[단독]위장전입 '부정청약'도 잡아낸다..'머신러닝 알고리즘' 고도화 착수

고도화 완료 시 조사대상 4%→100%로 전면 확대 가능
하반기 현장점검 단지 선정부터 활용..'부정청약 고위험자' 집중점검

서울 송파구 롯데월드타워 서울스카이에서 바라본 아파트단지 모습. 2022.10.14/뉴스1 ⓒ News1 박세연 기자

(서울=뉴스1) 김진 금준혁 기자 = 정부가 올 하반기 부정청약 현장점검에 처음으로 '빅데이터 알고리즘'을 적용한다. 분석 정확도를 높이기 위한 알고리즘 고도화에도 착수했는데, 작업이 완료되면 전수조사가 가능해질 것으로 보인다.

21일 국토교통부 등에 따르면 한국부동산원은 최근 '부정청약 위험예측 데이터 분석 및 시각화' 연구용역을 발주했다. 지난 6월 개발을 마친 기계학습(머신러닝) 기반 알고리즘 코드를 고도화하는 내용으로 데이터베이스 설계 및 개발, 알고리즘 프로그램 운영, 시스템 안정화 등이 주요 과제다. 연구용역 기간은 3개월이다.

부동산원은 정부의 주택공급 정책 지원과 청약시장관리에 대한 국민 신뢰도를 높이기 위해 알고리즘 코드를 개발했다. 알고리즘은 위장전입, 위장이혼 등 적발 유형별 특징을 적용·분석해 부정청약 위험도를 매기게 된다.

올 상반기 실시된 2021년도 하반기 부정청약 주요 사례. (국토교통부 제공)

부동산원은 알고리즘을 통해 부정청약 가능성이 높은 고위험자를 집중점검하겠다는 방침이다. 특히 알고리즘 활용도가 높아지면 부정청약 전수조사가 가능해진다. 현재는 행정력 한계로 전체 청약당첨자 중 4%만을 대상으로 샘플링 조사를 진행 중인데, 프로그램 고도화 작업이 완료되면 나머지 96%까지 조사할 수 있게 된다.

국토부는 우선 2022년도 상반기 청약당첨자를 대상으로 하반기 중 실시되는 부정청약 점검조사에 알고리즘 코드를 처음 적용할 계획이다. 국토부와 부동산원은 매년 상·하반기 점검을 실시해 적발된 당첨자들을 경찰에 수사의뢰해 왔다. 2021년도 하반기 청약당첨자들을 대상으로 실시된 올 상반기 조사에서는 170건이 적발됐다.

국토부 관계자는 "알고리즘 코드를 올 하반기 현장점검 단지 선정부터 활용하게 된다"며 "고위험자가 집중된 단지에 대한 현장점검을 실시하게 되는 만큼 정확성과 실효성을 크게 높일 수 있을 것으로 본다"고 말했다.

그러나 최근 침체된 부동산 시장 상황을 감안했을 때, 알고리즘을 적용하더라도 향후 적발 건수가 크게 늘어나지 않을 가능성도 있다. 이 관계자는 "(상승기였던) 과거에는 적발 위험을 감수하면서까지 부정청약을 하는 사례가 많았지만 지금은 청약경쟁률이 낮아지는 등 상황이 달라졌기 때문"이라고 설명했다.

soho0902@news1.kr