KCI등재
인공지능 학습데이터의 저작권법상 보호와 한계 = Protection Measures for Machine Learning Training Data under the Copyright Act
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
61-86(26쪽)
제공처
소장기관
지금 제조업은 Digital Transformation 시대의 한가운데 있다. 많은 제조기업은 인공지능 기반의 Digital Twin 구현을 통해 생존을 위한 변신을 추진하고 있다. Digital Twin은 기존 공정을 인공지능 학습데이터로 만들어 이를 기계학습한 인공지능들의 집합이다. 결국, 기업은 많은 자원을 투입하여 인공지능 학습데이터를 생성하고, 이에 대한 배타적 권리를 요구하게 되었다. 본 고에서는 배타적 권리 중에서도 저작권법상의 권리를 중심으로 인공지능 학습데이터의 보호 방안에 대해 살펴보았다.
인공지능 학습데이터의 보호 방안으로는 데이터베이스제작자의 권리로 보호하는 방안과 편집저작물로 보호하는 방안이 있다. 최근의 판례에 따르면 데이터베이스제작자로 인정받기 위해서는 데이터베이스 제작에 대해 일정한 요건을 갖추어야 하는데, 이를 인공지능 학습데이터의 제작에 대입하여 보면 일반적으로 인공지능 학습데이터의 제작자는 데이터베이스제작자의 권리로 보호받을 수 있을 것으로 사료된다. 반면, 인공지능 학습데이터의 소재의 선택, 배열 또는 구성에 창작성이 있으면 편집저작물로 인정되어 독자적 저작물로 보호받을 수 있다.
인공지능이 인공지능 학습데이터를 생성하는 경우도 상정해 볼 수 있다. 우리 저작권법에 따르면 인공지능의 생성물은 저작물이 될 수 없을 것으로 판단된다. 하지만 1998년 제정된 영국저작권법의 ‘컴퓨터 생성 저작물의 법리’를 차용하면 인공지능이 생성한 인공지능 학습데이터도 저작물로 인정받을 수 있고, 그 저작권은 ‘조정한 자’에게 귀속될 수 있을 것으로 판단된다.
다만, 인공지능 학습데이터가 지닌 여러 가지 기술적인 특성 때문에 보호 방안에는 명확한 한계가 존재하는 것으로 보인다. 데이터산업의 인공지능 경제 가치사슬에서 우리나라가 비교우위에 있는 분야는 인공지능 학습데이터 시장일 것이다. 국가 경쟁력 강화를 위해서라도 인공지능 학습데이터에 관련된 법제도의 정비가 필요하다.
The manufacturing industry is now in the middle of the digital transformation era. Many manufacturing companies are pursuing transformation for survival through the implementation of digital twins based on artificial intelligence. A digital twin is a set of artificial intelligences that machine-learned existing processes into machine learning training data. In the end, companies demanding exclusive rights for it. In this paper, among the exclusive rights, the protection measures for machine learning training data have been examined focusing on the rights under the Copyright Act.
There are two ways to protect machine learning training data : to protect it with the rights of the database producer and to protect it as an edited work that has a copyright. According to recent precedents, in order to be recognized as a database producer, certain requirements for database production must be met. is presumed to be On the other hand, if there is creativity in the selection, arrangement or composition of the material of machine learning training data, it is recognized as an edited work that has a copyright and can be protected as an independent work.
A case in which artificial intelligence generates machine learning training data is also conceivable. According to Korean copyright law, it is judged that creations that made by AI cannot be copyrighted works. However, by borrowing the 'jurisprudence of computer-generated works' of the UK Copyright Act enacted in 1998, Machine learning training data generated by artificial intelligence can be recognized as a work, and it is judged that the copyright can be attributed to the 'the man who has arranged'. do.
However, due to the various technical characteristics of machine learning training data, there seems to be a clear limit to the protection measures. The field in which Korea has a comparative advantage in the artificial intelligence economic value chain of the data industry will be the Machine learning training data market. To strengthen national competitiveness, it is necessary to reorganize the legal system related to machine learning training data.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)