밀수, 원산지 조작 등 세관을 통관할 때 속임수를 적발할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘이 개발돼 눈길을 끈다. 면세범위 초과 물품, 위장 반입, 원산지 조작 등 세관에서 벌어지는 불법적 행위를 빈틈없이 적발할 수 있는 기술이다.

기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 수리 및 계산과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 차미영 CI(Chief Investigator, KAIST 전산학부 교수) 연구팀은 세계관세기구(WCO‧World Customs Organization)와 협업을 통해 스마트 관세 행정을 위한 알고리즘 개발을 마쳤다.

데이터 사이언스 그룹은 2019년 9월부터 WCO의 바꾸다(BACUDA) 프로젝트에 참여해 알고리즘 개발을 주도해왔다. ‘바꾸다 프로젝트’는 우리 정부가 WCO에 공여하는 세관협력기금(Customs Cooperation Fund of Korea)로 설립, 운영되고 있다. WCO는 지난 2월 홈페이지 기사를 통해  “세관 데이터 분석(BAnd of CUstoms Data Analysis)의 앞 글자를 따서 바꾸다 프로젝트로 이름 지었다”며 “한글로는 ‘변화’를 뜻하는 것처럼 스마트 관세 체계로의 변화를 추구하는 회원국들을 돕기 위해 데이터과학자들과 협업을 시작했다”고 그 취지를 알렸다.

IBS가 WCO, 대만 국립성공대(NKCU‧National Cheng Kung University)와 함께 개발한 알고리즘 데이트(DATE,Dual-Attentive Tree-aware Embedding for Customs Fraud Detection)는 불법적 행위 발생 가능성이 크면서도 세수 확보에 도움이 되는 물품을 우선적으로 선별해 세관원에게 알린다. 기존 알고리즘은 세관 검사 대상만 추천했는데 데이트는 검사 대상의 선별 이유까지 설명해줌으로써 사기 적발의 근거를 세관원이 충분히 확보할 수 있다는 특징이 있다.

김선동 IBS 연구위원은 “설명력이 훌륭한 데이트는 인간개입(human-in-the-loop)으로 작동하는 현 세관 시스템에 가장 적합한 알고리즘”이라며 “저위험 물품 검사 에 쓰이는 세관원의 불필요한 노동을 줄이고 복잡한 통관 프로세스를 효율화하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 설명했다.

바꾸다 그룹은 지난 3월 나이지리아의 틴캔(Tin Can)과 온네(Onne) 항구에 데이트를 시범 도입했다. 사전 테스트 결과, 데이트 도입으로 기존의 전수 조사 통관 방법에 비해 40배 이상 효율적으로 세관 사기를 적발할 수 있음이 확인됐다.

시범운영을 마치면 알고리즘을 개선하고 기술이전을 통해 WCO 회원국 대상으로 확대 적용해나갈 계획이다.

데이터 사이언스 그룹은 데이트 개발 성과를 오는 8월 데이터 마이닝과 인공지능 분야의 최고 학술대회인 ACM SIGKDD(The Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) 2020에서 발표할 예정이다.

차미영 CI는 “데이트는 세관원들의 물품 검사와 적발된 수입자와 소통을 도와줌으로써 스마트 세관 행정 정착에 큰 기여를 할 것”이라며 “앞으로 물품의 X선 이미지를 활용하거나, 전이 학습(Transfer learning)을 통해 여러 국가의 통관 데이터를 함께 활용하는 방법까지 추가해 알고리즘의 정확성을 높여나갈 계획”이라고 말했다.