ChatGPT 기반 교통위반 공익신고 자동화 솔루션 제작기(1) 문제의식
도보를 걷다가 교통위반 이륜차와 부딪쳐, 전치 8주 부상을 당했어요.
최근 다리를 다쳐서 병원에 입원하였는데, 옆사람 이야기에 깊게 분노하였다. 한국의 교통상황은 이륜차, 소위 말하는 '딸배'의 무법지대가 되었고, 이들은 교통법규위반에 대한 경각심을 갖지 않은 채 운전한다는 것이다.
통계자료도 이를 뒷받침한다. 코로나 이후 이륜차 사고발생은 코로나 이전 대비 약 21% 증가(2021년, 20,598건)하였다. 특히, 배달용 오토바이 사고율은 212.9% 증가하였으며, 오토바이 1대당 연평균 2회 이상 교통사고가 발생한 격이다. 도로 위에 폭탄이 돌아다니는 셈이다.
한문철 TV, 딸배헌터 등의 교통법규위반 관련 유튜브 조회수가 급격히 증가하였다. 특히 이륜차 관련 사고영상 평균 조회수는 100만 회 기록하며, 사람들의 많은 공감을 얻고 있다. 특히 우리나라 국민은 단순히 관심에서 그치지 않고, 실제 행동으로까지 이어진다. 한문철 TV의 인터뷰에 따르면 월 2,000건가량의 블랙박스 영상을 제보받는다고 한다. 매일 약 70건 정도의 레전드 사건이 제보되는 셈이다.
이에 대한 문제의식과 국민의 관심도가 올라가자, 정부는 '공익신고'에 대한 제도를 마련하고 관련 법규를 확대하였다. 2021년 공익신고 대상법률이 총 471건으로 기존 대비 65% 확대하여서, 거의 모든 교통위반 상황에 대해 공익신고를 할 수 있는 제도가 마련된 셈이다. 그 결과, 2021년 공익신고 541만 건 접수되었고, 그중 교통법규위반 공익신고 건수가 사상 최대 연간 440만 건을 기록하였다. 운전면허 소지자가 3,300만 명인 점을 감안하면, 전국 운전면허 소지자의 약 15%에 대한 공익신고가 이뤄진 셈이다. 정말 대한민국 국민 집단의 힘은 대단하다.
440만 건의 공익신고 숫자만 보면 대한민국 교통문제는 모두 사라질 것으로 보인다. 하지만, 여전히 문제가 존재하는 이유는 무엇일까?
서울 시민 중 직접 공익신고를 경험한 비율은 고작 20%이다.(관련자료) 이처럼 공익신고의 보편성이 확장되지 못한 이유는 바로 신고절차의 복잡함 때문이다.
교통법규위반 신고의 경우, 휴대폰으로 촬영한 영상에 정확한 시간이 기재되어야 하며, 이 때문에 신고자는 별도의 영상 편집과정 및 구체적인 사건 진술을 요구하고 있다. 또한, 사건 별로 신고 접수하는 관할센터가 다르기 때문에. ‘스마트 국민제보,’ ‘국민 신문고’, ‘서울 스마트 불편신고’, ‘안전 신문고’ 등 신고하는 분야 및 관할지 별로 수많은 앱 중에서 정확히 분류해서 신고해야 한다. 이는 신고자에게 너무 많은 비용을 전가하는 시스템이다.
‘국민 스마트제보’의 구글플레이 평점은 1.5점이며, 특히 댓글 중 75%가 앱의 사용성이 불편하여 신고를 포기하였다는 댓글이다. 실제로 공중파 뉴스(위반 현장 찍었는데 퇴짜… 짜증 나는 '제보 앱' )에도 나왔으니, 불편함에 대해서 유명세를 치렀다.
다음은 실제로 정부 앱 리뷰를 수집하여, 문제사항을 취합한 결과이다. 너무나 간단한 UI / UX 문제가 많은데, 이러한 문제 때문에 공익신고제도를 알고 있지만 실제로 신고로 이어지지 않는 경우가 52%나 된다.
정부기관이 사건 검토과정에서 투입되는 비용은 연간 7333억 원이다. 서별로 분류된 접수는 각 서 담당 경찰 공무원들이 맡게 되는데, 담당자는 증거자료로 제출된 영상을 일일이 육안으로 확인·검토해야 하는 과정이 필요하며, 사건 접수 후 2달 안에 무조건 신고결과를 통보해야 하기에 많은 비용이 투입된다.
실제로 모든 건을 확인하지만, 실속이 큰 것도 아니다. 전체 신고 건의 40.5%는 잘못된 양식제출, 증거자료 확인불가 등 이유로 자체종결 처리되었다. 약 3000억 원의 비용이 과태료 수익창출을 발생시키지 못하는 비용인 셈이다.
이러한 비용규모가 놀랍지 않은가? 그럼에도 이러한 문제가 해결되지 않는 이유는 현 제도에서 벌어들이는 과태료 수익이 이미 상당하기 때문이다. 공익신고를 통해 벌어드린 과태료 수익은 사상 최대 8517억 원(2020년 기준)이다. 문제를 해결하지 않아도 이미 수익을 만들어내니, 정부입장에서는 문제를 해결할 필요가 없는 것이다.
지금까지 교통위반 문제를 조사하면서 느낀 결론을 한 문장으로 정리하면 위와 같다. 비효율이 가득함에도 여전히 높은 유저 참여도를 기록하면, 비효율을 개선하였을 때 얻게 되는 파급효과는 상당하다는 뜻이다. 실제로 이는 지금까지의 가설이었지만, 최근 트렌드인 ChatGPT 모델을 이용하여서 문제해결의 실마리를 찾게 되었다. 이를 토대로 앞으로는 이러한 가설을 검증하는 MVP 절차를 하나씩 보여드리겠다. 문제의식에 공감하셨다면, 앞으로의 글에 많은 관심 부탁드린다.