Acknowledgement
이 논문은 과학기술정보통신부·경찰청이 공동 지원한 '폴리스랩 2.0사업(www.kipot.or.kr)'의 지원을 받아 수행된 연구결과입니다. [과제명: 다크웹 범죄 예방을 위한 능동형 다크웹 정보 수집 및 분석·추적 기술 개발 / 과제번호 : RS-2023-00244362]
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.07a
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- Pages.209-212
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- 2023
A Study on the Keyword Collection System for Tracking Drug Crimes on Social Media
소셜 미디어 상의 마약 범죄 추적을 위한 키워드 수집체계 연구
- Min-Jae Choi (Dept. of Computer Engineering, Daegu University) ;
- Ho-Dong Lee (Dept. of Computer Engineering, Daegu University) ;
- Jiyeon Kim (Division of Computer and Information Engineering, Daegu University) ;
- Chang-Hoon Kim (Division of Computer and Information Engineering, Daegu University)
- 최민재 (대구대학교 컴퓨터정보공학부(컴퓨터공학전공)) ;
- 이호동 (대구대학교 컴퓨터정보공학부(컴퓨터공학전공)) ;
- 김지연 (대구대학교 컴퓨터정보공학부) ;
- 김창훈 (대구대학교 컴퓨터정보공학부)
- Published : 2023.07.12
Abstract
소셜미디어를 통한 마약 유통이 증가하면서 젊은 연령층의 마약 문제가 사회 문제로 대두되고 있다. 소셜미디어 상의 마약 유통을 차단하고자 유해 키워드 차단 정책이 마련되고 있지만, 사용자들은 차단 정책을 우회할 수 있는 마약 관련 은어 및 변형어를 사용하여 검색을 시도하기 때문에 다양한 은어 및 변형어를 수집하여 차단 정책에 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 마약 유통 및 구매에 빈번하게 사용되는 일반어, 은어, 그리고 일반어와 은어의 각 변형어를 수집하고, 이를 페이스북, 인스타그램, 카카오톡, 트위터, 텔레그램을 통해 검색하여 소셜미디어 유형별로 수집되는 마약 관련 게시글을 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 5종의 소셜미디어 중, 트위터에서 마약 관련 은어 및 변형어를 포함하는 게시글이 가장 많이 검색되는 것을 확인하였다.
Keywords