Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
자율주행자동차란 자동차 관리법 제2조 제1의 3호에서 ‘운전자 또는 승객의 조작 없이 스스로 운행이 가 능한 자동차’ 로 정의 하고 있다. 또한, 기술적인 정의로 인지,제어,판단과 관련된 미국의 SAE단계 에따라 Lvel0~Level단계로 구분되어 진다.(Lee, 2017) 여기서, 자율주행 기술은 1990년대 인공지능(AI : Artificial Intelligence)의 발전이 급진전 되면서 연구가 본격화 되었으며, 2009년부터 구글, 벤츠 등의 차량제조사, IT기 업들이 자율주행차 시범주행을 시작하면서 국내·외적인 관심과 투자가 지속적으로 증가되고 있다. 자율주행 자동차는 구글 자율주행자동차, 자율주행 우버택시, 서울대 스누비, 한국교통대학교 아이브(ive) 등의 브랜드 로 현실화되고 있다.(KAIA, 2016) 최근에 자율주행자동차 도입의 필요성을 주장하는 논거는 두 가지로 설명 되어 진다. 하나는 교통약자들에게 교통접근성을 보장해 주는 것이다. 몸이 불편한 장애인이나 노약자를 포 함하여 교통약자들에게 이동권을 보장해줄 수 있다는 것이다. 또 다른 관점은 안전성에 대한 이야기이다. 최 근 통계에 따르면, 운전자의 실수로 발생되는 자동차사고 인명피해와 재산상의 손실은 전 세계에서 매년 126만 명이 교통사고로 사망한다는 통계가 보고되었으며, 또한 자동차 사고관련 운전자 안전의무 불의행에 의한 사고는 전체 56.0%로 교통사고가 이루어지고 있다. 여기서 자율주행자동차는 앞서 제시한 문제점을 해 결하는 대안으로 제안 되고 있다.(Lee, 2017)
자율주행자동차 수용성 연구가 필요한 이유는 크게 2가지로 설명될 수 있다. 첫째, 자동차는 우리사회에 서 가장 중요한 필수품 중 하나로써 자동차에 대한 사용자성향 등에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있 지만, 현재 자동차의 의미에 대하여 새로운 패러다임을 바꿀 수 있는 자율주행자동차에 대한 사용자의 수용 성과 관련한 연구가 국내에서는 아직 다양한 연구가 이루어지고 있지 않고 있다. 둘째. 산업혁명이 처음 시 작되었던 영국의 경우 기존 산업의 반발에 의해 자동차 규제 법안을 만들고 자동차 산업의 성장을 늦추게 되었다. 결국 이로인해 영국은 독일과 미국에게 자동차 산업을 내어주게 되는 일이 발생하게 되었다. 이처럼 새로운 기술을 먼저 개발하더라도 수용성을 파악하는 것과 신산업의 준비를 위하여 수용성 영향에 대한 연 구가 이루어지지 않는다면 새로운 기술 혹은 새로운 산업 발전을 할 수 있는 시기를 놓치게 된다.
따라서, 본 연구에서는 미래의 자율주행자동차가 대중들에게 보급이 되기 전 일반인들이 생각하는 자율주 행자동차 수용요인들에 대하여 기존 선행 연구에서 미비하거나 새로 추가되어야 할 요인과 우리나라 정서에 맞는 수용 요인들을 분석 하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 두 가지 측면에서 자율 주행자동차의 수용 성에 대한 연구들과 차별성을 두고 있다. 우선 기존 수용성 연구는 기술수용모델에 의한 기술적인 안전성 요 인에 대한 연구에 중점을 두었지만 본 연구에서는 선행 연구에서 미비하거나 새로 추가되어야 할 요인들 중 경제성, 환경성, 윤리성, 편의성 등의 요인들을 동시에 고려하여 연구를 수행 하였다. 물론 안전성 중심으 로 수용성 요인을 분석하고자 하는 기존 연구들의 논지를 부정하는 것은 아니며, 다만 본 연구에서는 기존연 구보다 더 많은 잠재요인들을 찾아내고 이를통해 자율주행자동차를 사용자 입장에서 수용성에 영향을 미치 는 요인들을 종합적으로 분석 하고자 하였다.
2. 연구방법 및 논문의 구성
본 연구에서는 자율주행자동차 수용성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 R프로그램을 이용한 텍스 트마이닝방법과 PLS 구조방정식을 사용하여 모형을 개발하고 모혈결과에 대한 논의를 수행 하였다. 안전성 과 편의성 잠재요인은 기존 선행연구를 통해 검증된 요인으로 본 연구에서 포함하여 반영하였고, 구조방정 식 모델링을 하기 앞서, 텍스트마이닝 분석을 사용한 이유는 잠재요인과 외생변수 사이의 관계성을 분석하 기 위해 텍스트마이닝 분석을 적용하였고, 앞서 분석된 텍스트마이닝 Keyword분석을 통하여 윤리성, 환경성, 경제성 잠재요인과 외생변수를 설명할 수 있는 관계를 반영하여 연구하고자 하였다. 또한, 본 연구에서는 자 율주행자동차의 수용성에 대한 요인 연구를 위해서 자율주행자동차에 관심이 있는 대상자 및 자율주행자동 차 관련 연구에 참여한 대상자를 대상으로 설문조사 실시하여 실증 분석을 수행 하였다. 잠재요인과 외생변 수 도출과 수용성 연구에 대한 연구 방법론은 기존 선행연구 문헌분석, 통계조사를 참고하여 자율주행자동 차와 관련된 키워드 분석을 통해 검토하여 외생변수로 정의될수 있는 요인들을 도출 하였다. 본 연구의 흐름 도는 다음 아래 <Fig. 1>와 같다.(Sung, 2019)
Ⅱ. 선행연구 고찰
자율주행자동차의 수용을 위한 연구는 첫째 기술수용모델을 기반으로 한 이론적인 연구, 둘째 자율주행자 동차의 부분적 이슈를 다룬 연구, 셋째 자율주행기능 경험을 통한 자율주행자동차 수용성의 연구, 마지막으 로 실증연구를 거치지는 않았으나 자율주행자동차의 도입으로 인한 다양한 사회적 변화를 지적하고 문제점 등을 제기한 전문가 분석 등이 있다.
자율주행자동차에 대한 수용 요인 분석을 위해 Kim et al.(2016)은 일반 사용자에게 설문을 실시하였는데 자율주행자동차의 오작동 및 시스템 오류에 대한이슈가 가장 크게 느낀다고 조사되었다. 자율주행자동차의 수용성 연구에서 Seo(2017)은 사용된 요인들은 지각된 가격, 안전에 대한 우려, 프라이버시에 대한 우려를 설 정하였고 연구 결과 프라이버시 우려에 대한 요인이 중요한 것으로 실증 연구결과로 나타났다. 이 연구에서 는 부정적인 측면에 대한 요인 관계에 비중을 두었으나 한계점에서는 긍정적인 측면의 요인 분석이 필요한 것으로 기술하였다.
이외 자율주행자동차와 관련된 국내 연구들 중 Lee(2018)와 Choi and Ji(2015)는 자율주행자동차 수용성 요인 을 분석하기 위해 AHP방법론을 이용하여 분석하였고, Yang(2018)와 Jo(207)은 CB-SEM을 이용하여 자율주행 자동차 수용요인을 분석하였고 정책의 개선 방향 및 개선 방안을 제시 하였다. 국외 연구들은 Kann(2017)은 인터뷰를 통해 자율주행자동차 수용요인을 분석하였고 교통체증이 일반인들이 생각하는 수용성에 영향을 주 는 요인임을 밝혔다. 또한, Zumd(2016)와 Casley and Quartulli(2013)은 자율주행자동차의 수용성 연구에서 안전 성, 가격, 생산성, 환경, 법적인 측면에서 연구하였고, 연구 결과로 안전성과 생산성 효과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 실증되었다. Adell(2009)와 Venkatesh et al.(2003)은 자율주행자동차의 수용성 연구에서 성과기 대, 노력기대, 사회적영향, 행동의도, 촉진조건, 경험, 자발성 측면을 고려하여 기술수용모델을 확장하여 실증 분석하였다. 이와 같이 선행연구들에서는 자율주행자동차 수용성에 영향을 주는 요인들 중 주가 되는 요인은 안전성이었다. 또한 안전성 측면에서 자율주행자동차의 수용성을 고려함과 동시에 자율주행자동차에 대한 긍 정적인 요인과 부정적인 요인을 모두 고려한 연구가 진행되었지만 기술수용모델에 반영되는 요인들로 제한적 이었다. 이에따라, 본 연구에서는 다양한 요인들에 대한 실증 분석이 필요한 것으로 분석하였다. 특히 Kim(2016)은 윤리성 측면을 고려한 수용성에 대한 설문을 하였으나 자율주행자동차 수용에 관한 인식조사 설 명에 대한 추가적인 연구가 할 필요가 있는 것을 결론으로 제시하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 자율주행자 동차의 수용성에 대한 다양한 요인들을 찾아내고, 이 요인들을 통해 수용성 분석을 하고자 하였다.
Ⅲ. 관련 자료수집
1. 잠재요인의 정의
본 연구에서는 국내 선행 연구와 해외 선행 연구들의 주요 속성, 기술 특성이 반영된 기술수용모델 를 통 해 설명력이 검증된 변수로 잠재요인으로 정의하였고 국내 연구에서 아직 반영되지 않은 변수와 최근 이슈 가 되고 있는 변수를 함께 고려하여 잠재요인으로 설정 하였다. 첫째, 안전성과 편의성 잠재요인은 자율주행 자동차 수용성과 관련된 선행논문에서 공통적으로 고려된 점을 반영하여 본 연구에서도 잠재요인으로 정의 하였다. 둘째, 경제성 잠재요인은 기존 선행연구에서 매개효과분석으로만 검증된 변수로 본 연구에서는 잠재 요인으로써 정의하여 분석하였다. 셋째, 윤리성 잠재요인은 국내 Kim(2016)연구에서 자율주행자동차 윤리성 에 대한 연구가 이루어 졌지만, 윤리성이라는 한 개의 요인에 의해 수용성을 분석한 한계점과 모형화를 진행 하지 않아 본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 윤리성 변수도 함께 고려하여 분석하였다. 마지막으로 환경성 잠재요인은 해외연구에서만 설명력이 검증된 변수로 자율주행자동차가 실용화되면 주변 환경에 대한 영향 과 법제도와 관련한 개념을 포괄할 수 있는 잠재요인으로 본 연구에서 잠재요인으로 정의하였고, 잠재요인 정의에 대한 내용은 정의에 대한 내용은 아래 <Table 1>과 같다.
외생변수는 잠재요인을 설명하는 변수이며, 외생변수가 되는 안전성, 편의성의 경우 선행논문에 설명력이 검증된 외생변수로 구성하였고, 그 이외 윤리성, 경제성, 환경성 잠재요인을 설명하는 외생변수에 해당되는 법률, 효용적가치, 경험, 개인보안, 기술, 가격, 신뢰, 사회적영향, 촉진조건으로 이 변수들은 텍스트마이닝을 통하여 분석된 외생변수이다. 텍스트마이닝 분석에서는 상위10%에 해당되는 키워드를 분석하여 기존 선행 연구들에 부합 되는 점을 고려하여 설정하였다. 따라서, 본 연구에서는 자율주행자동차 수용성에 미치는 설 명변수는 경제성(Economy), 안전성(Safety), 윤리성(Ethics), 환경성(Environment)과 편의성(Convenience) 5가지 의 잠재요인과, Law(법률), Personal security(개인보안), Technology(인지,제어,판단), Experience(인지도,경험), ATT(효용적가치), Price Value(가격가치), Confidence(신뢰도), Social Influence(사회적영향), FAC(촉진조건) 9가 지의 외생변수 그리고 내생변수인 수용의도(Acceptance Intension)로 정의하였다. 그 내용을 정리한 결과는 아 래 <Table 2>과 같다.(Sung, 2019)
2. 설문지
본 연구에서는 사용된 설문 문항의 구성은 잠재요인이 되는 5개 요인들을 시작으로 총 42문항으로 구성하 였고 마지막에는 응답자의 인구통계학적 특성을 묻는 질문으로 구성하였다. 설문 문항은 기존 연구들과 전 문가들의 의견을 바탕으로 만들어졌으며, 설문지 문항은 ‘전혀 아니다(1)’에서 ‘매우 그렇다(5)’로 리커트 (Likert) 5점 척도로 제작되었다. 본 조사 이전에 30명을 대상으로 파일럿 테스트와 사전조사가 실시되었으며, 이를 바탕으로 설문조사 항목을 수정 및 보완하였다. 그 결과, 안전성의 문항은 3문항으로 감소하였다.
본 설문조사는 2019년 10월 7일부터 10월 16일까지 오프라인으로 진행하였다. 조사응답자 대상은 20세 이 상의 일반인으로 운전자와 비운전자를 모두 포함하였다. 비운전자들도 설문에 포함시킨 이유는 기존 연구들 과 다르게 도로 위에는 운전자뿐만 아니라 보행자 및 이륜차 운전자 등 다향한 유형이 존재하기 때문이다. 그들은 자율주행자동차의 잠재적 소비자이며, 도로 위에서 간접적으로 자율주행자동차를 경험할 수 있고, 자 율주행자동차를 탑승하는 수요자가 될 수 있기 때문이다. 또한 자율주행자동차를 구매하는 주변인들에게 영 향을 미칠 수 있기 때문이다. 더나아가 자율주행자동차가 상용화되면 기존 운전면허를 가지고있는 일반자동 차를 주행하는사람과 자율주행자동차 사이에서 발생되는 생각의 차이도 발생할 것이다. 따라서 본 연구에서 는 운전자와 비운전자 모두 포함시켜 연구를 진행하는 것이 더 적합하다고 판단하였다.
본 연구에서 데이터 분석은 먼저 인구통계학적 특성 계패키지 SPSS 23.0을 사용빈도분석을 통해 파악하 였고, R을 이용하여 “PLSPM”라이브러리를 이용하여 측정도구의 신뢰도 및 타당성 검증 그리고 모형평가를 실시하였다. 본 연구에서 설문조사는 표본수는 GPower 3.1.9.4에서 분석된 최소표본수를 분석하여 반영하였 고 문항수 42문항으로 구성 된 설문지는 최총 325부를 실시하였다.
Ⅳ. PLS 구조방정식에 관한 이론적 고찰
구조방정식은 여러 변수들 간의 상관관계 분석을 통해 공통 요인을 추출하여 변수 보다 적은 수의 구조로 축약, 요약(잠재요인)하는 방법인 요인분석을 통해 잠재요인과 외생변수간의 영향을 미치는 관계를 설명하는 데 장점을 가지고 있으며, 변수간의 가중치를 파악할 수 있다. 일반적으로 사용되는 CB-SEM(AMOS, LISREL, EQS)의 경우 모수 추정치MLE(Maximum Likelihood Estimation, 최대우도법)을 가정하여 모형을 구축 하게 되므로 모형 개발을 위해 분석대상이 되는 변수가 어떠한 분포를 따르는지 모르는 경우 뿐만 아니라 정규분포를 따른다는 가정이 일치하지 않을 수 있기 때문에 공분산 구조모델을 이용하는 CB-SEM 방법은 문제점이 있다.(Yoon and Kim., 2014). 이에반해 Herman(1982)는 설명이 가능한 분산을 최대화하여 모수 분석 이 가능한 OLS(Ordinary Least Square, 최소제곱법)를 기반으로 한 PLS(Partial LeastSquare, 부분최소제곱법)조 방정식은 반복 OLS를 이용하여 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석)를 토대로 다수의 잠재요인에 대한 최적관계를 탐색하는 방법이다. 본 연구에서 PLS 구조방정식을 사용한 이유로 Lee(2017)는 설문 대상 자료에 대한 불분명한 정규분포에 가정에 대한 자료에서 사용할 수 있다고 설명하였고, Jung(2012)는 이용자 측면에서 내생변수에 영향을 미치는 여러 가지 설명변수의 수가 변할 수있을 때 PLS구조방정식을 사용하는 것을 밝혔다. Hair et al.(2011)은 이론의 탐구 또는 기존 이론의 확장에 대한 연구에서 PLS구조방정식이 적합 하다고 하였으며, Wold(1980)는 ‘모수들 간의 구조적 연관성과 설명력을 최적화 시킬 수 있는 추정 방법이며, 감명도 문제를 최소화 할 수 있다’라고 설명하였다.
이에 따라, 본 연구에서는 설문자료를 바탕으로 자율주행자동차 수용요인을 모형화하여 구조적인 분석을 하기위해 PLS구조방정식을 사용하여 분석하였다. PLS 구조방정식은 외부모델(outer model)과 내부모델(inner model)로 구분된다. 이중 요인에서 잠재요인으로 화살표가 향하는 외부모델을 반영지표모델(reflective model) 이라고 하고, 잠재요인에서 직접 요인으로 화살표가 향하는 외부모델을 조형지표모델(formative model)이라고 한다. 외부모델A는 반영지표모델로 나타내지며, 외부모델B는 조형지표모델로 나타낸다. 합성신뢰도(CR)의 공식은 다음 아래식과 같다.
PLS구조방정식의 잠재요인을 평가하는 항목 중 평균분산추출(Average Variance Extracted, AVE)은 0.5이상이 면 집중타당도가 확보된 것으로 판단 것으로 보며 이의 공식은 다음 아래식와 같다.(Fornell and Larcker, 1981)
PLS 구조방정식의 모형개발 절차는 총 5단계로 진행하게 된다. 연구가설 및 데이터 수집, 변수의 수렴타 당성 확인, 변수의 공선성 문제 확인, 변수의 유의성 및 타당성 확인 단계를 거쳐 최종 요인 및 변수를 이용 하여 모형검증을 실시한다. 모형개발 절차는 첫째, 외부모형인 반영지표와 조형지표 평가 후 다음으로 내부 모형평가 순으로 진행하게 된다. 그 내용을 정리한 결과는 아래 <Table 3>와 같다.(Oh, 2018)
Ⅴ. PLS-구조방정식 모형개발 및 가설검증
1. PLS-구조방정식 모형개발
설문으로 구성된 측정도구(Survey)를 평가하기 위해서 먼저 신뢰도 평가를 실시하였다. 반영지표에 대한 신뢰도 평가는 내적 일관성 신뢰도와 지표신뢰도를 통해 분석하는 절차를 따른다. 첫째, 내적 일관성 신뢰도 에 대한 평가 기준은 콜론바흐 알파계수(CR) 0.7 이상과 t-value T-value≥1.96으로 잠재요인을 구성하는 외 생변수(설문안)에 대하여 일관성이 있는지에 대한 평가로 신뢰도(Condficence)는 0.837로 분석되었고, 경험 (Experience)은 0.792, 촉진조건(FAC)는 0.885, 사회적영향(Social Influence)는 0.817 그리고 편의성(Confidence) 은 0.798로 분석 되었으며, T-value값 역시 각각 모두 기준치를 만족하는 것으로 분석되었다. 둘째, 잠재요인 과 외생변수를 구성하는 설문지 문항에 대한 평가이다. 지표신뢰도(Factor loadng)를 평가하는 기준은 0.7이상 으로 설문지에 대하여 각각 지표에 대하여 유의미한 값을 가지는지에 대한 평가이며, 분석결과 각각 모두 그 기준값을 통과하는 것으로 분석되었다. 셋째, 집중타당도 평가를 실시한다. 집중타당도 평가는 잠재요인과 외생변수에 속해있는 설문지의 적재값들의 통계적 유의성에 대한 평가를 하는 것을 의미하며, 집준타당도를 평가하는 기준은 표준분산추출(AVE)기준인 ≥0.5를 평가 하였다. 외생변수 모두 T-value값을 만족하였고, 표 준분산추출(AVE)값도 모두 만족하는 것으로 분석되었다. 그 내용은 아래 <Table 4>과 같다.(Sung, 2019)
넷째, 타당도 평가에서 조형지표를 평가하는 항목은 지표타당도로 평가되어지며, 지표타당도는 평가 기준 은 t-value값 ≥1.96이상으로 기준을 제시하였다.(Chin, 1998b) 가격가치(Price Value), 개인보안(Personal Security), 기술(Technology), 법률(RAW), 효용적가치(Attitude Towards Using Technology), 경제성(Economy), 안 전성(Safety), 환경성(Environment)에 해당되는 외생변수 모두 각각 모두 기준치를 통과하는 것으로 분석되었 다. 둘쨰, 측정지표들 간의 다중공선성 점검을 위해 VIF를 평가한다. 그에 대한 기준은 VIF〈5.0 기준으로 검 증하는 절차를 거쳐야 한다.(Hair et al, 2011b) 분석결과 가격가치(Price Value), 개인보안(Personal Security), 기 술(Technology), 법률(RAW), 효용적가치(Attitude Towards Using Technology), 경제성(Economy), 안전성(Safety), 환경성(Environment), 수용의도(Acceptance Intension) 모두 각각 5.0이하로 기준을 통과하는 것으로 분석되었 다. 그 내용은 아래 <Table 5>와 같다.(Sung, 2019)
다섯째, 경로분석은 PLS구조방정식에서 부트스트랩(기준 5000회, p<0.05)을 사용하여 경로계수(Path cofficient) 분석을 하는 절차를 따른다.(Henseler et al., 2009) Path cofficient가 의미하는 내용은 최종모형에서 각 요인들에 대한 가중차를 의미한다. 신뢰도 0.05는 t-value≥1.96로 분석할 수 있는데, R에서 제공하는 ‘plspm’에서는 p값이 제공되지 않아 t-value를 산출하여 분석하였다. 측정지표 중 외생변수와 잠재요인관의 경로계수분석에서 통과 된 잠재요인은 경제성, 안전성, 환경성, 편의성으로 분석되었다. 내생변수인 수용성과 잠재요인간의 경로분석 에서 통과된 잠재요인의 경로계수 값은 안전성(0.313), 경제성(0.154), 편의성(0.136), 환경성(0.120) 순으로 분석 되었다. 각각의 t-value값은 4.953, 2.002, 2.333, 1.997으로 t-value≥1.96기준치를 통과하는 것으로 분석되었다. 마지막으로, 모형 적합도(GOF)는 평가이다. GOF는 0.46으로 분석되었으며, 기준치 Goodness of fit >0.36을 충 족하는 것으로 분석되었다. 그 내용은 아래 <Table 6>와 같다.(Sung, 2019)
여섯째, 잠재요인에 대하여 외생변수에 대한 검증 결과로 경제성은 가격가치, 경험, 기술의 외생변수에 의 해 수용의도에 대하여 영향을 반는 것으로 분석되었다. 안전성은 개인보안, 신뢰도, 기술의 외생변수에 의해 수용의도에 영향을 주는 외생변수로 분석되었지만 경험 외생변수는 통계검증을 통과하지 못하여 반영되지 않았다. 윤리성은 t-vaule값이 만족되지 않아 기각되어 수용성에 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다. 환경 성에 영향을 주는 외생변수는 경험, 기술, 법률, 사회적영향으로 분석되었고 편의성에 영향을 주는 외생변수 는 사회적영향, 효용적가치로 분석되었다. 그 내용은 아래 <Fig. 2>과 같다.(Sung, 2019)
Ⅵ. 모형결과에 대한 논의
자율주행자동차 수용에 미치는 요인을 분석한 결과, 본 연구의 최종모형에 반영된 잠재요인은 경제성 (Economy), 안전성(Saftey), 환경성(Environment), 편의성(Convenience)으로 윤리성(Ethics)을 제외한 총 4가지로 분석 되었다. 외생변수인 가격(Price Value), 개인보안(Personal security), 신뢰도(Condfidence), 경험(Experience), 기술(Technology), 법률(Law), 사회적영향(Social Influence), 효용적가치(Attitude Towards Using Technology)로 촉진조건(FAC)을 제외한 총 8가지로 분석되었다. 수용성에 영향을 주는 잠재요인은 안전성(0.312), 경제성 (0.154), 편의성(0.136), 환경성(0.120)으로 최종 분석되었으며 각각 그 순으로 가중치가 높은 것으로 분석되었 다. PLS구조방석식을 이용하여 자율주행자동차 수용에 미치는 요인을 분석한 최종 모형은 다음 아래 <Fig. 3>와 같다.(Sung, 2019)
본 모형의 결과들의 의미는 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 안전성(Safety)에 영향을 주는 외생변수의 가중치는 신뢰도(Condfidence) 0.631, 개인보안(Personal security) 0.176, 기술(Technology) 0.118순으로 분석되었 다. 이 중에서 신뢰도(Condfidence)는 안전성에 가장 높은 영향을 주는 요인으로 분석되었다. 신뢰도 외생변 수가 의미하는 바는 자율주행자동차에 있어 신뢰도에 대하여 현재 일반인들이 생각하는 의미로 자율주행자 동차는 사람이 운전하는 것 보다 안전하다고 생각한다는 관점과 자율주행자동차는 돌발 상황이 발생하더라 도 잘 대처 할 것이라는 믿음이 사용자 관점에서 가장 중요하게 생각되는 요인으로 생각되어진다. 또한, 최 근 개인보안과 관련된 해킹 사례에 대한 이슈로 미래 자율주행자동차를 이용하는 소비자는 자율주행자동차 또한 5G와 같은 V2I 통신시스템이 적용되는 만큼 해킹에 대한 우려가 염려되어 두 번째로 높은 가중치의 값 을 가지는 것으로 판단되어진다. 마지막으로 기술 외생변수가 의미하는 바는 미래의 자율주행자동차의 기술 은 인지,판단,제어 3가지를 중심으로 기술력을 평가함에 따라, 아직까지 일반인 들이 생각하는 자율주행자동 차 기술수준에 대한 믿음 수준이 낮은 것으로 생각할 수 있을 것이다. 그 내용은 아래 <Table 7>과 같 다.(Sung, 2019)
둘째, 경제성(Economy)에 영향을 주는 외생변수를 확인하기 위해 실시한 경로분석(Path coefficient) 결과로 외생변수 중 가격가치(Price Value) 0.456, 경험(Experience) 0.184, 기술(Technology) 0.178 중에서 가격가치 외 생변수가 가장 높은 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 외생변수인 가격가치(Price Value)가 우 리나라 경제, 산업 등 다양한 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 의미를 내포하고 있으며, 자율주행자동 차가 대중적으로 보급이 된다면 구매 가격은 어느 정도 합리적인 상태가 이루어 질 것이라 판단되어 진다. 또한, 자율주행자동차가 운행 시 여유, 즐거움, 편리함, 편안함을 주기 때문에 가격 대비 가치가 높다는 믿음 이 사용자 관점에서 가장 중요하게 생각되는 요인이라는 것으로 판단되어진다. 그 내용은 아래<Table 8>과 같다.(Sung, 2019)
셋째, 편의성(Convenience)에 영향에 대한 경로분석(Path coefficient)결과 효용적가치(ATT) 0.363, 사회적영 향(Social Influence) 0.260으로 분석되었다. 외생변수 중 효용적가치(ATT)의 가중치는 0.363으로 사회적영향 (Social Influence) 0.260 보다 더 많은 영향을 주는 것으로 분석되었다. 자율주행자동차 수용성에 영향을 미치 는 잠재요인 중 편의성(Convenience)에 있어 효용적가치(ATT)가 의미하는 내용은 다음과 같이 분석될 수 있 다.생ATT는 사용자 관점에서 ‘자율주행자동차는 다양한 기능을 통해 운전자의 욕구를 충족할 수 있다’는 생 각을 반영한 요인으로써, 자율주행자동차 수용에 있어 편의성은 우리의 삶의 질을 더 좋게 만들 것 이라는 생각을 반영하는 요인으로 판단할 수 있다. 또한, 외생변수인 촉진조건(FAcilitating Condition)는 기각되어 자 율주행자동차 수용에 미치는 요인으로 유의미한 값을 반영하지 못하는 것으로 분석되었다. 이것이 의미하는 바는 촉진조건은 자율주행자동차를 활성화하기 위한 실증단지와 도로시험테스트 및 운행허가에 대한 생각 을 물어보는 요인으로써 촉진조건의 중요성을 일반인들이 아직까지 전반적으로 필요성을 느끼고 있지 않다 는 것으로 생각되어진다. 그 내용은 아래 <Table 9>과 같다.(Sung, 2019)
넷째, 환경성의 경로분석(Path coefficient)결과, 외생변수의 가중치는 사회적영향(Social Influence) 0.474, 기 술(Technology ) 0.187, 법률(Law) 0.177, 경험(Experience) 0.151분석 되었다. 이 중에서 자율주행자동차 수용성 에 영향을 주는 잠재요인 중 환경성에 가장 높은 영향을 주는 외생변수는 사회적영향(Social Influence)으로 분석되었다. 사회적영향 외생변수가 의미하는 내용은 자율주행자동차의 혼잡한 도로에 대해 운영효율화 및 대중교통을 대체 할 것이라는 생각이 반영된 요인으로 판단되어진다. 또한, 환경성이 자율주행자동차 수용의 도에 있어 반영된 의미는 자율주행자동차는 사회전반에 긍적적 영향을 가져다 줄 것 이라는 사용자 관점에 서 생각이 반영되는 점으로 생각되어진다. 그 내용은 아래 <Table 10>과 같다.(Sung, 2019)
Ⅶ. 결 론
본 연구는 자율주행자동차는 선진국이 미래의 새로운 자동차 산업에 집중 관심을 받고 있는 분야로 제조 사 및 관련 연구분야 개발뿐만 아니라 미래의 자율주행자동차가 대중들에게 보급이 되기 전에 일반인들이 생각하는 수용요인이 자율주행자동차 수용성에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
본 연구에서는 자율 주행자동차의 수용성에 대한 다양한 설명변수를 선행 연구에서 미비하거나 새로 추 가되어야 할 잠재요인을 찾는 것을 중심으로 본 연구를 수행 하였고, 자율주행자동차 수용성에 영향을 미치 는 요인을 구조화하여 모델분석 한 결과를 바탕으로 자율주행자동차를 사용자 입장에서 수용성에 영향을 미 치는 요인들을 종합적으로 분석하였다. 본 연구의 최종모형을 통해 자율주행자동차의 수용성에 영향을 주는 잠재요인을 살펴보면, 안전성, 경제성, 편의성, 환경성 요인들 중 안전성요인이 가장 큰 영향을 주는 요인임 을 알 수 있었다. 또한, 잠재요인 설명하는 외생변수 중 기술은 경제성, 안전성, 환경성 잠재요인에 모두 영 향을 주는 요인으로 분석되었지만 잠재요인에 낮게 영향을 주는 가중치의 값을 가졌으며 이는 아직까지 일 반인들의 생각하는 자율주행자동차 기술력에 대한 믿음 수준이 낮은 것이라 판단된다.
본 연구를 통해 다음과 같은 몇 가지 정책적 제언들이 가능하다고 생각된다. 우선 현재 자동차산업에서 가장 중요하게 생각되는 부분은 안전성을 가장 중요하게 생각하는 부분으로 여겨진다. 따라서, 미래의 자율 주행자동차 산업에 있어서도 제조사는 자율주행자동차에 대한 접근이 안전성 측면을 중요한 요소로 판단할 수 있어야 한다. 둘째, 환경성 또한 자율주행자동차 수용성에 영향을 잠재요인으로 자율주행자동차와 관련된 법제도의 마련에 대한 정책적 지원이 필요할 것으로 생각된다. 셋째, 일반인들이 생각하는 자율주행자동차에 대한 기술(Technology)은 아직까지 믿음이 낮고 이에 따라 낮은 가중치의 값을 가지는 것으로 분석되었다. 이 것이 의미하는 바는 자율주행자동차가 완전 자율주행자동차가 되기까지 특히 인지, 제어, 판단이라는 요소적 인 부분에서 더 많은 연구 투자가 필요할 것으로 생각된다. 넷째, 자율주행자동차 산업에 있어 개인보안 요 소는 미래의 자율주행자동차 소비자들에 안전과 직결된 문제로 통신을 개발하는 보안부서 및 교통 통제를 담당하는 경찰청의 협력을 통한 보안책을 미리 만들어야 한다고 생각된다. 마지막으로 자율주행자동차와 관 련된 법률적인 부분은 도로교통법 뿐만 아니라 운전면허에 대한 부분을 고려해야한다. 기존 일반 자동차를 운전하기 위해 운전면허가 필요한 것과 동일하게 자율주행자동차 또한 탑승자의 개념을 포함한 운전면허제 도를 개선해야 할 것으로 판단할 수 있다.
본 연구는 자율주행자동차에 대한 선행 연구 등을 분석하고 연구 모형을 설계하였으나 몇 가지의 한계점 을 갖는다. 첫째, 자율주행자동차에 대한 기술 자체가 아직 완성단계가 이루어지지 않은 가까운 미래의 기술 이다. 이로써 자율주행자동차는 가까운 미래의 기술과 자율주행자동차를 이용하는 미래 수요자들의 생각의 차이로 인한 오차가 발생할 가능성이 있을 수 있다. 둘째, 본 설문의 응답자들이 자율주행자동차에 대한 의 미와 개념을 정확하게 이해했는지에 대한 문제점도 있을 수 있다. 따라서 자율주행자동차에 대한 교육과 가 까운 미래의 자율주행 기술에 대한 경험이 충분히 반영된 향후 연구가 이루어 져야 될 것이다. 마지막으로, 본 연구에서는 인지, 제어, 판단의 요소를 고려한 기계윤리만을 고려하여 설문에 반영한 결과, 윤리성 잠재 요인은 t-value값이 기준치를 통과하지 못하여 최종 모형에 반영되지 않았다. 따라서 추후 연구에서는 윤리성 에 대하여 기계윤리와 인간의 심리적인 윤리를 함께 고려한 새로운 측정도구가 반영된 추가적인 연구가 필 요할 것으로 판단된다.
