Haksoo Ko

Yan Bai, MD; Lingsheng Yao, MD; Tao Wei, MD; Fei Tian, MD; Dong-Yan Jin, PhD; Lijuan Chen, PhD; Meiyun Wang, MD, PhD

South Korea is an IT powerhouse noted for its technology companies and ubiquitous high-speed Internet access.1 The country also boasts a technology-literate population, and many people carry brand new smartphones with the latest functionalities. South Koreans are heavy users of social network services (SNSs) and various other Internet-based services. Along the way, the country has become immensely information intensive. Considering the development of South Korea’s IT infrastructure and the wides

Abstract This paper provides an overview of machine learning models, as compared to traditional economic models. It also lays out emerging issues in law and economics that the machine learning methodology raises. In doing so, Asian contexts are considered. Law and economics scholarship has applied econometric models for statistical inferences, but law as social engineering often requires forward-looking predictions rather than retrospective inferences. Machine learning can be used as an alternat

Korea recently enacted the Unified Bankruptcy Act. It aims to streamline existing bankruptcy procedure by consolidating various statutes governing bankruptcy into a single statute. Prior to the current enactment, when a company was in distress, it could restructure itself and continue its operation through corporate reorganization or through composition and, during the reorganization procedure, the incumbent manager was often discharged. Under the new statute, a single type of rehabilitation pro

이 논문은 국내의 주요 인터넷 웹사이트와 애플리케이션 프로그램(앱)을 통해 수집되는 개인정보의 현황에 관해 파악하고 분석하는 논문이다. 조사결과 쿠키를 통한 정보의 수집은 주요 웹사이트에서 상당히 광범위하게 이루어지고 있는 것으로 파악되었다. 주요 웹사이트에 발견된 평균 당사자 쿠키는 12.48개이고 평균 제3자 쿠키는 8.44개이다. 이는 미국에서 2009년에 조사된 현황과 비교하면 매우 높은 수치인 한편, 미국에서 2011년에 조사된 현황과 비교하면 상대적으로 낮은 수치이다. 미국의 2011년 자료와 비교하면, 국내 웹사이트 현황의 가장 큰 특징은 당사자 쿠키의 개수는 그리 큰 차이가 없는 반면에 제3자 쿠키는 미국에 비해 20%에도 못 미치는 수준으로 훨씬 적게 발견된다는 것이다. 다른 한편, 쿠키 파일의 활용현황은 PC 환경과 모바일 환경에서 상당히 다른 양상을 보인다. 가장 큰 차이는, PC 환경에 비해 모바일 환경에서는 쿠키의 활용도가 현저히 낮다는 것이다. 이와 같은 쿠

인간이 인공지능을 사용할 때 발생하는 차별은 법적으로 어떻게 취급되어야 하는가? 현재 널리 사용되는 ‘딥러닝(deep learning)’ 인공지능은 범용적 문제해결이 가능한 판단주체가 아니며, 과거의 데이터를 통계적으로 재조직하는 고도화된 분석도구라 할 수 있다. 적어도 현재의 인공지능 기술은 인간의 판단을 전반적으로 대신하는 것이라 보기 어렵다. 인공지능과 관련된 차별 문제에 대한 법적 규율은, 인공지능의 훈련과정에서 어떤 데이터가 이용되는지 그리고 어떻게 알고리즘이 구축되는지 등에 관한 구체적인 사항에 집중할 필요가 있다. 이는 사법적 판단을 통한 사후적 규율과 규제를 통한 사전적 규율에 대해 여러 쟁점을 야기하는데, 이 글에서는 쟁점들을 세 그룹으로 나누어 분석한 뒤 각각에 대해 잠정적 견해를 제시한다.BR 첫째로, 인간에게는 차별의도가 없었음에도 인공지능 학습에 활용된 데이터에 과거의 차별적 요소가 반영되어 있었던 탓에 인공지능을 활용한 의사결정이 차별을 발생시킨 경우, 배상

이 글은 행동법경제학의 시각에서 우리나라 증권법, 소송법, 회사법 영역에서의 몇 가지 현안에 대해 분석한 내용을 소개하는 글이다. 첫째로 2009년 이후 대규모 소송이 진행되면서 많은 사람들이 관심을 가지게 된 키코(KIKO) 계약에 대한 행동법경제학적 분석을 소개한다. 행동법경제학의 관점에서 애초에 어떻게 해서 이와 같은 독특한 구조를 가진 계약이 유행처럼 체결되었는지에 관해 생각해 보고 정책적인 면에서 어떤 점을 고려할 필요가 있을지에 관해 생각해 본다. 둘째로 조정(mediation)제도에 관한 행동법경제학적 분석을 소개한다. 조정절차를 진행함에 있어서 발생할 수 있는 당사자들의 편향(bias)으로 인한 문제 및 그러한 문제의 해결을 위한 조정자의 역할에 대해 생각해 본다. 세 번째로는 기업의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 편향 및 합리적이지 못한 판단의 가능성에 관한 행동법경제학 시각에서의 문제의식을 살펴본다.

Abstract This paper provides an overview of machine learning models, as compared to traditional economic models. It also lays out emerging issues in law and economics that the machine learning methodology raises. In doing so, Asian contexts are considered. Law and economics scholarship has applied econometric models for statistical inferences, but law as social engineering often requires forward-looking predictions rather than retrospective inferences. Machine learning can be used as an alternat

Culture has an inarguable role in shaping negotiation. Negotiators interests, priorities, and strategies are affected by their culture. Each culture shares some similar elements with other cultures while also having its own unique traits. These characteristics can manifest themselves in negotiation behaviors in interesting ways. Korean culture seems to share similar values with cultures of its neighbors, most notably of China and Japan, but it also has differences that emerge with some unique ne