Journal of Intelligence and Information Systems (지능정보연구)

Korea Intelligent Information System Society (한국지능정보시스템학회)
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Multi-modal Representation Learning for Classification of Imported Goods

수입물품의 품목 분류를 위한 멀티모달 표현 학습

  • Apgil Lee (Department of Business Administration, Graduate School, Hanbat National University) ;
  • Keunho Choi (Department of Business Administration, Hanbat National University) ;
  • Gunwoo Kim (Department of Business Administration, Hanbat National University)
  • 이앞길 (한밭대학교 일반대학원 경영학과) ;
  • 최근호 (한밭대학교 융합경영학과) ;
  • 김건우 (한밭대학교 융합경영학과)
  • Received : 2022.11.19
  • Accepted : 2023.01.02
  • Published : 2023.03.31
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Abstract

The Korea Customs Service is efficiently handling business with an electronic customs system that can effectively handle one-stop business. This is the case and a more effective method is needed. Import and export require HS Code (Harmonized System Code) for classification and tax rate application for all goods, and item classification that classifies the HS Code is a highly difficult task that requires specialized knowledge and experience and is an important part of customs clearance procedures. Therefore, this study uses various types of data information such as product name, product description, and product image in the item classification request form to learn and develop a deep learning model to reflect information well based on Multimodal representation learning. It is expected to reduce the burden of customs duties by classifying and recommending HS Codes and help with customs procedures by promptly classifying items.

우리나라 관세청은 효과적인 원스톱(One-stop) 업무 처리가 가능한 전자통관 시스템으로 효율적으로 업무처리를 하고 있지만 기술의 발달과 비대면 서비스의 증가로 매년 수출입건수가 증가하고 있으며 그에 따른 업무량도 폭증하고 있는 실정으로 이에 따른 보다 효과적인 방법이 매우 필요하다. 수입과 수출은 모든 물품에 대한 분류 및 세율 적용을 위한 HS Code(Harmonized system code)가 필요하고 해당 HS Code를 분류하는 품목 분류는 전문지식과 경험이 필요한 업무 난이도가 높고 관세 통관절차에서 중요한 부분이다. 이에 본 연구는 품목 분류 의뢰서의 물품명, 물품상세설명, 물품 이미지 등의 다양한 유형의 데이터 정보를 활용하여 멀티모달 표현 학습(Multimodal representation learning) 기반으로 정보를 잘 반영할 수 있도록 딥러닝 모델을 학습 및 구축하여 HS Code를 분류 및 추천해 줌으로써 관세 업무 부담을 줄이고 신속한 품목 분류를 하여 통관절차에 도움을 줄 것으로 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022학년도 한밭대학교 교내학술연구비 지원을 받았음

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