수출입 기업이 관세 혜택을 받거나 올바른 관세를 측정하기 위해서는 통관 진행 시 올바른 품목 분류가 선행되어야 한다. 그러나 품목 분류의 기준이 1만개가 넘을 정도로 방대하여 신규 사용자나 품목에 이해가 부족할 경우 분류에 어려움이 따른다. 이러한 HS Code 분류의 한계점을 보완하기 위해 빅데이터 기반 이미지 분석을 통한 자동 제안 시스템을 목표로 하였다. 본 논문에서는 이미지 분석을 통한 HS Code 자동 제안시스템을 위한 수출입 품목 중 의류 품목의 수출입 품목에 국한하여 의류 HS Code 자동 분류 시스템을 설계하고, 제안한다.
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.
Korean auto mobile industry has been contributed to development on national economy for last 30 years. Especially, The fact is that latest increasement of Korean automobile selling is worthy of notice in U.S. market which is the biggest automobile market of the world. But development of automobile industry unattainable nothing of helping of auto parts industry. So, when we discuss about growth of automobile industry, we also have to consider role of auto parts industry at the same time. The purpose of this study was to analyze exporting competition of Korean auto parts in U.S. market by using Index of Export Bias and Market Comparative Advantage Index. For attaining the purpose of study, we classified the Korean auto parts which exported to U.S. market and the world by using the six units classification of the Harmonized System(HS). Also we measured Index of Export Bias and Market Comparative Advantage Index. Analyzing period was 1998-2004. The results of Index of Export Bias indicated that HS Code No. 8708.50, 8708.91 represented over 3 numerical value and 8708.92, 8708.60, 8708.39, 8708.29 represented over 2 numerical value. Additional results indicated that the Korean auto parts which gained exporting competition in the U.S. market were HS Code No. 8708.70, 8708.93, 8708.92. The products which will have exporting competition in the U.S. market would be HS Code No. 8708.99,
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.
In this study, solution models are proposed to obtain code-compatible ground motion record sets which can be used for both uni-directional and bi-directional dynamic analyses. Besides scaled, unscaled ground motion record sets are obtained to show the utility and efficiency of the solution models. For scaled ground motion sets the proposed model is based on hybrid HS-Solver which integrates heuristic harmony search (HS) algorithm with the spreadsheet Solver add-in. For unscaled ground motion sets HS based solution model is proposed. Design spectra defined in Eurocode-8 for different soil types are selected as target spectra. The European Strong Motion Database is used to get ground motion record sets. Also, a sensitivity analysis is conducted to evaluate the effect of different HS solution parameters on the solution accuracy. Results show that the proposed solution models can be regarded as efficient ways to develop scaled and unscaled ground motion sets compatible with code-based design spectra.
This paper proposes a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, which is improved by making use of the Harmony Search (HS) approach and called HS-PSO algorithm. A computer code is developed for optimal sizing design of non-linear steel frames with various semi-rigid and rigid beam-to-column connections based on the HS-PSO algorithm. The developed code selects suitable sections for beams and columns, from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange W-shapes, such that the minimum total cost, which comprises total member plus connection costs, is obtained. Stress and displacement constraints of AISC-LRFD code together with the size constraints are imposed on the frame in the optimal design procedure. The nonlinear moment-rotation behavior of connections is modeled using the Frye-Morris polynomial model. Moreover, the P-${\Delta}$ effects of beam-column members are taken into account in the non-linear structural analysis. Three benchmark design examples with several types of connections are presented and the results are compared with those of standard PSO and of other researches as well. The comparison shows that the proposed HS-PSO algorithm performs better both than the PSO and the Big Bang-Big Crunch (BB-BC) methods.
The purpose of this study was to analyze export competitiveness of Korean auto parts and Chinese auto parts in U.S. market by using Index of Export Bias and Market Comparative Advantage Index. For attaining the purpose of study, we classified the auto parts which exported to U.S. market and the imported products by using the six units classification of the Harmonized System(HS). Analyzing period was 1998-2005. The analysis of Korean results of MCA indicated that the Korean auto parts which gained export competitiveness in the U.S. market were HS Code No. 8708.94, 8708.99, 8708.92. The products which will have export competitiveness in the U.S. market would be HS Code No. 8708.93, 8708.39, 8708.60 respectively. On the other hand, the results indicated that the Chinese auto parts which gained export competitiveness in the U.S. market were HS Code No. 8708.70, 8708.31, 8708.91, 8708.60, 8708.39. From this study, we find the following strategies for successful advancing into the U.S. and world market. i) Linking strategy through working cooperation with local auto firms, government and academic world. ii) Advance strategy of auto firm accompany by module working and system auto parts firm. iii) Retention strategy of large technical institution established by auto parts firms and taking cooperation of auto firms iv) Settlement strategy for having weaken competitive article and production field. v) Cost-cutting strategy through strengthening logistics cooperation system between auto parts firms and auto firms. vi) Active invitation strategy of foreign investment under quickly cooperating of government.
본 연구에서는 법정광물 및 정부비축광물을 대상으로 HSK Code 개정(안)을 수립하였다. 법정 광물 중 리튬 광, 희토류 광, 사문석, 연옥, 비축 대상 광종 중 인듐 괴, 페로텅스텐, 안티모니 괴, 셀렌 그래뇰, 갈륨, 산화란탄, 탄산세륨 등의 경우 타 품목과 혼합되어 HSK Code가 부여되어있어 세부 품목별로 정확한 무역통계를 파악하기가 어렵다. 또한 현재의 HSK Code 분류체계에서는 대략적인 품목의 명칭 정도만을 확보할 수 있을 뿐 용도, 규격, 성분, 타입 등 보다 구체적인 품목에 대한 정보는 확보하기가 어려운 상황이다. 법정광물, 정부비축 등 국가적 차원에서 관리되고 있는 광물자원에 대해서는 정확한 통계적 데이터 구축을 위해 품목분류를 세분화하여 단독으로 HSK Code를 관리하는 것을 원칙으로 하였다. 단, 국제 공통기준(HS Code 6단위)을 준수하는 범위 내에서 개정안을 마련하였으며, 수입규모가 일정규모 이상(금액기준 : 5천만불 이상, 물량기준 : 5천톤 이상)인 품목을 개정 대상으로 선정하였고 HSK Code간 Hierarchy의 균형을 고려하였다.
This paper presents high-spread (HS) random interleavers based interleave-division multiple access (IDMA) scheme for the 4th generation mobile radio system. High-spread feature of a random interleaver offers high-spread characteristics to interleavers and thus produces extrinsic values with low correlation. As interleavers are key components for user separation in the IDMA, the HS interleavers with this feature are employed and analyzed in the IDMA for performance improvement. In addition, by replacing random interleavers with the HS interleavers in the IDMA, bandwidth efficiency is achieved by means of reducing the length of the repetition code. Performance evaluation shows that the proposed scheme of the IDMA with the HS interleavers provides superior BER performance and improved bandwidth efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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