범죄수사 검증모델과 시각화 방안에 대한 연구

박노섭; 김지온

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박노섭 (한림대학교) 김지온 (경찰대학)

저널정보: 한국경찰법학회 경찰법연구 경찰법연구 제18권 제2호

발행연도: 2020.1

수록면: 143 - 175 (33page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 형사소송법 및 검찰청법 개정으로 수사경찰은 1차적 수사기관으로 독자적인 수사권을 행사하고, 수사 종결권을 부여받음에 따라 범죄혐의가 없는 경우 수사를 종결할 수 있는 권한을 확보하는 등 책임수사가 가능해졌다. 그러나 수사종결 후 고소인 등이 수사에 이의를 제기하면 사건을 검찰로 송치하게 되어 있어 수사결과의 객관성은 수사의 신뢰성과 직결된다. 또한 검사가 작성한 피의자신문조서의 증거능력이 제한됨에 따라 재판실무에서 변호인은 수사기관이 수집한 증거들을 기초로 이끌어 낸 수사결과에 내재되어 있는 논리적 취약점 등을 공략하는 전략을 구사할 것으로 예상된다. 따라서 수사경찰은 수사결과의 타당성을 객관적으로 확보하는 방안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 이러한 형사소송의 환경 변화에 수사 경찰이 능동적으로 대응하기 위해 범죄 수사에서 활용되고 있는 논증 방식과 문제점을 체계적으로 분석하고, 경찰 수사 과정을 ‘발생한 사건을 재구성하는 과정(Crime Reconstruction)’과 이를 ‘검증하는 과정(Crime Verification)’으로 구분하는 새로운 패러다임의 도입 필요성을 제시하고 있다. 또한, 송치 전 검증의 효과성을 제고시키는 방안으로 수사추론 구조 시각화를 통한 검증방안을 대안으로 제시하였다. 사건의 유무죄 입증은 일반인인 법관 또는 시민법관의 이해능력을 전제로 한다. 따라서 범죄추론에 대한 결과를 일반인이 쉽게 이해할 수 있도록 효과적으로 제시할 수 있어야 하며, 가장 효과적인 방안중 하나가 수사과정을 시각화하는 것이다. 시각화 검증모델을 기반으로 한 수사추론 및 검증은 법정에서 변호인이 제시 가능한 반증이나 논리적 공격을 사전에 차단하거나 미리 대비할 수 있어 경찰 수사의 완성도를 높이고, 더 나아가 경찰 수사결과가 재판에서 온전히 인정되는 효과를 가져온다. 또한, 시각화를 통한 사건 검증은 향후 예상되는 수사관의 법정 증언을 위한 효과적인 대비수단으로 자리 잡을 수 있다. 수사결과에 대한 체계적이고 표준화된 검증 시스템이 구축되면 향후 모든 사건에 대해 검증할 수 있는 AI기반 수사검증 프로그램 개발로 연결 가능하다.

With the recent revision of the Criminal Procedure Act and the Prosecutors' Office Act, the Korean police have been able to conduct responsible investigations, such as exercising their investigative powers as the primary investigative agency and the right to end the investigation when there is no criminal charge. However, if a suspect or a victim challenges the validity of the investigation, the case is sent to the prosecution. In such cases, the objectivity of the investigation is directly relevant to the credibility of the investigation. Also, as the admissibility of the prosecution's suspect interrogation records as evidence became limited, lawyers are likely to attack logical vulnerabilities in the argument structure of the investigation results at the trial. Therefore, the police must develop a method to secure the validity of the investigation results objectively. This study systematically analyzes the reasoning methods used in criminal investigations and their issues to proactively respond to changes in the environment of criminal proceedings. It also suggests the necessity of introducing a new paradigm that divides the police investigation process into Crime Reconstruction and Crime Verification. Further, the study introduces visualization as a verification method to improve the crime verification process before forwarding the case to the prosecution. Proving one's innocence or guilt in court relies on the ability of the general judge or civil judge to follow the logic and evidence presented. Therefore, it is necessary to present the results of crime reasoning in a way the general public can understand easily, and one of the most effective methods is to visualize the investigation process. Investigation reasoning and verification based on the visualization verification model can prevent or prepare for counterattacks or logical attacks by lawyers, improving the overall police investigation, and ensure the court fully recognizes that police investigation results. Also, event verification through visualization can be an effective means of preparing for the future testimony of investigators. A systematic and standardized verification system for investigation results can develop to an AI-based investigation verification program that can verify all events in the future.

#사건재구성 #사건검증 #가설적 추론 #시각화 #인공지능

참고문헌 (42)

참고문헌 신청

경찰청 / 2019 / 범죄통계 2018 / 사이버경찰청

고민조 / 2014 / 베이지안 망을 이용한 법적 논증 분석 / 서울대학교 법학 55(1):573~616

권오걸 / 2012 / 진술증거의 신빙성과 SCAN기법 / 법학논고 (40):629~656

김상준 / 2015 / 사실인정과 의사결정 모델에 관한 법심리학적 연구동향 / 법학평론 :8

김상준 / 2013 / 무죄판결과 법관의 사실인정 / 경인문화사

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박노섭

소속기관 한림대학교

주요연구분야 사회과학 > 법학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 37 이용수 4,404

김지온

소속기관 경찰대학

주요연구분야 사회과학 > 법학 TOP 10% 사회과학 > 행정학

논문수 8 이용수 1,749

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (42)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)