생성형 AI 기술수용의 촉진과 억제요인이 클라우드 AI와 온디바이스 AI 구매의도에 미치는 영향 연구 : 반복 횡단면 연구를 통한 집단 차이 분석 = Effect of Enablers and Inhibitors of Generative AI Technology Acceptance on Purchase Intention for Cloud AI and On-device AI: Group Difference Analysis through Repeated Cross-sectional Study

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As Generative AI technologies rapidly proliferate in the digital transformation era, understanding user technology acceptance mechanisms has become critical. This study empirically investigates a generative AI technology acceptance model by integrating privacy calculus theory and dual trust theory, utilizing a large-scale personal data breach incident as a natural experimental setting. To overcome the causal inference limitations inherent in single cross-sectional studies, we collected repeated cross-sectional data before and after the incident and employed Coarsened Exact Matching (CEM) combined with Difference-in-Differences (DiD) methodology to verify causal effects at the group level.
The analysis reveals that perceived security and information quality serve as key antecedents of dual trust formation. We demonstrate a sequential trust structure in which cognitive trust evolves into affective trust, subsequently shaping brand image. Relative advantage and perceived enjoyment exert significant positive effects on trust formation, with a notable finding that enjoyment transfers into perceptions of functional superiority.
The central discovery of this study concerns the dual role of privacy concerns. Following the major data breach, female users (particularly MZ generation residing in metropolitan areas) exhibited a positive moderating effect where privacy concerns strengthened on-device AI purchase intentions by 48.7%. Conversely, male users demonstrated a utility-seeking pattern, selecting cloud AI's advanced functionality and usefulness despite recognizing privacy risks when strong brand image exists. These findings establish that privacy concerns function not merely as inhibitors but play a dual role in either redirecting acceptance paths toward preferred technologies or suppressing adoption, contingent upon gender and technology type.
These results suggest the integrative extension of privacy calculus theory and gender schema theory, demonstrating that female risk-aversion tendencies and male utility-seeking propensities become distinctly differentiated following external shocks such as data breaches. Furthermore, we provide differentiated theoretical contributions by empirically establishing that trust serves as an antecedent to brand image in novel technology environments like generative AI, contrasting with existing research.
Methodologically, this study presents a novel approach to repeated cross-sectional research by applying the reproducibility concept from natural sciences to social sciences through the integration of CEM and DiD. Practically, we propose dual marketing strategies based on gender target segments, the buffering role of brand image during crisis situations, and the necessity of visualizing security and information quality. From a policy perspective, we suggest expanding social science R&D support, introducing incentives to encourage voluntary corporate investment in information protection, and strengthening nationwide AI literacy education, thereby contributing to the establishment of a trust-based AI ecosystem and the cultivation of informed AI consumption culture.

목차 (Table of Contents)

• 목 차 ⅰ
• 표 목 차 ⅴ
• 그림목차 ⅵ
• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 1) 연구의 배경 1
• 2) 연구 목적 및 문제제기 4
• 2. 연구 구성체계 및 흐름도 7
• Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 8
• 1. 지각된 보안성(PS) 8
• 1) 지각된 보안성의 개념 정의 8
• 2) 선행연구 고찰 10
• 2. 정보품질(IQ) 14
• 1) 정보품질의 개념 정의 14
• 2) 선행연구 고찰 17
• 3. 상대적 이점(RA) 19
• 1) 상대적 이점의 개념 정의 19
• 2) 선행연구 고찰 22
• 4. 지각된 유희성(PE) 25
• 1) 지각된 유희성의 개념 정의 25
• 2) 선행연구 고찰 29
• 5. 이원적 신뢰(Dual Trust) 31
• 1) 이원적 신뢰의 개념 정의 31
• 2) 선행연구 고찰 35
• 6. 브랜드 이미지(BI) 39
• 1) 브랜드 이미지의 개념 정의 39
• 2) 선행연구 고찰 41
• 7. 구매의도(PI) 43
• 1) 구매의도의 개념 정의 43
• 2) 선행연구 고찰 45
• 8. 프라이버시 염려(PC) 48
• 1) 프라이버시 염려의 개념 정의 48
• 2) 선행연구 고찰 51
• 9. 단순 횡단면 연구 55
• 10. 반복 횡단면 연구 56
• 1) 반복 횡단면 연구의 개념 정의 56
• 2) 선행연구 고찰 58
• 11. 이중 차분 방법론 62
• 1) 반복 횡단면 연구의 개념 정의 62
• 2) 선행연구 고찰 69
• Ⅲ. 연구모델 및 가설설정 72
• 1. 연구모델 및 연구가설의 설정 72
• 1) 선행논문의 연구모델 고찰 72
• 2) 선행연구와의 차별점 89
• 3) 연구 방법론적 차별점 92
• 4) 연구모델의 설정 93
• 2. 변수의 조작적 정의와 측정항목 94
• 1) 지각된 보안성 94
• 2) 정보품질 95
• 3) 상대적 이점 95
• 4) 지각된 유희성 95
• 5) 정서적 신뢰 96
• 6) 인지적 신뢰 96
• 7) 브랜드 이미지 96
• 8) 프라이버시 염려 97
• 9) 클라우드 AI 구매의도 97
• 10) 온디바이스 AI 구매의도 97
• 3. 연구가설의 설정 99
• 3.1 Study 1 99
• 1) 지각된 보안성과 정보품질 간의 관계 99
• 2) 지각된 보안성과 신뢰 간의 관계 102
• 3) 정보품질과 신뢰 간의 관계 105
• 4) 상대적 이점과 정보품질 간의 관계 109
• 5) 상대적 이점과 신뢰 간의 관계 113
• 6) 지각된 유희성과 상대적 이점 간의 관계 116
• 7) 지각된 유희성과 신뢰 간의 관계 119
• 8) 인지적 신뢰와 정서적 신뢰 간의 관계 123
• 9) 신뢰와 브랜드 이미지 간의 관계 126
• 10) 브랜드 이미지와 구매의도 간의 관계 129
• 11) 프라이버시 염려와 구매의도 간의 관계 131
• 12) 프라이버시 염려의 조절효과 135
• 3.2 Study 2 138
• 1) 단순 횡단면 연구와 반복 횡단면 연구 138
• 2) 유사 매칭과 이중 차분 방법론 140
• 3) 반복 횡단면 데이터와 이중 차분 방법론(연구가설 설정) 142
• 4. 연구방법 및 절차 151
• 1) 구조방정식 모델 151
• 2) Difference-in- Differences 방법론 151
• Ⅳ. 연구 결과 154
• 1. 자료수집 및 표본 특성 154
• 2. 실증분석 결과 158
• 1) 측정모델 평가: 신뢰도와 타당도 검증 158
• 2) 구조모델의 평가 163
• 3) 경로분석 결과 166
• 4) 다중그룹분석 검증 174
• Ⅴ. 결론 및 시사점 177
• 1. 연구 결과 요약 177
• 2. 연구의 의의 및 시사점 181
• 1) 이론적 시사점 182
• 2) 실무적 시사점 183
• 3) 정책적 시사점 185
• 3. 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 186
• 참 고 문 헌 187
• 영 문 초 록 219
• 부 록 221