국토부, 기존 단속정보·화물차 이동 패턴 예측 통해 과적단속 시범 실시

국토교통부(장관 김현미)가 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.

국토교통부는 이번 시범사업은 경기도 등 여러 기관이 협업하여 진행하고 있으며, 내년 상반기까지 시범사업을 실시하고 그 효과를 모니터링 할 예정이라고 밝혔다.

또한, 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 예정이라고 밝혔다.