• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권2호
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• pp.101-127
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• 2017

가장 진보된 항공기술의 발전에도 불구하고 항공기사고는 지속적으로 발생하고 있는 반면 승객수송 항공교통량은 향후 15년간 갑절로 증폭할 것으로 예상되고 있다. 항공기사고 발생 후에 안전조치로 수행되는 항공기사고조사만으로는 항공안전을 확보할 수 없기 때문에, 선제적이고 예측적인 사고예방대책의 필요성에 대한 공감대가 형성되었다. 이러한 명목으로 항공안전관리시스템(SMS)이 2008년부터 도입되어 2011년부터 본격적으로 수행되고 있다. SMS는 선제적이고 예측적인 항공기사고 예방대책으로서, 항공안전과 관련된 기술적 요소, 인적요소를 넘어 조직적 요소에 접근함으로써 근원적인 위험요인을 차단할 수 있는 메커니즘이다. 방법론적으로는 항공기운항에 필요한 모든 현장에서 잠재되어 있는 위험요소를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 위험을 분석하여, 위험을 관리함으로써, 위험을 수용가능하거나 그 이하로 유지하는 방법이다. 따라서 SMS의 부적절한 이행은 항공기사고 예방의 미흡함을 나타내며 항공기사고와 직결된다. SMS에 있어 자신의 실수를 포함하여 업무상 발생하는 위험요소의 보고가 필수적이고, 가장 중요한 요소로 간주된다. 이를 위하여 자발적 보고에 대한 공정문화의 정책 하에, 정보제공자의 익명성, 비처벌 및 비문책 보장이 기본적인 것으로 되어있으나, 조직에 대한 신뢰의 부족으로 보고는 미미한 수준으로 정체되어 있는 상황이다. 최고관리자가 고위관리자와 더불어 자신의 조직에 대한 안전과 수익의 균형을 유지할 수 있는 안전의식을 갖고, 공정문화가 주축이 된 안전문화의 주도적 역할이 필요하다. 이에 대한 법적 제도적 근거는 국토교통부 훈령인 "항공안전관리시스템 인 및 운영지침"에 최고관리자가 및 고위관리자가 받아야할 교육이 명시되어있으나, 법적 구속력이 없는 상태이다. 따라서 법적 구속력이 있는 고시인 "국가항공안전프로그램"의 항공안전관리시스템 승인신청서의 구비서류에, 최고관리자 및 고위관리자의 SMS 교육이수증명서가 추가되어야 할 필요가 있다. 또한 항공기사고조사에 SMS항목이 누락되어 있어 안전문화와 관련된 조직적 요소 및 위험관리 부분에 대한 조사가 수행되지 않고 있다. 이는 근원적인 원인에 대한 규명이 불가능하여 향후 사고예방에 장애요소로 작용된다. ICAO가 발행한 항공기사고조사매뉴얼에는 SMS조사가 포함되어 있지만, 국제민간항공조약 부속서 13의 최종보고서 양식에는 포함되어있지 않다. 또한 전 세계적으로 항공기사고조사의 실질적 표본이 되고 미국교통안전위원회가 SMS조사에 미온적인 것으로 나타나고 있다. 이러한 이유들로 부속서 13에 의거 조사를 수행하고 있는 조사기구들은 SMS조사를 조사항목에 포함시키지 않고 있는 상황이며, 항공기사고 조사관들은 SMS 조사방법이나 기법에 노출되어 있지 않다. 이러한 맥락에서 부속서 13의 최종보고서 양식 중 조직 및 관리정보 목에 SMS조사를 포함시킬 필요가 있다. 국내적으로는 항공 철도사고조사위원회의 운영규정 중 최종보고서양식에 동일하게 SMS항목을 추가되어야 한다. 이러한 법적 제도적 개선방법이 보완되면 SMS의 이행이 효율적으로 이행되어 향후 항공안전증진에 기여하리라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.37-51
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• 2015

인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.