과적 차량, 빅데이터로 잡아낸다

과적 차량, 빅데이터로 잡아낸다

(세종=연합뉴스) 윤종석 기자 = 교통량 등 빅데이터를 분석해 과적 차량을 단속하는 방안이 추진된다.

국토교통부는 화물차의 과적을 근절하기 위해 기존 단속정보와 도로의 교통량 등 빅데이터를 분석해 지방자치단체와 합동으로 과적 차량을 단속하는 시범사업을 벌인다고 25일 밝혔다.

국토부는 교통량 등 빅데이터 분석을 통해 과적 차량 단속 최적 위치를 제공하는 시범사업을 경기도 남부와 포항시 일대 일반국도를 대상으로 시작한다.

이를 위해 과거 과적 단속 정보와 요일별, 시간대별, 지점별 교통량 등 빅데이터를 분석해 화물차 이동 패턴을 예측함으로써 과적 화물차가 많이 다닐만한 지점을 가려낼 예정이다.

시범 구간에는 기존 고정식·이동식 과적검문소 외에 단속 가능 지점을 49곳에서 140곳으로 3배 정도 확대한다.

국토부가 지역 도로관리청에 최적 단속 위치를 안내하면 도로관리청은 정보를 바탕으로 과적 단속반 운용계획을 수립하게 된다.

과적 차량의 단속지점 우회가 예상되거나 과적 차량 통행이 심한 지역에서는 인근 지방도를 관리하는 지자체와 합동 단속을 벌인다.

도로 시설물 파손과 안전사고의 주요 원인인 과적 차량의 단속을 위해 도로 주요 지점에 고정 및 이동식 검문소가 설치돼 있으나 일반국도에서만 매년 1만건 정도의 과적 차량이 지속적으로 적발되는 등 근절되지 않고 있다.

국토부 관계자는 "내년 상반기까지 시범사업을 벌이고 내년 하반기부터는 산업단지 등 과적유발 요인에 대한 정보를 분석하고 단속 시작 후 화물차 이동 패턴의 변화를 예측하고 단속에 활용하는 '지능형 과적예방 시스템' 개발에 본격 착수할 예정"이라고 말했다.

banana@yna.co.kr

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