본 논문은 국내 선행연구가 아직 이루어지지 않은 2008년 EU 사법재판소의 Friederike Wallentin-Hermann v Alitalia 판결을 검토하고, EU의 항공여객보상에 관한 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정의 의미와 판단기준을 분석한 논문이다. EC 261/2004 규칙상 특별한 사정의 의미와 그 범위는 항공운송인의 여객보상책임을 면제한다는 측면에서 매우 중요한 의의를 갖는다. 그러나 EC 261/2004 규칙의 문면상 특별한 사정의 법리해석이 명확하지 않기 때문에 이를 구체적으로 파악하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 2008년의 Friederike Wallentin-Hermann v Alitalia 판결에서는 이에 대한 일정한 판단기준을 설정하였다는 점에서 지금까지 많은 사례들에서 확립된 선례로 인용되고 있다. 다만 그 이론구성에 관하여는 다음과 같은 2가지의 문제점이 있다. 첫째, 본건 항공기의 기술적 문제는 EC 261/2004 규칙 전문 (14)에서 특별한 사정의 예시로 들고 있는 '예상치 못한 안전운항상의 문제'와 관련된 것이다. 그러나 EU 사법재판소는 예상치 못한 안전운항상의 의미나 그 유형에 관하여는 아무런 언급이 없고, 본건 기술적 문제를 항공운송인의 통상적인 고유한 업무라는 측면에서 강조하고 있다. 항공기의 기술적 문제, 본건에서 문제된 엔진터빈의 복합적 결함은 안전한 항공운항의 장애요인으로, 안전운항상의 문제가 명확하다. 또한 항공운송인은 실제로 항공정비에 관해 법적인 정기검사를 시행해 오고 있었으나, 예상치 못한 엔진터빈 문제로 결항이라는 예상치 못한 사정이 발생된 것이다. 또한 수차례의 항공정비에 의해서는 발견되지 않는 기술적 문제가 비행기 이륙 직전, 항공기 기장에 의해 기술적 문제로 발견되는 경우에는 특별한 사정으로 판단될 수 있는 것은 아닌가 하는 의문도 제기된다. 만약 이러한 점들이 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정이 아니라면, 무엇이 특별한 사정으로 포섭될 수 있는지 명확하게 단언하기 어려울 것이 다. 즉, 이와 같은 논리전개에 따른다면, 본건 기술적 문제는 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정으로 판단할 여지도 있다는 점이다. 이에 대한 판단 자체를 유보한 사법재판소의 판시사항은 문제가 있다고 본다. 둘째, EU 사법재판소는 기술적 문제의 발생빈도 자체만으로는 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정의 존재 여부를 결정짓는 요소로 판단할 수 없다고 설명하고 있는데, 이에 대하여도 의문이 제기된다. 본건 기술적 문제의 발생빈도 횟수가 만약 극도의 비정상적인 패턴으로 발생하는 경우라면, 이를 단순히 통상적 고유업무의 범위에서만 파악할 수 있겠느냐 하는 점이다. 즉, 항공정비와 같은 기술적 문제를 해결하고자 할 때, 항공운송인이 모든 주의를 기울여 합리적인 조치를 취했음에도, 비정상적인 발생빈도의 형태로 기술적 문제가 발생하는 경우라면, 이는 특별한 사정에 해당될 수도 있게 된다. 예컨대, 평균이상의 발생빈도라는 것이 추후에 항공기의 제조상 결함과 같은 문제로 판명될 수도 있으며, 기계적 설비의 운용상 발생할 수 있는 숨은 결함으로 인해 다발적인 기술적 문제가 발생할 수도 있다. 본 사안에서 EU 사법재판소는 평균적인 발생빈도와 본건 기술적 문제의 발생빈도 간의 특이성 규명 나아가 발생빈도로 인해 특별한 사정을 구성하게 되는 실질적인 요소 및 과정 등에 대하여 상세하게 검토하지 않았다. 리딩케이스로 취급되는 본 판결의 해석론 치고는 다소 아쉬운 점이라 볼 수 있겠다.
본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.
국민건강보험공단이 인신사고의 피해자에게 요양급여를 시행한 후 가해자에게 요양급여비용 중 공단부담금을 구상하는 사건에서 판례는 국민건강보험법이 정하는 청구권대위와 산업재해보상보험법이 정하는 청구권대위를 동일하게 취급하면서, 상계 후 공제설에 따른 공제 범위로부터 국민건강보험공단의 구상 범위를 도출하여 피해자의 손해배상채권액 내에서 공단이 부담한 요양급여비용 전부의 구상을 인정하고 있다. 그러나 국민건강보험법과 산업재해보상보험법은 모두 사회보험을 규율하는 법이지만, 국민건강보험법 요양급여는 '보장비율을 정한 일부 보험'의 성격을 띠고 있는데 비하여 산업재해보상보험법상 보험급여는 전부 보험의 성격을 보이거나 사회보험적 성격에 따라 손해액과 무관하게 산재를 당한 피보험자가 기존 생활에 가까운 생활을 영위하도록 보조하는 데 중점이 있다. 따라서 건보법상 청구권대위와 산재법상 청구권대위를 동일하게 취급할 이유는 없다. 피보험자는 보험금을 수령하는 대신 보험자가 대위에 의하여 취득하는 청구권을 상실하게 되므로 그 범위에서 보험금의 수령으로 인한 이익이 없다. 따라서 피보험자가 가해자를 상대로 손해배상을 구하는 소송에서 손익상계의 법리는 적용될 여지가 없고, 청구권대위의 범위나 손해배상에서 공제할 공제액은 당사자 사이의 약정이나 관계 법령에 따라 정하여야 한다. 따라서 판례가 상계 후 공제설로부터 국민건강보험공단의 구상 범위를 도출하는 것은 타당하지 않다. 국민건강보험공단의 구상 범위를 정한 국민건강보험법 제58조 제1항을, 손해배상이 먼저 이루어진 경우 국민건강보험공단의 면책 범위를 정한 같은 조 제2항과 결합하여 통일적, 체계적으로 해석하면, 국민건강보험공단의 구상 범위는 지급한 요양급여비용에 가해자의 책임 비율을 곱하여 정하는 것이 타당하다. 이는 산업재해보상보험법 제87조 제1항과 제2항의 해석상 근로복지공단의 구상 범위가 지급한 보험급여 내에서 피보험자의 청구권 전액에 미치는 것과 대비된다. 한편, 판례가 국민건강보험공단의 구상 범위를 판단하면서 그 전제로 삼은 상계 후 공제설은 피해자에게 손해액 이상의 이익을 귀속시키지 않는다는 목적을 이루기 위해서 피해자가 얻은 이익을 손해액에서 공제하면 족한데도 왜 그 이익을 손해배상채권액에서 공제하여야 하는지, 피해자가 입은 손해는 공평하게 분배하면서도 피해자가 얻은 이익은 모두 가해자에게 귀속시키는 것이 타당한지, 실제 사례에서 구체적 타당성이 있는지에 관하여 의문이 있다. 따라서 국민건강보험공단의 구상범위에 관한 판례 법리와 상계 후 공제설을 따르는 판례 법리는 재검토되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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