현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의무자가 그 의무와 책임을 제대로 행하지 못했을 경우에는 부족한 만큼의 세액 추징과 그에 대한 제제로 가산세를 부과하고 있다. 이러한 이유로 세액 산정의 기본이 되는 품목분류는 관세평가와 함께 가장 어려운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 사용하였는데, 세부적으로 CNN 모델 중 VggNet(Vgg16, Vgg19), ResNet50, Inception-V3 모델을 사용하였다. 분류 정확도를 높이기 위해 3개의 dataset을 만들어 실험을 진행하였다. Dataset 1은 HS 코드 이미지가 가장 많은 5종을 선정하였고 Dataset 2와 Dataset 3은 HS 코드 2단위 중 가장 데이터 샘플의 수가 많은 87류를 대상으로 하였으며, 이 중 샘플 수가 많은 5종으로 분류 범위를 좁혀 분석하였다. 이 중 dataset 3로 학습시켜 HS 코드 분류를 수행하였을 때 Vgg16 모델에서 분류 정확도가 73.12%로 가장 높았다. 본 연구는 HS 코드 이미지를 이용해 딥러닝에 기반한 HS 코드 분류를 최초로 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 수출입 업무를 하고 있는 기업이나 개인사업자들이 본 연구에서 제안한 모델을 참조하여 활용할 수 있다면 수출입 신고 시 HS 코드 작성에 도움될 것으로 기대된다.
현재 확산대역(Spread Spectrum) 사용을 위해 미국 FCC에서 허가한 band는 902-928 MHz, 2400-2483.5 MHz, 5725-5850 MHz ISM(Industrial Science Medical)이다. 본 연구에서는 902-928 MHz ISM band 에서 디지털 코드없는 전화기 시스템의 공용을 검토하였다. 본고는 디지털 코드없는 전화기 Base-Set(BS)과 2개의 Hand-set(HS)를 지원가능한 Feature & Capability, System Specification, 제품 시스템 디자인을 담고 있다.
우리나라의 화장품법상 유형분류를 기준으로 수출입 통계에서 사용되는 HS 코드를 맵핑하여 통합분류를 통한 2004년 국내 시장분석을 실시하였다. 내수 규모(생산액 - 수출액 + 수입액)는 3,272 십억원으로서 2003년 대비 5.6% 감소하였다. 국내 화장품 생산실적은 2003년 대비 0.6% 감소되었고 수입은 4.4% 감소하였으나 수출은 55.7% 증가하였다. 수출품목 중 면도용과 두발용 화장품이 높은 증가율을 보였다. 내수실적은 방향용, 염모용, 메이크업용 등의 감소가 두드러졌으며 어린이용, 매니큐어용 두 품목만이 증가하였다. 수입제품 점유율(=수입액/내수액)은 17.8%로서 2003의 18.0%에 이어 정체되고 있는 경향이다. 유형별로는 방향용(79.6%), 염모용(27.6%) 및 목욕용(26.6%)의 점유율이 높았다.
제어 비트를 통한 직류 성분 제거 방법으로 주로 코드워드 끝단에서의 WRDS(word-end running digital sum) 기준을 적용하고 있다. WRDS 기준에 의한 직류 성분 제거 방법은 계산 및 구현이 쉬운 반면에 제어 비트 및 코드워드의 길이가 길어질수록 성능이 저하되는 단점이 있다. 복잡도가 높은 대신 최적의 성능을 갖는 방법으로 MSW(mean-square weight) 기준이 있다. 본 논문에서는 MPRDS(minimum peak RDS)라는 고밀도 광 기록 저장 장치를 위한 변조 코드의 새로운 직류 성분 제거 방법을 제안하였다. 이 방법은 계산 및 구현상의 복잡도가 MSW 기준에 비해 현저하게 낮으면서도 제어 비트 및 코드워드의 길이가 증가하더라도 MSW 기준에 의한 성능에 근접함을 입증하였다.
자연어 기반의 분류모델을 개발할 때 높은 성능을 획득하기 위해서는 데이터의 품질이 중요한 요소이다. 특히 무역상품 국제 분류체계 HS-CODE에서 상품명을 기반으로 HS코드를 분류할 때, 라벨링 된 데이터의 품질에 의해서 분류모델의 성능이 좌우된다. 하지만 현실적으로 확보 가능한 데이터셋에는 데이터 라벨링 오류나 데이터로 활용하기에 특징점이 부족한 데이터들이 다수 존재하기도 한다. 본 연구에서는 분류모델 학습 데이터의 정제 방법론으로, 딥러닝 기반 노이즈 검출 알고리즘을 제안한다. 분류 대상의 특징점이 분류 경계값 주변에 존재한다면 분류하기 모호한 노이즈 데이터일 가능성이 높다고 가정하고, 해당 노이즈 데이터를 검출하는 방법으로 딥러닝 기술을 활용한다. 해당 경계값 노이즈 검출 알고리즘으로 데이터를 정제한 뒤 학습모델의 성능비교 결과, 기존 대비 우수한 분류 정확도를 기록하였다.
한국이 원자력관련 이중사용 품목을 수출통제하는 경우 발생하게될 수출 파급효과를 탐색적인 수준에서 분석하였다. 이를 쥐해 원자력공급국그룹(NSG) Part 2 통제품목의 수출에 영향을 미치는 요인을 파악하고 관련 전문가를 대상으로 요인의 타당성을 조사하였다. 또한 통제품목과 HS코드를 연계하여 수출통제 대상액의 규모를 살펴보았다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 이중사용 품목을 통제할 경우 수출 감소를 불러올 부정적인 요소도 있으나 그 규모가 제한적이며, 신속한 수출입과 첨단 기술의 이전 확대 등 긍정적인 측면이 있다는 결과를 도출하였다. 또한 국제 원자력 수출통제제도 가입의 장단점과 한국의 대응방향을 제시하였다.
본 연구는 관세 데이터를 BERT 기반 모델을 활용한 개체명 인식(NER)모델을 제안한다. 관세 분야 국내 첫 시도이며, 선행연구들과 달리 개체명 인식에 초점을 맞춘다. 관세 관련 텍스트에서 고유한 의미의 개체를 인식하는 것이 주요 목표이다. 이 연구는 관세 분야의 개체명 인식에 대한 이해도를 높이고 향후 HS 코드 검색 시스템 개발에 대한 기초 연구를 제공한다.
본 논문은 한 중간 FTA 협상 타결을 앞두고 중요한 의제로 등장하고 있는 기술무역장벽의 규모 추정을 위하여 전통적인 가격차(Price Wedge) 모형을 응용하여 한 중간 TBT 규모를 실증적으로 추정하였다. 본 연구에서는 World Bank의 9개국 HS 코드와 JETRO의 AIO 코드를 결합하여 TBT 추정에 활용한 바, 개별 국가나 개별 산업분석의 틀을 넘어 주요 9개국 제조업 전산업으로 분석의 대상 범위를 확장하여 실증분석에 활용하였다는 점에서 연구의 가치가 높다고 하겠다. 실증분석 결과 중국의 수출품에 대한 한국의 TBT 상당액 상위 품목과 무역비중 상위품목이 유사하다는 점에서 TBT의 중요성을 확인할 수 있었다. 또한 한국과 중국 양국이 서로에게 공통적으로 큰 TBT를 부과하는 품목들의 경우 중국이 한국에 부과하는 TBT가 한국이 중국에 부과하는 TBT에 비해 규모가 매우 크다는 점에서 향후 중국과의 FTA 협상에서 TBT에 대한 적극적 대응 필요성을 시사한다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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