생성형 AI는 방대한 데이터를 기반으로 사용자의 요구에 부합하는 콘텐츠를 자동 생성함 으로써 창의성과 생산성을 동시에 향상시키고 있다. 구독경제 기반의 생성형 AI 서비스는 소비자와 기업 모두에게 혜택을 제공한다. 소비자는 높은 초기 비용 없이 지속적으로 서비스를 이용할 수 있으며, 기업은 반복적인 매출과 고객 데이터를 기반으로 서비스 품질을 고도화할 수 있다. 이와 같은 선순환 구조가 안정적으로 유지되기 위해서는 소비자의 지속적인 유료 구독이 필수적이다. 이에 본 연구는 생성형 AI 서비스에 대한 구독의도 형성 요인을 규명하기 위해 기술수용모델(TAM)과 어포던스(Affordance) 이론을 통합한 연구모형을 제시하고 실증 분석을 수행하였다. 생성형 AI 사용 경험이 있는 직장인 134명을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였으며, 수집된 자료를 SPSS 27.0과 PROCESS macro를 활용하여 상관분석, 다중회귀분석, 그리고 매개효과 분석을 실시하였다. 분석 결과, 어포던스 요인 중 개인화된 도움 제공은 인지된 유용성과 인지된 용이성 모두에 유의한 영향을 미쳤고, 맥락 인지는 인지된 유용성에만 유의한 영향을 미쳤다. 반면 대화의 의인화는 두 인지 요인 모두에 유의한 영향을 보이지 않았다. 또한 인지된 용이성은 인지된 유용성에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 두 인지 요인은 모두 이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 이용의도는 구독의도에 가장 강력한 영향을 미치는 핵심 변수로 확인되었고, 인지된 유용성과 용이성은 이용의도를 매개로 구독의도에 간접적인 정(+)의 효과를 보였다. 본 연구는 생성형 AI와 구독경제의 융합이라는 새로운 소비 패러다임에 대한 이론적 기반을 제공함과 동시에, 사용자 경험 중심의 AI 서비스 설계 및 구독형 비즈니스 전략 수립에 실무적 시사점을 제시한다.

This study investigates the structural mechanisms underlying user acceptance of generative AI services by integrating cognitive and affective dimensions of user experience. Based on the Technology Acceptance Model, Expectation–Confirmation Theory, and flow theory, a research model was developed and tested through an online survey of 387 Korean users with more than three months of experience. Structural equation modeling confirmed that cognitive and affective responses significantly influence satisfaction and trust, which in turn predict loyalty, with trust showing the strongest direct effect. Satisfaction and trust also mediated these relationships, while flow strengthened the satisfaction–loyalty path and resistance to technology was not significant. These findings highlight the importance of incorporating emotional and experiential factors alongside functional aspects. Practical implications suggest that fostering trust, engagement, and perceived value is essential for sustaining loyalty in generative AI services.

This study proposed and empirically validated an integrated conceptual model combining protection motivation theory (PMT) and the theory of planned behavior (TPB) to explain the policy acceptance of special evacuation stair installation and the evacuation intentions of users in deep subway stations. An online survey was conducted among metropolitan subway riders (18 items total, 15 core items), and data were analyzed using SPSS Statistics 26.0 for exploratory factor analysis (EFA), multiple regression, K-means cluster analysis, and chi-square tests. EFA confirmed a four-factor structure—awareness, perceived feasibility and trust, behavioral intention, and policy acceptance—with Cronbach α ≥ 0.78 for all factors. Regression results indicated that attitude and perceived behavioral control significantly predicted behavioral intention (p < 0.001) that in turn demonstrated strong explanatory power for policy acceptance (p < 0.01). Cluster analysis identified three user typologies (“high awareness–high acceptance,” “moderate awareness–moderate acceptance,” and “low–awareness–low acceptance”), and chi-square tests revealed significant group differences in prior training and in-depth guidance participation (p < 0.05). The findings suggested that the integrated PMT–TPB model effectively captured the determinants of evacuation stair acceptance and intention, providing a foundation for tailored communication and training strategies.

PURPOSES : Basic research to calculate the appropriate gap acceptance for autonomous vehicles at merging section. Research on whether users prefer short or long gap acceptance. METHODS : Using a driving simulator, experience autonomous driving with different gap acceptance in different weather condition, and analyze which gap acceptance is preferred using survey and biometric data. RESULTS : Regardless of the weather condition, long gap acceptance was preferred, and difference was especially clear in rainy or foggy situation. CONCLUSIONS : It was analyzed that users prefer long gap acceptance over short gap acceptance, and that they feel less frustrated due to long gap acceptance when weather condition is poor.

This paper analyzes the main factors affecting user selection of a small-sum electronic payment system using survey data of 396 users. Several findings emerge. First, users consider three pillars and eight factors in adopting a new system : system feature

본 연구는 스마트웨어의 사용자 수용 요인에 관한 연구로서 기존의 이론적인 연구과정에 대한 고찰과 이를 신기술인 스마트웨어에 적용하고자 하는 근거를 제시하였다. 신제품에 대한 소비자 수용 및 저항에 대한 연구를 중심으로 혁신의 특성, 소비자의 지각된 위험, 기존의 소비자의 수용 모형 등을 살펴보고 잠재적으로 예견된 스마트웨어 수용모델에 대해 살펴보았다. 이러한 응용으로 시나리오를 기반으로한 스마트웨어의 수용요인을 조사하였다. 본 연구에서는 시나리오를 기반으로 사용자들의 니즈를 파악하고 그러한 니즈로부터 각 디바이스의 기능을 적용할 수 있는 SNFD 분석을 사용하였다. 사용자를 대상으로 FGI를 실시한 결과로부터 사용자니즈를 파악하고 기능 범주화를 하였으며 정서 및 태도를 도출하였다. 시나리오에서 제시된 기능에 대한 필요도와 각 시나리오의 정서적 느낌에 대한 설문을 실시하였다. 사용자는 건강과 운동에 대해 관심이 있는 것으로 나타났다. 따라서 사람들은 스마트웨어의 건강 지원 기능을 가장 필요로 하고 있는 것으로 밝혀졌다.

Purpose – Blockchain technology, which has the characteristics of credibility, security, integrity and decentralization, has brought innovation to internet platforms that mediate peer to peer transactions, as well as changes to the contents distribution services. Blockchain-based copyright distribution platforms can solve problems which have been articulated on prior internet social networks: increased market dominance of platform business because of centralization with no reward to creators who upload on platforms, and lack of fairness, such as unfair profit distribution between the copyright holder and businesses. With this background, the current research confirmed the factors that affect the intention of usage and behaviors, targeting potential users of blockchain-based copyright distribution platforms. Research design, data, and methodology – Centered around the UTAUT2 Model, the research model was designed with 'Perceived Security' added as Construct, and 'Age' and 'Knowledge Level' added as moderating variables. For data, 607 responses were collected by an online survey, and 601 responses were included in the final analysis. We analyzed the research model and sample by using SPSS 23.0 and AMOS 23.0 on the collected responses. Results – First, results of research on whether Constructs make positive effects on Intention of use is: social influence, facilitating conditions, habit, and perceived security had positive effects on intention of use, and performance expectancy, effort expectancy, hedonic motivation, and economic value did not. Second, results of the research on whether facilitating condition, habit, and intention of use made an impact on using behaviors, it was shown that only habit and intention of use made positive effects. Third, in two groups divided by age above or under 40, group effort expectancy, intention of use, habit, and intention of use had controlling effects, and facilitating condition, intention of use, perceived security, and intention of use had effects in both groups. Conclusions – The research shows that no matter how great a blockchain-based platform is, if advantages of blockchain are not proved in various industries and utilized in real life like the internet, blockchain-based distribution systems will develop slowly. Rather than a short-term inducement emphasizing technology, there is a need for a strategic approach that can foster the environment.