용인시는 빅데이터 분석과 인공지능(AI)를 접목해 체납차량을 단속하는 체계를 구축해 시행한다고 13일 밝혔다.
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| ▲ 용인시청 전경. [용인시 제공] |
시는 주소지 기반 단속 방식의 한계를 보완하기 위해 'AI' 체납차량 출현지도'를 구축, 체납차량을 사전에 예측할 수 있는 단속체계를 구축해 전환하기로 했다.
주소지 기반 단속은 체납 차량의 실제 위치와 주소지가 다른 경우가 많아 현장 단속 성공률이 낮았고, 명의도용 차량은 추적이 사실상 불가능했다.
사전예측형 단속 체계는 주정차위반 단속 폐쇄회로(CC)TV 데이터를 빅데이터로 분석하고, 명의도용차량이나 상습 체납차량이 자주 나타나는 위치를 ChatGPT 기술을 활용해 지도 위에 표시하는 방식이다.
시는 올해까지 시범사업을 거쳐 내년 1월부터 본격적인 사업을 추진하기로 했다. 매월 데이터를 갱신하고 지도를 업데이트해 지속 가능한 단속 시스템을 유지한다는 계획이다.
실제 지난 1~8월 체납차량이 단속된 310개의 CCTV 데이터를 분석하고, 특정 지점에 체납차량들의 행동패턴을 확인해 고빈도 출현 지점에서 시험 단속을 진행한 결과, 평소 6시간이 걸리던 7대의 차량 번호판 영치를 단 1시간 30분 만에 완료할 수 있었다.
사전예측형 단속체계가 적용된 지도를 바탕으로 시는 고빈도 출현 지역에 단속 인력을 배치하고, 번호판 영치, 족쇄 설치, 강제 견인 등 체납 처분할 예정이다.
용인시 관계자는 "인공지능 기반 출현지도를 통해 무작위 단속이 아닌 데이터 중심의 정밀 단속이 가능해졌다"며 "단속 성공률과 행정 효율성은 물론, 명의도용 차량 등 불법 차량으로부터 시민 안전을 지키는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다.
단속 대상은 자동차세와 주정차 위반 과태료 체납액 30만 원 이상인 차량이다. 시는 지난 7월 기준 총 8086대의 체납차량을 파악하고 있으며, 이들이 체납한 금액은 60억 원에 달한다.
KPI뉴스 / 김영석 기자 lovetupa@kpinews.kr
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