AI가 짚어낸 체납차량 길목, 용인시 단속 효율 극대화

데이터 기반의 스마트한 체납 차량 추적

경기도 용인시가 인공지능(AI) 기술과 CCTV 데이터를 결합한 예측 지도를 도입해 체납 차량 단속의 새로운 전기를 마련했다. 시는 차량이 자주 나타나는 지점을 사전에 파악해 단속반을 투입하는 방식을 시행 중이며, 이를 통해 단속 성과가 눈에 띄게 향상된 것으로 확인됐다.

현장에서 진행된 단속 사례를 보면, 자동차세 170만 원을 미납한 차량의 바퀴에 족쇄를 채우는 조치가 취해졌다. 또한 70만 원의 세금이 밀린 다른 차량의 경우 번호판을 영치하는 방식이 사용됐다. 이러한 단속은 지난 3월 용인시가 구축한 'AI 체납차량 출현 예측 지도'를 바탕으로 이루어졌다.

빈출 지역 중심의 효율적 단속 체계

현장 공무원들은 기존처럼 차량 등록 주소지를 중심으로 단속을 펼치던 방식보다 훨씬 높은 효과를 체감하고 있다. 최창훈 용인시 체납차량징수팀 주무관은 단속반이 빈번하게 차량이 포착되는 구역을 우선적으로 방문하면서, 해당 지역이 체납 차량들의 실제 생활 반경과 일치해 단속 능률이 크게 올랐다고 설명했다.

이 시스템은 관내 주정차 단속을 위해 설치된 약 500여 대의 고정형 CCTV 데이터를 활용한다. 체납 차량이 자주 목격되는 상위 30개 지점을 선정해 위성지도 위에 표시하며, 출현 빈도가 높은 구역은 진한 빨간색으로 시각화된다. 김명준 주무관은 경기도 내에서 일곱 번째로 넓은 면적을 가진 용인시의 특성을 고려할 때, 특정 빈출 지역을 타겟팅하는 것이 효율성 측면에서 최선이라고 판단했다고 밝혔다.

AI 패턴 분석과 징수율 상승 기대

단순한 통계를 넘어 AI는 최근 6개월간 축적된 CCTV 데이터를 분석해 차량의 이동 패턴을 파악하고, 우선 단속이 필요한 지역을 추천하는 역할까지 수행한다. 이러한 기술 도입의 결과로 체납 차량의 번호판 영치 대수는 지난해 2분기 일평균 4대 수준이었으나, 지도를 활용하기 시작한 올해 2분기에는 5대 이상으로 증가하며 실질적인 성과를 증명했다.

이상일 용인시장은 이번 시스템을 통해 자동차세 징수율이 더욱 개선될 것으로 전망하며, 용인시의 모델이 타 지자체로도 확산되기를 기대한다고 말했다. 현재 용인시는 데이터의 정확도를 높이기 위해 매달 지도를 갱신하고 있으며, 향후 방범용 CCTV 데이터까지 확보 범위에 포함하는 방안을 검토 중이다.