국토교통부(장관 김현미)는 화물차량의 과적 근절을 위해 기존 단속정보와 인근 도로의 교통량(TMS) 등 빅데이터를 분석하여 지자체와 합동으로 과적차량을 단속하는 시범사업에 들어간다.

 

도로 시설물 파손 및 안전사고의 주요 원인인 과적차량의 단속을 위해 도로 주요 지점에 고정 및 이동식 검문소를 설치하고, 단속반을 운영 중에 있다.

 

그러나, 일반국도에서만 매년 1만 건 정도의 과적차량이 지속적으로 적발되고 있고, 단속반 인원에도 한계가 있어 과적근절을 위한 보다 효율적인 단속이 요구되고 있는 실정이다.

 

이에 국토부는 교통량 등 빅데이터 분석을 통해 과적차량 단속 위치를 제공하는 시범사업을 경기도 남부와 포항시 일대 일반국도를 대상으로 시작한다.

 

이번에 시행되는 시범사업 내용은 다음과 같다.

 

① (빅데이터 분석) 그동안 적발된 과적단속 정보, 교통량(요일별, 시간대별, 지점별) 등을 빅데이터로 분석하여 화물차 이동 패턴을 예측했다.

 

② (단속지점 확대 및 최적지점 안내) 시범구간 조사를 통해 기존 고정식 및 이동식 과적검문소 외에 단속 가능 지점을 3배 정도 대폭 확대(49→140개소) 하고, 분석된 정보와 예측된 이동 패턴을 토대로 도로관리청에 최적 단속 위치를 안내하고, 도로관리청에서는 이러한 정보를 바탕으로 과적단속반의 운행계획을 수립토록 했다.

 

③ (지자체 합동단속) 과적차량의 단속지점 우회가 예상되거나 과적차량 통행이 심한 지역의 경우 합동단속지역(Pressure Zone)을 지정하여 인근 지방도를 관리하는 지자체와 함께 단속을 실시한다.

 

국토교통부 관계자는 “이번 시범사업은 경기도 등 여러 기관이 협업하여 진행하고 있으며, 내년 상반기까지 시범사업을 실시하고 그 효과를 모니터링 할 예정”이라고 밝히고, “내년 하반기부터는 화물차O/D, 산업단지 등 과적유발 요인에 대한 정보를 분석하고, 단속시작 후 화물차 이동패턴 변경 예측을 통해 순차적으로 단속하는 등 ”지능형 과적예방 시스템“ 개발에 본격 착수할 예정“이라고 밝혔다.