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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오세연 (세명대학교)
저널정보
한국재난정보학회 한국재난정보학회 논문집 한국재난정보학회 논문집 제17권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
535 - 542 (8page)

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연구목적: 본 연구는 성폭력사범에 대한 재범의 증가에 따른 심각성을 인지하고, 위험성 정도에 따른 맞춤형 사회지원서비스를 제공하여 형벌보다는 회복과 복지 중심의 사회적응을 강화하여 재범을 방지하기 위함이다. 연구방법: 기존모델과 본 연구에서 제안한 모델 시스템에 대한 효율성을 평가하고, 기존의 모델과는 어떠한 기능과 운영상에 차이가 있는 지를 비교·검토 하였다. 연구결과: 제안모델은 13세 미만 대상 성폭력사범에 대한 관련기관에서의 데이터를 수집하고, 위험성 알고리즘 등을 통해 세 가지 위험군으로 분류하여 각각의 위험군에 맞는 사회지원서비스를 제공하게 된다. 1차 사회지원서비스 매칭 데이터를 모니터링 하여 결과데이터로 저장·재분석하고 사회지원서비스를 재 매칭하게 함으로써 기존모델과 운영상의 차이점을 두었다. 결론: 본 연구의 제안모델은 재범위험 가능성이 높은 성폭력사범에 대한 장기적인 관점에서 재범을 방지할 수 있는 사회지원시스템의 기초자료를 제안하였다는데 그 의의가 있다.
#빅데이터 #13세 미만 대상 성폭력사범 #사회지원모듈 #데이터분석모듈 #위험성분석 #재범방지 #Big Data #Sexual violence offenders under the age of 13 #Social Support Module #Data Analysis Module #Risk Analysis #Recidivism Prevention.

목차

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참고문헌 (15)

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Berk, R. / 2017 / An impact assessment of machine learning risk forecasts on parole board decisions and recidivism / Journal of Experimental Criminology 13(2):259~294 google schola Brayne, S. / 2017 / Big data surveillance : The case of policing / Journal of American Sociological Review 82(5):977~1008 google schola 조희원 / 2021 / 빅데이터 기반 출소자 재범방지를 위한 AI 플랫폼 구축 연구 / 교정복지연구 (70):1~29 dbpia 최재훈 / 2018 / 기계학습을 활용한 데이터 기반 경찰신고건수 예측 / 한국빅데이터학회 학회지 3(2):101~112 dbpia 최민제 / 2016 / 빅데이터 융합 기반 범죄예방에 관한 탐색적 연구 - 성남시 사례 분석을 통해 - / 디지털융복합연구 14(11):125~133 dbpia

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