I. 서 론

한국 김 산업은 최근 수출 규모의 지속적인 확대를 바탕으로 국내 수산물 수출에서 높은 비중을 차지하는 주요 산업으로 성장하였다. 2024년 한국 김 수출액은 9억 9,700만 달러에 달했으며, 이는 전체 수산물 수출액의 약 3분의 1에 해당하는 수준이다(해양수산부, 2025). 이러한 성장세는 비건 식품, 식물성 기반 식품, 고영양ㆍ저열량 식단에 대한 국제적 수요 증가와 밀접하게 관련된다.

즉, 건강 지향적 소비와 웰빙 라이프 스타일 확산이 김 제품에 대한 글로벌 시장 수용성을 제고하는 요인으로 작용한다(전의천ㆍ한상옥, 2019;Redway et al., 2022). 산업 구조 측면에서 김 산업은 종묘 생산, 양식, 마른김 가공, 조미김 가공 등 일련의 가치사슬로 구성되며 주요 생산 및 가공 공정이 국내에서 이루어진다는 특징이 있다(옥영수, 2010;김병호 외, 2016;백은영, 2020). 이에 따라 김 수출을 통해 발생하는 경제적 성과가 국내 산업 부문으로 귀속될 가능성이 높다는 점에서 김 산업은 고부가가치 수출 산업으로 평가될 수 있다(전의천ㆍ한상옥, 2019).

한편, 한국 김 수출 산업은 2000년대 이후부터 전체 김 수출 중 조미김 비중이 약 60~70% 내외를 유지하며 조미김 중심의 수출 구조가 형성되었다(한국무역협회, 2025). 특히 조미김 카테고리에 포함되는 김 스낵 제품은 감자칩, 토틸라칩 등 기존 고열량 스낵류를 대체할 수 있는 건강 지향형 간식으로 인식되면서 해외 소비시장에서 점차 입지를 확대하였다. 이러한 조미김의 시장 확산은 한국 김 수출 산업의 성장에 중요한 역할을 한 것으로 해석된다.

국가별 김 수출 구조의 경우, 과거에는 한국에서 가공한 김을 완제품 형태로 수출하였으나, 최근에는 기존의 완제품 중심 수출과 더불어 해외에서 한국산 마른김을 원료로 수입하여 현지에서 조미김이나 스낵으로 가공하는 사례가 확대되고 있다. 또한 스낵으로서의 조미김과 원료로서의 마른김의 수요가 동시에 나타나거나, 새롭게 김에 대한 수요가 형성되는 국가도 존재한다. 이에 따라 김 수출 대상국의 일부는 가공시장으로 기능하는 반면, 일부 시장에서는 최종소비시장 성격을 띠는 양상을 보인다. 그러므로 김 수출 시장을 단순히 수출액 규모로 비교하거나 단일 시장으로 전제하기보다 국가별 수요 구조를 반영하여 유형화하고, 각 유형에 영향을 미치는 요인을 식별할 필요가 있다(이신애ㆍ황조혜, 2021;정현재, 2024).

이에 본 연구는 국가별 김 수출 시장을 복합시장, 마른김 성장시장, 조미김 성장시장으로 구분하고, XGBoost와 SHAP 분석을 활용하여 시장 유형 분류와 주요 영향 요인을 분석하고자 한다. 이를 통해 김 수출 대상국의 특성을 파악하고 품목별ㆍ국가별 수출 전략 수립에 필요한 기초자료를 제시하는 데 연구의 목적이 있다.

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구

1. Global Value Chain(GVC)의 개념

글로벌 가치사슬(Global Value Chain, GVC)은 글로벌 시장에서 생산, 가공, 유통, 소비에 이르는 가치 창출 활동이 여러 국가와 기업 간 분업을 통해 이루어지고, 각 국가와 기업이 그 과정에서 서로 다른 역할을 맡는 현상을 설명하는 이론적 관점이다. Gereffi et al.(2005)은 글로벌 생산과 유통 시스템이 여러 국가와 기업에 의해 기능적으로 분화되며, 가치사슬의 행위자가 특정 단계의 기능을 담당한다고 설명했다. 이는 국제무역을 완제품의 국가 간 이동으로만 파악하지 않고 원료 공급, 중간재 생산, 가공, 유통, 소비 등 단계별 역할 배분의 관점에서 이해할 필요가 있음을 의미한다.

글로벌 가치사슬 관점에서 가치사슬이란 기술, 원재료, 노동 투입이 결합되고, 가공된 투입물이 조립, 마케팅, 유통으로 이어지는 일련의 과정으로 설명할 수 있다(Gereffi et al., 2005). 이러한 과정에서 단일 기업이나 국가는 전체 가치사슬 과정을 수행할 수도 있으나, 특정 단계만 담당할 수 있다. 따라서 글로벌 가치사슬 관점은 한 산업의 수출 시장을 단순한 판매 대상국의 집합으로 간주하지 않고 각 국가가 가치사슬 내에서 원료 공급국, 중간재 수요국, 가공국, 완제품 소비시장, 유통 거점 등 어떤 역할을 수행하는지 분석하는 데 초점을 둔다.

Gereffi et al.(2005)은 글로벌 시장에서 생산 활동이 국가 및 기업 간 분절되어 이루어지면서 부품, 원료, 중간재의 국제 거래가 확대되었다고 설명하였다. 이는 국제무역에서 국가별 역할이 최종재 생산과 소비에 한정되지 않으며, 중간재 공급, 가공, 재수출 등 가치 창출 단계별로 나뉘어 나타날 수 있음을 의미한다. 같은 산업에 속한 국가라 하더라도 어떤 국가는 원료나 중간재를 수입해 가공 기능을 수행하고, 다른 국가는 완제품을 소비하는 시장으로 기능할 수 있다. 따라서 수출시장 분석 시에 수출 규모와 대상국 수뿐만 아니라 해당 국가가 가치사슬에서 담당하는 역할을 함께 파악해야 한다.

2. XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 및 SHAP(SHapley Additive exPlanations)

1) XGBoost

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)는 경사 부스팅 알고리즘을 기반으로 한 앙상블 학습 모형으로, 높은 예측 성능과 확장성을 지닌 트리 부스팅 알고리즘이다(Chen and Guestrin, 2016). XGBoost는 예측력이 낮은 분류기를 순차적으로 생성하면서 이전 학습 결과의 오차를 보완하는 방식으로 학습한다(이용준ㆍ선종완, 2020). 이러한 과정에서 의사결정나무가 기본 분류기로 활용되며 여러 개의 트리에서 산출된 예측값을 결합하여 최종 예측 결과를 도출한다(정영우, 2023). XGBoost는 다양한 설명변수가 결합된 분류 문제에서 높은 예측 성능을 보이는 것으로 알려져 있다(Chen and Guestrin, 2016). 본 연구는 특정 변수의 선형적 인과효과를 추정하기보다, 국가별 경제ㆍ교역ㆍ인구사회ㆍ문화적 특성을 종합적으로 고려하여 김 수출 시장 유형을 분류하는 데 목적이 있다. 이에 따라 유형 분류에 초점을 둔 본 연구에서는 복수 변수 간 복합적 관계를 효과적으로 반영할 수 있고, 다양한 분류 문제에서 높은 예측 성능을 보이는 XGBoost를 주요 분석 모형으로 활용하였다(Wang and Ni, 2019).

2) SHAP

SHAP(SHapley Additive exPlanations)은 XGBoost와 같은 머신러닝 모형의 예측 결과를 해석하기 위한 설명가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 기법이다(Lundberg and Lee, 2017). 일반적으로 머신러닝 모형은 내부 판단 과정을 직접적으로 제시하지 않는 블랙박스 성격을 가지므로, SHAP은 각 변수가 예측 결과에 어느 정도 기여했는지를 정량적으로 산출하는 데 활용된다. SHAP value는 가능한 변수 조합에서 특정 변수가 포함되었을 때와 제외되었을 때의 예측 성과 차이를 바탕으로 해당 변수의 기여도를 측정한다(김성훈 외, 2021;정영우, 2023). SHAP value가 양수이면 해당 변수가 기준값 대비 예측값을 높이는 방향으로 기여한 것으로, 음수이면 예측값을 낮추는 방향으로 기여한 것으로 해석할 수 있다.

3. 선행연구 검토

1) 김 수출 시장 연구

김 수출 시장에 관한 기존 연구는 주로 수출 경쟁력, 품목별 무역구조, 주요 수출국 간 경쟁 관계를 중심으로 수행되어 왔다. 백은영ㆍ이은화(2018)는 한국, 중국, 일본을 대상으로 무역통계, 무역특화지수(TS), 수출경합도지수(ESI)를 이용하여 김 수출경쟁력을 비교하였다. 분석 결과, 한국은 높은 수출특화 수준을 보였으며, 특히 중국과 수출경합도가 가장 높아 경쟁 관계에 있음을 확인했다. 품목별로는 조미김 수출 대상국이 마른김보다 다양하였으나 세 국가 모두 수출 대상국이 일부 국가에만 집중되는 양상을 보였다. 이를 바탕으로 체계적인 김 생산 시스템 구축, 마른김 등급제 도입, 해외시장 수급 모니터링, 수출 대상국별 차별화된 전략 수립의 필요성 등이 제시되었다.

이정재(2018)는 마른김(HS CODE: 1212.21)과 조미김(HS CODE: 2106.90)을 구분하여 한국을 중심으로 세계 김 산업의 무역 네트워크를 분석하였다. 한국과 상대국 간 상호 관계 및 영향력을 파악하였으며, 한국이 원초 김 시장에서 높은 지배력을 보이는 반면, 미국, 태국 등의 일부 국가는 한국산 원초김을 원료로 사용하여 부가가치가 높은 조미김 제품을 생산하고 있다는 결과가 도출되었다. 한국 김 산업의 부가가치 제고와 지속적인 수출 확대를 위해 조미김에 대해 산업적 지원과 정책적 연구 지원의 필요성을 제시하였다.

2) XGBoost 및 SHAP 분석 연구

최근 다양한 분야에서 XGBoost와 SHAP을 활용한 예측 및 해석 연구가 확대되고 있다. 한지형 외(2019)는 20대 이상 성인 소비자를 대상으로 XGBoost와 다중회귀분석을 적용하여 재무스트레스 수준을 예측하고 영향요인을 분석하였다. 분석 결과, 객관적 재무상태 요인과 주관적 인식 요인이 모두 재무스트레스 분류에 영향을 미쳤으며, 특히 비상자금 등 단기 재무계획과 관련된 요인의 설명력이 큰 것으로 나타났다.

이재준 외(2021)는 이직의도 예측을 위해 XGBoost 모형을 구축하고, 예측 결과의 해석을 위해 SHAP 기법을 적용하였다. 분석 결과, XGBoost는 전통적 회귀모형과 의사결정나무보다 높은 예측 성능을 보였으며, 구직 경험, 국민연금 가입, 최근 2년 내 영어시험 응시, 개인 발전가능성 만족도, 임금 만족도, 고용 안정성 만족도, 일과 본인 기술의 일치 등이 이직의도 예측과 관련되는 것으로 나타났다. 또한 SHAP 분석으로 전체 중요도에서는 두드러지지 않더라도 특정 개인의 예측 결과에는 영향을 미치는 변수를 확인하였다.

정영우(2023)는 국세 체납자의 납부 가능성 및 주요 영향 요인을 추정하기 위해 XGBoost를 이용하였다. SHAP 분석 결과, 총 체납액, 여성 여부, 체납자 연령, 전화수신건수, 체납경과기간 등이 납부 가능성에 영향을 미치는 주요 변수로 도출되었다. XGBoost가 로지스틱 회귀분석에 비해 약 10%p 정도 분류 정확도가 높았고 우수한 F1-score 결과 값을 보였다.

신여울ㆍ우호성(2024)은 경기도 소재 H 대학교 학생 데이터를 바탕으로 XGBoost 기반 학업중단 예측 모형을 구축하여 주요 영향 요인을 규명하였다. 개인적 특성, 학문적 통합, 사회적 통합으로 예측 요인을 구분하여 모형 성능을 비교한 결과, 학문적 통합 관련 요인으로 구축한 XGBoost 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 연구는 기존 통계적 접근만으로 포착하기 어려운 복합적인 요소를 머신러닝 기반으로 분석한 점에서 의의가 있다.

Hernandez et al.(2025)은 XGBoost와 SHAP을 통해 코로나 19 대응 정책에 대한 개인 단위의 지지 수준 차이를 분석하였다. 네덜란드 시민 1,888명을 대상으로 한 PVE(Participatory Value Evaluation) 실험 자료를 이용하여 위험 시나리오별 대응 정책 선택의 차이를 XGBoost로 예측하였다. 전문가 의견 중요도, 감염 가능성 인식 등의 요인이 주요 영향 요인으로 나타났다. SHAP 분석은 특정 연령대의 지지도 변화 현상, 동일한 태도 집단 내부의 서로 다른 지지 패턴 존재 등을 확인하여 복합적인 개인별 의사결정 구조를 설명하였다.

선행연구는 주로 국가 간 경쟁력, 무역 네트워크, 품목별 수출 구조를 중심으로 진행되어 왔다. 또한 XGBoost와 같은 머신러닝 기반 연구는 금융, 정책, 사회 측면에서 널리 활용되고 있으나 수산물 수출에 적용한 연구는 아직 충분히 이루어지지 않았음을 확인할 수 있다.

본 연구는 김 수출 시장을 복합시장, 마른김 성장시장, 조미김 성장시장으로 구분하고, 국가별 거시경제, 무역ㆍ교역, 인구ㆍ사회, 한류, 전년도 김 수출 실적 변수를 활용하여 시장 유형의 분류 요인을 분석한다. 특히 XGBoost를 통해 비선형적 관계를 포함한 예측 모형을 구축하고, SHAP을 이용하여 시장 유형별 영향 요인을 해석한다는 점에서 의의가 있다.

Ⅲ. 연구 설계

1. 시장 유형 구분 기준 설정

본 연구에서는 XGBoost 분석의 종속변수를 구성하기 위해 사전에 <그림 1>과 같이 김 수출 시장 유형을 설정하였다. 시장 유형은 복합 시장, 마른김 성장시장, 조미김 성장시장으로 구분하였다. 유형 구분을 위해 최근 5개년 품목별 수출 구조와 성장 방향성을 고려하였으며, 커널밀도함수(Kernel Density Estimation, KDE)를 이용한 조미김 수출액 비중과 회귀분석을 이용하여 도출한 품목별 회귀계수의 방향을 성장성 판단 기준으로 활용하였다.

커널밀도함수를 통해 기준이 되는 비중을 도출하고 회귀분석으로 기울기를 도출하여 품목별 시장 유형 구분 기준을 설정하였다. 국가별 최근 5개년 마른김 및 조미김 수출액을 이용하여 전체 김 수출액 중 조미김이 차지하는 비중을 산출하였다. 이후 94개국의 조미김 수출액 비중이 상대적으로 낮게 분포하는 국가군과 높게 분포하는 국가군 사이에서 확률밀도가 가장 낮아지는 지점이 0.7485로 나타났으며, 이를 두 국가로 구분하는 경계값(t = 0.7485)으로 설정하였다. 이에 따라 1차적으로 조미김 수출액 비중이 74.85% 이상인 국가와 74.85% 미만인 국가로 구분하였다.

도출된 74.85%는 분석 대상 국가의 실제 조미김 수출액 비중 분포를 바탕으로 설정한 통계적 경계값이므로, 시장 유형의 동태적 특성을 반영하기 위해 품목별 회귀분석을 실시하여 성장 방향성을 함께 고려하였다. 종속변수로 최근 5개년 전체 김 수출액, 독립변수로 마른김과 조미김의 최근 5개년 수출액을 설정하여 회귀분석을 진행하였다. 회귀계수가 0보다 큰 경우 해당 품목의 수출이 증가하는 방향성을 보이는 것으로 판단하였다.

이러한 기준을 통해 해당 국가의 조미김 비중이 기준값 74.85% 이상이며 조미김 수출액의 회귀계수가 0보다 큰 경우, 조미김 성장시장으로 분류하였으며, 조미김 비중이 기준값 74.85% 미만이며 마른김 수출액 회귀계수가 0보다 큰 경우, 마른김 성장시장으로 분류하였다. 두 기준을 모두 충족하지 않은 국가는 복합시장으로 구분하였다. 또한 마른김과 조미김의 회귀계수가 모두 양(+)인 경우에는 회귀계수의 크기를 비교하지 않고 조미김 수출액 비중 74.85%를 우선 적용하여 시장 유형을 결정하였다.

본 연구에서 복합시장은 마른김과 조미김이 동시에 성장하는 시장을 의미하지 않는다. 조미김 수출액 비중과 품목별 성장성을 기준으로 조미김 성장시장과 마른김 성장시장을 우선 구분하였으며, 두 성장시장 조건을 모두 충족하지 않는 국가를 포괄하는 조작적 범주에 해당한다. 즉, 복합시장은 특정 품목의 우세한 수출구조 및 성장 방향성이 동시에 확인되지 않는 시장을 의미하며 두 품목이 모두 성장한다는 의미와는 구분된다.

이를 바탕으로 국가별 시장 구분 기준 설정 후, XGBoost 모형의 학습을 위해 국가별로 시장 유형을 사전에 라벨링하였다.

2. 분석 방법

본 연구는 XGBoost 분석과 SHAP 분석으로 구성된다. XGBoost 분석에서는 김 수출 시장 유형을 분류하고, 모형의 분류 성능과 변수 중요도를 검토하였다. 종속변수는 2024년 국가별 김 수출 시장 유형으로 설정하였으며, 복합시장, 마른김 성장시장, 조미김 성장시장으로 구분하였다. 독립변수는 거시경제, 무역, 인구사회, 한류, 전년도 김 수출 실적 범주의 변수로 구성하였다.

동시에 SHAP 분석을 통해 XGBoost 모형의 분류 결과를 해석하였다. SHAP 분석은 게임 이론에 기반하여 머신러닝 모델의 예측 결과를 해석하기 위한 방법론으로 각 특성(feature)이 특정 예측 결과에 기여하는 정도를 정량적으로 산출한다. 본 연구에서는 시장 유형별 SHAP 분석을 수행하여 복합시장, 마른김 성장시장, 조미김 성장시장으로 분류되는 과정에서 어떤 변수가 양(+) 또는 음(-)의 기여를 하였는지 확인하였다.

3. 변수 구성

본 연구는 2015년부터 2024년까지의 10개년 시계열 자료를 활용하였다. 분석 대상은 해당 기간 중 김 수출 실적이 존재하고, 분석에 필요한 주요 설명변수 자료를 확보할 수 있는 94개국으로 설정하였다. 국가별 경제적 여건, 교역 환경, 소비 기반, 한류 영향 및 수출 관성 효과를 반영할 수 있도록 거시경제, 무역ㆍ교역, 인구ㆍ사회, 한류, 전년도 수출 실적 범주에서 19개의 설명변수를 구성하였다.

거시경제 변수는 물류성과지수(LPI), 소비자물가지수(CPI)¹⁾, 1인당 국민총소득(GNI), 법정 환율로 구성하였다. 물류성과지수는 국가별 물류 인프라와 운송 효율성을 반영하기 위한 변수로 시계열 분석의 연속성을 확보하기 위하여 결측 구간에는 직선 거리에 따라 선형적으로 끝 점 사이 값을 추정하는 선형보간법을 적용하였다(김정아 외, 2024;이승현 외, 2022).

무역 및 교역 변수는 전체 수입 중 식품 수입 비중, FTA 체결 여부, 한국과 상대국 간 거리로 설정하였으며 국가별 식품 수입 의존도, 제도적 교역 기반, 물리적 교역 비용 등을 반영하고자 하였다.

인구‧사회 변수로 인구 수, 도시 인구 비율, 인터넷 사용자 비율, 남성 인구 비율, 여성인구 비율, 0~14세 인구 비율, 15~64세 인구 비율, 65세 이상 인구 비율을 선정하였다²⁾.

한류 관련 변수로 한국 방문객 수, 한국 전체 식품 수출액을 선정하였다. 한국에 대한 문화적 접촉 수준이 김 제품 수요와 시장 유형 형성에 영향을 줄 수 있다는 점을 반영한 것이다. 김 수출 관련 변수는 전년도 마른김 수출량, 전년도 조미김 수출량으로 구성하였다³⁾.

Ⅳ. 연구 결과

1. XGBoost 분석 결과

1) XGBoost 모형 성능

XGBoost 모형을 활용하여 국가별 2024년 김 수출 복합시장, 마른김 성장시장, 조미김 성장시장을 분류한 후 모형의 분류 성능을 평가하였다. 본 연구에서 실시한 분류는 사전에 설정한 시장 유형을 설명변수가 얼마나 적절히 분류하는지 검증하기 위한 분석 과정에 해당한다.

XGBoost 모형의 분류 성능을 평가하기 위해 2015~2023년 자료를 학습 자료로 활용하고, 2024년 자료는 모형 학습에 포함하지 않은 별도의 평가 자료로 구분하였다. 이후 2024년의 실제 시장 유형과 모형의 예측 결과를 비교하여 Accuracy, Precision, Recall, F1-score를 산출하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 분류 성능은 모형 학습에 사용되지 않은 2024년 자료를 대상으로 평가한 결과이다.

Accuracy는 전체 관측치 중 모형이 시장 유형을 올바르게 분류한 비율을 의미하며, Precision은 모형이 특정 시장 유형으로 분류한 것 중 실제로 해당 시장인 것의 비율을 의미한다. Recall은 실제 특정 시장 유형인 것 중에서 모형이 해당 특정 시장 유형으로 예측한 것의 비율을 의미한다. F1-score는 정밀도와 재현율의 조화평균으로 두 지표 간의 균형을 나타내는 지표이다.

2024년 평가자료를 대상으로 모형 성능을 분석한 결과, 김 수출 복합시장은 Precision 95.8%, Recall 71.9%, F1-score 82.1%의 성능을 보였고, 마른김 성장시장은 Precision 47.1%, Recall 100%, F1-score 64%의 성능을, 조미김 성장시장은 Precision 64.5%, Recall 83.3%, F1-score 72.7%의 성능을 보였다.

시장 유형별로 분류 성능에 차이를 보였는데, 특히 마른김 성장시장의 Recall은 100.0%로 실제 마른김 성장시장에 해당하는 국가를 모두 분류하였으나, Precision은 47.1%로 다른 시장 유형에 비해 낮게 나타났다. 이는 모형이 마른김 성장시장으로 분류한 국가 중 실제로는 다른 시장 유형에 해당하는 사례가 상대적으로 많이 포함되어 있음을 의미한다. 따라서 전체 Accuracy는 77.1%로 도출되었으나 시장 유형별로 분류 성능에는 다소 차이가 있는 것으로 확인되었다. 이에 따라 시장 유형별 성능 차이를 함께 고려하여 분석 결과를 해석하였다.

2) 2024년 김 수출 시장 유형 분류

XGBoost 분석을 통해 2024년 김 수출 시장 유형을 분류한 결과, 복합 시장은 46개국으로 전체 중 48.9%를 차지하였다. 조미김 성장시장은 31개국으로 33.0%, 마른김 성장시장은 17개국으로 18.1%로 나타났다.

복합시장은 아시아, 유럽, 아프리카 등 여러 지역에 분포하였으며, 대체로 김 수출 규모가 크지 않은 국가들이 포함되었다. 본 연구에서 복합시장은 특정 품목 중심의 시장 구조가 확립되기 전 단계에 있으며 향후 시장 규모 확대에 따라 마른김 성장시장 혹은 조미김 성장시장으로 이동할 가능성이 있는 유형으로 볼 수 있다.

마른김 성장시장은 일본, 러시아, 중국, 태국, 베트남, 멕시코, 인도네시아 등을 포함한 17개국으로 나타났다. 이들 국가는 조미김 수출액 비중이 기준값 미만이면서 최근 5개년 마른김 수출액에서 증가 방향성이 나타난 국가들이다. 분류된 국가별 특성과 기존 김 교역 형태를 종합하면, 마른김을 원료로 수입하여 현지에서 조미김으로 가공하거나 식자재로 활용하는 성격이 강한 유형으로 해석할 수 있다. 특히 베트남, 인도네시아, 리투아니아 등은 인건비와 물가가 저렴해 현지 조미김 공장이 늘어나고 있는 국가들이며, 중국과 같이 최근 조미김 생산과 수출이 증가하는 국가들은 한국 조미김 산업의 경쟁 가능성이 존재하는 시장으로 볼 수 있다.

조미김 성장시장은 미국, 캐나다, 호주 등 주요 조미김 수출대상국을 비롯하여 그리스, 네덜란드, 노르웨이, 덴마크, 이탈리아, 독일, 벨기에 등 다수의 유럽 국가가 포함되었다. 특히 유럽 국가가 조미김 성장시장의 64.5%를 차지하여 다른 지역에 비해 높은 비중을 보였다. 또한 북미와 호주 등 상대적으로 소득수준이 높은 국가들도 조미김 성장시장에 포함된 것으로 나타났다. 이러한 국가별 분포와 시장 특성을 종합하면, 조미김 성장시장은 주로 완제품 형태의 조미김 소비가 비교적 활성화된 선진국 중심의 시장으로 해석할 수 있다. 이는 유럽권 및 북미권 등 경제 수준이 높은 국가에서 김이 최종 소비재 형태로 수출되는 특성이 강하게 나타남을 시사한다.

3) XGBoost 변수 중요도

XGBoost의 변수 중요도는 XGBoost 모형이 시장 유형을 분류하는 과정에서 각 변수가 예측 정확도 향상에 기여한 점수를 합산한 결과 값이다(황혜진 외 2018). 2024년 김 수출 시장 유형 분류에 중요도 상위 5개 변수의 영향력은 약 40%로 나타났다. 중요도는 각 전년도 마른김 수출량(0.098), 15~64세 인구 비율(0.080), 거리(0.077), 한국 전체 식품 수출액(0.075), 0~14세 인구 비율(0.069) 순으로 도출되었다.

전체적으로 인구 구조에 따른 변수와 경제ㆍ물류 인프라 관련 변수의 중요도가 상대적으로 높게 나타났다. 이는 인구 구조와 경제ㆍ물류 인프라 수준이 조미김, 마른김, 복합시장 유형을 구분하는 과정에서 상대적으로 중요하게 기여하였음을 의미한다.

한국과의 교류 관계, 지리적 거리도 중요한 변수로 도출되었다. 이는 김 수출 시장 성격에 한국과의 문화적, 물리적, 경제적 거리가 영향을 미친다는 것을 의미한다. 특히 한국 식품 수입이 활발하고 한국과 교류가 많은 국가는 김 제품에 대한 인지도와 소비 수용도가 상대적으로 높을 가능성이 있음을 나타낸다.

한편, 전년도 마른김 수출량의 중요도는 조미김 수출량보다 두 배 이상 높게 도출되었다. 이는 마른김 수출 패턴이 해당 국가의 김 산업 구조를 파악하는 데 선행적인 지표가 될 수 있음을 시사한다. 반면, 소비자물가지수, 인터넷 사용자 비율 등의 국가 경제 수준을 나타내는 변수는 상대적으로 낮은 중요도를 보여 일반적 경제 수준 또는 디지털 접근성보다 품목별 수출 실적, 인구 구조, 거리, 한국과의 교류 관련 요인이 더 크게 작용한 것으로 해석된다.

2. SHAP 분석 결과

SHAP value Beeswarm은 SHAP value의 분포를 시각화한 것으로 기여도가 큰 변수일수록 상위에 표시된다. 해당 변수의 값이 클수록 붉은색으로 표시되며 작을수록 푸른색으로 표시된다. 오른쪽으로 분포할수록 해당 시장유형 예측에 양(+)의 기여를, 왼쪽으로 분포할수록 음(-)의 기여를 한 것으로 해석된다.

1) 김 수출 복합시장 SHAP 결과

김 수출 복합시장 예측에는 한국 전체 식품 수출액, 물류성과지수, 인구, 한국 방문객 수, 거리 등의 변수가 상대적으로 중요하게 기여한 것으로 나타났다. 한국 식품 수입이 적은 국가, 물류 인프라가 열악한 국가, 인구 수가 적은 국가, 한국 방문객 수가 적은 국가, 거리가 먼 국가일수록 복합시장으로 분류되는 경향이 높게 나타났다. 이러한 결과는 수출 대상국과의 거리가 멀수록 수출량이 감소하고, 한류 관련 지표가 주요 수산물 수출 대상국에 영향을 끼친다는 기존 연구와 유사한 경향을 보인다(KMI, 2022).

2) 마른김 성장시장 SHAP 결과

마른김 성장시장 분류에는 거리, 인구, 15~64세 인구 비율, 0~14세 인구 비율, 전년도 마른김 수출량 등의 변수가 상대적으로 중요하게 기여한 것으로 나타났다. 한국과의 거리가 가까운 국가, 인구 수가 많은 국가, 생산가능 인구 비율이 높은 국가, 유소년 인구 비율이 낮은 국가, 전년도 마른김 거래가 지속된 국가일수록 마른김 성장 국가로 분류되는 경향이 높게 나타났다. 특히 거리와 전년도 마른김 수출 실적은 마른김 성장시장 분류와 높은 관련성을 보였으며, 이는 마른김 성장시장에 포함된 국가들이 한국과 비교적 가까운 지역에 위치하고 밀접한 수출 관계를 맺고 가공 기지 역할을 수행하는 국가들로 해석할 수 있다.

3) 조미김 성장시장 SHAP 결과

조미김 성장시장 국가 분류에는 거리, 15~64세 인구 비율, 1인당 국민총소득, 환율, 도시 인구 비율 등의 변수가 상대적으로 중요하게 기여한 것으로 나타났다. 한국과의 거리가 먼 국가, 생산 가능 인구 비율이 낮은 국가, 국민총소득이 높은 국가, 환율이 낮은 국가, 도시화가 진행된 국가일수록 조미김 성장 국가로 분류되는 경향이 나타났다. 특히 거리, 소득수준 및 도시화 관련 변수는 조미김 성장시장 분류와 비교적 높은 관련성을 보였다. 조미김 시장의 영향 요인과 분류된 국가들의 특성을 고려했을 때, 조미김 성장시장인 국가들은 완제품 중심 소비인 선진형으로 해석할 수 있다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 한국 김 수출 시장의 국가별 특성을 파악하기 위해 2015년부터 2024년까지의 자료를 활용하여 94개국을 대상으로 시장 유형을 구분하고, XGBoost와 SHAP 분석을 통해 시장 유형별 영향 요인을 검토하였다. 이를 위해 최근 5개년 품목별 수출구조와 성장성을 바탕으로 ‘복합시장’, ‘마른김 성장시장’, ‘조미김 성장시장’으로 시장 유형을 구분하고, 해당 유형을 종속변수로 하는 XGBoost 기반 분류 모형을 구축하였다.

분석 결과, XGBoost 모형의 전체 정확도는 77.1%로 나타났다. 김 소비시장이 아직 충분히 형성되지 않았거나, 마른김과 조미김 중 특정 품목 중심의 시장 성격이 뚜렷하지 않은 ‘복합시장’은 전체 중 48.9%(46개국)을 차지하였고, 조미김 수출 비중이 높고 성장세를 보이는 ‘조미김 성장시장’이 33.0%(31개국), 마른김 중심의 수출 구조와 증가세를 보이는 ‘마른김 성장시장’이 18.1%(17개국)으로 나타났다. 이는 한국 김 수출 시장이 조미김 중심으로만 구성되어 있지 않으며, 국가별로 마른김 원료 수요, 조미김 완제품 수요, 두 품목의 복합적 수요 혹은 새로운 김 수요 구조가 상이하게 형성되고 있음을 보여 준다.

XGBoost 모형의 변수중요도 분석 결과, 시장 유형 구분에 전년도 마른김 수출량, 15-64세 인구비율, 거리, 한국 전체 식품 수출액, 0-14세 인구 비율 등이 주요 영향을 미치는 변수로 도출되었다. 이러한 결과는 국가별 김 수출시장 유형이 기존 품목별 수출 관계뿐만 아니라 인구 구조, 지리적 조건, 한국 식품 수요 등 다양한 시장 여건과 관련되어 있다고 해석할 수 있다. XGboost 결과를 바탕으로 SHAP 분석을 통해 각 시장 유형의 특성을 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 복합시장은 한국 김의 수요 및 유통 기반이 충분히 형성되지 않았다는 특성을 보였다. SHAP 분석 결과, 해당 국가의 한국 식품 수입, 물류 인프라, 인구 규모 및 한국 방문객 수가 낮을수록 해당 유형으로 분류되는 경향이 큰 것으로 나타났다. 이는 해당 국가 내에서 한국 식품에 대한 수요와 물류 기반이 상대적으로 충분히 형성되지 않았으며, 한국으로의 관광 경험이 부족하여 한국 문화와 식문화에 대한 노출과 접촉 기회가 상대적으로 적다는 것을 의미한다. 따라서 복합시장은 한국 김 소비 및 유통 기반을 형성해 가는 초기 시장으로 해석할 수 있다.

둘째, 마른김 성장시장은 일본, 중국, 태국, 베트남, 인도네시아 등 한국과 지리적으로 가깝거나 현지 가공 기반을 갖춘 국가를 중심으로 나타났다. SHAP 분석 결과, 한국과 거리가 가깝고, 인구 규모와 생산가능인구 비율이 높으며, 전년도 마른김 수출실적이 높은 국가일수록 마른김 성장시장으로 분류되는 경향이 큰 것으로 나타났다. 이들 국가는 상대적으로 큰 인구 규모와 높은 생산가능인구 비율을 보이며, 마른김을 원료로 수입하여 현지에서 가공하거나 식자재로 활용하는 성격이 강하다. 따라서 향후 현지 조미김 가공산업이 확대될 경우, 일부 국가는 한국 조미김 산업과 경쟁할 가능성이 있는 가공 거점 국가로 해석된다.

셋째, 조미김 성장시장은 미국, 캐나다, 호주 및 유럽 주요국 등 소득 수준과 도시화 수준이 높은 국가에서 주로 나타났다. SHAP 분석 결과, 높은 소득 수준과 도시화, 원거리 시장 및 완제품 소비 수요가 큰 국가일수록 조미김 성장시장으로 분류되는 경향이 큰 것으로 나타났다. 이는 소득 수준이 높은 시장일수록 편의성, 건강성, 품질 등 부가가치를 갖춘 가공식품에 대한 소비 수요가 크고, 도시화가 진행될수록 간편하게 섭취할 수 있는 완제품 형태 식품 수요가 높을 수 있기 때문으로 해석할 수 있다. 실제 이들 국가에서는 조미김 현지 가공보다 완제품 형태 소비가 상대적으로 활발하고 해조류의 건강 지향적 이미지와 결합된 간편 스낵으로 소비 영역이 확대되고 있음을 확인할 수 있다.

본 연구의 분석 결과는 한국 김 수출 전략이 단기적인 수출 확대에 그치기보다 한국 김에 대한 수요 기반을 형성하고 시장 가능성을 탐색하는 방향으로 수립되어야함을 시사한다. 또한 단일한 품목 확대 전략에서 벗어나 시장 유형별 차별화 전략으로 전환될 필요가 있다. 복합시장은 김 수출 규모가 아직 크지 않거나 품목별 소비 구조가 명확히 형성되지 않은 시장이므로, 초기 시장을 먼저 형성하는 것이 중요하다. 해당 시장에서는 조미김과 마른김 중 특정 품목을 일방적으로 확대하기보다 현지 소비 반응을 확인할 수 있는 소용량 제품, 입문형 제품, 현지 식문화와 결합한 제품 출시 등의 전략이 필요하다. 또한 한국 식품 전반에 대한 인지도가 부족하므로 한식 및 K-콘텐츠와 연계한 김 제품의 인지도 제고와 소비 경험 확대를 병행할 필요가 있다. 향후 마른김의 원료 가공 수요 또는 조미김 완제품 수요 중 어느 방향으로 시장이 형성되고 확대되는지를 지속적으로 모니터링하며 수출 전략을 단계적으로 발전시킬 필요가 있다.

마른김 성장시장에 대해서는 원료 수출 확대와 함께 현지 가공산업의 성장에 따른 경쟁구조 변화에 대응할 필요가 있다. 마른김은 한국 김 산업의 수출 기반을 확대하는 중요한 품목이지만, 현지에서 조미김으로 재가공되어 제3국 시장에서 한국산 조미김과 경쟁할 가능성도 존재한다. 따라서 마른김 수출 시장에는 등급제, 원산지 브랜딩, 프리미엄 전략 등을 통한 부가가치 유출 방지 전략이 필요하다. 동시에 현지 가공 거점과의 협력 가능성을 검토하되, 한국 조미김 산업의 경쟁력을 약화시키지 않는 방향에서 수출 시장을 관리할 필요가 있다.

조미김 성장시장에서는 건강성과 편의성을 중심으로 한 고부가가치 완제품 수출전략을 강화할 필요가 있다. 미국, 캐나다, 호주, 유럽 주요국과 같은 조미김 성장시장은 소득 수준이 높고 건강 지향적 소비가 확산된 시장이므로, 비건, 식물성 기반, 저열량, 고영양, 글루텐프리 등 소비자 가치와 연결한 제품 포지셔닝이 중요하다. 또한 김을 전통적인 아시아 식재료의 범주에 한정하기보다 소비자 기호에 적합한 맛과 포장, 섭취 편의성을 강화하여 간편 스낵, 프리미엄 건강 간식 등으로서의 시장 내 위치를 명확히 할 필요가 있다.

정책적으로는 김 수출 시장의 국가별 변화를 주기적으로 모니터링할 수 있는 데이터 기반 관리체계가 필요하다. 본 연구에서 확인한 바와 같이 국가별 시장 유형은 인구 구조, 교역 여건, 한국 식품 수입, 기존 수출 실적 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 수출 대상국을 단순히 수출액 순위로만 관리하기보다 시장 유형, 성장 단계, 품목별 수요 구조를 지속적으로 모니터링 및 관리하여 시장개척과 원료 및 완제품 수출 등을 연계한 맞춤형 수출지원체계를 구축할 필요가 있다. 이를 통해 한국 김 수출의 양적 확대를 넘어 수출시장 다변화와 김 산업의 고부가가치화를 동시에 추진할 수 있는 전략적 기반을 마련할 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구는 국가별 김 수출 시장을 유형화하고, XGBoost와 SHAP을 활용하여 시장 유형별 영향 요인을 분석했다는 점에서 의의가 있다. 그러나 두 가지의 한계점이 존재한다. 첫째, 시장 유형 분류 기준은 조미김 비중과 품목별 성장성을 바탕으로 설정되었으므로 국가별 소비 행태, 유통 채널, 현지 가공 구조를 충분히 반영하는 데에는 한계가 있다. 향후 연구에서는 현지 소매 데이터, 소비자 조사, 품목 세분류 자료를 결합하여 시장 유형을 보다 정교화할 필요가 있다.

둘째, 본 연구는 자료 확보가 가능한 94개국을 대상으로 분석하였으나, 일부 국가의 경우, 변수별 결측 또는 통계 품질의 차이가 존재할 수 있다. 특히 한류 관련 변수와 식품 수입 변수는 국가별 소비 인식과 문화적 수용성을 대리하는 지표로 활용되었으나, 실제 김 소비 경험을 직접 측정하는 변수는 아니다. 향후 연구에서는 온라인 검색량, 소셜미디어 데이터, 현지 유통망 입점 현황, 소매 판매 자료 등보다 직접적인 시장 반응 지표를 포함할 필요가 있다.

한국 김 수출 산업은 조미김 중심의 성장 성과를 바탕으로 세계 시장에서 입지를 확대하고 있으나, 국가별 시장 구조는 국가별로 상이한 형태이다. 따라서 향후 수출 전략은 조미김 중심의 일괄적 확대가 아니라 복합시장, 마른김 성장시장, 조미김 성장시장별로 차별화되어야 한다. 이러한 차별화된 접근은 한국 김 산업의 고부가가치화, 수출 대상국 다변화, 글로벌 경쟁력 강화를 위한 실질적 전략 기반이 될 수 있다.