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사전 예방 중심의 과학적 국경검역 기반 구축
농림축산검역본부·행정안전부, 3년간 정보 분석

[이코노믹포스트=한지연기자] '출입국자 8000만명 시대'를 맞아 휴대물품의 밀반입 가능성이 높아짐에 따라 정부는 사전예방 중심의 과학적 국경검역 기반구축에 나섰다.

행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원과 농림축산검역본부 인천공항지역본부는 과학적이 효율적인 국경검역 강화 방안을 마련하기 위해 손을 맞잡았다고 5일 밝혔다.

관리원은 검역본부로부터 인천국제공항의 과거 3년 간 여객기 입항정보(50여만건), 검역단속 현황(37만여건), 탐지견 운영 현황 등을 제공받아 기계학습으로 분석했다.

이를 바탕으로 중점 검역 대상 항공기를 예측하고 전체 검역 실적의 약 30%를 차지하는 탐지견의 효율적 운영방안을 제시했다.

먼저 지난해 기준으로 휴대물품 밀반입 현황을 보면 국가별로 중국(6만여건, 46%)과 베트남(3만여건, 23.7％)이 월등히 많았다.

편당 평균 적발 건수로는 우즈베키스탄(13건), 몽골(7건), 카자흐스탄(3건) 순으로 나타났다. 특히 망고 등 베트남 노선을 통한 밀반입 건수가 2015년 2만여건에서 2017년 3만1000여건으로 55.0% 급증했다.

식물의 경우 망고(1만5000여건, 19%), 사과(9000여건, 12%) 순이었다. 축산물은 소시지(2만여건, 41%), 소고기류(1만여건, 21%)가 압도적으로 많았다. 특히 망고는 1~8월, 사과는 9~12월 반입이 높은 편이었다. 이로 인해 각각의 주요 수입국인 베트남은 상반기에, 중국은 하반기에 밀반입이 높은 것으로 나타났다.

다음으로 인공지능(AI) 알고리즘을 활용해 휴대물품 밀반입 가능성이 높은 항공기를 선별하고 불법 휴대물품 반입 위험도를 예측했다.

관리원은 5종의 인공지능 알고리즘을 테스트해 최적의 예측모델을 선정하고 데이터 학습 및 검증 과정을 수차례 반복해 높은 정확도(92.4%)의 인공지능 예측모델을 구축했다.

또한 불법 휴대물품 반입 위험도가 높은 항공기 정보를 탐지견 운영 계획에 자동 반영하는 '탐지견 최적 배정 알고리즘'도 함께 개발했다. 테스트 결과, 기존 경험에 의한 것보다 약 24.4% 높은 단속률을 나타냈다.

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

우선 기존 경험에 기초해 작성하던 탐지견 운영계획을 인공지능 기반의 '탐지견 최적 배정 알고리즘'이 작성한 계획을 반영해 탐지견 운영의 시의적절성과 효율성을 높일 계획이다.

세관(관세청)과 분석결과를 공유해 밀반입 가능성이 높은 항공기에 엑스레이(X-ray) 검사를 집중 실시하는 등 공항 검역을 강화한다. 분석결과를 기반으로 해외 여행객 및 입국 외국인에 대한 국가·시기별 맞춤형 홍보 방안도 마련한다.

농림축산검역본부 관계자는 이번 빅데이터 분석은 과학적 국경검역 구축 기반을 마련한 좋은 협업 사례가 될 것"이라며 "분석결과를 적극적으로 활용해 해외 악성 가축전염병 및 식물병해충의 국내유입을 효과적으로 차단하도록 최선을 다하겠다"고 설명했다. EP