AI 기반 법적 타임라인 생성기 개발 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 법무 전문가(법률 변호사, 사무원), 법률 기술 팀
• 중간 난이도: AI 도구와 No-Code 플랫폼 사용 경험 필요

핵심 요약

• AI 기반 타임라인 생성기는 Momen, ChatGPT-4o, Gemini 2.5를 활용해 법적 문서 분석 및 갈등 탐지를 자동화
• 6개의 연관 테이블(Statement, Timeline_event, Conflict)을 통해 데이터를 구조화하고 트레이스 가능성 제공
• No-Code 플랫폼으로 구축되어 실무 적용 가능, 비용 약 $99

섹션별 세부 요약

1. 핵심 기능

• 문서 업로드 기능으로 법적 텍스트 분석
• AI 기반 타임라인 추출 및 갈등 탐지
• 구조화된 데이터베이스(Analysis, Event_evidence) 활용
• 시각적 타임라인과 갈등 비교 기능 제공

2. 아키텍처 구조

• timeline_extractor (ChatGPT-4o)
• 문서 파싱, 이벤트 추출, 시간戳 및 증인 정보 저장
• conflict_detector (Gemini 2.5)
• 갈등 탐지, Conflict 테이블 및 Event_in_conflict 업데이트
• Momen 플랫폼을 통해 UI 구성 및 Actionflows 자동화

3. 작업 흐름

• "Generate Timeline" 클릭 시
• analysis_id 생성, 입력문서 저장, insert_events 실행
• timeline_extractor 호출 후 timeline_event 테이블에 저장
• "Detect Conflicts" 클릭 시
• conflict_detector 실행, Conflict 테이블에 결과 저장

4. 향후 개선 방향

• 영상 분석 (Deposition 영상, CCTV) 통합
• 문서 관리 시스템 연동
• 다중 모달 처리 (텍스트 + 영상)

결론

• Momen을 활용한 No-Code 구축으로 법률 업무 자동화 가능
• AI 모델(ChatGPT-4o, Gemini 2.5) 선택 시 성능과 비용 고려 필수
• 구조화된 데이터베이스 설계는 추적 가능성과 협업 효율성 향상에 기여
• 향후 확장성을 위해 멀티모달 처리 및 보안 프로토콜 검토 권장