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| 한글제목(Korean Title) |
텍스트와 이미지 데이터를 활용한 관세 품목 분류 모델 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Text and Image Data Analysis for Customs Item Classification |
| 저자(Author) |
김시현
이은지
김선동
차미영
Sihyeon Kim
Eunji Lee
Sundong Kim
Meeyoung Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 2072 ~ 2074 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
글로벌 무역 거래가 증가하고 기술 개발로 거래되는 상품도 다양화•복잡화되는 상황에서 수많은 물품들을 분류할 수 있는 기준이 바로 국제통일상품명부호체계(이하 ‘HS’) 이다. HS란 물품을 분류하는 국제적인 기준으로 모든 교역물품은 국제 협약에 따라 5,387개(6자리 소호 기준)의 품목번호 중 하나로 ‘분류’된다. 본 연구에서는 상품에 대한 텍스트와 실제 모습을 담은 이미지를 활용한 품목 분류기를 소개한다. 결과를 바탕으로 텍스트와 이미지 데이터가 품목 분류에 어떤 영향을 미치는지 분석하고 향후 연구를 위한 방향성을 제시한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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