빅데이터 기반 성폭력범죄자 재범방지를 위한 사회지원모델에 관한 연구 (A Study on Model for Social Return for the Prevention of Recidivism of Sexual Violence Criminals Based on Big Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국재난정보학회
· 수록지 정보 : 한국재난정보학회 논문집 / 17권 / 3호 / 535 ~ 542페이지
· 저자명 : 오세연

초록

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.

영어초록

Purpose: The purpose of this study is to prevent recidivism by recognizing the seriousness of recidivism against sexual offenders under the age of 13 and providing customized social adaptation services based on risk. Method: The study evaluate the efficiency of existing models and proposed model systems, and compare and review what features and operational differences exist from existing models. Result: The proposed model will collect data from related agencies on sexual violence offenders with a high risk of recidivism and classify them into three risk groups through risk algorithms to provide social adaptation services for each risk group. In addition, by monitoring primary social support matching data, storing and re-analyzing the results data to rematch social support services, the model differs from the existing model in preventing recidivism of sexual violence offenders from a long-term perspective. Conclusion: The proposed model of this study is meaningful in that it proposed the basic data of a response system to prevent recidivism from a long-term perspective of sexual offenders with the highest risk of recidivism by collecting and analyzing data on sexual offenders.

참고자료

· 없음