일본에서 웹 스크래핑은 합법인가요? 꼭 알아야 할 모든 법

일본에서 웹 스크래핑을 규율하는 법률은 다섯 가지입니다. 그런데 이들 법률 중 어느 것도 실제로는 “웹 스크래핑”이라는 표현을 쓰지 않아요.

내 스크래핑 프로젝트가 일본에서 합법인지 알아보려 한 적이 있다면, 아마 모호한 포럼 글, AI 학습 중심 기사, 서로 엇갈리는 조언들에 막혔을 거예요. 저는 공식 일본 법령, 정부 가이드, 집행 데이터, 법률 해설을 몇 주 동안 파고들어 가능한 한 가장 명확한 영어 안내서를 정리했습니다.

라쿠텐에서 경쟁사 가격을 모니터링하든, 시장 분석용 부동산 데이터를 수집하든, B2B 리드 리스트를 만들든, 이 글은 시작 전에 꼭 알아야 할 모든 법을 실무 표와 실제 사례, 그리고 데이터 추출 전에 사용할 수 있는 10단계 준수 체크리스트와 함께 설명합니다.

“일본에서 웹 스크래핑은 합법인가요”는 실제로 무슨 뜻인가요?

웹 스크래핑 — 소프트웨어를 이용해 웹사이트에서 데이터를 자동으로 가져오는 행위 — 는 일본의 단일 법률 하나로 판단되지 않아요. 어느 법에도 “스크래핑은 합법이다” 또는 “스크래핑은 불법이다”라고 직접 적혀 있지 않습니다. 프로젝트가 합법인지 여부는 세 가지에 달려 있어요. 무엇을 스크래핑하는지, 어떻게 접근하는지, 그리고 그 뒤에 데이터를 어떻게 활용하는지입니다.

법적 구조를 이루는 다섯 가지 법률은 다음과 같습니다:

이 글의 나머지 부분에서는 각 법률을 실무 예시와 위험 평가와 함께 풀어봅니다. 바로 실행 항목으로 넘어가고 싶다면 로 건너뛰세요.

일본 저작권법과 제30조의4: 정보 분석 예외

일본 저작권법은 기사, 사진, 상품 설명, 창의적으로 배열된 데이터베이스 구조 같은 창작물을 보호합니다. 스크래퍼가 웹페이지를 다운로드하면 기술적으로는 상 그 콘텐츠를 “복제”하는 셈이 돼요. 이는 저작자의 복제권에 해당합니다.

하지만 일본은 여기서 차별화됩니다.

2018년에 일본은 2019년 1월 1일부터 시행된 광범위한 개정으로 를 도입했어요. 이 조항은 대부분의 분석 목적 웹 스크래핑을 합법으로 만드는 유연한 저작권 예외입니다. 은 이를 데이터 분석과 AI 개발에 대해 세계에서 가장 허용적인 체계 중 하나로 설명합니다.

영어권 기사 대부분은 제30조의4를 AI 학습에만 관련된 조항으로 설명합니다. 하지만 그건 너무 좁은 해석이에요. 이 법은 명시적으로 “정보 분석” — 데이터의 추출, 비교, 분류, 그 밖의 통계적 분석 — 을 포괄합니다. 다시 말해, 바로 비즈니스 스크래퍼가 매일 하는 일이죠.

제30조의4의 실제 의미를 쉽게 풀어보면

제30조의4는 저작물의 사상 또는 감정을 “개인적으로 향유하거나, 다른 사람으로 하여금 향유하게 할 목적이 아닌 경우” 저작물의 이용을 허용합니다. 실무에서는 두 가지 조건이 충족되어야 해요.

1. “향유” 테스트. 창작물을 소비하거나 재게시하는 것이 아니라, 가격, 날짜, 면적, 재고 수준 같은 사실 데이터를 추출한다면 이 기준을 충족할 가능성이 큽니다. 도 향유 목적이 아닌 이용에는 데이터 분석, 분류, 인덱싱이 포함된다고 설명합니다.

2. “부당한 손해” 테스트. 스크래핑이 원저작물을 대체하거나 저작권자의 시장을 잠식하면 안 됩니다. 예를 들어 유료 분석용 데이터셋을 구매하지 않으려고 그 데이터를 스크래핑하는 경우, 목적이 분석이라 하더라도 이 기준을 충족하지 못할 수 있어요.

제30조의4에 따른 실제 스크래핑 사례

여기서부터는 이론이 아니라 실제입니다. 이 조항은 AI 학습을 훨씬 넘어 적용돼요.

한 가지 더 고려할 점이 있어요. 제47조의5는 컴퓨터화된 정보 처리에 부수적으로 발생하는 “경미한 이용”에 대해 더 좁은 보호를 제공합니다. 검색 결과의 짧은 문구나 썸네일 같은 경우를 생각하면 됩니다. 스크래핑의 주된 안전지대는 아니지만, 검색이나 분석 서비스에 필요한 예비 복제를 뒷받침할 수 있어요. 은 “경미한” 정도를 비율, 수량, 표시 정확성으로 판단합니다.

핵심은 이겁니다. 창작물을 재게시하는 게 아니라 분석용 사실을 추출하는 것이라면, 일본의 저작권 체계는 여러분의 편에 서 있습니다.

일본의 부정액세스 금지법(UCAL): 스크래핑이 선을 넘는 순간

영어권 스크래핑 기사에서는 이 법을 거의 설명하지 않아요. 하지만 일본 법에서 가장 중요한 경계선이라고 해도 과언이 아닙니다.

(不正アクセス禁止法, 1999년 법률 제128호)은 미국의 CFAA에 해당하는 일본의 실질적 대응법입니다. 인증 수단으로 보호된 컴퓨터에 무단으로 접근하는 행위를 범죄로 규정합니다. 의 처벌은 최대 3년 이하의 징역 또는 100만 엔 이하의 벌금에 이를 수 있어요.

UCAL은 공개 웹페이지 스크래핑 자체를 금지하지 않습니다. 로그인 장벽, 비밀번호, 접근 토큰, 이와 유사한 제어를 우회할 때만 적용돼요. 이 구분이 전부라고 해도 됩니다.

흔한 스크래핑 상황별 UCAL 위험 수준

일본 경찰청은 했는데, 이는 전년 대비 8.1% 증가한 수치입니다. 이 가운데 511건(90.8%)은 타인의 식별코드를 무단 사용한 사례였어요. 집행 초점은 일반적인 공개 스크래핑이 아니라 자격 증명 오남용에 압도적으로 맞춰져 있습니다.

UCAL이 미국 CFAA와 다른 점

UCAL은 의미 있는 측면에서 CFAA보다 범위가 좁습니다. UCAL은 인증 우회에만 초점을 맞추지만, CFAA의 “허가된 접근을 초과한다”는 문구는 미국 법원에서 수십 년간 논쟁의 대상이었어요. 미국 연방대법원의 이후에는 웹사이트 이용약관만 위반한 경우 CFAA 형사책임으로 이어질 가능성이 낮아졌습니다. 일본도 실무상 비슷한 결론에 도달합니다. 독립적인 접근 제어 요소가 없다면, 이용약관 위반은 계약 문제이지 UCAL상 형사문제가 아니에요.

APPI 2022 개정: 개인 데이터 스크래퍼가 알아야 할 것

일본의 (APPI)은 일본의 주요 데이터 보호법이고, 으로 규정이 훨씬 엄격해졌습니다. 일본 웹사이트에서 이름, 이메일, 전화번호, 또는 생존하는 개인을 식별할 수 있는 데이터라면 APPI가 적용됩니다.

실무 질문은 이거예요. 스크래핑이 언제 APPI 준수를 요구할까요?

APPI상 “개인정보”에 해당하는 것

APPI 는 다른 정보와 쉽게 대조했을 때도 특정 생존 개인을 식별할 수 있는 데이터를 개인정보로 정의합니다. 는 firstname.lastname@company.jp 같은 업무용 이메일도 특정인을 식별할 수 있으면 개인정보가 될 수 있다고 밝히며, 쿠키 ID도 다른 식별 가능 데이터와 결합되면 개인정보가 된다고 설명합니다.

2022년 개정은 새로운 범주인 **“개인관련정보”**도 도입했어요. 이는 직접적으로 누군가를 식별하지는 않지만 다른 데이터와 결합하면 식별될 수 있는 데이터(쿠키 ID, 브라우징 이력, 구매 이력)입니다. 스크래핑에서 이 점이 중요한 이유는, 스크래퍼에게는 익명처럼 보여도 수신 측의 CRM이나 광고기술 데이터와 합쳐지면 식별 가능해질 수 있기 때문입니다.

국외 이전 제한

일본 외부에서 일본 웹사이트를 스크래핑해 개인정보를 수집한다면, APPI 에 따라 그 데이터를 해외로 이전하기 전에 분석이 필요합니다. 은 대표적인 세 가지 경로를 제시합니다. 수신자가 PPC가 지정한 동등국가에 있거나, 수신자가 동등한 보호조치를 마련했거나, 또는 제27조 제1항 예외가 적용되는 경우입니다.

미국, EU, 싱가포르 기업이 일본 사이트에서 개인정보를 스크래핑해 일본 밖에 저장한다면 APPI 국외 이전 분석이 필요합니다. 국제 팀들이 자주 놓치는 부분이 바로 이것이에요.

옵트아웃 제3자 제공 조항(제27조)

제가 가장 자주 보는 포럼 질문은 이거예요. “일본 사이트에서 스크래핑한 데이터를 공유하거나 판매하면 어떻게 되나요?”

APPI 는 일반적으로 개인정보를 제3자에게 제공하기 전에 사전 동의를 요구합니다. 공식적인 옵트아웃 제도도 있긴 하지만, 에 신고하고, 개인에게 통지하고, 제3자 제공을 중단할 수 있는 방법을 제공해야 합니다. 2022년 개정은 이 제도를 더 좁혔어요. 부정한 방법으로 취득한 개인정보나, 옵트아웃 제공을 통해 다른 사업자로부터 받은 개인정보에는 옵트아웃 제공을 사용할 수 없습니다.

는 2021년 10월 이후 수리된 옵트아웃 신고가 총 405건이며, 그중 2024 회계연도에는 93건이었다고 보여줍니다. 제도는 존재하지만, 가볍게 쓸 수 있는 수단은 아니에요.

스크래핑이 APPI를 유발하지 않는 경우

생존 개인을 식별할 수 없는 데이터에는 APPI가 적용되지 않습니다. APPI 위험이 비교적 낮은 항목은 다음과 같아요:

• 상품 가격, SKU, 재고 수준, 배송비
• 매장 영업시간과 일반적인 회사 연락처 정보(info@company.jp)
• 명의된 소유자나 담당자와 연결되지 않은 부동산 매물 가격, 면적, 준공 연도, 역과의 거리
• 개별 대응 정보를 제거한 집계 시장 통계

참고할 만한 실무 설계 선택도 있어요. 의 AI 필드 추천 기능을 사용하면 어떤 데이터 열을 추출할지 정확히 지정할 수 있습니다. 필요한 비개인 정보만 의도적으로 선택하고, 비즈니스에 필요한 사실 데이터에만 집중할 수 있어 APPI 노출을 설계 단계에서 줄일 수 있어요.

부정경쟁방지법(UCPA): 경쟁사 데이터 스크래핑

은 스크래핑이 공개된 사실 정보에서 비밀 영업정보나 접근이 제한된 데이터셋으로 넘어갈 때 등장합니다.

UCPA는 영업비밀을 (1) 비밀로 관리되고, (2) 사업상 유용하며, (3) 공지되지 않은 정보로 정의합니다. 은 이 세 가지를 영업비밀 보호의 요건으로 요약합니다.

상품 가격, 매장 위치, 채용 공고, 상품 카탈로그 같은 공개 웹사이트의 정보는 일반적으로 비밀도 아니고 공지되지 않은 정보도 아니므로 영업비밀이 아닙니다. 따라서 이런 정보를 스크래핑하는 행위는 보통 UCPA를 위반하지 않아요.

UCPA가 스크래핑에 적용될 수 있는 경우

2018년 UCPA 개정은 **“제한적으로 제공되는 공유 데이터”**에 대한 보호를 추가했습니다. 이는 상당한 규모로 축적되고, 전자적으로 관리되며, 특정인에게 정기적으로 제공되는 기술적 또는 사업적 정보를 말해요. 하지만 UCPA 는 대가 없이 공개된 정보와 실질적으로 동일한 데이터는 제외합니다. 따라서 무료 공개 상품 목록은 회원 전용 상업 데이터셋과 다릅니다.

서버 과부하와 일본 형법: 웹사이트를 멈추게 하지 마세요

데이터 자체는 완전히 합법적으로 수집할 수 있어도, 어떻게 스크래핑하느냐가 형사 리스크를 만들 수 있습니다. 일본 은 자동화된 접근이 웹사이트나 업무 시스템을 방해할 때 적용되는 업무방해 조항을 포함합니다.

일본의 모든 스크래핑 논의는 결국 오카자키시 중앙도서관 사건(약 2010년)으로 이어집니다. 한 소프트웨어 엔지니어가 도서관 웹사이트에서 신간 정보를 수집하는 , 2주 동안 약 33,000회의 자동 접근이 발생했습니다. 도서관 서버는 사용하기 어려워졌고, 경찰은 업무방해 혐의로 사용자를 체포했어요. 이 사건은 본안 판단으로 끝나지 않았지만, 데이터 자체가 공개라 하더라도 서버 영향이 중요하다는 강력한 경고로 남아 있습니다.

웹사이트 운영자가 왜 대응 수위를 높이는지에 대한 배경도 있어요. 2024년 웹 트래픽의 51%가 자동화 봇이었고, 그중 37%가 악성 봇이었다고 보고했습니다. 봇이 전체 웹 트래픽의 42%를 차지했으며, 특히 이커머스가 큰 타격을 받았다고 발표했어요.

서버 과부하 문제를 피하는 방법

• robots.txt를 존중하세요(법률은 아니지만 운영자의 의사를 보여주는 증거입니다)
• 요청 사이에 지연을 두고 동시성을 제한하세요
• 대상 사이트의 피크 시간대는 피하세요
• 오류, 차단, 요청 제한 응답이 보이면 트래픽을 줄이거나 중단하세요
• 같은 URL을 반복해서 때리지 말고, 이미 가져온 페이지는 캐시하세요

Thunderbit의 클라우드 스크래핑 기능은 요청을 여러 서버로 분산해, 하나의 대상 서버에 과도한 부담이 가지 않도록 합니다. 법적 방패는 아니지만, 책임 있는 스크래핑에 맞는 실용적인 설계예요.

이용약관 위반: 형사 리스크가 아니라 계약 리스크입니다

많은 일본 웹사이트에는 스크래핑이나 자동 데이터 수집을 금지하는 이용약관이 있습니다. 일본법상 이용약관 위반은 계약 문제이지, 형사 범죄가 아니에요.

은 웹사이트 약관이 거래계약에 적절히 편입되면 구속력이 있다고 설명합니다. “동의” 버튼을 눌러야 하는 클릭랩(click-wrap) 방식이 가장 강합니다. 눈에 잘 띄지 않는 푸터 링크에 묻힌 약관은 더 약해요.

단독으로 약관을 위반한 행위만으로 일본 형사 사건이 된다는 신뢰할 만한 근거는 찾지 못했습니다. 실무적으로는 약관 위반이 민사상 계약 리스크(손해배상, 금지명령)를 만들 수 있지만, 형사 노출은 보통 별도의 요소가 필요해요. UCAL에 따른 접근 제어 회피, 형법상 업무방해, 또는 저작권 침해가 그 예입니다.

제 조언은 간단합니다. 일본 웹사이트를 스크래핑하기 전에 약관을 꼭 읽으세요. 스크래핑을 명시적으로 금지한다면 대안, 즉 API, 데이터 파트너십, 또는 같은 정보를 얻을 수 있는 다른 출처를 찾아보세요.

일본 vs. 미국 vs. EU: 웹 스크래핑 법은 어떻게 다른가요?

미국이나 EU 법률 배경에서 오신 분이라면, 이 표가 기준을 잡는 데 도움이 될 거예요. 일본의 체계는 어떤 영역에서는 더 허용적이고, 어떤 영역에서는 더 엄격합니다.

비교에서 얻는 핵심 포인트

일본의 제30조의4는 미국의 공정 이용이나 EU의 TDM 예외보다 범위가 넓어서, 저작권 관점에서 분석 목적 스크래핑에 매우 관대한 국가 중 하나예요. UCAL은 CFAA보다 좁은데, 인증 우회에만 초점을 맞추기 때문입니다. APPI의 국외 이전 규정은 파편화된 미국 개인정보 체계보다 엄격하지만, 일부 운영 세부사항에서는 GDPR보다 덜 구체적이에요.

국제 팀이라면 생각보다 더 자유롭게 일본의 공개 데이터를 분석 목적으로 스크래핑할 수 있습니다. 복잡성은 개인정보 처리에서 생기며, 특히 국외 이전과 제3자 제공이 핵심이에요.

일본 웹사이트 스크래핑을 위한 10단계 준수 체크리스트

일본 웹사이트를 스크래핑하기 전에 아래의 예/아니오 질문 10개를 점검하세요. 각 질문은 위의 다섯 가지 법률 중 하나와 연결됩니다.

1. 데이터가 공개적으로 접근 가능한가요? (로그인 없음, 유료 장벽 없음, 접근 제어 우회 없음) → 그렇다면 UCAL 위험은 낮습니다.
2. 웹사이트의 이용약관이 스크래핑을 금지하나요? → 그렇다면 계약 리스크를 평가하고 대체 데이터 소스를 고려하세요.
3. APPI가 정의하는 개인정보를 수집하나요? (이름, 이메일, 전화번호, ID 등) → 그렇다면 APPI 준수를 확보하세요.
4. 스크래핑한 개인정보를 일본 밖으로 이전하나요? → 그렇다면 APPI 제28조의 국외 이전 규정을 따르세요.
5. 스크래핑한 데이터를 제3자와 공유하거나 판매할 계획인가요? → 그렇다면 APPI 제27조의 옵트아웃 절차를 따르거나 동의를 받으세요.
6. 데이터가 저작권으로 보호되나요? → 정보 분석 목적이라면(창작물 재게시가 아니라면) 제30조의4가 적용될 가능성이 큽니다.
7. 스크래핑이 원저작물을 대체하게 되나요? → 그렇다면 제30조의4 보호가 적용되지 않을 가능성이 큽니다.
8. 인증, CAPTCHA, 접근 제어를 우회하나요? → 그렇다면 UCAL 위험이 높으니 법률 자문 없이 진행하지 마세요.
9. 스크래핑량이 서버 과부하를 일으킬 위험이 있나요? → 그렇다면 요청을 제한하고, 지연을 추가하고, 분산 스크래핑을 사용하세요.
10. 대상 데이터가 회사의 영업비밀로 관리되나요? → 비공개 독점 데이터라면 UCPA가 적용될 수 있습니다.

모든 답이 공개적이고, 사실 기반이며, 개인정보가 아니고, 속도 제한을 지키며, 재게시 목적이 아닌 분석을 가리킨다면 상황은 좋습니다. 하나라도 빨간불이 보이면 시작 전에 법률 검토를 하세요.

Thunderbit이 일본 웹사이트를 준수하게 스크래핑하도록 돕는 방법

분명히 말씀드리자면, Thunderbit은 법률 자문이 아니라 도구입니다. 하지만 제가 앞에서 설명한 준수 원칙과 잘 맞도록 설계되어 있어요.

• AI 필드 추천: Thunderbit의 AI가 페이지를 읽고 어떤 데이터 열을 추출할지 정확히 제안합니다. 필요한 비개인 정보 필드만 의도적으로 정의하도록 도와주므로, 불필요한 개인정보 수집을 우연이 아니라 설계로 줄일 수 있어요.
• 클라우드 스크래핑: 요청을 여러 서버에 분산해 하나의 일본 서버에 과도한 부담이 가지 않도록 자연스럽게 분산합니다. (내장된 속도 제한 친화 기능이라고 생각하면 됩니다.)
• 무료 이메일 및 전화번호 추출기: 일본 웹사이트에서 연락처 정보가 꼭 필요할 때 와 를 사용하면 한 번의 클릭으로 추출할 수 있어요. 다만 위의 APPI 가이드를 함께 적용하세요. 개인정보 수집에는 준수 의무를 이해하는 것이 필수입니다.
• Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보내기: 스크래핑한 데이터를 바로 구조화해 내보낼 수 있어, 제30조의4가 보호하는 “정보 분석” 목적에 부합합니다.
• 유지보수 불필요: Thunderbit의 AI는 매번 사이트를 새로 읽어 레이아웃 변화에 적응합니다. 즉, 고장 난 스크래퍼가 실패한 요청을 반복해서 서버를 두드리는 일을 줄일 수 있어요. 오카자키 도서관 사건 같은 서버 과부하 문제를 피하는 실질적인 방법입니다.

실제로 Thunderbit을 사용하는 방법이 궁금하다면 이나 를 확인해 보세요. 을 통해 무료로 사용해 볼 수도 있습니다.

실무 활용 사례 예시

일본에서 웹 스크래핑의 적법성에 대한 핵심 요약

대부분의 경우 일본에서 웹 스크래핑은 합법입니다. 특히 분석 목적의 공개적이고 비개인적인 사실 데이터를 스크래핑할 때 그렇습니다. 하지만 “대부분”이 “모든 경우”는 아니에요.

• 저작권법(제30조의4): 공개 데이터의 분석 목적 스크래핑은 허용되지만, 창작물 재게시는 허용되지 않습니다.
• UCAL: 인증이나 접근 제어를 우회하지 마세요.
• APPI: 개인정보는 신중하게 다루고, 특히 국외 이전과 제3자 제공에 주의하세요.
• UCPA: 공개 데이터는 일반적으로 영업비밀이 아니지만, 게이트가 있거나 유료인 데이터는 더 위험합니다.
• 형법: 서버를 멈추게 하지 마세요.

스크래핑 프로젝트를 시작하기 전에 10단계 체크리스트를 활용하세요. 애매할 때는 법률 자문을 받으세요. 특히 개인정보나 접근 제한 콘텐츠가 관련된 프로젝트라면 더 그렇습니다.

일본 웹사이트를 준수하게 스크래핑할 준비가 되셨다면, 은 비기술 사용자도 쉽게 쓸 수 있도록 설계되어 있습니다. 필드를 정의하고, 데이터를 추출하고, 원하는 도구로 내보내고, 분석에 집중하세요.

자주 묻는 질문

일본에서 공개 웹사이트를 스크래핑하는 것은 합법인가요?

대체로 그렇습니다. 정보 분석을 위해 공개적으로 접근 가능한 데이터를 스크래핑하는 것은 일반적으로 일본 저작권법 제30조의4에 따라 합법입니다. 다만 서버를 과부하시키거나, 접근 제어를 우회하거나, APPI 준수 없이 개인정보를 수집하거나, 저작권이 있는 표현을 재게시하면 안 됩니다. 구분 기준은 목적입니다. 재게시가 아니라 분석이어야 해요.

일본 웹사이트에서 개인정보(이메일, 전화번호 등)를 스크래핑할 수 있나요?

가능은 하지만 APPI가 적용됩니다. 적법한 목적이 있어야 하고, 데이터를 어떻게 사용할지 공개해야 하며, 국외 이전과 제3자 제공에는 제한이 있습니다. 2022년 개정으로 이 규정은 상당히 엄격해졌어요. 특히 일본 밖으로 나가는 데이터나 다른 회사와 공유되는 데이터에 대해서요.

일본 웹사이트의 이용약관이 스크래핑을 금지하면 어떻게 되나요?

이용약관 위반은 계약 문제입니다. 손해배상이나 금지명령 같은 민사책임 가능성은 있지만, 형사범죄는 아니에요. 다만 더 넓은 법적 청구의 근거가 될 수 있고 집행 수위를 높일 수 있습니다. 스크래핑 전에 항상 약관을 읽고, 데이터를 다른 방식으로 얻을 수 있는지 검토하세요.

일본에서 로그인 장벽 뒤의 데이터를 스크래핑하는 것은 합법인가요?

본인 자격 증명을 사용하는 것은 회색지대입니다. UCAL이 직접 적용되지 않을 수는 있지만, 이용약관 위반과 계약 리스크는 남아 있어요. 인증을 우회하거나, 타인의 자격 증명을 사용하거나, 접근 제어를 회피하는 것은 부정액세스 금지법 위반일 가능성이 높으며, 최대 3년의 징역 또는 100만 엔의 벌금이 부과될 수 있습니다.

일본 웹사이트에서 스크래핑한 데이터를 판매할 수 있나요?

데이터에 개인정보가 포함되어 있다면 APPI 제27조의 옵트아웃 제3자 제공 제도를 따라야 합니다. 여기에는 PPC에 대한 공식 신고, 개인 통지, 옵트아웃 메커니즘이 필요합니다. 적절한 절차 없이 개인정보를 판매하는 것은 준수 위반입니다. 비개인 사실 집계 데이터의 경우 APPI 위험은 낮지만, 저작권, UCPA, 이용약관, 그리고 는 여전히 적용됩니다.

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