법무법인(유) 화우

전쟁 중 기업의 불가항력 사유와 관련해 화우 김명안 변호사의 견해가 실린 기사입니다.

• #국제중재 ∙ 국제소송

화우가 금융감독원에서 보험감독·검사 및 보험회계기준(IFRS17) 관련 제도 운영과 감독 실무를 담당해 온 박태익 전 금감원 보험계리 상품 담당 총괄 수석을 전문위원으로 영입했습니다.

• #보험
• #보험

노란봉투법 시행 후 노조원의 손해 관여도 입증 및 손해배상 책임과 관련해 화우 홍성 변호사의 견해가 실렸습니다.

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.

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

 세계적인 로펌 평가 기관 Legal 500이 발표한 Legal 500 Asia-Pacific 2026년판에서 우리 법인의 변호사 10명이 한국의리딩변호사로 선정되었습니다. Legal 500은 전세계적으로 권위있다고 평가받는 로펌 디렉토리 중 하나로 클라이언트 및 동료 변호사들의 설문조사를바탕으로 분야별 랭킹 등을 매년 발표하고 있습니다. Legal 500 2026년판에서는 우리 법인의 변호사 10명이 각 분야의 한국의 리딩변호사로 선정되었습니다. Legal 500의리딩변호사는 Hall of fame, Leading partner, Next generation partner, Leading associate 등으로 세분화하여 선정합니다. Legal 500 Asia-Pacific 2026년판의 우리 법인 리딩변호사 선정 현황은 아래와 같습니다. Antitrust and Competition​김철호 Corporate and M&A이진국, 유재영 Dispute Resolution유승룡, 우수연 International Arbitration김명안 Labour and Employment홍성 Tax전오영, 류성현 TMT이광욱  The Legal 500 Asia-Pacific 2026년판 랭킹은 아래에서 확인하실 수 있습니다.The Legal 500 Asia-Pacific 2026년판 

• #관세 ∙ 국제통상
• #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
• #공정거래
• #소송 ∙ 중재

• #전자상거래 ∙ 표시광고 (다크패턴 ∙ 그린워싱)

• #외국인투자

2026년 2월 26일과 27일, 「법왜곡죄를 신설하는 형법 개정안」과 「재판소원제도를 도입하는 헌법재판소법 개정안」이 국회 본회의를 통과하였습니다. 이번 개정은 수사 및 재판 과정에서 예외적인 재판으로 인한 위험에 대응할 새로운 수단을 도입하였다는 점에 그 의의가 있습니다. 법왜곡죄의 신설에 따라 법관, 검사 등이 법령을 의도적으로 잘못 적용하는 등 이른바 법왜곡 행위를 처벌할 수 있게 되었고, 재판소원 제도의 도입으로 확정된 법원 판결에 대해서도 다시 한 번 헌법재판소의 판단을 구할 수 있게 되었습니다. 본 뉴스레터에서는 이와 같은 법왜곡죄와 재판소원제도의 구체적인 내용과 외국의 운용 실태를 살펴본 뒤, 제도 도입에 따라 예상되는 장단점, 제도 도입에 따른 기업사건에서의 대응 전략은 어떠한지 살펴보고자 합니다. 1. 개정안의 내용2. 독일의 운용 실태3. 법 개정에 따른 기대 효과∙우려 사항4. 향후 기업사건에서의 대응 전략 1. 개정안의 내용 형법 일부개정법률안과 헌법재판소법 일부개정법률안이 2026년 2월 26일과 27일 국회 본회의를 각 통과하였습니다. 형법 개정안은 법왜곡죄를 신설하여(제123조의2) 형사사건의 재판에 관여하는 법관, 검사, 범죄수사에 관한 직무를 수행하는 자가 재판 또는 수사 중인 형사사건에 관하여 특정 당사자를 유리하거나 불리하게 할 목적으로 법을 부당하게 적용하는 행위를 처벌하게 되었고, 헌법재판소법 개정안은 재판이 헌법재판소의 결정에 반하는 취지로 재판이 이루어진 경우, 헌법과 법률에서 정한 절차를 거치지 않은 경우, 적법 절차를 위반해 기본권을 침해한 경우 헌법소원심판을 청구할 수 있는 이른바 ‘재판소원’ 제도의 도입을 주 내용으로 합니다. 개정된 형법, 헌법재판소법의 주요한 내용은 아래와 같습니다. • 법왜곡죄의 신설(형법 제123조의2) 형사사건의 재판에 관여하는 법관, 공소를 제기하거나 유지하는 검사 또는 범죄수사에 관한 직무를 수행하는 자가 타인에게 위법 또는 부당하게 이익을 주거나 권익을 해할 목적으로 재판 또는 수사 중인 형사사건에 관하여 아래와 같은 행위를 하는 경우 10년 이하의 징역과 10년 이하의 자격정지의 형으로 처벌받게 됩니다. ① 법령의 적용 요건이 충족되지 아니함을 알면서도 이를 적용하거나, 적용되어야 할 법령임을 알면서도 이를 적용하지 아니하여 의도적으로 재판 및 수사의 결과에 영향을 미친 경우. 다만, 법령 해석의 합리적 범위 내에서 이루어진 재량적 판단은 이에 해당하지 아니함. ② 사건에 관한 증거를 인멸, 은닉, 위조 또는 변조하거나 위조 또는 변조된 증거를 그 정을 알면서 재판 또는 수사에 사용한 경우 ③ 폭행, 협박, 위계 그 밖의 방법으로 위법하게 증거를 수집하거나, 적법한 증거가 존재하지 아니함을 알면서도 범죄사실을 인정한 경우  • 재판소원제도의 도입(헌법재판소법 제68조 제1항, 제3항) 공권력의 행사 또는 불행사로 인하여 헌법상 보장된 기본권을 침해받은 자는 헌법재판소에 헌법소원심판을 청구할 수 있습니다(제68조 제1항). 법원의 재판에 대한 헌법소원심판은 확정된 재판을 대상으로 하고, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에 한하여 청구할 수 있습니다(제68조 제3항). ① 법원의 재판이 헌법재판소의 결정에 반하는 취지로 재판함으로써 기본권을 침해한 경우 ② 법원의 재판이 헌법과 법률에서 정한 적법한 절차를 거치지 아니함으로써 기본권을 침해한 경우 ③ 법원의 재판이 헌법과 법률을 위반함으로써 기본권을 침해한 것이 명백한 경우  2. 독일의 운용 실태 가. 법왜곡죄 (독일 형법 제339조) 독일은 위 두 제도를 비교적 안정적으로 운영하고 있는 대표적인 국가입니다. 독일의 법왜곡죄는 법관, 검사 등이 수사 및 재판 과정에서 의도적으로 법과 정의를 중대하게 일탈하는 경우 처벌하는 규정으로, 단순한 오판이나 오류는 처벌 대상에서 제외하고 있습니다. 즉, 독일의 법왜곡죄는 사법 판단 전반을 통제하는 제도가 아니라 극단적이고 예외적인 인권침해 판결에 대한 사후적 책임장치로 기능하고 있습니다. 나. 재판소원 제도 독일은 각급 법원의 재판에 대해서도 연방헌법재판소에 헌법소원을 제기할 수 있도록 허용하고 있습니다. 하지만 단순한 사실오인이나 법률해석에 대한 다툼은 여전히 각급 법원의 권한으로 남겨져 있고, 연방헌법재판소는 법원이 기본권 문제를 전혀 고려하지 않은 경우, 기본권에 대한 형량이 명백히 자의적이거나 합리성을 상실한 경우에 한하여 개입할 수 있도록 정하고 있기 때문에 실제로 재판소원이 인용되는 경우는 매우 드뭅니다. 실무적으로도 독일의 재판소원은 연평균 1~2회 정도만 인용될 뿐 대부분 각하 또는 기각되고 있습니다. 결국 독일의 재판소원은 사법부의 판단을 해치지 않으면서도 헌법적으로 도저히 용인될 수 없는 재판에 대한 최소한의 통제 수단으로 작동하고 있습니다.  3. 법 개정에 따른 기대 효과∙우려 사항 본 개정으로 인하여 실무적으로 예상되는 효과 및 우려사항은 다음과 같습니다.   4. 향후 기업사건에서의 대응 전략 가. 수사 및 재판 대응 전과정에 걸친 기록∙문서화 전략 법왜곡죄와 재판소원은 일반적인 불복 수단이 아니라, 수사∙재판 과정이 정상적인 범위를 벗어났을 때를 대비한 견제 장치입니다. 즉, 이미 결과가 발생한 사건에 대하여 사후적으로 활용을 검토하는 것이 아니라, 향후 발생 가능한 문제 상황을 염두에 두고 수사 및 재판의 전 과정에 걸쳐서 사전에 대비하는 관점이 중요합니다. 이를 위해서, 수사∙재판 과정에서 발생하는 절차적 하자나 비례성, 형평성 문제를 단순히 구두로 주장하는데 그치지 않고, 구체적인 내용을 기록∙문서화하는 전략이 필요합니다. 예컨대 관련성 없는 자료에 대한 압수수색, 영장 기재 사실을 초과한 별건 수사, 경험칙에 반하는 사실 인정 등은 추후 법왜곡죄나 재판소원을 활용할 때 핵심적인 자료가 될 수 있습니다. 결국 법왜곡죄∙재판소원은 대응 절차 전반에서 축적된 기록을 전제로 활용 가능한 제도라는 점에서, 사건 초기부터 수사 및 재판 과정을 기록∙문서화하는 체계적인 대응이 필요합니다. 나. 헌법적 정당성을 강조하는 수사대응 및 소송 전략 구축 법왜곡죄와 재판소원 제도의 도입으로, 기업 사건에서 헌법적 정당성을 전면에 내세우는 대응 방식의 중요성이 한층 더 부각되고 있습니다. 이는 단순히 절차법적 위법 여부를 주장하는 차원을 넘어, 수사와 재판의 전 과정이 헌법상의 기본권 보장의 관점에서 정당하게 진행되고 있는지를 지속적으로 점검하는 접근 방식을 의미합니다. 구체적으로는, 강제수사 과정에서 범위와 방식, 수사 및 재판 과정에서 발생한 기본권 침해 사례 등과 같이 재판소원에서도 활용 가능한 사안들을 정리하고, 초기 단계부터 쟁점화∙구조화하는 전략이 중요합니다. 이러한 대응은 실제로 재판소원을 제기하지 않더라도 상급심이나 사후 분쟁 관리 국면에서 기업의 주장을 설득력 있게 뒷받침하는 근거로 활용될 수 있습니다.  마치면서 이번 형법∙헌법재판소법 개정안의 통과로 우리 사법 체계에 없었던 새로운 제도가 도입되었습니다. 사법 제도 전반에 큰 영향을 미칠 수 있는 제도이고, 두 제도 모두 국무회의 의결 및 대통령 재가를 거쳐 공포한 날부터 시행될 예정인 만큼, 기업들은 이번 개정안의 내용을 면밀히 검토하여 기업 실무에 즉각적으로 적용할 수 있는 구체적인 전략을 수립해야 할 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.

• #형사
• #기업일반

인공지능(AI) 기반 알고리즘 가격 책정이 기업 경영의 핵심 도구로 자리 잡으면서, 명시적 합의 없이도 가격이 동조화되는 '알고리즘 담합(Algorithmic Collusion)'이라는 새로운 법적 리스크가 전 세계적으로 현실화되고 있습니다. 미국 등 주요 경쟁당국이 관련 사건을 잇달아 제재하는 가운데, 공정거래위원회(이하 '공정위')는 2025년 12월 「데이터와 경쟁」 정책보고서를 통해 디지털 시장에서 데이터를 매개로 한 반경쟁 행위의 법적 공백과 규제 과제를 심층 분석하고 관련 법령의 현대화를 적극 검토하기로 하였습니다. AI 기반 알고리즘 가격 책정 시스템의 도입이 가속화되는 만큼, 기업으로서는 관련 법적 리스크를 사전에 파악하고 컴플라이언스 체계를 정비해 두는 것이 중요한 과제로 부각되고 있습니다. 1. 배경2. 알고리즘 담합의 유형3. 주요 해외 사례4. 알고리즘 담합에 대한 국내 규제 체계 현황과 전망5. 시사점 1. 배경 AI와 빅데이터 기술의 발전에 힘입어, 전 세계 수많은 기업이 제품·서비스의 가격 결정 과정에 '알고리즘 가격 책정(Algorithmic Pricing)'을 도입하고 있습니다. 알고리즘은 실시간으로 수요와 공급, 경쟁사의 가격 데이터를 분석하여 이윤을 극대화할 수 있다는 점에서 강력한 경쟁 도구임에는 분명합니다. 그러나 이 과정에서 경쟁사 간 명시적 합의나 의사 교환 없이도 가격이 동조화되는 '알고리즘 담합' 이라는 새로운 법적 리스크가 현실화되고 있습니다. 과거의 담합은 '사람 간의 합의'를 입증하는 것이 핵심이었습니다. 그러나 AI 시대의 담합은 다음과 같은 세 가지 근본적인 난제를 던집니다. 1. 합의의 실종: AI가 스스로 학습하여 가격을 올린 경우, 기업 경영진 사이에 명시적인 연락이나 합의가 없었다면 현행법상 '담합'으로 처벌하기가 매우 어렵습니다. 전통적인 공정거래법의 '합의' 요건이 사실상 공백 지대가 됩니다. 2. 알고리즘의 블랙박스: AI가 어떤 로직으로 가격을 결정했는지 외부에서 파악하기 어렵고, 해당 가격 동조화가 경쟁 제한적 의도에 의한 결과인지 아니면 단순한 시장 대응인지 구분하기 매우 모호합니다. 3. 초고속 실시간 대응: 사람이 인지하기 힘든 짧은 시간(밀리초 단위) 안에 가격이 동조되므로, 소비자가 대응할 틈 없이 피해가 발생하고 사후 규제도 어려워집니다.  2. 알고리즘 담합의 유형 학계 및 경쟁당국에서 통용되는 알고리즘 담합의 주요 유형은 다음 네 가지로 정리됩니다.  네 가지 유형 중 실무적으로 주목해야 할 유형은 허브 앤 스포크형과 자율 기계형입니다. 허브 앤 스포크형은 경쟁사업자들이 동일한 제3자 알고리즘 플랫폼을 공유함으로써 직접 연락 없이도 사실상 공통된 가격 전략이 형성되는 구조로, 공정위가 현행 규제 체계의 공백으로 새롭게 지목한 유형입니다. 자율 기계형은 중간 매개자조차 없이 각 기업의 AI가 강화학습을 통해 스스로 고가격 유지 전략을 학습하는 유형으로, 현행 경쟁법상 '합의' 요건의 충족 여부 자체가 근본적으로 불분명하다는 점에서 전 세계 경쟁당국의 핵심 규제 과제로 부상하고 있습니다.  3. 주요 해외 사례 가. 미국 Topkins 사건 (포스터 담합) 아마존 마켓플레이스에서 포스터를 판매하는 업체들이 서로의 가격을 밑돌지 않도록 동일한 가격 재조정 소프트웨어(알고리즘)를 공통 설정하여 담합한 혐의로 형사 처벌 및 과징금을 부과받았습니다. 앞서 살펴본 유형 분류 중 '메신저'형에 해당하며, 알고리즘 담합에 대한 세계 최초의 형사 사건으로 기록됩니다. 나. EU E-TURAS 사건 온라인 여행 예약 플랫폼 E-TURAS가 최대 할인율을 3%로 제한하는 알고리즘을 일괄 적용하자, 유럽사법재판소(CJEU)는 여행사들이 이 조치에 명시적으로 반대하거나 시스템 사용을 중단하지 않고 계속 이용한 것만으로도 '암묵적 동의' 로 인정되어 담합에 해당한다고 판결하였습니다. '침묵하며 시스템을 계속 사용한 행위'만으로도 담합의 공범이 될 수 있음을 명확히 한 분수령적 사례입니다. 다. 미국 RealPage 사건 미국 법무부(DOJ)는 부동산 소프트웨어 기업 리얼페이지(RealPage)가 임대업체들로부터 임대료 책정에 활용되는 민감한 데이터를 제공받아 임대료를 추천함으로써 임대 조건 경쟁을 제한하고 시장지배력을 부당하게 유지한 혐의로 소송을 제기하였습니다. 경쟁사들 간 직접 연락 없이 공통 플랫폼(Hub)을 통해 가격이 수렴한 전형적인 '허브 앤 스포크'형 사례로, 현재 합의(Settlement) 절차가 진행 중입니다. 라. 미국 Amazon Project Nessie 사건 2023년 9월 FTC와 17개 주는 아마존닷컴이 '프로젝트 네시(Project Nessie)'라는 알고리즘을 통해 자사 가격 인상 시 다른 온라인 쇼핑몰들도 가격을 인상할 것으로 예상되는 상품들을 식별하고, 경쟁사들이 가격 인상을 추종한다면 인상된 가격을 유지함으로써 소비자가 더 저렴한 구매처를 찾기 어렵게 하여 소비자 이익을 저해하였다고 분석합니다. 셔먼법 제2조 및 FTC법 제5조 위반으로 제소하였으며, 해당 소송은 현재 진행 중입니다.  4. 알고리즘 담합에 대한 국내 규제 체계 현황과 전망 가. 공정거래법상 이슈 현행 공정거래법은 부당한 공동행위가 성립하기 위해 사업자 간 '계약·협정·결의 등'의 합의 존재를 요구하고 있습니다. 그런데 경쟁사업자들이 명시적 합의 없이 데이터를 교환·공유하거나 알고리즘을 매개로 사실상 공통된 가격 전략을 취하는 경우에는 이러한 합의 요건을 충족하기 어려워 현행 법 체계를 그대로 적용하기 어려운 공백이 발생합니다. 나아가 알고리즘의 '블랙박스(Black Box)' 현상으로 인해 가격 동조화가 의도적 설계의 결과인지, 단순한 시장 적응(의식적 병행행위)에 불과한지를 입증하기 매우 까다롭다는 점도 규제의 현실적 어려움을 더합니다. 이러한 법적 공백을 보완하기 위해 공정위는 2021년 12월 공정거래법 전부 개정을 통해 사업자 간 정보교환을 통한 경쟁제한적 공동행위를 부당 공동행위의 유형으로 신설하였으며(제40조 제1항 제9호), 담합의 외형상 일치가 존재하고 이에 필요한 정보를 교환한 경우 합의를 법률상 추정할 수 있도록 하되, 중간 매개자를 통한 간접적 정보 전달도 그 적용 범위에 포함하였습니다. 다만, 동 규정이 실제 제재 사례로 이어진 적은 아직까지 없는 것으로 파악되어, AI 알고리즘 담합이라는 새로운 행위 유형에 대한 적용 가능성과 한계는 여전히 실무적 검토 과제로 남아 있습니다. 나.  공정위의 향후 규제 방향 현행 심사지침은 중간 매개자에게 일방적으로 정보가 전달되기만 하는 경우 정보교환이 이루어지지 않은 것으로 보고 있어(공정위 공동행위심사기준 Ⅳ.10.나.), 경쟁사업자들이 공통된 알고리즘 플랫폼을 통해 데이터를 제공하고 가격 추천을 받는 허브 앤 스포크형 담합은 현행 규제 체계 아래에서는 명확한 규율 근거를 찾기 어려운 것이 현실입니다. 그러나 EU 및 일본의 주요 경쟁당국은 가이드라인 등을 통하여 이러한 러브 앤 스포크형 담합도 기존 법적 기준에 적용이 될 수 있음을 명시하고 있고, 우리 공정위도, 해외 경쟁당국의 규제 동향을 면밀히 참고하면서 사전적 경쟁정책 마련의 필요성을 강조하고 있습니다. 구체적으로는 공정거래법 시행령의 현대화를 통한 온라인 플랫폼 관련 규율 체계 정비, 데이터 관련 신유형 반경쟁 행위에 대한 사전 가이드라인 제시, 그리고 경쟁질서가 고착화되기 전에 이를 포착할 수 있는 상시 모니터링 체계 구축을 핵심 과제로 제시하고 있습니다.  5. 시사점 가. 제3자 알고리즘 및 플랫폼 도입 시 법적 검토 필수화 RealPage 사건에서 확인되듯, 업계에서 널리 쓰이는 외부 업체의 가격 결정 소프트웨어를 무비판적으로 도입할 경우 간접적인 정보 교환 및 '허브 앤 스포크' 담합으로 엮일 위험이 있습니다. 이경우 직접 경쟁사와 연락하지 않았다는 사실은 면책 사유가 되기 어려울 수 있습니다. 새로운 알고리즘을 도입하기에 앞서 반드시 다음 사항을 점검하여야 합니다. • 해당 알고리즘이 경쟁사의 민감한 가격·거래조건 데이터와 연동되는지 여부• 알고리즘 공급업체가 동종 경쟁사들에게 동일한 시스템을 제공하고 있는지 여부• 알고리즘 운용을 통해 경쟁사 정보를 간접적으로 취득하는 구조인지 여부 나. 플랫폼의 가격 통제 조치에 대한 명시적 이의 표명 E-TURAS 사건에서 확인되었듯이, 제3의 플랫폼이나 시스템이 특정 가격 인상이나 할인율 제한을 권고·강제할 때 침묵하며 시스템을 계속 사용하는 것만으로도 '암묵적 동의'로 간주되어 허브 앤 스포크형 담합의 공동 책임을 질 수 있습니다. 위법한 조치에 대해서는 명시적으로 반대 의사를 표명하고, 해당 플랫폼이나 시스템 이용을 중단하는 등 적극적으로 거리를 두는 조치가 필요합니다. 다. 컴플라이언스 체계 내 알고리즘 감사 기능 통합 기업의 준법지원 기능에 알고리즘 통제 및 감사(Algorithm Audit) 기능을 명문화하는 것이 필요합니다. 특히 고위험 AI 시스템을 도입할 때에는 사전에 '알고리즘 영향평가(Algorithm Impact Assessment)'를 실시하여 반경쟁적 효과 발생 가능성을 진단하고, 그 결과를 문서로 남겨두어야 합니다. 이러한 사전 검토 이력은 추후 규제당국의 조사 시 기업의 선의와 준법 노력을 입증하는 핵심 증거가 될 수 있습니다. 라. 소결 알고리즘 담합에 관한 국내외 규제 환경은 현재 빠르게 변화하고 있습니다. 미국·EU 등 주요 경쟁당국은 관련 집행 사례를 축적해 나가고 있으며, 국내에서도 공정위가 현행 법제의 공백을 인식하고 시행령 현대화 및 가이드라인 마련 등 제도 정비 작업에 착수하고 있는 만큼, 향후 규제 범위와 집행 기준이 상당 부분 변경될 가능성을 배제할 수 없습니다. 기업으로서는 자사가 운용 중인 알고리즘 가격 책정 시스템이 어느 유형에 해당하는지를 지속적으로 점검하면서, 국내외 규제 동향과 새로운 집행 사례를 통합적으로 모니터링하는 체계를 갖추어 두는 것이 중요합니다. 규제 변화가 현실화된 이후에 대응하는 것보다, 정책 논의 단계에서부터 흐름을 파악하고 선제적으로 컴플라이언스 체계에 반영하는 것이 법적 리스크를 최소화하는 가장 효과적인 방법입니다.  화우 AI센터는 AI와 관련한 지식재산, 개인정보, 정보보안, 공정거래, 제조물책임, 입법컨설팅, 쟁송 등 모든 법적 영역에서 축적된 경험과 노하우를 기반으로 기업 고객을 위한 최적의 솔루션을 안내해드리고 있습니다. 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문화체육관광부와 한국저작권위원회는 2026. 2. 26. 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서」를 공식 발간하였습니다. 이 안내서는 AI 개발사가 학습 데이터를 수집·활용하는 과정이 저작권법상 공정이용에 해당하는지를 판단하는 4가지 핵심 요소와 구체적 사례를 제시하며, 법적 불확실성이 컸던 AI 학습 데이터 이용 문제에 처음으로 실무적 기준을 마련하였습니다. 안내서는 유권해석이 아닌 참고자료이나, 향후 분쟁과 소송에서 법원의 판단 기준이 될 가능성이 높습니다. AI 개발·서비스·콘텐츠 기업 모두가 즉각적인 법적 리스크 점검과 선제적 대응 전략 수립에 나서야 할 시점입니다. 1. 배경2. 공정이용 판단의 4가지 핵심 요소3. 공정이용 해설 사례: 인정 가능성이 높은 경우 vs. 낮은 경우4. 국내외 저작물 이용허락 계약 동향5. 기업 유형별 영향 분석 및 시사점 1. 배경 생성형 AI 기술의 급속한 확산과 함께, AI 모델 학습 과정에서 방대한 양의 저작물이 활용된다는 사실은 산업계와 창작자 집단 사이의 갈등을 심화시켜 왔습니다. AI 개발사는 학습에 필요한 저작물의 권리자를 특정하기 어렵다는 현실적 어려움을 호소해 온 반면, 권리자들은 자신의 저작물이 허락 없이 AI 학습에 무단 이용된다는 점에 우려를 표명해 왔습니다. 이에 문화체육관광부(이하 ‘문체부’)와 한국저작권위원회는 AI 업계, 학계, 법조계 등으로 구성된 「AI-저작권 제도개선 워킹그룹」을 운영하였고, 2025년 9월에는 특별분과를 구성하여 본격적인 안내서 작성에 착수하였습니다. 문체부는 2025년 10월~11월 AI 개발사와 권리자를 대상으로 현장 설문조사를 실시하였으며, 12월 대국민 설명회 등 의견 수렴 과정을 거쳐 최종 확정된 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 '공정이용' 안내서」를 작성하였고, 2026년 2월 26일 발간하였습니다. 본 안내서는 문체부와 한국저작권위원회의 유권해석이 아닌 참고자료임을 명시하고 있으며, 실제 공정이용 여부는 구체적 사실관계에 따라 법원이 최종 판단하게 됨을 유의할 필요가 있습니다.  2. 공정이용 판단의 4가지 핵심 요소 저작권법 제35조의5(저작물의 공정한 이용)는 '저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 아니하는 경우' 공정이용을 인정하고 있습니다. 본 안내서는 상업적 목적의 학습이나 웹 크롤링이라도 공정이용에서 자동으로 배제되지 않으나, 아래 4가지 요소를 종합적으로 판단하여야 한다고 밝히고 있습니다. 가. 이용의 목적 및 성격 (제1요소) 가장 핵심적인 요소로서, ‘변형적 이용(transformative use)’ 여부가 판단의 관건입니다. • 유리한 경우: 학습에 이용된 저작물과 무관한 목적 또는 성격의 결과물을 생성하는 AI 모델, 학습된 저작물과 동일·유사한 결과물 생성을 기술적으로 차단하는 조치를 갖춘 경우 • 불리한 경우: 원저작물의 문장·구성·표현을 실질적으로 동일하거나 유사하게 재현하는 경우, 접근이 제한된 저작물(유료 구독, 로그인 필요)을 무단 수집한 경우, robots.txt 등을 통해 수집이 금지된 저작물을 무단 수집한 경우 특히, 대법원은 2021다272001 판결에서 복제방지조치 여부 외에도 해당 저작물이 불법복제물인지, 불법적으로 접근하였는지 여부가 제1요소 판단에 고려될 수 있음을 시사하였습니다.  나. 저작물의 종류 및 용도 (제2요소) • 유리한 경우: 사실·정보 전달을 목적으로 하는 기능적 저작물(단순 통계, 공공데이터 등), SNS 댓글·리뷰 등 창작성이 낮은 일상적 표현 • 불리한 경우: 문학적·예술적 창작성이 높고 표현의 개성이 강한 저작물(소설, 음악, 미술작품 등), 미공표·미발행 저작물 뉴스 기사의 경우, 단순 사실 전달이 아닌 기자의 사상·감정에 기초한 해석·논평이 담긴 경우 사실·정보 전달을 목적으로 하는 저작물로 취급되지 않음을 유의해야 합니다.  다. 이용된 양과 중요성 (제3요소) 생성형 AI 학습 특성상 저작물 전체를 이용하는 경우가 대부분이어서 이 요소는 원칙적으로 공정이용에 불리하게 작용합니다. 다만, 저작물의 이용이 기술적으로 불가피하고 제1요소에서 인정된 목적 달성에 합리적으로 필요한 범위인 경우, 다른 요소와의 종합 고려를 통해 달리 판단될 수 있습니다.  라. 저작물이 시장 또는 가치에 미치는 영향 (제4요소) • 유리한 경우: 학습 결과물 또는 서비스가 원저작물의 열람·판매를 실질적으로 대체하지 않는 경우, 저작권자 확인이 어려운 비영리 목적의 일상적 저작물 • 불리한 경우: 저작물 판매 감소, 경제적 손해, 원저작물의 이용허락 기회 박탈 가능성이 높은 경우. 특히, AI 학습 목적 이용허락 체계가 별도로 마련되어 있거나 집중관리 시스템이 존재하여 이용허락이 비교적 용이한 경우에도 불리하게 작용합니다.  3. 공정이용 해설 사례: 인정 가능성이 높은 경우 vs. 낮은 경우 가. 공정이용이 인정될 가능성이 높은 사례  나. 공정이용이 인정되기 어려운 사례   4. 국내외 저작물 이용허락 계약 동향 본 안내서는 사전 이용허락 원칙을 재확인하면서, 최근 국내외에서 AI 개발사와 권리자 간 계약 체결 사례가 증가하고 있음을 소개하고 있습니다. 국내 주요 사례는 아래와 같습니다. • 퍼플렉시티 – 이데일리 (2025.2.): 비용 지불 없이 콘텐츠 제공 대가로 AI 검색기능·데이터 분석 도구 등 기술 지원, 광고 수익 공유 • 퍼플렉시티 – 매일경제 (2025.2.): 동일 구조, 매일경제신문과 MBN 홈페이지에 PC용 베타 버전 AI 검색 도입 해외 주요 사례는 아래와 같습니다. • Amazon – The New York Times (2025.5.): NYT 및 The Athletic 콘텐츠에 대해 연간 2,000만~2,500만 달러 지급 (NYT 2024년 총매출의 약 1%) • NVIDIA – Getty Images (2023.3.): 이미지·영상 크리에이티브 라이브러리 이용허락 (구체적 금액 비공개) • Mistral(프랑스) – AFP(프랑스 뉴스통신사): 다년간 콘텐츠 라이선스, 매일 2,000여 개 기사 챗봇 통합 • OpenAI – Axel Springer(독일): 3년 계약, 언론 콘텐츠 학습 허용 • STIM(스웨덴 음악저작권협회) 모델: 세계 최초 집중관리단체 주도 AI 음악 라이선스. 권리자의 명시적 사전 동의(Opt-in)를 받은 저작물만 학습 데이터로 허용하고, 학습·서비스 이용·결과물 활용 단계별로 보상 구조를 설계  5. 기업 유형별 영향 분석 및 시사점 본 안내서 발간은 그간 법적 불확실성 속에서 운영되어 온 AI 산업계와 창작자 사이에 실무 기준을 제공하는 의미 있는 첫걸음입니다. 그러나 안내서가 유권해석이 아닌 참고자료에 불과하고, 실제 분쟁은 구체적 사실관계에 따라 법원이 최종 판단한다는 점을 분명히 인식해야 합니다. 특히 안내서는 상업적 목적의 AI 학습이라도 공정이용에서 자동으로 배제되지 않는다고 명시하면서도, robots.txt 우회, 유료 콘텐츠 무단 수집, 원저작물과 유사한 결과물 생성 등은 공정이용 성립에 불리하다는 점을 분명히 하고 있어 현재 이러한 방식으로 학습 데이터를 수집하거나 서비스를 운영하는 기업에게는 즉각적인 법적 대응이 요구됩니다. 본 안내서의 내용을 참고하여 다음과 같은 실무적 대응을 검토할 필요가 있습니다. 가.  AI 개발사 및 관련 기업 본 안내서는 AI 개발·서비스·콘텐츠 기업 각각에 상이한 실무적 영향을 미칩니다. AI 모델 개발사는 학습 데이터의 수집 경위(공개 여부, robots.txt 준수 여부, 접근 제한 우회 여부)가 공정이용 판단의 핵심 변수로 부각됨에 따라, 기존 학습 데이터셋에 대한 전면적인 법적 검토가 필요합니다. 외부 AI API를 도입하는 기업 고객도 공급사의 데이터 적법성 문제가 계약 분쟁이나 제3자 저작권 청구로 이어질 수 있으므로, 도입 계약에 보증 조항 및 면책 조항을 반드시 포함시켜야 합니다. • 기업 유형별 영향 분석 ✓︎ AI 모델 개발사(국내·외 LLM 개발사 포함): 기학습(pre-training) 데이터 수집 과정에서 robots.txt 미준수, 로그인 필요 사이트 무단 접근, 유료 콘텐츠 무단 수집이 있는 경우 공정이용 주장이 매우 어려워집니다. 학습 데이터셋에 대한 전수 감사(data audit)를 실시하고, 문제가 확인된 데이터는 삭제 또는 이용허락 계약으로 보완하는 ‘데이터 정화(data hygiene)’ 작업이 시급합니다. 국내 서비스를 운영하는 해외 AI 기업은 한국 저작권법상 공정이용 기준이 미국의 fair use 법리와 다를 수 있다는 점을 인식하고 별도의 한국법 리스크 평가가 필요합니다. ✓︎ AI 서비스 기업(요약·검색·생성 서비스 운영사): 뉴스 기사 전체를 요약·재생성하는 서비스, 디지털 교재를 재활용한 서비스, 음악·이미지 생성 서비스는 본 안내서의 ‘공정이용이 인정되기 어려운 사례’와 직접 대응됩니다. 해당 사업모델을 영위하는 기업은 즉시 법적 리스크 검토에 착수하고, 언론사·음악저작권협회 등과의 이용허락 계약 체결을 우선 과제로 추진해야 합니다. 서비스 운영 방식을 변형적 이용(transformative use) 구조로 전환하는 것도 중요한 리스크 완화 전략입니다. ✓︎ AI 솔루션 도입 기업(제조·금융·통신 등): 외부 LLM API를 업무에 도입하는 기업은 공급사의 학습 데이터 적법성 문제가 제3자 저작권 청구로 이어질 수 있습니다. AI 도입 계약 시 공급사의 학습 데이터 적법성 보증 조항과 저작권 분쟁 발생 시 면책·손해배상 조항을 명시적으로 삽입해야 합니다. 자체 데이터를 파인튜닝에 활용하는 경우에는 해당 데이터에 포함된 제3자 저작물의 이용 범위도 함께 검토해야 합니다. ✓︎ 콘텐츠·미디어 기업(언론사·출판사·음원·이미지 플랫폼): 안내서는 권리자의 기술적 보호조치(robots.txt, 워터마크, API 권한 제한)를 공정이용 판단 시 불리 요소로 명시함으로써 보호조치 강화가 곧 법적 방어력 강화임을 확인하였습니다. 신탁관리단체를 통한 포괄 라이선스 체계 구축 또는 AI 개발사와의 직접 협상을 통해 기술 지원·광고 수익 공유 등 새로운 수익 구조를 설계하는 전략도 적극 검토할 수 있습니다. • 실무 대응 방안 ✓︎ 데이터 수집 방식 점검: 웹 크롤링·스크래핑 시 해당 웹사이트의 이용약관과 robots.txt 설정을 반드시 확인하고, 접근 제한 저작물(로그인 필요, 유료 제공 등)의 무단 수집을 즉시 중단하여야 합니다. ✓︎ 이용허락 계약 체결 검토: 뉴스·음악·이미지 등 핵심 학습 데이터에 대해서는 국내외 계약 선례를 참조하여, 광고수익 공유나 기술 지원 제공 방식 등 다양한 협상 구조를 검토할 필요가 있습니다. ✓︎ 제3자 데이터 구매 시 범위 확인: "AI 학습용"이라는 이용 범위가 계약서에 명확히 포함되어 있는지, 제공자의 저작권 보유 여부는 적법하게 확인되었는지를 검토해야 합니다. ✓︎ 기술적 안전장치 마련: 학습된 저작물과 동일·유사한 결과물 생성 명령을 거절하는 필터링 기능 도입은 공정이용 제1요소 판단에 유리하게 작용할 수 있습니다. ✓︎ 공공저작물 활용 확대: 정부는 공공누리 '제0유형'(모든 목적 무조건 이용 가능) 및 'AI유형'을 2026. 1. 28. 신설하였으므로, 학습 데이터의 적법성 확보를 위해 공공저작물 활용을 적극적으로 검토할 필요가 있습니다.  나.  저작권자 및 콘텐츠 기업 ✓︎  보호조치 강화: 자신의 콘텐츠에 대한 robots.txt 설정, 워터마크, API 접근 권한 등 기술적 보호조치를 강화하는 것이 공정이용 판단 시 권리자에게 유리하게 작용할 수 있습니다. ✓︎  포괄 라이선스: 해외 집중관리단체(스웨덴 STIM) 모델과 같이, 개별 협상이 어려운 경우 신탁관리단체(한국음악저작권협회·한국문학예술저작권협회 등)를 통한 포괄 라이선스 체결 방식도 주목할 만합니다.  다.  공통 유의사항 ✓︎ 모니터링: 본 안내서는 법령·판례·기술 환경 변화에 따라 내용이 지속 보완될 예정이므로, 최신 동향을 지속적으로 모니터링해야 합니다. ✓︎ 자문 강구: AI 저작권 관련 분쟁 발생 시 한국저작권위원회 AI 특화 상담·분쟁조정 창구를 활용하거나 전문 법률 자문을 구하는 것이 바람직합니다. AI와 저작권의 공존은 단순한 법적 규율의 문제를 넘어, 창작 생태계의 지속 가능성과 직결된 사안입니다. 모호한 부분이 많을 수 밖에 없는 이 분야의 법적 리스크를 최소화시키기 위한 대비가 필요한 시점입니다.  화우 AI센터는 AI 산업에 전문성을 가진 전문가 및 유관기관에서 다양한 실무경험을 쌓은 전문인력으로 구성되어 있습니다. AI 분야에 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.

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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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