ISSN 1598-0170 (Print) ISSN 2287-1136 (Online) http://www.jksii.or.kr 모바일 앱 이용에 영향을 미치는 요인 : -플로우 이론과 통합기술수용모형을 바탕으로- A study on Factors that Influence the Usage of Mobile Apps - Based on Flow Theory and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - 김 영 채 1 정 승 렬 1* Young-chae Kim Seung Ryul Jeong 요 약 본 연구는 모바일 앱, 특히 그 중에서도 개인에게 정보제공 뿐만 아니라 만족감과 즐거움을 동시에 제공하는 앱에 대해 플로우 이론과 통합기술수용모형에 근거하여 개인의 지속적인 이용행위에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 이는 기술의 유용성과 사용 용이성에 초점을 맞추어 일반적인 정보기술의 이용행위를 설명하고자 했던 기술수용모형 중심의 기존연구를 확장한 것으로 개 인에게 재미라는 요소를 추가적으로 제공하는 많은 모바일 환경의 주요 기술들의 이용 과정을 설명하는데 있어서 플로우 이론의 유 용성을 확인하기 위함이다. 이를 위하여 본 연구는 서베이 기반의 필드연구를 수행하였으며 즐거움을 추구하는 모바일 앱으로는 패션앱을 선택하였다. 연구 결과, 패션앱의 이용을 설명하는데 있어서 플로우 경험이 매우 의미있는 변수라는 사실이 검정되어 기술의 이용행위에 몰입의 중요 성이 확인되었다. 또한 통합기술수용모형의 주요 변수인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 등의 변수가 모두 유의한 것으 로 나타나 모바일 환경에서도 신기술의 이용이나 수용을 설명함에 있어서 통합기술수용모형의 유용성을 다시 한 번 확인하였다. 주제어 : 모바입 앱, 플로우 경험, 플로우 이론, 기술수용, 이용 ABSTRACT This study, based on flow theory and unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), examines various factors that influence the continuous use of mobile applications, particularly those providing users with satisfaction and pleasure as well as useful information. This study extends the previous studies that have been based on technology acceptance model, in which usefulness and ease of use are key determinants of use of new technology, by introducing flow theory in explaining the use of various technologies in mobile environment. For this purpose, this study employes a survey based field study and collects data from individuals who use fashion mobile apps since these are considered to provide fun and pleasures. This study finds that flow theory is a proper framework to understand the use of mobile technology, indicating flow experience is an important variable to determine the usage of fashion apps. In addition, performance expectation, effort expectation, social influence, and facilitation condition are found to be significant in influencing use of mobile apps, suggesting UTAUT still plays an important role in understanding the use of mobile technology. keyword : Mobile App, Flow Experience, Flow Theory, Techhnology Acceptance, Usage 1. 서 론 모바일(mobile) 기기란 정보통신에서 휴대폰과 휴대용 1 Graduate School of Business IT, Kookmin Univ., Seoul, 136-702, Korea. * Corresponding author (srjeong@kookmin.ac.kr) [Received 8 May 2013, Reviewed 13 May 2013, Accepted 13 July 2013] 본 연구는 2013년도 국민대학교 교내연구비를 지원받아 수 행된 연구임 개인정보단말기(PDA) 등과 같이 이동성을 가진 것들을 총칭한다. 특히 스마트폰은 모바일 기기의 대표적인 디바 이스인데, 휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 지능형 단말기로서 사용자가 원하는 애플리케이션을 설치할 수 있는 것이 특징이다[1]. 또한 애플리케이션이란 넓은 의미에서는 운영체제 위에서 실 행되는 모든 소프트웨어를 뜻하며 따라서 모바일 애플리 케이션이란 스마트폰, PDA, 스마트패드 등 모바일 디바 이스에 설치하여 새로운 작업이나 정보검색, 오락 등 다 양한 기능을 할 수 있는 응용 프로그램이라고 할 수 있다 Journal of Korean Society for Internet Information 2013. Aug: 14(4): 73-84 73 http://dx.doi.org/10.7472/jksii.2013.14.4.73
[2]. 모바일 애플리케이션은 애플이 아이폰용 애플리케이 션의 거래를 위해 앱스토어(appstore)를 개설하면서 대중 에게 많이 알려지게 되었는데, 이후 애플은 앱스토어를 통해 등록된 애플리케이션의 수익을 그 개발자들과 공유 하면서 앱스토어 오픈 2년 6개월만인 2011년 1월 100억 건의 다운로드 수를 기록했으며[3], 모바일 애플리케이션 시장은 2010년 68억달러 시장규모에서 2014년 580억 달 러로 확대될 것으로 전망되고 있다[4]. 이러한 모바일 비 즈니스의 확대는 개인생활 패턴의 변화를 가져오는데 트 렌드모니터[5]의 연구에 의하면 스마트폰 사용자의 54.8% 는 스마트폰이 없을 경우 생활이 불편하다고 하였다. 그 외에도 교통정보, 뉴스, 맛집 검색, 바코드 쇼핑, 증강 현 실 등 실생활과 관련된 다양한 애플리케이션들이 크게 인기를 얻고 있으며, 특히 패션 애플리케이션(이하 앱이 라 부름)과 같이 상거래 목적 뿐만 아니라 패션 브랜드 정보의 제공과 함께 패션코디 등 개인에게 즐거움과 지 식을 동시에 제공하는 모바일 앱이 많이 소개되고 있다. 기술수용 분야의 연구들은 새로운 기술이 나타날 때 마다 신기술이 어떻게 사용자들에게 수용되는지에 관심 을 가지고 그 이용행위에 영향을 미치는 결정요인들을 파악하고자 하였다. 그 동안의 연구들은 대체로 Davis et al.[6]이 제안한 기술수용모형 및 이를 기반으로 한 다양 한 확장 모형을 바탕으로 하였는데 기술의 유용성과 사 용 용이성에 초점을 맞추어 이들 요인들이 어떻게 이용 의도 및 이용태도에 영향을 미치는지를 살펴보았다. 많 은 연구들이 서로 다른 컨텍스트에서 다양한 기술에 초 점을 맞추어 수행되었지만 그 기본 가정은 기술이 얼마 나 이용자에게 도움이 되며 실제 사용하기가 쉬운가 하 는 점이 개인의 기술 수용에 핵심이라는 점이다. 하지만 일반적인 비즈니스에 적용되는 정보기술의 경우에는 이 러한 관점이 사용자의 이용행위를 효과적으로 설명할 수 있겠지만 모바일 앱, 특히 그 중에서도 개인에게 다양한 만족감과 즐거움을 동시에 제공하는 패션앱과 같은 모바 일 앱의 이용행위를 설명하기에는 부족함이 있어 보인 다. 즉, 사람들이 이들 모바일 앱을 더 자주 이용하는 데 에는 단순한 유용성과 사용의 편리함을 넘어서 또 다른 결정 요인이 존재할 것이라는 것이 본 연구의 출발점이 며 그렇다면 기술수용모형에서 제시하는 요인들 외에 어 떤 결정 요인이 있는지를 밝혀 보고자 하는 것이 기본 목 적이다. 이를 위해 본 연구는 플로우 이론에 기초하여 즐거움 과 정보를 동시에 제공하는 모바일 앱의 이용행위를 이 해하고, 즐거움을 추구하는 개인이 어떻게 이러한 신기 술을 지속적으로 이용하게 되는지를 살펴본다. 2. 이론적 배경 2.1 플로우(flow) 이론 플로우(flow)는 어떤 활동에 깊이 몰두하여 외부적인 보상이 없더라도 활동 그 자체가 즐겁고 흥미롭게 지각 되어 시간가는 줄 모르고 몰입하는 현상이다[7,8]. 플로 우 경험은 과제의 도전적 수준과 개인이 가지고 있는 능 력 수준, 즉 숙련도에 의해 결정되는데, 이 두 요소가 높 은 수준으로 조화를 이룰 때 플로우 경험이 발생하며 도 전감과 숙련도가 낮은 수준일 때에는 오히려 무관심이 발생한다[9-11]. 궁극적으로 한 개인이 플로우 상태에 있 게 되면, 그는 그 일에 집중하면서 자신의 존재를 잊어버 리고, 더 나아가 자신이 지금 가장 가치 있는 일을 하고 있다는 느낌을 갖게 된다[12]. 플로우 상태가 가져다 주는 즐거운 경험은 제품이나 서비스에 대한 이용의도를 증가시키거나 지속적인 이용 행위를 나타낸다. 많은 연구자들이 다양한 컨텍스트에서 플로우 경험이 이용의도에 미치는 영향을 분석하였는데 Hsu and Lu[13]는 온라인 게임 환경에서, 박종원 외[14]는 인터넷 쇼핑 분야, Lu et al.[15]은 인스턴트 메세징 분야, Sanchez and Franco[16]는 웹 커뮤니케이션 기술 분야, 그 리고 유일과 최혁라[17]는 온라인 커뮤니티 분야 등에서 플로우 경험의 유의한 영향력을 확인하였다. 한편 플로우 경험과 지속적인 이용 행위간의 관계에 관한 연구도 많이 수행되었는데 특히 온라인 환경에서 플로우 경험의 역할이 강조된다. 웹 사이트의 반복적인 방문이나 웹 사이트 애호도가 플로우 경험에 의해 영향 을 받기 때문에 온라인 환경에서의 마케팅 목표는 플로 우를 일으키는데 두어야 한다거나[18], 플로우 상태를 경 험하면 인터넷 항해의 즐거움을 지각하게 되고, 이는 인 터넷 항해를 더욱 지속하게 만들어 결과적으로 웹 사이 트를 반복 방문하게 된다고 한다[19]. 결국 플로우 경험 이야말로 인터넷 환경에서 개인의 지속적인 이용 행위를 설명하는 매우 의미 있는 요인임을 알 수 있다. 2.2 기술 수용 모형 새로운 기술이 나타날 때 마다 많은 연구자들은 해당 기술을 수용함에 있어 어떤 요인들이 영향을 미치는 지 연 구하였다. 최초에 제시된 기술수용모형(TAM: Technology 74 2013. 8
Acceptance Model)은 지각된 유용성과 지각된 이용 용이 성이 이용자의 태도와 인과관계를 형성하며, 이 태도에 따라 행위의도가 영향을 받고, 행위의도는 실제이용에 영향을 미친다고 설명한다[6]. 기술수용모형은 처음 소개 된 이후 많은 분야에서 활발하게 후속 연구가 이루어져 왔는데, 이는 모델이 간명하고 이론적 기반이 확고할 뿐 만 아니라 모델의 변형과 확장이 수월하여 정보기술 수 용 현상의 다양성을 다루는데 적합하기 때문이다[20]. 기술 수용 현상을 설명하기 위해 TAM 이외에도 이성 적 행위이론(Theory of Reasoned Action)이나 계획행위이 론(Theory of Planned Behavior) 등과 같은 이론이 활용되기 도 하였는데 최근 연구에는 통합기술수용모형(UTAUT: Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)이 많 이 적용되고 있다. 통합기술수용모형은 정보시스템 사용자의 이용의도 와 이용행위를 설명할 목적으로 이전의 기술수용과 관련 된 대표적인 모형들을 종합하여 기존 연구에서 유의하다 고 밝혀진 32개의 구성개념을 통합하여 최종적으로 성과 기대(Performance Expectation), 노력기대(Effort Expectation), 사 회적 영향(Social Influence), 촉진조건(Facilitating Conditions) 등의 4개의 핵심 구성개념을 제안한 모형이다. 여기서 성 과기대, 노력기대, 사회적 영향은 이용의도에, 그리고 촉 진조건은 이용행위에 영향을 미치는 것으로 제시된다 [21]. 통합기술수용모형은 다양한 분야에서 검정되었는 데 건강정보기술 수용[22], 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 [23], 정보 키오스크[24], 모바일 뱅킹[25] 등의 분야에서 모두 그 설명력을 확인하였다. 일반적인 모바일 앱과 관련한 수용 연구도 다수 나타 나는데, 단순히 기술적 특성이나 기능, 서비스 등으로 모 바일 앱의 수용 과정이나 이용행위를 설명할 수 있는 것 은 아니며 모바일 환경과 기술 특성, 심리적 특질 그리고 개인의 성향과 인식 등 다차원적인 측면에서 접근할 필 요가 있음을 보여준다[26-30]. 3. 연구 모형 및 가설 3.1 연구 문제와 연구모형 본 연구는 즐거움과 정보를 제공하는 유형의 모바일 앱의 이용행위에 영향을 미치는 요인을 설명하는 것이 핵심 연구문제이다. 이를 위해 본 연구는 모바일 앱 중에 서도 패션앱에 초점을 맞추고자 한다. 패션앱은 다수의 패션기업들이 활용하고 있는 브랜드 홍보 및 고객과의 소통 채널임과 동시에 다양한 패션 및 코디 정보를 제공 하면서 인간의 감성 및 즐거움을 만족시킬 수 있는 엔터 테인먼트 특성을 가진 앱이기 때문이다. 기술수용모형 혹은 그 확장 모형에 기반한 연구들은 기본적으로 기술의 기능적 특성에 초점을 맞추어 왔다. 즉, 새로운 기술이 제공하는 유용성 혹은 효과와 더불어 얼마나 사용하기에 편리한가 하는 사용의 용이성이 이용 의도와 행위를 결정짓는 주요 결정요인이다. 통합기술수 용모형 또한 이 두 요인에 더하여 주변 관련자들의 의견 이나 기술지원 상황을 결정요인으로 고려하고 있지만 이 들 요인들 역시 기능적 특성에 대한 의견이나 서비스와 관련되어 있을 뿐, 개인의 인식이나 심리적 상태를 반영 하는 요인들을 고려하지 못하고 있다. 따라서 이들 모형 들만으로는 패션앱을 대상으로 한 본 연구문제를 해결하 기에 충분한 이론적 토대를 마련해 주지 못하고 있다. 본 연구문제의 핵심은 일반적인 신기술의 특성 외에 즐거움 을 제공하는 패션앱의 특성을 반영할 수 있는 심리적, 인 지적인(cognitive) 변수가 필요하다는 점이다. 위의 연구문제에 대한 적절한 답을 제공하기 위해서 본 연구는 플로우 이론을 바탕으로 통합기술수용모형의 관점을 추가하여 연구모형을 제시한다. 플로우 이론에 따르면 플로우는 절정의 경험 및 성취와 유사한 본질적 으로 즐거운 경험이며[8] 주어진 상황에서 도전감 (Challenge)과 숙련도(Skill)에 대한 개인의 지각으로부터 발생하는 최적의 경험인데[10], 행위로의 완전한 집중과 이로부터 즐거움이 도출된다는 특성이 있다[11]. 따라서 플로우 경험은 지속적이고 반복적인 이용행위를 야기하 는 주요 요인이 되며, 도전감과 숙련도 수준은 이 플로우 경험에 영향을 미치는 요인이 된다. 기존에 연구된 통합기술수용모델의 핵심은 행위의도 가 이용행위에 영향을 미친다는 사실이며, 또한 행위 의 도의 결정요인은 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진 조건 등이므로, 플로우 이론에 더하여 통합기술수용모델 의 관점을 종합해 보면 (그림 1)과 같은 연구모형이 도출 된다. 본 모형은 패션앱과 같이 즐거움과 연관된 모바일 앱의 이용행위를 결정하는 요인이 무엇인지를 설명할 수 있는 통합적인 연구모형이 된다. 3.2 가설 설정 성과기대는 기술수용모형 및 다양한 유사모형에서 제 안된 인지된 유용성, 외재적 동기, 직무 적합성, 상대적 한국 인터넷 정보학회 (14권4호) 75
술에 대한 지식이 부족하거나 이용과 관련한 고민을 해 보지 않은 사용자일수록 그들의 이용의도에 더 많은 영 향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 이러한 상황은 모바 일 앱 환경에서 많이 나타날 수 있으며 따라서 본 연구에 서는 다음과 같은 가설을 설정한다. H3: 사회적 영향은 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. (그림 1) 연구모형 (Figure 1) Research Model 이점 등의 구성개념에서 추론된 변수이다[21]. 여기서 성 과기대는 모바일 패션앱 사용이 일상생활에 도움이 된다 는 개인적인 믿음의 정도로 정의된다. 사용자는 신기술 을 접함에 있어서 그 기술이 자신의 업무나 생활에 얼마 나 도움이 될 것인가에 대해 고민을 하게 되며, 도움이 된다는 인식을 하게 될수록 그 기술을 이용하고자 하는 의지가 많아지며 따라서 높은 이용의도를 가지게 된다 [22-25,31-33]. 이러한 과정은 모바일 앱의 경우에도 다를 바 없기에 다음과 같은 가설을 설정한다. H1: 성과기대는 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 노력기대는 기존 연구에서 인지된 사용의 용이성 혹 은 복잡성 등으로 표현된 구성개념이며 본 연구에서는 모바일 패션앱 사용방법이 용이하다고 생각하는 개인적 인 믿음의 정도로 정의한다. 사용자는 새로운 기술에 대 해 사용하기가 편리하거나 쉽다고 인지할수록 그 기술을 이용하고자 하는 의지가 강해지기 때문에 기존의 선행연 구 결과와 같이[22-24,31-33], 모바일 앱의 경우에도 노 력기대가 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 가설 이 설정되었다. H2: 노력기대는 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 사회적 영향은 주관적 규범, 사회적 요인, 이미지와 같 은 구성개념으로부터 추론된 변수인데, 본 연구에서는 사용자와 주위의 주변인들이 모바일 패션앱의 사용을 바 람직한 것으로 믿는 믿음의 정도로 정의한다. 선행연구 [22-25,31,33]에서 밝혀진 대로, 사회적 영향은 특히 신기 촉진조건은 인지된 행동통제, 호환성, 촉진 여건과 같 은 여러 구성개념으로부터 추론된 변수이다. 본 연구에 서는 모바일 패션앱을 사용할 때 조직적이고 기술적인 지원이 존재한다고 믿는 믿음의 정도라고 정의한다. 촉 진조건은 신기술에 대한 일반적인 서비스 및 기술지원에 관한 인식이므로 촉진조건이 적절하다고 믿을수록 신기 술에 대한 두려움이나 부담감을 해소할 수 있으며 이러 한 이유로 인해 촉진조건은 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난다[22-25,31]. 모바일 앱의 경우에도 같은 상황을 예상할 수 있으므로 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정한다. H4: 촉진조건은 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 이용의도는 사용자가 모바일 패션앱을 이용할 의향을 나타내는 정도이며, 이용행위는 일상생활에서 사용자가 실제로 모바일 패션앱을 사용하거나 경험하는 정도라고 정의한다. 기술수용모형에서 이용의도는 실질적인 이용 행위, 기술수용, 재이용 의도 등에 직접적인 영향을 미치 는 주요한 변수로 검증되었으며[22,24,25,31,33], 모바일 앱의 경우에도 이용의도가 높을수록 더 많은 이용행위가 나타날 것이기에 다음과 같은 가설을 설정한다. H5: 이용의도는 이용행위에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 도전감은 모바일 패션앱 사용에 대한 도전의식과 시 도하고자 하는 기회의 정도라고 정의한다. 즐거움과 재 미를 통해 몰입하게 되는 플로우 경험은 새로운 것에 대 한 도전 욕구를 불러일으킬 때 나타날 수 있으며, 도전감 이 사라지면 사용자는 지루함을 느끼게 되고 이로 인해 궁극적으로 그 대상에 대해 무관심해지게 된다[34-39]. 모바일 앱 환경에서도 다를 바 없이 사용자가 플로우 상 태를 경험하기 위해서는 적절한 도전감이 필요하므로 다 음과 같은 가설을 설정한다. 76 2013. 8
H6: 도전감은 플로우 경험에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 숙련도는 개인이 모바일 패션앱을 이용하기 동원하는 개인의 능력과 숙달 정도라고 정의한다. 숙련도 또한 플 로우 경험을 결정하는 중요한 요인으로 연구되는데 몰입 으로 인한 즐거움은 개인의 능력이 최상의 상태에 있을 때 즉, 숙련된 상태에서 최고조에 달한다. 숙련도가 떨어 진 상태에서는 업무에 대한 걱정과 함께 일이 즐겁지 않 고 지속적인 자기 평가 및 각성의 상태를 거치게 되므로 플로우 상태를 경험할 수 없게 된다[34-39]. 즐거움을 제 공해야 하는 모바일 앱의 경우에도 마찬가지로 플로우 상태를 경험하기 위해서는 적절한 숙련도가 확보되어야 하며 따라서 다음과 같은 가설을 설정한다. H7: 숙련도는 플로우 경험에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 가 131명으로 64.9%를 차지하였고 남자는 35.1%를 차지 하였다. 이는 패션앱 사용자를 대상으로 설문을 진행하 였는데 여자들이 패션에 대한 관심도가 남자보다 많기 때문인 걸로 사료된다. 연령대는 20대가 62.9%를 차지하 였고 30대는 25.2%를 차지하였다. 학력은 대졸이 48.0% 로 가장 많았고, 그 다음은 대학교 재학생이 33.7% 비중 을 차지하였다. 직업의 분포는 직장인이 51.5%로 절반이 상을 차지하였고, 학생이 39.1%를 차지하였다. 스마트폰이나 스마트 패드 같은 모바일 기기의 이용 기간은 6개월~1년 경력이 30.2%를 차지하였고, 전체적으 로 고른 분포를 보였다. 응답자들의 상세한 인구통계적 분포와 모바일 환경은 아래 (표 1)과 같다. (표 1) 응답자의 인구통계적 분포 및 모바일 환경 (Table 1) Demographic Analysis 구분 빈도 % 본 연구에서 플로우 경험은 개인이 모바일 패션앱에 몰입할수록 재미와 즐거움을 느끼고 이러한 경험이 지속 성별 여 131 64.9 남 71 35.1 되는 것이라고 정의한다. 플로우 경험은 많은 선행연구 10대 1 0.5 에서 만족도, 충성도 등에 영향을 미치는 것으로 나타났 20대 127 62.9 으며 이를 통해 궁극적으로 재방문 혹은 재이용을 촉진 연령대 30대 51 25.2 하는 것으로 나타난다[13,17,36,38-41]. 모바일 앱 환경에 서도 사용자가 플로우 경험을 할수록 그 앱을 지속적으 로 반복하여 이용하게 될 것이며 이는 다음과 같은 가설 을 설정한다. H8: 플로우 경험은 이용행위에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 인구 통계적 분포 학력 40대 22 10.9 50대 이상 1 0.5 고등학교 재학 1 0.5 고등학교 졸 6 3.0 대학교 재학 68 33.7 대학교 졸 97 48.0 대학원 재학 15 7.4 대학원 졸 15 7.4 4. 연구방법 및 기초분석 직장인 104 51.5 학생 79 39.1 4.1 연구방법 및 자료수집 직업 자영업 7 3.5 주부 4 2.0 본 연구는 설문조사 방법을 이용하였으며, 설문서는 선행연구를 토대로 타당성과 신뢰성이 확보된 문항들을 선정하여 5점 리커트 형식의 다문항 척도들로 구성하였 다. 자료 수집은 국내 스마트 폰, 스마트 패드 사용자 중 패션앱 이용자로 한정하여 온라인의 스마트폰 및 패션관 련 동호회를 중심으로 163부를 수집하였으며, 오프라인 으로 80부를 배포하여 그 중 49부를 수집하여 총 212부 를 수집하였다. 불성실하게 응답한 10부를 제외하고, 최 모바일 환경 이용 기간 모바일 OS 기타 8 4.0 1개월 미만 14 6.9 1~3개월 35 17.3 4~6개월 46 22.8 6개월~1년 61 30.2 1년 이상 46 22.8 ios(아이폰) 118 58.4 안드로이드 75 37.1 윈도우 모바일 6 3.0 종 202부를 분석에 사용하였다. 블랙베리 3 1.5 응답자의 분포를 보면 전체 분석대상자 202명중 여자 한국 인터넷 정보학회 (14권4호) 77
4.2 패션앱 이용 현황 모바일 환경하에서 패션앱 이용 현황에 대한 분석결 과는 다음과 같다. 먼저 이용 중인 패션앱의 개수는 50.5%가 1~2개의 패션앱을, 29.2%는 3~5개, 20.3%는 6개 이상을 사용하고 있다. 이는 아직 국내의 패션 관련 앱의 숫자가 많지 않고, 패션앱이 충분히 일반인들에게 소개 되지 않은 이유로 사료된다. 일평균 패션앱 이용시간을 살펴보면 60.9%의 대상자가 10분 미만을 이용하였고, 22.8%는 11~20분, 16.4%는 20분 이상을 이용하고 있다. 자주 이용하는 패셥앱의 종류로는 다양한 패션 정보를 제공하는 패션잡지 앱이 36.6%로 가장 많았으며, 그 다음 은 패션기업에서 출시하는 특정 브랜드 앱이 25.2%를 차 지하였다. 패션쇼핑앱은 14.9%, 여러가지 기능이 포함된 패션앱은 11.4%, 패션코디 관련 앱은 8.9%를 차지하였다. 즉, 패션앱 이용자의 약 62%는 패션앱을 통해서 패션관 련 최신의 정보를 얻거나 선호하는 브랜드에 대한 정보를 얻기 위해서 패션앱을 이용하는 것으로 볼 수 있다. 시간대에 따른 이용현황을 분석해본 결과, 가장 자주 이용하는 시간대는 밤 9~12시 사이, 그 다음은 저녁 6~9 시, 오후 2~6시 순으로 나타났다. 응답자들은 저녁시간 이후 퇴근 시간이나 귀가 후 개인적인 여유시간이 있을 때 패션앱을 주로 이용하고 있는 것을 알 수 있다. 이용 장소는 버스/지하철이 가장 많은 34.7%를 차지하 고 있으며, 그 다음 장소는 집으로 33.2%를 차지하였고, 근무지/학교가 13.9%를 차지하였다. 이는 사용자들이 출 퇴근이나 등하교 등 대중교통을 이용하는 시간에 패션앱 을 자주 이용한다고 볼 수 있으며, 휴식의 장소인 집에서 의 사용 비중도 대중교통 이용시와 비슷한 수준으로 자 주 이용하는 장소로 나타났다. 이는 패션앱이 모바일 디 바이스에서 실행이 되는 애플리케이션이지만, 고정된 장 소인 집에서 자주 이용한다는 점에서 기존 PC기반 유선 인터넷이나 TV시청 등 다른 매체에 영향을 미칠 수 도 있다고 볼 수 있다. 마지막으로 자주 이용하는 경우에 대해서 살펴보면 자투리 시간이 50.5%로 큰 비중을 차지하였으며, 그 다 음이 잠자리에서 사용하는 비중으로 20.3%였다. 이는 모 바일 기기의 대표적 디바이스인 스마트폰의 휴대성이 뛰 어나 언제 어디서든지 이용이 가능하다는 편재성 때문에 나타나는 현상으로 보인다. 이러한 정보를 종합해 보면 저녁 6시 이후부터 밤12시 시간대에 버스나 지하철 또는 집에서 자투리 시간이나 잠자리에서 패션앱을 주로 이용 한다고 요약할 수 있다. (표 2) 모바일 패션앱 이용현황 (Table 2) Usage Analysis of Mobile Fashion Applications 이용중인 패션앱 개수 일평균 이용시간 애용하는 패션앱 종류 자주 이용하는 시간 (Time) 자주 이용하는 장소 (Place) 자주 이용하는 경우 (Occasion) 5. 연구결과 구분 빈도 % 1~2개 102 50.5 3~5개 59 29.2 6~10개 21 10.4 11~20개 13 6.4 21개 이상 7 3.5 ~10분 미만 123 60.9 11~20분 46 22.8 21~30분 21 10.4 31~1시간 6 3.0 1~2시간 4 2.0 2시간 이상 2 1.0 패션잡지 앱 74 36.6 특정 브랜드 앱 51 25.2 패션쇼핑 앱 30 14.9 다기능 복합 앱 23 11.4 패션코디 앱 18 8.9 기타 6 3.0 오전 6~9시 7 3.5 오전 9~12시 18 8.9 오후 12~2시 28 13.9 오후 2~6시 37 18.3 저녁 6~9시 42 20.8 밤 9~12시 57 28.2 심야 12~6시 13 6.4 버스/지하철 70 34.7 집 67 33.2 근무지/학교 28 13.9 길거리(야외) 18 8.9 식당/커피숍 18 8.9 자동차안 1 0.5 자투리 시간 102 50.5 잠자리에서 41 20.3 귀가 중 31 15.3 출근(등교) 중 13 6.4 출근(등교) 전 9 4.5 식사시간 3 1.5 패션상품 쇼핑시 3 1.5 5.1 신뢰성과 타당성 분석 본 연구의 데이터 분석을 위하여 먼저 탐색적 요인분 석을 실시한 후 다음 단계로 변수들의 집중타당성과 판 별타당성을 통한 확인적 요인분석을 실시하였다. 그리고 마지막으로 수정된 측정모델을 기반으로 구조모델 경로 78 2013. 8
분석을 실시하였다. 먼저 탐색적 요인분석에서 모든 측정변수는 구성요인 을 추출하기 위해서 주성분분석을 사용하였으며, 요인적 재치의 단순화를 위하여 직교회전방식을 채택하였다. 문 항의 선택기준으로 고유값은 1.0 이상, 요인적재치는 0.5 이상을 기준으로 하였다. 총 36개 문항 중에서 7개 문항 이 이론 구조에 맞지 않게 적재되어 제거하였고, 최종 29 개 문항을 분석에 사용하였다. (표 3)에 나타난 것과 같이 측정된 값들은 요인적재량 0.5를 상회하고 공통성은 0.4 이상이며 고유값이 1.0 이상으로 본 연구에서 사용한 변 수들은 단일 차원의 구성개념임이 확인되었다. (표 3) 탐색적 요인분석 결과 (Table 3) Results of Exploratory Factor Analysis 구성개념 항목 요인적재량 공통성 고유값 성과기대 노력기대 사회적 영향 촉진조건 이용의도 이용행위 도전감 숙련도 플로우 경험 PE2 0.838 0.801 PE1 0.816 0.789 PE3 0.738 0.723 EE3 0.882 0.834 EE2 0.807 0.843 EE1 0.766 0.740 SI2 0.813 0.860 SI1 0.809 0.844 FC2 0.844 0.867 FC3 0.721 0.825 BI2 0.836 0.924 BI3 0.828 0.889 BI1 0.775 0.876 UB2 0.831 0.857 UB1 0.802 0.786 UB3 0.798 0.812 CH1 0.864 0.849 CH2 0.844 0.835 SK2 0.861 0.857 SK1 0.814 0.834 SK3 0.777 0.835 FL2 0.875 0.878 FL3 0.864 0.821 FL1 0.800 0.839 2.380 2.436 1.641 1.509 2.616 2.556 1.759 2.558 2.608 확인된 구성개념에 대한 신뢰성 검증을 위해 본 연구 에서는 측정도구별 내적일치성을 평가하는 Cronbach's 값을 계산하여 요인의 신뢰성을 평가하였다. 일반적으로 Cronbach's 값이 0.6이상일 경우 신뢰성을 가진다고 판 단하는데, 분석결과 모든 요인의 Cronbach's 값이 0.75 이상으로서 신뢰성에 문제가 없는 것으로 판단되었다. 집중타당성은 요인적재량 및 평균분산추출 값을 통해 평가하였다. 먼저 요인적재량은 0.6이상이면 집중타당성 이 있다고 하였는데[42], 본 연구에서 제시된 값은 0.6을 상회하고 있다. 또한 모든 구성개념의 평균추출분산 값 은 0.5이상을 상회하고 있어[43], 본 연구의 집중타당성 이 확보되었다고 볼 수 있다. 아래 (표 4)는 집중타당성과 신뢰성 검증 결과이다. (표 4) 확인적 요인분석 결과 집중타당성 (Table 4) Results of Confirmatory Factor Analysis Convergent Validity 성과 기대 노력 기대 사회적 영향 촉진 조건 이용 의도 이용 행위 측정 항목 표준화 적재량 PE1 0.836 PE2 0.771 PE3 0.771 EE3 0.772 EE2 0.928 EE1 0.744 SI2 0.840 SI1 0.833 FC3 0.887 FC2 0.676 BI1 0.885 BI2 0.969 BI3 0.919 UB1 0.822 UB2 0.926 UB3 0.824 평균분산 추출 Cronbach's 0.702 0.832 0.726 0.859 0.746 0.824 0.736 0.753 0.878 0.944 0.780 0.879 도전감 CH2 0.868 CH1 0.798 0.710 0.818 SK3 0.854 숙련도 SK2 0.829 0.764 0.889 SK1 0.878 FL3 0.829 플로우 FL2 0.897 경험 FL1 0.875 0.729 0.900 다음으로 판별타당성을 검증하기 위해 평균분산추출 값의 제곱근 값이 개념들간 상관계수를 상회하는지 여부 를 검토하는 방법을 이용하였다. 아래 표 5에서 보이는 것처럼 각 구성개념의 평균분산추출의 제곱근 값이 다른 구성개념간의 상관계수 값 보다 높은 값을 보여주기 때 문에 판별타당성 역시 확보되었다. 한국 인터넷 정보학회 (14권4호) 79
(표 5) 확인적 요인분석 결과 판별 타당성 (Table 5) Results of Confirmatory Factor Analysis Discriminant Validity 변수 1. 성과 기대 2. 노력 기대 3. 사회적 영향 4. 촉진 조건 5. 이용 의도 6. 이용 행위 평균 (S/D) 3.41 (.73) 3.75 (.77) 3.98 (.82) 7. 도전감 3.21 (.80) 8. 숙련도 3.74 (.82) 9. 플로우 (.97) 3.40 1 2 3 4 5 6 7 8 9.837.330.852.270.348.863 3.60 (.68).266.353.483.857 3.84 (.86).458.412.473.467.937 2.42 (.79).551.37.287.298.512.883.367.324.284.339.356.378.842.201.443.318.382.404.277.326.874.263.276.211.283.36.343.499.515.853 주) 대각선 값은 평균분산추출의 제곱근 값 5.2 가설 검정과 논의 구조모형방정식을 이용한 연구의 평가방법에는 카이 제곱을 검증하는 방법과 적합도 지수를 이용하는 방법이 있다. 그러나 카이제곱검증은 표본크기에 민감하고, 영가 설이 상당히 민감하므로 카이제곱검증에 전적으로 의존 하여 모형을 평가하지는 않는다[44]. 본 연구에서는 표본 크기에 민감하지 않고, 모형의 간명성을 고려하였으며, 적합도 평가지수의 기준이 확립된 RMSEA, TLI, CFI를 통해 모형의 적합도를 평가하였다. Browne & Cudeck[45] 에 따르면 RMSEA값은 0.05이하면 좋은 적합도이며, 0.05에서 0.08사이면 적합한 적합도 그리고 0.10 이상이 면 부적합한 적합도라고 하였다. TLI와 CFI의 경우 1부 터 0의 연속체에 따라 다르게 나타나며, 그 값이 0.90 이 상이면 적합도가 좋다고 할 수 있다[46,47]. 본 연구의 모 형 적합도는 아래 (표 6)에 나타난 것처럼 TLI=0.926, CFI= 0.937, RMSEA=0.059로 적합한 수준인 것을 알 수 있다. (표 6) 연구 모형의 적합도 (Table 6) Goodness of Fit Results x 2 =589 DF=346 p=.000 TLI=0.926 CFI=0.937 RMSEA=0.059 연구모형의 적합성이 검증되었으므로 추정된 경로계 수를 통해 가설을 검정하고자 한다. 구조모형 방정식을 바탕으로 한 경로분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 성과기대가 이용의도에 미치는 영향은 99% 신뢰 수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택되었다. 성과기대 의 주요 속성인 유용성은 패션앱 이용의도에 영향을 미 치는 것으로 검증되었고, 따라서 패션앱의 이용 의도를 높이기 위해서는 이용자가 얻고자 하는 유익한 최신의 패션정보를 제공하고 쇼핑이나 코디 등 패션과 관련한 실질적인 도움을 주어야 함을 알 수 있다. 두 번째 가설인 노력기대가 이용의도에 미치는 영향 은 95% 신뢰수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택되었 다. 즉, 노력기대의 주요한 속성인 사용의 편리성과 용이 성이 패션앱 이용의도에 영향을 미치는 것으로 검정되었 고, 이는 모바일 앱의 기획, 제작 및 관리시 사용자의 입 장에서 쉽고 편리하며 직관적인 사용자 인터페이스를 제 공해야 함을 의미한다. 애플의 아이폰이 인기를 끄는 이 유 중의 하나도 사용자 중심의 뛰어난 인터페이스 때문 임을 알 수 있다. 세 번째 가설인 사회적 영향이 이용의도에 미치는 영 향은 99% 신뢰수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택되 었다. 이는 주변의 다양한 사람들로부터 패션앱 이용에 대해 권유를 받거나, 주변의 시선을 의식하여 패션앱의 이용의도를 지각할 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 패 션앱의 런칭이나 출시 이후에 고객에게 홍보시 구전 마 케팅을 적극 활용하는 것도 유용한 방법이 될 수 있음을 의미한다. 네 번째 가설인 촉진조건이 이용의도에 미치는 영향 은 99% 신뢰수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택되었 다. 즉, 모바일 패션앱 이용자들이 패션앱을 이용하면서 기술적, 서비스적인 지원을 충분히 받게 될수록 패션앱 이용의도가 강화된다는 것을 의미하므로, 패션앱을 출시 할 때도 하나의 상품을 출시하는 것처럼 고객에게 양질 의 서비스를 제공하여야 할 것이다. 다섯 번째 가설인 이용의도가 이용행위에 미치는 영 향은 99% 신뢰수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택되 었다. 이 결과는 기존의 통합기술수용모형을 이용한 많 은 선행연구에서 검정된 결과와 다르지 않다. 즉, 이용의 도를 느끼게 할수록 이용행위가 확대됨을 의미하며, 이 용의도의 선행변수인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건이 모두 충족 될수록 이용행위도 확대된다고 볼 수 있다. 여섯 번째 가설인 도전감이 플로우 경험에 미치는 영 향은 99% 신뢰수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택 80 2013. 8
되었다. 이는 모바일 패션앱에 대해 호기심과 도전감을 자극하게 하는 요소를 적극 활용한다면 이용자가 모바 일 패션앱에 더욱 몰입하게 될 것이라는 시사점을 제공 한다. 일곱 번째 가설인 숙련도가 플로우 경험에 미치는 영 향은 99% 신뢰수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택되 었는데, 이는 모바일 앱에 익숙하고 숙달되어 있을수록 몰입의 경험을 더욱 쉽게 경험한다는 의미로 해석 할 수 있기 때문에 이용자로 하여금 모바일 패션앱에 숙달될 수 있도록 쉬운 접근성과 익숙한 환경을 제공하여 반복 적으로 사용할 수 있도록 하여야 할 것이다. 여덟 번째 가설인 플로우 경험이 이용행위에 미치는 영향은 99% 신뢰수준에서 유의하게 나타나 가설이 채택 되었다. 즉, 패션앱을 통해 몰입을 하여 플로우 경험을 할수록 패션 앱 이용행위도 확대된다고 볼 수 있으므로 패션앱 이용자들이 더욱 몰입할 수 있도록 오락적, 정보 적인 요소를 포함한 호기심을 유발하는 사항들을 적극 제공하고 동시에 쉽게 사용법이 숙련될 수 있도록 개발 되어야 할 것이다. 아래 (그림 2)는 가설검증 결과를 구조모형 경로값으 로 제시한 것이다. (그림 2) 구조모형 경로분석 결과 (Figure 2) Results of Path Analysis of Structured Equations Model 주) 표준화된 경로계수. ( )는 C.R. 값 * p<0.05, ** p<0.01에서 통계적 유의 이상의 결과를 바탕으로 가설검증 결과를 표로 정리 하면 아래 (표 7)과 같다. (표 7) 연구 모형의 가설검증 결과 (Table 7) Hypotheses Testing Results 가설 경로 P 값 검정 H1 성과기대 > 이용의도 0.000** 채택 H2 노력기대 > 이용의도 0.038* 채택 H3 사회적영향 > 이용의도 0.010** 채택 H4 촉진조건 > 이용의도 0.003** 채택 H5 행위의도 > 이용행위 0.000** 채택 H6 도전감 > 플로우경험 0.000** 채택 H7 숙련도 > 플로우경험 0.000** 채택 H8 플로우경험 > 이용행위 0.002** 채택 5. 결 론 급속한 모바일 환경의 도래는 경제, 문화, 정치 등 사 회 전반적인 부분과 개인, 기업에게도 다양한 측면의 영 향을 미치고 있다. 특히 기업의 입장에서는 고객과 소통 하면서 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 기존 오프라인 및 유선 인터넷 마케팅과 차별화된 모바일 마케팅을 구 현할 수 있는 좋은 수단이 되고 있으며, 더 나아가 새로 운 비즈니스 기회를 제공하기도 한다. 본 연구는 이러한 상황에서 모바일 앱의 이용을 촉진시키기 위한 요인이 무엇인지, 특히 기존의 통합기술수용모형이 잘 설명할 수 없는 모바일 앱의 특성을 반영한 요인들이 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 모바일 앱 중에서도 정보와 재미를 동시에 제공해 주는 앱을 대상 으로 하여 기존의 연구들이 대상으로 한 업무에 도움만 을 주는 기술들과 차별화하여 연구를 수행하였다. 본 연 구의 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫 째, 플로우 이론에 따라 재미를 추구하는 기술인 모바일 앱의 이용을 설명하는데 있어서 플로우 경험이 매우 의미있는 변수라는 사실이 확인되었다. 실제 오늘 날의 디지털 환경이 추구하는 다양한 기술들은 단순한 업무 생산성 향상이나 정보 제공을 넘어서 재미를 추구 하고 즐거움을 제공하는데 목적을 두려는 기술들이 많 다. 이러한 경우, 본 연구에서 검정한 플로우 이론은 이 들 기술들의 이용과정과 수용을 이해하는데 매우 효과적 인 개념적 틀을 제공한다. 둘 째, 본 연구는 몰입을 하는 플로우 상태를 경험하 기 위해서는 도전감과 숙련도가 필요하다는 플로우 이론 을 모바일 앱 환경에서 검정하였다. 이를 통해 단순한 업 무성과 향상에 대한 기대보다는 몰입을 경험하게 하는 요인인 적절한 도전의식 고취와 작업 숙달을 도와주는 한국 인터넷 정보학회 (14권4호) 81
기능과 기술이 필요함을 제시한다. 세 번째, 통합기술수용모형의 주요 변수인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 등의 변수가 모두 유의 한 것으로 모바일 환경에서의 신기술의 이용이나 수용을 설명함에 있어서 통합기술수용모형의 유용성을 다시 한 번 확인하였다. 마지막으로 본 연구에서는 즐거움과 정보를 동시에 제공하는 모바일 앱으로서 패션앱을 설정하여 그 세부적 인 이용 현황을 살펴보기도 하였다. 따라서 본 결과물은 모바일 패션앱을 마케팅 툴로서 활용하려는 기업들에게 패션앱 이용자의 현 수준을 제공해줌으로써, 모바일 패 션앱 이용자에 대한 이해를 돕고 패션앱의 활성화를 위 한 전략수립에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구는 모바일 패션앱 이용에 영향을 미치는 다양한 변수를 검 정하면서 각 요인에 대한 세부적인 기획과 운영방안에 대한 실무적인 시사점을 제시한 바, 본 연구를 통해 검정 된 각 요인들의 속성을 파악하고 해당 속성에 최적화된 기획 및 운영을 한다면 모바일 패션앱이 휼륭한 비즈니 스 모델 및 마케팅 툴로서 그 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다. 참 고 문 헌(References) [1] Naver Encyclopedia, 2011. http://www. naver.com [2] Wikipedia, 2011 www.wikipedia.org [3] Apple, http://www.apple.com 2011.1 [4] Gartner. http://www.gartner.com 2010 [5] Trend Monitor, http://www. trendmonitor.co.kr 2010 [6] Davis F. D, Bagozzi R. P, Warshaw P. R. User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models Management Science v.35, No.8, 1989, pp.982-1003 [7] Csikszentmihalyi, M. Play and intrinsic rewards Journal of Humanistic Psychology, v.15, no.3, 1975, pp.41-63 [8] Privette, G. and Bundrick, C.M., Measurement of Experience: Construct and Content Validity of the Experience Questionnaire, Perceptual and Motor Skills, 65, 1987. [9] Csikszentmihalyi, M.,&Csikszentmihalyi, I. Introduction to Part IV in Optical Experience: Psychological Studies of Flow in Consciousness. 1988, Cambridge University Press [10] Ellis, G.D., Voelkl, J.E., and Morris, C., Measurement and Analysis Issues with Explanation of Variance in Daily Experience Using the Flow Model, Journal of Leisure Research, 26(4), 1994. [11] Ghani, J.A., Supnick, R., and Rooney, P., The Experience of Flow in Computer-Mediated and in Face-to-Face Groups, Proceedings of the Twelfth international Conference on Information Systems, DeGross, J.I, I. Benbasat, G. DeSanctis, and C. M. Beath, Eds., New York, December 1991. [12] Csikszentmihalyi, M., & Lefevre, J. Optimal Experience in Work and Leisure Journal of Personality and Social Psychology v.56, 1990, pp.815-822 [13] Hsu C.L. and Lu H.P. Why do people play on-line games An extended TAM with social influences and flow experience Information & Management, v.41, no.7, 2004, pp. 853-868 [14] Park, J.W., Yoon, S.J., and Choi, D.C., A Study on Consumer Purchase Intention Using a Flow, Journal of Korean academy of marketing science, v.12, 2003, pp. 59-75. [15] Lu Y., Zhou T., and Wang B. Exploring Chinese users' acceptance of instant messaging using the theory of planned behavior, the technology acceptance model, and the flow theory Computers in Human Behavior, v.25, 2009, pp.29 39 [16] Sanchez, M. and Franco M.J The quasimoderating effect of perceived affective quality on an extending Technology Acceptance Model Computers & education, v.54, no.1, 2010, pp.37-46 [17] Ryu, I. and Choi, H.R., The Effect of Social Influence on Flow, Perceived Usefulness and Intention to Use in Online Community The Journal of information systems, v.17, no.2, 2008, pp.113-135 [18] Hoffman, D. and Novak, T. Marketing in Hypermedia Computer-Mediated Environments: Conceptual Foundations, Journal of Marketing, 1996. [19] Novak T. P., Hoffman,D. L., and Yung, Y. F. Measuring the customer experience in online environments: A structural modeling approach working paper, 1998 Vanderbilt University 82 2013. 8
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