생성형 AI의 정보 특성과 시스템 특성이 지속적 이용의도에 미치는 영향에 관한 연구

• 영문명: A Study on the Impact of Information and System Characteristics of Generative AI on Continuous Usage Intention
• 발행기관: 글로벌융합연구학회
• 저자명: 김성환(Sung-Hwan Kim) 김하균(Ha-Kyun Kim)
• 간행물 정보: 『글로벌융합연구학회지』제4권 제1호, 1~13쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 자동으로 생성하여 의사결정을 보조하는 혁신적 기술로 주목받고 있고 생성형 AI의 정보 특성 및 시스템 특성이 사용자경험과 지속적 이용 의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구 필요성을 한층 부각하고 있다. 따라서 본 연구는 기술수용모델(TAM)을 기반으로 생성형 AI의 정보 특성과 시스템 특성이 사용자 경험 및 지속적 이용 의도를 수용하는 요인 분석을 목적으로 한다. 생성형 AI를 통해 의사결정에 도움을 받은 경험이 있는 136명의 사용자를 조사했으며 Smart PLS 4.0을 이용하였다. 연구 결과, 정보 특성은 사용자 경험과 지속적 이용 의도에 영향을 미쳤으며, 특히 적시성과 정확성은 신뢰성을 강화하고 사용자 만족도를 높이는 핵심 요인으로 확인되었다. 반면, 시스템 특성 중 개인 맞춤화는 사용자 경험에 유의한 영향을 미칠 것이라는 가설이 기각되었다. 이는 프라이버시 우려 및 데이터 신뢰 부족의 가능성을 시사한다. 또한 사회적 실재감은 사용자 경험에 긍정적 영향을 미쳤으나, 지각된 위험은 부정적 영향을 미쳤다. 본 연구는 생성형 AI 서비스의 설계에서 개인화 전략의 효율성 점검 및 보안과 프라이버시 강화의 중요성을 제시하며, 학문적으로 생성형 AI의 정보 및 시스템 특성을 통합적으로 검증하며 기존연구의 공백을 보완하였다. 실무적으로는 개인화 전략을 평가하고 데이터 보안과 투명성을 강화해 사용자 신뢰를 높이는 방안을 제안하였다. 본 연구는 표본의 구성에서 특정 연령대와 직업군에 편중된 한계를 가지며, 다양한 산업군과 사용자 집단을 포함한 후속 연구가 필요하다.

영문 초록

Abstract: Generative AI, an innovative technology that automatically generates various data such as text, images, and speech to assist decision-making, has gained significant attention. This highlights the need for research on how the information characteristics and system characteristics of generative AI influence user experience and the intention for continued use. Therefore, this study aims to analyze the factors influencing the adoption of user experience and continuous use intention based on the Technology Acceptance Model (TAM), focusing on the informational and system characteristics of generative AI. A survey was conducted with 136 users who had prior experience using generative AI to assist in decision-making, and Smart PLS 4.0 was employed for analysis. The findings reveal that informational characteristics significantly impact user experience and continuous usage intention. Among these, timeliness and accuracy were identified as critical factors that enhance reliability and increase user satisfaction. However, the hypothesis that personalization, as part of system characteristics, significantly affects user experience was rejected, suggesting potential concerns over privacy and a lack of trust in data. Additionally, social presence positively influenced user experience, while perceived risk had a negative impact. This study underscores the importance of evaluating the efficiency of personalization strategies and strengthening security and privacy in the design of generative AI services. Academically, it provides an integrated validation of the informational and system characteristics of generative AI, addressing gaps in existing literature. Practically, it suggests enhancing user trust by refining personalization strategies and improving data security and transparency. Nevertheless, this study is limited by a sample skewed toward specific age groups and occupations, highlighting the need for future research involving diverse industries and user demographics.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 연구설계

4. 실증분석 및 결과

5. 결론

References

키워드

생성형 AI 정보 특성 시스템 특성 사회적 실재감 지각된 위험 지속적 이용의도 Generative AI Information Characteristics System Characteristics Social Presence Perceived Risk Continuous Usage Intention