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본 연구는 노인 일자리 사업 참여자의 일상생활 수행 능력과 주관적 건강 인식 간의 관계에서 정신건강의 매개효과를 확인하고 노년기 삶의 질 향상을 위한 기초자료를 제공하고자 실시되었다. 연구 대상자는 노인 일자리 사업(2022년) 참여자 총 3,078명이다. 자료 분석은 IBM SPSS Statistics 30.0, PROCESS Macro (Model 4)를 활용하였다. 연구 결과, 일상생활 수행 능력은 정신건강(β=.243, p<.001)과 주관적 건강 인식(β=.436, p<.001)에, 정신건강은 주관적 건강 인식에 유의한 직접효과가 있었다(β=.231, p<.001). 일상생활 수행 능력과 주관적 건강 인식 간의 관계에서 정신건강의 유의한 부분매개효과를 검증하였다(B=0.162, 95% bootstrap CI=0.128～0.199). 결론적으로 노인 일자리 사업 참여자의 건강 증진을 위해 일상생활 수행 능력과 정신건강을 함께 고려한 통합적 지원 프로그램 개발을 검토할 필요가 있다.

This study examines the mediating effect of mental health in the link between activities of daily living and subjective health perception among participants in senior employment programs to provide foundational data for improving quality of life in older adults. The study included 3,078 participants in the 2022 Senior Employment Program. Data analysis was performed using IBM SPSS Statistics 30.0 and PROCESS Macro Model 4. The findings indicate that activities of daily living had significant direct effects on mental health (β=.243, p<.001) and subjective health perception (β=.436, p<.001). Mental health also had a significant direct effect on subjective health perception (β=.231, p<.001). Additionally, mental health showed a significant partial mediating effect (B=0.162, 95% bootstrap CI=0.128~0.199) in the relationship between activities of daily living and subjective health perception. These findings suggest the need for integrated support programs that address both activities of daily living and mental health to promote the health of participants in senior employment programs.

본 연구는 현행 스마트공장 공급기업 역량진단 체계가 공급기업의 내재적 역량 중심으로 구성되어, 수요기업이 자사에 적합한 공급기업을 사전에 판단하기 어렵다는 문제의식에서 출발하였다. 이를 바탕으로 수요기업의 실제 도입 경험을 반영한 평가체계를 구조화하는 데 목적을 두었다. 스마트제조혁신추진단의 공급기업 역량진단 KPI를 출발점으로 수정 Delphi 분석을 통해 평가항목을 정제하였고, 스마트공장 도입 경험이 있는 수요기업을 대상으로 탐색적 요인분석을 수행하여 기술 역량, 사업 역량, 프로젝트 역량의 3개 요인으로 구조화하였다. AHP 분석 결과 프로젝트 역량이 기술 역량을 상회하였으며, 요구사항 설계 반영, 현장 적합성, 맞춤 개발능력이 주요 항목으로 도출되었다. 본 연구는 전문가 합의와 중요도 산정 사이에 수요기업 인식 검증 단계를 삽입한 Delphi–EFA–AHP 통합 설계를 적용하였다는 점에서 방법론적 차별성을 가지며, 공급기업 평가의 핵심이 원천 기술력보다 현장 구현 능력에 있음을 확인하였다.

Current smart factory supplier evaluation frameworks focus primarily on suppliers' internal capabilities, making it difficult for demand firms to assess supplier fit in advance. This study develops a demand-oriented evaluation framework grounded in demand firms' actual implementation experience. Evaluation criteria derived from the Korea Smart Manufacturing Office's supplier diagnostic KPIs were refined through a modified Delphi process and restructured via Exploratory Factor Analysis (EFA) into three dimensions: technological capability, business capability, and project capability. AHP results showed that project capability was considered more important than technological capability, with requirements analysis and reflection capability, field applicability, and customization capability identified as the most important criteria. Methodologically, this study incorporates an EFA stage between Delphi consensus and AHP prioritization to better reflect demand firms’ implementation experience rather than relying solely on expert judgment. These findings suggest that supplier evaluation should place greater emphasis on field implementation capability than on core technological capability.

본 연구는 행동재무학 관점에서 개인투자자의 투자 의사결정 과정을 재구성하고, 투자자 성향, 행동편향, 심리·인지 반응, 인지왜곡, 의사결정 구조 및 투자전략 간의 구조적 영향 관계를 분석하였다. 행동편향이 심리·인지 반응과 인지왜곡이라는 이중경로를 통해 의사결정 구조에 영향을 미치는 연구모형을 설정하였다. 국내 개인투자자 312명을 대상으로 구조방정식모형(SEM)과 다집단 분석을 수행한 결과, 투자자 성향은 행동편향 형성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 행동편향은 심리·인지 반응과 인지왜곡에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 심리·인지 반응과 인지왜곡은 의사결정 구조에 유의한 영향을 미쳤으며, 의사결정 구조는 투자전략에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심리·인지 반응 경로의 영향력이 상대적으로 높게 나타나 투자자의 감정적 반응이 투자판단 과정에 보다 직접적으로 작용할 가능성이 있음을 확인하였다. 투자자 성향과 행동편향은 투자전략에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 투자 의사결정을 감정적 반응과 정보처리 과정이 함께 작용하는 다층적 의사결정 메커니즘으로 설명하였으며, 행동재무학 기반 투자 의사결정 분석에 활용 가능한 구조적 분석틀을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

This study examines the structural relationships among investor personality, behavioral bias, psychologicalcognitive responses, cognitive distortion, decision-making structure, and investment strategy from a behavioral finance perspective. A dual-path structure was proposed in which behavioral bias influences decision-making through psychological-cognitive responses and cognitive distortion. Using Structural Equation Modeling (SEM) based on data collected from 312 individual investors in Korea, the results showed that investor personality significantly influenced behavioral bias, while behavioral bias significantly affected both psychological-cognitive responses and cognitive distortion. In addition, both variables significantly influenced decision-making structure and investment strategy. The findings suggest that emotional reactions may directly influence investment judgment processes. Investor personality and behavioral bias were also found to directly affect investment strategy. This study presents investment decision-making as a multi-layered decision-making mechanism and provides a structural framework applicable to behavioral-finance-based investment decision analysis.

본 연구는 구미시 공무원을 대상으로 생성형 인공지능의 사용의도와 실제 사용에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 확장된 UTAUT 모형을 적용하여 성과기대, 노력기대, 조직지원, 위험지각, 혁신문화, 디지털역량, 사회적영향을 선행요인으로 설정하고, 행동의도를 매개변수, 실제 사용을 종속변수로 하는 연구모형을 구성하였다. 분석자료는 구미시 공무원 568명의 설문응답으로 구성되었으며, SPSS와 AMOS를 활용하여 기술통계, 신뢰도 분석, 확인적 요인분석, 구조방정식 모형분석을 수행하였다. 분석 결과, 성과기대, 위험지각, 디지털역량, 사회적영향은 행동의도에 유의한 영향을 미쳤고, 행동의도는 실제 사용에 매우 강한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 노력기대, 조직지원, 혁신문화는 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 결과는 지방정부 공무원의 생성형 인공지능 활용이 성과기대, 디지털역량, 사회적영향에 의해 상대적으로 크게 설명되며, 위험지각 역시 행동의도에 유의한 영향을 미쳤으나 그 영향력은 제한적이었음을 보여준다. 본 연구는 지방정부 공무원의 생성형 인공지능 수용과 실제 사용의 연결구조를 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 지방정부의 AI 확산정책, 교육훈련, 활용 가이드라인, 조직문화 조성 전략 수립에 실질적 근거를 제공한다.

This study investigates the factors influencing the intention to use and the actual use of generative artificial intelligence among public officials in Gumi City. An extended UTAUT model was used, setting performance expectancy, effort expectancy, organizational support, perceived risk, innovation culture, digital capability, and social influence as antecedent variables; behavioral intention as a mediating variable; and actual use as the dependent variable. The analysis was based on survey responses from 568 public officials in Gumi City. Data was analyzed using SPSS and AMOS through descriptive statistics, reliability analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation modeling. The results indicate that performance expectancy, perceived risk, digital competence, and social influence significantly affected behavioral intention, which in turn had a strong positive effect on actual use. In contrast, the effects of effort expectancy, organizational support, and innovation culture were not statistically significant. These findings suggest that the use of generative AI among local government officials is primarily explained by performance expectancy, digital capability, and social influence. Although perceived risk also affected behavioral intention, its effect size was comparatively limited. This study provides empirical evidence on the relationship between generative AI acceptance and actual use among local government officials. It also offers practical implications for the development of AI diffusion policies, training programs, usage guidelines, and organizational culture strategies within local governments.

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술 발전으로 사용자 데이터 기반 디지털 복사체인 AI Clone에 대 한 관심이 증가하고 있다. 다양한 활용 연구에도 불구, 소비자 관점의 기술적 특성에 대한 실증적 선호 분석은 부족하다. 본 연구는 구독형 AI Clone 서비스를 대상으로 이산형 선택실험법(Discrete Choice Experiment)을 설 계하고, 141명의 응답 자료에 조건부 로짓모형(Conditional Logit Model)을 적용해 속성별 소비자 선호를 추정 했다. 또한 한계지불의사액(Marginal Willingness To Pay, MWTP)과 상대적 중요도(Relative Importance, RI) 를 산출해 속성의 경제적 가치를 분석했다. 그 결과, 소비자는 단순 아바타 외형, 부분 맞춤 음성, 보조형 의사 결정, 가정 및 교육 분야 활용을 선호했다. 이는 AI Clone이 독립적 주체가 아닌 실용적 보조 도구로 인식됨을 시사한다. 본 연구는 시장성 평가의 기초자료로 활용될 수 있다.

As Artificial Intelligence (AI) advances, interest in AI clones—digital replicas derived from user data —is growing. Despite various application-oriented studies, empirical analysis of consumer preferences regarding the technical traits of AI clones remains limited. This study designs a Discrete Choice Experiment (DCE) for subscription-based AI Clone services and applies a Conditional Logit Model to data from 141 respondents to estimate attribute preferences. Furthermore, Marginal Willingness to Pay (MWTP) and Relative Importance (RI) were calculated to assess the economic value of each attribute. The results indicate that consumers prefer simple avatars, partially customized voices, assistive decision-making support, and applications in home and educational contexts. This suggests that AI clones are perceived as practical everyday tools rather than autonomous agents. These findings provide foundational data for future consumer-centered assessments of market potential.

본 연구는 노인의 건강상태, 일상생활 기능 수준 및 신체활동 수준을 기반으로 군집을 유형화하고, 각 군집별 프로그램 요구 특성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 강원도에 거주하는 60세 이상 노인 141명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 기술통계, K-means 군집분석 및 일원분산분석(one-way ANOVA)을 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 노인은 활동형 집단, 저활동형 집단 및 기능취약형 집단의 세 가지 군집으로 분류되었다. 활동형 집단은 건강상태와 일상생활 기능 수준이 양호하고 신체활동 수준이 높은 특성을 보였으며, 기능취약형 집단은 건강상태와 기능 수준이 상대적으로 낮고 프로그램 요구도가 가장 높게 나타났다. 또한 건강상태, 일상생활 기능수준, 신체활동, 정서 상태 및 프로그램 요구도에서 군집 간 유의한 차이가 나타났다. 이러한 결과는 노인의 건강상태와 기능 수준, 신체활동 수준에 따라 요구되는 건강증진 프로그램의 유형이 달라질 수 있음을 시사한다. 따라서 노인대상 건강증진 프로그램은 군집별 특성을 반영한 맞춤형 접근이 필요하며, 기능취약형 집단에는 재활 및 정서지원중심 프로그램, 저활동형 집단에는 신체활동 참여를 유도하는 프로그램 개발이 요구된다.

This study aimed to classify older adults into clusters based on health status, daily living function, and physical activity level, and to analyze the characteristics of program needs for each cluster. A survey was conducted with 141 older adults aged 60 and over residing in Gangwon Province, and the collected data were analyzed using descriptive statistics, K-means cluster analysis, and one-way ANOVA. The results identified three clusters: the active group, the low-activity group, and the functionally vulnerable group. The active group showed relatively high levels of health status, daily living function, and physical activity, whereas the functionally vulnerable group showed lower levels of health status and functional ability, along with the highest level of program needs. Significant differences were found among the clusters in health status, daily living function, physical activity, emotional status, and program needs. These findings suggest that the types of health promotion programs required by older adults may vary depending on their health condition, functional level, and physical activity level. Therefore, customized health promotion programs reflecting cluster characteristics are needed. In particular, rehabilitation and emotional support-centered programs are required for the functionally vulnerable group, while programs encouraging physical activity participation are needed for the low-activity group.