• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.287-297
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• 2012

본 논문에서는 미국의 전자증거개시(E-Discovery) 제도의 확산에 따라 국내 도입에 대비하여 표준화 된 업무 수행 절차 확립을 위해 선행 연구가 이루어지고 있는 EDRM(Electronic Discovery Reference Model) 및 The Sedona Conference 프로젝트에 대한 분석을 바탕으로 일반화 된 E-Discovery 프로세스와 세부 절차 별 필수 업무 사항들을 제시한다. 또한 이런 절차들이 실제 소송에 활용됨에 있어서 근본적으로 내포하고 있는 시간과 비용 문제를 해결하기 위한 대체 기술로써 기계 학습, 오픈 소스 형태의 정보 검색 라이브러리, Hadoop 기반의 대용량 데이터 분산 처리 기법 등을 소개하고, E-Discovery 프로세스 상에서의 활용 방안을 제시하여, 관련 서비스 및 솔루션을 개발하고자 하는 벤더들에게 유용한 정보를 제공한다. 이는 또한 제도적 변화에 발맞추어 업무 시스템을 재정비하고자 하는 기업들로 하여금 소송에 보다 효과적으로 대처할 수 있도록 한다.

• 경영과정보연구
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• 제33권2호
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• pp.101-118
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• 2014

2000년대 중반 '참여, 공유, 개방'을 키워드로 하는 웹 2.0이 등장하여 하나의 사회 전반적인 문화코드로 자리잡아가고 있다. 수동적 참여자에서 능동적 사용자로의 변화를 핵심으로 하는 웹 2.0은 지금까지 진화하며 발전해나가고 있다. 하지만 진화과정에서 웹 2.0과 관련된 현실적 문제점 역시 지속적으로 나타나고 있으며, 본 연구는 이 가운데 사이버윤리성의 문제점에 초점을 두고자 한다. 사이버윤리성의 문제는 기술적 접근이나 법적 접근으로 해결하기에는 한계가 있으므로 본 연구는 사이버윤리성에 영향을 미치는 개인적 특성, 사회적 영향, 문화적 특성 등을 총체적으로 검토하고자 한다. 구체적으로 본 연구의 목적은 (1) 웹 2.0 환경에서 사용자의 개인적 특성(자기효능감, 자기통제)은 사이버윤리성에 어떠한 영향을 미치는가, (2) 웹 2.0의 사회적 영향요인인 주관적 규범이 사이버윤리성에 어떠한 영향을 미치는가, (3) 사용자의 사이버윤리성은 사용자의 웹 2.0 서비스 참여형태(조회, 생산)에 어떠한 영향을 미치는 가이다, 그리고 마지막으로 (4) 국가 간 문화적 차이에 따라 사회적 영향이 사이버윤리성에 미치는 효과는 어떻게 달라지는 가이다. 사용자의 개인적 특성, 사회적 영향요인, 사이버윤리성과 서비스 참여수준의 4가지 구성개념을 기반으로 연구모형이 제시되었으며, 이러한 연구모형은 한국과 미국에서 수집된 설문지를 기반으로 구조방정식 모형을 통해 검증되었다. 검증결과, 개인적 특성인 자기효능감과 자기통제력, 그리고 사회적 영향요인인 주관적 규범은 사이버윤리성에 유의한 영향을 미치며, 이후 생산적 참여활동에 영향을 주는 것으로 나타났다.