지식재산권 분야 데이터 소유권 논의의 평가 및 방향성 검토

Q: 이 논문에서 정의한 데이터 소유권이란 무엇인가?

데이터 소유권은 민법상 소유권보다는 데이터를 특정인에게 배타적으로 할당하는 것으로, 절대적 효력을 갖는 권리 일반을 총칭하는 표현으로 이해된다. 이는 다양한 형태로 인정될 수 있는 배타적 독점권을 포괄하는 개념으로, 데이터에 대한 통제권으로서의 집합적 권리 차원으로 해석된다.

Q: 우리나라 데이터 소유권 논의의 문제점과 개선 방향은 무엇인가?

연구 결과, 우리나라의 데이터 소유권 논의는 과도기적 단계에 머물러 있으며, 궁극적인 문제 해결을 위한 논의가 부족하고 지식재산권 분야에 지나치게 한정된 폐쇄성을 보인다. 따라서 데이터에 실체적 재산권 부여 가능성 심층 검토, 보호 대상 데이터 수준 명확화, 일원화된 정책 체계 정립, 권리 제한 논의 활성화, 기술적 보호조치 체계 정비가 필요하다.

김시열

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김시열 (한국지식재산연구원)

저널정보: 숭실대학교 법학연구소 법학논총 法學論叢第51輯

발행연도: 2021.9

수록면: 131 - 159 (29page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

데이터 경제가 우리 산업에서 중요한 비중을 차지하게 되면서, 데이터 활용과 거래는 가장 중요한 요인으로 작용하고 있다. 데이터 활용과 거래의 안정적인 기반을 구축하기 위해 데이터가 누구의 것인가, 그리고 그 가치는 어떻게 보호될 수 있는가에 대한 질문이 중요한 논의의 대상이 되고 있다. 나름 해결점을 찾아가고 있는 다른 문제들과 달리 데이터 소유에 대한 문제는 여전히 해결이 어려운 상태이며, 매우 다양하게 전개되고 있는 관련 논의들은 다소 혼란스러운 모습을 보이고 있다. 이러한 배경에서 과거 데이터 소유권의 논의가 물권법적 소유권을 중심으로 이루어져 왔던 것과 달리, 최근에는 지식재산권 법체계를 기반으로 다루어지는 흐름으로 변화하고 있다. 이 과정에서 데이터의 재산적 가치를 어떻게 보장할 것인가에 대한 방법이 기존과 달리 부당한 행위를 금지하는 방식으로 논의의 방향이 이동하고 있다. 하지만 이와 같은 논의의 흐름이 적절한 것인지에 대한 면밀한 문제 제기가 이루어지지 않고 있다는 점은 엄청난 효과를 가져올 사안의 중요성을 볼 때 문제가 있다고 생각한다. 이에 본 글에서는 이와 같이 데이터 소유권에 대한 현재의 논의가 데이터 경제의 경쟁력 강화라는 궁극의 목표를 달성하기 위하여 적절히 이루어지고 있는 것인지 여부를 평가하고, 그렇지 않다면 어떠한 사항들을 고민해야 할 것인지를 제안하였다. 검토 결과 우리나라에서의 지금까지의 논의는 과도기적인 단계를 지나고 있을 뿐만 아니라 궁극적인 문제해결을 위한 논의가 매우 부족하며 지나치게 지식재산권 분야에 한정하여 고민하는 폐쇄성이 나타나는 상황이라 판단하였다. 그러다 보니 균형있는 논의가 이루어지기 보다는 정책적으로 제시되는 특정의 방향에 논의가 이끌리는 모습도 발견된다. 이에 지금과 같은 과도기적 단계에서 벗어나 데이터 거래의 기반이 되는 데이터의 재산권적 가치 설정을 논의하는 단계로 진척되어야 한다고 보았다. 이 과정에서 다양한 사항이 균형있게 함께 고려되어야 한다. 이에 데이터에 실체적 재산권 부여 가능성의 판단, 보호 대상이 되는 데이터 수준의 명확화, 일원화 및 체계화된 정책적 체계 정립 필요, 권리제한과 같은 예외 규범에 대한 논의 필요, 기술적 보호조치의 보호체계 정비가 함께 논의되어야 할 필요성을 제언하였다.

As data economy expands its presence in industries, the use and trading of data have emerged as key drivers. In order to build a stable foundation for the use and trading of data, we need to answer a number of key questions including who owns data, and how the value of data can be protected. A wide range of discussions have been made regarding these questions, and many of the questions have been answered to some degree. However, the issue of data ownership is far from being resolved, and discussions on the issue have been somewhat chaotic. A notable change in the discussions on data ownership is the shift in the focus of the discussions from the property law to the intellectual property law. This shift entailed another shift in discussions on the protection of property values of data; recent discussions on this issue focus on the prohibition of unfair conduct. This study examines whether the current discussions on data ownership are aligned with the ultimate goal of improving the competitiveness of data economy and, if not, what are the issues that require our a ttention. The findings of this study indicate that, at least in Korea, discourses on the issue are still in the transitional period and generally lacking in discussions required to ultimately address the issues. Rather than tackling the relevant issues in a balanced manner, discussions in Korea tend to be shaped by specific policy directions that the government proposes. As such, this study suggests the need to move beyond the transitional phase and begin discussions on the property value of data, which form the basis of data trading. The discussions should take account of various aspects otf the issue in a balanced manner. In addition, this study highlights the following considerations: feasibility of recognizing substantive property rights on data; clarification of data levels eligible for protection; establishment of a uniform and systemic policy framework; discussions on statutory exceptions such as restriction of rights; and the refinement of a protection framework utilzing technical protection measures.

#데이터 경제 #데이터 소유권 #데이터 보호 #부정경쟁행위 #재산권 #Data economy #Data ownership #Data protection #Unfair competition #Property right

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)