스마트 시티의 혁신기술도입에 대한 서비스 수용의도에 미치는 요인 : 부산에코델타시티 스마트 국가시범도시 대상으로 (Factors Affecting Service Acceptance Intention to Introduction of Innovative Technology in Smart City: Busan Eco Delta City Smart National Pilot City)

서지정보

· 발행기관 : 한국생산성학회
· 수록지 정보 : 생산성연구: 국제융합학술지 / 36권 / 51 ~ 91페이지
· 저자명 : 임하영, 전찬경, 곽원준

초록

세계적으로 도시화에 따른 교통 혼잡 및 자원과 에너지 부족 등 도시 문제가 점진적으로 심화될 것으로 예상되어 기존 도시 인프라의 효율적 활용을 통해 도시문제 해결을 위한 방안의 하나로, 급격한 발전을 이루고있는 4차산업 관련 혁신기술의 첨단 ICT(Information and Communication Technology)를 활용하여 도시문제를 해결하고자 하는 스마트시티가 주목 을 받고 있다.
글로벌 주요도시에서도 스마트시티는 도시 문제 해결과 함께 4차 산업혁명에 대응하는 미래 발전의 동력으로 스마트시티 정책들을 시행하고 있다. 우리 정부도 법률적으로도 유시티 법에서 스마트시티법으로 개정하여 스마트시티를 첨단 정보통신기술을 도시기반시설에 융합시켜 다양한 분야에 혁신기술형 또는 시민 체감형서비스를 제공함으로써 도시문제 해결과 도시민 삶의 질 향상을 위한 것으로 정의하고 있다.
본 연구는 스마트시티 국가시범도시인 부산에코델타시티를 연구대상 범위로 하여 기술수용모델(TAM)를통해서 국가 시범도시에 적용될 기술혁신형 스마트서비스의 수용의도에 미치는 요인을 규명함으로써 체계적인 이해와 학술적 가치를 제공하고 스마트 서비스의 도입 시 정책적 방향을 제시 하고자 하는 것이 본 연구의 주된 목적이다.
따라서 부산에코델타시티 예정지 근처의 시민 317명을 대상으로 설문조사를 하였다. 기존 연구를 토대로하여 스마트시티의 안전 및 생활분야의 서비스의 선호도 및 수용의도에 영향을 미치는 외적요인들을 시스템측면, 서비스측면, 사용자 측면으로 분류하여 9가지로 설정하였다. 또한 변수들 간의 관계에 대한 21개의 연구가설을 설정한뒤, 설문조사분석의 결과를 통해 가설을 검증하는 순서로 진행하였다. 연구결과, 총 9개의 외적변수 중 ‘편리성’, ‘안정성’, ‘친숙도’, ‘자신감의 외적요인은 ‘지각된 유용성’을 통해 ‘수용의도’에 영항을 미치며, ‘상호작용성’, ‘편리성’, ‘신뢰성’, ‘친숙도’, ‘자신감’의 외적요인은 ‘지각된 사용이이성’을 통해 ‘수용의 도’에 영향을 미침을 실증하였다. 연구결과를 종합하면, 스마트시티 국가시범도시로서의 4차산업 관련 혁신기술을 도입한 안전 및 생활분야의 서비스를 제공한다 하더라도, 서비스를 사용할 도시민의 입장에서 상호작용성, 편리성, 안정성, 친숙도, 자신감 등을 제고시킬 수 있는 스마트 서비스 도입 및 개발이 무엇 보다 더 중요하다고 할 수 있다. 이는 4차 산업혁명 혁신관련 기술들이 도시인프라에 융합되어 보편적 서비스로 실증된 사례가 없는 현상황에서, 국가시범도시에 시민체감형 또는 혁신기술형 스마트서비스를 도입하고 개발 하려는 관련자들에게 중요한 시사점을 제공한다.

영어초록

This study explores the application of Two-stage data envelopment analysis(DEA) approach for the evaluation of R&D process which is composed of two stages such as (i)R&D stage and (ii)technology transfer stage. An usual attempt to deal with two-stage process is to apply the standard DEA model to each stage. However, such an approach may conclude that two inefficient stages lead to an overall efficient decision making unit(DMU) with the input of the first stage and outputs of the second stage. Consequently, improvement of one stage affects the efficiency status of the other, because of the presence of intermediate measures. In this study, we applied the Chen and Zhu(2004)’s model to the two-stage R&D process in order to guarantee an overall efficient two-stage process when each process is efficient, and provide a DEA projection with a set of optimal intermediate measures for inefficient DMUs.
This study explores the application of Two-stage data envelopment analysis(DEA) approach for the evaluation of R&D process which is composed of two stages such as (i)R&D stage and (ii)technology transfer stage. An usual attempt to deal with two-stage process is to apply the standard DEA model to each stage. However, such an approach may conclude that two inefficient stages lead to an overall efficient decision making unit(DMU) with the input of the first stage and outputs of the second stage. Consequently, improvement of one stage affects the efficiency status of the other, because of the presence of intermediate measures. In this study, we applied the Chen and Zhu(2004)’s model to the two-stage R&D process in order to guarantee an overall efficient two-stage process when each process is efficient, and provide a DEA projection with a set of optimal intermediate measures for inefficient DMUs.
This study explores the application of Two-stage data envelopment analysis(DEA) approach for the evaluation of R&D process which is composed of two stages such as (i)R&D stage and (ii)technology transfer stage. An usual attempt to deal with two-stage process is to apply the standard DEA model to each stage. However, such an approach may conclude that two inefficient stages lead to an overall efficient decision making unit(DMU) with the input of the first stage and outputs of the second stage. Consequently, improvement of one stage affects the efficiency status of the other, because of the presence of intermediate measures. In this study, we applied the Chen and Zhu(2004)’s model to the two-stage R&D process in order to guarantee an overall efficient two-stage process when each process is efficient, and provide a DEA projection with a set of optimal intermediate measures for inefficient DMUs.

참고자료

· 없음