빅데이터의 법적 보호 문제 - 영업비밀보호법에 의한 보호 가능성을 중심으로 -

이일호 법조협회 2018 法曹 Vol.67 No.1

In the era of the 4th industrial revolution, the meaning and value of data have been emphasized drastically. In recent years we are also confronted with the new coined term “big data”, which is expected to overcome the limitations and demarcation experienced by the pre-existing data itself or databases that consist of them. As a result, the government and industry tend to be active in this area, either by investing in it or by utilizing it. The more frequently big data would be applied in industry, the more plausible there could exist disputes between entities with different interests. Thus it is requires legal discussion surrounding big data, already in the earlier stage. Among other legal aspects of big data, this Paper will focus on the possibility of its legal protection. To fulfil this aim, it firstly tries to define the concept of “big data” and extract some common characteristics of it by considering the current development in the relevant technologies. On the basis of this discussion, it is examined whether and how big data can claim protection under intellectual property law, expecially according to the protection regime sui generis for database investors which has been originally developed for typical databases in the traditional sense. However, it will more focus on the possible legal protection of big data as trade secret whose protection is governed in Korea by the Trade Secret Law within the context of the unfair competition regime. Rights arising from a trade secret are distinguished from exclusive rights conferred on holders of intellectual property and deem to be, as a consequence, characterized differently. It is difficult for the trade secret to identify and specify information in secret from the other. Furthermore, many scholars and practitioners still raise questions, whether claims based on the trade secret should be regarded as a right to the exclusive utilization or just a right to exclude someone from acquiring it. Such a uncertainty makes the trade secret law the last resort for businesses who would claim ownership over objects which has not been firmly recognized as an intellectual property yet. However, trade secret law has codified some liable conditions in depth for claiming protection, although they are sometimes considered insufficient and too abstract. Thus, the question which data can be protected under trade secret law depends on the interpretation of that law. The Paper will be concluded with the result: the trade secret law is not a suitable legal institute for the legal protection of big data. The reason is that the trade secret law is from the beginning not intended to protect data, and that it is not ready yet to recognize it as protectable. However, it is expected that big data would generate a huge amount of value and the investment would continue to increase. Answers to the questions remain still open, whether such information needs to be legally protected, and how and to what extend it can be protected, more importantly how we could formulate the legal language for the big data protection. It could be helpful to gather stakeholders, scholars and practitioners and to discuss on various issues around big data. 4차산업혁명의 시대를 맞이하여 데이터가 가지는 중요성은 줄곧 강조되고 있다. 최근에는 빅데이터(big data)라는 신조어가 나와 기존 데이터 또는 데이터베이스가 가지는 가능성을 뛰어 넘는 기술진보로서 각광을 받고 있으며, 그만큼 정부나 기업에 의한 활용도 활발해질 것으로 예상된다. 빅데이터가 빈번하게 사용되면, 그만큼 이와 관련된 분쟁이 벌어질 가능성도 높아지게 된다. 따라서 빅데이터를 둘러싼 법적 쟁점에 대해서 사전에 다루어 보는 것은 무척 중요한 일이라 하겠다. 이 논문은 빅데이터가 가지고 있는 법적 측면 중에서도 그 보호 가능성에 관해 고찰하기 위한 것이다. 논문은 우선 빅데이터를 어떻게 정의할 수 있는지, 또 현재의 발달상황을 고려해 보았을 때, 빅데이터가 가지고 있는 특징은 무엇인지 살펴보고자 한다. 이러한 분석을 토대로 빅데이터가 과연 현재의 지식재산권법(특히 저작권법) 및 불법행위법에 의해 보호될 수 있는지에 대해 고려해볼 것이다. 여기서는 무엇보다 부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률을 통해 빅데이터가 보호될 수 있는지에 대해 집중하고자 한다. 영업비밀은 여타 지식재산들과는 다른 성격을 가진다. 영업비밀로 보호되는 정보를 특정하기 어려운 것은 물론이고, 그 보호가 단지 방어권에 머무는지, 적극적인 이용권한에까지 이르는지에 대해 아직까지도 모호한 상황이다. 이러한 모호성 때문에 영업비밀보호법제는 때때로 명확하게 지식재산으로 보호되지 못하는 것을 보호하기 위한 마지막 보루처럼 여겨지기도 한다. 그러나 동 법제는 추상적이기는 하지만, 영업비밀로 보호되기 위해 갖추어야 할 요건들과 침해로 인정되는 행위를 비교적 구체적으로 제시하고 있다. 그 결과 빅데이터가 영업비밀이 되는지 여부는 이 조건들에 의해서 결정될 수밖에 없다. 결론적으로 영업비밀보호법제는 현재로서 빅데이터를 보호함에 있어 적합한 법제도라고 할 수는 없다. 이는 영업비밀보호법이 애초에 빅데이터를 전제로 만들어진 것이 아니기 때문이기도 하다. 빅데이터가 경제적 가치를 가지고, 산업계에서 그 가치를 인정받는 것은 사실이지만, 이것을 법적으로 보호할 것인지, 또 어떻게 얼마만큼 보호할 것인지는 또 다른 문제라고 할 수 있다. 이해관계를 달리하는 다양한 사람들, 법학자 및 법실무자들이 함께 모여 적합한 보호방안에 대해 심도 있는 논의를 전개할 필요가 있다.

비밀자료 삽입용량을 증가시키기 위한 비밀 공유 기반의 이중 이미지 가역 정보은닉 기법

김평한,유관우,Kim, Pyung Han,Ryu, Kwan-Woo 한국멀티미디어학회 2022 멀티미디어학회논문지 Vol.25 No.9

The dual image-based reversible data hiding scheme embeds secret data into two images to increase the embedding capacity of secret data. The dual image-based reversible data hiding scheme can transmit a lot of secret data. Therefore, various schemes have been proposed until recently. In 2021, Chen and Hong proposed a dual image-based reversible data hiding scheme that embeds a large amount of secret data using a reference matrix, secret data, and bit values. However, in this paper, more secret data can be embedded than Chen and Hong's scheme. To achieve this goal, the proposed scheme generates polynomials and shared values using secret sharing scheme, and embeds secret data using reference matrix and septenary number, and random value. Experimental results show that the proposed scheme can transmit more secret data to the receiver while maintaining the image quality similar to other dual image-based reversible data hiding schemes.

초연결사회의 도래와 빅데이터 -법제도적 개선방안을 중심으로-

장완규 ( Jang Wan-kyu ) 한남대학교 과학기술법연구원 2018 과학기술법연구 Vol.24 No.2

빅데이터 산업은 미래의 국가경쟁력을 좌지우지할 중요한 산업분야로서 제4차 산업혁명의 핵심분야다. 특히 IT기술의 발달과 함께 인터넷의 빠른 보급으로 인하여 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 기기 등의 모바일기기를 비롯하여 사물인터넷 및 각종 센서 등을 통한 네트워크 접속이 빈번하게 이루어짐으로써 현재 우리는 초연결사회를 살아가고 있다. 초연결사회와 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 사람들의 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있게 되었다. 즉 디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)' 환경이 도래하고 있다. 제4차 산업혁명의 시대와 함께 빅데이터는 21세기의 원유라 비유될 정도로 모든 산업의 근간이자 소스(IoT, Cloud Computing, 인공지능, 무인자율주행차 등)가 되고 있다. 초연결사회를 살아가는 현 시점에서 우리에게 개인정보의 이용 및 활용에 대한 인식의 전환이 필요하다. 즉 너무 경직된 개인정보 보호의 체계에서 벗어나 좀 더 유연한 자세를 가지고 개인정보나 데이터를 바로 보아야 할 때라고 생각한다. 더불어 우리가 법제도적으로 검토해 보아야 할 문제점들도 여기저기 발생하고 있다. 다양한 경로를 통하여 수집, 저장, 가공된 데이터로 인하여 개인정보가 침해되는 일이 발생하는 경우, 빅데이터 분석기법에 활용된 알고리즘의 오류 또는 편향성으로 인하여 전혀 다른 왜곡된 결과가 도출됨으로써 이로 피해를 입는 경우, 그리고 빅데이터 분석을 통해 얻은 결과물에 대한 영업비밀로서의 가치 또는 저작권으로서의 보호 가능성 등 지적재산권의 보호 및 침해 등의 다양한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ‘빅데이터’란 무엇인지, 그리고 지금 현재 어떻게 활용되고 있으며, 구체적으로 어떠한 문제점들이 있는지 하나하나 짚어보고 이를 개선하기 위한 방안으로 개인정보보호의 관점, 알고리즘 규제 관점, 그리고 지적재산권적 관점에서 빅데이터를 살펴보고자 한다. 더불어 제4차 산업혁명을 다루는 기술 분야에 대한 입법은 경직된 법체계보다는 자율규제 또는 자기통제의 방식으로 추진해 나가는 방식이 타당하다고 생각한다. 현행법으로는 급속도로 발전하는 기술의 속도를 따라잡을 수 없으며 그 법은 기술의 혁신을 가로막는 규제로 남게 될것이기 때문이다. 일단 자율규제의 방식에 따라 운용해 나가면서 법의 미비나 강력한 규제가 필요한 부분에 대해서는 사후적으로 입법을 하는 방식으로 규율해 나가는 것이 현명하다. 필자가 제시하는 입법방식으로는 네거티브 규제나 규제 샌드박스의 형태가 유용하다는 점을 밝혀둔다. The Big Data Industry is an important industrial field that will control the future national competitiveness and is the core of the Fourth Industrial Revolution. Especially, with the development of IT technology and rapid diffusion of the Internet, network connection is frequently made through mobile devices such as smart phones, tablet computers, wearable devices, object internet, and various sensors. As a result, we are now living in a super-connected society. The Advent of Hyper-Connected Society and big data environments have seen a surge in data volume compared to the past. And the kinds of data have been diversified so that people's behaviors as well as location information and SNS can analyze and predict people's thoughts and opinions. In other words, the 'Big Data' environment is in the process of producing large amounts of information and data that can not be measured due to the spread of the digital economy. With the era of the Fourth Industrial Revolution, Big Data has become the basis of all industries and sources(IoT, Cloud Computing, Artificial Intelligence, Self-driving Car, etc.). At this point, we need to change our perception of the use and use of personal information. In other words, I think it is time to look at personal information and data with a more flexible attitude away from the rigid system of personal information protection. In addition, there are many problems that we have to examine legally. Specifically, big data and privacy, big data and algorithm bias, big data and intellectual property rights. Therefore, in this paper, I examine what Big Data is and how it is currently being used and what are the specific problems. In order to improve this, I want to examine big data in terms of privacy protection viewpoint, algorithm regulation viewpoint, and intellectual property point of view. In addition, I think that the legislation on the technology field dealing with the Fourth Industrial Revolution is appropriate in the way of self-regulation or self-control rather than rigid legal system. Current law can not catch up with the pace of rapidly evolving technology, and it will remain a barrier to technological innovation. It is prudent to rule in the way of legislation after the fact that it operates once according to the method of self-regulation and the part where the law is weak or strong regulation is necessary. It should be noted that the form of the negative regulation or regulatory sandbox is useful for the legislation that I present.

한국에서 사물인터넷과 관련한 빅데이터 보호제도의 현재와 그 방향 ― 사물인터넷의 특성과 부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률에 의한 보호의 충분성에 중점을 두고

설민수 ( Seul¸ Minsoo ) 한국지식재산연구원 2020 지식재산연구 Vol.15 No.4

빅데이터의 보호는 사물인터넷이 활성화와 함께 일반인의 관심을 모으고 있는 영역이다. 자연스럽게 기존 보호제도의 문제점을 지적하면서 새로운 지식재산권에 의한 보호주장들이 분출되고 있다. 하지만 사물인터넷 관련 빅데이터는 다른 빅데이터와는 사물인터넷 기술의 특성에 따라 보안조치에 의한 비공지성, 추적가능성에 바탕을 둔 사용자의 개인정보와의 불가분성 등 여러 가지 다른 특징을 가지고 있고, 이러한 특성을 무시한 새로운 지식재산권에 의한 보호는 그 소유권 귀속과 같이 해결하기 어려운 여러 가지 법률적 쟁점을 야기할 뿐이다. 반면, 비공지성을 갖춘 정보를 보호하는 한국의 부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률과 그 보호범위에 관한 법원의 해석은 다른 국가와 다르게 영업비밀, 영업상 주요자산, 제2조 제1호 ㈘목의 부정경쟁행위라는 틀을 통해 이를 다양하게 분류해 보호하고 있다. 또한 그 정보의 독점력이 가진 가치에 따라 다양한 범위의 형사적 제재 및 민사적 보호를 폭넓게 제공하고 있다. 이에 따라 사물인터넷 관련 빅데이터 중 그 가치를 달리하는 사전처리를 거친 데이터세트, 비식별화 조치를 거친 데이터세트, 원시데이터 상태의 빅데이터에 관해서도 충분한 보호를 제공하며 사물인터넷 관련 빅데이터 거래에 있어 중요한 장애물인 개인정보 보호에 관련하여 재식별을 막아 빅데이터 거래 활성화를 가능하게 하는 장점도 가지고 있다. Protection of Big Data draws attention of general public beyond related experts as Internet of Things(hereafter ‘IoT’) spreads. Naturally, discussions of introduction of new intellectual property protection measures that points out the fault of existing protections are erupting. However, IoT related Big Data has many distinct features from other Big Data including non-publicity originated from security measures, inseparability of user’s personal information by traceability. Accordingly, new protection measures by intellectual property to IoT related Big Data bring out unsolvable numerous legal issues like attribution of ownership. The Unfair Competition Prevention and Trade Secret Protection Act and court’s interpretation(hereafter ‘the Act’) protects non-public information in Korea by utilizing frames of trade secret, major assets in business and unfair competitory acts by section 2.1(Ka) unlike other countries. The Act provides various and wide range of criminal sanctions and civil protection measures according to the value of the information by monopoly powers. It sufficiently protects pre-processed dataset, de-identified dataset, Big Data in raw data status among IoT related Big Data and has the advantage of helping active trading of Big Data by discouraging re-identification of personal information which is one of main barriers to trading of IoT related Big Data.

공개데이터 크롤링에 대한 법적 검토와 데이터산업 발전을 위한 법제도 개선 방안

서재권 인하대학교 법학연구소 2022 IP & Data 法 Vol.2 No.1

데이터는 4차 산업혁명의 꽃으로 불린다. 데이터는 그 자체로 보호받아야 할 소재일 수도 있고 개별데이터들을 모아 놓은 집합물일 수도 있는데, 데이터를 보호대상으로 하는 법률이 여럿 있고 입법목적도 각기 상이해서 일률적인 보호체계를 구성하기 힘든 상황이다. 한편 데이터산업 발전을 안정적으로 추진하기 위해서는 데이터에 대한 ‘통제(소유 또는 권리)’와 ‘공유’의 개념을 포함하는 데이터산업이라는 접점에서 체계적이고 조화로운 법제도와 정책이 설계되어야 한다. 이 논문에서는 공개데이터를 누구든지 접근 가능한 상태에 놓인 데이터이지만 누군가의 통제 아래 있는 데이터이면서 그 자체로 데이터자산에 해당하지 않는 데이터로 정리하고, 공개데이터의 크롤링 행위에 대한 제재가 어디까지 미치는지를 각 법률과 판례를 통해 검토하였다. 그동안 데이터 크롤링 행위에 대해서는 저작권법과 부정경쟁방지법에 의한 보호가 주를 이루었고, 최근에 제정된 데이터산업법과 마찬가지로 최근 개정된 부정경쟁방지법 제2조 제1호 카목의 적용가능성을 분석하였다. 데이터산업 발전을 위해서는 공개데이터의 크롤링 행위가 데이터베이스제작자의 권리 침해에 해당하기 위한 기준을 보다 엄격하게 제시한 최근 대법원의 판례를 긍정적으로 바라볼 필요가 있다. 그리고 공개데이터 크롤링 행위에 대한 카목과 파목의 관계에 있어서는 파목을 보충적 일반조항이라고 보는 법원의 태도에 비판이 지속될 것으로 예상된다. 또한 저작권법상 데이터베이스제작자의 권리를 현실에 맞게 운용하기 위한 개선방안 중 하나로 데이터베이스제작자의 보호요건을 까다롭게 요구하는 대신 보호기간을 연장해 주는 방향도 고민할 필요가 있다. 아울러 데이터산업법상 데이터자산을 보호하는 규정과 저작권법과의 관계에 있어서는 동일한 보호대상에 대해 저작권법과 부정경쟁방지법이라는 두 가지 ‘보호’ 방식이 중복되어 ‘공유’의 특성을 반영해야 하는 데이터산업 발전을 오히려 저해하는 결과를 가져올 위험도 있다는 점을 염두에 두어야 한다. Data is called one of the core elements for the Fourth Industrial Revolution. Data itself may be a material to be protected or a collection of individual data, but there are several laws that protect data and different legislative purposes, making it difficult to form a uniformed legal system. On the other hand, in order to stably promote the development of the data industry, systematic legal systems and policy directions must be designed, which harmonizes the concept of ownership and sharing on data. In this paper open data means data that is accessible to anyone but is under someone's control and does not correspond to data assets in itself. And it examined how data crawling could be regulated through each law and precedents. Until now, data crawling has been mainly protected by the Copyright Act and the Unfair Competition Prevention Act. This paper reviews the applicability of the recently enacted Data Industry Act and Article 2, sub paragraph 1 (k) of Unfair Competition Prevention Act. For the development of the data industry, it is necessary to positively look at the recent Supreme Court precedent that proposed more strict standards for crawling open data to violate the rights of database producers. But criticism is expected to be continued on the court's attitude on Article 2, sub-paragraph 1 (m) of Unfair Competition Prevention Act. And it is necessary to consider extending the copyright protection period instead of demanding the requirements for rights of database. In addition, in relation to the data asset protection regulation under the Data Industry Act and the database producer regulation under the Copyright Act, the two 'protection' methods of copyright law and the Unfair Competition Prevention Act might hinder the development of the data industry.

지식재산권으로서 빅데이터의 법제화에 관한 연구

박승민,송양호 전북대학교 동북아법연구소 2022 동북아법연구 Vol.15 No.3

현재 우리나라를 비롯하여 전 세계적으로 4차 산업혁명의 시대가 도래 하면서 각종 데이터의 활용 및 가치 측면에서 중요성이 지속적으로 강조되고 있다. 특히 빅데이터(big data)는 기존 데이터 또는 데이터베이스가 가지는 가능성을 뛰어 넘는 진보된 기술로 각광받고 있으며, 정부 및 기관, 기업 그리고 연구소 등에서 활용도가 지속적으로 높아지고 있다. 빅데이터가 많이 사용 되면, 이와 관련하여 내용의 활용에 대해 침해 및 분쟁이 벌어질 가능성도 높아지게 될 것이다. 따라서 빅데이터를 둘러싼 법적 쟁점이 중요해지고 있어 논문 등에서 다루어지고 있다. 유럽연합에서 2014년경부터 본격화된 ‘데이터 경제’나 ‘데이터 소유권’ 논의의 진행추이를 살 펴보면 물권적 독점권을 빅 데이터에 새로 부여하는 방식에 관해서는 대부분이 부정적 견해를 나타내고 있는 상황이다. 한편 미국은 한국과 다르게 아직 불법행위로부터의 보호에 그치고 있는 개인정보 보호를 물권적 권리에 가깝게 격상하자는 논의가 비교적 활발할 뿐 개인정보가 아닌 빅데이터 전반을 물권적 권리로 보호할 지에 관해서는 아직 활발한 논의가 관찰되지 않고 있다. 개인정보를 포함한 빅데이터의 바람직한 권리보호방식을 구성하는데 있어 지식재산권 보호에서 얻어진 기존 경험을 참고하여 지식재산권으로 보호를 하는 방안의 마련이 필요하다고 생각된다. 특히 유럽연합의 위 논의가 단지 민법상의 소유권과 비교하는데 그치기보다 지식재산 권 법제의 저작권⋅데이터베이스나 영업비밀 보호를 직접 적용하거나 응용하여 빅데이터를 보 호하는 방법을 적극 검토하기 시작했다는 점은 긍정적으로 평가되며, 우리나라에서도 유럽과 같이 지식재산권 법제를 적용하는 방안의 검토가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문은 빅데이터가 가지고 있는 법적 측면 특히 지식재산권으로 보호 가능성에 관해 고찰하기 위한 것이다. 현재의 발달상황을 고려해 보았을 때, 빅데이터가 가지고 있는 특징 은 무엇인지 살펴보고 이러한 분석을 토대로 빅데이터가 과연 현재의 지식재산권법에 의해 보호 될 수 있는지에 대해 검토하고 방안을 제시하고자 한다. Currently, as the era of the Fourth Industrial Revolution begins in Korea and around the world, the importance of various data utilization and value continues to be emphasized. In particular, big data is in the spotlight as an advanced technology that exceeds the possibilities of existing data or databases, and its utilization continues to increase in governments, institutions, companies, and research institutes. If big data is used a lot, the possibility of infringement and dispute over the use of content in this regard will increase. Therefore, legal issues surrounding big data are becoming important and are being dealt with in papers. Looking at the progress of discussions on the “data economy” and “data ownership” in earnest since 2014 in the European Union, most of them are showing negative views on how real rights are newly granted to big data. Meanwhile, unlike Korea, the U.S. is relatively active in discussions to upgrade the protection of personal information, which is still limited to illegal activities, close to real rights, but there is no active discussion on whether to protect big data as a real right. In constructing a desirable right protection method of big data including personal information, it is necessary to prepare a plan to protect intellectual property rights by referring to existing experiences obtained from intellectual property protection. In particular, it is positive that the above discussion of the European Union has begun to actively consider ways to protect big data by directly applying or applying copyright, database, or trade secret protection of intellectual property legislation, and Korea needs to consider applying intellectual property legislation like Europe. Therefore, this paper is intended to examine the legal aspects of big data, especially the possibility of protection with intellectual property rights. Considering the current development situation, I would like to examine the characteristics of big data and review and suggest ways to protect big data under the current intellectual property law based on this analysis.

Searchable Encrypted String for Query Support on Different Encrypted Data Types

( Shahrzad Azizi ),( Davud Mohammadpur ) 한국인터넷정보학회 2020 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.14 No.10

Data encryption, particularly application-level data encryption, is a common solution to protect data confidentiality and deal with security threats. Application-level encryption is a process in which data is encrypted before being sent to the database. However, cryptography transforms data and makes the query difficult to execute. Various studies have been carried out to find ways in order to implement a searchable encrypted database. In the current paper, we provide a new encrypting method and querying on encrypted data (ZSDB) for different data types. It is worth mentioning that the proposed method is based on secret sharing. ZSDB provides data confidentiality by dividing sensitive data into two parts and using the additional server as Dictionary Server. In addition, it supports required operations on various types of data, especially LIKE operator functioning on string data type. ZSDB dedicates the largest volume of execution tasks on queries to the server. Therefore, the data owner only needs to encrypt and decrypt data.

부정경쟁방지법상 데이터의 보호방안 - 일본 부정경쟁방지법에 대한 비교법적 고찰과 시사점을 중심으로

차상육 인하대학교 법학연구소 2021 IP & Data 法 Vol.1 No.1

부정경쟁방지법 차원에서 우리법과 일본법의 차이는 일본은 이른바 ‘한정제공데이터’를 새로운 보호대상으로 신설하고 있다는 점이다. 이 한정제공데이터 신설조항의 입법적 의미는 종래의 영업비밀 보호와 달리 비공지성(비밀성), 비밀관리성 요건을 판단할 필요 없이 보다 완화된 요건에 기하여 데이터 보호를 한다는 측면에 있다. 그런 점에서 한정제공데이터 개념은 영업비밀 개념보다 보다 넓게 부정경쟁방지법 차원에서 데이터를 보호하고 있다고 평가할 수 있다. 다만 데이터보호와 관련하여 우리 부정경쟁방지법상 제2조 제1호 (카)목의 보충적 일반조항에 따른 적용가능성을 타진할 수는 있겠지만, 우리 법원의 현재 실무운용상 한정적인 보호방안이라 평가할 수밖에 없다. 위와 같은 점을 종합하여 고려하면, 일본의 개정 부정경쟁방지법상 한정제공데이터의 신설조항에 따른 보호방안은 우리 저작권법에서 보호되지 않는 영역의 데이터의 보호에 대한 흠결문제나, 또는 부정경쟁방지법상 보충적 일반조항으로 해결되지 못하는 사안의 경우의 데이터 보호방안으로서 중요한 입법적 시사점을 줄 수 있다고 보인다. 요컨대, 데이터나 데이터셋의 지적재산권법상 보호와 그 데이터셋의 이용활성화를 위해서는 주로 행위규제방식의 부정경쟁방지법의 개정방안 특히, 부정경쟁방지법상 부정경쟁행위로 새롭게 신설하는 방안을 적극적으로 검토할 시점에 와 있다고 보인다. The difference between Korean law and Japanese law in terms of Unfair Competition Law is that Japan has recently established so-called ‘Limited Shared Data’ as a new protection target. The legislative implications of this new ‘Limited Shared Data’ provision are that, unlike traditional trade secrets, data protection is provided in accordance with more relaxed requirements without having to judge non-disclosure and confidentiality requirements. In this regard, it can be evaluated that the concept of ‘Limited Shared Data’ protects data more broadly than the concept of trade secrets in terms of Unfair Competition Law. However, regarding data protection, we can examine the applicability of Article 2 §1(Ca) namely, supplementary general clause under our Unfair Competition Law(“the Act on Unfair Competition Prevention and Trade Secret Protection”), but we have no choice but to evaluate it as a limited protection plan in the current practice of our court. Considering the above, the protection of Limited Shared Data under Japan's revised Unfair Competition Law can have important legislative implications as a flaw in the protection of data in areas not protected by our copyright law or as supplementary general provisions under our Unfair Competition Law. Considering the above, the protection of Limited Shared Data under Japan's revised Unfair Competition Law can have important legislative implications as a flaw in the protection of data in areas not protected by our copyright law or as supplementary general provisions under our Unfair Competition Law.

2021년 개정 부정경쟁방지법상 데이터 보호와 부정사용행위의 규제 - 2021. 12. 7. 신설된 (카)목을 중심으로 -

차상육 한국정보법학회 2022 정보법학 Vol.26 No.2

The revised Unfair Competition Prevention Act protects data by newly establishing (Ka)mok as one of the types of unfair competition listed in Article 2, Subparagraph 1 to regulate the unfair(or unlawful) use of data with prescribed requirements among the data under the ‘Framework Act on the Data Industry’(as an acronym). This legislation method of behavior regulation is not a method of granting exclusive rights such as data ownership to big data maker, so it can prevent concerns in the data trading community that it can cause a chilling effect because it can be too big a barrier to the wide distribution of data. It can be said that the data protection plan under the revised Unfair Competition Prevention Act was newly established in (Ka)mok by accepting most of the legislation of the data protection plan under the Unfair Competition Prevention Act of Japan in 2018. There is a difference in detail between the two. Under the revised Unfair Competition Prevention Act, the data protection plan of (Ka)mok is not an exclusive monopoly grant method, but a passive protection method of behavioral regulation, so it can be evaluated as a more flexible approach to the use activation method required by the data trading community. In the future, the tasks of the new provisions(’Ka’ mok) on the regulation of unfair(or unlawful) use of data under the Unfair Competition Prevention Act will be to establish a relationship with supplementary general clause and to establish a relationship with general tort laws(under Article 750 of the Civil Act). 개정 부정경쟁방지법에서는 제2조 제1호에 열거된 부정경쟁행위 중 하나의 유형으로서 (카)목을 신설하여 약칭 ‘데이터산업기본법’상의 데이터 중 소정요건을 갖춘 데이터를 부정하게 사용하는 행위를 규제하는 방법으로 데이터를 보호하고 있다. 이러한 행위규제의 입법방식은 빅데이터 작성자에게 데이터 소유권(data ownership) 과 같은 배타적 독점권을 부여하는 방식이 아니어서, 데이터의 폭넓은 유통에 너무큰 장애가 될 수 있어 위축효과(chilling effect)를 유발할 수 있다는 데이터 거래계의우려를 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다고 평가된다. 개정 부정경쟁방지법상 데이터보호방안은 일본의 2018년 부정경쟁방지법상 행위규제 방식에 의한 데이터보호방안의 입법 내용을 대부분 수용하여 새롭게 (카)목에서신설한 것이라 할 수 있다. 양자는 세부적으로 차이가 있기는 하다. 개정 부정경쟁방지법상 (카)목의 데이터보호방안은 배타적 독점권 부여방식이 아니라 행위규제방식의 소극적 보호방식인 점에서 데이터 거래계에서 요구하는 이용활성화 방식에 보다 유연하게 접근한 것이라 평가할 수 있다. 향후 부정경쟁방지법 제2조 제1호 (카)목의 데이터 보호 신설조항의 과제는 (카)목과 일반적 보충조항인 (파)목(타인성과 부정이용행위)과의 관계 설정 문제 및 (카)목과 일반 불법행위 법리(민법 제750조 이하)와의 관계 설정 문제 그리고 (파)목(타인성과 부정이용행위)과 일반불법행위 법리(민법 제750조 이하)와의 관계 재정립 문제라할 것이다.

개정 부정경쟁방지법상 데이터 보호에 관한 소고

최기성 부산대학교 법학연구소 2022 법학연구 Vol.63 No.1

In the amendment of the Unfair Competition Prevention And Trade Secret Protection Act on December 7, 2021, act of unfair competition regarding using data unfairly is added. The act is scheduled to be implemented on April 20, 2022. The amended Unfair Competition Act aims to protect against the creation of economic value using big data to promote the use, utilize and distribute. This paper suggests a reasonable interpretation of several specific issues in accordance with the above purpose. Due to the conflict between the legislative purpose of protecting ‘unstructured data’ and the concept of data, the issue of overlapping protection with the Copyright Act may be raised. The concept of data must be technical or business information that meets the limited access, accumulated to a significant extent, and electronically management, and is distinguished from trade secrets through the requirement of excluding information that is kept secret. This study is focused on the issue of whether the meaning of limited access allows only the case of providing data to outsiders and the issue of lacking protection related to electronically management and distinction from trade secrets. And it is understood that the types of unfair competition are defined by referring to some types of trade secret infringement in consideration of the characteristics of the data. It is characteristic that there is no provision about subsequent acquisition in good faith. Act of unfair competition in relation to the circumvention of technological measures is unique compared to that of Unfair Competition Act in Japan. And comparing with the provisions in the Copyright Act, there was no definition of technical measure and that the types of act were limited. Unlike other types of unfair competition related to data, it is also characteristic that criminal punishment is provided.