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로보어드바이저의 수용 의도에 영향을 미치는 요인: 기술 수용 및 저항 요인에 대한 통합모델을 중심으로
권동환(Donghwan Kwon),정필원(Pilwon Jeong),정두희(Doohee Chung) 한국기술혁신학회 2020 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2020 No.11
인공지능 기반 투자 의사결정 시스템(이하 로보어드바이저)에 대한 관심이 늘어나고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘을 활용한 주가예측, 맞춤형 종목선정 및 거래 자동화를 통해 투자 서비스에 대한 효용을 높이기 때문에 시장 확산이 가속화될 것으로 전망된다. 본 논문에서는 기술수용모델과 혁신저항이론을 결합한 연구 모델을 개발, 로보어드바이저의 수용의도와 혁신저항에 영향을 미치는 요인을 종합적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 150여명의 개인투자자 및 기관투자자를 대상으로 설문조사를 진행하였다. 주요 연구변수는 로보어드바이저의 속성인 투명성, 맞춤화, 사회적 실재감, 사용자조절과 사용자 속성인 사용자 혁신성, 사용자 지식수준이다. 이 변수들이 각각 인지된 유용성, 인지된 복잡성, 인지된 안전성 등의 매개변수를 통해 사용자의 혁신저항과 수용의도에 미치는 영향에 대해 분석했다. 이러한 영향을 개인투자자와 기관투자자에 대한 비교 분석도 이 연구에서 포함했다. 이 연구결과를 통해 국내 로보어드바이저를 개발하거나 이용하는 기업 및 금융기관에게 관련 서비스의 발전 방향에 대한 시사점을 제공한다는 점에 의의가 있다. Artificial intelligence based investment services (robo-advisors) are becoming increasingly commercialized. Robo-advisors are expected to expand further due to enhancement of accessibility to investment for general investors through customized portfolio selection and automated transaction established upon artificial intelligence based algorithm. This study comprehensively investigates factors that influence usage intention of and resistance to robo-advisors using a combined model of Technology Acceptance Model and Innovation Resistance Model. The model was examined through conducting a choice-based conjoint analysis of 150 users with investment experience and age ranging from 20s to 60s. The independent variables of the research for robo-advisors are transparency, customization, anthropomorphism, and user control, and for users are innovation and knowledge level. The effects of the independent variables on usage intention and innovation resistance are analyzed respectively through mediator variables of perceived usefulness, perceived complexity, and perceived safety. This study indicates the fundamental factors for promotion of domestic robo-advisor market based on analysis of further advanced overseas robo-advisor markets. The significance of this study derives from providing implications on direction of development for companies or financial institutions in the sphere of robo-advisors.
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KANO-TOPSIS 모델을 이용한 지능형 신제품 개발: 차량용 음성비서 시스템 개발 사례
양성민(Sungmin Yang),탁준혁(Junhyuk Tak),권동환(Donghwan Kwon),정두희(Doohee Chung) 한국지능정보시스템학회 2022 지능정보연구 Vol.28 No.1
인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다. Companies" interest in developing AI-based intelligent new products is increasing. Recently, the main concern of companies is to innovate customer experience and create new values by developing new products through the effective use of Artificial intelligence technology. However, due to the nature of products based on radical technologies such as artificial intelligence, intelligent products differ from existing products and development methods, so it is clear that there is a limitation to applying the existing development methodology as it is. This study proposes a new research method based on KANO-TOPSIS for the successful development of AI-based intelligent new products by using car voice assistants as an example. Using the KANO model, select and evaluate functions that customers think are necessary for new products, and use the TOPSIS method to derives priorities by finding the importance of functions that customers need. For the analysis, major categories such as vehicle condition check and function control elements, driving-related elements, characteristics of voice assistant itself, infotainment elements, and daily life support elements were selected and customer demand attributes were subdivided. As a result of the analysis, high recognition accuracy should be considered as a top priority in the development of car voice assistants. Infotainment elements that provide customized content based on driver"s biometric information and usage habits showed lower priorities than expected, while functions related to driver safety such as vehicle condition notification, driving assistance, and security, also showed as the functions that should be developed preferentially. This study is meaningful in that it presented a new product development methodology suitable for the characteristics of AI-based intelligent new products with innovative characteristics through an excellent model combining KANO and TOPSIS.
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차량 내 음성비서의 수용 의도에 영향을 미치는 요인 연구: 확장된 통합기술수용모델을 중심으로
박요한(Yohan Park),송주희(Juhee Song),권동환(Donghwan Kwon),정두희(Doohee Chung) 한국혁신학회 2021 한국혁신학회지 Vol.16 No.3
인공지능 음성비서가 보편화되면서 다양한 산업 전반에 걸쳐 적용되고 있다. 음성비서의 활용 빈도가 가장 높은 영역은 차량이며 차량내 음성비서 시장이 확대될 전망이다. 본 연구는 통합기술수용이론(UTAUT)모델을 기반으로 시스템 속성과 사용자 속성을 결합한 새로운 모델을 구축하여 통합적인 관점에서 차량내 음성비서의 수용요인을 분석한다. 본 연구의 연구모형은 시스템 속성의 응대정확성, 사회적 실재감, 서비스 다양성과 사용자 속성의 사용자 혁신성 및 사용자 지식수준을 독립변수로 성과기대, 노력기대, 유희기대를 매개변수로 설정하여 분석을 진행한다. 본 연구는 운전경험이 있거나 음성비서를 사용해본 경험이 있는 20대부터 60대까지 203명의 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 얻은 데이터를 기반으로 진행했다. 분석 결과, 사용자 지식수준을 제외한 모든 연구변수가 차량내 음성비서 서비스의 수용에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인된다. 본 연구는 차량내 음성비서 기술의 확산요인을 분석하여 차량내 음성비서 서비스 개발 업체 및 플랫폼 기업 등이 소비자 중심의 음성비서 서비스를 개발하는 데 고려해야 할 중요한 요인을 제시한다는 데에 의의를 갖는다. As the artificial intelligence industry gradually grows and expands, the voice assistant market in vehicles is expected to expand as artificial intelligence voice assistant is applied to various industries. Based on the UTAUT model, this study analyzes the acceptance factors of voice assistant in vehicles from an integrated perspective through a new model that adopts system and user attributes as variables considering the market conditions and technical characteristics of voice assistant in vehicles. Independent variables in this study are response accuracy, social presence and service diversity of system attributes and user innovation and user knowledge level of user attributes, and performance expectancy, effort expectancy, and playfulness expectancy are set as mediating variables to proceed with analysis. In addition, the model was reviewed by conducting a structural equation analysis on 203 users in their 20s to 60s who had driving experience or had experience using voice assistant. As a result, except for user knowledge level, all research variables significantly impact the acceptance of voice assistants in vehicles. Therefore, this study is meaningful in presenting the direction of research and development of services to companies related to voice assistant services in vehicles by analyzing the diffusion factors of voice assistant technology in vehicles.
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