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빅데이터를 활용한 학대 피해사망아동 범죄예방시스템에 관한 연구 = A study on the protection system of abuse victims
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2018
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Korean
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179-202(24쪽)
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With the case of a child’s death by child abuse in 2013, public attention has grown on child abuse cases and a variety of policies to protect child abuse were in operation with the enactment of the Special Act on Punishment of Child Abuse Crimes. However, the crime of child abuse is still concealed at home due to lack of parental understanding due to the precise concept of abuse and home discipline. Since children are physically and mentally incompetent, awareness and support for victims of child abuse should be preceded by appropriate care and attention. Prevention of child abuse should be pursued with constant interest.
The number of death by child abuse in the past five years is counted as 13 in 2011, 10 in 2012, 22 in 2013, 17 in 2014 and 19 in 2015, respectively.[1] In the amendment of the Child Welfare Law, which came into force in September, 2015, the punishment against children is prohibited. Even though the discipline by the parental guardians is guaranteed by the Civil Law, child abuse is still committed due to the lack of perceptions on what is child abuse and what is parental discipline. What is more, it is hidden at home, which makes it harder to detect.
Currently, civil and criminal sanctions against child abusers are strengthened and a variety of methods to encourage those are bound to notify the police and to protect the victims of child abuse. Regardless of these efforts, child abuse at home is still being committed, which leads children to abuse, neglect, violence and death.
In this article, we started to build a system to protect children who may die from abuse by preventing crime of child abuse using Big Data in advance. First, we collected the data of children who have died for the past five years and analyzed the current status and cases of using Big Data in domestic and foreign countries in order to prevent death by crime of child abuse by using Big Data.
오늘날 우리는 빅데이터의 시대에 도래하였다. 특히 빅데이터를 범죄예방에 활용함으로써 빅데이터의 가치는 나날이 증가하고 있으며, 공공기관에서 공유하고 있는 데이터를 통해 범죄, 질병, 재난재해예방등의 효과가 나타나고 빅데이터를 활용한 범죄예방효과가 입증되고 있다.
미래를 예측하기 위한 국가, 기업, 단체들은 가능한 멀리 그리고 정확하게 앞날을 내다보려고 한다. 미래를 예측하기 위해 각각의 주체들은 다양한 의사결정 프로세스를 가지고 있다. 그러나 정확한 예측을 토대로 미래를 준비하기 위해 정교한 의사결정시스템을 갖추기는 현실적으로 불가능하거나 어렵다. 이렇게 의사결정 자체를 특정모형으로 설명할 수 없는 모델을 쓰레기통 모델이라고 부른다. 명칭이 다소 아름답지는 못하지만, 문제 발생원인의 파악, 문제해결 방안의 도출, 최종 의사결정의 주체, 의사결정의 시기 등이 뒤섞여 결국은 불규칙한 프로세스에 의해 최종결정이 내려진다는 이론이다. 또한 쓰레기통 모델을 통해서 선택된 결과물이 반드시 최선의 선택이라고는 볼 수 없다.
이미 어린이・노인・버스전용차로・음주운전 관련 교통사고, 서울대의 자영업자 생존율 분석, 언론사의 빅데이터 분석, 이동 통신사의 고객이탈 분석, 다양한 분향의 홍보마케팅, 보험회사, 병원, 의료기관, 국가기관, 연구기관등 다양한 기관들에서 빅데이터의 분석이 진행중이거나 그 결과를 활용하여 다양한 정책을 마련하고 있다.
하지만 이러한 노력에도 범죄신고는 꾸준히 증가하고 있고, 특히 아동학대범죄는 국가의 대처가 미흡하다는 문제점과 강력한 처벌을 요청하는 데도 불구하고 학대로 사망하는 아동들은 꾸준히 증가하고 있다. 보건복지부의 자료에 따르면 2011년~2017년에 학대로 인한 사망아동을 파악한 결과를 살펴보면, 2011년 13명, 2012년 10명, 2013년 22명, 2014년에는 17명, 2015년에는 19명, 2016년에는 36명, 2017년에는 46명으로 조사되었다.
따라서 본고에서는 아동학대를 예방할 수 있는 시스템을 구축하기 위하여 2011년~2017년 학대로 인한 사망한 아동들의 성별, 연령, 발생장소, 발생빈도, 학대유형 데이터를 바탕으로 아동학대 범죄예방시스템 구축에 빅데이터를 활용하는 목적을 두고 있다. 아동학대를 예방할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 첫 개선방안으로 빅데이터를 활용하여 아동학대예방시스템을 구축하기 위하여 빅데이터를 활용한 하둡 생태계 범죄예방시스템의 개발을 제안해 보고자 한다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-04-18 | 학회명변경 | 영문명 : Korean Society For Correction Service -> Korean Society for Corrections Service | KCI등재 |
2016-04-14 | 학술지명변경 | 한글명 : 矯正硏究 -> 교정연구외국어명 : Correction Review -> Corrections Review | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.93 | 0.93 | 1 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.09 | 1.02 | 1.121 | 0.19 |
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