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불량품
불량품(不良品)은 잘못 만들어진 제품 또는 품질이나 상태에 결함이 있는 물건을 의미한다. 불량의 원인은 외형 파손, 기능 고장, 부속품 누락 등 여러 가지 원인들로 구분할 수 있다.
목차
원인[편집]
제조상의 결함[편집]
제조상의 결함이란 제조과정 중에 어떠한 문제가 있어 발생하는 결함으로 제조자가 의도한 설계와 다르게 제조·가공되어 안전성을 잃게 되는 경우를 말한다. 실제로 제조업자는 아무리 완벽하게 주의를 하여도 일정의 고장률이 발생하듯이 시장에 유통되는 제품은 일정의 피해가 있을 수 있다는 것은 예견 가능한 것이기에 제조물 책임법에서 제조상의 결함에 의한 피해는 제조업자의 면책이 거의 불가능에 가깝다고도 할 수 있다. 다만 결함의 증명 책임을 갖고 항변은 가능하겠으나 결함의 추정 규정을 두고 있지 않은 우리 제조물 책임법은 법원의 결함 추정이 강화되고 있다는 최근의 판례의 태도에서 역으로 피해자의 증명 책임은 그만큼 완화되었다고 판단할 수 있으며 각국도 비슷한 입장에서 제조상의 결함에 의한 피해를 구제하고 있음을 주시할 필요가 있다. 따라서 제조업자는 결함을 방지하기 위한 자기 강화와 함께 자기가 제조·가공한 제품이 어느 단계에서 결함이 발생할지 모르는 유통 구조에서는 각 단계에 요구되는 주의·경고 사항을 철저하게 주지 시켜 피해를 최소화하여야 할 것이다.[1]
설계상의 결함[편집]
설계상의 결함이란 제품의 설계에 있어서 당연히 기대되는 안전성에의 배려나 위험을 제거하기 위한 조치가 빠져 있는 경우를 말한다. 여기서 문제가 되는 것은 제품의 기능이나 비용과 안전성의 관계 등 여러 가지 사항을 고려하여 결정한 제조업자의 판단이 중요 요소로서 작용할 수 있다는 점이 문제이다. 따라서 설계상의 결함을 판단하는 기준은 여러 가지가 있으나 현재 가장 보편화하어 있는 기준은 위험·효용 기준이다. 예를 들면, 자동차의 에어백이 옵션 조항으로 되어 있으면, 에어백의 미장착으로 인해 자동차 충돌로 인한 생명·신체에 중대한 피해를 보았을 경우 이는 설계상의 결함에 해당하는가의 문제가 바로 그것이다. 물론 이 경우는 제조업자의 경제성의 관점과 구매자의 구매 비용과의 관점에서 파악하여야 하겠지만 의약품에 의한 경우가 위험·효용을 설명하기에는 좋은 예가 될 것이다. 특히 백신에 의한 피해가 어느 정도는 예상되나, 그 피해를 회피하기 위하여 제조를 중지하는 것은 더 많은 백신 접종을 필요로 하는 사람들의 피해를 초래할 수 있기 때문이다. 따라서 현재 설계상의 결함에 대해서는 과실이 없음의 제조물 책임보다는 과실책임으로 전환되고 있는 과도기적 상황으로 판단되며 우리 제조물 책임법은 대체 설계의 채용 여부를 갖고 판단하여야 할 것을 규정하여 놓고 있다.[1]
지시·경고상의 결함[편집]
제품에 적절한 취급 설명이나 위험에 대한 경고 및 위험의 회피 방법의 지시등이 빠져 있을 경우가 이 결함에 해당한다. 여기에는 위험을 감소시키는 사용·소비를 가능케 하는 위험 감소형(risk reduction)의 경우와 위험은 감소시킬 수 없지만, 그 위험을 수용하여 사용·소비할 것인가 또는 그렇지 않을 것인가의 선택의 정보를 제공하여 이에 동의 여부를 갖고 판단하는 정보 동의형(informed consent)으로 지시·경고의 결함에 균형성을 유지하려는 방법이 현재 미국에서는 검토되고 있기도 하다. 지시·경고에 서도 위험·효용 상의 기준이 채택되고 있으며, 현재의 기술 수준으로 해결하기 힘든 위험성은 지시·경고에 의해 면책의 가능성이 있으나 안전 설계가 쉬운 경우에는 지시·경고에 의한 면책은 인정되지 않는다. 그러나 실제 지시·경고에 있어서 커다란 문제는 과다한 지시·경고 때문에 절대적인 지시·경고가 무시될 가능성이 있다는 점과 누구를 대상으로 지시·경고를 하여야 할 것인가라는 사용 주체의 대상 선정에 있어서 어려움이 있다. 또 국제적으로 유통되고 있는 제품의 경우는 지시·경고에 있어서 언어의 문제도 하나의 장애 요인이 되고 있다.[1]
해결방안[편집]
피해 보상[편집]
불량품 문제를 해결하려면 소비자들에게 불량품을 받지 않게 노력을 해야 하지만, 현실적으로 불가능하다. 만약 소비자가 불량품으로 인해 피해를 받았으면 제조 회사는 배상 책임을 져야 한다. 제조물 책임법 제3조 1항의 규정은 제조물의 결함으로 인하여 입은 손해를 배상할 책임을 규정한 제조물 책임법의 핵심조항이라 할 수 있으며 이 제3조 1항의 규정은 결함과 손해와의 인과관계를 기준으로 결함 제품의 공급자가 지게 될 책임을 규정한 내용이다.[2]
인적 손해[편집]
사람의 생명, 신체, 건강에 피해가 발생하였을 경우의 손해를 의미한다.[2]
재산적 손해[편집]
재산이나 인격적 이익을 침해당한 경우에 생기는 재산상의 손해를 의미한다.[3]
- 적극적 손해 : 치료비 혹은 치료와 관련하여 지출된 비용, 장례비용, 묘지의 구매 비용, 변호사 선임 비용 등이 이에 해당한다.
- 소극적 손해 : 기대이익의 상실, 후유장해에 따른 노동능력의 상실감에 따른 피해배상 등이 이에 해당한다.
정신적 손해[편집]
정신적 손해는 타인의 불법 행위로 인하여 받은 정신적 타격 또는 고통으로 입은 피해를 의미한다.[4] 정신적 손해를 배상하는 금액 중 대표적인 것으로 위자료가 있다. 단, 위자료의 인정에 있어서 각국의 태도는 다양하다. 예를 들면, 유럽의 경우에는 위자료를 인정할 것 인가가 가맹국의 판단에 위임하고 있으며 독일의 경우는 위자료를 손해의 범위에서 제외하고 있으며 일본의 경우에는 위자료를 손해의 범위로서 인정하기 위해서는 무과실책임이 아닌 과실책임의 요건을 들어 과실의 증명을 요구하고 있다.[2]
물적 손해[편집]
물적 손해가 발생한 경우에는 다음과 같은 손해가 인정된다고 볼 수 있으며 유럽 지령과는 달리 소비자의 개인용 제품의 손해에 한정하지 않고 사업자가 사업을 위해 이용한 사업용 제품에 발생한 손해까지도 배상하여야 하는 점이 커다란 특징이라 할 수 있다. 그러나 이는 법 이론적인 근거일 뿐 어디까지가 개인용 제품이며 어디부터가 사업용으로 제공된 제품인가의 판별은 쉽게 결정지을 수 없으며 자의적인 판단의 개입 여지가 강하게 작용할 수 있기에 물적 손해의 배상 범위는 각국의 독특한 법문화를 인식하지 않고서는 그 해석에 의문을 남길 수도 있다. 참고로 일본의 제조물 책임법과 우리의 제조물 책임법에 의하면 사업자에게 제공된 제조물의 결함에 의한 피해까지도 배상하여야 한다고 해석이 가능하기에 최초의 공급자에 대한 책임이 그만큼 강화되어 있다고도 말할 수 있다. 따라서 최초의 공급자는 소비자뿐만이 아니라 사업자에게도 결함 제조물에 대한 책임을 지고 있다고 결론지을 수 있다.[2]
재산적 손해[편집]
- 적극적 손해 : 수리비 또는 대용품의 조달 비용, 변호사 비용 등이 있으며, 제조물 자체의 손해에 대하여서는 제조물 책임법의 적용을 부정하고 있다. 그 이유는 제조물 책임법은 안 전성의 문제를 해결하기 위한 책임 원칙으로 단지, 제조물 자체에 의한 품질의 문제는 계약법의 법리에 의해 처리하는 것이 소송 경제상 합리적이라는 취지에서 제조물 자체의 배상을 금지하고 있다. 예를 들면 자동차가 폭발하여 자동차의 이용이 불가능하게 되었다면 이는 제조물책임의 소송의 대상이 되지 않으나 폭발된 자동차 속에 사용 중이던 카메라가 한 대 있었던 경우에는 일종의 확대 손해에 해당하기에 이는 제조물책임의 소송이 될 수 있다고 생각한다면 쉽게 이해되리라 본다.
- 소극적 손해 : 일실이익, 수리 또는 대용품이 조달되기까지의 사용이익의 상실 등, 생산 설비의 정지에 의한 영업 손실 등이 이에 포함된다.
정신적 손해[편집]
정신적 손해는 절대적으로 중요한 어떠한 것(예를 들면 훈장이나 기념품 또는 가보 등)이 결함제조물에 의해 손상되었을 경우 등은 재산적 이익의 배상에 의해서는 충분하지 않을 특수한 때에만 위자료의 청구가 인정될 수 있다고 본다.[2]
순수 경제 손해 배상[편집]
순수 경제 손해 배상은 생명, 신체의 피해나 유체물의 물리적인 손해에까지는 이르지 않은 재산 상태에 생긴 손해를 말한다. 예를 들면 생산 기계의 결함 때문에 공장이 휴업상태에 빠져 발생한 경제적 손실이나 프로그램의 결함으로 인해 은행의 업무 마비에 따른 손실 등이 이에 해당한다. 각국은 순수 경제 손해에 대하여서는 배상 범위에서 제외할 것을 규정하고 있다. 미국의 경우에는 통일상법전에서 이 문제는 계약 법상의 문제로 불법행위 법상의 엄격책임으로 청구하는 것을 금지하고 있으며 유럽지령도 이의 배상 배제를 규정하고 있다. 이러한 배제의 논리적 근거를 순수 경제 손해는 인신 손해나 물적 손해와는 달리 거래의 당사자가 사전에 합의에 따라 그 위반에 대한 구제 방법을 정하여 놓을 수가 있다는 점에서 계약법으로 해결할 경우의 실익과 제조물의 결함에서 발생하는 막대한 기업의 손실까지도 제조업자의 부담으로 전가할 경우의 과다한 책임 등의 위험에서 제조물 책임법의 배상 범위에서 제외하는 것이 합리적이라는 의견이 지배적이기에 명문의 규정이 없는 한 우리의 제조물 책임법에서도 이에 따르는 것이 타당하다고 판단된다.[2]
징벌적 손해배상[편집]
징벌적 손해배상은 미국에서 제조업자에게 고의 또는 중대한 과실 등이 있는 경우에는 현실적인 손해의 몇 배에서 몇십 배에 이르는 손해 배상액을 명령하는 것이 징벌적 손해배상이며 이는 기업의 존속을 결정짓는 위협적인 배상 판결로서 현재 미국에서도 많은 논란을 일으키고 있으며 법 사회적인 관점에서 현재 개정의 움직임을 보이는 대표적인 항목 중의 하나이다. 그러나 제조업자의 이익 중심의 구조하에서는 이의 적용이 필요하다는 것이 상당수 학자들의 견해이며 최근에는 고의(중과실)에 따른 피해의 방지를 위하여 형사책임으로 전환하여 경영자의 책임을 추궁한 사건이 있음을 상기하여 본다면 징벌적 손해배상의 변형된 형태로서의 도입 가능성을 전혀 배제할 수 없다. 또 우리의 제조물 책임의 입법 과정에서도 이의 도입이 끊임없이 제기되어 왔으며 피해의 대량화나 심각함에 따라 법원의 전결 사항으로 판단할 수도 있음을 주지할 필요가 있다.[2]
기술 개발[편집]
기술이 발전하며 인공지능(AI)이 사람이 맨눈으로 보기 힘든 제품의 불량 여부를 판별하는 과정을 도와주고 있다. 인공지능이 다양한 통계를 조합해 수요 예측까지 한다. 현대모비스㈜가 AI 기술을 개발해 생산·물류 현장에 전면 도입했다. 이를 통해 업무 정확도와 효율성을 높인다는 계획이다. 현대모비스㈜는 이미지 데이터를 기반으로 품질 불량을 검출해 내는 알고리즘을 자체 개발해 첨단 전장 부품 공장인 충북 진천 공장 내 전동식 조향장치용 전자제어장치(MDPS ECU) 생산라인에 적용했다. 전자제어장치는 전자식 부품의 두뇌 역할을 한다. 인쇄회로기판 위에 수많은 작은 소자들을 삽입해 만든다. 전자제어장치 품질 검사 과정에서 정상적으로 기능하는 제품이 부적합 판정을 받는 경우가 생길 수 있다. 이런 제품들은 다시 숙련된 기술자가 맨눈 검사를 하고 기능상 이상이 없는지 재확인하는 과정을 거쳐야 한다. 현대모비스㈜는 이 과정을 AI가 진행하는 기술을 도입했다. 이를 위해 인공지능 컴퓨터가 제품을 정확하게 판별해 낼 수 있도록 다양한 형태의 샘플들을 학습시켰다. 알고리즘은 현재도 98% 이상의 판별률을 보인다. 현대모비스㈜는 데이터가 누적될수록 완벽하게 제품을 판별해 낼 수 있을 것으로 보고 있다. 현대모비스㈜는 AS 부품 수요를 예측하는 모델을 개발해 상반기부터 활용한다는 방침이다. 이 모델은 계절, 날씨, 운전자 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종별 점검 시기 등 다양한 외부요인을 반영해 수요량을 예측한다. 현대모비스㈜는 "현재 AS 부품 예측하는 통계 모델이 90% 이상 정확도를 보이고 있지만, 외부 영향에 민감한 일부 모델은 정확성이 떨어지고 있다"며 인공지능 도입 이유를 설명했다. 새로운 데이터 분석 모델은 온도 변화로 인한 제동부품의 마모율 변화를 학습한 머신러닝 모델이 기상청의 기후관측 데이터를 미리 반영해 제동부품 수요를 예측하는 식이다. 현대모비스㈜는 수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류비용이 절감되는 것은 물론 AS 부품의 적기 공급을 통해 고객만족도도 극대화될 것으로 기대하고 있다. 또한 앞으로 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 높여나간다는 계획이다.[5] 실제로 인공지능의 발달로 인해 코로나바이러스를 대비한 마스크 생산에서 불량품을 고르는 데 많은 도움이 되었다. 신종 코로나바이러스 감염증 시대의 필수품 마스크의 제조 현장에서 사람 대신 인공지능이 불량품을 거를 수 있게 됐다. 기존 검수 공정은 근로자의 수작업으로 이뤄져 속도와 정확도가 비교적 낮고 사람의 손 접촉을 통한 오염 우려도 있었다. 한국생산기술연구원은 2020년 9월 제조 업체에 딥러닝 기반 영상 패턴 분류 기술을 이전했다. 이 기술은 AI가 직물 패턴, 귀고리 연결 등 불량 마스크의 주요 특징을 영상 데이터를 통해 학습하고 자체 판단할 수 있도록 한다. AI는 3일 만에 불량 판단 학습을 마쳤다. 시범 테스트 결과 AI의 검수 정확도는 99.7%로 측정됐다. 검수 시간은 마스크 1개당 0.067초(15분의 1초)다. 생기원은 "이 기술 도입으로 업체의 마스크 일일 생산량은 이전보다 30% 늘어난 40만 장이 됐다"고 설명했고, "향후 지속적인 기술협력을 통해 기업이 원하는 다양한 색상과 형태의 마스크를 개발하는 데 도움을 줄 계획"이라고 말했다.[6]
각주[편집]
- ↑ 1.0 1.1 1.2 한국PL센터, 〈(PL) 제조물책임법 축조해설 결함의 정의 ①〉, 《한국PL센터》, 2016-04-20
- ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 한국PL센터, 〈(PL)제조물책임법 축조해설 제조물책임의 법이론 – 손해배상책임의 범위 ②〉, 《한국PL센터》, 2016-04-21
- ↑ 〈재산적 손해〉, 《네이버 국어사전》
- ↑ 〈정신적손해〉, 《네이버 지식백과》
- ↑ 곽호룡 기자, 〈현대모비스 "AI가 불량품 걸러내고 수요 예측도 한다" 제조 현장에 전면 도입〉, 《한국금융》, 2019-03-05
- ↑ 김윤수 기자, 〈AI로 0.067초만에 불량 마스크 잡아낸다… 3일 학습으로 정확도 99.7%〉, 《조선비즈》, 2020-10-08
참고자료[편집]
- 〈제조물책임법〉, 《국가법령정보센터》
- 한국PL센터, 〈(PL) 제조물책임법 축조해설 결함의 정의 ①〉, 《한국PL센터》, 2016-04-20
- 한국PL센터, 〈(PL)제조물책임법 축조해설 제조물책임의 법이론 – 손해배상책임의 범위 ②〉, 《한국PL센터》, 2016-04-21
- 〈재산적 손해〉, 《네이버 국어사전》
- 〈정신적손해〉, 《네이버 지식백과》
- 곽호룡 기자, 〈현대모비스 "AI가 불량품 걸러내고 수요 예측도 한다" 제조현장에 전면 도입〉, 《한국금융》, 2019-03-05
- 김윤수 기자, 〈AI로 0.067초만에 불량 마스크 잡아낸다… 3일 학습으로 정확도 99.7%〉, 《조선비즈》, 2020-10-08
같이 보기[편집]
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