A Study on Improvement Measures for Patent System of The Domestic Duty Free Shop

Abstract The domestic duty free shop market has been consistently growing with annual 18.4% growth rate since 2011 based on world's highest sales figure and contributed to economic vitalization and job creation. However, the regulation in the area has been greatly reinforced as the policies have changed rapidly to resole social criticism that the duty free shop let certain large corporate share monopolistic benefits and to support both small and mid-sized businesses. The duty free shop restricts period of patent and number of patent based on The Customs Law. There are problems such as unstable employment, business permanence due to termination of patent in accordance with patent system of the duty free shop. Thus, this study aims to point out problems of current patent system of the domestic duty free shop and suggest proper measures. By suggesting improvement measures for patent system of the duty free shop, this study aims to contribute to creation of high quality jobs, stable employment of duty free shop workers, and enhance future certainty of businesses to vitalize investment and improvement of the duty free shop system.목 차 1. 서 론 1.1 연구의 배경 및 목적 1 1.2 연구의 범위 및 방법 1 1.2.1 연구의 범위 1 1.2.2 연구의 방법 2 1.3 연구의 구성 3 2. 이론적 배경 2.1 보세구역제도 5 2.1.1 보세구역 정의 5 2.1.2 보세구역 종류 5 2.2 보세판매장 특허제도 8 2.2.1 우리나라 보세판매장 특허제도 8 2.2.2 해외 보세판매장 특허제도 11 2.2.3 해외 면세점 현황 13 2.2.3.1 일본 13 2.2.3.2 대만 17 2.2.3.3 태국 20 2.2.3.4 홍콩 22 2.2.3.5 마카오 23 2.2.3.6 중국 25 2.2.3.7 캄보디아 27 2.2.3.8 필리핀 27 2.2.3.9 싱가포르 28 2.2.3.10 인도네시아 30 2.2.3.11 미국 32 2.2.3.12 두바이 33 2.2.3.13 영국 35 2.2.3.14 벨기에 36 2.2.4 해외 면세점 시사점 37 2.3 우리나라 보세판매장 특허현황 39 3. 보세판매장 특허제도 실태조사 3.1 조사의 개요 57 3.2 보세판매장 특허제도 인식에 대한 실태 59 3.3 보세판매장 특허제도 개선방향 인식에 대한 실태 60 4. 우리나라 보세판매장 특허제도의 문제점 및 개선방안 4.1 보세판매장 특허제도의 국내의 정책동향 및 문제점 63 4.2 우리나라 보세판매장 특허제도의 개선방안 65 5. 결론 5.1 연구의 결과 요약 67 5.2 연구의 한계 및 향후과제 68 참고 문헌 69 부록(설문조사) 71Maste

Fraudulent transaction detection in secondhand product market platform using dialogue data

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 협동과정 기술경영·경제·정책전공, 2021. 2. 조성준.중고 거래 시장의 급격한 성장과 함께 많은 사기 거래는 소비자에게 금전적 피해와 중고 거래에 대한 부정적인 이미지 그리고 관련 플랫폼에 대한 브랜드 신뢰도를 떨어뜨리는 피해를 발생시키고 있다. 이전부터 해당 문제를 해결하 기 위하여, 주로 거래 관련 데이터를 이용한 패턴 인식 및 머신러닝을 이용한 다양한 사기 탐지 방법론이 제시되었다. 그러나 사기 방법의 진화 및 사기 관 련 대화 패턴, 사기에 취약한 상품 특성 등 다양한 정보의 부족으로 인하여 문제를 해결하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 거래 대화 텍스트를 이용한 다양한 자연어 처리 분류 방법론을 이용하여 사기 거래를 탐지하는 방법론을 제안하였다. 결과적으로 해당 방법론을 이용하여 대화 텍스트에서 발생하는 다양한 정보와 패턴을 통해서 사기 거래를 탐지하고 분류하는 태스크에서 높 은 성능을 거두었다. 본 연구를 기반으로 온라인 중고 거래 플랫폼에서 사기 가능성이 높을 것으로 탐지된 거래에 대해 집중적으로 인적 리소스를 투입하 여 사기 거래 탐지 프로세스의 효율성을 극대화시킬 수 있을 것이다.Following the growth of the secondhand product market, fraudulent transactions have significantly increased as well, causing huge financial damage to consumers and lowering the credibility of the secondhand product market platforms. To solve this problem, previous studies have proposed various fraud detection techniques ranging from pattern detection to machine learning models that mainly used transaction data. However, because of the constantly evolving fraud patterns and the lack of information regarding fraud patterns in dialogue text and relevant product characteristics within transaction data, fraudulent transactions have been difficult to tackle. In this paper, we implemented and applied various Natural Language Processing classification methodologies on the transaction dialogue text data to detect fraudulent transactions in the secondhand product market. Our methodologies took advantage of the rich information and patterns from the dialogue text and achieved high performance in classification, as measured by accuracy, precision, and recall. Based on our research findings, secondhand product platforms could detect the most likely fraudulent transactions in advance, which would, in turn, help them efficiently use their limited human resources and streamline the fraudulent transactions detection process.1. 서론 (Introduction) 1 2. 문헌 고찰 (Literature review) 5 2.1. 사기 탐지 관련 5 2.2. 자연어 대화 처리 관련 6 3. 연구 방법 (Methods) 11 3.1. 데이터 11 3.1.1. 데이터셋 11 3.1.2. 전처리 17 3.1.3. 레이블링 19 3.1.4. 샘플링 20 3.2. 모델 21 3.2.1. Hierarchical RNN 21 3.2.2. Jamo CNN 22 3.2.3. Transformer 24 3.2.4. Pretrained BERT fine-tuning 25 3.3. 실험 27 3.3.1. 실험 환경 27 3.3.2. 데이터 28 3.3.3. 실험 설정 29 3.3.4. 모델 실험 30 4. 연구 결과 (Results) 33 4.1. 모델 별 성능 33 4.2. 모델 탐지 결과 분석 36 4.3. 데이터 드리프트 (DATA DRIFT) 검증 41 5. 결론 (Conclusion) 43 참고문헌 46 (표 부록 1.1.) H-RNN모델의 인코더 별 성능 51 Abstract 53 감사의 글 55Maste