교제폭력 위험성 평가에서 인공지능의 활용 가능성에 관한 실증 연구

An Empirical Study on the Supportive Use of Artificial Intelligence in Assessing the Risk of Targeted Violence Escalation in Intimate Partner Violence Cases

본 연구는 최근 교제폭력의 강력범죄화 추세에서 가해자의 위험성을 조기에 식별할 수 있는 전문적 판단 체계의 필요성에 주목하여, Chat GPT 5.1 Pro와 위험성 평가도구를 활용한 AI 기반 위험성 판단 모델의 활용 가능성을 검증하였다. 이를 위해 2022~2023년간의 스토킹범죄 중 가·피해자의 관계가 연인인 사건 판결문 367건을 스토킹 위험성 평가 척도(K-SAS)를 활용해 1차 구조화한 뒤, 고위험 사례를 포함한 총 16건을 표적화된 폭력 전이 관점에서 2차 재구조화해 분석 대상으로 사용하였다. 최종 위험성 평가는 평가도구에 기반해 범죄분석관 2인과 AI가 독립적으로 수행하였으며, AI는 개선 전(v1)과 평가 스크립트를 보정한 후(v2) 두 차례 평가를 실시하였다. 정량적 분석에서는 전문가 평균 점수 대비 AI 평가점수의 일치도를 급내상관계수를 통해 검증하였다. 그 결과, AI v1은 판결문에 포함되지 않은 정보를 추정하여 위험성을 과대평가하는 경향을 보이며 전문가 평가와의 편차가 크게 나타난 반면, AI v2에서는 이러한 편차가 현저히 감소하였다. 정성적 평가에서는 위험요인과 관리전략에 대한 평가를 이진화하여 크리펜도르프 알파 값을 산출하였다. 그 결과, v1의 경우 모든 범위에서 .67 미만으로 나타나 수용이 불가능했으나, AI v2는 모든 범위에서 .67 이상으로 나타나 수용 가능한 수준으로 개선되었다. 이러한 결과는 AI가 교제폭력의 위험성을 단독으로 판정하는 주체로 활용되기에는 한계가 있음을 보여줌과 동시에 초기 위험 식별 및 사례 선별 단계에서 전문가 판단을 보조하는 도구로서 실질적인 활용 가능성을 지닌다는 점을 시사한다. 본 연구는 향후 AI 기반 위험성 평가가 인간 전문가의 판단을 보완하는 다층적 체계로 통합될 필요가 있음을 제안한다.

This study examines the applicability of an AI-based risk assessment model integrating ChatGPT 5.1 Pro with a structured assessment tool, in response to the growing severity of dating violence and the need for early identification of escalation to serious violence. Court rulings from 367 stalking cases between 2022 and 2023 involving romantic partners were structured using the Korean Stalking Assessment Scale (K-SAS), from which 16 cases, including high-risk cases, were selected for analysis. Final risk assessments were conducted independently by two crime analysts and the AI, which performed evaluations using a pre-improvement model (v1) and a revised model (v2). Agreement between AI and expert assessments was examined using intraclass correlation coefficients. The results indicated that AI v1 overestimated risk by inferring information not explicitly contained in the rulings, resulting in substantial discrepancies from expert judgments. These discrepancies were significantly reduced in AI v2, which also demonstrated acceptable reliability in qualitative evaluations of risk factors and management strategies. Overall, the findings suggest that while AI is limited as a standalone assessor of serious violence escalation risk, it shows practical value as a decision-support tool for early risk identification and case screening. The study highlights the need to integrate AI-based risk assessment into a multilayered framework that complements human expert judgment.