인공지능 기반 모바일 U.I.의 지속적 사용 의도에 영향을 미치는 요인 분석 -가치 기반 수용 모델을 중심으로-
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김경탁 | - |
dc.contributor.author | 송지성 | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-22T09:14:49Z | - |
dc.date.available | 2021-06-22T09:14:49Z | - |
dc.date.created | 2021-01-22 | - |
dc.date.issued | 2020-06 | - |
dc.identifier.issn | 1598-6497 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/1679 | - |
dc.description.abstract | 연구의 목적 및 필요성: 본 연구는 인공지능 기반모바일 U.I. 디자인의 지각된 가치와 지속적인 사용의도에 영향력을 미치는 요인들을 ‘가치 기반적 수용모델’을 토대로 실증 분석하기 위해 수행되었다. 이를통해, 본 연구는 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인이라는 신기술의 가치를 사용자들이 지각하고 수용하면서 지속적⋅중장기적으로 사용하려는 의도 등에 영향을 미치는 요인들을 분석입증하였다. 이를 통해 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인의 보급과⋅확산에 도움이 되는 이론적, 실무적 지침을 제공하고자 한다. 연구의 방법 및 범위: 이를 위해 본 연구는 모바일U.I. 디자인과 ‘가치 기반 수용 모델’에 대한 이론적고찰 및 일반 사용자를 대상으로 하는 실증 조사(설문 조사)를 병행하였다. 실증 조사의 범위는 본 연구가 수행한 설문조사에 참여한 응답자들을 대상으로한 표본 조사 중심으로 진행하였다. 연구내용 및 결과: 본 연구 결과를 요약하면 다음과같다. 첫째, 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인을 통해얻을 수 있는 ‘이익’은 사용자들의 ‘지각된 가치’에 유의미한 정정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(유훈, 2018). 따라서 본 연구의 가설 제1과 세부적 가설1-1, 1-2는 모두들 채택되었다. 이익의 2종 하위 요인들 중에 ‘지각된 유용성’이 ‘지각된 즐거움’보다도 더더욱 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다(유훈, 2018). 둘째, 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인 사용을 위해 감수해야 할 ‘희생’은 사용자들의 ‘지각된 가치’에 유의미한 부적인(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(유훈, 2018). 따라서 본 연구의 가설 2와 세부적 가설 2-1, 2-2는 모두들 채택되었다. 희생의 2종하위의 요인들 중에 ‘기술의 복잡성’이 ‘보안의 위험성’보다 많은 부적인(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인을 통해 얻을 수 있는 ‘이익’은 사용자들의 ‘지속적인 사용의도’에 유의미한 정적인(+)의 영향을 미치는 것으로나타났다(유훈, 2018). 따라서 본 연구의 가설 제3과세부 가설인 3-1, 3-2은 모두들 채택되었다. 이익의 2 종 하위 요인들 중에 ‘지각된 유용성’이 ‘지각된 즐거움’보다 좀많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다(유훈, 2018). 넷째, 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인의사용과정을 위해 감수해야 할 ‘희생’은 사용자들의 ‘지속적인 사용 의도’에 유의미한 부적인(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 가설 제4와세부 가설인 4-1, 4-2는 모두 채택되었다(유훈, 2018). 희생의 2종 하위 요인들 중에 ‘보안적 위험성’이 ‘기술의 복잡성향’보다 좀 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다섯째, 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인의지각된 가치체계는 지속적인 사용 의도에 유의미한정적인(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서본 연구의 가설 제5는 채택되었다(유훈, 2018). 위의 결과들을 보면, 사용자들은 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인의 수용 및 지속적 사용 과정에서 지각된 즐거움이나 유쾌함, 기쁨, 만족감 등보다는 실질적인 유용성, 일상생활과 직무 등에 도움이 되는 속성을 보다 중시함을 알 수 있다. 또한 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인의 가치를 지각하고 이를 새롭게 수용하려는 단계에서는 기술적 복잡성을 신경 쓰는 반면, 지속적⋅장기적 사용을 위해서는 보안 위험성을좀 더 우려함을 알 수 있다. 따라서 사용자들에게 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인의 유용성과 사용상의즐거움, 1:1의 개인화된 디자인의 긍정적 가치와 효율성, 안전한 보안 문제 등을 고르게 지각⋅확인시킴으로써, 보다 많은 사용자들의 지속적 사용 의도들을 제고하기 위해서는 관련 업계와 기관, 학계 등 다방면에서 많은 관심과 노력을 기울여야 할 것이다. 본 연구의 결과가 인공지능 기반 모바일 U.I. 디자인의 보급화, 활성화, 대중화를 위한 유효한 이론적, 실무적 지침과 기초 참고자료로 활용되기를 기대한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국디자인문화학회 | - |
dc.title | 인공지능 기반 모바일 U.I.의 지속적 사용 의도에 영향을 미치는 요인 분석 -가치 기반 수용 모델을 중심으로- | - |
dc.title.alternative | A Study of Factors Affecting Consumers’ Intention to Use A.I.-based mobile U.I. Design -Based on Value-based Adoption Model- | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 송지성 | - |
dc.identifier.doi | 10.18208/ksdc.2020.26.2.7 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국디자인문화학회지, v.26, no.2, pp.7 - 27 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국디자인문화학회지 | - |
dc.citation.title | 한국디자인문화학회지 | - |
dc.citation.volume | 26 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 7 | - |
dc.citation.endPage | 27 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002597311 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | A.I.-based Mobile U.I. Design(인공지능 기반 모바일 사용자환경 디자인) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Value-based Adoption Model(가치 기반 수용모델) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Usability(사용성) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Perceived Value(지각된 가치) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Persistent Intention to Use(지속적 사용 의도) | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09361115&language=ko_KR&hasTopBanner=true | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
55 Hanyangdeahak-ro, Sangnok-gu, Ansan, Gyeonggi-do, 15588, Korea+82-31-400-4269 sweetbrain@hanyang.ac.kr
COPYRIGHT © 2021 HANYANG UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.