지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
초록· 키워드
오류제보하기
오랫동안 인공지능에 의한 법률가의 역할 대체는 호기심 차원에서 논의되어 오던 일이다. 하지만 최근 빅데이터를 바탕으로 인간의 행동결과를 자동적으로 반영하는 방식으로 인간의 학습방식에 가깝게 인간 행동의 결과를 모방할 수 있는 머신러닝 인공지능이 대두하면서 법률가 역할의 대체는 단순한 호기심이 아닌 현실의 문제, 특히 파괴적 혁신의 측면에서 다가오고 있다.
이 글은 현재까지 개발된 머신러닝 인공지능의 주류적 방식인 지도학습 방식과 새롭게 떠오르고 있는 딥러닝과 같은 임의학습 방식의 머신러닝 인공지능의 기본적인 개념과 한계를 소개하고 이를 바탕으로 미국에서 실제 적용되는 법 분야인 증거개시 분야의 예측적 코딩, 종래 컴퓨터가 사용되었던 분야에서 점진적인 머신러닝 인공지능을 대표하는 자연어 검색, 그리고 마지막으로 인간의 추론과 가장 유사하지만 다분히 미래의 적용영역인 사건의 분석 및 결과예측 분야에서의 적용 움직임과 함께 관련 법적 장애물과 발전가능성, 그리고 미국 법원의 판결 등을 정리했다.
아직 발전 중인 머신러닝 인공지능이 파괴적 혁신으로 부각되고 있는 것은 법률분야의 기술적 발전이 2008년 금융위기 이후 그동안 미국 로스쿨 교육의 실무적 전문성 부족을 메워주던 대형로펌을 중심으로 한 미국의 법률산업 성장구조가 2008년 금융위기 이후 신규변호사의 수요감소를 특징으로 하는 마이너스 성장을 일으킨 한 원인으로 지목되며 머신러닝 인공지능은 현실화될 경우 그 파급영향이 큰 기술이기 때문이다. 머신러닝 인공지능의 부각에 따라 미국 법률산업 구조의 변화와 그에 대비한 로스쿨 교육의 혁신을 요구하는 움직임이 미국에서 움트고 있다.
한국의 경우 선도적으로 머신러닝 인공지능을 법 분야에 적용할 가능성은 여러 가지 여건상 크지 않다. 거꾸로 이는 미국에서 IBM의 Watson과 같이 현재 법률산업에 진입을 시도 중인 머신러닝 인공지능이 완성적 형태로 수입되었을 때 아무런 대비 없이 법률산업이 이를 마주할 가능성이 높고 상대적으로 실무적 전문성이 취약한 한국의 법률교육체계는 더욱 큰 영향을 받을 수 있다.
이 글은 현재까지 개발된 머신러닝 인공지능의 주류적 방식인 지도학습 방식과 새롭게 떠오르고 있는 딥러닝과 같은 임의학습 방식의 머신러닝 인공지능의 기본적인 개념과 한계를 소개하고 이를 바탕으로 미국에서 실제 적용되는 법 분야인 증거개시 분야의 예측적 코딩, 종래 컴퓨터가 사용되었던 분야에서 점진적인 머신러닝 인공지능을 대표하는 자연어 검색, 그리고 마지막으로 인간의 추론과 가장 유사하지만 다분히 미래의 적용영역인 사건의 분석 및 결과예측 분야에서의 적용 움직임과 함께 관련 법적 장애물과 발전가능성, 그리고 미국 법원의 판결 등을 정리했다.
아직 발전 중인 머신러닝 인공지능이 파괴적 혁신으로 부각되고 있는 것은 법률분야의 기술적 발전이 2008년 금융위기 이후 그동안 미국 로스쿨 교육의 실무적 전문성 부족을 메워주던 대형로펌을 중심으로 한 미국의 법률산업 성장구조가 2008년 금융위기 이후 신규변호사의 수요감소를 특징으로 하는 마이너스 성장을 일으킨 한 원인으로 지목되며 머신러닝 인공지능은 현실화될 경우 그 파급영향이 큰 기술이기 때문이다. 머신러닝 인공지능의 부각에 따라 미국 법률산업 구조의 변화와 그에 대비한 로스쿨 교육의 혁신을 요구하는 움직임이 미국에서 움트고 있다.
한국의 경우 선도적으로 머신러닝 인공지능을 법 분야에 적용할 가능성은 여러 가지 여건상 크지 않다. 거꾸로 이는 미국에서 IBM의 Watson과 같이 현재 법률산업에 진입을 시도 중인 머신러닝 인공지능이 완성적 형태로 수입되었을 때 아무런 대비 없이 법률산업이 이를 마주할 가능성이 높고 상대적으로 실무적 전문성이 취약한 한국의 법률교육체계는 더욱 큰 영향을 받을 수 있다.
목차
논문요지
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 미국에서 머신러닝 인공지능의 발전과 법 분야 적용현황
Ⅲ. 미국에서 머신러닝 인공지능이 법조인력 구조(構造) 및 법률교육에 미칠 영향 논의와 그 배경
Ⅳ. 한국에의 시사점
〈참고문헌〉
〈Abstract〉
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 연관된 판례 (1)
-
대법원 2015. 7. 16.자 2011모1839 전원합의체 결정
[1] 수사기관의 전자정보에 대한 압수·수색은 원칙적으로 영장 발부의 사유로 된 범죄 혐의사실과 관련된 부분만을 문서 출력물로 수집하거나 수사기관이 휴대한 저장매체에 해당 파일을 복제하는 방식으로 이루어져야 하고, 저장매체 자체를 직접 반출하거나 저장매체에 들어 있는 전자파일 전부를 하드카피나 이미징 등 형태(이하 `복제본’이라 한다)로 수사기관
자세히 보기
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
머신러닝 플랫폼을 활용한 소프트웨어 교수-학습 모형 개발
정보교육학회논문지
2020 .01
-
머신러닝 인공지능과 인간전문직의 협업의 의미와 법적 쟁점 : 의사의 의료과실 책임을 사례로
저스티스
2017 .12
-
머신러닝 기법을 활용한 호텔산업 경기 동향 예측 연구
관광레저연구
2019 .03
-
머신러닝에서 저작권 침해 검토
계간 저작권
2021 .09
-
4차 산업혁명 시대의 무역경영 분야에서 머신러닝 활용 방안에 관한 연구
한국무역경영연구
2023 .04
-
로스쿨 체제 이후 우리나라 법학교육과 변호사 자격제도가 나아갈 방향
법과사회
2024 .06
-
로스쿨시대의 법학교육과 법조시장 : 법학교육의 방향성과 법조시장의 정비를 중심으로
법학연구
2017 .02
-
The Applicability of Artificial Intelligence in International Law
JOURNAL OF EAST ASIA AND INTERNATIONAL LAW
2019 .01
-
Strengthening Clinical Legal Education in Japan: What Should Be Done in the Second Stage of the Law School System?
Journal of Korean Law
2021 .01
-
머신러닝과 딥러닝 기법을 이용한 부산 전략산업과 수출에 의한 고용과 소득 예측
무역학회지
2021 .02
-
인공지능 학습데이터의 저작권법상 보호와 한계
문화미디어엔터테인먼트법
2021 .12
-
부산대학교 「법학연구」의 역사 - 학술지로서의 내용적 특성과 통계분석을 중심으로 -
법학연구
2019 .05
-
Machine Learning을 활용한 항만 생산성 예측
한국경영과학회 학술대회논문집
2022 .06
-
Legal Education Reform in Korea - Towards a More Diverse Profession? -
법학연구
2021 .12
-
인공지능 알고리즘과 법교육 - 법교육 발전 방향에 대한 제언 -
법교육연구
2019 .01
-
민법의 일반법적 성질에 기초한 민법개정 제안
안암법학
2015 .01
-
알고리즘 중심의 머신러닝 프로젝트 수업 사례
한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집
2021 .01
-
Using Machine Learning to Evaluate the Distribution of Community Development Aid
한국사회복지학회 학술대회 자료집
2021 .10
-
데이터 법제의 분류체계 정립을 위한 시론적 검토
과학기술과 법
2022 .12
-
인공지능 등 정보기술을 통한 법의기술적 구현 과정의 혁신
정보법학
2018 .01
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-360-001405285