$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

시니어 인지능력과 신기술 수용 행태 분석 : 웨어러블 디바이스 사용의도를 중심으로
An Analysis of Cognitive Ability and Technology Acceptance Behavior for the Elderly : Towards the Use of Wearable Healthcare Devices 원문보기

Journal of information technology applications & management = 한국데이타베이스학회지, v.26 no.1, 2019년, pp.21 - 38  

박지혜 (Korea University Business School) ,  문재윤 (Korea University Business School) ,  김진우 (School of Business, Yonsei University) ,  김건하 (Department of Neurology, Ewha Womans University Mokdong Hospital, College of Medicine, Ewha Womans University College of Medicine) ,  김보리 (Ewha Brain Institute, Ewha Womans University) ,  배현아 (Ewha Womans University) ,  홍세준 (Korea University Business School)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study starts from the question, "Are people of the age 60 and over equally 'old?' "As the aging population has rapidly become a global issue, it is a timely question to think about whether it is appropriate to classify people aged 60 and over as senior citizens monolithically based on their chr...

주제어

표/그림 (12)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이는 성공적인 노령화를 위하여 중요하게 고려되는 인지건강 영역을 기술 수용 분야와 함께 집중적으로 다루었다는데 의미가 있을 수 있다. 고령자 인지능력의 차이에 따른 헬스케어 관련 신기술 수용행태를 분석한 기존 연구가 드물었으며 이에 본 연구는 기술 수용 모형을 바탕으로 인지능력의 우수성에 따른 결과를 차별적으로 도출하여 관련 연구들에 시사점을 제공하고자 하였다. 또한 본 연구는 국내 고령자들의 나이에 대한 전반적 인식과 가치관을 인지연령 개념을 활용하여 탐색적으로 파악해보고 실제 인지능력 측정을 통해 고령층의 신기술 수용행태와 연결해 보았다는데 의미가 있다.
  • 첫째, 본 연구는 고령화 시대에 디지털 헬스케어 영역을 접목시켜 고령자 인지건강에 대한 관심을 기울이고자 하였다. 고령화 시대에 디지털 헬스케어 영역에서 주요 사용자층으로 고려되는 60세 이상 고령자들이 신기술 수용에 고려하는 요인들이 무엇인지 분석해보고 의료, IT 등 관련 산업분야와 국민 건강 증진에 대한 실질적인 시사점을 제시하려고 노력하였다. 본 결과는 고령자들이 헬스케어 관련 기술을 활용하여 건강한 삶을 추구하는데 도움이 되고자 한다.
  • 연구 참여자들은 강서구 치매지원센터에서 1차적으로 간이정신상태검사(MMSE : Mini Mental Status Examination)라는 간단한 인지기능검사를 통해 정상으로 판정을 받고 이후 2차 정밀 인지기능 검사에서 동일한 나이 및 학력의 참여자들과 비교했을 때 16% 이내의 정상 범위에 있으면서 추후 세부연구를 위한 자기공명영상(MRI) 촬영 등에 동의한 총 132명의 참가자들로 구성되었다. 그리고 본 연구에서는 웨어러블 디바이스 수용에 관한 설문 이전 단계에 핏빗 알타(Fitbit Alta HR) 기종의 사용과 활용방법에 대한 기본적인 설명과 함께 실제 기기를 착용하고 작동을 해보는 세션을 진행하여 참가자들이 이러한 웨어러블 기기를 고려하고 설문에 응답할 수 있도록 도움을 제공하였다.
  • 이를 위하여 기존의 슈퍼에이저 연구들을 바탕으로 본 연구의 참가자들을 대상으로 신경심리검사를 실시하고 언어적, 시각적 기억력 점수가 45세의 동일한 학력을 지닌 이들과 비교해 보았을 때 유사한 수준의 고령자들을 선별하여 슈퍼에이저 군으로 구분하였다. 그리고 인지능력이 우수한 슈퍼에이저군과 일반 고령자군의 신기술 수용 행동에 어떠한 차별점이 있는지 파악하기 위하여 연구 모형을 검증해 보았다. 이를 통하여 본 연구에서는 역연령을 기준으로 60세 이상 연령대에 속한 이들을 노인으로 동일하게 구분하는 것이 적절한지 질문을 제기하기 위하여 기술 수용 모델을 이론적 토대로 활용하여 고령층의 인지적 역량이 기술 수용행동에 영향을 미치는지 탐색적으로 살펴보고자 하였다.
  • 이는 대한민국의 고령화 추세가 다른 국가보다 훨씬 급격히 진행되고 있음을 시사하는 것이다. 따라서 본 연구는 국내 고령층의 신기술 수용 행태에 대한 분석을 통해 우리나라 60세 이상 고령자들 간 차별적 특징을 파악해 볼 뿐만 아니라, 의학 및 관련 산업분야 그리고 고령화 시대에 국민 건강 증진 방안 마련에 있어 시기적절한 통찰을 제공하고자 한다.
  • 이처럼 헬스케어 기술 수용에 있어 고려해야 하는 다양한 측면과 긍정적 인식에도 불구하고 아직까지 고령층 사용자 대상의 웨어러블 디바이스 수용에 관한 실증연구가 활발하지 않은 편이다. 따라서 본 연구는 실제 국내 고령자 참가자를 대상으로 웨어러블 디바이스 수용에 영향을 미치는 요인을 설문으로 수집하고 실증 분석을 진행해 보았다.
  • 따라서 본 연구는 추가적으로 참가자들 간 인지적 역량의 차이가 존재하는지, 만약 그렇다면 그들 간 기술 수용 행동에 차이가 나타나는지 분석을 통해 탐색적으로 비교해 보았다. 연구 결과 실제로 인지능력이 우수한 고령자군의 경우 신기술 사용에 있어 주변 지인들의 반응과 남들에게 비추어지는 이미지와 같은 사회적 측면과 함께 기기가 일상생활 및 건강에 도움을 제공하는지 여부인 유용성을 복합적으로 고려하며 기술 수용 행위에 있어 일반 고령자군 보다 더욱 적극적인 접근을 취하는 것으로 나타났다.
  • , 1980] 가 높을수록 사용의도가 긍정적이라는 연구는 있었지만 실제 고령자들의 인지적 능력을 활용한 본 연구와는 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 60세 이상 참가자들의 인지연령에 대한 탐색과 더불어 실제 인지능력 검사를 실시하여 개인의 인지적 역량 차이에 따른 기술 수용 행동을 각각 분석하고 탐색적으로 비교해 보았다는데 의미가 있다. 이에 본 연구는 이러한 내용들을 토대로 다음과 같은 탐색적 연구가설을 제시해 보았다.
  • 고령자 인지능력의 차이에 따른 헬스케어 관련 신기술 수용행태를 분석한 기존 연구가 드물었으며 이에 본 연구는 기술 수용 모형을 바탕으로 인지능력의 우수성에 따른 결과를 차별적으로 도출하여 관련 연구들에 시사점을 제공하고자 하였다. 또한 본 연구는 국내 고령자들의 나이에 대한 전반적 인식과 가치관을 인지연령 개념을 활용하여 탐색적으로 파악해보고 실제 인지능력 측정을 통해 고령층의 신기술 수용행태와 연결해 보았다는데 의미가 있다. 그리고 인지능력이 우수한 고령자군과 일반 고령자의 특징을 다양한 측면에서 비교해 봄으로써 향후 인지 건강 및 인구 노령화 분야와 접목된 다양한 연구들에 도움이 될 수 있는 시사점을 제공할 것이다.
  • 고령화 시대에 디지털 헬스케어 영역에서 주요 사용자층으로 고려되는 60세 이상 고령자들이 신기술 수용에 고려하는 요인들이 무엇인지 분석해보고 의료, IT 등 관련 산업분야와 국민 건강 증진에 대한 실질적인 시사점을 제시하려고 노력하였다. 본 결과는 고령자들이 헬스케어 관련 기술을 활용하여 건강한 삶을 추구하는데 도움이 되고자 한다.
  • 본 연구는 60세 이상 고령층을 모두 동일하게 고려하는 것이 아니라 참여자들의 인지적 역량을 함께 고려하여 인지능력의 차이가 존재하는 그룹 간의 기술수용 행태를 탐색적으로 비교해 봄으로써 기존 고령층 인구에 대한 인식을 재고하고자 한다. 이에 본 연구는 고령자 인지능력과 기술 수용 행동의 분석에 앞서 우선적으로 인지연령 개념을 토대로[Barak and Schiffman, 1981] 국내 고령자들이 자신의 나이에 대하여 어떻게 느끼고 있는지 전반적 인식을 파악해보았다.
  • 본 연구는 고령자들의 웨어러블 기기 수용 행동을 분석하기 위하여 서울시 강서구 보건소와 치매지원센터에 공고문을 배포하여 60세 이상의 서울시 강서구에 거주하는 주민들로 구성된 대상자를 모집하였다. 연구 참여자들은 강서구 치매지원센터에서 1차적으로 간이정신상태검사(MMSE : Mini Mental Status Examination)라는 간단한 인지기능검사를 통해 정상으로 판정을 받고 이후 2차 정밀 인지기능 검사에서 동일한 나이 및 학력의 참여자들과 비교했을 때 16% 이내의 정상 범위에 있으면서 추후 세부연구를 위한 자기공명영상(MRI) 촬영 등에 동의한 총 132명의 참가자들로 구성되었다.
  • 본 연구는 빠르게 진행되는 고령화 시대에 노년층에 대한 심층 분석을 통해 관련 산업 및 헬스케어 관련 기술의 확산을 위한 시사점을 제공하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 고령자들의 신기술 수용요인을 행태적 관점에서 분석하고 고령층의 신기술 수용력 강화를 위해 고려해야 하는 요인들을 파악해 보았다.
  • 본 연구는 고령자 인지적 역량의 차이에 따른 신기술 수용 행동의 특성을 비교, 분석하기 위하여 총 6차에 걸쳐 참여한 138명의 연구 참가자 중에서 최종 설문에 응답한 132명의 데이터를 수집하고 통계적 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 국내 고령자들의 나이듦에 대한 개별적 인식을 탐색적으로 파악하기 위하여 인지연령에 대한 설문을 실시하였고 실제 인지능력 검사를 통해 고령자들의 인지적 역량의 차이를 파악해보는 시도를 하였다. 이를 위하여 기존의 슈퍼에이저 연구들을 바탕으로 본 연구의 참가자들을 대상으로 신경심리검사를 실시하고 언어적, 시각적 기억력 점수가 45세의 동일한 학력을 지닌 이들과 비교해 보았을 때 유사한 수준의 고령자들을 선별하여 슈퍼에이저 군으로 구분하였다.
  • 본 연구에서는 웨어러블 디바이스를 활용하여 고령자 웨어러블 기기 수용 행동을 분석하였는데 그 이유는 다음과 같다. 먼저 시니어 헬스케어 기술 분야의 추이를 살펴보면, 최근 의료기술 관련 산업에서 고령화의 대응 방안으로 디지털 헬스케어를 중요하게 고려하고 있으며 특히 의료서비스가 건강 예방이나 관리에 보다 초점을 맞추는 추세로 모니터링 관련 헬스케어 서비스의 중요성이 커지고 있다[Kim, 2016].
  • 본 절에서는 우선적으로 인지연령 측정 결과를 정리하여 국내 고령자들의 나이에 대한 인식 및 현황을 탐색적으로 파악하였다. 그리고 인지기능 검사를 통해 선별된 슈퍼에이저 군과 일반 고령자군의 기본적 특징을 함께 비교해 보았다.
  • 본 절에서는 헬스케어 관련 기술 수용에 대한 고령자들의 전반적인 인식을 관련 연구들을 통해 정리하고 본 연구모델을 구성하는데 참고해 보았다. 기존 연구에 따르면 고령자들의 헬스케어 ICT 수용에 있어 기술이 실제로 자신의 삶의 질을 향상시키는데 중요한 역할을 할 것이라는 ‘유용성’ 측면에 대한 공감대 형성이 무엇보다 중요하고 기술 활용에 따른 이점을 충분히 인지할 수 있도록 가이드 및 훈련을 제공하는 것이 필요하다고 보았다[Heart and Kalderon, 2013].
  • 본 절에서는 헬스케어 관련 신기술의 필요성을 살펴보고자 연구에서 활용한 웨어러블 기기를 중심으로 현황 및 실효성을 파악해 보았다[Piwek et al., 2016]. 첫째로, 웨어러블 디바이스는 사용자의 움직임을 감지하여 진단 및 관리에 도움을 제공할 수 있다[Chen et al.
  • 사전 분석 결과와 같이 자신의 역연령보다 젊게 느끼는 참여자가 대다수를 차지하고 있기 때문에 본 연구는 참가자들 간 인지적 역량의 차이가 존재하는지, 만약 그렇다면 그들 간 기술 수용 행동에 차이가 나타나는지 분석해 보았다. 본 연구의 경우 참가자 연령대가 60세 이상으로 구성되어 있기 때문에 45세의 동일한 학력을 지닌 이들과 비교해 보았을 때 언어적, 시각적 기억력 점수가 동일한 수준의 참가자를 선별하였다.
  • , 2013] 중요한 시사점을 제공한다. 이러한 내용들을 바탕으로 본 연구에서는 고령층의 인지적 역량 측면에 대한 심층적 분석을 함께 진행하여 60세 이상 고령자들의 인지능력 차이에 따른 기술 수용 행태를 비교해 보았다.
  • 특히 65세 이상 고령층의 웨어러블 기기 사용률이 2014년 3% 수준에서 2019년 20% 이상으로 크게 증가할 것으로 전망되고 있다[eMarketer, 2015]. 이러한 상황을 반영하여 본 연구는 고령화 시대에 웨어러블 디바이스의 건강관리 및 생활보조 기능의 주요 사용자층인 노년층을 대상으로 기술 수용 행태를 면밀히 파악해 보았다.
  • 본 연구는 빠르게 진행되는 고령화 시대에 노년층에 대한 심층 분석을 통해 관련 산업 및 헬스케어 관련 기술의 확산을 위한 시사점을 제공하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 고령자들의 신기술 수용요인을 행태적 관점에서 분석하고 고령층의 신기술 수용력 강화를 위해 고려해야 하는 요인들을 파악해 보았다. 그리고 무엇보다 국내 고령층의 나이에 대한 인식을 전반적으로 탐색해볼 뿐만 아니라 실제 인지기능 검사를 통해인지능력의 우수성 차이에 따른 신기술 수용 행태를 실증적으로 비교해 보았다는데 큰 의미가 있다.
  • 그리고 인지능력이 우수한 슈퍼에이저군과 일반 고령자군의 신기술 수용 행동에 어떠한 차별점이 있는지 파악하기 위하여 연구 모형을 검증해 보았다. 이를 통하여 본 연구에서는 역연령을 기준으로 60세 이상 연령대에 속한 이들을 노인으로 동일하게 구분하는 것이 적절한지 질문을 제기하기 위하여 기술 수용 모델을 이론적 토대로 활용하여 고령층의 인지적 역량이 기술 수용행동에 영향을 미치는지 탐색적으로 살펴보고자 하였다. 따라서 이러한 목적을 고려하여 본 연구에서는 PLS(Partial Least Squares) 분석 방법을 채택하였고[Bagozzi and Fornell, 1982;Chin, 1998; Teo et al.
  • 본 연구는 60세 이상 고령층을 모두 동일하게 고려하는 것이 아니라 참여자들의 인지적 역량을 함께 고려하여 인지능력의 차이가 존재하는 그룹 간의 기술수용 행태를 탐색적으로 비교해 봄으로써 기존 고령층 인구에 대한 인식을 재고하고자 한다. 이에 본 연구는 고령자 인지능력과 기술 수용 행동의 분석에 앞서 우선적으로 인지연령 개념을 토대로[Barak and Schiffman, 1981] 국내 고령자들이 자신의 나이에 대하여 어떻게 느끼고 있는지 전반적 인식을 파악해보았다. 그리고 이러한 내용들을 바탕으로 고령층의 인지적 역량에 대한 심층적 분석을 함께 진행하고 이를 바탕으로 60세 이상 고령자들의 인지적 능력 차이에 따른 기기 수용 행태의 차별적 특징을 기술 수용 모델을 활용하여 탐색적으로 비교해 보았다.
  • , 2007]. 이에 본 연구에서는 고령화 시대에 단순히 역연령을 기준으로 60세 이상을 노인으로 동일하게 구분하는 것이 적절한지에 대한 질문을 제기하고 기술 수용 모델의 이론적 토대를 활용하여 고령자의 인지적 역량에 따라 기술 수용 행동에 차별적 특성이 나타나는지 탐색적으로 살펴보았다.
  • 이에 본 연구는 슈퍼에이저 개념을 활용하여 60세 이상 참가자들을 인지능력이 우수한 슈퍼에이저 군과 일반적인 고령자(Non-Superager)군으로 분류하여 [Figure 1]의 연구모형을 각각 검증하고 탐색적으로 비교해 보았다. 즉, 역연령을 기준으로 노인들을 모두 동일하게 고려하는 관점에 질문을 제기하고자 나이에 비해 인지기능이 우수한 고령자를 선별하고 실제 기술 수용 행동에 차이가 있는지 살펴보고자 하는 것이다. 이전 연구를 살펴보면 사람들이 느끼는 인지연령에 따라 기술수용 행동에 차이가 존재한다는 결과가[Hong et al.
  • 그렇다면 이처럼 급속히 노령화가 진행되고 있는 상황에서 기존의 노인층을 구분하는 접근법과 인식이 적합한 것일까? 60세 이상이면 모두 똑같은 노인으로 구분되어야 하는가? 만약 그들 간 차이가 있다면 무엇인가? 본 연구는 이러한 질문들로부터 출발한다. 즉, 출생연도를 기반으로 측정하는 역연령(Chronological Age) 기준 60세~65세 이상을 동일한 속성의 고령자층으로 바라보는 현재의 단편적이고 획일적인 접근에서 벗어나 동일 연령대 내에 인지적, 행동적 차이점이 존재하는지 파악하고자 하였다. 보다 구체적으로는 60세 이상 연구참가자들 간에 인지능력의 차이가 뚜렷한 그룹 사이의 기술 수용 행태의 차이를 분석하였다.
  • 다음으로 본 연구의 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 고령화 시대에 디지털 헬스케어 영역을 접목시켜 고령자 인지건강에 대한 관심을 기울이고자 하였다. 고령화 시대에 디지털 헬스케어 영역에서 주요 사용자층으로 고려되는 60세 이상 고령자들이 신기술 수용에 고려하는 요인들이 무엇인지 분석해보고 의료, IT 등 관련 산업분야와 국민 건강 증진에 대한 실질적인 시사점을 제시하려고 노력하였다.

가설 설정

  • H1 : 웨어러블 기기가 자신에게 유용하다고 느낄수록 사용의도가 높아질 것이다.
  • H2 : 웨어러블 기기가 사용하기 편하다고 느낄수록 사용의도가 높아질 것이다.
  • H3 : 웨어러블 기기 사용에 대한 주변 지인들의 의견이 긍정적일 것이라고 느낄수록 사용의도가 높아질 것이다.
  • H4 : 웨어러블 기기 사용에 따라 타인에게 비추어지는 자신의 이미지가 긍정적일 것이라고 느낄수록 사용의도도 높아질 것이다.
  • H5 : 인지능력이 우수한 슈퍼에이저 군과 일반적인 고령자 군의 기술 수용 행동은 유의한 차이를 보일 것이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
슈퍼에이저(Superager)의 특징은? 고령층의 인지능력과 관련된 연구들을 살펴보면 80세 이상의 초고령자 중에서 퇴행성 뇌 질환 등의 증상이 없고 동일한 학력을 가진 50~60대와 비교 시 인지기능이 유사한 이들이 존재하는데[Harrison et al., 2012], 이들은 슈퍼에이저(Superager)로 정의되며 유전적, 해부학, 조직병리학 관점에서 뚜렷이 구분되고 알츠하이머의 징후가 드물게 나타난다는 특징이 있다[Harrison et al., 2012; Rogalski et al.
초기 기술 수용모형의 강점은 무엇인가? , 2007] 이러한 간명성이 오히려 다양한 기술의 범주와 사용환경 그리고 수용을 결정하는 사용자 특성을 반영하기 어려울 수 있고 [Bagozzi, 2007] 유용성이나 사용의 용이성과 같은 주요 개념들의 선행요인에 대한 상세한 논의가 부족하다는 이슈도 함께 제기되어 왔다[Benbasat and Barki, 2007]. 그러나 이러한 논의들 사이에서도 TAM은 여전히 신기술 수용 연구에서 널리 활용되어 왔는데 그 특징을 살펴보면, TAM이 기술 수용 의사뿐만 아니라 지속적 사용을 예측하는데 적용할 수 있다는 강점이 있다[Hong et al., 2006; Thong et al.
인지연령(Cognitive Age)은 무엇인가? 생년월일에 기반한 역연령과 달리 인지연령(Cognitive Age)은 태어난 날짜라는 객관적 사실에 근거하기보다 사람들이 자신의 나이에 대하여 어떻게 느끼고 인식하는지를 중요하게 고려하는 개념이다[Barak et al., 1988].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (76)

  1. Arkesteijn, K. and Oerlemans, L., "The early adoption of green power by Dutch households : An empirical exploration of factors influencing the early adoption of green electricity for domestic purposes", Energy Policy, Vol. 33, No. 2, 2005, pp. 183-196. 

  2. Arora, S., Venkataraman, V., Donohue, S., Biglan, K. M., Dorsey, E. R., and Little, M. A., "High accuracy discrimination of Parkinson's disease participants from healthy controls using smartphones", Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP), 2014 IEEE International Conference on, 2014, pp. 3641-3644. 

  3. Bagozzi, R. P. and Fornell, C., "Theoretical concepts, measurements, and meaning", A Second Generation of Multivariate Analysis, Vol. 2, No. 2, 1982, pp. 5-23. 

  4. Bagozzi, R. P., "The legacy of the technology acceptance model and a proposal for a paradigm shift", Journal of the Association for Information Systems, Vol. 8, No. 4, 2007, p. 3. 

  5. Barak, B. and Schiffman, L. G., "Cognitive age : A nonchronological age variable", Advances in Consumer Research, Vol. 8, 1981, pp. 602-606. 

  6. Barak, B., Stern, B. B., and Gould, S. J., "Ideal age concepts : An exploration", ACR North American Advances, Vol. 15, 1988, pp. 146-152. 

  7. Benbasat, I. and Barki, H., "Quo vadis TAM?", Journal of the Association for Information Systems, Vol. 8, No. 4, 2007, pp. 212-218. 

  8. Birren, J. E., Woods, A. M., and Williams, M. V., "Behavioral slowing with age : Causes, organization, and consequences", Aging in the 1980s : Psychological issues, 1980, pp. 293-308. 

  9. Boontarig, W., Chutimaskul, W., Chongsuphajaisiddhi, V., and Papasratorn, B., "Factors influencing the Thai elderly intention to use smartphone for e-Health services", Humanities, Science and Engineering Research (SHUSER), 2012 IEEE Symposium on, 2012, pp. 479-483. 

  10. Bravata et al., "Using pedometers to increase physical activity and improve health : a systematic review", JAMA, Vol. 298, No. 19, 2007, pp. 2296-2304. 

  11. Chen et al., "ContextSense : unobtrusive discovery of incremental social context using dynamic bluetooth data", Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing : Adjunct Publication, 2014, pp. 23-26. 

  12. Chin, W. W., "The partial least squares approach to structural equation modeling", Modern Methods for Business Research, Vol. 295, No. 2, 1998, pp. 295-336. 

  13. Christensen, H., Griffiths, K. M., and Jorm, A. F., "Delivering interventions for depression by using the internet : randomised controlled trial", Bmj, Vol. 328, No. 7434, 2004, p. 265. 

  14. Chuah, S. H.-W., Rauschnabel, P. A., Krey, N., Nguyen, B., Ramayah, T., and Lade, S., "Wearable technologies : The role of usefulness and visibility in smartwatch adoption", Computers in Human Behavior, Vol. 65, 2016, pp. 276-284. 

  15. Chung, J. E., Park, N., Wang, H., Fulk, J., and McLaughlin, M., "Age differences in perceptions of online community participation among non-users : An extension of the Technology Acceptance Model", Computers in Human Behavior, Vol. 26, No. 6, 2010, pp. 1674-1684. 

  16. Coughlin, J. F., D'Ambrosio, L. A., Reimer, B., and Pratt, M. R., "Older adult perceptions of smart home technologies : implications for research, policy & market innovations in healthcare", Engineering in Medicine and Biology Society, 2007, EMBS 2007, 29th Annual International Conference of the IEEE, 2007, pp. 1810-1815. 

  17. Davies, S., Burns, H., Jewell, T., and McBride, M., "Stay Active, Stay Active : A report on physical activity for health from the four home countries", Chief Medical Officers, 2011. 

  18. Davis, F. D., "Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology", MIS Quarterly, Vol. 13, No. 3, 1989, pp. 319-340. 

  19. Dempsey, B., "What Boomers Want", Library Journal, Vol. 132, No. 12, 2007, pp. 36-39. 

  20. Ehrler, F. and Lovis, C., "Supporting elderly homecare with smartwatches : advantages and drawbacks", Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 205, 2014, pp. 667-671. 

  21. eMarketer, "US MCommerce 2015 : eMarketer's Forecast and Trends", 2015. 

  22. Fausset, C. B., Mitzner, T. L., Price, C. E., Jones, B. D., Fain, B. W., and Rogers, W. A., "Older adults' use of and attitudes toward activity monitoring technologies", Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 2013, pp. 1683-1687. 

  23. Fishbein, M. and Ajzen, I., Belief, attitude, intention and behavior : An introduction to theory and research, 1975. 

  24. Fisher, R. J. and Price, L. L., "An investigation into the social context of early adoption behavior", Journal of Consumer research, Vol. 19, No. 3, 1992, pp. 477-486. 

  25. Flett, R., Alpass, F., Humphries, S., Massey, C., Morriss, S., and Long, N., "The technology acceptance model and use of technology in New Zealand dairy farming", Agricultural Systems, Vol. 80, No. 2, 2004, pp. 199-211. 

  26. Gefen, D. and Straub, D. W., "Gender differences in the perception and use of e-mail : An extension to the technology acceptance model", MIS Quarterly, 1997, pp. 389-400. 

  27. Goulding, C. and Shankar, A., "Age is just a number : Rave culture and the cognitively young 'thirty something'", European Journal of Marketing, Vol. 38, No. 5/6, 2004, pp. 641-658. 

  28. Harrington, J., Schramm, P. J., Davies, C. R., and Lee-Chiong, T. L., "An electrocardiogram-based analysis evaluating sleep quality in patients with obstructive sleep apnea", Sleep and Breathing, Vol. 17, No. 3, 2013, pp. 1071-1078. 

  29. Harris et al., "A primary care nursedelivered walking intervention in older adults : PACE(pedometer accelerometer consultation evaluation)-Lift cluster randomised controlled trial", PLoS medicine, Vol. 12, No. 2, 2015, pp. 1-23. 

  30. Harrison, T. M., Weintraub, S., Mesulam, M.-M., and Rogalski, E., "Superior memory and higher cortical volumes in unusually successful cognitive aging", Journal of the International Neuropsychological Society, Vol. 18, No. 6, 2012, pp. 1081-1085. 

  31. Hartwick, J. and Barki, H., "Explaining the role of user participation in information system use", Management Science, Vol. 40, No. 4, 1994, pp. 440-465. 

  32. Heart, T. and Kalderon, E., "Older adults : are they ready to adopt health-related ICT?", International Journal of Medical Informatics, Vol. 82, No. 11, 2013, pp. 209-231. 

  33. Hong, S., Thong, J. Y., and Tam, K. Y., "Understanding continued information technology usage behavior : A comparison of three models in the context of mobile internet", Decision Support Systems, Vol. 42, No. 3, 2006, pp. 1819-1834. 

  34. Hong, S.-J. and Tam, K. Y., "Understanding the adoption of multipurpose information appliances : The case of mobile data services", Information Systems Research, Vol. 17, No. 2, 2006, pp. 162-179. 

  35. Hong, S.-J., Lui, C. S. M., Hahn, J., Moon, J. Y., and Kim, T. G., "How old are you really? Cognitive age in technology acceptance", Decision Support Systems, Vol. 56, 2013, pp. 122-130. 

  36. Ji, E. J., "A Study on the Current Situation of Aging in Korea", Korea Labor Force Development Institute for the aged., Vol. 7, 2017. 

  37. Jiang, Z., Lu, L., Huang, X., and Tan, C., "Design of wearable home health care system with emotion recognition function", Electrical and Control Engineering( ICECE), 2011 International Conference on, 2011, pp. 2995-2998. 

  38. Karahanna, E., Straub, D. W., and Chervany, N. L., "Information technology adoption across time : a cross-sectional comparison of pre-adoption and post-adoption beliefs", MIS Quarterly, Vol. 23, No. 2, 1999, pp. 183-213. 

  39. Kastenbaum, R., Derbin, V., Sabatini, P., and Artt, S., " 'The ages of me' : Toward personal and interpersonal definitions of functional aging", Aging and human development, Vol. 3, No. 2, 1972, pp. 197-211. 

  40. Keil, M., Tan, B. C., Wei, K.-K., Saarinen, T., Tuunainen, V., and Wassenaar, A., "A cross-cultural study on escalation of commitment behavior in software projects", MIS Quarterly, Vol. 24, No. 2, 2000, pp. 299-325. 

  41. Kim, T. W., "Digital healthcare policy", National Information Society Agency, 2016. 

  42. Kim, N., Han, J. K., and Srivastava, R. K., "A dynamic IT adoption model for the SOHO market : PC generational decisions with technological expectations", Management Science, Vol. 48, No. 2, 2002, pp. 222-240. 

  43. Klasnja, P., Consolvo, S., and Pratt, W., "How to evaluate technologies for health behavior change in HCI research", Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2011, pp. 3063-3072. 

  44. KOTRA, "US Digital Healthcare Market", KOTRA. 2018. 

  45. Lunney, A., Cunningham, N. R., and Eastin, M. S., "Wearable fitness technology : A structural investigation into acceptance and perceived fitness outcomes", Computers in Human Behavior, Vol. 65, 2016, pp. 114-120. 

  46. Mathieson, K., "Predicting user intentions : comparing the technology acceptance model with the theory of planned behavior", Information Systems Research, Vol. 2, No. 3, 1991, pp. 173-191. 

  47. McCall, W. V., "A rest-activity biomarker to predict response to SSRIs in major depressive disorder", Journal of psychiatric research, Vol. 64, 2015, pp. 19-22. 

  48. McMurdo, M. E., Sugden, J., Argo, I., Boyle, P., Johnston, D. W., Sniehotta, F. F., and Donnan, P. T., "Do pedometers increase physical activity in sedentary older women? A randomized controlled trial", Journal of the American Geriatrics Society, Vol. 58, No. 11, 2010, pp. 2099-2106. 

  49. Moore, G. C. and Benbasat, I., "Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation", Information Systems Research, Vol. 2, No. 3, 1991, pp. 192-222. 

  50. Morris, M. G. and Venkatesh, V., "Age differences in technology adoption decisions : Implications for a changing work force", Personnel psychology, Vol. 53, No. 2, 2000, pp. 375-403. 

  51. Morris, M. G., Venkatesh, V., and Ackerman, P. L., "Gender and age differences in employee decisions about new technology : An extension to the theory of planned behavior", IEEE Transactions on Engineering Management, Vol. 52, No. 1, 2005, pp. 69-84. 

  52. Norman, P. and Smith, L., "The theory of planned behaviour and exercise : An investigation into the role of prior behaviour, behavioural intentions and attitude variability", European Journal of Social Psychology, Vol. 25, No. 4, 1995, pp. 403-415. 

  53. Pierleoni, P., Belli, A., Palma, L., Pellegrini, M., Pernini, L., and Valenti, S., "A high reliability wearable device for elderly fall detection", IEEE Sensors Journal, Vol. 15, No. 8, 2015, pp. 4544-4553. 

  54. Piwek, L., Ellis, D. A., Andrews, S., and Joinson, A., "The rise of consumer health wearables : promises and barriers", PLoS Med, Vol. 13, No. 2, 2016, pp. 1-9. 

  55. Rogalski et al., "Youthful memory capacity in old brains : anatomic and genetic clues from the Northwestern SuperAging Project", Journal of Cognitive Neuroscience, Vol. 25, No. 1, 2013, pp. 29-36. 

  56. Salkowitz, R., Generation blend : Managing across the technology age gap, John Wiley & Sons, 2008. 

  57. Schiffman, L. G. and Sherman, E., "Value orientations of new-age elderly : The coming of an ageless market", Journal of Business Research, Vol. 22, No. 2, 1991, pp. 187-194. 

  58. Sherman, E., Schiffman, L. G., and Mathur, A., "The influence of gender on the new-age elderly's consumption orientation", Psychology & Marketing, Vol. 18, No. 10, 2001, pp. 1073-1089. 

  59. Shih, P. C., Han, K., Poole, E. S., Rosson, M. B., and Carroll, J. M., "Use and adoption challenges of wearable activity trackers", Conference 2015 Proceedings, 2015, pp. 1-12. 

  60. Steele, R., Lo, A., Secombe, C., and Wong, Y. K., "Elderly persons' perception and acceptance of using wireless sensor networks to assist healthcare", International Journal of Medical Informatics, Vol. 78, No. 12, 2009, pp. 788-801. 

  61. Sudbury, L. and Simcock, P., "Understanding older consumers through cognitive age and the list of values : A UK-based perspective", Psychology & Marketing, Vol. 26, No. 1, 2009, pp. 22-38. 

  62. Sundar, S. S., Tamul, D. J., and Wu, M., "Capturing 'cool' : Measures for assessing coolness of technological products", International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 72, No. 2, 2014, pp. 169-180. 

  63. Taylor, S. and Todd, P. A., "Understanding information technology usage : A test of competing models", Information Systems Research, Vol. 6, No. 2, 1995, pp. 144-176. 

  64. Taylor, S. and Todd, P., "Assessing IT usage : The role of prior experience", MIS Quarterly, Vol. 19, No. 4, 1995, pp. 561-570. 

  65. Teo, H.-H., Chan, H.-C., Wei, K.-K., and Zhang, Z., "Evaluating information accessibility and community adaptivity features for sustaining virtual learning communities", International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 59, No. 5, 2003, pp. 671-697. 

  66. Teo, H.-H., Wei, K. K., and Benbasat, I., "Predicting intention to adopt interorganizational linkages : An institutional perspective", MIS Quarterly, Vol. 27, No. 1, 2003, pp. 19-49. 

  67. Thompson, R. L., Higgins, C. A., and Howell, J. M., "Personal computing : toward a conceptual model of utilization", MIS Quarterly, Vol. 15, No. 1, 1991, pp. 125-143. 

  68. Thong, J. Y., Hong, S.-J., and Tam, K. Y., "The effects of post-adoption beliefs on the expectation-confirmation model for information technology continuance", International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 64, No. 9, 2006, pp. 799-810. 

  69. UN, "World Population Prospects : The 2017 Revision", 2017. 

  70. Van der Heijden, H., "User acceptance of hedonic information systems", MIS Quarterly, Vol. 28, No. 4, 2004, pp. 695-704. 

  71. Venkatesh, A. and Vitalari, N. P., "An emerging distributed work arrangement : An investigation of computer-based supplemental work at home", Management Science, Vol. 38, No. 12, 1992, pp. 1687-1706. 

  72. Venkatesh, V. and Davis, F. D., "A theoretical extension of the technology acceptance model : Four longitudinal field studies", Management Science, Vol. 46, No. 2, 2000, pp. 186-204. 

  73. Venkatesh, V. and Morris, M. G., "Why don't men ever stop to ask for directions? Gender, social influence, and their role in technology acceptance and usage behavior", MIS Quarterly, Vol. 24, No. 1, 2000, pp. 115-139. 

  74. Venkatesh, V., Davis, F., and Morris, M. G., "Dead or alive? The development, trajectory and future of technology adoption research", Journal of the Association for Information Systems, Vol. 8, No. 4, 2007, pp. 268-286. 

  75. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., and Davis, F. D., "User acceptance of information technology : Toward a unified view", MIS Quarterly, Vol. 27, No. 3, 2003, pp. 425-478. 

  76. Zhang, T., Wang, J., Xu, L., and Liu, P., Fall detection by wearable sensor and one-class SVM algorithm, Intelligent computing in signal processing and pattern recognition, Springer, Berlin, Heidelberg, 2006, pp. 858-863. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로