인공지능 법령 질의응답시스템을 위한 규범 기반 사례 데이터 생성과 활용에 관한 연구 = Research on norm-based case data generation and application for AI legal QA system

국문 초록 (Abstract)

법령정보는 국민의 일상과 밀접하게 연관되어 있지만, 이해하기 어려운 용어와 판단의 전문성이 요구된다. 특히, 위법 행위에 대한 규제를 다루는 법령의 경우 규제 대상자의 법 이해도에 따라 판단의 기준이 상이하게 나타날 수 있다. 이에 법령 접근 편의성을 높이기 위해 챗봇을 비롯한 질의응답 형식의 다양한 서비스가 개발되고 있다. 본 연구에서는 2022년 5월부터 시행된 공직자의 이해충돌방지법을 대상으로 규제위반 여부를 질의를 통해 사전에 판단할 수 있는 법령 질의응 답시스템 개발을 위한 사례 데이터 생성과 활용에 대한 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 이해충돌방지법의 법조문 분석을 통해 규범 패턴을 도출하여 가상의 사례 약 31만 건을 생성하였으며, 해당 데이터를 학습 데이터로 활용하여 법위반 여부를 판단하는 BERT 기반 분류 모델을 구축하여 이해충돌방지법 위반 여부에 대한 분류 정확도를 검증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Although legal information is closely related to people’s daily lives, it can be difficult to understand and requires expertise in judgement. In the case of laws and regulations that regulate illegal acts, the standard of judgement may vary depending on the level of legal understanding of the regulated person. Therefore, various services in the form of question and answer, including chatbots, are being developed to improve access to laws and regulations. In this study, we propose a methodology for generating and utilizing case data for the development of a legal QA system that can preliminarily determine whether a regulatory violation has occurred by asking questions about the Prevention of Conflicts of Interest of Public Officials Act, which has been in effect since May 2022. This study generated about 310,000 hypothetical cases by extracting normative patterns through analyzing the legal provisions of the Conflict-of-Interest Prevention Act and built a BERT-based classification model to determine whether the law is violated by using the data as learning data to verify the classification accuracy of whether the Conflict-of-Interest Prevention Act is violated.