• 대한화장품학회지
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• 제41권4호
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• pp.341-350
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• 2015

피부는 외부 유해물질로부터 내부기관을 보호하는 장벽기능을 하는 대표적인 기관으로 자외선(ultraviolet radiation, UV), 중금속, 각종 산화 물질들과 같은 외부의 위협에 항상 노출되어 있어 손상을 받기 쉽다. 특히 자외선 B (UVB)는 진피의 상부까지 도달하여 화상이나 홍반과 같은 염증반응을 일으키며 멜라닌 생성을 촉진시켜 색소 침착을 유발한다. 지나친 자외선 B의 피부세포로의 유입은 각질세포 및 진피 섬유아세포의 DNA손상을 야기하고, 세포외기질의 합성을 방해하여 피부탄력감소, 주름생성, 진피 결합조직의 손상과 함께 피부장벽을 붕괴시켜 노화를 일으키며, 장기간 노출 시 심각한 피부 병변으로 이어져 피부세포 사멸 및 종양의 발생으로까지 이어진다. Haloarcula vallismortis는 사해로부터 분리 동정한 미생물로 호염성 고생물의 생장적 특징은 아직 자세히 연구된 바는 없다. 대게 10% 이상의 염도에서 자라는데 실제 생장염도는 평균 20 ~ 25% 염도에서 자란다. 염도가 높은 호수나 염전에서 주로 발견되기 때문에 강한 햇빛에 대한 방어기작이 존재한다. 그중 하나로 다른 ATP를 생성하기 위한 bacteriorhodopsin외에 halorhodopsin이라는 색소를 이용, 광자(photon)를 흡수하고 염화이온 채널을 개방시켜 생기는 전위차를 이용해 추가로 에너지를 생산한다. 또 carotenoid 색소로 인해 농도가 높을시 분홍색 또는 빨간색을 띄는 특징이 있는데 이것이 강한 자외선에 대한 방어기작을 할 것이라고 여겨진다. 본 연구는 호염성 고세균이 자외선을 에너지 소스로 이용하는 특성을 이용하여 자외선으로부터 피부를 방어하는 방법을 개발하고자 이들의 피부각질세포에서 자외선에 의한 항염 효과 및 DNA 손상 방어 효과를 확인하였다. 그리고 이들을 천연 자외선 차단제의 소재로서 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제32권4호
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• pp.398-404
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• 1999

토양과 수질에 영향을 주는 주인자를 찾아내기 위하여 한강 수계에서 집약적 농업이 이루어지고 있는 지역을 대상으로 토양과 수질에 대한 요인 분석을 하였다. 화학성 분석을 위한 토양 시료는 고랭지 농업이 이루어지고 있는 평창군 일대에서 그리고 수질 시료는 한강의 소유역인 구리, 춘천, 둔내 및 대관령에서 1996년과 1997년에 채취하여 분석하였다. 분석된 토양의 질 11요소에 대한 상호 상관분석에서 55개 상관쌍 중 29개 상관쌍의 유의성이 인정되었다. 시료채취 적정성을 위한 전체 Kaiser값은 0.6이었다. 토양의 질 요소 중 부하가 큰값을 보이는 제1요인은 pH, Ca 및 Mg이었다. 제2요인은 인산과 미량요소이었으며, 제2요인은 인산과 미량요소이었으며, 제3요인은 유기물과 EC, 그리고 제4요인은 칼리와 철이었다. 수질 요소 20개의 190개 상관쌍 중 86개 상관쌍의 유의성이 인정되었다. 전체 Kaiser값은 0.74이었다. 수질요소 중 제1요인은 EC로 전체 변이의 27.1%를 차지하였으며 Na, Ca, SO4, Mg, K, Cl, NO3 그리고 T-N이 높은 부하를 보였다. 제2요인은 중금속 중 Zn, Fe, Mn 그리고 Cd이었다. 제3요인에서 제7요인은 각각 PO4, TSS, 무기질소, pH 와 T-P 그리고 Cu이었다. EC 요인 스코어는 구리에서 가장 높았고, 춘천, 둔내 및 대관령의 순이었다. 이 연구 결과는 요인 분석이 농업 소유역에서 토양과 수질에 영향을 주는 주요인 분석 선정에 유용함을 의미하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.89-115
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• 2019

본 연구는 고전 추리 소설 작가로 유명한 아서 코난 도일과 애거서 크리스티의 문체적 차이점을 데이터 분석을 통해 제시하고, 나아가 텍스트 마이닝에 입각한 문체 연구의 해석적 방법론을 제시하고자 시행되었다. 추리 소설의 핵심 요소인 사건과 인물에 더해 작가의 문법적인 집필 방식을 문체로 정의하고 분석을 시도하였다. 작가 별로 각 2권, 총 4권의 책을 선정하였으며 문장 단위로 텍스트를 나누어 데이터를 확보하였다. 각 문장에 따른 감성 점수를 부여한 뒤 페이지 진행에 따른 감성을 시각화하였으며, 페이지에 따라 토픽 모델링을 적용하여 소설 속 사건 진행 흐름을 파악할 수 있었다. 동시 발생 매트릭스(co-occurrence matrix)를 구성하고 네트워크 분석(Network Analysis)을 시행함으로써 사건이 진행되는 과정에서 인물들 간 관계의 변화를 확인할 수 있었다. 또한 전체 문장을 총 6가지 문체를 기준으로 문법적인 체계를 나누어 작가 간, 그리고 작품 간 집필 방식의 차이점을 확인하였다. 이러한 일련의 연구 과정은 문체에 대한 이해를 바탕으로 글 전체의 맥락을 파악할 수 있도록 도움을 줄 수 있으며, 나아가 기존에 개별적으로 진행되었던 문체 연구를 통합시킴으로써 문체 구조에 대한 이해를 도울 수 있다. 그리고 이러한 선행된 이해를 통해 온라인 텍스트를 비롯한 비정형 데이터 속 문체의 존재를 발견하고 구체화하는 작업에 기여할 수 있다. 뉴미디어를 포함한 온라인 텍스트를 심도 있게 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있는 상황에서 해당 연구들과 연계를 통해 보다 의미 있는 온라인 텍스트 분석에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국식품과학회지
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• 제51권4호
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• pp.316-323
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• 2019

이 연구에서는 레몬이나 오렌지와 같은 감귤류 과일에서 잔류 농약인 피메트로진을 분석함에 있어 기존 분석법의 한계점을 파악하고 효율적인 분석을 위해 이를 개선하고자 하였다. 감귤류 과일의 경우 산성을 띄고 있어 기존의 하이드로매트릭스법을 이용하여 피메트로진을 분석 시 효율적인 정제 능력이 부족하여 피메트로진의 머무름 시간에 많은 매트릭스 peak가 나타나 검출에 어려움이 발견되었다(Fig. 2). 이에 액-액 분배법을 이용하여 감귤류 과일의 피메트로진을 분석하였으나 액-액 분배 단계에서 추출 용매로 이용되는 DCM은 발암 가능성 물질로 알려져 있어, DCM의 사용량을 낮추면서 분배 효율에 영향을 미치지 않는 용량(첫번째 분배 시 80 mL과 두번째 분배 시 70 mL 첨가)을 설정하였다(Table 2). 또한 액-액 분배법에 따라 감귤류 과일을 추출할 경우 pH가 6.0 이하로 나타났으며, 이는 피메트로진의 추출 효율에 영향을 미치게 되므로 붕사 완충 용액과 1 N NaOH를 레몬과 라임의 경우에는 각각 25와 5 mL, 오렌지, 감귤 및 자몽의 경우에는 각각 15와 1 mL을 첨가하여 감귤류 과일 추출물의 pH를 7.0 이상으로 유지하였다(Table 3). 최종적으로 개선된 액-액 분배법(Fig. 1B)에 따라 5 종류의 감귤류 과일인 레몬, 라임, 오렌지, 감귤, 그리고 자몽을 추출 및 정제 후 HPLC-PDA를 이용하여 분석하였다. 분석법의 유효성 검증 결과, 검량선을 통해 얻은 직선성($r^2$)은 0.9999로 나타났고, LOD와 LOQ는 각각 4.360과 $14.533{\mu}g/kg$이었다. MQL은 0.007 mg/kg으로 현재 공전 상 피메트로진에 대하여 설정된 MRLs인 0.03-3.0 mg/kg의 1/2 이하까지 검출 가능하였다(Table 4). 또한 레몬, 라임, 오렌지, 감귤 및 자몽에 각각 피메트로진을 첨가하여 최종적으로 분석 값이 0.3 mg/kg이 되도록 실험한 결과, 각각의 평균 회수율은 71.8, 72.0, 79.9, 79.7, 및 83.7%이었고, CV는 각각 2.4, 2.0, 4.9, 1.1, 및 5.9%로 나타나 잔류 농약 분석 기준인 70-120%의 회수율과 10% 이내의 CV값을 만족하였다(Table 4). 따라서 본 연구를 통해 개선된 분석법은 산성을 띄는 감귤류 과일에서 피메트로진의 분석법으로 사용 가능함을 확인하였으며, 또한 향후 수입되는 산성도가 높은 과일의 피메트로진 분석 시에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국환경농학회지
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• 제41권2호
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• pp.82-94
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• 2022

BACKGROUND: Spiropidion and its metabolite are tetramic acid insecticide and require the establishment of an official analysis method for the safety management because they are newly registered in Korea. Therefore, this study was to determine the analysis method of residual spiropidion and its metabolite for the five representative agricultural products. METHODS AND RESULTS: Three QuEChERS methods (original, AOAC, and EN method) were applied to optimize the extraction method, and the EN method was finally selected by comparing the recovery test and matrix effect results. Various adsorbent agents were applied to establish the clean up method. As a result, the recovery of spiropidion was reduced when using the dispersive-SPE method with MgSO₄, primary secondary amine (PSA), graphitized carbon black (GCB) and octadecyl (C₁₈) in soybean. Color interference was minimized by selecting the case including GCB and C18 in addition to MgSO₄. This method was established as the final analysis method. LC-MS/MS was used for the analysis by considering the selectivity and sensitivity of the target pesticide and the analysis was performed in MRM mode. The results of the recovery test using the established analysis method and inter laboratory validation showed a valid range of 79.4-108.4%, with relative standard deviation and coefficient of variation were less than 7.2% and 14.4%, respectively. CONCLUSION(S): Spiropidion and its metabolite could be analyzed with a modified QuEChERS method, and the established method would be widely available to ensure the safety of residual insecticides in Korea.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1125-1139
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• 2022

무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.

• Elastomers and Composites
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• 제22권3호
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• pp.204-212
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• 1987

본(本) 실험(實驗)에서는 고무탄성체(彈性體)에 대(對)한 무기계(無機系) 충전제(充塡劑)의 보강(補强)을 충전제(充塡劑)의 입자표면(粒子表面)과 고무분자간(分子間)의 상호작용(相互作用)에 의(依)한 화학적(化學的) 결합(結合) 측면(測面)에서 유리단섬유(短纖維) 충전(充塡)에 의(依)한 Chloroprene 고무 가황체(加黃體)의 보강효과(補强效果)를 향상(向上)시킬 목적(目的)으로 분쇄(分碎)한 유리단섬유(短纖維)($L{\fallingdotseq}30.4{\mu}m,\;d=4{\mu}m$)에 silane coupling제(劑)로 표면처리(表面處理)하여 얻어진 복합체(複合體)를 배합(配合)한 가황계(加黃系)의 가황특성(加黃特性) 및 물리적(物理的) 성질(性質)을 검토(檢討)하였다. 또한 APS배합(配合) CR 미가교체(末架橋體)를 대기중(大氣中)에 폭로(暴露)함으로서 APS에 의(依)한 후가교반응(後架橋反應)을 검토(檢討)하여 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. ODR에 나타난 각(各) 가황계(加黃系)의 적정가황시간(適正加黃時間)($t_{90}$)은 MGF 충전(充塡)의 APS배합(配合) 가황계(架黃系)의 MC가 가장 빠르며 MGF배합(配合) 미가교체(未架橋體) AM이 가장 느렸다. 그리고 silane coupling 처리(處理) MGF는 미처리(未處理) MGF보다 최대(最大) torque값이 더 크고 적정가황시간(適正加黃時間)이 빨랐다. 2. 물리적(物理的) 성질(性質)에 있어서는 인장강도(引張强度), 인장응력(引張應力)이 SC가 가장 좋았으며, 유효강목쇄농도(有效綱目鎖濃度) 역시 SC가 가장 큰 값을 나타냈다. Silane coupling제(劑) 처리(處理) MGF는 미처리(未處理) 및 배합(配合) MGF보다 물리적(物理的) 성질(性質)과 유효강목쇄농도(有效綱目鎖濃度)가 모두 우수하였다. 3. 열노화(熱老化)에 의(依)한 물리적(物理的) 성질(性質)의 변화(變化)는 silica 충전(充塡)에서 $70^{\circ}C$, 72hr 노화시간(老化時間)을 전후(前後)하여 인장강도(引張强度), 인장응력(引張應力), 유효강목쇄농도(有效綱目鎖濃度)가 증가(增加), 감소(減少)하였으며 silane coupling제(劑) 처리(處理) MGF의 경우는 미처리(未處理) 및 배합(配合) MGF와는 달리 silica 충전계(充塡系)와 비슷한 특성(特性)을 나타내었다. 4. CR+APS+MGF와 CR+APS+silica의 미가교체(未架橋體)는 대기폭로(大氣暴露)에 의(依)한 시간(時間)의 경과에 따라 가교반응(架橋反應)이 진행(進行)되어 가교체(架橋體)의 유효강목쇄농도(有效綱目鎖濃度)와 인장물성(引張物性)이 증가(增加)되었다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.