Evidence-Grounded Retrieval-Augmented Generation for Statutory Alignment in Administrative Documents = 행정 문서와 법령의 자동 정합을 위한 증거 기반 검색 증강 생성 프레임워크

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Administrative documents in the Korean defense sector must cite legally valid statutory provisions to justify key decision-making and command-and-control actions.
However, identifying the correct legal basis remains a time-consuming and error prone manual task owing to heterogeneous legal expressions, frequent statutory revisions, and the need to ensure both temporal validity and hierarchical consistency. This thesis presents an evidence-grounded retrieval-augmented generation (RAG) framework that automatically supports statutory alignment by retrieving relevant provisions and generating legally valid summaries grounded strictly in retrieved evidence. The proposed approach integrates hybrid lexical–semantic retrieval, temporal validity filtering, hierarchy-aware re-ranking, and evidence-grounded generation to bridge the gap between colloquial administrative language and formal statutory texts. We constructed a domain-specific dataset of administrative documents and statutory units and evaluated the system across retrieval and generation tasks. The experimental results demonstrate that the proposed framework significantly improves legal grounding accuracy and efficiency through process automation, highlighting the potential of RAG-based systems to enhance consistency and reliability in public sector administrative workflows.

국문 초록 (Abstract)

국방 분야의 행정문서는 주요 의사 결정 및 지휘 통제 등 다양한 행정 조치를 수행하기 위해 적법한 법령 조항을 인용해야 한다. 그러나 관련 법령을 탐색하고 정합성을 검증하는 수동 프로세스는 많은 시간과 노력을 요구하며, 법령 개정 주기, 계층적 구조, 행정문서와 법령간 용어 차이로 인해 오류가 발생하기 쉽다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해, 행정문서와 법령조항의 정합성을 자동으로 지원하는 증거기반 RAG 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 하이브리드 검색, 시점 필터링, 법령 계층 기반 재순위화, 증거 기반 생성 모듈을 통합하여 관련 내용을 법령 조항과 효과적으로 연결한다. 다수의 행정문서와 법령 조항을 기반으로 도메인 특화 데이터셋을 구축하고 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 법령 근거 작성의 정확성과 효율성을 크게 향상 시키는 것으로 나타난다. 본 연구는 공공 행정 프로세스 자동화를 통해 법령 정합성 지원 시스템의 실질적 적용 가능성을 제시한다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter1 Introduction 1
• 1.1 Problem and Motivation 1
• 1.2 Proposed Approach and Contributions 9
• 1.3 Organization of the Thesis 11
• Chapter2 Literature Review 12
• 2.1 Legal Information Retrieval 12
• 2.2 Retrieval-Augmented Generation for Legal Tasks 13
• 2.3 Temporal Validity and Hierarchy Constraints 14
• Chapter3 Methods 17
• 3.1 Overview 17
• 3.2 Dataset Construction 18
• 3.2.1 Statutory Corpus 19
• 3.2.2 Administrative Document Corpus 19
• 3.2.3 Document–Article Alignment 19
• 3.3 Hybrid Retrieval 21
• 3.4 Structure-Aware Re-ranking 21
• 3.5 Query Rewriting 23
• 3.6 Evidence-Grounded Generation 24
• 3.7 Evaluation Metrics 25
• 3.8 Implementation Details 26
• Chapter4 Experiments 28
• 4.1 Experimental Setup 28
• 4.1.1 Tasks and Evaluation Protocol 28
• 4.1.2 Systems and Baselines 29
• 4.1.3 Evaluation Metrics 30
• 4.2 Retrieval Results 30
• 4.2.1 Baseline Retrieval Performance 30
• 4.2.2 Ablation Study 31
• 4.2.3 Temporal Validity Filtering 33
• 4.3 Generation Results 35
• 4.3.1 Language Model Selection 35
• 4.3.2 Generation Quality Evaluation 36
• 4.4 Error Analysis 39
• 4.4.1 Retrieval Error Modes 39
• 4.4.2 Generation Error Modes 41
• 4.5 Discussion 41
• 4.6 Summary 43
• Chapter5 Conclusion 45
• 5.1 Conclusion 45
• 5.2 Future Work 46
• Bibliography 47
• 국문초록 55