권2호
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• pp.101-127
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• 2017

가장 진보된 항공기술의 발전에도 불구하고 항공기사고는 지속적으로 발생하고 있는 반면 승객수송 항공교통량은 향후 15년간 갑절로 증폭할 것으로 예상되고 있다. 항공기사고 발생 후에 안전조치로 수행되는 항공기사고조사만으로는 항공안전을 확보할 수 없기 때문에, 선제적이고 예측적인 사고예방대책의 필요성에 대한 공감대가 형성되었다. 이러한 명목으로 항공안전관리시스템(SMS)이 2008년부터 도입되어 2011년부터 본격적으로 수행되고 있다. SMS는 선제적이고 예측적인 항공기사고 예방대책으로서, 항공안전과 관련된 기술적 요소, 인적요소를 넘어 조직적 요소에 접근함으로써 근원적인 위험요인을 차단할 수 있는 메커니즘이다. 방법론적으로는 항공기운항에 필요한 모든 현장에서 잠재되어 있는 위험요소를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 위험을 분석하여, 위험을 관리함으로써, 위험을 수용가능하거나 그 이하로 유지하는 방법이다. 따라서 SMS의 부적절한 이행은 항공기사고 예방의 미흡함을 나타내며 항공기사고와 직결된다. SMS에 있어 자신의 실수를 포함하여 업무상 발생하는 위험요소의 보고가 필수적이고, 가장 중요한 요소로 간주된다. 이를 위하여 자발적 보고에 대한 공정문화의 정책 하에, 정보제공자의 익명성, 비처벌 및 비문책 보장이 기본적인 것으로 되어있으나, 조직에 대한 신뢰의 부족으로 보고는 미미한 수준으로 정체되어 있는 상황이다. 최고관리자가 고위관리자와 더불어 자신의 조직에 대한 안전과 수익의 균형을 유지할 수 있는 안전의식을 갖고, 공정문화가 주축이 된 안전문화의 주도적 역할이 필요하다. 이에 대한 법적 제도적 근거는 국토교통부 훈령인 "항공안전관리시스템 인 및 운영지침"에 최고관리자가 및 고위관리자가 받아야할 교육이 명시되어있으나, 법적 구속력이 없는 상태이다. 따라서 법적 구속력이 있는 고시인 "국가항공안전프로그램"의 항공안전관리시스템 승인신청서의 구비서류에, 최고관리자 및 고위관리자의 SMS 교육이수증명서가 추가되어야 할 필요가 있다. 또한 항공기사고조사에 SMS항목이 누락되어 있어 안전문화와 관련된 조직적 요소 및 위험관리 부분에 대한 조사가 수행되지 않고 있다. 이는 근원적인 원인에 대한 규명이 불가능하여 향후 사고예방에 장애요소로 작용된다. ICAO가 발행한 항공기사고조사매뉴얼에는 SMS조사가 포함되어 있지만, 국제민간항공조약 부속서 13의 최종보고서 양식에는 포함되어있지 않다. 또한 전 세계적으로 항공기사고조사의 실질적 표본이 되고 미국교통안전위원회가 SMS조사에 미온적인 것으로 나타나고 있다. 이러한 이유들로 부속서 13에 의거 조사를 수행하고 있는 조사기구들은 SMS조사를 조사항목에 포함시키지 않고 있는 상황이며, 항공기사고 조사관들은 SMS 조사방법이나 기법에 노출되어 있지 않다. 이러한 맥락에서 부속서 13의 최종보고서 양식 중 조직 및 관리정보 목에 SMS조사를 포함시킬 필요가 있다. 국내적으로는 항공 철도사고조사위원회의 운영규정 중 최종보고서양식에 동일하게 SMS항목을 추가되어야 한다. 이러한 법적 제도적 개선방법이 보완되면 SMS의 이행이 효율적으로 이행되어 향후 항공안전증진에 기여하리라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.