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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박예찬 (중앙대학교) 이재성 (중앙대학교)
저널정보
중앙대학교 인문콘텐츠연구소 인공지능인문학연구 인공지능인문학연구 제13권
발행연도
2023.4
수록면
73 - 107 (35page)

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우리나라의 판결들은 판사의 본연화 되지 않은 인식에 의해 결정되는 부분이존재해 비슷한 사건에서 비슷한 판단하고 있는지 파악하기 어려우므로, 본연화되지 않는 판사의 인식체계를 알고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 인식체계지식과 모델 기법을 융합한 데이터 분석을 제시한다. 우선 데이터를 판사의 인식체계가 잘 들어나는 텍스트를 수집하고, 텍스트를 전처리한 값에 임베딩을 시도한다. 이때, 워드 임베딩에서는 FastText가 법률분석에 적합하다고 판단하였기때문에 사용하였다. 그다음 이렇게 얻어진 벡터 값을 Random Forest와 Neural network 모델을 통해 학습하였고 각 판결을 최고 81%의 정확도로 분류해 낼수 있었다. 그리고 언어 네트워크 분석을 통한 인지적 지도를 구현해 딥러닝한결과와 비교함으로써 판사들 간 같은 인지 과정을 거치는지를 확인하였다. 본 과정을 통해 비록 어려운 법률 용어가 등장하며, 문장의 길이가 긴 판결문일지라도충분히 자연어 처리를 통해 판사들의 인식을 구현화하고 예측하는 것이 학습을통해 가능하다. 또 판결에 중요하게 여겨지는 사건 요소의 우선순위를 인지적 지도를 통해 추론가능해 결국 판단에 중요한 영향을 미치는 것이 무엇인지를 파악할 수 있었다. 이를 바탕으로 판결들이 전혀 다른 양상을 가지고 있어 예측할수 없는 범위에 있는 것이 아니라 일정한 인식을 공유하고 반영한다는 결론을도출해낼 수 있다.
#인문데이터분석 #판례 #자연어처리 #기계학습 #워드임베딩 #Humanities data analysis # precedents # natural language processing # machine learning #word embedding

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