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지방교육자치법규 입법현황 및 개선방안 연구RR2014-06

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content_id
PCY_201509110513576731
doc_id
PCY_201509110513576731_21
발행기관
한국교육개발원
발행연도
KDC
360
답변 불가 (is_impossible)
True
문맥 (context)
지방교육자치법규 입법권 범위와 관련하여 또 하나의 과제가 위임사무의 성격을 명확히 하고 이와 관련된 문제점을 해소하는 것이다. 먼저, 현재 지방교육자치단체들이 수행하고 있는 위임사무들을 분석하여 사무의 집행주체로서 지방교육자치단체가 타당한지 그리고 타당하다면 사무의 성격 상 위임사무로서 수행하는 것이 바람직한지에 대한 면밀한 고찰이 필요할 것이다. 그리고 위임사무들은 가급적 보충성의 원칙에 부합하도록, 지방교육자치단체들의 실질적 자치권을 침해하지 않도록 자치사무의 형식으로 전환하여 주는 것이 가장 바람직하다. 그럼에도 불구하고, 특별한 사정으로 이양을 통한 자치사무화가 어려울 때도 있을 수 있는데, 이때에도 가급적 현재와 같은 기관위임 중심의 사무배분은 지양되어야 한다. 이는 지방자치제도 본질인 자주성・자립성을 저해하는 최대의 요인이 지방자치단체를 국가의 포괄적이고 거의 무제한적인 관여의 아래에 놓이게 하는 기관위임사무제도의 존재라는 문제제기와 그 맥을 같이 한다. 구체적으로 살펴보면, 「지방자치법」 제102조는 ‘국가사무의 위임’이라는 제목 아래 “시・도와 시・군 및 자치구에서 시행하는 국가사무는 법령에 다른 규정이 없으면 시・도지사와 시장・군수 및 자치구의 구청장에게 위임하여 행한다.”고 규정하고 있다. 이는 국가사무의 위임을 기본적으로 지방자치단체가 아닌 지방자치단체장에게 위임하는 기관위임방법에 의하고 있음이다. 그런데 이와 같은 기관위임 사무의 경우는 해당 자치단체가 독자의 기관이 아닌 국가의 하급 행정기관으로서의 지위에서 행하여지기 때문에 자신의 책임 하에 사무를 수행하는 자치사무나 단체위임사무와 달리 지방의회의 관여 및 조례 제정이 원칙적으로 불가능하다. 그런데 이와 같은 「지방자치법」 제102조의 입법태도는 「지방분권 및 지방행정체제개편에 관한 특별법」과도 충돌의 소지가 크다. 텍스트 네트워크 분석(TNA)이란 텍스트에 나타나는 단어와 단어의 관계를 링크로 표현하여 구현되는 연결망(network)을 통해 내용을 해석하는 분석 기법이다(최영출・박수정, 2011: 125). 텍스트에서 의미를 가진 단어 간의 관계는 한 문장 혹은 문단 등 분석 단위 안에서 동시에 나타났는지를 기준으로 관계를 설정할 수 있다(김용학, 2011: 317). 이 개념을 바탕으로 TNA는 내용분석과 사회연결망분석을 연계한 것이다(최영출・박수정, 2011: 125). 즉, 텍스트 내용을 분석하는 연구작업은 각각의 대상으로 선정된 분석 자료(text)에 출현한 단어의 빈도수 등 개체적 속성을 중점으로 고찰하는 것이고, 사회연결망분석은 텍스트 분석을 통해 선별된 단어의 관계적 속성에 초점을 두어 고찰하는 것을 의미한다. 첫째, KrKwic 소프트웨어에 입력할 데이터의 초석을 다지는 데 있어 분석단위를 선정하였는바, 방법은 신문사별로 사실보도 기사를 제외한 사설 등 칼럼만 분석하되 같은 논지를 펼치고 있는 연속된 문단의 묶음을 하나의 분석 단위로 설정하였다. 둘째, 본격적으로 내용을 분석하기에 앞서 핵심어를 설정하였다. 핵심어는 KrKwic에 텍스트 파일(text.txt)을 입력 후, 단어의 출현 빈도에 따라 정렬된 결과를 1차로 얻고 이를 대상으로 몇 차례의 모의 테스트를 실시하여 연구 목표와 관련 있는 시사점을 도출할 수 있는 적정 빈도를 결정하여 기준으로 택하였다. 특히, 출현빈도수가 높은 단어 중에서도 본 연구와 거리가 먼 단어들의 경우에는 삭제하여 최종 핵심어를 선별함으로써 보다 정확한 결과를 도모하였다. 첫째, 분석 대상인 텍스트 파일 자체와 내용분석 단계에서 추출된 핵심어 파일을 KrText 소프트웨어에 입력하여 핵심어 사이의 행렬을 구축하였다. 둘째, NetMiner 4.2를 활용하여 핵심어가 연결망 내에서 핵심어간의 관계를 중개하는 정도인 매개 중심성(betweenness centrality)을 살펴보았다. 매개중심성은 핵심어가 연결망 내 핵심어간의 최단 경로에 위치하는 정도를 측정하여 계산되는데, 하나의 핵심어가 연결망 내 다른 핵심어와의 연결을 위해 그 핵심어를 거쳐야 할 경우 더 높은 값을 갖게 된다. 셋째, 핵심어 간의 전체 연결망 내에서 응집된 핵심어들의 관계 구조를 파악하는 지표와 관련된 소속 집단의 탐색을 실시하였다. 이 과정을 수행하는 알고리즘의 전제는 핵심어가 아닌 핵심어와 핵심어 간 링크(link)의 사이 중앙성을 사용하여 핵심어들의 위계적인 결속 구조를 밝혀내는 것이다(Girvan & Newman, 2002). 왜냐하면 전체 연결망에서 앞서 거론한 사이 중앙성이 높은 대상들은 클러스터 내부보다는 클러스터 간을 넘나드는 링크일 가능성이 높기 때문이다. 지방자치단체가 조례로 제정하는 사무는 법인으로서 당연히 보통법(일반법)상 인정되는 것을 제외하고는 국회의 제정법에 의해 부여받은 사무에 한하기 때문에 당초부터 지방자치단체의 고유사무 또는 국가위임사무 등의 개념은 존재하지 않는다(김태웅, 2008: 40-46). 즉, 지방자치단체는 지방의회의 권한으로 자치법규인 조례(bylaw)를 제정하게 되는데 이러한 지방의회의 조례입법권은 1972년에 제정된 「지방자치법(Local government Act)」에 근거하고 있다. 이 동법 제235조는 “지방의회가 선한 지배 및 통치 그리고, 생활침해의 예방 및 제거를 위하여(for good rule and government and suppression of nuisances) 조례에 관한 권한”을 갖는다고 규정하고 있다. 이처럼 지방자치사무는 국회에 의해 부여되거나 유보되지 않는 사무에 한하므로 국회에 의해 부여된 권한을 넘어서는 월권행위는 위법하여 무효가 되며, 이를 월권무효의 원칙(Ultra Vires Doctrine)이라 하여 판례법상의 절대적 원칙으로 여긴다(구병삭, 1991: 44). 다만 지방자치단체가 의회의 법률에 의해 명확히 명시되지 않은 사무를 집행하려고 하는 경우, 지방자치단체는 개별 법률안(Private Bill)을 의회에 제출하여 지방법(Local Act)의 제정을 요구할 수 있다. 이처럼 지방자치단체가 제정하는 조례는 제한된 범위 내의 사무를 규정하고 그 지역 내에서만 효력을 가진다는 점에서 제한점을 갖는다. 하지만 법률의 광범위한 위임으로 인한 미흡한 성문법전을 보충하는 존재로서 큰 의의가 있으며, 「지방자치법」 제237조에 의하면 조례를 어기는 자에게 즉결심판을 통한 벌금부과를 규정함으로써 조례의 실효성을 확보하고 있다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
텍스트 네트워크 분석(TNA) 과정에서 핵심어를 선별할 때, 연구 목표와 관련 없는 단어를 삭제하는 기준이 되는 '적정 빈도'는 구체적으로 얼마인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    질문은 텍스트 네트워크 분석(TNA)에서 핵심어를 선별할 때 사용하는 '적정 빈도'의 구체적인 수치를 요구한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    문맥에서는 TNA의 정의, 분석 단위 설정 방법, 핵심어 설정 과정 및 방법론에 대해 설명하고 있다.

    • 핵심어는 KrKwic에 텍스트 파일(text.txt)을 입력 후, 단어의 출현 빈도에 따라 정렬된 결과를 1차로 얻고 이를 대상으로 몇 차례의 모의 테스트를 실시하여 연구 목표와 관련 있는 시사점을 도출할 수 있는 적정 빈도를 결정하여 기준으로 택하였다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    핵심어 설정 단계에서 '적정 빈도'를 결정하여 기준으로 삼았다는 사실은 명시되어 있으나, 그 빈도가 구체적으로 어떤 수치(예: 5회 이상, 10회 이상 등)인지는 나타나 있지 않다.

    • 연구 목표와 관련 있는 시사점을 도출할 수 있는 적정 빈도를 결정하여 기준으로 택하였다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    문맥을 통해 연구자가 모의 테스트를 거쳐 적정 빈도를 직접 결정했다는 절차는 알 수 있지만, 그 결정된 결과값인 구체적인 빈도 수치는 제공되지 않는다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    질문이 요구하는 핵심 정보인 '구체적인 적정 빈도 수치'는 문맥 내에 존재하지 않으며, 이를 알기 위해서는 외부 데이터나 연구의 상세 결과가 필요하다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없음을 최종 답변으로 결정한다.

근거 (evidence)
  • 핵심어는 KrKwic에 텍스트 파일(text.txt)을 입력 후, 단어의 출현 빈도에 따라 정렬된 결과를 1차로 얻고 이를 대상으로 몇 차례의 모의 테스트를 실시하여 연구 목표와 관련 있는 시사점을 도출할 수 있는 적정 빈도를 결정하여 기준으로 택하였다.
  • 연구 목표와 관련 있는 시사점을 도출할 수 있는 적정 빈도를 결정하여 기준으로 택하였다.
최종 답변 (final_answer)
주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다.
분석 (analysis)
문맥에서는 연구자가 모의 테스트를 통해 적정 빈도를 결정하여 핵심어 기준으로 삼았다는 방법론적 절차를 설명하고 있다. 그러나 질문이 요구하는 구체적인 빈도 수치는 명시되어 있지 않으므로, 해당 정보를 파악하기 위해서는 문맥 외의 추가적인 정보가 필요하다.