Earticle

초록

영어

This study examines how AI-based biometric surveillance technologies are socially accepted in high-risk public infrastructure environments such as airports from an information systems (IS) perspective. Moving beyond traditional technology acceptance models that emphasize individual cognition and performance, this research conceptualizes acceptance as a structural tension among institutional trust, surveillance anxiety, and perceived bias. The study proposes the Triple Tension Model and analyzes how Responsible AI mechanisms—explainability, consent, supervision, and participation—shape this balance. Using a qualitative comparative case study of major international airports in the EU, the United States, South Korea, and China, the findings reveal distinct equilibrium patterns across governance contexts. The EU exhibits a trust-balanced structure, the United States a tension-dominant structure, South Korea a transitional structure, and China an asymmetrical stability structure. The results highlight that social acceptance of AI surveillance is less determined by technological performance than by institutional trust formation and the level of Responsible AI implementation. This study extends IS research into high-risk, non-voluntary, and power- asymmetric contexts and offers theoretical and policy implications for designing trust-based surveillance governance.

한국어

본 연구는 AI 기반 생체인식 감시기술이 공항과 같은 고위험 공공 인프라 환경에서 어떠한 방식으로사회적으로 수용되는지를 정보시스템(IS) 관점에서 분석한다. 기존 기술수용 연구가 개인의 인지적평가와 기술 성능에 기반한 선형적 설명에 주로 초점을 맞추어 온 것과 달리, 본 연구는 감시기술수용이 제도적 신뢰, 감시 불안, 사회적 편향 인식이 상호작용하는 구조적 긴장 관계 속에서 형성된다는점에 주목한다. 이에 신뢰-불안-편향의 균형 구조를 설명하는 이론적 틀로서 Triple Tension Model을제안하고, Responsible AI 조정 메커니즘(설명가능성, 동의, 감독, 참여)이 이러한 균형 구조에 어떠한영향을 미치는지를 분석한다. 문헌 기반 질적 비교사례연구(Qualitative Comparative Case Study)를적용하여 유럽연합(EU), 미국, 대한민국, 중국의 주요 국제공항을 분석한 결과, 국가별 감시 거버넌스의특성과 Responsible AI 제도화 수준에 따라 신뢰-불안-편향의 균형 유형이 상이하게 형성됨이 확인되었다. EU 사례에서는 제도적 신뢰가 불안과 편향을 조정하는 조화형(trust-balanced) 구조가 나타났으며, 미국사례에서는 불안과 편향 요인이 신뢰 형성에 상대적으로 두드러지는 양상을 보이는 긴장 우세형(Tension-dominant) 구조로 해석되었다. 대한민국은 제도화 수준에 따라 균형이 이동 가능한 전환형(transitional) 구조를 보였으며, 중국은 제도적 관리 체계를 중심으로 불안과 편향 인식이 낮은 수준으로유지되는 비대칭 안정형(asymmetrical stability) 구조로 해석되었다. 본 연구는 AI 감시기술의 사회적수용성이 기술 성능 자체의 차이보다는 제도적 신뢰 형성 방식과 Responsible AI 조정 메커니즘의제도화 수준과 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다. 이를 통해 기존 IS 기술수용 연구의 분석 범위를고위험․비자발․권력 비대칭 환경으로 확장하고, 신뢰 기반 감시 거버넌스 설계의 이론적․정책적함의를 제시한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 AI 감시기술과 사회적 수용
2.2 감시 불안과 사회적 편향
2.3 사회적 신뢰와 기술 수용
2.4 Responsible AI Framework와 제도적 조정 메커니즘
2.5 Triple Tension Model의 이론적 위치 설정과 차별성
Ⅲ. 연구 방법
3.1 연구 설계 개요
3.2 사례 선정
3.3 자료 수집
3.4 자료 분석 절차
Ⅳ. 분석 결과
4.1 유럽연합(EU): 프랑크푸르트 공항 —설명 중심 감시(Explainable Surveillance)
4.2 미국: 애틀랜타 공항 - 자율 감시 모델(Autonomous Surveillance)
4.3 대한민국: 인천국제공항 — 균형 실험형 감시(Balanced Experimental Surveillance)
4.4 중국: 베이징 서우두 공항 — 국가 통합 감시(State-integrated Surveillance)
4.5 국가별 Triple Tension 구조의 비교와 종합 해석
Ⅴ. 결론 및 시사점
5.1 연구 결과 요약
5.2 이론적 기여
5.3 실무적ㆍ정책적 시사점
5.4 연구 한계 및 향후 연구방향
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 안홍환 [ Hong Hwan Ahn | 연세대학교 기술경영학협동과정 박사과정 ]

참고문헌

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• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658