초록
4차산업혁명이 진전되면서 새로운 기술이나 서비스들이 탄생, 성장, 성숙해 가고 있다. 이제는 모바일 시대를 넘어 새로운 패러다임으로 metaverse에 대한 논의가 진행이다. 이에 본 연구에서는 메타버스 시대를 대비하여 새로운 기술을 소비자들이 사용하고자 할 때 어떠한 요인들이 중요하게 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 했다. 특히 소비자들이 해당 기술을 사용하는 맥락이 B2C인지 B2B인지에 따라 어떻게 달라지는지에 초점을 두고 연구를 진행하였다. 이를 위해 연구 대상을 메타버스 시대와 연계해서 B2C 맥락에서는 증강 현실(AR)을 선정하였고, B2B 맥락에서는 스마트 팩토리를 선정하였다. 분석을 위한 연구 모형은 수정 확장된 통합기술 수용이론(Meta-UTAUT)을 기반으로 연구 대상 기술의 특성을 반영하여 공통의 영향 변인을 도출하여 설정하였다. 실증 분석을 위해 설문조사를 진행하였으며 AR 사용자 150명, 스마트 팩토리 사용자 150명을 분석의 대상으로 삼았다. 실증연구 결과는 다음과 같다. 성과기대와 사용 의도, 기술 준비도와 사용 의도 간의 관계는 AR과 스마트 팩토리 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 노력 기대, 사회적 영향, 신뢰성은 AR에 있어서만 사용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스마트 팩토리에서만 사용 지원이 사용 의도에 정(+)의 유의한 영향을 미쳤다. 인지된 위험 역시 스마트 팩토리에서만 사용 의도에 부(-)의 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 새로운 기술의 사용도 소비자들이 사용하는 맥락에 따라 영향 요인이 달라진다는 것을 실증적으로 검정 했다는데 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 제공하는 기술이나 서비스가 어떠한 맥락에서 이루어지고 있는지를 판단해서 무엇에 우선적으로 집중해야 할 지를 제시한 점에서 실무적인 의의가 있다고 할 수 있다.
As the 4th industrial revolution progresses, new technologies and services are being born, growing, and maturing. Now, beyond the mobile era, the metaverse is being discussed as a new paradigm. Therefore, in this study, in preparation for the metaverse era, we tried to analyze what factors have an important influence when consumers want to use new technologies. In particular, the research was conducted focusing on how the context in which consumers use the technology changes depending on whether they are B2C or B2B. For this, augmented reality (AR) was selected in the B2C context by linking the research subject with the metaverse era, and the smart factory was selected in the B2B context. The research model for the analysis was established by deriving and setting common influence variables by reflecting the characteristics of the research target technology based on the modified extended unified theory of acceptance and use of technology. A survey was conducted for empirical analysis, and 150 AR and 150 smart factory subjects were analyzed. The empirical study results are as follows. The relationship between performance expectancy and intention to use, technology readiness and intention to use was found to have a significant positive (+) effect on both AR and smart factory. On the other hand, it was found that effort expectancy, social influence, and trust had a positive (+) effect on intention to use only in AR. Only in smart factory, facilitating conditions had a significant positive (+) effect on intention to use. It was also found that the perceived risk had a significant negative (-) effect on the intention to use only in the smart factory. The results of this study are academically significant in that we empirically test that influencing factors of technology use varies depending on the context in which it is used by consumers. In practice, it provided an implication of what to focus on first is being implemented.