대한민국 법률의 인용 네트워크 구조 분석

Abstract

본 연구는 법률 간 인용관계를 네트워크 이론을 이용하여 탐색적으로 분석하였다. 국회 법률지식정보시스템에 제공된 법률 정보를 웹로봇을 이용하여 수집하고, 법률을 노드로, 인용을 링크로 보아 네트워크 자료를 구축하였다. 어떤 법률이 타 법률을 인용하는 수를 외향 연결 정도 중심성(out-degree centrality)이라 하고, 해당 법률이 타 법률로부터 인용되는 수를 내향 연결 정도 중심성(in-degree centrality)이라 할 때, 각종 특별법이 외향 연결 정도 중심성으로 상위에 속하고, 「민법」, 「형법」, 「상법」 및 역사가 오래된 공간 개발에 관한 일반법들이 내향 연결 정도 중심성으로 상위에 속하는 것을 발견하였다. 이에 대하여 각종 특별법들이 공간 개발과 관련된 특례를 두기 위하여 인·허가 의제 및 특례 인용의 형식으로 공간 개발 관련 일반법을 많이 인용한다고 추론하였다. 특별법을 네트워크에서 제거하고 법률들의 외향 연결 정도 중심성 감소 양상을 관찰하는 방법과 특별법의 영향을 통제할 수 있는 내향 근접 중심성(closeness centrality)을 계산하는 두 가지 상이한 방법의 관찰이 모두 추론과 부합하는 것을 확인하였다. 이 과정에서 특별법이 법률간 관계에서 차지하는 비중이 상당한 것으로 파악되었다. 특별법은 네트워크 노드의 약 11%, 링크의 약 20%를 차지하고 있고, 외향 연결 정도 중심성이 평균적으로 매우 높은 것으로 나타났다. 특별법 증가에 대해서는 법치주의에 대한 입장 차이에 따라 다른 평가가 가능하다. 다만, 특별법을 제정할 때는 법률의 명확성과 접근가능성을 훼손하지 않도록 유의할 필요가 있겠다. 또한 연결 정도 중심성 양상을 바탕으로 외향 연결 정도 중심성은 입법자가 의도적으로 설계한 결과이고, 내향 연결 정도 중심성은 의도하지 않은 자기조직화(self-organization)의 결과라고 해석하였다. 내향 연결 정도 중심성은 해당 법률을 읽어봐서는 파악할 수 없고, 형성에 오랜 시간이 걸려 의도적인 통제가 어렵다. 이처럼 내향 연결 정도 중심성은 오랜 시간동안 다른 법률을 만드는 여러 입법자들의 선택을 받아온 결과이므로, 법률의 중요성을 잘 나타낼 수 있는 것으로 평가하였다. 한편, 본 연구에서는 법률 네트워크를 27개의 정부 부처 분류로 분할하고, 소관 법률의 연관성을 기준으로 군집을 나누기 위하여 계층적 클러스터 분석(hierarchical cluster analysis)을 하였다. 뉴먼 커뮤니티 탐지(Newman community detection) 방법에 따라 군집을 도출하고, 이를 토대로 네트워크 시각화를 시도하였다. 그 결과 우리나라의 정부 부처는 법률의 연관성을 기준으로 공간 개발 및 규제 클러스터, 경제·산업·금융 클러스터 및 교육·복지·외교·안보·독립기관 클러스터의 3개로 분리될 수 있었다. 이 중 가장 강한 연관성으로 묶인 공간 개발 및 규제 클러스터에는 국토교통부를 중심으로 해양수산부, 문화체육관광부, 농림축산식품부, 환경부, 산림청, 소방방재청이 포함되었다. 정책 집행의 효과성을 제고하기 위하여 경제·사회·안보라는 통상적인 정책 분류 및 정부 업무분장으로 파악될 수 없는 공간 개발 및 규제 분야를 별도의 분야로 인식하고, 이를 통합적으로 조직화할 수 있는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 진단하였다.

This study analyzes a structure of the Korean legal codes' citation network. As an effective tool for research, I extracted hyperlinks from web pages corresponding to each law by using a web crawler. It is found that special laws regarding exemptions and concentrated approvals display high out-degree centrality. On the other hand, laws on basic institutions or spatial development present high in-degree centrality. Moreover, special laws frequently cite spatial development laws. This proposition can be proved either by calculating in-degree centrality after omitting special laws or by computing closeness centrality of each law. I propose that the in-degree centrality is a sound measurement of the importance of law. Indeed, a high citation frequency of law refers to the law being preferably chosen by a number of legislators. To analyze the community structure of the Korean legal codes' citation network, I categorized laws into 27 organizational jurisdictions. Accordingly, I implemented the hierarchical cluster analysis using Newman community detection algorithm. In this effort, three governmental clusters are created: 'spatial development,' 'economy and industry,' and 'social welfare policy, foreign and security policy, etc.' The visualization of the Korean legal codes' citation network via multidimensional scaling also shows these clusters.