마약류 범죄의 지역 유형화와 시계열 예측 분석
Typology and Time Series Forecasting of Regional Drug-related Crimes in South Korea
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초록
최근 국내 마약류 범죄가 급증하는 가운데, 지역별로 마약류 사용 유형과 검거 건수 등에 있어 상이한 양상이 나타나고 있다. 따라서 마약류 범죄에 대한 지역 간 격차와 구조적 특성을 규명하고, 이에 기반한 지역 맞춤형 대응 전략이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구는 2017년부터 2024년까지 국내 지역별 마약류 범죄 데이터를 활용하여 클러스터링 분석과 시계열 분석을 시행하였다. K-means 클러스터링 분석 결과, 국내 지역은 저활성형, 계절성 마약 집중형, 대도시 마약·향정 집중형의 세 가지 유형으로 분류되었다. 또한 마약류 범죄 유형별 발생 추세를 예측하기 위해 SARIMA, Prophet, LSTM 모델을 적용한 결과, 대마, 마약, 향정신성 의약품 범죄 가운데 마약 범죄를 제외하고는 LSTM 모델이 가장 우수한성능을 보였다. 마지막으로 시계열 데이터를 토대로 2025년부터 2027년까지 마약류별로 범죄 가능성을 예측한 결과 향정신성 의약품 관련 범죄가 발생할 가능성이 가장 높은 것으로 나타났다. 분석 결과를 토대로 향후 지역 특성과 마약류별 범죄 유형을 고려한 선제적 예방 전략 및 증거 기반 정책 설계를 위한 시사점을 제시하였다.
Abstract
In recent years, drug-related crimes have been rapidly increasing in South Korea, with notable variations across regions in terms of drug-related types and the number of arrests. This growing disparity highlights the need to identify regional gaps and structural characteristics of drug-related crimes, and to develop tailored intervention strategies accordingly. This study utilized regional drug-related crime data in South Korea from 2017 to 2024 to conduct clustering and time series analyses. The results of the K-means clustering analysis categorized domestic regions into three types: low-activity type, seasonal drug concentration type, and metropolitan drug/psychotropic concentration type. Furthermore, to predict trends by drug-related crime type, SARIMA, Prophet, and LSTM models were applied. Among the three drug-related categories, which include cannabis, narcotics, and psychotropic substances, the LSTM model showed the highest performance in all cases except for general narcotic crimes. Finally, based on time series data, forecasts of drug-related crime likelihood from 2025 to 2027 indicated a high potential for crimes involving psychotropic substances. Based on these findings, the study presents implications for the development of proactive prevention strategies and evidence-based policy design that take into account regional characteristics and drug-related crime types.