5성호텔 AI기술수용요인과 인적 상호작용이 지각된 가치, 이용의도에 미치는 영향: 확장된 기술수용모델(TAM3) 적용
Effects of AI Technology Acceptance Factors and Human Interaction on Perceived Value and Behavioral Intention in five-Star Hotels: Applying the Extended Technology Acceptance Model (TAM3)
- 주제(키워드) 도움말 5성호텔 , AI기술수용요인 , TAM3 , 인적 상호작용 , 지각된 가치 , 이용의도
- 발행기관 국립강릉원주대학교 일반대학원
- 지도교수 도움말 김월호
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 관광학과
- 세부분야 해당없음
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/kangnung/000000012211
- UCI I804:42001-000000012211
- 본문언어 한국어
초록/요약 도움말
본 연구는 최근 3년이내 AI기술이 도입되어 있는 국내 5성호텔 이용 경험이 있는 만 19세 이상의 내국인을 대상으로 하여, 기술수용요인과 인적 상호작용이 지각된 가치 및 이용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 자료는 2025년 4월 4일부터 4월 18일까지 온라인 설문조사를 통해 수집되었으며, 설문지는 기존의 선행연구들을 기반으로 연구자가 직접 설계한 구조화된 문항으로 구성되었다. 총572부의 응답이 회수되었고, 이 중 호텔 등급 오기입, 비대상 시설 응답 등 기준에 부합하지 않는 47부를 제외한 525부가 최종 분석에 사용되었다. 연구모형은 확장된 기술수용모델(TAM3)을 바탕으로 설정되었으며, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 위험성, 인적 상호작용이 지각된 가치 및 이용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 지각된 가치가 이들 변수들과 이용의도 간 관계에서 매개효과를 갖는지를 추가로 분석하였다. 분석 절차로는 먼저 빈도분석과 기술통계를 통해 표본의 특성과 데이터 분포를 확인한 후, 탐색적 요인분석(EFA)과 신뢰도 분석을 통해 측정항목의 타당성과 내적 일관성을 검토하였다. 이어서 확인적 요인분석(CFA)과 경로분석을 통해 구조모형의 적합성과 변수 간 인과관계를 종합적으로 파악하였으며, PROCESS macro(Model 4)를 활용한 Bootstrapping 기반 매개효과 검증과 다중회귀분석을 병행하여 분석의 정밀도를 확보하였다. 분석 결과, 지각된 유용성과 지각된 용이성은 지각된 가치 및 이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미친 반면, 지각된 위험성은 유의한 부(–)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 인적 상호작용은 기술적 요인보다 더 강한 긍정적 영향을 미치며, 고객의 정서적 만족과 신뢰 형성을 통해 이용의도에 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 아울러, 지각된 가치는 외생변수들과 이용의도 간 관계에서 부분 매개역할을 수행하는 것으로 나타났다. 기존 TAM 기반 연구들이 지각된 유용성과 용이성에만 초점을 맞추었던 한계를 보완하고자, 본 연구는 TAM3의 구조를 바탕으로 기술수용을 촉진하는 요인뿐만 아니라 저해 요인으로서의 지각된 위험성과 정서적 경험 요인인 인적 상호작용을 추가 반영하여 연구모형을 확장하고, 이들의 영향 관계를 실증적으로 분석하였다. 이를 통해 감성적 상호작용이 중요한 호텔 서비스 환경에서도 TAM3가 유효하게 적용될 수 있음을 확인하였으며, 해당 이론의 적용 가능성과 구조적 확장성을 제시하였다. 특히, 지각된 유용성, 용이성, 위험성, 인적 상호작용 등 모든 외생변수가 지각된 가치를 매개로 이용의도에 유의한 영향을 미친다는 결과는, 고객의 가치 인식이 기술적 속성과 서비스 경험을 포괄하는 핵심 매개 변수로 작용함을 보여준다. 따라서 AI기술 도입 시, 기술적 효율성과 함께 정서적·사회적 상호작용을 통한 지각된 가치 제고가 전략적으로 고려되어야 하며, 인간 중심의 서비스와 기술적 요소 간의 균형 있는 통합이 요구된다. 다만, 본 연구는 단일 시점의 횡단적 자료를 기반으로 하였고, AI기술에 대한 포괄적 접근을 취하였다는 점에서 일반화에는 제한이 있다. 향후 연구에서는 AI기술의 유형별 특성을 고려하여, 고객 반응의 차이를 보다 세분화한 분석이 이루어질 필요가 있다. 주제어: 5성호텔, AI기술수용요인, TAM3, 인적 상호작용, 지각된 가치, 이용의도
more초록/요약 도움말
This study aims to empirically investigate the influence of technology acceptance factors and human interaction on perceived value and behavioral intention. Data were collected via an online survey conducted from April 4 to 18, 2025, using a structured questionnaire, which was designed by the researcher based on previous studies. The target population comprised Korean consumers aged 19 years and above who had used artificial intelligence (AI)-enabled services in five-star hotels in South Korea within the past 3 years. A total of 572 responses were collected, but 525 valid samples were retained for analysis after excluding 47 invalid responses due to inconsistencies such as hotel grade misreporting or unrelated facility usage. The research model was developed based on the extended Technology Acceptance Model 3 (TAM3). The study examined the effects of perceived usefulness, perceived ease of use, perceived risk, and human interaction on perceived value and behavioral intention. Additionally, it assessed the mediating role of perceived value in the relationships between these factors and behavioral intention. Analysis included frequency and descriptive statistics to examine sample characteristics and data distribution. It then performed exploratory factor analysis and reliability testing to ensure the validity and reliability of the measurement items. Additionally, confirmatory factor and path analyses were conducted to assess structural relationships, while PROCESS macro (Model 4) with bootstrap resampling and multiple regression analysis were employed to further verify mediating effects and enhance the robustness of results. The findings indicated that perceived usefulness and perceived ease of use exerted significant positive effects on perceived value and behavioral intention, whereas perceived risk negatively influenced these outcomes. Notably, human interaction exhibited a stronger positive impact than did technological factors, significantly enhancing the emotional satisfaction and trust of consumers, which, in turn, influenced behavioral intention. Moreover, the study found that perceived value partially mediated the relationships between external variables and behavioral intention. These results implied that TAM3 is applicable to service sectors characterized by high levels of emotional and experiential engagement such as the hotel industry. Furthermore, the findings highlighted the strategic importance of balancing between human-centered service and technological efficiency in AI implementation. Specifically, human interaction plays a complementary role in mitigating the perceived risk of consumers, which underscores the need to simultaneously enhance AI reliability and emotional response capabilities. Finally, the relevant stakeholders should consider differentiated implementation strategies that reflect hotel grade and consumer characteristics. Although this study provides initial insights by examining AI technologies in general, its cross-sectional design and lack of distinction between AI types limit broader applicability. Future studies should delve into AI-specific impacts through segmented analysis. Keywords: Five-star hotels, AI technology acceptance factors, TAM3, Human Interaction, Perceived value, Behavioral Iintention to Use
more목차 도움말
목 차
Ⅰ. 서론 1
제1절 연구배경 1
제2절 연구목적 7
제3절 연구방법 및 연구범위 8
Ⅱ. 이론적 배경 11
제1절 호텔의 AI(Artificial Intelligence)기술 11
1. AI기술의 정의 및 상용화 유형 11
2. 호텔의 AI기술수용과 기술수용모델(TAM) 21
3. 호텔의 AI기술수용 및 기술수용모델의 구성요인 34
4. 호텔의 AI기술수용 및 기술수용모델 관련 선행연구 45
제2절 인적 상호작용 47
1. 서비스품질의 개념 47
2. 서비스품질의 구성요인 49
3. 인적 상호작용의 개념 55
4. S-O-R이론과 인적 상호작용 58
5. 인적 상호작용의 구성요인 60
6. 인적 상호작용 관련 선행연구 63
제3절 지각된 가치 64
1. 지각된 가치의 개념 64
2. 지각된 가치의 구성요인 66
3. 지각된 가치 관련 선행연구 69
제4절 이용의도 71
1. 이용의도의 개념 71
2. 이용의도의 구성요인 72
3. 이용의도 관련 선행연구 74
Ⅲ. 연구설계 77
제1절 연구모형 및 연구가설 77
1. 연구모형 77
2. 연구가설 79
제2절 변수의 조작적 정의 90
1. 5성호텔 AI기술수용요인 90
2. 인적 상호작용 94
3. 지각된 가치 95
4. 이용의도 97
제3절 조사설계 99
1. 설문지 구성 99
2. 자료수집 및 분석방법 100
Ⅳ. 실증분석 104
제1절 표본의 특성 104
1. 인구통계학적 특성 104
2. 5성호텔 이용 고객의 이용 행태 및 AI 인식 특성 106
제2절 기술통계분석 109
1. 측정변수의 기술통계 109
2. 인구통계학적 특성에 따른 차이 분석 112
제3절 타당도 및 신뢰도 분석 113
1. 탐색적 요인분석 및 신뢰도 분석 113
2. 상관관계분석 117
제4절 연구모형 및 연구가설 검증 119
1. 측정모형의 확인적 요인분석 120
2. 구조모형의 적합도 및 경로분석 125
3. 매개효과 분석(Bootstrapping 기반) 129
4. 회귀분석 131
5. 연구가설 검증 결과 136
Ⅴ. 결론 138
제1절 연구결과 요약 138
제2절 시사점 144
제3절 연구한계 및 향후 연구 방향 147
참고문헌 149
설문지 179
Abstract 188
