아직까지 의사들만큼 법과 직업윤리 사이의 논쟁이 있어온 직업은 없다. 특히 의사가 범죄로 형사처벌을 받는 경우 의사자격과 관련된 논의는 우리나라만의 문제가 아니라 대부분의 문명국가에서 중요한 논의대상이다. 의료법에 따르면 다른 전문직업군과 달리 의사의 경우 범죄로 유죄판결을 받는 경우에도 특정한 경우를 제외하고는 의사의 업무를 수행할 수 있다. 최근 의사의 범죄에 대한 면허취소사유의 확대하는 「의료법개정안」과 관련하여 대한의사협회는 크게 반발하고 있다. 특히 직무와 관련없는 범죄에 대하여 면허취소의 위험성을 지적하고 있다. 하지만 전문직의 경우 특히 그 직무의 지속적 수행이 재범의 위험성을 징표한다면, 그 직무를 지속하지 못하도록 하는 것이 타당하다. 직업금지 명령제도는 의료인뿐만 아니라 전문직의 경우 면허의 유지와 무관하게 특정업무수행을 제한함으로써 공공을 범죄로부터 보호하는 형사정책적 목적을 달성하기 위한 제도이다. 형법상 형벌로서 자격정지나 자격상실이나 의료법상 결격사유 또는 면허취소와 달리, 직업금지 명령제도는 면허의 유지여부와 관계없이 법원이 재범의 위험성에 따라 직무를 제한하는 것으로 구체적인 사안에 따라 범죄와 직접 관련된 일부 업무 범위만을 제한하는 것이 가능하다는 장점이 있다. 이 글은 독일의 직업금지명령 요건과 실제로 의료인에게 내려진 사례를 통해 시사점을 검토하였다.
경찰에서 범죄정보는 범죄에 대응하는 경찰 본연의 활동을 위한 의사결정의 근거이다. 경찰의 의사결정은 개별 사건의 수사와 범죄예방뿐만 아니라, 자원의 배분, 조직 우선순위 결정 등 다양한 유형에서 이뤄지고, 이 과정에서 범죄정보는 중요한 판단 근거가 된다. 본 연구는 영국 경찰이 범죄정보를 분석하여 경찰활동에 반영하는 활동을 조사하고 이를 한국 경찰과 비교하여 시사점을 도출하고자 실시했다. 영국은 지방경찰체제를 근간으로 중앙경찰기관을 운영하면서 전 국가적인 범죄 정보를 운영하는 제도를 국가정보모델(NIM)로 정착시키고 있다. 중앙집권식 경찰활동이 아닌 조정과 협력을 통해 범죄와 위험에 대응하기 위해 경찰기관의 정보부서는 통합적인 범죄정보 분석을 통해 범죄를 예방, 제압할 뿐 아니라, 선제적이고 융합적인 방식으로 경찰 의사 결정을 지원하고 있다. 이에 비해 우리나라 경찰은 각 부서별로 통계, 사건정보, 심리행동 정보 등 유형별 범죄정보를 운영하고, 이를 활용하는 방식도 통합적으로 형성되어 있지 않다. 또한 조직적으로도 범죄정보를 기반으로 조직의 의사결정을 효율적으로 분석 활용하는 사례가 영국에 비교하여 활발하지 않다. 향후 발전을 위해 범죄정보에 대한 통합적인 운용제도와 분석 조직을 구성할 필요가 있다. 범죄정보 분석 조직은 현재의 정보부서의 역할을 재편하거나, 각 부서의 현재 역할을 유지하면서도 정보시스템을 통해 별도의 분석 시스템을 운영하는 방안을 모색해야 한다.
본 연구의 목적은 화이트칼라 범죄의 의사결정 과정에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 살펴보고, 이 요인들의 유무에 따라서 의사결정의 합리성 정도에 차이가 나타나는지 실험을 통해 확인하고자 함이다. 본 연구의 실험은 피험자 간 설계로 재정적 압박 지시 유무와 Tit for tat 전략 정보 제공 유무에 따라서 조건별로 할당하였다. 실험 참가자들은 화이트칼라 직군에 근무하는 성인 102명으로, 화이트칼라 범죄 시나리오로 각색한 변형된 연속되는 죄수의 딜레마 상황에서 의사결정을 진행하고 이에 따른 점수를 획득하는 과정을 거쳤다. 획득 점수는 범죄를 저지를 위험성을 나타내며, 점수가 낮을수록 범죄에 참여할 위험성이 높음을 의미하였다. 연구 결과는 재정적 압박 지시 없이 전략 정보만 제공받은 집단이 범죄에 참여할 위험성이 가장 낮았으며, 재정적 압박 지시만 받고 전략 정보를 제공받지 않은 집단의 범죄 참여 위험성이 가장 높았다. 또, 재정적 압박 지시를 받은 집단은 전략 정보 제공과 관계없이 재정적 압박 지시를 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았으나, 전략 정보를 제공받은 집단 중 재정적 압박 지시를 함께 받은 집단은 재정적 압박 지시와 전략 정보 제공을 둘 다 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 재정적 압박을 합법적으로 해소할 수 있는 방안의 필요성과 직장인을 대상으로 한 화이트칼라 범죄에 대한 교육의 필요성, 기업 내에서 독단적이지 않고 협력적이며 상호검증 가능한 의사결정 구조의 필요성을 제안하였다.
최근 의사에 의한 형사범죄 사건 발생 시 죄의 종류에 관계 없이 일정 수준 이상의 형을 선고받게 되면 면허취소처분이 이루어져야 한다는 의견이 제기되고 있으며, 이에 대한 법안이 국회에 대표발의 되는 등 논의가 본격화될 것으로 전망된다. 국민 일반이 의사에게 기대하는 도덕성 윤리성이나 법치의식의 수준, 다른 전문직역에 대한 면허취소제도 등을 고려할 때 의사의 형사범죄에 따른 면허취소는 일정부분 타당하다고 평가될 수 있다. 그러나 정제되지 않은 추단이나 감정적 판단에 기인하여 허술한 제도설계가 이루어질 경우 예기치 못한 부작용이 발생할 가능성이 있다. 사회적 용인가능성이 없는 중대한 형사범죄에 대해서는 의사 면허취소처분을 통하여 국민일반을 위험으로부터 보호하는 조치가 타당하다고 평가될 수 있을 것이다. 그러나 고위험 의료행위가 갖는 구명성과 높은 과실위반 노출성, 사회적 유용성 등의 특성을 감안할 때 업무상과실치사상죄 및 일부 경미한 범죄행위는 반사회성이 높은 형사범죄행위와 동일하게 평가하기 어려운 측면이 있다. 의사는 다른 전문직과 동일하게 취급될 필요성이 있는 동시에, 위험을 감수하고 환자의 생명을 다루는 특수성을 지닌 전문가이므로 의료의 본질적 특수성 및 보건의료시책상의 필요성 등을 고려하여 보다 구체적이고 실증적인 제도 도입 논의가 이루어져야 할 것이다. 이에 따라 본고에서는 위와 같은 판단과 문제의식에 기초하여 의사의 직업윤리 및 국내 외 형사범죄와 연계된 의사면허취소제도를 살펴보고 우리나라의 실정에 맞는 다양한 입법론적 대안을 살펴봄으로써 합리적인 제도수립에 도움이 되고자 한다.
오늘날 전 세계적으로 연결되어 있는 인터넷을 통해 사용자들은 아무런 제약 없이 의사소통 및 거래 등 다양한 활동을 할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 인터넷상의 자유를 범죄의 수단으로 한 인터넷상의 사이버 범죄가 급속하게 증가하고 있다. 특히 인터넷 중 하나로 분류되는 다크웹에서는 심각한 중대 범죄들이 많이 발생하고 있는데, 다크웹은 일반 네트워크와 달리 암호화 기술을 사용하는 특정 네트워크를 통해서만 접속이 가능하기 때문에 사용자에게 익명성과 비밀성을 제공할 수 웹 사이트이다. 이러한 다크웹의 특성으로 인해 마약 거래, 아동 포르노 유포, 개인정보 유출 등 다양한 사이버 범죄가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 다크웹 상에서 발생하는 주요 범죄 사례를 알아보고 이에 대한 포렌식 수사 기법의 동향을 살펴보고자 한다.
컴퓨터의 생활 전반에 걸친 영향으로, 컴퓨터는 우리 생활 속에서 빼놓을 수 없는 하나의 정보 매체로 자리 매김 되었다. 하지만 그 이면에는 컴퓨터를 이용한 전산망 침해 행위, 전자기록 위.변조, 각종 음란물 유통, 바이러스 제작 유포 등 많은 위험들이 우리를 위협하고 있다. 그래서 컴퓨터를 사용한 범죄 행위를 탐지하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 각종 범죄 행위는 인터넷을 통한 범죄가 늘고 있어, 네트워크 정보를 통한 포렌식에 관한 연구가 활발하다. 하지만, 매일 많은 양의 패킷을 분석하는 것은 많은 전문 인력과 비용이 소요된다. 본 논문에서는 의사결정나무를 이용한 패킷분석을 통하여 네트워크 포렌식의 정보를 추출하는 방법을 제안한다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
디지털포렌식은 범죄와 관련된 디지털 증거를 수집, 분석하여 범죄혐의를 입증하는 과정으로 범죄수사에서 중요한 역할을 한다. 지금까지의 디지털포렌식 온톨로지에 대한 연구는 디지털포렌식을 사이버 관련 범죄에만 적용하였거나 디지털포렌식 자체의 절차와 기법에 관한 것으로 한정되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 범죄수사에서 디지털포렌식을 효과적으로 활용하기 위해 전반적인 수사절차와 디지털포렌식의 연관성을 분석하여 연계 모델을 설계하고 이를 바탕으로 디지털포렌식 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 구축시 포렌식 분석결과의 구체적인 활용 분야를 도출하여 반영하였고, 디지털포렌식의 절차 검증과 관련된 적법성 규칙, 분석 결과 활용과 관련된 적절성 규칙을 적용하여 의사결정지원이 가능하도록 하였다. 구축된 디지털포렌식 온톨로지는 다양한 범죄 유형에 적용 가능한 지능형 범죄수사 시스템 구축시 중요한 기반을 제공하게 될 것이다.
2013년 3월 22일부터 시행된 개정 <경범죄처벌법>은, 제3조 제1항 제41호에 "지속적괴롭힘"이라는 표제로 "상대방의 명시적 의사에 반하여 지속적으로 접근을 시도하여 면회 또는 교제를 요구하거나 지켜보기, 따라다니기, 잠복하여 기다리기 등의 행위를 반복"하는 것을 스토킹 행위로 규정하였다. 이러한 스토킹 행위의 가해자에게는 <경범죄처벌법 시행령>에 따라 8만원의 범칙금이 부과되고 있다. 그러나 나날이 교묘해지고 다양해지는 스토킹 범죄의 심각성에 비해 현행 <경범죄처벌법>의 적용이 과연 실효성이 있는가의 문제가 존재한다. 스토킹을 직접적으로 규제하고 있는 현행 <경범죄처벌법>이 가지는 한계점을 극복하고 스토킹 범죄에 보다 적절히 대응하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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