법무법인(유) 화우

'근로자 추정제도' 도입 논의의 문제점과 관련해 화우 김대연 변호사의 기고문이 한국경제에 게재되었습니다.

• #인사 · 노동

근로자 추정제 도입과 '업무상 지휘·감독' 여부와 관련해 화우 홍성 변호사의 견해가 실린 기사입니다.

• #인사 · 노동

화우가 국제조세 환경 변화에 대응하기 위한 전략을 공유하는 세미나를 개최합니다.

• #국제조세전략센터

• #지식재산권
• #상표 ∙ 디자인 ∙ 부정경쟁
• #저작권

법무법인(유한) 화우의 김제오 전문위원이 2026 건설기술인의 날을 맞아 국토교통부 장관 표창을 수상했습니다. 김제오 전문위원은 건설기술 발전에 기여한 점을 높이 평가받아 이번 표창을 받게 되었습니다.

• #건설

법무법인(유한) 화우는 노란봉투법을 둘러싼 핵심 쟁점을 짚어보고, 건설기업이 직면할 수 있는 법적·경영상 리스크를 진단하는 한편, 분쟁 예방과 대응을 위한 실질적인 전략 방향을 함께 모색하고자 합니다. 변화의 국면에서 선제적인 대응 전략을 고민하는 의미 있는 논의의 장에 귀사를 초청드립니다.

법무법인(유한) 화우의 이수경 파트너변호사가 부가통신사업 분야에서의 공로를 인정받아 방송통신위원회 위원장 표창을 수상했습니다. 이수경 변호사는 부가통신 이용자 보호 관련 정책 및 제도 운영 과정에서 전문적인 법률 자문과 실무 지원을 통해 이용자 권익 보호와 제도 안정화에 기여한 점을 높이 평가받아 이번 표창을 받게 되었습니다.

• #TMT

윤호일 명예대표변호사, 안상현 변호사, 김명안·곽지원 외국변호사가 홍콩 소재 사내변호사 전문 법률매체 인하우스 커뮤니티(In-House Community)가 선정하는 '올해의 우수 변호사’ 명단인 Commended External Counsel of the Year 2025에 이름을 올렸습니다. 인하우스 커뮤니티는 매년 사내변호사들의 추천과 독자적인 리서치를 바탕으로 추천할 만한 외부 변호사를 선정해 Commended External Counsel of the Year로 소개하고 있습니다. 한국에서는 총 21명이 선정되었으며 그 중 4명이 화우에서 선정되는 성과를 거뒀습니다. 전체 선정자 명단(한국편)은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. IHC Commended External Counsel of the Year 2025 – South Korea

• #관세 ∙ 국제통상

2025. 6월경 부산세관은, 국내에 소재한 S사가 HS-CODE 제3824호의 화학조제품(관세율 8%)으로 분류하여 수입해오고 있던 ‘고양이 모래’가 오직 천연성분으로만 구성되어 있다는 점을 근거로, HS-CODE 제3505호의 프리젤라티나이즈드 전분(변성전분의 일종, 관세율 385.7%)에 분류되어야 한다는 견해를 표명하였습니다. 이와 같이 ‘고양이 모래’의 HS-CODE가 제3505호로 결정될 경우, S사가 최근 5년간 수입한 고양이 모래에 대하여 600억원대의 관세 추징이 발생하므로, S사 입장에서는 더 이상 사업을 영위하기 어려운 곤란한 상황에 처해 있었습니다. 이에, 화우는 ‘고양이 모래’의 수출자인 P사와 수입자인 S사를 동시에 대리하여, ‘고양이 모래’의 성분만을 기준으로 HS-CODE를 분류해서는 안되며, 최종제품의 본질적인 특징과 제조공정 등을 종합적으로 두루 고려하여, HS-CODE를 결정하여야 한다는 점을 주장하였습니다. 또한, 본 사건이 관세불복이나 소송으로 이어질 경우에 소요되는 시간과 비용을 절감하기 위하여, 먼저 관세청 산하 품목분류협의회의 결정을 받아볼 필요가 있다는 의견을 적극적으로 피력하였습니다. 결국 품목분류협의회에서는 화우의 논리를 그대로 수용하여, ‘고양이 모래’의 HS-CODE를 제3824호로 결정하였습니다. 이로써, 화우는 약600억원 상당의 관세 추징시도를 성공적으로 방어하였고, 수입자 S사와 수출자 P사 입장에서는 관세불복 및 소송에 따른 시간과 비용도 대폭 절감할 수 있었습니다. 이와 같이, 관세당국과 수입자 간에 수입물품의 HS-CODE 분류에 이견이 발생하면 예상치 못한 고액의 세액이 발생할 수 있고, 이를 관세불복 및 소송 등을 통해 해결하고자 하는 경우 납세자 입장에서는 소송에서 승소하더라도 많은 시간과 비용이 발생할 수밖에 없습니다. 따라서 불복절차에 돌입하기 전에, 조기에 품목분류협의회 등으로부터 유리한 결정을 받았다는 점에서 본 사례는 상당히 중요한 의미가 있습니다.

• #관세심사 ∙ 관세조사
• #품목분류 자문

채권자는 카카오톡 이모티콘 샵 등에 출시하여 판매되는 채무자의 이모티콘에 대하여 자신의 이모티콘 캐릭터와 그 형태가 유사하다는 점을 주장하며 판매금지 등을 가처분으로 구하였으나, 재판부는 2025년 11월 28일 기각 판결을 내렸습니다(대전지방법원 저작권침해금지가처분). 이것은 이미 출시일이 상당히 경과하여 보전의 필요성이 부정된 사례로서, 일반적인 캐릭터 저작물과 구별되는 이모티콘의 특수성을 강조하여 보전의 필요성을 부정하는 결정을 이끌어 냈다는 점에서 의미가 있는 사안으로 평가됩니다. 

• #지식재산권

법무법인(유한) 화우는 제강사들이 철스크랩 구매시장에서 구매 기준가격을 담합하였다는 이유로 공정거래위원회(이하 “공정위”)가 부과한 시정명령 및 과징금 처분의 취소를 구하는 행정소송에서, 원고(현대제철)를 대리하여 과징금 처분 취소 판결을 이끌어 냈습니다. 화우는 이 사건에서 과징금과 관련하여, (1) 원고가 당초 관련매출액 자료에 일부 부정확한 부분이 있음을 명시하여 공정위에 제출하였고, 이후 공정위 의결이 이루어지기 전에 이를 정정한 관련매출액 자료를 다시 제출하였다면, 정정된 자료에 기초하여 관련매출액이 산정되어야 하고, 이와 달리 정정 전 자료에 기초하여 과징금을 부과한 것은 위법하다는 점, (2) 특별구매 중 하치장단가 구매분과 발생처 직구매분의 매입액 등은 담합행위의 영향을 받지 않아 관련매출액에서 제외되어야 한다는 점, (3) 국민신문고를 통해 담합행위에 대한 접수가 이루어졌고 해당 신고접수인에게 공정위가 신고포상금을 지급한 경우 직권조사 사건이 아닌 신고사건에 해당하는 것으로 보아야 하고, 이에 따라 과거 법위반횟수에 따른 과징금 가중에 있어 기산점은 신고접수일로 보아야 함을 전제로, 원고에 대한 과거 법위반행위 횟수 산정에 위법이 있다는 점 등 법리적 쟁점들을 적극적으로 주장하였습니다. 서울고등법원은 화우의 위 주장들을 받아들여 공정위의 과징금 부과처분을 취소하였고, 그 결과 원고에게 부과된 909억원의 과징금 중 상당부분의 취소가 가능하게 되었습니다. 이 사건은 부당공동행위 사건에서 공정위에 제출하는 관련매출액 자료의 정정, 관련매출액에 포함될 수 있는 관련상품의 범위, 과거 법위반횟수에 따른 과징금 가중의 기산점 등에 관해 의미 있는 판단을 하였다는 점에서 주목할 만한 판결입니다.

• #공정거래
• #소송 ∙ 중재

개인정보보호위원회(이하 ‘개인정보위’)는 2026. 3. 31. 「가명정보 처리 가이드라인」 전면 개정 사실을 발표하면서, 가명정보 처리 판단 기준을 ‘위험도 기반’으로 표준화하고 절차·서류 부담을 위험 수준에 따라 차등화하는 방향을 제시했습니다. 이번 개정은 법률 개정 자체는 아니지만, 가명정보 처리 특례를 실제로 어떻게 설계·검토·문서화할 것인지에 관한 실무 기준을 크게 바꾼다는 점에서 기업·공공기관·AI 개발사 등 모두에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히 내부 활용과 제3자 제공, 처리환경 통제 가능성, 비정형데이터 포함 여부에 따라 검토 수준이 달라지는 만큼, 앞으로는 가명처리를 단순 기술조치가 아니라 하나의 거버넌스 체계로 다루어야 합니다. 1. 배경2. 주요 개정사항3. 실무상 핵심 쟁점4. 기업 대응 포인트5. 시사점 1. 배경 「가명정보 처리 가이드라인」 의 2026. 3. 31.자 전면 개정은 현장에서 누적된 애로를 반영해 마련된 것으로, 개인정보위는 AI 기업 50개와 공공기관 1,441개를 대상으로 실태조사와 심층 인터뷰를 진행했다고 밝혔습니다. 조사 과정에서 핵심 문제로 제시된 것은 위험성 판단 기준의 모호성, 과도한 서류작성 부담, AI 개발 현장과의 괴리, 대규모 영상·이미지·텍스트 데이터의 전수 검수 부담이었습니다. 기존에는 동일하거나 유사한 사안도 기관별·담당자별로 결론이 달라지는 경우가 있었고, 실무자는 책임 부담 때문에 실제 위험과 무관하게 모든 절차를 무겁게 운영하는 경향이 있었습니다. 이번 개정은 이러한 “일괄적 보수 운영”을 줄이고, 데이터 활용 현실과 재식별 위험을 함께 반영하는 방향으로 실무 작동 원리를 재정비한 것으로 볼 수 있습니다. 개인정보위는, 코스콤을 가명정보 원스톱 지원센터 운영기관으로 지정하였고, 5월 1일부터 중앙부처, 지방자치단체, 공사·공단 등 고품질의 데이터를 보유한 공공기관이 가명정보를 원활히 제공할 수 있도록 적극 지원해 나갈 계획입니다.  2. 주요 개정사항 가장 큰 변화는 위험도 판단 체계의 표준화입니다. 개인정보위는 복잡한 위험요인을 개별적으로 나열해 평가하는 방식에서 벗어나, “누가 활용하는지”와 “어떤 환경에서 처리되는지”를 중심으로 위험도를 구분하도록 했습니다. 이에 따라 동일 개인정보처리자 내부 활용은 저위험, 제3자 제공은 제공기관의 처리환경 통제 가능성에 따라 중위험 또는 고위험으로 분류하는 구조가 제시되었습니다. 또한 절차와 서류를 위험도에 따라 차등화하고, 전체 서식도 24종에서 10종으로 줄였습니다. 저위험 사안은 담당자 검토와 최소한의 서류로 처리할 수 있도록 하고, AI 개발과 관련해서는 유사 범위 내 ‘확장 가능한 목적’을 사전에 설정할 수 있게 하며, 필요한 기간 동안 지속 활용이 가능하도록 처리기간 설정도 유연화했습니다. 비정형데이터에 대해서는 전수검수 외에 표본검수 등 다양한 검수방식을 허용했고, 가이드라인 자체도 ‘본권(제도 안내편)’과 ‘별권(처리 실무편)’으로 나누어 접근성을 높였습니다.   3. 실무상 핵심 쟁점 이번 개정은 가명정보 처리를 단순한 식별자 제거 기술이 아니라, 사전 준비, 위험성 검토, 가명처리, 적정성 검토, 안전한 관리로 이어지는 전 과정 관리체계로 보고 있습니다. 즉, 기업은 결과물만 남기면 되는 것이 아니라, 왜 해당 목적이 허용되는지, 왜 그 위험도 분류가 맞는지, 왜 그 수준의 가명처리와 검토가 적정한지를 설명할 수 있어야 합니다. 특히 위험도는 고정값이 아니라 출발점에 가깝습니다. 내부 활용은 기본적으로 저위험이지만, 제3자 제공 여부와 통제환경에 따라 중·고위험으로 상승할 수 있고, 비정형데이터는 위험도 상향이 권장됩니다. 반대로 반복·유사 활용이나 안전한 통제환경에서의 처리는 위험도를 낮추는 요소가 될 수 있어, 프로젝트별 사전 분류와 조정 사유 기록이 핵심 실무가 됩니다.   4. 기업 대응 포인트 법무·컴플라이언스 조직은 먼저 현재 진행 중인 데이터 활용 프로젝트를 가명정보 처리 특례 대상인지부터 다시 분류할 필요가 있습니다. 특히 “AI 학습”, “연구”, “분석”처럼 추상적인 목적 문구는 더 이상 충분하지 않을 가능성이 크므로, 어떤 모델을 어떤 지표로 개선하려는 것인지까지 목적을 구체화하는 문서 정비가 요구됩니다. 데이터·AI 조직은 비정형데이터 프로젝트를 기본적으로 위험도 상향 가능성이 있는 과제로 보고 설계하는 것이 안전합니다. 이번 개정된 가이드라인은 영상·이미지·음성 등을 모두 비정형 데이터로 보며 가명처리 적정성 검수가 기술적으로 더 어렵고 재식별 위험도 상대적으로 높다고 설명합니다. 표본검수 허용으로 검수방식 완화가 이루어졌다 하더라도, 개정 가이드라인은 학습데이터와 서비스 출력의 분리, 메타데이터 제거 여부, 표본검수 방식 선택 사유·표본 설계·보완조치·기록 보관까지 포함한 통제 밀도를 강조하고 있습니다. 이는 이제 단순한 기술 이슈가 아니라 법적 설명 가능성의 문제이기도 합니다. 보안·IT 및 사업부서는 외부 제공 구조와 수탁사 활용 구조를 함께 재점검해야 합니다. 제공기관이 통제 가능한 분석공간을 활용할 것인지, 외부 반출을 허용할 것인지에 따라 위험도와 검토 수준이 달라지므로, 계약·접근권한·로그관리·반출통제 체계를 프로젝트 초기부터 설계하는 접근이 필요합니다.  5. 시사점 이번 전면 개정의 메시지는 명확합니다. 데이터 활용의 문턱을 낮추는 대신, 그 활용이 정당하고 안전하다는 점을 입증하는 문서와 절차의 중요성을 더 크게 만든 것입니다. 저위험 사안에 대한 간소화, AI 목적 확장 허용, 처리기간 유연화, 표본검수 허용은 분명한 실무 완화지만, 이는 설명 가능한 위험관리 체계를 갖춘 조직에 더 유리하게 작동할 가능성이 큽니다. 기업 입장에서는 앞으로 가명처리 기술 자체보다도 “언제, 왜, 어떤 목적 아래, 어떤 통제환경에서, 어떤 검토를 거쳐 처리했는지”를 일관되게 남길 수 있는 내부 프로세스가 경쟁력이 될 것입니다. 따라서 실무적으로는 ① 위험도 판단 기준의 내부 표준화, ② 핵심 서식과 검토 프로세스 정비, ③ 비정형데이터·AI 프로젝트의 선제적 고위험 관리, ④ 수탁사·협력사 계약 및 통제환경 재설계가 우선 과제가 됩니다.  화우 정보보호센터는 오랜 경험과 축적된 노하우를 기반으로 기업 고객을 위한 최적의 솔루션을 안내해 드리고 있습니다. 정보보호 관련 법령의 해석 및 그 대응과 정보보호 기술적 자문(해킹 진단, 보안취약점) 등 포괄적인 올인원(All-in-One) 서비스를 제공하고 있습니다. 관련하여 문의사항이 있으신 경우 언제든지 화우에 연락하여 주시기 바랍니다.

• #정보보호센터

인공지능(AI) 기술이 산업 전반에 혁신을 가져오면서, AI 모델의 성능을 좌우하는 학습데이터의 확보 및 활용은 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하였습니다. 그러나 AI 학습 과정에서 방대한 데이터를 수집하고 이용하는 행위는 저작권, 개인정보보호, 영업비밀 등 다양한 법적 문제와 충돌하며 국내외적으로 분쟁이 급증하고 있습니다. 2026년 1월 22일 시행된 「인공지능산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률」(이하 ‘인공지능기본법’)은 학습용데이터 활용의 법적 근거를 일부 마련하였으나, 이는 AI 산업 진흥을 위한 최소한의 기반일 뿐, 기업이 직면할 수 있는 모든 법적 리스크를 해소하는 것은 아닙니다. 본 뉴스레터에서는 AI 학습데이터를 둘러싼 국내외 주요 분쟁 사례를 소개하고, 인공지능법의 관련 규정 및 취지를 분석하며, 이를 바탕으로 국내 기업이 직면할 수 있는 법적 이슈와 대응 방안을 살펴보고자 합니다. 1. 인공지능 관련 기업 이슈2. 인공지능기본법상 ‘학습용데이터’ 관련 내용 및 취지3. 예상되는 기업 이슈4. 향후 기업의 대응 방안5. 마치면서 1. 인공지능 관련 기업 이슈 가. 앤트로픽, 피소 후 15억 달러로 합의 작년 미국에서 일어난 AI 관련 분쟁 중 가장 뜨거운 이슈는 AI 챗봇 ‘클로드(Claude)’ 개발사인 앤트로픽이 작가들로부터 소송을 당한 사례입니다. 2024년 8월, 작가들은 앤트로픽이 AI 챗봇 ‘클로드’를 훈련하는 과정에 자신들 서적을 무단으로 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 사용해 저작권을 침해했다며 소송을 진행하였습니다. 이에 미국 캘리포니아 샌프란시스코 연방법원은 앤트로픽의 ‘학습을 위한 공정 이용’이라는 주장을 일부 인정하면서도 불법임을 인지하면서도 서적 데이터 다운로드를 하여 데이터를 확보한 점이 인정된다고 판단하였습니다. 결국 앤트로픽은 최종 손해배상이 결정되기 전인 2025년 8월, 작가들과 15억 달러, 한화 약 2조 원을 지급하는 조건으로 합의를 하였습니다. 이는 고의로 저작권을 침해한 행위에 대해 최대 1조 달러에 달하는 징벌적 손해배상액이 선고될 수 있는 최악의 상황을 피하기 위한 결단으로 평가됩니다. 나. 애플, 저작권 도서 무단 활용으로 피소 애플 역시 자사의 대규모 언어모델(LLM) 학습에 저작권이 있는 도서를 무단으로 사용했다는 이유로 작가들로부터 집단소송을 당했습니다. 2025년 9월, 소설 작가 그래디 헨드릭스와 판타지 작가 제니퍼 로버슨은 미국 캘리포니아 북부 연방 법원에 애플이 ‘북스3(Books3)’라는 불법 복제 도서 데이터셋을 기반으로 대규모 언어모델(LLM)인 ‘오픈ELM(OpenELM)’을 훈련했으며, 그 과정에서 애플은 저자 동의 없이 작품을 사용했고 출처를 밝히지 않았다며 소송을 제기하였고, 나아가 저작권 침해가 반영된 AI 모델 및 데이터셋의 파기와 향후 유사 행위의 금지 명령 등을 요구하였습니다. 뒤이어 2025년 10월에는, 뉴욕 브루클린 SUNY 다운스테이트 보건과학대학의 신경과학 교수들이 애플이 인텔리전스 학습 과정에서 불법으로 확보한 ‘그림자 도서관(shadow libraries)’의 해적판 도서를 활용했다고 주장하며 저작물 무단 사용 금지 명령과 금전 배상을 요구하였습니다. 특히, 원고들은 애플이 인텔리전스를 발표한 직후 하루 만에 2000억달러(약 280조원) 이상 시가총액을 끌어올렸는데, 이러한 애플의 성과는 저작권을 침해하며 확보한 데이터를 기반으로 이루어진 것이라며 비판의 목소리를 높이고 있습니다. 다. 국내 주요 분쟁 사례 1) 지상파 3사 vs 네이버 지상파 3사(KBS, MBC, SBS)는 2025년 1월, 네이버가 생성형 AI ‘하이퍼클로바X’를 개발하는 과정에서 자사의 뉴스 콘텐츠를 무단으로 학습시켰다며 저작권 침해 및 부정경쟁방지법 위반을 이유로 손해배상 소송을 제기하였습니다. 본 소송은 아직 변론 진행 중으로, 저작권 침해 대상을 구체적으로 특정할 수 있는지, 시사보도물도 고유한 저작물에 해당하는지, ‘공정 이용’에 해당하는지가 주요 쟁점이 되고 있습니다. 특히 네이버는 2020년 체결한 ‘네이버 뉴스 콘텐츠 제휴 약관’에 ‘네이버가 서비스 개선, 새로운 서비스 개발을 위한 연구를 위해 직접, 공동으로 또는 제3자에게 위탁하는 방식으로 정보를 이용할 수 있다.’는 내용이 있으므로 이를 근거로 뉴스 콘텐츠를 사용할 포괄적인 권한이 있다고 주장하고 있어 사용권한과 근거에 대한 입장이 첨예하게 대립되고 있습니다. 2) 지상파 3사 vs 오픈AI 국내 언론사들은 국내가 아닌 글로벌 AI 기업을 상대로도 적극적인 법적 대응에 나서고 있습니다. 지상파 3사는 2026년 2월, 챗GPT 개발사인 오픈AI를 상대로 오픈AI가 개발하고 상업적으로 운영 중인 생성형 인공지능(AI) 챗GPT의 학습에 뉴스 콘텐츠가 대량으로 무단 사용됐다며, 저작권 침해 중단 및 손해배상 청구 소송을 제기하였습니다. 한국방송협회는 이번 분쟁을 ‘데이터 주권’의 문제로 규정하면서, AI기업으로부터 창작자와 저작권자들의권리가 보호되어야 하고, 글로벌 빅테크 기업이 국내 창작자의 지식 자산을 무단으로 이용하여 상업적 이익을 얻는 행위에 대해 정당한 보상이 이루어져야 한다고 주장하고 있습니다. 라. 그 외 인공지능 관련 분쟁 뉴욕타임스의 오픈AI·MS를 상대로 한 소송, 뉴스코프·닛케이·아사히신문 등의 퍼플렉시티 소송, 메타의 저작권 소송, 미국 소설가 몰리 탄저·제니퍼 길모어 등 작가들의 세일스포스를 상대로 한 소송 등 주요 AI 빅테크·스타트업과 미디어·출판사·작가 간 저작권 법적 분쟁이 확산되고 있으며, 2025년 10월 기준으로 미국에서만 AI 관련 저작권 소송은 약 56건에 달하고 일본·유럽연합(EU) 등에서도 소송이 지속적으로 증가하는 등 AI 관련 기업들은 점점 분쟁을 피해가지 못하고 있습니다.  2. 인공지능기본법상 ‘학습용데이터’ 관련 내용 및 취지 가. 공공데이터의 학습용데이터 제공 근거 마련 올해 시행된 인공지능기본법은 "학습용데이터"를 "인공지능의 개발·활용 등에 사용되는 데이터"로 명확히 정의하고(제2조 제12호), 국가가 수립하는 인공지능 기본계획에 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」에 따른 공공데이터를 학습용데이터로 제공하기 위한 우선 생성·제공 범위 및 기준, 활성화 방안을 포함하도록 규정하여(제6조 제2항 제4호의2), 학습용데이터 제공의 근거를 마련하였습니다. 나. 학습용데이터 관련 인공지능기본법의 취지와 시사점 인공지능기본법은 AI 산업의 핵심 자원인 고품질 학습데이터 확보를 지원하기 위해, 방대한 공공데이터를 AI 학습에 적극적으로 활용할 수 있는 제도적 기반을 마련한 것에 의의가 있습니다. 이를 통해 기업들은 향후 정부가 정하는 기준과 절차에 따라 다양한 분야의 공공데이터를 AI 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대됩니다. 다만, 인공지능법이 공공데이터 활용을 촉진하더라도 이는 저작권법, 개인정보보호법 등 기존 법률의 적용을 완전히 배제하는 것이 아님을 유의해야 합니다. 공공데이터 내에 저작물이나 개인정보가 포함된 경우, 해당 법률에 따른 저작권 처리 및 정보주체 동의, 비식별화 조치 등의 의무는 여전히 준수되어야 합니다.  3. 예상되는 기업 이슈 가. 저작권 침해 리스크 AI 모델을 개발하는 기업의 경우, AI 모델의 학습을 위해 웹사이트의 텍스트, 이미지, 소스코드 등 저작물을 무단으로 수집·복제하는 행위는 저작권(복제권, 전송권 등) 침해에 해당할 수 있습니다. 물론 앞서 살펴본 사례와 같이 원본의 형태나 목적과 다르게 비상업적으로 이용하면 일정 부분 저작권 예외를 인정하는 개념인 ‘공정 이용’을 항변할 수 있으나 법원이 공정 이용을 인정하는 요건이 엄격하여 받아들여질 가능성이 높지 않고, 특히 영리적 목적이 강하고 원저작물의 시장 가치를 대체할 가능성이 있는 경우 공정 이용으로 인정받기 어려울 수 있습니다. 나. 데이터 수집 과정의 적법성 문제 앤트로픽 사례에서 보듯, 데이터의 내용뿐만 아니라 수집 방법의 적법성도 중요한 쟁점이 될 수 있습니다. 웹사이트의 이용약관 등을 통해 명시적으로 금지된 데이터를 크롤링(crawling)하거나, 로그인, 결제 등 기술적 보호조치를 우회하여 데이터를 수집하는 행위는 그 자체로 부정경쟁방지법 위반이나 정보통신망법 위반 등의 법적 책임을 야기할 수 있어 더욱 유의할 필요가 있습니다. 다. 개인정보 및 프라이버시 침해 리스크 만약 학습데이터에 개인정보가 포함된 경우, 정보주체의 동의 없이 이를 수집·이용하면 개인정보보호법 위반에 해당할 수 있습니다. 특히 AI 모델이 개인정보를 학습한 후 산출물을 통해 특정 개인을 식별할 수 있는 정보를 생성하는 경우, 이는 심각한 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있어 각별한 주의가 필요합니다. 라. 영업비밀 및 기밀정보 유출 리스크 이외에도 기업이 내부 문서, 고객 정보, 소스코드 등 영업비밀이나 기밀정보를 AI 학습에 활용하거나 외부 AI 서비스에 입력할 경우, 해당 정보가 모델에 학습되어 제3자에게 유출될 위험이 있으며, 이 경우 AI개발사뿐만 아니라 해당 AI를 활용하는 기업도 분쟁에 휘말릴 수 있습니다.  4. 향후 기업의 대응 방안 가. 인공지능 개발 기업의 경우 1)  학습데이터 수급 및 관리 체계 구축, 저작권 및 개인정보 필터링 기술 도입 내부적으로 데이터 거버넌스 정책을 수립하고, 학습에 사용되는 모든 데이터의 출처, 라이선스 유무, 수집 일시 및 방법 등을 체계적으로 기록·관리해야 합니다. 특히 저작권이 소멸된(Public Domain) 데이터, 적법하게 라이선스를 확보한 데이터, 자체 생성한 합성 데이터(Synthetic Data)를 우선적으로 활용하는 전략을 사용할 필요가 있습니다. 또한 데이터 수집 및 전처리 단계에서 저작권이 명확한 콘텐츠나 개인정보를 식별하고 필터링하는 기술적 조치를 도입하고, 특히 개인정보가 포함된 데이터는 가명처리·익명처리 등 비식별화 조치를 철저히 이행하도록 엄격한 체계를 구축해야 합니다. 2) 데이터 수집 과정의 적법성 확보 웹 크롤링 시 해당 웹사이트의 이용약관 등 관련 규정을 반드시 준수하고, 기술적 보호조치를 무력화하거나 우회하는 행위를 하지 않도록 조치해야 하며, 데이터 수집 정책 및 절차에 대한 법률 전문가의 자문과 검토를 정기적으로 받아 위법 가능성을 사전에 차단하는 것이 안전합니다. 3) 라이선스 계약 및 보상 체계 마련 저작권 관련 분쟁을 최소화하기 위해서는 뉴스, 서적, 이미지 등 고품질의 저작물을 학습에 활용하고자 할 경우, 저작권자와의 적극적인 협상을 통해 정당한 라이선스 계약을 체결하고 합리적인 보상 체계를 마련하는 것이 장기적으로 안정적인 방법이며, 계약서 검토 단계에서부터 법률 전문가의 도움을 받아 활용 대상물의 범위와 사용기간 등을 구체적으로 설정하고 분쟁의 여지를 줄이기 위하여 명확히 하는 것이 중요합니다.  나. 인공지능 활용 기업의 경우 1) 공급 계약 시 책임 소재 명확화 기본적으로 AI 개발사로부터 학습데이터가 적법하게 수집·처리되었음을 보증받는 것이 중요하며, 외부 AI 솔루션이나 API를 도입할 경우, 서비스 공급 계약서에 ‘AI 모델 학습데이터의 적법성 보증’ 및 ‘제3자 지식재산권 침해 시 책임 및 면책’ 조항을 명확하게 규정해야 합니다. 2) AI 산출물에 대한 검증 프로세스 마련 AI가 생성한 텍스트, 이미지, 코드 등을 외부에 공개하거나 상업적으로 이용하기 전에, 해당 산출물이 타인의 저작권을 침해하거나 사실과 다른 내용을 포함하고 있지 않은지, 특히 뉴스 기사나 논문과 같이 출처가 중요한 콘텐츠 생성 과정에서 명백한 오류나 불법이 있지는 않은지 등을 검증하는 내부 프로세스를 수립하고 준수해야 합니다. 이러한 노력이 모든 저작권 침해를 차단할 수는 없다고 하더라도, 적어도 분쟁이 발생할 경우 AI를 활용하는 기업의 입장에서 취할 수 있는 최대한의 조치는 이행하였다는 점을 항변할 수 있습니다. 3) 내부 기밀정보 활용 가이드라인 수립 사내 기밀정보나 고객 데이터를 AI 서비스에 입력할 경우 발생할 수 있는 정보 유출 리스크를 방지하기 위한 명확한 내부 가이드라인을 마련해야 합니다. 또한 데이터가 외부 서버로 전송되는지, 모델 학습에 재사용되는지 여부를 반드시 점검하고, 필요한 경우 정보 유출 방지 기능이 강화된 보안 솔루션을 도입하여 AI 활용과정에서 2차, 3차 피해가 생기지 않도록 주의해야 합니다.  5. 마치면서 인공지능 기술의 발전은 데이터의 활용을 전제로 하지만, 그 과정에서 타인의 권리를 침해하지 않도록 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 국내외 분쟁 사례에서 확인되듯이, AI 학습데이터와 관련된 법적 리스크는 더 이상 잠재적 위험이 아닌 현실적인 기업 경영 문제로 대두되었습니다. 그렇기에 AI를 개발하는 기업뿐만 아니라 활용하는 기업들도 초기 단계부터 데이터의 수집, 처리, 활용 전 과정에 걸쳐 법적 리스크를 체계적으로 점검하고 관리하는 프로토콜을 구축해야 하며, 이는 단기적인 법적 분쟁을 예방할 뿐만 아니라, 장기적으로 신뢰할 수 있는 AI 기업으로서의 경쟁력을 확보하는 핵심적인 기반이 될 것입니다.  화우 기업형사전략센터(CCDSC)는 형사분야에 전문성을 가진 전문가 및 유관기관에서 다양한 실무경험을 쌓은 전문인력이 기업 관련 형사이슈에 대하여 원스톱(one-stop)으로 지원하는 통합전문기관입니다. 형사분야에 관한 모든 법률 문제에 신속하게 대응할 수 있도록 이슈를 선제적으로 안내하고, 그에 따른 적시 도움을 드리겠습니다. 이와 관련하여 문의사항이 있으신 경우 언제든지 연락하여 주시기 바랍니다.

최근 대법원은 L사 사건에서 사기업 경영성과급의 임금성을 부정하며 원심을 파기환송하였습니다(대법원 2026. 2. 12. 선고 2021다262592, 2021다265102). 1·2심은 모두 성과급을 평균임금 산정의 기초가 되는 임금으로 인정하였는데, 대법원은 이와 달리 판단하였습니다. 대법원은 단체협약에 지급 근거가 명시되어 있더라도, 성과급 지급 여부와 액수를 결정하는 '당기순이익'이 근로자의 근로제공과 밀접한 관련이 없다는 점을 결정적 근거로 삼아 원심을 뒤집었습니다. 이 판결은 2026년 1월 29일 S전자·L디스플레이·S보증보험 사건에 이은 연속 판결로서, 사기업 경영성과급의 임금성 판단 기준을 더욱 공고히 하였다는 점에서 중요한 실무적 의미를 갖습니다. 이번 뉴스레터에서는 위 L사 판결을 중심으로 대법원의 판단 논거와 실무적 시사점을 분석합니다. 1. 배경2. 사건 개요 및 쟁점3. 대법원 판단의 핵심 논거4. 시사점 1. 배경 대법원은 2026년 1월 29일 S전자·L디스플레이·S보증보험 사건에서 경영성과급의 성격과 지급기준에 따라 임금성을 달리 판단해야 한다는 구체적 기준을 제시하였으며, 같은 해 2월 12일 L사의 전∙현직 직원들이 제기한 임금 소송 상고심에서 동일한 법리를 재적용하여 하급심을 파기환송하였습니다.  2. 사건 개요 및 쟁점 L사는 1994년 노사합의를 통해 당기순이익을 조건으로 하는 경영성과급 제도를 도입하였습니다. 당기순이익이란 수익에서 지출을 공제한 순이익을 말하는데, 2016년 단체협약에서는 당기순이익 규모에 따른 구간별 지급 기준을 다음과 같이 명시하였습니다. 이에 따라 2016년도 성과급으로 근로자 1인당 1,590,000원이 지급되었습니다.  퇴직자들은 2016년도 성과급이 퇴직금 산정의 기초인 평균임금에 포함되어야 한다고 주장하며 소송을 제기하였습니다. 핵심 쟁점은 단체협약에 지급 의무와 기준이 명시되었으나 당기순이익에 연동되는 경영성과급이 근로의 대가, 즉 임금에 해당하는지 여부였습니다. • 1심·2심(원심): 모두 임금성을 인정하였습니다. "2016년 단체협약에 지급 의무와 지급 기준이 확정되어 있으므로 회사에 지급 의무가 발생하고, 이 성과급은 근로의 대가인 임금에 해당한다"는 논리였습니다. • 대법원: 원심을 파기환송하며 임금성을 부정하였습니다.  3. 대법원 판단의 핵심 논거 대법원은 우선 평균임금 산정의 기초가 되는 임금이란 “사용자가 근로의 대가로 근로자에게 지급하는 금품으로서, 근로자에게 계속적·정기적으로 지급되고 단체협약, 취업규칙, 급여규정, 근로계약, 노동관행 등에 의하여 사용자에게 그 지급의무가 지워져 있는 것"을 의미한다고 하며 ①근로대가성 ②계속성 및 정기성 ③사용자의 지급의무를 요건으로 보았습니다. 대법원은 위 요건 중 근로대가성에 주목하여 성과급의 임금성을 부정하였는데, 핵심 논거는 다음 세 가지로 정리할 수 있습니다. 첫째, 성과급은 근로와 밀접한 연관성이 인정되지 않기 때문입니다. 이 사건에서 성과급은 30억 원 이상의 당기순이익이 발생할 것을 조건으로 지급되고 있습니다. 그런데 당기순이익의 발생 여부와 규모는 근로자의 근로 제공뿐만 아니라 회사의 자본 규모, 시장 상황, 경영진의 판단 등 다양한 외부 요인에 의해 구조적으로 결정됩니다. 따라서 당기순이익이 근로자들이 통제하기 어려운 다른 요인들의 영향을 더 크게 받는 이상, 성과급과 근로제공 사이에 직접적이거나 밀접한 관련성을 인정하기 어렵다고 판단하였습니다. 둘째, 지급의무가 인정된다는 사정만으로 근로대가성이 인정되는 것은 아니기 때문입니다. 단체협약에 성과급의 지급근거와 기준이 정해져 있어 해당 요건 충족 시 사용자에게 지급의무가 발생하더라도, 그러한 사정만으로 해당 성과급이 근로제공과 밀접한 연관성을 갖는다고 볼 수는 없습니다. 즉, 대법원은 사용자의 지급의무의 존재와 근로대가성은 별개의 판단 요소임을 명확히 하였습니다. 셋째, 성과급의 실질적인 목적이 이익배분에 있기 때문입니다. 대법원은 L사가 성과급을 지급한 목적이 근로자들의 사기 진작, 근무 의욕 고취, 근로복지 차원에서의 이익 배분에 있다고 보았습니다. 이에 따라 해당 성과급을 근로의 대가가 아닌 시혜적·복지적 성격의 금품으로 판단하여, 평균임금 산정의 기초에서 제외하였습니다. 이러한 판단구조를 고려하면, 향후 성과급의 임금성 여부는 ▲성과급 제도가 근로자의 업무 수행과 얼마나 밀접하게 연관되어 설계·운영되고 있는지, ▲형식적으로 사용자에게 지급의무가 인정되더라도 실질적인 목적에 비추어 근로의 대가로서 지급되는 것인지를 중심으로 판단될 가능성이 높습니다.  4. 시사점 2026년 1월 29일 S전자·L디스플레이·S보증보험 사건과 이 판결의 논거를 종합하면, 성과급이 근로자의 근로제공과 긴밀한 관련을 맺고 있는지, 실질적으로 근로의 대가로서 지급되었는지 여부가 임금성 판단의 핵심 척도임을 알 수 있습니다. S전자 사례처럼 개별 사업부의 성과를 기반으로 사전에 확정된 계산식에 따라 산정되는 경우에는 임금성이 인정된 반면, 이번 판결에서와 같이 당기순이익 등 근로제공 외에 자본·시장 상황·경영 판단 등 다수의 외부 요인에 의해 구조적으로 좌우되는 지표에 연동된 성과급은 임금성이 부정될 가능성이 높습니다. 따라서 기업으로서는 성과급 제도를 신설하거나 개편할 때, 성과지표와 근로자의 직접적 기여 사이의 연결고리가 명확히 구성되어 있는지를 사전에 법률적으로 점검할 필요가 있습니다. 또한 이번 판결의 중요한 시사점은, 단체협약 등에 명시되어 사용자에게 성과급 지급의무가 인정되어도 임금성이 당연히 인정되지 않는다는 점입니다. 기업은 성과급 관련 소송 대응 및 제도 설계 시, ① 지급의무의 존재와 ② 근로제공과의 밀접한 관련성이라는 두 가지 요건을 분리하여 각각 독립적으로 검토하는 이중 심사 구조를 확립할 필요가 있습니다.  화우 노동그룹은 회사의 설립 단계에서부터 합병, 회사분할 등 전 과정에서 발생하는 인사노무에 관한 자문을 제공합니다. 특히 기업의 일상적인 인사제도나 인력관리, 징계처분 과정에 대한 법률자문은 물론, 집단적 노사관계에서 발생하는 단체교섭 및 단체협약 등에 대한 자문, 구조조정 과정의 회사 인력 관리 자문 등 인사노무에 관한 종합적 법률 서비스를 제공하여, 기업 운영에 필요한 최적의 제도와 방안을 지원합니다. 화우 노동그룹은 노동사건에 특화된 판사·검사 출신 변호사, 다양한 분야의 전문성과 경험을 보유한 노동전문변호사, 고용노동부 출신 전문위원 및 공인노무사 등 30명 이상의 전문인력이 다양하게 포진하여 기업의 각 영역에서 발생하는 인사노무 관련 소송에도 효과적이고 신속하게 대응하여 높은 승소율을 자랑하고 있습니다. 특히 기업에서 발생하는 이슈의 성격과 상황에 따라 화우 노동그룹 주도 하에 중대재해처벌법 TF, 노동형사대응팀 등 세부 TF팀이 별도로 구성되어 기업의 요구에 부합하는 최적의 법률 서비스를 원스톱(one-stop)으로 제공하고 있습니다.

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법무법인(유한) 화우는 노란봉투법의 핵심 쟁점을 체계적으로 정리하고, 이를 둘러싼 주요 분쟁 포인트와 이에 대한 기업의 실무적 대응 방안을 제시하고자 합니다. 변화된 법 환경 속에서 기업이 취해야 할 합리적인 선택과 실무 전략을 함께 고민하는 자리가 되기를 기대합니다.

우리나라 경제발전을 위해 앞장서고 있는 기업들이 위와 같은 관세행정의 변화를 분명하게 인식하고, 불필요한 무역관련 법령 위반이슈 등으로 인한 어려움을 겪지 않도록, 26년 달라지는 관세행정과 관세조사 및 외환조사 동향을 설명드리고, 관세 및 외환 형사사건이 발생하였을 때 효과적인 대응을 할 수 있도록 안내드리고자 하오니, 많은 참석과 관심을 부탁드립니다.

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