조달청, 내용연수 품목 2.1% 확대…"236억 원 예산 절감 기대"

딥러닝 기술 활용해 수급관리계획 등 개선

▲박춘섭 조달청장이 지난해 12월 19일 정부대전청사 브리핑룸에서 나라장터 전면개편과 맞춤형 빅데이터 정보제공 등을 골자로 하는 '고객중심 조달행정 발전방안' 5개년 계획에 대해 발표하고 있다.(뉴시스)

조달청은 인공지능(Deep Learning·딥러닝)기술을 활용해 내용연수, 정수 및 수급관리계획을 현실에 맞게 개선함으로써 매년 236억 원 규모의 예산 절감이 기대된다고 27일 밝혔다.

주요 개선 내용을 보면, 우선 내용연수를 현행 1638품목에서 1673품목으로 35품목(2.1%)을 확대했다. 취득단가가 소액이라도 보유 규모에 따라 보유 금액이 증가할 수 있기 때문이다. 조달청은 내용연수를 조정하는 과정에서 각 기관의 실제 사용기간 통계를 기초로 민간의 내용연수, 민원·건의사항과 정책적 고려사항 등을 종합적으로 반영했다.

국민의 생명과 안전, 기술발전 속도가 빠른 물품 등은 하향 조정함으로써 매년 236억 원의 예산 절감 효과와 함께 공공안전 향상에도 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

정수물품은 물품의 안정적 수급관리를 유도하기 위해 현행 취득단가 50만 원 이상의 50개 주요 물품에서 133개 품목으로 대폭 확대했다. 특히 계획적 취득·처분이 가능한 상용물품 및 범용성 있는 물품 91개 품목을 추가해 계획적 물품구매를 강화하고, 특정 사업에 반영돼 취득계획 파악이 어려운 8품목은 제외했다.

이 밖에 보유 규모가 크고 계획적 구매가 용이한 품목 중심으로 구매계획을 수립함으로써 일선 관서의 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 설명했다.