법률 문서 검색의 향상

Abstract

본 연구는 문서 검색에 인공지능 기반 임베딩 벡터를 활용하여 더 정확하고 빠른 검색 서비스를 구현하고자 한다. 기존의 키워드 기반 검색은 단어 일치 여부에만 의존하여 문맥과 의미를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있으며, 특히 법률 문서와 같이 복잡한 문맥 해석이 필요한 분야에서는 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 어려운 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 BERT[1], Sentence-BERT[2], Longformer[3]와 같은 딥러닝 기반 언어모델을 사용하여 문서와 질의의 의미를 벡터로 표현하고, 코사인 유사도를 통해 문서 간 연관성을 평가하였다. 이러한 접근을 통해 단순한 키워드 매칭을 넘어 문맥과 의미 기반의 정교한 검색을 가능하게 하여, 법률 문서와 같은 전문 분야에서도 검색 효율성과 정확성을 크게 향상시킨다. 본 연구는 인공지능 기술을 활용한 검색 시스템의 발전 가능성을 탐구하고, 기존 검색 방식의 한계를 넘어선 새로운 패러다임을 제시하고자 한다.;This study aims to implement a more accurate and faster document retrieval service using AI-based embedding vectors. Traditional keyword-based search methods rely solely on word matching, failing to fully capture the context and meaning of the content. This limitation is particularly problematic in fields such as legal document analysis, where interpreting complex contexts is essential for retrieving relevant information effectively. To address this issue, this research employs deep learning-based language models, such as BERT, Sentence-BERT, and Longformer, to represent the semantic meaning of documents and queries as vectors. The cosine similarity metric is used to evaluate the relationships between documents. This approach moves beyond simple keyword matching, enabling precise and context-aware searches, significantly improving efficiency and accuracy in specialized fields like legal documentation. This study explores the potential of AI-driven search systems and proposes a new paradigm that surpasses the limitations of traditional search methods.