본 논문은 법 규범 분석 및 이해를 위해 Graph Retrieval Augmented Generation (Graph RAG)을 적용한 방법을 제안한다. 법 규범의 계층적 구조, 내외부 참조 네트워크, 다중 시계열 버전 등의 특징을 고려하여, 구조화된 지식 그래프와 맥락 풍부한 텍스트 세그먼트를 결합하는 Graph RAG가 방대한 법률 데이터의 복잡성을 해결할 수 있는 유망한 해결책으로 제시된다. 계층적 구조와 시간적 진화를 지식 그래프에 통합하고, 포괄적인 텍스트 단위(Text Units) 개념을 도입하여 더욱 풍부하고 상호 연결된 법률 지식 표현을 구축한다. Graph RAG와 법 규범 데이터셋 적용 분석을 통해 법률 분야 인공지능 발전에 기여하고, 법률 연구, 입법 분석, 의사결정 지원 시스템 효율성 향상을 목표로 한다.
