FFGT 모델의 원리와 설계 방식은 다양한 그래프 기반 문제 해결에 적용될 수 있다. 첫째, FFGT의 하이브리드 주의 메커니즘은 국소적 및 전역적 정보를 동시에 처리할 수 있는 능력을 제공하므로, 복잡한 그래프 구조를 가진 문제(예: 화학 분자의 특성 예측)에서 효과적으로 활용될 수 있다. 둘째, FFGT의 focal attention 모듈은 특정 하위구조에 대한 집중적인 학습을 가능하게 하여, 소셜 네트워크 분석이나 커뮤니티 탐지와 같은 문제에서 유용하게 적용될 수 있다. 셋째, FFGT의 설계 방식은 다양한 그래프 데이터의 특성에 맞춰 조정할 수 있는 유연성을 제공하므로, 특정 도메인에 맞는 맞춤형 그래프 모델을 개발하는 데 기여할 수 있다. 마지막으로, FFGT의 원리를 기반으로 한 새로운 그래프 신경망 아키텍처를 개발하여, 다양한 그래프 기반 문제(예: 추천 시스템, 노드 분류 등)에 대한 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 열어준다. 이러한 방식으로 FFGT 모델은 그래프 데이터의 복잡성을 효과적으로 처리하고, 다양한 응용 분야에서의 성능을 극대화하는 데 기여할 수 있다.