AI를 활용한 아동 진술증거의 신뢰성 확보 방안 연구

손지영

doi:https://doi.org/10.30885/RIE.2024.18.2.167

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 손지영 (서울대학교)

저널정보: 한국제도경제학회 제도와 경제 제도와 경제 제18권 제2호

발행연도: 2024.5

수록면: 167 - 199 (33page)

DOI: https://doi.org/10.30885/RIE.2024.18.2.167

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 우리 헌법재판소는 2021년 12월 23일에 선고한 2018헌바524 결정을 통해 성폭력 범죄의 처벌 등에 관한 특례법 제30조 제6항에 대해 위헌 결정을 내리면서 아동 진술 영상녹화물의 증거능력에 대해 이전과는 다르게 그 증거능력을 부정하는 입장을 취하면서, 피고인 반대신문권이 보장되어야 한다는 입장으로 전환하였다. 그리고 이와 같은 헌법재판소 결정의 영향으로 이후 대법원은 최근까지 아동 진술 영상녹화물의 증거능력을 부인하는 판결들을 선고하고 있는 상황이다. 그러나 아동의 경우 피고인 반대신문권의 일정한 제한은 아동 피해자 진술의 특수성과 그 진술 신빙성 확보의 차원에서도 일반적인 반대신문권의 제한과 동일선상에서 평가할 수 있는 성질의 것이 아니다. 우리 사법부의 이러한 법적 관점 전환의 이유도 아동의 법적 진술에 관한 다양한 연구 결과들을 부정하거나 배척하기 때문은 아니라고 본다. 그렇다면 남은 과제는 결국 진술 영상녹화물의 증거능력이 배척된 상황에서 아동 피해 진술의 신뢰성을 확보할 수 있는 새로운 방법론을 찾는 것이다. 이에 본 논문은 이하에서 피고인 반대신문권의 수사단계 아동 피해 진술 채증 과정에서의 구현 가능성, 진술 과정에서의 아동 2차 피해 방지 가능성, 피해 사실을 조사하는 수사전문가의 역량 균질화 가능성, 그리고 이를 통한 아동 진술의 신뢰성 확보 가능성 등을 고려한 새로운 ‘AI 기반의 제도적-기술적 아동 진술 신뢰성 확보 방안’에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 먼저, 헌법재판소 2018헌바524 결정과 그 영향으로 인한 대법원 2021도14530 판결, 대법원 2021도14616 판결, 2023도15133 판결의 분석을 통해 최근 문제 된 우리 대법원의 아동 진술 영상녹화물 증거능력에 대한 법적 판단의 변화를 검토해 보고(제Ⅱ장), 아동 진술 영상녹화물 증거능력 문제의 보완 필요성을 설명(제Ⅲ장)하고자 한다. 반대신문권과 조화될 수 있는 아동 피해 진술 확보를 위한 절차적 제도적 방안 및 이를 구현할 수 있는 AI와 클라우드를 활용한 아동 목격자 맞춤형 비대면 진술조서 지원 시스템을 제시한(제Ⅳ장) 다음, 이러한 AI 기반 진술조서 지원 시스템의 활용 방안과 함께 향후 추가적인 과제(제V장)에 대해 간략히 언급하고자 한다.

Recently, the Korean Constitutional Court ruled that Article 30 (6) of the Act on Special Cases Concerning the Punishment of Sexual Violence Crimes was unconstitutional through the 2018 Heonba 524 ruling on December 23, 2021. This decision is taking a position to deny the admissibility of child statement video recordings differently from before. In other words, it was converted to the position that the defendant’s right to cross-examination should be guaranteed. Due to the influence of the Constitutional Court’s decision, the Supreme Court has recently sentenced rulings denying the admissibility of child statement video recordings. However, in the case of a child, certain restrictions on the defendant’s right to cross-examine should not be evaluated on the same line as general restrictions on cross-examination in terms of the specificity of the statement of the child victim and securing the credibility of such statement. The reason for this legal transition of our judiciary is not because it denies or rejects various research results on legal statements of children. If so, the remaining task is to find a new way to secure the reliability of child victim statements in a situation where the admissibility of statement video recordings has been rejected. In response, this paper seeks to discuss a new “AI-based institutional-technical method of securing credibility of child statements” that takes into account (1) the guarantee of the defendant’s right to cross-examine during the investigation stage, (2) the possibility of preventing secondary harm during the child’s statement process, (3) the equalization of the investigative expert’s capacity to investigate the victim, and (4) the possibility to secure credibility of the child’s statement. To this end, first, the analysis of the Constitutional Court Decision 2018Hun-Ba524 and the Supreme Court Decisions 2021Do14530, 2021Do14616, and 2023Do15133 is conducted. Since then, we will review the change in the legal judgment on the admissibility of child statement video recordings of our Supreme Court, which has recently become a problem in Section II. It also explains the need to supplement the problem of the admissibility of child statement video recordings in Section III. Procedural institutional measures to secure child damage statements that can be harmonized with cross-examination rights, and a system to support non-face-to-face statement protocols tailored to child witnesses using AI and cloud that can implement them in Section IV. Finally, we would like to briefly mention additional tasks in the future along with how to utilize this AI-based statement support system in Section V.

#아동 진술 영상녹화 #반대신문권 #인공지능(AI) #디지털 바이오마커 #리걸테크 #Child victims Statements video recordings #Right to cross-examination #AI #Digital biomarker #Legaltech

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)