도로 위 과적차량 단속에 빅데이터 활용

[아시아경제 최대열 기자]국토교통부는 빅데이터를 분석해 화물 과적차량을 단속하는 시범사업을 실시키로 했다고 25일 밝혔다.

빅데이터는 기존의 단속정보와 승용ㆍ화물차 등 12종 차량의 시간대별 교통량 정보를 토대로 한다. 이 정보를 분석해 화물차 이동 패턴을 예측하는 한편 경기도 남부와 포항시 일대 일반국도 등 시범구간을 조사해 기존 고정식ㆍ이동식 과적검문소 외에 단속 가능 지점을 3배 정도 늘려 진행할 예정이다.

분석된 정보와 예측된 이동패턴을 바탕으로 도로관리청에 최적 단속 위치를 알려주는 한편 도로관리청에서는 이를 토대로 과적단속반 운행계획을 수립토록 할 방침이다. 아울러 단속지점을 우회하거나 과적차량 통행이 심한 지역에서는 인근 지방도를 관리하는 지자체와 함께 합동단속지역을 정하는 방안도 시범사업에 포함됐다.

국토부에 따르면 해마다 과적차량 적발이 1만건에 달하고 단속반 인원에도 한계가 있어 근절이 쉽지 않은 상황이다. 과적차량은 도로 시설물을 파손하거나 안전사고의 원인인 만큼 보다 근본적인 대책이 요구되는 배경이다.

국토부 측은 "이번 사업은 경기도 등 여러 기관이 협업하는 것으로 내년 상반기까지 한 후 효과를 살펴볼 예정"이라며 "내년 하반기부터 과적요인을 분석하고 단속 후 화물차 이동패턴이 어떻게 바뀌는지를 예측하는 등 '지능형 과적예방 과적예방 시스템 개발에 착수하겠다"고 전했다.

최대열 기자 dychoi@asiae.co.kr