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강남구 마약 공급과 투약 경로 추적

-마약 확산의 구조적 원인과 예방 방안 탐구-

그것이알고싶조: LYS26KU, LCY26KU, JYJ26KU, LXT26KU, CJ26KU, CYS26KU

연구 배경 및 목적

마약이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. '역대 마약류 사범 단속 현황'을 보면 알 수 있듯, 단속된 사범은 1985년부터 2024년까지 약 20배 증가하였으며, 2020년대에 들어서고부터 급격하게 증가하고 있다. 마약 투약 사범도 2020년에 9000명대까지 대폭 증가하며, 2023년에는 만 명을 넘어섰다. 압수된 마약류는 2021년도에 급격히 증가하였고, 20년간 약 5배 넘게 증가하였다. 이는 마약 사건의 심각성을 보여준다.

맨 위의 지도는 2021년 서울 행정동별 '범죄 지도'로, 특히 강남구에서 5등급으로 분류된 마약과 관련한 위험한 지역의 비율이 많음을 알 수 있다. 아래에 있는 지도는 2019년에 분석된 서울의 마약 지도로, 최근 5년간 마약류사범 검거 인원과 인구 10만 명당 마약류사범 검거 인원을 나타내고 있다. 두 부분에서 강남구가 최다 인원을 기록하고 있음을 볼 수 있다.

한때 우리나라가 '마약청정국'이라 불리던 시절이 무색하게, 마약 관련 사건이 사회 전반에 심각한 문제를 초래하고 있다. 이러한 현상은 단순 범죄가 아닌, 사회의 안전을 위협하는 요인으로 작용할 수 있다. 그 중 마약 사범 검거 인원이 급격하게 증가한 2020년부터 현재, 특히 마약 관련 사건이 다수 존재하는 강남구를 중심으로 마약 확산 경로를 탐구하려고 한다. 이를 통해 마약 문제를 효과적으로 예방하고 대응하기 위한 방안을 모색한다.

이러한 문제 상황을 바탕으로 다음과 같은 문제 의식을 중심으로 탐구한다.
1. 마약의 주요 공급 경로와 유통 방식은 어떠한 특징을 보이는가?
2. 마약 투약자들이 마약에 접근하게 되는 경로는 어떠한가?
3. 마약 관련 사건을 예방하고 대응하기 위한 방안에는 무엇이 있나?
이를 통해 단순히 범죄 발생 현황을 파악하는 데 그치지 않고, 마약 확산의 구조적 원인을 밝히는 것을 연구의 핵심 질문으로 설정한다.

최근 마약 범죄는 사회 전반으로 확산되고 있으며, 특히 강남구와 같은 지역에서는 마약에 대한 접근성이 높아져 문제의 심각성이 더욱 커지고 있다. 그러나 기존의 연구나 보도는 주로 마약 사범의 검거 인원이나 마약 사건 수와 같은 결과 중심의 통계에 머물러 있는 한계가 존재한다. 따라서 실제 마약이 어떤 경로를 통해 유입되고 확산되는지에 대한 과정적 분석이 필요하다. 본 연구는 마약 공급 및 투약 경로를 중심으로 보다 구조적인 분석을 수행함으로써, 향후 효과적인 예방 방안을 탐구해본다는 점에서 그 필요성이 존재한다.

연구 대상

(내용 서술)

연구 대상: 서울 강남구를 중심으로 발생한 마약 관련 사건

장소 범위: 서울특별시 강남구 일대
시간 범위: 2020년~2026년 현재
내용 범위: 단순 마약 투약, 단순 마약 공급, 마약 투약 이후 발생한 사고 등을 모두 포함

수집 자료
- 2차 자료: 마약 유통 구조 관련 선행연구(논문·단행본),마약 범죄 대응 정책 분석
자료 출처 및 형식

자료 출처:

- 언론 보도 자료: 네이버 뉴스
- 온라인 백과/사건 정리 자료: 나무위키

연구 방법

(내용 서술)

온톨로지(Ontology)

온톨로지 그래프(OntoGraph)

클래스(Class)

(내용 서술)

릴레이션(Relation)

(내용 서술)

속성(Attribute)

(내용 서술)

데이터 샘플링

연구 데이터

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노드 데이터(총 209건)

Person 90건
Event 51건
Location 53건
Drug 15건

링크 데이터(총 XXX건)

릴레이션명1 XXX건
릴레이션명2 XXX건
릴레이션명3 XXX건
릴레이션명4 XXX건
릴레이션명5 XXX건
릴레이션명6 XXX건

연구 결과

[1단계] 마약 공급망의 구조적 다단계 유통 추적
문제의식 1: 마약 사건 중 2단계 이상의 공급 경로를 거친 사건들과 그 유통 관계는 어떻게 구성되어 있는가?
질의어: match (a:Person) - [r:isSupplierof] - (b:Person) with a, count(r) as s where s > 1 match (a:Person)-[r]-(b) return a,r,b