복잡한 첨단 기능을 결합한 자동차에 결함과 오작동이 발생하면, 원인을 특정하기 어렵습니다. 급발진 사고가 대표적인 예입니다. 자동차를 둘러싸고 벌어지는 사고 유형도 천차만별입니다. 전기차 전환을 맞아 새로 도입되는 자동차 관련 법안도 다양합니다. 이에 IT동아는 법무법인 엘앤엘 정경일 대표변호사(교통사고 전문 변호사)와 함께 자동차 관련 법과 판례를 중심으로 다양한 사례를 살펴보는 [자동차와 法] 기고를 연재합니다.

출처=엔바토엘리먼츠

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>

오늘날 도로 위에서 사람보다 똑똑한 기계들이 교통법규 위반을 감시하고 있습니다. AI가 탑재된 스마트 CCTV와 하늘을 나는 드론, 길가의 음향 카메라, 자동 번호판 인식 시스템 등 첨단 기술이 교통단속에 투입되고 있습니다. 이러한 변화는 우리의 일상 운전 습관에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 운전자가 과속 카메라 앞에서 브레이크를 밟는 모습도 이제는 보기 어려워질 전망인데요.

이처럼 기술 발전은 도로 안전과 단속 효율을 높이는 빛을 가져오지만, 한편으로는 프라이버시 침해나 오작동 등 새로운 그림자도 드리웁니다. 관련 내용을 살펴보겠습니다.

도로 위 불법 단속에 활용되는 기술

AI 교통 카메라: 도로 위 CCTV 영상에 AI를 적용해 과속, 신호위반, 버스전용차로 위반뿐만 아니라 탑승자의 안전벨트 착용 여부, 휴대전화 사용까지 포착해 낼 정도로 발전했습니다. 사람 대신 알고리즘이 수많은 영상을 실시간 분석해 위반 차량을 가려내고 증거를 저장하므로, 단속 효율이 크게 향상됩니다.

드론 단속: 드론이 상공에서 고속도로와 시내를 감시하며, 순찰차나 고정식 카메라로 잡기 어려운 위반을 포착합니다. 지난 2017년부터 드론을 도입한 결과, 2022년에는 드론 적발 건수가 도입 초기의 3배 이상으로 증가해 수천 건의 교통 법규 위반 차량을 적발했습니다. 드론이 촬영한 영상을 AI가 판독하는 시스템까지 도입해 더욱 똑똑한 단속이 이뤄지고 있습니다.

음향 카메라: 소음 감지 센서와 카메라를 결합해 과도한 차량 소음을 내는 차량을 찾아냅니다. 예를 들어 일정 데시벨 이상의 폭주 오토바이나 튜닝 차량 배기음을 감지하면, 자동으로 해당 차량 번호판을 촬영해 단속합니다.

음향 단속카메라 도입 및 활용 계획 / 출처=경기도

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>

번호판 인식 시스템: 카메라로 찍은 차량 번호판을 자동 판독해 과속이나 신호위반 차량에 과태료를 부과하는 것을 넘어 수배 차량이나 무보험 차량까지 탐지하는 데 활용됩니다. 이처럼 도로 위 차량 데이터를 수집·분석함으로써 치안 활동에도 기여합니다.

센서 기반 불법 주정차 감지: 인공지능 기반 불법주정차 단속시스템(지능형 카메라, 스피커, 노면에 레이저로 이동 요청 이미지를 투사)을 거주자우선주차 구역, 장애인전용 주차 구역, 전기차 충전 구역, 상시 단속이 어려운 골목길이나 소방차 전용 구역 등 무단주차구역에 도입해 큰 효과를 거두고 있습니다.

AI 기반 지능형 관제 시스템: AI 기술을 활용해 인상착의, 차량 정보 등을 입력하면 실종자 수색, 사고 조사뿐만 아니라 실시간으로 범죄자 동선을 추적합니다. 경찰과의 협업을 통해 신속한 범인 검거에도 기여합니다.

기술로 달라진 도로 위 달라진 풍경들

교통사고 예방과 법규 준수 효과: 24시간 빈틈없는 자동 단속망은 운전자들에게 상시 경각심을 주어 법규 위반을 억제하는 효과를 발휘합니다. 과속이나 신호위반을 하면 언제든 잡힌다는 인식이 퍼지면, 결과적으로 위반 행위 자체가 감소하고, 교통사고 예방으로 이어집니다. 또 드론이나 CCTV가 사고 현장을 실시간 촬영해 전송하면, 긴급 구조와 2차 사고 방지에도 큰 도움이 됩니다.

단속 효율성과 공정성 향상: 기계는 피로 없이 객관적으로 단속하기 때문에 적발률이 높고 일관성이 있습니다. 경찰관의 휴식 시간에도 AI 카메라는 쉬지 않고 위반 차량을 잡아내며, 사람의 주관이 개입될 여지가 없어 공평한 법 집행이 가능합니다.

프라이버시 침해와 오작동: 도시 전체에 설치된 번호판 인식 카메라 등이 모든 차량의 이동 경로를 기록하고 저장한다면, 개인의 일상생활 패턴까지 추적할 수 있게 됩니다. 방범 등을 이유로 도시 전역에서 차량 이동 데이터를 수집하는 경우, 그 데이터만으로도 누가 어떤 경로로 출퇴근하고 어디에 들르는지 알 수 있어 민감한 정보가 드러날 가능성이 있습니다. 기계도 완벽하지 않아서, 번호판 문자를 잘못 읽거나, AI가 정상 주행을 위반으로 잘못 판별하는 오탐지 가능성도 있습니다. 드론이 추락하거나 시스템 해킹 등 기기 결함과 악용에 따른 2차 피해 위험도 상존하므로, 기술에 대한 맹신은 금물입니다.

새로운 시대에 맞는 법제도 정비의 필요성

급격한 기술 발전에 발맞춰 법과 제도도 정비해야 합니다. 자동 단속 시스템이 수집하는 영상 및 차량 이동 데이터의 수집 목적을 교통단속으로 한정하며, 이용 범위와 보관 기간을 법으로 명확히 정할 필요가 있습니다. 오작동, 오인 단속에 대해 신속히 대응할 수 있도록 이의제기 절차를 간소화해 신속하고 쉬운 구제 시스템을 구축할 필요가 있습니다.

교통단속 기술의 진화는 안전한 도로 환경 조성과 법규 준수 문화 정착에 기여하고 있습니다. 그러나 이러한 기술이 개인정보와 프라이버시를 침해하는 도구가 되지 않도록 법적·제도적 장치를 마련하는 것이 중요합니다. 첨단 교통단속기술의 장점을 극대화하면서도 부작용을 억제하려면, 결국 사회적 합의를 바탕으로 한 규제와 감독이 필수적입니다. 빠르게 달리는 기술의 가속페달에 걸맞게 법과 제도의 브레이크를 적절하게 사용한다면, 안전하고 공정한 도로 환경을 이룰 수 있을 것입니다.

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>

글 / 정경일 법무법인 엘앤엘 대표변호사

정경일 변호사는 한양대학교를 졸업하고 제49회 사법시험에 합격, 사법연수원을 수료(제40기)했습니다. 대한변호사협회 등록, 교통사고·손해배상 전문 변호사로 활동하고 있으며, 현재 법무법인 엘앤엘 대표변호사로 재직 중입니다.

정리 / IT동아 김동진 기자 (kdj@itdonga.com)

사용자 중심의 IT 저널 - IT동아 (it.donga.com)