# 올 가을 휴가를 활용하여 해외에 다녀온 A씨는 현지에서 소시지를 맛본 후 그 맛에 반해 귀국길 짐 가방에 구매한 소시지 몇 개를 집어넣었다. 인천국제공항에 도착하여 짐 가방을 찾으려는 순간, 탐지견이 달려와 가방 속 소시지를 귀신같이 찾아냈다. A씨는 소시지 반입을 후회하면서도 쉴 새 없이 도착하는 비행기 중에서 왜 본인 가방이 검색된 건지 궁금해졌다. 나중에 뉴스를 통해, 인공지능 검역관이 농축산물 밀반입 가능성이 높은 비행 편을 지목하여 수색을 지시하고 탐지견이 해당 편을 집중적으로 검역했다는 것을 알 수 있었다. 이를 알게 된 A씨, 본인은 물론이고 주변 지인에게도 소시지 등 불법 휴대물품은 반입 할 생각도 하지 말라고 당부하고 있다.
세계 여행의 보편화로 출입국자 8천만명 시대를 훌쩍 넘었다. 이에따라 아직 백신조차 개발되지 않은 해외 각종 바이러스에 상시 노출되어 있는게 현실이다. 이와 같이 출입국자 증가와 가축 전염병 발생 등 국민의 건강과 안전을 위협하는 요인이 지속적으로 증가함에 따라, 검역당국은 검색을 강화하고 탐지견과 검역관을 집중 투입하는 등 긴장의 끈을 늦추지 않고 있다.
검역당국은 해외 질병유입 차단을 위해 데이터 기반의 국경검역체계를 강화하고 기존 과태료 부과 등 사후처벌 위주에서 벗어나 사전예방 중심의 과학적 국경검역 기반 구축의 필요성을 공감했다.
이에 행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원(원장 김명희, 이하 관리원)과 농림축산검역본부 인천공항지역본부(본부장 남태헌, 이하 검역본부)는 과학적이고 효율적인 국경검역 강화 방안을 마련하기 위해 손을 맞잡았다.
관리원은 국내 제1의 관문으로 전체 출입국자의 72%이상을 차지하는 국경검역 최일선인 인천국제공항의 여객기 입항정보, 검역단속 현황, 탐지견 운영현황등을 검역본부로 제공받아 기계학습으로 분석했다. 그 결과 중점 검역 대상 항공기를 예측하고, 전체 검역 실적의 약 30%를 차지하는 탐지견의 효율적 운영방안을 제시해 현장에서 운영하고 있다.
다음으로 인공지능 알고리즘을 활용하여 휴대물품 밀반입 가능성이 높은 항공기를 선별하고, 불법 휴대물품 반입 위험도를 예측했다.
관리원은 5종의 인공지능 알고리즘을 테스트하여 최적의 예측모델(Random Forest 분류)을 선정하고, 데이터 학습 및 검증 과정을 수차례 반복하여 높은 정확도(92.4%)의 인공지능 예측모델을 구축했다.
또한 불법 휴대물품 반입 위험도가 높은 항공기 정보를 탐지견 운영 계획에 자동 반영하는 “탐지견 최적 배정 알고리즘”도 함께 개발하였으며, 테스트 결과 기존 경험에 의한 것보다 약 24.4% 높은 단속률을 나타냈다.
검역본부는 이번 분석결과를 과학적 검역정책 수립과 검역업무 효율화에 적극 반영한다는 방침이다.
우선 기존 경험에 기초해 작성하던 탐지견 운영계획을 인공지능 기반의 “탐지견 최적 배정 알고리즘”이 작성한 계획을 반영하여 탐지견 운영의 시의 적절성과 효율성을 높일 계획이다.
또한 세관(관세청)과 분석결과를 공유하여 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 계획이다.
농림축산검역본부는 “현재 아프리카돼지열병이 중국 및 러시아 등 우리나라 인근 국가에서 급속히 확산되어 국내 유입 우려가 매우 높아지고 있는 가운데, 이번 빅데이터 분석은 과학적 국경검역 구축 기반을 마련한 좋은 협업 사례가 될 것”이며, “분석결과의 적극적 활용을 통해 해외 악성 가축전염병 및 식물병해충의 국내유입을 효과적으로 차단할 수 있도록 최선을 다하겠다.”라고 밝혔다.
