저작권법이 2011. 12. 2. 개정되어 공정이용 조항이 도입되었다. 이로써 저작물의 통상적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작권자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 않는 경우에 해당하면 저작물을 이용할 수 있게 되었다. 공정이용 해당 여부를 판단하는 데에는 이용의 목적 및 성격, 저작물의 종류 및 용도, 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성, 저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향 등을 고려하여야 한다. 미국 사례로서 선거운동에서 이용허락 없는 원음악저작물을 사용한 경우와 국내 사례로서 실제 골프코스를 화면에 재현하여 스크린 골프장 운영업체에 제공한 경우, 박람회에서 이용허락 없이 홍보 동영상을 재생한 경우, 방송사의 시험문제를 비판하기 위하여 대상 문항을 인터넷에 게시한 경우, 노동착취 행위를 알리는 과정에서 작가를 조롱하기 위하여 예술작품을 복제한 경우를 소개하고 이를 통해 실제 사례에서 위와 같은 판단 요소가 어떻게 고려되는지 살펴보았다. 한편 인공지능의 빅데이터 활용에도 공정이용조항이 적용될 수 있다. 공정이용조항은 저작권 제한 사유를 구체적⋅개별적으로 열거한 것이 아니라 일반적⋅포괄적으로 규정하고 있으므로, 인공지능과 같이 빠르게 발전하는 기술에 따른 다양한 저작물 이용 형태까지도 적시에 파악하여 저작권자와 이용자 또는 일반 공중 사이의 이익을 합리적으로 조율할 수 있다는 장점이 있다. 이때에는 위와 같은 법률상의 고려요소와 함께 저작권자의 권리 보호를 위한 합리적인 노력 내지 조치의 존부, 산재된 이득의 집적 효과, 그로 인한 이해당 사자들이 얻는 이익 또는 불이익의 정도 등을 종합적으로 고려하여야 한다. 그러나 공정이용조항은 인공지능의 빅데이터 활용을 가능하게 하는 임시적인 방편에 불과하다. 예측가능성을 제공하여 기술 발전을 도모하기 위해서는 텍스트 및 데이터 마이닝에 관한 입법적 조치가 요구된다. 입법 과정에서는 4차 산업혁명 시대에 있어 인공지능의 적극적 활용을 위한 제도적 장치 마련의 필요성이라는 측면과 함께, 산재된 저작권의 경미한 이용에서 비롯된 재산적 가치의 이전에 대한 보상의 필요성이라는 측면까지도 충분히 고려되어야 할 것이다.

Google Trends is a useful tool not only for setting search periods, but also for providing search volume to specific countries, regions, and cities. Extant research showed that the big data from Google Trends could be used for an on-line market analysis of opinion sensitive products instead of an on-site survey. This study investigated the market share of tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) inhibitor, which is in a great demand pharmaceutical product, based on big data analysis provided by Google Trends. In this case study, the consumer interest data from Google Trends were compared to the actual product sales of Top 3 TNF-α inhibitors (Enbrel, Remicade, and Humira). A correlation analysis and relative gap were analyzed by statistical analysis between sales-based market share and interest-based market share. Besides, in the country-specific analysis, three major countries (USA, Germany, and France) were selected for market share analysis for Top 3 TNF-α inhibitors. As a result, significant correlation and similarity were identified by data analysis. In the case of Remicade’s biosimilars, the consumer interest in two biosimilar products (Inflectra and Renflexis) increased after the FDA approval. The analytical data showed that Google Trends is a powerful tool for market share estimation for biosimilars. This study is the first investigation in market share analysis for pharmaceutical products using Google Trends big data, and it shows that global and regional market share analysis and estimation are applicable for the interest-sensitive products.

중국 관광객의 서울과 제주도 관광인식을 알아보기 위해, 인식 특성에 따른 항목 추출, 두 지역을 분석하여 도출 키워드의 관계를 탐구함으로 관광 전략 시사점 도출을 목적으로 하였다. 빅 데이터 분석 프로그램 텍스톰의 중국어 버전을 활용하여 '서울여행', '제주도여행' 키워드를 중국 대표 포털사이트 바이두, 웨이보의 데이터를 수집하여, 빈도분석, TF-IDF분석, N-gram, 인식 항목별 분석 방법을 실시하였다. TF–IDF·N-gram 분석결과 '서울여행'은 역사문화 키워드가 연계되었으며, '제주도여행'은 유흥 및 여행 키워드가 연계되어 지역별 관심도 및 중요행태 차이가 있음을 알 수 있다. 주요 방문지는 서울은 역사문화 관광지 키워드가 도출되었으나, 제주도는 자연경관 키워드가 도출되었다. 주요활동은 서울 전통체험 키워드 도출, 제주도는 소비행태 키워드가 도출되었다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 인식 변화를 빠르게 파악 할 수 있으 며, 중국 관광객의 인식 및 행태의 관계성과 인식 항목별 키워드를 분석함으로써 효과적인 중국 관광객 유치에 대한 기초 데이터로서 의미가 있다.

Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.

Lately, there have been tremendous shifts in the business technology landscape. Advances in cloud technology and mobile applications have enabled businesses and IT users to interact in entirely new ways. One of the most rapidly growing technologies in this sphere is business intelligence, and associated concepts such as big data and data mining. BI is the collection of systems and products that have been implemented in various business practices, but not the information derived from the systems and products. On the other hand, big data has come to mean various things to different people. When comparing big data vs business intelligence, some people use the term big data when referring to the size of data, while others use the term in reference to specific approaches to analytics. As the volume of data grows, businesses will also ask more questions to better understand the data analytics process. As a result, the analysis team will have to keep up with the rising demands on the infrastructure that supports analytics applications brought by these additional requirements. It’s also a good way to ascertain if we have built a valuable analysis system. Thus, Business Intelligence and Big Data technology can be adapted to the business’ changing requirements, if they prove to be highly valuable to business environment.

IoT, 빅데이터 분석, AI로 대표되는 4차 산업혁명을 배경으로 빅데이터의 가치가 증가하고 있으며, 이러한 빅데이터의 적절한 활용을 추진하는 것이 각국의 성장력을 높이는 열쇠가 되고 있다. 빅데이터의 적극적인 시장 유통을 촉진하기 위해서는 데이터 공급자 및 이용자가 안심하고 데이터를 제공 및 활용할 수 있는 적절한 제도 정비가 필수이며 현행 지식재산권법 또는 입법을 통해 빅데이터를 보호하는 방법의 검토가 필요하다. 빅데이터 가치에 주목한 각국은 이미 다양한 움직임을 보이고 있다. 먼저 유럽은 실질적인 투자가 이루어진 일정한 데이터베이스에 대해 독자적인 권리(sui generis right)를 부여하고 있다. 반면, 미국에서는 적극적 독점권이 아닌 부정경쟁방지 법리에 따른 소극적 보호로 대응하고 있다. 또한, 일본에서는 최근에 빅데이터 보호와 관련하여 두 개의 법이 대대적으로 개정되었다. 즉, 2018년 5월에 빅데이터 보호를 위한 규정을 새로 도입하는 부정경쟁방지법 개정을 실시하고, 동시에 디지털화·네트워크화의 발전에 대응하여 유연한 권리제한 규정을 정비하는 저작권법 개정을 실시하였다. 물론 한국에서도 빅데이터는 특허법, 저작권법 등의 현행 지식재산권법상에도 일정한 법적 보호를 받을 가능성은 있으나, 어느정도 한계가 있는 것으로 보인다. 특히 한국 저작권법은 2003년 개정을 통해 데이터베이스를 저작권법으로 보호하는 규정을 마련하였으나, 저작권법을 통한 배타적 권리로서의 보호가 적절한 것인지에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 또한, 실제로 많은 기업들이 빅데이터 보호로 이용하고 있는 영업비밀은 빅데이터의 공개와 유통을 촉진하는 것을 목적으로 하는 빅데이터의 새로운 보호 논의의 취지에서는 벗어난 것이다. 한편, 부정경쟁방지법의 새로운 보호 대상으로 빅데이터를 포함하는 방법이 더 가능성이 높은 어프로치가 될 수 있다. 부정경쟁방지법은 소극적 보호만을 부여하고 있고, 새로 등장한 대상을 보호범위로 포섭하는 데 있어 가장 신축적인 법제이다. 따라서, 배타적 독점권을 도입하면 예상되는 큰 반발을 피할 수 있어 실현 가능성이 높고, 구체적인 집행 과정에서도 유연하게 대응할 수 있을 것으로 보인다. 이와 같은 빅데이터 제작에 관련된 투자 회수와 정보의 자유로운 유통이라는 두 가지 목적을 달성할 수 있는 가장 적절한 보호 방법에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

혁신 채찍(Innovation stick)은 혁신을 위한 특정 의무를 부과하고 그 의무를 달성하지 못하였을 경우 벌금 등의 불이익을 부과하는 방식이다. 특허와 같은 당근뿐만 아니라 불이익을 부과하는 채찍으로도 혁신을 달성할 수 있다. 필요한 혁신이지만 이에 대한 시장의 수요가 적은 경우, 시장 경쟁에만 두면 외부효과가 만연한 경우, 또는 채찍 적용 대상이 시장에서 탈출할 위험이 적은 경우에는 혁신 채찍이 유용하다. 혁신 채찍은 사회 전체 이익을 위한 효과적인 수단을 추구하도록 하고 당근과 달리 추가적인 비용을 발생시키지 않는다. 단, 이러한 이점을 누리기 위해서는 정부가 혁신 채찍을 설정하는 주체로서 정보 부담을 지어야 한다. 대표적인 혁신 채찍으로는 기업평균연비제도와 포괄수가제를 들 수 있는데, 모두 미국, 유럽, 우리나라 등 여러 국가에서 활용되고 있다. 앞으로 다가올 인공지능⋅빅데이터 시대에도 혁신 채찍은 중요한 역할을 할 수 있다. 인공지능 ⋅빅데이터가 발전할 수 있는 환경을 구축하거나 우려되는 외부효과를 방지하는 데 혁신 채찍이 좋은 도구가 될 수 있다. 공공 영역에서는 고품질 공공데이터 확보를 위한 혁신 채찍이, 시장 영역에서는 인공지능⋅빅데이터 시스템의 블랙박스화와 차별을 방지하기 위한 혁신 채찍이 필요하다. 이를 위해서 정부는 많은 정보 부담을 감수하고 준비하여야 한다. 준비 없이 만들어진 채찍은 사람들을 시장에서 탈출하게 하여 오히려 혁신을 저해할 수 있다. 미국, 유럽 등 주요국은 이미 인공지능⋅빅데이터 시대의 혁신 채찍을 수립하기 위한 연구를 시작하였다. 우리도 국제사회와 함께 필요한 혁신 채찍이 무엇인지, 적용 기준은 무엇인지, 어떻게 평가할지 논의를 진행하여야 한다.

This study empirically analyzed the influence of fashion brands’ marketing issues on actual sales and consumer preference—focusing on evaluation trends of brands over time by using the theoretical background and big data provided through literature. This study examined the influence of three fashion brands (Balenciaga, Vetements, and Off-White) that have recently seen a drastic increase in the number of searched volumes through social networks. To identify the consumer-brand evaluations and trends and the marketing issues, the time period was divided into Groups A and B, which are from 2014 to 2015 and from 2016 to 2017, respectively. This study analyzed the frequency of overlapping keywords by using the R program to graphically visualize the changes over the timeline. Specifically, this analysis extracted data mainly related to bags, wallets and accessories for 2014-2015, but in 2016-2017, all four brands saw a vast increase in the frequency of searching product keywords related to clothing and footwear, and newly extracted ones were the top keywords. When analyzing the big data with these keywords as indicators, I confirmed that the products related to bags, wallets, and accessories were shifted to those related to apparel and footwear. Consumers previously recognized luxury brands such as Balenciaga as accessoriesoriented brands that were focused on handbags and sunglasses, but now they are gaining popularity and recognition among consumers as a fashion brand.

온라인서비스 제공자는 법적 근거를 바탕으로 업계 관행에 따라 개인정보를 수집하고 이용하여, 맞춤형 서비스 즉 온라인 맞춤형 광고를 제공하는데, 중국에서 이는 통상적으로 프라이버시권을 침해하지 않는다고 판단된다. 온라인 맞춤형 광고에 있어서 개인정보의 부당수집과 이용자에 관한 프라이버시권 침해여부는 권리침해 구성요건에 따라 주관적 과실과 손해사실에 의해 판단되어야 함이 타당하다. 동시에 중국 현행 법률체계에서의 프라이버시권은 소극적인, 방어적인 권리로 인식되어있고 맞춤형 광고 기술이 다소 복잡하여 주관적 과실과 손해배상의 구성요건에 관한 판단이 어렵다. Cookie에 의한 프라이버시권 침해에 관한 첫 사건으로는 2015년의 ‘Zhuye v. Baidu회사’ 사건이 있다. 이 논문에서는 당해 판례의 쟁점을 중심으로 특히 2심판결문(최종판결문)에 대한 분석을 통하여 중국법원의 프라이버시권에 대한 이론적 인식 및 개인정보와 상업관계에 대한 인식을 바탕으로 당해 판결의 이론적 하자를 지적한다. 동시에 온라인 플랫폼 경제에 관한 고찰을 통하여 빅데이터 시대에서 프라이버시에 대한 새로운 개념의 정립으로 지식 프라이버시권에 관한 이론을 소개하고자 한다.

이 연구는 토픽 모델링의 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용해 언론에 보도된 테러리즘 관련 뉴스 기사의 주요 토픽(topic)을 분석하였다. 이를 위해 지난 2014년 6월부터 2019년 5월 중, 미디어에 보도된 뉴스 중에서 테러리즘을 소재로 다룬 36,436건을 대상으로 토픽 을 추출하고, 주요 흐름을 시기별(모술탈환 이전, 모술탈환 과정, 모술탈 환 이후)로 구분하여 분석하였다. 이 연구에서 모술탈환 작전을 주요 분 석 시점으로 정한 것은 국제 테러리즘의 확산과 파급력이라는 측면에서 중요한 키워드가 ISIS(이슬람국가)이고, ISIS 세력의 확장, 축소, 다변화 등과 관련된 주요 사건이 모술탈환 작전이라고 여겼기 때문이다. 연구 방법적으로는 테러리즘과 관련한 방대한 양의 기사 내용을 정량 적으로 분석할 수 있고, 내용적으로는 주요 토픽을 파악함으로써 테러리 즘 기사의 이슈와 정책 이슈와의 관련성을 논의할 수 있는 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 이상의 결과는 테러리즘에 대한 주제를 단어 중심으 로 범주화함으로써 관련 연구의 분석 기준을 마련할 수 있으며, 정책적 으로는 관련 이슈에 대한 언론 보도 토픽의 경향성을 파악함으로써 국제 테러리즘 발생에 대한 이해를 기반으로 정책 수립의 방향성을 제시할 수 있을 것이다. 이 연구는 선행연구에서 주요하게 다루지 않았던 테러리즘의 양상과 관련된 뉴스 기사의 주제적 특징을 객관적으로 도출함으로써, 시기별로 중심 주제가 어떻게 변화되고 있는지를 분석하였으며, 이를 통해 우리 사회에서 바라보고 있는 테러리즘 실태와 동향을 살펴보고자 하였다. 이 를 토대로 테러리즘 관련 언론보도의 주요 토픽과 테러리즘 관련 언론보 도 기사에서 모술작전 전후 시기별로 주요 토픽은 어떠한 변화 추이를 보이고 있는지에 대한 함의점을 도출할 수 있었다.

4차 산업혁명시대를 맞이하여 데이터는 향후 디지털 경제성장을 견인할 수 있는 주요 수단의 하나로 여겨지고 있다. 종래에는 보호의 대상으로만 인식되었던 개인정보도 이제는 빅데이터의 활용과 맞물려 그로부터 경제적 이익도 도모할 수 있는 중요한 수단으로 주목받고 있다. 개인정보의 활용과 보호를 조화롭게 발전시키려면, 이를 뒷받침할 각종 제도를 정립할 필요성이 증대 되고 있다. 특히, IPv4 시대에서 IPv6의 시대로의 전환이 전 세계적으로 진행되며, 사실상 모든 기기에 고정 IP를 부여할 수 있을 정도의 규모가 됨에 따라 빅 데이터 시대에서 각종 디지털 정보들의 연결고리 가 될 수 있는 IP 주소의 중요성은 고정 IP인지 유동 IP인지 여부와 무관하게 더욱 커지게 되었다. 이 글에서는 디지털 개인정보의 한 종류인 IP 주소에 대해 살펴보고, IP 주소의 개인정보 인정 여부에 대한 국내외 논의와 함께, IP 주소에 적용 되는 현행의 개인정보보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률을 검토하였다. 디지털 개인정보의 활용과 보호의 조화로운 발전을 위해 개인정보보호법에 IP 주소가 개인정보임을 명시함으로써 정보의 이용자들이 수집⋅활 용 전에 IP 주소가 개인정보임을 인지하고 이에 맞는 법적 동의 절차를 이행하면, 비식별화된 IP 주소를 법적 테두리 내에서 자유로이 활용할 수 있도록 보장받을 것이다. 이와 함께 정보 주체는 법률에 명시된 제도적, 기술적 안전장치로 인해 본인의 개인정보인 IP 주소가 유출, 남용되는 피해가 발생할지도 모른다는 두려움을 확실히 해소 할 수 있게 될 것이다. 이와 같은 법적 안전장치의 마련을 통해 정보 이용자의 사업 수행 권리와 정보 주체의 개인정 보보호가 조화를 이루며, 디지털 산업의 성장이 가능할 것으로 기대된다.

빅데이터의 활용을 둘러싼 법적 쟁점은 개인정보보호를 우선할 것인지 아니면 빅데이터의 활용을 우선할 것인지의 문제로 귀결된다. 보건의료정보는 그것이 제한 없이 공개될 경우 개인의 신체 적⋅사회적 지위에 미치는 영향이 크다는 점에서 민감한 개인정보에 해당하는바, 개인정보보호의 대상이 된다. 그리하여 기존의 개인정보보호법제는 정보주체의 사전동의(opt-in방식)가 있는 경우를 전제로 정보의 수집⋅분석⋅이용을 규율하고 있었다. 그러나 국민 개개인에 대한 맞춤형 보건의료 서비스를 제공하기 위해서는 대량의 보건 의료정보를 신속하게 사용할 수 있어야 할 것이다. 결국 정보주체의 사전동의를 전제하는 기존의 방식으로는 내재적 한계에 부딪힐 수밖에 없으며 이에 대한 해결책이 강구되었다. 최근 정부가 발간한 개인정보 비식별 조치 가이드라인은 비식별 조치가 완료된 개인정보는 정보주체의 사전동의 없이도 제3자에게 제공이 가능하도록 하는 내용을 규정함으로써 전향적인 태도를 보이고 있다. 나아가 보건의료정보는 비식별 조치를 취함으로써 정보의 가치가 하락하는 경우 역시 발생할 수 있는바, 정보의 유형에 따라 예외적인 opt-out방 식의 도입을 검토할 필요가 있다. 또한, 동 가이 드라인은 법률의 위임 없는 행정규칙 내지는 유권해석에 해당하는바, 사법적 판단이 필요한 경우에 법적 안정성이 부족하다는 한계가 있다. 따라서 가이드라인의 취지와 핵심 내용을 개인정보보호법 또는 법률의 위임을 받은 법규명령에 반영 하기 위한 법 개정이 필요하다.