데이터 3법의 입법과정 분석 연구

Abstract

본 연구의 주제인 데이터 3법은 최근 국내외적으로 중요한 자원으로 논의되고 있는 빅데이터, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등으로 대표되는 데이터 경제 활성화에 필수적인 행정적, 정책적, 법적, 제도적 기반으로 중요한 위상을 차지하고 있다. 이에 반해 기존 개인정보 보호법, 정보통신망법 그리고 신용정보법은 상호 간 유사, 중복 조항으로 인한 이중 규제, 법적 근거의 모호성 등을 발생시켜 데이터 경제 기반 신산업의 발전을 저해하고 이 문제를 해결해야 한다는 정책적 논의들이 이루어졌다. 이에 3개의 법률은 데이터 3법으로 통합, 정비되어 2020년 1월 9일 국회 본회의를 통과하였다. 본 연구의 출발점은 이렇듯 데이터 3법의 정책적 중요도에 비해 기존 선행 연구들의 대부분이 주로 법적 분야와 관련 개선 쟁점의 미래지향적인 관점에서 논의되었다는 것에 있다. 따라서, 본 연구는 정책적인 차원에서 데이터 3법의 입법과정을 되짚어보고자 했으며 이와 같은 배경에서 다음과 같은 연구 질문을 채택 및 도출하였다.

대한민국은 IT 강국으로 평가받았음에도 불구하고 데이터 관련 입법적 기반인 개인정보 보호법, 정보통신망법 그리고 신용정보법은 왜 데이터 3법으로 2020년에 입법 통과가 되었는가?

연구 질문의 해답을 도출하기 위해서는 단일적으로 왜에 대한 해답만을 도출할 수는 없었다. 데이터 3법의 정책환경에 대한 이해가 필요하였으며 데이터 3법의 입법과정이 어떻게 이루어졌는지에 대한 절차와 그리고 누가 입법과정에 참여했는지에 대한 실증적이며 동시에 다각적, 복합적 분석이 함께 이루어져야 하기 때문이었다. 연구 방법으로는 Allison 모형을 이론적 분석틀에 기반하여 분석을 실시하였다. 나아가, 구체적 연구 방법으로 본 모형에 최종원(1989)의 연구 방법론을 결합하여 2020년 1월에 국회 본회의를 통과한 데이터 3법의 입법과정에 적용하였다. 본 연구에서 데이터 3법의 입법과정 분석을 위해 Allison 모형을 채택한 이유는 본 모형의 강점인 정책결정과정에 대한 분석적 우수성 때문이다. Allison 모형은 합리적 행위자 모형(제1모형)과 조직 과정 모형(제2모형) 그리고 정부 정치 모형(제3모형) 각각을 통해 현상이 나타난 인과관계를 밝혀내는데 모형별 독립적인 분석과 동시에 하나의 Allison 모형으로서 정책결정과정에 대한 상호 보완적인 분석을 가능하게 한다. 정책결정과정은 단일 이론으로 분석하기에는 그 실존이 복잡하다. Allison 모형은 이를 관찰하는데 각기 다른 관점의 개념적 렌즈(Conceptual Lense)를 통해 좀 더 다각화된 설명력을 제공한다는 점에서 기타 단일 이론들과의 차별적인 이론적 강점을 보인다. 이를 통해 Allison 모형을 활용한 많은 선행 연구들이 그 시작이었던 외교 정책부터 정책결정과정을 분석하는 것까지 다양한 연구 주제에 적용되었다. 본 연구는 Allison 모형에 대한 논리적 귀결로 도출되는 가설로서 핵심을 이루는 왜(제1모형), 어떻게(제2모형)그리고 누가(제3모형)에 대한 변수를 중심으로 데이터 3법의 입법과정에 대한 가설을 정립하여 검증을 실시하였다. 이론의 논리적 귀결로서 가설에 대한 검증을 실시한 본 연구 방법은 최종원(1989)의 방법론을 차용하였다. 본 연구는 Allison 모형과 해당 연구의 방법론적 융합을 통해 Allison 모형의 이론적 강점과 더불어 데이터 3법의 입법과정 중 당시 쟁점에 대한 실증적이고 입체적인 분석 및 연구 결론에 대한 도출을 목표하였다. 분석에 따른 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 제1모형에 따른 가설 1(데이터 신산업 관련하여 이전 정부의 입지가 현 정부로 이어지는 정치적 맥락을 고려하였을 때, 현 정부는 4차 산업혁명을 중심으로 한 국내외적 위협과 기회의 상황에서 이를 통한 신산업 성장을 목표하였다)와 가설 2(정부는 신산업 육성의 목표 달성을 위한 합리적 대안 수단의 선택으로서 정부입법이 아닌 의원입법을 통한 데이터 3법의 개정 입법을 추구하였다)는 지지되었다. 두 번째, 제2모형에 따른 가설 3(조직적 루틴의 행태적 지속성을 고려하였을 때, 데이터 3법의 입법과정은 당시 데이터 경제 기반 신산업 발전의 환경적 자극에 대응하여 절차에 따라 이루어졌다)은 지지되었다. 마지막 세 번째, 제3모형에 따른 가설 4(데이터 3법의 개정 입법은 데이터 신산업 발전을 위한 국가적 목표의 대안으로 채택되었지만 이를 구체화하기 위한 입법은 국회 내 정치적 행위자들의 흥정과 협상으로 도출된 정치적 결과물이다)는 부분적, 제한적으로 지지되었다. 본 연구는 이와 같은 연구 수행 및 연구 결과의 도출을 통하여 정책결정의 차원에서 데이터 3법의 입법과정이 해석될 수 있음을 제시하고자 하였다. 또한 기존 선행 연구들에서 부족하였던 데이터 3법에 대한 행정학, 정책학 분야 연구에 기여하고자 하였다.

The Data 3 Act, the subject of this study, has an important status as an administrative, policy, legal and institutional basis essential for revitalizing the data economy represented by big data, artificial intelligence (AI), and the Internet of Things (IoT), which are recently being discussed as important resources. On the other hand, policy discussions have been made that the existing Personal Information Protection Act, Act On Promotion Of Information And Communications Network Utilization And Information Protection, and Credit Information Use And Protection Act could hinder the development of new data economy-based industries and this should be improved. Accordingly, the three laws were integrated and reorganized into the 'Data 3 Act' and passed the National Assembly on January 9, 2020. The starting point of this study is that compared to the policy importance of the Data 3 Act, most of the previous studies were mainly discussed from a future-oriented perspective on legal fields and related improvement issues. Therefore, this study attempted to review the legislative process of the Data 3 Act at the policy level, and from this background, the following research questions were adopted and derived.

Even though Korea was evaluated as an IT powerhouse, why was Personal Information Protection Act, Act On Promotion Of Information And Communications Network Utilization And Information Protection, and Credit Information Use And Protection Act, which are the legislative bases related to data, passed in 2020?

In order to derive the answer to the research question, it was not possible to derive only the answer to 'why'. It was necessary to understand the policy environment of the Data 3 Act, and it was necessary to conduct an empirical and complex analysis of the procedures of the Data 3 Act and who participated in the legislative process. As a research method, the Allison model was analyzed based on the theoretical analysis frame. Furthermore, the research methodology of Choi(1989) was combined with this model as a specific research method and applied to the legislative process of the Data 3 Act, which passed the plenary session of the National Assembly in January 2020. The reason why the Allison model was adopted in this study to analyze the legislative process of the Data 3 Act is because of the analytical excellence of the policy-making process, which is the strength of this model. The Allison model identifies the causal relationship that has occurred through the Rational Actor Model (Model 1), the Organizational Process Model (Model 2), and the Governmental Politics Model (Model 3), which enables complementary analysis of the policy-making process as one Allison model. The policy-making process is complicated to analyze in a single theory. The Allison model shows a different theoretical strength from other single theories in that it provides more diversified explanatory power through conceptual lenses from different perspectives. Through this, many preceding studies using the Allison model have been applied to various research topics ranging from foreign policy, which was the beginning, to analyzing the policy-making process. This study established and verified hypotheses about the legislative process of the Data 3 Act, focusing on the variables of 'Why (Model 1), 'How (Model 2), and 'Who (Model 3)' that make up the core as a logical consequence of the Allison model. As a logical consequence of the theory, the methodology of this study, which verified the hypothesis, borrowed the methodology of Choi(1989). This study aimed to derive empirical and multi-dimensional analysis and research conclusions on issues at the time during the legislative process of the Data 3 Act, along with the theoretical strengths of the Allison model and the methodological fusion of the study. The results of this study according to the analysis are as follows. First, Hypothesis 1 (Considering the political context in which the previous government's position in relation to the new data industry leads to the current government, the current government aimed to grow new industries) and Hypothesis 2 (the government chose rational alternatives to achieve the goals of fostering new industries) were supported. Second, Hypothesis 3 (Considering the behavioral persistence of organizational routines, the legislative process of the Data 3 Act was followed by procedures in response to environmental stimuli for the development of new industries based on the data economy at the time) was supported. Lastly, Hypothesis 4 according to the Model 3 (the revised legislation of the Data 3 Act was adopted as an alternative to the national goal for the development of new data industries, but legislation to materialize it is a political outcome derived from bargaining and negotiations by political actors in the National Assembly) was partially supported. This study attempted to suggest that the legislative process of the Data 3 Act can be interpreted in terms of policy decision-making through the implementation of such research and the derivation of research results. In addition, it was intended to contribute to research in the fields of public administration and policy studies on the three data laws that were insufficient in previous studies.