생성형 AI기반 여행서비스 특성이 사용자 경험만족과 재이용의도에 미치는 영향 : AI신뢰의 조절효과

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The tourism industry has continuously evolved with the advancement of digital technology. The recent proliferation of generative artificial intelligence (GenAI) has brought about a paradigm shift in travelers' information search methods, decision-making processes, and service usage behaviors. Travelers are no longer solely relying on direct exploration and comparison of multiple channels, but are increasingly accustomed to environments where travel choices are made based on personalized recommendations and conversational interactions provided by GenAI. This shift suggests a move toward an experience-centric paradigm, where the competitiveness of tourism services is determined not simply by the efficiency of information provision but by the quality and level of satisfaction users experience. GenAI, in particular, offers a differentiated service experience compared to existing tourism information systems, as it reflects situational and contextual factors in real time through ongoing dialogue with users.
This study, focusing on this trend, empirically analyzes the impact of the technological characteristics of GenAI-based travel services on user experience satisfaction and reuse intention. Furthermore, it examines the mediating effect of user experience satisfaction and the moderating effect of AI trust. To this end, personalization and interactivity were identified as core characteristics of GenAI-based travel services, and user experience satisfaction was divided into utilitarian satisfaction and emotional satisfaction. AI trust was further categorized into cognitive trust and emotional trust, and the role of trust in the relationship between service characteristics and user experience satisfaction was structurally analyzed.
This study conducted a survey of 334 respondents with experience using GenAI-based travel services. The collected data were subjected to reliability and factor analysis and subsequently analyzed through multiple regression, mediation, and moderation analyses. The analysis results revealed that personalization and interactivity had significant positive effects on both dimensions of user experience satisfaction: utilitarian satisfaction and emotional satisfaction. In particular, personalization had a relatively strong influence on utilitarian satisfaction. Furthermore, user experience satisfaction partially mediated the relationship between service characteristics and reuse intention, and personalization and interactivity also exerted a direct influence on reuse intention independent of satisfaction.
Furthermore, AI trust significantly moderated the relationship between the characteristics of GenAI-based travel services and user experience satisfaction. Users with higher cognitive and emotional trust levels tended to perceive greater satisfaction even when experiencing the same service characteristics. These results suggest that users of GenAI-based travel services are evolving beyond mere information recipients into active agents who construct travel experiences tailored to their needs through interaction with AI. This finding offers meaningful implications for the strategic utilization of GenAI in the tourism industry.

국문 초록 (Abstract)

현대 관광산업은 디지털 기술의 발전과 함께 새로운 전환기를 맞이하고 있으며, 특히 생성형 인공지능(Generative AI)의 등장은 여행자가 정보를 탐색하고 의사결정을 내리며 서비스를 이용하는 방식 전반을 변화시키고 있다. 과거에는 여행자가 여러 정보를 탐색하고 비교한 뒤 여행 계획을 수립하는 과정이 일반적이었다면, 최근에는 생성형 AI가 사용자의 선호와 목적, 다양한 제약 조건을 학습해 여행 선택을 돕는 의사결정 보조 도구로 활용되고 있다. 이러한 변화는 관광서비스의 경쟁력이 단순한 정보 제공의 효율성에 의해 결정되는 것이 아니라, 사용자가 실제로 체감하는 경험의 질과 만족 수준에 의해 좌우되는 경험 중심 패러다임으로 전환되고 있음을 시사한다. 특히 생성형 AI는 대화 기반 상호작용을 통해 여행자의 상황과 맥락을 실시간으로 반영할 수 있다는 점에서, 기존 관광 정보 시스템과는 다른 새로운 서비스 경험 구조를 형성하고 있다.
본 연구는 이러한 변화에 주목하여 생성형 AI기반 여행서비스 특성이 사용자 경험만족과 재이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하고, 그 과정에서 사용자 경험만족의 매개 역할과 AI신뢰의 조절 역할을 함께 검증하였다. 이를 위해 생성형 AI기반 여행서비스의 핵심 특성으로 개인화와 상호작용성을 설정하였으며, 사용자 경험만족은 실용적 만족과 정서적 만족으로 구분하였다. 또한 AI신뢰를 인지적 신뢰와 정서적 신뢰로 세분화하여, 서비스 특성과 사용자 경험만족 간 관계에서의 조절 역할을 검증하였다. 최종 결과 변수로는 재이용의도를 설정하였고, 생성형 AI기반 여행서비스 이용 경험이 있는 응답자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 총 334부의 유효 표본을 바탕으로 신뢰도 분석과 요인분석을 거친 후, 다중회귀분석, 매개회귀분석, 조절회귀분석을 통해 가설을 검증하였다.
분석 결과, 생성형 AI기반 여행서비스 특성의 개인화와 상호작용성은 사용자 경험만족의 두 하위 차원인 실용적 만족과 정서적 만족 모두에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 실용적 만족 형성 과정에서는 개인화의 영향이 상대적으로 크게 나타났는데, 이는 사용자의 취향과 목적에 부합하는 맞춤형 정보 제공이 서비스의 효용감을 높이는 데 중요한 역할을 한다는 점을 의미한다. 또한 개인화와 상호작용성이 재이용의도에 미치는 영향은 사용자 경험만족을 통해 부분 매개되는 것으로 확인되었다. 이는 생성형 AI기반 여행서비스 특성이 이용 과정에서 형성되는 만족을 통해 재이용의도를 강화하는 동시에, 만족을 거치지 않더라도 일정 수준의 직접적인 영향력을 유지하고 있음을 의미한다. 더불어 AI신뢰는 서비스 특성과 사용자 경험만족 간의 관계를 유의하게 조절하는 변수로 작용하였으며, 동일한 수준의 개인화와 상호작용성을 경험하더라도 AI에 대한 인지적 신뢰와 정서적 신뢰 수준이 높은 사용자일수록 서비스에 대한 사용자 경험만족을 더 크게 지각하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 생성형 AI기반 여행서비스의 성과가 기술적 기능 자체뿐 아니라, 사용자가 형성하는 신뢰 수준에 의해 좌우됨을 시사한다.
이러한 연구 결과는 생성형 AI기반 여행서비스 이용자가 단순히 정보를 소비하는 수동적 존재가 아니라, AI와의 상호작용을 통해 자신에게 적합한 여행 경험을 능동적으로 구성하는 주체로 변화하고 있음을 시사한다. 학문적으로 본 연구는 기존 관광서비스 연구가 주로 서비스 품질, 만족, 행동의도에 초점을 맞추어 왔던 한계를 넘어, 서비스 특성, 사용자 경험만족, AI신뢰 간의 관계를 하나의 구조로 통합해 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의를 가진다. 특히 생성형 AI 환경에서 개인화와 상호작용성이 신뢰의 조절 작용을 통해 사용자 경험으로 전환되는 과정을 구체적으로 검증함으로써, 디지털 관광 경험 연구의 논의를 확장하였다. 실무적으로는 관광기업과 플랫폼 운영자에게 생성형 AI 서비스 설계 시 개인 맞춤형 추천 기능과 대화 기반 상호작용을 강화하는 동시에, 추천 기준의 설명 가능성과 데이터 보호를 바탕으로 한 신뢰 구축 전략이 중요함을 시사한다. 이는 생성형 AI가 단순한 정보 제공 도구를 넘어, 여행 전반의 의사결정과 경험을 함께 설계하는 핵심 서비스로 기능하기 위해 필요한 방향성을 제시한다.
한편 본 연구는 설문 응답자의 인식에 기반한 단면적 분석이라는 한계를 지니고 있으며, 실제 이용 로그나 장기적 사용 패턴을 반영하지 못한 제약이 존재한다. 따라서 향후 연구에서는 로그 데이터 기반의 실사용 분석, 다양한 연령대의 표본 확대, 서비스 유형별 세부 비교 분석 등 후속 연구를 통해 보다 확장된 논의가 가능할 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 문제제기와 연구목적 1
• 1. 문제의 제기 1
• 2. 연구의 목적 7
• 제 2 절 연구범위와 연구방법 9
• 1. 연구의 범위 9
• 2. 연구의 방법 10
• 제 2 장 이론적 배경 12
• 제 1 절 생성형 AI기반 여행서비스 특성 12
• 1. 생성형 AI기반 여행서비스의 개념 12
• 2. 생성형 AI기반 여행서비스 특성의 구성 17
• 3. 생성형 AI기반 여행서비스 특성의 측정 23
• 제 2 절 사용자 경험만족 31
• 1. 사용자 경험만족의 개념 31
• 2. 사용자 경험만족의 구성 33
• 3. 사용자 경험만족의 측정 37
• 4. 생성형 AI기반 여행서비스와 사용자 경험만족과의 관계 41
• 제 3 절 재이용의도 43
• 1. 재이용의도의 개념 43
• 2. 재이용의도의 구성 및 측정 47
• 3. 사용자 경험만족과 재이용의도와의 관계 49
• 제 4 절 AI신뢰 51
• 1. AI신뢰의 개념 51
• 2. AI신뢰의 구성 54
• 3. AI신뢰의 측정 57
• 4. AI신뢰와 사용자 경험만족과의 관계 60
• 제 3 장 연구의 설계와 분석방법 63
• 제 1 절 연구모형과 연구가설 63
• 1. 연구의 모형 63
• 2. 연구의 가설 64
• 3. 변수의 조작적 정의 68
• 제 2 절 조사설계 72
• 1. 조사의 목적 72
• 2. 조사대상 선정 및 조사방법 72
• 3. 자료분석방법 73
• 4. 설문지 구성 74
• 제 4 장 실증분석 77
• 제 1 절 기초자료 분석 77
• 1. 표본의 인구통계학적 특성 분석 77
• 2. 표본의 생성형 AI기반 여행서비스 이용 경험 분석 79
• 제 2 절 신뢰성 및 타당성 검증 81
• 1. 생성형 AI기반 여행서비스 특성에 대한 요인분석 결과 82
• 2. 사용자 경험만족에 대한 요인분석 결과 84
• 3. 재이용의도에 대한 요인분석 결과 85
• 4. AI신뢰에 대한 요인분석 결과 86
• 5. 상관관계 검증 88
• 제 3 절 연구가설 검증 90
• 1. 가설 1의 검증 90
• 2. 가설 2의 검증 92
• 3. 가설 3의 검증 93
• 4. 가설 4의 검증 95
• 5. 가설 5의 검증 98
• 제 4 절 종합토의 106
• 1. 연구결과의 요약 106
• 2. 연구의 시사점 107
• 제 5 장 결 론 115
• 참고문헌 120
• 부 록 141
• 부록 1. 설문지 141
• Abstract 147