AI 기반 체납차량 출연지도 구축…주소지 기반 단속의 한계점 해결
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용인시는 주소지 기반 단속 방식의 한계를 보완하기 위해 'AI 체납차량 출현지도'를 구축해 체납차량을 사전에 예측할 수 있는 단속체계로 전환한다고 13일 밝혔다.
사전예측형 단속 체계는 주정차위반 단속 폐쇄회로(CC)TV 데이터를 빅데이터로 분석하고, 명의도용차량이나 상습 체납차량이 자주 나타나는 위치를 챗GPT 기술을 활용해 지도 위에 표시한다.
용인시는 빅데이터 분석과 AI 기술을 활용한 단속체계는 체납차량 단속 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 올해 말까지 시범운용한 후 내년 1월부터 본격적인 사업을 추진한다. 시범 운영 기간 동안 매월 데이터를 갱신해 지도를 업데이트해 지속 가능한 단속 시스템을 유지할 방침이다.
주소지 기반 단속은 체납차량의 실제 위치와 주소지가 다른 경우가 많아 현장 단속 성공률이 낮았고, 명의도양 차량은 추적이 사실상 불가능했다.
이에 용인시는 올해 1월부터 8월까지 체납차량이 단속된 310개의 CCTV 데이터를 분석하고, 특정 지점에 체납차량들의 행동패턴을 확인했다. 특히 고빈도 출현 지점에서 시험 단속을 진행한 결과, 평소 6시간이 걸리던 7대의 차량 번호판 영치를 단 1시간 30분 만에 완료했다.
사전예측형 단속체계가 적용된 지도를 바탕으로 고빈도 출현 지역에 단속 인력을 배치하고, 번호판 영치, 족쇄 설치, 강제 견인 등 체납 처분할 예정이다.
단속 대상은 자동차세와 주정차 위반 과태료 체납액이 30만원 이상인 차량이다. 이 가운데 운행정지 명령이 내려진 명의도용으로 의심되는 차량과 폐업법인·사망자 명의 등 실질적 추적이 어려운 상습 체납차량을 중점적으로 단속한다. 용인시는 올해 7월 기준 총 8086대의 체납차량을 파악하고 있으며, 이들이 체납한 금액은 60억원에 달한다.
용인시 관계자는 "AI 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.
