국내 빅데이터 이력관리 기술이 ITU-T(국제전기통신연합 전기통신표준화부문)에서 국제표준으로 채택된 가운데, 스마트 검역체계를 마련해 국경 검역 방안을 보안해 눈길을 끈다.
스위스 제네바에서 개최된 ITU-T SG13/WP2 국제회의에서 한국 주도로 개발한 빅데이터 이력관리, 클라우드 환경에서의 빅데이터 적용기술 권고안 등 2건이 국제표준으로 채택됐다.
SG13은 네트워크 품질 및 신뢰성, 클라우드컴퓨팅 및 빅데이터 등 미래 네트워크 관련 ITU-T 권고 표준의 제·개정을 담당한다.
빅데이터 이력관리 표준은 자료의 출처와 변경 이력, 사용된 분석 기법 등을 저장, 관리하는데 적용돼 자료의 신뢰성을 높이고 일반인도 저장된 자료 분석 기법을 사용해 쉽게 빅데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 기술이다.
이 표준기술은 서로 다른 빅데이터 분석 시스템 간 협업을 가능하게 하고, 분석 절차의 자동화와 자료 감리, 저작권 보호 등 다양한 분야에 활용된다.
클라우드 환경에서의 빅데이터 적용기술 표준은 2015년 한국 주도로 개발했던 표준을 바탕으로, 클라우드 기반에서 빅데이터를 활용한 서비스를 제공할 때 필요한 기능의 구조를 상세하게 제공한다.
클라우드 사업자가 기존 클라우드 서비스 플랫폼 위에서 새로운 빅데이터 서비스를 제공하려 할 때 필요한 기능들을 쉽게 확인해 개발에 활용할 수 있다. 이러한 기술들은 한국전자통신연구원(ETRI)이 착수 단계에서부터 개발을 주도했다.
빅데이터 기반 검역체계 강화
농림축산검역본부가 행정안전부 책임운영기관 국가정보자원관리원과 함께 과학적·효율적 국경검역 강화 방안을 마련했다.
최근 3년간 인천국제공항의 입항정보와 검역단속 현황, 탐지견 운영 현황 등 자료를 받아 기계학습으로 분석을 진행한 결과다.
또 불법 휴대물품 반입 위험도가 높은 것으로 나타난 항공기 정보를 탐지견 운영 계획에 자동 반영하는 ‘탐지견 최적 배정 알고리즘’도 함께 개발했다. 그 결과 과거보다 약 24.4% 단속률이 높아진 것으로 나타났다.
이에 따라 검역본부는 '탐지견 최적 배정 알고리즘'에 따라 탐지견을 운영할 계획이다. 더불어 세관과 분석결과를 공유해 밀반입 가능성이 높은 항공기를 대상으로 엑스레이(X-ray) 검사를 집중적으로 하는 등 공항 검역을 강화하기로 했다.
검역본부는 이번 방안을 과학적 검역정책 수립과 업무 효율화에 적극 반영할 계획이다.
밀반입 식물 ‘망고’ 1위…축산물은 ‘소시지’
지난해 기준 휴대물품 밀반입이 적발된 노선은 중국 노선이 약 6만 건으로 가장 많았고 이어 베트남 노선에서 약 3만 건이 적발됐다. 특히 베트남 노선을 이용한 망고 등 밀반입은 2015년 2만 건에서 지난해에는 3만1,000건으로 55% 증가했다. 편당 평균 적발 건수로는 우즈베키스탄 노선(약 13건), 몽골(약 7건), 카자흐스탄(약 3건) 등 순으로 나타났다.
식물의 경우 망고를 밀반입하다 적발된 사례가 1만5,592건으로 가장 많았고 이어 사과가 9,469건, 배 3,916건으로 나타났다. 망고는 1∼8월, 사과는 9∼12월 반입이 많이 이뤄지는 것으로 분석됐다. 축산물은 소시지(2만340건)가 가장 많았고 소고기류(1만558만건), 돼지고기류(8,915건) 등 순이었다.
국가정보자원관리원은 이같은 분석결과를 바탕으로 인공지능 알고리즘 5종을 이용해 휴대물품 밀반입 가능성이 높은 항공기를 선별하고 불법 휴대물품 반입 위험도를 예측했다.
또 분석 결과를 기반으로 해외 여행객과 입국 외국인을 대상으로 국가·시기별 맞춤 홍보 방안도 마련하기로 했다.
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