• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.337-345
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• 2022

강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.353-363
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• 2018

Digi-Capital 전망 자료에 따르면 전 세계 증강현실(AR) 시장 규모는 2020년까지 급성장해 1,500억 달러에 달할 것으로 예측하고 있다. 특히, 교육 분야에서 고부가가치 효과를 전망하고 있다. 정보통신 기술이 발전하면서 디지털 교과서 또한 인터랙티브한 기능이 추가되어 혁신적인 교육을 선도하고 있다. 이미 미국 등의 선진국에서는 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디지털 교과서를 수업에서 활용하고 있다. 이런 기술적인 전망에 맞춰 중학교 과학1 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디자인 기획 방향을 제안하였다. 현재 중학교 과학1 디지털 교과서를 조사한 결과 단원별 실험 과정이 짧은 동영상만을 제공하고 있었다. 또한 증강현실 수업 사례를 조사한 결과 학습 효과의 우수성에도 불구하고 지속적으로 이어지지 않은데는 실험 장비 구축의 어려움, 기자재(디바이스) 및 3D 디자인 콘텐츠 부족 등임을 알 수 있었다. 이런 요구를 종합하여 중학교 과학1 디지털 교과서의 단원별 실험 과정에 증강현실을 적용한 시나리오와 시스템 구성도를 설계하여 AR 아이콘을 통해 학생들 스스로 증강현실 3D 콘텐츠를 조작하고 탐구할 수 있도록 디자인 하였고 디자인한 모형 평가를 통해 학습 효과의 우수성을 제시하였다. 본 연구는 교육부의 디지털 교과서 개발에 있어 실험이 필수인 과학 과목에 증강현실을 적용한 디지털 교과서가 개발되어 교사와 학생들에게 위험한 실험, 시간 소요가 많은 실험 등을 대체할 수 있는 지속 가능한 효과적인 학습이 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 기술혁신연구
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• 제11권1호
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• pp.147-176
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• 2003

This Paper Presents a new measurement technique to derive the level of BSRC (Basic Science and Research Capacity) index by use of the factor analysis which is extended with the assumption of the standard normal probability distribution of the selected explanatory variables. The new measurement method is used to forecast the gap of Korea's BSRC level compared with those of major OECD countries in terms of time lag and to make their international comparison during the time period of 1981∼1999, based on the assumption that the BSRC progress function of each country takes the form of the logistic curve. The US BSRC index is estimated to be 0.9878 in 1981, 0.9996 in 1990 and 0.99991 in 1999, taking the 1st place. The US BSRC level has been consistently the top among the 16 selected variables, followed by Japan, Germany, France and the United Kingdom, in order. Korea's BSRC is estimated to be 0.2293 in 1981, taking the lowest place among the 16 OECD countries. However, Korea's BSRC indices are estimated to have been increased to 0.3216 (in 1990) and 0.44652 (in 1999) respectively, taking 10th place. Meanwhile, Korea's BSRC level in 1999 (0.44652) is estimated to reach those of the US and Japan in 2233 and 2101, respectively. This means that Korea falls 234 years behind USA and 102 years behind Japan, respectively. Korea is also estimated to lag 34 years behind Germany, 16 years behind France and the UK, 15 years behind Sweden, 11 years behind Canada, 7 years behind Finland, and 5 years behind the Netherlands. For the period of 1981∼1999, the BSRC development speed of the US is estimated to be 0.29700. Its rank is the top among the selected OECD countries, followed by Japan (0.12800), Korea (0.04443), and Germany (0.04029). the US BSRC development speed (0.2970) is estimated to be 2.3 times higher than that of Japan (0.1280), and 6.7 times higher than that of Korea. German BSRC development speed (0.04029) is estimated to be fastest in Europe, but it is 7.4 times slower than that of the US. The estimated BSRC development speeds of Belgium, Finland, Italy, Denmark and the UK stand between 0.01 and 0.02, which are very slow. Particularly, the BSRC development speed of Spain is estimated to be minus 0.0065, staying at the almost same level of BSRC over time (1981 ∼ 1999). Since Korea shows BSRC development speed much slower than those of the US and Japan but relative]y faster than those of other countries, the gaps in BSRC level between Korea and the other countries may get considerably narrower or even Korea will surpass possibly several countries in BSRC level, as time goes by. Korea's BSRC level had taken 10th place till 1993. However, it is estimated to be 6th place in 2010 by catching up the UK, Sweden, Finland and Holland, and 4th place in 2020 by catching up France and Canada. The empirical results are consistent with OECD (2001a)'s computation that Korea had the highest R&D expenditures growth during 1991∼1999 among all OECD countries ; and the value-added of ICT industries in total business sectors value added is 12% in Korea, but only 8% in Japan. And OECD (2001b) observed that Korea, together with the US, Sweden, and Finland, are already the four most knowledge-based countries. Hence, the rank of the knowledge-based country was measured by investment in knowledge which is defined as public and private spending on higher education, expenditures on R&D and investment in software.

• 한국환경과학회지
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• 제16권4호
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• pp.523-532
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• 2007

본 연구에서는 DEM격자 크기와 하천생성 임계면적크기에 따른 수문 지형특성인자의 변화특성과 이들 자료를 이용한 유출변화특성 분석함으로서 수치지형도를 이용한 강우-유출해석시에 수문기상학적 특성인자 추출에 소요되는 시간적 경제적 노력을 최소화 할 수 있는 적정 임계면적을 제안하는데 목적을 두었다. 1) 격자크기에 따른 유역형상을 검토한 결과 격자크기가 작을수록 해상도가 뚜렷하며, 정확도에서도 우수하게 나타났으며, 격자크기별 최소임계면적별 하천차수를 분석한 결과 격자크기가 하천차수에 영향을 미치지는 않으며, 하천의 갯수도 1차하천에서는 큰 차이가 있으나 2차하천이상의 개수는 큰 차이가 없는 것으로 분석되었고, 하천차수법칙을 설명하는 $R_A,\;R_B,\;R_L$의 검토결과 격자크기가 클수록 미소한 차이로 크게 나타났으며, 임계면적 $0.15km^2$를 기준으로 큰 변화를 나타내고 있었다. 2) GIUH모형의 모델매개변수인 N, K의 검토결과 격자크기의 영향은 없으나, 임계면적이 클수록 작은 값을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 3) 분석결과로 볼 때 수치지형도를 이용한 유출해석 모형에서 사용되는 수문지형학적 매개변수 추출에 있어서 격자의 크기는 $R_B,\;R_L$에서는 격자크기 $10m{\times}10m,\;R_A$, N, K에서는 $30m{\times}30m$ 격자크기가 적합하며 하천생성을 위한 임계면적은 $0.15km^2{\sim}0.20km^2$가 적합한 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 1/25,000 수치지형도를 이용한 결과이므로 계속되는 연구에서는 1/5,000 및 1/50,000 지형도를 대상으로 추가로 분석함으로서 강우-유출해석시 적정 임계면적과 격자크기를 제안할 수 있을 것으로 판단된다.측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다. 스크린의 사용에 있어서 사용자의 시각적 한계성을 극복하기 위한 새로운 GUI의 시도와 제안은 향후 모바일 기기 디자인의 새로운 방향성을 제시하고 있다.각되며 이를 위해서는 호스피스 관련 기관뿐만 아니라 국가적 차원의 아동 호스피스에 대한 관심과 지원이 요구된다고 생각한다. 양상과 일치하였고 표준조건(water flux 1 cm/일)에서 예측된 이동소요시간에 따라 metolcarb는 most mobile, molinate와 fenobucarb, isazofos는 mobile내지 most mobile, dimepiperate는 moderately mobile이나 mobile, diazinon은 mobile, fenitrothion과 parathion은 slightly mobile 또는 mobile, chloipyrifos-methyl은 immobile이나 slightly mobile 등급에 속하는 것으로 나타났다.히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\ulcorner}$적당하다${\lrcorner}$고 응답한 경우가 가장 많이

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제24권3호
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• pp.441-458
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• 1991

공무원 및 사립학교교직원 의료보험과 직장의료보험에서 입원, 외래별 수진을, 건당진료비 (1985년 기준 불변가격), 건당진료일수 등의 장래예측을 통해 의료보험 진료비 안정화 방안을 마련하는데 기초자료로 제시하기 위하여, 이들의 $1979{\sim}89$년간 월별 통계자료를 이용, Box-Jenkins model인 ARIMA 모델을 적용하여 1994년 까지의 수진을, 건당진료비 및 건당진료일수를 예측한 결과를 요약하면 다음과 같다. 수진을, 건당진료비 및 건당진료일수의 ARIMA 모형을 제시하면 다음 표와 같다. 상기의 ARIMA 모형을 기초로하여 향후 5년간의 수진율을 예측한 결과, 공교의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 0.068건 이었으며, 1990년과 1991년은 0.068건, 1992년과 1993년은 0.069건, 1994년은 0.070건으로 연평균 0.7%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1989년의 실측치는 3.487건이었으나 1990년은 3.530건, 1994년은 3.668건으로 연평균 1%정도 증가될 것으로 예측되었다. 직장의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 0.063건이었으며, 1990년부터 1994년까지 모두 0.063건으로 안정될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우 1989년의 실측치는 2.984건이었으나, 1990년은 3.016건, 1994년은 3.154건으로 연평균 1.1% 정도 증가될 것으로 예측되었다. 건당진료비의 향후 예측치는 12월을 기준으로하여 1985년 불변가격으로 공교의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 332,751원이었으나, 1990년은 345,938원, 1994년은 354,511원으로 연평균 0.6%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1989년의 실측치는 11,925원이었으나, 1990년은 12,638원, 1994년은 12,904원으로 연평균 0.5%정도 증가될 것으로 예측되었다. 직장의료보험 입원의 경우, 1989년 실측치는 281,835원이었으나, 1990년은 282,524원, 1994년은 293,973원으로 연평균 1%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1989년 실측치는 11,599원이었으나, 1990년부터 1994년까지 11,585원으로 안정될 것으로 예측되었다. 건당진료일수의 향후 예측치는 12월을 기준으로 하여 공교의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 13.79일이었으며, 1990년은 13.82일, 1993년과 1994년은 13.85일로 거의 안정될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1994년까지 5일 정도로 안정될 것으로 예측되었다. 직장의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 12.23일이었으나, 1990년은 12.30일, 1994년은 12.85일로 연평균 1.1%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우 1989년의 실측치는 4.61일이었으며 1990년부터 1994년까지 4.60일로 안정될 것으로 예측되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.227-240
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• 2011

특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제10권2호
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• pp.53-62
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• 2012

본 연구는 소비자의 구매의도 형성과 관련된 선행요인을 설명하는 주된 이론인 계획적 행동모델을 토대로 식품 관련 및 식품소비관련 소비자의 개성특성, 과거 구매행동 빈도 등의 요인들을 포함하여 유기농식품에 대한 소비자의 구매의도에 미치는 구체적인 영향요인을 제시하고자 이루어졌다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 계획적 행동모델에서 주관적 규범을 제외한 태도, 지각된 행위통제(비용)는 구매의도에 유의하게 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 유기농식품에 대해 긍정적인 태도를 가질수록 구매의도가 증가할 확률이 높아진다고 할 수 있다. 둘째, 식품에 대한 관심이 많고 중요하게 생각하는 소비자일수록 유기농식품에 대하여 호의적인 태도를 가지게 될 확률이 증가하며, 과거에 유기농식품을 구매한 빈도가 유기농식품에 대한 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 유기농식품을 이용하지 않을 경우 나타날 수 있는 소비자의 부정적 감정이 유기농식품에 대한 구매의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 주관적 규범은 구매의도에, 식품 관련 개성특성(저항감)은 태도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서 밝혀진 연구결과는 점차적으로 계획적 행동모델의 설명력을 높이기 위해 다양한 요인들을 포함하는 모델의 확장에 대한 필요성이 제기되고 있는 가운데, 향후 소비자들의 구매행동에 있어 구매의도에 추가적인 요인들의 영향력을 검증하였다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있다. 하지만 본 연구에서는 식품의 종류를 구분하지 않고 조사하였기 때문에 식품의 종류에 따라 소비자의 반응이 다를 수 있기에 향후에는 이점을 보완해 나가야할 것이며, 또한 구매경험여부에 따라 군집을 나누어 연구하지 않았기 때문에 유기농식품의 구매경험여부에 따라 구매자들을 비교, 검토하여 연구해나가야 필요성이 제기된다.