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- 저자 : 권헌영(역) (검색결과 2 건)
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Bertrand du Marais,윤상필(역),임지훈(역),권헌영(역) 서울대학교 공익산업법센터 2016 경제규제와 법 Vol.9 No.2
“우버화(Uberisation)”는 과연 경제규제의 종말을 가져올 것인가? 본 고는 이러한 질문에 답하고자 IT산업과 디지털 경제의 특징인 ‘규모의 경제’와 ‘양면 시장’이 자발적으로 형성하고 있는 독점구조를 지적하며 논의를 시작하고 있다. “디지털 혁명” 1.0과 2.0 정치 경제는 공공기관 및 규제에 대한 불신과 더불어 이른바 “마당 경제(Yard sale economy)”로 등판한 애플릿 혁명과 대불황을 야기하였고, 이러한 경제 구조의 변화와 경기 침체는 기술로 인한 패러 다임의 변화를 이끌어 내고 있다. 이는 다시 새로운 패러다임으로서 이른바 “우버화”로 풍자되며, 인터넷 2.0에 의한 “공유 경제(sharing economy)”와 “동료 생산 경제(peer production economy)”를 통해 기존의 규제기관과 그 경제규제의 양상에 지대한 영향을 미치고 있다. 프랑스에서의 우버 사업 정착 사례는 우버화가 대규모 공공 투자 정책을 무의미하게 전락시키더라도 공공규제의 종말을 의미하는 것은 아님을 증명하고 있다. 결국 우버화라는 새로운 경제 패러다임은 명령과 통제를 수단으로 신뢰를 구축하고자 하는 기존의 규제에 중대한 도전을 던져주고 있는 것이다. 이러한 맥락에서 우버화는 최근 프랑스 “디지털 공화국법(Digital Republic Act)”의 초안을 통해 플랫폼에 대한 명령과 통제로써의 규제가 아닌 공공의 의견이 크게 대변된 규제의 양상을 도입하고 있다. 2000년 “LICRA v. Yahoo!” 판례의 경우 미국과 영국을 대표로 Yahoo 플랫폼에 대한 국제적 불매운동이 이루어져, 해당 불매운동이 법원의 명령에 결정적인 영향을 미쳤던 바 있다. 결국 우버화라는 경제 구조의 혁신적 변화를 통해 경제 규제 또한 혁신 친화적 규제로 변화하며 이른바 “지능형 규제(Intelligent regulation)”가 요구되고 있는 것이다.
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빅데이터 변화 이후에도 개인 정보의 재산권적 성격은 타당한가?
Nadezhda Purtova,김미리(역),권헌영(역) 서울대학교 공익산업법센터 2017 경제규제와 법 Vol.10 No.2
본 연구는 개인 정보의 재산권적 성격에 관하여 최근 유럽에서 논의되고 있는 견해를 담고 있다. 필자는 본 고를 통해 기술과 업무를 처리하는 정보의 발전, 특히 빅데이터 분석과 AI 등의 발전이 개인 정보를 ‘강제력을 갖는 사적 재산권이 부여되기 어려운 객체로 만들었다’는 주장을 하고자 한다. 이러한 주장에는 크게 두 가지 근거가 있다. 첫째, 개인 결정에 의한 정보 처리는 타인에게 스필오버 효과(또는 누출효과, spill-over effect)를 필연적으로 끼치게 된다. 이러한 효과는 유전자 정보와 같이 사람들과 관련 있는 동일한 정보의 결과로서 또는 이러한 정보의 수집 및 분석(profiling)의 결과로 나타나게 된다. 이러한 현상을 ‘네트워크 효과(Network effect)라 한다. 그러므로 개인 정보에 관한 정보 주체의 통제와 개인 정보를 사적 재산권으로 규율하는 것이 가능하더라도, 진정한 정보 통제와 효과적인 권리의 행사는 어렵다. 둘째, 재산권의 객체 부분과 권리자 부분에 있어 명확한 재산권의 창설과 운영 역시 어렵다. 이는 유럽이 채택하고 있는 개인 정보의 정의를 동적 방법(dynamic approach)을 적용하여 해석하기 때문이다. 동일한 단편 정보는 특정 상황에 따라 개인적인 것이 될 수도, 그렇지 않을 수도 있고, 특정할 수 있는 자연인과의 관련성이 높아지거나 낮아질 수 있으며, 그 특정 자연인과 관련성이 강해질 수도 약해질 수도 있다. 이러한 유럽의 견해가 정보보호법 목적을 이유로 필연적으로 문제점을 발생시키지는 않으며, 개인정보에 관하여 가장 넓은 정의로 해석하는 것은 완벽하고 효과적인 보호의 목적을 달성할 수 있게 해주는 반면, 개인 정보에 재산권을 강제로 부여하는 것은 어렵다. 첫째, 개인과 해당 정보가 어느 정도의 연관성을 가져야 재산권적 성격을 인정할 수 있는지에 어려움이 있으며, 둘째로는 이러한 관련성의 유무를 판단함에 그 어려움이 있다.
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