< 2024년 데이터기반행정 실태점검 우수기관 사례 >

(경찰청) AI 기반 스팸문자 분석 모델 개발 및 신속 탐지·차단

ㅇ 지속 진화하는 피싱범죄 예방을 위해 일 평균 2만 5천 건, 연간 600만 건의 스팸 문자 데이터를 AI 기반으로 자동분석·분류하여 수사 인력의 낭비를 줄이고*, 오류를 최소화함으로써 피싱 목적의 미끼 문자 대응 시점을 앞당겨 국민 피해 선제적 예방에 기여

*(기존) 수사관 3명이 하루 3시간 이상반복 수작업 → (개선) 자동 추출·분류 정확도 98% 및 30분 소요

- 불법대출, 해외결제, 지인사칭 등 다양한 수법 유형과 미끼문자에서 전화번호, URL, 카카오톡 ID 등 악성정보의 유사 패턴을 파악함으로써 차단 우선순위를 도출하고 통신사 차단 정책의 근거자료로 활용

(광주광역시) 데이터 분석을 통한 사회적약자 이동수단(새빛콜) 배차 운영 개선

ㅇ 광주 교통약자 이동지원센터의 차고지(4개) 운영 방식 및 운전자 경험에 의존하던 새빛콜 배차 운영을 출발·도착 다중 지역 및 신청내역, 운행 시간 등의 데이터 분석을 통해 배차방식을 개선 적용*함으로써 장애인·노인·주거취약층 등 사회적 약자의 병원·복지시설 이용 편의성 제고

*이용 수요가 집중되는 지역·시간대에 선제적 배차를 통한 이용자 평균대기시간 단축 기대(17분이상 → 12분 이하)

- 빅데이터 분석 활용센터 개소 및 시정 분야별 전담인력 지정·운영을 통해 방범 CCTV 설치 최적 입지 선정, 지역 행사·축제 안전요원 효율적 배치 등 다양한 시정 현안을 발굴·해결함으로써 본보기가 되는 데이터기반행정 추진체계 구축

(한국도로공사) 체납 차량 통행패턴 분석을 통한 경로 예측 단속

ㅇ 체납 차량의 고속도로 진입 시 예상 출구와 통과시간을 예측하여 체납통행료 징수 담당 직원에게 실시간으로 정보를 제공하여 현장 단속에 활용함으로써 전년 대비 월평균 현장 단속 징수 금액 105% 증가*에 기여

*월평균 단속 실적 : (시행 前, ’23년) 108백만 원 → (시행 後, ‘24년 4.17.∼6.30.) 222백만 원(약 2배 증가)

- 상습 체납 차량의 평균 통행시간, 최빈도 통과영업소 및 입·출구 통행패턴 등을 분석한 경로 예측 모델과 체납 건수, 누적 체납액 등 체납과 유효한 관계가 있는 통행 특성을 파악하여 우선 단속 지점 선정 및 모니터링 등에 활용