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여성 경찰에 대한 사회적 시각과 정책적 대안연구 -대림동 여경사건을 중심으로-
정지송 ( Jeong Jin Song ),공정배 ( Gong Jeong Bae ),노승국 ( Roh Seung Kook ) 한국경찰학회 2021 한국경찰학회보 Vol.23 No.3
2019년 5월에 발생한 대림동 여경사건은 지금까지 경찰조직 내에서 남녀 경찰의 업무수행 능력에 대해 논의되어왔던 것을 사회 전체의 문제로 확산시킨 사건이다. 해당 사건을 계기로 ‘여경 무용론’이 대두 되면서, 사회 여론 내에 여경의 필요성 자체를 부인하는 극단적인 목소리가 확산되었다. 이 문제에 대한 실제 뉴스나 미디어나 사람들은 어떻게 생각하고 있는지를 데이터를 수집하여 알아보고, 이에 대해 조직 내에서 필요함에도 불구하고 어떻게 해결할 것인지 방안을 찾고자 한다. 이를 위해 네이버 뉴스에서 ‘대림동 여경’ 키워드가 포함된 뉴스 기사 총 662건과 해당 기사들에 달린 146,007건의 댓글 데이터 및 26,791건의 대댓글 데이터를 연구 대상으로 선정하였다. 데이터 수집 기간은 첫 기사가 보도되었던 2019년 5월 17일부터 수집 당시였던 2021년 2월 1일까지, 약 1년 9개월에 해당한다. 수집된 대림동 여경 관련 데이터를 바탕으로 키워드 빈도분석, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석, 의미 네트워크 분석 방법(Semantic Network Analysis, SNA) 등을 이용하여 해당 문제에 대한 실제 미디어와 대중들의 시각을 파악해보고자 하였다. 분석결과, 미디어(뉴스기사)는 해당 사건에 대해 정보제공의 역할을 수행함과 동시에 ‘남성/여성의 젠더 이슈’로 집중적으로 보도했다는 것을 알 수 있었다. 댓글과 대댓글의 경우 그 둘의 분석결과가 매우 유사하게 도출되었다. 댓글 대댓글의 출현빈도, TF-IDF 값 분석을 수행한 결과, 대중들이 대림동 여경사건을 성별의 문제로 받아들이고 있는 듯하였고, 페미니즘, 여성 혐오와 같은 극단적 성적 논쟁으로까지 이어지는 것을 확인하였다. 또한, 여경에 대한 정부방침과 이를 둘러싼 제도적 부분에 대해 문제를 제기하며 비판하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 피의자 인권의 과잉보호, 경찰들의 적극적인 직무집행, 경찰의 진압 도구 허용 범위 확대 등의 정책 방향을 제시하였다. The Daerim-dong female police officers incident (Daerim-dong Alcohol Violence Case), which occurred in May 2019, has spread what has been discussed in the police organization about the ability of male and female police to perform their duties to society as a whole. As the "female police uselessness" emerged in the wake of the incident, extreme voices denying the need for female police officers itself spread within social opinion. We collect data to find out what the real news, media, and people think about this issue, and we want to find a way to solve it. To this end, Naver News selected a total of 662 news articles containing the keyword "Daerim-dong Female Police" and 146,007 comment data and 26,791 comment data on the articles as subjects of the study. The data collection period is about a year and nine months from May 17, 2019, when the first article was reported to February 1, 2021, when it was collected. Based on the collected data on Daerim-dong policewoman, we use keyword frequency analysis, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analysis, Semantic Network Analysis (SNA) According to the analysis results, the media (news articles) played the role of providing information on the case and reported it intensively as a 'gender issue for men/women'. In the case of comments and comments, the results of the two analyses were very similar. After analyzing the frequency of comments, comments, and TF-IDF values, the public seemed to accept the Daerim-dong police incident as a gender issue, leading to extreme sexual debates such as feminism and misogyny. In addition, it was noted that the government's policy on female police officers and the institutional parts surrounding them were raised and criticized. Based on these findings, policy directions such as overprotecting the human rights of suspects, active execution of duties by police, and expanding the scope of police's control tools were proposed.
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고소장 자동 작성 및 분석 시스템 구축에 관한 법적 쟁점과 개선 방안
이정우 ( Lee Jeong-woo ),배시웅 ( Bae Si-woong ),최우철 ( Choi Woo-chul ),문요준 ( Moon Yo-jun ),서형국 ( Seo Hyung-goog ),노승국 ( Roh Seung-kook ) 한남대학교 과학기술법연구원 2024 과학기술법연구 Vol.30 No.1
OpenAI의 ChatGPT 공개 이후 생성형 AI에 대한 관심이 증가함에 따라, 이 기술을 공공분야에 적용하는 논의가 활발해졌으며, 특히 법률 분야에서의 AI 활용은 고소장 작성과 같은 법률문서 생성에 중요한 영향을 미치고 있다. 생성형 AI기술을 활용한 고소장 자동 작성 및 분석 시스템 구축은 서비스 대상자인 국민과 경찰뿐만 아니라, 법률시장에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 국내외 리걸테크 현황을 분석하고, 경찰청이 추진하는 고소장 자동 작성 및 분석 시스템의 개발과 관련하여 주요 쟁점들을 검토하였다. 쟁점 사항은 형사사법정보시스템 데이터의 활용, 변호사법 및 법무사법 위반 여부, 그리고 개인정보 보호와 비식별화의 딜레마에 관한 것이다. 본 연구는 이러한 쟁점들에 대한 개선안을 제시한다. 첫째, 형사사법정보시스템 데이터 활용을 위한 형사절차전자화법 개정을 통해 법적 기반을 명확히 하고, 데이터 활용 시 공공의 이익과 개인정보 보호의 균형을 유지해야 한다. 둘째, 경찰청이 민원인에게 고소장 자동 작성 시스템을 서비스하는 것은 현행 변호사법 및 법무사법을 직접적으로 위배하지 않으나 예상되는 법률단체의 부정적 반응을 고려하여, 법령 개정을 통한 입법적 해결 방안과 경찰청 및 법률단체간의 업무 협약(MOU)을 통한 비입법적 해결 방안을 모색해야 한다. 셋째, 비식별화의 딜레마를 해결하기 위해 비식별화 기술을 고도화하고, 정기적으로 개인정보 영향평가(PIA)를 수행해야 한다. 이처럼 고소장 자동 작성 및 분석 시스템의 구축과 운영은 법률, 기술, 사회적 책임이 복합적으로 상호 작용하는 과정이다. 따라서, 이 시스템의 성공적인 구축과 운영을 위해서는 다각적인 제도적 접근과 공공 및 민간 부문 간의 협력이 필수적이다. Following the release of OpenAI's ChatGPT, interest in generative AI has increased, spurring discussions on its application in the public sector. In particular, the use of AI in the legal field, such as in drafting legal documents like complaint forms, is having a significant impact. The development of an Automated Complaint Drafting and Analysis System using generative AI technology is expected to have a considerable effect not only on the citizens and the police department, but also on the legal market. Therefore, this study analyzes the current state of legal technology both domestically and internationally, and examines the main issues related to the development of the Automated Complaint Drafting and Analysis System promoted by the police department. The issues include the utilization of the Korea Information System of Criminal Justice Services data, compliance with the Attorney-at-Law Act and the Certified Judicial Scriveners Act, and the dilemma of personal information protection and de-identification. This study proposes solutions to these issues. First, to clarify the legal foundation and maintain a balance between public interest and personal information protection, the Act on Promotion of the Digitalization of the Criminal Justice Process needs to be amended for the utilization of the Korea Information System of Criminal Justice Services data. Second, while the Automated Complaint Drafting System provided by the police department does not directly violate the current Attorney-at-Law Act and Certified Judicial Scriveners Act, the anticipated negative reaction from legal organizations should be considered. Therefore, it is necessary to explore both legislative solutions through amendments to the law and non-legislative solutions through a Memorandum of Understanding (MOU) between the police department and legal organizations. Third, to address the dilemma of de-identification, it is necessary to advance de-identification technology and regularly conduct Privacy Impact Assessments (PIA). The construction and operation of the Automated Complaint Drafting and Analysis System is a complex process involving legal, technical, and social responsibilities. Therefore, a successful implementation and operation of this system require a multifaceted institutional approach and cooperation between the public and private sectors.
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