초록
본 논문은, 개인 간 거래 C2C에 기반으로 해외직구 불법 거래에 관한 모니터링 시스템을 제안한다. 관세법에서는 해외직구 물품이 일정 금액 (미화 150불, 단 미국은 미화 200불)이하 또는 자가 사용 물품으로 인정되는 경우에만 제세를 면제토록 규정하고 있다. 과세를 면제받아 구매한 해외직구 물품을 온라인 등에서 되파는 행위는 무신고 밀수입죄에 해당한다. 그런데도 온라인 중고 사이트에는 이에 대한 되팔이가 증가하여 지속적인 관세법 위반이라는 사회적 이슈로 논란이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외직구 관련 불특정 거래 내용을 수집하고, 정보를 빅데이터 방식으로 데이터를 정제하여, 자연어 처리 등을 통해 모니터링 시스템으로 설계하여 판매자와 유사한 형태를 보이는 키워드 분석, 거래방식 분석, 동일성 판별 등을 분석하였다. 해외직구 물품의 불법 거래 단속에 활용이 가능할 것이다.
In this paper, we propose a monitoring system for illegal overseas direct purchase based on C2C transaction between individuals. The Customs Act stipulates that direct purchases from overseas are exempted from taxation only if they are less than a certain amount (US$150, but US$200 in the US) or are recognized as self-used goods. The act of reselling overseas direct purchase items purchased with exemption from taxation online, etc., is a crime of smuggling without a report. Nevertheless, the number of re-sells on online second-hand websites is increasing, and it is becoming a controversial social issue of continuous violation of the Customs Act. Therefore, this study collects unspecified transaction details related to overseas direct purchase, refines the data in a big data method, and designs it as a monitoring system through natural language processing, etc. analyzed. It will be possible to use it to crack down on illegal transactions of overseas direct purchase goods.