Analyzing the Consistency of Legal Term Definitions Using Natural Language Processing

법률 용어를 일관되게 정의하는 작업은 예측 가능성과 법적 안정성의 확보를 위한 필수적 요소이다. 그러나 대한민국의 현행 법체계에는 동일한 법률 용어가 개별 법률마다 다르게 정의되거나, 유사한 개념이 서로 다른 용어로 표현되는 등 체계적 일관성이 부족하다는 인식이 존재한다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 활용하여 이러한 법률 용어의 비일관성 문제를 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 2024년 10월 1일을 기준으로 시행 중인 법률의 정의 조항을 수집한 뒤, 전처리 과정과 기술 통계 분석을 통해 상당수 법률 용어가 중복 정의되어 있음을 확인하였다. 이어서 TF-IDF 및 SBERT를 활용하여 수집된 법률 용어 정의의 의미 관계를 수치화하고, 이에 대한 정성 평가를 실시하였다. 그 결과, 법률 용어의 불일치 요인은 정의의 세부적인 차이, 적용 환경의 차이, 그리고 동음이의어로 인한 완전한 의미 차이라는 세 가지 유형으로 확인되었다. 끝으로 본 연구는 이 문제에 대처하기 위한 한 가지 대안으로 프로그래밍의 네임스페이스 개념을 원용한 법률 용어 정의의 체계화 방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 법률 용어 정비를 위한 정책 수립의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.