KR102596842B1 - 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템 - Google Patents

규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템으로서, 더 구체적으로는, 사용자의 입력에 기초하여 1 이상의 노드에 정보를 기록하고, 상기 노드 각각에 대해 다른 노드와의 관계를 결정함으로써 초기트리를 생성하고, 상기 초기트리에서 사용자가 선택한 노드에 대한 기초규제정보를 사용자로부터 수신하여, 상기 기초규제정보와 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각 사이의 유사도스코어 및 규제스코어에 기초하여 관련규제정보를 도출하고, 도출된 관련규제정보를 상기 초기트리에 추가함으로써 이슈별 정보계층트리를 생성할 수 있는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템에 관한 것이다.

Description

규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템{The Method And The Computer-Readable Medium To Generate Information-Hierarchical-Tree For Each Issue Containing Regulatory Information, And The Computing System Performing That Same}
본 발명은 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템으로서, 더 구체적으로는, 사용자의 입력에 기초하여 1 이상의 노드에 정보를 기록하고, 상기 노드 각각에 대해 다른 노드와의 관계를 결정함으로써 초기트리를 생성하고, 상기 초기트리에서 사용자가 선택한 노드에 대한 기초규제정보를 사용자로부터 수신하여, 상기 기초규제정보와 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각 사이의 유사도스코어 및 규제스코어에 기초하여 관련규제정보를 도출하고, 도출된 관련규제정보를 상기 초기트리에 추가함으로써 이슈별 정보계층트리를 생성할 수 있는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템에 관한 것이다.
트리(tree)란 노드들이 나무 가지처럼 연결된 비선형 계층적 자료구조를 말하며, 트리 내에 다른 하위 트리가 있고 그 하위 트리 안에는 또 다른 하위 트리가 있는 재귀적 자료구조이기도 하다.
상기 트리에서 노드(node)는 트리를 구성하는 기본요소로서 키(key) 또는 값(value)을 가지고, 하위 노드에 대한 포인터(pointer)를 가지고 있다. 자식 노드를 가지는 노드를 부모노드(parent node)라 하고, 부모노드의 하위 노드를 자식노드(child node)라고 한다. 하나의 트리 구조에서 최상위 노드를 제외하고는 모두 부모노드를 가지는 자식노드가 될 수 있으며, 부모가 없는 최상위 노드를 루트 노드(root node)라고 한다. 추가적으로, 자식노드가 없는 노드를 외부노드(external node, outer node), 혹은 단말노드(terminal node), 혹은 리프노드(leaf node)라고 한다.
한편, 정부는 국민과 기업 등 정책수요자에게 규제의 내용을 알기 쉽게 제공함과 동시에 규제개혁의 질적 관리수단으로 활용하기 위해 규제등록제도를 도입하였다. 규제등록제도란, 규제개력위원회에 의하여 등록된 규제를 규제등록카드의 형태로 인터넷 홈페이지 등을 통해 국민에게 알리는 제도를 말하여, 2015년 이후, 등록된 규제는 규제정보포털과 국가 법령정보센터에 실시간으로 공개되어 국민들에게 규제에 대한 정보를 제공하고 있다.
그러나, 전술한 규제정보포털이나 국가 법령정보센터에서 제공되는 법률조항들은 법 분야별, 소관부처별로 나열한 분류체계로 상위법 폴더 안에 하위법을 열도록 구조화되어 있고, 법 분야의 내용 관계와 관련없이 단순 나열되어 있어, 사업체 혹은 정부에서 신산업분야에 대한 규제법령정보를 찾아보고자 할 때 관련 지식이나 정보가 충분하지 않은 경우, 기 분류된 수많은 분야 중 사용자에 필요한 특정 분야를 선택하는 것이 어려울 뿐 아니라, 특히 중소기업 및 창업기업이 융합서비스를 제공하면서 여러 분야 및 소관부처가 중복적으로 해당하는 경우 해당 플랫폼에서 흩어진 정보를 동시에 확인하는 것이 어렵다는 문제가 있다. 따라서, 사용자가 원하는 규제법률조항을 효과적으로 찾되, 이를 카테고리별로 분류된 계층적 트리구조로 사용자에게 제공하여 사용자가 원하는 규제법률조항을 직관적으로 파악할 수 있는 기술이 요구되는 실정이다.
본 발명은 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템으로서, 더 구체적으로는, 사용자의 입력에 기초하여 1 이상의 노드에 정보를 기록하고, 상기 노드 각각에 대해 다른 노드와의 관계를 결정함으로써 초기트리를 생성하고, 상기 초기트리에서 사용자가 선택한 노드에 대한 기초규제정보를 사용자로부터 수신하여, 상기 기초규제정보와 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각 사이의 유사도스코어 및 규제스코어에 기초하여 관련규제정보를 도출하고, 도출된 관련규제정보를 상기 초기트리에 추가함으로써 이슈별 정보계층트리를 생성할 수 있는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법, 컴퓨터-판독가능 기록매체 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예는, 1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템에서 수행되는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법으로서, 복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성하는 트리생성단계로서, 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1개의 다른 노드와 상위 혹은 하위개념으로 연결이 되어 있고, 상기 노드에 기록되는 정보 및 다른 노드와의 관계는 사용자의 입력에 따라 결정되는 트리생성단계; 및 상기 사용자가 선택한 노드에 대하여, 해당 노드에 대한 1 이상의 관련규제를 도출하는 관련규제법률도출단계;를 포함하고, 상기 관련규제법률도출단계는, 사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하는 기초규제정보수신단계; 및 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함하는, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 트리생성단계는, 상기 사용자의 입력에 기초하여 최상위 노드에 기록될 정보를 입력하는 루트노드입력단계; 및 상기 최상위 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드에 기록될 정보를 입력하는 하위노드입력단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 하위노드입력단계는, 특정 노드에 기록되는 정보를 세부분류모델에 입력하는 단계; 및 상기 세부분류모델에서 도출된 기설정된 개수의 복수의 세부항목 각각을 상기 특정 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드 각각에 입력하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 관련규제법률도출단계는 상기 유사도스코어를 도출하는 유사도스코어도출단계를 더 포함하고, 상기 유사도스코어도출단계는, 인공신경망 기반의 제1추론모델에 상기 기초규제정보와 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각을 입력하여 키워드매칭스코어를 도출하는 키워드매칭스코어도출단계; 및 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보 사이의 코사인유사도스코어를 도출하는 코사인유사도스코어도출단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 키워드매칭스코어도출단계는, 상기 사용자로부터 입력받은 기초규제정보로부터 키워드를 추출하는 단계; 추출된 복수의 키워드 각각을 1 이상의 차원을 가지는 벡터로 변환한 뒤, 변환된 복수의 벡터를 하나의 키워드벡터로 도출하는 단계; 및 인공신경망 기반의 제1추론모델에 법률조항과 키워드벡터를 입력함으로써, 입력된 법률조항과 키워드벡터와의 유사도를 나타내는 키워드매칭스코어를 도출하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 코사인유사도스코어도출단계는, 상기 사용자로부터 입력받은 기초규제정보에 대해 인공신경망기반의 워드임베딩모델을 통해 기초규제벡터를 도출하는 단계; 및 상기 데이터베이스에 저장된 모든 법률조항 각각과 상기 기초규제벡터 사이의 대해 도출된 코사인유사도에 기초하는 코사인유사도스코어를 도출하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 관련규제법률도출단계는 상기 규제스코어를 도출하는 규제스코어도출단계를 더 포함하고, 상기 규제스코어도출단계는, 규제분류모델에 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각을 입력하여 각각의 법률조항에 해당하는 규제스코어를 도출하고, 상기 규제분류모델은 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 중 규제카드정보가 있는 법률조항의 규제카드정보로 학습될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 관련규제법률도출단계는, 기설정된 규제스코어 이상의 법률조항과 해당 법률정보를 관련규제정보로 결정한 뒤, 결정된 관련규제정보를 계층화된 형태로 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서는, 상기 관련규제법률도출단계는, 상기 기초규제정보와 기설정된 개수의 상위 유사도스코어를 가지는 법률조항의 규제스코어에 기초하여 산출된 기준규제스코어 이상의 법률조항과 해당 법률정보를 관련규제정보로 결정한 뒤, 결정된 관련규제정보를 계층화된 형태로 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 관련규제법률도출단계는, 사용자로부터 추가규제정보를 수신하는 단계; 및 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 추가규제정보와의 유사도스코어; 및 해당 법률조항의 규제스코어;에 기초하여, 제2관련규제정보를 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예는, 1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하고, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법을 수행하는 컴퓨팅시스템으로서, 복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성하는 트리생성단계로서, 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1개의 다른 노드와 상위 혹은 하위개념으로 연결이 되어 있고, 상기 노드에 기록되는 정보 및 다른 노드와의 관계는 사용자의 입력에 따라 결정되는, 트리생성단계; 및 상기 사용자가 선택한 노드에 대하여, 해당 노드에 대한 1 이상의 관련규제를 도출하는 관련규제법률도출단계;를 수행하고, 상기 관련규제법률도출단계는, 사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하는 기초규제정보수신단계; 및 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함하는, 컴퓨팅시스템을 제공한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예는, 1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템에서 수행되는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법을 구현하기 위한 컴퓨터-판독가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 상기 컴퓨팅시스템으로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 이하의 단계들은: 복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성하는 트리생성단계로서, 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1개의 다른 노드와 상위 혹은 하위개념으로 연결이 되어 있고, 상기 노드에 기록되는 정보 및 다른 노드와의 관계는 사용자의 입력에 따라 결정되는, 트리생성단계; 및 상기 사용자가 선택한 노드에 대하여, 해당 노드에 대한 1 이상의 관련규제를 도출하는 관련규제법률도출단계;를 포함하고, 상기 관련규제법률도출단계는, 사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하는 기초규제정보수신단계; 및 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함하는, 컴퓨터-판독가능 기록매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 법률의 분야나 소관부처별로 분류된 리스트가 아니라 실제 법 조문 내용에 기반한 주제별로 분류된 규제법률조항을 계층적 구조를 가지는 트리형태로 제공함으로써 사용자가 입력한 검색어 혹은 검색문과 실질적으로 관련된 법률조항을 제공할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 정부에서 지정한 규제법률조항에 대한 정보를 그대로 제공하지 않고, 학습된 규제분류모델을 통해 도출된 규제스코어에 기초하여 규제법률조항을 도출함으로써 규제로 분류되지 않은 법률조항 중 규제로 인식되는 그림자규제조항을 쉽게 찾을 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 기업 등에서 신사업 검토 또는 창업을 준비할 때 진행하려는 사업과 관련된 규제법률조항을 손쉽게 찾을 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 규제를 검토하는 정부 부처, 입법 기관, 및 국책 연구소 등에서 특정 분야에 관련된 법률조항을 쉽게 찾을 수 있어, 입법 혹은 개정이 필요한 법률조항들을 용이하게 모니터링할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자가 다양한 형식의 검색어를 입력할 수 있어 법률 용어 등 법적 지식이 충분하지 않더라도 자신이 찾고자 하는 분야의 규제법률조항을 손쉽게 검색할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 규제법률조항을 도출하는 방법의 수행단계 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템의 구성을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅시스템에서 관련규제법률 리스트를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 규제분류모델이 학습되는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 규제분류모델을 통해 각각의 법률조항에 대해 규제스코어를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도스코어도출단계의 수행단계를 개략적으로 도시한다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 몇 실시예에 따른 키워드매칭스코어도출단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 코사인유사도스코어도출단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 후보법률조항을 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도스코어를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 규제법률조항을 결정하는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자에게 제공되는 규제법률리스트를 개략적으로 도시한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법의 수행단계 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템의 구성을 개략적으로 도시한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자입력에 따라 초기트리를 생성하는 트리생성단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 하위노드입력단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 생성된 제2하위노드를 포함하는 정보계층트리를 개략적으로 도시한다.
도 17 및 도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 관련규제법률도출단계의 수행단계 및 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 19 및 도 20은 본 발명의 몇 실시예에 따른 정보계층트리를 개략적으로 도시한다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅장치의 내부 구성을 예시적으로 도시한다.
이하에서는, 다양한 실시예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나 이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
한편, 이하에서 언급되는 "법률조항"은 법률, 시행령, 시행규칙, 및 행정규칙을 모두 포함하는 개념이며, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 판례, 행정지도, 감독행정 및 구두지시 등을 더 포함할 수 있다.
1. 입력된 쿼리와 관련된 규제법률조항을 도출하는 방법
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 규제법률조항을 도출하는 방법의 수행단계 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템(1000)의 구성을 개략적으로 도시하고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅시스템(1000)에서 관련규제법률 리스트를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템(1000)에서 수행되는, 입력된 쿼리와 관련된 규제법률조항을 도출하는 방법으로서, 복수의 법률조항 중 규제카드정보가 있는 법률조항의 규제카드정보로 학습된 규제분류모델(2100)을 이용하여 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각이 규제와 얼마나 관련되어 있는지를 나타내는 규제스코어를 도출하는 규제스코어도출단계(S100); 1 이상의 인공신경망 기반 추론모델을 사용하여 사용자로부터 입력받은 쿼리와 상기 복수의 법률조항 각각과의 유사도에 따른 유사도스코어를 도출하는 유사도스코어도출단계(S200); 및 상기 규제스코어 및 상기 유사도스코어에 기초하여 상기 쿼리와 관련된 규제법률조항을 기설정된 기준에 따라 분류 및 정렬하여 상기 사용자에게 제공하는 관련규제법률제공단계(S300);를 포함한다.
개략적으로, 도 1의 (a)는 규제법률조항을 도출하는 방법의 수행단계를 도시하고, 도 1의 (b)는 상기 규제법률조항을 도출하는 방법을 수행하는 컴퓨팅시스템(1000)의 구성을 도시한다.
구체적으로, 상기 컴퓨팅시스템(1000)의 규제스코어도출부(1100)는 데이터베이스(2000)에 저장된 모든 법률조항 각각에 대하여 규제스코어를 도출하는 규제스코어도출단계(S100)를 수행한다. 상기 데이터베이스(2000)에는 복수의 법률조항과 각각의 법률조항에 해당하는 정보가 저장된다. 상기 법률조항에 해당하는 정보로는, 법률 제목, 법률조항 원문, 해당법률의 상위법 정보, 소관부서, 공표일, 시행일 및 규제정보 등을 포함한다. 상기 규제정보는 규제개혁위원회에서 공개하는 규제등록카드에 포함되는 정보에 해당하는 것이 바람직하다.
상기 규제스코어도출부(1100)는 규제정보가 존재하는 법률조항을 학습한 규제분류모델(2100)을 이용하여 상기 데이터베이스(2000)에 저장된 모든 법률조항 각각에 대해 규제스코어를 도출한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 규제분류모델(2100)은 상기 데이터베이스(2000)에 저장된다. 상기 규제스코어도출단계(S100)에 대한 추가적인 설명은 도 3 내지 도 4에서 후술하도록 하며, 상기 컴퓨팅장치는 상기 규제스코어도출단계(S100) 이후 사용자로부터 입력된 쿼리(query)정보(이하, 쿼리)에 기초하여 유사도스코어도출단계(S200) 및 관련규제법률제공단계(S300)를 수행함으로써 사용자에게 입력된 쿼리정보와 관련된 규제법률조항을 도출한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 사용자는 자신의 단말기 등을 통해 검색어 혹은 검색문을 입력할 수 있고, 상기 단말기는 입력받은 검색어 혹은 검색문에 기초하여 쿼리를 생성하고, 생성한 쿼리를 컴퓨팅시스템(1000)으로 송신한다. 혹은 본 발명의 다른 실시예로서, 상기 단말기는 입력받은 검색어 혹은 검색문을 상기 컴퓨팅시스템(1000)에 송신하고, 상기 컴퓨팅시스템(1000)에서 수신한 검색어 혹은 검색문을 쿼리정보로 생성할 수 있다. 이를 수신한 컴퓨팅시스템(1000)은 상기 쿼리에 포함된 데이터와 관련된 규제법률조항을 도출하여 규제법률 리스트를 생성하고, 생성된 리스트를 사용자에게 제공할 수 있다.
사용자는 상기 검색어 혹은 검색문으로서, 자신이 원하는 분야의 법률조항을 입력하는 것이 바람직하다. 예를 들어, 사용자가 임상시험에 관한 규제법률을 알고 싶은 경우, 사용자는 검색어로서 '의약품 임상시험 계획 승인 절차 및 기준'을 입력하거나, 혹은 '의약품 등의 안전에 관한 규칙 제24조'를 입력하거나, 혹은 검색문으로서 상기 의약품 등의 안전에 관한 규칙 제24조의 조항 전문을 입력할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자는 검색문으로서 '바이오 헬스케어 분야에서 임상시험과 관련된 규제법률을 알려줘,'라는 문장을 입력할 수 있으며, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 사용자는 '바이오 헬스케어, 임상시험, 규제'와 같이 핵심 키워드만을 검색어로 입력할 수 있다.
이와 같은 검색어 혹은 검색문과 관련된 데이터를 포함하는 쿼리를 수신한 유사도스코어도출부(1200)는, 1 이상의 인공신경망 기반 추론모델을 사용하여 사용자로부터 입력받은 쿼리와 상기 복수의 법률조항 각각과의 유사도에 따른 유사도스코어를 도출하는 유사도스코어도출단계(S200)를 수행한다. 개략적으로 상기 유사도스코어도출단계(S200)는 키워드매칭스코어도출단계(S210) 및 코사인유사도스코어도출단계(S220)를 포함하고, 상기 유사도스코어도출부(1200)는 이를 통해 도출된 키워드매칭스코어 및 코사인유사도스코어에 기초하여 입력된 쿼리와 법률조항 사이의 유사도스코어를 도출한다. 상기 유사도스코어도출단계(S200)에 대한 보다 구체적인 설명은 도 5 내지 도 10에 대한 설명에서 후술하도록 한다.
데이터베이스(2000)에 저장된 법률조항 각각에 대해 규제스코어가 도출되고, 입력된 쿼리와 상기 법률조항 각각과의 유사도스코어가 도출되면, 관련규제법률제공부(1300)는 상기 유사도스코어 및 규제스코어에 기초하여 입력된 쿼리와 관련된 규제법률조항을 도출하는 관련규제법률제공단계(S300)를 수행한다.
더 구체적으로, 관련규제법률은 사용자가 입력한 쿼리와 관련된 규제법률조항을 의미하고, 상기 관련규제법률은 정부기관 등에서 지정한 규제법률을 포함하고, 추가적으로 규제법률로 지정되지 않은 법률조항일지라도 사실상 규제의 역할을 하는, 이른바 '그림자규제'에 해당하는 법률조항을 더 포함할 수 있는 것을 특징으로 한다. 다시 말해, 본 발명은 전술한 규제스코어도출단계(S100) 및 유사도스코어도출단계(S200)를 통해 도출된 규제스코어와 유사도스코어에 기초하여 사용자가 원하는 분야의 현행법에서 정부에서 지정한 규제법률과 그림자규제에 해당하는 법률조항을 도출할 수 있고, 이를 통해 사용자는 자신이 법적 지식이 충분하지 않더라도 자신이 진행하거나 검토하려는 분야와 관련된 규제법률조항을 손쉽게 찾을 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
또한, 상기 관련규제법률제공단계(S300)는, 도출된 관련규제법률에 대해 실제 법 조문 내용에 기반한 주제별로 분류된 규제법률리스트를 제공함으로써 사용자가 입력한 검색어 혹은 검색문과 실질적으로 관련된 법률조항을 제공하는 효과를 발휘할 수 있어, 종래 기술 혹은 종래의 관련 플랫폼 등에서 법률조항을 단순히 소관부처별로 나열한 분류체계로 상위법 폴더 안에 하위법을 열도록 구조화되는 방식으로 제공하거나, 또는 실생활과 관련된 주제로 이루어진 카테고리를 토대로 분류체계를 세워 제공하는 방식에 비하여 실무진들이 좀 더 실질적이고 필요한 법률조항들을 효과적으로 제공할 수 있다.
이하에서는, 전술한 규제스코어도출단계(S100), 유사도스코어도출단계(S200), 및 관련규제법률제공단계(S300)에 대하여 관련 도면과 함께 더 구체적으로 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 규제분류모델(2100)이 학습되는 과정을 개략적으로 도시한다.
구체적으로, 데이터베이스(2000)에는 복수의 법률조항과 상기 복수의 법률조항 각각에 대한 법률정보가 같이 저장된다. 상기 법률정보는, 도 1에 대한 설명에서 전술한 바와 같이, 법률 제목, 법률조항 원문, 해당법률의 상위법 정보, 소관부서, 공표일, 시행일 및 규제정보가 포함되며, 본 명세서의 [발명의 배경이 되는 기술]에 기재된 바와 같이, 상기 규제정보는 규제등록카드의 형태로 저장될 수 있다. 상기 규제등록카드에는 규제사무명, 규제요지, 공포일, 시행일, 일몰정보, 법령명, 주요검색어, 연관법령, 및 소관부처명 등의 정보가 포함되고, 정부에서 지정된 규제법령이 아닌 법률조항의 경우, 해당 법률조항의 규제정보는 없다.
도 3에 도시된 바와 같이, 규제분류모델(2100)은 데이터베이스(2000)에 저장된 모든 법률조항 가운데 상기 규제정보(도 3에서는 규제카드정보)가 존재하는 법률조항에 대해 학습하는 과정을 수행한다. 추가적으로, 상기 규제법률모델은 전술한 규제정보뿐만 아니라, 규제정보가 존재하는 법률조항의 원문 내용 전체도 같이 학습한다. 이를 통해 상기 규제분류모델(2100)은 입력되는 법률조항의 원문 내용을 분석하여 입력된 법률조항이 규제와 얼마나 관련되어 있는지를 나타내는 규제스코어를 도출한다.
즉, 처음부터 규제법률조항으로 분류되지 않은 법률조항일지라도, 학습한 규제법률조항에서 도출해낸 규칙이 일정 수준 이상 나타나는 법률조항의 경우 특정 수치 이상의 규제스코어가 본 발명의 규제스코어도출단계(S100)를 통해 도출되게 되고, 이에 따라 해당 법률조항을 규제법률조항으로 분류하는 것을 기술적 특징으로 한다.
상기 규제법률조항에서 도출해낸 규칙의 일 예로는 "'규제', '의무', '~해야 한다'와 같이 강제성 혹은 당위성을 가지는 단어가 기설정된 개수 이상 포함되는 경우 이를 규제법률조항으로 분류한다" 등이 있을 수 있다. 위와 같이 학습된 규제분류모델(2100)을 통해 규제스코어를 도출하는 과정을 도 4에 대한 설명에서 서술하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 규제분류모델(2100)을 통해 각각의 법률조항에 대해 규제스코어를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다.
개략적으로, 도 4의 (a)는 규제분류모델(2100)에 분류되지 않은 법률조항을 입력함으로써 해당 법률조항의 규제스코어를 도출하는 과정을 도시하고, 도 4의 (b)는 규제스코어 리스트의 일 실시예를 도시한다.
구체적으로, 도 3의 내용을 참고하여, 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이, 규제스코어도출단계(S100)는 규제분류모델(2100)에 법률조항을 입력하면, 해당 법률조항에 대한 규제스코어를 도출한다. 바람직하게는, 상기 규제스코어도출단계(S100)는, 사용자로부터 쿼리를 입력받기 전 데이터베이스(2000)에 저장된 모든 법률조항에 대해 수행될 수 있다. 상기 규제스코어는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 0 내지 1 사이의 실수로 표현될 수 있으며, 1에 가까울수록 해당 법률조항이 규제와 밀접하게 관련된 법률조항임을 의미한다.
본 발명의 일 실시예로서, 관련규제법률제공부(1300)는, 상기 규제스코어도출단계(S100)를 통해 도출된 규제스코어에 기초하여 기설정된 기준 이상의 규제스코어를 가진 법률조항에 대해 규제법률로 판단할 수 있다. 예를 들어, 규제스코어가 0.800 이상인 법률조항을 규제법률로서 판단할 수 있다. 즉, 본 발명의 규제스코어도출단계(S100)는 정부 등에 의해 지정된 규제법률을 학습한 규제분류모델(2100)을 이용하여 정부 등에 의해 규제법률로 지정되지 않았으나 실제 해당 법령이 적용되는 현장에서 규제법률로서 작용될 수 있는 그림자규제에 해당하는 규제법률을 도출할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도스코어도출단계(S200)의 수행단계를 개략적으로 도시한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 유사도스코어도출부(1200)에 수행되는 유사도스코어도출단계(S200)는, 키워드매칭스코어를 도출하는 키워드매칭스코어도출단계(S210); 코사인유사도스코어를 도출하는 코사인유사도스코어도출단계(S220); 및 입력된 쿼리와 상기 유사도스코어도출단계(S200) 및 키워드매칭스코어도출단계(S210)를 통해 도출된 후보법률조항과 실질적으로 얼마나 연관되었는지를 나타내는 연관성스코어를 도출하는 연관성스코어도출단계(S230);를 포함한다.
본 발명의 일 실시예로서 도 5에서는 상기 키워드매칭스코어도출단계(S210)가 상기 코사인유사도스코어도출단계(S220)보다 선행되는 것으로 도시되었으나, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 코사인유사도스코어도출단계(S220)가 상기 키워드매칭스코어도출단계(S210)보다 선행될 수 있으며, 이는 본 발명의 발명자에 의도에 따라 얼마든지 설계변경될 수 있는 사항에 해당한다.
따라서, 상기 유사도스코어도출부(1200)는 상기 키워드매칭스코어, 상기 코사인유사도스코어, 및 상기 연관성스코어에 도출하여 사용자로부터 입력받은 쿼리와 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각과의 유사도스코어를 도출하는 유사도스코어도출단계(S200)를 수행한다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 몇 실시예에 따른 키워드매칭스코어도출단계(S210)의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 6 내지 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 유사도스코어도출단계(S200)는, 인공신경망 기반의 제1추론모델(2300)에 사용자로부터 입력받은 쿼리와 상기 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각을 입력하여 키워드매칭스코어를 도출하는 키워드매칭스코어도출단계(S210)를 포함한다.
또한, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 키워드매칭스코어도출단계(S210)는, 상기 사용자로부터 입력받은 쿼리로부터 키워드를 추출하는 단계; 추출된 복수의 키워드 각각을 1 이상의 차원을 가지는 벡터로 변환한 뒤, 변환된 복수의 벡터를 하나의 키워드벡터로 도출하는 단계; 및 인공신경망 기반의 제1추론모델(2300)에 법률조항과 키워드벡터를 입력함으로써, 입력된 법률조항과 키워드벡터와의 유사도를 나타내는 키워드매칭스코어를 도출하는 단계;를 포함한다.
구체적으로, 도 6은 본 발명의 일 실시예로서, 키워드매칭스코어를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다. 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 유사도스코어도출부(1200)는, 명사추출기(2200)나 명사구추출기, 혹은 키워드도출모델 등을 이용하여 사용자로부터 입력받은 쿼리에 대한 복수의 키워드(A, B, C, D)를 도출하는 단계를 수행한다. 도 6 내지 도 7에서는 하나의 쿼리에서 4개의 키워드(A, B, C, D)를 도출한 예를 도시하지만 실제 본 발명에서 도출되는 키워드의 수를 도 6 내지 도 7에 도시된 바로 한정하지 않는다.
이후 상기 유사도스코어도출부(1200)는 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 사용자로부터 입력된 쿼리의 키워드 집합 {A, B, C, D}과 데이터베이스(2000)에 저장된 법률조항 각각을 인공지능 기반의 제1추론모델(2300)에 입력하여 키워드매칭스코어를 도출한다.
상기 키워드매칭스코어는 상기 제1추론모델(2300)에 입력되는 법률조항에 상기 키워드 집합 {A, B, C, D}에 속한 키워드(A, B, C, D)가 얼마나 출현하는지, 혹은 상기 키워드 집합 {A, B, C, D}에 속한 키워드(A, B, C, D}와 관련된 명사구가 얼마나 출현하는지를 수치화한 스코어로서, 키워드매칭스코어가 높은 법률조항일수록 상기 쿼리의 키워드가 많이 포함되거나, 높은 빈도로 출현하는 법률조항으로 이해될 수 있다.
한편, 키워드매칭스코어는, 본 발명의 다른 실시예로서, 도 7에 도시된 바와 같이, 키워드 집합 {A, B, C, D}을 바로 상기 제1추론모델(2300)에 입력하는 것이 아니라, 키워드 집합 {A, B, C, D}을 키워드벡터로 변환한 뒤, 상기 키워드벡터와 데이터베이스(2000)에 저장된 법률조항 각각을 상기 제1추론모델(2300)에 입력하여 키워드매칭스코어를 도출할 수 있다.
더 구체적으로, 상기 유사도스코어도출부(1200)는 도 6의 (a)에 도시된 과정을 통해 키워드 집합 {A, B, C, D}을 도출한 뒤, 단어를 1 이상의 차원을 가지는 벡터로 변환하는 매트릭스에 상기 키워드 집합에 속한 키워드 각각을 입력하여, 해당 키워드 각각에 대한 벡터(VA, VB, VC, VD)를 도출할 수 있다. 본 발명의 여러 실시예에 따르면, 상기 매트릭스에 의하여 수행되는 기능은 W2V과 같이 텍스트를 이에 상응하는 벡터로 변환시키는 모델 혹은 알고리즘에 의해 수행될 수도 있다. 상기 키워드(VA, VB, VC, VD) 각각에 대한 벡터가 도출되면, 상기 유사도스코어도출부(1200)는, 도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 이를 하나의 키워드벡터(VA+B+C+D)로 도출한다. 예를 들어, 상기 키워드(VA, VB, VC, VD) 각각에 대한 벡터를 모두 합하는 방식으로 해당 키워드벡터를 도출할 수 있다.
키워드벡터(VA+B+C+D)가 도출되면, 상기 유사도스코어도출부(1200)는 도출된 키워드벡터(VA+B+C+D)와 법률조항을 상기 제1추론모델(2300)에 입력함으로써 해당 법률조항과 쿼리 사이의 키워드매칭스코어를 도출할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 코사인유사도스코어도출단계(S220)의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 8에 도시된 바와 같이, 상기 코사인유사도스코어도출단계(S220)는, 상기 사용자로부터 입력받은 쿼리에 대해 인공신경망 기반의 워드임베딩모델(2400)을 통해 쿼리벡터를 도출하는 단계; 및 상기 데이터베이스(2000)에 저장된 모든 법률조항 각각과 상기 쿼리벡터 사이에 대해 도출된 코사인유사도에 기초하는 코사인유사도스코어를 도출하는 단계;를 포함한다.
개략적으로, 도 8의 (a)는 사용자로부터 입력받은 쿼리를 워드임베딩모델(2400)에 입력하여 쿼리벡터(Vquery)를 도출하는 과정을 도시하고, 도 8의 (b)는 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각을 상기 워드임베딩모델(2400)에 입력하여 상기 법률조항 각각에 대한 법률벡터(Vlaw)를 도출하는 과정을 도시하고, 도 8의 (c)는 상기 쿼리벡터(Vquery)와 상기 법률벡터(Vlaw) 사이의 코사인유사도스코어를 도출하는 과정을 도시한다.
구체적으로, 유사도스코어도출부(1200)는 도 8에 도시된 워드임베딩모델(2400)에 사용자로부터 입력받은 쿼리와 데이터베이스(2000)에 저장된 법률조항 각각을 입력하여 쿼리벡터(Vquery) 및 복수의 법률벡터(Vlaw)를 도출한 뒤, 상기 쿼리벡터(Vquery) 및 법률벡터(Vlaw) 사이의 코사인유사도를 도출하여 상기 쿼리와 상기 데이터베이스(2000)에 저장된 법률조항 각각에 대한 코사인유사도스코어를 도출한다. 상기 워드임베딩모델(2400)은 키워드매칭스코어도출단계(S210)에서의 매트릭스와 유사한 기능을 수행하나, 서로 상이한 모델 혹은 알고리즘에 해당하는 것이 바람직하다. 즉 상기 키워드벡터(VA+B+C+D)와 상기 쿼리벡터(Vquery) 모두 쿼리에 대한 벡터를 의미하나, 서로 상이한 벡터에 해당한다.
도 8에 도시된 Vlaw1, Vlaw2, Vlaw3, Vlaw4, Vlaw5, 및 Vlaw6 각각은, 도 2를 참고하여, LAW#1, LAW#2, LAW#3, LAW#4, LAW#5, 및 LAW#6을 상기 워드임베딩모델(2400)에 입력하여 출력된 1 이상의 차원을 가지는 벡터에 해당하며, 상기 법률벡터(Vlaw)를 구하는 과정은 데이터베이스(2000)에 저장된 모든 법률조항에 대해 수행되는 것이 바람직하다.
다시 말해, 상기 유사도스코어도출부(1200)는, 상기 워드임베딩모델(2400)을 통해 쿼리벡터(Vquery)와 복수의 법률벡터(Vlaw)를 도출한 뒤, 도 8의 (c)에 도시된 바와 같이, 쿼리벡터(Vquery)와 복수의 법률벡터(Vlaw) 각각과의 코사인유사도를 산출한 뒤, 산출한 코사인유사도에 기초하여 코사인유사도스코어를 도출한다.
상술한 바와 같이, 유사도스코어도출부(1200)는 상이한 방식으로 도출된 상이한 스코어(키워드매칭스코어 및 코사인유사도스코어)에 기초하여 사용자로부터 입력받은 쿼리와 법률조항 사이의 유사도에 따른 유사도스코어를 도출할 수 있으며, 이를 통해 한 가지 방식으로 유사도스코어를 도출하는 것보다 정확하게 유사도스코어를 도출할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 후보법률조항을 도출하는 과정을 개략적으로 도시하고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도스코어를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 9 내지 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 유사도스코어도출단계(S200)는, 상기 키워드매칭스코어와 상기 코사인유사도스코어에 기초하여 도출한 법률조항과 입력받은 쿼리를 인공신경망 기반의 제2추론모델(2500)에 입력하여 상기 도출한 법률조항과 상기 입력받은 쿼리 사이의 연관성을 나타내는 연관성스코어를 도출하는 연관성스코어도출단계(S230)를 더 포함하고, 상기 키워드매칭스코어, 상기 코사인유사도스코어, 및 상기 연관성스코어에 기초하여 상기 복수의 법률조항 각각에 대한 유사도스코어를 도출한다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 유사도스코어도출부(1200)는 상기 키워드매칭스코어 및 상기 코사인유사도스코어에 기초하여 해당 법률조항의 유사도스코어를 도출할 수 있다. 한편, 바람직하게는, 본 발명의 다른 실시예로서, 상기 키워드매칭스코어, 상기 코사인유사도스코어, 및 상기 연관성스코어에 기초하여 상기 복수의 법률조항 각각에 대한 유사도스코어를 도출할 수 있다.
도 9의 (a)에 도시된 바와 같이, 상기 유사도스코어도출부(1200)는, 상기 데이터베이스(2000)에 저장된 모든 법률조항에 대한 상기 키워드매칭스코어 및 코사인유사도스코어에 기초하여 법률조항별로 중간스코어를 도출하고, 도 9의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 모든 법률조항들을 상기 중간스코어 순으로 나열한다.
이후, 상기 모든 법률조항들 가운데 일부 법률조항을 기설정된 조건에 따라 후보법률조항으로 선정한다. 도 9에서는 상위 100개의 중간스코어를 가지는 법률조항들을 후보법률조항으로 선정하는 실시예를 도시하였으나, 본 발명의 후보법률조항을 선정하는 구성을 상술한 실시예로 한정하지 않으며 다양한 실시예를 통해 소정의 개수의 후보법률조항을 선정할 수 있다.
이와 같이, 후보법률조항으로 선정된 복수의 법률조항 각각과 상기 사용자로부터 입력받은 쿼리를 인공지능 기반의 제2추론모델(2500)에 입력하여 상기 쿼리와 후보법률조항 각각 사이의 연관성스코어를 도출하는 연관성스코어도출단계(S230)가 유사도스코어도출부(1200)에 의하여 수행된다. 바람직한 실시예로서, 상기 연관성스코어는 하드 네거티브 믹싱(hard negative mixing)방식을 이용한 자기 지도 학습에 기초하여 도출될 수 있다.
상기 유사도스코어도출부(1200)는, 전술한 과정을 통해 도출된 키워드매칭스코어, 코사인유사도스코어, 및 연관성스코어에 기초하여 입력된 쿼리와 법률조항 상이의 유사도스코어를 도출한다. 이후, 도 1에 대한 설명을 참소하여, 상기 컴퓨팅시스템(1000)의 관련규제법률제공부(1300)는 상기 규제스코어와 상기 유사도스코어에 기초하여 사용자가 입력한 쿼리와 관련된 규제법률조항을 도출하고, 사용자에게 제공한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 규제법률조항을 결정하는 과정을 개략적으로 도시하고, 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자에게 제공되는 규제법률리스트를 개략적으로 도시한다.
도 11 내지 도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예로서, 상기 관련규제법률제공단계(S300)는, 상기 유사도스코어에 기초하여 상기 쿼리와 관련된 규제법률조항을 분류하되, 기설정된 규제스코어 이상의 법률조항을 규제법률조항으로 결정한 뒤, 결정된 규제법률조항을 기설정된 조건에 따른 순서로 나열된 리스트 형태로 사용자에게 제공한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서, 상기 관련규제법률제공단계(S300)는, 상기 유사도스코어에 기초하여 상기 쿼리와 관련된 규제법률조항을 분류하되, 기설정된 개수의 사위 유사도스코어를 가지는 법률조항의 규제스코어에 기초하여 산출된 기준규제스코어 이상의 법률조항을 규제법률조항으로 결정한 뒤, 결정된 규제법률조항을 기설정된 조건에 따른 순서로 나열된 리스트 형태로 사용자에게 제공한다.
구체적으로, 도 11에 도시된 바와 같이, 관련규제법률제공부(1300)는 법률조항에 대해 해당 법률조항에 대한 유사도스코어와 규제스코어에 기초하여 해당 법률조항이 관련규제법률조항인지를 판단하고, 관련규제법률조항으로 판단된 복수의 법률조항들을 리스트 형태로 제공하는 관련규제법률제공단계(S300)를 수행한다.
상기 리스트 형태로 제공되는 관련규제법률조항의 일 실시예를 도 12에 도시한다. 도 12에 도시된 바와 같이, 리스트에는, 도 3에 대한 설명을 참고하여, 법률 제목, 법률조항 원문, 해당법률의 상위법 정보, 소관부서, 공표일, 시행일 및 규제정보가 포함되며, 설명의 편의를 위해 도 12에는 법률 제목, 법률조항원문, 해당 법률조항의 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제스코어만을 도시한다. 상기 유사도스코어는 도 4에 대한 설명에서 전술한 규제스코어와 마찬가지로 0 내지 1 사이의 실수로 표현될 수 있으며, 1에 가까울수록 해당 법률조항이 입력된 쿼리와 밀접하게 유사한 법률조항임을 의미한다.
상기 관련규제법률제공단계(S300)는, 사용자가 입력한 쿼리에 대한 유사도스코어 순서대로 상기 리스트를 생성할 수 있다. 이 때, 기설정된 규제스코어 이상인 법률조항만을 상기 리스트에 포함시키거나 혹은, 특정 규칙에 따라 기준규제스코어를 산출한 뒤, 상기 기준규제스코어 이상인 법률조항만을 상기 리스트에 포함시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예로서, 상기 기준규제스코어는, 규제스코어와 상관없이 순수 유사도스코어만을 기준으로 복수의 법률조항들을 나열했을 때 기설정된 개수의 상위 유사도스코어를 가지는 법률조항들의 규제스코어에 기초하여 도출될 수 있다. 예를 들어, 유사도스코어를 기준으로 복수의 법률조항들을 나열했을 때 상위 50개의 법률조항들의 규제스코어의 평균값을 상기 기준규제스코어로 결정할 수 있다.
본 발명은 전술한 실시예를 통해 도출한 관련규제법률 리스트를 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 단순히 검색어 혹은 검색문을 입력함으로써, 자신이 찾고자 하는 분야의 규제법률조항을 손쉽게 검색할 수 있는 효과를 발휘할 수 있으며, 종래 기술 혹은 종래의 관련 플랫폼 등에서 법률조항을 단순히 소관부처별로 나열한 분류체계로 상위법 폴더 안에 하위법을 열도록 구조화되는 방식으로 제공하거나, 또는 실생활과 관련된 주제로 이루어진 카테고리를 토대로 분류체계를 세워 제공하는 방식에 비하여 실무진들이 좀 더 실질적이고 필요한 법률조항들을 효과적으로 제공할 수 있다.
상술한 도 1 내지 도 12에 대한 설명에서는, 본원 발명의 2. 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법 에서 사용자로부터 입력받은 기초규제정보(전술한 '쿼리')와 관련된 관련규제정보(전술한 '관련규제법률조항')를 도출하는 방법에 대해 서술하였다. 이하에서는 관련규제정보에 대해 단순히 리스트 형태가 아닌 계층적 구조를 가지는 트리형태로 제공하기 위한 본원 발명에 대해 서술하도록 한다.
2. 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법
상술한 바와 같이, 본원 발명의 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법은 관련규제정보를 계층적 구조를 가지는 트리형태로 제공하는 것을 기술적 특징으로 한다. 개략적으로 관련규제정보는 전술한 1. 입력된 쿼리와 관련된 규제법률조항을 도출하는 방법 발명에서 규제법률조항을 도출하는 방법에 기초하여 도출할 수 있다. 이하에서는, 관련규제정보를 도출하기 전 정보계층트리를 생성하고, 생성된 정보계층트리에 관련규제정보를 입력하는 방법에 대해 서술하도록 한다.
한편, 이하에서 서술되는 상위개념 및 하위개념은 단어 자체가 가지는 의미론적 상위개념 및 하위개념뿐만 아니라, 법적인 분류체계 하의 상위개념 및 하위개념을 포함한다. 예를 들어, 도 16을 참고하면, 통상적인 의미론적 개념에서 '제조·등록·허가'라는 단어가 의약품의 하위개념에 해당하지는 않는다. 하지만, 국내 법체계에서 의약품과 관련된 법률조항에는 '제조·등록·허가'와 관련된 법률조항도 포함되고, '의약품 안전'과 관련된 법률조항도 포함하기 때문에, '제조·등록·허가'카테고리와 '의약품 안전'카테고리가 '의약품'노드의 하위 개념으로 들어갈 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법의 수행단계 및 이를 수행하는 컴퓨팅시스템(10000)의 구성을 개략적으로 도시한다.
도 13에 도시된 바와 같이, 1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템(10000)에서 수행되는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법으로서, 복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성하는 트리생성단계(S1000)로서, 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1 개의 다른 노드와 상위 혹은 하위개념으로 연결되어 있고, 상기 노드에 기록되는 정보 및 다른 노드와의 관계는 사용자의 입력에 따라 결정되는, 트리생성단계(S1000); 및 상기 사용자가 선택한 노드에 대하여, 해당 노드에 대한 1 이상의 관련규제를 도출하는 관련규제법률도출단계(S2000);를 포함하고, 상기 관련규제법률도출단계(S2000)는, 사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하는 기초규제정보수신단계; 및 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함한다.
개략적으로, 도 13의 (a)는 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법의 수행단계를 도시하고, 도 13의 (b)는 상기 정보계층트리를 생성하는 방법을 수행하는 컴퓨팅시스템(10000)의 구성을 도시한다.
구체적으로, 도 13에 도시된 컴퓨팅시스템(10000)은 도 1에 도시된 컴퓨팅시스템(1000)을 포함한다. 더 구체적으로, 컴퓨팅시스템(10000)은 트리생성단계(S1000)를 수행하는 트리생성부(12000); 및 관련규제법률도출단계(S2000)를 수행하는 관련규제법률도출부(11000);를 포함하고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 도 1에 도시된 상기 규제법률조항을 도출하는 방법을 수행하는 컴퓨팅시스템(1000)은 상기 관련규제법률도출부(11000)에 포함되거나, 혹은 상기 규제법률조항을 도출하는 방법이 수행될 때 필요한 기능이 상기 관련규제법률도출부(11000)에 의해 수행될 수 있다.
상기 트리생성단계(S1000)는, 복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성한다. 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1개의 다른 노드와 상위 혹은 하위 개념으로 연결된다. 즉, 상기 트리생성부(12000)는 수신한 사용자입력에 기초하여 상기 노드 각각에 특정 정보를 기록하고 서로 다른 노드 간의 관계를 결정한다.
이후 정보계층트리의 개략적인 구조가 완성되면, 사용자는 상기 컴퓨팅시스템(10000)에 기초규제정보를 입력하고, 상기 관련규제법률도출부(11000)는 상기 기초규제정보와 관련된 관련규제정보를 도출하는 관련규제법률도출단계(S2000)를 수행한다.
상기 컴퓨팅시스템(10000)의 데이터베이스(2000)에는, 도 1 내지 도 12에 대한 설명에서 전술한 바와 같이, 규제스코어도출단계(S100)에 사용되는 규제분류모델(2100);과 코사인유사도스코어도출단계(S220)에서 사용되는 명사추출기(2200), 제1추론모델(2300), 워드임베딩모델(2400), 및 제2추론모델(2500);이 저장되어 있고, 추가적으로, 후술하는 하위노드입력단계에서 사용되는 세부분류모델(2600)이 저장되어 있다.
이하에서는 상기 트리생성단계(S1000) 및 관련규제법률도출단계(S2000)에 대한 보다 상세한 설명에 대해 서술하도록 한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자입력에 따라 초기트리를 생성하는 트리생성단계(S1000)의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 14에 도시된 바와 같이, 상기 트리생성단계(S1000)는, 상기 사용자의 입력에 기초하여 최상위 노드에 기록될 정보를 입력하는 루트노드입력단계; 및 상기 최상위 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드에 기록될 정보를 입력하는 하위노드입력단계;를 포함한다.
개략적으로, 도 14의 (a)는 트리생성부(12000)가 사용자입력에 기초하여 1차정보계층트리를 생성하는 과정을 도시하고, 도 14의 (b)는 상기 트리생성부(12000)에 의해 생성된 1차정보계층트리의 일 실시예를 도시한다.
구체적으로, 1차정보계층트리는, 도 14의 (b)에 도시된 바와 같이, 루트노드와 제1하위노드를 포함한다. 명세서 전반에 기재한 초기노드는 상기 1차정보계층트리에 해당한다. 상기 루트노드는 생성되는 정보계층트리의 최상위 노드로서 부모 노드가 없는 노드를 의미하고, 상기 제1하위노드는 상기 루트노드의 하위 개념으로 연결되는 노드를 의미한다. 상기 제1하위노드의 수는, 본 발명의 일 실시예로서, 사용자에 의해 결정될 수 있으며, 상기 루트노드 및 상기 제1하위노드에 입력되는 정보 또한, 사용자에 의해 결정될 수 있다.
다시 말해, 상기 트리생성부(12000)는 사용자입력에 따라 1차정보계층트리의 구조와 상기 1차정보계층트리에 포함되는 노드 각각에 기록될 정보를 입력할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 루트노드와 제1하위노드의 구조를 모두 생성한 뒤, 상기 1차정보계층트리 각각에 기록될 정보를 입력할 수 있고, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 루트노드에 기록될 정보를 먼저 입력한 뒤 제1하위노드의 구조를 생성할 수 있으며, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 사용자 입력을 통해 1차정보계층트리가 완성된 이후에 추가적으로 사용자입력을 수신하여 상기 1차정보계층트리의 구조; 혹은 상기 1차정보계층트리에 포함되는 노드에 기록되는 정보;를 수정하거나 삭제할 수 있다. 상기 사용자입력은 선택입력, 텍스트입력, 드래그입력 등 사용자단말기 상에서 수행될 수 있는 다양한 입력을 포함한다.
도 14의 (b)에 도시된 바와 같이 상기 트리생성부(12000)에 의해 수행되는 루트노드입력단계의 예로서, 기업 등에서 신사업 검토 혹은 창업 준비시 진행하려는 사업과 관련된 규제법률조항을 찾기 위해 진행하려는 상기 사업과 관련된 키워드를 상기 루트노드에 입력할 수 있고, 혹은 규제를 검토하는 정부 부처, 입법 기관, 및 국책 연구소 등에서 특정 분야에 관련된 법률조항을 찾기 위해 상기 특정 분야의 키워드를 상기 루트노드에 입력할 수 있다.
상기 루트노드에 정보가 입력되면, 상기 트리생성부(12000)는 사용자입력을 통해 상기 루트노드에 입력된 정보의 하위개념을 수신하여 제1하위노드에 수신한 하위개념을 입력하는 하위노드입력단계를 수행한다. 한편, 상기 하위노드입력단계는, 본 발명의 일 실시예로서, 전술한 바와 같이 사용자가 직접 사용자입력에 기초하여 수행될 수 있으나, 본 발명의 다른 실시예로서, 상기 하위노드입력단계는 상기 컴퓨팅시스템(10000) 내부에서 자체적으로 수행될 수 있다. 상기 다른 실시예에 대한 설명은 도 15에 대한 설명에서 후술하도록 한다.
추가적으로, 상기 하위노드입력단계는 반복적으로 수행될 수 있다. 더 구체적으로, 상기 루트노드입력단계 및 상기 하위노드입력단계를 통해 1차정보계층트리가 완성된 이후, 상기 트리생성부(12000)는 사용자입력을 추가적으로 수신하여 제2하위노드를 포함하는 2차정보계층트리를 생성할 수 있다.
즉, 상기 하위노드입력단계에서 입력되는 정보가 기록되는 노드의 상위 노드는 최상위 노드로 한정되지 않으며, 상기 하위노드입력단계를 통해 사용자가 정보계층트리 상에서 선택한 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드에 기록될 정보가 입력될 수 있다. 상기 2차정보계층트리의 일 실시예를 도 16에 도시한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 하위노드입력단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 15에 도시된 바와 같이, 상기 하위노드입력단계는, 특정 노드에 기록되는 정보를 세부분류모델(2600)에 입력하는 단계; 및 상기 세부분류모델(2600)에서 도출된 기설정된 개수의 복수의 세부항목 각각을 상기 특정 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드 각각에 입력하는 단계;를 포함한다.
구체적으로, 상기 세부분류모델(2600)은, 도 13을 참고하여, 데이터베이스(2000)에 저장되는 판별모델(Discriminative Model)에 해당할 수 있으나, 이에 한정하지 않으며, 상기 컴퓨팅시스템(10000) 외부에 위치하는 Chat GPT/Bing/Bard와 같은 생성 AI모델(Generative AI Model)에 해당할 수 있다. 즉, 상기 세부분류모델(2600)은 다양한 공지기술로서 구현될 수 있다.
상기 트리생성부(12000)는 상기 세부분류모델(2600)에 상기 루트노드입력단계를 통해 루트노드에 기록된 정보를 입력하면, 상기 세부분류모델(2600)은 입력된 정보의 하위 개념에 해당하는 키워드 혹은 명사(구)를 1 이상 도출할 수 있다. 이후, 상기 트리생성부(12000)는 도출된 하위 개념을 이용하여 하위노드입력단계를 수행할 수 있다. 도 14를 참고하여, 사용자가 루트노드를 선택한 경우, 세부분류모델(2600)은 루트노드에 입력된 바이오헬스케어와 관련된 하위개념인 '의료기기', '의약품', '디지털헬스케어' 및 '바이오'를 출력할 수 있고, 도 16을 참고하여, 사용자가 제1하위노드의 '의약품'노드를 선택한 경우, 세부분류모델(2600)은 상기 '의약품'이라는 단어를 입력받아, '제조·등록·허가', '의약품 안전', '임상실험', '수입·판매·광고'와 같은 하위개념을 도출할 수 있다.
더 구체적으로, 상기 세부분류모델(2600)은 상기 데이터베이스(2000)에 저장된 법률조항의 법률정보를 학습한 뒤, 법률조항 원문 내용을 바탕으로 입력된 상위 노드의 정보와 유사한 내용을 가지는 법률조항을 도출하고, 해당 법률조항의 키워드 혹은 핵심 단어를 추출하여 상위 노드의 정보의 하위개념으로 도출할 수 있다.
전술한 바와 같이, 루트노드를 제외한 나머지 노드에 기록될 정보는 사용자입력에 의해 직접 입력될 수 있고, 본 발명의 컴퓨팅시스템(10000)에 의해 입력될 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예로서, 하위개념으로 도출되는 키워드 혹은 단어의 순서는 해당 노드의 상위 노드에 입력된 정보와의 유사도에 기초하여 결정될 수 있다.
도 17 및 도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 관련규제법률도출단계(S2000)의 수행단계 및 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 17 내지 도 18에 도시된 바와 같이, 상기 관련규제법률도출단계(S2000)는, 사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하는 기초규제정보수신단계; 및 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함한다.
또한, 상기 관련규제법률도출단계(S2000)는 관련규제정보를 도출하기 위한 유사도스코어도출단계(S200) 및 규제스코어도출단계(S100)를 포함하고, 상기 유사도스코어도출단계(S200)는 키워드매칭스코어도출단계(S210), 코사인유사도스코어도출단계(S220), 및 연관성스코어도출단계(S230)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 관련규제법률도출단계(S2000)는, 기설정된 규제스코어 이상의 법률조항과 해당 법률정보를 관련규제정보로 결정한 뒤, 결정된 관련규제정보를 계층화된 형태로 사용자에게 제공한다. 한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 관련규제법률도출단계(S2000)는, 상기 기초규제정보와 기설정된 개수의 상위 유사도스코어를 가지는 법률조항의 규제스코어에 기초하여 산출된 기준규제스코어 이상의 법률조항과 해당 법률정보를 관련규제정보로 결정한 뒤, 결정된 관련규제정보를 계층화된 형태로 사용자에게 제공한다.
구체적으로, 도 17 및 도 18의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자는 상기 트리생성단계(S1000)에서 생성된 정보계층트리에 포함된 복수의 노드 중 하나를 선택(S2100)할 수 있다. 이후, 사용자는 선택한 노드에 대한 기초규제정보를 입력하고, 관련규제법률도출부(11000)는 이를 수신(S2200)하는 기초규제정보수신단계를 수행한다. 예를 들어, 도 16을 참고하여, 사용자가 '의약품 안전'노드를 선택한 경우, 상기 사용자는 '의약품 안전'과 관련된 법률조항을 기초규제정보로 입력할 수 있다.
즉, 상기 사용자가 선택한 노드와 상기 사용자가 입력한 기초규제정보를 수신한 상기 관련규제법률도출부(11000)는, 전술한 도 5 내지 도 10에 대한 설명을 참고하여, 상기 기초규제정보와 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각 사이의 유사도스코어 및 규제스코어를 도출한다. 상기 유사도스코어는 서로 다른 두 법률조항 사이의 유사성에 대해 수치화된 정보에 해당하고, 상기 규제스코어는 입력된 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보에 해당한다.
상기 관련규제법률도출부(11000)는 도출된 유사도스코어 및 규제스코어에 기초하여 입력받은 기초규제정보와 관련된 제1관련규제정보를 도출(S2300)하는 제1관련규제정보수신단계를 수행하며, 상기 제1관련규제정보는 전술한 규제법률조항에 포함될 수 있다.
도출된 복수의 규제법률조항 가운데 상기 관련규제법률도출부(11000)에 의하여 제1관련규제정보를 도출할 수 있다. 더 구체적으로, 상기 관련규제법률도출부(11000)는 입력된 기초규제정보에 따라 도출된 복수의 규제법률조항에 대해서, 상기 기초규제정보와 기설정된 기준 이상의 유사도스코어를 가지는 법률조항을 도출(S2400)한 뒤, 도출된 법률조항 중에서 기설정된 기준 이상의 규제스코어를 가지는 기설정된 개수의 법률조항을 도출(S2500)하고, 이를 제1관련규제정보로서 결정한다.
더 구체적으로, 본 발명의 일 실시예로서, 관련규제법률도출부(11000)는 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 중 사용자로부터 입력받은 기초규제정보에 대해 상위의 유사도스코어를 가진 법률조항을 도출하고, 상기 상위의 유사도스코어를 가진 법률조항 중 기설정된 규제스코어 이상을 가지는 기설정된 개수의 법률조항과 해당 법률정보를 제1관련규제정보로 결정할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서, 관련규제법률도출부(11000)는 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 중 사용자로부터 입력받은 기초규제정보에 대해 상위의 유사도스코어를 가진 법률조항을 도출하되, 상기 상위의 유사도스코어를 가진 법률조항의 규제스코어의 평균값을 도출하고, 상기 평균값 이상의 규제스코어를 가지는 법률조항과 해당 법률정보를 제1관련규제정보로 결정할 수 있다.
상기 제1관련규제정보가 결정된 이후, 상기 관련규제법률도출부(11000)는, 도 18의 (a)를 참고하여, 상기 제1관련규제정보를 사용자가 선택한 노드의 하위개념으로 추가한다. 상기 제1관련규제정보가 하위 노드로 추가되어 관련규제정보를 계층화된 형태의 정보계층트리로 사용자에게 제공될 수 있으며, 상기 정보계층트리의 실시예를 도 19 및 도 20에 도시한다.
도 19에는 제1관련규제정보로 도출된 법률조항의 제목과 시행일이 포함되는 정보가 도시되고, 도 20은 도출된 법률조항 각각에 대한 규제요지 및 연관 법령 등이 기재된다.
즉, 도 19에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1관련규제정보도출단계로 도출된 3개의 법률조항이 사용자가 선택한 '임상실험'노드의 하위 노드로 추가될 수 있다. 한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 도 20에 도시된 바와 같이, 하위노드로 추가되는 제1관련규제정보에 대해 더 많은 법률정보가 기재될 수 있다. 도 19 및 도 20은 본 발명의 실시예로서, 실제 본 발명에서는 더 적거나 많은 수의 제1관련규제정보가 하위 노드로 추가될 수 있다.
추가적으로, 상기 관련규제법률도출단계(S2000)는, 사용자로부터 추가규제정보를 수신하는 단계; 및 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 추가규제정보와의 유사도스코어; 및 해당 법률조항의 규제스코어;에 기초하여, 제2관련규제정보를 도출하는 단계;를 더 포함한다.
구체적으로, 도 19 및 도 20에 도시된 바와 같이 제1관련규제정보가 도출된 3차정보계층트리가 생성된 이후, 사용자는 상기 3차정보계층트리에 포함되는 노드 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 노드에 대한 추가규제정보를 입력하면, 상기 관련규제법률제공부(1300)는 제2관련규제정보를 도출할 수 있다.
상기 제1관련규제정보를 도출하는 과정과 유사하게, 상기 관련규제법률제공부(1300)는 상기 추가규제정보와 데이터베이스(2000)에 저장된 복수의 법률조항 각각 사이에 대한 유사도스코어를 도출하고, 기 도출된 규제스코어와 상기 유사도스코어에 기초하여 도출되는 법률조항 및 해당 법률정보를 제2관련규제정보로 결정한다. 결정된 제2관련규제정보는 상기 제1관련규제정보와 마찬가지로 사용자가 선택한 노드의 하위 노드로 추가된 뒤, 계층화된 형태의 정보계층트리형태로 사용자에게 제공될 수 있다.
도 21는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅장치(11000)의 내부 구성을 예시적으로 도시한다.
도 1에 대한 설명에서 언급된 컴퓨팅시스템(1000) 및 도 13에 대한 설명에서 언급된 컴퓨팅시스템(10000)은 후술하는 도 21에 도시된 컴퓨팅장치(11000)의 구성요소를 포함할 수 있다.
도 21에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅장치(11000)는 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 상기 메모리(11200)는 상기 컴퓨팅장치(11000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그 밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.
이때, 상기 프로세서(11100)나 상기 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 상기 메모리(11200)에 액세스하는 것은 상기 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다. 상기 프로세서(11100)은 단일 혹은 복수로 구성될 수 있고, 연산처리속도 향상을 위하여 GPU 및 TPU 형태의 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 주변장치 인터페이스(11300)는 상기 컴퓨팅장치(11000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 상기 프로세서(11100) 및 상기 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 상기 프로세서(11100)는 상기 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 상기 컴퓨팅장치(11000)를 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.
상기 입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 상기 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 상기 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 상기 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 상기 입/출력 주변장치들은 상기 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 상기 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.
상기 전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 상기 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
상기 통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅장치와 통신을 가능하게 할 수 있다. 또는, 상술한 바와 같이 필요에 따라 상기 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.
이러한 도 21의 실시예는, 상기 컴퓨팅장치(11000)의 일례일 뿐이고, 상기 컴퓨팅장치(11000)는 도 21에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 21에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2 개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅장치는 도 21에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 상기 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(Wi-Fi, 3G, LTE, 5G, 6G, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 상기 컴퓨팅장치(11000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 어플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅장치 상에 표준편차되어서, 표준편차된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 법률의 분야나 소관부처별로 분류된 리스트가 아니라 실제 법 조문 내용에 기반한 주제별로 분류된 규제법률조항을 계층적 구조를 가지는 트리형태로 제공함으로써 사용자가 입력한 검색어 혹은 검색문과 실질적으로 관련된 법률조항을 제공할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 정부에서 지정한 규제법률조항에 대한 정보를 그대로 제공하지 않고, 학습된 규제분류모델을 통해 도출된 규제스코어에 기초하여 규제법률조항을 도출함으로써 규제로 분류되지 않은 법률조항 중 규제로 인식되는 그림자규제조항을 쉽게 찾을 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 기업 등에서 신사업 검토 또는 창업을 준비할 때 진행하려는 사업과 관련된 규제법률조항을 손쉽게 찾을 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 규제를 검토하는 정부 부처, 입법 기관, 및 국책 연구소 등에서 특정 분야에 관련된 법률조항을 쉽게 찾을 수 있어, 입법 혹은 개정이 필요한 법률조항들을 용이하게 모니터링할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자가 다양한 형식의 검색어를 입력할 수 있어 법률 용어 등 법적 지식이 충분하지 않더라도 자신이 찾고자 하는 분야의 규제법률조항을 손쉽게 검색할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템에서 수행되는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법으로서,
복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성하는 트리생성단계로서, 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1개의 다른 노드와 상위 혹은 하위개념으로 연결이 되어 있고, 상기 노드에 기록되는 정보 및 다른 노드와의 관계는 사용자의 입력에 따라 결정되는, 트리생성단계; 및
상기 사용자가 선택한 노드에 대하여, 해당 노드에 대한 1 이상의 관련규제를 도출하는 관련규제법률도출단계;를 포함하고,
상기 관련규제법률도출단계는,
사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하되, 상기 기초규제정보는 사용자가 선택한 노드에 포함되는 키워드와 관련된 법률조항에 해당하는 기초규제정보수신단계; 및
데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함하고,
상기 트리생성단계는,
상기 사용자의 입력에 기초하여 최상위 노드에 기록될 정보를 입력하는 루트노드입력단계; 및
상기 최상위 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드에 기록될 정보를 입력하는 하위노드입력단계;를 포함하고,
상기 하위노드입력단계는,
특정 노드에 기록되는 정보를 세부분류모델에 입력하는 단계; 및
상기 세부분류모델에서 도출된 기설정된 개수의 복수의 세부항목 각각을 상기 특정 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드 각각에 입력하는 단계;를 포함하며,
상기 세부분류모델은, 데이터베이스에 저장된 법률조항의 법률정보를 학습한 뒤, 법률조항 원문 내용을 바탕으로 입력된 상위 노드의 정보와 유사한 내용을 가지는 법률조항을 도출하고, 해당법률조항의 키워드 혹은 핵심 단어를 추출하여 상위 노드의 정보의 하위개념으로 도출하는, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법.
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청구항 1에 있어서,
상기 관련규제법률도출단계는 상기 유사도스코어를 도출하는 유사도스코어도출단계를 더 포함하고,
상기 유사도스코어도출단계는,
인공신경망 기반의 제1추론모델에 상기 기초규제정보와 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각을 입력하여 키워드매칭스코어를 도출하는 키워드매칭스코어도출단계; 및
상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보 사이의 코사인유사도스코어를 도출하는 코사인유사도스코어도출단계;를 포함하는, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 키워드매칭스코어도출단계는,
상기 사용자로부터 입력받은 기초규제정보로부터 키워드를 추출하는 단계;
추출된 복수의 키워드 각각을 1 이상의 차원을 가지는 벡터로 변환한 뒤, 변환된 복수의 벡터를 하나의 키워드벡터로 도출하는 단계; 및
인공신경망 기반의 제1추론모델에 법률조항과 키워드벡터를 입력함으로써, 입력된 법률조항과 키워드벡터와의 유사도를 나타내는 키워드매칭스코어를 도출하는 단계;를 포함하는, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 코사인유사도스코어도출단계는,
상기 사용자로부터 입력받은 기초규제정보에 대해 인공신경망 기반의 워드임베딩모델을 통해 기초규제벡터를 도출하는 단계; 및
상기 데이터베이스에 저장된 모든 법률조항 각각과 상기 기초규제벡터 사이에 대해 도출된 코사인유사도에 기초하는 코사인유사도스코어를 도출하는 단계;를 포함하는, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 관련규제법률도출단계는 상기 규제스코어를 도출하는 규제스코어도출단계를 더 포함하고,
상기 규제스코어도출단계는,
규제분류모델에 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각을 입력하여 각각의 법률조항에 해당하는 규제스코어를 도출하고,
상기 규제분류모델은 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 중 규제카드정보가 있는 법률조항의 규제카드정보로 학습된, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 관련규제법률도출단계는,
기설정된 규제스코어 이상의 법률조항과 해당 법률정보를 관련규제정보로 결정한 뒤, 결정된 관련규제정보를 계층화된 형태로 사용자에게 제공하는, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 관련규제법률도출단계는,
상기 기초규제정보와 기설정된 개수의 상위 유사도스코어를 가지는 법률조항의 규제스코어에 기초하여 산출된 기준규제스코어 이상의 법률조항과 해당 법률정보를 관련규제정보로 결정한 뒤, 결정된 관련규제정보를 계층화된 형태로 사용자에게 제공하는, 규제법률조항을 도출하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 관련규제법률도출단계는,
사용자로부터 추가규제정보를 수신하는 단계; 및
데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 추가규제정보와의 유사도스코어; 및 해당 법률조항의 규제스코어;에 기초하여, 제2관련규제정보를 도출하는 단계;를 더 포함하는, 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법.
1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하고, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법을 수행하는 컴퓨팅시스템으로서,
복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성하는 트리생성단계로서, 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1개의 다른 노드와 상위 혹은 하위개념으로 연결이 되어 있고, 상기 노드에 기록되는 정보 및 다른 노드와의 관계는 사용자의 입력에 따라 결정되는, 트리생성단계; 및
상기 사용자가 선택한 노드에 대하여, 해당 노드에 대한 1 이상의 관련규제를 도출하는 관련규제법률도출단계;를 수행하고,
상기 관련규제법률도출단계는,
사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하되, 상기 기초규제정보는 사용자가 선택한 노드에 포함되는 키워드와 관련된 법률조항에 해당하는 기초규제정보수신단계; 및
데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함하고,
상기 트리생성단계는,
상기 사용자의 입력에 기초하여 최상위 노드에 기록될 정보를 입력하는 루트노드입력단계; 및
상기 최상위 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드에 기록될 정보를 입력하는 하위노드입력단계;를 포함하고,
상기 하위노드입력단계는,
특정 노드에 기록되는 정보를 세부분류모델에 입력하는 단계; 및
상기 세부분류모델에서 도출된 기설정된 개수의 복수의 세부항목 각각을 상기 특정 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드 각각에 입력하는 단계;를 포함하며,
상기 세부분류모델은, 데이터베이스에 저장된 법률조항의 법률정보를 학습한 뒤, 법률조항 원문 내용을 바탕으로 입력된 상위 노드의 정보와 유사한 내용을 가지는 법률조항을 도출하고, 해당법률조항의 키워드 혹은 핵심 단어를 추출하여 상위 노드의 정보의 하위개념으로 도출하는, 컴퓨팅시스템.
1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템에서 수행되는, 규제정보를 포함하는 이슈별 정보계층트리를 생성하는 방법을 구현하기 위한 컴퓨터-판독가능 기록매체로서,
상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 상기 컴퓨팅시스템으로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며,
상기 이하의 단계들은:
복수의 노드를 갖는 정보계층트리를 생성하는 트리생성단계로서, 상기 정보계층트리에서의 상기 노드는 적어도 1개의 다른 노드와 상위 혹은 하위개념으로 연결이 되어 있고, 상기 노드에 기록되는 정보 및 다른 노드와의 관계는 사용자의 입력에 따라 결정되는, 트리생성단계; 및
상기 사용자가 선택한 노드에 대하여, 해당 노드에 대한 1 이상의 관련규제를 도출하는 관련규제법률도출단계;를 포함하고,
상기 관련규제법률도출단계는,
사용자로부터 해당 노드에 대한 기초규제정보를 수신하되, 상기 기초규제정보는 사용자가 선택한 노드에 포함되는 키워드와 관련된 법률조항에 해당하는 기초규제정보수신단계; 및
데이터베이스에 저장된 복수의 법률조항 각각과 상기 기초규제정보와의 유사성에 대해 수치화된 정보인 유사도스코어, 및 해당 법률조항의 규제적 속성에 대해 수치화된 정보인 규제스코어에 기초하여, 제1관련규제정보를 도출하는 제1관련규제정보도출단계;를 포함하고,
상기 트리생성단계는,
상기 사용자의 입력에 기초하여 최상위 노드에 기록될 정보를 입력하는 루트노드입력단계; 및
상기 최상위 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드에 기록될 정보를 입력하는 하위노드입력단계;를 포함하고,
상기 하위노드입력단계는,
특정 노드에 기록되는 정보를 세부분류모델에 입력하는 단계; 및
상기 세부분류모델에서 도출된 기설정된 개수의 복수의 세부항목 각각을 상기 특정 노드의 하위 개념으로 연결되는 1 이상의 노드 각각에 입력하는 단계;를 포함하며,
상기 세부분류모델은, 데이터베이스에 저장된 법률조항의 법률정보를 학습한 뒤, 법률조항 원문 내용을 바탕으로 입력된 상위 노드의 정보와 유사한 내용을 가지는 법률조항을 도출하고, 해당법률조항의 키워드 혹은 핵심 단어를 추출하여 상위 노드의 정보의 하위개념으로 도출하는, 컴퓨터-판독가능 기록매체.
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