• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 의료법학
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• 제21권2호
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• pp.105-162
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• 2020

감염병의 팬데믹 상황 속에서, 국가의 방역 대책은 안보로서의 속성을 지니며, 공중보건과 공공의 이익의 이름으로 개인의 자유에 대한 일정한 제한이 정당화되어왔다. 2020년 3월, 대한민국 국회는 「감염병의 예방 및 관리에 관한 법률」 개정안을 통과시켰으며, 이를 통해 '감염의심자'의 검사 및 격리거부에 대한 처벌의 법적 근거를 신설하고 격리위반과 치료거부의 벌칙을 상향하였다. 본 논문에서는 국가가 개인의 자유를 제한하는 행위의 정당성 판별기준에 대한 자유주의 법철학의 논변과 원리들을 검토하고, 피해자임과 동시에 매개체로서의 속성을 지니는 감염병 환자(patient as victim and vector)에 대한 자유제한원리의 적용은 파인버그(Joel Feinberg)가 제시한 '스스로에 대한 해악(harm to self)'과 '타인에 대한 해악(harm to others)'이 중첩되는 지점에 있음을 개념화하였다. 파인버그가 제기한 자유제한원리(liberty-limiting principle)를 불확실성(uncertainty)을 지니는 팬데믹 상황에 적용하기 위해서는, 해악에서 리스크(risk)로 해악의 원리를 확장시킬 것이 요구된다. 이러한 해악에서 리스크로의 전환은, 불확실한 위기상황 하에서 국가가 사전주의 원칙(precautionary principle)을 통해 개인의 자유를 사전적으로 제한하는 것을 정당화함과 동시에, 충분한 근거 없이 개인의 행위를 처벌의 대상으로 삼는 과잉범죄화(overcriminalization)의 우려를 낳는다. 본 글에서는 리스크를 지닌 개인에 대한 사전적 자유제한을 둘러싼 사전주의의 원칙과 과잉범죄화의 우려 사이에서 균형을 이룰 수 있는 원칙들을 검토한다. 이어서 '타인에 대한 해악' 원칙이 공익과 공중보건 상황에 적용되기 위한 두 번째 확장으로, 인구집단 개념으로의 전환을 다룬다. 팬데믹과 같은 공중보건 위기 상황에서는 '개인'이 아닌 '인구집단'을 하나의 단위로 고려하는 인구집단 접근법(population approach)이 필요하며, 나아가 앞선 두 논의를 결합한 '인구집단에 대한 리스크(risk to population)'가 팬데믹 상황에서 해악의 원리의 중요한 구성요소로 고려되어야 함을 제안한다. 논문의 마지막에서는, 앞서 개념화한 '확장된 해악의 원리' 하에서 개정 「감염병의 예방 및 관리에 관한 법률」의 자유제한이 정당화될 수 있는지 검토한다. 격리위반 처벌조항은 '인구집단에 대한 리스크'에 대한 자유제한에 해당하여, 강제검사 또한 무증상 감염자라는 감염병의 특성에 의거하여 '확장된 해악의 원리'의 차원에서는 정당성이 부정되지 않음을 보일 수 있었다. 그러나 치료거부 처벌조항은 전통적 해악의 원리뿐만 아니라 '인구집단에 대한 리스크'라는 팬데믹의 특성을 고려한 '확장된 해악의 원리' 하에서도 정당화되기 어려우며, 추가적 단서조항을 포함하여야만 정당화 근거를 획득할 수 있을 것임을 논증하였다.