재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.
성범죄자의 재범 우려가 큰 가운데 특정 성범죄자들은 다른 성범죄자들에 비해 재범하는 경향이 더 높은 것으로 알려져 있다. 이에, 연구자들은 성범죄자의 재범을 예측하는 요인들을 규명하기 위해 노력해왔다. 본 연구에서는 현재 교정시설에서 사용하는 STATIC-99(정적 위험 요인 평가)와 HAGSOR-동적요인을 사용하여, 각 도구의 재범 예측력을 분석하였다. 분석 결과 STATIC-99와 HAGSOR-동적요인은 통계적으로 유의한 재범 예측력을 가진 것으로 나타났다(각각 AUC = .737, AUC = .597, ps < .001). 그러나 성범죄 재범에 대해서는 STATIC-99만 통계적으로 유의한 예측력을 보였다(AUC = .743, p < .001). 또한 HAGSOR-동적요인을 추가한 Model의 재범 예측에 대한 설명력은 STATIC-99만을 투입한 Model보다 통계적으로 유의한 수준에서 증가하는 것으로 나타나(∆χ2 = 12.721, p < .001), HAGSOR-동적요인의 증분적 재범 예측력이 확인되었다. 그러나 성범죄에 대한 증분적 재범 예측력은 확인되지 못하였다. 재범 위험성 평가 항목 중 정적 위험요인은 친족피해자를 제외한 모든 항목이 재범을 유의하게 예측하였으며, 동적 위험요인 중 범죄적 성격, 대인관계 공격성, 사회적지지(부족)이 재범에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 결과에 대한 함의와 현장에서 도구의 사용 문제, 개선 방향 등이 추가로 논의되었다.
본 문헌연구는 국내에서 자세하게 소개된 적이 없는 정신병질의 개념에 대해 살펴보고 범죄의 잠재요인으로서 정신병질이 어떤 활용도를 지닐 수 있을지를 광범위하게 추정하여 보고자 하였다. 이를 위해 우선 시대적으로 정신병질의 개념이 어떻게 진화되었는지, 성격의 결정요인들과는 어떤 관련성을 지니는지, 나아가 정신병질자의 행동특성들은 무엇인지 등을 체계적으로 정리하고 자 시도하였다. 마지막으로 정신병질의 평가방안과 재범예측력에 대해 살펴봄으로써 우리나라 형사정책 제도 내에서의 활용도를 탐색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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