스마트 차량통신단말기의 이용의도에 영향을 미치는 요인 연구 = A study on factors affecting the use intention of cooperative-intelligent transport systems terminals

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Major countries around the world have introduced Cooperative-Intelligent Transport Systems(hereinafter referred to as "C-ITS") to solve problems such as traffic accidents, road congestion and autonomous driving limitations. The U.S. Department of Transportation announced in 2014 that it could prevent 81% of the total accident and Austroads suggested that it could prevent 25-35% of collisions in 2011. According to the final report of the 2017 C-ITS model project, 40% of traffic accidents can be prevented. In order to prevent traffic accidents and support for cooperative autonomous driving, it is necessary to establish policies for the spread of C-ITS terminals, build C-ITS infra on roads and develop core services.
In this paper, after that various factors affecting the use intention of the C-ITS terminals are analyzed, an analysis result and a suggestion point related to the development and distribution of the vehicle communication terminals, installation and operation of the road infrastructure and C-ITS target services are presented.
This paper addresses 3 research issues: First, what research models are appropriate for a wide range of smart technologies, including smart cars, smart roads, smart homes and smart cities? In this connection, I developed a research model on smart technology, mainly in the automobile and road traffic fields. Second, what are the factors that directly or indirectly affect the use intention of C-ITS terminals and what are the major factors? Namely, the derivation of various factors such as independent variables and intervening variables affecting a dependent variable and observed variables for main factors are confirmed. Third, what impact does demographic characteristics such as the level of education, job, and driving background, have on use intention? I analyzed how demographic characteristics of the survey respondents affect the relationship between independent and dependent variables.
This study was carried out in five stages. First, in a theoretical background examination stage, the definition of the C-ITS terminal, C-ITS configuration, core services and the characteristics of the C-ITS terminal are investigated. I then analyzed various vehicle technologies including electric vehicles, autonomous vehicles and cooperative vehicles as well as existing research papers on smart technologies for smartphone, smart TV, smart watches, smart health care, smart farm and smart meter. Finally, various documents on similar research models, research variables, operational definitions and proper sample sizes were investigated to form a theoretical foundation. Second, research models and research hypothesis were established in consideration of TAM, UTAUT, VAM, PPM, IDT, TOE, PPM and other factors that are unique to smart devices.
Thirdly, at the data collection stage, a draft of the structure of the questionnaire survey such as question types, question items and measurement methods was introduced together with the purpose, period and object of the questionnaire survey. Based on this, the first questionnaire survey was conducted for 264 persons and the second questionnaire survey was completed for 435 persons after improving the structure of the final questionnaire.
Fourthly, SPSS 18.0 and AMOS 18.0 were used during the demonstration stage to perform exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis and model verifications. In particular, in the model verifications, the route coefficient and significance of each variable are confirmed and mediating effect and moderating effect are analyzed.
Fifth, in the conclusion stage, the analysis results of factors affecting the use intention of C-ITS terminals are summarized, major points are presented and opinions on the limits of this research and future research directions are described.
Four conclusions were obtained from the results of an empirical analysis of 435 respondents answered honestly among 504 survey respondents from June 10 to August 4, 2019.
First, it has been found that PE(Performance Expectancy), EE(Effort Expectancy), FC(Facilitating Conditions), SE(Security), SP (Core Service or Service Preference), PV(Price Value) and ET(Ethical Motive) have positive implications for BI(Behavioral Intention). Second, SI(Social Influence), HM(Hedonic Motivation) and HA(Habit) have no implication for BI. Thirdly, full mediation effects of PE, EE and PV, that partial mediation effects of FC, SE and ET and that SP have no mediation effects have been confirmed. Fourthly, gender, age, educational background, residential area, driving experience and preferred media were effective for adjustment.
This study presents new research models suitable for research on smart technologies such as smart cars, smart roads, autonomous vehicles and smart homes. And it can contribute to improve driver safety, road maintenance and autonomous driving by helping to the diffusion of C-ITS.
The limits of this study and the challenges it faces in the future are as the following. First of all, it is necessary to survey various drivers, including bus, freight, rental cars and non-business vehicles. Second, it is necessary to diversify mediators beside AT(Attitude Toward Using) and derive the research model suitable for the latest technology in the future.

국문 초록 (Abstract)

전 세계 주요 국가는 교통사고, 도로정체, 자율주행 한계 등의 문제를 해결하기 위하여 자동차, 도로, 사람을 연결하는 Cooperative-Intelligent Transport Systems(이하 ‘C-ITS’)를 도입 중에 있다. C-ITS 도입효과와 관련하여 2014년 미국 교통부는 전체사고의 81%를 예방하고, 2011년 호주 도로국은 25∼35%의 충돌사고를 예방할 수 있다고 발표하였다. 국내에서도 2017년 C-ITS 시범사업 최종보고서에서 40.2%의 교통사고를 예방할 수 있다고 제시하였다. 이처럼 교통사고 예방, 자율협력주행 지원 등을 위해서는 C-ITS 단말기 보급정책 수립, C-ITS 인프라 구축, 핵심서비스 개발이 필요하다.
이에 본 논문에서는 C-ITS 차량단말기(이하 ‘스마트 차량통신단말기’) 이용에 미치는 다양한 요인을 분석하여 차량통신단말기 개발 및 배포, 도로 인프라 구축 및 운영, 차량통신 맞춤형 서비스 개발과 관련한 분석결과 및 시사점을 제시하고자 했다.
본 논문에서는 다음과 같이 세가지 연구 문제를 다루었다. 첫째, 스마트카, 스마트로드, 스마트홈, 스마트시티 등 다양한 스마트기술에 적합한 연구모델은 무엇인가? 이와 관련하여 자동차·도로 교통분야 및 정보통신분야를 중심으로 스마트기술에 대한 연구모델을 도출하였다. 둘째, 스마트 차량통신단말기의 이용의도에 직간접적으로 영향을 미치는 요인들이 무엇이고, 주요 요인은 무엇인가? 즉, 독립변수, 매개변수 등 다양한 영향요인을 도출하고 주요 요인에 대한 측정변수를 확인하였다. 셋째, 학력, 운전경력 등의 인구통계학적 특성이 이용의도에 어떤 영향을 미치는가? 설문응답자의 인구통계학적 특성이 독립변수와 종속변수 간의 관계에 어떤 영향을 미치는 지 여부를 분석하였다.
본 연구는 다섯 단계로 나누어 연구를 진행하였다.
첫째, 이론적 배경 검토 단계에서는 먼저 스마트 차량통신단말기의 정의, 시스템 구성, 서비스 사례, 스마트 차량통신단말기 특성을 조사하였다. 이어서 전기차량, 자율주행차량, 협력주행차량 등 다양한 차량기술과 스마트폰, 스마트TV, 스마트워치, 스마트 헬스케어, 스마트팜, 스마트미터 등 분야별 스마트기술에 대한 기존 연구논문을 분석하였다. 마지막으로 유사 연구모델, 연구변수, 조작적 정의, 적정 표본크기 등에 대한 다양한 문헌을 조사하여 이론적 토대를 마련하였다.
둘째, 연구모델 및 가설설정 단계에서는 TAM, UTAUT, VAM, PPM, IDT, TOE, PPM 등 주요 연구모델에 스마트기기 중 스마트 차량통신단말기 고유의 영향요인인 보안성, 윤리적 동기, 핵심서비스 등을 고려하여 UTAUT2 모델을 확장한 연구모델을 정립하고 연구가설을 설정하였다.
셋째, 자료수집 단계에서는 설문조사 목적, 기간, 대상과 더불어 질문유형, 설문항목, 측정방법 등 구성방안을 도출하였다. 이를 토대로 264명에 대해서 1차 설문조사를 수행하였고, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 측정모델 적합검증 등을 토대로 설문구성을 개선한 후 435명에 대해 2차 설문조사를 완료하였다.
넷째, 실증분석단계에서는 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 사용하여 2차 설문조사에 대한 표본특성 분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 측정모델 적합검증, 구조모델 경로분석 등을 수행하였다. 특히 구조모델 경로분석에서는 각 변수별 경로계수와 유의성을 확인하고 이어서 매개변수의 간접효과, 인구통계학적 특성의 조절효과를 분석하였다.
다섯째, 결론단계에서는 스마트 차량통신단말기의 이용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 분석결과를 요약하고 시사점을 제시하였으며 연구의 한계와 향후 연구방향에 대한 의견을 기술하였다.
2019년 6월 10일부터 8월 4일까지 자동차‧도로교통 및 정보통신 분야 관산학연 종사자 504명을 대상으로 설문조사하고 성실답변자 435명의 유효한 설문내용을 실증분석한 결과 네 가지 결론을 얻을 수 있었다.
첫째, 성과기대, 노력기대, 촉진조건, 가격가치, 보안성, 윤리적 동기, 핵심서비스는 스마트 차량통신단말기의 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적 영향력, 오락적 동기, 습관은 스마트 차량통신단말기의 이용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 성과기대, 노력기대, 가격가치는 완전 매개효과를 가지고 촉진조건, 보안성, 윤리적 동기는 부분 매개효과를 가지며 핵심서비스는 매개효과가 없는 것으로 확인되었다. 넷째, 성별, 연령, 학력, 지역, 운전경력, 선호 정보매체는 조절효과가 있었다.
본 연구는 연구측면에서 스마트카, 스마트도로, 자율주행차, 스마트홈 등 다양한 스마트기술 연구에 적합한 신규 연구모델을 제시하였고 정책측면에서 연구결과를 활용할 경우 C-ITS 확산에 이바지하여 운전자 안전성 제고, 자율협력주행 지원, 도로관리 효율화 등이 가능하다는 점에서 의의를 갖는다.
본 연구의 한계와 향후과제는 두 가지이다. 첫째, 승용차 등 비사업용차량 외에 버스, 화물차, 렌트카 등 사업용차량 운전자, 국내‧외 C-ITS 실증사업에 참여 차량 운전자 또는 사회적 약자 등 다양한 운전자를 대상으로 설문이 필요하다. 둘째, 셋째, 태도 외 매개변수를 다양화하여 최신기술에 적합한 연구모델을 도출하는 노력이 필요하다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 1
• 1.2 연구의 목적 3
• 1.3 연구내용 및 방법 4
• 1.4 논문의 구성 5
• 제 2 장 관련 연구 6
• 2.1 스마트 차량통신 6
• 2.2 스마트 차량통신단말기 8
• 2.3 선행연구의 한계점 11
• 2.3.1 선행연구 사례 11
• 2.3.2 선행연구 한계점 14
• 2.4 선행연구 연구모델 19
• 2.4.1 기술수용모델(TAM) 19
• 2.4.2 기술수용모델2(TAM2) 19
• 2.4.3 통합기술수용이론(UTAUT) 20
• 2.4.4 통합기술수용이론2(UTAUT2) 21
• 2.4.5 기타이론 22
• 2.4.6 기존 연구모델 검토결과 23
• 2.5 조작적 정의와 측정항목 문헌조사 26
• 2.5.1 성과기대(PE) 26
• 2.5.2 노력기대(EE) 30
• 2.5.3 사회적 영향(SI) 34
• 2.5.4 촉진조건(FC) 39
• 2.5.5 오락적 동기(HM) 43
• 2.5.6 습관(HA) 46
• 2.5.7 가격가치(PV) 49
• 2.5.8 보안성(SE) 52
• 2.5.9 윤리적 동기(ET) 55
• 2.5.10 핵심서비스(SP) 57
• 2.5.11 태도(AT) 60
• 2.5.12 이용의도(BI) 62
• 2.6 표본크기 검토 67
• 2.7 스마트 차량통신단말기 이용의도에 대한 1차 연구 69
• 2.7.1 예비조사 설계, 자료수집 및 분석결과 69
• 2.7.2 예비조사의 한계와 개선점 76
• 제 3 장 연구모델 및 가설설정 78
• 3.1 연구모델 78
• 3.2 연구가설 79
• 3.2.1 직접효과 79
• 3.2.2 매개효과 81
• 3.2.3 조절효과 83
• 3.3 변수의 조작적 정의 및 측정항목 84
• 3.3.1 변수의 조작적 정의 84
• 3.3.2 측정항목 86
• 제 4 장 실증분석 90
• 4.1 자료수집 및 표본의 특성 90
• 4.1.1 자료수집 90
• 4.1.2 설문지 구성 91
• 4.1.3 분석방법 92
• 4.2 표본의 특성 93
• 4.3 탐색적 요인분석 95
• 4.4 확인적 요인 분석 98
• 4.5 측정모델 적합성 검정 103
• 4.6 구조모델 경로분석 106
• 4.7 매개효과 분석 109
• 4.8 조절효과 분석 111
• 4.8.1 성별에 따른 조절효과 분석 112
• 4.8.2 연령에 따른 조절효과 분석 113
• 4.8.3 학력에 따른 조절효과 분석 113
• 4.8.4 지역에 따른 조절효과 분석 114
• 4.8.5 운전경력에 따른 조절효과 분석 115
• 4.8.6 선호 정보매체에 따른 조절효과 분석 116
• 4.9 정책적 제언 117
• 4.9.1 가설검증 결과 117
• 4.9.2 UTAUT 관련 가설검증 결과 해석과 정책적 제언 118
• 4.9.3 UTAUT2 관련 가설검증 결과 해석과 정책적 제언 118
• 4.9.4 신규 독립변수 관련 가설검증 결과 해석과 정책적 제언 119
• 4.9.5 조절효과 분석 결과와 정책적 제언 119
• 제 5 장 결론 121
• 5.1 연구요약 121
• 5.2 연구의 시사점 123
• 5.3 연구한계 및 향후 연구방향 124
• 참고문헌 125
• 부 록 142