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2007-01-19 개설

법정에 선 수학
CASE 10 알프레드 드레퓌스 사건 | 법정에 선 수학 2020-11-20 14:49
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법정에 선 수학

레일라 슈넵스,코랄리 콜메즈 공저/김일선 역
아날로그(글담) | 2020년 09월

 


이 사건은 유명한 사건이다.

이 사건의 진행 과정을 자세히 쓰기 보다는

책에서 말하는 의도적으로 

한 사람을 범인으로 만들고 의도적으로 

진실을 조작했을 때의 무서움을 이야기 한다.

기하학과 확률의 문제로 넘어가는데

이 책에서 결과적으로는 확률의 문제로

넘어가서 설명한다.

앞선 사건들과 비슷하게

필적이 비슷할 확률은 낮다.

하지만 의도적으로 진실과 증거를 조작한다면

그 확률이 생각 이상으로 높아진다.

수학을 적용함에 있어서 

신중해야 하는 이유가 여기에 있다.

계속 말한 것이지만 조건이 바뀌면

결과도 바뀐다.

몇 개의 증거를 조작하면 

누군가를 범인으로 만들 수 있다.

거기다 당시 프랑스의 명예도 걸린 문제이기에

국가가 의도적으로 개입해서 

한 사람을 유죄로 만든 사건이다.

국가의 개입이 얼마나 무서운지,

한 개인이 국가를 상대로 법정에서 

진실 공방을 한다는 것이 얼마나 힘든 일인지,

그리고 그 개인이 무죄 판결을 받기는 

또 얼마나 어려운 일인지를 보여주는 사건이었다.

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CASE 09 헤티 그린 사건 | 법정에 선 수학 2020-11-19 19:41
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법정에 선 수학

레일라 슈넵스,코랄리 콜메즈 공저/김일선 역
아날로그(글담) | 2020년 09월

 


현실을 수학으로 완벽하게 표현할 수 있을까?

경제학자들이 수학을 사용하여

이론을 만들었을 때 그 이론들은 

경제 상황들을 잘 설명했을까?

왜 이론과 현실에서 차이가 생기는 것일까?

아마 변수를 얼마나 잘 잡느냐가

이론과 현실의 차이를 좁히는 역할을 할 것이다.

그래서 경제학자들의 책을 보면 조건을 넣는다.

비단 경제학 뿐만 아니라 수학이 들어간

많은 이론들은 조건이 중요하다.

어떤 조건 하에서 이러이러한 이론이

적용된다면 활용할 수 있다.

하지만 현실을 볼 때 모든 조건을 다루기는 어렵다.

연립방정식을 풀 때 미지수가 늘어날 수록

얼마나 계산하기 어려워지는지를 생각해 보면

쉽게 유추할 수 있다.

모형이 단순하면 단순할 수록

식이 단순하면 단순할 수록 

복잡한 사건에는 적용하기 힘들어진다.

헤티 그린 사건도 결국 확률의 문제로 귀결되지만

이 사건의 미지수를 모두 고려할 수가 없는

어려운 사건이었다.

따라서 확률로 정확하게 계산하기는 어려운 사건이다.

결국 수학을 법정에서 사용하려면 

오류의 가능성을 같이 생각해야 한다.

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CASE 08 조 스니드 사건 | 법정에 선 수학 2020-11-18 14:32
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법정에 선 수학

레일라 슈넵스,코랄리 콜메즈 공저/김일선 역
아날로그(글담) | 2020년 09월

 


이 사건은 확률과 명제에 관해

생각해 봐야 한다.

살인 사건의 용의자가 

사망한 부부의 아들로 지목된다.

처음에는 아무도 아들이 

범인이라고 생각하지 않았다.

그런데 수사를 하면 할 수록 

이 사건은 밀실살인이었다.

경찰은 아들이 범인일 수 있다는 

생각을 하고 무모하게도 

불법 압수 수색을 진행한다.

아들을 조사한다고 부르고 

몰래 아들의 차를 조사한 것이다.

거기서 결정적인 증거가 나온다.

아들이 가명으로 물건을 

구입한 영수증이었다.

그런데 공교롭게도 그 물건은 총이었고,

살인사건에 사용되었던 총과 

같은 종류의 총이 확실했다.

처음 재판에서는 경찰이 전문가에게

자문을 해서 구한 확률과 영수증을

중요한 증거물로 제시했다.

가명이 같은 확률과 여러 정황들은

아들이 범인이라고 하기에 충분했다.

결국 유죄판결이 났다.

하지만 아들은 재심을 청구했다.

확률로만 죄를 확정하는 것은 

무모하다는 것이다.

앞선 사건에서도 확인한 일이다.

결국 재심은 받아들여졌다.

재심에서는 확률을 배제하고 

진행을 하기로 했다.

검찰은 용의자의 알리바이가 

거짓임을 증명하기 위해 동분서주했다.

그리고 그날 용의자의 알리바이(명제)를

하나하나 대조하며 용의자(아들)의 알리바이가

거짓임을 하나하나 밝혔다.

결국 조 스니드 사건은

한 가정의 아들이 부모를 살해한

밀실사건으로 결말이 났다.

결국 그는 유죄선고를 받았다.

저자는 확률에 많은 초점을 두고 글을 썼다.

하지만 명제도 수학의 영역이므로

알리바이를 대조하는 과정이 

결국 유죄를 이끈 중요한 과정이었으니

이 과정도 좀 더 심도있게 썼으면 

좋았을 것 같다는 생각이 든다.

처음에는 확률로 유죄를 판결했지만

재심에서는 확률을 빼고 진행했기 때문이다.

마지막으로 아쉬운 점은 

불법 압수 수색의 문제이다.

저자는 용의자가 혐의를 벗으려면

불법 압수 수색을 한 증거를 채택되지 않게

했어야 한다고 한다.

명제가 거짓임을 밝힌 것과 영수증이 중요한

증거가 되었는데 영수증을 빼면 

책에서 소개했던 앞의 사건들과 마찬가지로 

결국 정황증거가 되어 버리기 때문이다.

불법 압수 수색을 했다면 경찰이 거짓말로

증거를 만들 수도 있지 않았을까?

경찰이 그럴 동기는 없지만 말이다.

혹여 하나라도 범인을 잡고 싶은 마음에

가짜 영수증을 만들었을 수도 있지 않을까?

저자는 이 사건을 확률을 포함한 결과와 

확률을 배제한 재심에서의 결정이

사건 판결에 많은 영향을 줬다고 하고 

이야기를 끝내는데 설명을 더 명확하게 하거나 

건 조사를 더 해야 했을 것 같다는 생각이 든다.

개인적으로 저자의 설명이 

약간 부족하다고 느낀 사건이었다.

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CASE 07 콜린스 부부 사건 | 법정에 선 수학 2020-11-17 18:18
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법정에 선 수학

레일라 슈넵스,코랄리 콜메즈 공저/김일선 역
아날로그(글담) | 2020년 09월

 


인상착의가 같을 확률은 얼마나 될까?

그리고 그 인상착의 때문에 범인이 된다면?

통계와 소거법으로 범인을 확정하고

수사를 시작할 경우 문제점이 생긴다.

그래서 처음 명제를 잘 정의해야 한다.

책에 의하면 형사가 이미 인상착의를 

주된 증거로 범인을 찾았고 

그에 맞는 사람들만 먼저 수사했다고 한다.

그러면서 전과가 있고 없고를 따지며

수사 범위를 좁혀 간다.

결과가 나오기 전에 

이미 그들은 범인이 되어 버렸다.

책에 의하면 더 추가된 

증거와 증인은 없다고 했다.

결국 무죄로 풀려났지만

처음 명제부터 잘못되어 

잘못된 결과를 가져온 사건이었다.

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CASE 06 샐리 클라크 사건 | 법정에 선 수학 2020-11-16 19:34
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법정에 선 수학

레일라 슈넵스,코랄리 콜메즈 공저/김일선 역
아날로그(글담) | 2020년 09월

 


어느 한 가정에서

아기가 1년을 넘기지 못하고 갑작스럽게 사망했다.

그리고 곧 둘째를 낳았는데, 

이 아기도 1년을 넘기지 못하고 사망했다.

이 사건은 정보를 모두 확보하지 못한 상태에서

각각의 사건이 독립 사건이라고 가정해서

발생한 통계의 오류에 해당하는 사건이다.

이 사건을 보며 눈물이 났다.

수학이, 통계가 한 가정을 파멸로 몰아갔구나.

바쁜 맞벌이 부부가 아기를 

잘 돌보지 못한 것은 사실이었다.

하지만 잘 돌보기 위해 유아 관리 프로그램을 

통해서 아기를 돌보는 법도 배우는 등

아기를 잘 키우기 위해 노력했던 부부였다.

첫째는 폐에 문제가 있는 것을 알지 못했고,

둘째는 예방접종을 하고 

갑자기 거부반응으로 인하여 죽었다.

처음에 샐리는 유죄판결을 받았다.

남편과 셋째는 한 팀이 되어 아내(엄마)의 

무죄를 주장해야 했다.

남편은 일을 그만 두고 아기를 돌보며

온전히 아내의 무죄를 주장했다.

결국 3년을 복역한 뒤에야

무죄판결을 받아 감옥에서 나왔지만

이전의 생활로 돌아가기 위해서 

힘든 시간을 겪어야 했다.

그 사이에 자식을 죽인 엄마라는 비난을

들은 것은 말할 것도 없고 

아기를 잘 돌보지 못한 자신을 책망하고

사실은 자신이 아기를 죽인 것이 아닌가하는

착각까지 할 정도로 엄마의 삶은 피폐해졌다.

엄마는 결국 정신병과 알코올 중독으로 

42세의 생을 마감한다.

이 사건에서 통계를 담당했던 사람은

거기에 사과를 하지 않았다는 것이 더 화가 났다.

이 사건을 담당했던 의사는 

부모가 주변 사람들의 관심을 끌기 위해

자식을 죽이는 혹은 학대하는 케이스를 연구하던 의사였다.

이런 자신만의 이론으로 논문도 냈던 사람이었다.

그는 자신이 타인을 조금 이해하지 못했을 뿐이라고

말할 뿐 사과하지 않았다.

가정부터 독립된 사건으로 통계를 계산했는데

두 아기의 사망은 독립적인 사건도 아니었다.

의사이지만 통계학자가 아닌 한 사람의

잘못된 통계 때문에 무고한 사람이 희생되었다.

가정이 파괴되었다.

그 사람은 의료계에서 추방당했다고 하지만

이게 무슨 처벌이 되었을지는 모르겠다.

읽으며 수학적 생각보다는 

눈물이 나고 화가 났던 사건이었다.

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