인공지능 법령 질의응답시스템을 위한 규범 기반 사례 데이터 생성과 활용에 관한 연구

초록

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.

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