• 벤처혁신연구
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• 제7권3호
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• pp.45-63
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• 2024

시장에서 기업의 성공은 고객에게 전달하는 가치와 연결되어 있다. 그러나 그 가치가 항상 일정한 것은 아니며 환경이 변함에 따라, 고객경험과 요구사항도 변하고 마침내 그들이 추구하는 가치도 변하기에 적시적절하며 명쾌하고 효과적인 가치제안은 관련 효익(benefits)과 더불어 기업의 기능적, 심리적, 경제적 기초가 된다. 따라서 Product-Market Fit, 경쟁력 있는 차별점 구축, 일관된 메시지 전달의 차원에서 고객가치제안은 매우 중요하다. 그럼에도 실제로 일반 기업에서 Customer Value Proposition(CVP) 관련 가장 많이 알려져 왔고 널리 활용되는 모델은 Osterwalder와 Pigneur의 Value Proposition Canvas(VPC)뿐이며 그 외에는 학자나 전문가 들이 사용하는 모델들이 몇 개 더 있을 뿐이다. 이에 본 논문에서는 전 세계적으로 고객가치제안 관련 기업 실무자들이 많이 사용하는 VPC 모델과 전문가들에게 잘 알려진 2개의 주요 CVP 모델을 선정, 이들을 상세 분석해서 도출된 고객가치제안의 필수요소 및 특장점을 오늘날 혁신을 위해 많이 사용되는 린스타트업 방법론과 결합하여 스타트업이 손쉽게 활용할 수 있는 통합 CVP Model을 설계하였다. 이번 연구에서 제안하는 Framework은 Integrative-Lean CVP process의 기본 틀 위에 기존 CVP 3개 모델의 장단점과 특징 및 공통점을 모두 반영한 고객가치제안 종합모델로 기업 전체나 특정 제품/서비스의 모든 상황을 종합적으로 고려하여 기업의 사업방향이나 전략적 특성 등에 따라 탄력적으로 적용할 수 있고 고객의 Wants & Needs와 Strategic Focus 그리고 Growth Horizons의 내용이 종합적, 분석적으로 포함되어져 적용 이후에도 체계적으로 관리할 수 있다는 특징이 있다. 스타트업뿐만 아니라 중견기업, 대기업 및 일반 기관에서도 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되어 자금과 마케팅역량이 부족한 스타트업들이 적시적절한 Product-Market Fit의 구현을 위한 가치제안 방법론을 적용, 기대 이상의 성장을 하여 새로운 스타트업 생태계가 만들어지길 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제49권4호
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• pp.64-73
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• 2021

본 연구의 목적은 소셜미디어에서 공유되는 지오태그 이미지를 활용하여 이용자가 인지하는 북한산국립공원의 경관미를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 연구에서 제시된 평가 방법은 크게 지오태그 이미지 데이터의 수집, 경관 이미지 식별, 조망대상 확률 지수를 적용한 누적가시도 분석의 과정으로 진행되었다. 본 연구에서 데이터로 사용한 램블러(Ramblr)는 국내에서 많은 이용자를 보유하고 있는 아웃도어 활동 지원 어플리케이션으로, 이로부터 북한산국립공원에 대한 총 110,954장의 지오태그 이미지를 수집하여 경관미 평가에 활용하였다. 수집된 지오태그 이미지들은 Google Vision API를 활용해 이미지의 내용을 해석하였으며, 이후 군집분석을 통해서 전체 수집한 사진을 총 11개의 경관이미지 유형과 9개의 비경관이미지 유형으로 구분하였다. 추출한 경관이미지를 바탕으로 북한산국립공원의 경관 유형을 분석한 결과, 봉우리나 산맥과 같은 지형적 특성과 관련한 이미지 유형이 가장 많은 비중을 차지하였으며, 그 외 임내 경관, 단풍경관, 수경관이 주요한 경관 유형으로 발견되었다. 도출된 경관미 평가맵에서는 이러한 주요 경관 유형의 비중과 특성에 따라 표고 및 경사가 높을수록 전반적으로 높은 경관미를 보였다. 그러나 일부 저지대 및 완경사를 지닌 진입지역에서도 높은 경관미가 확인되었다. 또한 북한산 지역이 도봉산 지역보다 경관미가 높게 평가되었으며, 도봉산 지역의 경우에는 표고 및 경사가 높음에도 불구하고, 상대적으로 낮은 경관미가 확인되었다. 이는 경관미가 물리적인 환경 조건뿐만 아니라, 경관을 조망하는 탐방객들의 휴양 활동과도 크게 관계하고 있음을 보여준다. 이처럼 지오태그 이미지의 누적 가시도를 활용한 경관미 평가는 사람들의 인식에 기반한 경관적 가치를 지리적으로 이해하고, 그 편차를 식별할 수 있도록 함으로써 향후 북한산국립공원의 경관 계획 및 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 환경영향평가
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• 제27권2호
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• pp.124-138
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• 2018

본 연구는 안산시 산림을 대상으로 연간 $CO_2$ 흡수량 평가를 위한 통계 및 공간자료의 활용성을 검토하였다. 통계자료, 임상도(1:5,000), 산림수종 표준 탄소흡수량 자료들을 활용해 산림의 연간 $CO_2$ 흡수량을 산정하였다. 또한 세분류토지피복도를 이용한 연간 $CO_2$ 흡수량 분석 및 활용성을 검증하였다. 통계자료를 이용한 경우 2010년을 기준으로 연간 $CO_2$ 흡수량의 차이가 컸다. 이는 2010년부터 산림기본통계의 작성 방법이 고도화됨에 따라 임목축적이 급격히 증가한 결과이다. 향후 통계자료를 활용할 경우 최근의 산림기본통계를 이용한 보정이 필요하다. 임상도(1:5,000)와 산림기본통계(2015, 2010)의 시기 차이를 이용한 방법은 수종들의 생장량에 따른 $CO_2$ 흡수량이 반영되지 않았다. 산림수종 표준 탄소흡수량 자료와 임상도(1:5,000)를 이용한 결과 연간 42,369 ton을 흡수하였다. 세분류토지피복도와 산림수종 표준탄소흡수량 자료를 이용한 결과는 40,696 ton이었다. 임상도(1:5,000)를 이용하여 세분류토지피복도를 검증한 결과 p<0.01 수준에서 유의했고, 흡수량 차이는 1,673 ton이었다. 본 연구는 다양한 산림활동의 온실가스 감축 효과 평가에 있어 객관적 기준을 적용하는 일환으로서 의의를 지닌다. 나아가 탄소흡수원과 관련된 토지이용 및 관리 등의 의사결정 지원을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권1호
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• pp.1-16
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• 2007

자연은 잘 이용하면 자원이지만 잘못하면 재해가 되는 이중성을 갖는다. 작목선택, 작부체계, 비배관리에 기후, 토양, 물자원 등 환경정보 활용이 필수이며, 환경정보를 잘 활용하면 자원 활용도를 높여 수량과 품질 개선, 자연재해-에너지소비-오염 경감에 기여한다. 이러한 관계를 잘 알고 있기 때문에 어느 나라에서나 환경정보를 관리하는 부처가 존재한다. 시민생활의 안전과 행복을 위한 일기예보를 위시하여 산업, 교통, 국방을 위한 특수한 기상정보가 기상청에 의해 제공되나, 식량간보와 국토보전의 막중한 임무를 띤 농업분야의 특화된 기상정보는 없다. 이러한 현실인식을 바탕으로 농림부는 '전자기후도 기반 유역단위 농업기상 예보시스템' 사업을 2006년부터 4년간 경희대학교와 한국농림수산정보센터가 공동으로 수행하도록 지원하고 있다. 이 사업은 지난 수년간 크게 발전한 공간정보기술과 소기후추정기술을 이용하여, 1) 전국 840개 표준유역별로 30m 해상도의 전자기후도를 제작함으로써 농업기후자원을 필지단위로 정확히 파악하며, 2)기상청 디지털예보를 기반으로 농업기상예보 해상도를 영농규모 수준으로 높여서, 3) 적지적작, 적지적수 및 유역규모 생태계관리의 의사지원수단을 제공함을 목적으로 한다. 사업성과는 기상청-산림청-농촌진흥청 합동조직인 국가농업기상센터에서 활용하며 시군 자치단체는 한국농림수산정보센터의 기술이전에 의해 독자적인 시스템을 구축할 수 있다. 모든 정보는 초고속인터넷, 휴대폰, 위성통신 등을 통해 수요자에게 배포될 것이며, 이를 통해 우리의 농업기상서비스는 전통적인 발전단계를 뛰어넘어 단번에 선진국 수준에 도달하게 될 것으로 기대된다.공하는 과정에서도 관리를 철저히 하도록 해야 한다. 4. 뽕가지의 항산화능은 춘기, 추기 모두 뽕잎에 비해 상당히 낮은 항산화능을 보였으나, 항산화식품 소재로서 뽕가지를 이용할 경우 5월 하순${\sim}$6월 초순의 신소지를 이용하거나 껍질을 분리하여 이용하도록 한다.으며, 특히 5지점 (S5)은 나머지 4개 지점 (S1 ${\sim}$ S4)의 수질에 비해 뚜렷한 수질악화를 보였는데, 이는 제 5지점 부근의 공단과 분뇨처리시설로부터 유입된 폐수에 의한 점 오염원의 효과로 사료되었다. 어류의 지표종 특성에 따르면, 버들치 (Rhynchocypris oxycephalus), 갈겨니 (Zacco temmincki)와 같은 수질에 대해 민감한 어종은 상류(S1 ${\sim}$ S2)에서의 출현빈도가 하류지점에의 출현빈도에 비해 뚜렷하게 높게 나타나 수질 특성을 반영하는 것으로 나타났으며, 트로픽구조 측면에서 내성종 (Tolerant species)및 잡식성종(Omnivore species)이 하류로 갈수록 증가하는 경향을 보였다.대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간

• 한국습지학회지
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• 제23권4호
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• pp.352-363
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• 2021

본 연구는 시설원예단지에서 배출되는 배액 내 포함된 영양물질의 부하량을 평가하여 양액 재이용방안 및 수처리장 도입 설계 등에 활용하고자 하였다. 수경재배 대표 재배 작물을 토마토, 파프리카, 오이, 딸기로 선정하여 총 80 샘플을 수질분석하였다. 분석결과 N, P, K⁺, Na⁺, Mg²⁺, Ca²⁺, Si₄⁺, HCO₃^-, Cl^-, S^2-, Fe, Mn, Cu, Zn, Mo, B 등의 각종 비료성분은 배액 내 매우 높은 농도로 함유되어 있어 수처리 필요성을 확인하였다. 통계분석을 통해 딸기의 배액농도가 토마토, 파프리카, 오이보다 낮은 것으로 분석되었으며, 토마토의 경우 이러한 필수이온 농도가 가장 높으므로 비료의 재이용 측면에서는 가치 있는 자원의 대상임을 확인하였다. 시설원예단지 1m²에서 배출되는 배액의 N과 P의 부하량을 분석하였다. N은 1ha 기준 일간 토마토는 4.0kg, 파프리카 3.3kg, 오이 3.0kg, 딸기 1.5kg의 처리용량이 계산되었다. P농도는 일간 토마토 0.5kg, 파프리카 0.6kg, 오이 0.4kg, 딸기 0.2kg을 일간 처리할 수 있는 규모와 용량이 필요하다고 제안하였다. 본 연구를 통해 작물별 시설온실에서 배출되는 배액에 포함된 질소와 인의 양을 평가하여 배액에서의 양분적 가치산정을 통한 경제성 분석과 지속가능한 농업을 위한 시설원예단지의 수처리 시설 도입 시 반영해야 할 처리용량 산정 시 이용할 수 있는 기초자료로 활용되길 기대하였다.

• 한국습지학회지
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• 제25권1호
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• pp.35-47
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• 2023

한국 시설원예 농업과 수경(양액)재배 방식은 증가하는 추세로 발생되는 배액(폐양액)의 관리 필요성이 확대되고 있다. 본 연구에서는 배출되는 폐양액의 비료 성분 양을 가격으로 평가하여 수처리비용 절감과 비료성분 재활용이라는 두가지 측면에서 기술개발과 활용 가능성을 알아보았다. 연구는 배출 배액의 수질환경 특성을 분석한 선행연구에서 제시한 분석결과를 바탕으로 비료성분의 유실 경제성을 평가하는 것으로 배출되는 배액의 총 배출량은 연간 259.7L·m2·^-1을 적용하여 분석에 사용하였다. 토마토, 파프리카, 오이, 딸기 등 작물별 배액(폐양액)의 주요 수질 분석 결과를 바탕으로 평가하였으며, 인(P) 성분의 경우 인산(P₂O₅)의 양으로 환산하여 분석되었다. 질소(N)의 양은 토마토 1145.90kg·ha^-1, 파프리카 920.43kg·ha^-1, 오이 804.16kg·ha^-1, 딸기가 405.83kg·ha^-1로 평가되고 P₂O₅의 비료성분은 파프리카 830.65kg·ha^-1, 토마토 622.32kg·ha^-1, 오이 477.67kg·ha^-1, 딸기 240.9·ha^-1의 양만큼 배출하는 것으로 계산할 수 있다. 이 외에도 칼륨(K), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg)을 비롯해 철(Fe), 망간(Mn) 등 미량원소도 배출되는 것으로 분석되었다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격은 질소(N) 860.7원, 인(P) 2,378.2원, 칼륨(K) 2,121.7원, 칼슘(Ca) 981.2원, 마그네슘(Mg) 1,036.3원, 철(Fe) 126,076.9원, 망간(Mn) 6,232.1원, 아연(Zn) 15,825.0원, 구리(Cu) 31,362.0원, 붕소(B) 4,238.0원, 몰리브덴(Mo) 149,041.7원으로 평가할 수 있다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격과 앞서 분석한 작물별 폐양액의 농도, 수경재배의 평균적인 연간배출량 등을 종합적으로 고려하여 연간 유실되는 작물별 비료 유실액을 산출하였다. 분석결과 토마토의 경우 6,995,622.3원, 파프리카는 7,384,923.8원, 오이는 5,091,607.9원의, 딸기는 2,429,290.6원으로 평가되어 수경재배 4가지 작물 평균은 1ha 재배면적 기준 5,475,361.1원의 비료성분 유실이 확인되었다. 수경재배 배액을 하천으로 유출시켜 오염원으로 처리하는것 보다 배출 전 자체 처리 또는 타작물 활용을 통해 관리한다면 수처리 비용 절감과 더불어 가치있는 재이용 가능한 비료성분이 될 수 있다고 기대하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.