연간 1억건 이상 국내로 반입되는 해외 직구(직접구매) 물량에 대한 원활한 세관 관리 업무를 보조하는 AI(인공지능) 솔루션이 내년 개발된다.
AI(인공지능) 전문기업 딥노이드는 28일 과학기술정보통신부, NIPA(정보통신산업진흥원)이 주관한 ‘AI 융합 통관 영상 관리 솔루션 실증 사업’의 성과를 발표하며 내년까지 케이씨넷과 세관 통관 판독 업무 지원 AI 기술을 개발할 예정이라며 이같이 밝혔다.
딥노이드에 따르면 국내로 반입되는 전자상거래 해외 직구 물량은 2020년 6400만건에서 2023년 1억3100만건으로 약 2배 규모가 됐다. 딥노이드는 AI 솔루션 ‘DEEP:X-SYNC'(딥엑스싱크) ‘DEEP:SERCH+'(딥서치플러스)의 개발과 고도화를 통해 폭증한 물량으로 인한 세관 판독 업무의 과부하를 해소할 계획이다.
딥엑스싱크는 반입되는 특송 물품의 엑스레이 영상과 화물신고 정보를 하나의 화면으로 제공한다. 그간 다수의 화면에서 불필요한 정보를 각각 확인해야 했던 불편함을 덜고 효율적 통관 업무 지원을 목표로 한다. 딥서치플러스는 통관 엑스레이 영상을 빠르게 검색해 유사 화물을 식별하는 시스템으로 통관영상 데이터의 검색 정확도를 높이며 고속 영상검색이 가능하도록 개발을 진행 중이다.
이들 두 솔루션은 현재 연구개발 단계로 관세청 및 세관과의 협의를 통해 실제 통관 현장에서 테스트가 진행될 예정이다.
안병훈 딥노이드 AI연구소 연구원은 “기존 학술대회 등에 공개된 AI 모델은 통관 엑스레이 영상에 대한 지식이 없어 통관 영상 분야의 새로운 AI모델 설계가 필요했다”며 “관세청의 실제 통관 엑스레이 빅데이터와 딥노이드만의 AI 노하우를 접목시켜 세관에 적합한 AI 모델을 점진적으로 완성도를 높여가고 있다”고 했다.
최우식 딥노이드 대표는 “관세청의 통관 영상 빅데이터와 자사의 AI 기술력을 결합한 연구개발 전략을 수립했다”며 “협력 부처의 지속적 의견 수렴과 환류를 통해 정부부처와 민간기업이 협력하는 모범적 AI 기술개발 사례가 될 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 했다.