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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
근래까지 증거개시의 대상은 본래 종이 문서로 제한되어 왔으나, 디지털 시대로의 전환에 발맞추어 증거개시의 대상도 확대됨에 따라 현 시점에서는 전자적으로 생성된 정보에 관한 쟁점을 해결하는 것이 소송에서 중요해졌다. 따라서 본 연구에서는 전자기록이 증거로서 인정받기 위한 각 영역의 요건을 분석하고 기록관리 관점에서 고려해야 하는 요소를 설명하였다. 특히, 증거로서 전자기록을 활용되기 위한 선진 사례로, 미국의 전자증거개시제도인 eDiscovery를 선정하여 전자적 정보가 어떻게 수집, 보존되어 최종적으로 법원에 제출되는지를 살펴보았다. 특히 증거 보존 조치 지침을 조사하여 기록이 증거로서 보존되기 위해 고려되어야 하는 요건이 무엇인지 파악하였으며, 증거력이 있는 전자기록을 제출할 수 있도록 도와주는 도구인 eDiscovery 솔루션의 기능을 분석하였다. 본 연구 결과를 통해 전자증거개시를 지원하는 시스템 구현 시 실질적인 도움이 될 수 있는 필수 기능요건을 도출하였다.
Abstract
Discovery's collection was originally paper documents, but with the advent of the digital age, its collection expanded. Resolving the issue of ESI has now become important in litigation. Therefore, this study analyzes the requirements of each domain for electronic records to be recognized as evidence. It also explained the factors that should be considered in record management. In addition, eDiscovery in the United States was selected as an advanced case to utilize records as evidence. This study investigated the Commentary on Legal Holdings: The Trigger & The Process and analyzed which functions must be considered in order for electronic records to be preserved as evidence. To this end, we analyze the functional requirements of the eDiscovery solution. Through this, necessary functional requirements are derived to help implement the system in preparation for eDiscovery.
초록
해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색 도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.
Abstract
As the domestic companies which have made inroads into foreign markets have more lawsuits, these companies’ demands for responding to E-Discovery are also increasing. E-Discovery, derived from Anglo-American law, is the system to find electronic evidences related to lawsuits among scattered electronic data within limited time, to review them as evidences, and to submit them. It is not difficult to find, select, review, and submit evidences within limited time given the reality that the domestic companies do not manage their records even though lots of electronic records are produced everyday. To reduce items to be reviewed and proceed the process efficiently is one of the most important tasks to win a lawsuit. The Predictive Coding is a computer assisted review instrument used in reviewing process of E-Discovery, which is to help companies review their own electronic data using mechanical learning. Predictive Coding is more efficient than the previous computer assister review tools and has a merit to select electronic data related to lawsuit. Through companies’ selection of efficient computer assisted review instrument and continuous records management, it is expected that time and cost for reviewing will be saved. Therefore, in for companies to respond to E-Discovery, it is required to seek the most effective method through introduction of the professional Predictive Coding solution and Business records management with consideration of time and cost.