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본 연구는 개인형 이동장치 음주운전자에 대한 도로교통법상 운전면허 취소 규정의 위헌성을 논한다. 도로교통법이 자동차와 개인형 이동장치를 구분하지 않고 동일하게 적용하여 국민의 기본권을 과도하게 제한하고 있으며, 과거 음주운전 경력만으로 모든 운전면허를 취소하는 것은 과잉규제라는 점을 지적한다. 따라서 해당 규정은 헌법상 비례원칙과 평등원칙에 위배될 소지가 있다.
자율주행 자동차 시대를 위한 법적인 과제와 준비
형법총론
(새로 쓴) 법과 사회
헌법중요판례 250 : 핵심요약집
트래픽
트래픽 : 운전습관과 교통체계에 숨겨진 인간의 비이성적인 본성 탐구
헌법중요판례 250
판례형법각론
미래 모빌리티 환경에 대응하기 위한 도로교통법제 개선방안 연구
One for the road : drunk driving since 1900
교통사고실무 : 수사재판사례분석
마음대로 고르세요 : 당신의 선택은 강요된 것이며 조작되었고 강제로 진행된다
음주운전 억제방안 연구 =
Law Man 형사특별법 : 사법시험 및 변호사 시험대비
만물의 공식
민법강의 : 이론·사례·판례
판례형법각론
누구나 할 수 있는 일상 속 행정심판 : 자동차 운전면허 취소·일반음식점의 영업정지·숙박업소의 영업정지 처분 구제 방법
특별형법 =
특별형법=
법과정책
장혜진홍익법학
이상만가천법학
이상만, 전정환비교법연구
김경락법조
오준근행정판례연구
최병률경찰법연구
송기복비교형사법연구
이수진, 최석윤형사정책
최석윤법과정책
박종준한국범죄심리연구
전대양미국헌법연구
김원중보험법연구
양승규형사법연구
주현경보험법연구
양승규비교법연구
임규철한국ITS학회 논문지
노찬우; 이재덕; 안세영; 장일준공법연구
이희정동아법학
윤영석원광법학
박정일전선 / 대학원
행정법의 총론적 주제에 관한 행정법의 기본 도그마틱을 심도있게 검토함으로써 개별 행정법영역에 대한 연구의 토대를 마련하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
도로설계상에 있어서 교통공학적인 면에서 고려해야 할 것이 무엇이며 그에 따라 필요한 고려사항으로서 도로상의 교통량을 추정하고 도로의 용량, 정지 및 추월시거평면 및 종단선형설계, 곡선의 배합, 편구배와 구배에 관한 내용을 다룬다. 또한 설계적인 측면에서 평면 및 입체교차설계, 엇갈림 분류 및 합류구간설계, 도로설계 등에 대한 연습도 다루게 된다.전선 / 대학원
대집행,집행벌, 직접강제, 행정상 강제징수 등의 행정상 강제집행수단 및 과징금, 공급거부, 위반사실의 공표 등의 새로운 의무이행확보수단, 그리고 행정상 즉시강제 및 행정조사, 행정벌 등 행정에 특유한 강제수단들을 검토한다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임교양 / 학사
다양한 전공을 탐구하는 대학생의 기본 소양으로서 우리나라의 형법과 형사소송법의 기본 개념과 원리를 체계적으로 이해함을 돕기 위해 법학전문대학원이 제공하는 교양과목이다. 이 강의는 현대 민주주의 사회에서 형사법의 역할과 한계, 수사기관과 사법기관의 역할과 구조, 수사, 기소, 재판 등 형사절차 등을 공부하고, 나아가 실제 발생한 형사법 사건을 분석한다. 법률해석론에 집중하는 법학전문대학원의 형법 및 형사소송법 수업과 달리, 형사법 고전 강독과 형사법에 대한 법사회학적, 법정치학적 분석이 이루어진다.전선 / 대학원
본 강좌는 채권법의 특수분야, 즉 매매계약, 리스계약, 도급계약, 보증, 특수불법행위, 손해배상, 약관 등의 세분화된 분야를 집중적으로 탐구하는 과목이다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
" 공공부조법이란 국가 및 지방자치단체의 책임 하에 생활유지능력이 없거나 생활이 어려운 국민의 최저생활을 보장하고 자립을 지원하는 제도를 규율하는 법의 총체를 말하는 것으로, 본 강좌에서는 공공부조에 관한 기본적인 법이론을 학습하고, 공공부조 관련 규정의 적용실태를 살펴본다. "전선 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 학사
법이 민주적으로 만들어졌다는 점이 그 법을 따라야 할 의무 확립에 주요한가? 그렇다면 왜 또는 어떻게 그러한가? 이때 어떤 의미의 민주적 법 제정이 유관한가? 법의 정당한 집행과 민주적 제도가 이처럼 가까이 연결된다면, 헌법, 비민주적 정부의 법, 국제법처럼 적어도 어떤 의미에서는 민주적이지 않은 법의 정당성은 어떻게 이해할 것인가? 정치 및 법철학 저작과 경험적 정치학 연구를 통해 이러한 질문을 탐구한다.전선 / 대학원
형사실무에서 형법전의 지위를 압도하고 있는 특별형법전에 대한 분석은 이론적으로나 실천적으로나 중요한 과제이다. 국가보안법, 보안관찰법, 사회보호법, 폭력행위등 처벌에 관한 법률, 특정강력범죄의 처벌에 관한 특례법, 특정경제범죄 가중처벌 등에 관한 법률, 성폭력범죄의처벌 및 피해자보호 등에 관한 법률, 환경범죄의단속에 관한 특별조치법 등이 분석대상이다.전선 / 대학원
교통분야는 다양한 형태의 시장 특성을 가지며 경제학 원리들이 적용되는 분야로서 사례연구의 대상이 되고 있다. 본 교과목은 교통을 이해하는데 필요한 최소한의 경제학의 원리를 다룬다. 즉 관련된 미시경제학 이론들과 일부 거시경제학을 다룬다. 그리고 이러한 경제학 개념들이 교통 분야에서 어떻게 사용되는지 보기 위해 관련 연구들을 다루며 이러한 연구들로부터 도출되는 경험적인 발견들이 어떤 정책적 시사점을 가지고 있는지를 고찰한다. 학생들은 본 강의를 통해 교통부문에서 기업에 대한 정부규제완화나 민영화와 같은 정책수단들, 독점, 외부효과, 공공재, 소득불평등 및 비대칭적 정보와 같은 시장실패 등에 대한 이해를 증진할 수 있으며 이들 문제에 대한 다양한 해결방안들, 그리고 공공투자결정들에 대해 토대가 되는 방법론들 등에 대해 토의하면서 교통부문의 과거와 미래에 대한 이해를 높일 수 있다. 또한 본 강의를 통해 교통부문이 당면하고 있는 상황, 이들 상황을 개선하기 위해 채택해야 할 정책들, 그리고 교통부문이 당면할 미래 등에 대해 스스로 관점을 세우고 결론을 도출할 수 있도록 그 토대를 마련하고자 한다.전선 / 대학원
보행은 가장 오래된 교통수단이자 모든 교통수단 이용의 기본이 된다. 걷지 않고 다른 교통수단을 이용할 수는 없다. 이 강의는 보행을 교통수단으로 조망할 때 그 특징을 이해하는 것을 목적으로 한다. 강의는 역사 속의 보행과 도시, 보행의 경제적 가치, 보행자 행동특성, 보행 교통류 이론, 보행환경개선 사업 등으로 이루어진다. 보행교통에 대한 이해는 걷기좋은 가로설계 및 도시 계획에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다.전선 / 학사
이 과목은 자동차 환경규제와 제도의 대응을 위해 개발되는 다양한 동력원시스템의 원리, 구조 및 특징, 기존자동차와 전기차 전용플랫폼의 차이와 특징 등을 공부한다. 자동차에서 요구되는 동력특성을 이해하고 동력전달장치의 구성과 에너지흐름을 공부한다. 미래자동차의 중요 분야인 첨단운전자지원시스템(ADAS)과 자율주행차의 특징을 소개한다. 자동차가 환경에 미치는 영향을 공부하고 LCA 관점에서 동력원별 온실가스배출 특성을 알아본다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
공공정책은 시민들을 규제하거나 재화를 재분배하기도 한다. 이에 따라 공공정책이 추구하는 목적과 그것을 달성하려는 정책수단은 사회적, 정치적으로 합당한 것으로 받아들여져야 한다. 예를 들어 공공정책은 사회정의에 부합해야 하며, 모든 시민들에게 불편부당하게 적용되어야 한다. 그러나 실제로는 최근의 보편적 복지정책 논쟁처럼 정교한 이론적, 규범적 논거없이 정치적, 경제적 이해관계에 따라 자의적으로 공공정책의 정당성을 제시하는 현상이 발생한다. 공공정책이 합당한 규범적 근거를 갖지 못하면 사회적 갈등을 유발할 뿐만 아니라 해당 정책이 지속될 수도 없다. 이러한 문제의식에서 본 과목은 공공정책을 사회정의, 평등, 시민의 자유와 공공성 등의 현대 민주주의의 근간을 이루는 정치적 규범을 분석하고 이에 따라 다양한 공공정책의 규범적 정당성을 파악한다. 이와 함께 공론의 방법을 통한 심의, 공동체주의 개인주의에 근거한 공공정책의 차이 등에 대해 분석한다.전선 / 대학원
법치의학적 지식을 이용한 개인식별의 절차, 즉, 자료의 수집 및 평가에서부터 자료의 보고에 이르기까지 이 분야에 대한 기본적이고 실제적인 지식을 익히고 토론함과 아울러 이에 대한 최근의 문헌을 살펴 보고 토론한다.전선 / 학사
본 과목은 여러 교통체계의 설계와 관련된 이론 및 실습을 통해 교통시스템설계 능력을 배양하는데 목적이 있다. 교통체계의 종류로는 도로, 철도, 대중교통, 화물, 항공 그리고 해운교통체계가 있다. 본 과목에서는 도로, 철도, 대중교통 등 육상교통체계를 중심으로 관련 이론과 특성을 재정리하고, 이를 교통시스템의 설계에 적용하는 과정과 실제 사례를 중심으로 설계 프로젝트를 통하여 실제 설계를 수행하고 이의 발표 및 토론을 통해 종합적인 교통공학자로서의 자질을 함양하고자 한다.