부동산 취득세 신고 업무에 딥러닝 기반 이상치 선별기법 적용방안

이창로

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이창로 (강원대학교)

저널정보: 한국지방재정학회 한국지방재정논집 한국지방재정논집 제26권 제1호

발행연도: 2021.4

수록면: 63 - 83 (21page)

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본 연구에서는 부동산 취득신고 자료를 대상으로 효율적인 이상치 선별방법을 모색하였다. 군집분석이나 차원축소기법 같은 전통적인 방법 외에, 딥러닝 방식에 속하는 비지도학습 모형인 오토인코더를 적용하여 부동산 취득신고 건 중 이상치, 즉 불성실 신고 건을 파악하였다. 그 결과 전통적 선별방법보다 오토인코더를 활용한 접근이 이상치 파악에 보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 아울러 이상치를 전혀 포함하지 않은 정상사례만을 대상으로 단일범주 학습을 수행한 후 이상치를 선별하였다는 점에서 이상치 사례가 전체 사례 수 대비 극히 적은 분야에 본 연구 결과가 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

#이상치 #딥러닝 #비지도학습 #오토인코더 #부동산 취득신고 #outlier #deep learning #unsupervised learning #autoencoder #property acquisition and reporting

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배수진 / 2017 / 성실납세자 혜택은 조세순응을 유도 하는가: 조건별 보상여부와 혜택 유형을 중심으로 / 회계학연구 42(4):141~175

서정화 / 2017 / 모범납세자 선정 전·후의 조세회피에 관한 연구 / 회계저널 26(4):77~112

심한택 / 2007 / 부동산 실거래가액 신고제도의 도입에 따른 납세자의 신고가액 변화 / 회계저널 16(2):87~104

Bullock, J / 2019 / Medical Imaging 2019: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging (Vol. 10953) / International Society for Optics and Photonics :109531

Cassano, F / 2019 / A Recurrent Neural Network Approach to Improve the Air Quality Index Prediction / In International Symposium on Ambient Intelligence :36~44

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