Earticle

현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으 로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의 무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의 무자가 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 어려 운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세 사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수 입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추 천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이 미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고 리즘인 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 분석하였 다. 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.

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.

초거대 언어모델(LLM)의 활용이 확산되며, 산업 현장에서는 오픈소스 LLM과 RAG 기술을 접목해 비용 효율적인 AI 적용을 모색하고 있다. 본 연구는 관세 분야의 핵심 요소인 HS code 판별에 RAG 기반 LLM 시스템을 적용하고, 사이즈가 다른 모델 간의 성능 차이를 비교·분석하였다. 다양한 품목분류 데이터를 기반으로 구축한 RAG 시스템이 통관 업무의 자동화 및 효율화에 기여할 수 있음을 실험을 통해 확인하였으며, 이는 민간 기업의 관세 실무에 활용 가능한 기초 자료로서의 가치를 가진다.

우리나라 신발산업은 과거 성장기 주요 산업이었으나 현재는 쇠퇴산업으로 불리고 있다. 하지만 제 4차 산업혁명을 통해 새로운 경쟁 산업으로 부각되고 있다. 우리나라 신발산업은 한때 저임금과 뛰어난 제조기술로 국제적인 경쟁력을 갖추었다. 하지만 급격한 경제 성장과 정책으로 인해 산업구조의 고도화로 이어졌다. 인건비의 상승, 원재료 가격의 상승, 지가 상승 등의 어려움이 겹쳤다. 글로벌 기업의 OEM생산기지의 이전 등이 겹쳐 우리나라의 신발산업은 쇠퇴 할 수밖에 없었다. 본 연구의 목적은 우리나리 신발산업의 수출 무역네트워크 중심성 구조를 파악하여 대응방안을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 69개 국가의 국가 간 수출입통계정보를 바탕으로 NetMiner 4.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 2015년 기준으로 HS CODE 제6404호 신발류(바깥바닥을 고무·플라스틱·가죽 콤퍼지션 레더로 만들고, 갑피를 방직용 섬유로 만든 것)의 수출 무역 연결정도 중심성은 중국, 베트남, 벨기에, 인도네시아, 독일 순으로 분석되었다. 수출 무역 근접 중심성은 중국, 이탈리아, 독일, 스페인, 프랑스 순으로 분석되었다. 수출 무역 매개 중심성은 이탈리아, 스페인, 미국, 독일, 아랍에미리트 순으로 분석되었다. HS CODE 제6404호의 신발무역 네트워크 분석을 종합해 보면 우리나라의 경우 연결·근접·매개 중심성이 경제규모에 비해 하위그룹에 위치하고 있음을 알 수 있다. 이러한 신발 수출 무역 네트워크 분석결과를 통하여, 우리나라 신발산업 육성방안으로 신발 완전 자동화 생산방식 도입, 고유 브랜드 육성, 한류문화를 통한 국가브랜드 활용을 제시하였다. 본 연구의 한계점으로 HS6401∼6406 분석누락과 OEM 수출 통계자료를 활용 못한 점이 있다.

In this study, the Korean footwear industry was a major industry, but now it is being called a declining industry. However, through the fourth industrial revolution, the trade structure of HS 6404 (made up of textile materials of footwear upper) was analyzed by applying the flow, direction and structure complexity of the international trade network of the world shoe industry. The purpose of this study is to identify the export trade network centrality structure and to propose countermeasures. In this study, we analyzed NetMiner 4.0 program based on export statistical data of 69 countries. The results of the study are as follows. HS 6404 Export trade linkage Degree centrality of footwear (outer soles of rubber, plastic, leather composition leather, upper fabric made of textile fibers) centered in China, Vietnam, Belgium, Indonesia and Germany in 2015 Respectively. Export trade Closeness centrality was analyzed in order of China, Italy, Germany, Spain, and France in 2015. Export trade Betweenness centrality was analyzed in order of Italy, Spain, USA, Germany, and Arab emile in 2015. In this study, we extracted and analyzed the information of shoes industry statistics provided by the shoe industry promotion center, and the information on imports and exports of the shoes. In order to foster shoes industry in Korea through network export centric analysis, introduction of fully automated production method of shoe, development of unique brand, and utilization of national brand through Korean wave culture were suggested. The limitations of this study are missing the HS6401 ~ 6406 analysis and the OEM export statistics data.

최근 AI 기술, 특히 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 기계 간 상호작용에 큰 변화를 가져왔다. 이러한 AI 모델은 자연어를 이해하고 다양한 데이터 형식을 처리하며 명령을 실행할 수 있다. 한편, 전자상거래와 국제 무역의 급속한 확장으로 인해 세관 당국의 업무량이 증가하면서 정확한 HS 코드 분류는 공정한 관세 부과를 위해 필수적이다. 하지만 수작업 분류는 전문가의 지식이 필요하여 시간과 비용 측면에서 비효율적일 수 있다. 본 연구에서는 SBERT을 활용한 자동 HS 코드 추천 시스템을 제안하였다. SBERT 기반 임베딩을 통해 법령 및 해설서 등 원천 데이터와 테스트 데이터 간 유사도를 측정하여 추가 학습 없이 HS 코드를 추천하는 방식이다. 또한, 실제 사례 데이터를 활용한 비교 분석을 수행하였다. 다양한 SBERT 모델을 적용하여 모델 및 데이터 특성에 따른 정확도를 평가하고, 기존 연구에서 제기된 지속적인 학습 요구와 클래스별 제약 문제를 해결할 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 AI 기반 HS 코드 분류 및 검색 시스템에 적용되어 세관 행정 업무의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

Recently, AI technologies, especially large language models (LLMs) like ChatGPT, have significantly transformed human-machine interactions. These AI models understand natural language, process diverse data formats, and execute commands. Meanwhile, the rapid expansion of e-commerce and international trade has increased the workload of customs authorities, making accurate HS code classification crucial for fair tariff imposition. However, manual classification requires expert knowledge, leading to inefficiencies in time and cost. This study proposes an automatic HS code recommendation system using SBERT, an LLM-based embedding model, to measure similarity between source data (laws, explanatory notes) and test data without additional training. Comparative analyses were conducted using real-world cases. By applying different SBERT models, this study evaluates accuracy based on model and data characteristics. It addresses challenges such as continuous training requirements and class-specific constraints, offering methodologies to enhance accuracy. The findings are expected to improve customs administration efficiency by supporting AI-driven HS code classification and search systems.

This study investigates the recent trend of ocean freight rate reductions based on HS codes, with a particular focus on chemical products such as organic compounds (HS 29) and plastics (HS 39). Unlike the traditional FAK (Freight All Kinds) system, some major carriers have started to apply selective rate discounts to non-hazardous, low-weight, high-volume cargo with stable demand. The research employs a triangulated approach combining literature review, product case analysis, and in-depth interviews with carrier representatives and logistics consultants. Findings reveal that freight rate differentiation based on cargo characteristics and HS codes can enhance operational efficiency and customer targeting. The study provides practical implications for shippers, freight forwarders, and carriers seeking cost-effective and strategically tailored logistics solutions in a volatile shipping market.

Purpose ? This research aims to define the criteria of classification of HS Codes 9032.81 and 9032.89. Furthermore, this research suggests a way for taxpayers to classify goods of HS Code 9032 into 9032.81 and 9032.89 more easily by amending the Explanatory Notes for HS Code 9032. Design/Methodology/Approach ? This research explores three possible theories interpreting the classification of HS Codes 9032.81 and 9032.89, and tries to find the most suitable explanation via a thorough analysis of HS Explanatory Notes and Decisions of Customs. Findings ? The results showed that the criteria of classification of HS Codes 9032.81 and 9032.89 can be identified, but some might disagree with it due to the explanatory notes' redundant concepts and ambiguity. Thus, the research concludes the explanatory notes should be amended to extinguish these problems. Research Implications ? Although there are needless concepts of Type (I) and (II) of automatic regulating instruments in the HS explanatory notes, there were few improvement proposals on the issue. With this redundant concept and ambiguity on the classification criteria, a conflict between taxpayers and authorities was born. As long as HS explanatory notes are not amended, similar problem can continuously occur. This study gives some suggestions to improve HS explanatory notes.

본 연구는 국가 간 무역 네트워크의 흐름과 방향, 구조의 복잡성을 적용하여 HS CODE 제6404호(신발류갑피를 방직용 섬유재료로 만든 것)의 교역구조를 분석하였다. 그 이유는 국제무역은 4차 산업혁명의 진행으로 인해 예측할 수 없는 흐름을 보이고 있고 무역네트워크 연결망에 변화가 일어나고 있으며, 국가 간 기술차이와 경쟁우위가 점점 빠르게 변화하고 있어 기존의 무역학 연구 분석방법론으로는 숨겨진 국가 간의 무역흐름을 파악하고 분석하기에 어려움이 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 전 세계 신발 주요 생산국과 소비국을 대상으로 한 무역네트워크 분석을 통해 전체적인신발산업의 흐름을 분석하고 다수 상대국 간의 상호 영향력 측정 및 시사점 도출에 있다. 또한 국가 간무역량 측정을 통해 신발산업의 발전을 위한 기초적인 자료를 제공하고자 한다. 신발 수입 네트워크 중심성 분석에 따른 시사점과 대안을 제시하면 다음과 같다. 우리나라 신발·원부자재기업들은 신발 3D프린터 기술의 개발, 신발공정시스템 혁신 및 원부자재 고부가가치 창출에 지속적으로투자하여 지속가능한 성장과 신발산업 부활의 기회로 삼아야 한다. 구체적 방안으로 첫째, 산업에 대한 관점의변화가 필요하다. 둘째, 신발 글로벌 브랜드의 육성이다. 셋째, 신발 산업에 대한 데이터베이스의 구축이다. 넷째, 국가의 신발산업에 대한 소프트웨어적인 지원이다. 다섯째, 신규인력유입 지원이다.

This study analyzes the flow through the trade network analysis and analyzes and analyzes the mutual influence of the central and multiple counterparts in the major trading districts of footwear trade to the major producers of Footwear(Shoes) in the world. Import trade Linkage centrality was analyzed in the order of China, Kazakhstan, Vietnam, Indonesia and Italy in 2015. Imports trade closeness centrality was analyzed in order of China, Italy, Spain, Vietnam and India in 2015. Imported trade betweenness centrality was analyzed in order of Spain, France, Netherlands, Italy and USA in 2015. HS 6404 Footwear(Shoes) trade network analysis shows that Linkage, Closeness, and Betweenness centrality are located in subgroups in Korea. However, China was found to be in the top position overall, and China was located within the trade network relationship with major shoe industry production and consumption. Implications of the import-trade centrality for the shoe industry are as follows. First, it is necessary to change the perspective of the industry. Second, it is upbringing of shoes global brands. Third, it is building a database for the footwear industry. Fourth, software support for national shoe industry. Fifth, support for new workforce input.

본 연구는 중국의 수출입관리에 있어서 품목분류제도에 대한 분석을 토대로, HS코드와 관련된 부정신고의 법적책임과 중국내 한국기업들에게 요구되는 대응책을 제시하였다. 사전적인 HS부정신고 예방책으로는 첫째, 중국의 수출입통관신고와 HS제도에 대한 전문지식의 함양 둘째, 우수․성실한 기업을 전문통관대리인으로 선정 셋째, 전문통관대행회사와 위탁계약시 부정신고 책임소재에 관한 명확한 합의 넷째, 사전품목분류제도의 적극적인 활용 등이 필요하다. 그리고 HS부정신고 적발 시의 대응방안으로는 신속하게 조사에 협력하는 의향이나 태도를 세관당국에게 적극적으로 표시하고 사실에 기초하여 관련 자료나 증거를 수집하고 분석하여 이를 적극 설명함과 동시에, 이번 사건에 대해 깊이 반성하고 재발방지를 위해 최선을 다하여 노력하겠다는 의사를 강조하여 피력하는 것도 중요하다.

In this paper, I studied the legal responsibility on wrong declaration of HS(Harmonized Commodity Description and Coding System) code under the system of HS classification in China and I suggested the countermeasures on Korean companies which are doing import or export in China. Conclusively, prevention plan on wrong declaration of HS code of Korean companies in China is as followings. First, fostering of special know-how on China's import and export declaration system and HS system. Second, construction of system for professional worker's employment and capability improvement. Third, excellent and sincere customs brokers' choice. Fourth, in a contract with customs brokers, definite agreement on responsibility of HS false declaration. Fifth, directly check of sorting for prevention of HS false declaration. Sixth, practical use of Advance Decision System. Seventh, restraint of random?conventional sorting by previous cases. Eighth, practical use of late repletion system. And the countermeasures of occasion that is disclosed by HS false declaration is as following. Importer/exporter must confirm all the facts as soon as possible, and show attitude cooperating for customhouse authorities' investigation and examination and to stops in light sanctions, must emphasize a expression that contemplates deeply on this event, and will try doing best for prevent the recurrence.

본 연구는 한국 문화 영향력으로 인해 교역이 활발해지고 있는 아세안 10개국을 중심으로 성장세가 계속 높아지는 인스턴트 라면, 스낵류, 조제 식료품 등(19류)의 K-Food 산업의 국제경쟁력 분석을 위해 시장점유율(MSI), 현시비교우위지수(RCA), 무역특화지수(TSI)를 분석하였다. 특히 K-Food(19류)를 중심으로 한-아세안간의 교역량이 많은 주요 6개 HS code(6단위) 수출품목에 대한 5년(2019년～2023년) 간의 한국무역협회 K-stat 무역통계자료를 이용하여 FTA 효과를 분석하였다. 이를 통해 K-Food(19류)교역 변화를 살펴보고, 한국에서 국제경쟁력이 있는 K-Food 품목을 찾아내어FTA 규정을 충족하면서도 비용 절감과 가격경쟁력을 강화하고 K-Food 수출 다각화와 시장 확대를 도모할 수 있는 정책 방향을 제시하였다. 분석결과로 보면 K-Food 수출 기업들이 FTA 활용 비즈니스 모델을통해 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 실질적 전략을 제시하고 이를 통해 K-Food 산업의지속 가능한 성장을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

This study analyzes the international competitiveness of the K-Food industry, focusing on growing sectors such as instant noodles, snacks, and processed food products (HS Code 19), in the 10 ASEAN countries where trade is becoming increasingly active due to the influence of Korean culture. To this end, the study employs analyses of Market Share Index (MSI), Revealed Comparative Advantage Index (RCA), and Trade Specialization Index (TSI). In particular, it examines the effects of the FTA by utilizing trade data from the Korea International Trade Association's K-stat database for the past five years (2019? 2023) on six major HS Code (6-digit level) export items with high trade volumes between Korea and ASEAN, focusing on K-Food (HS Code 19). Through this analysis, the study explores changes in K-Food trade, identifies internationally competitive K-Food items from Korea, and proposes policy directions to enhance cost reduction, price competitiveness, export diversification, and market expansion while adhering to FTA regulations. The findings suggest that K-Food export companies can secure a competitive edge in the global market through FTA-utilized business models. These strategies are expected to support the sustainable growth of the K-Food industry.

본 연구는 산업의 수출경쟁력 분석에 있어서 무역중심성지수의 활용가능성을 탐색하기 위한 것으로 제72류 철강과 제73류 철강 제품의 글로벌 수출 상위 30개국을 대상으로 수행되었다. 수출경쟁력지수는 무역특화지수와 현시비교우위지수를 사용하였으며 무역중심성지수는 근접중심성지수와 매개중심성지수, 위세중심성지수를 사용하였다. 분석데이터는 UN Comtrade Database를 통해 수집하였으며 분석 기간은 2012년부터 2021년으로 설정하였다. 무역특화지수와 현시비교우위지수는 수집된수출입 데이터를 이용하여 연구자가 직접 계산하였으며 무역중심성지수는 수집된 데이터를 Edge List 방식으로 변환한 후 무역 연결망 분석을 실시하여 도출하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 제72류와 제73류 모두 수출액과 99% 수준에서 정(+)의 상관관계가 나타났다. 근접중심성지수는 두 개의제품류의 TSI와 RCA에서 모두 정(+)의 상관관계가 확인되었으며, 매개중심성지수는 제72류의 RCA 와는 부(-) 상관관계가 나타났고, 제73류의 TSI와는 정(+)의 상관관계가 확인되었다. 위세중심성지수는 제72류의 TSI와 RCA에서 부(-)의 상관관계가 확인되었다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 무역중심성지수를 통한 수출경쟁력 분석에의 활용 가능성 확인이다. 두 번째는 수출경쟁력지수와 무역중심성지수의 관계를 살펴본 점이다. 마지막으로 자유무역협정을 통한 수출경쟁력 강화에관한 시사점이다.

Research Purpose: This study is designed to explore the application of the trade centrality index in the analysis of the export competitiveness of industries. Research Methods: The analysis target is the top 30 countries in the global export of HS Code of Chapters 72 and 73 items. Data is collected through the UN Comtrade Database, and the analysis period is set from 2012 to 2021. TSI and RCA are directly calculated by the researcher using the collected import and export data, and the trade centrality index is derived by converting the collected data to the Edge List method and then conducting trade network analysis. Results in Research: All indexes of HS Code 72 and 73 items showed a positive correlation with export value at a level of 99%. The closeness centrality index showed a positive correlation with both TSI and RCA for the two items, while the betweenness centrality index showed a negative correlation with HS Code 72 items of RCA and a positive correlation with HS Code 73 items of TSI. The eigenvector centrality index showed a negative correlation only with HS Code 72 items of TSI and RCA. Research Conclusion: The implications of this study are as follows. First, it is possible to use the export competitiveness analysis through the trade centrality index. The second is to examine the relationship between the export competitiveness index and the trade centrality index. Finally, there are implications for strengthening export competitiveness through free trade agreements.

본 연구의 목적은 수출의존도가 높은 한국 경제에서 전산업의 20%를 10년 이상 유지하고 있는 반도체산업과 최근 반도체산업은 AI, 자율주행차, 양자컴퓨팅, 핀테크 등 첨단 기술산업에 핵심부품으로 활용됨에 따라 미래산업의 중요한 먹거리가 되었고 미·중 무역전쟁에서 보듯 미래 성장산업을 이끌 핵심물자로활용될 정도다. 이러한 핵심산업인 반도체에 대해서 연구한 선행연구를 살펴본 결과 반도체 품목분류에대한 기준과 범위가 각기 달라 기존 연구자들의 반도체산업에 대한 경쟁력 분석 결과에 대한 신뢰성에 문제가 야기되었다. 이러한 반도체산업 분석에서 명확한 반도체산업의 표준품목분류 기준과 범위를 마련함이 그 목적이고, 반도체산업에 대한 분석결과의 일관성과 신뢰성 제고에 기틀 마련이 의의가 되겠다. 본 연구의 범위로 2000년부터 2021년까지 반도체산업 수출경쟁력 분석에 대한 발표된 논문을 살펴보았고, 품목분류는 한국반도체산업협회, 산업통상자원부의 산업분석에 대한 품목분류기준, 한국전자정보통신산업진흥원의 전자수출입통계시스템 MTI & HS코드 연계자료를 기준으로 반도체 품목의 MTI 6단위, HS 6단위, HS 10단위를 분류하여 반도체 표준품목분류 체계를 마련하였다.

The purpose of this study is to examine the meaning of‘processing’for raw materials in the context of administering tariff rate quotas(TRQ). The purpose of this study is that the semiconductor industry, which accounts for 20% of all industries in the Korean economy, which is highly dependent on exports, and the recent semiconductor industry are being used as core parts in high-tech industries such as AI, autonomous vehicles, quantum computing, and fintech. It has become an important food source for future industries, and as seen in the US-China trade war, it is used as a core material to lead future growth industries. In this regard, as a result of examining previous studies on semiconductors, a core industry, the standards and scopes for classification of semiconductors were different, which caused a problem in the reliability of the results of existing researchers' analysis of competitiveness in the semiconductor industry. The purpose of this analysis of the semiconductor industry is to provide a clear standard and scope for the classification of standard items in the semiconductor industry, and it will be meaningful to lay the foundation for improving the consistency and reliability of the analysis results for the semiconductor industry. As the scope of this study, published papers on the analysis of export competitiveness of the semiconductor industry from 2000 to 2021 were reviewed. Based on the MTI & HS code link data of the Promotion Agency's Electronic Import and Export Statistics System, semiconductor items are classified into 8 major categories, 10 medium MTI 6 units, 18 small HS 6 units, and 28 subcategories HS 10 units. has been prepared.