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최근 기업 및 공공기관에서 생성형 AI 기술을 적극적으로 도입하여 업무 자동화와 생산성이 향상되는 반면, 민감한 기술 정보 유출 위험도 증가하고 있다. 기존 연구는 개인정보 재식별 위 험 측정이나 악성 프롬프트 및 데이터 오염 대응에 주목하고 있어 업무 시 발생하는 중요기술 유 출 문제를 실시간으로 대응하기에 한계가 존재한다. 본 연구는 업무용 생성형 AI 모델의 안전한 활용을 위해 프롬프트 입력문서 내 중요 기술 정보를 식별하고 비식별처리하는 기술보존 비식별 화 기법을 제안한다. 구체적으로, 개체명 인식 기법으로 중요기술용어를 BIO 태깅하고, 퓨샷 기 반 거대언어모델을 활용하여 핵심 기술어를 추출한다. 이후 k-익명성 기반 기술보존 비식별화를 적용하여, 마스킹·대체어·토큰화와 비교분석한다. 특허 대표청구항을 대상으로 실험한 결과, BIO 태깅을 통한 기술용어 인식 정확도와 비식별화 전후 문서 간 의미론적 유사도가 높게 나타 나 원문 기술 정보 보존 효과를 확인하였다. 본 연구는 생성형 AI의 안전한 활용을 위한 실질적 방안을 제시함으로써, 기술정보 유출 방지와 업무 품질 유지를 동시에 달성할 수 있는 새로운 패 러다임을 제안하여 산업적·학문적 기여를 도모한다. 향후 연구에서는 다양한 산업 도메인에 적 용한 프레임워크로 확장하여 범용성을 확보하고자 한다.

While enterprises and public institutions are actively adopting generative AI technologies to enhance work automation and productivity, the risk of sensitive technical information leakage has also increased. Existing research has primarily focused on measuring personal information re-identification risks and addressing malicious prompts and data poisoning, presenting limitations in real-time response to critical technology leakage issues during business operations. This study proposes a technique-preserving de-identification method to identify and de-identify critical technical information in prompt input documents for the safe utilization of generative AI models in business contexts. Specifically, the approach employs Named Entity Recognition techniques to perform BIO tagging of important technical terms and utilizes few-shot learning to extract key technical terminology. Subsequently, masking, substitution, and tokenization methods are compared and applied. Experimental results on representative patent claims demonstrate high accuracy in technical term recognition through BIO tagging and high semantic similarity between documents before and after de-identification, confirming the effectiveness of preserving original technical information. This research presents a practical solution for safe generative AI utilization, proposing a new paradigm that simultaneously achieves technical information leakage prevention and work quality maintenance, thereby contributing to both industrial and academic advancement. Future research aims to expand the framework to various industrial domains to ensure broader applicability.

SaaS(Software as a Service) 기반 네이티브 문서 솔루션(Notion, Confluence 등)은 협업과 지식 관리의 패러다임을 바꾸고 있으며, 기존 파일 중심 문서 시스템과는 다른 보안 위협을 내포 하고 있다. 특히 문서가 파일이 아닌 웹 객체(Web Object) 형태로 존재함에 따라, 암호화·접근 통제·저장소 보안 등 영업비밀 보호를 위한 기존 기술적·관리적 보안 수단이 적용되기 어렵 고, 부정경쟁방지법 상 영업비밀의 요건 중 ‘비밀관리성’ 충족에도 한계가 발생한다. 본 연구는 SaaS 기반 문서 환경에서 발생하는 영업비밀 보호의 주요 위험 요인을 관리적·기술적 측면에 서 정리하고, 실질 기업 실무자를 대상으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 퇴사자 계정, 링크 공유, 제3자(외부) IT 등 관리적 통제 미흡이 핵심 위험 요소로 인식되고 있었으며, 보호 조치의 효과성에 대한 신뢰도는 전반적으로 낮게 나타났다. 이에 따라, 기업 보안 담당자의 관점에서 영 업비밀 유출에 따른 실효성 있는 내부통제 정책, 기술적 보호조치, 감사 로그 확보 방안을 제시 하였으며, SaaS 환경에 적합한 ‘비밀 유지 노력’ 기준의 재정립 필요성과 법·제도 개선 방향도 함께 논의하였다. 특히 SaaS 환경에서의 공유, 링크 협업 등 ‘행위 기반’ 보호조치 및 법적 연구 를 함으로써 기업의 영업비밀을 보호하기 위한 정책 수립으로 정보보호 법령 전반의 패러다임 전환을 통해 보안담당자의 통제 체계에 대한 법적 정당성을 높일 필요가 있으며, 감사자의 준수 성 평가를 명확히 할 것으로 기대된다.

SaaS (Software as a Service)-based native document solutions (e.g., Notion, Confluence) are reshaping the paradigms of collaboration and knowledge management, while introducing security threats distinct from those found in traditional file-based document systems. Since documents exist as web objects rather than files, conventional technical and administrative security measures for protecting trade secrets—such as encryption, access control, and repository security—are difficult to apply, creating limitations in fulfilling the legal requirement of “reasonable efforts to maintain secrecy.” This study identifies the key risks to trade secret protection in SaaS-based document environments from managerial and technical perspectives and conducts an empirical analysis involving actual corporate practitioners. The results indicate that insufficient administrative controls—such as management of former employee accounts, link sharing, and third-party (external) IT involvement—are perceived as major risk factors, while confidence in the effectiveness of protective measures remains generally low. Accordingly, from the perspective of corporate security officers, this study proposes effective internal control policies, technical safeguards, and audit log retention measures. It also discusses the need to redefine “reasonable efforts to maintain secrecy” standards suitable for SaaS environments and to suggest directions for legal and institutional improvements. In particular, by examining “behavior-based” safeguards—such as sharing and link-based collaboration—in SaaS environments and relevant legal studies, the study emphasizes the necessity of policy development to protect corporate trade secrets, enabling a paradigm shift in information security legislation and enhancing the legal legitimacy of security officers’ control frameworks, as well as clarifying compliance assessments by auditors.

대규모 언어모델(LLM)의 활용이 보편화됨에 따라, 프롬프트 인젝션(Prompt Injection), 데이터 탈취 등 이를 악용한 신종 보안 위협이 급증하고 있다. 기존의 방어 체계로는 예측 및 대응이 어 려운 이러한 공격들에 효과적으로 대처하기 위해, 본 연구는 LLM 기반 공격의 행위적 특성을 체 계적으로 분석하고 이를 기반으로 새로운 보안 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 를 위해, 2023년 1월부터 2025년 6월까지 공개된 실제 공격 사례들을 수집하여 ‘단일 행위 (Atomic Unit)’ 단위로 분해하였다. 이후, 각 행위를 MITRE ATT&CK 프레임워크에 매핑하여 공격 의 핵심 전술, 기술, 절차를 구조화하였다. 분석 결과, 공격자가 AI를 공격 준비 단계의 '보조 도 구'로 활용하는 패턴과 LLM 자체의 취약점을 직접 공격하는 패턴 등 핵심적인 공격 유형을 도출 할 수 있었다. 본 연구가 제시하는 공격 패턴 분석 및 프레임워크는 날로 지능화되는 LLM 위협 에 대한 산업 방어 전략 수립에 중요한 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의를 갖는다.

With the widespread adoption of Large Language Models (LLMs), novel security threats such as prompt injection and data exfiltration are rapidly increasing. To effectively counter these attacks, which are difficult to predict and respond to with existing defense systems, this study aims to systematically analyze the behavioral characteristics of LLM-based attacks and propose a new security framework based on the findings. To this end, real-world attack cases from January 2023 to June 2025 were collected and decomposed into 'Atomic Units.' Subsequently, each action was precisely mapped to the MITRE ATT&CK framework to structure the core Tactics, Techniques, and Procedures (TTPs) of the attacks. The analysis identified key attack patterns, including the use of AI as an 'auxiliary tool' in the attack preparation phase and patterns that directly exploit the vulnerabilities of the LLM itself. The attack pattern analysis and framework presented in this study hold academic and practical significance by providing foundational data for establishing proactive defense strategies at both the industrial and national levels against increasingly sophisticated LLM threats.

디지털 전환의 가속화로 인해 공공기관이 보유·처리하는 개인정보 규모와 민감성이 크게 증가하였으나, 2024년 기준 공공·민간을 합쳐 307건의 개인정보 유출 사고가 발생했고, 그 가운 데 공공부문이 104건(34%)을 차지하며 국가적 위기의식이 고조되고 있다. 특히 해킹이 전체 사 고의 56%를 차지해 기술적·관리적 보호체계 전반의 한계가 드러났다. 이러한 배경에서 본 연 구는 한국 공공기관 개인정보 보호 법·제도의 실효성을 규명하고, 주요국 사례를 비교 분석하 여 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로 국내외 침해사고 통계 및 관련 법 령, 주요국 보고서 등을 분석하였으며, 법령 이행률, 사고 통지 의무, 과징금, 개인정보 영향평가, 감독기구 독립성을 핵심 지표로 삼고, 공공과 민간의 유출 사례를 비교하였다. 분석 결과, 미국 은 법적으로 연방기관 대상 PIA·72시간 이내 사고 보고 의무 등을 제도화하고, OMB·GAO· CISA의 다중 감독체계로 실효성을 담보하였으며 영국은 민·관 동일 책임 원칙을 적용하고, 위 반 시 최대 1,750만 파운드 또는 전 세계 매출 4%의 과징금을 부과해 강력한 억지 효과를 확보 했다. 중국은 중앙집중형 통제체계를 구축했으나 ‘중요정보인프라‘ 정의와 범위가 불명확해 법 적용의 탄력성이 크다는 한계가 발견됐다. 또 일본은 법 개정으로 공공·민간 단일 법체계를 완 성하고, 1,000명 이상 유출 시 PPC 신고·피해자 통지를 의무화해 투명성을 제고했다. 이에 비 해 한국은 공공기관에 대한 과징금 상한(20억 원)과 실제 부과액이 민간 대비 1.3% 수준으로 낮아 억지력이 미흡하고, 사고 통지·공시 의무가 민간에만 부분 적용되어 책임성과 투명성이 부 족하며, PIA·보안인증(ISMS-P) 적용 범위가 제한적이라는 한계가 확인되었다. 이에 본 연구는 반복 위반 시 과징금 가중 및 기관장 징계, 72시간 내 사고 보고·통지 법제화, 공공-민간 위협 정보 공유(ISAC) 확대, NIST CSF 기반 정기 외부감사 도입 등을 제안하며, 공공부문의 책임성과 투명성을 강화해 국가 보안 체계의 회복탄력성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

In 2024, South Korea faced 307 data breaches, with the public sector accounting for a significant 104 cases (34%). Hacking, constituting 56% of incidents, revealed critical vulnerabilities in the nation's data protection frameworks. This study analyzes the effectiveness of South Korea's public sector data protection system through a comparative analysis with the US, UK, China, and Japan, proposing key legislative improvements. The analysis found that leading countries have robust systems: the U.S. mandates 72-hour breach reporting under a multi-layered oversight system; the UK enforces high fines equally on public and private sectors; and Japan operates a unified legal framework with mandatory public disclosure. In contrast, South Korea's public sector suffers from weak deterrents, with fines averaging only 1.3% of those in the private sector. The system also lacks accountability and transparency due to inadequate breach notification duties and limited application of security requirements like Personal Information Impact Assessments (PIA). To address these issues, this study proposes strengthening accountability through progressive fines for repeat violations, legislating a 72-hour breach reporting and notification duty, and mandating regular external audits based on the NIST Cybersecurity Framework (CSF). These measures are expected to enhance the transparency and resilience of South Korea's national data security framework.

본 연구는 디지털금융사기의 고도화·복합화에 대응하기 위해 한국 금융산업에서 금융감독원과 금융보안원이 주도하여 추진한 ‘업권별 공동 이상거래 탐지 룰’ 마련 과정을 협력적 거버넌스 (Collaborative Governance) 관점에서 분석한 사례 연구이다. 이 정책은 기존에 개별 금융회사 가 자체적으로 운영하던 FDS(Fraud Detection System)의 탐지·분석 기술의 한계를 극복하고, 디지털 금융사기의 진화로 정보 공유의 필요성이 커짐에 따라 추진되었다. 본 연구는 Ansell & Gash(2007)의 협력적 거버넌스 모형을 바탕으로, 이 정책에서의 조정자(금융감독원, 금융보안 원, 업권별 협회)와 금융회사들의 역할 및 상호작용을 실증적으로 분석하였다. 특히 725명의 연 인원이 참석한 실무자 회의록과 전문가 인터뷰 등 1차 자료를 통해 협력적 거버넌스가 ‘공동 이 상거래탐지룰’ 마련에 적용된 핵심 메커니즘을 규명하였다. 연구 결과, 첫째, 지식·자원의 불균 형과 정보의 전유성이 협력의 주요 저해 요인이었으나, 조정자의 인센티브 설계와 금융회사들의 불이익 회피 성향이 이를 완화하였고, 둘째, 중간 산출물의 반복적 공유가 참여자 간 신뢰와 헌 신을 높였으며, 셋째, 프리라이더 문제는 조기 식별과 직접 설득을 통해 효과적으로 관리되었음 을 확인하였다. 아울러 본 연구에서 제시한 사례는 한국 금융산업의 정책이 수직적 규제 중심에 서 협력적 거버넌스를 통한 집단지성 기반의 수평적 정보 공유체계로 발전할 수 있음을 보여준 다. 결론적으로 본 연구는 협력적 거버넌스 이론의 실증적 확장을 시도하였으며, 디지털 금융사 기 대응 플랫폼 등 다계층 협력체계로의 발전 가능성을 제시한다.

This study is a case analysis of how the Financial Supervisory Service (FSS) and the Financial Security Institute (FSI) in Korea developed industry-specific joint fraud detection rules to counter the increasing sophistication and complexity of digital financial fraud. The policy was introduced to overcome the limitations of individual financial institutions’ Fraud Detection Systems (FDS) and to meet the growing need for information sharing. Drawing on Ansell & Gash’s (2007) collaborative governance model, this study empirically analyzes the roles and interactions among coordinators (FSS, FSI, industry associations) and financial companies. Using extensive primary data, including practitioner meeting minutes involving 725 participants and expert interviews, the research identifies the core mechanisms of collaborative governance applied to this initiative. The findings reveal that: first, knowledge/ resource imbalance and information exclusivity were major barriers to collaboration, but incentive designs and loss-avoidance structures by coordinators mitigated these issues; second, iterative sharing of interim outputs enhanced trust and commitment among stakeholders; and third, free-rider problems were effectively managed through early detection and direct persuasion. This case illustrates that Korea’s financial industry is evolving from vertical regulation to a collective intelligence-based horizontal information-sharing system. Finally, the study suggests benchmarking global cases like the UK’s CIFAS and the US FinCEN for future nationwide fraud information-sharing frameworks.

Multinational resource companies around the world, particularly those operating in developing countries, are required to maximise opportunities for indigenous and local staff. However, workforce nationalisation programs often produce limited results despite considerable budgets. This research examines specifically how security organisations in resource companies in Papua New Guinea can successfully develop their national security workforce through strategic mentoring and human resource development initiatives. Employing a mixed-methods approach, this research demonstrates that earlier workforce nationalisation in the security function is possible with organizations obtaining significant cost and reputational benefits. The key to successful early security workforce nationalisation was found to be mentoring programs that are well funded, supported by senior management, and aim to exist for a long period of time. These programs were underpinned by four elements: strong human resources, cultural awareness, engagement, and training and development.

항공기는 지상과 단절된 특성으로 인해 기내범죄에 대한 일반법집행기관의 즉각적인 대응이 불가능하며, 그 대신 기장 ‧ 부기장 ‧ 객실승무원이 사법경찰직무법에 따른 특별사법경찰관리로서 사법경찰직무를 수행하게 된다. 이러한 기내범죄 대응은 이제는 단순한 법 집행을 넘어, 공공운 송체계의 안전 확보를 위한 산업보안적 대응 수단으로서도 기능하고 있다. 그런데, 현행 항공 규 범상의 기내범죄 처벌 규정 및 대응체계에 있어서, 관련 법령 간, 심지어 동일 법령 내부에서도 규정 간의 충돌 및 부조화 현상이 발생하고 있으며, 이로 인해 항공기내보안요원의 사법경찰직 무 수행과정에서도 (이러한 법령 충돌 및 부조화로 인한) 법적 ‧ 실무적 문제점이 발생하고 있는 상황이다. 이러한 문제점 인식 아래, 본 연구에서는 항공기내보안요원의 사법경찰직무 수행과정 에서 발생하는 법적 ‧ 실무적 문제점을 분석 ‧ 도출하고, 이를 토대로 최종적으로 ‘항공운송사업자 의 항공기내보안요원 등 운영 지침’ 조문에 대한 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 구체 적으로 첫째, 기내범죄 처벌과 관련된 항공 법령 체계를 개괄하고, 두 번째 기내범죄 처벌에 관 한 기본 규범이라고 할 수 있는 항공보안법 상의 처벌 규정 및 기내범죄 대응체계를 분석해보았 다. 세 번째, 항공기내보안요원의 사법경찰직무 수행에서 도출되는 주요 법적 ‧ 실무적 쟁점을 특 히, ‘체포 시 피의자 권리(미란다 원칙)’ 고지 내용을 중심으로 분석·도출해보았다. 끝으로, 본 연구는 이러한 문제점과 쟁점을 해결하기 위해 운영 지침 조문에 대한 구체적인 개선방안을 제 시하였으며, 이를 토대로 궁극적으로, 기내보안체계 전반의 산업보안 법제적 일관성을 확보할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다.

Due to the physical disconnection of aircraft from the ground, general law enforcement agencies are unable to respond immediately to crimes committed in-flight. Consequently, the captain, first officer, and cabin crew are authorized to perform judicial police duties as special judicial police officers under the ‘Act on the Persons Performing the Duties of Judicial Police Officers and the Scope of their Duties’. In recent years, in-flight crime response has evolved beyond simple law enforcement functions, serving as a critical component of industrial security aimed at safeguarding public transportation systems. However, inconsistencies and conflicts have arisen not only among various aviation-related legal provisions governing the punishment and response to in-flight crimes, but also within individual statutes themselves. These discrepancies have led to both legal and practical challenges in the execution of judicial police duties by in-flight security personnel. Against this backdrop, this study analyzes the legal and operational issues that arise in the performance of judicial police functions by in-flight security officers and, based on this analysis, proposes concrete improvements to the relevant provisions of the Operational Guidelines for In-Flight Security Personnel of Air Carriers. To this end, the study first outlines the legal framework for the punishment of in-flight crimes. Second, it examines the punishment clauses and response mechanisms stipulated under the Aviation Security Act. Third, it identifies and analyzes key legal and practical challenges in the execution of judicial police duties, with a particular focus on the obligation to inform suspects of their rights (the Miranda warning) during arrest procedures. Finally, the study offers specific recommendations for revising the relevant provisions of the operational guidelines to improve the coherence and consistency of the legal framework governing in-flight law enforcement. These efforts aim to enhance the normative integrity of the aviation security regime and contribute to the broader consistency of industrial security legislation within the sector.

운영 기술(OT) 환경은 IT 네트워크와의 융합으로 인해 개방적 구조로 변화하고 있다. 그러나 이러한 전환은 동시에 사이버 보안 공격에 대한 취약점을 증가시키고 있다. 이에 인공지능(AI) 기반의 보안 기술이 주요한 대안으로 논의되고 있으나 현재의 논의는 특정 영역에 편중된 경향 성을 보인다. 이 연구는 2022년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 국내에서 발간된 OT 보안 관 련 뉴스 기사를 수집하고, 퍼듀 모델(Purdue Model) 기반 도메인 특화 사전을 구축해 노드와 링 크를 기반으로 한 의미 연결망 분석을 수행했다. 이를 통해 OT 보안 담론 내에서 물리적 제어 계층(Level 0/1)과 AI 기술 간의 구조적 관계를 확인하고 계층 간 기술 수용의 정도를 실증적으 로 진단했다. 분석 결과, 국내 OT 보안 관련 기사에서는 기업 IT 시스템을 담당하는 Level 4 계 층이 매개 중심성 0.78을 보여 지식 확산의 중심이 되는 반면, 실제 물리적 공정이 수행되는 Level 0과 Level 1 계층은 매우 낮은 매개 중심성을 기록해 구조적으로 완전히 고립되어 있음을 확인했다. 내용적 측면에서도 상위 계층은 머신러닝, 예측 등 포괄적 AI 키워드와 강한 결합을 보인 반면, 물리 계층은 필수적인 이상 탐지 기술과의 결합이 매우 미비하게 나타났다. 시계열 분석 결과 Level 4 계층의 AI 관련 논의는 생성형 AI 등 신기술 수용에 힘입어 2년간 103.7% 증 가했으나 물리 계층은 32.0%의 상대적으로 낮은 성장세를 보였다. 특히 2022년 2.3배였던 계층 간 연결 강도 격차는 2024년 3.5배로 증가해 격차가 크게 벌어짐을 알 수 있었다. 이 연구는 이 러한 분석 결과를 바탕으로 현재의 IT와 AI 중심 보안 외에도 물리 계층의 보안 진단을 위한 정 책적 지원이 시급함을 제언한다.

Abstract Operational Technology (OT) environments are increasingly shifting toward open architectures driven by convergence with IT networks. However, this transition expands the attack surface, thereby heightening vulnerabilities to cyber threats. Consequently, AI-based security technologies are being explored as a critical countermeasure, yet current academic and practical discourse tends to be disproportionately concentrated on specific layers. This study collected domestic OT security-related news articles published between January 1, 2022, and December 31, 2024. By constructing a domain-specific dictionary based on the Purdue Model, Semantic Network Analysis (SNA) was performed to analyze the structural relationships between nodes. This approach enabled the empirical diagnosis of the asymmetry in technology adoption and the structural relationship between physical control layers (Level 0/1) and AI technologies within the OT security discourse. The analysis revealed that the Level 4 layer, responsible for corporate IT systems, exhibited a betweenness centrality of 0.78, functioning as a dominant hub for knowledge diffusion. In contrast, Levels 0 and 1, where actual physical processes occur, recorded negligible betweenness centrality, confirming their complete structural isolation. In terms of content, upper layers showed strong linkages with broad AI keywords such as machine learning and prediction, whereas physical layers demonstrated a distinct lack of integration with essential anomaly detection technologies. Time-series analysis indicated that AI-related discussions at Level 4 surged by 103.7% over two years, driven by the adoption of emerging technologies like generative AI, while physical layers saw a relatively modest growth of 32.0%. Notably, the disparity in inter-layer connection strength widened significantly from 2.3 times in 2022 to 3.5 times in 2024. Based on these findings, this study suggests that beyond the current IT-centric focus, there is an urgent need for policy support dedicated to security diagnostics at the physical layer.

국가핵심기술, 영업비밀 등 내부자에 의한 기술유출이 심각한 상황이다. 이에 본 연구는 기술 유출 방지에 필수적인 경업금지약정에 대한 실효적 가이드라인을 제안하는 데 목적이 있다. 현 재 우리나라의 경업금지약정과 관련한 분쟁이 발생하고 있지만 법적 기준이 모호하고 지원 기관 별 지침도 상이한 상황이다. 본고에서는 경업금지약정의 유효성에 대한 대법원의 판단 기준 등 관련 판례, 관련 지원제도, 지원 기관별 서식 및 가이드라인을 종합적으로 분석하였다. 경업금지 약정의 실효성을 담보하기 위해서는 보호할 가치가 있는 사용자 이익의 명확화, 근로자의 직 위·업무 특성에 맞춘 맞춤형 약정, 합리적인 제한 기간·지역·직종 설정, 적절한 대가, 공공 이익과 퇴직 경위 고려 등이 필요하다는 점을 제시하였다. 또한, 계약실무 적용의 예측 가능성과 분쟁 예방을 위해 직위별 차등화된 경업금지 조건 설정과 약정의 구체화, 관계자 교육 및 가이드 라인 홍보도 아울러 필요하다. 경업금지약정 가이드라인은 기술유출 방지와 근로자의 직업 선택 자유 존중이라는 두 가지 목표를 균형 있게 달성할 수 있으며, 궁극적으로는 기술유출 방지를 통 한 산업경쟁력 강화와 근로환경 개선에 중요한 기반이 될 것이다.

This study aims to propose an effective guideline for non-competition agreements, which are essential for preventing insider technology leakage amid serious issues concerning core national technologies and trade secrets. Currently, the non-competition agreements in South Korea suffer from ambiguous legal standards and inconsistencies among institutional guidelines, leading to frequent disputes. Accordingly, this study comprehensively analyzes the Supreme Court’s criteria, major domestic case laws and systems regarding noncompetition agreements, as well as standardized forms and guidelines issued by government agencies. Based on this analysis, it proposes practical guidelines for non-competition agreements focusing on key elements such as a clear definition of protectable employer interests, customized agreements tailored to employees’ positions and job characteristics, reasonable restrictions on duration, geographic scope, and job type, appropriate compensation, and consideration of public interest and circumstances of resignation. Furthermore, the study emphasizes the importance of differentiated conditions according to employee rank, detailed contract formulation, and education and awareness promotion for stakeholders to enhance predictability and prevent disputes in practical application. The proposed guidelines aim to balance the dual objectives of preventing technology leakage and respecting employees’ freedom in career choice, ultimately contributing to the establishment of a robust non-competition agreement system that provides a significant foundation for strengthening domestic industrial competitiveness and improving working conditions.

교통사고 조사·분석은 현장 중심·수작업 방식에 의존하여 조사 시간 장기화에 따른 2차 사고 위험, 조사관 숙련도에 따른 결과 편차, 속도·충돌각 등 핵심 변수의 정량화 부족, 기관별 기 준 상이로 인한 사후 분쟁 확대라는 구조적 한계를 가진다. 특히 고속도로나 야간 등 위험 환경 에서 조사관이 차로에 직접 진입해야 하는 업무 구조는 안전 문제를 상시적으로 수반하며, 경험 적 추정 중심의 분석은 객관성·재현성(reproducibility) 확보를 어렵게 한다. 반면 해외에서는 AI 기반 영상분석, 3D 스캐닝, LiDAR 측량, 자동화 도로형상 복원 등 디지털 포렌식 기반 기술을 도 입하여 현장 체류시간과 사고 처리시간을 단축하고 증거의 설명력과 공정성을 강화하고 있다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여 경찰 업무 관점에서 AI 기반 교통사고 분석의 도입 가능 성과 발전 방향을 제안한다. 구체적으로 드론·모바일 LiDAR·3D 스캐너 등 비접촉·원격 장비 를 활용한 정밀 데이터 취득 모델, 블랙박스·CCTV 영상 분석과 물리 모델(제동흔·마찰계수) 및 차량 EDR을 결합한 앙상블 기반 속도 추정·사고 재현 고도화 전략, 그리고 「도로교통법」 및 과실비율표의 DB화와 자동 매칭을 통한 의사결정 지원체계를 제시한다. 아울러 데이터 표준 화·품질관리, 통합 플랫폼 구축, 인간중심 (Human-in-the-loop) 원칙, 개인정보 보호 거버넌 스, 전문 인력 교육·인증이 병행될 때 AI 활용이 현장 안전성 제고–분석의 정량화–판단의 표준 화를 통해 교통사고 조사체계의 과학화와 사회적 신뢰 강화에 기여할 수 있음을 논의한다.

Traffic accident investigation in Korea still relies heavily on field-centered, manual procedures, which result in prolonged investigation time, increased risk of secondary accidents, investigator-dependent variability, and limited quantification of key variables such as vehicle speed and collision angles. These structural limitations undermine the objectivity and reproducibility of accident analysis and often intensify post-incident disputes among police, insurers, and courts. In contrast, many advanced countries have adopted AI-based digital forensic technologies—such as video analytics, 3D scanning, LiDAR surveying, and automated road geometry reconstruction—to shorten on-site time, enhance investigator safety, and improve evidentiary reliability. This study examines the necessity and feasibility of introducing AI into police-led traffic accident analysis in Korea and proposes a future development framework. Specifically, it suggests a non-contact data acquisition model using drones and 3D sensing technologies, an ensemble-based speed estimation and accident reconstruction approach combining video analytics, physical models, and vehicle EDR data, and a decision-support system that integrates legal provisions and liability standards through database automation. The study argues that, when accompanied by data standardization, integrated platforms, human-in-the-loop governance, and professional training, AI-based accident analysis can significantly improve investigator safety, analytical accuracy, and procedural fairness.