법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는목적을 달성하기 위하여텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을추론하는데유용함을 알 수 있었다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
철도교통 분야의 연구개발사업은 여러 법령과 긴밀하게 관련되어 있기 때문에, 연구개발을 성공적으로 수행했더라도 법령에 의해 제약되어 연구개발 결과의 실질적인 사업화 또는 실용화를 이루어내지 못하는 사례가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 사례를 방지하기 위한 방편으로 철도교통 분야에서 진행되는 연구개발사업과 관련된 법령을 검색할 수 있는 법령검색시스템의 모델을 제시하였다. 사업 내용을 설명하는 연구개발계획서가 시스템에 입력되면 요약서의 내용을 대상으로 형태소 분석을 수행하여 명사들만을 남긴다. 국가법령정보센터에서 제공하는 법령정보공동활용서비스를 사용하여 명사들 중 법령용어를 분류하고, 법령용어와 해당 법령용어를 정의하는 법령과의 관계를 지능형 지식 베이스인 온톨로지에 저장한다. 온톨로지에 저장된 법령들은 본 연구에서 개발한 추가적인 지표 계산과정을 거쳐 연구개발사업과 관련된 정도를 기준으로 순위가 매겨진 후, 시스템 사용자에게 제공된다. 사용자는 연구개발에 영향을 미칠 수 있는 법령을 검색할 수 있게 되어 사업 시작 전에 연구 방향을 결정하는 데 참고하거나, 사업 진행하는 과정에서도 참고자료로 사용할 수 있다. 궁극적으로, 법령에 의해 철도교통 분야 연구개발사업이 실패하거나 실용화되지 못하는 경우를 사전에 방지함으로써, 사업에 투자한 예산에 의해 기대되는 충분한 기술적 경제적 효과를 얻을 수 있게 될 것이다.
사회가 발달하면서 법령의 규모는 점차 증가하고 있을 뿐만 아니라 내용도 복잡해지고 있다. 법령 내에 존재하고 있는 안전기준의 규모 또한 증대되고 있고 전문화되고 있어 안전기준 상호간의 상충이나 중복 등을 최소화하기 위한 통합관리에 어려움이 있다. 안전기준의 통합관리를 위해서는 기본적으로 법령 내의 안전기준을 검색하여 추출하는 기술이 우선 확보되어야 한다. 본 연구에서는 한정된 시간 및 인력 등의 한계를 고려하여 몇 가지 특정사례를 기반으로 안전기준 자동검색 지원도구를 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 기존 연구에서 분류된 안전기준과 행정안전부에서 고시한 안전기준을 대상으로 안전기준이 가진 특성을 분석하고 2018년에 국립재난안전연구원에서 추출한 안전기준을 포함하는 법령정보를 수집하였다. 수집된 법령을 정제하고 형태소 분석을 실시하여 안전기준 시소러스를 구축한 후 색인 작업을 거쳐 안전기준 검색도구를 개발하였다. 향후 안전기준을 찾는데 자동검색도구가 일상적으로 적용된다면 방대하고 복잡한 안전기준의 중복 또는 상충 문제해결에 도움이 될 것으로 기대된다.
정보통신 표준은 기술기준과 권고표준으로 구성된다. 기술기준은 강제표준으로서 정부가 이의 준수를 의무화하는 표준을 말하며, 권고표준은 국가 또는 표준화 단체가 표준을 제정하여 이를 권고하는 것으로서 이에 대한 준수의 강제성은 없다. 기술기준은 공통된 판단과 평가근거가 되는 조건, 수준, 한계 등을 규정함으로써 엄격히 준수되어야 할 규칙으로 정의된다. 본 논문은 기술기준의 제·개정과 관련된 업무의 생산성을 높이고, 기술기준 정보의 대국민 서비스를 지원하기 위하여 법규의 제·개정과 관련된 정보의 데이터 베이스화를 통한 정보의 연속성 및 공용성을 확보하고, 법규 제정과 관련된 국내·외 웹사이트의 최신정보를 분류하여 제공할 수 있는 정보검색 및 관리 시스템의 구현에 관한 논문이다. 본 논문에서 구현된 정보검색 및 관리 시스템은 온라인 정보검색 시스템으로서 정보통신 기술기준에 관련된 법령정보를 조항별 키워드 검색, 계층적 검색, 법령별 키워드 검색 및 제·개정 연혁별 검색이라는 네 가지의 다양한 검색방법을 제공할 뿐만 아니라, 법률 제·개정과 관련한 사이버 공동작업 공간에서는 정보의 공용성을 확보하고 있다. 마지막으로, 본 논문에서 구현된 정보시스템의 가장 두드러진 특징은 인터넷상에서 실시간으로 법령 정보를 갱신할 수 있다는 것이다.
With the emergence of environment-friendly paradigms, many countries around the world have enacted various laws to take care of environmental pollution-related problems. The goal of these environmental laws and regulations was to properly respond to rapid environmental pollution. Because of the simultaneous enactment of these laws on diverse pollution sources, however, a variety of problems, including an unclear correlation among these laws, have occurred. As a result, workers have found it hard to collect and use the related laws and regulations. Therefore, this study proposes a metadata-based information retrieval method for the efficient search of environment-friendly laws and regulations. The laws and regulations were structured using metadata from users, business stage, topic and department. These were obtained through semantic analysis on environment-friendly laws and regulations, and then an intelligent retrieval approach was utilized. To verify the retrieval plan, a test case was conducted, and improvement in retrieval accuracy against the conventional system was confirmed. It appears that the proposed plan will improve productivity in the construction industry by improving accuracy in retrieving environment-friendly laws and regulations.
법률 전문 지식이 없는 사람들이 법률 정보 검색을 성공적으로 하기 위해서는 일반 용어를 검색하더라도 전문 용어가 사용된 법령정보가 검색되어야 한다. 하지만 현 판례 검색 시스템은 사용자 선호도 검색이 불가능하며, 일반 용어를 사용하여 검색하면 사용자가 원하는 전문 자료를 도출하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 일반용어가 사용된 질의문과 전문용어가 사용된 판례를 자동으로 연결해 주고자 하였다. 질의문과 연관된 판례를 자동으로 연결해 주기 위해 전문용어가 사용된 전문가 답변을 바탕으로 문서분류에 높은 성능을 보이는 Doc2Vec을 이용한다. Doc2Vec 문서 임베딩 기법을 이용하여 전문용어가 사용된 전문가 답변과 유사한 답변을 제안하여 비슷한 주제의 답변들끼리 분류하였다. 또한 전문가 답변과 유사도가 높은 판례를 제안하여 질의문에 해당하는 판례를 자동으로 연결하였다.
이 연구는 한국어 명사구를 말뭉치로부터 추출하는 방법의 하나로 의존관계 패턴에 기반한 접근방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 방법론을 활용한 경우에 명사구 추출의 정확성을 높일 수 있다. 이 논문에서는 한국어 법령 의존 말뭉치를 구축하는 단계부터 상위 명사구 목록을 생성하기 까지 거치는 5단계에 대해 상세하게 논의하는 한편, 의존구조 검색시스템을 통해 의존관계 패턴을 추출하는 절차에 대해 기술하고 이 작업을 수행하기 위한 검색식들의 특성들에 대해 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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