의사결정나무 분석기법을 활용한 성범죄의 집행유예 결정인자 연구
A study on the impact of considerations factors on suspended sentence for sexual offence using decision tree analysis method
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초록
집행유예는 사법시스템에서 매우 중요한 역할을 하고 있지만, 집행유예에 영향을 미치는 참작사유에 대한 경험적인 연구는 제한적이다. 본 연구는 데이터마이닝 기법들 중 하나인 의사결정나무 분석기법을 사용해 성범죄군에 대한 집행유예에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 301건의 형사사건을 기존에 주로 사용되던 로지스틱회귀분석과 새로운 기법은 의사결정나무 분석기법을 활용해 분석하고 비교하였다. 로지스틱 회귀분석을 이용한 연구 결과에 따르면 처벌불원, 범죄 전력없음, 진지한 반성 등의 인자가 집행유예를 예측하는데 중요한 역할을 했다. 반면, 의사결정나무 분석을 이용한 결과에 따르면, 처벌불원과 진지한 반성 두가지 참작사유만으로 충분히 집행유예를 예측할 수 있었다. 두가지 모형에 대해 AUC분석을 실시한 결과 두 모형간의 설명력의 차이는 발견할 수 없었다. 의사결정나무 분석과 로지스틱회귀분석은 예측력은 유사했지만, 의사결정나무 분석이 해석이 용이했다. 연구의 한계와 정책적인 함의, 그리고 후속연구에 대해서도 다루었다.
Abstract
The suspended sentence has been most commonly used as a criminal penalty in Korean criminal justice system. Only small number of empirical research have examined the impact of consideration factors on suspended sentence. This study have examined sentences for crimes of sexual assault using data mining technique(decision tree analysis). 301 criminal cases were analyzed by logistic regression which has been applied to predicting legal decision making, with an alternative method-decision trees. The finding using logistic regression showed the consideration factors such victim's opposition to punishment, no criminal history, sincere remorse were significant to predict a possibility of suspended sentence for sexual crimes. Contrarily, decision tree analysis produced a simple and equally effect model that only two factors, victim’s opposition to punishment and sincere remorse, were significant to predict suspended sentence. Comparison between two method using AUC analysis showed no difference. Decision tree analysis is as good as logistic regression analysis in predicting suspended sentence and better for interpretation. Limitations and implications for policy and future research were discussed.
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