자연어처리 기반의 도로교통사고 판결예측 시스템: 교통사고상황 텍스트 정보 활용을 중심으로

초록

교통사고 상황은 대체로 매우 복잡하여 법적 판단을 위해 사고의 원인, 경위, 결과 등의 텍스트 정보를 분석하는 것은 높은 시간 비용이 요구되고, 오류의 가능성을 배제할 수 없기에 이러한 텍스트 정보를 효율적으로 분석하기 위한 시스템이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 교통사고 상황에 대한 법원 판결을 예측하기 위한 자연어 처리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자연어 처리 방법론을 활용하여 교통사고 상황에 관한 텍스트 정보로부터 도로교통법 등 교통법규 관련 정보를 분석하여 해당 상황에 대한 형량 정보(집행유예 여부 및 벌금액 등)를 예측한다. 제안하는 시스템은 크게 1) 데이터 수집 및 전처리, 2) 단어 사전 구축 및 임베딩, 3) 판결 예측의 세 과정으로 구분된다. 먼저, 데이터 수집 및 전처리 과정에서는 다양한 법률 데이터베이스로부터 교통사고 관련 판결문을 수집 및 전처리한다. 다음으로 징역 및 집행유예 여부, 벌금액 등과 같은 판결문 내의 중요 정보를 추출하고, 임베딩을 통해 교통사고 판례에 특화된 단어 사전을 구축한다. 마지막으로 판결 예측 모델에서는 딥러닝 모델을 통해 판결문으로부터 형량을 예측한다. 본 연구의 실험에서는 약 37,406건의 도로교통법 관련 판결 데이터를 활용하여 징역, 집행유예, 벌금 결과를 예측하여 제안하는 시스템의 실현가능성을 검증하였으며 그 결과는 각각 96.13%, 94.85%, 95.49%의 정확도로 나타났다.

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