AI 기반 UAM 수용의도에 미치는 영향에 관한 연구 : 확장된 통합기술수용이론（UTAUT 2） 중심으로
A Study on the Factors Affecting the Acceptance Intention of AI-based Urban Air Mobility （UAM） : Focused on the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology （UTAUT2）
- 주제(키워드) 도심항공교통（UAM） , 인공지능（AI） 자율비행 , 기술수용의도 , 확장된 통합기술수용이론（UTAUT2） , 전문가 집단 , 수용 결정요인 , 설명 가능한 AI（XAI）
- 주제(DDC) 352.745
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 정승호
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 과학기술정책학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036489
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
AI 기반 UAM 수용의도에 미치는 영향에 관한 연구 : 확장된 통합기술수용이론（UTAUT 2） 중심으로 최 문 규 과학기술정책학과 아주대학교 일반대학원 오늘날 메가시티화 현상은 지상 교통 포화와 환경 오염 문제를 야기하고 있 다. 이에 대한 대안으로 도심항공교통（UAM）이 차세대 혁신 교통체계로 급부상 하고 있으며, 우리 정부 역시 2028년 상용화를 목표로 K-UAM 로드맵을 추진 중이다. 그러나 기술의 성공적 안착은 실제 사용자의 수용 여부에 달려있다. 특 히 본 연구의 대상인 'AI 기반 자율비행 UAM'은 인공지능이 비행 계획부터 장애물 회피까지 주도하므로 사용자의 심리적 수용 장벽이 더욱 높다. 이에 본 연구는 UAM 관련 종사자 및 현업 전문가를 대상으로 확장된 통합기술수용이 론（UTAUT2）을 적용하여 AI 기반 UAM의 이용 결정요인을 심층 분석하였다. 분석 모형은 UTAUT2의 기능적 요인（성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조 건）과 심리적 요인（쾌락적 동기, 가격효용, 습관）을 기본 축으로 삼고, UAM의 특수성을 반영한 사용자 요인（자기효능감, 지각된 위험, 혁신성）을 선행변수로 결합했으며, 연령과 학력을 조절변수로 사용하였다. 분석 결과, 사용자 요인 중 자기효능감과 혁신성은 정（+）의 영향을 미쳤으나, 지각된 위험은 수용을 저해하는 결정적 요인으로 작용했다. 행동의도에 가장 강력한 영향력을 미친 변수는 쾌락적 동기였으며, 성과기대, 사회적 영향, 가격 효용 역시 유의한 정（+）의 영향을 주었다. 이는 전문가 집단이 UAM을 시간 효 율성（성과기대）과 합리적 비용（가격효용）뿐만 아니라, 새로운 경험의 즐거움（쾌 락적 동기）이라는 감성적 가치로도 인식하고 있음을 뜻한다. 반면 노력기대, 촉 진조건, 습관은 유의하지 않았는데, 이는 기술 이해도가 높은 전문가 집단의 특 성상 사용 난이도나 인프라 지원이 수용의 핵심 기준이 아님을 방증한다. 조절 효과 분석에서는 고연령층일수록 성과기대, 촉진조건, 습관의 영향력이 강화된 반면, 저연령층은 노력기대, 사회적 영향, 쾌락적 동기, 가격효용의 영향력이 두 드러졌다. 학력에서는 대학교 졸업자 집단이 대학원 이상 졸업자 집단보다 7가 지 독립변수 모두에서 행동의도 형성에 더 민감하게 반응하였다. 이러한 결과는 AI 기반 UAM 산업의 연착륙을 위한 중요한 가이드라인을 제시한다. 무엇보다 최대 저항 요인인 '지각된 위험'을 통제하기 위해 '설명 가 능한 AI（XAI）' 기술을 도입, 자율비행 시스템의 의사결정 과정을 투명하게 공 개해야 한다. AI가 경로를 설정하고 장애물을 회피하는 판단 근거를 기내 디스 플레이나 HUD 등 시각적 인터페이스로 실시간 제공하여 기술적 불확실성을 제거하고 심리적 안전선을 구축해야 한다. 즉, 내부 메커니즘이 가려진 '블랙박 스' 형태의 AI 체계를 검증 가능한 '화이트박스 모델링' 기반 시스템으로 전환 하여 대중의 신뢰를 확보하는 것이 선결 과제이다. 인과관계가 불투명한 인공 지능의 한계를 극복하고 설명 가능성을 확보할 때 사회적 수용성이 극대화되기 때문이다. 나아가 초기 시장에서는 시간 단축이라는 기능적 이점과 특별한 경 험이라는 감성 요소를 융합한 서비스 모델을 개발하고, 연령 및 학력별로 차별 화된 타기팅 전략을 수립해야 한다. 결론적으로 본 연구의 확장 모델은 도시 삶의 패러다임을 바꿀 UAM 산업에서 개인 특성별 맞춤형 서비스 전략을 수립 하는 데 실질적인 기초 자료가 될 것이다. 키워드 : 도심항공교통（UAM）, 인공지능（AI） 자율비행, 기술수용의도, 확장된 통 합기술수용이론（UTAUT2）, 전문가 집단, 수용 결정요인, 설명 가능한 AI（XAI）
more초록/요약
A Study on the Factors Affecting the Acceptance Intention of AI-based Urban Air Mobility （UAM）: Focused on the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology （UTAUT2） Choi, Moon Kyu Department of Science and Technology Policy Ajou University Graduate School Today, global megacityization causes ground traffic saturation and deep environmental pollution. As an alternative, Urban Air Mobility （UAM） is rapidly emerging as a next-generation innovative transportation system, and the Korean government is also promoting the K-UAM roadmap with the goal of commercialization by 2028. However, the successful settlement of technology depends on actual users' acceptance. In particular, ＂AI-based autonomous flight UAM,＂ the subject of this study, has a higher psychological barrier to acceptance because artificial intelligence leads everything from flight planning to obstacle avoidance. Therefore, this study empirically analyzed the determinants of AI-based UAM usage intention among UAM-related workers and field experts by applying the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology （UTAUT2）. The analysis model utilizes the functional factors （performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions） and psychological factors （hedonic motivation, price value, habit） of UTAUT2 as the main axes, combines user factors （self-efficacy, perceived risk, innovativeness） reflecting the specificity of UAM as antecedent variables, and introduces age and education as moderating variables. The analysis results showed that among user factors, self-efficacy and innovativeness had a positive （+） effect, but perceived risk acted as a decisive factor hindering acceptance. Hedonic motivation was the most powerful variable influencing behavioral intention, and performance expectancy, social influence, and price value also had significant positive （+） effects. This implies that the expert group recognizes UAM not only from the perspective of time efficiency （performance expectancy） and reasonable cost （price value） but also as an emotional value of the pleasure of a new experience （hedonic motivation）. On the other hand, effort expectancy, facilitating conditions, and habit were not significant, proving that ease of use or infrastructure support is not a core criterion for acceptance given the nature of the expert group with high technical understanding. In the moderating effect analysis, the influence of performance expectancy, facilitating conditions, and habit was strengthened in the older age group, while the influence of effort expectancy, social influence, hedonic motivation, and price value was prominent in the younger age group. Regarding education, the university graduate group reacted more sensitively and strongly to forming behavioral intentions across all seven independent variables than the graduate school or higher group. These results provide important guidelines for the soft landing of the AI-based UAM industry. Above all, to control 'perceived risk,' the biggest resistance factor, 'Explainable AI （XAI）' technology must be introduced to transparently disclose the decision-making process of the autonomous flight system. Technical uncertainty must be eliminated and a psychological safety line established by providing the rationale for the AI's route setting and obstacle avoidance in real time through visual interfaces such as in-cabin displays or HUDs. In other words, shifting the ＂black-box＂ AI system, whose internal decision-making mechanism is hidden, into a system based on ＂white-box modeling＂ that can clearly verify the system's judgment process is a prerequisite for securing public trust. This is because social acceptance can be maximized only when the limitations of artificial intelligence, whose causal relationships are opaque, are technically overcome and explainability is secured. Furthermore, the early market needs to develop service models that blend emotional factors of special experiences with the functional advantages of time savings, and establish differentiated targeting strategies based on age and education levels. In conclusion, the extended model of this study will serve as practical baseline data for establishing customized service strategies for each personal characteristic in the UAM industry, which will change the paradigm of urban life. Keywords: AI-based UAM, UTAUT2, Explainable AI （XAI）, White-box Modeling, Perceived Risk, Expert Group
more목차
제 1 장 서 론 1
제 1 절 연구의 배경 1
제 2 절 연구의 목적 6
제 3 절 연구의 방법 및 논문의 구성 9
1. 연구방법 9
2. 논문의 구성 10
제 2 장 이론적 배경 12
제 1 절 도심항공교통（UAM） 12
1. UAM의 개념적 정의 및 등장 배경 12
2. UAM 운영 아키텍처 및 기반 인프라체계 16
3. UAM 도입의 전략적 효용 및 기대효과 분석 26
제 2 절 AI 기반 UAM의 기술적 이론 28
1. AI 기반 UAM의 개념적 정의 및 시스템 아키텍처 28
2. 자율 항법 알고리즘 및 지능형 경로 최적화 29
3. 지능형 비행 제어 시스템 및 기체 안정화 체계 30
4. 주변 환경 인지 및 다중 센서 데이터 융합기술 32
5. 군집 비행 제어 및 동적 임무 할당 33
6. 비행 안전 보장을 위한 실시간 상태 및 건전성 관리 33
7. 설명가능한 AI（XAI） 및 자원최적화기반 비행의사 결정 33
8. AI 기반 UAM 구현을 위한 핵심기술요소 종합 35
제 3 절 확장된 통합기술수용이론（UTAUT2） 37
1. UTAUT2 관련 주요 기술수용이론 이해 37
2. 확장된 통합기술수용이론（UTAUT2）의 진화과정 42
3. AI 기반 UAM 분석을 위한 UTAUT2의 이론적 적합성 56
제 3 장 선행연구 및 한계점 분석 58
제 1 절 UAM에 관한 선행 연구 58
제 2 절 UAM의 사회적 수용에 관한 선행 연구 60
1. 국외 연구 현황 60
2. 국내 연구 현황 64
제 3 절 선행연구의 한계점 분석 및 본 연구 차별성 65
제 4 장 실증분석 결과 및 고찰 70
제 1 절 연구 모형의 설정 70
1. 사용자 요인 71
제 2 절 연구 가설의 설정 73
1. 사용자 요인과 UTAUT2 변인에 대한 가설 73
2. UTAUT2 변인 관계에 대한 가설 73
3. 행동의도와 사용행동에 대한 가설 74
4. 조절효과에 대한 가설 74
제 3 절 분석방법 74
제 4 절 실증분석 및 가설 검정 결과 76
1. 표본의 일반적 특성 76
2. 측정모형의 검증 및 신뢰성 분석 80
3. 판별타당성 분석 84
4. 구조모형 분석 및 가설 검정 결과 87
제 5 절 학술적 및 정책적 고찰 112
1. AI 기반 UAM 수용 동인에 대한 고찰 112
2. 전문가 집단의 기술 수용 특수성 및 긍정 편향 검증 113
3. 지각된 위험 매개 경로 및 XAI（설명가능한 AI） 도입 가능성 114
4. 연령 및 학력별 차별화된 UAM 상용화 전략 116
제 5 장 결 론 118
제 1 절 연구결과의 요약 및 시사점 118
1. 연구결과의 요약 118
2. 연구결과의 시사점 120
제 2 절 연구 한계 및 향후 연구 방향 128
1. 연구 한계 128
2. 향후 연구 방향 및 제언 130
참고 문헌 132
부록） 설문지 163
약어표 173
ABSTRACT 175
