AI가 민원 데이터 학습해 단속 우선순위 자동 설정
CCTV 영상 분석 기반으로 실시간 탐지·출동 연동
“사전 예방 중심 첫 사례… 전국 확산 기대”

일러스트=챗GPT

서울 도심의 한 초등학교 앞. 평일 오전 8시 30분 차량들이 인도를 침범한 채 늘어서고, 등교하는 아이들과 뒤엉킨다. 주민들은 몇 달째 불법 주정차 민원을 넣었지만, 단속은 한발 늦었다. 그러나 최근부터 상황이 달라졌다. 특정 시간대가 되자 CCTV가 자동으로 작동하고, 정차 3분이 넘은 차량을 AI가 실시간 포착된다. 위반 차량 번호와 정차 시간이 뜨고, 대시보드에 붉은 경고등이 켜진다.

서울 서초구가 전국 자치구 가운데 처음으로 인공지능(AI)을 활용한 사전 불법 주정차 단속시스템 구축에 나선다. 반복되는 민원, 허위 신고, 보복성 제보 등으로 현장 대응의 즉시성과 정확성에 한계가 있다는 판단에서다. 차량 번호판을 자동 인식하는 지능형 CCTV나, 주차면에 센서를 설치해 부정주차를 감지하는 시스템은 일부 지자체에서 도입된 바 있다. 그러나 AI가 민원과 단속 데이터를 학습해 단속 우선지역과 시간대를 설정하고, 실시간 CCTV 영상 분석을 통해 단속 시점까지 스스로 판단하는 방식은 이번이 처음이다.

7일 업계에 따르면 서초구는 최근 ‘AI형 불법 주정차 단속시스템’을 연말까지 구축한다는 계획을 세웠다. 이 시스템은 고정형 CCTV 476곳, 이동형 장비 4대를 운영 중인 기존 인프라에 AI 기반 분석·관제 기능을 더하는 방식이다. 서초구는 향후 신규 설치 장비까지 포함해 모든 단속 데이터를 통합·관리할 수 있는 시스템을 구축한다는 계획이다.

서초구청 관계자는 “기존에는 민원이 들어오면 단속하고, 단속 이력 위주로 데이터를 관리해왔다”며 “이번 시스템은 실시간 단속 자료를 빅데이터화해 사전 예방 중심으로 바꾸려는 것”이라고 설명했다.

AI 시스템이 도입되면 단속 방식이 달라질 전망이다. 구청 내부 단속정보와 서울시 교통위반관리시스템(S-TOP)을 연계, 민원 다발 지역이나 시간대를 AI가 자동으로 예측 분석한다. 이를 기반으로 단속 우선순위를 설정하거나, 민원이 발생하기 전 선제적 대응이 가능해진다.

수집된 단속정보는 주차위반 장소, 요일, 시간대별로 통계 처리돼 대시보드 형태로 시각화한다. 담당자는 GIS 기반 플랫폼을 통해 실시간 스트리밍으로 현장 상황을 확인하고, 장비 고장 여부도 자동 감지할 수 있다.

서초구는 행정 처리 단계에서도 자동화를 확대한다. 민원 접수부터 처리, 완료까지 전 과정을 시스템이 관리하며, 보복 신고나 중복 민원의 추적도 가능하도록 설계한다는 방침이다. 이동형 장비의 경우, GPS 기반으로 위치정보를 자동 연동해 단속 이력의 신뢰성을 확보할 수 있도록 한다는 계획이다.

서초구는 시스템 구축이 완료되는 대로 성과를 검토한 뒤, 추가 장비 확대 및 관련 시스템 간 연동 범위를 넓혀간다는 계획이다. 이번 사례가 효과를 입증할 경우 다른 지자체로의 확산도 예상된다.

국민권익위원회에 따르면 지난 1월 전국 발생 증가 민원 중 불법 주정차 관련 비율이 가장 높았으며, 지역 교통질서 문제와 직결되는 대표적인 생활민원으로 분류됐다. 서울시 등에 따르면 불법 주정차 과태료 부과액도 2022년 728억3731만원에서 지난해 773억5346만원으로 6.2% 증가했다.

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