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저자정보
이종권 (데이터월드) 최근호 (한밭대학교) 김건우 (한밭대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
501 - 508 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.3.501

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관세법에는 수입물품에 대해 물주가 직접 품목분류를 하고 신고한 HS코드의 세율에 따라 관세를 납부하게 되어 있다. 하지만 급격한 산업환경의 변화와 무역팽창, 융복합 신상품의 출현 등으로 인해 품목분류에 대한 물주의 지식이 부족해졌고 이에 따른 오류신고로 국내외에서 많은 마찰이 발생하고 있다. 이에 본 연구는 자동으로 HS코드를 분류할 수 있는 자연어처리 기반의 딥러닝 모델을 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 모델은 수입물품의 품명 정보만을 바탕으로 워드 임베딩과 딥러닝 기법을 통해 수입물품의 HS코드를 물주에게 추천해줌으로써, 손쉬운 품목분류 가능하게 하여 물주의 부대 경비 감소 및 정확한 수입신고를 통한 국가세수 재정의 안정적 확보에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
#텍스트 마이닝 #문서분류 #HS 코드 #딥러닝 #기계학습 #Text Mining #Documents Classification #HS Code #Deep Learning #Machine Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 자동 HS 품목분류 모델 개발
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
H. K. Jeong / 2016 / A Study on the HS Classification Dispute Settlement of Korean Export Goods: Focused on Electronic Goods google schola 정재완 / 2004 / HS 품목분류로 인한 관세마찰과 소급과세금지원칙 등의 적용에 관한 연구 / 무역학회지 29(4):51~70 dbpia W. S. Sung / 2018 / A Study on Definition and Classification Criteria of Parts and Fittings in a Tariff Rates Table google schola J. Y. Park / 2018 / A Study on HS Parts Classification Criteria-Focusing on the Analysis of Machine Parts Classification google schola 이동주 / 2020 / HS 코드 분류를 위한 CNN 기반의 추천 모델 개발 / 경영과 정보연구 39(3):1~16 dbpia

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