KR20210063078A - 스마트 품목분류 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 스마트 품목분류 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 스마트 품목분류 방법은 라이브러리 제공부가 사용자로부터 물품의 수출입신고를 위한 키워드를 입력 받고, 상기 입력 받은 키워드의 오탈자를 자동으로 교정하고 상기 키워드의 동의어 및 유의어를 제공하는 제1 단계; 및 품목분류 처리부가 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 제2단계;를 포함한다.

Description

스마트 품목분류 시스템 및 그 방법{SMART CUSTOMS DECLARATION ITEM CLASSIFICATION SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 스마트 품목분류 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수출입 신고인이 보다 수출입 신고 과정에서 보다 편리하고 정확하게 신고 물품의 품목 분류가 가능한 스마트 품목분류 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
수출입신고 과정에서는 신고 물품별로 품목분류라는 과정을 통해 HS code(국제통일상품분류체계에 따라 대외 무역거래 상품을 총괄적으로 분류한 품목분류 코드)를 신고해야 하고, 해당 HS code에 따라 물품의 세율과 수출입요건이 결정된다. 그러므로 수출입업자 등이 스스로 결정하고 신고하는 명세(Description)나 거래조건과는 달리, HS code는 관세율표 등 관련 규정에 따라 수동적으로 결정되며, 그 결과는 세율과 수입요건과 같은 행정적 구속력을 수반하게 되므로, 품목분류는 수출입신고인에게 어려운 과정이었다.
품목분류 작업은 HS code를 결정하기 위한 작업이므로 일반적으로는 수출입통관시 이루어진다. 물품에 대한 관세율이나 수출입요건 확인을 위해서 미리 HS code를 관세사 등으로부터 요청하게 되며, 품목분류의 난이도나 이슈사항 여부 등에 관계 없이 통관 관세사 측에 요구하여 전문적인 지식으로서 답변을 받는 경우가 대부분이다. 쟁점이 있거나 불복의 과정에 있는 물품들을 제외하고는 물품 단위별 단답식으로-SKU당 하나의 HS code-리스트화 하여 관리가 되며, 특히 제조업을 영위하는 기업은 그 양이 매우 방대하다.
현재 관세사 시장에서는 대량 품목분류를 컨설팅의 한 영역으로 진행하고 있으나, 직접 메일 등으로 질의 후 답변 받는 고전적인 업무 방식을 벗어나지 못하고 있으며, 소요시간도 일정하지 않을 뿐 더러 휴먼 에러(Human error)의 가능성도 내포하고 있다. 특히나, 수출입통관을 의뢰하는 화주는 수출입통관 수수료의 대가로 이러한 품목분류 서비스 용역을 무료로 요구하는 경우가 대부분이기 때문에 서비스의 품질이 낮다.
한편, 위의 문제점을 인식하거나 비용 절감을 목적으로 스스로 품목분류를 진행하는 기업도 다수 있으며, 전자상거래 활성화로 증대된 개인 및 소기업 종사자는 직접 물류업을 다뤄야 하므로 품목분류에 대한 관심이 높다.
하지만, 관세사 고유 직무 중 하나인 품목분류라는 작업을 지나치게 어렵게 보는 경향이 있고, 이로 인해 굳이 자문을 받지 않아도 되는 상당 수 품목에 대해서까지 관세사 등 전문가의 자문이 이행되는 경우가 많다. 품목분류는 물품의 본질적 특성과 용도, 규격을 바탕으로 HS code를 결정하는 작업이므로, 물품 자체는 화주가 가장 잘 알고 있음에도 불구하고 관세사에게 물어보는 과정을 통해 시간과 비용을 소비할 수 밖에 없는 상황에 직면한다. 반복적으로 수입하는 물품에 대한 품목분류 방법을 학습한 화주는 관세사에게 해당 물품의 HS code 관련하여 질문을 잘 하지 않는다는 점을 감안해 볼 때, 품목분류의 과정에 대해서 알게만 된다면 적어도 자주 접하는 특정물품에 대해서는 어렵지 않게 품목분류할 수 있다. 해당 물품의 HS Code는 궁극적으로 하나로 귀결되기 때문에 품목분류의 “답”이 존재하는 것이며, 이는 하나의 물품은 하나의 HS code만 부여된다는 일물일처의 원칙에 근거하는 것이다.
종래 기술로서는 관세율표 등을 검색 및 조회할 수 있는 여러 사이트가 사용되고 있으나, 단순한 키워드 검색 방식으로서 문서 색인 기능과 다를 바 없으며, 인공지능 기술을 이용하는 일부 사이트의 경우에도 검색하고자 하는 HS code가 정밀하게 검색되는 것이 아니라 관련성이 없는 다른 자료들까지 상당수 불러오므로 그 결과값의 효용도가 낮아 사용자가 이용하기 불편하였다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 선택형 문답식의 인공지능형 스마트 품목분류 시스템을 제공하여, 사용자가 검색하려는 단어의 의미를 정확하게 읽어내고, 관세율표의 용어를 일반적인 용어로 최대한 변경하고 재구성하여 사용자의 검색 정확도를 극대화하며, 물품별로 세번(HS code)이 달라질 수 있는 쟁점사항들과 용도, 기능 등에 대하여 문답방식으로 선택하도록 하여, 사용자가 확인하고자 하는 세번(HS code)에 대하여 품목 분류하고 학습 할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 방법은 라이브러리 제공부가 사용자로부터 물품의 수출입신고를 위한 키워드를 입력 받고, 상기 입력 받은 키워드의 오탈자를 자동으로 교정하고 상기 키워드의 동의어 및 유의어를 제공하는 제1 단계; 및 품목분류 처리부가 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 제2단계;를 포함한다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 단계는 상기 입력 받은 키워드에 대한 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 해당 물품명 또는 단어별로 번들화하여 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 구성하는 단계; 및 상기 라이브러리 제공부가 상기 입력 받은 키워드를 물품 단어별로 분절하고, RPA(로봇 프로세스 자동화: Robotic Process Automation)를 이용해 상기 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 참조하여, 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 단계는 세번 데이터를 이용하여 구성한 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB)와, 관세율표 데이터의 구조를 재배치한 세율 정보 데이터베이스를 구성하는 단계; 및 상기 품목분류 처리부가 상기 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB) 및 상기 세율 정보 데이터베이스를 참조하여, 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 단계는 품목분류사전심사 사례, 행정심판 사례 또는 관세사 업무 사례로 이루어진 데이터를 포함하는 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB)를 구성하는 단계; 및 상기 품목분류 처리부가 상기 입력 받은 키워드에 대하여 경합하는 다수의 세번(HS code)에서, 상기 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB)를 참조하여 선택된 세번(HS code) 검색 결과를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 단계는 상기 입력 받은 키워드에 대하여 검색된 세번(HS code)의 신고 통계 데이터를 포함하는 수입통관 빅데이터 데이터베이스를 구성하는 단계; 및 상기 품목분류 처리부가 상기 수입통관 빅데이터 베이터베이스를 참조하여 상기 입력 받은 키워드에 대한 세번(HS code) 검색 결과를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템은 사용자로부터 물품의 수출입신고를 위한 키워드를 입력 받고, 상기 입력 받은 키워드의 오탈자를 자동으로 교정하고 상기 키워드의 동의어 및 유의어를 제공하는 라이브러리 제공부; 및 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 품목분류 처리부;를 포함한다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 입력 받은 키워드에 대한 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 해당 물품명 또는 단어별로 번들화하여 라이브러리 데이터베이스(Library DB); 세번 데이터를 이용하여 구성한 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB); 관세율표 데이터를 구조를 재배치한 세율 정보 데이터베이스; 및 품목분류사전심사 사례, 행정심판 사례 또는 관세사 업무 사례로 이루어진 데이터를 포함하는 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB); 상기 입력 받은 키워드에 대하여 검색된 세번(HS code)의 신고 통계 데이터를 포함하는 수입통관 빅데이터 데이터베이스;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 라이브러리 제공부는 상기 입력 받은 키워드를 물품 단어별로 분절하고, RPA(로봇 프로세스 자동화: Robotic Process Automation)를 이용해 상기 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 참조하여, 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 품목분류 처리부는 상기 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB) 및 상기 세율 정보 데이터베이스를 참조하여, 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 품목분류 처리부는 상기 입력 받은 키워드에 대하여 경합하는 다수의 세번(HS code)에서, 상기 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB)를 참조하여 선택된 세번(HS code) 검색 결과를 제공하거나, 상기 수입통관 빅데이터 베이터베이스를 참조하여 상기 입력 받은 키워드에 대한 세번(HS code) 검색 결과를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템 및 그 방법은 품목분류를 누구나 보다 더 쉽고 정밀하게 접근할 수 있도록 선택형 문답식의 인공지능형 시스템을 제공하여, 수출입신고인과 관련 종사자 그리고 일반인에 이르기까지 스스로 정확한 품목분류를 할 수 있도록 편의를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템의 데이터베이스의 구조도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 명세서 전체에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하나 이상의 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있음을 의미한다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이후부터는 도 1을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 방법을 설명하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 방법에 따르면, 라이브러리 제공부가 사용자로부터 물품의 수출입신고를 위한 키워드를 입력 받으면(S110), 상기 입력 받은 키워드의 오탈자를 자동으로 교정하고 상기 키워드의 동의어 및 유의어를 제공한다(S120).
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면 상기 입력 받은 키워드에 대한 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 해당 물품명 또는 단어별로 번들화하여 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 구성할 수 있으며, 상기 라이브러리 제공부가 상기 입력 받은 키워드를 물품 단어별로 분절하고, RPA(로봇 프로세스 자동화: Robotic Process Automation)를 이용해 상기 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 참조하여, 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 제공할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 물품명을 검색 시에 동의어 및 유의어가 같이 검색되도록 해야 한다. 이를 위해서는 관세율표 내에 있는 모든 물품 단어별로 분절하고 이에 대한 동의어 및 유의어, 사전정의, 기술사전정의, 최근 이슈사항 기사, 관련 쟁송내역 등을 RPA를 통해 계속 읽어내고, 데이터베이스(DB)에 특정 알고리즘에 따라 저장하며, 해당 물품명 또는 단어별로 번들(bundle)화 한다. 이와 같은 품명별 번들은 데이터베이스(Library DB)에 구성되고, 특정 품명으로 검색하면 해당 번들의 내용이 기본적으로 사용자에게 제공되는 최초의 정보가 된다.
이후, 품목분류 처리부가 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식으로 검색을 제공하거나(S135), Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공한다(S145).
즉, 사용자가 직접 키워드를 입력하여 검색 시에는(S131), 데이터베이스를 참조하여(S132), 입력 받은 키워드에 대한 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공할 수 있으며(S133), Q&A 방식 품목분류 방식으로서 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공 시에는(S141), 데이터베이스를 참조하여(S142), 관세율표 6자리를 경합하여(S143), 그에 대한 응답에 가장 적합한 세번(HS code)를 제공할 수 있다(S145).
이때, 세번(HS code) 및 세율의 검색의 제공 시에는, 상기 품목분류 처리부가 세번 데이터를 이용하여 구성한 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB)와, 관세율표 데이터의 구조를 재배치한 세율 정보 데이터베이스를 참조하여, 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공할 수 있다.
보다 구체적으로, 관세율표는 WCO(세계관세기구)에서 정하는 HS내용을 근거하여 만든 법률이므로, 영문을 한글로 번역하는 과정에서 오는 오류가 포함될 수 있을 뿐만 아니라 일반인들이 접근하기에는 다소 내용이 어렵다. 관세율표라는 것은 법제정 그 자체가 목적이 있는 것이지 이를 일반인들이 얼마나 쉽게 이해할 수 있느냐는 애초에 고려대상이 아니기 때문이다. 따라서, 검색의 유연성을 고려하여 현재의 관세율표 구조를 재배치하고 이를 데이터베이스(DB)화 해야 한다. 예를 들어, 플라스틱으로 만든 전자기기는 제39류와 제85류의 일부 규정을 함께 제시할 수 있어야 하며, 안과용 현미경은 제9011호와 제9018호의 호해설 내용을 한번에 보여줄 수 있어야 한다. 이와 같이 재구성하는 관세율표 구조 그 자체가 고유의 특수 정보가 된다.
또한, 이와 같은 세번(HS code) 및 세율의 검색의 제공 시에는, 상기 품목분류 처리부가 품목분류사전심사 사례, 행정심판 사례 또는 관세사 업무 사례로 이루어진 데이터를 포함하는 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB) 참조하여, 상기 입력 받은 키워드에 대하여 경합하는 다수의 세번(HS code)에서, 선택된 세번(HS code) 검색 결과를 제공할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 전자기기 등 복합물품은 기능이나 용도에 따라 품목분류가 되는 경우가 많으며, 쟁점사항이 많으므로 여러 세번(HS code)이 경합이 될 수 있다. 두 가지 이상의 세번(HS code)에 분류될 수 있는 물품에 대하여 핵심 품목분류 사안은 품목분류사전심사 사례, 행정심판 사례, 관세사 업무 경험 등을 바탕으로 확인할 수 있다. 이러한 핵심 사안은 전문가의 감수를 통해 물품 또는 세번(HS code)별 데이터베이스(DB)를 구성하고 '보기 매커니즘'을 통해 사용자가 직접 요인을 찾는 과정을 제공할 수 있다.
예를 들어, Q&A 방식 품목분류 방식으로서 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공 시에(S141), A나 B로 품목분류 될 수 있는 물품이 있다면, “출력이 50W이상인가요?”와 같은 질문 또는 이지선다 형식의 질문을 제공하고, 데이터베이스를 참조하여(S142), 관세율표 6자리를 경합하여(S143), 그에 대한 응답에 가장 적합한 세번(HS code)를 제공하도록 구성될 수 있다(S145). 이러한 보기 매커니즘은 최대한 짧고 핵심을 아우르는 질문을 담아야 하며 전문가의 지속적인 감수과 유지보수를 통해 고급 챗봇 서비스로 발전시켜 제공할 수 있다.
그뿐만 아니라, 세번(HS code) 및 세율의 검색의 제공 시에는, 상기 품목분류 처리부가 상기 입력 받은 키워드에 대하여 검색된 세번(HS code)의 신고 통계 데이터를 포함하는 수입통관 빅데이터 데이터베이스를 참조하여, 세번(HS code) 검색 결과를 제공할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 수출입과정에서 품목분류를 잘못하게 되면, 부족세액을 추징당하거나 나아가 처벌을 받을 수 있으므로, 수출입업자 등은 선의에 따라 최대한 정확한 품목분류를 하려 한다. 이때, 다수가 신고한 세번(HS code)은 보다 더 정확하다는 전제하에 참고할 수 있다. 따라서, 사용자와 동일한 품명으로 다른 수출입업자가 신고한 세번(HS code)별 신고 통계 비율을 제공하면, 사용자는 그 중에 가장 많이 신고된 세번(HS code)을 신뢰성이 있다고 여길 것이며, 반드시 그 해당 세번(HS code)을 신뢰하지 않더라도 품목분류 방식이나 경향을 확인할 수 있다. 이와 같은 품목분류 통계 방식은 관세율표 6자리까지는 전세계(WTO가입국) 공통이므로, 우리나라뿐만 아니라 해외에서도 바로 적용할 수 있는 확장성이 있다.
이와 같이 본 발명의 일실시예에 따르면 상기의 과정을 통해 사용자가 입력한 품목분류 키워드와 검색된 최종 세번을 제공받을 수 있다(S150).
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템의 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템의 데이터베이스의 구조도이다.
이후부터는 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템의 구성을 설명하기로 한다.
도 2를 참조하면 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 품목분류 시스템(200)은 라이브러리 제공부(210) 및 품목분류 처리부(220)를 포함하여 구성된다.
라이브러리 제공부(210)는 사용자로부터 물품의 수출입신고를 위한 키워드를 입력 받고, 상기 입력 받은 키워드의 오탈자를 자동으로 교정하고 상기 키워드의 동의어 및 유의어를 제공한다.
이때, 상기 라이브러리 제공부는(210)는 상기 입력 받은 키워드를 물품 단어별로 분절하고, RPA(로봇 프로세스 자동화: Robotic Process Automation)를 이용해 라이브러리 데이터베이스(Library DB: 310)를 참조하여, 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 제공할 수 있다.
상기 라이브러리 데이터베이스(Library DB: 310)는 상기 입력 받은 키워드에 대한 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 해당 물품명 또는 단어별로 번들화하여 구성할 수 있으며, 상기 라이브러리 제공부는(210)는 RPA(로봇 프로세스 자동화: Robotic Process Automation)를 이용해 라이브러리 데이터베이스(Library DB: 310)를 참조하여, 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 제공하도록 구성될 수 있다.
품목분류 처리부(220)는 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공한다.
보다 구체적으로, 상기 품목분류 처리부(220)는 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB: 320) 및 세율 정보 데이터베이스(330)를 참조하여, 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공할 수 있다.
이때, 상기 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB: 320)는 세번 데이터를 이용하여 구성할 수 있고, 상기 세율 정보 데이터베이스(330)는 관세율표 데이터를 구조를 재배치하여 구성할 수 있다. 따라서, 상기 품목분류 처리부(220)는 상기 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB: 320) 및 상기 세율 정보 데이터베이스(330)를 참조하여, 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공할 수 있다.
또한, 상기 품목분류 처리부(220)는 상기 입력 받은 키워드에 대하여 경합하는 다수의 세번(HS code)에서, 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB: 340)를 참조하여 선택된 세번(HS code) 검색 결과를 제공할 수 있다.
이때, 상기 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB: 340)는 품목분류사전심사 사례, 행정심판 사례 또는 관세사 업무 사례로 이루어진 데이터를 포함하여 구성될 수 있으며, 상기 품목분류 처리부(220)는 상기 입력 받은 키워드에 대하여 경합하는 다수의 세번(HS code)에서, 상기 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB: 340)를 참조하여 선택된 세번(HS code) 검색 결과를 제공하도록 구성될 수 있다.
그뿐만 아니라, 상기 품목분류 처리부(220)는 수입통관 빅데이터 데이터베이스(350)를 참조하여 세번(HS code) 검색 결과를 제공할 수 있다.
이때, 상기 수입통관 빅데이터 데이터베이스(350)는 상기 입력 받은 키워드에 대하여 검색된 세번(HS code)의 신고 통계 데이터를 포함하여 구성될 수 있으며, 상기 품목분류 처리부(220)는 상기 수입통관 빅데이터 베이터베이스(350)를 참조하여 상기 입력 받은 키워드에 대한 세번(HS code) 검색 결과를 제공할 수 있다.
피드백 모듈(301)은 상기 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB: 320), 상기 세율 정보 데이터베이스(330), 상기 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB: 340)을 참조한 세번(HS code) 및 세율의 검색 결과를 피드백(feedback) 하여 라이브러리 데이터베이스(Library DB: 310)에서 키워드에 대한 라이브러리 제공에 사용되도록 하고, 수입통관 빅데이터 데이터베이스(350)에서 키워드에 대한 세번(HS code) 검색 결과를 제공하도록 할 수 있다.
이상에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
200: 스마트 품목분류 시스템
210: 라이브러리 제공부
220: 품목분류 처리부
310: 라이브러리 데이터베이스(Library DB)
320: 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB)
330: 세율 정보 데이터베이스
340: 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB)
350: 수입통관 빅데이터 데이터베이스

Claims (10)

  1. 라이브러리 제공부가 사용자로부터 물품의 수출입신고를 위한 키워드를 입력 받고, 상기 입력 받은 키워드의 오탈자를 자동으로 교정하고 상기 키워드의 동의어 및 유의어를 제공하는 제1 단계; 및
    품목분류 처리부가 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 제2단계;
    를 포함하는 스마트 품목분류 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 단계는,
    상기 입력 받은 키워드에 대한 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 해당 물품명 또는 단어별로 번들화하여 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 구성하는 단계; 및
    상기 라이브러리 제공부가 상기 입력 받은 키워드를 물품 단어별로 분절하고, RPA(로봇 프로세스 자동화: Robotic Process Automation)를 이용해 상기 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 참조하여, 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 제공하는 단계;
    를 포함하는 스마트 품목분류 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 단계는,
    세번 데이터를 이용하여 구성한 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB)와, 관세율표 데이터의 구조를 재배치한 세율 정보 데이터베이스를 구성하는 단계; 및
    상기 품목분류 처리부가 상기 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB) 및 상기 세율 정보 데이터베이스를 참조하여, 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 단계;
    를 포함하는 스마트 품목분류 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 단계는,
    품목분류사전심사 사례, 행정심판 사례 또는 관세사 업무 사례로 이루어진 데이터를 포함하는 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB)를 구성하는 단계; 및
    상기 품목분류 처리부가 상기 입력 받은 키워드에 대하여 경합하는 다수의 세번(HS code)에서, 상기 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB)를 참조하여 선택된 세번(HS code) 검색 결과를 제공하는 단계;
    를 포함하는 스마트 품목분류 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 단계는,
    상기 입력 받은 키워드에 대하여 검색된 세번(HS code)의 신고 통계 데이터를 포함하는 수입통관 빅데이터 데이터베이스를 구성하는 단계; 및
    상기 품목분류 처리부가 상기 수입통관 빅데이터 베이터베이스를 참조하여 상기 입력 받은 키워드에 대한 세번(HS code) 검색 결과를 제공하는 단계;
    를 포함하는 스마트 품목분류 방법.
  6. 사용자로부터 물품의 수출입신고를 위한 키워드를 입력 받고, 상기 입력 받은 키워드의 오탈자를 자동으로 교정하고 상기 키워드의 동의어 및 유의어를 제공하는 라이브러리 제공부; 및
    상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 품목분류 처리부;
    를 포함하는 스마트 품목분류 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 입력 받은 키워드에 대한 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 해당 물품명 또는 단어별로 번들화하여 라이브러리 데이터베이스(Library DB);
    세번 데이터를 이용하여 구성한 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB);
    관세율표 데이터를 구조를 재배치한 세율 정보 데이터베이스;
    품목분류사전심사 사례, 행정심판 사례 또는 관세사 업무 사례로 이루어진 데이터를 포함하는 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB); 및
    상기 입력 받은 키워드에 대하여 검색된 세번(HS code)의 신고 통계 데이터를 포함하는 수입통관 빅데이터 데이터베이스;
    를 더 포함하는 스마트 품목분류 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 라이브러리 제공부는,
    상기 입력 받은 키워드를 물품 단어별로 분절하고, RPA(로봇 프로세스 자동화: Robotic Process Automation)를 이용해 상기 라이브러리 데이터베이스(Library DB)를 참조하여, 동의어, 유의어, 사전 정의, 기술 사전 정의, 관련 기사 또는 관련 쟁송 내역을 제공하는 스마트 품목분류 시스템.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 품목분류 처리부는,
    상기 세번 구조 데이터베이스(HS Structure DB) 및 상기 세율 정보 데이터베이스를 참조하여, 상기 입력 받은 키워드, 상기 동의어 또는 유의어에 대하여, 키워드 직접 검색 방식 또는 Q&A 방식 품목분류 방식으로 세번(HS code) 및 세율의 검색을 제공하는 스마트 품목분류 시스템.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 품목분류 처리부는,
    상기 입력 받은 키워드에 대하여 경합하는 다수의 세번(HS code)에서, 상기 번들 매칭 데이터베이스(Bundle matching DB)를 참조하여 선택된 세번(HS code) 검색 결과를 제공하거나, 상기 수입통관 빅데이터 베이터베이스를 참조하여 상기 입력 받은 키워드에 대한 세번(HS code) 검색 결과를 제공하는 스마트 품목분류 시스템.
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