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[기고] AI 시대, 콘텐츠 식별 주도권 주목… UCI 중심 국가전략 필요

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AI 핵심 요약

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  • 박정인 교수가 2026년에 우리나라 AI 법 원년 강조했다.
  • UCI를 콘텐츠 식별체계로 국가 주도 통합 관리 제안했다.
  • AI 시대 데이터 출처 추적과 기술주권 강화로 국제 모델 제시했다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

박정인 덕성여대 AI Dyna Info 연구소 연구교수

2027년 12월에 EU AI Act 는 전부 시행되겠지만 그보다 앞서 전면으로 인공지능기본법이 시행된 우리나라에서 2026년은 AI 법의 원년으로 모든 제도는 우리가 추월할 수 있는 도약에 놓여있다.

기술이 앞서는 것도 중요하지만 AI 시대 먼저 만드는 규범은 후에 규범을 만드는 국가들을 압박하는데 이미 글로벌로 묶여있는 세계가 AI 아래 한번 더 영향을 받기 때문이다. 중국말에 弯道超车 (완다오 차오처)라는 말이 있다. 직역하면 "커브길에서 추월하다"라는 뜻인데 오히려 불리한 상황에서 전환점을 이용해 앞지르는 것을 의미한다.

AI 시대 우리나라의 AI 기술뿐만 아니라 기업과 소비자친화적 법체계 운용을 보여준다면 법은 저작권이 있는 것이 아니기 때문에 앞다투어 우리나라의 인공지능기본법을 모델로 삼게 될 것이다.

박정인 교수.

AI 시대에 국가 경쟁력을 좌우하는 요소는 더 이상 단순한 기술 보유 여부가 아니다. 기술은 점점 데이터, 콘텐츠, 알고리즘, 모델이라는 형태로 분산되고 있으며, 물리적 실체보다 디지털 자산으로 존재하는 경우가 많아지고 있다.

이러한 변화 속에서 가장 중요한 질문은 "무엇이 누구의 것인지, 그리고 그것이 어떻게 이동하고 활용되는지를 우리는 제대로 알고 있는가"이다.

그러나 현실은 정반대이다. 콘텐츠는 무한히 복제되고, 데이터는 출처를 잃은 채 유통되며, 인공지능은 그러한 데이터 위에서 학습하지만 책임의 귀속은 불분명하다. 결국 문제의 본질은 단순하다. 우리는 아직 디지털 자산을 정확히 식별하고 있지 못하다. 그리고 식별되지 않는 자산은 보호될 수 없고, 통제될 수도 없다.

이러한 문제의식 속에서 콘텐츠 식별체계는 단순한 기술적 도구를 넘어 법적·산업적 인프라로 재조명되고 있다. 콘텐츠 식별체계란 디지털 자산에 고유한 식별자를 부여함으로써 그 동일성, 출처, 권리관계, 유통 경로를 확인할 수 있도록 하는 구조를 의미한다.

이는 오프라인에서 주민등록번호나 사업자등록번호가 수행하는 역할을 디지털 환경으로 확장한 것이라고 볼 수 있다. 특히 인공지능 시대에는 학습데이터의 출처, 생성물의 책임, 기술자료의 이동 경로를 확인하는 것이 필수적이기 때문에, 식별체계는 데이터 거버넌스와 기술주권의 핵심 요소로 자리 잡고 있다.

우리의 지식재산 학자들은 이미 선구자로서 콘텐츠유통질서 교란의 근간은 식별력 불확립에 있고 그 식별을 위해 우리나라가 우위에 서기를 바라는 마음으로 UCI를 개발할 근거를 마련한 바 있다.

LG 클로이드가 세탁 완료된 수건을 정리하는 모습 [사진=LG전자]

즉, 2002년 1월 14일, 법률 제6603호로 제정되어 2002.7.15. 시행되었던 온라인디지털콘텐츠산업발전법 제11조 제2항에 "정부는 온라인콘텐츠에 식별표지를 부착하도록 권장하고 이에 필요한 시책을 수립ㆍ시행하여야 한다."는 규정을 두고 국가기관 직제 통합을 위해 여러 분산된 콘텐츠,저작권 지원기관을 합치던 시기, 즉, 2010.6.10. 전부개정을 통해 2010.12.11. 전면시행되던 법률 제10369호 콘텐츠산업진흥법 제23조에도 본 규정은 그대로 살아남아 지속적으로 UCI를 확산시켜왔다.

국제사회 역시 이미 이러한 문제를 인식하고 다양한 방식으로 대응해 왔다. 미국은 DOI(Digital Object Identifier)를 중심으로 디지털 콘텐츠 식별체계를 발전시켜 왔다.

이는 학술논문, 연구데이터, 전자출판물 등에 널리 활용되며, 콘텐츠의 위치가 변경되더라도 동일한 식별자를 통해 접근할 수 있도록 한다는 점에서 강력한 글로벌 표준으로 자리 잡았다. 그러나 DOI는 민간 중심으로 발전해 온 체계라는 점에서 공공데이터나 국가핵심기술 관리와 같은 국가적 통제 영역까지 확장하는 데에는 한계를 가진다.

한편 WIPO는 콘텐츠 식별을 저작권 관리의 관점에서 접근한다. WIPO PROOF와 같은 시스템은 특정 콘텐츠가 특정 시점에 존재했음을 증명하는 기능을 제공하고, ISRC나 ISWC와 같은 식별체계는 음악 저작물의 권리관계를 명확히 하는 데 기여한다.

그러나 이러한 접근은 본질적으로 권리 보호에 초점을 맞추고 있어, 데이터나 기술자료의 유통 흐름 전체를 관리하기에는 한계가 있다.

LG전자가 미국 라스베이거스에서 현지시간 6일 개막하는 CES 2026에 참가한다. '제로 레이버 홈'에 한층 가까워진 모습을 구현하는 홈 로봇 'LG 클로이드'가 세탁물 바구니에서 빨랫감을 꺼내 세탁기에 넣고 있다. [사진=LG전자]

또한 International Organization for Standardization와 International Electrotechnical Commission는 ISBN, ISAN 등 분야별 식별체계를 표준화함으로써 상호운용성을 확보하고자 하였으나, 이 역시 산업별로 분절된 구조를 가지는 것이 특징이다.

이러한 국제적 흐름과 비교할 때, 우리나라의 UCI(Universal Content Identifier)는 매우 독특한 위치를 차지한다. UCI는 단순히 특정 산업이나 콘텐츠 유형에 한정된 식별체계가 아니라, 다양한 디지털 자산에 통합적으로 적용할 수 있는 범용 식별체계로 설계되어 있다. 이는 DOI처럼 특정 영역에 특화된 체계도 아니고, WIPO처럼 권리 중심으로 제한된 구조도 아니며, ISO/IEC처럼 분야별로 분산된 표준도 아니다.

오히려 UCI는 콘텐츠, 데이터, 기술자료를 포괄할 수 있는 통합형 식별 인프라로서의 성격을 가진다. 특히 국가 주도로 설계·운영될 수 있다는 점에서 공공데이터, 국가 연구개발 성과, 산업기술 보호 정책과 직접적으로 연계될 수 있는 가능성을 가진다.

UCI의 가장 큰 강점은 식별을 넘어 추적과 관리까지 가능하게 한다는 점에 있다. 기존의 국제 식별체계가 주로 "이것이 무엇인가" 또는 "누가 권리를 가지고 있는가"를 확인하는 데 초점을 맞추었다면, UCI는 "이 콘텐츠가 어디서 생성되어 어디로 이동하고 어떻게 활용되고 있는가"를 추적할 수 있는 구조로 확장될 수 있다.

이는 단순한 정적 식별이 아니라, 디지털 자산의 흐름을 관리하는 동적 관리체계라는 점에서 본질적인 차이를 가진다. 특히 인공지능과 결합될 경우 이러한 강점은 더욱 확대된다. AI는 UCI가 부여된 콘텐츠와 데이터를 분석하여 기술적 중요성을 판단하고, 국가핵심기술 여부를 자동으로 분류하며, 유통 과정에서의 이상 징후를 탐지할 수 있다. 그 결과 UCI는 단순한 식별번호를 넘어, 기술 보호와 데이터 거버넌스를 위한 지능형 인프라로 기능할 수 있다.

LG전자가 공개한 새로운 홈로봇 'LG 클로이드'의 모습. [사진=LG전자]

AI 시대에 UCI의 전략적 가치는 더욱 분명해진다. 첫째, AI 학습데이터의 출처를 명확히 할 수 있다. 이는 저작권 분쟁과 데이터 이용 책임 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 한다.

둘째, 국가핵심기술의 관리 수단으로 활용될 수 있다. 연구성과나 기술자료에 UCI를 부여하고, 이를 기반으로 해외 이전이나 유출 경로를 추적할 수 있다면, 기존 법제가 해결하지 못했던 증명 곤란성 문제를 상당 부분 해소할 수 있다.

셋째, 생성형 AI 환경에서 콘텐츠의 출처와 책임을 명확히 하는 기반이 된다. 이는 향후 AI 규제체계와도 긴밀히 연결될 수 있는 중요한 요소이다.

결국 국제사회가 DOI, WIPO 시스템, ISO/IEC 표준을 통해 각각 시장, 권리, 기술 중심의 식별체계를 발전시켜 왔다면, UCI는 이들을 통합할 수 있는 잠재력을 가진다.

특히 "식별 → 권리 → 유통 → 활용"을 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점에서, UCI는 단순한 기술적 도구가 아니라 국가 전략 자산으로 평가될 필요가 있다. 앞으로 필요한 것은 UCI를 기존의 콘텐츠 관리 수준에 머물게 하는 것이 아니라, AI와 결합하여 국가핵심기술, 데이터, 콘텐츠를 통합적으로 관리하는 디지털 인프라로 재설계하는 것이다.

디지털 시대의 경쟁은 더 이상 기술 자체의 경쟁이 아니다. 그것은 기술과 데이터의 흐름을 누가 더 정확하게 식별하고, 추적하고, 통제할 수 있는가의 문제이다.

이러한 관점에서 볼 때, UCI는 우리나라가 독자적으로 확보할 수 있는 매우 중요한 전략적 자산이다. 그리고 지금이 바로 그것을 국가 차원의 핵심 인프라로 격상시켜야 할, 확산의 시점이다. 따라서 콘텐츠 식별체계는 선택이 아니라 AI 시대의 법·산업·안보 인프라로 재정의되어야 한다.

박정인 교수(법학박사)는 대통령 국가지식재산위원회 본위원회 위원, 문체부 저작권보호심의위원회 심의위원, 문체부 여론집중도조사위원회 상임위원, 인터넷주소분과위원회, 웹콘텐츠 활성화위원회 자문위원, 강동구 공직자윤리위원회 심의위원, 경찰청 사이버범죄 강사 등 여러 국가 위원을 역임했다. 공공기관 대상 법령입안강의를 하며, 대학에서 특허법, 저작권법, 산업보안법, 과학기술법, 정보보안법, 디지털증거법, ICT트러스트공학, 일반 산업안전, 중대재해법 등을 강의한다. 한국인터넷진흥원, 한국콘텐츠진흥원, 인텔리콘 메타연구소, 해인예술법연구소, 숙명여대 초빙교수, 단국대 연구교수 등을 역임했다.

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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