항공·위성사진 기반 부정수급 탐지 AI

농정AI 제안 보고 · 예산·부정수급·감사 · No. 030

항공·위성사진 기반 부정수급 탐지 AI 도입 제안

제안 구분	예산·부정수급·감사 / 전문 센서·이미지 판독형
제안 요지	항공사진을 분석해 실경작 여부, 폐기물 방치 등 직불금 부당 신청이 의심되는 필지를 자동으로 찾아냅니다.

1. 추진 배경

• 직불금은 실제 경작 여부가 지급의 전제이지만, 필지가 많아 현장 점검만으로 모두 확인하기 어렵습니다.
• 항공사진은 넓은 면적을 한눈에 볼 수 있어, 경작 여부와 토지 이용 상태를 확인하는 보조 수단이 될 수 있습니다.
• 방치되거나 다른 용도로 쓰이는 농지가 지원금 대상에 포함되면 형평성 문제가 생깁니다.

2. 제안 내용

• 필지 이미지 분석: 항공사진과 위성영상으로 경작 흔적, 방치 상태, 폐기물이나 구조물 존재를 판독합니다.
• 신청 내용 대조: 신청한 작물과 필지 상태가 맞는지 비교합니다.
• 의심 필지 선별: 현장 확인이 필요한 필지를 우선순위로 제시합니다.
• 시계열 비교: 촬영 시기별 변화를 비교하여 경작 이력을 확인합니다.

3. 활용 예시

• 경작을 신청한 논에서 오랫동안 경작 흔적이 없는 경우를 점검 후보로 올립니다.
• 농지에 폐기물이나 불법 구조물이 방치된 정황을 찾아냅니다.
• 신청 작물과 영상에서 판독된 작물 유형이 맞지 않는 경우를 확인합니다.

4. 필요한 데이터(상세)

이 제안의 성패는 모형보다 데이터 연결에 달려 있습니다. 필요한 데이터와 확인이 필요한 사항은 다음과 같습니다. 보유기관은 예시이며 실제 제공 여부와 접근 권한은 협의가 필요합니다.

데이터	내용·용도	주 보유기관(예)	확인 필요 사항
항공사진·위성영상	필지의 경작 상태 판독	국토 관련 기관, 위성 운영기관	촬영 시기와 해상도
필지 지적·농지 정보	필지 경계와 지목	국토교통부, 농림축산식품부	지적과 현황의 차이
직불금 신청 필지	신청 내용	농림축산식품부	개인정보 보호
작물 재배 분류 자료	영상과 작물 매칭	농촌진흥청	지역과 계절별 차이
현장 점검 결과	판독 모형 검증	사업 운영기관	점검 기록 정리
폐기물·불법 시설 신고 자료	판독 기준	환경, 지방자치단체	공개 범위

데이터 정비 선결 과제

• 판독에 충분한 해상도와 촬영 주기의 영상을 확보해야 합니다.
• 필지 정보와 신청 정보를 연결하는 체계가 필요합니다.
• 판독 오류를 고려하여 영상은 선별 수단일 뿐 최종 판단은 현장 확인으로 한다는 원칙이 필요합니다.

5. 필요한 기반

전문 센서·이미지 판독형 — 전용 센서·이미지 신호를 학습한 특화 모델 필요

• 데이터 연결 계층: 영상과 필지, 신청 정보를 연결한 저장소
• 판독 계층: 영상 분석과 필지별 상태 분류
• AI 계층: 의심 필지 선별과 근거 설명
• 통제 계층: 영상 이용 권한, 현장 확인 후 처분, 이의 절차

6. 추진 방안(안)

단계	내용
시범	영상 확보가 쉬운 한 개 시군의 논 필지를 대상으로 판독을 시험합니다.
검증	현장 점검 결과와 판독 결과를 비교하여 정확도를 확인합니다.
확대	시군과 작물 유형을 넓힙니다.
정착	점검 대상 선정에 영상 판독 결과를 참고 자료로 포함합니다.

※ 단계별 기간과 예산은 데이터 협의 결과에 따라 정해야 하므로 이 글에서는 제시하지 않습니다.

7. 기대 효과

• 넓은 면적을 적은 인력으로 점검하는 것이 가능해집니다.
• 현장 점검이 의심 필지에 집중되어 효율이 높아집니다.
• 부당 신청에 대한 억지 효과가 생깁니다.

8. 검토 필요 사항

• 영상만으로는 경작 여부를 확정할 수 없어 현장 확인이 필수입니다.
• 하우스, 과수 등 영상 판독이 어려운 유형은 별도 방법이 필요합니다.
• 영상 활용 범위와 개인정보 보호 요건을 먼저 확인해야 합니다.

9. 건의 사항

영상 확보가 쉬운 한 개 시군에서 필지 판독을 시범 시행하고, 현장 점검 결과와 비교하여 판독 정확도를 확인한 뒤 확대할 것을 건의합니다.

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이 글은 AI가 제시한 아이디어를 보고서 형식으로 정리한 것으로, 농림축산식품부의 공식 입장이나 추진 계획이 아닙니다.