본 논문은 전자정보발견(eDiscovery) 과정에서 방대한 문서 집합으로부터 관련 문서를 식별하는 과정을 개선하기 위해, 지식 그래프를 통합하고 LLM 기반 추론을 활용한 새로운 시스템인 DISCOvery Graph (DISCOG)를 제안합니다. DISCOG는 기존 방법들이 어려움을 겪는 법적 실체, 인용 및 복잡한 법적 요소들을 효과적으로 처리하여, 균형 및 불균형 데이터셋 모두에서 F1 점수, 정밀도 및 재현율 측면에서 기존 최고 성능을 능가하는 결과를 보여줍니다. 실제 배포 결과, 소송 관련 문서 검토 비용을 약 98% 절감하는 상당한 경제적 효과를 달성했습니다.
