확장된 통합기술수용모델을 활용한 자율주행차량 수용 요인에 관한 연구

1. 연구의 배경 및 목적

자율주행차량기술은 4차 산업혁명의 핵심 중 하나로, 현재 전 세계적으로 많은 주목을 받고 있다. 이에 따라 전통 자동차 제조업체 뿐 아니라 전기차 업체, IT업계 등 많은 자동차 관련 업계에서 자율주행차량 기술에 대규모 투자를 하고 있는 실정이다. 해당 업체들은 2020년부터는 부분자율주행차량의 상용화 및 완전자율주행차량의 공개를 목표로 기술 개발을 진행 중이며, 자동차 시장 조사기관 및 기타 연구기관에서는 2020년부터 자율주행차량 시장이 점진적으로 성장할 것으로 예측하고 있다.(McKinsey&Company, 2016; BCG, 2015; IBI Group, 2017)

이러한 상황에 따라 최근 미국, 프랑스, 싱가포르, 중국, 일본 등 세계 여러 국가들이 자율주행차량기술 개발을 위한 연구지원 및 시범운행 서비스 시현과 함께, 법률 및 판매 가이드라인 정비 등 자율주행차량 보급을 위한 발판을 마련하고 있다. 이러한 추세에 발맞추어 우리나라에서도 현재 자율주행차량 시험운행, 테스트베드 구축, 자율차량 도입에 대비한 제도개선 등을 진행 중에 있다.(국토교통부, 2018; 산업통상자원부, 2018)

일정 수준 이상의 자율주행차량이 대중화된다면 도시 및 교통 시스템에 있어 파격적인 변화가 나타날 것으로 전망된다. 상술하면, 교통사고가 저감되고 개인의 이동성이 향상되며 교통 혼잡을 최소화하고 통행과 관련한 모든 시스템이 자율화됨에 따라 효율적인 교통계획 수립이 가능해질 것이다. 뿐만 아니라 차량이 소유의 개념에서 공유의 개념으로 변화할 것이며 이에 따라 도시공간구조 및 토지이용의 변화 또한 예상되는 바이다.(장원재·박준식, 2015; IBI Group, 2017)

한편, 2016년 다보스 세계경제포럼(World Econo mic Forum)에서 “4차 산업혁명 시대에서는 새로운 지능기술 혁신을 포용하는 정도가 발전의 주요 척도가 될 것”이라 발표한 것처럼, 자율주행차량 도입의 성패는 사회의 수용 정도에 달려있다. 즉, 실제 기술이 일정수준 이상 발전하였다 하더라도 적절한 시기에 사회적 수용이 이루어지지 않는다면 캐즘이론(Chasm Theory)에서와 같이 초기시장 진입 이후 수요가 정체되거나 후퇴, 단절될 수 있다.

2016년 딜로이트 글로벌 자동차 고객 조사에 따르면, 한국 소비자들의 자율주행차량 기술에 대한 수용도는 약 50%로 나타났는데, 이는 2014년 시행한 조사에 비해 25% 하락한 수치로 자율주행차량 도입이 보다 현실화되자 자율주행차량기술에 대한 인식이 부정적으로 변화한 것을 확인할 수 있다. 이와 더불어 시범운행 중이던 자율주행차량 사고가 몇 차례 발생한 바 있는데, 이러한 사고들은 자율주행차량이 시장에 도입되기 이전 자율주행차량 잠재 수요자들에게 해당 기술에 대한 부정적 시각을 유발하고 있을 것으로 보인다. 따라서 자율주행차량이 본격적으로 시장에 도입되기 이전 잠재 수요자들의 수용 의도에 대한 검토는 반드시 필요하다.

하지만 현재 자율주행차량기술과 관련한 주된 관심은 기술적 측면에 치우쳐 있으며, 향후 자율주행차량을 이용하게 될 잠재 수요자를 대상으로 한 자율주행차량 수용 의도를 분석하는 연구는 상대적으로 미미한 실정이다.

이에 본 연구에서는 자율주행차량 시장화가 가까워지고 있는 시점에서 자율주행차량 잠재소비자의 자율주행차량 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하고 그 영향을 검토하고자 한다.

2. 연구의 방법

본 연구는 기술 사용자의 기술 수용을 설명하기 위한 이론 중 하나인 통합기술수용모델(이하 UTAUT; Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)을 응용, 구조방정식 모델을 활용하여 자율주행차량 통합기술수용모델을 구축하고자 한다. 이에 먼저 문헌 연구를 통해 자율주행차량 통합기술수용모델을 설계하고 연구 가설을 설정하였다. 다음으로 연구 모델 검증을 위해 부산시민 500명을 대상으로 설문조사를 진행하였으며, SPSS 23과 Amos 23을 활용하여 본 연구 모델의 적합도와 가설을 검정하였다.

1. 확장된 통합기술수용모델(UTAUT)

급변하는 최첨단 기술 시대에서, 정보 시스템 및 첨단 기술은 하루가 다르게 개발·발전되고 있다. 이러한 기술들이 제품에 적용되고 시장에 출시되어 대중화가 되기 위해서는 기술 사용자들의 적극적 수용이 전제되어야 한다.

UTAUT는 Venkatesh et al.(2003)에 의해 설계된 모델로, Davis의 기술수용모델, Fishbein and Ajzen의 합리적 행동이론, Aizen의 계획적 행동이론 등 기술 사용자의 기술 수용에 주로 이용되는 8개 모델을 통합한 모델로, 기존의 모델들에 비해 모델의 설명력이 더욱 높다. 일반적으로 새로운 정보기술 및 첨단기술의 도입 시점에서 사용자들의 기술의 이용 의도를 분석하기 위해 사용된다. 자율주행차량의 경우 첨단기술을 적용하여 출시되는 제품으로서 UTAUT의 적용이 타당하다고 판단된다.

UTAUT는 ‘성능 기대감’, ‘노력 기대감’, ‘사회적 영향’, ‘촉진 조건’의 네 가지 독립변수들로 구성되어 있으며 성별, 연령, 경험, 사용의 자발성이 조절변수로 고려되며, UTAUT 기본 모델에 다양한 수용요인들의 검토 및 추가를 통해 확장·정교화된 모델을 제시할 수 있다. 구체적인 UTAUT의 모델은 [그림 1]과 같다.

Figure 1.

UTAUT model by Venkatesh et al.(2003)

2. 선행연구 검토

자율주행차량 수용에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해서는 자율주행차량의 소비자 수용에 관한 선행연구를 검토할 필요가 있다. 자율주행차량 수용에 관한 연구는 크게 소비자 선호에 관한 연구와 자율주행차량 기술의 수용 의도에 관한 연구 두 가지로 구분할 수 있다.

1. 연구 모델

본 연구는 자율주행차량 잠재수요자를 대상으로 자율주행차량 수용에 영향을 미치는 ‘행동 의도’에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 Venkatesh et al.(2003)의 UTAUT를 응용, 선행연구의 검토를 통해 자율주행차량 잠재수요자들의 행동 의도에 영향을 미치는 추가 변수들을 고려하여 연구모델을 구성하였다. 이에 독립변수로 기존 UTAUT의 4가지 핵심요인에 ‘불안감’과 ‘인지된 가격’, ‘개인의 혁신성’의 세 가지 변수를 추가하여 연구모델을 구성하였다. 구체적인 연구의 모델은 [그림 2]와 같다.

Figure 2.

Research model of behavioral intention of autonomous vehicle

2. 변수의 조작적 정의 및 연구 가설

본 연구는 UTAUT를 기반으로 자율주행차량 수용 의도에 영향을 미치는 요인을 검토하고자 한다. 본 연구 모델에 활용되는 변수들의 조작적 정의와 연구 가설은 다음과 같다.

‘이용 의도(BI)’는 ‘새로운 정보기술을 활용할 의도나 계획이 있는 정도’로 정의된다.(권오준, 2010) 따라서 본 연구에서는 향후 자율주행차량을 이용할 의도가 있는 정도‘로 정의하였다. 단, 본 연구에서 ’이용 의도‘는 단순히 자율주행차량의 이용에 대한 의지만을 포함하며, 자율주행차량의 구매에 대한 의지를 나타내는 ’구매 의도‘와는 차이가 있다.

‘성능 기대감(PE)’은 ‘새로운 기술을 이용함으로써 행동의 성과를 향상시킬 수 있을 것이라 믿는 정도’로 정의된다. 자율주행차량은 통행 편의 및 효율을 향상시키고 교통시스템을 최적화하는데 큰 역할을 할 것으로 전망되고 있다. 따라서 본 연구에서는 ‘성능 기대감’을 ‘자율주행차량을 이용함으로써 본인의 통행 효율을 향상시킬 수 있을 것이라 믿는 정도’로 정의하고 [그림 2]에 제시된 바와 같이 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H1 : 성능 기대감은 행동 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

‘노력 기대감(EE)’은 ‘새로운 기술을 이용하는 것이 용이하다고 믿는 정도’로 정의된다. 자율주행차량은 전적으로 인간이 가지고 있던 운전권한 중 일부 또는 전체를 차량에게 부여한다. 그러므로 차량 이용의 접근성이 보다 쉬워질 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 ‘노력 기대감’을 ‘자율주행차량을 이용하는데 큰 어려움을 느끼지 않다고 믿는 정도’로 정의하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H2 : 노력 기대감은 이용 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

‘사회적 영향(SI)’은 ‘새로운 기술을 이용하여야 한다고 내 주변 사람들이 믿는 것을 인지하는 정도’로 정의된다. 따라서 본 연구에서는 ‘사회적 영향’을 ‘내 주변 사람들이 내가 자율주행차량을 이용하여야 한다고 믿는 것을 인지하는 정도’로 정의하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H3 : 사회적 영향은 이용 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

기술 또는 제품에 대한 ‘불안감(AN)’은 이용 및 구매 의도에 부정적 영향을 줄 수 있다. 자율주행차량 시범차량 사고가 발생하고 있는 현 상황에서, 소비자의 자율주행차량 수용에 있어서 기술에 대한 신뢰도는 중요한 영향 요인이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 ‘불안감’을 ‘자율주행차량기술이 아직까지는 완벽하지 않다고 믿는 정도’로 정의하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H4 : 불안감은 이용 의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

기술 또는 제품을 수용하는데 가장 중요한 요인 중 하나는 ‘인지된 가격(C)’일 것으로 추정된다. 통상적으로 제품에 관심이 있다 하더라도 비용 대비 혜택이 적다고 판단한다면 실질적 수용으로 이어지기 어렵다. 하지만 제품의 가격이 높을수록 품질에 대한 기대가 높아져 구매확률에 정의 영향을 미칠 수 있다(Zeithaml, 1988). 또한 많은 선행연구에서 소비자 대다수가 자율주행차량을 이용하기 위해 더 많은 비용을 지불할 의사가 있음을 확인한 바 있다.(BCG, 2015; Bansal et al., 2016; 이백진, 2016; Ricardo et al., 2017) 따라서 본 연구에서는 ‘인지된 가격’을 ‘기존 차량 대비 자율주행차량의 가격이 높은 가격대를 형성할 것이라 믿는 정도’로 정의하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H5 : 인지된 가격은 이용 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

‘개인의 혁신성(IN)’은 새로운 정보기술을 사용해보고자 하는 개인의 자발적인 의지로 정의된다(Agarwal and Karahanna, 2000). 개인의 혁신성이 높은 사람일수록 신기술을 수용·이용하는데 거부감을 느끼지 않을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 ‘개인의 혁신성’을 ‘새로운 정보기술이 출시, 시판되었을 때 흥미를 느끼고 이용해보고자 하는 의지의 정도’로 정의하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H6 : 개인의 혁신성은 이용 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

‘촉진 조건(FC)’은 ‘새로운 기술을 이용하기 위한 적절한 환경이 조성될 것이라 믿는 정도’로 정의된다. 자율주행차량이 국내에서 주행하기 위해서는 반드시 기술 구현이 가능한 도로환경의 조성과 기술지원이 이루어져야한다. UTAUT에서는 촉진 조건이 이용 의도가 아닌 이용 행동에 영향 미치는 것으로 분석되었지만, Venkatesh et al.(2012)이 제시한 확장 모델인 UTAUT2에서는 촉진 조건이 이용 의도에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 ‘촉진 조건’을 ‘자율주행차량 운행되기 위한 적절한 환경이 조성될 것이라 믿는 정도’로 정의하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H7 : 촉진 조건은 이용 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

1. 조사의 개요

연구 모델을 검증하기 위해 선행연구에 근거한 측정 문항을 개발하여 20세 이상의 부산 시민 500명을 대상으로 인터넷 설문조사 전문 업체를 활용하여 2018년 3월 27일~2018년 4월 1일 동안 설문조사를 실시하였다. 표본수집 시 성별과 연령을 고르게 분포시키고자 하였으며 조사 시 자율주행차량에 대해 인지할 수 있도록 충분한 설명을 첨부하였다. 설문 유효율은 100.0%로 최종적으로 500부를 활용하여 분석을 실시하였으며 응답자의 일반적 특성은 [표 1]과 같다.

Table 1.

Characteristics of respondent

한편, 설문 문항은 개인 속성, 통행 특성, 자율주행차량에 대한 관심, 자율주행차량 이용 경험, 자율주행차량 이용 및 구매 의사 등의 문항과 함께 자율주행차량 통합기술수용모델 구축을 위한 문항(측정항목)들을 리커트 7점 척도로 구성하였다. [표 2]는 측정항목들과 각 항목에 대한 집단별 평균값을 제시한 것이다. 특히, 연령의 경우 세대에 따라 차이가 있을 것으로 판단되는 바, 중년층을 나타내는 40대를 기준으로 40대 미만과 40대 이상의 두 집단으로 구분하여 평균값의 차이를 살펴보았다.

Table 2.

The measurement and difference of average by groups

집단별 평균값의 차이를 구체적으로 살펴보면, 성별의 경우 남성이 여성에 비해, 연령의 경우 40대 이상이 40대 이상 집단에 비해, 차량보유유무의 경우 차량을 보유한 집단이 미보유한 집단에 비해 전반적으로 점수가 높은 경향을 보였다. 단, 성별과 차량보유유무의 경우 불안감 요인에서는 집단별로 큰 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 향후 자율주행차량의 적극적인 사회적 수용을 위해서는 개인의 사회적·경제적 특성 등을 고려한 정책방안 마련이 필요함을 시사한다.

2. 신뢰성 평가

연구 모델을 구축하기에 앞서 설문 응답의 일관성을 평가하기 위해 신뢰성 평가를 실시하였다. 신뢰성 평가를 위해 8개 상위 요인에 따른 각 측정 변수(설문 문항)들의 크론바흐 알파값을 산정하였으며 그 결과는 [표 3]과 같다.

Table 3.

The result of reliability evaluation

분석 결과를 살펴보면, 모든 요인의 크론바흐 알파 값이 0.657~0.934 으로 산출되었다. 통상적으로 크론바흐 알파값이 0.6 이상이면 신뢰성이 양호한 것으로 판단하므로, 각 측정변수들이 상위 요인에 대해 신뢰도가 있다고 할 수 있다.

3. 모델 타당성 평가

각 잠재변수의 내적 상관을 평가하는 집중타당도와 요인간 상관을 평가하는 판별타당도를 분석하기 위해 확인적 요인분석을 실시하였다.

확인적 요인분석을 위한 측정모델의 적합도 평가 결과는 [표 4]와 같다. 적합도 검증은 일반적으로 많이 사용되는 표준 χ²(χ²/df), 표준화 RMR, 표준적합지수(RMSEA), 비교부합지수(CFI), 터거-루이스지수(TLI), 적합지수(GFI)를 활용하였다. 평가 결과 모든 지수가 권장치를 만족시키는 것으로 나타났다. 따라서 측정모델은 잘 적합된다고 볼 수 있다.

Table 4.

The results of the fitness evaluation of the measurement model

한편, 집중타당도는 개념신뢰도인 CR(Construct Va1lidity)값과 평균분산추출지수인 AVE(Average Variance Extracted)를 활용하여 검증할 수 있다. 타당성 분석 결과를 나타낸 [표 5]를 살펴보면, 모든 잠재변수들은 CR값이 모두 0.6을 초과하며 가격(C)의 AVE가 0.5보다 조금 낮지만, CR값이 0.6 이상으로 나타났다. CR은 일반적으로 0.7 이상이면 의미가 있으며 0.6~0.7이면 수용가능하다. 또한 AVE의 경우 일반적으로 0.5 이상이면 의미가 있다. 단, CR이 0.6 이상일 경우 AVE값이 0.5보다 조금 작아도 수용할 수 있다.(Fornell and Larcker, 1981) 따라서 모든 변수들이 집중타당도를 확보하였다고 할 수 있다.

Table 5.

The result of valuation of the model

판별타당도는 AVE가 개념들 간 상관계수의 자승값을 초과할 경우 확보된다. [표 5]를 보면, 모든 잠재변수들 간 상관계수의 자승값의 크기와 AVE를 비교하였을 때, 모든 요인의 AVE값이 보다 크게 나타났으므로 판별타당도 또한 확보하였다. 한편, 일반적으로 개념 간 상관계수값이 0.85 이상이고 VIF값이 10 이상이면 다중공선성을 의심할 수 있는데, 본 연구에서는 상관계수값이 모두 0.85미만으로 나타났으며 VIF값이 1.545~5.224사이로 나타나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단된다. 또한 본 연구모델은 선행연구의 이론을 바탕으로 구성된 것으로, 판별타당도를 확보하였으므로 각 잠재변수들을 상이한 것으로 측정하고 있는 것으로 나타나 분석을 진행하는데 무리가 없을 것으로 판단하였다.

5. 연구모델의 가설검증 결과

측정모델을 추정한 결과 신뢰성, 적합도, 타당성이 모두 적합한 것으로 분석되었다. 본 연구의 경우 구조모델과 측정모델이 동치모델로 적합도 지수가 동일하므로, 연구모델이 적합하다고 판단하고 최종적으로 연구모델의 가설검증을 진행하였다. 검증 결과는 [표 6]과 같으며 이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

Table 6.

The result of the hypothesis test of research model

첫째, 확장된 UTAUT를 통해 자율주행차량 행동 의도를 설명하는 R²값은 70.7%로 매우 높은 값을 나타냈다. 이는 기존 모델의 3가지 핵심변인만을 이용한 Adell(2009)과 Madigan et al.(2016)의 연구 결과에서 나타난 20%대 R²값에 비해 모델이 상당히 개선된 값이다.

둘째, 자율주행차량 이용 의도에 가장 큰 영향력을 미치는 변수는 ‘개인의 혁신성’(H6)으로 나타났다. 자율주행차량의 보급 활성화가 이루어지지 않은 현 상황에서 혁신성향이 높을수록 수용에 긍정적으로 반응하는 것은 당연한 결과이다. 특히, 기존 UTAUT의 핵심변인들에 비해 이용 의도에 더욱 높은 영향력을 가지는 것으로 나타나 향후 연구 시 중요하게 고려되어야 할 요인이라 생각된다.

셋째, 개인의 혁신성 외 자율주행차량 이용 의도에 미치는 영향력의 크기는 노력 기대감(H2), 사회적 영향(H3), 성능 기대감(H1), 인지된 가격(H5) 순으로 나타났다. 이는 자율주행차량은 비자율주행차량과 달리 운전 권한이 차량에게 일부 또는 전적으로 이양됨에 따라 큰 노력 없이 통행이 가능하다는 점이 큰 강점으로써 작용한다는 것을 의미한다. 또한 자율주행차량의 가격대가 높음을 인지하고 있음에도 불구하고 정(+)의 영향을 보이며, 이는 자율주행차량 이용을 위해 추가 비용을 지불할 의사가 있음을 확인한 선행 연구들의 결과와 연관이 있을 것으로 사료된다.(BCG, 2015; Bansal et al., 2016; 이백진, 2016; Ricardo et al., 2017) 뿐만 아니라 자신이 추가 지불하게 될 가격에 비해 자율주행차량을 이용함으로써 따르는 혜택이 클 것이라 생각하는 것이라 판단되므로, 향후 Venkatesh et al.(2012)의 연구에서 제시된 UTAUT2의 ‘가격 가치’ 요인에 대한 검토가 필요하다.

넷째, 불안감(H4)과 촉진조건(H7)은 자율주행차량 이용 의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 본 연구가 아직 자율주행차량의 대중화가 진행되지 않은 시점에서 진행되었기 때문으로 사료된다. 불안감의 경우 신기술이 초기 혁신 수용자에 의해 수용된 후 다양한 문제가 제기되는 시점에, 촉진조건의 경우 자율주행차량의 보급이 직면한 시점에 크게 고려될만한 사항이기 때문이다. 특히 불안감의 경우 자율주행 시범차량의 사고가 몇 차례 발생한 현 상황에서 의미 있는 결과로 보인다.