우주물체 발사국의 우주활동에 대한 책임과 우리나라 우주정책의 개선방향 (The Liability for Space Activity of Launching State of Space Object and Improvement of Korea's Space Policy)
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- 항공우주정책ㆍ법학회지
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- 제28권2호
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- pp.295-347
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- 2013
우리나라는 2009년 8월 및 2010년 10월에 전남 고흥군 외나로도의 나로우주센터에서 우리나라 최초 우주발사체인 나로호(KSLV-1)에 의해 과학위성이 우리의 자력으로 발사되었으나 두 차례 발사가 모두 실패로 돌아갔다. 마침내 2013년 1월 30일 나로우주센터에서 우주발사체 나로호가 3차로 발사되어 나로과학위성을 우주궤도에 진입시키는데 성공하였다. 금번 나로호 발사의 성공으로 우리나라는 미국, 러시아, 일본, 중국 등에 이어 11번째로 스페이스 클럽(Space Club)반열에 합류하게 되었다. 우주공간의 평화적 이용과 우주질서를 유지하기 위하여 유엔 결의에 따라 1967년 우주조약, 1968년 구조협정, 1972년 책임협약, 1976년 등록협약, 1979년 달 협정 등 우주관련 조약이 채택되었으며 우리나라는 달 협정을 제외한 4개 우주관련 조약에 가입되어 있다. 위와 같은 우주관련 조약에는 우주물체 발사국의 우주활동에 대한 국제책임에 관하여 규정하고 있다. 특히 우주조약에는 우주활동에 대한 국가의 책임원칙을 규정하고 있는바, 동 조약에 의하면 본 조약의 당사국은 달과 천체를 포함한 외기권에 있어서 그 활동을 정부기관이 행한 경우나 비정부기관이 행한 경우를 막론하고 국가 활동에 관하여 그리고 본 조약에서 규정한 조항에 따라서 국가 활동을 보증함에 관하여 국제적 책임을 져야한다. 또한 달과 기타 천체를 포함한 외기권에 물체를 발사하거나 또는 그 물체를 발사하여 궤도에 진입케 한 본 조약의 각 당사국과 그 영역 또는 시설로부터 물체를 발사한 각 당사국은 지상, 공간 또는 달과 기타 천체를 포함한 외기권에 있는 이러한 물체 또는 동 물체의 구성부분에 의하여 본 조약의 다른 당사국 또는 그 자연인 또는 법인에게 가한 손해에 대하여 책임을 진다. 책임협약에 의하면 발사국은 자국 우주물체가 지구표면에 또는 비행중의 항공기에 끼친 손해에 대하여 배상을 지불할 절대적인 책임을 진다. 또한 발사국의 과실 책임, 연대책임, 손해배상액을 규정하고 있다. 세계 주요국은 상기 우주관련 조약의 준수 및 자국의 우주개발을 진흥하고 우주활동을 규제하기 위하여 국내 우주법을 제정하여 시행하고 있다. 우리나라를 비롯한 미국, 러시아, 일본 등 주요국의 우주관련 국내법에는 우주물체 발사국 정부의 책임에 관하여 규정하고 있다. 우리나라 우주개발진흥법에서 정부의 책무로서 정부는 다른 국가 및 국제기구와 대한민국이 맺은 우주관련 조약을 지키며 우주공간의 평화적 이용을 도모하도록 규정하고 있으며, 또한 우주물체의 국내등록 및 국제등록, 우주사고에 따른 손해배상책임 등을 규정하고 있다. 우리나라 우주손해배상법에서 정부는 우주손해가 발생한 경우에 피해자의 구조 및 피해의 확대 방지에 필요한 조치를 시행하도록 규정하고 있으며, 또한 무과실책임 및 책임의 집중, 손해배상책임 한도액, 권리행사의 기간 등을 규정하고 있다. 주요국의 우주관련 국내입법으로는 미국의 국가항공우주법 및 상업우주발사법, 러시아의 우주활동법, 일본의 우주항공연구개발기구(JAXA)법 및 우주기본법 등이 있다. 우리나라가 우주물체 발사국으로서 우주관련 조약상 및 국내법상 우주물체 발사국 정부의 책임을 이행하고 우주강국의 위상을 정립하기 위하여 우리나라 우주정책 및 법 제도는 다음과 같이 개선되어야 할 것이다. 첫째, 우주개발 및 우주활동 관련 법제의 정비이다. 이를 위해 우주개발 및 우주활동에 관한 정부정책 및 규제를 실사하기 위한 법제상의 조치 및 정비를 하고, 또한 유엔 COPUOS에서 채택된 우주의 평화적 탐사와 이용에 관한 국내입법시 고려 사항에 따라 법제 정비를 해야 할 것이다. 둘째, 우주손해배상책임제도의 개선이다. 이를 위해 우주물체의 공동발사 및 위탁발사의 경우 손해배상책임 및 구상권에 관한 규정을 신설하고, 또한 우주물체 발사자의 책임보험 가입의무를 보다 상세히 규정해야 할 것이다. 셋째, 우주환경 보전정책의 수립이다. 이를 위해 우주개발에 있어서 환경의 배려 및 보전정책을 강구하고, 또한 우주쓰레기 경감을 위한 규범을 채택해야 할 것이다. 넷째, 우주활동 관련 국제협력의 증진이다. 이를 위해 우주의 탐사와 이용에 있어 국가의 국제협력 의무를 준수해야하고, 또한 우주 국제협력을 통해 우주개발 역량을 확보하여 우주 선진국으로 진입해야 할 것이다.
환상을 보는 것과 같은 종교적 신비체험은 종교에 있어서는 근원적 신비인 신과의 만남을 통해서 불가사의하고 포착하기 어려운 비범한 현존을 경험할 수 있게 되고, 분석심리학과 같은 무의식을 바탕으로 하는 심층심리학의 경우 건강의 발견과 회복을 통해 삶의 의미와 목적을 주는 그 무엇이 될 수 있다. 심층심리학과 기독교에서 환상에 대한 접근방식은 다르나 이 둘 모두 우리가 원초적 경험이라고 가장 적절하게 말할 수 있는 특별한 종류의 경험에 대해 공동의 관심을 가지고 있는 것이다. 성서에는 환상들이 여러 곳에 매우 풍부하게 등장한다. 많은 환상 중에 구약성경의 12 소 예언서의 하나인 스가랴서(Zechariah, Zachariah)에는 그 내용 중 1장에서 8장에 걸쳐 모두 여덟 개의 매우 풍부하고 다양한 환상들이 등장하나 구체적인 역사성이 결여되어 있고 묵시라는 장르로 인하여 모호성과 상징성이 주류를 이루다 그 해석이 몹시 난해하여 의미 파악 자체도 쉽지 않다. 이에 저자는 성서 안에 있지만 이제까지 기독교 신자들에게나 일반에게 큰 주목을 받지 못한 구약의 작은 예언서 스가랴서에 지금까지 숨겨져 온 듯 잘 알려지지 않은 신비한 환상들 여덟 가지 중에서 그 배열에 있어서 앞뒤가 서로 교차대구적 구조로 특별한 배치를 갖추고 전개되고 있는 것 등에 주목하여 첫 째와 둘째, 그리고 일곱째와 여덟 째 환상에 대한 분석심리학적인 해석을 시도를 하고자 한다. 첫 번째 환상에서는 천사들이 말에 직접타고 온 땅을 두루 다니면서 땅을 살펴보고 돌아와 온 땅이 조용하고 평안하다고 보고한다. 저녁이 시작 될 무렵 처음에 순찰을 나간 말들이 상황을 파악한 후 온 세상이 평안하다고 한 것은 당시의 정치적 상태에 비추어 해석할 때 아직 새로운 세계로 변화하려는 준비가 안된, 절망과 체념의 상태를 의미하는 것으로 심리학적으로는 변화를 향한 역동성이 없는 준비가 되지 않은 상태를 말하는 것으로 이제 그런 상태를 벗어나야 한다는 메시지를 주고 있고, 미르투스 나무가 있는 골짜기에 붉은 말, 밤색 말, 흰 말을 타고 나타난 네 천사들은 이제 야훼 신, 즉 자기가 개입하여 개성화가 시작될 시간이 되었고 또한 잘 이루어 질수 있는 충분한 상태가 되었음을 알려 주고 있다. 두 번째 환상에서 출현하는 네 뿔과 네 대장장이는 그동안 이스라엘 민족이 이방나라, 즉 그림자에 사로잡힌 긴 세월이 있었고, 특히 네 뿔의 힘에 눌려 지낸 세월, 즉 부성에 압도당해 왔던 상태에서, 야훼 신, 즉 자기가 개입하여 자아가 다시 힘을 회복하고 자기와 합일이 되는 과정을 보여 주는 것을 볼 수 있을 것이다. 일곱 번째 환상에서 뒤주에 갇힌 하늘여신을 두 여인이 원래 있던 바빌론의 성전에 갖다 놓는 것은, 모성에 과도하게 붙잡혀 있는 자아를 분리하고 원래의 자리에 놓아두어 자기실현의 길로 이끌어 가는 자기의 개입을 볼 수 있는 내용으로 생각할 수 있을 것이다. 여덟 번째 환상에서는 말들이 끄는 병거들이 사방에 흩어져 땅을 두루 돌아 다니고 나서 특히 북쪽 땅으로 나간 말들이 북쪽 땅에서 마음을 시원하게(쉬게) 하였다고 한다. 이후 두 놋쇠 산 사이에서 나온 말과 병거는 개성화 과정에 등장하였던 야훼 신, 즉 자기와 심혼의 다양하고 중첩되어 있는 모습을 한 장면으로 보여주면서 그 동안 진행되어 온 변환의 과정이 다 마무리되고 신과 인간, 자기와 자아가 합일이 되어 시원하게 쉴 수 있게 된 상태가 되었음을 전달하고 선포하는 의미로 볼 수 있을 것이다. 환상을 보고 그 뜻을 알아가는 스가랴의 여덟 가지 환상 이야기 구조 모두 스가랴와 신의 사자인 천사와의 대화로 이루어진다. 스가랴는 이스라엘 민족이 포로에서 귀환하여 나라를 다시 세우고 성전을 재건해야하는 역사적 상황에서 그것을 하루 빨리 이루고자 하는 염원 속에서 환상에 나타난 천사에게 적극적으로 환상의 의미를 묻고 있다. 의문이 있는 것에 대하여 남김없이 끝까지 묻고 대답을 구하는 스가랴와 묻는 대로 답하여 주는 천사, 그리고 주님과의 대화는 의식의 자아와 무의식의 집단적 원형인 심혼과의 대화이고 결국 무의식의 핵심, 자기실현을 이루고자 하는 자기 원형과의 대화라고 볼 수 있다.
The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.
러시아 상트페테르부르크의 에르미타주 박물관 3층 맨 우측에는, 세계 유수의 실크로드 미술 컬렉션을 상설전시하는 "중앙아시아실"이 자리 잡고 있다. 20세기 초 실크로드를 학술조사한 러시아의 코즐로프(Pyotr Kozlov), 베레조프스키(Mikhail Berezovsky), 올덴부르그(Sergey Oldenburg) 등에 의해 수집된 고고 미술품 들이다. 에르미타주 박물관 소장의 방대한 이들 유물은 그 대강을 파악할 수 있도록 지역별로 분류하여 공개중이며, 이제까지 독일과 프랑스, 영국, 네덜란드, 한국, 일본 등에서 개최된 특별전시를 통해 그 일부를 소개하기도 하였다. 그리고 러시아 실크로드 탐험대의 성과물을 종합적으로 공개한 대형 기획전시