'법률 고민 이젠 그만'…법률 검색엔진 '로우봇' 탄생
UNIST 장봉수 교수 창업한 벤처서 법률 특화 검색엔진 개발
(울산=연합뉴스) 장영은 기자 = 법률(판례나 법령) 검색에 최적화된 검색엔진(http://lawbot.org)이 개발됐다.
장봉수 울산과학기술원(UNIST) 자연과학부 교수가 창업한 벤처 '코어닷투데이(Core.Today)는 일반인도 법률을 쉽게 검색할 수 있는 법률 특화 검색엔진인 '로우봇(LAWBOT)'을 개발했다.
코어닷투데이는 지난해 3월 설립 당시 한글 뉴스를 요약하는 기술을 개발했다.
한국어 특성을 반영해 뉴스를 요약하는 이 기술은 법률 검색엔진 개발로 발전했다.
장 교수는 2일 "미국의 '대화형 법률 서비스' 개발 소식을 접하고 우리 기술로도 이를 개발할 수 있다고 자신했다"며 "로우봇으로 어렵고 높기만 한 법률 분야 문턱을 낮춰 일반인들이 친숙하게 다가가도록 돕고 싶다"고 말했다.
미국 법률자문회사 로스인텔리전스는 인공지능 기술을 활용해 대화체로 질문하면 연관된 판례 등을 제공하는 서비스를 2016년 개발했다.
기존 법률 검색 서비스는 단어 중심이어서 단어가 문서에 정확히 포함돼 있어야 검색할 수 있고, 정확도도 떨어진다.
반면, 로우봇은 '텍스트 마이닝(Text Mining)'과 '딥 러닝(Deep Learning)'이라는 데이터 처리 기술로 단어가 아닌 의미 중심의 법률 검색이 가능하다.
그래서 검색 정확성을 높이고, 더 많은 검색 결과를 제공할 수 있다.
텍스트 마이닝은 문장 규칙이나 패턴을 분석해 의미 있는 정보를 추출하는 기술이다. 문서 내 특정 단어 출현 빈도 등을 파악해 반복 단어의 관계를 분석한다.
텍스트 마이닝으로 분석한 정보는 다시 딥 러닝 기술을 거쳐 의미별로 분류된다.
딥 러닝은 인공지능이 사람의 뇌처럼 데이터를 반복 학습한 뒤 데이터를 분류하는 기술이다.
예를 들어 사용자가 로우봇을 이용할 때 판례문의 작성 원칙인 '주어', '일시', '상대방', '목적물', '행위' 등을 입력하면 관련 판례와 법령이 검색된다.
사용자는 법률 정보뿐만 아니라 해당 판례가 참고한 법률과 판례까지 파악할 수 있다.
코어닷투데이는 또 법률 데이터 구축과 해석 전문성을 높이기 위해 해외 변호사를 채용했다.
법령과 판례 구조, 정보를 인공지능이 반복 학습할 수 있도록 데이터베이스를 구축하는 것이 변호사 역할이다. 기술 개발자가 할 수 없는 법률 연구를 변호사가 수행해 법률 데이터 구조 분석의 정확성을 마련했다.
현재까지 코어닷투데이가 분석한 법령과 판례 수는 총 547만802건이다.
오슬기(25·여) 뉴질랜드 변호사는 "법률지식을 활용해 새로운 분야에 도전하고 싶었다"며 "코어닷투데이의 미래 가치를 확신해 이 일을 시작했다"고 말했다.
로우봇은 변호사 등 법률가에게도 유용하다. 비슷한 사건 판례와 변론 논리를 빨리 찾고 많이 알아내는 만큼 효과적인 변론이 가능하기 때문이다.
장 교수는 "정보통신기술을 활용해 법률 서비스를 제공하는 산업인 '리걸 테크(Legaltech)' 분야는 2019년까지 약 6조원 규모로 성장할 것"이라며 "검색 결과를 그래프 등을 이용해 시각화하는 등 로우봇 고도화로 국내 시장은 물론 해외 시장도 개척할 것"이라고 말했다.
young@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
UNIST 장봉수 교수 창업한 벤처서 법률 특화 검색엔진 개발
(울산=연합뉴스) 장영은 기자 = 법률(판례나 법령) 검색에 최적화된 검색엔진(http://lawbot.org)이 개발됐다.
장봉수 울산과학기술원(UNIST) 자연과학부 교수가 창업한 벤처 '코어닷투데이(Core.Today)는 일반인도 법률을 쉽게 검색할 수 있는 법률 특화 검색엔진인 '로우봇(LAWBOT)'을 개발했다.
코어닷투데이는 지난해 3월 설립 당시 한글 뉴스를 요약하는 기술을 개발했다.
한국어 특성을 반영해 뉴스를 요약하는 이 기술은 법률 검색엔진 개발로 발전했다.
장 교수는 2일 "미국의 '대화형 법률 서비스' 개발 소식을 접하고 우리 기술로도 이를 개발할 수 있다고 자신했다"며 "로우봇으로 어렵고 높기만 한 법률 분야 문턱을 낮춰 일반인들이 친숙하게 다가가도록 돕고 싶다"고 말했다.
미국 법률자문회사 로스인텔리전스는 인공지능 기술을 활용해 대화체로 질문하면 연관된 판례 등을 제공하는 서비스를 2016년 개발했다.
기존 법률 검색 서비스는 단어 중심이어서 단어가 문서에 정확히 포함돼 있어야 검색할 수 있고, 정확도도 떨어진다.
반면, 로우봇은 '텍스트 마이닝(Text Mining)'과 '딥 러닝(Deep Learning)'이라는 데이터 처리 기술로 단어가 아닌 의미 중심의 법률 검색이 가능하다.
그래서 검색 정확성을 높이고, 더 많은 검색 결과를 제공할 수 있다.
텍스트 마이닝은 문장 규칙이나 패턴을 분석해 의미 있는 정보를 추출하는 기술이다. 문서 내 특정 단어 출현 빈도 등을 파악해 반복 단어의 관계를 분석한다.
텍스트 마이닝으로 분석한 정보는 다시 딥 러닝 기술을 거쳐 의미별로 분류된다.
딥 러닝은 인공지능이 사람의 뇌처럼 데이터를 반복 학습한 뒤 데이터를 분류하는 기술이다.
예를 들어 사용자가 로우봇을 이용할 때 판례문의 작성 원칙인 '주어', '일시', '상대방', '목적물', '행위' 등을 입력하면 관련 판례와 법령이 검색된다.
사용자는 법률 정보뿐만 아니라 해당 판례가 참고한 법률과 판례까지 파악할 수 있다.
코어닷투데이는 또 법률 데이터 구축과 해석 전문성을 높이기 위해 해외 변호사를 채용했다.
법령과 판례 구조, 정보를 인공지능이 반복 학습할 수 있도록 데이터베이스를 구축하는 것이 변호사 역할이다. 기술 개발자가 할 수 없는 법률 연구를 변호사가 수행해 법률 데이터 구조 분석의 정확성을 마련했다.
현재까지 코어닷투데이가 분석한 법령과 판례 수는 총 547만802건이다.
오슬기(25·여) 뉴질랜드 변호사는 "법률지식을 활용해 새로운 분야에 도전하고 싶었다"며 "코어닷투데이의 미래 가치를 확신해 이 일을 시작했다"고 말했다.
로우봇은 변호사 등 법률가에게도 유용하다. 비슷한 사건 판례와 변론 논리를 빨리 찾고 많이 알아내는 만큼 효과적인 변론이 가능하기 때문이다.
장 교수는 "정보통신기술을 활용해 법률 서비스를 제공하는 산업인 '리걸 테크(Legaltech)' 분야는 2019년까지 약 6조원 규모로 성장할 것"이라며 "검색 결과를 그래프 등을 이용해 시각화하는 등 로우봇 고도화로 국내 시장은 물론 해외 시장도 개척할 것"이라고 말했다.
young@yna.co.kr
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