--- type: paper slug: hyungjin-park-2016-realistic-content title: >- Prospect of the Next-generation digital content industry: Three perspective approach to the User acceptance of the Realistic content technology authors: - '[[hyungjin-park]]' - '[[hyenyoung-yoon]]' - '[[junseokhwang]]' year: 2016 venue: '[[picmet]]' doi: '' categories: - '[[innovation-economics]]' methods: - '[[structural-equation-modeling]]' - '[[technology-acceptance-model]]' - '[[confirmatory-factor-analysis]]' themes: - '[[digital-content]]' - '[[virtual-reality]]' - '[[perceived-risk]]' last_updated: '2026-05-17T20:30:00+09:00' --- # Prospect of the Next-generation digital content industry: Three perspective approach to the User acceptance of the Realistic content technology *[[hyungjin-park]], [[hyenyoung-yoon]], [[junseokhwang]] (2016)* · [[picmet]] > 한국 사용자 N=429 (2015 년 9-10 월, 51 문항 Likert 5 점) 설문으로 realistic content (VR + AR + 홀로그램) 의 user acceptance 를 Davis 1989 [[technology-acceptance-model]] 에 3 perspective (content / device / risk) 의 11 개 요인을 통합해 [[structural-equation-modeling]] 으로 검증. 결과: Flow→PU β=0.686, Spatiality→PU β=0.626, Interaction→PEU β=0.307, Display→PEU β=0.760, Privacy risk→IU β=-0.243; PU→IU β=0.760 으로 PU 가 최강 predictor. - **RQ**: 차세대 디지털 콘텐츠로 지목된 realistic content (VR/AR/홀로그램) 의 user acceptance 를 결정하는 다차원 요인은 무엇인가, 그리고 그것이 [[technology-acceptance-model]] 의 PU/PEU 경로에 어떻게 결합되는가 - **방법론**: [[technology-acceptance-model]] 확장, [[confirmatory-factor-analysis]], [[structural-equation-modeling]] (IBM SPSS Amos 23, IBM SPSS 23) - **데이터**: 한국 사용자 N=429 (2015.9-10 온라인 설문), Likert 5 점 51 문항; 49 세 이하·realistic content 인지자; 남 207·여 222, 10대 109·20대 111·30대 103·40대 106 - **주요 발견**: Path coefficient — Flow→PU 0.686 (p<0.01), Spatiality→PU 0.626 (p<0.05), Interaction→PEU 0.307 (p<0.01), Display→PEU 0.760 (p<0.05), Privacy risk→IU -0.243 (p<0.01), PU→IU 0.760 (p<0.001), PEU→IU 0.087 (p<0.05); Reality·Interface·Psychological risk·Financial risk 모두 유의하지 않음 (Financial risk 는 Cronbach's α=0.499 로 제거); 모형 적합도 χ²=528.224 (df=226), GFI=0.911, CFI=0.923, RMSEA=0.056 - **시사점**: realistic content 보급은 단순 기술 quality 가 아닌 *flow 경험 설계* (PU 경로) + *privacy 보호* (IU 경로) 가 핵심; 정책적으로는 9 대 전략 산업 (MSIP 2014) 진흥 시 콘텐츠 특성 perspective 가 device 특성 perspective 보다 우선 ![Realistic content 의 3 핵심 기술 (VR + AR + 홀로그램)](/papers/201601_ParkH_Prospect_of_the_next_generation_digital_content_industry_Three_perspective_approach_to_the_user_acceptance_of_the_Realistic_content_technology/fig1.jpeg) ## 요약 웨어러블 디바이스 보급으로 차세대 디지털 콘텐츠 산업의 새 시대가 도래한다는 진단 하에, 한국 미래창조과학부 (MSIP) 가 2014 년 9 대 전략 산업의 유일한 콘텐츠 부문으로, Gartner 가 2016 년 10 대 전략 기술의 ambient UX 핵심 기술로 realistic content (VR + AR + 홀로그램) 를 지목했다. Facebook 의 Oculus 20 억 달러 인수, KZero 2018 년 28 억 달러 시장 전망 등 산업 신호는 강한데, *user acceptance* 측면 검증은 제한적이었다 — 기존 VR/AR 수용 연구는 device 측에 치우쳤다는 gap. [[hyungjin-park]] · [[hyenyoung-yoon]] · [[junseokhwang]] 은 Davis 1989 [[technology-acceptance-model]] 의 PU + PEU 핵심 구조에 *3 perspective* (content characteristics: Flow / Reality / Spatiality / Interaction · device characteristics: Display / Interface · perceived risk: Financial / Psychological / Privacy) 의 11 요인을 통합해 [[structural-equation-modeling]] 으로 추정한다. Csikszentmihalyi (1990) flow theory, Cunningham (1967) perceived risk theory, Featherman and Pavlou (2003) e-services adoption risk facets 를 이론 토대로. 설문은 2015 년 9-10 월 한국 49 세 이하 realistic content 인지자 429 명, Likert 5 점 51 문항. 분석은 Cronbach α 내적 일관성 → [[confirmatory-factor-analysis]] → [[structural-equation-modeling]] 의 3 단계. [[confirmatory-factor-analysis]] 결과 Financial risk (α=0.499) 는 제거됐고, modification indices 가 PEU→PU 경로를 harmful 로 지목해 제거 후 모형 적합도가 GFI 0.911 / CFI 0.923 / RMSEA 0.056 으로 acceptable. 경로계수에서 Flow (β=0.686) 와 Spatiality (β=0.626) 가 PU 로 강하게 연결, Display (β=0.760) 와 Interaction (β=0.307) 이 PEU 로 연결, Privacy risk 만 IU 에 음 (β=-0.243) 으로 유의. PU 가 IU 에 대해 β=0.760 으로 PEU (β=0.087) 보다 훨씬 강함 — content 특성이 device 특성보다 우선한다는 함의. Reality / Interface / Psychological risk 는 모두 유의하지 않았는데, *Reality* 는 realistic content 의 정의 요소이나 사용자 인지에서는 분화된 차원이 아닌 것으로 해석. 한계는 (i) 표본의 76% 가 실제 미경험자, (ii) 한국 단일 시장, (iii) 51 문항 cross-section 으로 동적 수용 추적 불가. [[junseokhwang]] 3 기 (2014-2019) 의 차세대 콘텐츠 / [[virtual-reality]] / [[wearable-device]] 라인의 출발 작업. ## 핵심 결과 Table 5, SEM 경로계수 (modified model): | Perspective | Path | Std. β | p | |---|---|---|---| | Content | Flow → PU | **0.686** | 0.001 | | Content | Spatiality → PU | **0.626** | 0.011 | | Content | Interaction → PEU | 0.307 | 0.003 | | Device | Display → PEU | **0.760** | 0.013 | | Risk | Privacy risk → IU | **-0.243** | 0.001 | | TAM core | PU → IU | **0.760** | <0.001 | | TAM core | PEU → IU | 0.087 | 0.049 | 비유의: Reality, Interface, Psychological risk. Financial risk 는 Cronbach α=0.499 로 모형 진입 전 제거. Fit indices: χ²(226)=528.224, GFI=0.911, AGFI=0.882, CFI=0.923, RMSEA=0.056. ## 방법론 노트 11 개 잠재변수의 측정 신뢰성을 Cronbach's α 로 점검 (α>0.6 통과 기준), [[confirmatory-factor-analysis]] 로 모형 식별성·적합도 검증 후, modification indices 가 PEU→PU 경로를 *harmful* 로 지목해 제거. [[structural-equation-modeling]] 모형의 핵심 식은 잠재변수 $\xi$ (관측치 $x$) 와 종속 잠재변수 $\eta$ (관측치 $y$) 의 구조 방정식: $$ \eta = B\eta + \Gamma\xi + \zeta, \quad y = \Lambda_y \eta + \varepsilon, \quad x = \Lambda_x \xi + \delta $$ 여기서 외생 잠재변수 $\xi$ 는 Flow·Spatiality·Interaction·Display·Privacy risk 등 9 차원, 내생 잠재변수 $\eta$ 는 PU·PEU·IU. Identification idea 는 *modification index* 로 모형 misspecification 을 driven 하게 식별하고 (PEU→PU 제거), CFI/RMSEA 가 conventional threshold (CFI>0.9, RMSEA<0.08) 를 넘는지로 판단. Privacy risk 만 IU 에 직접 음 (-0.243) 경로 — perceived risk 가 PU·PEU 우회 channel 을 가진다는 Featherman and Pavlou (2003) 결과의 realistic content 도메인 재현. ## 연구 계보 Davis (1989) [[technology-acceptance-model]] 본가, Tornatzky and Klein (1982) innovation characteristics meta-analysis, Adams et al. (1992) · Hendrickson et al. (1993) 의 TAM 재현 라인, Legris et al. (2003) TAM 비판 + external variable 확장. Content 측 토대는 Csikszentmihalyi (1990) flow theory + Han (2015) mixed reality content design. Risk 측 토대는 Cunningham (1967) perceived risk theory + Cho (2011) digital media risk + Featherman and Pavlou (2003). [[junseokhwang]] 의 3 기 (2014-2019) [[content-industry]] 라인이 *VR / AR / 홀로그램* 같은 *next-generation* 미디어로 확장하는 출발 작업. TEMEP 내 [[changjun-lee-2014-charged-contents]] 같은 콘텐츠 가격·사용자 행태 라인과 sibling. ## See also - [[junseokhwang]] - [[hyenyoung-yoon]] - [[picmet]] - [[technology-acceptance-model]] - [[structural-equation-modeling]] - [[confirmatory-factor-analysis]] - [[virtual-reality]] - [[perceived-risk]] - [[digital-content]]