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      KCI등재

      AI 계호시스템을 활용한 교정사고 방지에 관한 연구 = A Study on the Prevention of Correctional Accidents Using AI Surveillance System

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      https://www.riss.kr/link?id=A107808299

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      국문 초록 (Abstract)

      교도소 내 교정사고는 2018년 이후 1,000명대를 계속 유지하고 있다. 특히 교정사고 중 폭행으로 상해를 입거나 사망에 이르는 형태가 전체 보안사고의 50%대를 차지하고 있다. 수용자 신체에 ...

      교도소 내 교정사고는 2018년 이후 1,000명대를 계속 유지하고 있다. 특히 교정사고 중 폭행으로 상해를 입거나 사망에 이르는 형태가 전체 보안사고의 50%대를 차지하고 있다. 수용자 신체에 대한 폭행치사상 행위는 수용자가 수용생활을 힘들게 하는 중대한 인권침해에 해당한다. 이러한 교정사고를 방지하기 위해서는 시선 계호의 한계 및 감시의 사각지대를 없애고 계호를 효율적으로 할 수 있는 AI 계호로 나아가야 한다. 첨단 과학의 시대에 과학을 이용한 계호를 교정시설에 촉구하여 실시함으로써 교정사고를 줄일 수 있도록 제언하는 것이 연구의 목적이다. 연구내용은 AI 계호의 필요성 및 AI 계호장소와 계호방법 등에 대해 구체적으로 논하고, AI 계호 시행으로 나타날 수 있는 다양한 문제점을 파악하여 이에 대한 대응방안을 제시하는 것이다. 또한, AI 계호를 교정시설에 도입하여 실시한다면 어떤 예상효과가 있는지 등을 선행연구와 교도소 관계자를 통해 알아보는 것이다. 연구결과 AI 계호장소는 수용자가 생활하는 거실, 규율위반자를 수용하는 거실, 작업장, 운동장, 의료병동 등이다. AI 계호방법은 AI 계호시스템이 계호장소를 감시하다가 문제 발생 시 보안과 직원에게 통보하고 이를 통보받은 직원은 즉시 현장에 출동하여 대처하는 것이다. AI 계호는 계호의 효율성과 과학화로 시선 계호의 한계를 극복할 수 있으므로 교정사고를 현재보다 현저히 줄일 수 있을 것이다. 그럼에도 불구하고 교정시설이 AI 계호시스템을 도입하여 운영할 경우 다른 다양한 문제점이 나타날 수 있다. 따라서 특정 교정시설을 대상으로 시범적 운영이 필요하다. 이를 통해 나타나는 다양한 문제점은 AI 계호 전문가, 교정시설 관계자, AI 계호시스템 설치자 등과 충분한 협의를 통해 해결하면 될 것이다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Correctional accidents in prisons continue to occur. In particular, injuries or deaths from assault account for 50% of all security accidents. To prevent correctional accidents, the government should move from monitoring people to monitoring AI. The p...

      Correctional accidents in prisons continue to occur. In particular, injuries or deaths from assault account for 50% of all security accidents. To prevent correctional accidents, the government should move from monitoring people to monitoring AI. The purpose of the study is to suggest that calibration accidents can be reduced by monitoring using science in the age of high-tech science. The research content is to find out the need for AI monitoring, monitoring stations, monitoring methods, problems and countermeasures, and effects through prior research and prison officials. According to the study, AI monitoring sites include living rooms where inmates live, living rooms that accommodate violators of discipline, workshops, playgrounds, and medical wards. The AI monitoring method is to notify security department employees of problems while AI monitoring sites. Employees notified by the AI monitoring system are immediately dispatched to the site to respond. AI surveillance can overcome the limitations of eye surveillance with the efficiency and scientificization of surveillance, thus significantly reducing corrective thinking from the present. If the correctional facility introduces and operates an AI monitoring system, various problems may arise. Therefore, officials of correctional facilities need to test-run one correctional facility. Various problems that emerge through this process are solved through sufficient consultation with AI monitoring experts, correctional facility officials, and AI monitoring system installers.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서 론 Ⅱ. AI 계호에 대한 이론적 배경 Ⅲ. AI를 이용한 계호장소 및 방법 Ⅳ. AI를 이용한 계호 시 문제점 및 예상효과 Ⅴ. 결 론
      • Ⅰ. 서 론 Ⅱ. AI 계호에 대한 이론적 배경 Ⅲ. AI를 이용한 계호장소 및 방법 Ⅳ. AI를 이용한 계호 시 문제점 및 예상효과 Ⅴ. 결 론
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      참고문헌 (Reference)

      1 임현일, "프로그램의 정보 보안을 위한 데이터 접근 제어 모델의 설계 및 구현" 한국디지털콘텐츠학회 20 (20): 835-842, 2019

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

      3 박용성, "자동차 안전, AI에 감시당하는가 지배당하는가" 42 (42): 31-36, 2020

      4 양종모, "인공지능의 위험의 특성과 법적 규제방안" 법학연구소 17 (17): 537-565, 2016

      5 김남욱, "인공지능에 관한 법적과제- 국가배상책임을 중심으로 -" 한국토지공법학회 93 : 189-216, 2021

      6 권헌영, "인공지능(AI)과 법조 분야: 윤리적·규제적 고려사항" 법학연구소 12 (12): 69-80, 2019

      7 이근영, "인공지능 알고리즘 투명성에 관한 법 ·정책적 쟁점의 고찰" 650-653, 2018

      8 김도승, "인공지능 기반 자동행정과 법치주의" 미국헌법학회 30 (30): 105-138, 2019

      9 김광수, "인공지능 규제의 법체계" 한국토지공법학회 93 : 217-243, 2021

      10 서종한, "수용자 자살위험요인 연구 : 일반인 자살과 수용자 자살 비교를 중심으로" 한국형사법무정책연구원 29 (29): 191-230, 2018

      1 임현일, "프로그램의 정보 보안을 위한 데이터 접근 제어 모델의 설계 및 구현" 한국디지털콘텐츠학회 20 (20): 835-842, 2019

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

      3 박용성, "자동차 안전, AI에 감시당하는가 지배당하는가" 42 (42): 31-36, 2020

      4 양종모, "인공지능의 위험의 특성과 법적 규제방안" 법학연구소 17 (17): 537-565, 2016

      5 김남욱, "인공지능에 관한 법적과제- 국가배상책임을 중심으로 -" 한국토지공법학회 93 : 189-216, 2021

      6 권헌영, "인공지능(AI)과 법조 분야: 윤리적·규제적 고려사항" 법학연구소 12 (12): 69-80, 2019

      7 이근영, "인공지능 알고리즘 투명성에 관한 법 ·정책적 쟁점의 고찰" 650-653, 2018

      8 김도승, "인공지능 기반 자동행정과 법치주의" 미국헌법학회 30 (30): 105-138, 2019

      9 김광수, "인공지능 규제의 법체계" 한국토지공법학회 93 : 217-243, 2021

      10 서종한, "수용자 자살위험요인 연구 : 일반인 자살과 수용자 자살 비교를 중심으로" 한국형사법무정책연구원 29 (29): 191-230, 2018

      11 최정일, "빅 데이터 분석을 기반으로 하는 첨단과학기법의 현황과 한계 - 범죄예방과 수사의 측면에서 -" 한국법학회 20 (20): 57-77, 2020

      12 신휴성, "딥러닝 기반 터널 영상유고감지 시스템 개발 연구" 사단법인 한국터널지하공간학회 19 (19): 915-936, 2017

      13 김옥기, "교정시설 내 자살예방대책" 한국교정학회 68 (68): 177-206, 2015

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

      15 Samuel, A. L., "Some studies in machine learning using the game of checkers" 3 (3): 210-229, 1959

      16 Cunningham, L. M., "Analysis of Michigan Juvenile Detention Facilities" 717 : 1-19, 2018

      17 Kroll, J. A., "Accountable Algorithms" 165 (165): 633-706, 2017

      18 Hinton, G. E., "A fast learning algorithm for deep belief nets" 18 (18): 1527-1554, 2006

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.5 1.5 1.42
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.26 1.15 1.414 0.49
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