‘통행료 체납’ AI가 출구·도착시간까지 예측

[앵커]

고속도로에서 하이패스 이용이 보편화되면서 운전자들의 편의성은 높아졌지만, 통행료를 상습적으로 내지 않는 차량에 대한 단속은 오히려 쉽지 않아졌습니다.

그만큼 통행료 체납 규모도 커지고 있는데요.

체납차량의 예상 경로부터 도착 시간까지 예측할 수 있는 AI 시스템이 단속 현장에 도입됐습니다.

김호 기자입니다.

[리포트]

하이패스가 설치된 고속도로 요금소.

차량들이 정차하지 않고 빠른 속도로 통과합니다.

같은 시간 한국도로공사 영업팀 사무실.

직원의 태블릿PC에 통행료 상습 미납차량 정보가 제공됩니다.

입구 영업소에서 촬영한 차량 번호판 정보를 토대로 미납 건수와 금액이 실시간으로 나타납니다.

해당 차량의 과거 운행 기록에 따라 AI 시스템이 예상 출구부터 도착시간까지 분석해 보여줍니다.

["서광산으로 가시네. 저희 출발하겠습니다."]

현재 전국 고속도로에서 활용 중인 통행료 체납차량 AI 경로 예측 시스템.

예상 출구 정확도는 90%에 달하는데, 전담인력이 분석한 것보다 배 이상 높습니다.

입구 영업소부터 체납차량을 뒤쫓지 않고 예상 출구에서 기다렸다가 최종 목적지에서 단속할 수 있는 만큼 단속 효율성도 높아졌습니다.

한달 보름간 시범운영한 결과 체납차량 49대를 단속해 통행료 3억여 원을 징수했습니다.

단속 성공률은 80%를 넘었습니다.

[박홍민/한국도로공사 광주전남본부 과장 : "AI를 활용한 단속이 시작되면서 단속 성공률도 크게 높아지고 있습니다. 통행료 미납시 부가통행료 10배가 부과되는 만큼 반드시 통행료를 납부해주시기 바랍니다."]

한국도로공사는 AI 경로 예측 시스템을 활용해 통행료 체납 차량 단속을 한층 강화할 계획입니다.

KBS 뉴스 김호입니다.

촬영기자:정현덕