조달청은 2년마다 국가기관의 연간 1조2000여억원에 달하는 물품의 내용연수와 정수, 수급관리계획을 세운다.
조달청은 자료 분석의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 이번 계획에 첫 '딥 러닝' 기술을 활용했다.
정원과 보유량, 취득, 처분량 등의 데이터를 분석한 뒤 다음연도 구매 필요수량을 예측했다.
딥 러닝 기술을 활용해 물품관리 품목을 현행 1638개에서 1673개로 35개 늘렸다.
취득단가가 소액이라도 보유 규모가 크거나 보유 금액이 증가하는 품목을 추가했다.
내용연수 조정절차는 각 기관의 실제 사용 기간 통계를 기초로 했다.
민간의 내용연수, 민원·건의 사항과 정책적 고려사항 등도 개선안에 반영했다.
취득단가 50만원 이상인 주요 물품의 안정적 수급관리를 위해 품목을 현재 50개에서 133개로 대폭 늘렸다.
계획적 취득과 처분이 가능한 상용 물품과 범용성 있는 물품 91개 품목을 추가해 계획적 물품구매를 강화했다.
특정 사업에 반영해 취득계획 파악이 어려운 품목 8개는 제외했다.
보유 규모가 크고 계획적 구매가 쉬운 품목 중심으로 구매계획을 세워 일선 관서의 계획수립 부담을 덜고, 물품관리 효율성을 높일 수 있게 했다.
수급관리 계획 실적이 우수한 기관은 정부포상 수여 등 인센티브도 강화할 예정이다.
최호천 조달청 공공물자국장은 "기관 부담은 줄이고 실효성은 높이는 방향으로 물품관리 시스템을 개선했다"며 "이번 개선으로 매년 230억원의 예산을 줄일 수 있다"고 말했다.
대전=임호범 기자 lhb@hankyung.com
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