기업들이 많은 노력과 비용을 들여 개발, 비밀로 유지하고 있는 영업비밀은 기업경쟁력과 국가경쟁력의 핵심 자산이고, 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 우리나라 기업들은 반도체, 디스플레이, 리튬이차전지, 조선, 철강과 같은 분야에서 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있는바, 최근 기술 유출 사건이 빈번하게 발생하고 있어 매우 큰 경각심이 요청된다. 또한 생성형 AI 기술의 발전으로 인하여 기업들의 업무방식에 큰 변화가 발생하고 있어 AI 기술의 이용과 관련한 법적 쟁점의 확인과 그 사용에 관한 적절한 가이드라인의 제시가 요구되는 상황이다.

3개 세션 진행

이런 가운데 법무법인 광장이 12월 12일 한국사내변호사회와 공동으로 "영업비밀 분쟁 대응전략 & AI의 업무 활용과 관련된 법률적 이슈" 주제의 세미나를 개최해 높은 호응을 받았다. 광장 지식재산권 그룹의 그룹장인 김운호 변호사(사법연수원 23기)는 "기업환경의 급격한 변화에 적극 대응하고, 실무에서 발생하는 사례에 대한 분석을 통하여 능동적 대처 방안을 제시하여 보고자 이번 세미나를 기획했다"며 "기업 법무의 최일선을 담당하는 사내변호사들의 업무 처리에 실질적인 도움이 되길 기대한다"고 말했다.

현장 발표와 함께 온라인으로도 생중계된 이번 세미나는 3개의 세션으로 나눠, 김홍선 변호사가 '영업비밀 사건 최신 트렌드'에 대해 발표하고, 경찰대를 졸업하고 다년간의 경찰수사 실무 경험까지 갖춘 강수정 변호사가 '영업비밀 분쟁에 관한 사례들 및 대응전략'이란 주제로, 전하윤 변호사가 'AI의 업무 활용과 관련된 법률적 이슈'라는 주제로 발표했다. 이어 사내변호사들과의 질의응답의 순서로 세미나가 진행되었다. 주요 발표내용을 요약해 소개한다.

세션 1: 영업비밀 사건 최신 트렌드

김홍선 변호사는 인력 이직 과정에서 문제되는 영업비밀 이슈와 관련하여 회사 인력이 전직하는 경우와 경쟁사 인력을 채용하는 경우에 대한 가상사례를 통해, 디지털 증거분석(Digital Forensics)에 의한 증거확보 방안과 포렌식 증거 유무에 따른 민 · 형사상 법적 조치 및 실무상 유의점, 전직금지가처분 사건의 주요 쟁점 및 최신 트렌드에 대해 설명했다. 또한 라이선스 계약 체결 시 영업비밀 · 국가핵심기술 이슈와 관련한 유의사항에 대해서도 설명했다.

회사 인력 전직 시의 법적 조치

경쟁사로 전직하려는 임직원에 대한 기술 유출 우려가 있을 때, 퇴직자가 사용한 HDD 등에 대한 디지털 증거분석(Digital Forensics)을 수행해 볼 수 있다. 특히 R&D에 종사하는 연구원의 경우 업무의 편의를 위하여 혹은 재직 중 또는 퇴직 시 자료 정리 등을 하며 영업비밀 자료를 유출할 가능성이 있으므로, 꼼꼼히 확인해 볼 필요가 있다.

형사 고소를 제기하는 경우 수사기관은 전직 근로자의 주거지 및 또는 경쟁사 사무실 등에 대한 압수수색을 실시할 수 있다. 만약 압수수색의 결과 중요 자료의 유출이 있었음이 확인된 경우, 법원은 최근 유출자에 대하여 상당한 형벌을 선고하고 있다.

민사적으로는 전직 근로자가 근무하면서 취급한 기술 개발 관련 파일 등을 유출한 사실 및 전직 근로자가 동종업계에서 일하고 있는 사실이 인정된다면, 해당 비밀이 실제로 경쟁사 업무에 활용되었는지 여부와 관계 없이 해당 비밀이 향후 경쟁사의 기술 개발, 마케팅 등에 활용되어 귀사의 영업비밀을 침해할 가능성이 있다는 이유로 영업비밀침해금지 및 전직금지청구가 인용될 가능성이 있다. 만약 전직 근로자가 퇴사하면서 유형적인 영업비밀 자료를 가지고 나간 것이 없는 것으로 확인될 경우, 전직 근로자와 경쟁사가 민 · 형사적인 법적 책임을 지게 될 가능성은 낮아지게 된다.

'전직금지 일정 기간만 유효' 판단 많아

그런데 이 경우에도 전직금지약정의 이행을 청구하는 것은 가능하다. 법원은 전직금지약정 기간을 항상 유효하다고 보지 않고, 퇴직자의 핵심인력 여부, 퇴직자의 근무기간, 퇴직자에게 전직금지 대가를 지급했는지 여부, 퇴직자가 회사의 중요한 정보에 접근 가능한 정도, 관련 분야의 기술 발전 속도, 전직금지기간과 범위 등을 어떻게 약정했는지 등을 종합적으로 고려하여 약정의 유효성을 판단하게 되는데, 이를 종합하여 일정 기간만 유효하다고 보는 경우가 많다. 퇴직자에게 전직금지에 대한 대가를 지급하는 경우에는 그 인용 가능성이 높아지게 된다.

경쟁사 인력 채용 시 유의사항

채용하려는 전직 대상자가 부지불식간에 불필요한 타사의 영업비밀을 유입시키지 못하도록 조치할 필요성이 크다. 타사의 영업비밀 유입 우려에 대하여 전직 당사자는 물론 경우에 따라서는 회사까지도 법적 책임을 질 우려가 있다는 점을 전직 대상자에게 반복해서 설명할 필요가 있다. 특히 종전 회사의 영업비밀이나 영업비밀이 포함된 유형적인 자료를 회사로 반입하거나 회사에서 사용할 경우 또는 회사로의 반입이나 회사에서의 사용행위가 없더라도 개인적으로 이를 보관, 관리하는 경우, 종전 회사의 형사고소나 민사소송의 제기로 인하여 회사가 해당 근로자를 해고하여야 하는 상황이 발생할 수 있다는 점을 설명할 필요가 있다.

위와 같은 절차를 통해 경력자가 종전 회사로부터 영업비밀이나 이와 관련된 유형적인 자료를 반출하지 아니하였음이 확인되면, 이를 확인하는 서약서를 경력자로부터 징구받는 등의 추가적 절차가 필요하다.

라이선스 계약 체결 시 유의사항

영업비밀 침해가 문제되는 대표적인 유형 중 하나는 라이선스 계약 이행 내지 종료 이후의 과정에서 문제되는 경우이다. 이러한 법적 리스크를 최소화하기 위해서는 라이선스 계약을 체결할 때 독점 · 비독점 허락 여부, Background IP를 개량(improvement)한 Foreground IP의 귀속 주체, 기술 자료의 제공 범위 및 인력 교육 여부, 라이선스 계약 종료 이후의 비밀유지의무, 종료 시 자료 반환 · 폐기 등과 관련하여 전문가의 법적 검토를 반드시 받아야 한다.

특히 국가핵심기술 · 국가첨단전략기술을 보유한 회사일 경우에는 해외 회사와 라이선스 계약을 체결하여 기술을 제공하는 경우에는 산업통상자원부로부터 기술수출 승인을 받거나 사전신고를 하여야 한다는 점을 기억할 필요가 있다.

세션 2: 영업비밀 분쟁 사례와 대응전략

강수정 변호사는 5개의 영업비밀 분쟁 유형에 대한 사례분석을 통해, 협력업체와의 업무수행, M&A 및 투자, 컨설팅 제공, 경쟁업체 직원 채용 과정 등에서 발생할 수 있는 영업비밀 분쟁의 주요 쟁점들을 소개했다. 이어 대응전략으로 기업들이 고려해야 할 영업비밀 보호조치, 실무상 민 · 형사사건 수행과정에서의 유의점에 대해 발표했다.

퇴직자들이 도면이나 영업비밀 자료를 유출하여 이직하거나 판매하는 형태의 사건이 전형적인 사례인데, 최근에는 기술이 고도화, 첨단화됨에 따라 대기업과 협력사 간 공동개발이 많아지면서 협력사가 영업비밀을 유출하는 사건이 많아지고 있다.

기업들이 기술협력을 진행하거나 위탁생산을 의뢰할 때 불가피하게 영업비밀이 협력업체에게 공개될 수밖에 없기 때문에 협력업체가 취득한 영업비밀을 자신의 연구개발에 사용하거나 제3자에게 제공할 위험도 상존한다. 또한 공동개발의 경우, 문제되는 기술이 누구의 기술이고 어떤 기술이 유출되었는지 파악하기가 어렵다.

공동개발 결과물 유출도 영업비밀 침해

이와 관련한 사례에서 대법원은, 장비는 B사가 만들었지만, 제작기획이나 핵심설계, 구조 등은 A사가 제공하거나 공동개발한 것이고, A사와 B사 사이에 비밀유지계약서가 있었기 때문에 해당 설비가 공동개발의 결과물이더라도 임의로 유출한 경우 영업비밀 누설에 해당한다고 판단하였다. 공동개발의 당사자라고 하더라도 다른 당사자의 허락없이 공동개발의 결과물을 제3자에게 제공하는 경우 영업비밀 침해에 해당한다는 점을 판례가 명시적으로 인정한 것이다.

또 다른 유형으로 주목할 만한 사례는, 대기업 직원이 자문중개업체를 통해 자문을 제공하거나 차명으로 컨설팅 계약을 체결하여 해외 기업에 영업비밀을 유출하는 경우이다. 대기업들이 영업비밀 보호조치를 강화함에 따라 퇴직자들이 도면 등 자료를 반출하기 어렵게 되자, 회사에 재직하면서 몰래 자문을 제공하거나 자료를 유출하는 사건들이 증가하고 있다. 특히 해외기업으로 기술이 유출되는 사건들이 증가하는 추세이고, 미국, 중국, 유럽 등 전 세계적으로 국외 기업으로 기술이 유출되는 사건에 대해 단순히 기업간 분쟁이 아니라 국부유출로서 인식하고 대응을 강화하고 있다.

영업비밀로 인정받기 위한 요건

기업의 중요한 정보가 영업비밀로 인정받기 위해서는 ▲비공지성 ▲경제적 유용성 ▲비밀관리성 등 3가지 요소를 충족해야 하는데, 실제 사건에서는 비공지성과 비밀관리성이 문제되는 경우가 많다.

비공지성의 경우, 보유자 이외의 타인이 해당 정보를 알고 있다고 하더라도 보유자가 그에게 비밀유지의무를 부과하고 있는 경우 또는 보유자와 무관한 제3자가 독자개발 등에 의해 동일한 정보를 보유하고 있어도 그 제3자가 해당 정보를 비밀로서 유지하고 있는 경우에는 비공지성이 충족된다. 실제 사례에서 피해 회사가 자사의 기술을 홍보하기 위하여 홈페이지에 기술 내용을 알리거나, 영업사원들이 기술에 대해 홍보하면서 비밀유지약정을 체결하지 않았다면 외부에 이미 알려진 기술로서 영업비밀성이 부정되는 경우가 종종 있기 때문에 유의해야 한다. 또한 특허를 통해 공개된 기술도 비공지성이 부인되므로 특허와 영업비밀 중 어떤 방법으로 보호할 것인지 전략적인 관점에서 결정해야 한다.

비밀관리성의 경우, 구(舊) 부정경쟁방지법에서는 '상당한 노력'으로 규정하였지만, 소송 실무에서 비밀관리성 요건 때문에 상대적으로 중소기업들의 영업비밀 보호가 미흡하다는 지적이 많았다. 이에 2015년 개정법은 '합리적인 노력'으로 변경하였고, 2019년 개정된 현행법은 '비밀로 관리된'으로 변경하였다. 비밀관리성은 일률적으로 적용되는 것이 아니라, 문제되는 자료, 침해 태양, 기업규모 등 여러 요소에 따라 인정되는 수준이 달라지며, 신의칙이나 묵시적 합의로 비밀관리성이 인정되는 경우도 있다.

'비밀로 관리된'으로 변경

다만, 비밀관리성에 대한 법률 개정 이후에도 소송 실무에서 비밀관리성에 대한 판단 근거(구체적으로 인적조치, 물적조치를 취했는지 여부)는 별다른 차이가 없음을 유의해야 하며, 영업비밀 침해를 사전예방하는 차원에서도 영업비밀 보호조치는 중요하다.

강 변호사는 기업의 영업비밀 관리 조치로서, 비밀유지서약서, 전직금지약정서의 징구, 문서관리시스템 및 로그기록 점검, 승인되지 않은 외부 저장장치나 외부 이메일, 클라우드 접속 차단, 협력업체 등과의 계약서에 비밀유지의무, 영업비밀 귀속 주체, 접근 권한 수여 범위, 계약 종료 후 사후처리 지침 명시, 비밀정보에 접근 가능한 인적 범위 제한, 협력업체의 비밀관리조치에 대해서도 모니터링을 하는 조치 등 비밀관리 노력이 여전히 중요하다고 강조했다.

세션 3: AI의 업무 활용과 관련된 법률적 이슈

전하윤 변호사는 AI를 업무에 활용하는 데 있어 고려할 법률적 이슈에 대하여, AI에 대한 IP 확보, AI 활용에 있어서의 IP 보호, AI 활용의 적법성 확보 및 AI 사용에 대한 책임으로 나누어 설명하였다.

AI에 대한 IP 확보

AI는 AI 모델을 학습데이터로 학습시켜 학습된 AI 모델을 구축하는 방식으로 시스템이 만들어진다. 이 과정에서 학습에 사용되는 학습데이터, 데이터 전처리, 데이터 수집 등에 있어 고유의 IP를 개발하거나 보유할 수 있다. 특히 학습데이터는 저작권법상의 데이터베이스로 보호될 가능성도 있으나 그 특성상 데이터베이스로 포섭되지 않는 경우도 있으며, 이러한 데이터는 부정경쟁방지법에 도입된 데이터 부정사용행위 규정에 의한 보호를 꾀할 필요가 있다. 이외에 부정경쟁방지법상의 성과 무단사용행위 규정에 의한 보호 및 영업비밀로서의 보호도 함께 고려할 필요가 있다.

AI 모델 내지 학습 모델에 대해서는, 소프트웨어 코드 자체는 저작권법에 의하여 보호받을 수 있고, 그 모델에 구현된 기술적 아이디어에 대해서는 특허로 보호될 수 있다. 이와 관련하여 특허청의 인공지능분야 심사실무가이드에서는, 구체적 구성 없이 인공지능 기술을 부가하거나, 사람이 수행하는 업무 등을 공지된 인공지능 기술로 시스템화 하는 경우 등은 진보성이 없다고 판단하고 있는바, 단순한 인공지능의 적용만으로는 특허를 받기 어렵다는 점을 유의할 필요가 있다.

그러나 학습 모델에 기술적 특징이 있거나, 결과물을 활용하는 방식에 기술적 특징이 있는 경우는 특허를 받을 수 있으므로, 각 기업체에서는 보유 기술의 내용에 따라 적절한 보호방안을 활용하는 것이 바람직하다.

AI 활용에 있어서의 IP 보호

AI를 활용하여 만들어진 산출물에 대한 권리가 누구에게 귀속되는가는 논란의 여지가 있는 문제이다. 저작권법은 인간의 사상이나 감정을 표현한 것을 저작물로 정의하고 저작물을 창작한 자를 저작자로 정의하므로, 인간이 아닌 AI는 저작자가 될 수 없다. 특허법에서도 발명을 한 사람이 특허를 받을 수 있는 권리를 갖는다고 규정하므로, AI가 발명자가 될 수 없는 것으로 해석되고, 최근 서울행정법원도 동일한 취지의 판결을 내린 바 있다. 결국 저작권이나 특허를 받을 수 있는 권리 등 산출물에 대한 지식재산권은 AI 자체에게 귀속되기는 어렵다.

그러나 여전히 AI의 활용에 관여하는 다양한 주체, 즉 AI 개발자, AI 제공자(예를 들어 회사), AI 사용자(예를 들어 회사의 직원) 중 누가 그 산출물에 대한 권리를 갖는지에 대해 논란이 발생할 수 있다.

또한 AI 시스템에 입력하는 정보에 대한 권리도 문제된다. AI 시스템에 입력하는 정보는 회사의 비밀정보 또는 IP를 포함할 가능성이 있는데, 이를 AI에 입력함으로써 AI가 이를 학습에 사용하고 궁극적으로 다른 서비스의 제공에 적어도 간접적으로 사용될 여지가 있다. 이는 회사의 주요 정보가 AI에 의하여 다른 회사의 이익을 위해 사용되는 결과가 된다. 따라서 AI에 정보를 입력하기 전에, AI 서비스 제공 업체와 해당 정보에 대한 사용권에 대한 약정을 명확히 할 필요가 있다.

최근 미국에서 벌어진 소송에서는, AI 시스템이 입력으로 학습한 자료의 워터마크를 그대로 산출하였다는 주장이 제기된 바 있다. 이처럼 학습에 사용된 정보가 이후 산출물에 반영될 수 있다는 점에서 입력 정보의 사용 및 비밀관리의 문제가 매우 중요하다.

AI 활용의 적법성 확보

AI 개발에 있어 학습데이터에 개인정보가 포함될 가능성이 있고, 이 경우 개인정보보호법 준수를 위한 조치가 필요하게 된다. 예를 들어 이미 수집한 개인정보를 AI 학습에 활용하거나, 그러한 활용을 위하여 제3자에게 제공한다면, 개인정보보호법에 따른 동의 절차를 거쳐야 할 것이다. 최근 개인정보보호위원회도 AI를 통한 개인정보유출에 대하여 규제를 강화하고 있다.

또한 기업에서의 AI 활용이 활발해지면서, 그에 대한 적법성 문제도 대두될 것으로 예상된다. 예를 들어 AI를 채용 과정에서 사용하거나, 임직원의 행위를 모니터링하는데 사용하는 경우, 그에 대한 정당성에 논란이 발생할 가능성이 있다. 실제로 공공기관이 채용에 AI 시스템을 도입하자, 그에 대한 정보공개청구가 이루어지고 법원이 이를 인정한 사례가 있다.

AI 사용에 대한 책임

AI의 산출물에 대한 권리 귀속과 동전의 양면과 같은 관계에 있는 것이 그 산출물에 의한 책임의 귀속이다. 예를 들어 AI의 산출물이 제3자의 지식재산권을 침해하는 경우, 침해 책임을 부담하는 것은 AI를 사용한 주체인지, AI 시스템을 제공한 주체인지에 대하여 논란의 여지가 있다. 이는 비단 지식재산권의 침해에 대해서만 적용되는 것이 아니라, 자율운전에 의한 교통사고 등 다른 법률적 책임에 대해서도 문제될 수 있다.

이러한 책임 문제는 궁극적으로 산업이 성숙하면서 관련 제도가 정립되어야 하겠지만, 현재 AI를 활용하는 기업으로서는 향후 발생할 문제를 미리 예측하고 그 책임 부담에 대한 약정을 해 두는 것이 바람직하다.

정리=리걸타임즈 이은재 기자(eunjae@legaltimes.co.kr)