[보안뉴스]공공조달물품 원산지표시 위반행위에 칼 빼든 관세청...단속 실시

내용 요약

관세청과 조달청이 공공조달물품 원산지표시 위반을 타깃으로 9월 8일~10월 24일 기획단속을 진행합니다. 두 기관은 데이터 연동과 공동 심사를 통해 부정 납품을 차단하려는 협업 체계를 구축하고 있습니다.

핵심 포인트

• 통합 데이터 연동: 관세·조달 시스템이 실시간으로 물품 정보를 교환해, 불일치 여부를 즉시 감지합니다.
• 공동 심사 프로세스: 동일 물품에 대해 두 기관이 동시에 검증하여 중복 검사를 방지하고 조사 효율을 극대화합니다.
• 위반 사전 예측: 과거 신고 기록·물류 패턴을 분석해 잠재 위반 물품을 사전 차단합니다.

기술 세부 내용

1️⃣ 데이터 연동 인프라

• RESTful API를 통해 관세청 세관데이터베이스(C-TRADE)와 조달청 공공구매포털(P-PORT)가 연결됩니다.
• JSON 기반 메세지를 실시간으로 주고받으며, 물품 ID, 수량, 원산지, 발송처 등의 필드를 공유합니다.
• 연동 후 Kafka 스트림으로 대량 데이터가 처리돼, 실시간 모니터링 대시보드에 반영됩니다.

2️⃣ ️ 공동 심사 워크플로우

• 워크플로우 관리 시스템(예: Camunda, BPMN)으로 두 기관의 심사 절차를 시각화합니다.
• 단계별 승인 시 digital signature를 요구해 무결성을 확보하고, audit trail에 모든 변경 이력을 기록합니다.
• 자동화된 rule engine이 원산지 표시 부정 여부를 판단하며, 인공지능 기반 이상 탐지(예: anomaly detection)를 통해 고위험 물품을 우선 심사합니다.

3️⃣ 위반 사전 예측 모델

• 머신러닝(Gradient Boosting, Random Forest)을 활용해 과거 세관 신고·구매 데이터를 학습합니다.
• Feature Engineering으로 물품 카테고리, 공급사, 물류 경로, 선적 빈도 등을 추출하고, XGBoost 모델이 위반 확률을 예측합니다.
• 예측 결과를 조달청 내부에 리포트 형식으로 제공해, 조달 담당자가 사전 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.

결론
관세청·조달청의 데이터 연동과 공동 심사, AI 기반 예측 모델이 결합된 이 체계는 공공조달 물품 원산지표시 부정 행위를 실시간으로 감시·차단하고, 공공 자금의 투명성을 한층 강화합니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139150&kind=&sub_kind=