호주의 거의 모든 법률, 규정 및 판례를 매핑하는 프로젝트

• Australian law map은 Open Australian Legal Corpus의 법률·규정·판례를 2차원 의미 공간에 배치해, 호주 법체계의 구조를 한눈에 탐색할 수 있게 함
• 지도에서는 같은 주제보다 문서 유형의 문체와 목적 차이가 더 강하게 작용해, 판례와 입법 사이에 보이지 않는 장벽이 나타남
• 관할권별 경계는 뚜렷하지 않지만, 말뭉치에는 저작권 제약으로 Commonwealth·New South Wales 판결만 포함되고 Victoria·Northern Territory·Australian Capital Territory 입법은 빠져 있음
• 이민법·가족법·실체 형사법은 판례 영역에서 가장 고립되고 입법 문서와도 멀며, 개발법 판례는 입법 문서에 가장 가까운 분야로 나타남
• 구현은 텍스트 임베딩, PaCMAP 차원 축소, HDBSCAN 클러스터링, tf-idf 라벨링, 수동 병합, Plotly 시각화를 조합한 범용 의미 매핑 절차로 재사용 가능함

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호주 법률을 의미 공간에 배치한 지도

• 지도는 호주의 법률·규정·판례를 2차원 공간에 배치해 문서 간 의미 유사도를 거리로 보여줌
• 각 점은 Open Australian Legal Corpus의 고유한 법률·규정·판례 문서를 나타냄
• 컴퓨터에서 문서 위에 마우스를 올리면 제목, 유형, 관할권, 범주를 볼 수 있고, 클릭하면 문서를 열 수 있음
• 문서는 범주별로 색이 다르며, 범례에서 범주를 클릭하면 해당 범주를 제외하고 더블클릭하면 해당 범주만 표시함

판례와 입법 사이의 보이지 않는 장벽

• 지도에는 판례와 입법 문서를 나누는 보이지 않는 장벽이 나타나며, 북극과 남극처럼 양쪽으로 갈리는 구조를 보임
• 같은 주제를 다루더라도 판례는 판례끼리, 입법 문서는 입법끼리 더 많은 공통점을 가짐
• 이 차이는 주제 자체보다 판례와 입법의 문체와 목적 차이가 의미 공간에 강하게 반영된 결과로 볼 수 있음

관할권별 경계는 뚜렷하지 않음

• 관할권별로 문서를 색칠해도 서로 다른 관할권 문서 사이에 뚜렷한 경계가 드러나지 않음
• 단, Open Australian Legal Corpus에는 저작권 제약 때문에 Commonwealth와 New South Wales 판결만 들어 있고, Victoria·Northern Territory·Australian Capital Territory 입법은 빠져 있음
• 지도상의 관할권 혼합은 호주 주법과 연방법이 비교적 동질적일 가능성을 보여줌
• 남아 있는 주법·연방법 간 경계도 관할권의 법리보다 주제 차이와 더 잘 대응함
• 이는 주·연방 법원과 의회가 하나의 법 체계 안에서 운영되고, High Court of Australia가 헌법상 권리와 권한의 한계를 둘러싼 정부 간 분쟁을 중재하는 구조와 맞아떨어짐

판례와 입법의 본토와 섬

• 판례와 입법 영역 안에는 대부분 문서가 속한 본토와, 같은 주제의 문서들이 모인 여러 섬이 있음
• 본토가 존재한다는 점은 대부분의 판례와 입법이 하나의 연결된 지식 풀에서 나오고 다시 그 안으로 들어간다는 점을 시사함
• 일부 입법·판결 섬은 본토와 완전히 떨어져 있음
  • Tariff concession orders는 수입 가능 상품의 기술적 범주를 규제해 고유한 군도를 형성함
  • airworthiness directives는 항공기 부품 규제에 초점을 맞춘 큰 섬을 형성함
• 표면적 기준 가장 큰 섬은 거의 전부 이민 사건으로 구성됨
• 19개 가능한 법 분야 중 이민법과 가족법만 본토 안보다 본토 밖에서 더 자주 나타남
• 가족법은 이미 법의 나머지 부분과 다소 고립되어 있다는 인식이 있었고, 지도도 그 고립성을 뒷받침하는 형태를 보임
• 이민법 사건들은 이민법에 특화된 입법과 판례를 참조하는 경향이 있어 비교적 자기완결적으로 나타남

형사법·가족법·이민법의 위치

• 이민법, 가족법, 실체 형사법은 위도상으로도 서로 가깝게 군집해 잠재적 연결을 보임
• 세 분야는 모두 개인의 삶을 규제하는 데 특별히 초점을 맞추며, 법인의 재산권만을 다루는 데 그치지 않음
• 이 세 분야의 판례는 지도상에서 입법 문서와 가장 멀리 떨어진 판례 유형임
• 이 거리는 해당 분야가 입법을 전혀 인용하지 않는다는 뜻은 아니며, 다른 판례 분야보다 선례에 더 자주 의존할 가능성 또는 복잡한 다차원 관계를 2차원 지도로 표현하는 한계와 관련될 수 있음
• 입법 문서와 가장 가까운 판례 분야는 개발법이며, 지역 계획 법률·규정과 밀접하게 다루는 경우가 많기 때문임
• 형사법의 큰 육각형 모양 섬은 주로 실체 형사법 사건으로 구성되고, 사법 본토에 연결된 형사법 사건은 형사절차 관련 사건이 많은 편임
• 이는 실체법을 형사법과 민사법으로 나누는 큰 구분, 그리고 형사절차법과 민사절차법이 자연적 정의의 여러 공통 원칙을 공유한다는 점과 잘 맞음

판례법은 연속체처럼 보임

• 판례 본토를 아래에서 위로 따라가면 호주 판례법은 엄격히 나뉜 구조보다 연속체에 가까움
• 개발 사건은 환경 사건과 연결되고, 환경 사건은 토지 사건과 이어짐
• 토지 사건은 계약 사건과 맞닿고, 계약 사건 북쪽에는 절차 사건, 서쪽에는 지식재산 사건, 동쪽에는 상사 사건이 있음
• 절차법 북쪽에는 형사법과 명예훼손이 있고, 지식재산법 서쪽으로는 행정법·보건 및 사회서비스법·고용법·과실·운송법이 이어짐
• 상사법 동쪽에는 형평법과 가족법의 일부가 있음
• 개발·환경·토지법이 서로 얽혀 있고, 과실 사건이 교통사고·직장 사고 청구와 많이 관련되어 운송법·고용법 근처에 군집하는 점은 기존 법 분야 관계 이해와 잘 맞음
• 일부 토지법 판결은 상사·절차 사건과 겹치며, 이 줄무늬 형태의 사건들은 채무불이행이 관련된 모기지 분쟁에 초점을 맞추는 경향이 있음
• 운송법 판결은 본토에 연결된 그룹과 실체 형사법 섬에 연결된 그룹으로 나뉨
  • 형사법 섬에 연결된 운송 판결은 운송 면허 정지에 초점을 맞추는 경우가 많음
  • 본토에 연결된 운송 판결은 운송 사고에 초점을 맞추는 경향이 있음

의미 매핑으로 확인한 구조와 확장 가능성

• 지도는 판례와 입법의 알려진 차이를 반영하면서, 법 분야 사이의 잠재적 구분과 숨은 연결도 드러냄
• 특히 다음 패턴이 두드러짐
  • 이민법, 가족법, 실체 형사법은 지도상 가장 고립된 판례 분야임
  • 이민법, 가족법, 실체 형사법은 입법 문서에서 가장 먼 판례 분야임
  • 개발법은 입법 문서와 가장 가까운 판례 분야임
  • 호주 주법과 연방법 사이에는 문체, 해석 원칙, 일반 법리 면에서 눈에 띄는 구분이 드러나지 않음
• 3차원 지도를 만들면 2차원에서 표현하기 어려운 새로운 숨은 관계를 드러낼 수 있음
• 다른 주·준주의 판례와 입법을 추가하면 호주 법 지도의 해상도를 높일 수 있음
• UK, Canada, New Zealand 같은 다른 common law 국가의 법률 문서를 추가하면 법체계 간 역사적·지속적 상호작용을 포착할 수 있음
• 의미 매핑은 호주 법에만 한정되지 않고, 큰 비정형 데이터셋의 구성과 구조를 빠르게 이해하는 데 쓸 수 있음

구현 절차: 벡터화에서 시각화까지

• 임의의 데이터셋을 의미 지도화하는 과정은 크게 벡터화, 클러스터링, 라벨링, 차원 축소, 시각화로 나뉨
• 텍스트의 의미를 숫자 집합인 벡터 또는 임베딩으로 표현하고, 벡터 유사도를 이용해 문서 간 의미 유사도를 대략 파악함
• 텍스트 임베딩 모델은 Hugging Face의 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Leaderboard를 참고해 선택함
• 지도 제작 당시에는 BAAI/bge-small-en-v1.5가 크기 대비 좋은 오픈소스 모델 중 하나였고, 현재는 해당 모델의 파인튜닝인 avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0가 더 높은 순위를 기록함
• 현대 텍스트 임베딩 모델은 한 번에 벡터화할 수 있는 토큰 수인 컨텍스트 윈도우가 고정되어 있음
  • GIST-small-Embedding-v0의 컨텍스트 윈도우는 512토큰임
  • 단어 1개는 대략 0.75토큰으로 볼 수 있어 약 384단어를 한 번에 벡터화할 수 있음
• 긴 텍스트는 512토큰 이하 청크로 나누고 각 청크를 벡터화한 뒤 평균 벡터를 만들어 텍스트 전체의 평균 의미를 표현함
• 단순히 512번째 토큰마다 자르면 의미상 중요한 정보가 끊길 수 있으므로, 의미 있는 구간에서 나누는 semantic chunker가 필요함
• semchunk는 연속 개행·탭처럼 의미적 구분을 나타내는 문자 시퀀스를 찾아 재귀적으로 텍스트를 나누는 Python 라이브러리임

차원 축소와 클러스터링

• 벡터화한 데이터는 고차원 벡터에서 2차원 또는 더 낮은 차원 좌표로 줄여 지도에 표시함
• 차원 축소는 고차원 데이터 클러스터링을 어렵게 만드는 차원의 저주를 완화하는 데도 쓰임
• 사용한 차원 축소 모델은 PaCMAP이며, 전역·지역 구조를 모두 보존할 수 있는 빠르고 정확한 모델로 활용됨
• 지도 표시용으로는 2차원을 사용했고, 클러스터링을 쉽게 하기 위해서는 80차원으로 줄임
• 약 400개 데이터포인트를 가진 다른 데이터셋에서는 80차원보다 2차원이 더 잘 작동했으므로, 데이터에 따라 여러 차원을 시험해야 함
• 클러스터링에는 HDBSCAN을 사용함
• HDBSCAN은 k-means와 달리 모든 데이터포인트를 반드시 클러스터에 넣지 않음
• 지도 제작 당시 Open Australian Legal Corpus에는 218,336개 법률 텍스트가 있었고, 84,780개(38.8%)는 클러스터링되지 않음
• 추가로 10,100개(4.6%)는 의미 있는 공통 특징이 없어 보이는 클러스터에 배치됨
• 총 94,880개(43.4%) 문서는 의미 있는 클러스터에 배정되지 않아 지도에서 제외됨
• 당시에는 fast_hdbscan을 사용했지만, 이후 일반 HDBSCAN보다 군데군데 빈 클러스터를 만들기 쉽다는 점을 발견해 코드 예시는 일반 HDBSCAN을 사용함
• min_cluster_size는 클러스터의 최소 데이터포인트 수를 정하며, 낮을수록 더 세밀한 클러스터, 높을수록 더 넓은 클러스터가 만들어짐
• 최종 작업에서는 min_cluster_size를 50으로 두어 507개 고유 클러스터를 만든 뒤, 이를 수동으로 19개 법 분야로 줄임

라벨링과 수동 병합

• 클러스터에 의미 있는 라벨을 붙이기 위해 tf-idf로 각 클러스터의 상위 토큰을 확인함
• tf-idf는 특정 클러스터에서 자주 나오면서 전체 데이터셋에서는 상대적으로 덜 흔한 토큰에 높은 점수를 줌
• 상위 4개 토큰이 같은 클러스터를 먼저 병합했지만, 507개 중 2개 클러스터만 제거됨
• 이후 상위 토큰을 기준으로 클러스터 병합 규칙 337개를 수동으로 만들었고, 최종적으로 19개 법 분야로 정리함
• 수동 병합 과정에서는 데이터가 범주를 이끌도록 하려 했지만, 클러스터 수가 줄어들수록 어떤 범주를 포함하고 제외할지 어려운 결정을 해야 했음
• 19개 범주를 서로 구분 가능한 색으로 표시하는 일도 쉽지 않았고, Sasha Trubetskoy가 공개한 색상 팔레트를 사용해 해결함
• 수동 병합은 데이터 구성에 대한 깊은 이해가 필요하거나 최종 결과의 정밀도와 정확도가 특히 중요할 때 적합함
• 그 외에는 클러스터링 모델을 조정해 더 적은 클러스터를 만들고, 상위 tf-idf 토큰 3개 또는 대규모 언어 모델로 자동 라벨링하는 방식이 더 유리함
• 자동 라벨링 예시는 gpt-4 또는 OpenAI API 호환 모델에 무작위 문서 스니펫과 상위 tf-idf 토큰을 제공해 4단어 미만 라벨을 만들도록 구성함

Plotly 시각화와 한계

• 최종 지도는 Plotly로 2차원 또는 3차원 산점도를 만들 수 있도록 구성함
• Plotly의 주요 한계는 지도 확대 시 데이터포인트 크기를 함께 키울 수 없다는 점임
• 수십만 개 데이터포인트가 있을 때 점들이 겹치거나, 점 크기를 줄이면 확대 상태에서 식별하기 어려워짐
• 일부 Plotly 문제는 사용자 정의 CSS와 JavaScript로 우회했지만, 해당 코드는 공유하지 않음
• 시각화 이후에는 지도의 지형적 패턴, 이상치, 섬, 데이터의 기본 구조를 살피는 분석 단계가 이어짐
• 같은 기법을 Common Crawl 말뭉치에 적용하면 인터넷의 고해상도 의미 지도를 만들 수 있다고 봄

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• 멋진 작업임. 특히 “이 기법을 Common Crawl에 적용하면 인터넷의 지도를 만들 수 있다”는 문장이 크게 와닿았음
  보통 지도에 없는 것들을 지도로 만드는 일에 몇 년째 꽂혀 있었고, 여러 개를 만들었음. 그중 꽤 알려진 것이 Music-Map임: https://www.music-map.com
  예전부터 웹 지도를 만들고 싶어서 web-map.com 도메인도 등록해 두었고, 커스텀 크롤러와 관련 웹사이트를 빠르게 찾는 알고리즘도 실험해 봤는데 충분히 가능해 보였음
  다만 이미 여러 실험적 지도를 운영 중이고, 모든 것의 지도 만들기에 대한 사업 모델을 아직 못 찾아서 보류 중임

  • 최근 인터넷상의 모든 PDF URL 지도를 만들어 봤음
    작은 임베딩 모델과 차원 축소용 주성분 분석(PCA)을 사용했음: https://weblog.snats.xyz/posts/2024/03/20/
  • 예전에 Spotify 라이브러리 안의 모든 아티스트가 누구와 협업했는지 보여주는 연결 그래프를 만든 적이 있음
    두 아티스트가 긴 협업 사슬을 통해 얼마나 멀리 연결되는지 보는 게 꽤 재미있었음. 대부분의 인간관계 지도처럼 결국 수백 명과 협업하는 몇몇 슈퍼 커넥터와 그 주변의 작은 집단들로 귀결됐지만, 흥미로운 무리도 드러났음
  • 이것도 좋아할 듯함: https://everynoise.com/
  • 인터넷의 의미론적 지도를 보고 싶고, 직접 한번 해볼까도 생각 중이지만 엄청난 작업이 될 것 같음
    비슷한 멋진 지도가 있긴 한데 꽤 오래됨: http://internet-map.net/
  • 얼마 전에 향수에 대해서도 비슷한 걸 만들었음: https://observablehq.com/@55th/every-fragrance-at-once

• “호주 판례법이 일종의 연속체처럼 보인다”는 표현은 예쁜 그림을 주긴 하지만, 지도는 영토가 아니다라는 격언을 강조하고 싶음
  그 연속체는 실제 법 지식 구조라기보다 투영 방식, 선택한 유사도 척도 등의 함수일 수도 있음
  물론 지도에서 배울 수 없다는 뜻은 아니지만, 문서 전체의 실제 지식 구조가 꼭 편리한 연속체일 필요는 없음
  그래도 프로젝트 문서화 방식은 훌륭하고, 호주 법 영역을 새롭게 볼 수 있게 해 줌

  • 맞음. 이 지도는 호주 법의 기반 의미 구조를 반드시 그대로 나타내는 것이 아니라, 사용한 데이터, 선택한 임베딩 모델, 2차원 공간으로 투영한 차원 축소 모델 등에 영향을 받은 근사치임
    법률 독자와 데이터 과학 독자를 모두 염두에 두고 써서, 추론을 추론 이상으로 보이게 하지 않으면서도 오늘날 기술로 지식을 의미론적으로 지도화하려는 시도의 한계를 너무 기술적으로 설명하지 않으려 했음
    다만 법을 공부해 본 입장에서, 호주 판례법은 실제로 어느 정도 연속체에 가까움. 하나의 사건이 여러 법 영역을 건드릴 수 있고, 판사가 판단할 때 참조할 수 있는 선례의 주제에는 관련성과 구속력 여부 외에는 큰 제한이 없음
    최종 군집이 대학에서 법을 배운 방식과 놀랄 만큼 비슷하게 나온 것도 흥미로웠음. 호주의 법학 과정 설계에 많은 고민이 들어갔다는 걸 보여줌. 실제로 필수 11과목인 Priestley 11이 있고, 지도에도 모두 반영되어 있음: https://en.wikipedia.org/wiki/Priestley_11

• 이런 식의 시각화는 꽤 이상하게 느껴짐. 법률 전문가는 아니지만 법학 교과서는 많이 읽었음
  보통 성문법은 비교적 성긴 촉수 같은 구조를 만들 것이라고 예상함
  판례법은 본질적으로 성문법의 불명확한 의미나 공백을 판사들이 메우는 식의 중간적 성격이 강함
  그런데 판례법과 성문법이 두 개의 뚜렷한 군집을 이루는 것은 납득하기 어렵고, 도메인 모델링 오류처럼 보임. 도메인 모델을 고려하지 않고 데이터셋에 텍스트 유사도 척도를 순진하게 적용하면 나올 만한 결과 같음

  • 글에서도 적었듯이, 호주 판결문에서 쓰는 언어와 문체는 법령과 다름
    게다가 호주 같은 보통법 국가에서는 법령과 독립적으로 발전한 법 개념이 많고, 여전히 독립적으로 남아 있거나 나중에 법령으로 공식화되기도 함. 예를 들면 불법행위가 있음: https://www.alrc.gov.au/publication/traditional-rights-and-freedoms-encroachments-by-commonwealth-laws-ip-46/16-authorising-what-would-otherwise-be-a-tort/the-right-to-sue-in-tort/

• 엄청난 작업임. 자체 자금으로 웹 개발을 하는 입장에서, 이런 걸 할 시간을 어떻게 내는지 궁금함
  이게 이력서 강화용인지, 제품이나 시제품인지, 아니면 순수한 애정의 산물인지 모르겠지만 적어도 획기적임
  기술 설명도 좋았고, 중간부터는 훑어보긴 했지만 현대적 임베딩 알고리즘과 전통적인 기계학습 군집화가 결합된 것으로 보임
  기본 데이터가 생겼으니, 전체 생성 모델을 써서 “이 사건 부분집합을 요약하고 특정 상황이나 미묘한 쟁점으로 태그하라” 같은 의미 분석을 해 본 뒤 그 결과를 군집화하는 것도 생각해 봤는지 궁금함. 미국에서 지난 1년간 판례법에 대규모 언어 모델을 적용하던 수많은 개발자들이 아마 그런 일을 하고 있기를 바람
  이런 프로젝트는 이미 일정이 꽉 차 있어도 협업하고 싶다고 말하고 싶어지는 종류라서, 댓글과 영감 북마크 폴더의 꽤 명예로운 자리로 만족해야겠음

  • 소개 글을 보면 흥미로울 것 같음: https://umarbutler.com/about/
    Umar Butler는 호주의 데이터 과학자, 법률 기술 전문가, 인공지능 연구자이고, 법·기술·인공지능과 그 사이의 주제를 쓰는 블로그를 운영함
    법률 기술과 인공지능 연구의 일환으로 호주 법 학습용 LLM 데이터셋, 가장 큰 공개 호주 법 데이터베이스, 호주 법용 첫 공개 LLM 등을 발표했음
    현재 Attorney-General’s Department에서 데이터 과학 부국장으로 일하며, 공공 의사결정과 법률·정책 분석을 가능하게 하고 가속·개선하기 위한 책임 있는 인공지능 활용과 핵심 인공지능 정책 개발 자문을 맡고 있음

• 모바일에서 대화형 시각화를 스크린샷으로 대체해 줘서 정말 좋았음. 휴대폰으로 읽는 경험이 훨씬 나아짐

  • 독자의 59%가 모바일이라서, 휴대폰에서는 거의 쓸 수 없을 대화형 지도보다 정적 이미지가 낫겠다고 판단했음

• 아주 멋지고 축하할 만한 작업임
  로스쿨에 다닐 때 보통법을 상호의존성의 그물로 상상하곤 했는데, 이 시각화도 비슷하지만 내가 떠올리던 의존성까지 완전히 담지는 못함
  보통법은 주로 항소심 판사들이 만드는 법을 뜻함. 때로는 법령 위에 의미·해석·정의를 덧붙이고, 때로는 해당 쟁점에 딱 맞는 법이 없을 때 완전히 만들어지기도 함. 여기서 “만든다”는 것은 빅토리아 시대 영국이나 그보다 더 오래된 역사적 선례의 긴 흐름 위에 구축된다는 의미임
  그래서 미국에서 “판사가 만든 법”을 비난하는 사람들이 우스꽝스럽게 들림. 미국의 거의 모든 법은 사실상 판사가 만든 법임
  보통법은 사건이나 선례가 노드가 되고, 간선이 선례를 뒷받침하는 강도를 어떤 식으로든 인코딩하는 그래프 구조로 표현하기 좋다고 늘 생각했음. 판사들이 선례의 강도를 시각화해서 볼 수 있다면 선례에서 벗어나는 일을 더 신중하게 생각할 수도 있음
  이 표현은 그 방향으로 나아가는 한 걸음이고, 이 기술이 다른 보통법 국가들로도 확장되길 바람

• 호주 법체계에서 이런저런 일을 오래 처리해 왔고, 한동안은 본인소송과 독학으로 하다가 최근에는 변호사의 도움을 받게 됨
  민사·형사 절차 관련 법률도 직접 여러 개 읽었고, 입법과 판례법 사이의 보이지 않는 벽에도 부딪혀 봤음
  이 작업은 내 관심사와 놀라울 정도로 맞아떨어졌고, 정리해 줘서 고마움. 다만 몇 달 전에 올렸다면 훨씬 더 도움이 됐을 텐데 그게 유일한 아쉬움임

  • 실제 체감과 맞았다니 좋음. 지도가 내 법학 학위 과정에서 형성된 법 이해와도 맞물리는 걸 보고 정말 놀랐음

• 데이터의 서술적 분석과 과정의 기술적 분해 모두에서 들인 노력이 느껴지는 훌륭한 글임

• 작년에 영국의 판례법과 법령을 지도화하려는 비슷한 아이디어가 있었음
  늘 그렇듯 생활에 밀려서 반쯤 끝낸 프로젝트 컬렉션에 들어가 버렸는데, 이 훌륭한 글을 읽고 다시 시도해 보고 싶어졌음

• 여러 영연방 국가에는 판례법, 행정법, 입법부가 통과시키고 행정부가 재가한 법률을 공식적으로 체계화한 것이 없는 경우가 많아 보임
  영연방에서 갈라져 나온 미국에는 공식 US Code와 주 법전이 있고, 판례법·행정법·통과된 법률의 영향을 정리하려는 시도가 있음. 반면 캐나다는 Criminal Code 같은 일부 체계화가 있지만 모든 의회 법률이 단일 법전으로 정리되지는 않음
  영국은 내가 보기로 잉글랜드나 웨일스에 그런 것이 없고, 홍콩은 Basic Law와 조례들로 어느 정도 체계화의 형태가 있음. 호주는 연방이나 주 차원에서 법전 체계화가 있는지 궁금함

  • “미국에는 US Code와 주 법전이 있고, 판례법·행정법·통과된 법률의 영향을 정리하려는 시도”라는 말은 맞기도 하고 아니기도 함
    US Code는 성문법이고, Code of Federal Regulations는 행정법임. 판례법의 법전 체계화는 없고, 판례집이 있을 뿐임
    판례집은 판결 결과가 순차적으로 흘러나오는 것에 가깝고, 이는 성문법을 법전화하지 않는 곳에서 법령을 순차 공표하는 방식과 비슷함. 주들도 대체로 성문법과 행정법은 법전화하지만, 판례법은 그렇지 않음