법률적 문제를 해결하기 위한 컴퓨터의 활용은 단순한 문서 편집 수준에서 시작되어 현재는 자동화된 법률 데이터베이스 검색 등 변호사의 조력자 역할에 이르고 있다. 나아가 법적 문제를 스스로 해결할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 출현 가능성이 대두되는데, 컴퓨터는 구조상 인간의 뇌와 달리직렬 프로세서 및 선형적 처리라는 한계를 가지나 인공지능의 발전 특히 딥러닝 기술의 혁신으로 그 가능성은 커지고 있다. 다만 일반적인 논리학과 대비되는 법적 논증의 특징 즉, 어떠한 결론이든 분명하게 이것은 맞고 이것은 틀렸다는 양단간의 결정을 내리기 보다는 정도의 문제로 귀결된다는 점과 그러한 결론도 시간이 바뀌고 장소가 바뀜에 따라 달라질 수 있다는 점 즉 비단조논리적 특성이 인공지능에 반영되기 위해서는 컴퓨터 프로그래밍 시 논증도식에 의한 분석이 필요하다. 법률문제의 해결을 위한 인공지능 프로그램의 현황은 엄청난 분량의 문서를 정리하고 자료의 의미를 분석하는 능력을 가지는데 이르렀으나 그러한 자료를 가지고 새로운 법논리를 만들어내는 수준에는 이르지 못하였다. 그러나 딥러닝의 자가학습 기술은 주어진 지식을 분석에 적용하여 새로운 추론에 이르는 진정한 의미의 인공지능 법률 프로그램의 출현 가능성을 높이고 있다. 마지막으로 법에 관한 인공지능 프로그램의 연구를 통해 법학자들이 법학도를 위하여 법적 논리를 더 체계적으로 이해하고 적용할 수 있게 하는 방편을 찾게 되기를 기대한다

폴리올류 비이온성 계면활성제인 sucrose monolaurate, sucrose monomyristate, sucrose monopalmitate, sucrose monostearate 그리고 sucrose monooleate와 같은 5종의 sucrose monoester 유도체들을 선택하여 묽은 수용액내에서 임계미셀 농도와 미셀화 영역을 결정하는 방법으로서 컴퓨터 프로그래밍에 의한 표면장력 곡선의 최대화를 제안하였다. 임계미셀 농도와 미셀화 영역은 몇몇 실험치를 직접 프로그램에 대입함으로써 곡선의 최대화에 의해서 이론적으로 산정할 수 있다. 이론적으로 구한 임계미셀 농도값들은 실측치와 거의 일치함을 알 수 있다.