[전자신문] 의심 가는 항공편 'AI'로 집중 단속한다
최고관리자
2018-11-07 09:16
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[전자신문]
인천국제공항 밀반입 적발 건수 매년 12% 증가
의심 가는 항공편 <인공지능> 'AI'로 집중 단속한다
국가정보관리원, 알고리즘 5종 적용
탐지견 최적 배정...단속률 24.4%↑
인공지능(AI)이 국경에서 밀반입을 찾아내는 시대가 열린다.
행정안전부 산하 국가정보자원과닐원(원장 김명희)과 농림축산검역본부 인천공항지역본부(본부장 남티현)는 빅데이터 분석과 AI기반으로 과학적이고 효율적 국경검역 강화 방안을 마련한다고 5일 밝혔다.
인천국제공항은 전체 출입국자 72% 이상이 이용하는 국내 제1 관문이다. 인천국제공항 여행객이나 보따리상에 의한 밀반입 적발 건수는 2015년 이후 매년 12% 이상 증가한다. 적발에 따른 과태료 부과 역시 매년 30% 증가했다.
검역당국은 데이터 기반 국경검역 체계를 강화한다. 관리원은 검역본부로부터 인천국제공항 과거 3년(2015년~2017년) 간 여객기 입항정보(약 50만건), 검역단속 현황(약 37만건), 탐지견 운영 현황 등을 제공받아 기게학습으로 분석했다. 중점 검역 대상 항공기를 예측하고 전체 검역 실적 약 30%를 차지하는 탐지견의 효율적 운영방안을 제시했다.
빅데이터 분석 결과 휴대물품 밀반입 고나련 중국(약6만건, 46%)과 베트남(약3만건, 23.7%)이 절반 이상을 차지했다. 망고 등 베트남 노선ㅇ르 통한 밀반입 건수가 2015년 2만건에서 지난해 3만1000건으로 55% 이상 증가했다.
AI 알고리즘을 활용해 휴대물품 밀반입 가능성이 높은 항공기를 선별하고 불법 휴대물품 반입 위험도를 예측했다. 관리원은 5종 AI 알고리즘을 테스트해 최적 예측모델을 선정했다. 데이터 학습과 검증 과정을 수차례 반복, 높은 정확도(92.4%) AI 예측모델을 구축했다.
불법 휴대물품 반입 위험도가 높은 항공기 정보를 탐지견 운영 계획에 자동 반영하는 '탐지견 최적 배정 알고리즘'도 개발했다. 테스트 결과 기존 경험에 의한 것보다 24.4% 높은 단속률을 기록했다.
검역본부는 이번 분석결과를 과학적 검역 정책 수립과 검역업무 효율화에 반영한다. 경험에 기초해 작성하던 탐지견 운영계획을 AI 기반 '탐지견 최적 배정 알고리즘'이 작성한 계획으로 반영한다. 세관(관세청)과 분석결과를 공유해 밀반입 가능성이 높은 항공기는 엑스레이 검사를 집중 실시한다. 분석결과를 기반으로 국가, 시기별 맞춤형 홍보 방안을 마련한다.
김명희 국가정보자원관리원장은 "국경검역은 우리나라 농축산 환경 지속 보존과 국민 먹거리 안전이라는 사회적 가치를 구현하는 업무"라면서 "이번 분석결과가 사전 예방 중심 과학적 국경검역을 구축하는 데 많은 도움이 되기를 바란다"고 말했다.
김지선SW전문기자
조정형기자 공동취재
인천국제공항 밀반입 적발 건수 매년 12% 증가
의심 가는 항공편 <인공지능> 'AI'로 집중 단속한다
국가정보관리원, 알고리즘 5종 적용
탐지견 최적 배정...단속률 24.4%↑
인공지능(AI)이 국경에서 밀반입을 찾아내는 시대가 열린다.
행정안전부 산하 국가정보자원과닐원(원장 김명희)과 농림축산검역본부 인천공항지역본부(본부장 남티현)는 빅데이터 분석과 AI기반으로 과학적이고 효율적 국경검역 강화 방안을 마련한다고 5일 밝혔다.
인천국제공항은 전체 출입국자 72% 이상이 이용하는 국내 제1 관문이다. 인천국제공항 여행객이나 보따리상에 의한 밀반입 적발 건수는 2015년 이후 매년 12% 이상 증가한다. 적발에 따른 과태료 부과 역시 매년 30% 증가했다.
검역당국은 데이터 기반 국경검역 체계를 강화한다. 관리원은 검역본부로부터 인천국제공항 과거 3년(2015년~2017년) 간 여객기 입항정보(약 50만건), 검역단속 현황(약 37만건), 탐지견 운영 현황 등을 제공받아 기게학습으로 분석했다. 중점 검역 대상 항공기를 예측하고 전체 검역 실적 약 30%를 차지하는 탐지견의 효율적 운영방안을 제시했다.
빅데이터 분석 결과 휴대물품 밀반입 고나련 중국(약6만건, 46%)과 베트남(약3만건, 23.7%)이 절반 이상을 차지했다. 망고 등 베트남 노선ㅇ르 통한 밀반입 건수가 2015년 2만건에서 지난해 3만1000건으로 55% 이상 증가했다.
AI 알고리즘을 활용해 휴대물품 밀반입 가능성이 높은 항공기를 선별하고 불법 휴대물품 반입 위험도를 예측했다. 관리원은 5종 AI 알고리즘을 테스트해 최적 예측모델을 선정했다. 데이터 학습과 검증 과정을 수차례 반복, 높은 정확도(92.4%) AI 예측모델을 구축했다.
불법 휴대물품 반입 위험도가 높은 항공기 정보를 탐지견 운영 계획에 자동 반영하는 '탐지견 최적 배정 알고리즘'도 개발했다. 테스트 결과 기존 경험에 의한 것보다 24.4% 높은 단속률을 기록했다.
검역본부는 이번 분석결과를 과학적 검역 정책 수립과 검역업무 효율화에 반영한다. 경험에 기초해 작성하던 탐지견 운영계획을 AI 기반 '탐지견 최적 배정 알고리즘'이 작성한 계획으로 반영한다. 세관(관세청)과 분석결과를 공유해 밀반입 가능성이 높은 항공기는 엑스레이 검사를 집중 실시한다. 분석결과를 기반으로 국가, 시기별 맞춤형 홍보 방안을 마련한다.
김명희 국가정보자원관리원장은 "국경검역은 우리나라 농축산 환경 지속 보존과 국민 먹거리 안전이라는 사회적 가치를 구현하는 업무"라면서 "이번 분석결과가 사전 예방 중심 과학적 국경검역을 구축하는 데 많은 도움이 되기를 바란다"고 말했다.
김지선SW전문기자
조정형기자 공동취재