2025년 현재, 인공지능(AI) 기술은 교통단속 분야에서 실질적인 변화와 혁신을 이끌고 있습니다. 단속의 대상과 방식이 달라지고 있으며, 단순한 속도 측정과 불법 주정차 감지에 머물던 과거에서 벗어나 차량 식별, 운전자 인식, 행동 분석, 실시간 판별 등으로 그 역할이 확장되었습니다. 본 글에서는 도로단속 AI 기술의 핵심 요소인 식별 시스템, 실시간 단속 기술의 메커니즘, 그리고 AI 기술의 오작동 문제에 대해 구체적으로 살펴보고자 합니다. 운전자와 정책 입안자 모두에게 유용한 정보를 제공하는 것이 이 글의 목적입니다.
식별 시스템의 진화: 차량과 사람을 정확히 구분하다
AI 기반 도로단속 시스템의 핵심 기능은 ‘정확한 식별’입니다. 2025년 현재, 식별 시스템은 차량 번호판 자동 인식(ANPR: Automatic Number Plate Recognition) 기능을 넘어, 차량 종류 구분, 도로 상황 감지, 운전자 및 탑승자 식별까지 수행할 수 있는 수준에 도달했습니다. 고해상도 카메라와 함께 사용되는 딥러닝 이미지 처리 기술은 한 화면 내 다수 차량의 정보도 정확하게 분리 및 판독할 수 있게 해주며, 특히 야간 및 우천 시에도 높은 인식률을 유지합니다. 예를 들어, 최신 시스템은 도심 내 골목길에 불법 주정차된 차량을 촬영한 뒤, 차 번호를 정확히 추출하고 해당 차량의 체류 시간을 측정합니다. 이 과정을 통해 몇 분 이상 정차한 차량은 실시간으로 위반 처리되며, 정보는 곧바로 행정 시스템에 전달되어 과태료 부과로 이어집니다. 또한 고급 시스템은 차량의 형태와 색상까지 분류할 수 있으며, 일부 시범 지역에서는 차량 탑승자의 움직임을 분석해 휴대폰 사용, 안전벨트 미착용 여부도 탐지합니다. 이처럼 AI가 수행하는 식별의 범위는 해마다 넓어지고 있으며, 단순한 감시를 넘어 ‘이해’하는 수준으로 진화하고 있습니다. 그러나 기술이 고도화될수록 개인정보 침해 이슈도 함께 커지고 있습니다. 실제로 서울, 부산 등 주요 도시에서는 시민단체들이 “운전자 얼굴 식별 기능은 사생활 침해”라며 반발한 바 있습니다. 이에 따라 정부와 지자체는 민감정보 처리 범위를 제한하고, 수집된 데이터의 보관 및 삭제 기준을 명확히 설정하고 있습니다. 기술 발전은 반드시 사회적 합의와 함께 이뤄져야 하며, 식별 시스템의 법적·윤리적 기준 마련이 절실한 시점입니다.
실시간 단속 시스템: 단 몇 초 만에 벌금 부과
실시간 단속 시스템은 도로단속 AI 기술의 대표적인 응용 사례입니다. 2025년 현재 주요 도시와 고속도로에는 AI 기반 ‘스마트 단속 장비’가 설치되어 있으며, 이 장비는 차량이 단속 구역에 진입하는 순간부터 모든 정보를 실시간으로 수집하고 분석합니다. 위반 행위가 탐지되면 몇 초 내에 위반 사실이 판별되고, 벌금 고지까지 자동화됩니다. 이 시스템은 카메라, 차량 검지 센서, 무선통신 모듈, AI 분석 서버로 구성됩니다. 차량이 특정 구간을 통과하면 카메라는 번호판과 차량 외형을 촬영하고, AI는 주행 속도, 차선 변경, 방향지시등 사용 여부, 정지선 위반 등을 자동으로 분석합니다. 위반이 감지되면 서버가 정보를 교통행정 시스템에 실시간으로 전달하고, 운전자에게는 문자나 모바일 앱을 통해 위반 사실이 즉시 통보됩니다. 특히 도입이 활발한 '스마트 교차로'는 AI가 CCTV와 센서로 차량의 움직임을 전방위적으로 분석하는 기술입니다. 예컨대, 보행자가 횡단보도를 건너는 상황에서 차량이 정지선을 넘을 경우 즉시 단속이 이루어지고, 이 정보는 위반자의 운전이력에도 기록됩니다. 이러한 시스템은 현장 단속 인력을 줄이고 행정 효율성을 높이는 데 크게 기여하고 있으며, 그 정확도는 2023년 기준 88%에서 2025년 현재 96%까지 향상된 것으로 보고되고 있습니다. 하지만, 여전히 고정형 장비에 의존한다는 한계가 있으며, 이동형 드론 단속 시스템이나 자율주행차와 연동된 단속 기술 등이 차세대 과제로 주목받고 있습니다. AI 단속 시스템은 위반 감지 속도와 효율성 측면에서 탁월하지만, 단속에 대한 이의제기 절차, 항의 접수, 정정 기능 등도 함께 디지털화되어야 사용자의 신뢰를 높일 수 있습니다. 아직은 불합리한 단속에 대한 구제 시스템이 부족하다는 지적이 많기 때문에 이에 대한 보완도 병행되어야 할 것입니다.
AI 단속기술의 오작동 문제: 기술 발전의 이면
AI 단속 기술이 완전무결하지 않다는 점은 현재도 여러 사례를 통해 입증되고 있습니다. 2024년 초, 서울 강남구에서 발생한 한 사례에서는 전광판 광고 속 숫자와 차량 번호판을 혼동한 AI 시스템이 운전자에게 과태료를 부과했습니다. 또 다른 사례로는, 밤 시간 고광도 조명 아래에서 차량의 색상이 다르게 인식되어 해당 차량이 수배 차량으로 오인된 사건도 있습니다. AI 단속 시스템의 오류는 일반적으로 다음과 같은 세 가지 유형으로 나뉩니다. 첫째, 이미지 왜곡이나 조명 영향으로 인한 시각 인식 오류, 둘째, 데이터 처리 지연으로 인한 정보 누락, 셋째, 알고리즘 학습 데이터 부족으로 인한 특정 상황 인식 실패입니다. 특히 전방 차량에 가려진 후방 차량의 번호판을 잘못 인식하거나, 도로에 반사된 물체가 차량으로 오인되는 경우가 빈번히 발생합니다. 이러한 오작동 문제는 단속 신뢰도를 심각하게 저해할 수 있으며, 사용자 불만과 사회적 갈등의 원인이 됩니다. 실제로 2023~2024년 사이 서울시 AI 단속 시스템으로 인해 발생한 잘못된 과태료 청구 건수는 약 3천 건 이상이었고, 이 중 20%는 시민 이의제기로 정정되었습니다. 이에 따라 AI 단속 기술 업체들은 오류 발생 가능성을 줄이기 위해 ‘다중 알고리즘 검증’, ‘사람-기계 협력 검토 시스템’, ‘위험도 기반 사전 경고 시스템’을 개발 중입니다. 즉, AI가 위반을 판별하더라도 최종적으로는 관리자나 교통전문가가 한 번 더 검토하는 체계를 마련하고 있습니다. 또한 AI가 학습하는 데이터의 다양성을 확보하기 위해 국내 여러 지역에서 촬영된 실제 도로 영상을 기반으로 모델을 지속적으로 재학습시키고 있으며, 오작동 가능성이 높은 상황(야간, 우천, 눈길, 혼잡한 도로 등)에 대해서는 별도의 인식 강화 훈련을 진행하고 있습니다. AI 단속기술의 도입은 장기적으로 교통질서를 크게 개선할 수 있는 기회이지만, 단기적으로는 오류에 대한 리스크 관리가 중요한 과제입니다. 정책적으로도 오작동 발생 시의 구제 시스템, 이의신청 간소화 절차 등이 함께 마련되어야만 기술이 사회 전반에 수용될 수 있을 것입니다.
도로단속 AI 기술은 단속 정확도와 효율성에서 큰 진보를 이루었으며, 식별 시스템의 고도화와 실시간 판별 기술이 교통질서 유지에 효과적으로 기여하고 있습니다. 그러나 오작동 가능성과 개인정보 보호 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 운전자들은 AI 단속 기술의 원리를 이해하고, 불합리한 상황에 대비해 관련 법과 이의제기 방법도 숙지하는 것이 중요합니다. 기술의 발전은 환영할 일이지만, 그 과정에서의 사회적 책임과 사용자 보호도 반드시 함께 고려되어야 합니다.