Earticle

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 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.