Editorial Board

사물인터넷은 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷과 연결하는 기술로 지능화된 사물들이 네트워크를 통해 사람과 사물 또는 사물과 사물 간에 소통을 가능하게 하고, 상황인식 기반의 지식과 결합하여 지능적인 서비스를 제공하는 인프라이다. 사물인터넷은 4차 산업혁명의 가장 핵심적인 분야이며 스마트 디바이스, 클라우드, 빅데이터 기술 등과 융합하여 개방과 공유를 지향하는 초연결사회의 핵심 기술로 현재 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다(Park et al. 2019; Hyun 2020). 실세계에 존재하는 사물과 주위 환경에서 수집된 정보가 사용자의 요구사항에 따라 자율적으로 동작하는 서비스 기술인 사물인터넷은 인터넷을 통해서 실세계의 사물과 사이버 세계에 존재하는 사물이 서로 연결되어 다양한 유·무형적 서비스를 제공해 주는 기술이다(Choi et al. 2014). 최근 한국소비자원은 사물인터넷에 대한 다양한 학자들의 견해를 토대로 사물인터넷을 사물과 사물, 사람과 사물이 인터넷과 연결되어 상호소통하고 센서를 통해 외부세계의 데이터를 인식하고 이를 사용하여 스스로 작동하는 정보통신 인프라로 정의하면서 사물인터넷 개념에 있어서 핵심은 ‘연결성’, ‘외부세계에 대한 자율적 인식과 작동’을 필수적으로 포함하여야 한다고 보았다(Hwang & Ji 2020).

초기 사물인터넷은 주로 웨어러블, 스마트기기, 스마트 홈 등 일반 소비자 시장을 중심으로 한 소비자 사물인터넷(Consumer Internet of Things: Consumer IoT)을 중심으로 발전해왔다면, 최근 사물인터넷은 산업 분야로 산업 사물인터넷(Industrial Internet of Things: Industrial IoT)으로 발전하고 있다(Kim & Hwang 2018). 현재에도 소비자 중심의 사물인터넷은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 개인 소비생활과 관련하여서는 주로 자동차, 헬스 케어, 가정 영역에서는 사물인터넷 기술 개발 및 제품 출시 움직임이 두드러지고 있으며(Lee 2015), 사물인터넷은 단말기와 기기 보급 중심에서 사물인터넷 서비스로서 그 영역이 확장되면서 소비자 편익을 극대화하는 방향으로 진화하고 있다. 가트너社에 따르면 소비자 중심의 사물인터넷 디바이스가 사물인터넷 시장에서 63%를 차지한다고 발표하였으며, 2020년에는 새로운 무선 기술 규격의 사용이 증가함에 따라 사물 인터넷 기술 범위가 확대되고 소비생활에서 급격하게 발전할 것으로 전망하였다(Gartner 2019). 웨어러블 기기와 사람이 직접 조작하지 않아도 사물인터넷을 기반으로 가정 내 가전기기를 제어하고 통제할 수 있는 지능형 주거환경을 실현하는 스마트 홈 등이 소비생활과 관련된 대표적인 사물인터넷의 사례이며(Fig. 1) 현대 더 다양한 소비생활 분야로 확대되고 있다.

Fig. 1. 
The domain of IoT (Kim & Hwang 2018).

일반적으로 사회과학 분야에서 개인행동을 예측하고 설명하는데 Ajzen(1991)이 제시한 계획된 행동이론을 주로 적용해왔지만, Perugini & Bagozzi (2001)는 계획된 행동이론은 개인행동을 수행하는 데 있어 인지적 관점에서만 설명할 수 있고 행동을 수행하는 데 영향을 주는 감정적 요소를 포함하지 않았다고 지적하였다. 계획된 행동이론은 기존 변수인 태도, 주관적 규범, 지각된 행동 통제는 행위 자체에 대한 당위성을 제시하는 인지적 요소들이며, 감정적 측면을 간과하고 있기에 행위를 위한 명확한 동기적 내용을 포함하지 못한다는 한계가 있다. Perugini & Bagozzi (2001)는 이러한 부분을 보완하여 목표지향적 행동모형을 제안하면서 계획된 행동이론에서 다룬 기존의 구성개념인 태도와 주관적 규범을 포함한 예상정서(anticipated emotion)와 열망(desire)을 통해 인간의 행동 의도를 파악하고자 하였다. 목표지향적 행동모형은 열망이라는 매개변수를 추가하여 동기를 유발할 수 있도록 하여 기존 계획된 행동이론을 더 정교하게 만든 이론이다. 우수한 예측력 때문에 다양한 인간행동의 이해를 위한 수단으로써 최근에 주목을 받아오고 있다(Song et al. 2012).

목표지향적 행동모형은 계획된 행동이론의 모든 기존 변수들이 포함되어 있지만, 새롭게 제시된 변수 중 하나인 열망 때문에 간접적으로 행동의도에 영향을 미치도록 재정의 되었다. 또한, 과거행동과 감정요인의 영향력을 고려하기 위해 열망 이외에 긍정적 예상정서(positive anticipated emotion), 부정적 예상정서(negative anticipated emotion), 과거 행동의 빈도(frequency of past behavior), 그리고 과거행동의 최신성(recency of past behavior)이라는 새로운 개념들이 목표지향적 행동모형에서 제시되있다. 새롭게 제시된 개념들에 대해서 보다 구체적으로 살펴보면, 열망이란 행동 주체가 사람, 사물 그리고 행동을 포함하는 목표 대상에 대해 가지는 강렬한 감정 상황으로 정의될 수 있다(Perugini & Bagozzi 2004). 목표지향적 행동모형에서 열망은 행동의도와 기존 계획행동이론의 변수들(태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제), 목표지향적 행동모형에서 추가된 변수들(긍정적 예상정서, 부정적 예상정서, 과거 행동 빈도와 최신성)을 매개함으로써 목표행동에 대한 의사결정 과정을 완성하는 핵심적 역할을 수행하고 있다(You 2014). 예상정서는 대상행동을 실행하기 전의 불확실한 상황에 개인이 대상행동에 대해 가지게 되는 사전적 감정들로 설명되는데(Carrus et al. 2008), 예상정서 개념의 도입으로 목표지향적 행동모형은 기존의 계획 행동이론이 설명할 수 없었던 인간행동 결정의 감정적 부분을 고려 수 있다. 목표지향적 행동모형에서 과거행동은 구체적으로 과거 행동의 빈도와 최신성으로 구분하였으며 과거 행동의 빈도는 열망, 의도와 행동의 예측변수로 기능하며, 과거 행동의 최신성은 행동을 예측하는 변수로 작용. 과거 행동 개념의 도입으로 목표지향적 행동모형은 그동안 계획 행동이론이 간과해왔던 목표 행동의 반복습관이 실제 행동에 영향을 미치고 있음을 밝히고 있다(Lee & Yoon 2017).

목표지향적 행동모형은 개인의 행동을 이해하는 심리적 프로세스에 대한 설명력은 크게 향상되므로(Perugini & Bagozzi 2004; Carruset al. 2008: Song et al. 2012; Lee & Yoon 2017) 소비자 의사결정 과정을 이해하기에 더 적합하다고 할 수 있다(Yoon 2014; Zhang et al. 2017). 소비자의 사물인터넷에 대한 예상정서는 소비자가 사물인터넷을 이용하고자 하는 소비자 행동에 대한 설명력을 증가시키며, 대상 행동을 실행하기 전의 불확실한 상황에서 개인이 가지게 되는 사전 감정으로, 이용 여부를 결정하는 중요한 역할로 견지될 수 있으며, 예상정서의 여러 가지 변수 가운데 소비자의 사물인터넷에 대한 긍정적 예상정서와 부정적 예상정서를 측정하고자 한다. 또한, 열망은 마음의 동기 상태를 나타내는 것으로써 목표지향적 행동모형에서 행동을 수행하려는 가장 중심적인 결정요인이며, 열망과 행동의도 간 정(+)의 관계를 실증적으로 확인할 수 있어 인간의 다양한 의사결정 과정 모형에서 증명된 열망의 역할은 소비자의 사물인터넷 이용의도와 관련해서도 무리 없이 적용될 수 있으리라 본다.

사물인터넷에 대한 연구는 사물인터넷의 적용과 실현을 위한 핵심기술 개발을 중심으로 이루어져 왔으며, 최근 다양한 사물인터넷 제품이 소비자의 일상에 자리 잡으면서 소비자가 사물인터넷을 채택하는 데 영향을 미치는 요인에 대한 연구의 필요성이 제기되었다(Chang et al. 2014; Gao & Bai 2014; Shin & Lee 2015; Al-Momani et al. 2016; Choi & Kim 2016; Yang 2016; Park & Kwon 2017; Alhogail 2018; Lee & Sung 2018). 소비자가 사물인터넷을 채택하는 데 영향을 미치는 요인을 밝히기 위해 기술수용모형(TAM), 계획된 행동이론(TPB), 합리적 행위이론, 기술수용모형, 동기유발이론 등이 통합된 확장된 통합기술모형(UTAUT) 등의 행동모형을 활용하고 있다. 더 나아가서는 소비자의 심리와 가치를 중심으로 사물인터넷 이용과 관련한 연구도 이루어지고 있다.

Chang et al.(2014)은 사물인터넷 제품에 대한 소비자의 경험이 구매 의도에 중요한 매개 변인임을 밝히며 사물인터넷이 가진 특징과 소비자의 감정적 경험, 실용적 경험 간의 관계를 검증하였다. 사물인터넷 기반 웨어러블 기기에 대한 Lee et al.(2014) 연구에서는 효율성, 기능성, 혁신성, 오락성 등의 사물인터넷 특성이 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고 Gao & Bai (2014)는 확장된 기술수용모형 이론을 중심으로 사물인터넷 기술에 대한 소비자의 수용을 결정하는 통합 요소 모형을 개발하고 테스트하는 것을 목적으로 연구를 수행한 결과 인지된 유용성, 용이성, 사회적 영향, 즐거움, 인지된 행동조절 요인은 사용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다고 하였다. Choi & Kim(2016)은 기술수용모형 이론을 도입하여 사물인터넷 기술이 사용된 제품 중 하나인 스마트워치를 중심으로 제품의 특성이 소비자의 내적/외적 동기에 미치는 영향과 제품에 대한 사용태도, 행동의도를 검증하였으며 유용성, 즐거움, 자기 표현성이 사용에 대한 태도가 행동 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혔다. 스마트홈 서비스에 관한 Kim(2016)의 연구에서는 지각된 혜택과 프라이버시 위험이 지각된 가치를 매개로 사용 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. Yang(2016)은 거주 형태에 따라 어떤 서비스 특성을 고려하여 마케팅 및 R&D 전략을 수립을 위해 계획 행동 이론을 확장하여 검증한 결과 서비스 유용성, 지각된 위험, 서비스 제공자에 대한 신뢰가 소비자 수용에 영향을 미친다고 하였다.

Kim et al.(2017)은 기술수용 모형과 가치수용모형을 중심으로 홈 IoT 이용의도를 분석한 결과 인지된 가치가 이용의도에 영향을 미치며, 인지된 혜택이 인지된 가치에 강한 영향을 미친다고 하였다. Park & Kwon(2017)은 스마트 폰을 통해 사물인터넷 서비스를 사용하고 있는 소비자들의 인구통계학적 분석을 통하여 사용자 계층별 차이와 만족도를 분석한 결과, 사물인터넷 사용자들은 매력성에 가장 큰 관심을 보였으며, 가치성은 전체 계층에서 호감을 보이는 것으로 나타나 편리한 서비스로 받아들여지고 있는 것으로 확인되었다. Hwang et al.(2017)은 기술수용모형을 통해 홈 IoT 이용의도를 분석한 결과, 개인의 혁신성, 제품의 혁신성은 지각된 용이성에 긍정적 영향을, 지각된 용이성이 지각된 유용성과 이용의도에 긍정적 영향을 미치며, 지각된 비용은 이용의도에 부정적 영향을 미친다고 하였다. Lee et al.(2018)은 사물인터넷이 구현된 제품을 사용하는 소비자의 심리학적 특성과 요구를 탐색하기 위해 혁신성과 자기조절초점이 사물인터넷 제품에 대한 만족도, 구전 의도, 지속 사용 의도에 미치는 영향을 설문을 통해 확인하였다. Alhogail(2018)은 사물인터넷 기술을 채택하는 가장 중요한 요인이 신뢰 요인임을 제시하였으며, 신뢰 형성에 미치는 선행요인으로 안정성과 관련된 요인이 사물인터넷 기술채택에 가장 큰 효과를 미친다고 보았다. Kim(2018)은 사물인터넷 기술이 접목된 스마트면세점은 고객만족과 Lock-In에 긍정적인 영향을 미쳐 기존의 면세점에 사물인터넷 기반의 온라인 면세점 가치가 접목되었을 때 고객만족 및 Lock In 효과에 긍정적 영향을 주고 있음을 밝혔다. Lee & Sung(2018)은 기술과 소비자 간의 관계에 대한 검증을 시도한 결과 사회적 비교와 목표 프레임의 상호작용이 소비자의 목표지향 행동을 지속시키는 데 유의미한 영향을 미치는 것을 확인하였지만, 사물인터넷 기술 자체의 발전이 소비자의 삶을 풍요롭게 만들기는 어렵다는 사실을 확인하였다.

Zhang & Lee(2019)는 다양한 맥락에서의 사물인터넷 서비스에 대한 소비자 경험 수준이 확인하였고, 오락성, 정보성, 인간 가치 상실, 적합성, 호환성이 소비자의 사물인터넷 서비스 수용 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악하였다. 또한, 공공안전 사물인터넷 서비스에 관한 Cha et al.(2019)은 경제적인 가치와 반복적인 경험이 지각된 용이성을 매개로 수용 의도를 높인다고 하였다. Park et al.(2019)은 기대불일치모형을 중심으로 사물인터넷 제품 지속사용의도를 분석한 결과, 관리성을 제외한 기대 가치 요인들이 기대 충족에 유의미한 영향을 미쳤다. 1~2인의 적은 인원수 가구에서는 관리성, 보상성, 확장성 등 사물인터넷 본연의 기능에 더욱 집중하는 경향을 보이며 저소득층은 사물인터넷 제품 사용 시 필요 없는 콘텐츠를 최소화하며 보상적 가치를 기대 만족에 중요한 요소로 여긴다고 보았다. Lee & Shin (2019)은 통합기술모형을 중심으로 사물인터넷 채택 의도를 분석한 결과 네트워크 외부성이 소비자의 사용 이점에 대한 인식과 그에 따른 채택에 영향을 미치는 데 중요한 역할을 한다고 보았다. Hyun(2020)은 가치기반 수용모형(Value-based Adoption Model: VAM)을 토대로 지각된 소비가치를 중심으로 소비자의 행동 의도를 검증한 결과 속성신념-태도-행동의도로 이어지는 연결성을 확인하였다.

본 연구에서는 소비자의 사물인턴넷 이용의도에 영향을 미치는 요소들을 확인하기 위해 Perugini & Bagozzi(2001)가 제안한 목표지향적 행동모형을 적용하여, 구성개념 간의 영향 관계를 파악하고자 한다. 이를 수행하기 위해 Fig. 2와 같이 연구모형이 설정되었다.

Fig. 2. 
Research model.

목표지향적 행동모형을 적용한 기존연구들은 태도, 주관적 규범, 예상정서는 열망에 직접적인 유의한 영향을 미친다고 보았다(Perugini & Bagozzi 2001; Taylor 2007). Perugini & Bagozzi (2001)는 태도는 특정 대상에 대해 느끼는 긍정적 혹은 긍정적 평가를 모두 포함하는 신념을 의미하며, 이러한 태도는 열망에 직접적인 영향을 미친다고 하였다. Taylor(2007)는 주관적 규범과 긍정적ㆍ부정적 예상정서는 열망에 유의한 영향을 미치고, 열망이라는 매개변수를 통해 행동에 대해 간접적으로 영향을 미친다고 보았다.

지각된 행동통제감은 개인이 어떤 행동을 위해 필요한 자원과 기회를 충분하게 보유하고 있을 때 발생하는 자신감이나 능력으로 행동의도를 예측하는 중요 요인이다(Ajzen 1991). 이는 개인이 특정 행동을 하는데 자기효능감이 부족한 상황에서도 여전히 열망을 형성하기에 지각된 행동통제감은 목표지향적 행동모형에서 열망, 행동의도에 영향을 미친다(Perugini & Bagozzi 2001; Taylor 2007; Carruset et al. 2008). Perugini & Bagozzi (2001)는 궁극적으로 열망은 목표지향적 행동에 대한 선행변수와 행동의도 간에 매개역할을 하며, 행동의도에 직접적으로 유의한 영향을 미치는 결정적인 변수라고 강조했다. 특히 Taylor(2007)는 목표지향적 행동모형에서 열망은 궁극적으로 잠재적 소비자의 행동의도와 실제행동에 유의한 영향을 미친다고 보고했다. 이러한 선행 연구를 토대로 소비자의 사물인터넷 이용의도에 영향을 미치는 관련 변수들의 관계를 구조적으로 분석하기 위해 구성개념 간 인과관계에 분석을 위한 연구가설은 다음과 같다.

H1: 사물인터넷에 대한 태도는 열망에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H2: 사물인터넷에 대한 주관적 규범은 열망에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H3: 사물인터넷에 대한 긍정적 예상정서는 열망에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H4: 사물인터넷에 대한 부정적 예상정서는 열망에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H5: 사물인터넷에 대한 지각된 행동통제는 열망에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H6: 사물인터넷에 대한 지각된 행동통제는 이용의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H7: 사물인터넷에 대한 열망은 이용의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

본 연구를 수행하기 위해 목표지향적 행동모형을 토대로 소비자의 사물인터넷 소비행동 관련 변인을 측정하기 위한 척도를 구성하였으며, 구체적 내용은 Tabel 1과 같다. 고찰된 구성 개념을 토대로 2019년 3월 21일 사물인터넷을 이용하고 있거나 관심 있는 대학생 소비자 5명을 대상으로 FㆍGㆍI를 실시하였으며 그 결과를 측정 도구 구성에 반영하였다. 구성된 축종 도구의 문항은 소비자행동 연구자, 소비자학 교수, 소비자교육 전문가 등 관련 전문가들과 함께 내용타당도를 검증하였으며, 2019년 4월 12일부터 4월 28일까지 소비자 30명을 대상으로 예비조사를 시행하였으며 그 결과를 반영하여 최종 측정 도구를 완성하였다.

사물인터넷 소비행동과 관련한 목표지향적 행동모형 관련 변인은 태도 5문항. 주관적 규범 4문항, 긍정적 예상정서 4문항, 부정적 예상정서 4문항, 지각된 행동통제 6문항, 열망 4문항과 이용의도 4문항으로 수렴되었다. 각 문항의 점수가 높을수록 동의 수준이 높은 5점 Likert 척도로 구성되었으며, 각 변인의 신뢰도를 분석한 결과 Cronbach’s α 값이 0.8 이상으로 나타나 높은 신뢰성을 보였다(Table 3). 태도는 소비자가 사물인터넷에 대한 일관적인 호의적, 비호의적으로 반응하는 경향이며, 주관적 규범은 사물인터넷 이용행동에 대한 사회적 압력에 대해 소비자의 지각으로 사물인터넷 이용행동에 대한 남들 의견에 대한 소비자의 주관적 생각이다. 긍정적 예상정서와 부정적 예상정서는 사물인터넷 이용행동으로 소비자가 예상하는 긍정적 감정과 부정적 감정이다. 지각된 행동통제는 사물인터넷 이용행동을 실행하기가 쉽고, 자기 의지의 통제 속에 있다고 믿는 수준이며, 이용의도는 소비자가 사물인터넷을 이용하고자 하는 의향이다.

본 연구는 성인 소비자를 대상으로 온라인 조사기관(http://www.embrain.com)을 통해 본 조사를 하였다. 성별 및 연령을 고려하여 유의 할당으로 연구대상을 표집으로 2019년 5월 10일부터 5월 20일까지 실시하였다. 총 480명이 응답하였고 부실응답을 제외하고 총 468부의 설문지를 최종분석에 사용하였으며, 연구대상자의 인구통계학적 특성은 Table 2와 같다.

수집된 자료는 SPSS ver. 21.0과 AMOS Version 21.0 통계 프로그램을 활용하여 결과를 분석하였다. 연구대상자의 일반적 특성을 파악하기 위해 빈도분석, 축종 도구의 타당성 검증을 위해 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis), 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis), 측정 도구의 신뢰성 검증을 위해 신뢰도 분석, 측정 변인 간의 상관관계 분석(correlation analysis), 측정 변인의 일반적 수준을 파악하기 위해 기술통계 분석을 실시하였으며, 모형과 관련 변인들 간 영향력을 검증하기 위해 구조모형 분석(structural equation modeling analysis)을 실시하였다.

소비자의 사물인터넷 이용의도와 목표지향적 행동모형 관련 변인(태도, 주관적 규범, 긍정적 예상정서, 부정적 예상정서, 지각된 행동통제, 열망)의 일반적 수준을 살펴본 결과는 Table 3과 같다. 소비자의 사물인터넷 이용의도는 평균값이 3.45로 나타나 중간값(3.00)을 상회하는 수준으로 나타났다. 목표지향적 행동모형의 관련 변인들의 일반적 수준을 살펴보면, 사물인터넷에 대한 태도가 평균 3.82(± 0.81)로 가장 높은 경향을 보였으며, 주관적 규범(3.78 ± 0.68), 지각된 행동통제(3.78 ± 0.68), 긍정적 예상정서(3.59 ± 0.73), 열망(3.48 ± 0.84), 모두가 중간값(3.00)을 상회하는 수준으로 나타났으며, 부정적 예상정서(2.81 ± 0.91) 또한 중간 값(3.00)보다 다소 낮은 수준을 보여 소비자들은 사물인터넷에 대해 긍정적으로 인식하고 있다.

연구 모형의 적합도를 검증하기 전에 측정 도구의 신뢰성과 타당성을 검증하였으며 그 결과는 Table 4, Table 5와 같다. 전체 모형에 대한 측정 도구의 신뢰도 분석 결과 Cronbach’s α 값이 0.80에서 0.93으로 나타나 내적 일관성이 확보된 것을 확인하였다. C.R(construct reliability) 값 또한 0.82에서 0.94로 나타나 0.7을 상회하고 있어 신뢰도가 확보되었음을 알 수 있다.

측정 도구의 타당성을 확인하기 위해 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석은 주성분 분석을, 요인 간 상호 독립성을 확보하기 위해 직각 회전 방식(varimax)을, 수렴된 문항을 중심으로 확인적 요인 분석을 실시하였으며 그 결과는 Table 4와 같다. 각 요인의 표준화 요인 적재 값이 0.5이 상으로 나타나 개념 타당성(construct validity)이 확보 되었으며, AVE (average variance extracted) 값 역시 0.5 이상(Byrne 2009; Hair et al. 2009)의 조건을 부합하여 모든 요인의 집중 타당성(convergent validity)은 확보되었다. 확인적 요인분석을 통해 태도 5문항, 주관적 규범 4문항, 지각된 행동통제 6문항, 긍정적 예상정서 4문항, 부정적 예상정서 4문항, 열망 4문항, 이용의도 4문항으로 구성 개념이 수렴되었다.

다음으로 상관관계 분석을 통해 변수 간 판별 타당성(discriminant validity)을 확인하였다. 판별 타당성은 각각의 측정개념이 서로 다른 측정치를 나타내는지를 확인하는 기법으로 Fornell & Larcker(1981)에 의해 제시된 측정오차의 분산을 바탕으로 속성의 분산 정도를 나타내는 추출된 AVE를 이용하여 확인할 수 있다. Ping(2004)은 AVE 값이 상관계수의 제곱(R²)보다 크면 다른 요인들과의 상관관계보다 내적으로 더 높은 상관이 존재한다고 하였다. 각 변수의 AVE의 제곱근 값을 계산한 내용을 바탕으로 확인한 결과 Table 4와 같으며, 모든 구성개념의 AVE 값의 제곱근 값이 다른 구성개념의 상관계수보다 높게 나타나 연구에서의 판별 타당성은 충분히 확보되었음을 알 수 있다.

측정 모형의 적합도는 확인적 요인분석 결과인 Table 5에 나타난 적합 지수를 통해 확인하였다. χ²=1418.426**, df=548, p**<0.01, χ²/df=2.588(1≤χ²/df≤3), GFI=0.872(≥0.9), AGFI=0.844(≥0.9), IFI=0.920(≥0.9), TLI=0.907(≥0.9), CFI=0.919(≥0.9), RMSEA=0.051(≤0.8)을 보였다. NFI=0.875로 연구모형은 87.5%로 양호하며, RMR은 0에 가까울수록 양호하므로 RMR=0.047로 나타나 양호한 것으로 판단하였다. Hair et al.(2009)이 제시한 기준을 바탕으로 전반적으로 권장 측정 모형의 적합 지수를 웃돌기 때문에 연구에서 제시된 구조 모형은 분석에 적합한 것으로 나타났다. 모형의 적합도 평가에서 관찰된 χ²가 모형에 잘 맞는다는 가정에서 확률치(p-value)로 나타내는데 그 확률치가 상당히 작으면(보통 0.05이하) 모형은 현실적 부합이 안 된다고 결정할 수 있으나 χ² 검정의 p 값이 0.05 이하라고 해서 모형 전체의 적합도가 낮아진다고 확정적인 결론을 짓기보다는 여러 지수를 고려하여 결론을 내리는 것이 일반적이다(Hair et al. 2009; Moon 2009; Kim 2010).

소비자의 사물인터넷에 대한 목표지향적 행동모형 관련 변인들(태도, 주관적 규범, 긍정적 예상정서, 부정적 예상정서, 지각된 행동통제, 열망)과 이용의도 간의 관계를 알아보기 위해 구조 모형 분석 결과는 Fig. 3과 같다. 연구모형의 구조모형의 적합도 지수는 χ²=1418.426** df=548, **p<0.01, χ²/df=2.588, GFI=0.872, AGFI=0.844, NFI=0.875, IFI=0.920, TLI=0.907, CFI=0.919, RMSEA=0.051, RMR=0.047로 나타났다고 제시된 적합도 지수는 기준을 충족하고 있다.

Fig. 3. 
Final research model.

구조방정식 분석을 통한 각각의 가설에 관한 내용을 살펴보면, 부정적 예상정서와 열망과의 관계, 지각된 행동통제와 이용의도와의 관계를 제외하고는 모두 통계적으로 유의하다는 결과가 나타났다. H1, H2, H3, H5, H7은 채택되었으며, H4와 H6은 기각되었다. 소비자의 사물인터넷에 대한 태도(β=0.48), 주관적 규범(β=0.24), 지각된 행동통제(β=0.29), 긍정적 예상정서(β=0.21) 순으로 열망에 정(+)의 관계로 통계적으로 유의한 영향을 미치며, 열망(β=0.81) 또한 이용의도에 정(+)의 관계로 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 4개 경로(태도 → 열망, 주관적 규범 → 열망, 긍정적 예상정서 → 열망, 지각된 행동통제 → 열망)와 1개 경로(열망 → 이용의도)가 모두 통계적으로 유의한 결과로 도출되었다. 사물인터넷을 사용하고자 하는 잠재적 소비자의 이용의도 형성에 가장 큰 추진 요소라고 할 수 있는 열망은 소비자가 사물인터넷에 대해 긍정적인 태도와 감정을 가지며, 쉽게 이용할 수 있다고 느끼고, 주위 사람들이 긍정적인 지지할 경우 증가하는 것으로 나타났다.