전문직을 양성하는 대학에 재학 중인 학생의 일실소득에 관한 재고찰 - 의대생의 일실소득이 문제된 대법원 2021. 7. 15. 선고 2016다260097 판결을 중심으로 -

엄복현

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 엄복현 (경북대학교)

저널정보: 한국재산법학회 재산법연구 재산법연구 제40권 제4호

발행연도: 2024.2

수록면: 245 - 272 (28page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

소극적 손해로서의 일실소득이란 사고가 없었을 경우를 가정하여 피해자가 장래 얻을 수 있었으리라고 예측되는 소득을 말한다. 일실이익은 불법행위로 인하여 타인의 생명, 신체를 침해한 경우 손해배상액의 대부분을 차지하게 된다. 여기서 불법행위로 인하여 사망하거나 신체의 장애를 입은 피해자가 상실한 ‘장래 얻을 수 있으리라고 예측되는 수입’을 어떤 방법으로 계산할 것인가가 문제된다. 특히 피해자가 학생인 경우, 사고 당시 학생이어서 소득이 전혀 없으니 일실소득 자체를 부정하는 것은 타당하지 않다. 전문직 양성학과 재학생의 일실수입이 문제되었을 때, 우리 판례는 전문직 양성학과 재학생이 해당 전문직을 취득할 상당한 개연성이 있는지 여부에 따라 전문직의 소득을 일실수입 산정의 기초로 삼을지 여부를 결정하였다. 의과대학 학생의 일실소득이 문제되는 사안에서 대상판결 설시 이전에는 학적상태, 재학 중 성적, 의사 국가고시 합격률 등을 고려할 때, 의사로서의 소득을 올릴 상당한 개연성이 없다고 판단하였는데, 대상판결에서는 최초로 제반사정을 고려할 때 의사로서의 일실소득을 인정할만한 상당한 개연성이 있다고 판단하였다. 판례의 법리가 바뀐 것은 아니고 종래 판결과 대상판결의 사실관계가 아주 크게 다르지는 않다는 점에서 우리 판례가 의사와 같은 고소득 전문직 양성학과 재학생의 경우에도 교육학과, 간호학과 재학생의 경우처럼 입증의 정도를 살짝 낮춰준 것으로 보인다. 이러한 대상판결의 태도는 ‘상당한’ 개연성이라는 의미에 비추어 볼 때, 타당한 것으로 생각된다. ‘상당하다’는 것은 100% 확실하다는 것을 의미하는 것이 아니다. 따라서 대상판결의 사안과 같은 정도의 입증이라면 피해자가 의사로서의 소득을 올릴 개연성이 상당하다고 볼 수 있기 때문이다. 또한 손해의 공평․타당한 분담이라는 손해배상의 목적, 상대적으로 위자료가 저액화되어 있는 현실 등을 고려할 때, 의과대학 재학생의 경우처럼 고소득이 예상되는 경우라고 하여 종래 판결과 같이 해당 전문직으로서의 일실소득을 인정함에 있어 엄격한 것은 타당하지 않다. 한편, 전문직으로서의 소득을 인정함에 있어서 상당한 개연성을 요구하는 판례의 태도가 타당한지에 대해서 의문을 제기하면서 새로운 일실수입 산정 방법을 도입해야 한다는 견해들이 있다. 대표적으로 통계의 정확성을 전제로 비율적으로 일실소득을 산정해야 한다는 견해가 있고, 평균에 근접한 값을 기준으로 일실소득을 산정해야 한다는 견해가 있다. 그러나 입증의 정도와 증명책임의 영역에 관한 현행 법체계와 해석, 판례에서 언급하고 있는 상당인과관계설 등을 고려할 때, 일부 불합리한 측면이 있더라도 전문직 소득을 올릴 상당한 개연성 여부를 가지고 전문직 양성학과 재학생의 일실소득을 산정해야 할 것으로 생각된다.

Lost profits refer to the income that the victim could have earned in the future, assuming there had been no accident. Lost profits account for most of the damages when the life or body of another person is infringed upon due to an illegal act. In particular, in the case where the victim is a student, it is not reasonable to deny the loss of profits since he was a student at the time of the accident and had no income. In the past, in a case where medical school students' lost profits were an issue, the Supreme Court ruled that there was no considerable probability of earning an income as a doctor, considering academic status, grades while in school, passing rate on the national medical examination, etc. However, in the target judgment, considering all circumstances, it was determined for the first time that there was a considerable probability of earning lost income as a doctor. The legal principles of the precedent did not change, and the facts of the past judgment and the target judgment were not very different. In light of this, our precedent appears to have slightly lowered the level of proof for students in high-income professional training departments such as doctors, as in the case of students in education and nursing departments. This attitude of the target judgment is considered reasonable in light of the meaning of ‘considerable probability’. ‘Considerable’ does not mean 100% certain. Therefore, if it is proven to the same degree as the case in the target judgment, it can be seen that there is a considerable probability that the victim will receive income as a doctor. On the other hand, there are opinions that a new method of calculating lost income should be introduced, raising questions about whether the precedent's attitude of requiring a considerable probability in recognizing income as a professional is appropriate. However, considering the current legal system and interpretation of the degree of proof and the area of burden of proof, it is believed that lost profits should be calculated with a considerable probability of obtaining professional income even if there are some unreasonable aspects.

#일실소득 #일실수입 #일실이익 #상당한 개연성 #전문직을 양성하는 대학에 재학 중인 학생 #소극적 손해 #손해배상액 산정 #lost income #lost profit #future income loss #considerable probability #students attending a university that trains professionals #negative damages #calculation of damages

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)