Earticle

본 논문은 23조 원이 넘는 시장 규모로 급성장한 한국 게임산업의 비즈니스 모델 진화 과정을 분석한다. 정보통신 기술 발전을 통해 성장해온 한국의 게임산업은 정액제, 부분 유료화 등 수익 모델의 급격한 변화를 겪었으며, 고수익의 확률형 아이템 모델로 이어져 현재 정체기에 직면했다. 본 연구는 향후 주요 변곡점이 생성형 AI가 될 것으로 예측하고, 미래 게임 비즈니스 모델의 세 가지 핵심 변화를 전망한다. AI가 실시간으로 콘텐츠를 생성하여 이탈률을 최소화하는 초개인화 게임 구독 모델과 게임사가 가진 기술 친화적 태도를 바탕으로 AI를 개발 효율화에 적용해 비용을 절감하는 모델, 게임 기술(XR, 디지털 트윈)을 로봇 공학 및 Physical AI 분야와 융합하여 새로운 시장을 창출하는 모델 등을 제시하였다. 결론적으로, AI의 성공적인 도입은 국내 게임산업이 혁신적인 사용자 경험을 제공하고 AI 인프라 경제로 영역을 확장하여 지속 가능한 성장을 달성할 수 있는 핵심 전략이 될 것이다.

본 논문은 디지털콘텐츠 규제 프레임워크의 효과와 한계를 한국 게임산업 사례를 통해 분석하고, 다가오는 AI 시대의 바람직한 거버넌스 방향을 모색한다. 분석 결과, 한국의 규제는 빠른 실행력에도 불구하고 실효성 미비(셧다운제), 늦은 대응(확률형 아이템), 혁신 불이행(P2E 규제) 등의 중대한 과오를 반복해왔다. 이는 빠르게 변화하는 정보통신 시대와 디지털콘텐츠의 특성을 반영한 규제의 정당성과 실효성을 확보하지 못했기 때문이다. 이에 본 논문은 향후 디지털콘텐츠 규제 프레임워크가 지향해야 할 주요 지향점으로 인간 중심의 자율성 보장과 혁신 균형, 위험 분석 기반의 차등 규제, 콘텐츠의 투명성 및 설명 의무 강화, 공정성 및 편향성 방지를 바탕으로 한 통합 거버넌스 구축 등을 제시한다.

The rapid expansion of AI-generated content (AIGC) has raised concerns regarding authenticity and content quality, prompting platforms and regulators to introduce regulations. While these measures are designed to preserve the integrity of online discourse, they may also create unintended participation costs that discourage user engagement and reshape community norms in unexpected ways. This study examines how AIGC regulations shape community dynamics on Reddit, focusing on user engagement and content diversity. Especially, we focus on both text and image content, exploring the multimodal content outcomes. Drawing on signaling theory, we posit that these rules function both as constraints and as authenticity signals that reshape user behavior across community types. Using a quasi-experimental design, our findings reveal that AIGC restrictions reduce participation and diversity in information-focused communities yet stimulate engagement and broaden diversity in creativity-oriented spaces where originality is central. These findings highlight the divergent consequences of identical policies, emphasizing the need for nuanced moderation strategies, underscoring the importance of designing tailored moderation approaches that recognize community heterogeneity. Theoretically, we extend signaling theory into the domain of platform governance, illustrating how authenticity signals shape participation in digital environments. Practically, our findings provide actionable insights for platform operators and policymakers navigatingthe complex challenges of generative AI.

디지털 플램폼의 확산은 기존에 대면 기반으로 교환되던 재화와 서비스를 전산화 및 통합하여 산업 전반의 구조를 변화시키고 있다. 특히 모빌리티 산업의 경우 도로상에서 차량을 호출하여 직접 탑승하는 방식에서, 앱 기반 호출로의 변화를 통해 시장 규모가 확대되고, 소비자에게 더 나은 서비스 접근성을 제공하고 있다. 본 연구는 국내 주요 모빌리티 플랫폼에서 2021년 7월 21일 시행된 정성적 고객 피드백 시스템 개편을 자연 실험으로 간주하여, 이러한 태그 기반 넛징 시스템의 도입이 택시 기사의 운행 지표 및 서비스 품질에 미친 인과적 영향을 분석하였다. 정책 도입 일자를 분절의 시점으로 상정한 회귀 불연속 설계를 기반으로 한 분석 결과, 새로운 피드백 시스템의 도입 이후 승객의 평균 대기 시간과 호출 실패로 인한 재시도 횟수가 유의하게 감소하고, 기사들의 일평균 운행 거리는 감소한 반면 운행 건수가 증가하였음을 확인하였다. 이는 소비자의 측면에서 실질적 대기 시간의 감소 효과를, 서비스 공급자의 측면에서는 운행 효율성의 향상 효과를 의미한다. 개인별 피드백 반복 노출 강도에 따른 효과 분석에서는 피드백의 효과가 품질 태그 종류에 따라 상이하게 나타났으며 대체로 부정적 피드백이 긍정적 피드백보다 운전 행동 변화에 더 큰 영향을 미쳤음을 발견하였다. 이러한 결과를 통해 개인화된 정성적 피드백의 형태로 제공되는 디지털 넛지가 직접적 제재 없이도 운행 품질을 향상시키는 유용한 수단임을 시사하였으며, 기존의 행정 규제 중심 택시 서비스 품질 관리 체계를 보완할 수 있는 전략적 함의를 제공한다.

생성형 AI 기술의 급속한 확산과 함께 개인정보 보호에 대한 사용자의 우려가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 클라우드 기반 생성형 AI 서비스 사용자를 대상으로 기술 재수용의도 형성 과정에서 프라이버시 염려의 조절효과를 실증하였다. 혁신확산이론과 후기수용모델을 기반으로 통합적 프레임 워크를 구성하고 생성형 AI의 상대적 이점, 지각된 유용성, 사용자만족이 지속사용의도에 미치는 영향과 이러한 관계에서 프라이버시 염려의 조절효과를 검증하였다. 특히 사회적으로 큰 이슈였던 대규모 개인정보 유출 사건을 전후로 생성형 AI 사용자를 대상으로 반복횡단연구(Repeated cross-sectional study)를 수행하였다. 연구결과, 두 시점에서 프라이버시 염려가 지속사용의도와 선행요인에 미치는 유의한 조절효과 차이를 확인하였다. 본 연구는 생성형 AI 맥락에서 프라이버시 염려의 중요성을 실증하고, 정보시스템분야의 대규모 보안 이슈가 생성형 AI 사용자의 부정적 감정 상태인 프라이버시 염려를 변화시켜 지속사용의도에 미치는 선행요인의 영향력을 조절하는 효과를 규명함으로써 이론적 시사점을 제공한다. 또한 생성형 AI 영역에서 기업 관련자에게 프라이버시 보호 정책의 중요성과 이를 위한 세부적인 경영 전략을 제시한다.

With aging populations increasing, the need for technologies that support older adults’ mobility, independence, and well-being is critical. Traditional aids and social robots often address these needs separately, but few offer integrated solutions. This paper introduces the Dependable Robot—a multifunctional system combining a motorized rollator with health sensors and a detachable social robot. The rollator features AI-powered gait recognition, motorized wheels for safe movement, and vital sign monitoring via its handles. The social robot, Bang Bang, offers companionship, navigation, health feedback, and caregiver connectivity to promote engagement and security. Together, these components create a trustworthy partner for seniors, delivering physical, social, and informational support. Framing dependability through both technical reliability and relational trust, the paper advances eldercare robotics by promoting models that allow older adults to age with dignity, autonomy, and improved quality of life.

본 연구는 서비스 실패 상황에서 이용자의 AI 챗봇에 대한 지속적 신뢰 메커니즘을 규명하고자 한다. 귀인이론을 바탕으로 CASA 기반 사회적 단서와 지각된 위험(프라이버시·환각)이 내·외귀인에 미치는 영향을 분석하며, SPSS 설문조사를 통해 가설을 검증한다. 연구는 AI 신뢰성 확보와 위험 관리의 학문적·실무적 시사점을 제시한다.