A Study on the Development of Investigation Result Verification Algorithm through AI-Based Engisch’s Competing Hypothesis Elimination Theory

본 연구는 범죄학과 법철학의 고전 이론을 현대 AI 기술과 결합하여 수사서류 분석의 새로운 통합 프레임워크를 제시한다. Heinrich-Kirk의 증거우선 전통(1963)과 Engisch의 경합가설소거이론(1956)을 4단계 파이프라인(이벤트 추출, 사건 재구성, 행위자 분석, 경합가설소거)으로 알고리즘화하여, 80년 전에 제시된 원리가 21세기 디지털 수사환경에서도 여전히 유효함을 입증했다. 방법론적으로 구성요건 충족도 정량화 체계(Fenton et al. 2016 기반 4요소 평가), 경합가설 자동 생성 알고리즘(구성요건별 대안 해석 조합), 결정적 증거 식별 메커니즘(Popper의 결정적 실험개념 응용)을 제안했다. 발광페인트 국제거래 사기 사건에 대한 탐색적 사례 연구를 통해 이론적 타당성과 실무 적용가능성을 검증한 결과, 시스템이 &quot추가 수사 필요&quot 판정을 내린 것은 AI가 &quot모든 사건을 유죄로 판단하는 기계적 도구&quot가 아니라 &quot증거 상황에 따라 정직한 평가를 제공하는 조력자&quot로 작동함을 보여준다. 본 연구는 형사소송법 제308조의 자유심증주의 원칙을 존중하면서도 수사관의 의사결정에 객관적 근거를 제공하는 Human-in-the-loop 프레임워크를 구현하여, 수사기관의 디지털 전환을 위한 기술적·방법론적 토대를 제공한다.