한국법제연구원 KLRI

Ⅰ. 배경 및 목적

▶ 법과 법 관련 제도는 기술의 변화와 상호작용하면서 진화, 성장해 왔음.

○ 최근 들어 급속하게 발전하고 있는 빅데이터 분석이나 인공지능(AI) 관련 기술은 사회 전반에 큰 충격을 안겨 주었고, 그로 인해 법 영역에서도 개인정보나 지식재산권처럼 정보와 직접적인 관련을 맺는 분야뿐 아니라 모든 영역에서 이런 충격과 관련한 변화가 일어나고 있음.

▶ 기술 발전 가운데서도 AI와 관련한 법조 영역의 변화는 법 그리고 사법제도를 분석하고 개선하려는 연구 영역에서도 진행 중임. 

○ 이미 세계 각국에서는 법령 데이터베이스 또는 대규모 판결문 전체 자료를 텍스트마이닝 방식 등으로 분석하는 작업들이 활발하게 이루어지고 있고, 이를 통해 법에 대한 이해를 심화하고 사법제도 등과 관련해서 다양한 새로운 정책 방안을 제시함.

▶ 본 연구는 이런 흐름에 발맞추어 빅데이터 분석기법을 활용하여 우리나라 법을 연구하고 정책방안을 도출하기 위한 기초를 마련하는 작업임.

○ 최근 텍스트마이닝 기법과 법령정보 데이터베이스의 발전은, 과거 개별 법령에 한정되었던 연구의 범위를 넘어서 대한민국 전체 법체계의 구조와 흐름을 통시적·공시적으로 고찰할 수 있는 환경을 조성함.

○ 이에 본 연구는 대한민국 법령 분석을 위한 방법론을 소개하고, ‘인구통계학적(demography)’ 방법을 활용해서 우리나라 법령을 종합적으로 파악한 뒤, 텍스트마이닝 기반 분석이 어떻게 활용될 수 있는지 보여주는 일례로 현행법상 ‘결격사유’에 대한 분석을 제시함.

Ⅱ. 주요 내용

▶ 법령 데이터베이스와 텍스트 분석기법

○ 국가법령정보센터가 제공하는 법령정보 공동활용 Open API로부터 우리나라 법령정보를 내려받아 이것을 활용하는 방법을 개괄한 뒤, 이와 관련해서 풀어야 할 여러 가지 기술적인 문제와 해결 방안을 제언함.

○ 이상의 방식으로 구축한 데이터베이스를 활용해서 텍스트마이닝 분석을 실시하는 것을 소개하며, 이런 작업을 수행함에 있어서도 여러 가지 기술적인 문제가 있는데, 이러한 문제를 분석하고 나름의 해결 방안을 제언함.

▶ 우리나라 법의 인구통계학적 분석

○ 텍스트마이닝 분석을 적용하려면 먼저 분석의 대상을 획정하는 것이 필요한데, 이는 1948년 건국부터 오늘날까지 각 시점별로 우리나라의 법이 몇 개나 되고 조항 수나 글자 수 등이 얼마나 되는지 등을 파악하는 인구통계학(demography)적 작업임.

○ 인구통계학적 분석은 텍스트마이닝을 위한 기초작업임과 동시에 그 자체로서 우리나라 법제의 현황과 문제점을 파악하고 개선방안을 도출하는데 기여함.

○ 인구통계학적 분석은 기본적으로 1) 각 시점별 법의 수, 2) 법의 제정, 폐지, 개정 양상, 3) 법의 조항 수, 글자 수 등을 파악하는 것이며, 여기로부터 나타나는 패턴을 향후 후속작업에서 보다 심도 있게 분석하는 작업으로 진행함. 

○ 인구통계학적 분석으로 우리나라 법의 장기적 변화를 살펴보면, 1990년을 전후로 입법 양상의 큰 변화가 나타나는 것을 확인할 수 있음.

- 1990년을 기점으로 법의 수 증가율이 높아지는데, 이는 제정 법령 수의 증가에 의해 주도되었음. 이와 아울러 법령의 개정도 큰 폭으로 증가함.

- 이처럼 법의 제정과 개정이 지난 30년간 증가한 원인과 양태에 대해서는 추후 심도 있는 논의가 이루어질 수 있음. 

▶ 텍스트마이닝 분석기법의 활용 사례로서 결격사유에 대한 연구

○ 텍스트마이닝 분석기법이 실제로 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 예시로, 우리나라 법률에 산포되어 있는 결격사유 조항을 텍스트마이닝을 통해 파악하고, 이 결과를 법학 연구 방법으로 분석하는 작업을 수행함.

○ 텍스트 분석 결과에 따르면 2025년 1월 1일 기준으로 우리나라 법 가운데 464개 법에 결격사유 조항이 있는 것으로 파악됨. 아울러 1990년부터 연도별로 해당 조항들을 추적해 본 결과, 결격사유 조항은 1990년 이후로 지속적으로 증가해온 것으로 나타남.

○ 국가인권위원회의 권고 등 결격사유 조항에 대해서는 다양한 문제점 지적이 있었음에도 불구하고 이렇게 지속적으로 증가하고 있다는 점은 입법과정에서 결격사유 조항이 포함되는 메커니즘에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다는 점, 그리고 전체 법령을 대상으로 한 체계적인 정비과정이 필요함을 시사하며, 텍스트마이닝 기법은 이러한 작업을 효율적으로 수행하는데 크게 기여할 것으로 판단됨. 

Ⅲ. 기대효과

▶ 본 연구는 AI를 기반한 텍스트마이닝 기법을 활용하는 데 필요한 실무적 정보를 제공함으로써 향후 이러한 분석이 체계적으로 사용될 수 있는 기초를 제공함.

○ 텍스트마이닝을 실제 활용하기 위해서는 많은 기술적 문제가 있는데, 본 연구는 이런 기술적 문제들을 명확히 하고 어떻게 해결할 수 있는지를 제시함으로써, 향후 텍스트마이닝이 원활하게 사용될 수 있는 기초를 마련함.

▶ 법령에 대한 인구통계학적 분석은 우리나라 법령에 대해 텍스트마이닝 분석을 적용하기 위한 전제이면서, 동시에 이 자체가 우리나라 입법활동의 현황과 문제점을 파악할 수 있도록 함으로써, 향후 입법활동이 개선될 수 있는 토대를 제공함.

○ 인구통계학적 분석은 우리나라 법의 입법활동이 1990년을 전후로 큰 변화가 나타났음을 보여주는데, 향후 이와 관련한 보다 세부적인 연구를 진행함으로써 우리나라의 입법 활동이 보다 개선될 수 있을 것으로 예상됨.

▶ 아울러 텍스트마이닝 기법을 이용해서 결격사유 조항을 분석한 사례를 제시함으로써, 향후 텍스트마이닝을 통한 자료 수집과 텍스트 분석기법을 통한 법령의 입체적인 분석에 활발하게 활용될 수 있도록 뒷받침하고자 하였음.

○ 본 연구의 사례는 텍스트마이닝을 통해 수집한 자료가 법학적인 분석을 활용할 때 기존의 연구보다 더 포괄적이고 심도 있는 분석이 이루어질 수 있음을 제시함으로써, AI를 활용한 텍스트마이닝 분석과 전통적인 법학 연구방법이 상호보완적임을 보여주고, 이를 통해 향후 텍스트마이닝이 법률 관련 정책 연구에 보다 활발하게 활용될 수 있을 것으로 기대함.