AI 기반 세관 통관 불법행위 적발 시스템. 이 알고리즘은 수입 신고서에 기록된 데이터를 학습하여 통관 절차를 거치는 물품의 불법 여부를 탐지한다. 선별된 물품 목록에 대해서만 검사를 진행하기 때문에 관세 행정의 효율성을 높일 수 있다. (사진=기초과학연구원 제공)
면세범위 초과 물품이나 위장 반입, 원산지 조작 등 세관에서 벌어지는 불법적 행위를 빈틈없이 적발할 수 있는 기술을 국내 연구진이 개발했다.
기초과학연구원(IBS)은 수리 및 계산과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 차미영 CI 연구팀이 세계관세기구와 협업을 통해 스마트 관세 행정을 위한 알고리즘 개발을 마쳤다고 29일 밝혔다.
알고리즘 데이트는 불법적 행위 발생 가능성이 크면서도 세수 확보에 도움이 되는 물품을 우선으로 선별해 세관원에게 알리는 기능을 한다. 수입 신고서에 적힌 데이터를 학습해 통관 절차를 거치는 물품의 불법 여부를 탐지하며 선별된 물품 목록에 대해서만 검사를 진행하기 때문에 관세 행정의 효율성을 높일 수 있다.
세관 검사 대상만 추천하는 기존 알고리즘과 달리 데이트는 검사 대상의 선별 이유까지 설명해주면서 사기 적발의 근거를 세관원이 충분히 확보할 수 있는 특징이 있다.
지난 3월, 나이지리아의 틴캔(Tin Can)과 온네(Onne) 항구에 데이트를 시범 도입해 사전 테스트 결과 기존 전수 조사 통관 방법과 비교해 40배 이상 효율적으로 세관 사기를 적발할 수 있음을 확인했다.
연구팀은 시범운영을 마치면 알고리즘을 개선하고 기술이전을 통해 세계관세기구 회원국을 대상으로 이를 확대 적용해나갈 계획이다. 또 향후 물품의 X선 이미지를 활용하거나 전이 학습을 통해 여러 국가의 통관 데이터를 함께 활용하는 방법까지 추가해 알고리즘의 정확성을 높여나가기로 했다.
김선동 연구위원은 "설명력이 훌륭한 데이트는 인간개입으로 작동하는 현 세관 시스템에 가장 적합한 알고리즘"이라며 "저위험 물품 검사에 쓰이는 세관원의 불필요한 노동을 줄이고 복잡한 통관 프로세스를 효율화하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다"고 말했다.