선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그러나 현재 이슈가 되고 있는 스마트폰 의료 관련 앱의 사용의도에 관해 병원 간호사를 대상으로 조사한 연구는 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 병원에서의 정보기술 수용 형태를 설명할 수 있는 한 모형을 이용하여 병원 간호사들의 스마트폰 의료 관련 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 스마트폰 의료 관련앱 사용의도를 높이기 위한 전략을 제시하고자 한다.
- 본 연구는 일부 종합병원 간호사들의 스마트폰 의료 관련 앱 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 실시하였다. 그 결과 의료관련 앱에 대한 태도가 긍정적일수록, 자기효능감이 높을수록, 사용에 따른 불안요인이 적을수록, 스마트폰 관심도 및 앱 사용능숙도가 높을수록 사용의도가 높은 것으로 나타났다.
제안 방법
- 각 문항의 응답은 리커트(Likert) 척도를 이용하여 5점 척도로 이루어졌으며, 각 척도는‘전혀 아니다’(1점)부터‘매우 그렇다’(5점)까지 응답하게 하였다.
- 노력에 대한 기대는 이해하기 쉽게 ‘학습의 용이성’으로 변수명을 수정하였고 ‘자기효능감’은 기존 다른 연구(김규동, 2008; 김지훈, 2010)를 참고하여 추가하였다.
- 둘째, 본 연구에서는 종속변수로 스마트폰 의료 관련 앱 사용의도를 사용하였다. 일반적으로 행위의도는 실제 행위로 이어진다고 가정하지만, 반드시 사용의도가 실제 사용으로 이어지는 것이 아니기 때문에 사용의도로만 이용도를 잘 설명할 수 없다는 한계가 있다.
- 그러나 UTAUT 모형이 실질적으로는 4개의 포괄적인 독립변수만으로 이루어져 근로자들의 신기술에 대한 수용의도를 높이려면 실무적 측면에서 구체적인 정보를 얻기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 최근에 수정한 UTAUT 모형을 이용하여 무선정보기술 사용의도를 분석한 이은주(2010), 김규동(2008), 김지훈(2010) 등의 연구를 참고하여 본 연구에서도 일부 관심변수들을 추가하였다. 또한 UTAUT 모형에 사용된 독립변수들 중 성과에 대한 기대, 노력에 대한 기대, 촉진요인 등은 단일변수로 측정하기에는 복합적인 내용을 담고 있을 뿐만 아니라 변수명 자체만으로는 의미 전달이 명확하지 않아 각 요인이 나타내고자 하는 구체적인 의미를 감안하여 변수를 세분하거나 변수명을 이해하기 쉽게 수정하였다.
- 따라서 본 연구에서는 최근에 수정한 UTAUT 모형을 이용하여 무선정보기술 사용의도를 분석한 이은주(2010), 김규동(2008), 김지훈(2010) 등의 연구를 참고하여 본 연구에서도 일부 관심변수들을 추가하였다. 또한 UTAUT 모형에 사용된 독립변수들 중 성과에 대한 기대, 노력에 대한 기대, 촉진요인 등은 단일변수로 측정하기에는 복합적인 내용을 담고 있을 뿐만 아니라 변수명 자체만으로는 의미 전달이 명확하지 않아 각 요인이 나타내고자 하는 구체적인 의미를 감안하여 변수를 세분하거나 변수명을 이해하기 쉽게 수정하였다. 그 결과 성과에 대한 기대는‘의료관련앱에 대한 태도’라는 변수와 함께 2개로 분리되었으며, 촉진조건은 ‘불안요인’과 ‘스마트폰의 사용능숙도’등 3개 요인으로 분리하였다.
- 본 연구에서는 측정항목들의 내용타당성을 확보하기 위해 Venkatesh 등(2003)의 기존 연구에서 타당성과 유의성이 충분히 검증된 문항들을 기반으로 연구자들이 선별하였으며, 일부는 본 연구에 적합하도록 부분적으로 수정, 확장하였다. 설문의 내용은 크게 성과에 대한 기대(3문항), 학습의 용이성(4문항), 의료 관련 앱에 대한 태도(4문항), 사회적 영향(4문항), 촉진조건(4문항), 자기 효능감(4문항), 불안요인(4문항), 스마트 폰의 사용 능숙도(3문항), 사용의도(5문항) 및 인구사회학적 특성으로 구분하여 설문지를 구성하였다.
- 본 연구의 자료 수집을 위해 서울과 원주에 각각 소재하고 있는 2개 대학병원의 간호사 전체를 대상으로 설문지를 배부하였으며, 자기기입식 응답 방식으로 조사하였다. 2011년 4월 25일부터 5월 9일까지 총 510명에게 설문지를 배부하였고, 그 중 382부가 회수되었으며, 회수된 설문지 중 설문 응답이 불성실한 4부를 제외하고 총 378부(전체의 74.
- 본 연구에서는 측정항목들의 내용타당성을 확보하기 위해 Venkatesh 등(2003)의 기존 연구에서 타당성과 유의성이 충분히 검증된 문항들을 기반으로 연구자들이 선별하였으며, 일부는 본 연구에 적합하도록 부분적으로 수정, 확장하였다. 설문의 내용은 크게 성과에 대한 기대(3문항), 학습의 용이성(4문항), 의료 관련 앱에 대한 태도(4문항), 사회적 영향(4문항), 촉진조건(4문항), 자기 효능감(4문항), 불안요인(4문항), 스마트 폰의 사용 능숙도(3문항), 사용의도(5문항) 및 인구사회학적 특성으로 구분하여 설문지를 구성하였다. 각 문항의 응답은 리커트(Likert) 척도를 이용하여 5점 척도로 이루어졌으며, 각 척도는‘전혀 아니다’(1점)부터‘매우 그렇다’(5점)까지 응답하게 하였다.
- 최종적으로 성과에 대한 기대(Performance Expectancy), 학습의 용이성(Effort Expectancy), 사회적 영향(Social Influence), 촉진조건(Facilitating Condition), 의료 관련 앱에 대한 태도(Attitude Toward Using Technology), 자기 효능감(Self Efficacy), 불안요인(Anxiety)과 스마트폰의 사용 능숙도(Skillfulness)를 독립 변수로 설정하고, 인구사회학적 특성을 통제변수로 하여 과 같은 모형을 설정하였다.
대상 데이터
- 본 연구의 자료 수집을 위해 서울과 원주에 각각 소재하고 있는 2개 대학병원의 간호사 전체를 대상으로 설문지를 배부하였으며, 자기기입식 응답 방식으로 조사하였다. 2011년 4월 25일부터 5월 9일까지 총 510명에게 설문지를 배부하였고, 그 중 382부가 회수되었으며, 회수된 설문지 중 설문 응답이 불성실한 4부를 제외하고 총 378부(전체의 74.1%)를 대상으로 분석하였다.
- 응답자 378명의 사회. 인구학적 특성별 분포를 보면, 응답자 중 366명(96.
- 응답자 378명의 사회. 인구학적 특성별 분포를 보면, 응답자 중 366명(96.8%)이 여자였으며, 12명(3.2%)이 남자였다. 연령은 30세 미만이 173명(45.
데이터처리
- 747로 타 변수와 비교하여 높은 상관관계를 보여 다중회귀분석에서 연령을 제외하고 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS 12.0을 이용하여 t-test와 분산분석(ANOVA), 상관관계분석(Correlation) 및 다중회귀분석을 실시하였다.
- 이 연구에서 사용된 변수들의 판별타당도(discriminant validity)를 알아보기 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)을 실시하였으며, 그 결과 모든 문항들은 해당요인에 높은 요인부하량(factor loading)을 나타내었다. 또한 응답의 신뢰도를 검증하기 위해 Cronbach`’s α값을 구한 결과, 권장치인 0.
성능/효과
- 그 결과 성과에 대한 기대는‘의료관련앱에 대한 태도’라는 변수와 함께 2개로 분리되었으며, 촉진조건은 ‘불안요인’과 ‘스마트폰의 사용능숙도’등 3개 요인으로 분리하였다.
- 본 연구는 일부 종합병원 간호사들의 스마트폰 의료 관련 앱 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 실시하였다. 그 결과 의료관련 앱에 대한 태도가 긍정적일수록, 자기효능감이 높을수록, 사용에 따른 불안요인이 적을수록, 스마트폰 관심도 및 앱 사용능숙도가 높을수록 사용의도가 높은 것으로 나타났다. 주요한 결과를 중심으로 그 의미를 고찰해보면 다음과 같다.
- 독립변수인 성과에 대한 기대, 학습의 용이성, 의료관련 앱에 대한 태도, 사회적 영향, 촉진 조건, 자기효능감, 불안요인, 스마트 폰 사용 능숙도와 종속변수인 의료 관련 앱 사용의도 간의 상관관계는 모두 유의하고 방향성도 모형과 일치하는 것으로 나타나 본 연구에서 설정한 모형의 타당성을 뒷받침해주고 있었다. 그러나 인구사회학적 특성은 스마트폰의 의료 관련 앱 사용의도와 상관관계가 없는 것으로 나타났다.
- 의료 관련 앱 사용의도에 영향을 미칠 것이라는 판단되는 변수들과의 상관관계 및 다중 회귀분석 결과는 <표 3>과 같다. 독립변수인 성과에 대한 기대, 학습의 용이성, 의료관련 앱에 대한 태도, 사회적 영향, 촉진 조건, 자기효능감, 불안요인, 스마트 폰 사용 능숙도와 종속변수인 의료 관련 앱 사용의도 간의 상관관계는 모두 유의하고 방향성도 모형과 일치하는 것으로 나타나 본 연구에서 설정한 모형의 타당성을 뒷받침해주고 있었다. 그러나 인구사회학적 특성은 스마트폰의 의료 관련 앱 사용의도와 상관관계가 없는 것으로 나타났다.
- 둘째, 자기효능감이 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 의료관련 앱 사용으로 업무를 성공적으로 해결할 수 있다는 자신감의 정도가 앱 사용의도에 영향을 미치는 것으로 해석 할 수 있다. 이는 엄인용 등(2009), 이주훈(2009), 김규동(2008)의 연구에서 자기효능감이 인지된 유용성에 영향을 미쳐 수용의도 및 행위의도에 영향을 미친다는 결과와 일치한다.
- 또한 일반적으로 회귀분석은 독립변수들 간에 다중공선성이 없다는 가정에 근거하고 있기 때문에, 독립변수들간의 상관관계가 지나치게 높으면 추정된 회귀계수 값에 심각한 오류를 가져오게 된다(Gunst, 1983). 따라서 회귀분석 실시 전 인구사회특성 변수를 포함한 독립변수들 간의 다중공선성(Multicollinearity)을 검증한 결과 독립변수들 간에 0.8을 초과하는 상관계수가 없었으나 연령과 근무기간 간에 .747로 타 변수와 비교하여 높은 상관관계를 보여 다중회귀분석에서 연령을 제외하고 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS 12.
- 또한 응답의 신뢰도를 검증하기 위해 Cronbach'’s α값을 구한 결과, 권장치인 0.7을 넘어서는 0.74-0.95의 범위에 있어 모든 항목들이 높은 신뢰도를 보여주고 있었다.
- 마지막으로 스마트폰의 사용 능숙도 측면으로 스마트폰에 대한 관심도나 앱 사용 능숙도가 높을수록 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 위의 불안요인과도 상통하는 내용으로 병원의 경영자들은 스마트폰 의료관련 앱의 적절한 사용을 권장하기 위해 관련 앱 사용의 장단점, 그리고 활용방법 등에 대한 지속적 홍보와 교육을 실시하고, 간호사들 중 스마트폰 의료관련 앱을 능숙하게 사용하는 자를 선발하여 적절한 인센티브와 함께 교육요원으로 활용하는 방안도 검토할 필요가 있다.
- 셋째, 본 연구의 모형에 사용된 독립변수들이 종속변수인 스마트 폰 의료관련 사용의도의 변이를 52.3% 설명하는 것으로 나타났는데, 이는 김삼숙 등(2008)의 연구에서나타난 38% 보다는 높으나 이은주 등(20110)의 연구결과인 63.4%보다는 낮았다. 이는 본 연구에서 사용된 변수 외에도 다른 유의한 변수들이 추가로 포함될 여지가 있음을 보여주는 것으로 향후 UTAUT 모형을 기반으로 한 기술수용의도 관련 연구에 있어 간호부서의 근무특성이나 병원 차원의 조직적 지원 정도 등을 추가해 본다든지 하는,좀 더 다양한 모형 수정 시도들이 필요함을 의미한다.
- 셋째, 불안요인은 스마트폰 의료 관련 앱 사용에 있어서 조작의 잘못으로 혹은 뜻하지 않은 실수로 정보를 잃게 될까 하는 두려움이 스마트폰 의료관련 앱 사용에 부정적영향을 미침을 의미하는 것으로, 스마트폰 사용기술에 대해 불안한 감정을 가진 사람일수록 관련 앱 사용도 불안하게 여기기 때문인 것으로 판단된다. 이와 관련하여 서남례(2000)는 간호사의 컴퓨터 활용과 문제처리에 대한 전반적인 지식이 부족한 것이 간호업무 전산화 활성의 문제점으로 보고하였고, 정석희(2004)도 간호사들이 신기술을 받아들이고 사용하는데 있어 불안감이 저해요소로 자리 잡고 있음을 보고한 바 있다.
- 응답자의 인구사회학적 특성별 의료 관련 앱 사용의도를 보면 교육수준에 따라 사용의도에 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 연령, 근무기간에 따른 차이는 없었다(성별은 남자의 수가 너무 적어 t-test를 하지 않았음. 표 2 참조).
- 이상의 연구결과를 요약해 보면 향후 병원 간호사들의 스마트폰 의료 관련 앱 사용의도를 높이려면 간호사들의 스마트폰에 대한 관심도를 반영하여 앱 사용으로 업무의 편의성과 간호의 효율성을 증가시킬 수 있다는 실증적 근거를 제공함으로써 앱 사용에 대한 호의적인 태도를 유도하는 것이 우선적으로 필요함을 알 수 있다. 그리고 기존의 업무시스템과 갈등을 일으키지 않으며 조작 방법의 미숙 등으로 정보를 잃어버릴 수 있다는 등의 불안요인을 제거할 수 있도록 지속적인 교육과 경험의 기회를 주고 이용에 필요한 자원을 제공하는 것이 또한 중요하다.
- 이어서 의료관련 앱 사용의도에 대해 각 독립변수들을 회귀분석한 결과 의료관련 앱에 대한 태도(.367), 자기 효능감(.215), 앱 사용 능숙도(.114) 스마트 폰의 관심도(.107)순으로 사용의도에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 불안요인(-.133)은 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
- 첫째, 앱 사용의도에 가장 유의한 영향을 미치는 변수로는 의료 관련 앱에 대한 태도로 나타났다. 이는 스마트폰 의료관련 앱 사용에 관한 긍정적 혹은 부정적인 느낌 정도를 나타내는 것으로 태도와 사용행위가 관계가 있는 것으로 나타난 기존의 연구(Davis 등, 1989; Taylor & Todd, 1995; 황지인, 2000; 김삼숙, 2004; 이은주 등, 2010)와 일치하고 있다.
후속연구
- 그리고 기존의 업무시스템과 갈등을 일으키지 않으며 조작 방법의 미숙 등으로 정보를 잃어버릴 수 있다는 등의 불안요인을 제거할 수 있도록 지속적인 교육과 경험의 기회를 주고 이용에 필요한 자원을 제공하는 것이 또한 중요하다. 나아가 스마트폰 앱에 대한 이해와 빠른 적응을 위해 적절한 인센티브와 더불어 안정적인 사용 환경을 마련함으로써 스마트폰 앱 사용에 대한 사용의도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
- 일반적으로 행위의도는 실제 행위로 이어진다고 가정하지만, 반드시 사용의도가 실제 사용으로 이어지는 것이 아니기 때문에 사용의도로만 이용도를 잘 설명할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 추후 연구에서는 실제 이용자와 비이용자를 대상으로 각각 어떤 요인이 영향을 미치는지 비교분석해 볼 필요가 있다.
- 따라서 간호사들이 스마트폰의 의료관련 앱 사용을 통해 진료 및 간호기록에 소요되는 시간을 줄이고 적재적소에서 필요한 정보를 환자치료나 간호에 효과적으로 활용하는데 도움이 되며, 이로써 간호업무의 효율성을 높이고 간호사의 만족도와 환자의 만족도가 높아지는데 기여한다는 경험을 할 수 있도록 스마트폰 앱 사용법과 그 효과성에 대한교육을 강화할 필요가 있다. 또한 간호 현장에서 실제 앱을 사용함으로써 간호 기록의 단축여부와 필요한 정보를 사용하는데 더 효과적이었는지 등의 실증자료를 수집하고 앱 사용에 따른 간호사의 만족도나 환자만족도 등을 조사하여 스마트폰 의료관련 앱사용과의 관련성을 분석할 필요도 있다.
- 4%보다는 낮았다. 이는 본 연구에서 사용된 변수 외에도 다른 유의한 변수들이 추가로 포함될 여지가 있음을 보여주는 것으로 향후 UTAUT 모형을 기반으로 한 기술수용의도 관련 연구에 있어 간호부서의 근무특성이나 병원 차원의 조직적 지원 정도 등을 추가해 본다든지 하는,좀 더 다양한 모형 수정 시도들이 필요함을 의미한다.
- 이상의 결과를 종합하면 스마트폰 의료 관련 앱이 병원에 효과적으로 도입되려면 의료 관련 앱에 대한 태도, 자기 효능감, 불안요인에 영향을 주는 요인과 사용자의 특성을 고려한 조직의 전략이 필요하다. 병원은 앱의 도입 이유와 필요성에 대한 교육과 홍보를 통해 앱 사용의 거부감을 줄여 간호업무의 효율성과 만족도를 높이고, 스마트폰앱 사용에 대한 두려움을 없애줄 수 있는 교육프로그램의 개발 및 훈련이 필요할 것이며, 더불어 앱 사용이 간호업무에 미치는 긍정적 효과를 실증적으로 분석하여 적극 활용하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다.
- 본 연구의 결과를 바탕으로 추후 후속연구에서 보완되어야 할 점을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 2개 대학병원의 간호사만을 대상으로 하였으므로 전체 병원 근로자들 대변하기에는 한계가 있다. 향후 간호사뿐만 아니라 병원 전체의 근로자를 대상으로 유사한 연구를 진행하여 연구 결과의 일반성을 높여나가야 할 것이다.
- 첫째, 본 연구는 2개 대학병원의 간호사만을 대상으로 하였으므로 전체 병원 근로자들 대변하기에는 한계가 있다. 향후 간호사뿐만 아니라 병원 전체의 근로자를 대상으로 유사한 연구를 진행하여 연구 결과의 일반성을 높여나가야 할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.