ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
형량 예측 연구는 법률 인공지능에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이며, 비법률전문가의 사법 신뢰도 상승과 법률전문가의 업무 부담 완화에 긍정적 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 형사 사건의 양형 예측에 ChatGPT 를 접목하여 입력된 사실관계와 유사한 선행 판례를 검색함으로써 형량 예측에 필요한 모델의 훈련 시간과 비용을 절감하는 접근법을 제안한다. 본 모델의 weighted F1-score 는 0.53 으로, 미세조정된 BERT 모델과 유사한 성능을 기록하였다.
영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.
터널의 초기 변형결과를 역해석에 적용하기 위하여 초기 값들과 최종변위의 상관관계를 연구하였다 Panet의 지수함수와 분수함수는 경암 터널의 내공변위 예측에 잘 맞았다. ID지점의 초기 계측변위는 선형적으로 적합시킬 수 있으나 계측 전 변형의 추정식으로는 부적합하였다. 초기 계측 결과들과 최종 변형결과는 선형적인 비례관계를 보였으며 이로써 초기 계측결과로부터 추정한 최종변형치를 이용한 역해석이 가능함을 보였다.
환산거리 예상식에 의한 진동의 예측은 널리 적용되고 있다. 여기서 환산거리는 거리와 지발당 장약량에 의해 결정된다. 그러나 환산거리가 같다고 하여 진동수준이 같은 것은 아니며, 많은 실무자들이 총장약량이 증가함에 따라 진동이 커지는 경향을 경험하고 있다. 본 연구에서는 총장약량이 진동수준에 미치는 영향을 고려한 진동 예측식을 제안하였고, 이 식을 기존의 계측자료에 적용하여 검토하였으며, 일정한 범위 내에서 진동속도에 미치는 총장약량의 영향을 반영할 수 있음을 보였다
SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.
터널 굴착으로 인한 천반의 최종 변위는 내공변위 곡선을 시간과 거리에 따른 임의의 함수로 표현하여 예측할수 있다. 본 연구에서는 도심지 주변의 천층 광폭터널에서의 변위 예측식의 적합성을 검토하였다. 연구 대상 터널은 도심과 무등산 공원의 경계에 위치하여 터널 상부의 토피고가 낮고 폭이 넓은 터널이다. 연구 결과, 토피고가 낮은 갱구부에서 풍화암 지반이 강관다단 그라우팅 및 forepoling 보강에 의해 탄소성지반이 아닌 탄성지반에 준하는 특성을 나타내는 풍화암 내지 연암층으로 된 연구대상 터널의 경우 지수함수식이 더 적합한 것으로 나타났다.
노천에서 폭파실험을 통해 납판 발파압계의 변형량을 계측하였다. 홉킨슨 바 시험장치의 가스 건으로 압력 실험하여 구한 보정 그래프에 계측데이터를 적용하여 폭풍압을 산출하였다. 그 결과를 CONWEP, DDESB 등 여러 가지 폭풍압 예측식과 대비하였다. 근거리 폭풍압의 실 계측 값은 폭풍압 예측식의 결과보다 최대압력이 낮게 나타났지만 거리에 따른 압력감쇠는 폭풍압 예측식보다 완만한 것을 확인할 수 있었다. 이는 기존 이론식으로 추정한 초근접 지점의 발파압은 부정확함을 의미한다.
발파소음을 계측하여 예측방법의 타당성을 검토하였고, 환경규제 기준으로의 변환방식을 규명하였다. 환산거리에 따른 발파소음의 예측은 환산거리와 음압레벨의 상관성이 더 좋았으나, 상관계수가 낮아서 환산거리 설계 의한 발파소음의 조절은 어려움이 있었다. 발파시 동시에 측정된 음압레벨과 소음레벨의 상관식에 의한 변환과, 음압레벨의 우세주파수에 해당하는 청감보정회로의 보정치만큼 간이 보정하여 변환하는 방법과, 퓨리에 변환을 하여 청감보정한 후 소음레벨을 구하는 방법을 시도하였다. 세 가지 방법 모두 변환하는 데에는 많은 오차가 발생하였으나 우세주파수, FFT를 이용한 변환보다는 발파시 동시에 측정된 음압레벨과 소음레벨의 상관식에 의한 변환 방법이 가장 실용적인 방법이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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