[논문]지능형 챗봇 서비스 이용에 대한 영향요인

이명수; 김상훈

doi:10.18807/jsrs.2017.7.3.037

지능형 챗봇 서비스 이용에 대한 영향요인
Factors Affecting the Use of the Intelligent Chatbot Services 원문보기

서비스연구 = Journal of service research and studies, v.7 no.3, 2017년, pp.37 - 55

이명수 (광운대학교 일반대학원 경영정보학과) , 김상훈 (광운대학교 일반대학원 경영정보학과)

초록
AI-Helper

최근 많은 기업들에서 고객관계관리의 효과적 수행을 위해 그 활용이 확산되고 있는 챗봇 서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구는 지능형 챗봇 서비스의 이용에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 먼저 관련 이론들을 고찰함으로써 사용자 경험인 허니콤모형, 이성적행동이론, 기술수용모형 및 확장된 기술수용 모형 등 4가지 이론적 모형에 근거하여 연구모형 및 가설을 도출하였다. 연구모형 및 가설에 대한 실증분석을 위한 자료 수집은 233부의 유효한 설문 응답결과들을 대상으로 SmartPLS 3.0에 의한 구조방정식모형 분석을 수행하였다. 이론적 측면에서 볼 때 본 연구는 지능형 챗봇 서비스 이용에 영향을 주는 요인들을 체계적으로 도출하기 위한 개념적 틀을 제시하고 대규모 표본을 대상으로 실증분석을 함으로써 향후 지능형 챗봇 서비스 이용 연구의 이론적 기반을 구축한 기여를 하였으며, 실무적인 기여는 지능형 챗봇 서비스를 도입 활용하고자 하는 조직들에 대해 서비스의 사용자 경험(UX) 설계 방향의 실마리를 제공하였다는 점이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, many business organizations have been increasingly expanding the utilization of the intelligent chatbot services for effective customer relation management. The purpose of this study is to empirically investigate the factors which affect the use of the intelligent chatbot services. Above all, the research model and the hypotheses were derived through reviewing the major relevant theories such as UX(user experience) theory(Honeycomb model), TRA(theory of reasoned action), TAM(technology acceptance model) and ETAM(extended TAM). And then, structural equation analyses using SmartPLS 3.0 for 233 valid questionnaires replies collected through the field survey was performed to test the hypotheses. Theoretically, this study can contribute to providing the conceptual framework with regard to enhancing the use of intelligent chatbot services. And practically, this study sheds new light on suggesting the guidelines to designing the UX(user experience) of the intelligent chatbot services.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 지능형 챗봇 서비스의 사용자경험이 이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하기 위하여 확장된 기술수용모형과 사용자 경험요인 이론을 적용하고 앞으로의 지능형 챗봇 서비스의 방향을 탐색하고자 하였다.
이러한 방안 수립을 위한 이론적 토대를 구축하기 위해 본 연구에서는 잠재적 고객들로 하여금 챗봇 서비스를 적극적으로 이용하게 하는 영향요인들을 이론적으로 도출하고, 이에 대해 실증적 분석을 행하고자 한다.

가설 설정

H1 : 지능형 챗봇 서비스의 경험요인은 지각된 가치 성에 의 영향을 미칠 것이다.
H1-1: 지능형 챗봇 서비스의 유용성은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-2: 지능형 챗봇 서비스의 활용성은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-3: 지능형 챗봇 서비스의 매력성은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-4: 지능형 챗봇 서비스의 검색성은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-5: 지능형 챗봇 서비스의 접근성은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-6: 지능형 챗봇 서비스의 신뢰성은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-1: 지능형 챗봇 서비스의 유용성은 지각된 사용 용이성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-2: 지능형 챗봇 서비스의 활용성은 지각된 사용 용이성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-3: 지능형 챗봇 서비스의 매력성은 지각된 사용 용이성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-4: 지능형 챗봇 서비스의 검색성은 지각된 사용 용이성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-5: 지능형 챗봇 서비스의 접근성은 지각된 사용 용이성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2-6: 지능형 챗봇 서비스의 신뢰성은 지각된 사용 용이성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2: 지능형 챗봇 서비스의 경험요인은 지각된 용이 성에 영향을 미칠 것이다.
H3: 지능형 챗봇 서비스 이용자의 지각된 사용 용이성은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H4: 지능형 챗봇 서비스 이용자의 주관적 규범은 지각된 가치성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H5: 지능형 챗봇 서비스 이용자의 주관적 규범은 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다
H6: 지능형 챗봇 서비스 이용자의 지각된 가치성은 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다
H7: 지능형 챗봇 서비스 이용자의 지각된 사용 용이성은 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다
H8: 지능형 챗봇 서비스 이용자의 이용의도는 이용 행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
따라서 지능형 챗봇 서비스의 사용자 경험 요인이 지각된 사용 용이성에 영향을 미칠 것이라고 가설을 설정할 수 있을 것이다.

제안 방법

TAM 및 ETAM(TAM2)에서 지각된 사용 용이성이 지각된 유용성에 영향을 미침을 제시하였으며, 그후 많은 후속 연구들에서 이를 실증적으로 밝혀왔다.
가치성은 제품이나 서비스를 사용하면서 얻는 6개 요인들에 대한 경험을 통해 인식하게 되는 결과로서의 의미를 가지며 TAM의 지각된 유용성과 같은 의미로 해석할 수 있다. 그리고 이성적행동이론(TRA) 및 ETAM에 근거하여 주관적 규범이 챗봇의 이용행태에 영향을 미칠 수 있다고 추론되어 주관적 규범을 독립변수로 추가하였다. 매개변수로는 Davis(1989)가 제시한 기술수용모형(TAM)에서의 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성을 설정하였으며 종속변수로는 확장된 기술수용모형(ETAM)의 이용의도와 이용행동을 설정하였다.
본 연구는 최근 부상하고 있는 메시지 기반의 다양한 지능형 챗봇 서비스를 이용해 본 경험이 있는 사용자의 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 규명 하기 위한 연구로 앞 절에서 제시한 확장된 기술수용모형(ETAM)을 기본 모형으로 설정하였다. 독립변수로는 Morville(2004)이 제시한 사용자 경험 모형인 Honeycomb Model의 7개 요인들 중 유용성, 활용성, 매력성, 검색성, 접근성, 신뢰성 등 6개 요인을 본 연구에 적합하도록 재구성 하였다.(Noh, 2011).
따라서 경로계수의 유의성을 추정하기 위해서 부트스트래핑 샘플링 횟수는 1,000회를 설정 하여 분석하였다(Efron & Tibshirani, 1997).
그리고 이성적행동이론(TRA) 및 ETAM에 근거하여 주관적 규범이 챗봇의 이용행태에 영향을 미칠 수 있다고 추론되어 주관적 규범을 독립변수로 추가하였다. 매개변수로는 Davis(1989)가 제시한 기술수용모형(TAM)에서의 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성을 설정하였으며 종속변수로는 확장된 기술수용모형(ETAM)의 이용의도와 이용행동을 설정하였다. 이러한 변수들 간의 관계를 반영한 본연구의 연구모형은 [Fig.
본 연구는 최근 부상하고 있는 메시지 기반의 다양한 지능형 챗봇 서비스를 이용해 본 경험이 있는 사용자의 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 규명 하기 위한 연구로 앞 절에서 제시한 확장된 기술수용모형(ETAM)을 기본 모형으로 설정하였다.
본 연구에서 변수들간 경로계수의 유의성을 평가 하기 위한 t 값도 표본자료로부터 복원 추출에 의한 동일한 분포를 갖는 측정치를 추정하는 방법인 부트스트랩을 통하여 반복 추출 서브샘플링(sub-sampling) 생성을 계산하였다.
본 연구에서 연구모형의 검증과 변수들 간의 관계를 예측하기 위하여 응답자로부터 정보를 직접 수집하는 방법인 설문조사방법을 사용하였다.
본 연구의 이론적 의미는 첫째, 확장된 기술수용 모형을 근거로 하여 지능형 챗봇 서비스의 이용의도와 이용행동에 영향을 미치는 요인들간의 관계를 규명하였으며, 둘째, 지능형 챗봇 서비스 사용자의 경험요인 변수들을 허니콤모형을 이용하여 도출하였 고, 셋째, 광범위한 현장조사를 통해 연구모형 및 가설에 대한 실증분석을 실시하였다는 것이다.
지능형 챗봇 서비스 이용에 대한 영향 요인에 관하여 설정된 가설들을 검증하기 위하여 문헌 검토와 논리적 추론을 통해 변수들의 조작적 정의 및 측정 항목들을 도출하였다.

대상 데이터

실증연구를 위한 표본으로는 지능형 챗봇 서비스를 이용해본 경험이 있는 사용자 대상으로 진행 하였다. 설문 응답 대상은 임의로 선정 하였으며, 설문지의 배부와 수집은 인터넷 및 대면 조사로 실시하였고, 총 700부를 배포하여 253부를 회수할 수 있었다. 이들중 지능형 챗봇 서비스를 사용해 본 경험이 없다고 응답한 설문지 그리고 이중기입, 편향적 기입, 기입 누락 등 신뢰성이 없다고 판단되는 설문지 20부를 제거한 후 분석 가능한 233부의 설문지를 최종 분석 대상으로 하였다.
실증연구를 위한 표본으로는 지능형 챗봇 서비스를 이용해본 경험이 있는 사용자 대상으로 진행 하였다.
설문 응답 대상은 임의로 선정 하였으며, 설문지의 배부와 수집은 인터넷 및 대면 조사로 실시하였고, 총 700부를 배포하여 253부를 회수할 수 있었다. 이들중 지능형 챗봇 서비스를 사용해 본 경험이 없다고 응답한 설문지 그리고 이중기입, 편향적 기입, 기입 누락 등 신뢰성이 없다고 판단되는 설문지 20부를 제거한 후 분석 가능한 233부의 설문지를 최종 분석 대상으로 하였다. 설문에 응답한 응답자의 분포는 [Tab.

데이터처리

가설 검증을 위해 측정 항목들의 신뢰성과 타당성이 검증된 변수들에 대해 구조방정식모형 분석 기법 중 하나인 PLS분석을 실시하였고, 분석결과 나타난 변수들간 사이의 경로계수에 대한 유의성 검증을 실시하고자 했다.
수집된 자료에 대한 통계 분석의 도구로는 Smart PLS(Partial Least Square) 3.0을 사용하였으며, 아래와 같은 결과가 도출되었다.

이론/모형

아래의 판별타당성은 Gefen & Straub(2005)가 제시한 두 가지 조건으로 평가하였다.

성능/효과

그리고 지각된 가치성과 지각된 사용 용이성에 공통적으로 영향을 주는 경험요인은 접근성 요인만이 유일하게 나타났다.
기각된 가설을 살펴보면 활용성→지각된 가치성 (p=0.389), 매력성→지각된 가치성(p=0.608), 검색성 →지각된 가치성(p=.370), 신뢰성→지각된 가치성 (p=0.338), 유용성→지각된 사용 용이성(p=0.588), 매력성→지각된 사용 용이성(p=0.074), 주관적 규범→ 이용의도(p=0.883)가 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다.
둘째, 응답자의 연령분포를 보면 57%가 넘는 응답자의 연령이 40대에서 60대미만으로 편중되어 있어 메시지 서비스를 많이 사용하는 30대 이하와 응답이 차이가 날 수 있다.
또한 매개 변수들로서의 지각된 가치성과 지각된 사용 용이성은 이용의도에 영향을 주는 것으로 나타났는데, 이러한 결과로부터 지능형 챗봇 서비스를 디자인할 경우 사용자 경험요인의 6가지 속성을 적용시키는 것이 고려하여야 바람직함을 알 수 있다.
또한 본 연구의 실무적 의의는 지능형 챗봇 서비스의 UI/UX 설계시 방향을 제시함으로써 조직들이 보다 고객 지향적이고 효과적인 지능형 챗봇 서비스의 도입․운영방안을 수립하는데 도움을 줄 수 있다는 점이다.
또한 지각된 사용 용이성에는 활용성, 검색성, 접근성 및 신뢰성 4개요인은 영향을 주나, 유용성과 매력성 2개 요인은 영향을 못 주는 것으로 나타났다.
분석결과, 각 잠재변인의 측정항목의 요인적재량이 모두 0.70을 상회하여 집중타당성이 확보되었다고 볼 수 있다.
연구 결과 지능형 챗봇 서비스의 사용자 경험요인 모형인 허니콤모형의 6개 요인 중에서 지각된 가치성에 유용성과 접근성 2개 요인은 영향을 주나, 활용성, 매력성, 검색성 및 신뢰성 4개 요인은 영향을 못 주는 것으로 나타났다.
주요 연구변수들 간에 상관관계와 AVE의 제곱근은 [Tab. 4-5]에서와 같이 평균분산추 출(AVE)값의 제곱근인 굵은 글씨체로 표기된 대각선의 값들이 모든 변수들에 있어서 다른 상관계수보다는 큰 것으로 나타났다.

후속연구

따라서 향후 연구에서는 이러한 본 연구 수행상에서의 이상과 같은 한계를 극복할 수 있는 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.
셋째, 현재 사용자들이 경험하고 있는 지능형 챗봇 서비스는 높은 수준의 인공지능을 접목시키기 위한 빅데이터 기반의 지속적인 기계학습 및 딥러닝 기술의 어려움으로 인하여 완전한 지능형 챗봇 서비 스라고 보기는 어려워 본 연구의 설문 응답자들의 지능형 챗봇 서비스에 대한 사용자 경험 응답결과는 분명한 한계가 있다고 본다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	챗봇은 어떻게 만들어진 용어인가?	챗봇이란 전자게시판이나 통신망에서 여러 사용 자가 다양한 주제를 가지고 실시간으로 모니터 화면을 통하여 대화를 나누는 채팅(Chatting)과 사람이 하던 일을 자동으로 수행하는 기계인 로봇(Robot)에서 한 글자씩을 따와 만들어진 용어로 인공지능(AI, Artificial Intelligence)을 기반으로 사람과 자동으로 대화를 나누는 소프트웨어를 말한다(Oh, 2016).
	챗봇이 주로 작동하는 공간은 어디인가?	챗봇이 주로 작동하는 공간은 메신저(Instant Messenger)인데 간단한 질문이나 확인, 회의나 작업 조정, 즉석 친교 만남 조정, 친구나 가족과 지속적인 연락 등을 위하여 주로 사용되고 있는 메신저는 스마트폰이 일상화되면서 우리 일상에 더욱 깊이 들어와 있으며, 봇의 종류에 관한 명확한 구분은 없으나 명령방식에 따라 챗봇, 음성인식봇, 개인비서로 구분이 가능하다(LG CNS Inside IT, 2016). 봇의 유형별 특성은 [Tab.
	챗봇은 무엇을 제공하는 인공지능 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어인가?	즉, 사람과의 대화를 통해 질문에 알맞은 답이나 각종 연관 정보를 제공하는 인공지능 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어를 지칭한다(IT World, 2017).

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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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