화물차량의 과적을 근절 시키기 위해 빅 데이터를 활용한 단속 시범사업이 추진됐다. 기존의 단속 정보와 시간대별 교통량 정보 등을 분석해 지자체 및 정부부처가 과적차량을 예의 주시할 것으로 보인다.
국토교통부 자료에 따르면 일반국도에서 매년 1만 건 안팎의 과적차량이 적발되고 있는 실정이다. 2012년 9,725건에서 매년 적발 건수가 늘어 2015년 10,927건이다. 2016년 9,784건으로 줄어들긴 했으나 여전히 많은 수의 과적차량이 도로를 달리고 있다. 하지만 검문소나 단속인원 등에 한계가 있어 단속이 쉽지만은 않다. 이로 인해 보다 효율적인 단속이 요구되어 왔다.
그로 인해 교통량 정보 및 기존 자료를 토대로 한 빅데이터 분석이 효과적인 근절 수단으로 떠오른 상황이다. 먼저 국토교통부에서는 경기도 남부와 포항시 일대 일반국도를 대상으로 시범사업을 실시하기도 했다.
교통량 정보에 따라 구역별, 요일별, 시간대를 분석해 화물차의 이동 패턴을 예측하고 도로 주요 지점에 위치한 고정식, 이동식 검문소 외에 약 3배 정도 단속 지점 확대할 예정이다. 시범사업이 진행되는 경기도 남부의 경우 기존 23개소를 59개소로 36개소 증가시키고 포항시 지역은 26개소를 81개소로 55개소 증가시키기로 했다.
여기에 도로관리청은 분석 정보, 이동 패턴을 기반으로 최적화된 단속 위치를 안내해 유기적인 단속반 운행계획을 수립했다. 또한 과적 차량이 단속지점 이전에 우회하여 단속을 피해 갈 경우도 예상해 일부 지역에 한해서 합동단속지역을 지정, 해당 지자체와 공동으로 단속을 실시할 것으로 보인다.
과적 차량은 도로 시설물을 파손하고 안전사고의 주요 원인 중 하나다. 또한 노면 훼손에 크나큰 영향을 미치면서 국민들의 세금을 갉아먹는 행위다. 이번 시범사업을 통해 과적을 근절하고 효과적인 단속 방법을 통해 이른 시간에 과적 예방 시스템이 자리 잡기를 기대해 본다.
