• 부동산원, 8월 머신러닝 시스템 도입
  위장전입 71건·위장미혼 15건 의심 사례
  주민등록등본·가족관계증명서 등 연동 안돼
  유경준 “정부기관 연계해 시스템 고도화해야”

남산에서 바라본 서울 시내 아파트. [연합]

[헤럴드경제=김진 기자] 정부가 부정청약 적발을 위해 새로 도입한 ‘기계학습(머신러닝) 알고리즘’ 시스템을 통해 올해 8~9월 총 86건의 의심 사례를 포착한 것으로 파악됐다.

19일 국회 국토교통위원회 소속 유경준 국민의힘 의원실이 한국부동산원으로부터 제출받은 자료에 따르면 지난 8월 머신러닝 기반 부정청약 위험예측 시스템이 도입된 이후 전국 16개 단지에서 총 86건의 의심 사례가 나왔다. 부동산원은 현장 점검을 통해 71건이 위장 전입, 15건이 위장 미혼 의심 사례에 해당한다고 보고 있다.

부동산원은 일부 샘플에 한해 실시되는 부정 청약 의심 사례 조사 대상을 늘리기 위해 앞서 ‘부정청약 위험예측 데이터 분석 및 시각화’ 연구용역을 발주했고, 지난 8월 완성된 시스템을 도입했다. 시스템은 부정청약 적발 유형별 특징을 적용·분석한 결과를 청약자의 청약조건과 비교해 ‘위험도’ 순으로 점수를 매긴다.

부동산원은 시스템을 통해 확인된 의심 사례의 사실관계를 확인하고, 현행법 위반 여부 등을 검토해 혐의가 확인된 사례에 한해 수사기관에 수사를 의뢰할 예정이다.

다만 유 의원은 “국토부는 정부 기관 연계를 통해 주민등록등본, 가족관계증명서 등 청약 제출서류가 위험예측 데이터에 포함되도록 인공지능(AI)을 이용한 시스템을 고도화해야 한다”고 지적했다. 현재 시스템 데이터에는 청약에 필요한 행정안전부, 대법원이 관리하는 주민등록등본, 가족관계증명서 등은 포함되지 않았기 때문이다. 또 시스템상 아무리 위험도가 커도 부정청약으로 자동 분류되지 않는 한계가 있다.

청약단지가 연평균 400개 이상에 달하는 만큼 부동산원의 노력만으로 모든 부정청약을 적발할 수 없다는 것이다. 실제 최근 5년간 부동산원이 적발한 부정청약 사례는 2583건에 달하는데 이는 전체 2173개 청약단지 중 482개(22.1%)만 점검한 결과다. 모든 청약단지를 대상으로 점검했다면 부정청약 사례는 1만건에 달할 것으로 추산된다.

적발 사례 중 1152건(44.6%)은 해당 주택이 이미 매도돼 계약취소나 주택 환수가 불가능한 것으로 나타났다. 586건(22.7%)은 계약 취소를 추진 중이나 취소 여부가 불확실한 상황이다. 계약 취소·주택 환수가 완료된 건 845건(32.7%)에 그친다.

유 의원은 “부정한 방법으로 청약에 당첨된 사람들 때문에 애꿎은 청년·신혼부부들만 피해를 보고 있다”며 “국토부는 부동산원의 현장 점검을 지원할 수 있도록 지자체에 협조를 구해 혼탁해진 청약시장을 정화해 나가야 할 것”이라고 말했다.