산업안전보건법 업종, 규모별 자동 필터링 인공지능

산업안전보건법령을 '업종', '규모', '보유 설비'를 필터에서 선택하면 필요한 법령만 볼 수 있는 기능이 있다면 얼마나 편리할까요?

 

안전보건 관리자들의 업무는 모두 산업안전보건법을 기반으로 이루어지기 때문에 법령을 찾아보는 일이 잦습니다.

하지만 산업안전보건법령(법, 시행령, 시행규칙)은 방대하고, 적용되는 주체들도 섞여서 작성되어 있습니다.

 

예를 들어, 고용노동부 장관이 해야 할 일과 사업주가 해야 할 의무, 그리고 그 의무들이 업종별로 나뉘어 작성되어 있지 않습니다. 또한 산업안전보건법 외에 시행령과 시행규칙을 모두 봐야한다는 번거로움도 있죠.

 

산업안전보건법령을 '업종', '규모', '보유설비'를 필터링해서 볼 수 있는 기능을 구현하려면 어떻게 해야할까요?

 

이러한 기능은 인공지능을 통해 구현되어야 할 것 같습니다.

 

그래서 ChatGPT에게 물어보았습니다.

 

Q: 인공지능에 법률 학습 시키는 법을 알려줘

A.

인공지능을 법률에 적용하기 위해서는 법률에 대한 이해와 법적 판단 능력을 가진 인공지능 모델을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 절차를 따르는 것이 좋습니다.

1. 데이터 수집 및 전처리 법률 학습을 위해서는 대량의 법률 문서와 판례 데이터가 필요합니다. 이 데이터를 수집하고 전처리하여 인공지능 모델이 이를 이해하고 처리할 수 있는 형태로 변환합니다.
2. 인공지능 모델 설계 및 학습 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 설계합니다. 이 모델은 텍스트 분류, 자연어 처리, 시퀀스 예측 등의 기술을 활용하여 법률 문서를 이해하고 판단할 수 있도록 합니다. 이후, 대규모의 학습 데이터를 이용하여 모델을 학습시킵니다.
3. 모델 평가 및 튜닝 학습된 모델을 평가하고 필요에 따라 성능을 개선합니다. 이를 위해서는 법률 전문가들의 평가와 피드백을 수집하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다.
4. 모델 배포 및 유지 보수 학습된 모델을 운영 환경에 배포하고 유지 보수합니다. 이를 위해서는 모델의 성능 모니터링, 업그레이드, 보안 등의 작업이 필요합니다.

또한, 법률 학습을 위해서는 법률 전문가들의 도움이 필요합니다. 법률 전문가들은 모델이 법적으로 올바른 판단을 내리고 있는지 평가할 수 있습니다. 또한, 모델이 예측한 결과를 검토하여 모델의 성능을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

Q. 인공지능에 법률 학습 시키려면 어떤 인공지능 모델을 써야할까?

A.

법률 학습을 위한 인공지능 모델은 다양한 방식으로 구성될 수 있습니다. 다음은 주요한 인공지능 모델들입니다.

1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기반 모델 자연어 처리(NLP) 기반 모델은 법률 문서를 이해하고 처리하기 위한 기술을 사용합니다. 예를 들어, 문장 내의 각 단어와 구절의 역할을 파악하고, 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 단어의 구분을 합니다. 이러한 기술은 법률 문서의 의미를 이해하고, 법적 판단을 내리는 데 필요한 정보를 추출하는 데 사용될 수 있습니다.
2. 지식 그래프(Knowledge Graph) 기반 모델 지식 그래프(Knowledge Graph) 기반 모델은 법률 문서에 포함된 정보를 추출하고, 법적 판단에 필요한 지식을 표현하는 데 사용됩니다. 이 모델은 법률 문서와 관련된 주제, 법적 개념, 법률용어, 판례 등을 연결하는 그래프를 구축하고, 이를 이용하여 법률 문서의 의미를 추론합니다.
3. 딥러닝(Deep Learning) 기반 모델 딥러닝(Deep Learning) 기반 모델은 다양한 법률 문서를 학습하여 법적 판단에 필요한 정보를 추출합니다. 이 모델은 텍스트 분류, 자연어 처리, 시퀀스 예측 등의 딥러닝 기술을 활용하여 법률 문서의 의미를 이해하고, 법적 판단을 내리는 데 사용됩니다.
4. 규칙 기반(Rule-based) 모델 규칙 기반(Rule-based) 모델은 사전에 정의된 규칙을 이용하여 법률 문서의 의미를 추론합니다. 이 모델은 법률 전문가들이 정의한 규칙을 바탕으로 작동하며, 법률 문서에 대한 전문적인 지식이 필요합니다.

상황에 따라 적합한 모델을 선택하여 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 여러 모델을 결합하여 사용하는 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하여 정확도를 높일 수도 있습니다.

 

Q. 각 모델의 구체적인 예시를 알려줘. 예를 들면 BART

A.

각 모델의 구체적인 예시는 다음과 같습니다.

 

1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기반 모델

- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : 양방향 Transformer 기반의 자연어 처리 모델로, 텍스트의 문맥을 이해하는 데 사용됩니다.

- GPT(Generative Pre-trained Transformer) : Transformer 기반의 자연어 생성 모델로, 대화 시스템, 질의응답 시스템, 요약 시스템 등에 사용됩니다.

- ELMO(Embeddings from Language Models) : 양방향 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 자연어 처리 모델로, 문장의 단어들 간의 의미적 관계를 파악하는 데 사용됩니다.

 

2. 지식 그래프(Knowledge Graph) 기반 모델

- Knowledge Graph Embedding(KGE) : 법률 문서와 관련된 지식을 그래프 형태로 구성하여 추론하는 기법입니다. TransE, TransH, ConvE 등의 KGE 모델이 있습니다.

- Graph Convolutional Network(GCN) : 그래프 기반의 자연어 처리 모델로, 법률 문서에 관련된 개체와 개념을 추출하여 법적 판단을 내리는 데 사용됩니다.

 

3. 딥러닝(Deep Learning) 기반 모델

- BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer) : Transformer 기반의 딥러닝 모델로, 양방향으로 인코딩된 입력 시퀀스를 이용하여 자연어 생성 및 기계번역 작업에 사용됩니다.

- LSTM(Long Short-Term Memory) : 순환 신경망(RNN)의 일종으로, 자연어 처리 분야에서 시퀀스 예측, 감정 분석 등에 사용됩니다.

- CNN(Convolutional Neural Network) : 이미지 처리 분야에서 대표적인 딥러닝 모델이지만, 자연어 처리 분야에서도 텍스트 분류, 텍스트 생성 등에 사용됩니다.

 

4. 규칙 기반(Rule-based) 모델

- Decision Tree : 특정 문제에 대한 규칙을 나무 구조로 표현하여 분류나 예측을 수행하는 모델로, 법률 문서 분류나 판단 기능에 사용됩니다.

- Rule-based Expert System : 사전에 정의된 규칙을 바탕으로 추론하는 전문가 시스템으로, 법률 문서 분석과 판단을 위한 지식베이스 구축에 사용됩니다.

 

이 모델들을 살펴보고 법령을 분류하는 기능을 구현해보겠습니다.

 

기능이 구현되면 기간 한정으로 무료 배포할 예정입니다.

무료로 받고 싶으신 분들은 아래 댓글에 이메일 주소 등 연락처를 남겨주시면 신청이 완료됩니다.