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특별기획 - 자동판매기 영업자 관련 실용 법령풀이

  • 한국자동판매기공업협회
    • 벤딩인더스트리
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    • 제10권2호
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    • pp.105-118
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    • 2010
  • 자판기 영업은 다양한 내용상품을 대상으로 하는 만큼 관련되는 법령들도 복잡하기 그지없다. 하나하나 세심히 체크하고 대응하지 않으면 정말 몰라서 불이익을 당하는 경우가 많다. 따라서 자판기 영업을 시작하려는 사람은 물론 현업에 있는 사람들도 관련법령을 잘 숙지하려는 노력을 게을리 하지 말아야 한다. 이번 특별기획에는 자판기 관련법령을 체계적으로 숙지할 수 있게 하기 위해 [자동판매기 영업자 관련실용 법형풀이]를 마련했다. 여기에 들어가는 내용들은 법제처의 <찾기 쉬운 생활정보 법령> 사이트에서 발췌, 정리했음을 밝혀둔다. 법체처의 <찾기 쉬운 생활정보 법령>은 국민이 실생활에 필요한 법령을 쉽게 찾아보고 이해할 수 있게 만들어 졌다. 정부 각 기관의 업무 중심으로 복잡하게 얽힌 법령간의 관계를 국민의 생활 중심으로 재분류해 쉽재 해설하여 제공하는 새로운 법령정보 서비스 제공 시스템이다. 여기에는 자판기 영업자들이 숙지해야할 관련 정보들이 자세하고 친절하게 안내되어 있는데 본 전문지의 특성에 맞게 현업 운영자들에게 도움이 되는 정보 위주로 선별해 게재를 했다. 이번호에는 <자동판매기 영업 관련법제>, <자동판매기 업종선택 시 유의사항>,<자동판매기 설치장소 확보>에 관한 법령들을 게재했다. 이미 알고 있는 내용들이라 하더라도 일목요연하게 정리된 내용들을 보게 되면 새로운 시장 통찰력을 얻는데 도움이 되리라 보여진다. [자동판매기 영업자 관련 실용 법령 풀이]는 다음호에도 연재가 될 예정이다. 독자님들이 이 법령 풀이 정보를 잘 숙지 활용해 사업에 도움이 되었으면 하는 바램이다. 아울러 본 귀중한 정보를 만들어 제공해 주신 법제처 관계자분들에게 감사를 드린다.

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연관법령 검색을 위한 워드 임베딩 기반 Law2Vec 모형 연구 (A Study on the Law2Vec Model for Searching Related Law)

  • 김나리;김형중
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.1419-1425
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    • 2017
  • 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.

법령 온톨로지 구축에 관한 연구 (A Study on Legal Ontology Construction)

  • 조대웅;김명호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.105-113
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    • 2014
  • 본 논문에서는 법령 온톨로지 구축을 위해 법령의 구조적 특징과 요소 간의 관계에 대해 분석 정리하고 정리된 내용을 바탕으로 OWL DL 수준의 매핑 규칙을 제안한다. 제안하는 매핑 규칙은 국내 법령 관계의 상-하위 구조, 법령의 고유 속성, 법률 간의 참조 관계와 같은 구조적인 관계의 TBox를 구축하는 방법과 법률 문장을 분석하여 조문 규정 별로 나타나는 문장의 패턴 유형을 선별, ABox로 구축될 수 있는 요소를 표현한다. 제안된 매핑 규칙은 일반 텍스트로 설명되고 있는 국내의 법령을 컴퓨터가 이해 가능한 수준의 정보로 변환 되어 법령 지식 베이스로 활용 가능하다.