특허 vs 영업비밀: DeepSeek V3 & R1 사례로 배우는 AI 기술 보호법

Blogging_CS · 2025년 9월 30일 · 읽는 데 약 12분 소요

전문가 분석 보고서 원문을 기반으로 DeepSeek의 핵심 기술적 가치와 이를 보호하기 위한 구체적인 지식재산권 전략을 완벽하게 해부합니다.

AI 기술의 발전이 눈부신 요즘, 단순히 강력한 모델을 개발하는 것을 넘어 그 안에 담긴 기술적 가치를 어떻게 ‘지식재산(IP)’으로 보호하고 활용할 것인지가 기업의 명운을 가르는 핵심 과제가 되었습니다. 최근 저는 DeepSeek-V3와 R1 모델의 소스코드를 기술적, 법률적 관점에서 심층 분석한 방대한 전문가 보고서를 접할 기회가 있었습니다. 오늘은 그 보고서의 날카로운 분석을 바탕으로, AI 시대의 IP 전략이 어떠해야 하는지에 대한 구체적이고 실질적인 이야기를 나눠보고자 합니다.

✍️ 이 글의 기반이 된 보고서에 대하여

“업로드한 DeepSeek-V3 소스코드 분석 전문가 보고서와 DeepSeek-R1 소스코드 분석 전문가 보고서는 공개된 DeepSeek-v3와 DeepSeek-R1 기술 논문, GitHub 저장소, 및 관련 학술 문헌을 기반으로 Claude에 지시하여 소스코드를 기술과 법률측면에서 다양한 관점에서 분석한 보고서입니다. 각 보고서는 60페이지가 넘습니다. 이 보고서를 시작으로 전문가가 검증하며 분석을 더 심층적으로 또는 확장하면 정말 최고의 보고서가 될 것입니다. 지면의 한계로 이 전체 보고서를 공개하지 못하는 점이 너무 아쉽습니다. 이젠 정말 전문가들이 할 영역이 바뀌어 가고 있습니다.”

🚨 주의사항: 본 블로그 포스트에서 제공하는 지식재산권 분석 및 법률적 의견은 일반적인 정보 제공을 목적으로 합니다. 구체적인 법률 자문이 필요한 경우, 반드시 해당 분야의 전문 변리사 또는 변호사와 상담하시기 바랍니다.

1. 특허성 분석: 무엇이 법적 권리가 될 수 있는가?

모든 기술이 특허가 될 수는 없습니다. 기존에 없던 새로움(신규성)과 그 분야의 전문가가 쉽게 생각해낼 수 없는 기술적 도약(진보성)을 입증해야 합니다. DeepSeek 모델들은 이 두 가지 요건을 충족하는 여러 기술적 혁신을 명확히 보여줍니다.

DeepSeek-V3: 효율성과 확장성의 한계를 넘다

V3는 거대 모델을 더 효율적으로 만들고 더 길게 생각하게 하는 실용적인 문제 해결에 집중했으며, 그 과정에서 강력한 특허 대상 기술들을 만들어냈습니다.

① 보조 손실 없는 로드 밸런싱 (진보성 평가: ★★★★☆)

MoE 아키텍처의 오랜 숙제는 여러 ‘전문가(Expert)’들에게 작업을 균등하게 분배하는 것이었습니다. 기존 방식은 ‘보조 손실(auxiliary loss)’이라는 페널티 항을 추가해 억지로 균형을 맞추려 했고, 이 과정에서 2~5%의 성능 저하가 발생했습니다. DeepSeek-V3는 이 문제를 ‘바이어스 항(bias term)’을 각 전문가의 활용도에 맞춰 동적으로 조절하는 기발한 아이디어로 해결했습니다. 그 결과, 성능 저하를 0.5% 이하로 막으면서도 구현은 더 간단하고 안정적인, 모든 면에서 뛰어난 진보를 이루었습니다.

② 다중 헤드 잠재 어텐션 (MLA) (진보성 평가: ★★★★★)

LLM이 긴 글을 기억하게 하려면 Key-Value 캐시라는 막대한 메모리가 필요합니다. MLA는 이 KV 캐시를 저차원 잠재 공간으로 압축하여 메모리 사용량을 획기적으로 줄인 기술입니다. 기존 MQA(Multi-Query Attention) 방식이 토큰당 약 516KB를 사용했다면, MLA는 단 70KB만 사용하여 7.4배의 압축률을 달성했습니다. 이는 긴 컨텍스트 처리 능력의 실질적인 향상에 직접 기여하는, 산업적 가치가 매우 높은 발명입니다.

③ FP8 혼합 정밀도 훈련 (진보성 평가: ★★★★★)

세계 최초로 671B라는 초거대 모델 규모에서 FP8 훈련의 실용성을 검증했습니다. 기존 기술이 텐서 단위로 양자화하던 것을 타일/블록 단위로 세분화하고, 역양자화 시점을 지연시키는 독자적인 전략을 통해 정확도 손실을 1%에서 0.25% 미만으로 줄였습니다. 이는 LLM 훈련 비용을 극적으로 낮출 수 있는, 산업계 파급 효과가 엄청난 핵심 기술입니다.

DeepSeek-R1: 추론 능력의 패러다임을 바꾸다

R1은 ‘모델을 어떻게 가르칠 것인가’라는 근본적인 질문에 새로운 답을 제시하며, 훈련 방법론 자체에서 독보적인 혁신을 이루었습니다.

① 순수 RL 추론 학습 (진보성 평가: ★★★★★)

기존 AI는 인간이 만든 정답지(SFT 데이터)를 보고 배워야 추론 능력이 생긴다고 믿었습니다. DeepSeek-R1-Zero는 이 통념을 완전히 뒤집었습니다. SFT 없이 오직 강화학습(RL)만으로, 즉 모델 스스로 문제 풀이를 시도하고 보상을 받으며 학습하는 과정에서 ‘사고의 연쇄(CoT)’와 같은 고차원적인 추론 능력이 자연스럽게 발현됨을 세계 최초로 대규모 모델에서 입증했습니다. 이는 추론 능력의 기원에 대한 과학적 검증이자, LLM 훈련 패러다임을 전복시키는 강력한 발명입니다.

② 다단계 RL 파이프라인 (진보성 평가: ★★★★☆) & ③ 대형→소형 추론 증류 (진보성 평가: ★★★★★)

R1은 ‘Cold-start 데이터로 기본기 학습 → 1차 RL로 추론 집중 훈련 → SFT로 지식 확장 → 2차 RL로 종합 능력 최적화’로 이어지는 독창적인 파이프라인을 설계하여 실용적인 균형점을 찾았습니다. 특히, R1이라는 거대 교사 모델의 복잡한 추론 과정(자기 검증, 성찰)을 데이터로 만들어 소형 학생 모델에 전수하는 추론 증류 기술은 직접 RL 대비 훈련 비용을 93% 절감하면서 성능은 27.6%p나 향상시키는, 경이로운 경제적 가치를 지닌 발명입니다.

2. 영업비밀 분석: 수백억 원 가치의 ‘복제 불가능성’

소스코드와 논문은 빙산의 일각입니다. 물밑에는 경쟁사가 결코 복제할 수 없는 수년간의 노하우와 데이터, 즉 영업비밀이 숨겨져 있습니다.

DeepSeek-V3의 핵심 영업비밀은 14.8조 토큰에 달하는 훈련 데이터의 정확한 소스 구성비, 품질 필터링 기준, 단계별 혼합 전략과 같은 데이터 큐레이션 노하우입니다. 또한 최적의 하이퍼파라미터를 찾기까지의 수많은 실패 기록과, R1의 추론 능력을 V3로 이전시킨 ‘지식 증류 프로토콜’의 상세 내용은 리버스 엔지니어링이 거의 불가능한 최고 등급의 영업비밀입니다.

DeepSeek-R1의 경우, 그 가치는 더욱 명확합니다. 순수 RL 훈련을 가능하게 한 ‘콜드 스타트 데이터’의 구성 방법론, 다단계 파이프라인 각 단계의 정확한 하이퍼파라미터, 증류에 사용된 80만 건 데이터의 선별 기준 등은 R1을 R1답게 만드는 ‘영혼’과도 같습니다.

보고서는 이 모든 과정을 외부에서 완벽히 재현하는 것은 거의 불가능하다고 단언합니다. 특히 DeepSeek-R1을 처음부터 재현하는 데 드는 최소 비용은 약 988만 달러(약 136억 원)이지만, 수많은 미공개 노하우를 고려한 기대 비용(Expected Cost)은 무려 3,293만 달러(약 450억 원)에 성공 확률은 30%에 불과할 것으로 추정했습니다. 이것이 바로 특허만으로는 지킬 수 없는, 영업비밀의 막대한 가치입니다.

3. 종합 IP 전략 및 특허 청구항 설계

보고서는 이 모든 분석을 종합하여 다음과 같은 다층적 ‘하이브리드 IP 전략’을 최우선으로 권고합니다.

1. (우선순위 1) 핵심 독창 기술 특허 출원: 위에서 분석한 원천 기술들은 반드시 특허로 출원하여 법적 권리를 선점해야 합니다. 이는 방어적 목적뿐만 아니라 기술 라이선싱의 기반이 됩니다.
2. (우선순위 1) 영업비밀 보호 강화: 데이터 큐레이션, 하이퍼파라미터 튜닝 노하우 등은 내부 자산으로 엄격히 통제하고 문서화하여 지속적인 경쟁 우위를 확보해야 합니다.
3. (우선순위 2) 오픈소스 및 국제 특허(PCT) 전략: 코드와 가중치를 공개하여 생태계를 구축하고, 동시에 국제 특허 출원을 통해 글로벌 시장에서의 권리를 확보해야 합니다.

이 전략의 성패는 결국 ‘특허 청구항(Claim)’을 얼마나 잘 설계하느냐에 달려있습니다. 보고서의 상세한 청구항 예시들을 통해 권리 범위가 어떻게 정의되는지 살펴보겠습니다.

[특허 청구항 예시: DeepSeek-V3]

청구항 (보조 손실 없는 로드 밸런싱): 대규모 언어 모델의 Mixture-of-Experts 계층에서 전문가 간 로드 밸런싱을 수행하는 방법으로서, (a) 게이트 네트워크가 입력 토큰에 대한 전문가별 친화도 점수를 계산하는 단계; (b) 상기 친화도 점수에 전문가별 바이어스 항을 가산하는 단계; (c) 바이어스가 가산된 점수에 기초하여 상위 K개 전문가를 선택하는 단계; 및 (d) 상기 바이어스 항을 전문가의 활용도에 반비례하도록 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하고, 보조 손실 함수(auxiliary loss function)를 사용하지 않는 것을 특징으로 하는 로드 밸런싱 방법.

[특허 청구항 예시: DeepSeek-R1]

청구항 (순수 RL 추론 학습)

청구항 1: 대규모 언어 모델의 추론 능력을 개발하는 방법으로서,
  (a) 사전 훈련된 기본 언어 모델을 제공하는 단계;
  (b) 지도학습 미세조정(SFT) 단계를 생략하는 단계;
  (c) 상기 기본 모델에 강화학습(RL)을 직접 적용하는 단계로서,
    - 수학 및 코딩 문제를 프롬프트로 제공하고,
    - 모델이 생성한 응답을 객관적 기준으로 평가하고,
    - Group Relative Policy Optimization (GRPO)를 사용하여 정책을 업데이트하는 단계;
  (d) 상기 강화학습을 수천 단계 반복하는 단계; 및
  (e) 상기 과정을 통해 Chain-of-Thought 추론 능력이 자연스럽게 발현되도록 하는 단계를 포함하고,
상기 방법이 지도학습 미세조정을 사용하지 않는 것을 특징으로 하는 추론 능력 개발 방법.

청구항 2: 청구항 1에 있어서, 상기 강화학습 과정에서 다음의 창발적 행동이 자연스럽게 발현되는 것을 특징으로 하는 방법:
  - 자기 검증 (Self-verification)
  - 성찰 (Reflection)
  - ‘아하 모먼트’ 표현
  - 긴 Chain-of-Thought 생성 (3000+ 토큰)

청구항 (다단계 훈련 파이프라인)

청구항 1: 대규모 언어 모델의 훈련 방법으로서,
  (a) 사전 훈련된 기본 모델에 소량의 Cold-start 데이터로 초기 미세조정하는 제1 SFT 단계;
  (b) 추론 중심 프롬프트를 사용하여 제1 강화학습을 수행하는 단계;
  (c) 상기 강화학습 체크포인트에서 Rejection Sampling으로 고품질 데이터를 생성하는 단계;
  (d) 상기 생성 데이터와 비추론 데이터를 혼합하여 제2 SFT를 수행하는 단계; 및
  (e) 모든 시나리오를 포함하는 프롬프트로 제2 강화학습을 수행하는 단계를 순차적으로 포함하는 다단계 훈련 방법.

청구항 2: 청구항 1에 있어서, 상기 Cold-start 데이터는 전체 훈련 데이터의 5% 미만이며, 주로 Chain-of-Thought 시연 예제로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.

청구항 (대형→소형 추론 증류)

청구항 1: 대규모 추론 모델의 능력을 소형 모델로 전이하는 지식 증류 방법으로서,
  (a) 671B 파라미터의 교사 추론 모델을 준비하는 단계;
  (b) 상기 교사 모델로 800,000개 이상의 추론 시연 데이터를 생성하는 단계로서, 각 시연은 3000 토큰 이상의 Chain-of-Thought 과정을 포함하고, 자기 검증 및 성찰 패턴을 포함하는 단계;
  (c) 1.5B~70B 파라미터의 학생 모델을 상기 시연 데이터로 미세조정하는 단계; 및
  (d) 상기 학생 모델이 교사 모델의 추론 패턴을 모방하도록 학습시키는 단계를 포함하고,
상기 증류된 학생 모델이 동일 크기 모델에 직접 강화학습을 적용한 경우보다 우수한 추론 성능을 보이는 것을 특징으로 하는 지식 증류 방법.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: DeepSeek-V3의 가장 중요한 특허 기술 하나만 꼽는다면 무엇인가요?

A: ‘보조 손실 없는 로드 밸런싱’ 기술입니다. 기존 MoE 모델의 고질적인 문제였던 성능 저하를 매우 간단하면서도 효과적인 방식으로 해결했기 때문에 신규성과 진보성이 매우 높게 평가됩니다. 다른 기술들도 뛰어나지만, 이 기술은 문제 해결 방식의 독창성 면에서 특히 돋보입니다.

Q: R1의 ‘순수 RL’ 방식이 왜 AI 훈련의 패러다임을 바꿀 수 있다고 평가받나요?

A: 기존에는 복잡한 추론 능력을 가르치려면 인간이 만든 방대한 양의 정답(CoT 데이터)을 주입하는 SFT 과정이 필수라고 여겼습니다. 하지만 R1은 SFT 없이도 모델이 스스로 시행착오를 통해 추론 능력을 ‘깨우칠’ 수 있다는 것을 대규모로 증명했습니다. 이는 앞으로 AI가 인간의 지식 주입 없이도 더 높은 수준의 지능을 스스로 발견할 수 있다는 가능성을 열었기 때문에 패러다임 전환으로 평가받습니다.

Q: 왜 ‘콜드 스타트 데이터’ 같은 노하우는 특허가 아닌 영업비밀로 보호해야 하나요?

A: 특허는 기술을 대중에게 공개하는 대가로 20년간 독점권을 받는 제도입니다. 하지만 ‘좋은 콜드 스타트 데이터’의 기준, 소스, 구성 비율 같은 노하우는 특허 문서에 구체적으로 담아내기도 어렵고, 공개되는 순간 그 가치가 사라져 버립니다. 반면 영업비밀로 보호하면 경쟁사가 수백억 원을 쏟아부어도 쉽게 복제할 수 없는 강력한 ‘기술적 해자(moat)’가 되어 20년 이상 지속되는 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

Q: 소스코드를 오픈소스로 공개하면서 동시에 특허권을 주장하는 것이 가능한가요?

A: 네, 완벽하게 가능하며, 이는 매우 영리한 전략입니다. 오픈소스 라이선스(예: MIT, Apache 2.0)는 주로 ‘저작권’에 기반하여 코드의 사용, 복제, 수정을 허락하는 것입니다. ‘특허권’은 코드에 구현된 기술적 아이디어(발명)에 대한 독점적 권리이므로 별개입니다. 따라서 기업은 코드를 공개해 생태계를 넓히면서도, 핵심 기술에 대한 특허권을 확보하여 경쟁사가 해당 기술을 상업적으로 무단 사용하는 것을 막거나, 특허 침해 소송으로부터 자사를 보호하는 ‘방어적 목적’으로 활용할 수 있습니다.

[기업법무] 중국의 반테러법 제정, 글로벌 국내기업의 경영전략을 다시 짜야

[기업법무] 중국의 반테러법 제정, 글로벌 국내기업의 경영전략을 다시 짜야

지난 3일 미국정부는 로이터통신을 통해 최근 입법을 추진 중인 중국의 반테러법(anti-terrorism law)의 일부 내용을 비판하였다. 이에 중국 역시 내정간섭이라며 미국정부의 비판에 강력히 반발하였다고 한다.

미국정부가 왜 중국의 입법에 대해 비판하였을까? 궁금하지 않을 수 없다.

어쩌면 이 문제는 단지 미국만의 문제가 아닐 수 있기 때문이다.

인터넷 뉴스 기사들을 확인한 바로는, 중국이 입법을 추진중인 반테러법의 내용중에는 중국에서 Biz를 하는 모든 외국기술기업은 1) 정보보안에 필요한 암호키를 중국정부에 넘겨주어야 하고, 2) 보안뒷문(security back doors)를 설치해야 하며, 3) 중국내에 서버와 사용자 정보를 보유하여야 하고, 4) 모든 커뮤니케이션 기록을 중국법집행기관에 제공하여야 할 뿐 아니라, 5) 테러관련 인터넷 콘텐츠의 검열을 받아야 한다는 규제가 포함되어있다고 한다.

중국은 이미 지난달 중국은행은 중국기업이 제조한 장비만 구매하도록 한 금융산업규제를 발동한 바 있다.

금번 중국 반테러법 내용에 대해 중국에서 Biz를 하고 있는 미국 기업들은 더이상 자신의 기밀정보도 보호받을 수 없을 뿐 아니라 금융이나 가상사설인터넷망의 보안도 보장받을 수 없게 될 것이라며 재앙이라는 표현까지 사용하며 우려를 나타내고 있다.

만일 이러한 내용의 규제가 현실화 된다면 이 우려는 남의 이야기가 아닐 것이다.

우리나라 대부분의 수출기업들은 중국에 생산법인이나 판매법인을 설립하거나 중국업체에 임가공의뢰하거나 유통업체를 통한 판매망을 갖고 있다.

중국과 기술격차가 점점 좁혀지고 있는 시점에서 이러한 규제는 국내 기업의 영업비밀(기술정보는 물론 경영정보)를 고스란히 중국당국에 내어주어 국내기업의 경쟁력 약화를 가속화시킬 위험이 있다.

글로벌 국내 기업 역시 중국의 반테러법 제정의 추이를 살펴 이에 대한 경영전략을 새로 짜야할 필요도 있을 것으로 보인다.

Startup 에게 필요한 비밀정보보호방안과 그 한계

Startup에게 많이 발생하는 비밀정보 유출사건은 종업원에 의한 경우가 많다. Startup에게 유일한 무기인 핵심기술정보가 유출된다면 치명적인 결과를 발생할 수 밖에 없다. 따라서 Startup은 종업원으로부터 비밀보안서약서를 징구하면서 그 서약서에 대부분 i) 비밀정보 비공개 약정 [Nondisclosure Agreements]과, ii) 전직금지 혹은 불경쟁 약정[Non-compete Agreements], iii) 불유인 약정[Non-Solicitation Agreements]이 포함시키는 것이 일반적이다.

여기서 Nondisclosure Agreements는, 회사의 경쟁우위를 가져올 수 있는 정보, 영업비밀, 발명을 목적범위 외에 무단으로 사용하거나 유출하는 것을 막기 위한 조항으로 구성되고, Non-compete Agreements는, 회사의 비밀정보 등을 취득한 종업원이 재직 중 또는 퇴직하여 회사와 경쟁행위를 하는 것을 막기 위한 조항으로 구성되며, Non-Solicitation Agreements는 회사의 비밀정보 등을 취득한 다른 핵심 연구원이나 종업원, 또는 고객을 유인하는 것을 막기 위한 조항으로 구성된다.  

 

위 세가지 종류의 약정이 잘 짜여진다면 일단 계약상 의무를 현직 및 퇴직 종업원에게 요구할 수 있는 권리가 발생할 수 있어서 나름 Startup은 안심하고 마음껏 투자하고 종업원을 통해서 비즈니스와 연구개발활동을 할 수 있을 것 같다. 

 

그러나 그렇게 간단하지 않다. 가장 큰 문제는 위 세가지 약정이 유효한지이고, 충분히 권리를 행사할 수 있는 장치이냐 이다.  

 

잘 알려진 바와 같이 종업원에 의한 영업비밀 침해분쟁은 지리하고 비용도 많이 들며 손해액 역시 정량화하기 힘들다. 사실 이러한 분쟁이 발생하면 그 혜택은 변호사에게 돌아간다고 봐도 과언이 아니다. 또한, 종업원이 악의적으로 회사의 영업비밀정보를 빼돌리거나 부정하게 사용하는 증거가 명확하게 발견된 경우가 아닌 한, 영업비밀침해에 관한 민형사상 조치만으로 광고효과 이외에 원하는 목표를 달성하기는 어렵다.  

 

그래도 Nondisclosure Agreements와 Non-Solicitation Agreements의 위반은 현실적으로 분쟁의 직접적인 대상이 되면 그 유효성에 대한 다툼이 상대적으로 적은 편이다. 오직 그 증거의 확보가 문제될 뿐이다. 그러나 Non-compete Agreements는 좀 다르다. Startup이 주의를 기울이고 보완책을 마련해야 할 부분이다.

우리나라의 경우, Non-compete Agreements은 주로 종업원이 사용자와 경쟁관계에 있는 업체에 취업하거나 스스로 경쟁업체를 설립, 운영하는 등의 경쟁행위를 하지 아니할 것을 내용으로 하는 형태로 나타난다. 이러한 제한은 헌법에 규정된 직업선택의 자유를 직접적으로 제한할 뿐만 아니라, 자유로운 경쟁을 저해하여 일반 소비자의 이익을 해칠 우려도 적지 아니하고, 특히 퇴직 후의 경쟁업체로의 전직금지약정은 근로자의 생계와도 직접적인 연관이 있으므로 그 전직금지 제한 약정의 존재 및 기간 등의 유효성을 매우 엄격하게 판단하는 편이다.

 

 

참고로 대법원 2003. 7. 16. 자 2002마4380 결정에 따르면, 재판부는 회사가 전산시스템으로 영업비밀보호서약서를 징구하는 것만으로는 전직금지약정이 있었다고 보기 부족하고 해당 근로자가 사의를 표명할 당시 해당 근로자의 서명이나 날인이 들어간 서약서를 징구하여야 경업금지약정을 인정할 수 있다는 취지의 판결을 하였다. 즉 반드시 퇴직 시 해당 종업원이 직접 서명 또는 날인한 전직금지서약서가 있어야 안전하다는 것이다. 입사시 행정편의상 전산시스템으로 서약서를 징구하더라도 연봉계약서 서명 시 또는 정기적으로 직접 서명 또는 날인한 서약서의 징구 절차가 리스크를 줄일 수 있다.

한편 미국의 경우를 살피면, California와 같은 주를 제외하고는 대부분 자유경쟁 또는 상거래를 저해하는 결과를 가져오거나 형평의 원리를 지나치게 훼손하지 않는 한 Non-compete Agreements의 유효성을 인정하는 편이다. Common law 원칙을 따르고 있다. 그렇다고 하더라도 조심할 것은 포괄적이거나 무제한적인 Non-compete Agreements 유효성은 인정되기 어렵다. 합리적으로 전직제한의 지역, 기간, 산업의 제한이 필요하다. 나아가 California는 특별한 사정이 있는 경우를 제외하고는 원천적으로 Non-compete Agreements의 유효성을 부정하고 있는 점도 주의하여야 한다.

 

캐나다의 경우도 전직제한의 합리적인 기간, 지역, 산업의 범위를 제한하지 않으면 그 전직금지약정의 유효성을 부정하고 있는 것으로 알려져 있다.

 

반면 유럽에서는 대부분 사용자가 합리적인 사업상 이해관계를 가지고 있음을 증명하면 전직금지약정의 유효성을 부정하지 않는다고 한다. 그러나 이 경우에도 합리성과 형평의 원리는 그대로 적용된다. 예컨대, 독일의 경우 전직제한기간이 최대 2년 이내여야 하고 종업원에게 합리적인 전직금지대가를 지급하여야 한다고 하고, 프랑스 역시 전직제한기간이 최대 2년 이내이어야 하며 종업원에게 마지막 연봉의 30%를 보상하여 한다고 한다. 우리나라 판결에서도 전직금지대가의 보상이 없는 약정은 무효로 본 사례가 종종 있다.

 

따라서 Startup이 특허 등과 같은 물권적 권리의 확보에 투자하지 않고 초기 비용이 들지 않는다는 이유로 영업비밀보호전략에만 의존하는 것은 매우 위험한 전략이 될 수 있다. 분쟁이 발생하면 오히려 더 큰 비용이 들어가게 되며 회사의 생사가 흔들릴 수 있다.

 

Startup은 연구개발 직접비와 함께 특허출원 등에 소요되는 비용을 미리 충분히 산정하여 투자계획을 잡아야 한다. 운영자금이 턱없이 부족한 Startup에게 먼 이야기일 수 있다. 그러나 이는 초기 자금운영계획이나 투자계획에 특허 확보 전략이나 계획을 전혀 고려하지 않았기 때문일 수 도 있다.

 

[소송실무팁] 한국 지식재산소송에서 비밀유지명령제도 이용하기

[소송실무팁] 한국 지식재산소송에서 비밀유지명령제도 이용하기

이 글은 이화여대 로스쿨 전효숙 교수님의 논문의 내용을 기초로 제가 실무에서 고민하고 경험한 내용을 추가 반영하여 작성한 글입니다.  이글을 읽으신 후 상세한 내용은 교수님의 논문을 읽어보시기 바랍니다.  

1.   들어가는 말

특허권 등 지식재산권 관련 민사소송절차에서 원고와 피고가 변론주의원칙에 따라 보유하는 제품의 구조나 제조방법, 기술개발자료, 고객명부, 핵심부품구매처정보 등 영업비밀에 관하여 주장ㆍ입증하여야 하는 경우가 많다. 

그러나 소송진행 중에 제시된 증거나 소송자료는 분쟁의 적군인 상대방에게 개시될 뿐 아니라 (심지어 상대방의 영업비밀을 취득하기 위하여 지식재산권에 관한 소송을 제기하는 기법까지 생겼다고 한다), 재판공개원칙상 변론 및 판결문이 방청인 등에게 공개되어 제3자에게도 영업비밀이 알려질 수 있다. 이와 같은 이유로 자신의 영업비밀이 담긴 준비서면이나 증거의 제출을 꺼린다면 법원의 재판진행이 원활하지 못하고 실체적 진실을 발견하기 어려울 뿐 아니라, 원고 또는 피고가 주장ㆍ입증 책임을 다하지 못하여 패소에 이르게 되기도 한다.

특허침해사건과 영업비밀침해사건 관련한 과거 실무 경험에 따르면, 원고 입장에서도 주장 및 입증책임을 다하거나 피고 상대방의 주장을 탄핵하기 위하여 자신이 보유한 영업비밀자료를 제출하여야 하는 경우가 자주 있었다. 디스커버리와 비밀명령제도가 있는 미국의 민사소송절차가 부러울 뿐이었다.

2.   비밀유지명령제도

이러한 현실을 감안한 듯 한ㆍ미 FTA 제18.10조 제11항에 따라 비밀유지명령 제도를 특허법, 상표법, 디자인보호법, 저작권법 및 부정경쟁방지및영업비밀보호에관한법률에 도입하였다. 비밀유지명령 제도는 특허침해 등 지식재산분쟁에 관한 민사소송절차에서 당사자가 주장하는 사실 또는 제출하는 증거 가운데 영업비밀이 포함되어 있는 경우, 그 영업비밀을 소송수행목적 이외에 사용하거나 비밀유지명령을 받은 자 이외의 자에 대하여 공개하는 것을 금하는 명령을 내리고 이에 위반하는 경우 형사처벌을 부과하는 제도이다. 이를 통해 소송절차에 영업비밀이 포함된 자료를 쉽게 현출시키도록 하고, 영업비밀의 보호 및 침해행위의 입증을 용이하게 하며, 아울러 심리의 충실을 도모할 수 있도록 한다는 것이 입법취지이라고 한다.

비밀유지명령제도가 도입된 그 해, 특허 및 영업비밀침해사건에서 비밀유지명령을 신청한 사건 들이 생기기 시작하였다. 그 당시는 법원도 변호사도 처음 도입된 제도라 어떻게 실무적으로 운용할지 몰라 참으로 난감하였다고 한다.

논리적으로 제일 설득이 어려운 것은 영업비밀침해 사건에서 원고는 피고가 소송 전에 이미 원고의 영업비밀을 취득하였음을 전제하고 있으므로 원고로서 피고가 이미 취득한 정보가 영업비밀임을 이유로 자료 제출을 꺼리는 것이 모순이라는 것과 피고 입장에서는 비밀유지명령 결정은 결국 본안 판단에 이르기 전에 원고가 주장하는 정보가 영업비밀임을 인정해주는 가처분적 효과가 발생하는 불이익이 발생한다는 점이다.

실무절차적으로 제일 까다로운 것은 비밀명령을 받은 자를 누구로 특정하느냐는 것이다. 비밀유지명령절차에서 비밀명령을 받는 자가 아니면 비밀명령을 받은 자는 아무리 당사자 회사 대표라고 하더라도, 자신이 속한 회사의 상사라고 하더라도 소송에서 현출되는 상대방 당사자의 영업비밀 자료를 임의로 개시할 수 없다. 이를 위반하면 5년 이하의 징역 또는 5천만원 이하의 벌금형을 받을 수 있다(특허법 제229조의 2 제1항). 

그러나 현실적으로 준비서면 등의 수령, 영업비밀정보가 담긴 서면이나 증거의 수령절차가 잘 통제되지 못하면 이 또한 의미 없는 것이다. 또한 수령인의 소송대리인 입장에서도 변리사가 아닌 다음에야 기술적 지식에 대한 백그라운드가 없는 변호사가 기술내용을 직접 검토할 수 없어서 비밀유지명령을 받는 자에 반드시 해당 기술을 검토할 수 있는 자를 포함되지 않으면 소송수행이 어렵다는 문제도 있다.

3.   비밀유지명령제도 이용의 실무 Tip

그 이후 비밀유지명령제도를 더 많이 이용하면서 나름 노하우들이 생겼다. 이를 간단히 몇가지 실무팁으로 정리해보았다.

 

가. 사전에 영업비밀 일부 자료를 제출하고 비밀유지명령 신청 의지 표시.

법원에 영업비밀에 해당하는 부분을 검게 칠한 일부 초본을 샘플로 제출하고 소장이나 준비서면에 비밀유지명령을 신청하겠다는 의지를 표시하는 것이 바람직하다. 이는 자신이 제출하는 자료에 영업비밀이 포함되어 있다는 점과 법원과 상대방에게 비밀유지명령이 필요하다는 분위기를 만들어 법원의 소송지휘를 유도하는 역할을 할 것이다.

나. 변론기일 전에 상대방과 사전 협의 및 합의서 작성

변론기일 이전에 상대방의 소송대리인에게 미리 연락을 취하여 비밀유지명령을 받을 자 등에 대한 협의를 진행한다. 비밀유지명령제도의 핵심은 누가 상대방의 자료를 수령할지를 특정하는 것과 누구를 비밀유지명령을 받을 자로 정하느냐에 있다. 비밀유지명령을 받을 자는 향후 소송을 통해 상대방의 영업비밀을 취득할 수 있는 자이면 협의 대상에 올리고 최소의 자로 제한하는 것이 바람직하다. 이러한 협의를 통해 누가 소송에 관여하는 지를 파악하고 소송수행을 위하여 기술검토, 회계검토 등을 진행하거나 사건에 관여하는 변리사, 회계사, 법무법인의 고문 등을 파악하고 제한하여야 한다.

위와 같은 사전 협의사항이 합의에 이르면 비밀유지계약이란 제목 아래 소송상 비밀정보가 담긴 자료의 수령인, 수령절차, 비밀유지관리 등에 대한 합의서를 작성한다. 합의서 작성에 실패하더라도 이러한 시도를 비밀유지명령신청에서 도움이 될 것이고, 추후 변론 기일에 법원에 알려 법원의 소송지휘를 간구하면 된다.

다. 비밀유지명령신청 및 비밀유지계약서 제출

영업비밀이 담긴 자료나 준비서면을 제출하기 전에 비밀유지명령신청을 하고 당사자간 합의에 이르렀다면 그 합의된 비밀유지계약서를 함께 제출하여 재판부의 심리부담을 줄여준다.

라. 준비서면 및 증거 작성시 영업비밀이 포함된 페이지에 대해 비밀등급 표시

영업비밀을 특정하는 문제는 제일 어려운 문제이다. 특허청에서 마련한 영업비밀원본증명제도를이용하는 것이 추천되나 사전 관리 등의 어려움이 있고, 해당 자료가 해당 분쟁과 엄밀하게 1:1로 매핑되는 것이 어렵다는 현실적인 문제점이 있다.

실무적으로는 비밀유지명령 신청서에 제출 예정인 준비서면이나 증거를 특정하고, 당해 준비서면 및 증거에서의 기재위치를 특정하여 인용하는 방법을 사용한다. 예컨대, “2014년 9월 10일자의 준비서면 1면 1행부터 3면 15행까지에 기재된 비밀”, “을제9호증의 3면 1행부터 10면 20행까지 기재된 비밀” 등으로 기재하는 것이다.

나아가 준비서면 및 증거의 해당 기재 페이지 하단에 “비밀정보”란 표시를 하여 추후 열람 등이방지되도록 쉽게 구별되도록 하는 것이 좋다.

마. 문서목록제출명령 및 인카메라심리 제도의 적극적인 이용

상대방 또는 제3자에게 문서제출명령을 신청하거나 변론 기일에 증거서류 등의 임의 제출을 요구하는 경우, 해당 서증이 상대방이나 제3자에게 있으므로 어떤 문서에 원하는 정보가 포함되어 있는지 누가 그 문서를 가지고 있는지를 모르는 경우가 있다. 이때 적극적으로 민사소송법 제346조의 문서목록제출 신청을 하는 것도 도움이 된다.

나아가 상대방이 해당 자료가 영업비밀을 포함하고 있다는 이유로 그 제출을 거절하는 경우가 많은데, 이때에는 법원에 민사소송법 제347조 인카메라심리를 촉구하는 것이 좋다.

그러나 상대방이 주장하는 자료에 영업비밀이 포함되어 있는지에 대한 인카메라 심리에 적극적으로 대응하기 위해서는 재판부의 심리에만 맡길 수 없는 경우가 많다. 그러나 인카메라 심리는 비밀심리로서 재판부만 해당 문서를 볼 수 있다. 이때는 상대방 소송대리인에게 연락하여 인카메라 심리에 오직 소송대리인만 참석하는 것으로 합의한 비밀유지계약을 체결하고 그 합의서를 법원에 제출함은 물론 상대방에게 비밀유지명령을 신청하도록 권하는 것도 바람직하다.

문서제출명령을 받은 상대방이 적극적으로 해당 자료에 영업비밀이 포함되어 있음을 이유로 제출을 꺼리거나 거부하는 경우, 상대방에게 소송대리인만 열람하는 것으로 한 비밀유지명령을 신청하도록 권유하고 법원의 소송지휘를 유도하는 것은 바람직한 방안일 것이다.

4.   특허심판 등의 비밀유지명령제도 추가 도입 등

직무발명의 보상 및 귀속에 관한 분쟁 사건에서도 회사의 발명사용에 관한 자료나 라이센싱 계약내용 등 주장과 입증자료에 영업비밀을 포함하여야 할 필요가 있다.

또한 특허심판원에 제기되는 권리범위확인 심판은, 상대방의 실시발명이 특허권의 권리범위에 속하는지 또는 속하지 않는지에 대한 확인을 구하는 심판이므로, 실질적으로 특허권의 침해 여부의 판단이 행해지는 절차이다.

특허심판원에 제기되는 무효심판의 경우도 그 무효사유가 무권리자 출원에 대한 것인 경우 주장과 입증자료에 영업비밀을 포함하여야 할 필요가 있다.

그러나 현행 법제도는 이러한 다양한 사건의 절차에 비밀유지명령 신청을 이용할 제도적 장치를 마련하지 못하고 있다. 하루 속히 개선되어야 할 것으로 생각한다.

나아가 법원의 적극적인 소송지휘권을 부여하기 위해 현행 비밀유지명령이 당사자 신청 뿐 아니라 법원 직권으로도 심리하여 결정할 수 있도록 개정되기를 희망한다.

<참고문헌>

전효숙(이화여자대학교 법학전문대학원 교수). 지식재산소송절차와 비밀유지명령 제도. 이화여자대학교 법학논집 제17권 제2호 (2012. 12).