메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
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.

목차

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

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0