KR101596319B1 - Fta 비즈니스 모델 제공 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 FTA 비즈니스 모델 제공 방법 및 이를 실행하기 위한 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자로부터 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 또는 관련 자료 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 FTA 메타 정보를 입력받는 단계, 상기 입력받은 FTA 메타 정보를 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교하는 단계, 상기 비교 결과를 이용하여 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하는 단계 및 상기 분석된 FTA 비즈니스 모델을 사용자가 확인 가능한 형태로 제공하는 단계를 포함한다.

Description

FTA 비즈니스 모델 제공 장치 및 방법{Device and method for providing FTA business model}

본 발명은 FTA 비즈니스 모델 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다양하게 체결된 FTA를 활용하여 사업을 영위할 수 있도록, 각 사용자의 상황에 부합하는 비즈니스 모델을 제공하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

관세 행정은 관세청을 중심으로 선사, 항공사, 국세청, 해양수산부와 같은 정부 행정기관, 화주, 관세사, 수출입 물류 업체 등 다자간에 이루어지는 복잡한 프로세스를 포함하나, 종래 대부분의 프로세스는 업무 주체가 해당 문서를 직접 방문하거나 우편, 팩스 등을 통하여 처리하였다. 또는, 일부 업무에 대하여 부분적인 전산화 시스템이 구축되기도 하였으나, 대부분이 전자 문서 결재 시스템 수준에 그치거나 행정의 다른 업무 영역과의 연계가 부족하여 관세 행정 전체 업무 효율성 개선에는 크게 기여하지 못했다.

최근 세계화, 개방화, 동시 다발적인 FTA 추진, 경쟁국의 FTA 체결 확산으로 대외 환경이 급변하고 있다. 특히, 자유무역협정(FTA: Free Trade Agreement)을 중심으로 한 지역주의(Regionalism)가 가속화되고 있는 상황이다. 이러한 지역주의의 경향은 과거 GATT체제보다 현재의 WTO 체제에서 오히려 급속도로 확산되는 경향을 보이고 있으며, 이에 따라 각국의 FTA 체결 경쟁은 현재 진행 중으로 한층 치열해지고 있다.

정부는 세계적인 FTA 확산 추세에 대응하여 안정적인 해외시장을 확보하고 개방을 통해 우리 경제의 경쟁력을 강화하기 위해 다양한 국가와 FTA를 체결한 상태이다.

원산지 증명서는 FTA 협약 대상국과의 교역에 있어서 세관에 필히 제출하여야 하는 서류이나, 이에 대한 접근 용이성이 극히 부족한 상황이다. 특히, 중소 수출 업체의 경우 FTA 특혜 관세에 대한 관심도가 떨어져 있으며 정보 세율 및 원산지 기준 정보의 부족으로 FTA 체결에 따른 관세 혜택을 제대로 받지 못하고 있는 실정이다. 즉, 관세청이나 무역 협회 등 수출 관련 해당 기관에서 관련 정보를 제공하고는 있으나, 그 정보 흐름은 일방적인 정보 전달 수준에 그쳤으며, 제공하는 정보의 실질적인 퀄리티(Quality)에도 문제가 있었다. 또한, 중소 수출입 기업의 애로 사항이나 궁금증을 능동적인 참여로 유도하여 보다 능동적인 고객 지향적 행정 서비스를 제공할 수 있는 체계화된 정보 제공 관리 시스템이 없었다.

특히 최근 FTA 체결이 확산됨에 따라서, 다양한 품목의 관세율 적용, 원산지의 복잡 다양, FTA별 상이한 통관 절차 등으로, 정보 접근력이 부족한 중소 수출업체의 경우 FTA 체결에 따른 관세 혜택을 받기가 매우 어려웠다.

한편, 국제 무역의 지속적인 증대와 FTA 체결에 따라 급변하는 신 무역 환경에서 관세율 및 원산지 정보 제공에 따른 기업의 이익 창출 및 경쟁력 강화의 필요성은 더욱 강하게 제기되고 있다.

이를 개선하기 위하여 아래 선행기술문헌 1(한국등록특허 0749933호)에서는 수출 품목이 FTA 특혜 대상 품목인지, 관세율에 따른 세금 혜택을 제공받을 수 있는지를 분석하기 위한 방법에 대해 제시하였다.

그러나, 선행기술문헌 1은 원산지에 따른 협정 세율 정보, 관세 혜택 등의 정보를 제공하는 것에 그칠 뿐, 다양하고 복잡하게 체결된 FTA를 활용할 수 있는 방안을 제공하지는 못하였다.

한국등록특허 0749933호

본 발명은 상술한 종래기술의 문제를 해결하기 위한 것으로, 사용자가 영위하려는 사업에 부합하는 FTA 비즈니스 모델을 제공하는 것을 목적으로 한다.

특히, 효율적인 연산을 통해 신속하고 정확하게, 사용자가 FTA를 활용한 비즈니스 모델을 제공받을 수 있도록 한다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 FTA 비즈니스 모델 제공 방법은 사용자로부터 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 또는 관련 자료 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 FTA 메타 정보를 입력받는 단계, 상기 입력받은 FTA 메타 정보를 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교하는 단계, 상기 비교 결과를 이용하여 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하는 단계 및 상기 분석된 FTA 비즈니스 모델을 사용자가 확인 가능한 형태로 제공하는 단계를 포함한다. 이 때, 상기 메모리에는 입력된 FTA 메타 정보와 메모리에 저장된 FTA 메타 정보를 비교하기 위한 유사도 분석 알고리즘이 저장되고, 상기 분석 단계는 상기 유사도 분석 알고리즘을 이용하여 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석할 수 있다.

한편, 상기 유사도 분석 알고리즘은 비교 대상 수치가 일치하는 정도를 판단하는 수치 거리 알고리즘, 비교 대상 문자열의 일치 여부를 판단하는 문자열 알고리즘 또는 비교 대상 문자열이 일치하는 정도를 판단하는 문자열 거리 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에서 상기 분석 단계는 상기 FTA 메타 정보 중 물류 유형 정보에 대해 상기 유사도 분석 알고리즘 중 문자열 알고리즘을 적용할 수 있고, 수출 물품 특성 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있으며, FTA 정보에 대해 상기 문자열 알고리즘을 적용할 수 있다. 뿐만 아니라, 업체 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하고, 물류 특성 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘 및 상기 문자열 알고리즘을 적용하며, 국가 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있다. 또한, 사례 정보에 대해 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하고, 관련 자료 정보에 대해 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에서, 상기 분석 단계는 FTA 비즈니스 모델 별로 상기 FTA 메타 정보의 각 항목에 적용되는 유사도 분석 알고리즘에 대해 기설정된 가중치를 반영하여 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석할 수도 있다.

상술한 FTA 비즈니스 모델 제공 방법은 이를 실행하기 위한 프로그램이 수록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 또는 이를 실행하기 위한 매체에 저장 가능한 컴퓨터 프로그램 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 FTA 비즈니스 모델 제공 장치는 사용자로부터 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 또는 관련 자료 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 FTA 메타 정보를 입력받고, 상기 입력된 FTA 메타 정보에 대응하여 분석된 FTA 비즈니스 모델을 사용자가 확인 가능한 형태로 제공하는 인터페이스 처리부, 상기 인터페이스 처리부로부터 수신한 FTA 메타 정보를, 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교하고, 비교 결과에 따라 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하고 추출하는 프로세서 및 FTA 비즈니스 모델과 FTA 메타 정보가 매칭되어 저장되고, 입력된 FTA 메타 정보 및 이에 대응하여 분석된 FTA 비즈니스 모델 분석 결과를 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.

상술한 본 발명에 따르면, 사용자에게 계획, 시행 중인 사업에 부합하는 FTA 비즈니스 모델을 쉽고 정확하게 제공할 수 있다.

뿐만 아니라, 효율적인 연산을 통해 신속하고 정확하게, 사용자가 FTA를 활용한 비즈니스 모델을 제공받을 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FTA 비즈니스 모델 제공 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 FTA 비즈니스 모델 제공 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따라 FTA 비즈니스 모델과 FTA 메타 정보의 연관 관계를 반영한 가중치를 나타낸 표이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 FTA 비즈니스 모델 제공 방법 및 장치에 대해 상세하게 설명한다. 설명하는 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 통상의 기술자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로 이에 의해 본 발명이 한정되지 않는다. 또한, 첨부된 도면에 표현된 사항들은 본 발명의 실시 예들을 쉽게 설명하기 위해 도식화된 도면으로 실제로 구현되는 형태와 상이할 수 있다.

한편, 어떤 구성 요소들을 '포함'한다는 표현은, '개방형'의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

또한, '제 1, 제 2' 등과 같은 표현은, 복수의 구성들을 구분하기 위한 용도로만 사용되는 표현으로써, 구성들 사이의 순서나 기타 특징들을 한정하지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FTA 비즈니스 모델 제공 방법을 나타낸 순서도이다.

본 실시예에 따른 FTA 비즈니스 모델 제공 방법은 사용자로부터 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 또는 관련 자료 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 FTA 메타 정보를 입력받는 단계, 상기 입력받은 FTA 메타 정보를 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교하는 단계, 상기 비교 결과를 이용하여 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하는 단계 및 상기 분석된 FTA 비즈니스 모델을 사용자가 확인 가능한 형태로 출력하는 단계를 포함한다.

상기 FTA 메타 정보란 FTA 비즈니스 모델의 특성을 결정하고, 이를 근거로 각 FTA 비즈니스 모델을 구별하며, 사용자에게 부합하는 FTA 비즈니스 모델을 검색, 제공하기 위해 사용되는 기본 정보이다. FTA 비즈니스 모델은 수출입 품목 특성, FTA 체결 내용, 글로벌 공급망 구성 등에 따라 굉장히 세분화되고 다양하게 존재한다. 상기 FTA 메타 정보는 이러한 FTA 비즈니스 모델을 효과적으로 구분하기 위한 최적화된 정보로, 최소한의 정보 입력으로 정확한 FTA 비즈니스 모델을 선택할 수 있도록 본 발명에서 정의된 정보이다.

FTA 메타 정보에는 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 또는 관련 자료 정보 등이 포함된다. 각각의 FTA 메타 정보에 대해 보다 구체적으로 살펴보면, 물류 유형 정보는 해당 물류를 처리하는 방식이 조달, 생산, 보관, 유통, 혼합 중 어떠한 것인지를 결정하는 정보이다. 수출물품 특성 정보는 수출품의 명칭, 유형, 품목분류코드(HS 코드), 분야 등에 관한 것이다. 예를 들어 수출품이 완제품인지, 중간재인지, 원자재인지, 품목분류코드는 무엇인지, 분야는 생활잡품, 의류, 섬유, 기계 등 중에서 어디에 속하는지에 관한 정보이다. FTA 정보는 어느 국가 간에 체결된 FTA 인지에 대한 정보이다. 우리나라를 예로 들면, 미국, 칠레, 페루, 터기, EU, EFTA 등 현재 우리나라와 FTA가 체결된 나라에 관한 정보이다. FTA 정보를 이용하여 해당 국가와 체결된 FTA의 세부 내용을 확인, 활용할 수 있다. 업체 정보에는 업체명, 업체 규모, 수출입, 업종, 사업장, 수출 단계 등이 포함된다. 예를 들어 업체 규모에 따라 적용되는 규정이 다르고, 수출이냐 수입이냐 또는 수출입이냐에 따라 적용되는 규정이 다르므로, 위 정보 또한 FTA 비즈니스 모델을 결정하기 위한 속성으로 사용된다. 물류 특성 정보는 물류의 가공 유형, 생산 유형, 판매 유형, 투자 유형, 원산지 결정기준 등을 포함한다. 예를 들어, 미가공인지, 미소가공인지 완전가공인지(가공 유형), 또는 합작 투자인자 단독 투자인지(투자 유형), 위탁 판매인지 직접 판매인지(판매 유형)를 확인하여, 이에 적합한 FTA 비즈니스 모델을 찾을 수 있다. 국가 정보는 제품 생산국, 원자재 조달국, 수출 대상국이 각각 어느 곳인지에 대한 정보로, 각 국가의 명칭, FTA 체결 여부 및 FTA 종류, 수출입 물품의 종류 등에 관한 정보이다. 사례 정보란 기존의 FTA 메타 정보를 이용하여 FTA 비즈니스 모델을 선택한 결과 즉, 입력 정보와 결과의 매칭 관계를 저장한 정보이다. 특히, 기존의 FTA 비즈니스 모델 선택 결과를 사례명, 회사 개요, 현황, 문제점, 사례 요약, 성과 효과, 특징 및 시사점과 같은 항목과 함께 저장하여, 사용자가 FTA 비즈니스 모델을 결정하는 데에 있어서 다양한 참고자료로 활용할 수 있도록 제공한다. 관련 자료 정보란 FTA 비즈니스 모델과 관련하여 참고할 수 있는 또는 활용 가능한 자료에 관한 정보로, 예를 들어 자료의 유형, 저자, 작성 연도, 자료명, 출판사 등에 관한 정보를 포함한다.

본 발명은 상술한 FTA 메타 정보를 사용자로부터 입력 받는다. 사용자는 상기 FTA 메타 정보의 세부 항목을 직접 입력할 수도 있고, 본 발명의 FTA 비즈니스 모델 제공 장치에서 제공하는 여러 선택 항목 중 어느 하나를 선택하는 방식에 의해 메타 정보를 입력할 수도 있다. FTA 비즈니스 모델 제공 장치에 포함된 인터페이스 처리부에 의해 생성, 제공되는 사용자 인터페이스를 이용하여 입력할 수 있다.

사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보를 수신한 이후에는, 상기 입력된 FTA 메타 정보를 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교한다. FTA 비즈니스 모델은 앞서 열거한 FTA 메타 정보의 각 항목과 매칭되어 있다. 예를 들어, 역외 가공 사업에 적용되는 비즈니스 모델은 물류 유형 정보 중에서도 생산 물류 정보, 수출물품 특성 정보 중에서는 특히 수출물품 유형, 품목분류코드, 국가 정보에서는 원자재 조달국에 관한 정보와 밀접한 관련이 있으므로, 위 정보들과 관련도가 높게 매칭되어 있다. 이는 일 예이며, FTA 메타 정보의 각 항목이 FTA 비즈니스 모델과 실질적인 관련성을 바탕으로 매칭되어 있고, 매칭된 정보는 FTA 비즈니스 모델 제공 장치에 포함된 메모리에 저장되어 있다. 상기 비교 단계는 메모리에 저장된 FTA 메타 정보와 입력된 FTA 메타 정보를 비교하고, 추후 진행되는 분석 단계에서 일치 정도를 분석하여, 입력된 FTA 메타 정보에 근거한 FTA 비즈니스 모델을 추출한다.

분석 단계는 상기 비교 결과를 이용하여 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하는 단계이다. 보다 구체적으로는 입력된 FTA 메타 정보와, FTA 비즈니스 모델에 매칭된 FTA 메타 정보를 비교하여 입력된 정보에 부합하는 FTA 비즈니스 모델을 추출한다. 비교된 FTA 메타 정보가 일치하는 정도인 유사도를 분석하고, 유사도 분석 결과를 이용하여 FTA 비즈니스 모델을 추출한다.

이 후에는 분석, 추출된 FTA 비즈니스 모델을 사용자가 확인 가능한 형태로 출력한다. 예를 들어, 가장 유사도가 높은 FTA 비즈니스 모델을 제공할 수도 있고, 또는 특정 기준을 충족한 FTA 비즈니스 모델을 제공할 수도 있다. 내지는 모든 FTA 비즈니스 모델을 유사도 및 적합도에 따라 정렬하여 제공할 수도 있다. 다양한 방식, 형태에 따라 결정된 FTA 비즈니스 모델을 제공할 수 있다.

이하에서는 입력된 FTA 메타 정보에 대응하여 FTA 비즈니스 모델을 분석하는 과정을 보다 상세하게 살펴본다.

본 발명의 일 실시예에서는 입력된 FTA 메타 정보와 메모리에 저장된 FTA 메타 정보를 비교하기 위한 유사도 분석 알고리즘이 메모리에 저장되고, 이러한 유사도 분석 알고리즘을 이용하여 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하여 추출할 수 있다.

상기 유사도 분석 알고리즘은 입력된 정보와 저장된 정보의 유사성 및 이를 기초로 입력된 정보에 대응하는 비즈니스 모델을 추출하기 위해 사용되는 알고리즘이다. 본 발명의 일 실시예에서, 상기 유사도 분석 알고리즘은 비교 대상 수치가 일치하는 정도를 판단하는 수치 거리 알고리즘, 비교 대상 문자열의 일치 여부를 판단하는 문자열 알고리즘 또는 비교 대상 문자열이 일치하는 정도를 판단하는 문자열 거리 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 포함한다.

수치 거리 알고리즘(enumeration distance algorithm)이란 비교 대상이 되는 FTA 메타 정보 중 수치로 표현되거나 혹은 수치로 치환 가능한 정보가 일치하는 정도 또는 얼마나 관련이 있는지를 판단하기 위한 알고리즘이다. 일 예로 아래 [수학식 1]에 나타난 수식에 의해 연산될 수 있다.

[수학식 1]

sim = 1 - ABS(ORD(x) - ORD(y)) / size

여기서 sim은 유사도를 의미하고, ORD(x), ORD(y)는 비교 대상 정보(본 발명에서는 수치로 표현, 치환 가능한 FTA 메타 정보), size는 비교 대상 정보에서 선택 가능한 수치의 범위이고 ABS( )는 절대값을 의미한다. 비교 대상 정보가 동일하거나 가까울수록 ORD(x)와 ORD(y)의 차이가 줄어들기 때문에 sim 값은 커진다. 상술한 수치 거리 알고리즘을 활용하는 경우, 수치로 표현되는 FTA 메타 정보를 비교할 수 있다.

문자열 알고리즘은 비교 대상 정보의 문자열이 일치하는지를 판단하기 위한 알고리즘이다. 이는 후술할 문자열 거리 알고리즘과는 달리, 문자열이 일치하는지, 일치하지 않는지 만을 판단한다. 예를 들어 일치하는 경우 1, 일치하지 않는 경우를 0으로 설정할 수 있다. 상기 문자열 알고리즘은 특히, 비교 대상 정보의 세부 항목이 유형화되며 동시에 각 세부 항목이 서로 독립적인 경우에 적용될수록 연산 효용이 높다.

한편, 문자열 거리 알고리즘은 비교 대상 정보의 문자열이 일치하는 정도를 수치화하기 위한 알고리즘이다. 앞선 문자열 알고리즘이 일치 여부만을 판단한다면, 본 알고리즘은 어느 정도 유사한지, 유사의 정도를 판단할 수 있다. 문자열 거리 알고리즘은 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 작업(입력/삭제/치환)의 최소수를 구함으로써 유사도를 판단한다. 예를 들어 아래 제시하는 순서에 따라 진행할 수 있다. 예를 들어 test라는 단어와 tent라는 단어의 유사도를 판단하면, 3번째 글자인 s를 n으로 한 번 변경하면 되므로, 최소수는 1이다.

[유사도] = [1 - (최소수/글자수)]로 결정될 수 있고, 위 예는 유사도가 0.75(= 1 - 1/4)이다.

또는 아래에서 제시하는 순서에 따라 문자열 거리 알고리즘을 정할 수 있다.

1. s의 문자열 길이를 n에 넣는다. t의 문자열의 길이를 m에 넣는다.

(만약 n = 0 이라면, m을 리턴하고 종료한다. m = 0 이라면, n 을 리턴하고 종료한다. 그렇지 않다면 0..m 행과, 0..n 열로 이루어진 행열을 만든다.)

2. 첫 번째 행인 0..n을 초기화 한다. 첫 번째 열인 0..m을 초기화 한다.

3. s의 각 문자(i는 1부터 n까지)를 검사한다.

4. t의 각 문자(j는 1부터 m까지)를 검사한다.

5. s[i]와 t[j]가 같다면, 변경하기 위한 비용은 0이 된다. s[i]와 t[j]가 같지 않다면, 비용은 1이 된다.

6. 행렬의 셀 d[i,j]에 다음의 것들 중 가장 작은 값을 넣는다.

a. 바로 위의 셀이 더하기 1이 되는 경우: d[i-1, j] + 1

b. 바로 왼쪽 셀이 더하기 1이 되는 경우: d[i,j-1] + 1

c. 대각선으로 연속적인, 바로 왼,위쪽 셀의 비용: d[i-1,j-1] + cost

7. (3, 4, 5, 6) 단계를 반복하여 완료되면, d[n, m]셀에 있는 것이 문자열 거리가 된다.

상술한 수치 거리 알고리즘, 문자열 알고리즘, 문자열 거리 알고리즘에 따르면 입력된 FTA 메타 정보와 저장된 FTA 메타 정보의 유사성을 수치화하여 분석할 수 있다. FTA 메타 정보의 유사성을 수치화함으로써 입력된 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델 정보를 객관적으로 분석, 추출할 수 있다. 특히 이하에서 설명할 실시예들에서는 FTA 메타 정보의 특성에 부합하는 알고리즘을 각각 적용하여, 최소 연산에 따라 유사도를 분석하고 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석한다. 즉, 본 발명은 FTA 비즈니스 모델을 효과적으로 추출할 수 있도록 설정된 본 발명 고유의 FTA 메타 정보를 이용한다. 뿐만 아니라, FTA 메타 정보를 기초로 가장 효율적인 연산을 통해 FTA 비즈니스 모델을 정확하게 도출할 수 있도록 각 FTA 메타 정보 항목을 분석하기에 적합한 유사도 분석 알고리즘을 사용한다.

본 발명의 일 실시예에서 FTA 메타 정보 중 물류 유형 정보에 대해서는 상기 유사도 분석 알고리즘 중 문자열 알고리즘을 적용할 수 있다. 물류 유형 정보는 조달, 생산, 보관, 유통, 혼합 중 어느 하나로 선택 가능한 항목이므로, 메모리에 저장된 알고리즘 중에서도 특히 문자열 알고리즘을 적용하는 경우 최소의 연산으로 유사도를 판단할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에서 FTA 메타 정보 중 수출 물품 특성 정보에 대해서는 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있다. 수출 물품 특성 정보에는 예를 들어 수출품 명칭, 수출품 유형, 수출품 품목 분류 코드, 수출품 분야 등이 포함될 수 있다. 이 중 수출품 명칭은 그 자체로 유형화하기 어려우므로, 수치 거리 알고리즘이나 문자열 알고리즘 보다는 문자열 거리 알고리즘에 의해 입력된 정보와 저장된 정보의 유사도를 분석한다. 그러나 수출품 유형 같은 경우는 완제품, 중간재, 원자재로 유형화할 수 있고 이를 수치로 치환할 수도 있으므로 수치 거리 알고리즘을 사용할 수 있다. 한편, 수출품 분야는 유형화된 정보가 포함되고, 각각의 유형화된 정보가 서로 독립적이고 상관관계가 없으므로, 문자열 알고리즘을 적용하는 것이 효과적이다.

이와 같이, FTA 메타 정보 중 수출 품목 특성 정보의 성격을 고려할 때 나열된 알고리즘을 모두 활용할 때 유사도를 정확하고 신속하게 연산할 수 있다.

한편, FTA 메타 정보 중 FTA 정보에 대해에서는 문자열 알고리즘을 적용할 수 있다. FTA 정보는 현재 체결된 FTA 내에서 선택 가능한 것이고, 각 FTA는 서로 독립적이라 할 수 있으므로, 문자열 알고리즘을 적용하는 것이 가장 효율적이다.

본 발명의 다른 실시예에서 FTA 메타 정보 중 업체 정보에 대해서는 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있다. 업체 정보의 세부 항목 중에서 선택 가능하면서 각 항목 간에 일정 연관성이 있는 항목(예, 업체규모 - 소기업, 중기업, 대기업)은 수치 거리 알고리즘에 의해, 선택 가능하나 각 항목이 독립적인 항목(예, 사업장 - 국내, 해외, 국내+해외)은 문자열 알고리즘에 의해, 업체명과 같이 일치하는 정도를 파악해야 하는 문자열 거리 알고리즘에 의해 판단하는 것이 가장 효율적이다. 따라서, 업체 정보는 본 발명에서 제시한 수치 거리 알고리즘, 문자열 알고리즘 및 문자열 거리 알고리즘을 모두 적용하는 것이 바람직하다.

본 발명의 다른 실시예에서 FTA 메타 정보 중 물류 특성 정보에 대해서는 상기 수치 거리 알고리즘 및 문자열 알고리즘을 적용할 수 있다. 물류 특성 정보에서 가공 유형(미가공, 미소가공, 완전가공)의 경우에는 세부 항목이 선택 가능하면서 연관성이 있으므로 수치 거리 알고리즘이, 생산 유형(국내, 해외, 국내+해외)의 경우에는 문자열 알고리즘이 적용될 수 있다. 즉, FTA 메타 정보 중 물류 특성 정보는 문자열 알고리즘 및 문자열 알고리즘을 적용할 때에 가장 효과적으로 연산할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에서, FTA 메타 정보 중 국가 정보는 수치 거리 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있고, 사례 정보에 대해 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있다. 관련 자료 정보에 대해서는 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용할 수 있다. 국가 정보의 경우 FTA 체결 국가인지 아닌지에 대해서는 수치 거리 알고리즘을 적용하나, FTA 체결 국가명, 수출 대상 품명은 문자열 거리 알고리즘을 적용하는 것이 바람직하다. 한편, 사례 정보의 경우, 정형화하기 어려운 면이 있으므로 수치 거리 알고리즘이나 문자열 알고리즘 보다는 문자열 거리 알고리즘을 적용할 때에 보다 효과적으로 FTA 메타 정보의 유사도를 연산할 수 있다. 관련 자료 정보의 경우 자료의 유형은 예를 들어 보고서, 사례 발표작, 모범 사례 등 서로 다른 포맷으로 유형화할 수 있으므로 문자열 알고리즘을 적용하고, 저자, 연도, 자료명 등은 유형화하기 어려우므로 문자열 거리 알고리즘을 적용한다.

한편, 상술한 실시예들에 더하여, 본 발명의 분석 단계는 FTA 비즈니스 모델 별로 상기 FTA 메타 정보의 각 항목에 적용되는 유사도 분석 알고리즘에 대해 기설정된 가중치를 반영하여 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석할 수 있다.

본 발명의 수치 거리 알고리즘, 문자열 알고리즘, 문자열 거리 알고리즘은 모두 각 항목의 유사도를 0 이상 1 이하의 수치로 표시한다. 그러나 각 FTA 비즈니스 모델 특성에 따라, 물류 유형 정보의 유사도가 중요한 비즈니스 모델이 있는 반면, FTA 정보의 유사도가 중요한 비즈니스 모델도 있다. 즉, 각 FTA 비즈니스 모델 마다 더 중요하게 판단되어야 할 FTA 메타 정보가 존재한다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 각각의 FTA 비즈니스 모델에 대해 가중치를 설정하고, 분석 단계는 이러한 가중치를 반영하여 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하고, 추출하여 사용자에게 제공한다. 도 3a 및 도 3b는 각 FTA 비즈니스 모델에 대해 FTA 메타 정보 가중치가 설정된 예가 나타나 있다. 도 3a 및 도 3b의 예에서 각 표시의 가중치가 예를 들어, ◎는 0.8, ○는 0.7 △는 0.6, ·는 0.5이고 빈칸은 가중치가 0으로 설정될 수 있다. 이에 따라 각 FTA 비즈니스 모델과 관련성이 높은 FTA 메타 정보를 중심으로 유사도를 분석할 수 있다. 그 결과 유사도 분석 결과의 정확도를 높일 수 있다.

앞서 설명한 다양한 실시예에 따른 본 발명의 FTA 비즈니스 모델 제공 방법은 이를 컴퓨터 상에서 실행하기 위한 프로그램 형태로 제작되고 실시될 수 있다. 즉, 본 발명은 컴퓨터 프로그램 형태로 제작되고 이러한 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체의 형태로 실시될 수 있는 것이다.

뿐만 아니라, 본 발명은 상술한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램도 포함하는 것으로 보아야 한다. 즉, 이러한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 생산, 사용, 양도하는 등의 행위도 본 발명을 실시하는 것으로 보아야 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 FTA 비즈니스 모델 제공 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.

상기 FTA 비즈니스 모델 제공 장치는 사용자로부터 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 또는 관련 자료 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 FTA 메타 정보를 입력받고, 상기 입력된 FTA 메타 정보에 대응하여 분석된 FTA 비즈니스 모델을 사용자가 확인 가능한 형태로 제공하는 인터페이스 처리부, 상기 인터페이스 처리부로부터 수신한 FTA 메타 정보를, 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교하고, 비교 결과에 따라 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하고 추출하는 프로세서 및 FTA 비즈니스 모델과 FTA 메타 정보가 매칭되어 저장되고, 입력된 FTA 메타 정보 및 이에 대응하여 분석된 FTA 비즈니스 모델 분석 결과를 저장하는 메모리를 포함한다.

인터페이스 처리부는 본 발명의 다양한 동작에 따른 결과를 사용자에게 표시하고 사용자의 입력을 받을 수 있도록 처리할 수 있는 구성을 의미한다. FTA 비즈니스 모델 제공 장치가 프로그램 형태로 단일 컴퓨팅 장치 내에 구현되는 경우에는 입출력 수단 예를 들어 키보드, 마우스, 모니터 등이 인터페이스 처리부에 해당할 수 있고, 이러한 입출력이 가능하도록 하는 그래픽 처리 장치 등도 인터페이스 처리부에 해당할 수 있다. FTA 비즈니스 모델 제공 장치가 별도의 컴퓨팅 장치로 구현되고 웹 등을 기반으로 사용자가 FTA 비즈니스 모델 제공 장치에 접속하여 FTA 비즈니스 모델을 추출하는 경우에는 사용자 인터페이스를 구현하기 위한 그래픽 처리 장치뿐만 아니라 통신부 등도 위 인터페이스 처리부에 포함될 수 있다.

프로세서는 상술한 실시예에서 언급한 다양한 비교, 연산, 분석을 수행하는 구성이다. FTA 비즈니스 모델 제공 장치를 구현하는 컴퓨팅 장치 내에서 데이터 처리가 가능한 CPU 등에 의해 구현될 수 있다.

메모리는 데이터를 저장할 수 있는 구성이다. 컴퓨팅 장치에 장착, 연결 가능한 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 본 발명의 메모리는 입력부에서 입력받은 정보 및 프로세서에서 연산한 정보를 저장할 수 있다.

본 발명의 실시예들은 예시의 목적을 위해 개시된 것으로 본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술 사상 범위 내에서 수정, 변경, 부가가 가능한 부분까지 본 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (15)

1. FTA 비즈니스 모델 제공 장치가 FTA 비즈니스 모델을 제공하는 방법에 있어서,
   사용자로부터 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 및 관련 자료 정보를 포함하는 FTA 메타 정보를 입력받는 단계;
   상기 입력받은 FTA 메타 정보를 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교하는 단계;
   상기 비교 결과를 이용하여 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하는 단계; 및
   상기 분석된 FTA 비즈니스 모델을 사용자에게 제공하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 메모리에는 입력된 FTA 메타 정보와 메모리에 저장된 FTA 메타 정보를 비교하기 위한 유사도 분석 알고리즘으로서 비교 대상 수치가 일치하는 정도를 판단하는 수치 거리 알고리즘; 비교 대상 문자열의 일치 여부를 판단하는 문자열 알고리즘; 및 비교 대상 문자열이 일치하는 정도를 판단하는 문자열 거리 알고리즘;이 더 저장되며,
   상기 분석 단계는, 상기 FTA 메타 정보 중
   물류 유형 정보는 조달, 생산, 보관, 유통, 혼합 중 어느 하나로 선택 가능하며, 상기 물류 유형 정보에 대해서는 상기 유사도 분석 알고리즘 중 문자열 알고리즘을 적용하고,
   수출 물품 특성 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하되 상기 수출 물품 특성 정보 중 수출품 명칭에 대해서는 문자열 거리 알고리즘, 수출품 유형에 대해서는 수치 거리 알고리즘, 수출품 분야에 대해서는 문자열 알고리즘을 적용하고,
   FTA 정보에 대해 상기 문자열 알고리즘을 적용하고,
   업체 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하되 상기 업체 정보 중 업체규모에 대해서는 수치 거리 알고리즘, 사업장에 대해서는 문자열 알고리즘, 업체명에 대해서는 문자열 거리 알고리즘을 적용하고,
   물류 특성 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘 및 상기 문자열 알고리즘을 적용하되 상기 물류 특성 정보 중 가공 유형에 대해서는 수치 거리 알고리즘, 생산 유형에 대해서는 문자열 알고리즘을 적용하고,
   국가 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘 및 문자열 거리 알고리즘을 적용하되, 상기 국가 정보 중 FTA제결 국가 여부에 대해서는 수치 거리 알고리즘, FTA체결 국가명 및 수출 대상 품명에 대해서는 문자열 거리 알고리즘을 적용하고,
   사례 정보에 대해 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하고,
   관련 자료 정보에 대해 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하되 상기 관련 자료 정보 중 보고서, 사례 발표작 및 모범 사례에 대해서는 문자열 알고리즘을 적용하고, 저자, 연도 및 자료명에 대해서는 문자열 거리 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하며,
   상기 문자열 거리 알고리즘은,
   1단계: 문자S의 문자열 길이를 n에 대입하고 문자T의 문자열 길이를 m에 대입한 후 (n+1)X(m+1)의 행렬D(0부터 n까지 개수의 행과 0부터 m까지 개수의 열을 갖는 행렬)를 생성하는 단계;
   2단계: 행렬D의 첫 번째 행의 각 셀에 0~n까지의 값을 순서대로 입력하여 초기화 하고, 첫 번째 열의 각 셀에 0~m까지의 값을 순서대로 입력하여 초기화하는 단계;
   3단계: S를 구성하는 각 문자열(S[i]. 단, i는 1부터 n까지)을 순서대로 검사하는 단계;
   4단계: T를 구성하는 각 문자열(T[j]. 단, j는 1부터 m까지)을 순서대로 검사하는 단계;
   5단계: S[i]와 T[j]가 동일하면 변경 비용을 0으로 산출하고, 동일하지 않으면 변경 비용을 1로 산출하는 단계;
   6단계: 행렬 D의 각 셀 D[i,j]에 다음 a, b, c에 의해 산출된 값 중 가장 작은 값을 대입하는 단계;
   a: D[i-1, j]의 값에 1을 더한 값
   b: D[i,j-1]의 값에 1을 더한 값
   c: D[i-1, j-1]의 값에 상기 5단계에서 산출된 비용을 더한 값
   7단계: D[n,m]의 값을 문자열 거리로 정의하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 FTA 비즈니스 모델 제공 방법
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제
12. 청구항 1에 있어서, 상기 분석 단계는
    FTA 비즈니스 모델 별로 상기 FTA 메타 정보의 각 항목에 적용되는 유사도 분석 알고리즘에 대해 기설정된 가중치를 반영하여 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하는 FTA 비즈니스 모델 제공 방법
    
13. 삭제
14. 삭제
15. 사용자로부터 물류 유형 정보, 수출물품 특성 정보, FTA 정보, 업체 정보, 물류 특성 정보, 국가 정보, 사례 정보 및 관련 자료 정보를 포함하는 FTA 메타 정보를 입력받고, 상기 입력된 FTA 메타 정보에 대응하여 분석된 FTA 비즈니스 모델을 사용자에게 제공하는 인터페이스 처리부;
    상기 인터페이스 처리부로부터 수신한 FTA 메타 정보를, 메모리에 FTA 비즈니스 모델과 매칭되어 저장된 FTA 메타 정보와 비교하고, 비교 결과에 따라 사용자로부터 입력된 FTA 메타 정보에 대응하는 FTA 비즈니스 모델을 분석하고 추출하는 프로세서; 및
    FTA 비즈니스 모델과 FTA 메타 정보가 매칭되어 저장되고, 입력된 FTA 메타 정보 및 이에 대응하여 분석된 FTA 비즈니스 모델 분석 결과를 저장하는 메모리;
    를 포함하되,
    상기 메모리에는 입력된 FTA 메타 정보와 메모리에 저장된 FTA 메타 정보를 비교하기 위한 유사도 분석 알고리즘으로서 비교 대상 수치가 일치하는 정도를 판단하는 수치 거리 알고리즘; 비교 대상 문자열의 일치 여부를 판단하는 문자열 알고리즘; 및 비교 대상 문자열이 일치하는 정도를 판단하는 문자열 거리 알고리즘;이 더 저장되며,
    상기 프로세서가 FTA 비즈니스 모델을 분석함에 있어, 상기 FTA 메타 정보 중,
    물류 유형 정보는 조달, 생산, 보관, 유통, 혼합 중 어느 하나로 선택 가능하며, 상기 물류 유형 정보에 대해서는 상기 유사도 분석 알고리즘 중 문자열 알고리즘을 적용하고,
    수출 물품 특성 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하되 상기 수출 물품 특성 정보 중 수출품 명칭에 대해서는 문자열 거리 알고리즘, 수출품 유형에 대해서는 수치 거리 알고리즘, 수출품 분야에 대해서는 문자열 알고리즘을 적용하고,
    FTA 정보에 대해 상기 문자열 알고리즘을 적용하고,
    업체 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘, 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하되 상기 업체 정보 중 업체규모에 대해서는 수치 거리 알고리즘, 사업장에 대해서는 문자열 알고리즘, 업체명에 대해서는 문자열 거리 알고리즘을 적용하고,
    물류 특성 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘 및 상기 문자열 알고리즘을 적용하되 상기 물류 특성 정보 중 가공 유형에 대해서는 수치 거리 알고리즘, 생산 유형에 대해서는 문자열 알고리즘을 적용하고,
    국가 정보에 대해 상기 수치 거리 알고리즘 및 문자열 거리 알고리즘을 적용하되 상기 국가 정보 중 FTA제결 국가 여부에 대해서는 수치 거리 알고리즘, FTA체결 국가명 및 수출 대상 품명에 대해서는 문자열 거리 알고리즘을 적용하고,
    사례 정보에 대해 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하고,
    관련 자료 정보에 대해 상기 문자열 알고리즘 및 상기 문자열 거리 알고리즘을 적용하되 상기 관련 자료 정보 중 보고서, 사례 발표작 및 모범 사례에 대해서는 문자열 알고리즘을 적용하고, 저자, 연도 및 자료명에 대해서는 문자열 거리 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하며,
    상기 문자열 거리 알고리즘은,
    1단계: 문자S의 문자열 길이를 n에 대입하고 문자T의 문자열 길이를 m에 대입한 후 (n+1)X(m+1)의 행렬D(0부터 n까지 개수의 행과 0부터 m까지 개수의 열을 갖는 행렬)를 생성하는 단계;
    2단계: 행렬D의 첫 번째 행의 각 셀에 0~n까지의 값을 순서대로 입력하여 초기화 하고, 첫 번째 열의 각 셀에 0~m까지의 값을 순서대로 입력하여 초기화 하는 단계;
    3단계: S를 구성하는 각 문자열(S[i]. 단, i는 1부터 n까지)을 순서대로 검사하는 단계;
    4단계: T를 구성하는 각 문자열(T[j]. 단, j는 1부터 m까지)을 순서대로 검사하는 단계;
    5단계: S[i]와 T[j]가 동일하면 변경 비용을 0으로 산출하고, 동일하지 않으면 변경 비용을 1로 산출하는 단계;
    6단계: 행렬 D의 각 셀 D[i,j]에 다음 중 가장 작은 값을 대입하는 단계;
    a: D[i-1, j]의 값에 1을 더한 값
    b: D[i,j-1]의 값에 1을 더한 값
    c: D[i-1, j-1]의 값에 상기 5단계에서 산출된 비용을 더한 값
    7단계: D[n,m]의 값을 문자열 거리로 정의하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 FTA 비즈니스 모델 제공 장치

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