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블록체인은 분산 장부 기술(Distributed Ledger Technology)의 일종으로서, 참여자들간에 생성되는 거래정보를 기록한 원장을, 특정 기관이나 조직의 중앙서버를 거치지 않고, 참여자들이 소속된 네트워크에 분산하여, 이들 참여자들간에 공동으로 기록·관리하는 기술이자 시스템을 의미하며, 이를 시각적으로 나타내면 그림 1.과 같다. (Santander et al., 2015[21]).

Fig. 1. 
Illustrated concept of blockchain

블록체인에서 의미하는 블록(Block)은 거래내역, 발생시간 등의 정보들을 문자 또는 숫자 등의 형태로 암호화하여 순차적인 방식으로 연결시킨 일종의 데이터 패킷으로 정의된다(서정호 외, 2017 [22]). 블록체인은 이러한 블록을 기본 단위로 하여 데이터를 보관 및 처리하는 구조를 갖고 있는 분산 데이터베이스다. 블록체인은 자체 구조적 특성상, 분산노드의 운영자가 임의조작을 할 수 없도록 고안되었다(김정석, 2017 [23]), 이러한 기본개념에 입각하여 구성된 블록체인은, 보안성, 투명성, 신속성, 탈중개성, 경제성, 가용성, 신뢰성, 범용성, 확장성, 안전성과 같은 기술적 특성을 갖고 있다고 선행논문들에서 언급하고 있다(김정석, 2016[9] ; 문정환, 2017[24] ; 정승화, 2016[25]).

세계경제포럼(WEF: World Economic Forum)에서는 이미 2016년에, 블록체인 기술이 중장기적으로 탈중개화(Disintermediation)와 자동화를 촉진키셔 금융시장 인프라(Financial Market Infrastructure) 등의 구조적 변화를 일으킬 것으로 예상한 바 있다. 그리고 블록체인은 상기에 언급된 특징으로 인해 우선 금융 부문에서 가장 빨리 진화중이며, 기타 사업부문(공공서비스, 유통, 의료분야, 제조 등)에서도 그 파급력이 미칠 것으로 예상되고 있다.

이와 같이 블록체인을 도입 · 채택하려는 시도들이 국내외적으로 점증하고 있으며, 향후 늘어날 것으로 예상되고 있다[1]-[12]. 2016년에 Morgan Stanley사에 의해 발표된 Blockchain Technology Adoption Roadmap이라는 자료에 따르면, 2025년까지 블록체인 도입 전망을 다음과 같은 4개의 시간적 단계로 구분하였다. 각 단계별 블록체인 도입 수준을 정리한 결과는 아래의 표 1.과 같다.

또한 과학기술정보통신부가 2018년 6월에 발간한 블록체인 기술 발전전략 보고서[27]에 따르면, 2019년 1월 현재, 블록체인은 확산기에 속해 있으며, 앞으로 다양한 블록체인 플랫폼이 제시될 것으로 전망하고 있다.

Fig. 2. 
The Trend in the Development of Blockchain

이러한 여러 국내외 기관들의 자료들을 근거로 살펴볼 때, 블록체인 기술은 현 시점을 기준으로, 앞으로 도입 · 채택 시도가 계속 증가할 것으로 예상된다. 그러므로 본 연구를 통해 다루고자 하는 블록체인 채택에 미치는 요인들을 연구하는 것과, 이러한 요인들을 이론적으로 설명하는 연구모델을 연구하는 것은 시대적 요구 및 시의적절성에 있어 부합함을 알 수 있다.

블록체인은 국내외 전문가들에 의해 미래를 바꿀 잠재력이 큰 기술로 평가되고는 있으나, 이를 실제 구현하는데 있어서는 아직 검증되어야 될 사항들이 다수 존재한다. 그래서 블록체인 채택시 필수적 요인들을 식별하고 이러한 요인들간의 관계를 정리한 연구모델의 설계와 검증이 필요한 상황이다.

블록체인 채택 관련 기존 선행연구들은 블록체인 수용의도를 종속변수로 삼아 이 종속변수에 영향을 미치는 것으로 알려진 독립변수 및 매개변수들을 식별하고 이들 변수들간의 관계를 구성한 연구모델들을 제시하고 있다. 본 연구에서 살펴본 바에 따르면, 블록체인 수용의도에 대해 다룬 선행연구는 3편[9][10][12]이 확인되었다.

1) 블록체인 수용의도 관련 선행논문1

블록체인 수용의도에 대해 본 연구에서 확인한 최초의 선행논문은 2016년에 발표한 김정석 박사의 박사학위 논문[9]이다.

이 논문에 따르면, 블록체인 수용의도를 종속변수로 두고, 이를 분석하기 위해 UTAUT 모델을 근간으로 하여 ‘성과기대’, ‘노력기대’, ‘사회적 영향’, ‘촉진조건’을 매개변수로 활용하였으며, 독립변수로는 ‘보안성’, ‘가용성’, ‘신뢰성’, ‘다양성’, ‘경제성’을 선정하여 이용하였다. 그리고 이들 독립변수들이 ‘성과기대’와 ‘노력기대’라는 매개변수를 경유하여 ‘수용의도’라는 종속변수에 영향을 미치는 관계로 연구모델을 설계하였다. 그리고 조절변수로서 “개발자/비개발자”, “조직의 혁신성향” 두 변수를 사용하였다. 본 연구모델에 대한 시각적 형태는 <그림6>과 같다.

Fig. 6. 
The research model proposed by Jung suk Kim (2016)

본 논고에서 파악한 바로는, 블록체인 수용의도에 관련한 국내 최초의 논문이며, 본 주제를 처음으로 학술적으로 다루었다는 것에 의미를 둘 수 있다. 그러나 본 연구모델에서 사용된 독립변수들이 대부분 블록체인의 기술적 요인들로만 구성되어 있다. 따라서 블록체인 수용의도에 영향을 미치는 요소들을 종합적으로 고려하는데는 추가적인 고려가 필요한 것으로 본 연구에서는 생각하였다.

2) 블록체인 수용의도 관련 선행논문2

블록체인 수용의도에 대한 또 다른 논문으로는 김성영 박사가 자신의 박사논문[10]에서 2018년도에 제시한 연구모델이 있으며, 이 연구모델의 구조도는 <그림7>과 같다.

Fig. 7. 
The research model proposed by Kim Sung-young (2018)

본 논문은 블록체인 수용의도를 물류산업 분야에 초점을 맞춰 연구했으며, 이럴 때 수용의도에 영향을 미치는 독립변수들을 크게 3가지 – 블록체인 특성, 물류내부환경 특성, 물류외부환경 특성 – 로 정하고, 이 변수들을 기술수용모델(TAM)을 통해 분석하는 접근방식을 사용하였다.

여기서 사용된 블록체인 특성은 김정석(2016)의 박사논문[9]에서 이미 언급된 5가지 독립변수(보안성, 가용성, 신뢰성, 다양성, 경제성)을 그대로 인용 및 활용하였으며, 이 연구에서는 물류 관련 내부환경과 외부환경을 독립변수로 사용하여 기존 연구와 차별화를 시도하였다.

3) 블록체인 수용의도 관련 선행논문3

김성영 박사가 2018년도에 발표한 논문과 같은해에, 박정홍 박사가 프라이빗 블록체인의 특성이 의료분야에서 수용의도에 미치는 영향을 주제로 한 논문[12]을 발표하였다. 이 연구에서는 TAM 모델을 근간으로 하여, 기존 선행논문의 독립변수를 그대로 활용하여 이를 의료분야의 프라이빗 블록체인이라는 주제로 범위를 한정시켜 기존 연구와 차별화를 시도하였다.

Fig. 8. 
The research model proposed by Jung-Hong Park (2018)

블록체인 수용의도에 대한 관련 선행연구들을 본 연구에서 살펴본 결과, 독립변수의 사용이 블록체인 기술 측면에서 5가지로 공통되었으며, TAM 또는 UTAUT를 근간으로 하여 수용의도를 설명하고자 하는 시도를 하였음을 확인할 수 있었다. 그리고 논문마다 접근 분야나 범위를 다르게 하여 연구결과의 차별화를 시도한 점을 파악할 수 있었다.

이러한 선행연구를 통해서, 수용의도에 영향을 미치는 독립변수들이 블록체인의 특성, 특히 기술적 부분에 한정되어 온 것을 확인할 수 있었다. 블록체인의 기술 특성이 분명 독립변수로서 수용의도에 중요한 영향을 미칠 것은 사실이나, 블록체인의 기술 특성만으로 독립변수를 한정하는 것은 수용의도에 대한 연구결과를 제한하는 측면이 있다. 따라서 김성영(2018)의 박사논문[10]에서 이미 시도된 바와 같이, 비기술적인 요인들도 독립변수로서 검토하여 이를 반영할 수 있는 연구모델의 개선이 필요함을 선행연구 검토를 통해 확인할 수 있었다.

또한 기존 연구모델의 매개변수가 TAM 또는 UTAUT의 변수들을 그대로 활용한 측면이 있으나, 본 연구는 기존 선행연구와는 다른 매개변수를 새로운 연구모델에 접목시켜 연구를 수행하고자 하는 동기부여를 받게 되었다.

따라서 상기에 언급된 여러 측면들을 종합적으로 고려하여, 이제 본 연구에서는 기존 선행연구의 연구모델을 보완한 연구모델을 설계하여 연구를 시도하고자 한다.

본 연구는 선행연구에서 블록체인의 개념과 특성, 기존 연구이론들 및 선행 연구결과들을 살펴보고 본 연구결과에서 제시할 신규 연구모델에 필요한 모델이론과 구성요소를 참고하였다. 그래서 기존 선행연구의 블록체인 채택 관련 기술적 요인을 포함하되, 비기술적 요인도 동시에 추가하여 고려하고자 하는 개선된 연구모델을 제안하고자 시도하였다.

그렇게 하기 위하여, 본 연구는 기존 선행연구(김용희, 2016) [30]를 참고하여 종속변수에 영향을 미치는 매개 요인을 참고하였다. 그리고 TOE 프레임워크의 ‘기술’, ‘환경’ 요인들로 부터 독립변수를 도출 및 조합하여 블록체인의 채택에 영향을 미치는 독립변수들을 기술적 측면뿐만 아니라 환경적 측면도 종합적으로 고려[31][32]하여 설계되었다. 따라서 이러한 접근방식에 입각하여 설계된 본 연구모델의 제안 개선모델은 블록체인 채택(수용의도)에 관련한 기존 선행연구들의 연구모델을 보완하였고, 실제 데이터를 통해 제안 개선모델을 검증함으로서 기존과는 다른 차별화된 연구를 하였다. 그 결과, 본 연구에서는 블록체인 채택에 영향을 미치는 요인들에 대한 개선된 연구모델을 다음의 <그림9> 와 같이 제시하였다.

Fig. 9. 
The enhanced research model proposed in this paper

상기의 연구모델을 통해서 <표 2>와 같이 독립변수와 종속변수와의 직접적인 가설과 매개경로를 통한 가설 설정을 할 수 있다.

본 연구에 필요한 설문을 구성하기 위하여, 선행논문을 참고하여 도출된 요인들에 대하여 조작적 정의(operational definition)을 하였고, 이를 바탕으로 설문문항을 작성하였다. 설문구성은 본 제안 연구모델의 각 변수(요인)별 설문문항과 인구통계학적 문항으로 구성되었다. 변수별 설문문항은 총 43문항, 인구통계학적 문항은 7문항으로 구성하여 총 50문항이며, 관련 내용에 대해서는 아래 표 3.과 같이 정리하였다.

본 연구에서는 6개의 독립변수, 2개의 매개변수, 그리고 1개의 종속변수를 선정하였다. 선행연구 기반으로 변수를 도출하고 각 변수별 조작적 정의를 근거로 하여 리커트 7점 등간척도로 설문을 구성하였다. 설문조사는 모아폼의 온라인(모바일) 설문과 종이설문을 병행했으며, 2018년 11월12일∼2018년 11월 28일까지 진행하였다. 온라인 및 오프라인 설문결과를 모두 취합한 결과, 결측치 등 작성상 결함이 있는 설문을 제외하고 총115부의 설문응답을 확보하였다. 설문결과는 SPSS 18.0과 Smart PLS 3.0을[57] 활용하여 분석하였다.

최종 수집된 115개 설문결과를 본 연구에서 빈도분석 및 기술통계를 통해 분석해 본 결과는 <표 4>와 같다. 응답자의 절대 다수(94.1%)가 대학졸업 이상의 고학력자였다. 또한 응답자의 89.6%는 최소 10년 이상의 경력들을 지닌 분들로 다년간의 현장경험을 보유한 것으로 나타났다. 연령대는 40대 이상이 86.1%의 다수인 것으로 확인되었다. 응답자들이 소속된 기관들을 직원수 및 매출규모로 봤을 때, 작은 회사부터 큰 기업이나 조직까지 비교적 고르게 분포되어 있는 것으로 확인되었다. 업종별로 볼 때는 IT 부문이 56.5%로 과반수를 차지했으며, 공공부문이 19.1%를 나타내고 있다. 단, 업종별로 IT 부분에 편중되어 있어, 산업별, 부문별로 블록체인을 채택하는데 있어 차이점을 연구하는데는 본 설문데이터로는 제약이 있음을 알 수 있다. 따라서 상기와 같이 본 설문데이터의 인구통계적적 분석 결과를 이용하여 본 연구 결과를 일반화하는데 문제가 없다고 판단하였다.

본 연구에서 제안하는 연구모형의 가설을 검정하기에 앞서 측정항목에 대한 Cronbach's α 계수를 사용하여 신뢰도를 검증하였다. Cronbach's α 계수가 0.7 이상일 때 일반적으로 항목들 간의 신뢰도가 높다는 것을 설명할 수 있다[58]. 분석 결과는 아래의 표 5.와 같이 Cronbach's α 계수가 모두 0.8이상으로 나타나 신뢰할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 요인적재량도 모든 항목이 0.5이상으로 이상이 없음이 확인되었다.

본 연구에서는 측정모형 추정과 확인적 요인분석을 위해 Smart PLS(Partial Least Squares, 부분최소자승법)을 활용하였다. Smart PLS 분석은 표본크기가 작은 상황에서 예측오차를 최소화하여 연구모형을 평가하거나 통계적 검증하는 방법이다[29]. 본 연구에서는 측정항목의 신뢰도와 타당성 검증을 위해 CR, AVE, 판별타당성수치를 사용하였다. 측정 지표인 개념 신뢰도(CR)값이 0.7 이상, 평균분산추출값(AVE)이 0.5 이상일 경우에 집중 타당성 즉, 내적일관성을 가진다고 평가한다[59].

측정 모델의 신뢰도와 집중 타당성 검정을 하여 분석 결과는 아래의 표 5와 같이 CR값이 모두 0.8 이상이고 AVE 값도 모두 0.7 이상의 수치가 나타나 신뢰도와 집중 타당성에서 내적 일관성을 가지는 것으로 나타났다.

판별 타당성을 검정하기 위해서 두 요인들 간에 얻은 평균분산 추출 값(AVE)이 개념 간 상관계수의 제곱보다 크면 두 요인 사이에는 판별 타당성이 있음으로 분석하는 Fornell &· Larcker(1981)의 방법을 사용하였다[43,44]. 다음의 <표7>과 같이 구성 항목 간의 AVE 제곱근의 값이 0.74에서 0.87로 다른 측정변수와의 분산공유(결정계수=0.53)보다 높기 때문에 구성개념 간에 판별타당성을 확보하였다고 설명할 수 있다.

연구모형인 구조방정식 모형의 적합도를 검정하기 위하여 R², Communality, Redundancy값을 사용하였다. R²값은 0.26이상이면 ‘High’, 0.13이상~0.26미만이면 ‘Middle’, 0.02이상~0.13미만이면 ‘Low’로 구분되고, Redundancy값은 구조모형의 통계추정량을 보여주는 지표로 양수일 때 적합도가 있는 것으로 평가[58]하고, 전체 모델 적합도는 R²값의 평균값과 공통성(Communality)의 평균값을 곱하여 제곱근한 값으로 평가한다[32 ]. 분석 결과는 아래 표 7과 같이 모델 적합도 지수가 지각된유익(R²=0.521)으로 ‘High’, 지각된가치(R²=0.461)으로 ‘High’, 채택의도(R²=0.390)으로 ‘High’로 나타났으며 전체 모델 적합도(Total Fit=0.574)으로 ‘High’로 모두 이상 없이 만족한 결과를 보였으며, RMR값도 0.066으로 이상 없는 것으로 나타났다.

연구모형의 구성요소에 대한 측정항목을 검증 후 본 연구에서 제안한 13개의 가설을 검증하였다. 연구모형에 대한 실증 분석한 가설검정 결과는 그림 10.과 같다.

Fig. 10. 
Results of Structural Equation Model Hypothesis Test

※ P-value < 0.05 *, P-value < 0.01 **, P-value < 0.001 ***

본 연구에서 설정한 가설들을 검정하기 위하여 Smart PLS 3.0을 사용한 Partial Least Square(PLS) 분석을 실시하였다. 즉 PLS(부분최소자승법)는 개념간의 예측이 주목적이며 부스트래핑방법으로 모수를 예측하는 분석방법이다. 부트스트래핑(Bootstrapping)은 모집단의 특정치의 임의 추정 방법을 말한다. 즉 자료를 통해 얻은 통계량의 표본오차를 확률분표 의 가정을 사용하지 않고 비모수적으로 평가하기 위한 방법으로 각 경로별 유의성을 판단하기 위한 T값을 구할 때 사용한다.

경로계수(Original Sample)는 독립변수 1단위 변화 값에 대한 종속변수의 변화량을 나타낸다. 표준오차(Standard Error)는 모수치의 정확도 및 안정성을 의미한다. 또한 가설 채택의 여부는 P값으로 표현하며 P-value < 0.05 를 기준으로 판단한다. 가설의 경로분석 결과는 <표 9>와 같다.

Smart PLS에 의한 실제 설문데이터 분석결과, 전체 14개 연구가설중 총 9개 가설이 채택되었고, 5개 가설은 기각되었다.

우선 두 매개변수인 ‘인지된 유익’과 ‘지각된 가치’ 모두 블록체인 채택의도에 긍정적인 영향을 미친다는 가설들(H7, H8)이 모두 채택되었다. 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 것이 통계적으로 유의미하다는 점이 확인되었으며, 또한 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가가 통계적으로 유의미하다는 점이 확인되었다.

독립변수 측면에서 블록체인 기술 특성(가용성, 적합성, 보안성)이 인지된 유익 또는 지각된 가치를 매개하여 블록체인 채택 의도에 영향을 미칠 것이라는 6개의 가설(H1.1~H3.2)중에서 3개가 채택되었다. 그리고 업무환경 특성(사회적 이미지, 경제성, 정부규제)이 인지된 유익 및 지각된 가치를 통해 블록체인 채택 의도에 영향을 미칠 것이라는 6개의 가설(H4.1~H6.2)중에서 4개가 채택되었다.

각 독립변수들을 살펴보면, 우선 가용성이 인지된 유익에 영향을 미친다는 가설(H1.1)은 채택되었는데, 이는 가용성 측면에서 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 것이 통계적으로 의미가 있음을 확인할 수 있다. 반면에 가용성이 지각된 가치에 영향을 미친다는 가설(H1.2)은 기각되었는데, 이는 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가에 있어 가용성이 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석결과에 의해 확인되었다.

적합성은 인지된 유익과 지각된 가치 모두 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 가설들(H2.1, H2.2)이 모두 채택되었다. 이는 적합성 측면에서 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 것(H2.1)이 통계적으로 의미가 있음을 확인할 수 있으며, 또한 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가(H2.2)에 있어 적합성이 통계적으로 유의한 것으로 분석결과에 의해 확인되었다.

보안성은 인지된 유익과 지각된 가치 모두에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 가설(H3.1, H3.2)이 모두 기각되었다. 이는 보안성 측면에서 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 것(H3.1)이 통계적으로 의미가 있지 않음을 확인할 수 있으며, 또한 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가(H3.2)에 있어 보안성이 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석결과에 의해 확인되었다.

사회적 이미지는 인지된 유익과 지각된 모두 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 가설들(H4.1, H4.2)이 채택되었다. 이는 사회적 이미지 측면에서 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 것(H4.1)이 통계적으로 의미가 있음을 확인할 수 있으며, 또한 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가(H4.2)에 있어 사회적 이미지가 통계적으로 유의한 것으로 분석결과에 의해 확인되었다.

경제성이 인지된 유익에 영향을 미친다는 가설(H5.1)은 채택되었는데, 이는 경제성 측면에서 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 것이 통계적으로 의미가 있음을 확인할 수 있다. 반면에 경제성이 지각된 가치에 영향을 미친다는 가설(H5.2)은 기각되었는데, 이는 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가에 있어 경제성이 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석결과에 의해 확인되었다.

정부규제가 인지된 유익에 영향을 미친다는 가설(H6.1)은 기각되었는데, 이는 정부규제 측면에서 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 것이 통계적으로 의미가 있지 않음을 확인할 수 있다. 반면에 정부규제가 지각된 가치에 영향을 미친다는 가설(H6.2)은 채택되었는데, 이는 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가에 있어 정부규제가 통계적으로 유의한 것으로 분석결과에 의해 확인되었다.

이제 지금까지 수행했던 분석결과로 부터 본 연구의 결론을 도출하고, 이를 요약 및 정리함으로서, 블록체인 채택과 관련하여 본 연구결과를 통해 파악된 사실들과 이를 통해 도출된 의의 및 시사점을 살펴보고자 한다.

분석결과를 살펴보면, 블록체인 기술 특성중 보안성을 제외한 가용성과 적합성이, 그리고 업무환경 특성중 사회적 이미지, 경제성, 정부규제 모두 인지된 유익 또는 지각된 가치를 매개하여 블록체인 채택 의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 분석결과는 블록체인 채택의도를 검토할 때, 블록체인의 기술적 측면뿐만 아니라 비기술적인 측면들도 다각도 측면에서 종합적으로 고려되어야 함을 시사한다고 볼 수 있다.

그리고 기술적 특성 및 비기술적 특성을 막론하고, 블록체인 채택 의도에 영향을 미치는 요인들은 인지된 유익과 지각된 가치 모두를 종합적으로 고려하여 이중에서 최소 하나는 유의미한 영향을 미치는 요소들이 채택시에 반영되어야 할 필요가 있음을 시사한다. 즉, 블록체인 채택시, 블록체인 기술이 사용자에게 전달해 주는 장점이 기존의 기술보다 우수하다고 인지되는 정도에 있어 우리가 고려해야 할 독립변수가 긍정적인 영향을 미치는 요소들이 선정되어야 하고, 또한 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가에 긍정적인 영향을 미치는 요소들이 선정되어 반영되어야 함을 본 연구 결과는 의미하고 있다.

본 분석결과에서 기각된 요소들을 살펴보면 보안성이 모두 기각되었는데, 본 분석결과를 통해, 블록체인 채택시에는 블록체인이 기존 기술보다 더 좋은지, 사용자의 업무에 도움이 되는지를 보안성보다 먼저 고려한다는 점을 확인할 수 있다. 따라서 블록체인을 채택하려는 기관 및 개인은, 블록체인이 기존 기술보다 우수한 장점이 있는지, 현재 하거나 향후 하려는 업무를 하는데 도움이 될 수 있는지를 최우선적으로 감안하여 블록체인의 도입 여부를 검토할 필요가 있다. 그러나 어떠한 IT 시스템에서도 보안이 중요하지 않은 경우는 없다. 따라서 블록체인을 도입 또는 채택하는 기관이나 개인은 보안성 확보를 간과해서는 안 될 것이다.

가용성과 경제성의 경우 지각된 가치에 있어 기각이 되었는데, 항상 사용 가능하고 기능 수행이 안정적이며, 이용에 문제가 없다고 믿는 정도나, 블록체인 기술을 도입/구축/사용함으로서 얻게 될 비용절감으로 인해 경제적 효과를 기대하는 정도가, 업무성과와 업무처리에 블록체인 기술/서비스가 도움이 되는지 여부를 포함하는 사용자의 전반적인 평가에 반드시 긍정적인 영향을 미치지는 않음을 알 수 있다. 그리고 정부규제의 경우 인지된 유익에 있어 기각이 되었는데, 특정 요건에 대해 정부규제가, 블록체인이 사용자에게 주는 장점이 기존 기술보다 우수하다는 점에 있어 관련이 낮음을 뜻한다고 볼 수 있다.

상기와 같이 본 논고를 통해 제안된 연구모델은 블록체인 채택에 있어 기술적 요소들과 비기술적 요소들을 모두 종합적으로 고려하여 검토하는데 도움이 될 수 있음을 이론적이자 실증적으로 확인하였다. 그리고 추후 본 연구모델을 참고하여, 해당 기관 및 사용자가 블록체인 채택시 고려할 필요가 있는 요소들을 취사선택하여 커스터마이징 함으로서 해당 요구에 맞도록 확장성있는 연구모델을 본 논고에서 나름 제시해 보았다는 점에서 의미있는 시도였다고 볼 수 있다.

본 연구는 기존 선행연구 고찰을 통한 연구모델을 보완하고 이를 실제 데이터를 통해 검증함으로서 제안 연구모델의 실효성을 확인하는 의미있는 시도를 하였다. 그러나 이러한 차별화된 접근방식 및 노력에도 불구하고 본 연구가 향후 추가적인 연구를 통해 보완되어야 될 필요도 다음과 같이 존재한다:

첫째, 본 연구에서 다루고자 하는 블록체인의 정의를 좀더 명확하고 용이하게 규정할 필요가 있음을 확인하였다. 비록 블록체인 기술 자체가 특정 부문에서 사용된다고 하여 이리 변하고 저리 변하는 것은 아니나, 블록체인은 개념적으로 기술적 측면과 절차적, 방법론적, 아키텍처적 측면에서 다각도로 고려되어야 하는 개념이므로, 일반 사용자 수준에서 블록체인을 올바르게 이해해고 제대로된 개념을 잡는 것이 의외로 쉽지 않았음을 할 수 있었다. 따라서 블록체인의 개념을 보다 쉽게 제시할 수 있는 방법이 필요함을 경험했으며, 이 부분은 실제 설문조사를 하는데 있어 중요한 고려사항이다.

둘째, 블록체인의 개념 자체는 업무나 부문에 관계없이 동일하지만, 현실에서는 산업 부문별로, 그리고 해당 조직에서 수행하는 업무의 종류에 따라서 블록체인에 대해 체감하고 이해하는 정도 및 수준이 천차만별이다. 또한 블록체인이 현 시점에서 아직 일반화된 기술은 아니기 때문에 상당수의 사람들은 블록체인을 많이 생소해 하는 편이다. 그리고 이러한 편차는 설문결과를 획득하고 분석하는데 있어 실무적인 어려움을 가중시킨다. 따라서 향후 추가 연구에서는 블록체인을 사업이나 업무 부문별로 나눠서 특정 부분에서 블록체인 채택 여부에 대해 집중하여 조사를 한다던가, 보다 일정한 수준이 되는 모집단을 대상으로 한 설문조사 방법이 필요한 것으로 판단된다.

마지막으로, 본 연구에서는 독립변수를 기술적 요인뿐만 아니라 비기술적인 요인들도 종합적으로 고려하고자 했으며, 이를 위해 TOE 프레임워크의 ‘기술’ 요소와 ‘환경’ 요소를 본 연구모델에서 독립변수로서 선택하였다. 그러나 본 연구에서는 TOE 프레임워크의 ‘조직’ 요소는 포함시키지 않았는데, 그 이유는 실증조사를 하기 위해서는 다량의 설문데이터가 필요하나 본 연구에서는 115개의 설문데이터를 확보하는데 그쳐서 연구모델을 확장하기에는 분석수행에 있어 현실적인 제약이 존재하였다. 따라서 본 연구의 연구모델 설계에 있어 부득이 ‘조직’ 요소는 포함시키지 못했다. 향후 연구에서는 보다 충분한 표본 및 설문결과를 확보함으로서 이러한 연구모델 설계 및 구성에 있어서의 제약을 극복할 필요가 있다.

블록체인은 현 시점에서는 아직 가시적인 실용사례가 나타나지 않은 상태이고 킬러 어플리케이션이 현 시점에서는 부재중인 것이 사실이다. 그러나 블록체인은 중계자 없는 가치의 교환과 거래/계약의 체결을 온라인상에서 비대면(非對面)으로 가능하게 할 수 있는 잠재력 높은 기술이므로 이러한 가능성을 현실화시키려는 노력이 앞으로도 더욱 활발히 진행될 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서 다루었던 블록체인 채택에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구와 이 요인들의 관계를 정립한 연구모델에 대한 지속적인 검토 및 보완이 필요할 것으로 생각된다. 본 논고가 이러한 시대적 요구와 현실에 조금이나마 기여를 할 수 있기를 바라며, 향후 연구에 있어 보다 향상되고 훌륭한 성과가 많이 나타나기를 진심으로 기원한다.