논문의 핵심 문제의식 이 논문은 세 가지 핵심 질문을 중심으로 구성됩니다. 첫째, AI가 생성한 창작물이 저작권 보호 요건을 충족할 수 있는가. 둘째, 충족된다면 그 범위와 소유권은 누구에게 귀속되는가. 셋째, AI 창작물이 기존 저작물과 유사할 경우 저작권 침해가 성립하는가. 이 세 가지 문제가 생성형 AI 시대에 새롭게 부상했음에도 불구하고, 우리나라는 법적 불확실성이 여전히 해소되지 않은 상태임을 논문의 출발점으로 삼고 있습니다.Ⅱ. AI를 이용한 창작물과 저작권현행 저작권법 해석의 한계현행 저작권법 제2조 제1호는 저작물을 "인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물"로, 제2호는 저작자를 "저작물을 창작한 자"로 규정합니다. 이 정의에 따르면 AI는 인간이 아니므로, AI가 자율적으로 생성한 창작물..

안녕하세요! 오늘은 메타버스라는 가상 공간에서 발생하는 지식재산권(IP) 침해와 그에 따른 국제재판관할 및 준거법 문제를 다룬 전문적인 논문을 소개합니다.메타버스는 국경이 없지만, 법적 분쟁이 발생하면 어느 나라 법원에서 재판을 받을지, 어느 나라 법을 적용할지가 매우 복잡해집니다. 전우정 교수의 논문을 통해 그 해답을 찾아보겠습니다.1. 핵심 쟁점: 국경 없는 가상 세계와 법적 한계메타버스 내 IP 침해의 가장 큰 특징은 '침해행위지'와 '침해결과발생지'가 일치하지 않는 경우가 많다는 점입니다.쟁점 1: 해외 유저가 한국 기업의 상표를 침해했을 때 한국 법원에 소송을 제기할 수 있는가? (국제재판관할) 쟁점 2: 분쟁이 생겼을 때 한국 법을 적용할 것인가, 피고 국가의 법을 적용할 것인가? (준거법)쟁..

본 리뷰는 최중락(2021) 논문의 핵심 가치를 전달하기 위해 작성되었습니다. 메타버스 내에서 창의적인 창작 활동이 법적 보호 아래 더욱 꽃피우기를 기대합니다.1. 논문 요약: 메타버스 IP의 4대 쟁점본 논문은 제페토(ZEPETO)와 같은 선도적 플랫폼을 모델로 삼아, 가상 경제 활동에서 마주하게 될 지식재산권(IP) 문제를 심도 있게 분석했습니다.① 퍼블리시티권 (Right of Publicity)문제 상황: 사용자의 얼굴 사진을 인식해 3D 아바타를 생성하는 방식은 몰입감을 주지만, 타인의 초상을 무단 사용할 경우 권리 침해가 발생합니다.법적 한계: 성명·초상을 상업적으로 통제할 배타적 권리인 퍼블리시티권은 인격권과 구별되나, 연구 당시에는 이를 보호할 명문 규정이 미비했습니다.② 저작권 (Copy..

본 포스팅은 참고용으로만 활용해 주시기 바랍니다. 작성된 내용을 바탕으로 행해진 모든 행동의 결과에 대해 필자는 어떠한 법적 책임도 지지 않으며, 모든 결정의 주체는 독자 자신에게 있음을 명시합니다 2025년 2월 21일, 글로벌 가상자산 거래소인 바이비트(Bybit)에서 발생한 약 2조 1,000억 원(15억 달러) 규모의 이더리움(ETH) 탈취 사건은 현대 금융 보안 체계에 심각한 경종을 울린 사건으로 기록되었다. 이번 사태는 단순한 거래소 내부 시스템의 취약점 노출을 넘어, 전 세계적으로 가장 신뢰받던 보안 솔루션 중 하나인 멀티시그(Multisignature) 플랫폼의 공급망이 오염되면서 발생했다는 점에서 그 충격의 깊이가 남다르다. 특히 북한의 국가 지원 해킹 조직인 라자루스(Lazarus Gr..

빗썸 비트코인 오지급 사태의 구조적 결함과 가상자산 시장의 신뢰성 검증 2026년 2월 초 대한민국 가상자산 시장은 자산의 실질적 보유 여부와 상관없이 장부상 숫자로만 거래가 이루어지는 중앙화 거래소의 구조적 취약성을 극명하게 드러낸 초유의 사태를 목격하였다. 국내 2위 가상자산 거래소인 빗썸에서 발생한 비트코인 62만 개 오지급 사태는 단순한 운영상의 실수를 넘어 가상자산 이용자 보호법 체계 하에서의 내부 통제 수준과 오프체인 장부 관리의 위험성을 적나라하게 노출시켰다. 본 보고서는 60조 원 규모의 가공 자산이 생성된 경위를 상세히 분석하고, 투자자들이 제기한 세 가지 핵심 의문인 오프체인 관리의 한계, 거래소 파산 리스크, 비트코인 네트워크 무결성에 대한 사실 여부를 전문적 관점에서 검증하고자 한다..

이 글은 서강대 가상융합 전문대학원(구 메타버스 전문대학원) 강화학습 자료를 기반으로 작성되었습니다. 게임을 넘어 현실로-인간과 소통하고 미래를 설계하는 지능지금까지의 강화학습은 "점수(Reward)"를 얻기 위해 시행착오를 겪는 과정이었다. 게임에서 이기면 +1점, 지면 -1점. 이렇게 명확한 점수가 주어지는 세상에서 기계는 날아다녔다. 하지만 현실은 그렇게 친절하지 않다. 챗봇(Chatbot)이 뱉은 말이 "좋은 대답"인지 아닌지, 점수로 딱 잘라 말할 수 있는가? 바둑처럼 수많은 수가 얽히고설킨 복잡한 문제에서, 지금 이 한 수가 정말 최선인지 바로 알 수 있는가? 현대 강화학습은 바로 이 난제, "명확한 보상이 없거나, 너무 복잡해서 보상을 알기 어려운 문제"를 해결하기 위해 두 가지 방향으로 진..