Press release

2017. 06. 02. (금)부터 보도해 주시기 바랍니다.

법률 고민? 법률 분야 알파고인 ‘로우봇’이 책임진다!

UNIST 교원 창업벤처 코어닷투데이, 법률 검색 특화 검색엔진 ‘로우봇’ 개발

법률 알파고 로우봇

법률(판례 및 법령) 검색에 최적화된 검색엔진이 개발된다. 영화 속 부자가 아니더라도 나만의 법률 비서를 둘 수 있게 됐다.

장봉수 UNIST(총장 정무영) 교수(자연과학부)가 창업한 벤처 ‘(주)코어닷투데이(Core.Today, 대표 장봉수)’는 일반인도 법률을 쉽게 검색할 수 있도록 돕는 법률 특화 검색엔진 ‘로우봇(LAWBOT)’을 개발했다. 코어닷투데이는 지난해 3월 설립 당시 한글 뉴스를 요약하는 기술을 개발해 주목받았다. 한국어의 특성을 반영해 뉴스를 요약하는 기술이 법률 검색엔진 개발로 이어진 것이다.

장 교수는 “미국의 ‘대화형 법률 서비스’ 개발 소식을 접하고는 우리가 가진 기술로도 이를 개발할 수 있다고 자신했다”며 “로우봇을 통해 어렵고 높기 만한 법률 분야의 문턱을 낮춰 일반인들이 좀 더 친숙하게 다가갈 수 있도록 돕고 싶다”고 말했다. 미국 법률자문회사 로스인텔리전스는 인공지능 기술을 활용해 ‘대화체’로 질문하면 연관된 판례 등을 제공하는 서비스를 2016년 개발했다.

기존 법률 검색 서비스는 단어 중심인지라 해당 단어가 문서에 정확히 포함되어야지만 검색이 가능해 정확도가 떨어진다. 반면, 로우봇은 ‘텍스트 마이닝(Text Mining)’과 ‘딥 러닝(Deep Learning)’이라는 데이터 처리 기술을 통해 단어가 아닌 의미 중심으로 법률 검색이 가능하다. 그 결과, 검색의 정확성을 높이고, 더 많은 검색 결과를 제공할 수 있다.

텍스트 마이닝은 문장의 규칙이나 패턴을 분석을 통해 의미 있는 정보를 추출하는 기술로서 문서 내 특정 단어의 출현 빈도 등을 파악해 반복되는 단어들의 관계를 분석한다. 텍스트 마이닝으로 분석된 정보는 다시 딥 러닝 기술을 통해 의미 별로 분류된다. 딥 러닝은 인공지능이 사람의 뇌처럼 데이터를 반복 학습 후 데이터를 분류하는 기술이다.

사용자가 로우봇을 이용할 시 판례문의 작성 원칙인 ‘주어’, ‘일시’, ‘상대방’, ‘목적물’, ‘행위’를 입력하면 관련 판례와 법령이 검색된다. 사용자는 해당 판례가 참고한 법률과 판례까지 제공받아 해당 건의 판결을 예측할 수 있다.

# 로우봇 검색엔진 링크 주소: http://lawbot.org/

코어닷투데이는 법률 데이터 구축과 해석의 전문성을 높이기 위해 변호사를 팀원으로 고용했다. 법령과 판례의 구조 및 정보를 인공지능이 반복 학습할 수 있도록 데이터베이스를 구축하는 것이 변호사의 역할이다. 기술 개발자가 할 수 없는 법률 연구를 변호사가 직접 수행해 법률 구조 분석의 정확성을 확보했다. 현재까지 코어닷투데이가 분석한 법령과 판례의 수는 약 55만 건이다.

오슬기(여, 25, 뉴질랜드 변호사) 코어닷투데이 직원은 “변호사 자격증을 따면 대부분 로펌에 취업하는 일반적인 진로가 아니라 제 법률지식을 적극 활용해 새로운 분야에 끊임없이 도전하고 싶다”며 “코어닷투데이의 미래 가치를 확신해 이 일을 시작하게 되었고, 코어닷투데이와 함께 제 이십대를 그려나가고 싶다”이라고 말했다.

로우봇은 일반인뿐만 아니라 전문가인 변호사에게도 유용하다. 코어닷투데이는 지난해 8월 미국과 한국 변호사를 대상으로 한 시장 조사에 나서 효율적인 법률 검색이 변호사에게도 필요하다는 사실을 파악했다. 비슷한 사건에 대한 판례와 변론 논리를 확보하면 정확한 변론이 가능하기 때문이다.

장봉수 교수는 “정보통신기술을 활용해 법률서비스를 제공하는 산업인 ‘리걸테크(Legaltech)’ 분야는 2019년까지 약 6조원 규모로 성장할 것으로 전망된다”며 “검색 결과를 그래프 등을 이용해 시각화하는 등 로우봇의 고도화를 통해 국내 시장은 물론 해외 시장 개척해 나갈 것”이라고 말했다.

한편, 코어닷투데이는 2일(금) 울산경제진흥원의 ‘신기술창업 활성화 민간지원사업’에 선정되어 5천만 원을 확보했다. 이외에도 중소기업청의 ‘딥러닝을 이용한 법률 의미 구조 색인 시스템 사업’과 ‘그래프 데이터베이스를 이용한 그래프 시각화 탐색기 사업’에 선정돼 총 2억 원을, 한국연구재단의 ‘공공기술기반 시장연계 창업탐색지원사업’의 지원을 받아 8천만 원을 확보했다. (끝)

자료문의

홍보팀: 장준용 팀장, 이종현 담당 (052)217-1231

자연과학부: 장봉수 교수 (052)217-3136

  • 법률 알파고 로우봇
  • 법률 알파고를 개발한 UNIST 교원 벤처 코어닷투데이_(왼쪽 3번째)장봉수 대표, (왼쪽 5번째) 오슬기 직원
  • 법률 알파고 로우봇 검색 화면
 

[붙임] 로우봇 개요

법률 비서 LAWBOT은 법률 데이터를 검색, 분석하고 이를 시각화하는 플랫폼입니다. 우리의 기술로 국민들이 쉽게 법률 정보를 검색하고 이용할 수 있도록 돕습니다.

LAWBOT의 특징

(1) 의미 기반 법률 검색 엔진

(2) 그래프 데이터베이스를 이용한 법률 관계 시각화

로우봇의 핵심 기술/서비스

(1) ////행 검색 입력란: 한국 법조인들이 실제로 사용하는 문장 구조에 따라 검색 옵션을 모델링 했습니다. 사용자가 본인 사건의 주어, 일시, 상대방, 목적물과 행위를 입력하면 그와 유사한 사실관계의 판례들을 보여줍니다.

(2) 알고리듬 기반 연관성 파악 검색 시스템: 알고리듬을 기반으로 한 코어닷투데이의 원천기술로 사용자가 찾고자 하는 정보와 연관 있는 정보를 파악해주어 키워드 및 판례 추천을 해줍니다.

(3) 검색 결과 (판례) 시각화: 조문을 상징하는 빨간색 점과 판례를 상징하는 파란색 점이 회색 선들로 이루어져 해당 판례가 참조한 법령과 판례가 무엇인지 한눈에 볼 수 있습니다.

(4) 장바구니: 물건을 쇼핑하듯이 LAWBOT에서 판례나 조문을 보면서 원하는 정보를 장바구니에 담습니다. 담은 법률 데이터는 한꺼번에 한 페이지에서 조회할 수 있고, 담아놓은 것들을 분석하고 싶으면 LAWBOT이 한 번에 모든 판례와 조문을 시각화해줍니다.

LAWBOT의 학습 알고리듬

LAWBOT의 근간이 되는 알고리듬은 텍스트 마이닝과 딥러닝 기술입니다. 텍스트 마이닝이란 텍스트에서 얻어지는 정보를 이해하기 위한 기술로, 텍스트에 나타나는 단어를 분해하고 특정 단어의 출현빈도, 동시출현 빈도 등을 파악해서 단어들의 관계를 분석하는 것을 말합니다. 이 때 한국어의 형태소 분석이 필요한데, 형태소 분석이란 문장에서 명사, 동사, 형용사, 부사 등 최소 단위인 형태소를 추출하는 것을 말합니다.

LAWBOT은 이러한 텍스트 마이닝을 거친 정보를 가지고 법률 텍스트 데이터의 의미 파악을 시도합니다. 이 때 텍스트의 의미를 파악하기 위해서 분산표현(Distributed representation) 방법을 사용합니다. 분산 표현 방법이란 쉽게 말해 공간 상에서 비슷한 의미를 가진 단어들은 학습을 할수록 가까워지도록 하는 것을 말합니다.

예를 들어, 3차원의 공간 상에 단어 ‘신발’, ‘샌달’, ‘슈즈’ 세 개가 있습니다. 이 단어들은 처음에는 어떤 관계 즉, 의미가 있는지 파악할 수 없습니다. 하지만 기계학습을 통해 이 단어들의 위치를 수정해 가며, 결국 의미적으로 유사한 단어들은 유사한 의미를 가진 단어들은 밀집된 공간에 모이게 됩니다. 이를 통해 기계는 단어의 의미를 파악할 수 있게 됩니다.

이러한 기술에는 “비슷한 문맥을 가진 단어는 비슷한 의미를 갖는다.”는 가정이 깔려 있습니다. 이러한 결과로 LAWBOT은 단어의 의미를 학습하게 됩니다.

이러한 의미 학습은 단어를 넘어 사건, 판례, 법령 등으로 확장시켜 학습하고 있으며, 이러한 결과물이 반영되어 LAWBOT은 시간이 지날수록 더 정확한 검색결과를 제공하는 법률 비서가 될 것입니다.

 

[붙임] 오슬기 코어닷투데이 직원 서면 인터뷰

1. 뉴질랜드에서 변호사 자격증을 확보했는데 한국(울산)으로 돌아온 이유는?

어릴 적 뉴질랜드에 이민을 가서 사회초년생이 되기 전까지 쭉 뉴질랜드에서 거주하였습니다. 그만큼 뉴질랜드가 저에게는 가장 친숙한 나라라 졸업을 한 후 새로운 곳으로 가보고 싶은 욕망이 컸습니다. 특히나 어릴 적 누리지 못했던 고국에서의 삶을 항상 희망해왔기에 변호사 과정을 마치고 법원에 임명이 되고 난 후 한국, 고향인 울산에 돌아오게 되었습니다.

사실 가장 자연스러운 커리어 경로는 변호사 자격증 확보 후 로펌에 취직하는 거지만, 그렇게 되면 제가 경험해보고 싶었던 것들, 시도해보고 싶었던 것들을 할 수 있는 자유를 잃어버릴 것 같아 고민이 많았습니다. 고등학교 졸업 후 대학, 대학 졸업 후 변호사 자격 과정... 쉴 틈 없이 쭉 공부를 해왔기에 잠시 휴식을 취하면서 지금 20대에 어떤 경험과 기술을 쌓아야 경쟁력이 있는 법조인이 될까 고민할 시간을 가지고 싶었습니다. 특히나 국제 변호사가 되는 것이 꿈이었기에 그렇게 되기 위해 공부해야 할 것이 무엇인지, 어느 나라를 무대로 삼고 싶은지에 대한 현실적인 파악도 해보고 싶었습니다.

2. 코어닷투데이는 어떻게 알게 됐는가?

코어닷투데이에서 인터넷에 올라가 있는 제 정보를 보고 연락해주셨습니다. 법률 인공지능을 개발 중이고 해외 진출을 계획하고 있으니 얘기를 나눠보고 싶다고 이메일을 보내주셨어요. 신기하게도 그때 저도 뉴스 기사들을 통해 인공지능 변호사, 리걸테크 등과 관련된 정보들을 많이 접하고 4차 산업혁명이 법조계에 미칠 영향에 대해 생각하고 있었던 터라 긍정적으로 만남에 응했습니다.

3. 더 많은 기회가 있었을텐데 스타트업에 도전한 이유는?

앞으로 법률과 기술이 결합하여 성장할 거라 믿기에 코어닷투데이에서 일을 시작하는 것이 좋은 기회라 생각되었지만 한편으로 스타트업이라 걱정이 되었던 부분도 있었던 것은 사실입니다. 굉장히 도전적인 선택일 거라 생각을 했었지만 그만큼 가치도 있을 거로 생각하여 함께하게 되었습니다.

코어닷투데이의 비전과 미션, 그리고 지향하고 있는 사회적 가치*가 굉장히 마음에 와 닿았습니다. 이 비전과 미션이 로봇에 있어서는 결국 사회에서 법이 친숙하고 유용한 도구로 많은 사람에게 사용되는 것이라는 사회적 가치를 바라보는 데, 로봇을 통해 법이 상징하는 정의가 구현되었으면 하는 마음으로 일을 시작하였습니다. 이런 목적을 이루고 싶은 사람들끼리 제각각 자신의 능력을 발휘하면서 열심히 일한다면 굳이 성공하지 않더라도 뜻깊은 경험이 되지 않을까 싶었습니다.

그리고 무엇보다 이제껏 쌓아온 제 지식과 능력을 시험해보고 싶기도 하였고, 일반적인 공부나 회사생활보다는 스타트업의 핵심 일원이 되어 많은 부분을 담당하고 연구/개발하면서 제 재량을 키울 수 있을 것 같았습니다. 실제로 지금 일을 하면서 제 능력을 발휘할 기회가 많아 뿌듯한 순간도 많고, 도전되는 부분도 많고, 배우고 공부하는 시간도 많아 만족스러운 선택입니다. 이런 흔치 않은 기회를 감사하게 누리고 있습니다.

*코어닷투데이의 비전: 오늘 하루의 핵심정보를 전달하는 것

*코어닷투데이의 미션: 세상의 정보를 의미 있게 연결하고, 손쉽게 접근할 수 있도록 제공하는 것

*사회적 가치: 정보격차와 불평등 해소

4. 법조인으로서 생각할 때 로우봇의 장점은?

법령 데이터는 시간이 갈수록 쌓입니다. 매일 새로 나오는/개정되는 판례와 조문들, 그리고 그 외에 법령 데이터들을 인간이 다루기에는 한계가 많은 것 같습니다. 인공지능 기술을 통해 그 많은 법령 데이터를 몇 초 만에 다 고려하여 가장 관련 있는 결과를 볼 수 있다는 점이 매력적인 것 같습니다. 법조계에서의 정보격차도 굉장히 심한데 인력이나 인맥이 많은 쪽이 더 많은 데이터를 활용할 수 있다는 불평등을 좀 완화할 수 있지 않을까 싶습니다.

로우봇의 도움으로 법조인들은 가장 기본업무인 법률 조사에 시간을 절약할 수 있으며 이는 결국 의뢰인들과 대면할 시간을 더 많이 만들어줍니다. 일반인 입장에서 가장 불만으로 삼는 것 중 하나가 바쁜 변호사, 만나기 힘든 변호사인데, 변호사의 업무 시간이 법률 조사에 치우쳐지지 않고 의뢰인과 소통할 시간을 더 많이 만들어 주는 부분이 사회적으로 큰 장점인 것 같습니다. 그리고 변호사의 능력이 가장 명확히 발휘되는 변호/전략 구성에 도움을 주고 더 힘쓸 시간을 마련해 주는 부분도 정말 좋은 것 같습니다.

5. 힘든 점은?

우선 로우봇을 위해 한국 법령 데이터를 연구해본 결과, 공개된 한국 법령 데이터의 구조와 양을 고려했을 때 로우봇이 학습할 수 있는 좋은 데이터베이스가 부족한 것 같습니다. 더 많은 데이터를 더 많이 학습할수록 로우봇의 능력이 더 향상되는 것이기에 이 부분이 힘든 점인 것 같습니다.

그 외에 인공지능인 로우봇이 법조인의 경험과 직감을 이길 수는 없을 것 같습니다. 관련 데이터를 알고리즘과 학습을 통해 선별할 수 있는 능력이 완벽하다 하기에는 한계가 있을 것 같다는 점에서 아직은 법조인의 법률 비서의 역할이 가장 적합하지 않을까 싶습니다. 법조인과 함께 일하는 서비스지 법조인들을 대처할 수 있는 서비스라고 생각하지는 않습니다. 일반인과 법조인들의 중간에서 다리 역할을 할 수 있으면 좋겠습니다.

6. 향후 본인 진로 계획은?

코어닷투데이 로우봇 개발에 전념하여 성공적으로 오픈되는 데 한몫하고 싶습니다. 국내와는 사뭇 다른 해외 법조계에서도 굉장히 매력이 있을 기술이라고 생각하기에 해외 진출 기회가 있다면 함께 하고 싶습니다.

그 밖에 개인적인 진로 계획으로는, 위에서 말씀드렸듯이 국제변호사가 되는 것이 꿈입니다. 학생 때 국제법을 전공하였고 인권법, 난민법에 관심이 많아 국제적으로 어려움을 겪는 난민들을 도와주는 인권변호사가 되고 싶은 마음이 있습니다. 한국에서 법을 공부해 국제변호사가 되거나, 뉴질랜드와 법이 밀접한 영국 혹은 다른 해외 나라들의 법을 공부하여 국제적인 무대에서 뛰는 변호사가 될 계획입니다.

7. 벤처 창업을 꿈꾸는 이들에게 조언해준다면?

누구나 한 번쯤 이런 것이 있었으면 좋겠다, 이런 게 사회적으로 좀 나아졌으면 좋겠다 하는 생각을 해보는 것 같습니다. 그 생각을 실천으로 옮겨 창업하는 분들의 시도 자체가 굉장히 뜻깊은 것 같아요. 사실 법대를 다니면서 주변에 창업을 시도하는 친구들이 없었기에 코어닷투데이에 일하면서 많은 이들이 창업하고 있다는 사실이 놀라웠습니다. 성공과 경제적 가치에 초점을 두기보다 사회적 가치와 경험에 초점을 둔다면, 벤처 창업을 하는 이들 모두 의미 있는 창업을 하는 게 아닌가 싶습니다.

SK 청년비상 프로그램을 통해 배운 것 중 인상 깊었던 것이 회사의 비전과 미션, 그리고 사회적 가치를 명확히 세우고 이해하면서 창업을 하는 것이 중요하다는 것이었습니다. 실제로 저희도 일하다 보면 큰 그림을 잊어버리거나 보지 못할 때가 많아요. 그럴 때마다 교수님께서 오셔서 우리가 지향하는 사회적 가치가 무엇인지, 우리가 왜 이 일을 하는지, 우리가 바라보아야 할 큰 그림이 무엇인지 일깨워 주시는 데, 벤처 창업을 하시는 분들도 이런 부분을 항상 고려하면서 일을 하시면 좋을 것 같습니다.