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      인공지능기반 범죄피해자보호의 정책적 가능성과 법적 과제 = AI-based Protection of Victims as Criminal Justice Policy

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      https://www.riss.kr/link?id=A107833297

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문은 현실적 측면에서 범죄피해자 지원을 위한 국가자원에는 일정한 한계가 있기 때문에 정책적 최적화가 필요하다는 오영근 교수의 통찰에 입각해 최근 인공지능기반 범죄피해자보호 정책과 프로그램 동향을 검토하고, 피해자보호 법제 발전을 위한 정책적 시사점을모색해 본다. 인공지능기술 기반 형사정책을 펴나감에 있어서 감시와 통제 수단확대에 우선순위를 둘것이 아니라, 취약한 범죄피해자 보호와 재피해화 방지의 구체적 현안에 우선 도입시행해야정책적 정당성과 효과성을 확보하기 수월할 것이다. 범죄피해자 보호지원 정책프로그램이 치안이나 수사보다 뒤로 밀려나지 않으려면 가장 취약한 지점에 투입됨으로써 정책의 최적화를 도모하는 인공지능기술 선용의 원칙이 견지되어야 한다. 인공지능기반 범죄피해자보호지원정책 방향 역시 범죄피해자보호자원의 최적화, 지역사회자원과의 연계협력, 취약피해자에특화된 개입이 원칙이다. 인공지능기반 범죄피해자보호 정책을 고려한다면, 마땅히 기존 피해자보호지원 프로그램중 인공지능기술의 도입을 통해 그 효과성을 제고할 필요성이 있는지, 새로운 프로그램의 개발운용을 통해 피해자보호지원의 확대강화가 실현될 수 있는지에 대한 연구가 필요하다. 또한 인공지능기술의 형사정책적 가능성에 대한 일반적 기대만으로는 정책프로그램의 구체화가 어렵고, 법령정비와 예산자원 확보만큼이나 정책적 필요성과 효과성에 대한 구체적 평가검토가 필요하다. 현재 논의되는 인공지능기반 형사사법프로그램은 주로 형사사법기관 종사자, 즉 형사사법서비스제공자의 도구확보 측면에서 논의된다. 그런 점에서 범죄피해자는 객체일 뿐이다. 피해자를 범죄피해자보호 정책의 당사자 주체로 놓는다면, 단순히 피해예방을 목표로 한 형사사법기관과 보호전문기관 조치위주의 프로그램보다는 종래 제도와 기관이 피해자에게 제공해 주지 못했던 보호의 결손 부분을 찾아내서 피해자의 실제 필요를 채워주는 프로그램으로서 인공지능기술 자원이 활용되어야 한다.
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      본 논문은 현실적 측면에서 범죄피해자 지원을 위한 국가자원에는 일정한 한계가 있기 때문에 정책적 최적화가 필요하다는 오영근 교수의 통찰에 입각해 최근 인공지능기반 범죄피해자보...

      본 논문은 현실적 측면에서 범죄피해자 지원을 위한 국가자원에는 일정한 한계가 있기 때문에 정책적 최적화가 필요하다는 오영근 교수의 통찰에 입각해 최근 인공지능기반 범죄피해자보호 정책과 프로그램 동향을 검토하고, 피해자보호 법제 발전을 위한 정책적 시사점을모색해 본다. 인공지능기술 기반 형사정책을 펴나감에 있어서 감시와 통제 수단확대에 우선순위를 둘것이 아니라, 취약한 범죄피해자 보호와 재피해화 방지의 구체적 현안에 우선 도입시행해야정책적 정당성과 효과성을 확보하기 수월할 것이다. 범죄피해자 보호지원 정책프로그램이 치안이나 수사보다 뒤로 밀려나지 않으려면 가장 취약한 지점에 투입됨으로써 정책의 최적화를 도모하는 인공지능기술 선용의 원칙이 견지되어야 한다. 인공지능기반 범죄피해자보호지원정책 방향 역시 범죄피해자보호자원의 최적화, 지역사회자원과의 연계협력, 취약피해자에특화된 개입이 원칙이다. 인공지능기반 범죄피해자보호 정책을 고려한다면, 마땅히 기존 피해자보호지원 프로그램중 인공지능기술의 도입을 통해 그 효과성을 제고할 필요성이 있는지, 새로운 프로그램의 개발운용을 통해 피해자보호지원의 확대강화가 실현될 수 있는지에 대한 연구가 필요하다. 또한 인공지능기술의 형사정책적 가능성에 대한 일반적 기대만으로는 정책프로그램의 구체화가 어렵고, 법령정비와 예산자원 확보만큼이나 정책적 필요성과 효과성에 대한 구체적 평가검토가 필요하다. 현재 논의되는 인공지능기반 형사사법프로그램은 주로 형사사법기관 종사자, 즉 형사사법서비스제공자의 도구확보 측면에서 논의된다. 그런 점에서 범죄피해자는 객체일 뿐이다. 피해자를 범죄피해자보호 정책의 당사자 주체로 놓는다면, 단순히 피해예방을 목표로 한 형사사법기관과 보호전문기관 조치위주의 프로그램보다는 종래 제도와 기관이 피해자에게 제공해 주지 못했던 보호의 결손 부분을 찾아내서 피해자의 실제 필요를 채워주는 프로그램으로서 인공지능기술 자원이 활용되어야 한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This essay aims to review the potential of AI-based protection of crime victims as criminal justice policy, from the viewpoint of professor Oh, Young-Geun, who emphasized the optimization of victim protection policy and effective policy network of victim protection. Now we are witnessing the future of AI in criminal justice, in a way that new AI applications in criminal justice policies promote criminal justice system and improve public safety. By using AI based criminal justice programs, criminal justice agencies will be better able to respond crime and criminal victim. The author argues that any optimized policy of victim protection based on AI technology should respect the applied principle of good use of technology, i.e. AI technologies should benefit and empower as many people as possible. When formulates and decides AI-based policies for crime victims, most vulnerables should have policy-priorty over any predictive tools assisting law enforcement in detection and investigation of crimes. This essay investigates policy examples of Crime and Victimization Risk Model by Chicago Police department, Predictive Crime Risk Analysis System by Korean Police Agency and Crime Layout Understanding Engine developed by Seoul Metropolitan Police Agency, and AI consultation chat-bots for victims of sexual violence both in Korean and Canada. AI-based victim protection programs should be developed in victim-centered way, which means that such programs are expected to fill to gap where there are deficiency in the protection of vulnerable victims of sexual violence, domestic violence and child abuse.
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      This essay aims to review the potential of AI-based protection of crime victims as criminal justice policy, from the viewpoint of professor Oh, Young-Geun, who emphasized the optimization of victim protection policy and effective policy network of vic...

      This essay aims to review the potential of AI-based protection of crime victims as criminal justice policy, from the viewpoint of professor Oh, Young-Geun, who emphasized the optimization of victim protection policy and effective policy network of victim protection. Now we are witnessing the future of AI in criminal justice, in a way that new AI applications in criminal justice policies promote criminal justice system and improve public safety. By using AI based criminal justice programs, criminal justice agencies will be better able to respond crime and criminal victim. The author argues that any optimized policy of victim protection based on AI technology should respect the applied principle of good use of technology, i.e. AI technologies should benefit and empower as many people as possible. When formulates and decides AI-based policies for crime victims, most vulnerables should have policy-priorty over any predictive tools assisting law enforcement in detection and investigation of crimes. This essay investigates policy examples of Crime and Victimization Risk Model by Chicago Police department, Predictive Crime Risk Analysis System by Korean Police Agency and Crime Layout Understanding Engine developed by Seoul Metropolitan Police Agency, and AI consultation chat-bots for victims of sexual violence both in Korean and Canada. AI-based victim protection programs should be developed in victim-centered way, which means that such programs are expected to fill to gap where there are deficiency in the protection of vulnerable victims of sexual violence, domestic violence and child abuse.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서론 Ⅱ. 형사사법에서 인공지능기술 선용(善用)의 원칙과 범죄피해자보호 Ⅲ. 인공지능기반 범죄피해자보호 정책적 가능성 평가 Ⅳ. 인공지능기반 범죄피해위험성평가 정책적 가능성 평가 Ⅴ. 결론 : 정책적 시사점과 법적 과제 참고문헌
      • Ⅰ. 서론 Ⅱ. 형사사법에서 인공지능기술 선용(善用)의 원칙과 범죄피해자보호 Ⅲ. 인공지능기반 범죄피해자보호 정책적 가능성 평가 Ⅳ. 인공지능기반 범죄피해위험성평가 정책적 가능성 평가 Ⅴ. 결론 : 정책적 시사점과 법적 과제 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 관계부처합동, "한국판 뉴딜 종합계획- 디지털뉴딜 종합계획" 2020

      2 오영근, "한국 피해자학의 회고와 전망" 한국피해자학회 24 (24): 269-288, 2016

      3 주현경, "지능형 로봇으로서의 교정로봇과 법적 쟁점" 법학연구소 29 (29): 51-84, 2018

      4 양종모, "전체적 감시체제의 법률적 규율방안 고찰 - 인공지능과 모자이크 이론의 적용 -" 법학연구소 17 (17): 277-305, 2016

      5 송태은, "인공지능 기술을 이용한 국가의 사회감시 체계 현황과 주요 쟁점" 국립외교원 2021

      6 관계부처합동, "인공지능 국가전략" 2019

      7 백명선, "심각범죄의 효과적 대응을 위한 기계학습 기반의 범죄 유형 및 범죄위험스코어 예측 기술 연구" 2020

      8 김한균, "빅데이터 형사정책의 현안과 과제" 한국형사정책학회 29 (29): 33-60, 2017

      9 이혜지, "가정폭력 위험성 평가의 형사사법적 활용의 필요성" 한국경찰연구학회 13 (13): 207-236, 2014

      10 김한균, "‘4차 산업혁명’의 형사정책" 대검찰청 (55) : 283-315, 2017

      1 관계부처합동, "한국판 뉴딜 종합계획- 디지털뉴딜 종합계획" 2020

      2 오영근, "한국 피해자학의 회고와 전망" 한국피해자학회 24 (24): 269-288, 2016

      3 주현경, "지능형 로봇으로서의 교정로봇과 법적 쟁점" 법학연구소 29 (29): 51-84, 2018

      4 양종모, "전체적 감시체제의 법률적 규율방안 고찰 - 인공지능과 모자이크 이론의 적용 -" 법학연구소 17 (17): 277-305, 2016

      5 송태은, "인공지능 기술을 이용한 국가의 사회감시 체계 현황과 주요 쟁점" 국립외교원 2021

      6 관계부처합동, "인공지능 국가전략" 2019

      7 백명선, "심각범죄의 효과적 대응을 위한 기계학습 기반의 범죄 유형 및 범죄위험스코어 예측 기술 연구" 2020

      8 김한균, "빅데이터 형사정책의 현안과 과제" 한국형사정책학회 29 (29): 33-60, 2017

      9 이혜지, "가정폭력 위험성 평가의 형사사법적 활용의 필요성" 한국경찰연구학회 13 (13): 207-236, 2014

      10 김한균, "‘4차 산업혁명’의 형사정책" 대검찰청 (55) : 283-315, 2017

      11 Rigano, Christopher, "Using artificial intelligence to address criminal justice needs" 280 : 2019

      12 Grogger, Jeffrey, "Comparing Conventional and Machine-Learning Approaches to Risk Assessment in Domestic Abuse Cases" Centre for Economic Performance 2020

      13 Blumenthal, Amy, "Can artificial intelligence help victims of abuse to disclose traumatic testimony?"

      14 Oluwasanmi, Mayowa, "Can Artificial Intelligence Programs Strengthen The Justice Process For Sexual Assault Victims?"

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.37 1.37 1.47
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.45 1.38 1.729 0.7
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