AI 기반 체납 차량 예측 시스템이 도입된 이후 고속도로 통행료 단속 명중률이 기존 25%에서 90%로 급등하며, 체납 차단 효율성이 획기적으로 개선됐다.

한국도로공사는 지난해 4월부터 AI를 활용한 체납 차량 단속 시스템을 도입했다. 기존에는 단속반이 주행 구간과 요일을 일일이 추정하며 단속했으나 적중률은 25% 수준에 불과했다. AI 시스템은 상습 체납 차량(미납 100회 이상, 300만 원 초과)을 대상으로 과거 통행 데이터를 학습해 차량이 어떤 요금소를 언제 통과할지를 예측해준다.

AI 도입 후 단속의 정확도가 90%까지 크게 향상됐다. 실제 체납 차량 단속 건수는 1.6배, 체납 금액 징수는 1.2배 증가했으며, MBC는 “AI 시스템 덕분에 체납 차량의 예상 출구, 예상 소요 시간을 알림 톡으로 발송해 체계적 단속이 가능해졌다”고 보도했다.

증평의 한 하이패스 요금소 새벽에 진입한 대형 트럭은 2022년 12월부터 198회에 걸쳐 통행료 미납 누적으로 528만 원에 달하는 체납 기록이 있었다. AI 예측 알림 덕분에 단속반이 차량을 정확히 검거할 수 있었다.

하이패스 보급률 증가로 체납 규모는 지난 5년간 5배 가까이 늘었지만, AI 도입 후 단속 효율이 눈에 띄게 개선됐다. AI를 통한 경로 예측과 실시간 알림은 체납 단속 방식에 혁신을 가져왔는데 이는 윤리적·효율적 단속 방식 모색의 좋은 사례다. 그러나 개인정보 보호, 운전자 프라이버시, 오탐 가능성 등에 대한 논의도 병행되어야 한다. 향후 고속도로를 넘어 도심 교통 단속, 주정차 위반, 주행 기록 기반 교통 예측 등 다양한 분야로의 확대가 예상된다.

AI 경로 예측 기반 체납 차량 단속 시스템은 단속의 정확성·효율성을 극적으로 향상시켰다. 90%라는 적중률은 기존 인력 중심 방식의 한계를 넘어서는 성과다. 다만, 시스템 확산을 위해선 프라이버시 보호와 공공 가이드라인 정립 등이 필요하다. 한국도로공사는 향후 AI 단속 고도화 계획을 밝혀, 고속도로 통행료 체납 억제에 더욱 박차를 가할 전망이다.

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