Earticle

초록

영어

The purpose of this study was to explore ways to support optimization of decision making related to ex‐prisoners recidivism prevention policies based on big data, and conceptualized the big data of the Korea Rehabilitation Agency (theoretical model and content system), and proposed a work performance system to utilize it. First, this platform is to systematize the data of the crime prevention ecosystem in the community surrounding ex‐prisoners, and to create value by collecting, processing‐treating data necessary to support the implementation of rehabilitation protection projects. Second, it can be said that the part that creates value by processing, treating, and synthesizing data is the core of the use of big data. Third, when implementing policies, rather than constructing and maintaining infrastructure, the construction of the “Legal Protection Intelligence Center (tentative)” of the Korea Rehabilitation Agency, which focuses on creating value for improving ex‐prisoners social adjustment and supporting decision‐making in support projects for exprisoners, should be given priority. Fourth, it is to share and utilize the value of big data. Therefore, there is a need to continuously cultivate and promote internal experts. Fifth, sharing and implementing the value of big data of the Korea Rehabilitation Agency can support the practice of crime prevention in the local community and the optimization of the Agency’s decision‐making, and furthermore will be able to contribute to the Korea Rehabilitation Agency’s realizing preemptive customized rehabilitation protection services. It is important for the Korea Rehabilitation Agency to reinforce the social response capacity of ex‐prisoners by making good use of the “big databased AI platform for prevention of ex‐prisoners recidivism” established the 2020 data flagship contest organized by the Korea National Information Society Agency. By establishing a connection with the local community in this way, it is the responsibility of the nation and the community to help ex prisoners to fully adapt to society and to go on the path towards recidivism prevention.

한국어

본 연구는 빅데이터에 기반하여 출소자 재범방지 정책과 관련된 의사결정의 최적화 지원방안을 탐색하는 데 목적이 있으므로, 한국법무보호복지공단의 빅데이터를 개념화(이론모형 및 내용 체계)시키고 이를 활용하기 위한 업무 수행체계 를 제안하였다. 이 제안의 의미는 다음과 같다. 첫째, AI 기반 플랫폼은 출소자를 둘러싸고 있는 지역사회 범죄예방 생태계의 데이터를 체계화시키고 갱생보호사업 수행을 지원하는 데 필요한 데이터를 수집 및 가공․처리하여 가치를 창출하는 것에 있다. 둘째, 데이터를 가공하여 처리하 고 종합하여 가치를 창출하는 부분이 빅데이터 활용의 핵심이라고 할 수 있다. 셋째, 정책 추진 시 인프라 구축 및 유지관리하는 기능보다는 출소자 사회적응 향상에 대한 가치 창출 및 출소자 지원사업 의사결정을 지원하는 기능이 중심이 되는 한국법무보호복지공단 “법무보호지능센터(가칭)” 구축이 우선되어야 할 것 이다. 넷째, 빅데이터의 가치를 공유하고 활용하는 데 있다. 따라서 지속해서 내 부 전문가를 양성하고 홍보할 필요가 있다. 다섯째, 한국법무보호복지공단 빅데 이터의 가치 공유와 실천은 지역사회 범죄예방실천과 공단의 의사결정의 최적화 를 지원할 수 있고 나아가 한국법무보호복지공단이 선제적인 맞춤형 갱생보호서 비스를 실현해 나가는 데 기여할 수 있을 것이다. 한국법무보호복지공단이 한국지능정보사회진흥원에서 주관하는 2020 데이터 플래그십 공모사업을 통하여 구축한 “출소자의 재범방지를 위한 빅데이터 기반 AI 플랫폼”을 잘 활용하여 출소자들의 사회적응역량을 강화하는 것이 매우 중요 하다. 이렇게 지역사회와의 연결고리를 맺어줌으로써 출소자들이 온전히 사회적 응을 하도록 하며, 재범방지를 향하는 길로 가는 것이 국가 및 지역사회의 책무이다.

목차

국문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재범 방지를 위한 데이터 활용 동향 및 개념
Ⅲ. 출소자 재범방지 빅데이터 내용 체계 개발
Ⅳ. 출소자 재범방지 빅데이터 활용 방안
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 조희원 [ Cho, Hee won | 동양사회복지연구회 정회원 ] 주저자
• 도광조 [ Do, Gwang jo | 동양대학교 사회복지학과 교수 ] 교신저자
• 유병선 [ Yu Byeong seon | 한국법무보호복지공단 ] 공동저자
• 박준수 [ Park Jun su | 숭실대학교 경영학부 학생 ] 공동저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  교정복지연구 [Journal of Welfare for The Correction]

• 간기

  연3회

• pISSN

  1738-7671

• 수록기간

  2005~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 338 DDC 362