[Hi FENN]
GPT 말고 HSK CODE MASTER 써야 하는 이유
지난 글에서 HSK Code 검색을 위한 AI 에이전트 “HSK CODE MASTER” 베타 서비스를 출시했다는 소식을 공유드렸고, 관문의가 많았던 질문 중 한 가지를 다뤄보고자 합니다.
“간단한 품목은 GPT나 Gemini에 넣어도 HSK 코드 잘 알려주던데
HSK Code Master라는 별도의 서비스를 꼭 써야 하나요?”
실제로 사람들이 많이 쓰는 항목(예: 볶은 커피의 HSK 코드는?)은 GPT나 Gemini 등 범용 거대 언어 모델(LLM)들도 꽤 정확한 답변을 제공합니다. 하지만, 수출입이 많지 않은 항목이나, 새로 나온 제품(예: 스마트 코딩 블록!), 복잡한 품목에 대한 품목분류를 과연 범용 거대 언어모델들이 해낼 수 있을까요? 정확성이 중요한 품목분류코드를 범용 거대 언어 모델에게만 맡길 수는 없습니다.
범용 거대 언어모델들은 어떤 부분에서 취약점이 있는지, HSK CODE MASTER와의 답변 성능을 비교하고자 다양한 항목으로 직접 테스트를 진행해 보았습니다. 현재 가장 강력한 추론 모델로 평가 받는 Google의 Gemini 2.5 Pro와 한국 사람들이 가장 많이 쓰는 GPT 4o, 그리고 HSK Code Master의 성능 분석 결과를 공유 드릴게요.
관세청의 시각을 반영하는 건 HSK CODE MASTER가 유일
단순한 항목에 대해서는 GPT나 Gemini도 정확한 답변을 제공하는 경우도 있었으나, 조금만 세분류나 추론이 필요한 경우에는 HSK CODE MASTER를 제외한 다른 서비스들은 명확한 한계를 보였습니다.
추론에 특화된 Gemini 2.5 Pro 마저도 존재하지 않는 코드를 제공하거나, 용도별 세분류를 고려하지 않은 코드, 관세청의 시각을 반영하지 않은 코드를 제공하는 경우가 많았습니다. 그 중 오늘은 케이스 한 개에 대해 자세히 다뤄보고자 합니다.
TEST CASE : 베이킹용 바닐라 추출물 (Vanilla Extract)
질의 핵심: 바닐라 추출물에 대한 품목분류에 관세청의 기준을 적용하는가? |
3개 서비스에 동일하게 “베이킹용 바닐라 extract hsk 코드?”에 대해 질문했고, 아래와 같은 결과를 얻었습니다.
AI 서비스 | 제시한 HSK 코드 | 정답 여부 |
GPT-4o | 3302.10.1000 | ❌ 오답 |
Gemini 2.5 Pro | 3302.10.1000 | ❌ 오답 |
HSK Code Master | 1302.19.9091 | ✅ 정답 |
언뜻 보면 Gemini와 GPT 4o가 동일한 코드를 제시했기 때문에 이 두 서비스가 제시한 코드가 정확하지 않을까 하는 생각이 드는데요, 관세청에서 제시한 기준에 의하면 정확한 코드는 “1302.19.9091” 입니다.
무엇이 정답을 갈랐는가?
이 사례의 핵심은 바닐라 추출물을 ‘향료(기능)’로 볼 것인가, ‘식물성 추출물(본질)’로 볼 것인가의 문제입니다.
- GPT/Gemini의 오답 (3302.10.1000): 이 코드는 HS 코드 제3302호, 즉 ‘향료용 조제품’에 포함되는 품목들이 해당하는 코드입니다. 범용 LLM은 ‘바닐라’, ‘베이킹’이라는 단어에서 ‘향을 내는 기능’에 초점을 맞춰 이 코드를 제시한 것으로 보입니다. 하지만 제3302호는 여러 향료 물질을 혼합하거나 희석제 등을 첨가한 ‘조제품’ 의 성격이 강합니다. 바닐라 향에 딸기 향을 섞어 완전히 새로운 ‘딸기우유향’을 만드는 경우가 여기에 해당합니다.
- HSK Code Master의 정답 (1302.19.9091): 반면 HSK Code Master는 이 품목의 본질이 식물(바닐라 콩)에서 얻어낸 식물성 추출물‘이라는 점을 정확히 포착했습니다.
관세청의 시각 : 본질 우선의 원칙 |
정답 코드 1302.19.9091의 도출과정
HSK CODE MASTER는 이 원칙에 따라 다음과 같은 논리적 단계를 거쳐 정확한 코드를 찾아냈습니다.
1단계 (올바른 ‘호’ 선택)
바닐라 추출물의 본질은 식물성 추출물로 HS 코드 제 1302호로 분류합니다.
2단계 (’소호’ 세분화)
HS 코드 1302호(식물성 수액과 추출물) 안에는 거래량이 많거나 특별히 관리되는 품목들이 아래와 같은 세부 번호(소호)를 부여 받습니다. 여기서 바닐라 추출물은 1302.11~1302.14에 해당하지 않기 때문에 1302.19 로 분류합니다.
- 1302.11 : 아편
- 1302.12 : 감초의 추출물
- 1302.13 : 홉의 추출물
- 1302.14 : 제충국의 추출물과 피레트린을 함유한 식물성 추출물
- 1302.19 : 그 밖의 모든 식물성 수액과 추출물
3단계 (HSK 10단위 코드 확정- 국내 기준)
이제 1302.19 라는 코드 아래에서 국내 실정에 맞게 세분화된 10단위 코드를 찾아야 합니다.
- 관세법령정보포털 등 국내 데이터베이스를 확인하면, 1302.19 하위에는 여러 품목이 국내 필요에 따라 별도 코드를 부여받습니다.
- 그 중 1302.19.9091은 ‘바닐라 올레오레진 또는 바닐라 추출물’이라는 품명으로 명확하게 특정되어 있습니다.
- 정확한 검증사례를 확인했으니 최종적으로 1302.19.9091이라는 코드를 확정하여 사용자에게 제공합니다.
Gemini나 GPT는 왜 오답을 제공했을까?
저희 팀이 여러 번 테스트한 결과, GPT나 Gemini는 관세청의 공식적인 기준으로 코드를 검증하기 보다는 단순히 인터넷 검색 결과에 담긴 코드를 가져오는 경향이 있었습니다. GPT 4o 대비 Pro의 경우 복잡한 질문에 답하기 위한 단계적 추론 (step-by-step reasoning) 능력을 갖추고 있긴 하나, 범용적인 언어 모델이다 보니 HSK 코드 검색은 한국 관세청의 기준을 따라야 한다는 부분이 충분히 학습되어 있지 않아 정확한 HSK 코드를 제공하는 데에는 한계가 있을 수 밖에 없는 것 같습니다.

HSK Code Master의 정확도가 높은 이유
HSK CODE MASTER의 높은 정확도는 단계적 추론(Sequential Thinking)을 거치는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처에 기반합니다.
Semantic Vector Search
사용자의 자연어 질의가 오면, 먼저 6만여 건의 고품질 검증데이터에서 의미적으로 가장 유사한 사례들을 임베딩 기반 벡터 검색을 통해 찾아냅니다. 단순히 키워드 매칭을 제공하는 hs 코드 검색 서비스를 뛰어넘어 문맥적 유사성을 포착하는 검색을 진행합니다.
에이전틱 추론
검색된 내용을 바탕으로, 관세사처럼 행동하도록 설계된 AI 에이전트가 품목의 재질, 기능, 용도, 관련 규정 등을 종합적으로 고려하여 가장 가능성 높은 HSK 코드 후보군을 생성합니다.
검증 및 보강
- 외부 데이터 교차 검증 : 생성된 코드 후보가 실제 한국 관세청의 결정 사례나 유권해석 등 외부 공식 데이터 소스에서 어떻게 사용되었는지 웹 검색을 통해 확인하여 신뢰성을 보강합니다.
- 내부 논리 검증(Sequential Thinking) : AI가 추론 과정을 단계별로 명시하며 스스로 코드 후보군을 검증합니다. 예를 들어 “해당 품목의 본질은 식물성 추출물이라는 점에 있기에 제 1302호로 분류해야 한다”와 같은 “Chain of Thought” 과정을 통해 논리적 비약이나 오류를 자체적으로 수정하고 최종 결과를 도출합니다.
이러한 다층적 접근 방식은 범용 LLM이 가진 환각 문제를 최소화하고, HSK CODE MASTER 답변의 신뢰도를 보장합니다.
마무리
오늘은 test case를 통해 HSK CODE MASTER의 정확도를 설명해보았습니다. 저희 팀이 테스트한 다양한 사례들을 앞으로 틈틈히 공유해나가려고 합니다.
HSK CODE MASTER는 현재 오픈 베타를 통해 필드에 계신 다양한 분들과 함께 답변을 검증하고 서비스를 발전시켜 나가고 있습니다. 관세사 에이전트가 어떻게 HSK 코드 검색 업무를 효율화할 수 있는지 무료로 경험해보시고, 소중한 피드백을 공유해주세요.
🎯 베타 테스터 피드백 이벤트
여러분의 실무 경험과 개선 아이디어를 들려주세요! 베타 테스트 후 간단한 설문에 참여해주시면, 더 나은 서비스 개발에 큰 도움이 됩니다.
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참여 방법
- 베타 테스트 체험
- 설문 작성 (약 5분 소요)
- 기프티콘 수령
지금 바로 HSK CODE MASTER를 체험하고 여러분의 의견을 들려주세요!