경기 용인시는 체납 차량 단속 체계를 빅데이터 분석과 인공지능(AI)을 접목한 ‘사전 예측형 단속’ 시스템으로 전면 개선한다고 13일 밝혔다.
기존 주소지 기반 단속은 체납 차량의 실제 위치와 주소지가 다른 경우가 많아 현장 단속 성공률이 낮고, 명의도용 차량은 추적이 사실상 불가능했다.
이에 시는 기존 방식의 한계를 보완하기 위해 ‘AI 체납차량 출현지도’를 구축해 체납 차량을 사전에 예측할 수 있는 사전 예측형 단속 체계로 개편했다.
새로 도입한 시스템은 주정차 위반 단속 폐쇄회로(CC)TV 데이터를 빅데이터로 분석하고, 명의도용 차량이나 상습 체납 차량이 자주 나타나는 위치를 ChatGPT 기술을 활용해 지도 위에 표시하는 방식이다.
시는 새 시스템이 적용된 지도를 바탕으로 고빈도 출현 지역에 단속 인력을 배치하고, 번호판 영치, 족쇄 설치, 강제 견인 등 체납 처분을 효율적으로 단속할 예정이다. 올해까지 시범 사업을 거쳐 내년 1월부터 본격적으로 사업을 추진할 계획이다.
내년 단속 대상은 자동차세와 주정차 위반 과태료 체납액 30만원 이상인 차량으로 운행정지 명령이 내려진 명의도용으로 의심되는 차량과 폐업법인·사망자 명의 등 실질적 추적이 어려운 상습 체납 차량이다.
시는 올해 7월 기준 총 8086대의 체납 차량을 파악하고 있으며, 이들이 체납한 금액은 60억원에 달한다.
시 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.
