본 연구는 기술발달과 성장하고 있는 산업인 통신과금 서비스에 대한 기술 및 제도개선 방안 등을 메타분석(Meta- analysis) 방식을 채택하여 2001년부터 2015년까지 15년간의 통신과금 서비스 분야 총 109편의 논문을 통해 연구동향을 분석하여 시사점을 도출했다. 첫째, 시기별로 주요연구의 특징을 보면, 2008년~2009년에는 사기거래 방지, 소비자 보호 등에 대한 논문이 등장했으며 2010년~2012년에는 개인정보보호, 정책제언, 신규 시스템 제언 등에 대한 연구가 이루어졌다. 2013년~2015년에는 서비스의 성공요인, 피해방지 시스템 연구, 법 및 제도의 동향에 대한 논의가 다루어졌다. 둘째, 통신과금 서비스 관련연구는 사회적 이슈(통신과금 서비스 관련 규제 완화, 스마트폰 등장, 사기거래) 영향으로 연구가 증가됨을 알 수 있었다. 셋째, 연구 분야별 분석 결과, 기술 분야가 47편(43.1%), 서비스 분야가 39편(35.8%)이고 법과 제도개선이 23편(21.1%)을 차지했다. 따라서 통신과금 서비스 분야는 기술 분야, 서비스 분야의 연구가 활발하고 환경의 변화에 따라 제도나 법의 발달이 뒤따르고 있다는 것을 보여주고 있다. 본 연구는 통신과금 서비스의 연구동향 파악으로 관련 제도개선 및 연구방향 제시에 기여 할 것이다.
모바일 기기의 발달은 삶의 여유를 가지도록 만들었지만 그 반대편에서는 이를 금융범죄의 대상으로 간주하고 공격하는 세력들이 나타나게 되었다. 스마트폰을 대상으로 하는 범죄 중에서 금융관련 범죄는 스미싱, 피싱, 파밍, 보이스 피싱 등이 있으며, 특히 모바일의 특성상 문자메시지를 이용한 스미싱이 많이 증가되고 있는 현상이다. 스미싱은 스마트폰 사용자가 급증해 짐으로 인하여 발생하는 신종범죄로서, 그들의 범죄방식도 기존의 사기행위에서 벗어나 악성 앱을 제작하는 등 그 수법이 고도화되어가고 있으며, 특히 관련법의 허점을 이용하기 때문에 외국서버를 이용하는 등의 방법을 통하여 발생시키고 있다. 스미싱 공격으로부터 안전하게 개인과 기업 및 국가의 자산이 보호되기 위해서는 사후적인 대응보다는 사전적인 예진이 더욱 중요하다. 이를 위해서는 스미싱 공격을 사전에 감지하고 차단할 수 있는 프로그램을 개발하고 배포하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 현재 배포되고 있는 차단앱의 종류와 차단과정을 조사하고 감지설정을 적용한 차단앱의 평가방법을 제시한다.
기존의 인터넷 광고비 모델에는 CPM (Cost Per Mile), CPC (Cost Per Click), CPS (Cost Per Sales) 등이 존재하며, 특히 CPC 모델은 광고주와 미디어에게 모두 합리적이라는 평가를 받으며, 인터넷 광고 시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 CPC 모델 또한, 경쟁 사업자에 의한 과도한 광고비 부과나 부정한 광고 수익 등을 목적으로 하는 부정 행위가 발생할 수 있고, 사용자의 전환 의도 없는 광고물 클릭으로 인해 광고주에게 부당한 광고비가 부과될 수 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 새로운 광고비 모델인 'CPCD' (Cost Per Coupon Download) 모델을 제안한다. CPCD 모델은 사용자가 단순히 광고물을 클릭하는 행동을 넘어 광고주가 제공하는 쿠폰을 다운로드 받았을 때 광고비가 부과되는 모델로서, CPC 모델과 CPS 모델의 중간 개념이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CPCD 모델의 설계 및 분석을 위하여 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 프로세스 분석 및 관련 이슈에 대한 검토를 수행한다. 그리고 CPCD 모델에 참여하는 각 사업 참여자들에 대한 분석을 수행하고, 비용 시뮬레이션을 통해 CPC 모델과 CPCD 모델을 비교함으로써, CPCD 모델에 참여하는 광고주의 사업 참여 조건을 밝히며, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 CPCD 모델의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.
자본시장의 국제화를 맞이하여 국내 투자자 및 자본시장의 보호를 한층 강화할 필요가 있는 상황에서 우리 자본시장법은 동 법의 역외적용여부를 명문화하고 있다. 그 결과 특정 국외행위의 효과가 국내에 미치는경우에는 자본시장법의 관련 규정에 따라 해당 행위를 다국적 차원에서규제할 수 있다. 효율적 규제를 통한 자본시장법의 입법목적 달성은 관련법령의 집행과 불가분의 관계에 있는데, 다양한 집행 수단 가운데 공적기관에 의한 법규위반 행위의 적극적인 적발 및 제재가 현실적인 규제의첫 단계가 된다. 그렇지만 순수한 국내 거래와는 달리 국제적 거래의 규제 시에는 법령집행의 불확실성을 가중시키는 다양한 차원의 문제들이대두된다. 이 글에서는 국내 공적기관이 국제적 불공정거래행위를 규제하고자 할 때 적용되는 관련 법제의 현황을 살펴보고 몇 가지 관련 제안을하였다. 첫째, 자본시장법을 비롯한 금융실명법은 국내 감독기관인 금융위원회가 위법한 국제적 증권거래를 규제하기 위해 조사 및 증거 수집을 하는단계에서 외국의 감독기관과 협력할 수 있는 법적 근거를 마련하고 있다. 이에 근거하여 금융위원회는 외국의 감독기관과 개별적으로 MOU를 체결하거나 IOSCO의 MMOU에 가입하여 효과적인 상호협력과 정보교환을하고 있다. 금융위원회는 향후 IOSCO를 통해 지속적인 국가간 협력을 도모함으로써 집행의 효율성을 담보할 것이 요구된다. 둘째, 국제적 불공정행위에 대한 효과적인 형사제재를 위해서 국제형사사법공조 역시 필수적이다. 국내에서는 국제형사사법 공조법이 제정되었고, 다양한 국가와 형사사법공조 범죄인인도 수형자이송 등에 관한 조약을 체결하고 관련 협약에도 가입하였다. 국제적인 불공정거래의 규제와 관련하여 국제형사사법공조시 적용되는 원칙 가운데 쌍방가벌성의 요건은 완화하여 적용할 필요가 있다. 나날이 거래기법이 교묘해지는 새로운유형의 불공정행위 같은 경우에는 동일 수법이 광범위하게 활용될 수 있으므로 특정 국가의 법령상 범죄를 구성하지 않더라도 예방적 차원의 규제를 위한 공조가 요구되는 까닭이다. 셋째, 불공정거래행위의 근절을 위해서는 보다 근원적인 방안으로서 불공정거래를 통해 취득한 경제적 이익을 박탈하는 범죄수익환수를 고려하여야 한다. 현행 범죄수익규제법은 외국규제기관이 한국의 관할 내에 있는 불공정거래자의 범죄수익을 환수하고자 할 때 적용되는 국제공조에관한 규정을 두고 있다. 위법한 국제적 불공정거래로 인해 피해를 입은투자자들이 차후에 실질적으로 손해를 배상받도록 하기 위한 방안의 하나로서, 외국사법기관이 집행한 범죄수익을 국내로 환수하여 불공정거래의 피해자들에게 환부하는 제도를 마련할 필요가 있다.
인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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