본 연구는 기술수용모델(TAM), 컴퓨터 사회적 행위자 이론(CASA), 그 리고 자극-유기체-반응(S-O-R) 모델을 종합적으로 활용하여, AI 기반 디지털 휴먼 투어 가이드의 ‘신기술적 속성’과 ‘사회적 행위자 특성’이 문화관광 맥락에서 방문객의 감정적 경험 및 문화적 정체성 형성에 어떻 게 작용하는지를 규명하였다. 이를 위해 현장 조사와 온라인 설문을 통 해 총 436부의 유효 표본을 확보하고, 구조방정식 모형과 매개분석을 실 시하였다. 연구 결과, 지각된 기술적 새로움(technological novelty), 신 뢰도(credibility), 인간적 특성(anthropomorphism), 그리고 행위성 (agency)은 모두 방문객의 감정적 경험을 유의미하게 높이는 것으로 나 타났으며, 이는 직·간접적으로 문화적 정체성을 강화하는 데 기여하였다. 반면 지각된 지능적 우위(intelligent advantage)는 통계적으로 유의한 영향이 확인되지 않아, 경험 중심의 맥락에서는 순수하게 합리적인 기술 적 특성만으로는 충분한 방문객 공감을 이끌어내기 어렵다는 점이 시사 되었다. 본 연구는 S-O-R 모델 내에서 감정적 경험의 매개 역할을 부각 함으로써, TAM 및 CASA 이론의 적용 범위를 확장하였다. 또한 실무적 으로는 AI 기반 투어 가이드 디자인 시 새로움, 신뢰도, 인간적 특성, 그 리고 상호작용적 행위성을 강조함으로써 방문객의 감정적 몰입과 문화적 태도를 제고할 수 있음을 제안한다.

Guided by the Technology Acceptance Model (TAM), Computers Are Social Actors (CASA), and the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model, this study examines how AI-driven digital human tour guides’ “new technological attributes” and “social actor traits” shape visitors’ emotional experiences and cultural identity in cultural tourism. Drawing on 436 field and online surveys, we employed structural equation modeling with mediation analysis. The findings show that perceived technological novelty, credibility, anthropomorphism, and agency significantly enhance visitors’ emotional experiences, which in turn strengthen cultural identity. However, perceived intelligent advantage was not significant, suggesting that purely rational features may not resonate in experience-based contexts. These results extend TAM and CASA by highlighting emotional experience as a mediator within the S-O-R framework. Practically, we recommend emphasizing novelty, credibility, human-like traits, and interactive agency in AI tour guide design to deepen visitor engagement and cultural attitudes.

Abstract
I. Introduction
II. Theoretical Basis and Research Hypothesis
    1. AI-driven digital human tour guides as Both New Technologyand Social Actors
    2. Research Hypothesis and Theoretical Model
III. Research Design
    1. Data Collection
    2. Measurement
V. Data Analysis
    1. Reliability and Validity Tests
    2. Correlation Analysis
    3. Evaluation of the Research Model
    4. Main Effect Test
    5. Mediation Effect Test
V. Discussion
VI. Conclusions

<논문요약>

• Ma Zhicheng(Sejong University) | 마지성 (세종대학교)