경제

수하물 미탑재, 지연 미고지… 항공사들의 '불친절 갑질'에 과태료 폭탄

 국토교통부가 승객들의 위탁 수하물을 싣지 않고 이륙한 아시아나항공에 1200만원의 과태료를 부과했다. 또한 항공편 지연 사실을 제때 알리지 않은 에어로케이에도 1800만원의 과태료 처분을 내리며, 항공사의 승객 고지 의무 위반에 대한 강경한 입장을 다시 한번 천명했다. 이번 조치는 예측 불가능한 상황 속에서도 승객의 알 권리와 편의를 최우선으로 해야 한다는 원칙을 강조하는 사례로 평가된다.

 

아시아나항공이 부과받은 과태료는 지난 8월, 인천에서 뉴욕으로 향하는 항공편 3편에서 발생한 수하물 미탑재 사태와 직접적으로 연관되어 있다. 당시 러시아 캄차카반도에서 여러 화산이 동시에 분화하면서 광범위한 화산재가 퍼졌고, 이로 인해 해당 항공편들은 안전을 위해 항로를 변경해야만 했다. 예상치 못한 항로 우회는 연료 소모를 증가시켰고, 안전 운항을 확보하기 위해 수하물 탑재량을 제한할 수밖에 없는 상황을 초래했다. 그러나 아시아나항공은 이러한 수하물 미탑재 상황을 출발 예정 시간보다 3~4시간이나 먼저 파악했음에도 불구하고, 무려 294명에 달하는 승객들에게 이 사실을 항공기가 이륙한 후에야 문자 메시지로 뒤늦게 알렸다.

 


국토교통부는 아시아나항공이 항공사업법을 위반했다고 판단하며, 특히 승객 안내 방식의 미흡함을 지적했다. 해당 문자 메시지에는 단순히 '도착공항에 문의하라'는 내용만 담겨 있었을 뿐, 수하물 미탑재로 인한 불편에 대한 보상 계획이나 구체적인 조치 방안이 전혀 포함되지 않았다. 항공교통이용자 보호 기준에 따르면 항공사는 위탁수하물의 일부를 싣지 못한 경우 승객들에게 이를 명확하고 신속하게 안내해야 할 의무가 있다. 아시아나항공 측은 "불편을 겪으신 승객분들께 사과드린다"며, 재발 방지를 위해 수하물 미탑재 상황 예방 및 신속한 사전 안내 체계 구축에 힘쓰겠다고 밝혔다.

 

한편, 저비용항공사 에어로케이 역시 승객 안내 의무 위반으로 과태료 처분을 피하지 못했다. 에어로케이는 지난 3월부터 6월까지 총 9편의 항공편에서 지연 사실을 인지하고도 승객들에게 제때 알리지 않거나 늦게 고지한 사실이 적발됐다. 특히 한 사례에서는 탑승 19분 전이 되어서야 '항공기 안전점검을 위해 2시간 늦게 출발한다'고 고지하여 승객들의 큰 불편을 초래했다. 국토부는 에어로케이에 편당 200만원씩, 총 1800만원의 과태료를 부과했다.

 

이번 국토교통부의 과태료 부과는 항공사들이 예측 불가능한 상황 속에서도 승객의 편의와 알 권리를 얼마나 중요하게 다루어야 하는지를 다시 한번 상기시키는 계기가 될 것으로 보인다. 항공사의 책임 있는 자세와 투명한 정보 제공은 승객들의 신뢰를 얻고 항공 산업의 건전한 발전을 위한 필수적인 요소다.

 

100% 맞췄다…한국인 치매, AI가 족집게처럼 예측하는 시대 열렸다

 마침내 한국인에게 특화된, 한국인만을 위한 치매 위험 예측 모델이 국내 연구진의 손에서 탄생했다. 그동안 알츠하이머 등 노인성 치매 예측 연구는 대부분 유럽인의 유전 데이터를 기반으로 이루어져, 유전적 특성이 다른 한국인을 비롯한 동아시아인에게는 정확도가 떨어진다는 명백한 한계를 지니고 있었다. 하지만 질병관리청 국립보건연구원이 한국인 고유의 유전 정보를 활용한 인공지능(AI) 기반 예측 모델 개발에 성공하면서, '맞춤형 치매 예방' 시대의 서막을 열었다. 뚜렷한 치료법이 없어 조기 발견과 예방이 무엇보다 중요한 치매 정복의 길에 의미 있는 이정표가 세워진 것이다.이번 연구의 성공 뒤에는 '만성뇌혈관질환 바이오뱅크 컨소시엄(BICWALZS)'에 참여한 674명의 소중한 데이터가 있었다. 연구진은 정상인 81명, 치매의 전 단계로 알려진 경도인지장애 환자 389명, 그리고 치매 환자 204명의 임상 정보와 유전체 정보를 면밀히 분석했다. 특히 한국인의 유전적 특성을 정밀하게 분석하기 위해 개발된 '한국인 유전체 칩(K-Chip)'을 활용한 전장 유전체 연관 분석(GWAS)을 시행했으며, 분석의 신뢰도를 높이기 위해 총 6종에 달하는 서로 다른 인공지능(AI) 알고리즘을 동원해 교차 검증하는 치밀함을 보였다.그 결과는 놀라웠다. 6종의 AI 알고리즘 중 가장 뛰어난 모델은 최대 88%의 정확도로 치매 발병 위험을 예측해냈다. 더 나아가, 연구진이 2년간 추적 관찰한 결과 일부 경도인지장애 환자가 치매로 진행될 것을 최대 100%까지 정확하게 예측하는 등, 인공지능 모델이 실제 임상 현장에서도 충분히 활용될 수 있다는 놀라운 가능성을 증명했다. 또한 이번 연구를 통해 수많은 유전자 중에서도 특히 APOE, PVRL2, TOMM40 유전자가 한국인의 치매 발병 위험을 예측하는 데 매우 중요한 역할을 한다는 사실을 과학적으로 규명해내는 성과를 거뒀다.질병관리청은 이번 연구 성과가 단순히 학술적 의미에 그치지 않고, 향후 국가 단위의 인공지능 치매 예측 플랫폼을 구축하는 핵심적인 기초 자료로 활용될 것이라고 밝혔다. 임승관 질병청장은 "한국인 유전체 데이터를 활용한 맞춤형 치매 예측의 가능성을 보여준 의미 있는 성과"라고 평가하며, "인공지능 기반 조기 진단 플랫폼을 구축해 국가 치매 예방 및 관리 정책의 과학적 근거를 한층 강화하겠다"는 강력한 의지를 표명했다. 한국인의 뇌를 위협하는 치매에 맞서, 한국인의 유전자로 만든 'AI 방패'가 어떤 활약을 펼칠지 귀추가 주목된다.