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이순진, 정재심, 임경춘, 박은영, 김혜연
2019 / Journal of Korean Biological Nursing Science
정서현; 박주연
2023 / 커뮤니케이션학 연구
Byung Min Yoo, I Sac Kim, 이성현
2022 / Arthroscopy and Orthopedic Sports Medicine
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본 논문은 형사 수사 및 재판에서 DNA 증거의 오류 가능성과 이에 대한 증거법적 대안을 논의합니다. DNA 프로파일의 랜덤 매치 확률(RMP)이 낮다고 해서 범인 식별 확률로 오인되는 문제를 지적하며, 베이즈 정리를 활용하여 사전 확률을 고려한 사후 확률 계산의 중요성을 강조합니다. 또한, DNA 증거의 신뢰성을 확보하기 위해 증거 보관 절차 준수, 법정 개시 전 증거 개시, 그리고 무능력한 피고인을 위한 DNA 전문가 지원의 필요성을 제시합니다.
당신도 죄 없이 감옥에 갈 수 있습니다 : 사법제도는 어떻게 무고한 피해자를 만드는가
Truth machine : the contentious history of DNA fingerprinting
숫자에 속아 위험한 선택을 하는 사람들 : 심리학의 눈으로 본 위험 계산법
A litigator's guide to DNA : from the laboratory to the courtroom
Nonhuman DNA typing : theory and casework applications
생물학 명강
Bayesian networks for probabilistic inference and decision analysis in forensic science
법정에 선 수학 : 수학이 판결을 뒤바꾼 세기의 재판 10
DNA and the criminal justice system : the technology of justice
형사소송과 과학적 증거
수학 시트콤 : 발칙한 상상으로 가득한 17가지 수학
넘버스 : 미드로 보는 수학 프로파일링
모든 것은 예측 가능하다 : 진단검사에서 뇌의 작동 원리까지, 세상을 설명하는 베이즈 정리의 놀라운 힘
덜미, 완전범죄는 없다 : 범죄 현장에서 쫓고 쫓기는 두뇌 싸움
DNA and Property Crime Scene Investigation : Forensic Evidence and Law Enforcement.
Exonerated by DNA : issues and case profiles in the use of exculpatory DNA evidence
The evaluation of forensic DNA evidence
Interpreting evidence : evaluating forensic science in the courtroom
Introduction to statistics for forensic scientists
Forensic DNA technology
Journal of the Korean Statistical Society
정수진, Lee Hyo Jung, 이재원Significance
Jackson, Graham; Biedermann, AlexLaw, Probability and Risk
Wixted J.T.,Christenfeld N.J.S.,Rouder J.N.Commonwealth Law Bulletin
Mohd Munzil Muhamad중앙법학
최대호Criminal Justice
EPSTEIN, JULESLaw, Probability and Risk
Fenton N.,Lagnado D.,Dahlman C.,Neil M.Entropy
Cereda G.,Gill R.D.한국의료법학회지
김수영Scandinavian Journal of Statistics
Giulia Cereda피해자학연구
김동준; 오경식Potchefstroom Electronic Law Journal
Lirieka Meintjes-Van der Walt; Priviledge DhliwayoScandinavian Journal of Statistics
CEREDA, GIULIAForensic science international. Genetics
Taylor D; Bright JA; Buckleton JQuality and Quantity
Giacalone, M.; Giannuzzi, M.R.; Panarello, D.Forensic science international. Genetics
Baechler SMind
Di Bello M.Forensic science international. Genetics
Steele CD; Greenhalgh M; Balding DJForensic Science International: Genetics
Dai X.,Zhu Q.,Wang C.,Rukeye A.,Cao Z.,Shan T.,Wang Y.,Zhang J.Australian Journal of Forensic Sciences
Ritchie, J.전선 / 대학원
법의유전학의 새로운 분야인 forensic DNA phenotyping은 신원을 알 수 없는 사람에 대한 특징을 추정하여 수사에 단서를 제공하는 DNA 분석방법이다. 본 강좌에서는 민족 추정, 외형 추정, 연령 추정에 사용되는 유전자 분석법에 대하여 알아보고, 실제 적용 예에 대하여 고찰하고 토론한다. 학생들은 이 강좌를 통하여 forensic DNA phenotyping의 과정 뿐만 아니라, 제한점과 추정 모델 구축을 위한 통계 분석 방법 등에 대하여 배운다.전필 / 학사
이 과목에서는 두 가지 통계적 추론 방법들, 즉 추정과 검정의 기본 이론을 다룬다. 추정법으로 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정법, 최소분산불편추정 등을, 검정법으로는 최대가능도 검정, 라오 검정, 왈드 검정, 베이즈 검정, 전역최강력 검정 등을 다룬다. 통계적 추론의 이론적 배경으로 충분통계량, 라오-블랙웰 정리, 크래머-라오 부등식 등을 다루고, 추정량들의 점근적 성질의 유도, 검정의 점근적 근사 등을 다룬다.전선 / 학사
구체적으로 범죄 현장의 조사와 증거물의 수집, 사체의 종류 확인, 사인 규명을 위한 부검 및 특수 검사, 보고서의 작성 및 법정에서의 증언 등을 설명함으로써, 기초적인 수의법의학적 지식을 임상 및 연구 현장에서 직접 활용할 수 있는 기본 역량을 함양케 하고자 한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 주로 조건부 기대값의 정의 및 성질, 마팅게일(martingale)의 성질 및 극한이론, 부등식, 분해, optional sampling 정리, 마팅게일 중심극한 정리 등을 다루고, 아울러 균등적분가능성 및 infinite divisible 분포 문제를 다룬다.전필 / 대학원
소송의 증거에서 디지털증거가 차지하는 비중이 급속도로 증가되고 있고, 이에 따라 증거법도 디지털증거의 확대를 뒤쫓고 있다. 디지털증거는 전통적인 증거에 비하여 개인과 기업의 정보를 광범위하게 침해할 위험이 매우 높다. 이에 증거의 필요성과 정보의 침해 사이에 어떻게 조화를 이루는 것이 헌법적인 정당성을 갖추는 것인가가 매우 중요한 법적 문제로 떠오른다. 이 강좌는 정보보호에 관한 법리와 실무를 함께 다룬다전선 / 대학원
이하의 형사소송법의 주요분야에서 주제를 택하여 집중적으로 이론탐구와 판례분석을 전개한다. (1) 수사법, (2) 공판절차론, (3) 상소제도, (4) 재심론 등.전선 / 대학원
" 대부분의 형사사건에서 사실인정은 결정적인 요소이다. 아무리 법리에 정통하더라도 사실인정을 제대로 하지 못한다면 훌륭한 법률가가 될 수 없다. 한편 특히 형사사건에서의 사실인정은 엄격한 증거법에 따라야 하는 제한을 받는다. 이 강좌는 사실인정의 법리와 기술을 다룬다. 또한 실제사건을 소재로 훈련함으로써 사실인정의 기술을 증진시칼 수 있는 기회가 제공된다. "전선 / 대학원
형사증거법과 관련된 주요한 이론적 문제를 검토한다. 증거의 의의와 종류, 증명의 기본원칙, 자백배제법칙, 위법수집증거배제법칙, 전문법칙, 당사자의 동의와 증거능력, 탄핵증거, 자백과 보강증거, 공판조서의 증명력 등의 문제가 주로 분석되며, 이상과 관련된 헌법적 문제 역시 검토된다. 교과서 수준의 이론 검토를 넘어서서 최근 발표된 학술논문을 총괄 검토한다.전필 / 대학원
이 과목에서는 측도론에 기반한 통계적 추론을 배운다. 충분성, 지수족, 분포수렴의 기본적 개념을 다룬 후에, 추정과 검정의 이론을 다룬다. 추정법으로는 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정, M-추정량, Z-추정량을 다룬다. 이들 추정량들의 점근적 분포를 유도하고, 최대가능도 추정량의 효율성 정리를 증명한다. 검정법으로는 최대가능도비 검정과 이의 점근적 근사, 라오 검정과 왈드 검정과 베이즈 검정을 다룬다.전선 / 대학원
법의학 분야의 유전자 검사를 이해하고 의학 연구에 응용할 수 있도록 강의와 실습으로 구성한 강좌이다. 본 강좌에서는 STR, 미토콘드리아 DNA를 이용한 법의학 분야의 유전자 검사에 대한 개념과 원리, 최신 연구동향 및 실무에서의 유전자 검사 적용 사례를 강의를 통하여 배우고, DNA 추출, PCR을 통한 유전자 증폭, 결과 해석 등을 실습을 통하여 수행한다. 학생들은 이 강좌를 통하여 법의학 분야의 유전자 검사에 사용되는 마커의 특징을 이해하고 PCR을 이용한 기본적인 유전자 검사를 수행할 수 있으며, 사회문제 해결에서 법의학의 역할을 이해하고 공유한다.전필 / 대학원
소송의 증거에서 디지털증거가 차지하는 비중이 급속도로 증가되고 있고, 이에 따라 증거법도 디지털증거의 확대를 뒤쫓고 있다. 이 강좌는 증거법의 기본이론과 실무를 검토한 다음 디지털증거에 특유한 법적인 문제를 다룬다. 특히 후자와 관련하여서는 디지털증거의 특징을 살펴본 다음, 디지털증거의 수집(압수,수색 포함), 증거능력, 증거조사에 대한 현행 법제(입법 및 판례)와 실무를 검토하고 제도의 발전방향을 함께 논의한다.전필 / 대학원
디지털포렌식 수행과정에서 암호화된 디지털 증거를 분석하기 위한 암호해독 방법을 다룬다. 그리고 법정에서 디지털 데이터가 증거로 채택되기 위해서는 증거의 무결성 유지가 요구되는데, 이 과목에서 이를 보장하는데 필요한 암호학적 도구를 강의한다. 또한 클라우드 컴퓨팅 환경이 마련되면서 새로운 기능을 가지는 암호 기술이 급격히 발전하고 있다. 이러한 미래 암호 기술을 구체적으로 살펴봄으로써 새로운 환경에서의 디지털포렌식을 대비할 수 있도록 한다.교양 / 학사
인공지능 시스템이 급격하게 보급됨에 따라 현대 사회는 인간다움이 무엇인가에 대한 답을 그 어느 시대보다 절실하게 요구하고 있다. 그리고 인간의 “의미”에 대한 탐구는 인간다움을 정의하는 데에 있어 대체불가능한 요소이다. 본 강의의 목적은 단순히 오늘날 세상을 형성해 온 가장 영향력 있는 과학, 문학, 철학적 텍스트를 수동적으로 이해하고 암기하는 데에 있지 않고, (i) 이러한 텍스트들에서 제시된 아이디어가 어떻게 반박되거나 수정/대체되었는지, (ii) 의미에 대한 지배적인 서사가 변화하는 과정이 현재 우리가 살고 있는 사회와 문화에 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대해 비판적으로 사고하고 능동적으로 생각할 수 있는 지적 역량을 갖추는데 주안점을 둔다.전필 / 학사
통계학은 데이터에 기반한 합리적인 의사결정의 이론적 토대를 제공한다. 본 과목에서는 통계이론의 기초가 되는 확률의 개념과 확률 변수의 성질들을 다루고, 통계적 추정과 검정을 다룬다. 본 과목을 통하여 학생들은 데이터의 생성 과정을 확률 모형으로 이해할 수 있고, 데이터 분석에 필요한 통계적 추론 방법의 이론적 토대를 갖출 수 있다.전선 / 대학원
본 세미나는 경영전략 연구에 관심 있는 대학원생들을 대상으로 연구방법론의 이론과 실제를 학습하는 것을 목표로 한다. 세미나에서는 research design, construct measurement, causality establishment 등 연구방법론의 주요 주제를 수강생 자신의 프로젝트를 바탕으로 1) archival research , 2) survey research . 3) field research 등의 다양한 방법론을 통해 익히도록 한다. Quasi-experiment, panel construction, content analysis 등의 세부 주제 역시 다루어질 것이다.전선 / 학사
본 강좌는 기초 약학지식을 응용하여, 법약학 분야에서 근간이 되고 있는 DNA Typing의 기본 원리를 이해하기 위해서 현장시료에 직접 적용되는 STR DNA 마커에 기반한 Multiplexing PCR 및 다중 컬러 DNA 검출 분석법을 습득하고, 약독물, 마약류 등에 관련된 법약학 감정의 기본 원리 및 기기를 이용한 과학수사법을 학습함. 또한 본 강의의 후반부는 대사체학, 단백질체학 및 안정화된 동위원소추적 기법을 기반으로 하는 최신 분석법들이 다양한 질환을 이해하는 데 있어 어떻게 사용되고 있는지 습득하는 것을 목표로 함.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전필 / 학사
통계학은 데이터에 기반한 합리적인 의사결정을 위한 이론적 토대를 제공한다. 본 과목에서는 통계이론의 기초가 되는 확률의 개념과 확률 변수의 성질들을 다루고, 통계적 추정과 검정을 다룬다. 본 과목을 통하여 학생들은 데이터의 생성 과정을 확률 모형으로 이해할 수 있고, 데이터 분석에 필요한 통계적 추론 방법의 이론적 토대를 갖춘다.전선 / 대학원
본 과정은 유전적 분석을 활용한 인과성 추론 및 공개자료 활용방법에 대해 다룹니다. 유전적 무작위 배정이란, 위험요인과 결과변수간 인과적 관련성을 유전 정보를 활용하여 평가하는 방법입니다. 대규모 전장 유전체 관련성 분석 결과가 이용 가능해지면서, 역학의 주요 연구방법으로 활용되고 있습니다. 본 과정은 실습을 통해 분석 방법을 구체적으로 다룰 것이며, 공개 자료에 대한 소개와 활용 방법을 소개할 예정입니다. 본 과목의 수강은 선수 과목(역학원론, 유전체역학) 이수와 R 프로그래밍 언어에 대한 이해가 요구됩니다.