'AI 기반 체납 차량 출현 지도' 구축…주소지 기반 단속 한계 해결
[용인=뉴스핌] 우승오 기자 =용인특례시가 빅데이터를 분석하고 인공지능(AI)을 접목해 체납 차량 단속 체계를 전면 개선한다.
13일 시에 따르면 주소지 기반 단속 방식의 한계를 보완하고자 'AI 체납 차량 출현 지도'를 구축해 체납 차량을 사전에 예측하는 단속 체계를 구축한다.
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| 용인시청사 전경. [사진=뉴스핌 DB] |
사전 예측형 단속 체계는 주·정차 위반 단속 폐쇄회로(CC)TV 데이터를 빅데이터로 분석하고, 명의 도용 차량이나 상습 체납 차량이 자주 나타나는 위치를 챗GPT 기술을 활용해 지도 위에 표시한다.
시는 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 활용한 단속 체계는 체납 차량 단속 효율성을 높이리라 기대한다.
시는 올해까지 시범사업을 거쳐 내년 1월부터 사업을 본격 추진한다. 다달이 데이터를 갱신해 지도를 업데이트해 지속가능한 단속 시스템을 유지할 방침이다.
주소지 기반 단속은 체납 차량의 실제 위치와 주소지가 다른 경우가 많아 현장 단속 성공률이 낮았고, 명의 도용 차량은 추적이 사실상 불가능했다.
시는 올해 1~8월 체납 차량을 단속한 310개 폐쇄회로(CC)TV 데이터를 분석하고, 특정 지점에 체납 차량 행동 패턴을 확인했다. 고빈도 출현 지점에서 시험 단속을 진행한 결과, 평소 6시간이 걸리던 7대의 차량 번호판 영치를 단 1시간 30분 만에 끝냈다.
사전 예측형 단속 체계를 적용한 지도를 바탕으로 고빈도 출현 지역에 단속 인력을 배치하고, 번호판 영치, 족쇄 설치, 강제 견인 같은 처분을 할 예정이다.
단속 대상은 자동차세와 주·정차 위반 과태료 체납액 30만 원 이상인 차량이다.
이 가운데 운행 정지 명령을 내린 명의 도용으로 의심되는 차량과 폐업 법인·사망자 명의처럼 추적이 어려운 상습 체납 차량을 중점 단속한다.
시는 올해 7월 기준 체납 차량 8086대를 파악 중인데, 이들이 체납한 금액은 60여억 원에 이른다.
seungo2155@newspim.com
