Journal Archive

가상현실의 발달에 따른 콘텐츠 이용 행태의 변화를 알기 위해서 우선 가상현실의 개념에 대한 이해가 필요하다. ‘버추얼 리얼리티'라는 단어의 기원은 프랑스의 극작가, 시인, 배우이자 연출가인 Antonin Artaud가 1938년 The Theater and its Double이라는 책에서 극장을 묘사하는 단어로 ’버추얼 리얼리티'를 사용한 것이다[1]. 현재의 ‘가상현실’의 의미와 가까운 ‘인공현실(artificial reality)이라는 단어는 1970년대 마이런 크루거(Myrun Krueger)에 의해 만들어졌다. 이후 1980년대 후반 미국의 컴퓨터 과학자이자 철학가인 재론 래니어(Jaron Lanier)에 현재의 가상현실 개념을 뜻하는 ’Virtual Reality‘가 널리 쓰이게 되었다. 가상현실을 지칭하는 개념이나 시스템은 기술 중심적 입장, 경험 중심적 입장, 그리고 사이버 문화적 입장 등에서 다양하게 정의되어 왔다[2].

VR의 개념을 세분화하여 기술 중심적, 경험 중심적, 사이버문화적이라는 세 가지의 입장으로 나뉘어 설명되고 있다.

첫째, 기술 중심적 입장을 통해 정의되는 VR은 말 그대로 기술의 여부에 중점을 둔다. 곧 테크놀로지의 존재 여부가 핵심이 되며 투구형(Head-Mounted) 고글(goggles)을 가지고 VR을 체험하게 되는 것을 의미한다[3].

둘째, 경험 중심적 입장을 통해 정의되는 VR은 원격현전(telepresence)에 대한 체험 여부를 핵심으로 하는데(Steuer, 1992), 이것은 정상적으로 입력된 감각을 컴퓨터로부터 산출된 정보와 대치하는 방식을 활용하는 것이며 이를 통해 사용자는가상 세계에 실제로 존재하는 것처럼 인식하게 된다[4].

셋째, 사이버문화적 입장을 통해 정의된 VR은 육체 이탈의 욕망으로부터 비롯되어 사이버 스페이스에 접근할 수 있는 수단으로 설명된다[5].

가상현실에 대한 또 다른 정의로는 ‘가상현실을 컴퓨터상에 구축된 3차원 가상공간에서 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 등의 감각 기관을 통해 2차원에 표현된 대상이 3차원에 존재하는 것처럼 인지하도록 효과를 주고 인체의 모든 감각 기관이 인공적으로 창조된 세계에 몰입 자신이 바로 그곳에 있는 듯한 착각. 현실의 피사체를 직접 경험한 것처럼 느낄 수 있는 Cyber space의 세계를 가능하게 하는 기술’이다[2].

4차 산업혁명의 기술은 예술 전반에 걸쳐서 여러 분야에서 융합되고 있다. 문학, 미술, 음악 등 여러 예술창작 분야에서 새로운 시도를 하고 있지만, 특히 음악 분야에서 가장 두드러지게 나타나고 있다. 이종호(2016)는 음악은 다른 장르의 예술과 다르게 음정과 박자라는 명확한 요소와 수학적 규칙이 존재하고 있으므로 컴퓨터에게 기계 학습을 시키기가 쉽다는 점에서 그 시도는 1950년대부터 있었고 인공지능이 개발된 이후 다른 예술창작 분야보다도 가장 활발한 성과를 보인다고 하였다[6]. 특히 일상생활 속에서 쉽게 체험할 수 없는 장소나 상황을 VR을 활용하여 생생한 현장감을 전달받을 수 있어서 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

VR로 제공하는 음악 공연영상 콘텐츠는 가상으로나마 좋아하는 가수의 콘서트나 공연을 체험할 기회를 소비자에게 제공하는 장점을 가지고 있으므로 그에 대한 수요는 꾸준히 늘어날 것으로 예상된다. 특히 공연예술에 접목한 VR 공연체험은 시간, 장소, 비용 등의 여러 가지 문제로 인해 공연장을 방문하기 힘든 사람들에게 공연장의 실제 감동을 느낄 수 있도록 도와준다거나, 현대 공연장의 구조상 무대의 정면에서만 공연을 관람할 수 있는 한계점을 지니고 있지만, VR 음악 공연영상 콘텐츠를 활용한다면 360도 모든 각도에서 볼 수 있도록 지원하는데 기여할 것으로 예상되고 있다[7].

체험자들이 VR을 활용하여 경험할 수 있는 몰입도는 높은 현존감(Presence)을 제공할 수 있다. 현존감은 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 통해 가상현실환경에 체험자들이 몰입하여 ‘마치 그곳에 있는 것처럼’ 느끼게 한다는 개념을 의미하며 이는 현장감과 몰입감을 내포하고 있다[8].

음악공연 분야에서의 VR 음악 공연영상 콘텐츠는 현장감을 중시하는 공연예술의 특징을 반영하기 위해 VR 영역과 현장 영역 중심에서 체험자들이 이질적으로 느껴지지 않도록 균형적으로 구성되어, 체험자들은 몰입감을 극대화하여 경험할 수 있게 된다[9].

그러나 음악공연 분야의 VR 콘텐츠가 영화나 게임관련 콘텐츠에서 제공되는 역동적인 움직임이나 컴퓨터에 기반한 작품을 생산할 수 없기 때문에 음악 관련 예술분야에 VR 콘텐츠를 제공하는 것이 적합한지에 대한 고민은 지속적으로 기술적인 요소와 더불어 관객들의 수요에 대해 연구하여 보안해 나가야 할 문제로 지적되고 있다.

Bhattacherjee(2001)는 기대일치는 유용성보다 만족에 더 큰 영향을 미치는 결정변수라고 제시하였으며, 상품이나 서비스를 사용하기 전에 정보검색을 통해 기대가 형성되기 때문에 구체적이지 못하지만, 사후의 기대는 초기 사용 경험을 통해 형성되기 때문에 좀 더 구체적이고 현실적으로 나타난다고 주장하였다[10].

많은 선행연구는 만족을 소비자 만족(Customer satisfaction)의 관점에서 연구해왔으며, 이러한 연구에서의 만족은 소비자들의 정서적 반응과 인지적 현상에 따라 상이한 해석을 할 수 있다[11].

만족이란 “전반적인 시장뿐만 아니라, 쇼핑이나 구매행동 등의 행동패턴, 소매점의 전시상태, 구매되는 제품과 서비스의 사용 결과로 나타나는 감정적 반응”이라고 하는 정서적 측면으로 만족에 대한 정의를 내리기도 한다[12].

기대일치이론은 다양한 분야와 수많은 선행연구에서 활용되었으며, 사용자의 만족도와 지속사용의도를 검증하였다[30,.

Fig. 1. 
Expectation Confirmation Model

본 연구에서 활용한 연구모형은 사용자들의 만족도와 지속사용의도를 알아보기위해 기대일치모형을 활용하여 매개변수와 종속변수를 구성하였다. 콘텐츠 특성 VR음악 공연영상 관련한 선행연구를 통해 VR음악 공연영상의 콘텐츠를 활용함[7]에 있어서 유희성, 이용용이성, 비용이 기대와 만족도에 어떠한 영향을 주는지 확인해보고자 하였다.

마지막으로 VR 특성으로 현재 VR기기가 제공하는 현장감, 몰입감[8]은 사용자의 기대와, 만족에 어떠한 영향을 주는지에 대해 알아보고자 연구모형 및 가설을 설정하였다.

Fig. 2. 
Research Model

선행 연구를 통해 제시한 본 연구의 연구모형과 가설을 검증하기 위해 인구통계학 질문은 명목척도, 설문 문항은 등간척도 7점 으로 구성하였다.

설문대상은 VR을 통해 음악 공연영상을 감상하거나 관심이 있는 사용자들을 대상으로 실시하였다. 자발적 참여를 전제로 총 500부의 설문을 오프라인, 온라인으로 배포하였으며, 312부가 회수되었다. 회수된 설문지 중에 불성실하거나 불완전한 응답 92부를 제외하여 나머지 220부를 실증분석에 활용하였다.

성별로는 남성 107명(48.6%), 여성 113명(51.4%)이다.

연령대로는 20대 39명(17.7%), 30대 118명(53.6%), 40대 59명(26.8%), 50대 이상 4명(1.9%)이다.

기존 VR경험으로는 있음 174명(79.1%), 없음 46명(20.9%)이다. 특정 가수의 팬덤 경험으로는 있음 58명(26.4%), 없음 162명(73.6%)이다.

인구통계학적 특성은 아래 표 1.에 정리하여 제시하였다.

탐색적 요인분석은 변수들 간 공통적으로 내포된 요인을 파악하기 위해 활용되는 분석기법으로써 공분산과 상관관계 등 상호 연관성을 파악하여 연구에 활용된 변수 중 자료의 값을 대표할 수 있는 변수를 파악하는 기법이다.

먼저 수집된 표본이 적합한지 판단하기 위해서는 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)의 MSA(Measure of Sampling Adequacy)와 요인들 간에 독립 여부를 확인하기 위한 Bartlett의 단위행렬을 검정(Bartlett's Test of Sphericity)을 실시하였다[26]. KMO와 Bartlett‘s Test가 통계적으로 유의한 결과가 나왔을 때 요인분석을 진행한다. KMO Test의 기준은 0.8 이상이면 우수하다고 판단하고, Bartlett's Test는 유의확률로 판단한다.

표 2.에 작성한 것과 같이 KMO & Bartlett's Test에 이상이 없었다. 그리고 표3.에 작성한 탐색적 요인분석 및 신뢰도 분석 결과는 요인 적재량(Factor Loading)이 0.5이상으로 각 변수 간 타당성이 확보되어 최종 측정 항목을 선정하였다. 마지막으로 내적일관성을 검정하기 위해 크론바 알파 계수(Cronbach’s α) 검정을 실시한 결과 모두 0.7 이상의 수치가 나타나 내적 일관성을 확보한 것으로 확인되었다[27].

요인의 수, 요인의 해석가능성을 파악하기 위해 탐색적요인분석을 진행하였다.

요인분석의 방법은 최대우도법(Maximum likelihood)을 사용하였다. 회전방식은 베리맥스(Varimax)을 사용하였다.

확인적 요인분석을 실시하기 위해 AMOS 23.0을 활용하였다. 측정 항목에 대한 신뢰성과 타당성을 검증하였으며, 그 결과를 표 3.에 작성하였다. 확인적 요인분석은 추출된 요인이 연구모형을 설명할 수 있는지를 파악하기 위해 확인하였다.

요인의 신뢰도와 타당성을 확보하기 위해 설문항목의 표준화 계수는 0.5 이상이어야 한다. 그리고 내적일관성 측정 지표인 개념 신뢰도(CR)의 수치는 0.7 이상이어야 하며 본 연구에서는 이상없이 0.7 이상의 결과를 나타냈다, 평균분산 추출값(AVE)은 0.5 이상의 수치는 나타나야 하며 본 연구에서는 이상없이 평균분산 추출값이 0.5 이상으로 이상이 없는 것으로 나타났다.[28].

판별 타당성을 검정하기 위해 측정 변수에 대한 평균분산 추출값의 제곱근 값(The Square Root of Average Variance Extracted Value)이 개념 변수 간의 상관계수(Correlations) 보다 크면, 변수 사이에는 판별 타당성이 있는 것으로 분석하는 Fornell & Larcker(1981)의 방법을 이용[29]하였다. 그 결과를 표 5.에 작성하였으며, 각 구성 변수 개념 간의 상관행렬을 나타낸 것으로 각 변수 사이에서 구한 평균분산 추출값(AVE)이 각 변수의 상관계수 보다 이상없이 크기 때문에 본 연구에서 구성 변수 개념 간에 판별 타당성에는 문제가 없음을 확인하였다.

가설 검증을 실시하기에 앞서서 본 연구의 구조방정식 모형의 적합도를 검정하였다. 표 6.와 작성한 것과 같이 본 연구의 연구모형의 적합도 지수가 전부 수용기준에 만족한 결과를 보였다.

가설에 대하여 실증 분석한 검증 결과를 도식화 하여 그림 3.으로 나타냈으며, 표 7.에는 세부사항을 제시하였다.

Fig. 3. 
Results of Structural Equation Model Hypothesis Test

본 연구에서 설정한 13개의 가설의 채택, 기각 그리고 영향관계를 알아보기 위해 경로 분석을 시행한 결과는 표 7.에 작성하였다. 상대적으로 더 큰 영향을 주는 요인을 알아보고자 할때에는 표준화 계수(Standardized Regression Weight)를 통해 확인한다. 연구가설의 채택, 기각 여부는 C.R(Critical Ratio)값이 ±1.96이상, P-Value 0.05 이하를 기준으로 판단한다.

각각의 변수별 실증분석 내용을 살펴보면 유희성, 이용용이성, 현장감, 몰입감은 기대에 정(+)의 영향을 미쳤으나 비용은 기대에 정(+)의 영향을 미치지 않았다. 유희성, 몰입감은 만족에 정(+)의 영향을 미쳤으나, 이용용이성, 비용, 현장감은 만족에 정(+)의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 기대는 만족에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 기대와 만족은 사용의도에 정(+)의 영향을 미쳤다.