노년층의 스마트 정보격차 요인 및 해소방안에 관한 실증적 연구노년층의 스마트 정보격차 요인 및 해소방안에 관한 실증적 연구 1209 기

ISSN 2383-630X(Print) / ISSN 2383-6296(Online)

Journal of KIISE, Vol. 42, No. 10, pp. 1207-1221, 2015. 10

http://dx.doi.org/10.5626/JOK.2015.42.10.1207

․본 논문은 주 자의 박사학 논문 “노년층의 정보격차 요인 해소방안에

한 실증 연구-스마트 정보격차를 심으로”를 요약･편집한 것임

논문 수 : 2015년 5월 8일

(Received 8 May 2015)

논문수정 : 2015년 7월 27일†

††

†††

정 회 원

학생회원

종신회원

:

:

:

미래창조과학부 경인지방우정청

[email protected]

숭실 학교 컴퓨터학과

[email protected]

숭실 학교 컴퓨터학부 교수(Soongsil Univ.)

[email protected]

(Corresponding author임)

(Revised 27 July 2015)

심사완료 : 2015년 8월 19일

(Accepted 19 August 2015)

CopyrightⒸ2015 한국정보과학회ː개인 목 이나 교육 목 인 경우, 이 작물

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정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

노년층의 스마트 정보격차 요인 해소방안에 한 실증 연구

(An Empirical Study on the Factors and Resolution Methods

of the Smart Divide of Older Adults)

백 기 훈† 진 숙

†† 신 용 태

†††

(Kihun Paek) (Jinsook Bong) (Yongtae Shin)

요 약 본 연구는 1990년 이후 정보화 과정에 이어 2010년 들어 스마트폰의 확산으로 스마트화가

속히 개되는 가운데 특히 2000년 이후 신속히 진행 인 고령화로 인하여 심각해지고 있는 만 65세

이상 노년층의 스마트 정보격차의 요인을 분석하고 이에 한 해소방안을 모색하고자 추진되었다. 기존 연

구에서 노년층의 스마트폰에 한 자기효능감, 교육, 근성, 유희성, 비용 합리성, 정책 지원 등 6개 요

인을 도출하고 정보기술수용모델(TAM)을 토 로 연구모델을 정립한 후, 국의 14개 노인종합복지 을

통하여 총 243명에게 설문조사를 실시하여 자료를 수집하 으며, 구조방정식모델(SEM) 분석을 통하여 가

설을 검증하 다. 스마트폰에 한 정책 지원, 유희성, 자기효능감, 근성, 비용 합리성, 그리고 교육 요

인의 순서로 요성이 우선시된 본 연구의 결과는 향후에 노년층의 스마트 정보격차에 한 다양한 해소

방안 모색에 활용될 수 있다.

키워드: 스마트폰, 노년층, 정보격차, 스마트 정보격차, 해소방안

Abstract This research was conducted both to analyze the determining factors of and to suggest

resolution methods for the smart divide of adults over 65 years of age in the rapidly aging society of

the 2000s and the smart society of the 2010s following the information society of the 1990s. The

research model based on the Technology Acceptance Model (TAM) includes 6 determining factors

derived from existing studies: Self Efficacy, Training, Accessibility, Playfulness, Cost Rationality, and

Policy Support. Research data were collected through a survey given to a total of 243 older adults in

14 Senior Welfare Centers nationwide, and research hypotheses were verified by structural equation

model (SEM) analysis. The results of this research that gives priority to the order of Political Support,

Playfulness, Self Efficacy, Accessibility, Cost Rationality, and Training can be used to develop various

resolution methods for the smart divide of adults over 65 years of age.

Keywords: smartphone, adults over 65 years old, digital divide, smart divide, resolution methods

1208 정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

1. 서 론

우리나라는 1990년 반 정보화 추진을 시작으로

정보통신 강국으로 발돋움한 이후 2000년 말 스마트

폰의 확산으로 속한 스마트화가 추진되고 있다. 이러

한 정보화와 스마트화 추진과정의 역기능으로 소외계층

의 정보격차 문제가 두되었으며, 특히 우리나라는

2000년에 고령화사회로 진입한 이래 만 65세 이상 노년

층의 증으로 인하여 정보격차라는 부작용이 더욱 심

각해지고 있다.

본 연구는 정보화 과정 기에 심각하게 부상하다가

2000년 반 이후 차 완화 추세에 있던 장･노년층

의 정보격차 문제가 2010년 스마트 명을 거치며 다

시 심화되고 있다는 에 주목한다. 그리고 정보격차가

발생하고 있는 장･노년층 에서도 더욱 취약한 것으로

나타나고 있는 만 65세 이상 ‘노년층’의 정보격차 문제

에 을 맞추고자 한다.

우리나라는 2000년에 만 65세 이상 노년층이 체인

구의 7%를 넘어 ‘고령화사회’에 진입한 이후, 2018년에

는 체인구의 14%를 차지하는 ‘고령사회’에 진입하게

되고, 다시 8년 후인 2026년에는 체인구의 20%를 차

지하는 ‘ 고령사회’에 진입하게 되는 등 세계 최고 속

도로 고령화가 진행되고 있다. 본 연구는 노년층의 정보

화 격차 특히 그 에서도 스마트폰 도입 이후 노년층

의 정보격차가 심화되고 있다는 에 주안 을 두고 정

보격차 요인 해소방안에 하여 실증 으로 살펴보

고자 한다.

2. 련연구

2.1 정보격차의 개념 노년층 정보격차

정보격차(digital divide)란 용어는 1995년 말 미국

New York Times의 리스트 Gary Andrew Poole

에 의해 처음 사용되었으며, 이후 미국 Bill Clinton 정

부 리들에 의해 사용되기 시작하 다[1]. 정보격차의

개념이 창기에는 PC의 보유 여부에서 출발하여 차츰

인터넷의 근 활용까지로 확 되고 있다. 2001년에

제정된 우리나라의 ‘정보격차해소에 한 법률’에 따르

면 정보격차를 “경제 ･지역 ･신체 는 사회 여건

으로 인하여 정보통신망을 통한 정보통신서비스에 근

하거나 이용할 수 있는 기회에 있어서의 차이”라고 규

정한 바 있다.

정보화 과정에서 PC 유선 인터넷의 이용 확산에

따라 발생하기 시작한 노년층 등 소외계층의 정보격차

상은 그 이후 지속 인 정보격차 해소정책에 힘입어

차츰 완화되어 왔다. 당시의 정보격차 해소 정책을 구체

으로 살펴보면 2000년에 노인 17만 명을 포함한

국민 ‘1,000만 명 정보화 교육계획’을 수립하여 시행하

고, 2001년에는 ‘정보격차해소에 한 법률’을 제정하고

이에 따라 ‘정보격차해소 원회’를 구성하는 한편, 범국

가 인 5개년 ‘정보격차해소종합계획’과 매년도 ‘정보격

차해소시행계획’을 수립하여 추진하게 되었다. 2001년에

노인을 상으로 하는 ‘정보화교육센터’를 운 하기 시

작하 고, ‘온라인 정보화 교육’을 착수하 다. 2003년에

는 정보격차 해소 담기 으로 ‘한국정보문화진흥원’을

설립하고, 2004년에는 ‘취약계층 500만 명 정보화교육계

획’을 수립･시행함과 함께 ‘어르신 정보화제 ’ 행사를

시작하 으며, 2005년에는 ‘어르신 IT 사단’을 가동하

기 시작하고, 2006년에는 ‘장･노년층 IT 창업 로그램’

을 운 하기 시작하 다. 이러한 정책 노력의 결과로

50세 이상 장･노년층의 정보격차 수 이 2004년에 체

국민 비 59.1%p에서 2008년에는 35.8%p까지 그리고

2013년에는 27.4%p까지 차 축소되었다[2].

그러나 2000년 후반에 들어서면서 정보격차 해소와

련된 각종 지원 제도와 조직은 축소․폐지되기에 이

르 다. 2009년에 ‘정보격차해소에 한 법률’이 ‘국가정

보화기본법’으로 통합되고, ‘한국정보문화진흥원’이 ‘한국

정보화진흥원’으로 흡수 통합된 것이 표 인 사례이

다. 이는 새로이 부상하는 무선인터넷상의 정보격차 문

제를 간과한 성 한 결정이었다는 평가를 받고 있다[3].

2009년 스마트폰이 우리나라에 들어오기 까지 노년

층의 정보격차에 한 연구는 부분 PC와 유선인터넷

을 상으로 진행되었다. 김 섭과 김정미[4]는 50 이

상 장･노년층의 PC와 유선인터넷 이용과 련한 정보격

차 결정요인을 정보기술수용모형을 심으로 연구하

다. 김정언 외 4인[5]은 65세 이상 노년층을 심으로

PC와 유선인터넷 련 정보격차 황을 분석하고 국내

외 정책방안을 분석하 다.

한국정보문화진흥원은 2006년부터 매년 장･노년층에

한 정보격차 실태조사를 실시하 다. 이 조사는 2009

년에 한국정보문화진흥원이 폐지되면서 한국정보화진흥

원으로 이 되었다.

2.2 스마트 정보격차의 개념 노년층 스마트 정보격차

재 스마트기기의 종류를 살펴보면 스마트폰, 스마트

패드, 스마트워치 등이 해당되며, 그 정의를 살펴보면

“스마트기기란 네트워크를 통한 정보의 유통이 가능하

며 응용 로그램을 통한 기능의 변형 확장이 가능한

디지털기기”를 의미한다. 스마트기기의 핵심은 상시 네

트워크 속과 특정기능에 한 제한 없이 사용자의 취

향과 목 에 따른 다양한 기능의 구 에 있다”고 할 수

있다[6].

본 연구에서는 노년층의 스마트기기와 련한 연구가

아직까지 매우 일천한 계로 연구의 범 를 단순화하

노년층의 스마트 정보격차 요인 해소방안에 한 실증 연구 1209

기 해 스마트기기의 범 를 ‘스마트폰’ 한 가지에만

국한하 다. 스마트폰은 음성 화는 물론이고 무선통신

으로 인터넷도 가능한 기기를 말한다. 고기능의 범용 운

체제(OS)를 보유하고 있어서 다양한 모바일 애 리

이션을 구동 가능한 것이 주요 특징이며, 한 마디로 ‘손

안의 PC’라고 할 수 있다.

스마트기기로 발된 스마트 명 속에서는 마땅히

스마트폰 등 스마트기기와 그로 인한 모바일인터넷 기

반 하에서 새롭게 발생하기 시작하는 스마트 정보격차

(smart divide)1)를 고려하여야 한다. 스마트 정보격차를

간단히 정리해 보면 스마트폰, 스마트패드 등 스마트기

기에 ‘ 근’하고 ‘활용’할 수 있는 기회의 격차를 의미한

다. 스마트 정보격차의 범 는 의와 의의 두 가지로

구분해 볼 수 있다. 의의 스마트 정보격차는 앞에서

기술한 로 ‘스마트기기 기반에서 새롭게 발생하는 모바

일인터넷상의 정보격차’만을 의미한다. 그러나 스마트

정보격차를 의로 해석할 경우 의의 스마트 정보격

차에 더하여 기존의 PC기반 유선인터넷상의 정보격차도

포함하는 이 의 정보격차를 의미하게 된다[7].

본 연구는 스마트폰으로 인한 노년층의 정보격차 상

황을 보다 집 으로 분석한다는 견지에서 의의 스

마트 정보격차 개념을 채택하고, 상 스마트기기의 범

도 스마트폰에 국한하여 연구하 다. 한 연구하고자

하는 연령계층인 ‘노년층’을 노인복지법과 기 노령연

법에서 경로우 를 받기 시작하거나(노인복지법) 기 노

령연 을 받기 시작하는(기 노령연 법) ‘만 65세 이상

의 노인’으로 규정하고 연구의 상을 이에 한정하 다.

부분의 선진국에서도 65세 이상을 노년층으로 정의하

고 있다.2)

서론에서도 기술하 듯이 우리나라의 고령화 진행 속

도는 세계 으로 유례가 없을 정도로 매우 빠르다고

할 수 있다. 고령화사회에서 고령사회까지 환하는데

미국이 94년, 랑스 84년, 독일 77년 그리고 일본이 36

년이 소요된데 비해서 우리나라는 불과 26년 만에 진입

할 정이기 때문이다[8]. 그러므로 이에 한 신속한

처방안을 모색할 필요가 있다.

최근에 이루어진 50세 이상의 장년층부터 노년층까지

를 포 하는 장･노년층 정보격차 실태조사의 결과[9]에

따르면, 2013년 말을 기 으로 스마트폰 보유율이 체

국민이 74.3%인 반면에 장･노년층은 41.5%에 불과하여

장･노년층과 체국민 간에 32.8%p의 정보격차가 발생

하는 것으로 나타나고 있다. 이 에서 60세 이상의 경

1) 손연기, 스마트 디바이드(smart divide) 해소를 한 반추, 자신문,

2011.5.19

2) 세계보건기구 홈페이지

(www.who.int/healthinfo/survey/ageingdefnolder/en/) 참조

우는 16.8%로 체국민과의 격차가 57.5%p까지 벌어지

고 있다. 만약 이 조사를 만 65세 이상의 노년층만을

상으로 다시 실시해 본다면 체국민과의 정보격차는

훨씬 더 격하게 벌어질 것으로 추측된다.

련 연구를 살펴보면, 스마트폰이 보 되기 이 인

2004년에 윤승욱[10]은 10 에서 30 까지 은층을

상으로 이동 화나 PDA를 통한 모바일 인터넷의 수용

결정요인을 연구하 고, 2005년에 유지연과 김희연[11]

은 이동 화가 유선 화를 체하는 상황에서 이동 화

를 심으로 하는 모바일 정보격차 해소 이슈를 연구한

바 있다.

2011년에 들어서 최민수[12]는 20세에서 59세까지를

상으로 개인의 신성, 사회 향력 UI(user

interface)가 스마트폰 수용에 미치는 향을 연구하

고, 2012년에 이승민[13]은 미국에서 스마트폰이 정보격

차에 미치는 향을 연구하면서 일반 정보격차(digital

divide)에 한 패러다임의 환으로 스마트 정보격차

(smart divide)가 새롭게 등장하고 있다고 주장하 다.

2013년에 김 정[14]은 56세 이상 고령자를 상으로

스마트폰 UI의 디자인 방향을 연구하 으며, 신승춘[15]

은 스마트사회에서 장･노년층을 포함한 정보취약계층

체의 스마트 정보격차(smart divide)를 개 으로 정

리하 다. 한 박창희와 장석 [16]은 65세 이상의 노

인을 상으로 스마트폰과 스마트패드 등 스마트 미디

어의 격차를 지역별, 소득별로 조사하여 분석하 다.

2014년에는 Jyoti 외 3인[17]이 국의 20 부터 50 까

지 스마트폰 수용 이용 행태를 조사하여 50세 이상

장년층의 행태를 은층과 비교분석한 바 있다.

한국정보화진흥원은 매년 실시하는 장･노년층에 한

정보격차조사에서 2012년에 기존의 PC 기반 유선인터

넷 정보격차지수와는 별도로 스마트기기 기반의 정보격

차지수를 개발하여 산출하기 시작하 고, 2014년부터는

‘PC 기반 유선인터넷 정보격차지수’에 ‘스마트기기 기반

의 무선인터넷 정보격차지수’를 합산한 ‘신 정보격차지

수’를 개발하여 시범산출하기 시작하 다.

지 까지 노년층에 한 스마트 정보격차와 직･간

으로 련된 연구를 시간 순으로 정리해 보면 다음

표 1과 같다. 그동안의 연구를 살펴보건 , 국내･외 으

로 만 65세 이상의 노년층을 상으로 스마트폰에서 비

롯된 스마트 정보격차와 련한 연구가 창기 수 임

을 알 수 있다. 우리나라의 경우도 2009년에 스마트폰이

최 로 들어온 이후 2014년 말 기 으로 체 이동통신

가입자 5,721만 명 70.9%인 4,056만 명이 스마트폰

가입자로 환되고, 한 만 65세 이상 인구 비율도

2014년 말 12.7%로 2030년에 24.3%, 2040년에는 32.3%

로 지속 증가할 것으로 상3)되는 가운데, 시 에서

1210 정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

표 1 노년층의 스마트 정보격차 연구 황

Table 1 Present Situation of the Research on the Smart Divide of Older Adults

Year Researcher Object Main Contents

2004 Yun Teens∼Thirties Acceptance Determinants of Mobile Internet through Feature Phone and PDA

2005 Yu & KimThe Disabled, Older

AdultsSolution of Digital Divide focused on Feature Phone

2007 Kim et al. Over 65 Years Old Digital Divide related to PC and wired Internet

2009 Kim & Kim Over 50 Years Old Determinants of Digital Divide focused on PC and wired Internet

2011 Choi 20∼59 Years OldInfluence of Individual Innovation, Social Impact, and User Interface on the

Acceptance of Smartphone

2012 Lee Over 18 Years Old Paradigm Shift to Smart Divide from Digital Divide in the USA

2013

Kim Over 56 Years Old Design Direction of Smartphone User Interface

Park & Jang Over 65 Years Old Analysis of Smart Divide according to Area and Income

Shin Over 50 Years Old Smart Divide of 4 Vulnerable Classes including over 50 Years Older Adults

2014

NIA Over 50 Years OldYearly Investigation of Wired and Wireless Digital Divide in over 50 years

Older Adults

Jyoti

et al.20∼59 Years Old

Comparative Analysis of Smartphone Usage between Older People and

Younger People in the UK

그림 1 정보기술수용모델

Fig. 1 Technology Acceptance Model

만 65세 이상 노년층에게만 국한한 스마트폰 기반 스마

트 정보격차에 한 본격 인 연구가 매우 미흡한 실정

이라고 단된다.

3. 연구모델

3.1 연구모델 가설

본 연구는 Davis의 정보기술수용모델(Technology

Acceptance Model, TAM)[18,19]을 활용하여 노년층의

스마트 정보격차 해소방안을 모색하고자 한다. Davis는

1989년에 그림 1의 TAM 기본모델을 최 로 제시한 바

있다. TAM 기본모델은 2000년에 Venkatesh와 Davis[20]

에 의해 TAM2, 2008년에는 Venkatesh와 Bala[21]의

TAM3로 확장되면서 보다 세부 으로 진화하고 있다.

TAM은 기에는 컴퓨터 시스템이나 응용소 트웨어

등을 조직 내에 도입할 때 이용을 활성화하는 요인을

찾기 해 용되기 시작하 다. 근래에는 IPTV, DMB

등과 같은 각종 뉴미디어 기술들이 시장에 출시될 때

사회 으로 수용을 활성화하는 요인을 탐색하는 연구에

3) 통계청, 2014 한국의 사회지표, 2015.3.19

도 용되는 등 다양한 정보기술들을 상으로 조직

내･외를 막론하고 두루 용되고 있다.

Venkatesh와 Bala는 2008년에 확장된 정보기술수용

모델로서 TAM3을 주장하면서, 그 주장의 이론 틀로

서 그간의 TAM 련연구들을 종합 으로 집약한 그림 2

를 근본으로 삼았다. 이들은 TAM의 인지된 유용성과

인지된 이용용이성의 외부 결정요인으로 개인 차별성,

시스템 특성, 사회 향력, 그리고 진 조건의 네 가

지를 정리하여 제시하 다.

본 연구에서는 상기의 정보기술수용모델을 토 로 하

여 그림 3과 같은 연구모델을 제시하고자 한다.

본 연구에서 사용한 그림 3 연구모델의 특징은 그간

의 련 연구를 살펴보건 노년층의 스마트폰 정보격

차에 한 연구가 창기 수 이라는 을 감안하여 정

보기술수용모델을 가 단순화하여 용하 다는

이다. Igbaria 외 2인[22]도 정보기술수용모델을 폭

간소화하여 조직 내의 미니컴퓨터 이용 요인을 분석한

바 있고, 서강흠[23] 역시 Igbaria 외 2인의 간소화된


그림 2 TAM3의 이론 틀

Fig. 2 Theoretical Framework of TAM3

그림 3 연구모델

Fig. 3 Research Model

정보기술수용모델을 토 로 군 내부에서 간부들의 개인

정보격차 요인을 분석한 바 있다.

고려할 독립변수로는 가장 기본 으로 분석되는 개인

특성이외에도 매체 특성과 경제･사회 특성까지

두루 포함하여 종합 으로 분석하 다. 김 섭과 김정미

는 노년층의 정보격차 연구에서 노인 개인의 심리 특

성만을 집 으로 분석하 고, 김미선[24]은 IPTV의

수용결정요인을 분석하면서 독립변수를 개인 특성과

환경 특성 등 두 개로 분류하 다. Igbaria 외 2인은

독립변수를 이용자 특성, 시스템 특성 조직 차원의

지원 등 세 개로 분류하 고, 서강흠도 개인 특성, 시

스템 특성, 경제･사회 특성 등 세 가지로 분류하

으며, 남종훈[25] 역시 DMB의 수용결정요인을 분석하

면서 개인 속성, 매체 특성, 그리고 사회 향 등

세 개로 분류한 바 있다.

독립변수를 좀 더 구체 으로 살펴보자면, 우선 노년

층의 스마트폰에 한 개인 특성으로는 ‘자기효능감’

을 보유하고 있는지와 ‘교육’을 받았는지의 요인을 살펴

보았다. 그동안의 연구에서 Igbaria 외 2인은 이용자 훈

련 이용자 경험 요인을, 김미선은 자기효능감과 신

성향 요인 두 개를 제시하 고, 남종훈은 자기효능

감, 신성향, 부합성 등 세 가지 요인을 분석하 다. 그

밖에 서강흠은 자기효능감과 교육훈련 이외에 지식, 이

용 경험, 자기 신성, 감정 요인 등을 추가하 다.

다음으로 노년층의 스마트폰에 한 매체 특성으로

는 스마트폰에 한 ‘ 근성’ 요인과 ‘유희성’ 요인을 살

펴보았다. 기존의 연구를 살펴보면 이재신과 이민 [26]

은 IPTV에 정보기술수용모델을 용하면서 친화성, 유

희성 그리고 효능감 요인을 분석하 고, 김 섭과 김정

미는 정보기술수용모델을 통한 노년층의 정보격차 연구

에서 심리 특성 한 가지로만 묶으면서 그 안에 유희

성, 친근감 자기효능감 요인을 제시하 다. 남종훈은

매체 특성으로 비용, 즉시 속성 서비스 품질 요

인을 분석하 다.

그리고 노년층의 스마트폰에 한 경제･사회 특성

으로는 스마트폰으로 인해 소요되는 ‘경제 비용’과 정

부나 민간에서 스마트폰 활용 진을 해 노력하는 ‘정

책 요인’에 하여 살펴보았다. 지 까지의 연구를 보

1212 정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

면, 남종훈은 고 향 요인을, 서강흠은 사회 압력과

타인 이용도 요인을 제시하 고, 김미선은 환경 특성

으로 구분하면서 비용, 고 사회 향력 요인을

제시하 다.

3.2 연구가설

앞서 언 한 그림 3의 연구모델을 토 로 본 연구에

서 규명하고자 하는 연구가설들을 제시해 보면 아래와

같다.

∙가설 1-1: 노년층의 스마트폰에 한 자기효능감은 인

지된 이용용이성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 1-2: 노년층의 스마트폰에 한 교육은 인지된

이용용이성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 2-1: 노년층의 스마트폰에 한 자기효능감은 인

지된 유용성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 2-2: 노년층의 스마트폰에 한 교육은 인지된

유용성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 3-1: 노년층의 스마트폰에 한 근성은 인지된


∙가설 3-2: 노년층의 스마트폰에 한 유희성은 인지된


∙가설 4-1: 노년층의 스마트폰에 한 근성은 인지된


∙가설 4-2: 노년층의 스마트폰에 한 유희성은 인지된


∙가설 5-1: 노년층의 스마트폰 련 비용의 합리성은

인지된 이용용이성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 5-2: 노년층의 스마트폰에 한 정책 지원은

인지된 이용용이성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 6-1: 노년층의 스마트폰 련 비용의 합리성은

인지된 유용성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 6-2: 노년층의 스마트폰에 한 정책 지원은

인지된 유용성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 7: 노년층의 스마트폰에 한 인지된 이용용이성

은 인지된 유용성에 정 인 향을 것이다.

∙가설 8: 노년층의 스마트폰에 한 인지된 이용용이성

은 스마트폰에 한 이용행동에 정 인 향을

것이다.

∙가설 9: 노년층의 스마트폰에 한 인지된 유용성은 스

마트폰에 한 이용행동에 정 인 향을 것이다.

∙가설 10: 노년층의 스마트폰에 한 이용행동은 노년층

의 스마트 정보격차 해소에 정 인 향을 것이다.

4. 연구결과

4.1 자료의 수집

4.1.1 설문지의 작성

측정을 엄 하게 할 수 있도록 측정도구인 설문문항

을 체계 으로 개발하기 하여 노력하 다. 최 로

비된 문항에 하여 2014년 8월 서울 강남노인종합복지

에서 노년층 4명을 상으로 비조사를 실시하 다.

1차 비조사 이후 성과 정확성 측면에서 미흡한

설문문항을 조정하고 문용어 등의 표 도 이해하기

용이하도록 수정하 다. 그 다음 2차 본 조사를 하여

국의 노인종합복지 측과 설문조사 조를 요청하는

의를 진행하 다. 이 과정에서 노년층을 상으로 하

는 설문조사이므로 설문문항을 축소해야 한다는 의견이

제기되어 최종 으로 체 설문문항을 41개로 축소하고

3쪽 안에 수록하는 최종설문지를 완성하게 되었다.

변수별 설문문항 수를 살펴보면, 표 2에서 보는 바와

같이 인지된 유용성과 인지된 이용용이성이 각각 4문항,

자기효능감･교육･ 근성･유희성･비용 합리성･정책 지

원이 각각 3문항, 이용행동과 정보격차가 각각 2문항이

고, 그밖에 일반 인 인구통계 6문항, 스마트폰 성향 5

문항으로 구성되어 있다. 변수별 설문문항은 련 참고

문헌 검토를 통하여 검증된 문항을 채택하기 하여 노

력하 다. 한 변수별 설문문항은 리커트(Likert) 5

척도를 사용하여 ‘ 그 지 않다’에는 1 , ‘매우 그

다’에는 5 으로 응답하도록 하 다.

4.1.2 표본추출 설문조사

표본추출은 만 65세 이상 노년층의 국 분포를 감

안하려고 노력하 다. 총 243명의 표본조사 상을 국

으로 할당함에 있어서는 표 3의 16개 시･도를 5개 권역

으로 구분하여 활용하 다. 이 경우 서울권 17.1%, 경

기･인천권 22.7%, 충청･강원권 16.2%, 경상권 29.4%,

라･제주권 15.5%로 나 수4) 있다. 모든 시･도에 가

상기의 분포 비율을 감안하여 총 243부의 설문지

를 배포하 다. 서울권 50부, 경기･인천권 55부, 충청･강

원권 42부, 경상권 60부, 그리고 라･제주권에 36부를

배포하 다.

설문조사는 오 라인 방식으로 노인종합복지 의 교

육장 등에서 구조화된 설문지를 직 배포하고 작성하

여 회수하는 방식으로 진행되었다. 조사 상이 노년층

이고 정보격차가 매우 심하여 온라인 방식으로 설문조

사를 하기에는 근본 으로 한계가 있었다. 따라서 국

의 14개 노인종합복지 의 조를 받아 오 라인 방식

의 설문조사를 진행하 다.

설문지는 최종 으로 총 227부가 회수되었고, 회수율

은 93.4%이다. 회수된 설문지 에서 연령 미기재, 1쪽

이상 미응답 등 부 합 설문지 18부를 제외하고 최종

으로 209부가 유효한 응답지로 분류되어 통계분석에 활용

되었다. 통계분석은 요인분석 등 기본 인 분석에 SAS

4) 통계청, 2010년 인구 총 조사, 2011.12.9


표 2 변수별 설문문항 근거

Table 2 Question Items and Grounds according to Variables

Variable Question Items Related Study

Self

Efficacy

- I tend to know well and use effectively the new function of smartphone.

- I can get my useful information from smartphone.

- I can access and use new technology better than my neighbor.

Venkatesh &

Bala(2008),

Nam(2007)

Training

- I had an experience to participate in the training programs on smartphone.

- I have an intention to participate in the training programs on smartphone in the future.

- I think the training programs on smartphone will be expanded.

Igbaria et al.(1995),

Seo(2011)

Accessi-

bility

- Smartphones only for older adults are likely to be found easily in the market.

- There are lots of places using free wireless internet through smartphone.

- Smartphone is familiar to me just like a close friend.

Choi(2011)

Playfulness

- Using smartphone is funny thing to me.

- I am happy like doing a favorite job when I use smartphone.

- I am inclined to continue to use smartphone when I use it.

Venkatesh &

Bala(2008),

Nam(2007)

Cost

Rationality

- Purchasing price of smartphone is reasonable.

- Subscribing fee in the first subscription of smartphone is reasonable.

- Monthly rate of smartphone service is reasonable.

Nam(2007)

Policy

Support

- Supporting policy like training program or public relations should be enforced in order to

promote the use of smartphone.

- Related law or institutional base should be enforced in order to promote the use of

smartphone.

- The role of government is most important in order to promote the use of smartphone.


Venkatesh &

Bala(2008)

Perceived

Ease of Use

- The way to use smartphone tends to be easy to learn and memorize.

- The way to use smartphone tends to be clear and easy to understand.

- I think the way to use smartphone is easy.

- Smartphone services tend to be convenient to use.

Davis(1989),

Bae(2013)[27]

Perceived

Usefulness

- I think I can get information quickly through using smartphone.

- I think I can get useful and interesting information from smartphone.

- Information acquired from smartphone can be used to me very usefully.

- Information that I want to get can be acquired easily from smartphone.

Davis(1989),

Bae(2013)

Usage

Behavior

- I will (continue to) use smartphone in the future.

- My extent to use smartphone will be increased in the future.


Seo(2011)

Smart

Divide

- Whether smartphone is used in the actual life or not will have an influence on smart divide.

- The difference of the extent to use smartphone will have an influence on smart divide.

NIA(2014),

Kim & Kim(2009),

Seo(2011)

표 3 만 65세 이상 노년층 City and Province별 분포 비율

Table 3 Dispersion Ratio of Adults Over 65 Years of Age according to City or Province

Area Seoul Busan Daegu Incheon Daejeon Gwangju Ulsan Gyeonggi

Ratio(%) 17.1 7.3 4.6 4.3 2.5 2.5 1.4 18.4

Area Gyeongbuk Gyeongnam Chonnam Chungnam Chonbuk Gangwon Chungbuk Jeju

Ratio(%) 7.9 7.2 6.5 5.7 5.3 4.2 3.8 1.2

9.3 버 을 사용하 다. 표 4는 설문지의 배포, 회수 그

리고 유효 부수 련 황을 나타내며, 응답자의 인구통

계학 특성은 표 5와 같다.

4.3 측정도구의 신뢰성과 타당성 분석

4.3.1 신뢰성 분석

본 연구에서는 측정도구의 신뢰성을 검증하기 하여

각 변수의 설문문항들에 한 내 일 성에 해서 크

론바하 알 (Cronbach’s alpha) 값을 통하여 신뢰성 분

석을 실시하 다. 표 6은 본 연구의 크론바하 알 값에

한 결과이다.

본 연구의 변수별 설문문항 수와 크론바하 알 값을

볼 때 모두 0.7 이상으로 나오고 있기 때문에 해당 결과

는 신뢰성이 높은 수 이라고 단되어, 변수와 이에 해

당되는 문항을 모두 채택하 다.

4.3.2 탐색 요인분석

요인 추출방법은 주성분(principal component) 분석

으로, 요인 회 방법은 베리멕스(Varimax)로, 그리고

고유값(eigen value)은 1.0을 기 으로 하 다. 탐색

요인분석을 실시한 결과, 표 7에서 보는 바와 같이 요인

부하량이 모두 0.6 이상이고, 고유값은 모두 1.7 이상으

1214 정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

표 4 설문지 배포, 회수 유효 부수 황

Table 4 Distribution, Collection and Validation of Questionnaires (Unit: Piece)

Area Distribution Collection Validation

Seoul

Gangnam-gu 20 20 20

Seocho-gu 20 20 19

Jung-gu 10 7 5

Gyeonggi․Incheon Seongnam-si etc. 55 52 45

Chungcheong․Gangwon

Daejeon-si 10 10 9

Chuncheon-si 12 12 12

Gyeryong-si 10 10 10

Chungju-si 10 10 7

Gyeongsang

Busan-si 15 15 11

Ulsan-si 20 20 20

Changwon-si 10 10 9

Bonghwa-gun 15 15 13

Cholla․JejuGwangju-si 20 15 13

Gunsan-si 16 16 16

Total 243 227 209

표 5 표본의 인구통계학 특성

Table 5 The Demographical Character of the Sample

ClassificationFrequency

(Persons)Ratio(%)

Effective

Ratio(%)

Accumulative

Ratio(%)

GenderMale

Female

115

94

55.0

45.0

55.0

45.0

55.0

100.0

Age

65∼69 years

70∼74 years

75∼79 years

80∼84 years

85

78

37

9

40.7

37.3

17.7

4.3

40.7

37.3

17.7

4.3

40.7

78.0

95.7

100.0

Education

Primary School and below

Middle School

High School

University and over

9

38

68

90

4.3

18.2

32.5

43.1

4.1

18.5

33.2

43.9

4.4

22.9

56.1

100.0

Missing 4 1.9

Residential

Area

Capital Area

Non-capital Area

89

120

42.6

57.4

42.6

57.4

42.6

100.0

Occupation

Agriculture/Forestry/Livestock/Fishery

Independent Enterprise

Manufacturing/Engineering

Office/Professional

Housewife

The Rest

11

26

25

66

50

22

5.3

12.4

12.0

31.6

23.9

10.5

5.5

13.0

12.5

33.0

25.0

11.0

5.5

18.5

31.0

64.0

89.0

100.0

Missing 9 4.3

Monthly

Average

Income

Below 1,000,000 Won

1,000,000∼1,999,999 Won

2,000,000∼2,999,999 Won

3,000,000∼3,999,999 Won

4,000,000∼4,999,999 Won

5,000,000 Won and over

52

53

39

24

13

16

24.9

25.4

18.7

11.5

6.2

7.7

26.4

26.9

19.8

12.2

6.6

8.1

26.4

53.3

73.1

85.3

91.9

100.0

Missing 12 5.7

Mobile

Phone

Smartphone

Feature Phone

No Mobile Phone

130

29

1

62.2

13.9

0.5

81.3

18.1

0.6

81.3

99.4

100.0

Missing 49 23.4

Total 209 100.0


표 6 변수별 설문문항 수와 크론바하 알 값

Table 6 The Number of Question Items and Cronbach’s

Alpha according to Variable

Number VariableNumber of

Question Items

Cronbach’s

Alpha

1 Self Efficacy 3 0.842

2 Training 3 0.709

3 Accessibility 3 0.775

4 Playfulness 3 0.859

5 Cost Rationality 3 0.848

6 Policy Support 3 0.764

7 Perceived Ease of Use 4 0.878

8 Perceived Usefulness 4 0.880

9 Usage Behavior 2 0.857

10 Smart Divide 2 0.824

표 7 설문문항의 타당성 분석 결과

Table 7 The Results of Validity Analysis of Question Items

Variable Question Factor Loading Eigen Value

Self Efficacy

Q15 0.870

2.280Q16 0.852

Q17 0.893

Training

Q18 0.608

1.926Q19 0.892

Q20 0.872

Accessibility

Q21 0.835

2.070Q22 0.831

Q23 0.820

Playfulness

Q24 0.929

2.347Q25 0.909

Q26 0.812

Cost Rationality

Q27 0.864

2.305Q28 0.922

Q29 0.842

Policy Support

Q30 0.739

2.046Q31 0.882

Q32 0.849

Perceived Ease

of Use

Q11 0.858

2.930Q12 0.880

Q13 0.795

Q14 0.888

Perceived

Usefulness

Q7 0.894

2.959Q8 0.912

Q9 0.887

Q10 0.736

Usage BehaviorQ33 0.935

1.749Q34 0.935

Smart DivideQ35 0.922

1.701Q36 0.922

로 나타나고 있어서 타당성이 의심스러운 설문문항은

없는 것으로 단된다.

4.3.3 확인 요인분석

구조방정식모델(structural equation model, SEM)에서

는 측정 개념의 측정도구가 그 속성을 얼마나 정확하게 나

타내고 있는지를 검증하기 해 구성개념타당성(construct

validity)을 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 타

당성을 검증하기 해서 AMOS(Analysis of MOment

Structure) 21.0을 이용하 으며, 최 우도추정법(maxi-

mum likelihood estimation method)을 이용하 다.

집 타당성(convergent validity)은 잠재변수를 구성

하는 측변수들이 일치하는지에 한 검증으로, 집 타

당성을 검증하는 방법으로는 표 화 요인부하량(stand-

ardized factor loading)과 평균분산추출값(average vari-

ance extracted, AVE), 개념신뢰도(construct reliability,

CR) 등이 있다.

본 연구에 한 분석 결과, 교육 변수 Q18 문항의 요

인 부하량이 낮아(λ=0.352) 이 변수를 제거한 후 2차

분석을 실시하 다. 다음 표 8에서 보는 바와 같이 2차

분석 결과 모든 변수들이 합한 요인부하량(λ>0.5)을

보이고 있으며, t값 한 +1.965 이상으로 유의 인 결

과가 나타났다. 한 모든 변수들의 평균분산추출값

(AVE값>0.5), 개념신뢰도(CR값>0.7) 모두 정상 인

재치 값이 확인되었다.

다음으로 본 연구의 변수들 간 별타당성(discrimi-

nant validity)을 검증하기 하여 상 계 분석을 실

시하 는데, 그 검증 결과는 다음 표 9와 같다.

결과를 보면 구성개념 간 상 계수는 모두 0.8 이

하의 수치를 보이고 있다. 별타당성의 경우 모든 구성

개념 간 검증을 하는 것이 힘들기 때문에 구성개념 간

개념 으로 유사하거나 상 이 가장 높은 을 표 으

로 검증을 하는데, 그 이유는 두 구성개념 간 상 계수가

높을수록 별타당성이 충족될 확률이 낮아지기 때문이

다. 모든 구성개념 간 제곱 값을 비교한 결과 상 계의

제곱 값들이 해당 구성개념의 AVE값보다 작게 나타났

으며, 표 으로 상 이 가장 높은 자기효능감과 인지

된 이용용이성의 상 계수인 0.752의 제곱은 0.566으로

자기효능감의 AVE값 0.607, 인지된 이용용이성의 AVE

값 0.635보다 작기 때문에 별타당성이 확보되었다.

4.4 연구모델의 가설 검증

4.4.1 연구모델

본 연구에 이용된 자기효능감, 교육, 근성, 유희성,

비용 합리성, 정책 지원, 인지된 유용성, 인지된 이용

용이성, 이용행동, 정보격차 등 변수들 간의 경로모델을

검증하 으며, 그 결과는 그림 4와 같다. 모델의 합도

지수는 χ²=103.554(p=0.000, df=14), GFI=0.925, AGFI=

0.704, CFI=0.898, NFI=0.888, IFI=0.902, TLI=0.673,

RMR=0.053, RMSEA=0.175로 나타났다.

1216 정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

표 8 집 타당성 검증 결과Table 8 The Results of the Convergent Validity Test

Path StandardizedCoefficient

StandardError

C.R P Value AVE ConstructReliability

Self Efficacy →

Q15 0.853 Fix - -

0.607 0.822Q16 0.743 0.066 12.161 ***

Q17 0.788 0.065 13.219 ***

Training →Q19 0.737 Fix - -

0.798 0.886Q20 0.981 0.132 8.697 ***

Accessibility →

Q21 0.601 Fix - -

0.508 0.722Q22 0.619 0.139 7.531 ***

Q23 0.884 0.157 9.585 ***

Playfulness →

Q24 0.933 Fix - -

0.715 0.881Q25 0.876 0.050 19.541 ***

Q26 0.667 0.050 11.632 ***

Cost Rationality →

Q27 0.774 Fix - -

0.682 0.864Q28 0.926 0.086 11.897 ***

Q29 0.724 0.080 10.654 ***

Policy Support →

Q30 0.606 Fix - -

0.629 0.834Q31 0.838 0.163 8.323 ***

Q32 0.744 0.158 7.974 ***

Perceived Usefulness →

Q7 0.845 Fix - -

0.689 0.897Q8 0.910 0.060 16.47 ***

Q9 0.840 0.066 14.782 ***

Q10 0.601 0.074 9.291 ***

Perceived Ease of Use →

Q11 0.780 Fix - -

0.635 0.873Q12 0.857 0.082 13.397 ***

Q13 0.706 0.083 10.596 ***

Q14 0.861 0.080 13.458 ***

Usage Behavior →Q33 0.835 Fix - -

0.800 0.889Q34 0.871 0.073 13.682 ***

Smart Divide →Q35 0.925 Fix - -

0.809 0.894Q36 0.754 0.077 10.794 ***

***: p<0.001

표 9 별타당성 검증 결과

Table 9 The Results of the Discriminant Validity Test

Variable SelfEfficacy

Training Accessi-bility

Playful-ness

CostRationality

PolicySupport

PerceivedUsefulness

PerceivedEase of Use

UsageBehavior

SmartDivide

Self Efficacy 1 　　　　　　　　　

Training 0.129 1 　　　　　　　　

Accessibility 0.589**

0.162*

1 　　　　　　　

Playfulness 0.599** 0.261** 0.736** 1 　　　　　　

CostRationality 0.143

*-0.184

**0.279

**0.148

*1 　　　　　

PolicySupport

0.158* 0.418** 0.247** 0.313** -0.083 1 　　　　

PerceivedUsefulness

0.438** 0.315** 0.414** 0.548** 0.066 0.289** 1 　　　

PerceivedEase of Use 0.752

**0.118 0.596

**0.507

**0.262

**0.132 0.375

**1 　　

UsageBehavior 0.476

**0.324

**0.449

**0.544

**0.054 0.522

**0.473

**0.418

**1 　

Smart Divide 0.309**

0.325**

0.216**

0.380**

0.057 0.482**

0.400**

0.306**

0.592**

1

AVE 0.607 0.798 0.508 0.715 0.682 0.629 0.689 0.635 0.800 0.809

C.R 0.822 0.886 0.722 0.881 0.864 0.834 0.897 0.873 0.889 0.894

Average 3.03 4.01 2.91 3.54 2.39 3.90 3.84 2.77 4.00 3.94

StandardDeviation

0.929 0.765 0.890 0.892 0.815 0.685 0.781 0.876 0.759 0.701

*p<0.05,

**p<0.01


표 10 가설 검증 결과

Table 10 The Results of the Hypothesis Test

PathStandardizedCoefficient

Non-standardizedCoefficient

StandardError

C.R P Value Result

SelfEfficacy

→PerceivedEase of Use

0.635 0.598 0.052 11.400 *** Select

→PerceivedUsefulness

0.153 0.128 0.077 1.661 0.097 Select

Training


0.045 0.051 0.056 0.917 0.359 Reject


0.165 0.169 0.064 2.617 0.009 Select

Accessibility


0.239 0.235 0.067 3.518 *** Select


-0.051 -0.045 0.080 -0.565 0.572 Reject

Playfulness


-0.075 -0.074 0.067 -1.097 0.273 Reject


0.395 0.346 0.078 4.435 *** Select

CostRationality


0.123 0.133 0.050 2.674 0.008 Select


0.022 0.021 0.058 0.368 0.713 Reject

PolicySupport


-0.012 -0.016 0.062 -0.256 0.798 Reject


0.079 0.090 0.072 1.249 0.212 Reject



0.055 0.049 0.080 0.614 0.539 Reject


→UsageBehavior

0.279 0.242 0.055 4.436 *** Select

PerceivedUsefulness

→UsageBehavior

0.368 0.358 0.061 5.841 *** Select

UsageBehavior

→SmartDivide

0.592 0.546 0.052 10.585 *** Select

* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01

* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01

그림 4 연구모델 분석 결과

Fig. 4 The Analytical Result of Research Model

4.4.2 연구가설 검증

본 연구에 이용된 변수들 간의 계에 한 가설 검

증 결과는 표 10과 같다.

그런데 상기 연구모델의 합도를 정하는 RMR,

AGFI, TLI, RMSEA 값이 정 수치를 벗어난 것으로

나타나고 있어서 수정지수(modification indices, MI)를

1218 정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

*p<0.10,

**p<0.05,

***p<0.01

그림 5 수정된 연구모델 분석 결과

Fig. 5 The Analytical Result of Modified Research Model

이용하여 새로운 수정모델을 도출하 다. 수정모델은 앞

에서 제시했던 모델과 △x2=71.216, df=3의 유의한 차이

를 보이고 있어 채택하게 되었다(df=3, △x2=6.25 이상

이면 유의). 그 결과 ‘유희성→이용행동’, ‘정책 지원→

이용행동’, ‘유용성→정보격차’로 가는 경로가 유의하게

나타나 새로운 가설을 설정한 후 수정모델에 한 분석

을 실시하 다.

4.4.3 수정 연구모델

수정된 연구모델은 다음 그림 5와 같다. 수정된 모델

의 합도 지수는 χ²=32.338(p=0.001, df=11), GFI=0.971,

AGFI=0.857, CFI=0.976, NFI=0.965, IFI=0.977, TLI=

0.901, RMR=0.017, RMSEA=0.097로 모두 정수치의

결과를 보이고 있다.

4.4.4 수정 연구모델 가설 검증 분석

본 연구의 수정 모델에 한 가설 검증 결과는 다음

표 11과 같다.

정보격차를 해소해 나감에 정 인 향을 미치는

요인은 인지된 유용성, 이용행동인데, 이 이용행동이

정보격차 해소에 가장 큰 향(C.R=8.291, p<0.10)을

미치며, 그 다음은 인지된 유용성이 정보격차 해소에 미

치는 향(C.R=2.479, p<0.10) 순으로 나타났다.

이용행동에 정 인 향을 미치는 요인은 유희성,

정책 지원, 인지된 유용성, 인지된 이용용이성이며, 이

에서 정책 지원이 이용행동에 가장 큰 향(C.R=7.025,

p<0.10)을 미치며, 그 뒤로 유희성이 이용행동에 미치는

향(C.R=3.710, p<0.10), 인지된 이용용이성이 이용행

동에 미치는 향(C.R=3.129, p<0.10), 그리고 인지된

유용성이 이용행동에 미치는 향(C.R=2.655, p<0.10)

순으로 나타났다.

인지된 유용성에 정 인 향을 미치는 요인은 자

기효능감, 교육, 유희성이며, 이 유희성이 인지된 유

용성에 가장 큰 향(C.R=4.435, p<0.10)을 미치며, 그

뒤로 교육이 인지된 유용성에 미치는 향(C.R=2.617,

p<0.10), 그리고 자기효능감이 인지된 유용성에 미치는

향(C.R=1.661, p<0.10) 순으로 나타났다.

인지된 이용용이성에 정 인 향을 미치는 요인은

자기효능감, 근성, 비용 합리성이며, 이 에서 자기효

능감이 인지된 이용용이성에 가장 큰 향(C.R=11.400,

p<0.10)을 미치며, 그 뒤로 근성이 인지된 이용용이성

에 미치는 향(C.R=3.518, p<0.10), 그리고 비용 합리

성이 인지된 이용용이성으로 미치는 향(C.R=2.674,

p<0.10) 순으로 나타났다.

다만 인지된 이용용이성은 인지된 유용성에 유의한

향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이는 인지된 이

용용이성이 인지된 유용성을 통해서 이용행동에 향을

미친다는 Davis의 주장을 지지하지 못하는 결과가 된

다. 만 65세 이상 노년층이 스마트폰을 도입하는 경우에

는 인지된 이용용이성이 인지된 유용성을 거치지 않고

서도 스마트폰 이용행동에 직 으로 향을 미친다고

볼 수 있다. 이는 만 65세 이상의 노년층의 경우 거의

부분이 조직 내에서 근무를 하는 상황이 아니므로 인

지된 유용성의 요성이 은층보다 상 으로 축소되

고 있는 것으로 해석된다.

4.4.5 매개효과 검증

경로분석을 통하여 연구모델의 인과 계를 확인하기

해 직 효과, 간 효과, 총 효과를 분석하 다. 간 효

과의 유의성을 검증하기 하여 부트스트래핑(Bootstrap-

ping)을 사용하 으며, 검증 결과는 표 12와 같다.

검증 결과, 인지된 유용성에서 이용행동을 매개변수로

정보격차 해소로 가는 간 효과만 유의한 것으로 나타났다.


표 11 수정 연구모델 가설 검증 결과

Table 11 The Results of the Hypothesis Test in the Modified Research Model

PathStandardized

Coefficient

Non-standardized

Coefficient

Standard

ErrorC.R P Value Result

Self

Efficacy

→ Perceived Ease of Use 0.635 0.598 0.052 11.400 *** Select

→ Perceived Usefulness 0.153 0.128 0.077 1.661 0.097 Select

Training→ Perceived Ease of Use 0.045 0.051 0.056 0.917 0.359 Reject

→ Perceived Usefulness 0.165 0.169 0.064 2.617 0.009 Select

Accessibility→ Perceived Ease of Use 0.239 0.235 0.067 3.518 *** Select

→ Perceived Usefulness -0.051 -0.045 0.080 -0.565 0.572 Reject

Playfulness

→ Perceived Ease of Use -0.075 -0.074 0.067 -1.097 0.273 Reject

→Perceived Usefulness 0.395 0.346 0.078 4.435 *** Select

Usage Behavior (Addition) 0.245 0.209 0.056 3.710 *** Select

Cost

Rationality

→ Perceived Ease of Use 0.123 0.133 0.050 2.674 0.008 Select

→ Perceived Usefulness 0.022 0.021 0.058 0.368 0.713 Reject

Policy

Support

→ Perceived Ease of Use -0.012 -0.016 0.062 -0.256 0.798 Reject

→Perceived Usefulness 0.079 0.090 0.072 1.249 0.212 Reject

Usage Behavior (Addition) 0.374 0.414 0.059 7.025 *** Select

Perceived

Ease of Use→ Perceived Usefulness 0.055 0.049 0.080 0.614 0.539 Reject

Perceived

Ease of Use→ Usage Behavior 0.183 0.159 0.051 3.129 0.002 Select

Perceived

Usefulness→

Usage Behavior 0.162 0.157 0.059 2.655 0.008 Select

Smart Divide (Addition) 0.155 0.139 0.056 2.479 0.013 Select

Usage

Behavior→ Smart Divide 0.518 0.479 0.058 8.291 *** Select

*p<0.10,

**p<0.05,

***p<0.01

표 12 연구모델의 인과 계 분석

Table 12 Causal Relationship Analysis of the Research Model

Path Direct

EffectP Value

Indirect

EffectP Value

Total

EffectP Value

Independent Parameter Dependent

Self Efficacy Perceived Ease of Use Perceived Usefulness 0.153*

0.097 0.035 0.564 0.188**

0.020

Training Perceived Ease of Use Perceived Usefulness 0.165*** 0.009 0.002 0.370 0.167*** 0.040

Accessibility Perceived Ease of Use Perceived Usefulness -0.051 0.572 0.013 0.574 -0.038 0.746

Playfulness Perceived Ease of Use Perceived Usefulness 0.395***

0.000 -0.004 0.332 0.391***

0.006

Cost Rationality Perceived Ease of Use Perceived Usefulness 0.022 0.713 0.007 0.342 0.029 0.538

Policy Support Perceived Ease of Use Perceived Usefulness 0.079 0.212 -0.001 0.726 0.078 0.269

PlayfulnessPerceived Ease of Use/

Perceived UsefulnessUsage Behavior 0.245*** 0.000 0.049 0.136 0.294*** 0.006

Policy SupportPerceived Ease of Use/

Perceived UsefulnessUsage Behavior 0.374*** 0.000 0.010 0.564 0.384*** 0.003

Perceived

Ease of UsePerceived Usefulness Usage Behavior 0.183

***0.000 0.009 0.476 0.192

***0.004

Perceived

UsefulnessUsage Behavior Smart Divide 0.155** 0.013 0.084* 0.058 0.239*** 0.005

*p<0.10,

**p<0.05,

***p<0.01

5. 결 론

노년층의 스마트 ‘정보격차’ 해소에 정 인 향을

미치는 요인으로는 노년층의 스마트폰에 한 ‘이용행

동’이 가장 크고, 다음이 스마트폰에 한 ‘인지된 유용

성’으로 나타났다. 노년층의 스마트폰에 한 ‘이용행동’

에 정 인 향을 미치는 요인으로는 노년층의 스마

트폰에 한 ‘정책 지원’이 가장 크고, 그 뒤로 ‘유희

성’, ‘인지된 이용용이성’, 그리고 ‘인지된 유용성’ 순으로

나타났다. 노년층의 스마트폰에 한 ‘인지된 유용성’에

1220 정보과학회논문지 제42권 제10호(2015. 10)

정 인 향을 미치는 요인으로는 노년층의 스마트폰

에 한 ‘유희성’이 가장 크고, 그 다음으로 ‘교육’, ‘자기

효능감’ 순으로 나타났다. 노년층의 스마트폰에 한 ‘인

지된 이용용이성’에 정 인 향을 미치는 요인은 노

년층의 스마트폰에 한 ‘자기효능감’이 가장 크고, 그

뒤로 ‘ 근성’, ‘비용의 합리성’ 순으로 나타났다.

그러나 노년층의 스마트폰에 한 ‘인지된 이용용이

성’은 ‘인지된 유용성’에 유의한 향을 미치지 않는 것

으로 나타나고 있어서, 이에 해서는 후속 심층연구가

필요하다고 본다.

앞으로 노년층의 스마트 정보격차를 해소하기 해서

다양한 정책방안들을 모색함에 있어서 다음 6개 요인들

의 제시 순서 로 우선순 를 고려할 필요가 있다.

우선, 노년층의 스마트폰에 한 정책 지원 측면에

서 법 ･제도 기반을 확충해야 한다. 정보격차 해소를

한 범국가 인 추진계획의 수립, 련 지원 법령

담기 의 확충 등을 통해 노년층에 한 정책 지원

을 강화해 나가야 한다.

두 번째로, 노년층의 스마트폰에 한 유희성 측면에

서 노년층이 스마트폰 자체에 스스로 흥미를 가질 수

있도록 노년층 수 에 합한 오락용 맞춤형 앱 등의

보 을 확 해 나갈 필요가 있다.

세 번째로, 노년층의 스마트폰에 한 자기효능감 측

면에서는 비수도권에 거주하는 학력, 소득 노년층을

심으로 스마트폰을 사용하여야 한다는 분 기를 확산

해 나갈 필요가 있다.

네 번째로, 노년층의 스마트폰에 한 근성 측면에

서는 노년층이 근하기 쉬운 스마트폰 UI를 개발하도

록 노력할 필요가 있다. 한 노년층에게 특화된 기능을

제공하는 맞춤형 실버 스마트폰의 공 을 확 할 필요

가 있다.

다섯 번째로, 노년층의 스마트폰 련 비용의 합리성

측면에서는 보다 렴한 노인 용 스마트폰의 출시를

확 하고, 노인 용 요 제인 실버요 제의 확산을

진할 필요가 있다.

마지막으로, 노년층에 한 스마트폰 교육 측면에서는

앞으로 정부나 민간 부문에서 모두 노년층에 한 스마

트폰 활용 교육 기회를 확 해 나갈 필요가 있다.

향후 연구에서는 조사 상 표본을 국 인 비례할당

방식으로 추출하여 표성을 강화하고, 스마트폰 이외에

스마트패드, 스마트워치 등의 스마트기기를 연구 상에

포함시켜 나가며, 끝으로 정보격차의 개념 정의를 더욱

구체화하고 련 설문문항도 확 할 필요가 있다.

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백 기 훈

1982년 서울 학교 어 문학과(문학사)

1992년 서울 학교 행정 학원(행정학석

사). 2015년 숭실 학교 IT정책경 학과

(공학박사). 재 미래창조과학부 우정사

업본부 경인지방우정청장. 심분야는 정

보격차, 자상거래, 인터넷 은행, IoT,

5G, 3D 린 , 드론 등

진 숙

정보과학회논문지

제 42 권 제 6 호 참조

신 용 태

정보과학회논문지

제 42 권 제 6 호 참조

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노년층의 스마트 정보격차 요인 및 해소방안에 관한 실증적 연구노년층의 스마트 정보격차 요인 및 해소방안에 관한 실증적 연구 1209 기