2025년 AI 단속 vs 인력 단속, 무엇이 더 효과적인가?
2025년 현재, 대한민국의 주정차 단속 방식은 빠르게 진화하고 있습니다. 과거 인력 중심의 단속 체계에서 벗어나 AI 기반 무인 단속 시스템이 전국적으로 확산되며 단속의 기준과 방식이 달라졌습니다. 이 글에서는 AI 단속과 인력 단속의 차이점, 각각의 장단점, 그리고 시민 생활에 미치는 영향을 비교 분석합니다.
인력 단속의 장점과 한계
인력 단속은 오랫동안 우리나라 주정차 행정의 주축이었습니다. 단속 요원이 현장을 순찰하며 불법주차 차량을 확인하고, 스티커 부착 또는 견인을 진행하는 방식입니다. 이 방식의 최대 장점은 유연성입니다. 노약자 탑승, 환자 하차 등 긴급하거나 정당한 사유가 있을 경우 현장에서 판단해 단속을 유예할 수 있습니다.
- 현장 상황에 따른 예외 판단 가능
- 사고 차량, 임산부 탑승 차량 등은 단속 유예 처리
- 긴급 상황 시 과태료 부과 없이 유도 가능
하지만 단점도 명확합니다. 첫째, 단속 요원의 수가 한정적이기 때문에 모든 지역을 커버하기 어렵고, 이로 인해 주택가나 외곽 지역은 단속이 느슨한 편입니다. 둘째, 현장 갈등이 발생할 수 있습니다. 단속 요원과 운전자 간의 언쟁, 폭언, 때로는 폭행까지 발생하면서 사회적 문제로 이어지는 사례도 적지 않습니다. 셋째, 동일한 상황에서도 요원에 따라 단속 여부가 달라질 수 있어 형평성 문제가 꾸준히 제기되어 왔습니다.
AI 단속 시스템의 기술적 차별점
AI 기반 단속 시스템은 기술과 데이터를 활용한 새로운 단속 방식입니다. 고정형 카메라, 이동형 차량, 드론 등 다양한 수단을 활용해 차량 번호판 인식, 정차 시간 측정, 위치 분석 등을 수행하며, 대부분의 과정이 자동화되어 있습니다.
- 24시간 무인 단속 가능
- 정확한 시간·위치 기반 분석 및 자동 과태료 부과
- 공정하고 일관된 기준으로 모든 차량에 적용
AI 단속의 가장 큰 장점은 공정성과 효율성입니다. 동일한 기준으로 누구에게나 적용되며, 감정 개입 없이 빠르게 처리됩니다. 또한, 인력이 필요 없어 심야 단속 등에도 효율적입니다. 그러나 예외 상황을 인식하지 못하는 한계가 있습니다. 예를 들어, 환자 하차, 차량 고장 등 정당한 정차 상황에도 단속이 이뤄질 수 있어 이의신청이 증가하는 추세입니다. 카메라 사각지대나 시스템 오류로 인한 잘못된 단속도 간헐적으로 발생합니다.
시민 생활에 미치는 영향과 선택 기준
AI 단속 도입 이후, 주정차 문화에도 변화가 생겼습니다. 과거 인력 단속 시기에는 단속 시간과 요일을 피해 주차하려는 시도가 많았지만, 지금은 '언제 어디서든 단속될 수 있다'는 인식이 자리 잡았습니다. 이는 규칙 준수 문화를 확산시킨 긍정적 효과도 있지만, 과도한 감시라는 부정적 평가도 존재합니다.
실제로 서울 강남구와 송파구는 AI 단속 확대 후 불법주정차 민원이 약 30% 감소한 반면, 이의신청 건수는 20% 이상 증가했습니다. 시스템의 일관성은 확보됐지만, 예외 상황에 대한 유연한 대처 부족이 시민 불만으로 이어지는 것입니다.
기술 도입 현황과 지역별 격차
2025년 기준, 서울시를 포함한 6대 광역시는 AI 단속 카메라를 평균 1,000대 이상 설치해 주요 도로와 어린이 보호구역에 24시간 단속 체계를 구축했습니다. 반면, 중소도시는 예산 부족으로 인해 여전히 인력 단속에 의존하는 경우가 많으며, 일부 지역은 생활불편신고 앱을 통해 시민의 신고에 의존하는 구조입니다. 이로 인해 지역 간 단속 격차가 발생하며, 동일한 위반 행위에 대해 다른 결과가 나오는 상황이 빈번히 발생합니다.
사례로 보는 단속 차이
서울 강동구의 한 초등학교 앞 정차 구간에서 차량이 10초 이상 정차하자 AI 카메라가 이를 자동 인식하여 과태료가 부과된 반면, 충북 제천시에서는 같은 상황에서 단속 요원이 차량 내 승객의 상황을 고려해 구두 경고 후 이동을 유도한 사례가 있습니다. 이처럼 단속 시스템에 따라 동일한 행위에도 처분 결과는 달라질 수 있습니다.
AI 단속 vs 인력 단속 비교 요약
| 항목 | AI 단속 | 인력 단속 |
|---|---|---|
| 운영 시간 | 24시간 무인 | 주간 중심 |
| 정확성 | 객관적 기준 | 현장 판단 |
| 유연성 | 예외 처리 어려움 | 상황별 조정 가능 |
| 시민 갈등 | 감정 개입 없음 | 말다툼 등 가능성 |
| 기술 의존도 | 고도화된 인프라 필요 | 인력 중심 |
운전자를 위한 실질적인 대응 전략
단속 유형과 무관하게, 운전자에게 가장 중요한 것은 ‘사전 인지’와 ‘즉각 대응’입니다. 도심에서는 반드시 정차 가능 구역을 사전에 확인해야 하며, 네비게이션 및 지도 앱을 통해 단속 카메라 위치를 파악하는 것이 유리합니다. 정당한 사유로 정차한 경우에는 즉시 사진, 영상, 병원 진단서, 정비 영수증 등 객관적인 자료를 확보해야 이의신청 시 불이익을 줄일 수 있습니다. 특히 AI 단속은 정황 판단이 불가능하기 때문에 운전자가 먼저 적극적인 방어 증거를 준비하는 습관이 필요합니다.
앞으로의 방향: 기술과 인간의 조화
정부는 2025년 이후 AI 단속 시스템의 정밀도를 높이고, 예외 상황 판단 알고리즘을 도입하기 위한 연구를 진행 중입니다. 동시에 지자체 단위에서는 인력 단속의 판단 기준을 매뉴얼화하여 형평성을 높이려는 움직임도 강화되고 있습니다. 이상적인 미래는 기술과 사람의 조화입니다. AI가 기본적인 감시와 과태료 부과를 자동화하고, 인력은 민감한 상황이나 예외 상황에서 보조 판단을 수행하는 형태로 발전해야 합니다. 이를 통해 시민의 안전과 신뢰, 행정의 효율을 동시에 확보할 수 있을 것입니다.
결론: 두 시스템의 보완적 운용이 핵심
AI 단속과 인력 단속은 각각 뚜렷한 장단점을 지니며, 상황에 따라 장점이 더 부각됩니다. 빠르고 정확한 AI 단속은 불법 주정차 예방과 교통 흐름 개선에 효과적이며, 현장 판단이 필요한 경우에는 인력 단속이 더 나은 해법이 될 수 있습니다. 운전자는 각 시스템의 특성을 이해하고, 어떤 상황에서도 규정을 지키는 운전 습관을 들이는 것이 불필요한 과태료를 막는 최선의 방법입니다.