[초록 중 일부] 본 연구는 판례연구에 정량적 방법론을 도입하여 객관적인 판례평가의 기준을 만들 수 있는 방법을 모색하는 것을 목표하였다. 이에 앞서 판결예측에 관한 그간의 연구를 정리하고 각 방법론을 분석하는 과정을 통하여 이론적 토대를 마련하고자 하였다. 미연방대법원의 판결에 대한 예측연구를 먼저 정리하였는바, 축적된 판결의 특성을 추출한 인자를 학습시켜 기계학습의 알고리즘들을 적용하여 판결예측을 수행하는 양상을 보이고 있고, 다양한 분류항목을 제공하는 데이터집합인 미연방대법원의 데이터베이스(SCDB)를 사용한다는 특징을 가진다. 유럽인권재판소도 미국의 경우와 같이 판결에 대한 데이터베이스(HUDOC)를 관리하고 있는바, 유럽인권조약의 조문과 그에 관한 판결을 연결하여 데이터집합을 만들고 자연어처리 기법 등으로 판결을 분류하고 수치화하여 결과를 예측하는 모델링을 시도하였다. 이러한 판결예측 연구들은 판결에 영향을 미치는 여러 변수들을 선정하여 조정하고, 데이터 전처리와 기계학습 알고리즘을 통하여 판결의 승패를 예측고자 하였다. 그 밖에도 확률이나 통계에 기반한 정량적 연구로서 토픽모델링을 통한 연구동향의 분석이나 단어 동시출현 관계 등을 기준으로 한 연결망 분석 등 다양한 방법론들을 살펴보았다. 한편, 제3장에서는 판례연구에 정량적 연구방법을 도입하여 판례평가 시스템을 구축하는 방향을 설계해보고자 하였다. 판례평가는 그 평가요소의 선정이 가장 중요하므로 평가항목을 살펴보기 위하여 2020년 행정판례연구 논문을 전수조사하여 판례평석의 방법론을 분석하여 항목화하였다 (이하 생략)