중국 개정 저작권법상 저작권 침해 민사책임 - 징벌적 손해배상제도를 중심으로 -

손한기

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 손한기 (남경항공항천대학(南京航空航天大学))

저널정보: 한국저작권위원회 계간 저작권 계간 저작권 제34권 제2호

발행연도: 2021.1

수록면: 141 - 175 (35page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

지난 2020년 11월 11일 중국 저작권법 3차 개정이 확정되었다. 이번 개정은 예상과 달리 일부개정에 그쳤지만, 최대 5배까지 부과할 수 있는 징벌적 손해배상제도를 도입했으며, 법정배상의 상한을 현행 50만 위안에서 500만 위안으로 상향 조정하는 등 저작권 침해에 대한 민사적 구제를 대폭 강화하였다. 이외에도 저작권 보호를 강화하기 위하여 기술적 보호조치 및 권리관리정보에 관한 규정을 신설했고, 권리자의 입증책임의 부담을 줄였고, 손해배상제도의 실효성을 강화했다. 하지만 여전히 일부 문제점도 존재한다. 가장 대표적인 문제는 법정배상제도와 징벌적 손해배상제도와의 관계설정이다. 저작권 침해로 인한 손해배상은 권리자의 실제손실, 침해자의 위법수익, 법정배상의 순서로 엄격하게 이뤄져야 하지만, 권리자의 입증 어려움, 법관의 과도한 자유재량 등에 기인하여 현재 중국에서 저작권 침해로 인한 손해배상의 약 98%가 법정배상을 적용하고 있는 상황이다. 또한 현재 법정배상이 징벌적 배상의 기능을 함께 하고 있기에 두 제도 간의 관계설정이 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 징벌적 배상제도의 적용요건인 ‘고의’와 ‘엄중한 정황’에 대한 구체적인 판단 기준이 마련되어야 할 것이며, 징벌적 배상의 기준이 될 전보적 배상액의 확정을 위하여 권리자의 입증책임을 경감하거나 또는 침해자의 입증책임 강화 및 법원의 관련 권한을 강화할 필요가 있다. 이번 개정으로 인하여 중국 내 저작권 침해로 인한 민사적 구제가 과거보다 강화될 것이며, 더 많은 손해배상금을 받을 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 우리 권리자들이 중국에서 발생한 침해에 보다 적극적으로 대응해 나갈 필요성이 있다.

On November 11, 2020, the third revision of the copyright law was finally determined. Although this amendment is partial revision, it has introduced the system of punitive damages up to five times, and adjusts the upper limit of legal compensation from RMB 500,000 to RMB 5 million yuan, so as to improve the civil remedies for copyright infringement. In addition, in order to strengthen the protection of copyright, it have been introduced the relevant technical protection measures and the provisions of right management information, reduces the burden of proof of the obligee, and strengthens the effectiveness of the damage compensation system. But there are still some problems. The most representative problem is the relationship between legal liability and punitive liability. As for copyright infringement, it should be determined according to the order of the actual loss of the obligee, the illegal income of the infringer and the normal royalty. However, due to the difficulty of the obligee in providing evidence and the excessive discretion of the judge, more than 98% of the copyright infringement cases in China are actually subject to legal compensation. Moreover, at present, legal compensation has the function of punitive compensation, so the relationship between the two systems is particularly important. Therefore, it is necessary to prepare the specific judgment standards of “intention” and “serious circumstances” as the applicable elements of the punitive damages system, and to determine the specific amount of compensation for filling in the level compensation as the calculation standard of punitive damages, we also need to reduce the burden of proof of the obligee or strengthen the burden of proof of the infringer and the relevant functions of the court. As a result of this amendment, the tort relief in China is more convenient than before, and it is expected to get more damages in the future. Therefore, it is necessary for our rights holders to actively respond to infringement in China.

#중국 저작권법 #저작권법 개정 #저작권 침해 #민사책임 #법정배상제도 #징벌적 손해배상제도

참고문헌 (49)

참고문헌 신청

강명수 / 2019 / 저작권법 및 상표법상 법정손해배상제도 운용의 법제적 쟁점 / 산업재산권 (60):143~185

고유흠 / 2020 / 한중 징벌적 손해배상제도 비교 분석

구효영 / 2020 / 중국 저작권법의 손해배상제도에 관한 고찰 / 지식재산연구 15(1):105~134

김정환 / 2019 / 징벌적 손해배상의 적정한 운영방안에 관한 연구 / 사법정책연구원

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

손한기

소속기관 남경항공항천대학(南京航空航天大学)

주요연구분야 사회과학 > 법학

논문수 5 이용수 181

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 (49)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)