세관 눈속임 잡아내는 인공지능 나온다

인공지능 기반 세관 통관 불법행위 적발 시스템

[아시아경제 황준호 기자] 세관원의 눈을 피해 면세범위를 초과한 물품을 들이거나, 위장해 반입하거나, 원산지를 조작하는 등 세관에서 벌어지는 각종 불법적 행위를 잡아낼 수 있는 기술이 개발됐다. 세관 업무의 효율성 향상이 기대된다.

기초과학연구원의 수리 및 계산과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 내 차미영 CI(KAIST 전산학부 교수) 연구팀은 세계관세기구(WCO)와의 협업을 통해 스마트 관세 행정을 위한 알고리즘을 개발했다고 29일 밝혔다.

연구팀은 지난해 9월부터 WCO의 바꾸다 프로젝트에 참여해, 대만 국립성공대(NKCU)와 알고리즘 데이트(DATE)를 개발했다. 데이트는 불법적 행위의 발생 가능성이 높으면서 세수 확보에 도움이 되는 물품으로 우선적으로 선별해, 선별한 이유까지 세관원에게 알려준다.

김선동 IBS 연구위원은 "저위험 물품 검사에 쓰이는 세관원의 불필요한 노동을 줄이고, 복잡한 통관 프로세스를 효율화하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다"고 설명했다.

의사 결정 트리(Gradient Boosting Tree)와 이중 어텐션 메커니즘(Dual Attentive mechanism)을 활용한 세관 선별 알고리즘(DATE 모델)

데이트는 지난 3월 나이지리아 틴캔과 온네 항구에 시범 도입됐다. 이 결과, 전통적인 전수 조사 통관에 비해 약 40배 가량 효율적으로 세관 사기를 적발할 수 있는 것으로 나타났다. 데이트는 시범 운영이 끝나면 기술 개선 후 WCO 회원국에 확대 적용될 예정이다.

데이터 사이언스 그룹은 데이트 개발 성과를 오는 8월 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 최고 학술대회인 ACM SIGKDD 2020에서 발표할 예정이다.

차미영 CI는 "데이트는 세관원들의 물품 검사 및 적발된 수입자와의 소통을 도와줌으로써 스마트 세관 행정 정착에 큰 기여를 할 것"이라며 "향후 물품의 X선 이미지를 활용하거나, 전이 학습(Transfer learning)을 통해 여러 국가의 통관 데이터를 함께 활용하는 방법까지 추가해 알고리즘의 정확성을 높여나갈 계획"이라고 말했다.