• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제31권1호
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• pp.3-36
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• 2016

사안의 화물은 중국 칭다오를 출발하여 한국으로 수입된 귀금속으로, 사실관계에 따르면 인천공항까지 항공운송된 이후에 공항에서 서울 용산에 소재한 수하인의 주소지까지 육상운송되던 도중에 화물의 일부가 도난당하는 사고가 발생하였다. EXW조건으로 운송된 본건 화물에 대해 항공화물특송업을 영위하는 피고 운송인은 수출지 칭다오에서 수입자와 항공화물운송계약을 체결하였고 그에 관한 증빙으로 항공화물운송장이 발행되었다. 화물분실에 관한 손해배상책임에 관하여, 피고 운송인은 피고의 항공운송약관 및 민법과 상법에 우선하여 몬트리올협약이 적용되어야 함을 주장하면서 그에 따라 자신의 손해배상책임은 협약에 규정된 바와 같이 일정 한도로 제한되어야 한다고 주장하였다. 본 사안의 원고는 수입업자에게 보험금을 지급하고서 수입업자의 손해배상청구권을 대위행사하는 보험자였는데, 원고는 본 사건의 손해가 육상운송구간에서 발생하였으며 몬트리올 협약 제18조 제4항에 따라 항공운송 이외 구간에서 발생한 손해에 대해서는 협약이 적용될 수 없다고 주장하였다. 동 규정에 따르면 항공운송의 기간에는 공항 외부에서 행한 육상, 해상 또는 내륙수로운송은 포함되지 아니하는 것으로 명시되어 있기 때문이다. 또한 그러한 운송이 항공운송계약을 이행함에 있어서, 화물의 적재, 인도 또는 환적을 목적으로 하여 행하여졌을 때에는 반증이 없는 한 어떠한 손해도 항공운송 중에 발생한 사고의 결과라고 추정된다는 규정도 있다. 이에 따라 원고 보험자는 원칙적으로 항공운송 규범은 비(非)항공운송 구간에서 발생한 손해에 대해서는 적용되어서는 아니 되고, 더욱이 본 건과 같이 육상운송 구간에서 손해가 발생한 것으로 추정되고 그에 관한 반대의 입증이 존재하지 않는 경우에는 협약상 항공운송 중에 발생한 손해에 관한 추정규정도 적용되지 않으므로 오로지 육상운송에 관한 규범에 따라 피고 운송인이 손해배상책임을 부담하여야 한다고 주장하였다. 우리 상법상 육상운송에 관한 규정은 어떠한 책임제한원칙도 두지 않고 있으므로 만약 상법이 적용되고 몬트리올 협약과 같은 항공운송규범이 적용되지 않는다면 피고 운송인의 손해배상책임은 실손해배상을 기준으로 산정되어야만 하였다. 사안의 제1심과 원심은 원고 보험자의 주장을 받아들여 항공운송 규범의 적용을 불허하면서 역시 그에 따른 책임제한규정도 적용될 수 없다고 판단하였다. 이에 반해 대법원은 사안에서 체결된 운송계약의 내용으로 항공화물운송장의 이면약관의 적용을 긍정하여 피고 운송인이 책임제한을 원용할 수 있다고 판단하였다. 본 논문은 위와 같은 사실관계를 바탕으로 법원의 판단내용을 재검토하는 것을 주요 내용으로 한다. 특히 복합운송인에 의해 복합운송증권이 발행되는 '단순한 복합운송계약'과 항공운송의 이행과정에서 항공화물의 적재, 인도, 환적을 목적으로 이종의 운송수단이 사용되는 '확장된 항공운송계약'의 구별 필요성에 관해서도 살펴보았다. 본 연구는 기존에 해상운송 중심적이던 복합운송에 관한 연구와 비교하여 항공연계 복합운송에 관한 논의를 전개하였다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.