콘텐츠 영역
관세청, 국제공조 통한 밀수담배 적발 사상최대 성과 달성 |
- 국제 조직 범죄의 핵심 자금원인 '담배 밀수' 차단 ··· 해외 현지에서 103톤 압수 |
관세청은 2025년 한 해 동안 호주, 미국, 프랑스 등 주요 해외 관세당국과 긴밀히 협력하여 우리나라를 밀수화물 경유 거점으로 삼은 다국적 담배 밀수 범죄를 단속한 결과, 해외 현지에서 사상 최대 규모인 총 516만 갑(약 103톤 분량)의 밀수담배를 적발·압수하는 성과를 거두었다고 밝혔다.
< 국제 공조 활동 및 효과 >
관세청은 마약 밀수와 함께 대표적인 국제 조직범죄로 꼽히는 담배 밀수가 최근 들어 우리나라를 환적 거점으로 삼는 경우가 증가하고 있음을 심각하게 인식하고, 선제적으로 대응해 왔다.
관세청은 수출입 화물정보를 자체 분석해 도출한 담배 밀수 위험정보와 함께, 영국·중국·대만 등 주요 협력국으로부터 입수한 정보를 종합적으로 활용하여 밀수 의심 화물의 이동 경로와 환적 정보를 모니터링하고 있다.
이러한 정보분석과 국제공조를 바탕으로 관세청은 2025년 한 해 동안 호주 23건, 홍콩 8건 대만 5건 등 총 50건의 밀수 의심 화물 정보를 해외 관세당국에 제공했으며, 해외 세관이 해당 화물을 즉시 검사하여 밀수를 적발할 수 있도록 조치했다.
< 주요 단속 성과 및 의의 >
그 결과 호주·미국·프랑스 등 해외 현지에서 총 516만 갑(약 103톤)의 밀수담배가 적발되었다. 이는 우리나라 전체 성인 흡연자(약 800~900만 명 추정)의 절반 이상에게 한 갑씩 돌아갈 수 있는 규모로, 2021년 관세청이 공개한 3년간(2019~2021년) 해외적발 물량 360만 갑을 크게 상회하는 규모이다.
< 우리나라 제공 정보에 의한 2025년 해외 관세당국 밀수담배 적발 실적 >
적발국 | 호주 | 미국 | 프랑스 | 홍콩 | 영국 | 대만 | 총 합계 |
적발수량(갑) | 3,176,745 | 757,880 | 382,340 | 355,300 | 259,500 | 226,800 | 5,158,565 |
중량(kg) | 63,534.9 | 15,157.6 | 7,646.8 | 7,106 | 5,190 | 4,536 | 103,171.3 |
특히 호주의 경우 관세청이 제공한 정보를 토대로 317만여 갑(약 63.5톤)의 밀수담배를 적발했으며, 이는 한 갑당 약 3만 원의 소비세를 기준으로 총 950억 원에 달하는 세수 탈루를 사전에 차단한 효과로 평가된다.
호주, 미국 등 해외 관세당국은 밀수담배 적발 과정에서 우리나라 관세청의 정보 제공이 결정적인 역할을 했다며 깊은 감사의 뜻을 전하기도 했다.
< 호주세관의 밀수담배 48만갑(9.6톤) 적발 사례('25.3월) >
|
| 〔적발경위〕 대만에서 출발하여 한국을 경유해 호주로 향하는 반송신고 화물에 대한 분석과 세관검사를 통해, 물품이 신고품명인 '나일론 밧줄'이 아닌 '담배'라는 사실을 확인, 호주 세관에 동 화물정보를 제공하여 호주 현지에서 담배 48만갑을 적발하는 데 결정적 역할 |
|
|
< 초국가적 담배 밀수 구조와 위험성 >
관세청은 여러 국가들이 담배밀수 행위를 단순 밀수 범죄로만 보지 않고, 범죄수익이 마약 밀매, 무기 거래 등 보다 중대한 국제범죄에 활용될 가능성을 우려하고 있다고 설명했다. 이번 단속을 통해 초국가적 담배밀수 행위를 근절하기 위해서는 해외 관세당국과의 공조가 무엇보다 중요하다는 점을 확인했다고 밝혔다.
특히 우범국에서 담배를 정상 화물로 위장해 수출한 뒤, 우리나라를 경유해 환적하여 제3의 국가로 밀수출하는 방식은 세관 감시망을 우회할 수 있어 국제공조 없이는 단속이 어려운 수법으로 지적된다.
이 같은 밀수 수법에 대응하여 해외 관세당국은 담배밀수 차단을 위해 타 국가와 적극적으로 공조하고 있으며, 우리나라 관세청과의 협력을 요청하는 관세당국 또한 크게 증가하고 있다.
< 다국적 담배밀수가 이뤄지는 구조 (호주 48만갑 적발 사례) >
〔대만〕 담배로 신고하여 수출 → 〔한국〕 입항 시 환적 화물인 나일론 밧줄로 신고하였다가 담배화물 적발, 호주로 환적 → 〔호주〕 나일론 밧줄로 신고하여 담배 밀수 시도하였으나 한국 측 공유 정보로 적발 |
< 향후 계획 >
관세청은 환적 화물을 이용한 불법 물품의 이동을 효과적으로 차단하기 위해 국가 간 위험정보 교환이 무엇보다 중요하다고 강조하며, 이를 뒷받침하기 위한 정보공유 기준을 체계화하고, 협력 방법을 보완해 나갈 계획이다.
아울러 기존 협력국인 호주, 미국, 프랑스, 홍콩 등과의 공조를 더욱 강화하는 한편, 동남아시아 및 중남미 지역까지 협력 범위를 확대해 다국적 조직범죄 차단을 위한 국제공조 체계를 한층 공고히 해 나갈 방침이다.
“이 자료는 관세청의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다.”
- 공공누리 출처표시의 조건에 따라 자유이용이 가능합니다. (텍스트)
- 단, 사진, 이미지, 일러스트, 동영상 등의 일부 자료는 문화체육관광부가 저작권 전부를 보유하고 있지 아니하므로, 반드시 해당 저작권자의 허락을 받으셔야 합니다.
문의처 : 문화체육관광부 정책포털과
| 뉴스 |
|
|---|---|
| 멀티미디어 |
|
| 브리핑룸 |
|
| 정책자료 |
|
| 정부기관 SNS |
|
※ 브리핑룸 보도자료는 각 부·처·기관으로부터 연계로 자동유입되는 자료로 보도자료에 포함된 연락처로 문의
※ 전문자료와 전자책의 이용은 각 자료를 발간한 해당 부처로 문의
이전다음기사
다음기사의료혁신 논의 의제, 지역에서 듣고 국민에게 묻는다정책브리핑 게시물 운영원칙에 따라 다음과 같은 게시물은 삭제 또는 계정이 차단 될 수 있습니다.
- 1. 타인의 메일주소, 전화번호, 주민등록번호 등의 개인정보 또는 해당 정보를 게재하는 경우
- 2. 확인되지 않은 내용으로 타인의 명예를 훼손시키는 경우
- 3. 공공질서 및 미풍양속에 위반되는 내용을 유포하거나 링크시키는 경우
- 4. 욕설 및 비속어의 사용 및 특정 인종, 성별, 지역 또는 특정한 정치적 견해를 비하하는 용어를 게시하는 경우
- 5. 불법복제, 바이러스, 해킹 등을 조장하는 내용인 경우
- 6. 영리를 목적으로 하는 광고 또는 특정 개인(단체)의 홍보성 글인 경우
- 7. 타인의 저작물(기사, 사진 등 링크)을 무단으로 게시하여 저작권 침해에 해당하는 글
- 8. 범죄와 관련있거나 범죄를 유도하는 행위 및 관련 내용을 게시한 경우
- 9. 공인이나 특정이슈와 관련된 당사자 및 당사자의 주변인, 지인 등을 가장 또는 사칭하여 글을 게시하는 경우
- 10. 해당 기사나 게시글의 내용과 관련없는 특정 의견, 주장, 정보 등을 게시하는 경우
- 11. 동일한 제목, 내용의 글 또는 일부분만 변경해서 글을 반복 게재하는 경우
- 12. 기타 관계법령에 위배된다고 판단되는 경우
- 13. 수사기관 등의 공식적인 요청이 있는 경우
정책 NOW, MY 맞춤뉴스
정책 NOW
인기, 최신, 오늘의 영상 , 오늘의 사진
인기 뉴스
-
한·중 정상, '매년 만남' 공감대…전략적 대화 채널 복원도
-
이재명 대통령, 시진핑 주석과 정상회담…"한중관계 전면 복원의 원년으로"
-
장애인연금 2.1% 인상…1월부터 월 최대 43만 9700원 지급
-
보육·돌봄 부담 완화부터 통합 보호까지…새해 생애주기별 지원 강화
-
새해엔 초등 저학년 예체능 학원비 세액공제…청년미래적금도 신설
-
육아기 10시 출근제·근로시간 단축, 올해 놓치지 말아야 할 정책 ②
-
이재명 대통령, 중국 베이징 도착…동포간담회로 국빈 일정 시작
-
어르신 스포츠강좌 무료·아이 보육 지원 확대…생활 속 변화 시작된다
-
희귀·중증난치질환 의료비 본인부담 10%→5% 단계적 인하
-
한·중, 소비재·콘텐츠·공급망 MOU 체결…"중국 내수 참여"
최신 뉴스
-
내년 MSCI 선진국 지수 편입 추진…7월 외환시장 24시간 개방
-
통신비 아껴주는 플랫폼 '알뜰폰 허브'
-
설 명절 앞두고 돼지고기·계란 할인…최대 30%
- 「2024년 기준 중소기업실태조사」 개편 및 결과 발표
- 중기부, 실리콘밸리에서 초격차 AI 스타트업 도약 뒷받침한다
- 제3회 국제인권 논문 공모전 우수논문 시상식 개최
-
'정보 오류 없는 찐 AI 챌린지' 참여 체험기
-
장애의 경계를 지운 클래식 무대, 정책이 만든 '동등한 순간'
-
건강생활실천지원금제와 새해 '더(The) 건강'해질래요
- [국가인공지능전략위원회] 전세사기 징후, 데이터로 미리 탐지한다... 머신러닝 기반 전세사기 위험 진단 모델 시범 개발








