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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성찬 (한국과학기술정보연구원) 송사광 (한국과학기술정보연구원) 조민희 (한국과학기술정보연구원) 신수현 (관세청)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제2호
발행연도
2021.2
수록면
121 - 129 (9page)

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본 연구에서는 데이터마이닝(Data Mining) 기법 중 하나인 연관관계분석(Association Rule Mining)을 적용하여 위험화물 선별모델을 구축함으로써 관세위험을 최소화하고자 한다. 이를 위해 관세청 수입신고서 빅데이터를 활용하여 연관관계분석 알고리즘인 어프라이어리 알고리즘(Apriori Algorithm)을 적용하고 공급망간의 위험정도를 계산한다. 대규모의 수입신고 데이터로부터 해외공급자와 수입업체 간의 세율관련(과세가격, 품목, 중수량 등), 원산지표시 위반 등에 관련한 적발결과 관한 규칙셋(Rule Set)과 이 규칙들의 신뢰도(Confidence)을 확보하여 우범공급망 간의 거래패턴을 예측할 수 있는 선별모델을 구축한다. 총 2년 6개월치의 수입신고 데이터를 활용하여 5-겹 교차검증(5-fold cross validation)을 수행한 결과 16.6%의 Precision과 33.8%의 Recall을 보였다. 이는 빈도기반 방법보다 Precision 기준 약 3.4배 Recall 기준 약 1.5배 높은 결과이다. 이로써 논문에서 제안하고 있는 방법이 관세위험을 줄일 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.
#연관관계분석 #관세위험선별 #우범공급망 #수입신고 데이터 #정형 빅데이터 #Association Rule Analysis #Tariff Risk Discrimination #Malicious Supply Chains #Import Declaration Data #Structured Big Data

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 선행연구 및 이론적 배경
Ⅲ. 우범공급망 거래패턴 선별모델 구축
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
이명구 / 2018 / 4차 산업혁명기술을 적용한 관세행정 개선방안에 관한 연구 / 관세학회지 19(1):3~24 dbpia 관세청 / 2017 / 특송물품 수입통관 사무처리에 관한 고시, 제2017-25호 google schola 관세청 / 2018 / 인공지능 기반 우범화물 검사대상 선별시스템 구축, 첨단 정보기술 활용 공공서비스 지원사업제안요청서 google schola 최현철 / 2005 / 여행자 휴대품통관제도의 개선방안에 관한 연구 : 인천공항세관을 중심으로 google schola 권은주 / 2014 / 관세행정 위험관리제도의 효율적 운영방안에관한 연구 google schola

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