빗썸, 비트코인 오지급 미반환 물량 법적 대응…시스템 리스크 재부각

| 서지우 기자

국내 가상자산 거래소 빗썸이 지급 오류로 발생한 비트코인(BTC) 미반환 물량을 두고 법적 대응에 나섰다. 단순 실수로 시작된 사건이 수십억 원대 분쟁으로 번지며 시장의 ‘시스템 리스크’를 다시 드러냈다.

지급 오류에서 시작된 수십억 원 분쟁

빗썸은 지난 2월 발생한 보상 지급 오류와 관련해 약 7비트코인(BTC), 약 80억 원 규모의 자산을 동결해 달라고 법원에 요청했다. 일부 이용자가 잘못 지급된 코인을 반환하지 않자 ‘가압류’ 절차를 진행한 것으로 전해졌다. 이는 본안 소송에 앞서 채무자의 자산 처분을 막는 조치이며, 후속 민사 소송도 이어질 전망이다.

문제는 2월 6일 진행된 이벤트에서 발생했다. 당첨자 249명에게 62만 원을 지급하는 과정에서 직원이 ‘KRW(원화)’ 대신 ‘BTC’를 입력하는 실수를 범했다. 이로 인해 내부 장부상 당첨자 각각에게 62만 비트코인이 지급된 것으로 처리됐고, 순간적으로 수십조 원대 비트코인이 발행된 것처럼 보이는 상황이 벌어졌다.

순식간에 매도…가격 급락까지

오류 발생 직후 일부 이용자들은 약 1788비트코인(BTC)을 즉시 매도했다. 빗썸이 계정을 동결하기 전까지 거래가 이뤄지면서 BTC/KRW 가격은 순간적으로 8000만 원 초반대까지 급락했다.

이후 빗썸은 대부분의 거래를 되돌리고 상당량을 회수했지만, 약 123억 원(약 830만 달러) 규모가 끝내 회수되지 않았다. 몇 달간 반환 요청이 이어진 끝에 현재 남은 미반환 물량은 약 7비트코인으로 줄어든 상태다.

‘부당이득’ 쟁점…되갚아야 할 가능성

국내 법조계에서는 이번 사안을 ‘부당이득’으로 보는 시각이 우세하다. 실수로 받은 자산일 경우 반환 의무가 발생하며, 이미 매도했다면 더 높은 가격에 다시 매수해 상환해야 할 가능성도 있다.

이번 사건은 단순한 입력 실수라도 крип토 시장에서는 즉각적인 거래와 되돌릴 수 없는 구조로 인해 대규모 손실로 이어질 수 있음을 보여준다. 특히 자동화 시스템에 의존하는 거래 환경에서 ‘인적 오류’가 얼마나 큰 파장을 낳을 수 있는지 다시 한번 확인된 사례다.

한편 빗썸은 코인게코 기준 국내 2위 거래소로, 24시간 거래량은 약 3억8800만 달러 수준이다. 1위 업비트는 같은 기간 7억8800만 달러를 기록했다.


기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

빗썸의 단순 입력 오류가 수십억 원대 분쟁으로 확대되며, 중앙화 거래소의 운영 리스크와 시스템 취약성이 다시 부각됨

오류 직후 대규모 매도가 발생하며 비트코인 가격 급락 → 시장 유동성과 가격 형성 구조의 민감도 확인

거래 취소 및 회수에도 불구하고 완전 복구가 어려운 점에서 ‘되돌릴 수 없음’이라는 크립토 특성 재확인

💡 전략 포인트

거래소 이벤트·에어드롭 참여 시 비정상 지급 여부 확인 필수 (법적 반환 의무 존재)

급격한 가격 변동 상황에서는 시스템 오류 가능성도 고려한 리스크 관리 필요

중앙화 거래소 사용 시 운영 리스크(인적·시스템 오류)도 투자 리스크로 포함해야 함

📘 용어정리

가압류: 본안 소송 전 자산을 임시로 묶어 처분을 막는 법적 조치

부당이득: 법적 근거 없이 얻은 이익으로, 반환 의무가 발생하는 자산

슬리피지: 대량 매매 시 예상 가격과 실제 체결 가격 간 차이

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 잘못 지급된 비트코인은 반드시 반환해야 하나요? 네. 법적으로 ‘부당이득’에 해당할 가능성이 높아 반환 의무가 발생합니다. 이미 매도했다면 현재 시세 기준으로 다시 매수해 반환해야 할 수도 있습니다. Q. 왜 거래소가 거래를 완전히 되돌리지 못했나요? 암호화폐 거래는 빠르고 일부는 외부로 이동될 수 있어 100% 회수가 어렵습니다. 계정 동결 이전에 이루어진 거래나 출금은 되돌리기 힘든 구조입니다. Q. 이런 사건이 다시 발생할 가능성도 있나요? 가능성은 있습니다. 자동화된 시스템이라도 인적 입력 실수나 내부 통제 실패가 결합되면 유사한 문제가 발생할 수 있어, 거래소의 보안 및 검증 프로세스가 중요합니다.

TP AI 유의사항

TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

많이 본 기사

지금 꼭 알아야 할 리포트