• 제목/요약/키워드: Sexual Offense in School

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학교에서 발생한 상습·반복적 성범죄에 관한 연구 (A Study on the Habitual or Repeated Sexual Offenses in School)

  • 박미랑;박지선;손현희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.692-700
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    • 2017
  • 본 연구는 학교에서 발생한 성범죄 사건들을 대상으로, 동일한 피해자를 대상으로 장기적으로 지속된 성범죄의 특성을 살펴보았다. 이를 위해 국내에서 발생한 총 218건의 학교 성범죄 사건을 대상으로, 상습 반복적으로 발생한 사건과 단순 1회에 그친 사건들을 큰 축으로 하여 가해자, 피해자의 배경 특성과 범행 특성을 비교분석하였다. 그 결과, 가해자의 나이와 직업, 거주지 특성, 피해자의 연령 등에서 차이점이 발견되었다. 또한, 범행 계획성과 피해자 유인 방법, 성적 행위 유형 및 피해자 저항 여부 등에서도 차이가 드러났다. 더불어, 학교에서 발생한 성범죄의 지속성에 영향을 미치는 요인들을 살펴본 결과, 가해자의 직업 및 학교 내 범죄 발생 장소, 성적 행위 유형 등 다양한 예측 변인이 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 학교에서 지속적으로 발생하는 성범죄 예방 대책 및 발생 장기화 방지를 위한 방안에 대해 논의하였다.

의료인 성범죄 사건에 관한 판례 고찰 : 대법원 2016. 12. 29. 선고 2015도624 판결을 중심으로 (Study on Precedents about Sex Offense Cases by Medical Practitioners)

  • 전병주
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.610-618
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    • 2017
  • 한국에서 의료인에 의한 성범죄가 지속적으로 발생하고 있어 환자뿐만 아니라 일반 국민들은 불안감을 호소하며, 의료계에 대한 불신은 더욱 높아지고 있다. 이에 정부는 사회에서의 성범죄에 대한 엄벌주의 요청에 따라 성범죄 관련 범죄의 형량을 높이는 방향으로 법률의 제 개정을 진행하고 있으며, 성범죄 의료인에 대한 행정처분을 활성화하겠다는 의지를 표명하였다. 이러한 사회적 분위기와 달리 실제 법률을 적용하는 사법부는 의료인의 성범죄 사건에 대해서 그 심각성을 크게 인식하지 못한 것으로 보인다. 2016년 12월, 대법원은 소아과 병원 진료과정에서 의사가 여중생을 추행한 혐의에 대해 무죄를 선고하여 국민의 법감정과 상이한 판결을 하였다. 이에 본 연구에서는 해당 사건을 중심으로 의료인의 성범죄 사건에 대한 판례를 분석하고, 그에 따른 시사점을 제시하고자 한다. 이를 통해 성범죄 의료인에 대한 법적용의 미비점을 보완하여 의료계 전반에 대한 불신을 해소하고, 국민이 보다 안전한 환경에서 양질의 의료서비스를 제공받음으로써 국민의 건강권과 행복권을 담보하는데 기초자료를 제공하고자 한다.

R&D Perspective Social Issue Packaging using Text Analysis

  • Wong, William Xiu Shun;Kim, Namgyu
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.71-95
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    • 2016
  • In recent years, text mining has been used to extract meaningful insights from the large volume of unstructured text data sets of various domains. As one of the most representative text mining applications, topic modeling has been widely used to extract main topics in the form of a set of keywords extracted from a large collection of documents. In general, topic modeling is performed according to the weighted frequency of words in a document corpus. However, general topic modeling cannot discover the relation between documents if the documents share only a few terms, although the documents are in fact strongly related from a particular perspective. For instance, a document about "sexual offense" and another document about "silver industry for aged persons" might not be classified into the same topic because they may not share many key terms. However, these two documents can be strongly related from the R&D perspective because some technologies, such as "RF Tag," "CCTV," and "Heart Rate Sensor," are core components of both "sexual offense" and "silver industry." Thus, in this study, we attempted to discover the differences between the results of general topic modeling and R&D perspective topic modeling. Furthermore, we package social issues from the R&D perspective and present a prototype system, which provides a package of news articles for each R&D issue. Finally, we analyze the quality of R&D perspective topic modeling and provide the results of inter- and intra-topic analysis.