Analysis of user acceptance of information and communications technology for electrical safety inspection based on a choice experiment and hierarchical Bayesian model

Hwarang Lee, 구윤모 (2024) · Technological Forecasting & Social Change · DOI ↗

한국 ICT 기반 스마트 전기안전점검 (IoT 센서 + 실시간 데이터 전송) 의 소비자 수용성 을 hierarchical-bayesian discrete-choice-experiment 으로 분석. 응답자 1,000 명. 현장 점검 반대 20% (프라이버시 58%, 불편 1/3), 스마트 점검 반대 13% (정확성 우려가 최대) — 스마트가 더 수용성 높음. 핵심 선호: 전원 차단 없음 + 짧은 점검 주기 (실시간 > 연간 > 3 개월). 정책 함의: 스마트 점검의 정확성 확보 + 프라이버시 보호 가 채택 결정.

• RQ: 한국 사용자가 기존 현장 점검 (on-site) vs ICT 기반 스마트 점검 에 부여하는 효용은 얼마인가? 반대 이유는 무엇인가?
• 방법론: hierarchical-bayesian discrete-choice-experiment (HB-DCE) + 개인 의견 변수 (현장·스마트 점검에 대한 4-pt scale) 통합
• 데이터: 한국 1,000 명 응답자, 6 속성 (점검 방식, 주기, 전원 차단, 데이터 정확성, 비용 등)
• 주요 발견: (1) 현장 점검 반대 20% — 프라이버시 58%, 불편 33%. (2) 스마트 점검 반대 13% — 정확성 우려 최대, 프라이버시도 영향. (3) 선호 순서: 전원 미차단 > 짧은 주기 (실시간 > 연간 > 3 개월). (4) HB 추정으로 개별 응답자 사후분포 추출.
• 시사점: 스마트 점검의 정확성 확보 (센서 신뢰도 + 알고리즘) + 프라이버시 보호 (de-identification, 정보 흐름 명시) 가 채택 결정. 한국 전기안전 정책은 기술 자체 보다 사용자 신뢰 확보가 우선.

요약

이 paper 는 구윤모 · Hwarang Lee 의 3 기 (2022-2026) 의 ICT 도메인 확장 작업. Hwarang Lee 의 에너지시스템 모형 라인 에서 ICT 수용성 분석 으로의 방향 전환 — 구윤모 본업 (이산선택 모형) 의 전기안전 IoT 응용.

방법론적 핵심은 hierarchical-bayesian discrete-choice-experiment 의 개인별 사후분포 추출 + 현장/스마트 점검에 대한 의견 변수 통합. Srivastava et al. (2020, 2021) 의 survey 의견 변수 활용. 응답자별 왜 동의 / 반대하는지 의 이유 도 분석.

핵심 발견:

(i) 현장 점검 반대 이유: 프라이버시 (58%), 불편 (33%), 불필요성. 프라이버시 가 압도적 — 점검원의 방문 자체 가 개인 공간 침해. 동의자는 전기 화재 예방, 효과성, 정보 제공 을 이유.

(ii) 스마트 점검 반대 이유: 정확성 우려 (최대) — Gimpel et al. (2020) 의 expected performance 강조와 일관. Berger et al. (2022) 의 monetary incentives 가 최대 와 다름 — 한국 응답자는 기술적 신뢰 가 우선. 프라이버시도 영향 (Julsrud & Krogstad 2020 — 데이터 전송 시 개인정보 누출 우려).

(iii) 스마트 점검 동의 이유: 편리성 (최대), 실시간 전기안전 정보 제공, 전기 화재 예방.

(iv) DCE 결과 (Table 4): 모든 계수 1% 수준 유의. 전원 미차단 강한 양 효과 (전원 차단은 사용자에 불편). 점검 주기 — 짧을수록 선호 (실시간 > 연간 > 3 개월 > 다년).

구윤모 의 연구 궤적 안에서 이 paper 는 3 기 ICT 도메인 의 전기 안전 영역 확장, hyejong-joo-2026-digital-product-passport (2026 DPP HB) 와 함께 2020 년대 HB 도구 응용 시리즈.

핵심 결과

항목	비중 / 효과
현장 점검 반대	20% (프라이버시 58%, 불편 33%)
스마트 점검 반대	13% (정확성 우려 최대)
스마트 점검 동의	87% (편리성 + 화재 예방)
전원 미차단 선호	강한 양 (1% 유의)
짧은 점검 주기 선호	강한 양
점검 주기 순위	실시간 > 연간 > 3 개월

• 프라이버시 가 현장 점검 반대의 압도적 이유
• 정확성 우려 가 스마트 점검 반대의 핵심
• HB 의 개인별 사후분포 가 맞춤형 정책 설계 가능

방법론 노트

hierarchical-bayesian discrete-choice-experiment (HB-DCE):

$$U_{nj} = \beta_n' X_j + \gamma_n^{powerCut} D_{j, powerCut} + \gamma_n^{interval} \text{interval}_j + \varepsilon_{nj}$$

$\beta_n, \gamma_n \sim$ Bayesian posterior. 의견 변수 (현장 / 스마트 점검에 대한 4-pt scale) 가 individual characteristic prior 로 입력 — Bayesian posterior 의 hyper-parameter 영향.

식별 가정: (i) SP 응답이 실제 행동 근사, (ii) 의견 변수의 exogeneity (점검 방식 선호와 내생적 결정 아님 가정), (iii) HB 의 정규 prior 적합.

연구 계보

이 paper 는 (i) Train (2003) HB-DCE 정통, (ii) Srivastava et al. (2020, 2021) 의 survey opinion + HB 라인, (iii) Berger et al. (2022), Gimpel et al. (2020) 의 smart device acceptance 정통, (iv) Lowering customer's switching cost using B2B services for telecommunication companies HB 직접 선행 — 의 결합. 구윤모 의 연구 궤적 3 기 ICT 도메인 확장.

See also

• 구윤모
• Hwarang Lee
• hierarchical-bayesian
• discrete-choice-experiment
• smart-device-acceptance
• electrical-safety
• 프라이버시 우려
• Technological Forecasting & Social Change
• Lowering customer's switching cost using B2B services for telecommunication companies

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논문 (4)

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