Korea Digital Contents Society

Current Issue

Journal of Digital Contents Society - Vol. 22 , No. 1

[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 21, No. 12, pp.2159-2168
Abbreviation: J. DCS
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 31 Dec 2020
Received 22 Oct 2020 Revised 13 Nov 2020 Accepted 30 Nov 2020
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2020.21.12.2159

공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구
유승규1, *
1서경대학교 인성교양대학, 교수

A Study on the Factors Influencing the Continued Use intention of Personal Mobility Services Based on the Sharing
Seung-Gyu Yu1, *
1Professor, Seokyeong University The College of Humanity and General Education
Correspondence to : *Seung-Gyu YU E-mail: yuseunggyu@naver.com


Copyright ⓒ 2020 The Digital Contents Society
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초록

인터넷 플랫폼과 SNS의 사용자확대는 공유경제를 활용한 비즈니스의 성장을 가속화하고, 수요자와 공급자를 긴밀하게 연결시켰다. 이에 따라 등장하게 된 공유경제 플랫폼을 기반으로 한 서비스 중 최근 퍼스널 모빌리티 서비스는 매우 빠른 속도로 성장하고 있다. 본 연구는 기대일치이론을 기반으로 퍼스널 모빌리티 특성, 공유경제 플랫폼 특성, 지각된 위험을 활용하여 연구모형을 구성하였다. 연구모형의 가설검증을 위해 20대 이상의 사용자 인원을 대상으로 설문을 수집하였다. 수집된 설문지를 활용하여 실증분석을 실시하고, 독립 요인들이 매개요인을 거쳐 최종적으로 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다.

Abstract

The expansion of Internet platforms and SNS users accelerated the growth of businesses utilizing the shared economy, closely linking consumers and suppliers. Among the services based on the shared economy platform that has emerged, the personal mobility service has been growing at a very rapid pace recently. Based on the theory of expected matching, this study has formed a research model by utilizing the characteristics of personal mobility, shared economy platform, and perceived risks. The survey was collected from more than 20 users for hypothesis testing of the study model. An empirical analysis was conducted using the collected questionnaire and how independent factors ultimately affect the intent of continuous use through the parameters.


Keywords: Shared Economy Platform, Personal Mobility, Expected Match Theory, Intention of Continuing Use, Empirical Analysis
키워드: 공유경제 플랫폼, 퍼스널 모빌리티, 기대일치이론, 지속사용의도, 실증분석

Ⅰ. 서 론

공유경제는 IT 플랫폼의 급속한 발전과 경제의 저성장으로 인한 공유 개념의 인식 전환은 매우 빠른 속도로 팽창되었다. 금융위기 이후 저성장, 높은 실업률 등으로 소유 포기 계층이 늘어나며, 공유에 대한 긍정적 인식이 확대되었다. 이와 동시에 IT 플랫폼과 SNS 시장의 확대는 공유경제 비즈니스 성장의 촉매 역할을 수행하였다.

스마트폰, 센서, GPS, 결제 시스템의 발달은 수요자와 공급자를 긴밀하게 연결하게 했으며, IT플랫폼 개발은 거래 비용을 축소시키며 공유서비스의 접근성을 높였다.

공유경제(sharing economy)는 한번 생산된 제품을 여럿이 공유해 쓰는 협력 소비를 기본으로 한 경제방식을 말하며, 물품, 생산설비, 서비스등을 개인이 소유할 필요 없이 필요한 만큼 빌려 쓰고, 자신이 필요 없는 경우 다른 사람에게 빌려주는 공유 소비를 의미한다[1].

1인 가구의 증가로 소비 패러다임의 변화는 소유에서 공유로 변화하고 있다. 또한, 온라인 플랫폼을 통한 P2P 거래증가와 함께 공유경제로 확산되고 있다.

2016년 다보스포럼에서는 미래 혁신 비즈니스로 ʻ공유경제ʼ를 선정하였다. 이에 따라 공유경제 기업 활동에 대한 가이드라인이 없던 유럽연합(EU)도 공유경제 활성화에 박차를 가하고 있으며 중국은 공유경제에 대한 정부의 강력한 육성 정책에 기반을 두어 연평균 40%씩 성장하고 있으며, 2020년에는 중국 전체 GDP의 10%, 2025년에는 GDP의 20%를 차지할 것으로 예측하고 있다[1]. 공유경제 개념은 글로벌 금융위기 이후의 저성장 기조에서 IT 플랫폼, SNS 등의 성장을 기반으로 비즈니스 모델로 구체화하였고, 그중 우버(Uber)와 에어비앤비(Airbnb)는 대규모 투자 유치를 기반으로 공격적인 사업 확장과 수요 창출을 지속하여 전통산업을 위협하는 세계적 기업으로 성장하였다[2].

최근 자동차, 비행기, 기차 등의 이동 수단보다 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility)로 불리는 소형 이동기기가 주목을 받고 있다. 퍼스널 모빌리티는 근거리 및 중거리를 주행할 수 있는 전기구동 방식의 개인용 이동 수단을 통칭하며, 소형 전기자동차 세그웨이, 전기자전거, 전기 오토바이 등을 포함한다[38]. 퍼스널 모빌리티는 사용자의 체중을 옮기면 무게중심의 방향으로 움직이며, 자동차, 오토바이, 자전거와는 전혀 다른 운전의 즐거움을 느낄 수 있다. 도심 안에서 이동하는데 최적화된 소형 이동 수단으로 도시화가 급속히 진전되면서 활용도가 증대되어 전기자동차 시대가 도래하기 전 현실적이면서도 경제적이고 편리한 대안이 될 것이라는 전망이 지배적이다. 또한, ICT와 결합하여 관광지나 거리에서의 이동 수단으로 발전하고 있다.

최근 국내에서도 개인형 이동 수단 시장이 급성장하고 있으며, 2018년도부터 전동킥보드의 공유서비스가 제공되고 있다. 2018년 9월 ‘킥고잉’을 시작으로 ‘지쿠터’, ‘알파카’ 등의 업체가 서울 일부 지역 및 제주도 일대에서 서비스를 제공하고 있다. 한국교통연구원에 따르면 2016년 6만 대가량이던 국내 퍼스널 모빌리티 시장이 2022년까지 20만대로 증가할 것으로 예상하고 있다[3].

Martin Weitzman(1984)의 ‘The Share Economy’를[4] 시작으로 등장하게 된 공유경제는 최근 경제 불황에 따라 공유경제에 관한 관심이 높아지면서 공유경제와 관련된 연구는 꾸준히 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 연구는 대부분의 초기 단계의 연구로 공유경제의 현황과 분석 그리고 사례를 중심으로 한 연구들이 주를 이루고 있다. 최근 공유경제에 관한 연구는 공유경제 인식유형이나 공유경제 플랫폼 사용자들의 이용의도를 밝히기 위한 연구로 연구의 범위가 점차 확산되어가고 있으며, 다만 이용의도를 밝히기 위한 연구들 또한 초기 단계로써 연구로 이용의도에 영향을 미치는 직접적인 변수 간의 구조적 상관관계에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이러한 상황에서 여러 논문의 선행연구, 정부 부처의 보고서, 통계자료, 신문, 인터넷의 자료를 바탕으로 본 연구를 수행하였다. 이에 따라 본 연구에서는 아래와 같은 항목을 연구하고자 한다.

첫째, 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 현황과 특성을 파악하고 모빌리티 관련 서비스를 소비하도록 하는 요인에 관한 연구를 제공하고자 한다.

둘째, 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 이용의도에 영향을 미치는 주요 요인들을 체계화하여 이에 따른 상관관계에 대한 실증적 검증을 수행하려 한다.

셋째, 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 이용 활성화를 위한 서비스 개선 및 퍼스널 모빌리티의 확대 방안에 대해 모색하여 서비스 이용을 증대할 수 있는 시사점을 제공하고자 한다.


Ⅱ. 이론적 배경
2-1 공유경제 플랫폼

공유경제 시장의 급속한 확대의 배경에는 ‘경제 위기’라는 전 세계적인 이슈로 인한 글로벌 환경 변화를 지적할 수 있다. 2008년 세계 경제 위기가 촉발한 저성장 경제 환경, 높은 실업률, 취업난, 실제 가계 소득의 저하는 소비 형태를 경제적 소유와 과소비보다 필요한 만큼 적정하게 소비하는 소비 형태로 전환하는 계기를 마련하였고, 소비방식은 ‘소장 가치’보다는 합리적인 소비를 통한 ‘사용가치’에 비중을 둔다[5]. 이전부터 미국과 유럽에 이러한 거래 방식이 존재해왔지만, 경제 위기가 계기가 되어 공유경제가 급성장하고 소비자들의 관심이 높아지게 되었으며, 소비자들은 수동적인 태도보다는 능동적인 주체로 시장의 변화에 참여함으로써 공유경제 비즈니스 모델의 발전을 촉진했다[6].

공유경제는 특정 자산에 대한 ‘개인의 소유’가 아닌 ‘거래 주체 간의 공유’가 핵심으로 작용한다. 공유경제의 거래는 주로 유휴자원을 임대하는 대여자와 이를 이용하려는 이용자 간의 거래 중개 플랫폼을 통해 이루어지며, 대여자와 이용자는 대부분 개인이지만, 기업이 되기도 한다. 또한, 거래 중개 플랫폼과 대여자가 동일한 경우도 발생하게 되는데, 이는 유휴자원을 보유한 기업이 자체적인 플랫폼을 구축하여 이용자와 거래하는 방식으로 이루어지는 것이다[7].

공유경제는 여분의 재화나 지식을 소셜네트워크 등을 통해 대여하거나 교환하여 상호 편익과 적정 이윤을 얻는 비즈니스 모델이자 생활방식이다. 즉 공유경제는 사회적 가치를 추구하며 지역사회에 기반하고 있고 모바일 기술을 필요로 한다는 점에서 기존의 대여 및 임대사업 또는, 아나바다와 같은 시민 절약 운동과 차별화된다[8].

공유경제 플랫폼은 컴퓨터뿐만 아니라 스마트폰이나 태블릿PC등의 스마트기기만 있으면 어디든지 언제든지 내가 원하기만 하면 활용할 수 있는 편의성이 있다. 공유경제의 개념이 등장하기 이전에도 사회적기업이 일정 부분에서 자원의 공유와 재분배의 기능을 맡아왔다. 하지만 이런 기존의 모델들은 공유 경제 모델처럼 IT 기술을 활용해 언제 어디서나 자원을 공유하고 이용할 수 있는 편의성은 없었다. 최근 공유경제가 크게 부상하는 중심에는 IT의 발전을 통한 언제 어디서나 이용할 수 있는 편의성이 있다.

2-2 퍼스널 모빌리티

퍼스널 모빌리티(personal mobility)는 개인용 이동수단을 지칭하는 말로써 전동휠, 전동킥보드, 전동스케이트보드, 전기자전거 등이 이에 해당하며 주로 전기를 동력으로 움직이는 1인용 이동 수단을 말한다[3].

현대 도시교통의 중심인 자동차는 도시 대부분에서 도심화 가중 및 복잡화로 인해 폭증하는 교통 수요와 그에 따른 교통 혼잡과 대기오염 등 여러 환경문제를 야기해왔다. 이러한 환경문제를 해결하기 위해 친환경에너지 및 소재 개발과 활용정책을 중심으로 세계 국가들은 저성장의 돌파구를 찾고 있다. 내연 자동차에서 전기자동차로의 전환을 장려하고 있다. 하지만 친환경 자동차는 환경문제를 해결하기 위한 수단일 뿐 일정한 크기의 차로와 주차공간을 활용하기 때문에 도시교통 문제를 근본적으로 해결해 주는 것은 아니다. 이러한 도시교통 문제를 해결하려는 방안으로 주목받고 있는 퍼스널 모빌리티는 자동차 중심의 현재 교통체계의 문제점을 해소하면서 동시에 친환경적이고 지속 가능한 교통체계를 구현할 것으로 기대되고 있다. 퍼스널 모빌리티 시장은 2001년 세그웨이의 등장과 형성되었으며, 꾸준히 확대되고 있다. 시장 확대와 함께 외발형, 투휠보드형, 킥보드형 등 다양한 형태 및 성능의 제품들이 판매되고 소비자들이 사용하고 있기 때문에 퍼스널 모빌리티의 형태를 한가지로 정의하기는 어렵지만, 퍼스널 모빌리티의 공통된 특징 그리고 기존의 차량과는 구분되는 차별성을 지니고 있다. 크게 3가지 특장점은 첫째, 재차 인원과 제원의 축소, 둘째, 전기를 동력으로 하여 친환경적, 셋째, 휴대성으로 인한 차세대 이동수단으로 적합하다고 할 수 있다[9].

2-3 지각된 가치

지각된 가치는 거래행동 과정에서 중요한 요인이며, 제품이나 서비스를 선택할 때에 중요한 변수로 설명된다. 다차원적으로 가치를 측정하는 방법은 인지·정서적, 심리적 복잡성을 반영하는 방법으로 가치를 구성하고 있는 요소를 측정하는 방법이다. 이는 가치구성요소로 볼 수도 있으며, 지각된 가치에 영향을 주는 선행요인으로 볼 수도 있다[10]. 다차원적인 접근법은 주로 경제적인 가치에 중점을 두고 있는 단일 차원의 개념과는 달리 서비스 산업에서 주로 이용되고 있으며 소비자의 다양한 행위를 설명할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

Sweeney et al(2001)는 고객가치의 구성개념들을 사회적 가치, 감정적 가치, 기능적 가치, 경제적 가치로 4가지 차원으로 설정하였다[11].

선행 연구들을 바탕으로 본 연구에서는 공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스에서의 지각된 가치에 관하여 경제적인 가치에 중점을 두고 있는 단일 차원의 개념으로 측정하기 보다는 소비자의 다양한 행위를 설명할 수 있어 서비스 산업에서 주로 이용되고 있는 다차원적인 접근으로 경제적 가치, 사회적 가치를 활용하여 연구를 진행한다.

2-4 지각된 위험

Bauer(1960)는 의사결정과정에서 소비자는 결과를 확실하게 예측할 수 없으며 의사결정의 결과가 의도하지 않은 결과로 나타날 수 있다는 불확실성 때문에 위험을 인지하게 된다고 했다[12]. Bauer가 지각된 위험을 불확실성과 성과의 함수로 정의한 것에 반해, Cox(1967)는 지각된 위험을 불확실성과 손실의 함수로 정의하였다. 구매목적에 대한 불확실성, 구매목적과 선택이 일치하지 못하는 것에 대한 불확실성, 구매 후 만족할 것인지에 대한 불확실성, 이렇게 세 가지 불확실성에 대한 손실의 함수로 보고, 지각된 위험은 세 가지 불확실성 중 한 가지 이상이 소비자심리에작용하는 것으로 정의했다[13]. 이후 Jacoby 외(1972)도 Cox와 같이 지각된위험을 불확실성과 손실이라는 두 요소에 의하여 정의하고 있다[14].

2-3 기대일치이론

기대일치이론은 서비스 마케팅 분야에서 소비자의 만족과 구매 후 행동 연구를 위해 널리 사용되어왔다. 기대일치이론에 따르면 구매의도를 형성하는 과정은 다음과 같다. 먼저 특정 상품이나 서비스에 대해 구매 이전에 첫 기대를 형성한다. 둘째, 제품을 실제로 사용하고, 첫 소비 후, 해당 상품을 이용한 성과에 대해 지각한다. 셋째, 지각된 성과와 첫 기대를 평가하여 기대와의 일치 여부를 판단한다. 넷째, 기대의 일치 정도에 따라 만족감이 형성된다. 마지막으로 만족한 소비자는 재구매 의사를 형성하는 반면 불만족한 소비자는 재구매를 하지 않게 된다[15]. Bhattacherjee(2001)는 유용성은 만족에 영향을 미치는 요인임을 증명하였다[16]. 선행연구는 만족을 소비자 만족의 관점에서 연구해왔으며, 만족은 소비자들의 정서적 반응, 인지적 현상에 따라 해석한다[17].

기대일치이론은 다양한 분야의 연구에 적용 및 활용하였고, 사용자의 만족은 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 검증하였다.


Fig. 1. 
Expectation Confirmation Model


Ⅲ. 연구모형 설계
3-1 연구모형 설계 방안

연구모형 설계는 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 연구하고자 선행 연구를 근거로 연구모형을 구성하였다.

퍼스널 모빌리티를 사용함에 있어서 사용자가 생각하는 특성 요인을 활용하고, 경제적 가치, 사회적 가치 요인을 통해 퍼스널 모빌리티를 사용함에 있어서 지속이용의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 그리고 마지막 독립변수인 지각된위험은 현재 퍼스널모빌리티를 사용함에 있어서 신체적위험이 증가하고 있기에, 사용자들이 퍼스널모빌리티를 사용함에 있어 어떤 평가를 하는지 알아보고자 하였다.

본 연구에서는 선행연구 및 퍼스널 모빌리티 이동수단의 장점을 근거로 퍼스널 모빌리티 서비스의 특성을 접근성, 연계성, 이동성으로 구성하였다.

기대일치이론에서 활용한 유용성과 만족 요인을 활용하였다. 현재 퍼스널 모빌리티 서비스 사용자가 유용하게 느끼고, 만족하고 있는지 최종적으로 사용의도가 있는지 알아보고자 하였다. 퍼스널 모빌리티 특성 요인들이 매개변수인 유용성과 만족에에 직접적인 영향을 미치는 정도를 평가하고 최종적으로 지속사용의도에 직간접적인 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 그리고 경제적, 사회적 가치, 지각된 위험을 활용하여 지속사용의도에 영향을 미치는지 검증하고자 한다.


Fig. 2. 
Research model

3-2 연구가설 설정
1) 접근성

접근성은 대중교통을 이용하는 부분에 있어서 출발하는 곳과 목적지, 대중교통 환승지, 목적지와의 거리로 대표되는 속성이다. 접근성은 이용자의 따라 다르게 체감될 수 있으며, 상대적인 속성으로 정의될 수 있다. 상대적인 속성이어서 이용자의 관점에서는 공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스를 이용할 수 있는 스테이션이 이용자에게 가까운 지역에 위치하는 것이 사용자가 판단하는 중요한 요소가 된다[18, 19].

본 연구에서는 공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 접근성과 관련하여 가설을 설정 하였다.

H1-1: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 접근성은 유용성에 정 (+) 의 영향을 미칠 것이다.H1-2: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 접근성은 만족에 정 (+) 영향을 미칠 것이다.

2) 연계성

‘연계성’이란 두 개 이상의 교통수단을 연계하여 통행 혹은 환승하여 이용하는 방법으로 교통수단을 활용되는 특성을 말한다[20]. 또한, 교통의 기능을 향상시고, 이용자의 교통기본권을 확장하는 역할을 한다. 이용자들은 연계성을 이용하여 통행목적을 달성을 할 수가 있다[18].

연계성을 높이기 위해서는 교통수단과의 갈아타는 거리를 축소해야 하고, 대중교통과의 연계를 위해 버스정류장과 지하철역 기반으로 퍼스널 모빌리티 스테이션 설치, 개인 교통수단과의 연계를 위하여 차량 주차장을 필요로 한다. 대중교통과 연계를 기반으로 교통요금체계의 개편을 통해 지하철이나 버스와의 환승 시 교통카드의 호환도 필요하다[21].

이에 본 연구에서는 공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 연계성과 관련하여 대하여 다음과 같은 가설을 설정 하였다.

H2-1: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 연계성은 유용성에 정 (+) 의 영향을 미칠 것이다.H2-2: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 연계성은 만족에 정 (+) 영향을 미칠 것이다.

3) 이동성

이동성은 공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스 이용 시 이동 편익에 대한 속성으로써 이동성은 퍼스널 모빌리티를 이용함으로 인해서 이동 시간이 감소하는 것이라 할 수 있다 [20].

공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스를 이용하면 보행 속도 보다 빠르게 목적한 지역으로 이동을 할 수가 있어 보행을 통해 이동하는 시간을 단축시켜 준다. 도심지역의 복잡한 도로를 퍼스널 모빌리티는 좁은 공간으로 이동이 가능하여 최단거리로 이동할 수 있다. 도심지역 통행을 할 때에는 골목길을 이용하여 이동이 가능하기 때문에 택시, 승용차, 버스 등 다른 교통수단과 비해 빠르다고 할 수 있다[22].

공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 이동성에 관하여 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H3-1: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 이동성은 유용성에 정 (+)의 영향을 미칠 것이다.H3-2: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 이동성은 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

4) 경제적 가치

글로벌 경제위기는 소비자들의 소비성향을 기존의 제품을 재사용, 재활용하는 현명한 소비로 변화시켰다[23]. 협력적 소비로의 이동은 적은 비용으로 더 많은 가치를 추구하는 이러한 소비성향이 반영된 결과이다[24]. 가격은 마케팅 관리자가 통제하는 4가지 중요한 변인인 제품, 가격촉진, 유통 중의 하나로 마케팅 관리자가 어떻게 가격정책을 하느냐에 따라 기업에 많은 영향을 미친다[25]. 또한, Wakefield & Inman(2003)의 연구에서는 소비자의 행동은 사회적 영향에 의해 가격 민감도에 차이가 있음을 설명하였으며[26], 가격과 관련하여 나타나는 소비자 행동이 보다 다양한 요인들에 의해 차이가 날 수 있음을 확인할 수 있다[27]. 선행연구를 바탕으로 경제적가치가 지속사용의도에 영향을 미칠것이라고 가설을 설정하였다.

H4: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 경제적 가치는 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

5) 사회적 가치

퍼스널 모빌리티의 개념은 최근 이슈로 떠오르고 있는 환경문제를 해결하기위한 친환경적인 트렌드에 부합되어 친환경 제품의 사용을 결정짓는 요인으로 활용될 수 있다. 환경문제 대한 의식의 증가는 사회를 위해 자원을 보다 효율적으로 사용하는 방법을 찾는 계기가 되었다[23]. 친환경 제품 자체가 주는 혜택의 관점에 기초하여 설명하고자 하였으며, 친환경 제품이 주는혜택을 사회적 혜택(social benefit)으로 활용하였다[28]. 사회적 혜택은 친환경적인 제품을 통해 사회 전체가 얻을 수 있는 혜택에 대한 소비자 지각을 의미하며, 기업의 사회적 책임 활동으로 인해 소비자가 얻은 사회적 혜택은 기업평가 및 제품평가와 같은 기업성과 향상에 긍정적인 영향을 미친다는것을 밝혔다[29]. 본 연구는 물건을 구매하여 사용하고 버리는 것이 아니라 사용자 관점에서 비용을 최소화하여 공유하고 사용하는 행동이 개인의 사용의도에 영향을 미치는지 알아보고자 하였다.

선행연구를 바탕으로 본 연구에서는 사회적가치가 지속사용의도에 영향을 미칠 것이라고 가설을 설정하였다.

H5: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 사회적 가치는 지속사용의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

6) 지각된 위험

지각된 위험은 지각된 가치와 함께 고려되어야 할 매우 중요한 변수이다[30, 31]. 그리고 지각된 위험을 제거하는 것이 가치를 높이는 중요한 요소 중 하나라고 주장하였다[32]. 특히, 모든 거래가 가상의 공간에서 이루어지는 온라인 환경에서의 지각된 위험은 대면 관계에서 이루어지는 오프라인 환경보다 더 중요하게 고려되어야 한다[12]. 선행연구들에 비추어 볼 때, 공유경제 플랫폼을 기반으로 한 퍼스널 모빌리티 서비스를 사용하는 사용자들이 서비스를 이용하는 데 인지하는 위험이 크다면 지각된 가치에 영향을 미칠 것이라는 점을 추론하여 지각된 위험과 지속사용의도에 대한 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H6: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 지각된 위험은 지속사용의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

7) 유용성 및 만족

기술수용모델에서 지각된 유용성은 사용의도 영향을 미치는 요인임이 증명하였다[33]. 지각된 유용성이 만족을 통하여 사용 의도에 영향을 미치는 것을 증명하였으며, 구성개념으로 활용된 독립 변수들은 만족과 지각된 유용성에 유의한 영향을 미친다는 것을 실증분석하여 제시하였다[34]. 선행연구를 바탕으로 본 연구에서는 유용성이 만족과 지속사용의도에 영향을 미칠 것이라고 가설을 설정하였다.

만족은 기술이나 정보시스템의 수용 후 행동에 대한 결과와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수용 후 행동은 사용의도와 관계가 있음을 제시하였으며, 지각된 유용성은 만족을 통해 정보시스템의 사용의도와 인과관계가 있음을 제시하였다[16].

소비자들은 제품과 서비스에 대한 만족 여부에 따라 사용의도로 이어질 수 있고, 이러한 요인은 소비자의 사용 행동에 영향을 미친다고 할 수 있다. 사용의도에 연결되는 만족은 제품 및 서비스에 대한 선택 및 사용에 대해 긍정 혹은 부정적으로 영향을 미칠 수 있다. 그렇기 때문에 만족은 초기 사용에 영향을 강하게 미치고고 향후 제품 및 서비스 사용 결정에 잠재성을 지니고 있다[34]. 선행연구를 바탕으로 본 연구에서는 만족이 지속사용의도에 영향을 미칠 것이라고 가설을 설정하였다.

H7: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 유용성은 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.H8: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 유용성은 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.H9: 공유경제 플랫폼 기반 퍼스널 모빌리티 서비스의 만족은 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.


Ⅳ. 실증분석 결과
4-1 자료수집 및 통계

연구모형의 가설들을 검증하기 위해 선행연구를 통해 7점 척도로 설문항목을 구성하였다. 공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스에 대해 경험이 있는사용자들 중에 불특정 다수를 대상으로 하였다. 자발적 참여를 전제로 총 400부의 설문을 오프라인, 온라인으로 배포하였으며, 회수된 설문지 중에 불성실하거나 불완전한 응답 178부를 제외하여 나머지 232부를 최종 분석에 활용하였다.

Table 1. 
The result Demographic data
Category Frezuency Ratio(%)
Gender Male 167 72%
Female 65 28%
Age 20~29 139 60%
30~39 61 26%
40~49 22 9%
50< 10 4%
experience
(Month)
3> 11 5%
3~5 44 19%
6~8 66 28%
9~12 87 38%
13< 24 10%

4-2 탐색적 요인분석 및 신뢰도 검증

연구모형에서 활용할 변수들의 타당성을 확인하고자 탐색적 요인분석 및 신뢰도 분석을 하기 위해 SPSS 23.0을 활용하였다. 요인추출은 주성분 분석을 활용하였다. 기준은 요인별로 요인적재량 0.5 이상, 고유값 1.0 이상으로 기준치를 선정하였다. 변수들의 신뢰도를 확인하기 위해 Cronbach's Alpha 계수를 활용하였다. 기준치는 0.7이상으로 설정하였다[35]. 그 결과 요인적재량이 0.5 이상으로 각 변수의 항목들이 타당성이 확보되어 최종 측정 항목을 선정하였고, 크론바 알파 계수(Cronbach’s ) 각 변수간 0.7 이상으로 나타나 이상이 없는 것으로 확인되었다. 결과는 표2.와 같다.

Table 2. 
The result of Validity, Reliability test of EFA
struct Ingredient Cronbach’s A
1 2 3 4 5 6 7 8 9
AC1 .156 .155 .190 .280 .686 .282 .165 .219 .137 0.814
AC2 .147 .244 .299 .043 .624 .157 .211 .045 .313
AC3 .249 .362 .184 .132 .709 .192 .142 .157 .170
AC4 .232 .257 .304 .228 .744 .198 .191 .084 .006
LI1 .237 .225 .252 .146 .063 .156 .120 .769 .050 0.842
LI2 .321 .226 .139 .197 .262 .254 -.013 .639 .166
LI3 .132 .334 .111 .238 .116 .091 .132 .716 .132
MI1 .139 .243 .129 .234 .113 .179 .733 .054 .061 0.871
MI2 .221 .034 .289 .050 .116 .188 .731 .075 .130
MI4 .041 .043 .228 .177 .205 .072 .771 .095 .114
EV1 .277 .264 .262 .722 .179 .200 .196 .177 .151 0.911
EV2 .285 .325 .288 .615 .211 .135 .223 .241 .035
EV3 .231 .256 .276 .706 .128 .210 .173 .159 .155
EV4 .241 .025 .311 .694 .225 .204 .177 .206 .205
SV1 .128 .045 .770 .214 .168 .194 .240 .147 .105 0.854
SV2 .155 .076 .709 .264 .147 .151 .166 .181 .238
SV3 .147 .224 .723 .150 .194 .197 .166 .151 .024
SV4 .153 .123 .683 .260 .291 .194 .251 .069 .037
PR1 .231 .147 .171 .211 .226 .733 .206 .080 .106 0.832
PR3 .141 .266 .260 .166 .178 .735 .091 .215 .129
PR4 .056 .155 .293 .184 .241 .668 .241 .167 .176
PU2 .244 .254 .164 .260 .200 .330 .192 .197 .644 0.924
PU3 .331 .346 .236 .242 .259 .167 .203 .220 .606
PU4 .449 .225 .153 .247 .274 .221 .253 .101 .524
ST1 .239 .637 .248 .238 .244 .218 .149 .230 .072 0.927
ST2 .192 .747 .079 .167 .290 .076 .111 .222 .212
ST3 .275 .766 .184 .184 .187 .209 .142 .222 .089
ST4 .223 .678 .112 .103 .202 .199 .171 .267 .181
IC1 .757 .234 .195 .136 .194 .082 .175 .250 .147 0.899
IC2 .688 .123 .197 .352 .142 .260 .101 .152 .126
IC3 .710 .244 .117 .264 .230 .185 .182 .159 .210
IC4 .748 .322 .189 .167 .164 .068 .165 .240 .111
Eigen Value 3.53 3.56 3.33 3.2 3.16 2.49 2.48 2.51 1.68 N/A
% of Variance 11.37 10.82 10.74 9.69 9.58 8.09 8.08 7.56 5.27

4-3 확인적 요인분석

연구가설 검정에 앞서 탐색적 요인분석 결과를 토대로 확인적 요인분석을 실시한 결과는 표 3.에 작성하였다. 척도들이 해당 변수에 대한 대표성을 갖는지를 평가하기 위해 구성신뢰도(C.R) 0.7 기준, 분산 추출값(AVE) 0.5를 기준[36]으로하여 도출한 결과, 구성신뢰도는 기준치인 0.7, 분산추출값 0.5을 상회하여 결과값에 대해 이상이 없다고 할 수 있다.

Table 3. 
Result of the Fceptual reliability and Ient validity test of the mGurement model
structs MGure Factor Loading C.R AVE
Accessibility AC1 0.735 0.881 0.651
AC2 0.864
AC3 0.798
AC4 0.826
Linkage LI1 0.826 0.864 0.680
LI2 0.813
LI3 0.835
Mibility MI1 0.764 0.822 0.608
MI2 0.815
MI4 0.759
economic value EV1 0.913 0.924 0.752
EV2 0.844
EV3 0.851
EV4 0.861
social value SV1 0.869 0.904 0.704
SV2 0.855
SV3 0.796
SV4 0.835
perceived risk PR1 0.813 0.864 0.680
PR3 0.815
PR4 0.846
perceived usefulness PU2 0.887 0.911 0.775
PU3 0.886
PU4 0.868
Satisfaction ST1 0.845 0.910 0.718
ST2 0.831
ST3 0.89
ST4 0.824
Intention of Continuing Use IC1 0.895 0.920 0.744
IC2 0.842
IC3 0.868
IC4 0.845

4-4 판별타당성 분석

Fornell & Larcker(1981)의 방법을 이용하여 판별 타당성을 검증하였다[37]. 표 4.는 변수들의 상관계수를 도출한 값이고, 변수에서 도출한 평균분산추출값이 변수들의 상관계수 제곱보다 수치가 높기 때문에 본 연구의 변수들의 판별 타당성에는 이상이 없다고 보여진다.

Table 4. 
The result of discriminant Validity
AC LI MI EV SV PR PU ST IC
AC 0.651
LI 0.061 0.680
MI 0.131 0.161 0.608
EV 0.133 0.242 0.236 0.752
SV 0.194 0.193 0.327 0.306 0.704
PR 0.278 0.205 0.260 0.364 0.284 0.680
PU 0.430 0.130 0.346 0.140 0.227 0.254 0.775
ST 0.278 0.228 0.378 0.218 0.337 0.374 0.412 0.718
IC 0.330 0.154 0.266 0.173 0.180 0.353 0.382 0.498 0.744

4-5 연구모형의 적합도 검정

가설 검증을 실시하기 전에 연구모형의 적합도를 검증하였다. 모형 적합도 결과를 표 5.에 제시하였으며, 연구모형 적합도 지수가 이상 없는 결과를 보였다.

Table 5. 
Model fitness test
Fit indices Indicator Desirable range
Absolute fit index χ²(CMIN)p 821.127
(P=0.000)
p≦0.05~0.10
χ²(CMIN)/df
(Q)
1.842 1.0≦CMIN/df≦3.0
RMSEA 0.049 ≦0.08
RMR 0.043 ≦0.08
GFI 0.821 ≧0.8~0.9
AGFI 0.842 ≧0.8~0.9
PGFI 0.687 ≧0.5~0.6
Incremental fit index NFI 0.867 ≧0.8~0.9
NNFI(TLI) 0.936 ≧0.8~0.9
CFI 0.932 ≧0.8~0.9
Parsimony fit index PNFI 0.784 ≧0.6
PCFI 0.822 ≧0.5~0.6

4-6 연구모형 검증

본 연구에서 설정한 가설들의 채택, 기각을 알아보기 위해 경로 분석을 시행한 결과를 표 5.에 작성하였다. 본 연구의 연구가설 채택 여부는 C.R +1.96 이상, P-Value 0.05 이하를 기준으로 하였다.


Fig 3. 
Results of Structural Equation Model Hypothesis Test

Table 7. 
The result of Path Analysis
Hypothesis Standardized
Estimate
S.E. C.R P-
value
Results
<----
PU AC 0.234 0.061 2.425 0.016 O
LI 0.266 0.048 2.046 0.037 O
MI 0.335 0.053 2.743 0.004 O
ST AC 0.044 0.057 0.365 0.284 X
LI -0.084 0.051 -0.663 0.325 X
MI 0.299 0.073 2.465 0.013 O
PU 0.312 0.054 2.941 *** O
IC EV 0.284 0.068 4.061 *** O
SV 0.311 0.057 4.061 *** O
PR 0.032 0.043 0.661 0.346 X
PU 0.256 0.071 3.39 *** O
ST 0.188 0.086 2.346 0.012 O

유용성에 긍정적인 영향을 미치는 요인은 접근성, 연계성, 이동성으로 나타났으며, 만족에 긍정적인 영향을 미치는 요인은 이동성으로 나타났으며, 접근성, 연계성은 긍정적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 지속사용의도에 영향을 미치는 요인은 경제적가치, 사회적가치, 지각된 유용성, 만족으로 나타났으며, 지각된위험은 기각되었다.


Ⅴ. 결 론

본 연구는 현재 도심 속에서 흔히 볼 수 있는 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 알아보기 위해 선행연구들을 활용하여 주요 변수들을 선정하였다. 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티를 이용하는 데 있어 퍼스널 모빌리티 서비스 특성인 접근성, 연계성 그리고 이동성을 선행연구를 기반으로 독립요인으로 설정하였다. 그리고 공유경제 특성인 경제적 가치, 사회적 가치를 독립변수로 설정하고 마지막으로 외부적인 사고관련 위험인 지각된 위험을 변수로 설정 하였다. 기대일치이론을 근간으로 연구모형을 설정하여 실증분석하였다. 설문대상자는 퍼스널 모빌리티 서비스를 이용해본 사용 경험자를 대상으로 하였다.

공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 접근성은 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 접근성이 만족에 정(+)의 영향을 미치는 가설은 기각되었다. 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 대여 스테이션의 접근 거리가 주거지, 학교 그리고 직장과 가깝지만, 새로운 장소에 방문했을 때 사용을 못하는 경우가 있어 사용자들이 만족하지 못한 것으로 보여진다. 이는 앞으로 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스 대여 스테이션의 설치 계획을 수립하는데 있어서 사용자의 접근성을 고려해야하는 것을 시사한다. 접근성을 높이기 위해 빅데이터를 기반으로 지하철역 및 버스 정류소 근처 인접한 곳에 퍼스널 모빌리티의 대여 가능한 기기를 상승시킴으로써 만족도를 높힐 수 있다고 사료된다.

공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 연계성은 유용성에는 긍정의 영향을 미쳤다. 하지만 연계성이 만족에정(+)의 영향을 미치지 가설은 기각되었다. 이러한 결과는 이용자들은 다른 교통수단과 환승을 하기 위해 퍼스널 모빌리티 서비스를 이용을 하는 것으로 보여진다. 그러나, 지역에 따라 퍼스널 모빌리티 서비스를 제공하는 지역임에도 불구하고, 사용이 불문명한 곳이 있음고, 사용자들이 불편함을 느끼는 것으로 보여진다. 연계성 개선을 위해 시설 측면에서 변화가 필요하다. 개인 교통수단과의 환승을 위해 주차장의 확장이 필요하며, 향후 대중교통카드와 연계하여 대중교통 요금을 할인해 주는 서비스, 제도 등이 생긴다면 사용자들은 더욱 만족할 것이라고 사료된다.

공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스의 이동성은 유용성과 만족에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 퍼스널 모빌리티 서비스를 이용하여 출, 퇴근 시간, 목적지까지의 이동 시간이 단축되어 퍼스널 모빌리티 서비스를 만족한 것으로 보여진다. 하지만 서비스의 빠른 확대 및 빅데이터를 기반하여 퍼스널 모빌리티를 더 많이 사용 할 수 있게 기기 확대가 필요한 것으로 판단된다.

경제적 가치, 사회적 가치는 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 공유경제 플랫폼기반 퍼스널 모빌리티 서비스를 이용함에 따라 공유경제의 직접적인 혜택을 사용자들이 느끼는 것으로 보여진다. 공유경제 플랫폼을 이용하면서 얻을 수 있는 사회적 소속감 및 사회적 지위 강화가 큰 것으로 보여진다.

지각된 위험은 지속사용의도에 부(-)의 영향을 미치는 가설은 기각되었다. 이는 기존 많은 서비스 관련 선행연구들에서 사용자들은 서비스를 사용하는 데 위험을 느끼면 상대적으로 사용에 대한 부정적인 영향을 미친다고 설명하였다. 하지만 본 연구에서는 설문인원들이 20대와 30대 위주로 편중되어 기존 연구들과는 상이한 결과가 나왔다고 설명할 수 있다. 현재 퍼스널 모빌리티의 주 사용층인 20대에서 30대는 공유경제 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스에 대해 충분한 위험을 느끼고 있지만, 이는 퍼스널모빌리티가 주는 여러 장점이 외부에서 오는 사고 위험보다 높은것으로 해석할 수 있다. 하지만 퍼스널 모빌리티 서비스를 지원하는 기업은 안전을 더할 수 있는 이용법에 대한 교육과 안전운행을 위한 캠페인을 지속적으로 전개해야 하며, 국가적 차원에서 법적 제도적 정비와 구축은 퍼스널 모빌리티의 사용을 더욱 늘릴 수 있다고 사료된다.

본 연구의 기반인 기대가치이론의 유용성와 만족은 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는, 기존 선행연구들과 일치하는 결과를 보여주며, 서비스를 이용하는 데 있어 서비스를 사용하거나 받는 고객의 관점에서 중요한 요소임을 다시 한번 증명하였다. 특히 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스는 단순히 제품을 판매하는 개인과 구매하려는 개인의 거래환경이 아닌 서비스를 공유하여 개인에게 제공하는 방식을 취하고 있어 유용성과 만족이 매우 중요한 요소임을 알 수 있었다.

본 연구에서 사용한 독립변수들 말고도 다른 요인들이 영향을 미칠 수 있다. 연구모형에서 활용한 변수들 외에도 변수를 확장 및 다양한 연구모형을 구성하여 향후 연구를 해 볼 필요가 있다고 판단된다. 공유경제 플랫폼 기반의 퍼스널 모빌리티 서비스 지속사용을 위해서는 이용기기 및 시설을 계속 확충하고 외부사고 위협 감소를 위한 대처가 필요하다. 기업들은 이러한 점을 개선하기 위해 사용자의 의견, 사용형태를 플랫폼을 기반으로 빅데이터 수집하여 지속적인 서비스 개선, 이를 바탕으로 공유경제 플랫폼을 기반한 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 필요가 있다.


Acknowledgments

본 연구는 2020년 서경대학교 교내연구비로 연구하였습니다. 감사합니다.


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저자소개

유승규(Seong-Gyu, Yu)

1990년 : 한양대학교 자연과학대학 화학과

1994년 : 연세대학교 화학공학 석사

2015년 : 숭실대학교 경영학 박사

1998년: 삼성자동차(주) 경영기획실 과장

2001년: 삼성전자(주) 홍보실 차장

2005년: 삼성그룹 구조조정본부 기획팀 부장

2009년: 삼성그룹 전략기획실 부장

2010년: 삼성경제연구소 경영컨설팅 수석연구원

2017년: 삼성전자(주) 마케팅전략 그룹 상무(그룹장)

~현재: 서경대학교 인성교양대학 주임교수

    대한민국브랜드협회 최고위원

    한국외식경영학회 부회장

※관심분야:Technical MIS , 공유가치창출, 경영컨설팅, 기업컨설팅, 기업마케팅 등