• Radioisotope journal
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• v.10 no.3
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• pp.93-96
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• 1995

• Radioisotope journal
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• v.14 no.3
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• pp.146-148
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• 1999

• Radioisotope journal
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• v.13 no.4
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• pp.134-136
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• 1998

• Radioisotope journal
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• v.13 no.3
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• pp.85-88
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• 1998

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.455-461
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• 2001

본 논문에서는 우리나라 항만물류산업에서의 정보흐름을 일련의 Supply Chain으로 정의하고, 화주, 선사, 운송사 등과 같은 수출입관련업체가 수출입 EDI문서를 해당기관의 시스템으로 신고하는 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이를 극복할 수 있는 방안을 제시하였다. 항만물류관련 업체들은 수출입절차에 따라 각 기관의 EDI시스템을 이용하여 입출항 및 통관수속업무를 처리하고 있다. 하지만 항만물류관련 기판의 정보시스템은 각각 독자적으로 운영되어, 이를 이용하는 사용자들은 동일한 데이터를 이중으로 처리해야하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 다양한 항만물류관련 기관의 정보시스템을 통합·관리하기 위한 통합데이터베이스의 구축방안과, 업무주체간 정보의 공유 및 교환을 위한 IDC(Internet Data Center)의 역할을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.429-430
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• 2021

본 논문에서는 우리나라 수출입 등 통관의 전반적인 것을 담당하는 전자통관시스템의 문제점을 발굴하고 개선점을 찾아 보완하여 보다 진화된 양질의 전자통관시스템으로 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 전자통관시스템의 문제점을 중심으로 구분하면 통관업무, 사전검증시스템, 데이터정제시스템으로 볼 수 있다. 각 부분별로 문제점을 분석한 결과 오류 데이터 전송, 자가진단 점검기능 부재, 경험치로 관리, 사후관리 체계 부재, 오류분석 기능 미활용으로 나왔으며, 이런 문제점을 해결하기 위해 개선방안에 대해 면밀히 검토하여 맞춤형 대책을 마련하여 처음 신고인이 양질의 정보를 정확히 입력할 수 있는 시스템 구축부터 검증시스템을 통해 정확한 정보를 정제하는 중간단계를 거쳐 마지막으로 최상의 결과를 도출 및 제공하기까지 시스템을 향상시켜 이용객에게 더욱 정확한 처리결과 제공 및 진화된 국가행정시스템을 구축함으로써 국가경쟁력을 강화할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 1999.10a
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• pp.187-197
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• 1999

해양수산부가 개발 .운영 중인 항만운영정보시스템(PORT-MIS)은 선박입출항 관련 업무, 수출입 화물 반출입에 관한 업무, 항만시설물관리에 관한 업무, 의사결정지원시스템에 관한 업무 등 크게 4개 업무오 구성되어 있으며, 총 19개의 전자문서와 1,500여개의 단위 프로그램으로 구성되어 있다. 그동안 PORT-MIS를 권역별로 확대 운영하면서 발생한 여러 가지 문제점들을 보완하기 위해 해양수산부와 정보통신부(한국전산원)가 공동으로 $\ulcorner$수출입화물 일괄처리시스템 구축$\lrcorner$ 용역 사업을 현재 진행 중에 있다. 본 연구는 용역과업 내용에 포함되어 있지 않으면서 개선이 필요한 외항선(국전선.외국전선 포함) 선박입항보고서(최초.변경.최종)와 선박출항보고서(최초.변경.최종), 내항선입.출항신고서, 예선사용허가신청서 및 지정서, 도선사용허가신청서 및 지정서 등의 민원업무를, 사용자로 하여금 최소한의 노력으로 처리할 수 있도록 제출방법을 개선(EDI방식에서 온라인방식으로)하여 행정소요시간을 단축함으로써 PORT-MIS의 효율성을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이러한 노력을 통해 PORT-MIS EDI업무가 개선되어 선박입.출항보고를 1회롤 처리할 수 있다면 연간 29만9천건의 서류절감으로 약 1억3천7백만원의 물류비를 줄일 수 있으며, 시간 단축에 따른 간접비용을 계산하면 보다 많은 효과가 있다고 판단된다. 그리고 내항선입.출항신고서 및 예.도선업무를 EDI방식에서 온라인방식으로 전환함으로써 선사와 예선업체 및 도선사협회가 대화형식으로 업무처리가 이루어져 분쟁을 최소화 할 수 있다면, 전자문서 31만6천건/년 절감으로 1억3백만원/년의 예산이 절감될 것으로 예상된다.rr로 변화시켰고 inductive power는 200~800watt, bias voltage는 0~-200voltage로 변화시켰으며 식각마스크로는 SiO2를 patterning 하여 사용하였다. n-GaN, p-GaN 층 이외에 광소자 제조시 필수적인 InGaN 층을 100% Cl2로 식각한 경우에 InGaN의 식각속도가 GaN에 비해 매우 낮은 식각속도를 보였다. Cl2 gas에 소량의 CH4나 Ar gas를 첨가하는 경우와 공정압력을 감소시키는 경우 식각속도는 증가하였고, Cl2/10%Ar 플라즈마에서 공정 압력을 감소시키는 경우 식각속도는 증가하였고, Cl2/10%CHF3 와 Cl2/10%Ar 플라즈마에서 공정압력을 15mTorr로 감소시키는 경우 InGaN과 GaNrks의 선택적인 식각이 가능하였다. InGaN의 식각속도는 Cl2/Ar 플라즈마의 이온에 의한 Cl2/CHF3(CH4) 플라즈마에서의 CHx radical 형성에 의하여 증가하는 것으로 사료되어 진다.$ 이상을 나타내었다. 박막의 Sn/In atomic ratio는 0.12, O/In의 비율은 In2O3의 화학양론적 비율인 1.5보다 작은 1.3을 나타내었다.로 보인다.하면 수평축과 수직축의 분산 장벽의 비에 따라 cluster의 두께비가 달라지는 성장을 볼 수 있었고, 한 축 방향으로의 팔 넓이는 fcc(100) 표면의 경우 동일한 Ed+Ep값에 대응하는 팔 넓이와 거의 동일한 결과가 나타나는 것을 볼 수 있다. 따라서 이러한 비대칭적인 모양을 가지는 성장의 경우도 cluster 밀도, cluster 모양, cluster의 양 축 방향 길이 비, 양 축 방향의 평균 팔 넓이로부터 각 축 방향의 분산 장벽을 얻어낼 수 있을 것으로 보인다. 기대할 수 있는 여러

• Management & Information Systems Review
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• v.39 no.3
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• pp.1-16
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• 2020

The current tariff return system requires tax officials to calculate tax amount by themselves and pay the tax amount on their own responsibility. In other words, in principle, the duty and responsibility of reporting payment system are imposed only on the taxee who is required to calculate and pay the tax accurately. In case the tax payment system fails to fulfill the duty and responsibility, the additional tax is imposed on the taxee by collecting the tax shortfall and imposing the tax deduction on For this reason, item classifications, together with tariff assessments, are the most difficult and could pose a significant risk to entities if they are misclassified. For this reason, import reports are consigned to customs officials, who are customs experts, while paying a substantial fee. The purpose of this study is to classify HS items to be reported upon import declaration and to indicate HS codes to be recorded on import declaration. HS items were classified using the attached image in the case of item classification based on the case of the classification of items by the Korea Customs Service for classification of HS items. For image classification, CNN was used as a deep learning algorithm commonly used for image recognition and Vgg16, Vgg19, ResNet50 and Inception-V3 models were used among CNN models. To improve classification accuracy, two datasets were created. Dataset1 selected five types with the most HS code images, and Dataset2 was tested by dividing them into five types with 87 Chapter, the most among HS code 2 units. The classification accuracy was highest when HS item classification was performed by learning with dual database2, the corresponding model was Inception-V3, and the ResNet50 had the lowest classification accuracy. The study identified the possibility of HS item classification based on the first item image registered in the item classification determination case, and the second point of this study is that HS item classification, which has not been attempted before, was attempted through the CNN model.