2027년 (회계년도란 향후 최종사업으로 선정된 경우 정부예산이 반영되는 년도입니다.)

공공부문 AI 소프트웨어 물품 조달 전환 및 품질기준 수립 제

현재 전국 공공기관은 개발제한구역(그린벨트) 변화 감시, 불법 건축물 탐지, 무허가 시설물 현황 파악, 토지 이용 변화 모니터링 등의 업무를 담당 공무원이 항공사진을 육안으로 비교하거나 현장에 직접 나가 확인하는 방식으로 수행하고 있습니다. 전국 개발제한구역 면적은 약 3,800㎢에 달하며, 이를 주기적으로 점검하기 위해 막대한 인력과 시간이 소요되고 있습니다. 이 과정에서 변화 탐지의 누락, 대응 지연, 담당자 교체에 따른 업무 단절 등의 문제가 반복적으로 발생하고 있습니다.

이러한 업무를 지원하기 위해 정부는 드론·항공·위성 영상 취득 및 공간정보 구축에 매년 상당한 예산을 편성하고 있습니다. 그러나 취득된 영상 데이터를 분석하는 단계는 여전히 수작업에 의존하고 있어, 영상 취득 예산의 실질적인 행정 효과가 반감되고 있는 상황입니다. 데이터는 있으나 이를 자동으로 분석하여 행정에 활용하는 체계가 갖춰져 있지 않아, 수행 중인 공간정보 사업의 효과가 현장에서 충분히 발휘되지 못하고 있습니다.

더 큰 구조적 문제는 관련 사업 예산의 배분 방식에 있습니다. AI 영상분석 관련 공공사업의 상당 부분이 대형 공기업에 포괄적으로 위탁되는 구조로 운영되면서, 실제 기술을 보유한 중소기업은 시범사업 참여 기회조차 얻기 어려운 실정입니다. 혁신적인 AI 기술을 개발하고 조달청 물품 등록, GS인증 취득까지 완료한 중소기업이 정작 공공 조달 시장에서는 대형 위탁기관의 하도급 구조에 편입되거나 아예 배제되는 상황이 반복되고 있습니다.

아울러 스마트시티·공간정보 분야 정부 예산의 상당 비중이, 이미 기술 개발을 완료하고 상용화된 제품을 보유한 기업이 아닌, 아직 현장 적용 실적이 없는 R&D 단계 기업에 집중되고 있습니다. 실제로 납품 가능한 검증된 제품이 존재함에도 불구하고, 유사한 기능을 "새로 개발한다"는 명목의 R&D 사업이 반복 기획되어 수십억 원의 예산이 투입되고 있습니다. 그 결과 정부 R&D 투자가 상용화와 현장 도입으로 이어지지 못하고 사장되는 악순환이 구조화되어 있으며, 이미 기술력을 검증받은 기업은 판로를 찾지 못한 채 시장에서 고사하는 역설적 상황이 발생하고 있습니다.

이에 다음과 같은 사업을 제안합니다.

조달청 또는 행정안전부 주관으로, 공공기관이 AI 영상분석 업무를 발주할 때 조달청 디지털서비스몰 또는 혁신장터에 동종 등록 물품이 존재하는 경우 용역 대신 소프트웨어 물품 구매를 우선 적용하도록 조달 원칙을 수립합니다. 아울러 GS인증 또는 혁신시제품으로 지정된 제품을 보유한 기업이 직접 수행하는 경우에 한해 국비 50%를 매칭 지원하는 시범사업을 신설하여, 검증된 기술 기업의 공공시장 진입을 실질적으로 지원합니다. 시범 적용 대상은 항공·드론·위성 정사영상 기반 개발제한구역 변화 탐지, 불법 건축물·무허가 시설물 자동 감지 등 현재 인력 집약적 수작업에 의존하는 업무로 한정합니다.

이를 통해 기존 공간정보 구축 사업에서 취득한 영상 데이터가 AI 자동분석으로 연결되어 실질적인 행정 효과로 이어지는 구조를 만들 수 있습니다. 담당 공무원의 반복적·소모적 육안 판독 업무가 줄어들어 행정 인력이 보다 고부가가치 업무에 집중할 수 있으며, 변화 탐지의 정확도와 대응 속도가 향상되어 주민이 체감하는 행정서비스의 질이 실질적으로 높아집니다. 나아가 R&D 중심에서 상용화 제품 도입 중심으로 공공 AI 예산의 무게중심을 이동시켜, 그동안 정부 R&D 투자로 축적된 기술이 실제 행정 현장에서 활용되는 선순환 구조를 정착시킬 수 있습니다.

1,000  (백만원) 

5개 시범 운영 기관 x 200백만원  

성남시 변화 탐지.png