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알다가도 모를 ‘회전교차로’ 통행방법…사고때 과실비율은?

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Wednesday, June 25, 2025, 15:06:37

손보협회 사고유형별 과실비율 비정형기준 마련
판례 등 정합성 검증후 과실비율 인정기준 편입

 

인더뉴스 문승현 기자ㅣ회전교차로는 여전히 많은 운전자를 당혹스럽게 만드는 구간입니다. 꼬리에 꼬리를 무는 진입·진출 차량 사이에서 자칫 실수하는 순간 사고로 이어지기 때문입니다.


자동차사고 과실비율 분쟁심의위원회와 자동차사고 과실비율 인정기준을 운영하는 손해보험협회(회장 이병래)가 바뀐 회전교차로에 맞춘 '과실비율 비정형기준'을 마련했습니다.


노면표시가 개선된 2차로형 회전교차로 설치 확대에 맞춰 회전교차로 내 사고유형별 과실비율 비정형기준(15개 도표)을 마련·공개한 것입니다.


사고유형은 크게 ▲회전교차로 진입하는 차량간 사고 ▲진입차량과 회전차량간 사고로 구분했습니다.


먼저 회전교차로 진입차량간 진입부에서 발생한 사고입니다. 1차로 진입해 회전시 1차로로 주행한 차량, 2차로에서 진입해 회전시 1차로로 변경한 차량이 사고가 났다면 기본 과실비율은 20:80 입니다. 노면표시와 도로구조상 2차로에서 진입한 차량이 1차로로 진입한 것은 회전교차로 통행방법 위반에 해당합니다.

 


회전교차로 진입차량간 12시 진출부 사고는 어떨까요. 1차로에서 진입후 계속 주행해 12시 진출부로 진출한 차량, 2차로에서 진입해 12시 방향으로 진출하지 않고 9시 방향으로 좌회전하려는 차량의 사고입니다.


이때엔 후자를 가해차량으로 보되, 회전교차로 특성을 감안해 기본 과실비율을 30:70으로 정했습니다.


세번째는 선진입 회전차량과 후진입 직진 차량간 사고입니다. 9시 방향에서 먼저 진입해 12시 또는 3시 방향으로 회전하는 차량, 6시 방향에서 후진입해 12시 방향으로 직진하는 차량이 있다면 전자에 통행우선권이 있습니다. 후자는 회전차량 진행을 방해하지 않도록 양보할 의무가 있습니다.


다만 회전중인 전자의 차량도 사고예방을 위해 감속 또는 제동해야 하는 안전운전의무가 있으므로 기본 과실비율은 20:80 입니다.


마지막 케이스는 선진입 회전 후 진출차량과 후진입 차량간 사고입니다. 선진입해 회전 후 3시 방향으로 진출하는 차량, 6시 방향 2차로에서 후진입한 차량간 사고에선 기본 과실비율이 20:80 입니다.


회전교차로 진입해 주행중인 전자에 통행우선권이 있지만 다른 차량이 있는지 주의하며 진출해야 한다는 점이 고려됐습니다.

 


다만 이번에 손해보험협회가 마련한 것은 과실비율 비정형기준입니다. 비정형기준은 현재 '과실비율 인정기준'에는 포함돼 있지 않지만 연구용역과 전문가 자문 등을 거쳐 특정 사고유형 과실비율에 대해 소비자·보험사가 참고할 수 있도록 만든 사전예고적 성격을 갖습니다.


손해보험협회는 "관계법규와 판례, 회전교차로 통행방법 등을 토대로 법률전문가 연구를 통해 회전교차로 사고과실비율 비정형 기준을 마련하고 교통·보험 전문가 의견수렴을 거쳐 확정했다"고 밝혔습니다. 손해보험협회는 이번 비정형기준을 '과실비율정보포털'에 게시해 보상현장에서 참고할 수 있도록 안내하는 한편 추후 사고사례와 판례로 정합성이 검증되면 과실비율 인정기준에 편입할 예정입니다.

 

손해보험협회 관계자는 "이번 비정형기준 마련으로 국민들의 회전교차로 통행방법 준수를 유도하고 교통사고로 인한 과실비율 분쟁 예방·해소에도 도움이 될 것"이라고 기대감을 밝혔습니다.


그러면서 "앞으로도 공정하고 합리적인 과실비율 산정기준 설정과 과실비율분쟁 심의위원회 운영을 통해 과실비율 분쟁을 조기해소할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"고 부연했습니다.

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문승현 기자 heysunny@inthenews.co.kr

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KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

2025.09.29 13:13:32

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT[030200]가 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 AI 모델 'SOTA K built on GPT-4o(이하 SOTA K)'를 출시했다고 29일 밝혔습니다. 기존 거대언어모델(LLM)은 영어권 중심 데이터로 학습돼 한국어와 한국의 독특한 사회·문화적 맥락 반영에 한계가 있었습니다. KT는 이를 해결하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 대규모로 확보하고 마이크로소프트와의 협력을 통해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했습니다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 구현합니다. 한국어 경어법·방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업군 내에서 사용하는 전문 용어까지 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다고 회사 측은 설명했습니다. KT는 한국적 AI 지표를 새롭게 정의하고 이를 측정할 수 있는 자체 데이터셋을 구축해 정량 평가와 정성 평가를 진행했습니다. KT에 따르면 SOTA K는 한국어 이해·생성·추론·사회·문화·한국 전문지식 등 주요 지표에서 GPT-4o 대비 우위를 보였습니다. 특히 한국사·한국어·한국 법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 대한민국 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4o 모델을 능가하는 성과를 거뒀습니다. 실제 고객 사례의 경우, 메리츠화재에서는 보험 업계에 특화된 약관의 자동 요약 리포트 생성과 상담원 스크립트 생성에서 SOTA K가 우수한 결과물을 보여줬습니다. EBS와의 협력에서는 초중고 난이도별 교과 문항을 생성하여 맞춤형 학습을 제공하는 측면에서 SOTA K의 활용 가능성이 확인됐습니다. 또 연세의료원에서는 영어와 한국어가 혼합된 의료 데이터를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 한국적인 표현으로 자연스럽게 안내했으며 날짜 표기법 등의 영역까지 한국인의 생활 방식과 문화를 이해하고 있음을 확인할 수 있었다고 KT는 평가했습니다. 또 한국전력공사에서는 질의에 대해 간결하면서도 명확한 답변을 신속하게 받을 수 있었다고 긍정적으로 평가하며 내부 시스템과의 연동이 가능하다면 활용 범위가 더 넓어질 수 있을 것이라는 기대를 나타내기도 했습니다. SOTA K는 한국적 AI 평가의 Responsible AI 항목에서 높은 평가를 받아 AI 응답 및 법률과 권리 준수, 사회 및 경제 영향도의 안전성, AI 모델의 강건성의 우수성을 입증했습니다. 또 악의적 사용자에 의한 AI 모델 탈옥 공격에 대해서도 강력한 방어 능력을 보유한 모델임을 확인했습니다. KT는 SOTA K를 물리적으로 대한민국 내 존재하는 클라우드 리전에서 운영하며 자체 개발한 벡터 모델 기반 한국적 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 기업별 맞춤형 지식 기반을 구축할 수 있는 서비스 환경도 제공합니다. 이에 고객사는 고유 데이터를 활용해 더 정확하고 특화된 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. KT는 우선 자사 B2C 사업에 SOTA K를 적용해 자체 및 협업 모델 라인업을 검증한 뒤 파트너사에 서비스를 확대 제공할 방침입니다. 윤경아 KT Agentic AI Lab장(상무)은 "SOTA K는 글로벌 수준의 기술력과 한국적 AI 특화를 동시에 실현한 혁신적 모델로 마이크로소프트와의 협업을 통해 축적한 기술적 노하우는 향후 KT의 다양한 AI 모델 개발에 확산 적용될 것"이라며 "국내 AI 생태계 활성화는 물론 공공과 민간 전반에서 AI를 활용한 혁신을 주도하며 국가 AI 경쟁력 제고에 기여할 것"이라고 말했습니다.




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