Earticle

부분 유료화 게임 시장의 경쟁이 심화됨에 따라, 게임 디자인은 플레이어 유지 및 소액결제 의도를 형성하는 데 있어 중추적인 역할을 수행한다. 본 연구는 MDA(Mechanics, Dynamics, Aesthetics) 프레임워크와 자기결정성 이론을 통합하여, 플레이어가 지각한 게임 디자인 요소가 심리적 욕구 충족을 매개로 구매 행동에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 이를 위해 중국의 MOBA(Multiplayer Online Battle Arena) 게임 플레이어 362명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 디자인 요소와 동기 부여 간의 정교한 매핑 관계가 확인되었다. 구체적으로 동적 요소는 주로 유능성과 자율성을 증진시키는 반면, 미학적 요소는 관계성의 핵심적인 선행 요인으로 나타났다. 또한 자율성은 소액결제 의도의 가장 강력한 예측 변수로 규명되었으며, 이는 비기능성 아이템 구매에 있어 플레이어의 자발적 의지가 갖는 중요성을 시사한다. 특히, 본 연구는 멀티플레이어 관계(친구 vs. 낯선 사람)에 따라 차별적인 작용 기제가 존재함을 밝혔다. 친구와 플레이하는 경우 지위 인정 욕구에 기반하여 유능성의 영향력을 증폭시키는 반면, 낯선 사람과의 플레이하는 경우 신속 신뢰 구축의 필요성에 의해 관계성의 영향력을 강화하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 MDA 프레임워크를 플레이어 중심의 실증 모델로 구체화했다는 의의를 지니며, 강한 유대를 위한 성취 기반 가상 아이템 설계 및 약한 유대를 위한 테마 스킨 개발 등 게임 개발자에게 실무적인 전략을 제공한다.

In the Free-to-Play (F2P) game market, game design is pivotal for shaping player retention and driving microtransaction intention. This study integrates the MDA (Mechanics, Dynamics, Aesthetics) framework and Self-Determination Theory (SDT) to investigate how perceived game design elements influence players’ monetary behavior by satisfying psychological needs. An online survey was conducted with 362 Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) players in China. The results reveal a nuanced mapping between design and motivation. Dynamic elements primarily foster competence and autonomy, while Aesthetic elements are key drivers of relatedness. Furthermore, autonomy emerged as the strongest predictor of microtransaction intention, highlighting the role of volition in non-functional consumption. Crucially, the study identifies divergent social mechanisms regarding co-player relationships. Playing with friends amplifies the impact of competence driven by status affirmation, whereas playing with strangers strengthens the impact of relatedness, which is driven by the need for swift trust. These findings operationalize MDA into a player-centric empirical model and offer actionable strategies for developers, such as designing achievement-gated virtual items for strong ties and thematic skins for weak ties.

Recent advances of Generative AI (GenAI) tools have transformed information retrieval by offering conversational chatbot interaction and synthesized knowledge access. However, Generative AI systems rely on static, pre-trained data that are often outdated, making them prone to generate hallucinations – fabricated and inaccurate outputs. Retrieval Augmented Generation (RAG) technology is a promising architecture that enhance AI outputs by integrating external, accurate data. While RAG’s technical performance has been widely studied, there are limited studies on user interaction with RAG and its influence on user performance in real-world tasks. This research addresses this gap and assesses the effectiveness of RAG in user outcomes. Grounded in Task-Technology Fit (TTF) theory, we employ a scenario-based experiment design using 2x2 factorial design (AI System Type x Task Complexity). Participants complete tasks of different complexities using either standard LLMs or RAG systems. User performance is assessed through information quality metrics: accuracy, completeness and relevance. Findings are expected to contribute to evaluation of practical utility of RAG tools.

온라인 리뷰는 호텔의 평판과 매출에 큰 영향을 미치며, 이를 활용한 호텔 관리 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구는 단기적 대응에 집중되어 반복적 문제를 분석하고 장기적 전략을 수립하는 시도가 부족하다. 본 연구는 TripAdvisor 리뷰를 LLM으로 분석하여 고객 불만 요소를 체계적으로 도출하고, 기존 분석기법의 한계를 보완하기 위해 MARCOS 기법을 적용해 다양한 기준을 고려한 서비스 개선 우선순위를 제시한다. 이를 통해 호텔 리뷰 분석의 이론적 범위를 확장하고, 관리자에게 제한된 자원 내 효율적 의사결정 방안을 제공한다.

전 세계적으로 탄소중립에 대한 국가 차원의 법제화, 감축목표 수립과 달성을 위한 노력들이 이루어지고 있으며, 우리나라의 경우도 ‘2050 탄소중립’을 법제화하고 중소기업의 탄소중립 관련 정책 방안으로 2021년 12월 ‘중소벤처기업 탄소중립 대응 지원방안’을 마련하였다. 탄소중립은 ESG의 요소 중 유일하게 정부 주도로 2050년을 기준으로 시나리오를 설계하고 주진 중인 매우 중요한 환경 요인(E)이지만, 중소제조기업의 탄소중립 정책방안을 보다 체계적으로 마련하기 위해 탄소중립 대응에 어려움을 겪는 중소제조기업의 현안을 파악하고 정책 진행과 기업현장 간의 간극을 줄이려는 고민이나 관련 연구들이 아직 부족한 실정이다. 또한 탄소중립 지원정책을 활용하여 도입하는 온실가스 감축설비는 저탄소 공정전환이 시급한 중소제조기업의 설비투자를 지원하여 저탄소 공정전환의 선도사례를 창출하고 탄소중립 분위기를 확산하고자 하는 정부의 대표적인 지원사업으로 산업 부문의 온실가스 배출량을 감축하는 효과를 2년 연속 나타내고 있으나, 아직 도입 초기 단계로 기업이 도입을 결정하는데 영향을 주는 요인들에 대한 실증적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 혼합적 연구방법을 적용하여 먼저 온실가스 감축설비 지원사업 관련 정부기관 실무자, 도입을 고려 중인 중소제조기업 대표자, 온실가스 감축설비 공급기업의 대표자를 대상으로 정성적 조사인 표적집단면접법(Focus Group Interview)을 통해 희생요인과 혜택요인을 도출하고, 해당요인을 적용한 기업 단위의 설문조사를 통해 가치기반수용모델(Value-Based Adoption Model)을 적용하여 도입의도에 영향을 주는 요인을 실증하고자 한다. 본 연구는 혼합적 연구방법을 적용하여 탄소중립 지원정책을 통해 온실가스 감축설비를 도입하고자 하는 중소제조기업의 도입의도에 영향을 주는 요인을 최초로 실증한 연구라는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있으며, 나아가 본 연구의 결과를 통해 중소제조기업의 온실가스 감축설비 도입이 더욱 확산되고, 정부의 탄소중립 정책 목표를 실현할 수 있는 바람직한 정책 방향의 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

최근 국내 개인 투자자의 해외 주식 투자 비중이 확대되고 있으나, 정보 접근성과 분석 역량의 한계로 최적의 투자 결정을 내리기 어렵다. 본 연구는 LLM 기반 멀티 에이전트를 활용해 투자자 견해를 자동 생성하고 이를 Black-Litterman 모델에 적용하는 프레임워크를 제안한다. 다우존스 30 지수에 포함된 기업의 10-K 보고서, 뉴스 기사, 재무제표 데이터를 수집하여 견해를 구성하고 포트폴리오에 반영한 결과, 기존 지수 대비 약 두 배의 샤프지수와 높은 누적 수익률을 기록하였다. 본 연구는 개인 투자자의 의사결정을 지원할 수 있는 자동화된 견해 생성 및 포트폴리오 최적화 방법론을 제시한다.

소셜미디어의 사용이 증가함에 따라, 개인 투자자들은 정보 교환을 위해 이를 적극적으로 활용하게 되었으며, 최근엔 주식토론방을 통해 적극적으로 의견을 교환하고, 이를 기반으로 투자 관련 의사결정을 내리고 있다. 팬데믹을 겪으며 이러한 경향성은 더욱 증가하였는데, 주식토론방 데이터를 활용한 주가예측 관련 연구는 실제적인 중요성에 비해 많이 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구에서는 코로나 팬데믹 이후 급성장한 2차전지 산업에서의 주식토론방 게시글 데이터를 활용하여 주가예측 모델을 개발하고, 이를 통해 학술적, 방법론적 및 실무적인 기여를 도모하고자 한다.

최근 서울시의 장애인 인구 비율 증가와 함께 장애인 복지시설의 필요성이 강조되고 있다. 특히, 장애인의 생활체육 참여율이 증가하고 있으나, 서울시 내 장애인 체육시설의 부족은 시설 확충의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 이에, 본 연구에서는 PSO(Particle Swarm Optimization) 모델을 활용하여 장애인 체육시설의 최적입지를 도출함으로써, 장애인 생활체육 분야의 연구 공백을 메움과 동시에, 입지선정을 위한 새로운 분석방법론을 제시하고자 한다. 본 연구결과를 통해 서울시 내 장애인 생활체육 시설의 최적 후보지를 제시함으로써, 정책 입안자들에게 실질적인 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

최근 ESG(환경, 사회, 지배구조)에 대한 관심이 급증함에 따라, ESG 경영의 평가와 규제도 점차 확대되고 있다. 그러나 ESG 평가의 기준이 명확하지 않아, 실용적인 가이드라인과 적용 사례의 필요성이 점점 더 중요해지고 있다. 본 연구는 관련 문헌을 통합적으로 분석하는 질적 메타분석 방법을 사용하여, ESG 경영의 효과성과 효율성에 영향을 미치는 핵심 요인을 식별하고 분류함으로써, 효과적인 ESG 평가 기준을 개발하는 데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과가 향후 ESG 평가의 체계화에 중요한 참고자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

최근 모바일 디바이스와 온라인 서비스의 발달로 고객의 주요 거래 방식이 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 이에 따라 호텔 및 환대 산업의 서비스를 이용하는 고객들도 전통적인 예약 방식이 아닌, 온라인 웹 페이지나 플랫폼을 통한 예약을 선호하고 있다. 이러한 변화는 고객에게 편리함을 제공하는 한편, 개인 사업자에게 있어서는 플랫폼의 전략을 강제하는 결과를 초래하고 있다. 특히 온라인 고객 경험에서 리뷰-답변 서비스의 중요성이 강조되며 많은 플랫폼에서도 이를 자사의 서비스에 포함시키고 있다. 그러나 개별 사업자에게 있어서 온라인 고객 리뷰 관리는 상당한 시간과 비용이 소모될 뿐 아니라, 관리자에게 큰 감정적 스트레스를 유발하는 요인으로 꼽히고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 많은 연구가 이어지고 있는 자연어 처리 분야의 프롬프트 엔지니어링 기술과 생성형 인공지능을 활용하여, 관리자의 답변을 지원하는 서비스를 개발하고자 한다. 이후 개발된 인공물(Artifact)을 디자인 사이언스 방법론에 따라 현실 문제에 적용, 평가, 보완하는 과정을 반복하며 기술의 응용과정을 세세하게 보고하고자 한다. 이를 통해 생성형 AI를 통한 호텔 및 환대산업 분야의 문제를 해결하는 한편, AI를 활용한 지식경영 분야에 기여하고자 한다.

최근 기업들이 온·오프라인 통합 리뷰 서비스를 강화하며 온라인 리뷰의 영향력이 높아지고 있는 상황이지만, 이벤트성 리뷰를 작성한 리뷰어 또한 늘어나며 소비자들의 온라인 리뷰에 대한 신뢰가 상실되는 역효과가 발생하고 있다. 따라서, 우수 리뷰어를 판별하는 방법에 대한 분석이 필요함에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 우수 리뷰의 판별에만 초점을 맞추고 있다. 이에, 본 연구에서는 H&B시장의 온라인과 오프라인을 모두 고려한 옴니채널(Omni Channel)에서의 리뷰 및 리뷰어 데이터를 수집하여, 빅데이터 분석기법인 감성분석과 머신러닝을 활용하여 신뢰성 있는 리뷰를 작성한 우수 리뷰어를 판별하기 위한 모델을 제안, 개발하고자 한다. 또한, 이 판별모델로 측정한 리뷰어의 순위와 실제 기업에서 제공하는 리뷰어 순위를 비교해보고, 제시된 모델로부터 도출된 우수 리뷰어와 일반 리뷰어의 특성을 통계적인 기법을 활용하여 비교해보고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 향후 H&B 시장 옴니채널에서의 리뷰어 관련 학술적 및 실무적 시사점을 제시할 수 있기를 기대한다.

국가경쟁력 제고와 제조업 경쟁력 확보를 위한 스마트팩토리 보급 및 확산사업이 국가주도로 진행되고 있으나, 대부분의 구축기업이 기초 단계에 머무르고 있으며, 그 마저도 지속적으로 활용하지 못하고 있다. 스마트팩토리 관련 선행연구의 대다수는 도입사례 혹은 빅데이터 적용방안 등 기술적인 부분에 초점을 맞추고 있어, 스마트팩토리의 지속적 활용에 대한 실증 연구는 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 정보시스템 성공모형과 선행연구를 바탕으로 스마트팩토리 사용정도 및 사용자만족에 영향을 주는 주요 선행요인을 도출하고, 이 요인들이 사용정도 및 사용자만족을 거쳐 지속사용의도, 경영성과 및 고도화수용의도에 미치는 영향을 실증하였다. 스마트팩토리를 기 도입한 287개 중소제조 기업을 대상으로 수집한 설문지를 바탕으로 구조방정식모형을 활용하여 분석한 결과, 주요 선행요인인 시스템품질과 정보품질, 서비스품질, 정부지원은 사용정도에 유의한 영향을, 서비스품질과 정부지원은 사용자만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 사용정도와 사용자만족은 경영성과 및 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 나아가 고도화수용의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 성공모형을 활용하여 중소제조기업의 스마트팩토리 사용자만족이 경영성과 및 지속사용의도, 나아가 고도화수용의도에 미치는 구체적인 영향 메커니즘을 최초로 실증한 연구라는 점에서 의의가 있다.

Projects to deploy and diffuse smart factories in South Korea are aimed at enhancing national manufacturing competitiveness. However, a significant portion of deployed companies remain at the basic stage and struggle to utilize smart factories regularly. Existing studies have primarily focused on the technical aspects of smart factories, using data analytics and case studies, leading to a gap in empirical research on continuous use and upgrade intentions. This study identifies key factors influencing smart factory usage and user satisfaction, drawing on the Information Systems Success Model (ISSM) and previous research. It empirically examines the impact of these factors on continuous use intention, management performance, and advancement acceptance intention through smart factory usage and user satisfaction. A structural equation model is employed to validate the research hypotheses, using survey data from 287 small and medium-sized manufacturing enterprises (SMEs) that have adopted smart factories. Results demonstrate that system quality, information quality, service quality, and government support significantly affect smart factory usage, while service quality and government support influence user satisfaction. Furthermore, smart factory usage and user satisfaction have positive effects on management performance, continuous use intention, and subsequently advancement acceptance intention. This study provides novel insights by demonstrating the specific impact mechanisms of smart factory user satisfaction on the business and the intentions of manufacturing SMEs regarding continuous use and advancement acceptance, leveraging the ISSM.

본 연구는 코로나로 인해 변한 국내 스포츠의 관심사를 파악하여 스포츠 기업에게 새로운 방향성을 제시하고자 국내 포털 사이트에서 ‘스포츠’를 키워드로 한 텍스트 데이터를 수집하여 빈도 분석, TF-IDF, LDA 토픽모델링을 진행해 코로나19 시대의 생애주기에 따른 스포츠 관련 키워드의 변화 흐름을 분석했다.

본 연구는 지속가능경영보고서와 소셜미디어 데이터를 활용하여 ESG의 통합적 관점을 파악하고, 향후 정책 설정을 위한 시사점을 제공하고자 한다. LDA 토픽모델링과 의미연결망 분석으로 기업과 일반 대중 관점에서 의 ESG 트렌드를 분석하였으며, Joint Sentiment 토픽모델링을 활용해 대중의 부정적인 인식을 파악하고 그 개 선 방안을 제시하였다.

최근 코로나19의 지속적인 감염우려와 이러한 비상상황이 끊임없이 언급되면서 발생한 심리적 피로감을 해소하려는 수요가 관광분야에서 ‘보복여행,’ ‘보상여행,’ ‘분노여행’ 등의 보상적 소비행동으로 표출되고 있다. 특히, 이러한 보복소비 행동은 팬데믹의 영향으로 비대면 소비문화가 확산하면서 등장한 라이브커머스에서 쇼호스트 등과의 ‘실시간 상호작용’을 통해 기존에 억눌려 있던 관광수요가 폭발적으로 증가하면서 극대화되고 있다. 이에, 본 연구는 라이브커머스 채널의 ‘여행/체험 분야’에서 소비자들의 실시간 채팅데이터를 수집하고, 감성분석을 실시하여 감성점수를 도출한 후, 감성점수의 양상을 비교하였다. 또한, 키워드 네트워크 분석을 진행하여 주요 토픽을 도출하고, 머신러닝 분석을 활용하여 사용된 변수의 상대적 중요도를 파악한 후, 도출된 중요 변수로 g-DMR 토픽모델링을 진행함으로써, 라이브커머스 맥락의 여행/체험 분야에서 소비자의 태도 및 행동양상을 확인하고자 하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 관광분야 라이브커머스 관련 학술적 및 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

제4차 산업혁명의 흐름에 발맞춰 국가경쟁력 제고와 제조업 경쟁력 확보를 위한 스마트팩토리 보급 및 확산사업이 진행되고 있으나, 구축기업의 약 75%가 기초 단계에 머무르고 있으며, 솔루션을 기 구축한 기업들마저 이를 지속적으로 활용하지 못하는 경우가 흔하게 발생하고 있다. 국내 스마트팩토리 관련 선행연구의 대다수는 도입사례 혹은 빅데이터 적용방안 등 기술적인 부분에 초점을 맞추고 있어, 스마트팩토리의 지속적 활용에 대한 실증적 연구는 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 정보시스템 성공모형과 선행연구를 바탕으로 스마트팩토리 사용정도 및 사용자 만족에 영향을 주는 주요 선행요인을 도출하고, 이 요인들이 사용정도 및 사용자 만족을 거쳐 지속사용의도, 경영성과 및 고도화 수용의도에 미치는 영향을 실증하였다. 연구가설의 검증을 위해 스마트팩토리를 기 도입한 286개 중소제조기업을 대상으로 수집한 설문지를 바탕으로 구조방정식모형을 적용하여 분석한 결과, 주요 선행요인인 시스템품질과 정보품질, 서비스 품질, 정부지원은 사용정도에 유의한 영향을 미치고, 서비스품질과 정부지원은 사용자 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용정도와 사용자만족은 경영성과 및 지속사용의도에 유의한 영향을 미치고, 경영성과와 지속사용의도는 고도화 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 성공모형을 활용하여 중소 제조기업이 스마트팩토리 사용만족으로 인한 경영성과와 고도화 수용의도에 미치는 구체적인 영향 메커니즘을 최초로 실증한 연구라는 점에서 학술적 의의가 있으며, 본 연구 결과가 중소제조기업이 스마트팩토리를 구축한 이후에도 이를 지속적으로 활용하고, 나아가 고도화 단계까지 추진하여 경쟁력을 더욱 향상시킬 수 있는 전략 마련의 근거를 제시할 수 있기를 기대한다.

기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.

Generative Artificial Intelligence (AI) technology is gaining global attention as it can automatically generate sentences, images, and voices that humans previously generated. In particular, ChatGPT, a representative generative AI service, shows proactivity and accuracy differentiated from existing chatbot services, and the number of users is rapidly increasing in a short period of time. Despite this growing interest in generative AI services, most preceding studies are still in their infancy. Therefore, this study utilized LDA topic modeling and keyword network diagrams to derive success factors for generative AI services and to propose successful business strategies based on them. In addition, using ChatGPT, a new research methodology that complements the existing text-mining method, was presented. This study overcomes the limitations of previous research that relied on qualitative methods and makes academic and practical contributions to the future development of generative AI services.

기대수명의 지속적인 증가와 건강에 대한 높은 관심은 인터넷과 스마트폰의 대중화로 일반인들의 건강정보에 대한 이용에 큰 변화를 가져왔다. 모바일 헬스 환경으로 의료시장이 확대되면서 많은 건강관련 앱이 만들어져 유통되고 있지만, 각종 규제로 서비스 제공이 어려워지면서 그 수용속도가 더딘 상황이다. 이에, 본 연구는 프라이버시 계산모형을 바탕으로 개인건강기록 앱 수용저항에 영향을 미치는 요인으로 지각된 가치와 지각된 위험요인(심리적 위험, 시간손실 위험, 제도적 위험) 및 지각된 혜택요인(유용성, 상호작용성, 자율성)을 도출하고 이들 간의 영향 관계를 검증하였다. 또한, 제조사에 대한 신뢰의 조절효과를 분석하여 지각된 위험과 지각된 혜택이 지각된 가치에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지를 추가적으로 살펴보았다. 개인건강기록 앱을 인지하면서도 사용하지 않는 국내 대학생을 대상으로 설문조사를 진행한 후, 구조방정식모형을 활용하여 분석을 진행하였다. 가설검증 결과, 지각된 가치는 수용저항에 부(-)의 영향을, 지각된 위험(시간손실 위험)은 지각된 가치에 부(-)의 영향을 미치고, 지각된 혜택(유용성, 상호작용성, 자율성)은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 제조사에 대한 신뢰는 지각된 위험(제도적 위험)이 지각된 가치에 미치는 영향력을 약화시켰다. 본 연구결과는 개인건강기록 앱의 수용저항을 줄이기 위한 세부기준을 확인하고 제안함으로써, 개인건강기록 앱 시장 환경에서 경쟁우위를 확보하기 위한 지침 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

The continuous increase in life expectancy and high interest in health has brought about significant changes in the use of health information by the public according to the development of information technology represented by the Internet and smartphones. As the medical market expands to the mobile health environment, many health-related apps have been created and distributed, but the acceptance rate is slow as it has become challenging to provide services due to various regulations. In this study, perceived value, perceived risk factors (psychological risk, risk of time-loss, legal risk), and perceived benefits (usefulness, interaction, autonomy) were derived and verified as factors that affect the acceptance resistance of personal health record apps based on the privacy calculation model. In addition, by analyzing the moderating effect of trust in the manufacturer, how the perceived risk and perceived benefit affect the perceived value was verified. A survey was conducted on Korean college students who recognized the personal health record apps but did not use them, and 127 samples were analyzed using structural equations. As a result of hypothesis verification, perceived value has a negative effect on acceptance resistance, perceived risk (risk of time-loss) has a negative effect on perceived value, and perceived benefits (usefulness, interaction, autonomy) were found to have a positive effect on perceived value. Trust in manufacturers has weakened the impact of perceived risks (legal risk) on perceived values. This study is expected to play an important role in maintaining a competitive advantage in the personal health record app market environment by identifying and proposing detailed criteria for reducing the acceptance resistance of personal health record apps.

코로나19로 비대면 소비문화가 확산되면서, 온라인에서 실시간으로 쇼호스트(판매자)와 소통하며 쇼핑하는 라이브 커머스(live commerce)가 주목받고 있다. 라이브 커머스는 기존 다른 형태의 상거래 유형에 비해 구매전환율이 높아, 충동구매가능성도 상대적으로 높을 것으로 예상된다. 하지만, 라이브 커머스 사용 환경에서 발생하는 소비자의 충동구매에 관한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 소비충동형성 및 실행통합모형을 활용하여 시나리오 기반 실험연구를 설계하였다. 이를 통해, 라이브 커머스 특성(대리경험, 실시간 상호작용성)이 소비자의 충동구매가능성에 미치는 영향을 검증하고, 나아가 쇼호스트 특성 중 하나인 전문성이 라이브 커머스 특성과 충동구매가능성 간 영향관계를 조절할 수 있는지를 추가 분석하였다. 연구결과, 라이브 커머스 특성인 대리경험과 실시간 상호작용성 모두 소비자의 충동구매가능성에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 대리경험이 소비자의 충동구매가능성에 미치는 영향 관계에서 전문성의 조절효과가 있음을 실증하였다. 본 연구는 라이브 커머스 쇼핑 맥락에서의 충동구매가능성을 분석한 시나리오 기반 실험연구라는 점에서 의의가 있다. 본 연구결과를 통해 라이브 커머스 서비스 및 플랫폼 제공자에게 이윤창출 극대화 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실무적 시사점을 제시하였다.

Live commerce has recently received substantial attention due to the spread of the non-face-to-face consumption culture driven by the COVID-19 pandemic. Live commerce has a higher purchase conversion rate than other forms of commerce. Accordingly, the likelihood of impulse buying in a live commerce environment is expected to be high. However, there is a shortage of research on consumer impulse buying in the live commerce environment. This study designs a scenario-based experiment using the integrated model of consumption impulse formation and enactment. Through this method, this study validates the influence of the characteristics of live commerce (i.e., vicarious experience and real-time interaction) on consumers’ likelihood of impulse buying and further examines the moderating role of a live commerce host feature (i.e., professionalism) in these relationships. The results of this study confirm that both vicarious experience and real-time interaction have a positive effect on consumers’ likelihood of impulse buying and that professionalism strengthens the impact of vicarious experience on the likelihood of impulse buying. This study’s scenario-based experimental design is meaningful because it analyzes the likelihood of impulse buying in the context of live commerce shopping. Additionally, it provides live commerce service and platform providers with practical insights into how to maximize profits and operate services more efficiently.