정보교환 담합 규제의 최근 동향: 공정위 첫 적용 사례와 미국 알고리즘 가격담합 판결을 중심으로

본 뉴스레터는 법무법인(유한) 태평양과 미국 로펌 Steptoe LLP가 공동으로 작성했습니다. 한국법 부분은 조준연·권도형 변호사[법무법인(유한) 태평양]가, 미국법 부분은 Steptoe LLP의 Lee Berger(미국 워싱턴 D.C.·캘리포니아주 변호사), John Kavanagh(미국 워싱턴 D.C.·메사츄세츠주·뉴욕주·노스캐롤라이나주 변호사), Weisiyu Jiang(미국 워싱턴 D.C. 변호사), David Brunfeld(미국 워싱턴 D.C. 변호사)가 작성하였습니다.

I.    들어가며

기업들 사이에 직접적인 의사소통이 전혀 없더라도, 중간 매개자(intermediary)를 통해 경쟁상 민감한 정보(competitively sensitive information)를 교환하는 기업에게는 경쟁법상 책임이 미칠 수 있고, 알고리즘이라는 전달 방식을 취하였다고 하여 당연히 면책되는 것도 아닙니다. 중간 매개자 또는 알고리즘을 통해 정보를 교환하고자 하는 기업은 어떤 정보가 이용되는지, 해당 정보가 공개된 정보인지, 정보가 얼마나 빈번하게 수집되는지, 입력되는 자료가 얼마나 세분화되어 있는지에 유의할 필요가 있습니다. 미국에서는 이러한 쟁점에 관한 지침을 판례와 경쟁당국과의 동의판결(consent decree)에서 찾아볼 수 있습니다. 한국에서는 관련 법령을 통해 지침을 확인할 수 있는데, 2020년 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」(이하 “공정거래법”) 개정으로 정보교환이 명시적으로 규율 대상에 포함되었고, 2026년 초에는 이에 관한 최초의 법 집행 의결이 나왔습니다.

두 국가에서 나타나고 있는 공통된 시사점은, 정보의 전달 방식 그 자체가 경쟁법상 핵심 쟁점은 아니라는 것입니다. 보다 중요한 것은 경쟁사업자들이 공개되지 않은 경쟁상 민감정보를 제공하거나 제공받는지, 해당 정보교환 구조가 경쟁사업자의 행동에 관한 불확실성을 감소시키는지, 그리고 각 사업자의 독립적인 경쟁상 의사결정을 대체하는지 여부입니다. 정보교환의 방식이 직접적 의사소통에서 벤치마킹 플랫폼으로, 나아가 알고리즘 가격결정 도구로 발전하더라도, 이러한 전통적인 경쟁법 원칙은 여전히 분석의 기준점으로 기능합니다. 본 뉴스레터에서는 미국과 한국의 최근 규제 동향을 살펴보도록 하겠습니다.

II.    전통적인 경쟁사업자 간 정보교환

경쟁사업자 사이의 직접적인 의사소통은 여러 국가에서 경쟁법상 면밀한 심사의 대상이 되는 경우가 많습니다. 미국에서는 경쟁사업자 간 의사소통을 명시적으로 금지하는 법률 규정은 없지만, 직접적인 경쟁사업자들이 서로 경쟁상 민감한 정보를 교환한 경우 경쟁법 위반에 따른 책임이 인정된 사례가 있습니다.1  또한 직접적인 경쟁사업자 사이의 경쟁상 민감정보의 교환은 가격담합이라는 위법한 공모(illgal conspiracy)의 존재를 증명하는 증거로 사용될 수 있습니다.2  미국 경쟁법은 특히 경쟁사업자 간 가격정보의 교환을 중요하게 문제삼고 있습니다.3  일반적으로 수직적인 관계에 있는 사업자 사이의 의사소통보다 수평적인 관계에 있는 경쟁사업자 간 의사소통이 경쟁법적으로 더 큰 우려를 야기하는 것으로 평가됩니다.4 

미국이 판례를 통해 정보교환 문제를 다루어 온 반면, 한국은 이와 동일한 우려에 대해 입법이라는 다른 방식으로 대응하였습니다. 공정거래법은 가격, 생산량 등 합의의 대상을 열거하는 방식으로 부당한 공동행위를 금지하고 있는데, 2020년 개정 전에는 단순히 정보를 교환하기로 하는 합의 자체는 열거된 행위 유형에 포함되지 않았습니다. 한국 법원은 법률상 열거된 사항에 관한 합의가 존재한다는 점에 대해 엄격한 증명을 요구하였고, 일련의 정보교환 사건에서 이러한 합의가 증명되지 않았다는 이유로 법 위반이 인정되지 않았습니다. 공정거래위원회(이하 "공정위") 역시 이러한 과거의 정보교환 사건들을 공정거래법 개정의 직접적인 배경으로 설명하고 있습니다.5  2020년 공정거래법 전부개정(2021년 12월 30일 시행)은 이러한 문제를 입법적으로 해결하였습니다. 즉 가격, 생산량 그 밖의 주요 경쟁정보를 주고받기로 하는 합의가 부당한 공동행위의 독립된 행위 유형으로 새롭게 규정되었고(제40조 제1항 제9호), 이와 별도로 외형상 일치하는 행위와 정보교환이 함께 존재하는 경우 합의가 있는 것으로 추정하는 법률상 추정 규정이 도입되었습니다(제40조 제5항 제2호).6

새로운 규정이 적용된 최초의 의결은 2026년 초에 나왔습니다. 공정위는 4개 주요 시중은행이 부동산 담보인정비율(LTV)에 관한 세부 정보를 교환하기로 합의한 행위에 대해 시정명령과 함께 약 2,720억 원의 과징금을 부과하였습니다.7 정보교환 방식 자체는 전통적인 형태였습니다. 공정위는, 담당 실무자들이 직접 만나 수천 건의 개별 정보가 담긴 인쇄물을 요청에 따라 서로 제공하였고, 그 과정에서 정보제공 요청을 거절한 사례가 확인되지 않았다는 점 등을 근거로 정보교환에 관한 의사의 합치가 존재하였다고 판단하였습니다. 위 의결은 미국 독자들에게도 익숙한 논리로 정보교환의 경쟁제한성을 설명하고 있습니다. 즉 정보교환 합의는 직접적인 가격담합과 달리 경쟁사업자의 행동·전략에 관한 불확실성을 감소시키고 경쟁압력을 약화시키는 방식으로 경쟁을 제한할 수 있습니다. 이에 기초하여 공정위는 제40조 제1항 제9호의 경우 정보교환에 관한 합의와 그로 인한 경쟁제한성이 인정되면, 가격의 외형상 일치까지 별도로 증명될 필요는 없다고 판단하였습니다.8 은행들은 해당 의결에 불복하여 소를 제기하였고, 현재 해당 소송은 계속 중입니다.

이러한 전통적인 정보교환 사건들은 새로운 기술을 분석하기 위한 출발점이 됩니다. 경쟁사업자들이 직접적인 의사소통을 공통의 중간 매개자를 통한 방식으로 대체하였다는 이유만으로 경쟁법상 우려가 당연히 사라지는 것은 아닙니다. 오히려 중간 매개자의 개입은 정보가 전달되는 메커니즘을 바꿀 뿐, 정보교환을 더욱 체계적이고 세분화되며 빈번하게 만들 수 있습니다.

III.    벤치마킹 플랫폼과 정보 매개자의 부상

특정 산업의 참여자들로부터 정보를 수집하여 이를 보고서 형태로 제공하는 사업자들이 증가하면서, 기업들은 서로 직접 의사소통하지 않고도 중간 매개자를 통해 정보를 공유하기가 용이해졌습니다. 그러나 경쟁상 민감정보를 중간 매개자를 통해 공유하는 기업들은 경쟁사업자와 해당 정보를 직접 주고받지 않더라도 여전히 경쟁법상 책임을 부담할 수 있습니다. 예컨대 미국에서는 미국 법무부(이하 "DOJ")와 여러 주(州)정부가 육류산업 정보 분석회사인 Agri Stats를 상대로 소를 제기하면서, Agri Stats가 경쟁사업자들의 가격 조정을 용이하게 하는 중간 매개자 역할을 함으로써 경쟁법을 위반하였다고 주장하였습니다.9 소장에 따르면, Agri Stats는 육류 가공업체들로부터 가격·비용·생산량에 관련된 경쟁상 민감정보를 수집하고 이를 바탕으로 작성한 상세한 주간보고서를 해당 가공업체들에게 배포함으로써 실질적으로 경쟁사업자의 가격 자료를 제공하였습니다.10 특히 문제가 된 것은 사업장 단위의 비공개 가격 및 판매 자료를 매주 제공한 것으로, 이를 통해 경쟁 가공업체들은 경쟁사업자의 영업 현황을 거의 전부 파악한 상태에서 생산량이나 가격 또는 양자 모두를 조정할 수 있었다는 점입니다.11 DOJ와 주정부들은 경쟁사업자들 사이에 직접적인 접촉이 없었더라도 이러한 정보교환이 직접적인 경쟁사업자 간의 조정을 용이하게 함으로써 셔먼법(the Sherman Act)을 위반하였다고 주장하였습니다. DOJ와 주정부들은 2026년 5월 Agri Stats와, Agri Stats로 하여금 판매 관련 보고서나 비공개 가격정보를 제공하는 행위 및 생산량·비용·노무 관련 자료를 보고하는 행위를 중단하도록 하는 것에 합의(settle)하였으나,12 집행당국과 원고들은 자료의 세분화 정도와 정보교환의 빈도, 그리고 시장의 불확실성을 감소시키는 중간 매개자의 역할에 초점을 맞추어 중간 매개자를 통한 정보교환 사건에 관한 소송을 계속하고 있습니다.

한국에서는 아직 벤치마킹 플랫폼을 통한 정보교환에 대한 공정위 의결이나 법원 판례가 없지만, 현행 규율 체계는 이미 중간 매개자를 통한 정보교환도 규율 대상으로 포섭하고 있습니다. 개정 공정거래법의 시행과 함께 공정위는 심사지침을 제정하여 사업자단체나 제3의 사업자 등 중간 매개자를 거쳐 정보를 전달함으로써 간접적으로 알리는 행위도 정보교환에 포함됨을 명시하였습니다.13 보다 최근인 2025년 12월 공정위가 발간한 「데이터와 경쟁」 정책보고서는 제3자를 통한 데이터 풀링(data pooling) 및 데이터 공유(data sharing)를 새롭게 부상하는 경쟁법상 쟁점으로 다루고 있는데, 공정위가 실시한 서면실태조사 결과를 토대로 데이터 풀링과 같은 새로운 형태의 정보교환 방식이 아직 한국에서는 널리 활용되고 있지는 않다고 지적하고 있습니다.14 따라서 한국에서 사업을 영위하는 기업의 관점에서 보면, 한국에서 아직 Agri Stats와 같은 사례가 존재하지 않는 것은 법적으로 규율 대상에서 제외되기 때문이 아니라 단지 아직 그와 같은 법 집행 사례가 없기 때문입니다. 중간 매개자를 통한 정보교환을 규율할 수 있는 법률 및 심사지침의 근거는 이미 마련되어 있습니다.

IV.    AI 알고리즘과 RealPage 소송

최근의 기술 발전으로 인해 제3자 데이터 업체들은 보다 효과적으로 가격을 추천할 수 있게 되었고, 이러한 가격 추천은 실시간으로 이루어지는 경우도 많습니다. Agri Stats와 같은 업체들이 자료를 취합하여 보고서 형태로 기업들에게 제공하고 각 기업이 이를 토대로 스스로 가격을 결정하도록 하였다면, 최근 일부 제3자 데이터 업체들은 알고리즘 소프트웨어를 활용하고 있으며, 경우에 따라 이러한 소프트웨어는 인공지능(AI)을 기반으로 구축되기도 합니다. 알고리즘 소프트웨어, 특히 인공지능에 기반한 소프트웨어는 단순히 보고서를 작성하는 것에서 한 단계 더 나아가 가격을 추천하는데, 이러한 추천은 실시간으로 이루어지는 경우가 많고 때로는 경쟁사업자의 비공개 정보를 토대로 이루어지기도 합니다. 일반적으로 알고리즘이나 인공지능을 이용하여 가격을 결정하는 행위 자체가 곧바로 경쟁법에 위반되는 것은 아니지만, 이러한 소프트웨어를 통해 경쟁사업자들이 경쟁상 민감한 가격정보를 바탕으로 가격을 결정할 수 있게 되는 경우에는 그 이용이 담합행위로 평가될 위험이 있습니다.

예를 들어 미국에서 DOJ는 부동산 업계에 데이터 분석 서비스를 제공하는 기술 플랫폼인 RealPage를 조사한 후 소를 제기하였습니다. DOJ는 경쟁사업자들의 가격정보를 토대로 아파트 임대료를 추천하는 RealPage의 알고리즘이 경쟁사업자들이 공통의 중간 매개자를 통해 가격을 조정하기로 한 담합에 해당한다고 주장하였습니다. DOJ는 2025년 11월 RealPage와 동의판결에 이르렀는데, 이에 따라 RealPage는 최소 12개월이 경과한 과거의 임대료 자료만을 사용하여야 하고, 임대료 정보를 주(州) 단위보다 세분화된 수준으로 제공할 수 없게 되었습니다{이로써 임대료 자료가 "실시간" 동적 가격결정(dynamic pricing)의 영역에서 배제됩니다}.15

가장 최근에는 미국의 한 연방항소법원이, 뉴저지주 애틀랜틱시티의 리조트 호텔들을 상대로 제기된 소를 기각한 원심판결을 파기하고 사건을 환송하였습니다. 해당 호텔들은 Rainmaker라는 알고리즘 가격설정 소프트웨어에 경쟁상 민감한 자료를 제공하였고, 해당 소프트웨어는 이를 바탕으로 가격을 제안하였으며, 호텔들은 그 제안 가격을 약 90%의 비율로 수용하였습니다.16 법원은 호텔들이 해당 소프트웨어를 공동으로 이용한 점에 더하여, 가격을 인상하면서 객실 점유율은 낮추는 등 자신들의 경제적 이익에 반하는 행동을 한 점을 함께 고려할 때, 의식적 병행행위(conscious parallel conduct)를 인정하기에 충분하다고 판단하였습니다.17 특히 주목할 점은, 이러한 판단이 다른 연방항소법원의 판단과 엇갈린다는 것입니다. 해당 연방항소법원은 네바다주 라스베이거스에서 동일한 Rainmaker 소프트웨어를 사용한 호텔들을 상대로 유사한 사실관계에 기초하여 제기된 소를 기각한 원심판결을 그대로 유지하였습니다.18

이처럼 연방항소법원 간 판단이 엇갈리고 있고 RealPage 사건 역시 합의로 종결되었기 때문에, 미국에서는 공통의 알고리즘에 의존하는 행위가 어떠한 경우에 위법한 공동행위로 평가될 수 있는지에 관한 문제가 여전히 명확하게 해결되지 않은 상태입니다. 연방항소법원 간에 서로 다른 판단이 존재하는 경우 이후 연방대법원이 법리를 명확히 하는 경우가 많지만, 이 쟁점에 대해서는 아직 연방대법원의 판단이 내려지지 않았습니다. 최근 DOJ는 기업들이 가격결정 소프트웨어가 비공개 정보를 이용하여 가격을 설정한다는 사실을 알고도 알고리즘 가격결정 소프트웨어를 사용하는 경우 해당 기업들에 대한 수사(criminal probes)를 검토할 수 있다는 지침을 제시하였습니다. 반독점 담당 차관보 대행(Acting Deputy Assistant Attorney General) Daniel Glad는 "경쟁사업자 간의 합의야말로 해당 행위가 수직적 거래관계(vertical arrangement)인지, 아니면 형사집행의 대상이 될 수 있는 수평적인 공모(horizontal conspiracy)인지를 결정하는 요소"라고 언급하였습니다.19

한국에서도 알고리즘을 이용한 가격 조정에 관한 선례가 아직 없지만, 이 문제는 이미 공정위의 주요 검토 과제로 부상하고 있습니다. 공정위의 2025년 12월 정책보고서는 현행 규율체계의 공백을 직접적으로 지적하고 있습니다. 즉 현행 심사지침상 중간 매개자에게 정보가 일방적으로 전달되기만 하는 경우는 "교환"에 해당하지 않는데, 위 보고서는 DOJ의 RealPage 소송을 직접 인용하면서 공통의 중간 매개자가 사업자들로부터 정보를 수집한 후 가격을 추천하는 방식의 사업자 간 조정행위에 대해서는 추가적인 검토가 필요하다고 설명하고 있습니다.20 위 보고서에 따르면 알고리즘을 이용한 담합은 공정위가 별도로 발주한 연구용역의 대상이 되고 있습니다. 아울러 공정위의 2025년 주요업무 추진계획은 AI를 활용한 담합을 새로운 유형의 담합 중 하나로 선정하여 관련 사례와 법리 및 해외동향을 심층적으로 분석하고 대응방안을 마련할 계획임을 밝히고 있습니다.21

V.    시사점 – 세 가지 모델을 관통하는 공통 주제

직접적인 정보교환, 벤치마킹 플랫폼, 알고리즘 가격결정 도구를 막론하고 경쟁법상 핵심적인 우려는 놀라울 정도로 일관됩니다. 즉 경쟁사업자들이 비공개의 경쟁상 민감정보에 접근할 수 있도록 하는 구조는 경쟁사업자의 행동에 관한 불확실성을 감소시키고 사업자 간 조정을 용이하게 할 수 있다는 것입니다. 기술의 발전은 정보교환의 메커니즘을 변화시키지만, 그 기저에 있는 경쟁법상 우려까지 반드시 변화시키는 것은 아닙니다. 경쟁사업자 사이의 대화, 매주 제공되는 벤치마킹 보고서, 알고리즘을 통한 가격 추천은 실제 작동방식에서는 매우 다르게 보일 수 있습니다. 하지만 경쟁사업자들이 진정으로 독립적인 경쟁상 의사결정을 하는 대신 서로의 행동을 조정할 수 있도록 하는 경우에는 그 방식과 관계없이 각각 경쟁법적 우려를 야기할 수 있습니다.

관할 국가를 불문하고, 기업들은 경쟁상 민감정보를 어떠한 방식으로 공유하고 제공받는지에 주의를 기울여야 합니다. 임직원들에게 경쟁사업자와 가격, 생산량, 신제품 출시 계획 및 그 밖의 영업상 민감한 사안에 관해 논의하지 않도록 교육하고, 경쟁사업자의 독점적·비공개 가격정보를 활용하는 보고서를 제공받거나 소프트웨어를 사용하는 경우에는 신중을 기해야 합니다. 가격결정 알고리즘을 사용하는 경우에는 알고리즘에 입력되는 기초 자료가 어디에서 비롯되는지, 그리고 해당 자료가 어떠한 방식으로 활용되는지를 파악해야 합니다. 최소한 기업은 어떠한 정보가 이용되는지, 자신이 어떠한 정보를 공유하고 있는지, 해당 정보가 공개된 것인지, 정보가 얼마나 빈번하게 수집되는지, 그리고 입력되는 자료가 얼마나 세분화되어 있는지를 확인할 필요가 있습니다. 달리 말하면, 다른 기업으로부터 직접 제공받을 경우 경쟁법상 책임을 초래할 수 있는 정보를 입력자료로 사용하는 것이라면, 그러한 정보를 활용한 보고서나 소프트웨어를 이용하는 것 역시 경쟁법상 책임을 발생시킬 수 있습니다. 이러한 점검 기준(checklist)은 미국과 한국 모두에 적용될 수 있습니다. 미국의 판례와 한국의 법률 및 심사지침 모두 이미 중간 매개자를 통한 정보교환을 규율하고 있으므로, 양국에서 이와 같은 보고서를 제공받거나 소프트웨어를 이용하는 기업들은 동일한 사항들을 점검할 필요가 있습니다.

저자: 조준연 변호사,  권도형 변호사 

1. 예를 들어, United States v. United States Gypsum Co., 438 U.S. 422, 441 n.16 (1978); United States v. Citizens & S. National Bank, 422 U.S. 86, 113 (1975) 참조.
2. In re Flat Glass Antitrust Litig., 385 F.3d 350, 368-69 (3d Cir. 2004) (배심원은 유리 제조업체의 고위 경영진 간 가격정보 교환에 기초하여 가격을 담합하기 위한 공동행위를 추론할 수 있다고 판단); In re Petroleum Prods. Antitrust Litig., 906 F.2d 432, 445-50 (9th Cir. 1990) {가격정보의 교환을 배심원으로 하여금 경쟁사업자 사이의 가격담합을 위한 합의의 존재를 추론할 수 있도록 하는 추가적 정황증거(plus factor)로 취급}.
3. United States v. Container Corp. of America, 393 U.S. 333, 337 (1969).
4. See Toys "R" Us, Inc. v. FTC, 221 F.3d 928, 930 (7th Cir. 2000).
5. 공정거래위원회 전원회의 2026. 2. 13. 의결 제2026-019호(사건번호 2023카총0733), 「4개 시중은행의 부당한 공동행위에 대한 건」(이하 "4대 은행 의결") 문단 121-123 및 각주 55-56(개정 전 집행 경과를 개정의 직접적 배경으로 서술). 개정 전 패소 사건으로 대법원 2014. 7. 24. 선고 2013두16401 판결(생명보험 이자율), 대법원 2015. 12. 24. 선고 2013두25924 판결 및 대법원 2016. 1. 14. 선고 2013두26309 판결(라면) 참조. 4대 은행 의결에 대하여는 현재 취소소송이 계속 중이며 미확정.
6. 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」(2020. 12. 29. 법률 제17799호로 전부개정, 2021. 12. 30. 시행) 제40조 제1항 제9호 및 제40조 제5항 제2호. 교환 대상 정보의 유형은 같은 법 시행령(2021. 12. 28. 대통령령 제32274호로 전부개정, 2021. 12. 30. 시행) 제44조 제2항 참조.
7. 4대 은행 의결(주 5).
8. 4대 은행 의결(주 5) 문단 249-251(요청에 따른 지속적 교환 관행으로부터 의사의 합치 인정), 문단 259-261(경쟁제한성 판단 구조 및 제40조 제1항 제9호 적용 사건에서 외형상 일치의 별도 증명 불요 판시).
9. Justice Department Sues Agri Stats for Operating Extensive Information Exchanges Among Meat Processors, Dep't of Justice (Sept. 28, 2023), https://www.justice.gov/archives/opa/pr/justice-department-sues-agri-stats-operating-extensive-information-exchanges-among-meat.
10. Justice Department Sues Agri Stats for Operating Extensive Information Exchanges Among Meat Processors, Dep't of Justice (Sept. 28, 2023), https://www.justice.gov/archives/opa/pr/justice-department-sues-agri-stats-operating-extensive-information-exchanges-among-meat.
11. Justice Department Requires Agri Stats to End Exchange of Competitively Sensitive Information Among Nation's Largest Meat Processors that Suppressed Competition and Increased Prices for Decades, Dep't of Justice (May 7, 2026), https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-requires-agri-stats-end-exchange-competitively-sensitive-information; Justice Department Sues Agri Stats for Operating Extensive Information Exchanges Among Meat Processors, Dep't of Justice (Sept. 28, 2023), https://www.justice.gov/archives/opa/pr/justice-department-sues-agri-stats-operating-extensive-information-exchanges-among-meat.
12. Nation’s Largest Meat Processors that Suppressed Competition and Increased Prices for Decades, Dep’t of Justice (May 7, 2026).
13. 공정거래위원회, 「사업자 간 정보교환이 개입된 부당한 공동행위 심사지침」(공정거래위원회고시 제2021-33호, 2021. 12. 28. 제정, 2021. 12. 30. 시행) Ⅲ.(사업자단체, 제3의 사업자 등 중간 매개자를 거쳐 간접적으로 알리는 행위도 정보교환에 포함됨을 명시).
14. 공정거래위원회, 「데이터와 경쟁」 정책보고서(2025. 12., 이하 "데이터와 경쟁 보고서") 3.5 데이터 관련 부당 공동행위 이슈, 76-79면. 특히 데이터 풀링 및 서면실태조사에 관하여는 문단 188-190(77-78면) 참조.
15. United States v. RealPage, Inc., No. 1:24-cv-00710-WO-JGM (M.D.N.C. May 19, 2026) (final judgment) (Doc. 194).
16. Cornish-Adebiyi v. Caesars Ent., Inc., No. 24-3006, 2026 WL 2182291, at *1, 5, 7 (3d Cir. July 29, 2026).
17. 위의 판결, at *8.
18. Gibson v. Cendyn Grp. LLC, 148 F.4th 1069, 1076-77 (9th Cir. 2025).
19. Acting Deputy Assistant Attorney General for Criminal Enforcement Daniel Glad Delivers Remarks at the Antitrust West Coast Conference, Dep't of Justice (May 14, 2026), https://www.justice.gov/opa/speech/acting-deputy-assistant-attorney-general-criminal-enforcement-daniel-gladd-delivers.
20. 데이터와 경쟁 보고서(주 14) 문단 192 및 각주 176(79면)(중간 매개자에 대한 일방적 정보 전달은 현행 지침상 교환에 해당하지 않음을 지적하고 DOJ의 RealPage 소송을 인용). 알고리즘을 통한 부당 공동행위가 별도 연구용역의 대상이라는 점은 같은 보고서 3.5 각주 169(76면) 참조.
21. 공정거래위원회, 「2025년 주요업무 추진계획」(2025. 1.) Ⅲ. 2. 가. 담합 및 불공정 거래관행 개선, 6면(신유형 담합(AI 활용 담합, 친환경을 내세운 담합, 정보교환 담합 등) 사례·법리·해외동향에 대한 심층분석 및 대응방안 마련을 과제로 명시).