[논문]시스템 다이내믹스를 활용한 정보 기술 수용에 대한 동태적 모형 개발 - 휴대 전화 사용을 중심으로 -

한상준; 이상근

시스템 다이내믹스를 활용한 정보 기술 수용에 대한 동태적 모형 개발 - 휴대 전화 사용을 중심으로 -
A Simulation Study of IT Diffusion by Using System Dynamics 원문보기

CRM연구, v.1 no.1, 2006년, pp.49 - 69

한상준 ((주)유니와이드 테크놀러지) , 이상근 (아주대학교 경영대학 e-비즈니스학부)

초록
AI-Helper

기존의 초기 기술 수용 모델(TAM)과 후기 기술 수용 모델(PAM)을 사용한 연구에서는 설문 조사를 통해 어느 한 시점의 상황만을 분석할 수 있어 제품 수명 주기에 따른 수요의 변화를 시계열적으로 나타낼 수 없는 한계점이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 TAM과 TAM2에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하여 개선 방안을 알아보고, 기존의 연구를 바탕으로 초기 수용부터 재구매에 이르는 수요의 변화를 시간의 흐름에 따라 동태적으로 분석하는 시뮬레이션 모델을 수립하였다. 특히 본 모델은 현재 국내의 실제 휴대 전화 시장을 고려하여 설계되었는데, 본 모델을 이용한 시뮬레이션 결과, 현재 우리나라의 휴대 전화 확산 패턴과 유사하게 나옴으로써 본 모델의 타당성을 확인할 수 있었다. 본 시뮬레이션 모델은 시간에 따른 소비자의 제품 수요 변화를 시각적인 그래프 형태로 제공하기 때문에 시장 상황에 따른 수요 변화에 대한 탁월한 학습 도구의 역할을 수행할 수 있으며, 따라서 IT 기업들의 시장 수요 예측 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Previous studies, Technology Acceptance Model (TAM) and Post Acceptance Model (PAM) have a little limitation in time series analysis. To solve this limitation, we used system dynamics as research methodology and designed simulation model based on TAM and PAM. Moreover, we designed new simulation model which can analyize time series data in customers' demand change from initial acceptance to post acceptance. This study targeted domestic mobile phone market. The simulation results showed that diffusion graph was similar to real data. That means we validated our simulation model. Since the simulation model offers the graph of customer's demand change by time, so it can be useful as a leaning tool. Therefore, we think this study helps IT companies use the model for forecasting of market demand.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그리고 보다 발전된 휴대 전화 확산에 관한 시뮬레이션 모델을 위하여 TAM과 혁신 확산이론 모델을 활용한 기존의 휴대 전화에 대한 연구(이상근 등, 2005)에 시스템 다이내믹스의 동태적 특성을 적용하여 휴대 전화의 최초 구입과 재구매를 고려한 시간에 따른 휴대 전화 확산 시뮬레이션 모델을 설계하고 결과를 고찰해 보고자 한다.
또한 이 모델은 결과에 영향을 주는 요소를 단순히 외부 값으로 정의하여 인위적으로 정해 주었기 때문에 어떤 요소들이 구체적으로 인지된 유용성이나 사용 용이성에 영향을 미치는지 알 수 없다. 따라서 우리는 다음 절에서 TAM2를 활용해 외부적 요소를 구체화한 동태적 정보 수용 모델로 발전시켜 보고자 한다.
본 연구에서는 우선 초기 도입에 관한 정보 수용 모델인 TAM과 TAM2를 활용한 학습 모델(learning model)구축하여 그 결과와 한계점을 알아 보고, TAM을 활용한 기존의 휴대 전화에 관한 연구(이상근, 2005; 이상근 등, 2005)를 바탕으로 기존의 초기 휴대 전화 도입 모형에 후기 도입 요소, 즉 재구매 모델을 연결하여 실제 제품의 수명주기에 따른 수요를 예측할 수 있는 시뮬레이션 모델을 설계하였다.
본 연구에서는 휴대 전화의 이러한 혁신 속성들을 활용하여 시뮬레이션의 파라미터 값들을 정의해 주었으며, 이는 로 정리해 놓았다.

가설 설정

1. 최종 사용자는 초기의 IT 사용으로부터 유용성 (usefulness)를 기대한다.

제안 방법

3. 그리고 IT 만족 정도를 평가한다.
그래서 본 연구에서는 TAM모델을 기초로 하여 과 같이 정보기술 수용에 관한 학습 모델을 구축하였다.
기존의 휴대 전화 초기 도입 모델(이상근, 2005; 박석두, 2005)에 재구매 요소를 더하여 재구매를 고려한 휴대 전화 확산의 동태적 모델을 다음 와 같이 구축하였다.
다음 장에서는 Rogers(1995)의 혁신 확산 이론을 이용한 기존의 연구와 휴대 전화 재구매 요소를 활용하여, 본 연구의 본래 목적인 휴대 전화의 확산 시뮬레이션 모델을 설계하고, 실제 우리나라의 휴대전화 도입 패턴과 비교하여 그 성과를 측정할 것이다.
또한 보다 실제 시장의 상황과 유사한 시뮬레이션을 위해 가격매력도(relative attractiveness of price), 광고 효과(mass advertising effect), 주관적 규범 (subjective norm), 구전 효과(word of mouth)의 변수는 시간에 따라 변화하는 동태적인 변수로 설계하였다. 이 동태적인 변수들은 기존의 연구(Rogers, 1995; Mahajan et al.
본 연구는 기술수용 모델의 새로운 연구 방법론의 모색에 관한 연구의 연장선에 있는 것으로 기존의 정보기술수용 연구들에서 밝혀낸 도입에 관한 여러 요소들을 시뮬레이션에 적용함으로써 시스템 다이내믹스 시뮬레이션 모델의 타당성을 높였다. 또한 기존의 연구에서는 전혀 이루어지지 않았던 초기 수용모델과 후기 수용모델의 결합을 시도하여 휴대전화 도입에 관한 여러 요소 간의 인과관계를 통하여 휴대전화의 확산과정을 직관적으로 보여주어 기존 연구의 한계점을 극복할 수 있었다.
본 연구에서는 시뮬레이션의 결과를 검증하기 위해과 같이 시뮬레이션 결과와 실제 자료를 비교하였다.
이러한 단점에도 불구하고 본 연구의 시뮬레이션 모델은 기존의 연구에서는 할 수 없었던 휴대 전화 확산의 동태적 연구를 초기 도입과 재구매에 걸쳐 총체적으로 분석을 하였다. 시뮬레이션의 이러한 특징은 수학적인 연구 비하여 연구자로 하여금 확산에 대한 문제를 보다 잘 설명할 수 있게 해주고, 도입에 영향을 주는 요소들 간의 인과관계를 보다 잘 표현할 수 있는 커다란 장점이 있다.
이번 장에서는 본 연구의 방법론으로 사용된 시스템 다이내믹스의 모델 구성요소와 설계 방법에 대해서 알아보고 기존의 TAM과 TAM2에 관한 연구 모형을 시스템 다이내믹스 시뮬레이션 모델에 적용하여 그 장단점을 살펴볼 것이다.

이론/모형

기존의 단발적 설문조사를 통해 이루어졌던 확산에 관한 위와 같은 연구의 한계점을 극복하고 확산에서 시간 차원의 연구를 위해 Rogers(1995)가 제시한 대안적 연구 방법에는 현장실험, 종단적 패널연구, 기록문서의 이용, 개혁과정에 대해 다양한 응답자들로부터 수집된 사례 연구가 있다. 본 연구에서는 이러한 대안적 연구 방법에 하나로 시뮬레이션 다이내믹스 연구방법론을 선택하였다.

성능/효과

본 연구에서는 시뮬레이션의 결과를 검증하기 위해<그림 3-11>과 같이 시뮬레이션 결과와 실제 자료를 비교하였다. 비교 결과 전체 적인 확산 패턴은 유사하지만 마지막 부분에서 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터가 많은 차이를 나타내는 것을 볼 수 있었다. 이는 본 연구가 시뮬레이션 모델을 설계할 때 단말기 보조금 지급, 번호 이동성 제도 등과 같은 정책적 요소를 고려하지 않았기 때문에 나타나는 오차이다.
이번 결과를 놓고 살펴보면, 이 모델은 단순이 외부 값을 하나의 변수로 정의한 TAM 모델 보다는 훨씬 현실적인 것처럼 보인다. 하지만 이 모델은 재구매에 의한 확산이 구체적으로 고려되지 않았고, 확산되는 정보기술에 대한 명확한 특성을 고려하지 않아 실제 그 결과를 검증 할 방법을 찾기가 쉽지 않은 단점이 있다.

후속연구

이는 시스템 다이내믹스를 활용하여 모델을 구성하는 문장을 작성할 때는 항상 저량과 들어오고 나가는 유량 사이의 일관성을 유지할 것을 의미한다. 그리고 만약 동사의 유량에 있는 단위가 명사의 저량의 단위와 일치하지 않는다면 그 모델이 보여주는 결과들은 신뢰성이 매우 떨어지며 아무런 의미도 부여할 수 없는 무의미한 결과가 될 것이다.
그리고 본 연구에서 주목해야 할 부분은 시뮬레이션에서 여러 요소 값의 변화에 따라 결과 그래프의 변화를 관찰할 수 있는 학습 기능이다. 이는 단말기의 가격이 휴대 전화의 확산에 어떻게 영향을 미치는지 실험해 볼 수 있어, 효과적인 정책 결정의 보조 수단으로 활용 될 수 있을 뿐만 아니라 이와 같은 특성을 활용하여 시뮬레이션의 파라미터 값을 특정 회사의 제품에 맞추어 변화시켜 준다면 손쉽게 제품의 수요패턴을 예측할 수 있게 해주어 기업들의 마케팅 전략 수립에도 활용될 수 있을 것이다.
따라서 향후 시장의 성장은 5% 내외의 점진적 성장으로 기존의 시장에서 지속적 사용에 따른 재구매 수요와 동남아, 러시아, 인도 등과 같은 신흥 시장의 중저가·저기능 단말기에 대한 신규 수요를 중심으로 성장할 것으로 예상된다(정보통신정책연구, 2003).
시뮬레이션의 이러한 특징은 수학적인 연구 비하여 연구자로 하여금 확산에 대한 문제를 보다 잘 설명할 수 있게 해주고, 도입에 영향을 주는 요소들 간의 인과관계를 보다 잘 표현할 수 있는 커다란 장점이 있다. 또한 본 모델에서는 각 요소의 초기값에 따라서 확산 패턴의 변화를 살펴 볼 수 있기 때문에 확산에 대한 학습도구로써도 커다란 역할을 할 수 있다. 앞으로의 연구에서는 이번 연구의 한계점을 극복하고 시스템 다이내믹스의 특성을 보다 잘 살려서 국가 정책과 기업의 시장 진출에 좀 더 도움이 될 수 있는 시뮬레이션 모델을 구축 하고자 한다.
또한 본 모델에서는 각 요소의 초기값에 따라서 확산 패턴의 변화를 살펴 볼 수 있기 때문에 확산에 대한 학습도구로써도 커다란 역할을 할 수 있다. 앞으로의 연구에서는 이번 연구의 한계점을 극복하고 시스템 다이내믹스의 특성을 보다 잘 살려서 국가 정책과 기업의 시장 진출에 좀 더 도움이 될 수 있는 시뮬레이션 모델을 구축 하고자 한다.
그리고 본 연구에서 주목해야 할 부분은 시뮬레이션에서 여러 요소 값의 변화에 따라 결과 그래프의 변화를 관찰할 수 있는 학습 기능이다. 이는 단말기의 가격이 휴대 전화의 확산에 어떻게 영향을 미치는지 실험해 볼 수 있어, 효과적인 정책 결정의 보조 수단으로 활용 될 수 있을 뿐만 아니라 이와 같은 특성을 활용하여 시뮬레이션의 파라미터 값을 특정 회사의 제품에 맞추어 변화시켜 준다면 손쉽게 제품의 수요패턴을 예측할 수 있게 해주어 기업들의 마케팅 전략 수립에도 활용될 수 있을 것이다.
또한 시뮬레이션 설계에 고려되는 요소들 자체도 기존의 문헌연구에만 의존했기 때문에 결과는 실제 데이터와 다소의 차이를 나타냈다. 이러한 부분들은 차후 연구에서 본 연구의 시뮬레이션 모델이 학습모델에서 운영모델로 발전하기 위해서는 반드시 개선되어야 할 부분이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	PAM의 재 구매 의도 프로세스는 어떠한 순서를 따르는가?	1. 최종 사용자는 초기의 IT 사용으로부터 유용성 (usefulness)를 기대한다. 2. 최종 사용자는 IT를 수용하고, 사용 후에 IT유용성 대한 인식을 형성한다. 3. 그리고 IT 만족 정도를 평가한다. 4. 만족한 최종 사용자는 IT 사용에 대한 지속 의지를 형성한다.
	혁신의 확산이란?	혁신 확산 이론(Diffusion of Innovation Theory: DIT)은 시간에 기초하여 사람들의 기술 채택 행동을 이해하기 위한 방법론으로 많이 연구되어 왔다. 혁신의 확산이란 개인, 집단 또는 다른 채택단위 등의 사회적 시스템에 의해서 어떤 혁신이 구체적인 의사소통을 통하여 시간을 두고 수용되어 그 수용자의 수가 확대되어 나가는 것으로 정의 된다(Rogers, 1995; 1975). 이러한 혁신 확산 이론은 사회 시스템 내에서 시간이 경과함에 따라 새로운 아이디어와 사물이 확산되는 방식에 대한 일반적인 설명뿐만 아니라 혁신이 수용될 시간의 길이를 예측하기 위한 틀을 제공하고 있기 때문에 이 이론은 새로운 아이디어에서부터 정보통신 기술에 이르기까지 폭넓은 분야에서 응용되어 오고 있다 (Brancheau & Wetherbe, 1990).
	혁신 확산 이론은 무엇을 제공하는가?	혁신의 확산이란 개인, 집단 또는 다른 채택단위 등의 사회적 시스템에 의해서 어떤 혁신이 구체적인 의사소통을 통하여 시간을 두고 수용되어 그 수용자의 수가 확대되어 나가는 것으로 정의 된다(Rogers, 1995; 1975). 이러한 혁신 확산 이론은 사회 시스템 내에서 시간이 경과함에 따라 새로운 아이디어와 사물이 확산되는 방식에 대한 일반적인 설명뿐만 아니라 혁신이 수용될 시간의 길이를 예측하기 위한 틀을 제공하고 있기 때문에 이 이론은 새로운 아이디어에서부터 정보통신 기술에 이르기까지 폭넓은 분야에서 응용되어 오고 있다 (Brancheau & Wetherbe, 1990).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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