▲ What is the BACUDA Project?

면세범위 초과 물품, 위장 반입, 원산지 조작 등 세관에서 벌어지는 불법적 행위를 빈틈없이 적발할 수 있는 기술이 개발됐다. 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 수리 및 계산과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 차미영 CI(Chief Investigator, KAIST 전산학부 교수) 연구팀은 세계관세기구(WCO‧World Customs Organization)와의 협업을 통해 스마트 관세 행정을 위한 알고리즘 개발을 마쳤다.

데이터 사이언스 그룹은 2019년 9월부터 WCO의 바꾸다(BACUDA) 프로젝트¹⁾에 참여해 알고리즘 개발을 주도해왔다. WCO는 지난 2월 홈페이지 기사를 통해 “세관 데이터 분석(BAnd of CUstoms Data Analysis)의 앞 글자를 따서 바꾸다 프로젝트로 이름 지었다”며 “한글로는 ‘변화’를 뜻하는 것처럼 스마트 관세 체계로의 변화를 추구하는 회원국들을 돕기 위해 데이터과학자들과 협업을 시작했다”고 프로젝트의 취지를 알렸다.

IBS가 WCO, 대만 국립성공대(NKCU‧National Cheng Kung University)와 함께 개발한 알고리즘 데이트(DATE²⁾)는 불법적 행위 발생 가능성이 높으면서도 세수 확보에 도움이 되는 물품을 우선적으로 선별해 세관원에게 알린다. 기존 알고리즘은 세관 검사 대상만 추천했으나, 데이트는 검사 대상의 선별 이유까지 설명해줌으로써 사기 적발의 근거를 세관원이 충분히 확보할 수 있다는 특징이 있다.

김선동 IBS 연구위원은 “설명력이 훌륭한 데이트는 인간개입(human-in-the-loop)으로 작동하는 현 세관 시스템에 가장 적합한 알고리즘”이라며 “저위험 물품 검사 에 쓰이는 세관원의 불필요한 노동을 줄이고, 복잡한 통관 프로세스를 효율화하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 설명했다.

바꾸다 그룹은 지난 3월 나이지리아의 틴캔(Tin Can)과 온네(Onne) 항구에 데이트를 시범 도입했다. 사전 테스트 결과, 데이트 도입으로 인해 기존의 전수 조사 통관 방법에 비해 40배 이상 효율적으로 세관 사기를 적발할 수 있음이 확인됐다. 시범운영을 마치면 알고리즘을 개선하고, 기술이전을 통해 WCO 회원국 대상으로 확대 적용해나갈 계획이다.

데이터 사이언스 그룹은 데이트 개발 성과를 오는 8월 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 최고 학술대회인 ACM SIGKDD(The Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) 2020에서 발표할 예정³⁾이다.

데이트를 통해 적발 가능한 세관 통관 불법 행위

사기 유형	내용
저가 신고	가격에 따라 결정되는 관세를 피하기 위해 물품의 가격을 낮춰 기재하는 행위
품목 조작	관세율이 낮은 품목으로 신고하여 위장 반입하거나, 금지 상품을 반입하기 위해 허위 기재하는 행위
원산지 조작	FTA 등 특정국에 대한 관세 특혜를 불법적으로 활용하기 위해 원산지를 조작하는 행위

그림설명

▲ [그림 1] AI 기반 세관 통관 불법행위 적발 시스템IBS 데이터 사이언스 그룹은 ‘바꾸다 프로젝트’를 통해 세관에서 발생하는 불법행위를 적발할 수 있는 알고리즘 ‘데이트’를 개발했다. 이 알고리즘은 수입 신고서에 기록된 데이터를 학습하여 통관 절차를 거치는 물품의 불법 여부를 탐지한다. 선별된 물품 목록에 대해서만 검사를 진행하기 때문에 관세 행정의 효율성을 높일 수 있다.

▲ [그림 2] 의사 결정 트리(Gradient Boosting Tree)와 이중 어텐션 메커니즘(Dual Attentive mechanism)을 활용한 세관 선별 알고리즘(DATE 모델)바꾸다 그룹은 최근 5년 WCO 회원국들의 수입 신고 데이터를 데이트에 학습시켰다. 데이트는 설명 가능한 기계 학습 모델에 주로 쓰이는 의사 결정 트리(Gradient Boosting Tree) 기법과, 세부 특성 간 관계의 중요성을 학습하는 이중 어텐션 메커니즘(Dual Attentive Mechanism)을 함께 사용한다.
의사결정 트리는 다수의 인공지능(AI) 세관원들로 구성된 일종의 세관 선별 센터라고 할 수 있다. 데이터를 학습한 각 AI 세관원들은 다양한 각도에서 거래를 분석하고, 해당 거래의 사기 확률 및 물품 적발 시 추가 확보 예상 세수를 계산한다.
이후 어텐션 메커니즘은 AI 세관원들의 의견을 통합하는 역할을 한다. 데이트는 두 단계의 어텐션 메커니즘을 거쳐 의사를 결정한다. 첫 단계에서는 AI 세관원의 결정을 통합하고, 이를 물품의 품목 코드, 수입자 ID와 결합해 두 번째 단계에 반영한다. 특정 품목 코드 및 수입업자를 전문으로 다루는 AI 세관원의 정보에 더 귀를 기울이는 식으로 가중치들을 반영한다.
이렇게 얻어진 수치들을 바탕으로 데이트 모델의 마지막 단계에서는 우범 물품을 선별하는 분류 모델과, 추가 세수 계산을 위한 회귀 분석 모델을 최적화하여 세관원을 통한 물품의 검사 필요 여부를 최종적으로 결정한다.

▲ [그림 3] IBS 데이터 사이언스 그룹 김선동 연구위원(왼쪽 세 번째)와 카란딥 싱 연구위원(왼쪽 첫 번째)이 세계관세기구가 주관하는 회의 뒤에 기념사진을 촬영하고 있다.

▲ [그림4] 지난 12월 서울에서 열린 82번째 WCO 정책위원회에서 차미영 CI가 기조연설을 펼치고 있다.

▲ [그림5] 차미영 CI(왼쪽 네 번째)를 비롯한 IBS 데이터 사이언스 그룹은 나이지리아 관세청장 함메드 알리(왼쪽 다섯 번째), 세계관세기구 사무총장 쿠니오 미쿠리야(왼쪽 여섯 번째)와 나이지리아 항구의 바꾸다 프로젝트 시범 도입 착수 회의를 가졌다.