대기환경 문제는 국민의 생활에 직접 관련이 있고, 국민들은 미세먼지와 관련하여 많은 우려를하고 있다. 미세먼지 오염원 중에 가장 큰 비중을 차지하는 것이 자동차 배출가스이기 때문에, 정부에서는 자동차 배출가스 등급제를 시행하여 대기환경을 개선하고자 노력하고 있다. 하지만, 자동차 정기검사와 불법 및 부실검사소 단속은 사전예방이 어렵고 검사 및 단속 이후에 조치가 되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 지능정보기술을 활용하여 모든 대상을 검사 및 단속하지 않고도 사전 예측하여 선제적인 정책수행이 가능한 방안을 제시한다. 또한, 이상징후의 즉각적인 파악을 통해 실시간적인 정책수행이 가능하다. 딥러닝을 활용하면 분류되지 않은 특성에 대해서도 패턴인식을 통해 유사한 것들을분류할 수 있게 되어 사전예측이 가능하다. 정책의 수행을 위한 구체적인 데이터 모델 및 알고리즘은추가적인 연구가 필요하다. 향후 연구를 통해 실제 자동차 검사결과와 부실 및 불법 검사소 정보를 활용하여 사전예측 모델을 만들어 시험하고 결과를 분석할 계획이다.