심층신경망과 천리안위성 2A호를 활용한 지상기온 추정에 관한 연구 (Estimation for Ground Air Temperature Using GEO-KOMPSAT-2A and Deep Neural Network)
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- 대한원격탐사학회지
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- 제39권2호
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- pp.207-221
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- 2023
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, Rrs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 Rrs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 Rrs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 Rrs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 Rrs 정확도 확보를 기대할 수 있다.
벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지역별 논의 질소수지를 평가하였다. 질소의 유입량은 비료 시용량, 강우 및 관개에 의한 수계공급량, 토양질소의 무기화량 및 질소 고정량 등을 합하여 추정하였고, 질소의 유출량은 배출수나 지하침투수를 통한 수계유출량, 암모니아 휘산과 탈질에 의한 대기 중으로의 손실량, 무기질소의 유기화 및 작물에 의한 흡수량을 합하여 평가하였다. 지역별 환경 특성은 토양 중 유기물함량, 쌀 수확량, 관개수 중의 질소함량, 토양통 분포면적에 의한 토양침투속도 등을 이용하여 추정하였다. 지역별로 환경특성을 고려하여 벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가한 결과 경기도와 충청남도의 질소 수지가 각각 -5.4와
최근(最近) 십여년간(十餘年間) 대만(台灣)의 상공업(商工業)은 급속(急速)한 성장(成長)을 이룩하여 오면서 농공상간(農工商間)의 소득(所得)의 격차가 날로 커져만 왔다. 이러한 경제수입(經濟收入)의 격차는 농민사회(農民社會)에 심리적(心理的)인 불안(不安)한 요소(要素)로 등장(登場)하면서 부터 결과적(結果的)으로는 농민이촌(農民離村)에 따른 전업(轉業)의 현상(現象)을 낳게 한 것이다. 통계(統計)에 의(依)하면 1960년지(年至) 1969년간(年間) 대만(台灣)의 십대도시(十大都市)에 있어서의 인구(人口)의 평균증가율(平均增加率)을 보면 4.05%로 나타났으며 기여지역(其餘地域)은 2.06%로 나타나 있는 것이다. 만약(萬若)에 도시(都市)와 농촌(農村)과의 인구자연증가율(人口自然增加率)이 양자균등(兩者均等)하다고 가정(假定)할 경우(境遇) 위에 언급(言及)한 도시인구(都市人口)의 증가현상(增加現象)은 마땅히 농촌인구(農村人口)가 도시(都市)로 유입(流入) 되었다고 보아야 할 것이다. 오늘날 농업인구(農業人口)의 대량외류(大量外流)는 사회경제문제(社會經濟問題)를 보다 복잡(複雜)하고 광범(廣汎)하게 하였으며 이러한 현상(現象)은 결국(結局) 농촌(農村)의 젊은 청년층(靑年層)의 생산자(生産者)가 외류(外流)의 주종(主宗)을 이뤄 자연(自然) 농업생산력(農業生産力)을 저하(低下)시키는 현상(現象)을 초래(超來)케 되었다. 동시(同時)에 도시(都市)에는 주거(住居), 교통(交通), 질서문제등(秩序問題等)이 사회문제(社會問題)로 대두되게 된 것이다. 반면(反面) 농업인구(農業人口)의 외류(外流)는 그 구조(構造)가 비대(肥大)해 가고 있는 상공업(商工業) 분야(分野)에 보다 많은 노동력(勞動力)을 제공(提供)할 수 있으며 농업인구(農業人口)의 상대적(相對的)인 감소(減少)로 하여금 농장경영규모(農場經營規模)를 확대(擴大)시킬 수 있는 하나의 기회(機會)로 잡아 봄직도 한 것이다. 본문(本文)은 농업인구(農業人口)의 유출량(流出量)은 농업발전(農業發展) 및 농촌지도사업(農村指導事業)과는 상호(相互) 어떤 관계(關係)가 있나에 분석(分析)의 중점(重点)을 두었으며 구체적(具體的) 연구(硏究) 목적(目的)으로는; 1. 도시(都市)와 농촌인구구조(農村人口構造)의 비교(比較) 2. 농업인구(農業人口)의 변화(變化) 및 추계(推計) 3. 농업발전(農業發展) 및 농촌지도(農村指導)에 대(對)한 영향(影響)이며 결론(結論) 및 건의사항(建議事項)으로 1. 이촌농가(離村農家)에 대(對)한 지도책등(指導策等)을 마련하여 그들로 하여금 그들의 토지(土地)를 전업농(專業農)에게 양도(讓度)토록 유도(誘導)한다. 2. 경영규모(經營規模)의 확대(擴大)를 원(願)하는 농가(農家)에 대(對)한 정부(政府)의 자금지원(資金支援). 3. 농촌지도사업내(農村指導事業內)에 이촌전업자(離村轉業者)를 위(爲)한 비농업직업훈련과정(非農業職業訓練課程)의 증설(增設). 4. 평형적(平衡的)인 농촌인력자원(農村人力資源)의 확보(確保) 및 이의 유효적절(有效適切)한 운용(運用)으로 농업(農業) 및 농촌발전(農村發展)을 촉진(促進)시키기 위(爲)한 적량농촌인구정책(適量農村人口政策)의 입안(立案)(optimum population policy).
본고(本稿)는 AIDS(Almost Ideal Demand System) 수요모형(需要模型)을 이용하여 한국(韓國) 등 아시아 신흥공업국(新興工業國)과 일본(日本)을 포함하는 아시아 5국(國)으로부터의 미국(美國)의 수입수요(輸入需要)를 분석함으로써 이들간의 대미수출경쟁관계(對美輸出競爭關係)를 분석하고 있는데, 특히 환율변동(換率變動)이 이들 5개국(個國)의 대미수출(對美輸出)에 미치는 효과를 중점적으로 분석하고 있다. 분석결과에 의하면, 아시아신흥공업 4국(國)은 일본(日本)과는 경쟁적인 반면 서로간에는, 홍콩과 싱가포르간의 경쟁적인 관계를 제외하면, 보완적인 관계를 유지하고 있다. 그리고 이들 아시아 5국(國)은 모두가 서구선진국그룹에 대해서는 경쟁적인 반면 미국(美國)의 국내재(國內財)와는 보완적인 관계를 보이는 것으로 관찰되었다. 한편 이러한 결과에 따라 환율효과(換率效果)를 분석해 보면, 한국(韓國)의 경우 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 1% 인상되면 대미수출물량(對美輸出物量)을 일정 수준에 유지하고자 할 경우는 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)도 약 1% 정도는 인상되어야 하지만, 대미수출점유율(對美輸出占有率)을 일정 수준에 유지하려면 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)은 최악의 경우 약 3%까지도 인상되어야 하는 것으로 나타났다. 이와 같이 한국(韓國)은 대미수출시장점유율(對美輸出市場占有率)이나 수출물량(輸出物量)의 유지를 위해서, 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 여타 NICS통화환율(通貨換率)의 움직임보다도 오히려 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)의 움직임을 보다 잘 반영할 수 있도록 함으로써 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율인상(換率引上)에 따른 수출저상효과(輸出沮喪效果)를 상쇄시켜 나가야 할 것이라는 시사를 얻게 되었다.
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70
The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.
본 연구는 소비자가 지각하는 유통업체의 위치기반 모바일 쇼핑정보 서비스에 대한 정보의 상황관련성과 정보자극에 대한 PAD 감정변수들(환기, 지배력, 즐거움) 간의 상호 인과관계와 이용의도에 대한 이들의 효과를 실증 연구 하였다. 미국 내 모바일 이용자를 대상으로 무작위 표본추출법에 근거하여 추출되었고, 총 335명의 사용가능한 응답이 수거되었다. 분석결과, 환기와 상황관련성은 즐거움에 정(+)의 영향을 주었으나 지배력은 즐거움에 유의한 영향력을 나타내지 않았다. 즐거움은 이용의도에 정(+)의 영향을 주었다. 본 연구를 통해 위치기반 모바일 서비스에 대한 소비자의 인지적 반응과 감정적 반응을 통합적으로 살펴보았으며, PAD 감정차원간의 체계적인 관계를 규명하였다. 연구결과를 바탕으로 모바일 쇼핑서비스 개발자, 유통업체, 그리고 마케팅 실무자를 위한 시사점을 논의하였으며, 연구의 한계점과 더불어 향후 연구 방향을 제시하였다.