딥 러닝 기술 활용해 효율적 물품관리 나서

조달청이 딥 러닝(Deep Learning)기술을 활용해 물품의 내용연수를 조정하고 정수 및 수급관리계획을 현실에 맞게 개선했다고 27일 밝혔다.

조달청은 이를 통해 연간 230여억원의 예산을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

조달청은 우선 김치냉장고의 내용연수를 7년에서 9년으로 연장하는 대신 CCTV의 내용연수를 8년에서 7년으로 조정하는 등 내용연수를 조정하는 한편 내용연수 대상 품목을 현행 1,638개에서 1,673개로 확대하기로 했다.

또한 기관별로 적정하게 보유해야 하는 정수물품에 대해서도 현행 취득단가 50만원 이상의 50개 주요 물품에서 물품의 안정적 수급관리를 유도하기 위해 133개 품목으로 대폭 확대했다.

특히 계획적 취득·처분이 가능한 상용물품 및 범용성 있는 물품 91개 품목을 추가해 계획적 물품구매를 강화하고 특정사업에 반영해 취득계획 파악이 어려운 8개 품목은 제외했다.

아울러 정수물품과 수급관리계획을 일치시킴으로써 일선 기관들이 계획수립 부담을 덜고 물품관리의 효율성을 높일 수 있게 했다.

최호천 조달청 공공물자국장은 “국가기관 일선관서의 물품관리 현실을 반영해 기관 부담은 줄이고 실효성은 높이는 방향으로 대상과 절차·시스템을 개선했다”고 밝혔다.

/대전=박희윤기자 hypark@sedaily.com