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‘마약우범여행자 예측 모형’은 관세청이 보유하고 있는 승객예약자료(여행자의 신상, 예약, 발권, 탑승 정보 등 64개 정보)에 과거 마약밀수 적발이력 유형을 접목하고 지도학습을 통해 마약우범 가능성이 높은 여행자를 자동 선별하는 시스템이다.
이 시스템은 기존 우범여행자를 수작업 선별하던 방식보다 분석소요시간이 현격하게 줄어들게 되고 진화하는 마약류 밀반입 동향을 실시간으로 반영할 수 있도록 설계됐다.
우수상을 차지한 ‘수입데이터를 활용한 인공지능 우범화물 선별 모형’은 관세청에 누적된 수입데이터에 세관직원의 검사결과를 학습해 수입화물의 불법·위험정도를 예측하는 연산방식이다.
이번 ‘공공 빅데이터 분석 공모전’에서 단일 기관 소속 공무원이 본선에서 2건 이상의 사례를 발표하고 수상을 한 사례는 관세청이 유일하다.
임재현 관세청장은 “이번 수상자들은 데이터역량 증진을 위해 관세청이 수년 간 꾸준히 추진해 온 정보통신기술 핵심인재 양성교육 과정 수료자로, 특히 대상 수상자의 경우에는 인천세관 직원임을 볼 때 신기술 활용 역량이 지역세관 현장까지 충분히 확산되고 있음을 확인할 수 있다”고 말했다.
