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종합

ASF 차단 국경검역 강화

인공지능 알고리즘 활용 밀반입 색출

[축산신문 김수형 기자] 최근 중국 여행객이 국내에 들여오려던 축산물에서 아프리카돼지열병(ASF) 바이러스 유전자가 검출되는 등 양돈농가와 방역당국에 비상이 걸림에 따라 정부가 빅데이터 분석을 실시, 밀반입 단속을 더욱 강화될 전망이다.
인천국제공항의 여행객이나 보따리상에 의한 밀반입 적발건수는 2015년 이후 매년 12% 이상 증가하고 있다. 적발에 따른 과태료 부과 역시 매년 30%씩 증가했다.
지금까지 검역당국이 검역자원(검역관, 탐지견 등)의 운영 효율을 극대화하고 과태료 부과 등 사후 처벌 위주로 운영했다면, 이제는 사전예방 중심의 과학적 국경검역 기반이 구축될 전망이다.
행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원(원장 김명희)과 농림축산검역본부 인천공항지역본부(본부장 남태헌)가 과학적이고 효율적인 국경검역 강화 방안을 마련하기 위해 손을 맞잡았다.
국가정보자원관리원은 검역본부로부터 인천공항의 과거 3년간 여객기 입항정보 약 50만 건과 검역단속 현황 약 37만 건, 탐지견 운영 현황 등을 제공받아 기계학습으로 분석했으며 중점 검역 대상 항공기를 예측한 후 전체 검역 실적의 약 30%를 차지하는 탐지견의 효율적 운영 방안을 제시했다.
또한 인공지능 알고리즘을 활용해 휴대물품 밀반입 가능성이 높은 항공기를 선별하고 불법 휴대물품 반입 위험도를 예측했다.
국가정보자원관리원은 5종의 인공지능 알고리즘을 테스트해 최적의 예측모델을 선정하고 데이터 학습 및 검증 과정을 수차례 반복해 높은 정확도(92.4%)의 인공지능 예측모델을 구축했다.
불법 휴대물품 반입 위험도가 높은 항공기 정보를 탐지견 운영 계획에 자동 반영하는 ‘탐지견 최적 배정 알고리즘’도 함께 개발했으며, 이는 테스트 결과 기존 경험에 의한 것보다 약 24.4% 높은 단속률을 보였다.
검역본부는 이번 분석결과를 과학적 검역정책 수립과 검역업무 효율화에 적극 반영한다는 방침이다.
경험에 기초해 작성하던 탐지견 운영계획을 인공지능 기반의 ‘탐지견 최적 배정 알고리즘’이 작성한 계획을 반영해 탐지견 운영의 시의 적절성과 효율성을 높인다는 계획이다.
또한 세관(관세청)과 분석결과를 공유해 밀반입 가능성이 높은 항공기에 대해 X-Ray 검사를 집중 실시하는 등 공항 검역을 강화하고 분석결과를 기반으로 해외 여행객 및 입국 외국인에 대한 국가·시기별 맞춤형 홍보 방안도 마련할 예정이다. 

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