생성형 인공지능 기반 게임의 혜택 및 희생이 가치와 수용의도에 미치는 영향에 관한 연구 : 가치기반수용모델(VAM)을 중심으로 = The Effect of the Benefit and Sacrifice of the Game with Generative AI on Perceived Value and Adoption Intention : based on VAM(Value-based Adoption Model)

국문 초록 (Abstract)

생성형 인공지능이 단순 서비스 플랫폼을 넘어 게임 산업에 적용되고 있다. 기존 게임 스토리 및 그래픽 제작에 한정되어 사용되어 왔던 인공지능 기술을 게임 내 NPC(Non-Player Character)에 적용하여 게임 이용자의 플레이 방식을 학습하고 실제 사람처럼 텍스트, 음성 등을 통해 소통할 수 있어 게임 자체 몰입도를 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
이처럼, 생성형 인공지능을 게임에 적용하는 실험이 이뤄지고 빠른 상용화가 예상됨에도 불구하고 생성형 인공지능이 적용된 게임에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 가치기반수용모델(VAM)을 기반으로 생성형 인공지능이 적용된 게임의 혜택(유용성, 유희성, 상호작용성)과 희생(보안적 위험)을 도출하고, 지각된 가치와 수용의도에 미치는 요인들을 확인하였다. 또한, 인공지능 서비스의 이용 경험 정도를 조절변수로 제안하였다. 실증분석 결과, 유용성과 상호작용성은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치며, 지각된 가치는 수용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라, 생성형 인공지능 이용 경험 정도에 따라 지각된 가치가 수용의도에 미치는 정도에 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구 결과는 학술적인 측면뿐 아니라 실무적인 관점에서 생성형 인공지능이 적용된 게임 서비스가 게임 이용자에게 제공되기에 앞서 도움이 될 수 있는 의미 있는 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study focuses on the application of generative AI(Artificial Intelligence) in the gaming industry, going beyond simple service platforms. By implementing AI technology, which has traditionally been limited to game storylines and graphic design, into non-player characters (NPCs) within games, it is expected to enhance player immersion by enabling communication through text, voice, and other means, resembling interactions like as a real player.
Despite the anticipation of rapid experimentation and commercialization of generative AI in games, research on games incorporating this technology is currently lacking. Therefore, this study employs the Value-Based Adoption Model(VAM) to identify the benefits(usefulness, playfulness, interactivity) and potential sacrifice(security risks) of games utilizing generative AI. Additionally, it examines the factors influencing perceived value and adoption intention, proposing the level of experience in utilizing generative AI as a moderating variable.
Empirical analysis results reveal that usefulness and interactivity have a positive influence on perceived value, which significantly affects adoption intention. Furthermore, it is found that the degree of perceived value's impact on adoption intention varies based on the level of experience in utilizing AI service.
The results of this study are expected to provide meaningful insights not only from an academic perspective but also from a practical standpoint, offering valuable implications before the provision of game services incorporating generative AI to game users. I hope that this paper will contribute to the development of valuable services by deriving factors that influence the intention to adopt games incorporating generative artificial intelligence (AI) and providing insights into potential factors that can be important considerations in the future development of games using generative AI.

목차 (Table of Contents)

• 초록 i
• ABSTRACT iii
• 목차 v
• 표 목차 viii
• 그림 목차 ix
• 1. 서론 1
• 2. 이론적 배경 2
• 2.1 생성형 인공지능 2
• 2.1.1. 생성형 인공지능의 개념 2
• 2.1.2. 생성형 인공지능의 동향 3
• 2.2 NPC(Non-Player Character) 5
• 2.2.1. NPC(Non-Player Character)의 개념 5
• 2.2.2. 생성형 인공지능이 적용된 NPC(Non-Player Character) 5
• 2.3 가치 기반 수용 모델 6
• 2.3.1. 가치 기반 수용 모델의 개념 6
• 2.3.2. 가치 기반 수용 모델 구성 요인 8
• 2.3.3. 가치 기반 수용 모델에 관한 선행 연구 10
• 3. 연구모형 및 연구가설 12
• 3.1 연구 모형 12
• 3.2 연구 주제 및 가설 설정 13
• 3.2.1 게임 이용자의 속성의 영향 13
• 3.2.2 생성형 인공지능이 적용된 게임의 혜택 14
• 3.2.3 생성형 인공지능이 적용된 게임의 희생 17
• 3.2.4 지각된 가치 18
• 3.2.5 인공지능 서비스 이용 경험 정도에 따른 조절효과 19
• 4. 연구방법 20
• 4.1 측정도구의 개발 20
• 4.2 자료수집 및 분석 방법 24
• 4.3 표본의 인구통계학적 특징 24
• 4.4 측정도구의 신뢰도 분석 26
• 5. 연구 분석 및 결과 28
• 5.1 연구 문제 검정 및 분석 결과 28
• 5.1.1 이용자의 속성(성별, 연령, 성격)이 지각된 가치에 미치는 영향 분석 결과 28
• 5.2 연구모형의 확인적 요인분석 30
• 5.3 연구모형의 집중타당도 및 판별타당도 분석 31
• 5.4 가설 검정 및 분석 결과 33
• 5.4.1 연구 모형의 적합도 검증 (통합모형) 33
• 5.4.2 연구 모형에 대한 가설 검정 및 결과 해석(통합모형) 34
• 5.5 인공지능 서비스 이용 경험 정도에 따른 조절효과 검증 36
• 5.5.1 연구 모형의 적합도 검증 (조절모형) 36
• 5.5.2 연구 모형에 대한 가설 검정 및 결과 해석(조절모형) 37
• 6. 결론 및 제언 40
• 6.1 연구의 요약 40
• 6.1 연구의 시사점 42
• 6.2 연구의 한계점 및 제언 44
• 참고문헌 47