19일 국토교통부가 국회 국토교통위원회 유경준 의원(국민의힘)에게 제출한 ‘부정청약 점검실적 및 조치결과 자료’에 따르면 최근 5년간 총 2173개의 청약 단지 중 22.1%인 482개 단지만 점검했음에도 2000건이 넘는 부정청약 사례를 적발했다. 부동산 활황기였던 2018년에는 단 12개 단지만 점검했음에도 955건의 부정청약 사례를 적발했고 이후에도 2019년 185건, 2020년 228건, 2021년 424건, 2022년 329건으로 5년간 총 2121건을 적발해 부정청약 사례가 줄지 않은 것으로 나타났다.
특히 신혼부부 특별공급 소득기준을 초과하자 청약 전 모친을 전입시켜 소득기준을 충족해 신혼부부 특별공급에 당첨된 사례와 같은 ‘위장전입’ 사례가 1198(56.5%)건으로 절반 이상을 차지했고 당첨 가능성이 큰 청약통장을 사들여 분양을 받는 등의 ‘통장매매’ 사례가 295건(13.9%)으로 뒤를 이었다.
또한, 허위임신진단서를 제출해 자녀 수를 인정받아 당첨된 ‘임신진단서 위조’ 사례 67건, 동일인과 혼인·이혼을 반복해 청약에 당첨되는 등 ‘위장 결혼·이혼’ 사례가 34건 등 다양한 불법 방식으로 청약에 당첨된 것으로 밝혀졌다. 문제는 적발된 2000여 건의 불법청약 사례는 전체 2173개의 청약 단지 중 22.1%인 482개 단지만 점검한 수치라는 것이다. 모든 청약 단지를 대상으로 점검했다면 불법 청약 사례는 1만건을 웃돌 것으로 추산했다. 부정청약 가구를 적발해도 계약취소나 주택환수 등 직접적인 조치를 한 사례는 절반 수준에 머물렀다.
최근 5년간 부정청약 총 2583건 중 약 30% 수준인 845건만 계약취소·주택환수를 완료했고 586건은 계약취소를 추진 중이나 취소 여부가 불확실한 상황이다. 나머지 약 1152건은 이미 해당 주택을 매도해 계약취소·주택환수가 불가능했다. 부동산원은 이러한 부정청약을 효과적으로 방지하고자 기계학습(머신러닝)기반 알고리즘을 고도화해 조사대상을 100%로 전면 확대하는 ‘부정청약 위험예측 데이터 분석 및 시각화’ AI 시스템을 개발해 올해 8월부터 도입했다. 시스템은 부정청약 적발 유형별 특징을 적용ㆍ분석한 결과를 청약자의 청약조건과 비교해 ‘위험도’로 메긴다. 부동산원은 시스템 도입 이후 2개월간 위험도가 높은 16개 단지를 점검한 결과 86건을 ‘부정청약 의심’ 사례로 판단했다.
그러나 현재 시스템에는 청약에 필요한 행정안전부, 대법원이 관리하는 주민등록등본, 가족관계증명서 등은 자동 연동하지 않고 시스템상 아무리 위험도가 높게 나오더라도 부정청약으로 자동 분류하지 않는 한계가 있다. 수사 의뢰까지 이어지기 위해서는 사실관계 확인, 증거자료 확보 등 현장 점검이 필수적으로 요구돼 연평균 400개 이상 청약 단지를 부동산원만 점검해서는 모든 부정청약을 적발하기 어렵다는 게 유 의원의 지적이다.
유경준 의원은 “부정한 방법으로 청약에 당첨된 사람들 때문에 애꿎은 청년·신혼부부만 피해를 보고 있다”며 “국토부는 정부기관 연계를 통해 주민등록등본, 가족관계증명서 등 청약제출 서류가 위험예측 데이터에 자동 연동할 수 있도록 AI를 이용한 시스템을 고도화해야 한다”고 했다.
|
