인공지능 기반 서비스의 수용성 결정요인에 관한 연구
A Study on Factors Affecting User Acceptance of AI-Based Services
- 주제(키워드) 인공지능（AI） , 지각된 가치 , 개인적 수용성 , 가치기반수용모델（VAM） , 유희성
- 주제(DDC) 350
- 발행기관 아주대학교 공공정책대학원
- 지도교수 권혁성
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 공공정책대학원 행정학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036571
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구는 지능정보사회의 핵심 기술인 인공지능（AI） 기반 서비스의 수용성을 결정짓는 다차원적 요인을 규명하고자 하였다. 이를 위해 기술적 특성（사용 용이성, 기술 위험성, 기술 복잡성）, 개인적 특성（개인 혁신성, 기술 저항, 유희성）, 맥락적 요인（주관적 규범）이 지각된 가치를 매개로 최종적인 개인적 수용성에 미치는 구조적 인과 관계를 실증적으로 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 서비스에 대한 지각된 가치를 형성하는 데 있어 유희성, 주관적 규범, 개인 혁신성, 사용 용이성이 유의미한 정（+）의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 유희성은 가치 형성에 가장 강력한 영향력을 발휘하여, AI 서비스 수용에 있어 정서적 즐거움이 중추적인 역할을 수행함을 입증하였다. 둘째, 지각된 가치는 전체 수용 모델 내에서 가장 견고하고 핵심적인 매개 기제로 확인되었다. 다수의 독립변인을 통제한 상태에서도 지각된 가치는 개인적 수용성에 대하여 일관되게 강력한 영향력을 유지하였으며, 이는 기술 수용의 결정이 단순한 기능적 판단을 넘어 사용자의 주관적인 가치 내재화 과정을 통해 이루어짐을 시사한다. 셋째, 개인 혁신성과 개인적 수용성 간의 관계에서 지각된 가치의 완전 매개（Full Mediation） 경로가 발견되었다. 이는 혁신적 성향이 높은 사용자라 할지라도 해당 서비스가 제공하는 본질적 가치를 긍정적으로 평가하는 과정을 거치지 않는다면 실제적인 수용 의지로 연결되지 않음을 의미한다. 넷째, 인구사회학적 배경 변수인 성별, 학력, 소득 등은 전체 인과 모델 내에서 수용성에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 집단 간 외형적 차이보다 사용자가 체감하는 심리적 동기와 가치 판단이 기술 확산의 더욱 본질적인 변수임을 뒷받침한다. 본 연구는 기존 기술 중심 모델을 넘어 가치기반수용모델（VAM）을 통해 AI 서비스 수용 기제를 정교화하였다는 학술적 의의를 지닌다. 또한 인공지능 서비스의 보편적 확산을 위해서는 공급자 중심의 기능 홍보에서 탈피하여 수요자 중심의 가치 증진 및 유희적 경험 제공에 집중해야 한다는 정책적·실무적 시사점을 제시하였다. 주제어（Keywords） : 인공지능（AI）, 지각된 가치, 개인적 수용성, 가치기반수용 모델（VAM）, 유희성, 개인 혁신성
more초록/요약
This study sought to identify the multidimensional factors determining the acceptance of Artificial Intelligence （AI）-based services, a core technology of the intelligent information society. To this end, it empirically analyzed the structural causal relationships through which technical characteristics （ease of use, technological risk, and technological complexity）, personal characteristics （personal innovativeness, technology resistance, and playfulness）, and contextual factors （subjective norms） affect individual acceptance via the mediating role of perceived value. The findings are as follows. First, playfulness, subjective norms, personal innovativeness, and ease of use were found to have a significant positive （+） effect on the formation of perceived value toward AI services. In particular, playfulness exerted the strongest influence on value formation, demonstrating that emotional enjoyment plays a pivotal role in AI service acceptance. Second, perceived value was confirmed as the most robust and central mediating mechanism within the overall acceptance model. Even after controlling for multiple independent variables, perceived value maintained a consistently strong influence on individual acceptance, suggesting that technology acceptance decisions are made not through simple functional judgment but through a process of subjective value internalization by the user. Third, a full mediation path of perceived value was found in the relationship between personal innovativeness and individual acceptance. This means that even users with a high innovative disposition will not translate that tendency into an actual willingness to adopt unless they positively evaluate the essential value provided by the service. Fourth, demographic background variables such as gender, education level, and income were found to have no direct effect on acceptance within the overall causal model. This supports the conclusion that psychological motivation and value judgment perceived by users are more fundamental variables in technology diffusion than observable differences between groups. This study holds academic significance in that it refined the mechanism of AI service acceptance through the Value-Based Adoption Model （VAM）, moving beyond existing technology-centered models. It also presents policy and practical implications, suggesting that for the universal diffusion of AI services, strategies must shift away from provider-centered functional promotion toward consumer-centered value enhancement and the provision of playful experiences. Keywords: Artificial Intelligence （AI）, Perceived Value, Individual Acceptance, Value-Based Adoption Model （VAM）, Playfulness, Personal Innovativeness
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구 배경 및 필요성 1
1. 연구 배경 1
2. 연구 필요성 2
제2절 연구 목적 및 방법 4
1. 연구 목적 4
2. 연구 방법 4
제2장 이론적 배경 6
제1절 기술수용과 관련된 주요 이론 검토 6
1. 합리적 행위 이론(TRA)과 계획된 행동이론(TPB) 6
2. 기술 수용 모델(TAM) 11
3. 통합 기술수용모형(UTAUT) 14
4. 혁신확산이론(IDT)과 혁신 저항모형(IRM) 20
5. 가치기반수용모델(VAM) 24
제2절 선행연구 검토 26
1. 기술 특성과 관련된 선행연구 분석 27
2. 개인 특성과 관련된 선행연구 분석 31
3. 맥락적 요인과 관련된 선행연구 분석 35
4. 지각된 가치와 관련된 선행연구 분석 38
제3장 연구설계 40
제1절 자료수집 40
제2절 연구모형 42
제3절 연구가설의 설정 44
1. 기술 특성과 지각된 가치 간의 관계 45
2. 개인 특성과 지각된 가치 간의 관계 46
3. 맥락적 요인과 지각된 가치 간의 관계 46
4. 지각된 가치와 개인적 수용성의 관계 및 매개효과 47
제4절 변인의 설정 및 조작적 정의 48
제4장 자료 분석 및 해석 51
제1절 기초통계 분석 51
제2절 인구 사회학적 특성에 따른 차이 분석 55
1. 성별에 따른 차이 분석 55
2. 연령에 따른 차이 분석 56
3. 학력에 따른 차이 분석 60
제3절 주요 변인 간 상관관계 분석 64
1. 기술적 특성 변인 간의 관계 64
2. 개인적 특성 변인 간의 관계 65
3. 맥락적 요인 및 매개변인과의 관계 65
제4절 연구 모형의 실증 분석 결과 66
1. 지각된 가치 형성요인 분석(모형 1:a path) 67
2. 개인적 수용성에 대한 영향 요인 분석(모형 2: b path) 68
3. 매개효과(간접효과) 검증 69
제5장 결론 및 함의 71
제1절 연구결과 요약 71
제2절 연구의 함의 및 한계 73
1. 연구의 학술적 함의 73
2. 실무적정책적 시사점 74
3. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 76
참고문헌 78
설문지 85
Abstract 89
