• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제28권1호
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• pp.115-157
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• 2013

시카고협약 일부 체약국은 자국 항공사에게 AOC(AOC and Operations Specifications)을 승인하여 발행하는 것 이외에 외국 항공사에게도 FAOC(Foreign AOC and Operations Specifications)을 발행하고 있으며 다양한 항공안전평가도 실시하고 있다. 외국 항공사에게 FAOC 승인 발행 및 항공안전평가 실시는 점차 확대되고 있는 추세로 전 세계적으로 항공안전 증진 및 항공기 사고율 감소에 기여한 공로가 크다고 볼 수 있으나, 한편으로는 승인 및 지적사항에 대한 적법성 논란 및 행정 편의를 표방하는 대표적 사례라는 지탄과 함께 감독 당국의 업무수행 능력 차이로 인하여 항공기 운항 상 불편이 초래되고 있다. 항공기 사고방지 및 효율적인 항공기 운항을 위하여 항공 안전 확보는 가장 중요한 요소 중의 하나로 타협할 수 있는 사항이 아니며, 따라서 국제항공사회는 ICAO에서 시카고협약부속서 19 Safety Management를 별도로 제정하여 2013년 말부터 적용하도록 하였다. 국제 항공 질서 확립 및 항공 안전 확보를 위하여 시카고협약 및 부속서는 체약국의 의무 및 '국제표준 및 권고방식(SARPs, Standards and Recommended Practices)'을 규정하고 있으며 각 체약국은 SARPs에 합당한 이행의무를 준수해야 한다. 이와 관련하여 각 체약국은 항공사의 안전운항체계를 확인하고 AOC를 승인하여 발행하며 지속적으로 관리감독 업무를 수행하고 있다. 이러한 AOC 승인 발행에 대한 ICAO 국제 표준은 체약국의 항공당국이 자국의 항공사를 대상으로 허가 및 교부하는 것으로 체약국을 운항하는 외국의 항공사에게까지 발급하도록 규정하고 있지 않으나 미국, 중국, 호주, 뉴질랜드, 몽골 등 일부 체약국은 자국 내 항공사에게 AOC 발행 뿐 아니라 외국의 항공사에게도 AOC(FAOC)를 인가하여 교부하고 있으며 이는 EASA 등으로 확대되고 있는 실정이다. AOC나 FAOC 이외에도 ICAO와 IATA는 항공당국 및 항공사 전반에 대한 항공안전평가가 있으며, 미국 및 유럽도 자국 및 회원국 등을 운항하는 외국 항공 당국 및 항공사에 대한 항공안전평가를 별도로 실시하고 그 평가 결과를 공표하면서 항공 안전 불합격으로 평가된 국가나 항공사에게는 운항 제한 등 불이익을 주고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 AOC, FAOC 및 항공안전평가제도의 법적 근거 및 동향을 고찰하고 조종사비행기록부 탑재여부 등에 대한 국제 사례연구를 통하여 몇 가지 제언과 개선방안을 제시하였다. 본 논문이 현 제도의 미흡한 부분을 보완하고 불합리한 제한기준이 개선되는데 도움을 주고, 아울러 국제 표준 준수 및 항공안전 발전에 기여하길 기대한다. 항공법규 관련 합리적인 기준 수립 및 이행에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 시카고협약 및 SARPs에 대한 철저한 이해가 선행되어야 한다는 것이다. 법규 제정자, 연구기관, 전문가, 운영자 등 모든 관계자들의 긴밀한 협조 하에 기준 수립이 이루어질 때 항공법규 수립 및 이행에 대한 보다 실질적인 개선 및 질적 향상을 기대할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.