최근 3년간(2015~2017년)의 검역 단속 빅데이터를 분석해 밀반입 단속강화에 활용된다.

행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원(관리원)과 농림축산검역본부 인천공항지역본부(검역본부)는 과학적이고 효율적인 국경검역 강화 방안을 마련한다고 5일 밝혔다.

관리원은 검역본부로부터 인천국제공항의 최근 3년년간 여객기 입항정보(약 50만건), 검역단속 현황(약 37만건), 탐지견 운영 현황 등을 제공받아 기계학습으로 분석했다.

인천국제공항은 국내 제1의 관문으로 전체 출입국자의 72% 이상이 이용하는 국경검역의 최일선이다. 인천국제공항의 여행객이나 보따리상에 의한 밀반입 적발건수는 2015년 이후 매년 12% 이상 증가하고 있다. 적발에 따른 과태료 부과 역시 매년 30% 증가했다.

빅데이터 분석 결과에 따르면 지난해 휴대물품 밀반입 현황을 살펴보면 국가별로는 중국(약 6만건·46%), 베트남(약 3만건·23.7%)이 많았다. 편당 평균 적발 건수로는 우즈베키스탄(약 13건), 몽골(약 7건), 카자흐스탄(약 3건) 순이다. 특히 망고 등 베트남 노선을 통한 밀반입 건수가 2015년 2만건에서 지난해 3만1000건으로 증가했다.

식물의 경우 망고(약 1만5000건·19%), 사과(약 9000건·12%) 순이었다. 축산물은 소시지(약 2만건·41%), 소고기류(약 1만건·21%)가 많았다. 망고는 1~8월, 사과는 9~12월 반입이 높은 편이다. 각각의 주요 수입국인 베트남은 상반기에, 중국은 하반기에 밀반입이 많은 것으로 나타났다.

인공지능 알고리즘을 활용해 휴대물품 밀반입 가능성이 높은 항공기를 선별하고 불법 휴대물품 반입 위험도도 예측됐다.

관리원은 5종의 인공지능 알고리즘을 테스트해 최적의 예측모델(Random Forest 분류)을 선정했다. 이후 데이터 학습과 검증 과정을 수차례 반복해 높은 정확도(92.4%)의 인공지능 예측모델을 구축했다.

또 불법 휴대물품 반입 위험도가 높은 항공기 정보를 탐지견 운영 계획에 자동 반영하는 ‘탐지견 최적 배정 알고리즘’을 개발했다. 테스트 결과 기존 경험에 의한 것보다 약 24.4% 높은 단속률을 보였다.

검역본부는 이번 분석결과를 과학적 검역정책 수립과 검역업무 효율화에 적극 반영한다는 방침이다.

검역본부 관계자는 “탐지견 운영계획을 인공지능 기반의 탐지견 최적 배정 알고리즘이 작성한 계획으로 반영해 탐지견 운영의 시의 적절성과 효율성을 높일 계획”이라며 “세관(관세청)과 분석결과를 공유해 밀반입 가능성이 높은 항공기에 대해 엑스레이(X-ray) 검사를 집중 실시하는 등 공항 검역을 강화한다”고 말했다.