AgenticLex: 한국 성문법 데이터 검색을 위한 다중 에이전트 RAG 시스템의 설계 및 평가 = AgenticLex: Design and Evaluation of a Multi-Agent RAG System for Korean Statutory Data Retrieval

국문 초록 (Abstract)

최근 거대언어모델(LLM)의 발전은 법률 정보 검색의 패러다임을 변화시켰으나, 기존 시스템은 한국 성문법의 핵심인 빈번한 개정에 따른 ‘시간적 복잡성’과 조문 간의 ‘관계적 복잡성’을 해결하는 데 여전히 한계를 보인다. 이로 인해 법률 전문가들은 시점별 유효 법령을 식별하고 복잡한 상호참조를 해석하는 데 상당한 인지적 비용을 소모해 왔다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 한국 성문법에 특화된 다중 에이전트 RAG 시스템인 AgenticLex를 제안한다. AgenticLex는 Router-Worker-Verifier 패턴을 적용하여, 자연어 질의를 분석하는 Query Analysis Agent, 세 가지 핵심 작업(법령 내 분석, 법령 간 비교, 개정 이력 추적)을 수행하는 Task-Specific Agent, 그리고 원본 데이터 기반으로 사실성을 검증하는 Cross-Checking Agent로 구성되며, 이원화된 데이터베이스를 통해 정밀한 시계열 검색을 지원한다. 법률 전문가 10명을 대상으로 한 사용자 평가 결과, AgenticLex는 기존 방식 대비 ‘법령 간 비교’와 ‘개정 이력 추적’ 작업에서 각각 36%(p=0.022)와 29%(p=0.009)의 통계적으로 유의미한 시간 단축을 달성하였다. 참가자들은 시스템이 복잡한 검색 단계를 생략하고 필요한 조문에 즉시 도달하는 ‘직접 접근(Direct Access)’을 가능하게 하며, 흩어진 정보를 통합하여 초기 법률 검토 과정을 효과적으로 단축시키는 증강 도구(Augmentation Tool)로서 실질적인 효용을 제공한다고 평가하였다. 본 연구는 고위험 전문 도메인에서 도메인 고유의 작업 유형 분석에 기반한 에이전트 설계가 전문가의 인지적 부하를 경감하고 업무 효율성을 극대화하는 핵심 요인임을 확인하였다는데 그 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have shifted the paradigm of Legal Information Retrieval; however, existing systems struggle with the 'temporal complexity' from frequent amendments and the 'relational complexity' between statutes, core to the Korean statutory law system. Consequently, legal professionals incur significant cognitive costs in identifying valid statutes and interpreting complex cross-references. To address these issues, this study proposes AgenticLex, a multi-agent Retrieval-Augmented Generation (RAG) system specialized for Korean statutory law. Built on a Router-Worker-Verifier pattern we designed, the system consists of a Query Analysis Agent, three Task-Specific Agents (Intra-Statute Analysis, Inter-Statute Comparison, and Amendment History Tracking), and a Cross-Checking Agent that verifies factual accuracy using raw data. It also utilizes a dualized database structure for precise time-series retrieval. A user study with 10 legal professionals demonstrated that AgenticLex achieved statistically significant time reductions of 36% (p=0.022) in 'Inter-Statute Comparison' and 29% (p=0.009) in 'Amendment History Tracking' compared to baselines. Participants evaluated the system as an 'Augmentation Tool' that streamlines initial reviews by enabling 'Direct Access' to necessary provisions. This study confirms that domain-specific agent design is the key to reducing cognitive load and maximizing efficiency in high-stakes domains.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 연구의 배경과 내용 1
• 제 1 절 연구의 배경 1
• 제 2 절 연구의 내용 4
• 제 2 장 관련 연구와 선행지식 8
• 제 1 절 법률 인공지능 기술의 발전과 연구 동향 8
• 제 2 절 법률 정보 검색 기술의 발전 13
• 제 3 절 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 18
• 제 4 절 에이전트형 RAG(Agentic RAG) 22
• 제 3 장 AgenticLex 설계 및 구현 27
• 제 1 절 설계 요구사항 도출 27
• 제 2 절 AgenticLex 아키텍처 개요 32
• 제 3 절 법령 데이터 전처리 및 데이터베이스 구축 36
• 제 4 절 Query Analysis Agent 설계 38
• 제 5 절 Task-Specific Agent 설계 39
• 제 6 절 Cross-Checking Agent 설계 42
• 제 7 절 Preliminary Evaluation 44
• 제 4 장 연구 방법 48
• 제 1 절 평가 개요 및 연구 질문 48
• 제 2 절 실험 참가자 49
• 제 3 절 실험 조건 50
• 제 4 절 실험 과제 50
• 제 5 절 실험 절차 51
• 제 6 절 데이터 수집 및 분석 52
• 제 7 절 윤리적 고려 52
• 제 5 장 연구 결과 54
• 제 1 절 자연어 질의 처리를 통한 검색 경험의 변화 54
• 제 2 절 작업 특화 에이전트를 통한 업무 효율성 증대 57
• 제 3 절 신뢰 형성 과정과 실무에서의 가치 60
• 제 6 장 연구 논의 64
• 제 1 절 성문법 법률 도메인을 위한 시스템 설계 원칙 64
• 제 2 절 법률 전문가의 신뢰 형성과 실무 도입 가능성 70
• 제 3 절 복잡한 전문 도메인으로의 아키텍처 확장 가능성 72
• 제 4 절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 75
• 제 7 장 결론 77
• 제 1 절 연구의 요약 77
• 제 2 절 연구의 의의 79
• 참고문헌 81
• 부록 106
• 제 A 절 AgenticLex 프롬프트 106
• 제 B 절 Preliminary Evaluation 상세 작업 명세 111
• Abstract 116