불법 주정차 해결 사업화 방안 연구

아리술래 블로그에 오신 것을 환영합니다. (Welcome to the Arisullae blog)

도시 이동 수단 컴플라이언스 및 자산 회수를 위한 규제 기술 융합 모델 (UMCAR) 백서: 자동 금융 차감, DLT 기반 투명성, 그리고 사회적 포용의 통합

I. 요약: 전략적 필요성과 규제 기술 융합

1.1 현황 분석: 현행 시스템의 비효율성 및 과제

대한민국 도시 지역에서 발생하는 각종 이동 수단의 장/단기 불법 주정차 및 방치 문제는 단순한 교통 질서 저해를 넘어 심각한 생활 민원으로 분류되며 1, 행정 효율성을 저해하는 주요 요소로 작용하고 있습니다. 현재의 불법 주정차 위반 처리 과정은 단속, 입력, 차적 조회, 전송, 부과 등의 복잡한 단계로 이루어지며, 정상 자료 처리에도 불구하고 약 20일에서 30일이 소요되는 행정적 병목 현상을 가지고 있습니다.2 이러한 느린 행정 절차는 과태료 부과 및 징수의 확실성을 떨어뜨리고, 행정 당국의 인적, 물적 자원 소모를 가중시킵니다.

문제의 심각성은 데이터에서도 확인됩니다. 서울시의 불법 주정차 과태료 부과액은 2022년 약 728억 원에서 2023년 약 773억 원으로 6.2% 증가했습니다.1 이는 문제가 심화되고 있음을 의미하며, 기존의 민사적 징수 방식(가상계좌 입금, 압류 해제)이나 벌칙 강화 방식(사전 통지 기한 내 납부 시 20% 감경, 체납 시 최대 60개월까지 가산금 부과) 2만으로는 문제 해결에 한계가 있음을 시사합니다. 따라서 보다 강력하고 원활한 이행 조치를 위한 시스템적 전환이 필요합니다.

1.2 UMCAR (Urban Mobility Compliance and Asset Recovery) 모델의 제안

본 보고서가 제안하는 UMCAR 모델은 기존의 행정적, 사법적 절차를 보완하고 근본적인 문제를 해결하기 위해 네 가지 핵심 축을 통합합니다. 첫째, AFDP (Automated Financial Deduction from Premiums), 즉 의무 보험료 자동 차감 방식을 통해 과태료 납부의 지연을 제거하고 이행의 확실성을 확보합니다. 둘째, AI 및 드론을 활용한 상시적, 정밀 모니터링 시스템을 구축합니다.1 셋째, DLT (분산원장기술) 중 한국은행 디지털 화폐(CBDC) 토큰을 활용하여 모든 비용 처리의 명확성과 투명성을 극대화합니다. 넷째, 이 시스템 운영 과정에서 발생하는 필수 조치 사항들을 시니어 및 소득원 마련 취약 계층을 위한 일자리 창출과 연계하여 사회적 포용 목표를 달성합니다.

AFDP가 기존 행정 집행의 지연(20~30일)을 제거하고 규제된 금융 상품(보험)을 통해 납부를 사전 승인함으로써, 행정 집행 지연에 따른 표준 민사 집행 부담을 회피하고 신속한 해결에 초점을 맞추도록 합니다.

1.3 핵심 분석 결과 및 전략적 권고

본 분석 결과, UMCAR 모델의 실행 가능성은 기존의 규제 환경에 대한 면밀한 검토와 전략적 조정에 달려 있습니다.

• 금융 규제 전환: 사용자가 제안한 원화 스테이블 코인 발행은 한국은행이 금융 안정성과 통화 정책 약화를 우려하여 비은행 기업의 발행을 반대하고 규제하고 있어 3, 현행 규제 하에서는 실현 불가능한 방안입니다. 따라서 투명성 목표를 달성하면서 규제 준수를 유지하기 위해서는 CBDC(중앙은행 디지털 화폐) 토큰의 활용으로 전환하는 것이 필수적입니다. 이는 프로젝트를 민간 핀테크 사업에서 국가 차원의 규제 기술(RegTech) 통합 프로젝트로 격상시켜야 함을 의미합니다.

• 법적 위험 및 AFDP: AFDP의 도입은 기존의 자동차 보험법 및 도로교통법에 대한 중대한 입법적 개정을 요구합니다. 이는 공공 안전 과태료를 사적 금융 계약에 강제로 연동시키는 선례 없는 조치이기 때문입니다.

• 자산 회수 극대화: 단순히 방치 차량을 폐차 처리하는 것 외에, 중고 물품 거래 방식(수출)을 통합함으로써 4 자산 회수율을 극대화하고 이 과정에서 발생하는 비용(견인, 보관, 처리)의 투명한 집행을 DLT로 보장해야 합니다.6

즉각적인 전략적 권고: AFDP의 법적 기반 마련을 위한 입법 로비 활동을 최우선으로 추진하고, CBDC 통합 파일럿을 위해 한국은행과의 협력 체계를 구축해야 합니다.

II. 근본 분석: 현행 집행 체계의 결함과 AFDP의 필요성

2.1 현행 과태료 부과 및 징수 체계의 비효율성

현재의 불법 주정차 과태료 부과 절차는 행정의 비효율성을 내포하고 있으며, 이는 법적 강제력의 즉각적인 적용을 어렵게 만듭니다. 단속이 이루어진 후, 행정 시스템 입력, 차적 조회, 전송을 거쳐 최종 부과까지는 통상적으로 20일에서 30일이 소요됩니다.2 이 긴 행정 사이클 동안 차량 소유주는 이의 제기 기간을 가지게 되며, 이 기간이 종료된 후에야 비로소 납부 혹은 체납 절차로 넘어갑니다.

현행 시스템은 납부를 독려하기 위해 의견 진술 기한 내 자진 납부 시 20%를 감경해주지만 2, 이 기한을 넘길 경우 납부 독촉 고지, 압류 등의 추가적인 행정 처분을 필요로 합니다. 체납 발생 시 최초 3%의 가산금과 이후 60개월까지 매월 1.2%의 중가산금이 부과되어 2 최종적으로는 높은 이자를 수반하는 징수 시스템에 의존하게 됩니다.

이러한 방식은 행정 당국이 고지서 발송, 가상 계좌 안내, 체납 차량 압류 해제 처리 등 복잡하고 시간이 많이 소요되는 민사 집행 절차에 지속적으로 인적 자원을 투입해야 함을 의미합니다. 과태료의 미납이 장기화될수록 행정 당국의 처리 비용은 징수액 대비 높아질 가능성이 있습니다. 시스템이 높은 이자를 통해 징수를 독려하는 방식은 신속한 해결보다는 징벌적 조치에 우선순위를 두는 구조적 문제를 야기하며, 이로 인해 정부의 숨겨진 거래 비용(Hidden Governmental Transaction Cost)이 증가합니다.

2.2 자동 금융 차감 방식 (AFDP)의 도입 논리

AFDP는 이러한 행정적, 재정적 비효율성을 해소하기 위한 근본적인 해결책입니다. AFDP는 차량 운행을 위한 필수 요소인 의무 보험 계약을 공공 안전 규정 준수를 위한 재정적 담보 수단으로 활용합니다.

AFDP가 도입될 경우, AI/드론 시스템에 의해 불법 행위가 확인되고 데이터가 검증되는 즉시, 행정 부과 절차를 우회하여 보험료에서 과태료가 자동적으로 차감됩니다. 이는 기존의 20~30일 지연을 제거하고, 행정 부과 이후의 독촉 고지, 압류 등의 복잡한 민사 집행 과정 없이도 **준수 확실성(Compliance Certainty)**을 확보합니다.

이러한 방식은 과태료 징수의 초점을 '처벌' (고율의 가산금)에서 '즉각적인 시정' (신속한 금융적 정리)으로 전환합니다. 이를 통해 행정 당국은 징수 불확실성과 관련된 비용을 대폭 줄일 수 있으며, 법규 위반이 발생한 직후 공공 질서 저해에 대한 재정적 책임이 이행되도록 강제합니다.

III. AFDP의 법적 및 규제적 타당성: 보험 책임 연계

AFDP 모델의 도입은 가장 첨예한 규제 및 법적 검토가 필요한 영역입니다. AFDP는 국가가 부과하는 행정 처분(과태료)을 사적 계약(자동차 보험)에 연동하여 비자발적인 차감을 강제하는 방식이므로, 기존의 법적 관행과 충돌할 수 있습니다.

3.1 법적 충돌 분석: 도로교통법 대 보험 계약법

AFDP를 실행하려면 모든 차량 보험 계약에 대해 특정 공공 안전 위반 과태료에 대해 보험사가 국가를 대신하여 금융 지급 대리인 역할을 하도록 의무화하는 법적 근거가 필요합니다. 이는 국가가 특정 목적(조세 체납 등)을 위해 개인의 사적 금융 자산(예: 예금, 부동산)에 압류를 설정하는 기존의 법적 선례와는 다릅니다. AFDP는 압류 절차를 거치지 않고, 과태료 발생과 동시에 사전에 계약된 금융 수단에서 납부를 인출하는 방식이기 때문입니다.

이러한 조치를 위해서는 자동차 보험법 또는 의무보험에 관한 특별법에 강제 조항을 신설해야 합니다. 핵심은 보험 계약의 목적을 기존의 사고 보장에서 확장하여, 공공 안전 의무 위반에 대한 국가의 재정적 구제권을 포함하도록 재정의하는 것입니다.

3.2 AFDP를 위한 입법 프레임워크 제안

AFDP의 성공적인 도입을 위해서는 모든 차량 보험 상품(특히 의무 가입 항목)에 특정 공공 안전 과태료에 대한 보험사의 금융 대리 행위를 의무화하는 필수 조항을 포함해야 합니다.

1. 적용 범위의 명확화: AFDP 적용 대상을 AI/드론과 같은 자동화 시스템에 의해 정밀하게 검증된 위반 사례로 한정하여, 행정 오류 가능성을 최소화하고 신속한 처리를 보장해야 합니다. 이는 운전자의 정당한 의견 진술 및 이의 제기 권리를 침해하지 않으면서도, 시스템의 강제력을 높이는 방안입니다.

2. 신속한 처리 메커니즘: AFDP가 성공적으로 차감된 경우, 위반 차량 소유주에게는 2에 명시된 자진 납부 감경 20% 혜택을 즉시 적용하여, 시스템의 신속한 해결 기능을 보상하고 법적 강제력에 대한 수용성을 높여야 합니다.

3.3 규제 위험의 사적 부문 이전 및 보험료 반영

정부가 보험사에게 과태료 자동 차감 의무를 부과하는 것은 본질적으로 규제 집행과 관련된 징수 위험을 사적 금융 부문으로 이전하는 효과를 가져옵니다. 보험사는 이 새로운 규제 집행 리스크를 통계적으로 분석하고, 이를 보험 프리미엄 계산에 반영하게 됩니다.

결과적으로, 모든 보험 가입 운전자, 즉 법규 위반을 하지 않는 운전자들까지도, 보험료의 미미한 상승을 통해 UMCAR 시스템의 운영 효율성 및 인프라 구축 비용을 간접적으로 분담하는 형태가 됩니다. 이는 불법 주정차 문제 해결을 위한 공공의 이익을 확보하기 위해 사회 구성원 전체가 비용을 공유하는 집합적 금융 방어 기제를 구축하는 것을 의미합니다.

UMCAR 모델 도입 전후의 행정 효율성을 비교하면, AFDP의 전략적 가치는 더욱 명확해집니다.

AFDP 도입에 따른 행정 효율성 비교

IV. 핀테크 아키텍처: DLT를 통한 절대적 투명성 확보

사용자가 요구한 '매우 명확하고 투명한 집행 확인'을 보장하기 위해서는 분산원장기술(DLT)을 활용한 금융 거래의 투명성 확보가 필수적입니다. 그러나 이를 위한 기술적 선택은 한국의 엄격한 금융 규제 환경을 반드시 고려해야 합니다.

4.1 원화 스테이블 코인에 대한 규제적 난제

3

원화 가치에 연동되도록 설계된 원화 스테이블 코인은 안정적인 가상 자산으로 투명하고 효율적인 비용 분배에 이상적일 수 있으나 3, 한국은행(BOK)은 비은행 기업이 이러한 스테이블 코인을 발행하는 것에 대해 강력하게 반대하는 입장입니다. 한국은행 총재는 비은행 기업이 스테이블 코인을 활용하여 은행이 받는 규제를 우회하고 예금 및 결제 기능을 수행할 경우 금융 안정성을 저해하고, 시중 유동성을 증가시켜 한국은행의 통화 정책의 효과를 약화할 수 있다는 우려를 명확히 했습니다.3

현재 한국에서 민간 업체가 원화 스테이블 코인을 발행하는 것은 사실상 규제에 막혀 무산되고 있는 상황입니다.3 따라서 UMCAR과 같은 국가 차원의 공공 시스템에 민간 발행 스테이블 코인을 적용하는 것은 현재 규제 환경 하에서는 정치적, 규제적으로 실현 가능성이 없습니다.

4.2 전략적 전환: 중앙은행 디지털 화폐(CBDC) 통합

민간 스테이블 코인의 규제적 제약을 고려할 때, 투명성과 규제 준수를 동시에 만족시키는 유일한 대안은 CBDC(Central Bank Digital Currency) 토큰을 활용하는 것입니다. CBDC는 국가의 전적인 신뢰를 바탕으로 하며, 중앙은행이 발행하므로 통화 정책 및 금융 안정성에 대한 우려를 해소할 수 있습니다.

UMCAR 시스템에 특화된 CBDC 토큰, 예를 들어 '공공 컴플라이언스 토큰(Public Compliance Token)'을 도입하여, 이 토큰이 불법 주정차 벌금 납부, 견인 및 보관 비용 지불, 일자리 창출 보수 지급 등 UMCAR 운영 관련 비용 집행에만 독점적으로 사용되도록 설계할 수 있습니다.

4.3 스마트 계약을 통한 비용의 자동 분배 및 투명성 보장

CBDC 토큰과 연동된 스마트 계약(Smart Contract)은 AFDP를 통해 확보된 과태료 수입을 행정 절차 지연 없이 즉각적이고 투명하게 분배하는 핵심 역할을 수행합니다.

스마트 계약의 분배 로직:

1. 트리거 발생: AI/드론에 의한 위반 사실 검증 완료 및 AFDP를 통한 과태료 자동 차감 성공.

2. 자동 분배: 차감된 원화(CBDC 토큰)는 실시간으로 운영비용 및 과태료 수입으로 분배됩니다. 분배 대상은 단속 담당 기관(과태료 수입), AI/드론 관리 용역 업체(서비스 이용료), 견인 업체(견인 보관 비용), 보관 시설 운영자(보관 비용) 등입니다.6

3. 감사 추적성: 모든 거래 기록은 DLT에 불변하게 기록되므로, 비용 지출의 원인, 금액, 수령자가 명확하게 추적 가능합니다. 이는 '적절한 처리 비용'을 공사 금액에 계상하도록 규정한 법적 원칙 6을 준용하여, 방치 차량 관리 비용의 회수 및 집행 투명성을 법적으로 뒷받침합니다.

이러한 CBDC 기반 스마트 계약은 기존의 행정 회계 시스템에서 발생할 수 있는 자금 유용 및 불투명한 비용 처리 가능성을 원천적으로 차단합니다. 드론의 배터리 교체 비용, 감시 요원의 시간당 보수, 번호판 세척 서비스 비용 등 모든 운영 비용이 정확히 어디서 발생하여 누구에게 지급되었는지 실시간으로 확인되는 불변의 감사 추적 기록을 생성함으로써, 최고 수준의 투명성 요구 사항을 충족합니다.

V. 첨단 모니터링 및 AI 기반 운영 아키텍처

UMCAR 모델의 효율성과 강제력은 AI와 드론을 활용한 지속적인 모니터링 시스템의 정밀도에 의존합니다. 이 시스템은 단순한 단속을 넘어, 발생하는 인적·물적 자원 비용을 정밀하게 산정하고 부과하는 기능을 통합해야 합니다.

5.1 AI/드론 배치 전략 및 정밀 분석

불법 주정차 민원 비율이 전국적으로 가장 높다는 사실 1은 모니터링 시스템의 필요성을 뒷받침합니다. 서초구의 시스템 구축 검토 사례 1에서 보듯, AI 드론 기술은 이미 현장에서의 적용 가능성이 입증되고 있습니다.

배치 및 기술 요구 사항:

• 우선 단속 구역 지정: 과태료 부과액이 일반 구역에 비해 3배 이상 높은 어린이 보호 구역, 노인·장애인 보호 구역, 소화전 주변 5M 2 등의 안전 취약 구역에 드론 순찰을 집중 배치합니다.

• 정밀 데이터 수집: 드론은 고해상도 이미지 촬영 및 GPS 시간 태그 데이터를 실시간으로 전송(촬영, 전송)해야 합니다.

• AI 정밀 분석: AI 모델은 확보된 이미지를 통해 차량의 종류(승용차/화물차 4t 이하 4만 원, 승합차/화물차 4t 이상 5만 원 등)를 정확히 분류하여 적절한 과태료를 산정해야 합니다.2 또한, 동일 장소에서 2시간 이상 위반 시 1만 원이 가산되는 규정을 적용하기 위해 2, 위반 지속 시간을 초 단위로 정밀하게 측정하는 알고리즘이 필수적입니다.

5.2 인적 및 물적 자원 비용의 자동 산정 및 부과

UMCAR 모델의 핵심 요구 사항 중 하나는 '지속적인 모니터링에 소요되는 인적, 물적 자원 비용 부과에 대한 조치'입니다. 이는 단속 행위에 소요된 실제 비용을 징수된 과태료에서 자동으로 회수하여 시스템을 자립시키는 메커니즘을 의미합니다.

• 비용 산정 기준 개발: 드론의 비행 시간, AI 서버의 데이터 처리 용량, 원격 모니터링 요원의 검증 작업 소요 시간 등을 정량화하여 표준화된 운영 비용 지표를 설정합니다.

• 스마트 계약 연동: 위반 행위 한 건당 산정된 운영 비용은 CBDC 스마트 계약을 통해 과태료 수입에서 자동적으로 차감되어, 해당 비용을 발생시킨 인력 및 기술 공급자에게 즉시 분배됩니다. 예를 들어, 모니터링 기술자가 위반 증거를 검증하고 DLT에 확인 완료를 기록하는 즉시, 해당 작업 시간만큼의 보수가 CBDC 토큰으로 지급되는 방식입니다.

이 시스템은 AI가 검증 가능한 증거를 제공하고 AFDP가 즉각적인 징수를 보장하기 때문에, 운영 비용이 자체적으로 충당되는 자립형 집행 생태계를 구축합니다. 이는 지방 정부의 일반 예산에 의존하지 않고도 단속 시스템을 신속하게 확장할 수 있는 재정적 기반을 제공합니다.1

VI. 사회 경제적 포용: 일자리 창출 및 취약 계층 고용

UMCAR 시스템은 단순한 규제 집행을 넘어, 시스템 운영 과정에서 발생하는 다양한 필요 조치 사항을 시니어 및 소득원 마련 취약 계층을 위한 안정적이고 투명한 일자리 창출과 연계하는 목표를 가지고 있습니다.

6.1 UMCAR 운영을 위한 역할 유형 분석

UMCAR 운영에 필요한 일자리는 장/단기, 일회성, 다회성 등의 다양한 형태로 구분될 수 있으며, 취약 계층의 노동 능력 및 가용 시간에 맞춰 설계되어야 합니다. 주요 역할은 데이터 관리, 차량 물류 준비, 그리고 물리적 관리로 나눌 수 있습니다.

6.2 번호판 관리 업무 신설 및 DLT 기반 보수 지급

AI 드론 시스템의 핵심은 차량 번호판의 명확한 식별입니다. 불법 주정차 및 방치 차량의 경우 번호판 오염, 훼손 등으로 인해 AI의 인식률이 저하될 수 있습니다. 따라서 번호판 세척 및 번호판 교체 (장기 방치 차량의 경우)와 같은 전문적인 관리 서비스가 새로운 필수 업무로 창출됩니다.

이러한 서비스(장/단기, 일회성, 다회성 포함)는 취약 계층에게 안정적인 소득원을 제공하며, 그 비용은 DLT를 통해 매우 투명하게 집행됩니다. 예를 들어, 번호판 세척 작업이 완료되고 사진 증거(Proof-of-Work)가 DLT에 기록되면, 해당 서비스 계약에 따라 약정된 보수가 CBDC 토큰으로 즉시 자동 지급됩니다. 이처럼 규제 집행의 필요성이 곧 사회 복지 목표를 달성하는 경제적 기회로 전환됩니다.

6.3 사회 공헌 역할의 자금 조달 모델

이러한 사회적 포용 역할에 대한 고용 비용은 UMCAR 시스템의 주요 수익원, 즉 AFDP를 통한 과태료 징수액과 방치 차량의 자산 회수액에서 직접 충당됩니다. 이 비용은 스마트 계약 내에서 행정 집행 및 운영 비용 항목으로 분류되며6에 따른 '적절한 처리 비용' 산정 원칙을 준수하면서 투명하게 분배됩니다. 이는 과거에는 외주화되거나 방치되었던 행정적 마찰 요인(예: 불명확한 번호판)을 새로운 시장 수요와 고용 기회로 전환하여, 시스템의 성공이 곧 사회적 편익으로 연결되도록 설계합니다.

VII. 자산 회수 극대화: 방치 차량의 국제 거래 연계

방치 차량의 처리는 단순히 '폐차' 처리 과정을 넘어, 회수 가능한 자산 가치를 극대화하는 방향으로 설계되어야 합니다. UMCAR 모델은 차량을 폐기물로 간주하기 전에 국제 중고 물품 거래 방식을 통합하여 수익을 최대화하고, 이 과정 전체의 투명성을 DLT로 보장합니다.

7.1 방치 차량 소유권 이전 및 물류 준비의 투명성

차량을 방치한 경우, 해당 차량은 지자체의 관리 하에 견인 및 보관됩니다.6 이 기간 동안 발생하는 견인 보관 비용은 시간이 지남에 따라 차량의 잔존 가치를 빠르게 소모시킵니다. UMCAR 모델은 방치 차량이 자산으로서의 가치를 유지하는 시점을 놓치지 않도록 신속한 소유권 이전 절차를 확립해야 합니다.

소유권이 지자체 또는 지정된 자산 관리 법인으로 이전되면 (수출 시 사업자등록이 없는 개인도 가능하나 4, 대규모 처리를 위해 법인화가 효율적임), 중고차 수출 절차를 개시할 수 있습니다. 수출이 결정되면, 차량은 수출 신고 수리일로부터 30일 이내에 외국무역선에 선적되어야 하며 4, 이 기한을 넘길 경우 과태료 부과 및 수리 취소가 발생할 수 있으므로 물류 효율성이 매우 중요합니다.

7.2 국제 중고 물품 거래 방식의 금융 투명성

UMCAR의 자산 회수 메커니즘은 CBDC 토큰을 활용하여 차량의 압류부터 최종 수출 판매까지 발생하는 모든 비용과 수익을 실시간으로 추적합니다.

• 비용 추적: 견인 비용, 보관 비용 6, 번호판 관리 비용(청소 등), 수출 신고 수수료, 선적 준비 비용 등 모든 지출은 스마트 계약을 통해 명확하게 기록되고 지급됩니다.

• 수출/폐차 비교 분석: 시스템은 차량의 누적된 보관 비용을 실시간으로 계산하고, 예상되는 수출 판매 가격 또는 폐차 고철 가격과 비교합니다. 이 실시간 분석은 차량을 폐차할지 2, 아니면 추가적인 물류 및 행정 비용을 들여서라도 국제 중고 물품 거래로 전환할지 4를 최적화하여 결정하도록 돕습니다. 이를 통해 지자체의 보관 및 처리 부채 발생을 최소화합니다.

• 잔여 가치 정산: 만약 차량 판매 후 과태료, 견인, 보관, 처리 비용 등을 모두 정산하고도 잔여 가치가 남을 경우, 이 금액은 DLT 기록을 바탕으로 투명하게 원 소유주에게 환급되도록 스마트 계약이 설계되어야 합니다.

UMCAR 모델은 방치 차량의 처리를 행정적 부담이 아닌, 새로운 수익을 창출하는 자산 회수 프로세스로 전환하며, 이 모든 과정이 CBDC 기반의 투명한 장부에 기록되도록 합니다.

VIII. 사업화 전략 및 구현 로드맵

UMCAR 모델은 규제 개혁, 핀테크 혁신, 사회적 고용 목표가 복합적으로 얽힌 대규모 RegTech 솔루션입니다. 성공적인 사업화를 위해서는 명확한 비즈니스 모델과 단계적인 실행 전략이 요구됩니다.

8.1 비즈니스 모델 정의 및 수익 흐름

UMCAR 시스템은 다양한 경로를 통해 재정적 지속 가능성을 확보할 수 있습니다.

• 주요 수익원 (AFDP 수수료): 자동 차감된 과태료 징수액 중 일정 비율(예: 징수 대행 수수료)을 UMCAR 운영 주체가 확보합니다. 이는 규제 집행의 확실성을 제공하는 대가입니다.

• 자산 회수 마진: 방치 차량의 국제 중고차 수출 또는 폐차 처리 과정에서 발생하는 순이익 마진입니다.

• 특수 서비스 수수료: AI 기반 데이터 검증 서비스, DLT 플랫폼 관리, 번호판 관리 서비스 계약 등 시스템이 창출하는 신규 서비스에 대한 이용료를 부과합니다.

8.2 단계별 구현 로드맵

UMCAR의 복잡성(입법, 금융 시스템 통합, 기술 개발)을 고려하여 3단계의 전략적 로드맵을 제안합니다.

8.2.1 1단계 (파일럿 및 법제화 준비 - 12개월)

• 기술 검증: 서초구 사례 1를 기반으로 고밀도 민원 구역을 선정하여 AI/드론 모니터링 시스템을 파일럿으로 운영합니다. 이 단계에서는 CBDC는 사용하지 않지만, DLT 기반의 회계 투명성 기능을 제한적으로 적용하여 데이터를 수집합니다.

• 법제화 추진: AFDP 도입을 위한 자동차 보험법 및 도로교통법 개정의 필요성을 제기하고 입법 당국에 관련 법안 초안을 제출하여 법적 검토 절차를 개시합니다.

8.2.2 2단계 (규제 통합 및 CBDC 연계 - 18개월)

• 규제 승인 및 AFDP 시행: AFDP 관련 입법이 통과됨에 따라, 금융위원회 및 보험 업계와의 협의를 통해 시스템 통합 표준을 구축합니다.

• CBDC 연동: 한국은행과의 협력 하에 UMCAR 시스템 전용 CBDC 토큰 사용을 위한 기술적 MOU를 체결하고, 제한된 영역에서 스마트 계약 기반의 비용 자동 분배 테스트를 시작합니다.

• 사회적 고용 프로그램 시작: 번호판 세척 및 차량 전처리 작업 등 DLT 기반의 투명한 보수 지급이 가능한 초기 일자리 프로그램을 시작합니다.

8.2.3 3단계 (전국적 확장 및 자산 관리 최적화)

• 전국 단위 확장: AFDP, AI 모니터링, CBDC 통합 시스템을 주요 광역 지자체로 확대 적용합니다.

• 국제 자산 수출 시스템 확립: 방치 차량의 소유권 이전 및 국제 수출을 위한 표준 운영 절차(SOP)를 확립하고, 수출 신고 및 선적 기한(30일) 4을 엄수하기 위한 물류 파트너십을 강화합니다. 이 단계에서 자산 회수 마진을 시스템의 중요한 수익원으로 확보합니다.

8.3 주요 이해관계자 협력 전략

UMCAR 모델의 성공은 정부, 규제 기관, 민간 금융 부문의 긴밀한 협력에 달려 있습니다.

• 정부/정책 결정자: 국토교통부(도로교통법), 금융위원회(보험 규제), 한국은행(CBDC 및 DLT 정책)을 대상으로 AFDP의 공공 이익과 CBDC의 투명성 기능을 강조하여 입법 및 규제적 승인을 확보해야 합니다.

• 민간 부문: 자동차 보험사(AFDP 시스템의 금융 인터페이스 구축), AI/드론 기술 제공업체, DLT 플랫폼 개발사(CBDC 스마트 계약 및 감사 추적 기술 제공)와의 긴밀한 협력 체계가 필수적입니다.

IX. 결론 및 권고 사항

UMCAR 모델은 불법 주정차 및 방치 차량 관리의 고질적인 문제를 해결하기 위해 행정, 금융, 기술, 사회 복지 목표를 융합하는 혁신적인 규제 기술(RegTech) 솔루션입니다. 기존 시스템의 20~30일에 달하는 느린 행정 처리 주기를 AFDP와 CBDC 기반 스마트 계약으로 대체함으로써, 준수 확실성을 높이고 행정 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다.

9.1 핵심 결론의 종합

1. 규제적 전환의 필수성: 투명한 금융 집행을 위해 사적 원화 스테이블 코인은 규제적으로 불가능하며 3, CBDC 통합이 유일한 대안입니다. 이는 프로젝트의 성패가 한국은행과의 협력에 달려 있음을 의미합니다.

2. AFDP의 법적 강제력 확보: AFDP는 징수 효율을 극대화하지만, 이를 위해서는 차량 보험법 개정이라는 중대한 입법 조치가 선행되어야 하며, 이 과정에서 운전자의 권익 보호(신속한 이의 제기 및 20% 감경 적용 2)를 위한 메커니즘을 명확히 구축해야 합니다.

3. 투명성 및 자원 관리: DLT 기반의 비용 처리 자동 분배 시스템은 모니터링에 소요된 인적/물적 자원 비용 1과 견인/보관/처리 비용 6을 실시간으로 추적 및 지급하여, 모든 집행 과정의 투명성을 절대적으로 보장합니다.

4. 사회 경제적 가치 창출: 차량 관리 및 행정 지원 과정에서 발생하는 필수 업무(번호판 세척, 수출 물류 준비 등)를 시니어 및 취약 계층을 위한 안정적 일자리(장/단기, 일회성, 다회성 포함) 4로 전환함으로써, 규제 집행이 사회적 포용을 위한 수단으로 기능하도록 합니다.

9.2 최종 권고 사항

UMCAR 모델의 성공적인 구현을 위해 다음과 같은 조치를 최우선으로 실행할 것을 권고합니다.

1. 입법 선행: AFDP 관련 법안의 입법 추진을 프로젝트의 1단계 핵심 목표로 설정하고, 법률 전문가 팀을 구성하여 예상되는 소비자 보호 및 보험 계약법 충돌 위험을 사전에 완화할 방안을 마련해야 합니다.

2. BOK와의 전략적 파트너십: CBDC 파일럿 프로그램에 UMCAR 모델을 포함시키기 위해 한국은행과 적극적으로 협의를 시작해야 합니다. 프로젝트의 공공적 성격과 금융 투명성 강화 효과를 강조하는 것이 중요합니다.

3. 데이터 기반 비용 모델링: AI/드론 시스템이 부과할 인적/물적 자원 비용의 표준화된 산정 기준을 즉시 개발하고, 이를 스마트 계약 로직에 반영하여 시스템의 자립적 운영 기반을 마련해야 합니다.