• 법제연구
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• 제41호
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• pp.367-399
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• 2011

현행 자본시장법 제174조는 상장법인을 중심으로 정보접근의 우월적 지위가 있는 자들에 한정하여 미공개중요정보의 이용을 금지하고 있다. 아울러 규제대상정보의 범위도 상장법인의 업무 등에 관한 정보에 한정하며, 시장정보는 예외적으로 규제하고 있다. 그러나 현행법상 규제되지 않는 미공개정보의 이용행위 중에는 정보 비대칭의 이용이라는 불공정한 속성을 가진 경우가 상당하며, 특히 외부자에 의한 정보이용의 경우가 그러하다. 본 논문은 이와 같이 현행법상 규제의 범위에 포섭되지 않는 외부자거래의 다양한 유형을 그 이용대상정보가 내부정보인가 외부정보인가에 따라 구분한 뒤, 각각 규제의 필요성을 검토하고 개선안을 모색하였다. 현재 규제되지 않는 외부자거래의 유형으로는 (i) 불법적으로 지득한 내부정보를 이용한 거래, (ii) 합법적으로 우연히 지득한 내부정보를 이용한 거래, (iii) 정보생성자 및 그 관련자의 외부정보에 기한 거래 등을 들 수 있다. 이 가운데 (i)과 (iii)의 경우는 자본시장법상 포괄조항인 제178조 제1항 제1호의 적극적 해석을 통해 규제가 가능할 것으로 판단된다. 우연히 지득한 정보를 이용하는 (ii)의 경우는 규제의 필요성이 그리 크지 않은 것으로 보인다. 향후 입법자가 자본시장법의 미공개정보이용 규제의 틀을 회사관계 중심규제에서 완전한 정보보유 중심규제로 바꾸게 되면 규제의 공백 없이 미공개정보를 '이용'한 모든 경우가 규율될 수 있을 것이다. 그렇지만 정보보유 중심규제로의 전환을 선택하기 위해서는 그로 인한 장단점을 충분히 검토해야 하며, 결국 미공개정보이용의 규제 목적이 무엇인가를 염두에 두어야 할 것이다. 그리고 이러한 규제 체계의 전환이 있을 때까지는 현행법상의 적용 가능한 조문을 적극적으로 활용할 것이 요청된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.