빅데이터 텍스트 마이닝 분석을 통한 마약류 동향 분석 = Trend Analysis of Drugs of Abuse by Text Mining from Big Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 빅데이터 분석방법인 텍스트 마이닝을 이용하여 신종마약을 포함한 국내외 마약류 동향을 분석한 것이다. 분석을 위해 2019년부터 2021년까지 출간된 세계약물보고서, 2019년부터 2021년 9월까지 한국마약퇴치본부에 게시된 마약 관련 인터넷 기사, SNS(social network service) 및 다크웹 데이터를 활용하였다. 이 중, 세계약물보고서는 PDF(portable document format) 형태 문서 내의 텍스트를 추출하여 수집하였고, 마약 관련 기사, SNS 및 다크웹 데이터는 웹 크롤링을 통해 수집하였다. 데이터 전처리를 위해, 정규 표현식(regular expression) 등을 이용하여 원본데이터 중 불필요한 구문들을 제거한 뒤 명사 추출 결과, 불용어 사전에 포함되는 단어들은 분석대상에서 제외하였으며, 의미 변환이 필요한 단어들은 매핑 테이블(mappin g table)을 적용해 적합한 단어로 변환해주는 과정을 거쳤다. 전처리 과정을 거친 데이터에 대해 워드클라우드를 이용한 빈도 분석, TF-IDF(term frequency-inverse do cument frequency) 분석을 통해 대량의 데이터 내에서 중요한 의미를 갖는 단어(ke yword)를 찾아내고, 연관규칙-네트워크 분석을 통해 높은 강도의 연관성을 갖는 단어들을 파악하고, 근접 중심성(closeness centrality)을 기반으로 단어들 사이의 관계를시각화하였다. 분석 결과를 종합했을 때, 국내에서는 마약 사용자가 20∼30대 젊은층으로 확대되고 있었으며, 버닝썬 사건에서 볼 수 있듯이 클럽 내 마약 사용 및 거래가 늘고 있고 외국인을 중심으로 한 마약 범죄의 증가 경향을 확인할 수 있었다. 또한, 최근 들어 신종 합성 마약류의 증가, 다크웹, 텔레그램 등을 이용한 마약거래가 적발되는 등 시간이 지날수록 마약문제는 점점 더 다양해지고 사회적 문제로 부각되고 있음을 알 수 있었다. 주기적인 국내·외 마약류 동향 파악을 통해 다량의 데이터로부터국내는 물론 국외에서 유통되는 마약류 전반에 대한 흐름을 신속하게 파악할 수 있을뿐 아니라 분석 결과를 기초 자료로 활용하여 마약류 유입과 확산 방지책 수립 및 마약류 오남용 방지에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this study is to examine the trend of illicit drug use worldwide, including new psychoactive substances(NPS), by using text mining in big data analytics. We extracted and analyzed the World Drug Report and the articles about the illegal drug use linked by the Korea Association Against Drug Abuse for three years(2019-2021), social network services(SNS), and dark web sites through various text mining techniques.
For data preprocessing, the transformation of data into a form that can serve as the basis for analysis but also the removal of disturbing noise were performed. Unnecessary words and phrases or special characters were removed from the original dataset using regular expressions and then stop words, a list of terms to be excluded from analysis, were removed from the text. To instantly visualize the topics of illicit drug use discussed by various sources, term frequency analysis, TF-IDF and association rule algorithm combined with network analysis have been tested to effectively extract the key words and find associative relationships among data sets.
Results of this study suggest that there is a growing tendency for the abuse of common medicines among young people in Korea because they are easily available through Telegram and cryptocurrencies. It has been confirmed that fentanyl and its derivatives are rapidly spreading to teenagers online and through social media. Many illegal drugs were dispersed via the dark web or SNS due to the coronavirus pandemic. The number of cases where these NPS were intercepted from international mail and special delivery shipments has been on the increase in recent years.
Periodic trend analysis was considered helpful to drug abuse prevention efforts among adolescents, young adults and foreigners in social communities nationwide.