스마트그리드 기술의 소비자수용모델 구조방정식모형을 이용한 ... · 2020-03-21 · 101 에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 9, Number

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에너지경제연구 제 9 권 제 2호Korean Energy Economic ReviewVolume 9, Number 2, September 2010 : pp. 101~128

스마트그리드 기술의 소비자수용모델: 구조방정식모형을 이용한 접근

1)김광석*․전효진

**․신재욱

***

요 약

본 연구는 소비자들이 어떻게 스마트그리드 기술을 수용하는지를 예측․설명해

주는 ‘스마트그리드 기술의 소비자수용모델’을 제시하였다. 모델을 설정하는 데는

기술수용모델(TAM)을 바탕으로, 구조방정식모형 접근을 이용하였다. 전문가집단

을 대상으로 분석한 Study1에 더하여, 소비자를 대상으로 한 Study2를 통해 모

델을 정교화 하였다. 본 연구는 스마트그리드 기술의 수용상황에 있어서 어떠한

요소들이 작용하는 지를 설명하는 모델을 제안한 최초의 연구라는 학문적 공헌을

하였다. 한편, 사용자가 어떠한 동기로 스마트그리드 AMI서비스를 채택하게 되는

지를 설명해 줌으로써, 정부정책 및 방향성을 제시하는 실무적 공헌점이 있다. 모

델 추정결과 전문가와 소비자 간에 차이가 있음을 보였다. 이는 일반 사용자들의

스마트그리드 기술에 대한 사용의도가 정부가 의도한 방향과 다른 방식으로 형성

됨을 보여주고, 사용자 입장에서의 바람직한 정책적 접근방법을 제시한다.

주요 단어 : 스마트그리드, 스마트그리드 기술의 소비자수용모델, 기술수용모델,

구조방정식모형

경제학문헌목록 주제분류 : O33, Q48

* 에너지경제연구원 연구원(주저자). [email protected]

** 한국스마트그리드사업단 주임(교신저자). [email protected]

*** LG이노텍(제3저자). [email protected]

에너지경제연구 ● 제 9권 제 2호

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Ⅰ. 서 론

녹색성장(Green Growth)은 한국 뿐 아니라 세계적인 정책과제이며, 정치․

사회․문화적 최대이슈이다. 경제적 성장과 더불어 자연을 보호하고자 하는

본 정책은 온실가스 배출량을 억제하고, 전력의 효율성을 높이기 위한 기술로

스마트그리드(SmartGrid)기술로 구체화되고 있기도 하다. 그러나 스마트그리

드 기술에 대한 현황, 전망 및 유효성과 관련된 연구가 일부 진행되어 왔으

나, 이의 정책연구가 미진한 상태이며, 기술수용과 관련된 소비자행동연구는

전혀 진행된 바 없어 관련연구가 시급한 상황이라 하겠다. 이에 본 연구는 스

마트그리드 기술을 소비자가 어떠한 효용들을 인지하고 사용의도를 형성하게

되는 지를 설명하는 ‘스마트그리드 기술의 소비자수용모델’을 제안하고자 한

다. 그 동안 다양한 분야의 기술에 걸쳐 활용되었던 기술수용모델(TAM:

Technology Acceptance Model)을 바탕으로 본 모델을 발전시키고, 스마트그

리드 기술에 있어서는 어떠한 영향요인들이 있는지를 분석하였다. 구조방정식

모형 접근법(Structural Equation Modeling Approach)으로 데이터를 분석하

고, 모델을 구축하였다. 특히, 스마트그리드 기술의 전문가 집단과 일반 소비

자들간의 인식차이를 확인하기 위하여 두 집단의 모형차이여부를 확인해 보

는 절차를 통해 모델을 더욱 정교화 하였다.


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Ⅱ. 이론적 배경

1. 스마트그리드(Smart Grid)

스마트 그리드는 2006년 유럽 제6차 Framework Program의 ‘유럽형 스마트

그리드 비전’ 발표에서 처음으로 언급되었으며(Sanchez-Jimenez, 2006), 기존의

아날로그(Analog) 기반의 전력시스템과 디지털(Digital) 기반의 정보통신기술

(Infromation and Communication Technology: ICT)의 결합을 통해, 전력 공급

시스템이 중앙 집중형 및 분산형 발전 회사로부터 산업 사용자 및 건물 자동화

시스템, 에너지 저장 설비 및 최종 사용 소비자에 이르는 상호 연결된 요소의

작동을 모니터링, 보호하고 자동으로 최적화하도록 시스템을 현대화하는 것을

의미한다(도윤미 외, 2009; 안기봉·한태환, 2009; Dollen, 2009).

전력에서 발생하는 온실 가스 배출이 전 세계 에너지 분야의 38%를 차지하

는 반면, 전력소비량은 전 세계 연료 소비량의 17%에 불과하다. 이러한 결과는

화석 연료와 지속적으로 해결되지 않고 있는 전력망의 비효율성 때문에 발생한

다(MEF, 2009). 이를 개선하기 위해서 스마트그리드 기술을 이용하면 현재 보

급되고 있는 태양열, 풍력발전과 같은 소규모 신재생 에너지의 불규칙성을 극

복하여 안정적인 전기 공급을 할 수 있고, 이를 바탕으로 수급 상황별 차등요

금제를 적용하여 전력 수요를 분산시키고 소비자로 하여금 최적의 전기소비를

유도할 수 있다. 결과적으로 에너지 효율성을 높여 전력의 최종 사용량을 줄임

으로써 온실가스 배출을 저감시킬 수 있는 것이다(변자연, 2009).


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2. AMI 기술

AMI는 양방향 통신 기반의 디지털 계량기와 전기사용 정보 전달 및 제어장

치로 구성되어 있는 기반 인프라를 의미하며, 저장 리소스 등과 필요한 연계를

제공하는 최신 그리드를 위한 필수 요소이며, 소비자와 시스템 운영자 간 지능

형 연계를 제공하기 위한 기술의 통합체 이다. 다시 말해, 실시간으로 전력가격

및 사용정보를 소비자에게 전달하여 수요반응을 가능케 하고, 공급자에게는 더

욱 정확한 수요예측 및 부하관리가 가능한 선진계량인프라 시스템을 AMI라 한

다(DOE, 2009). AMI는 크게 양방향통신을 지원하고 사용자에게 전력사용 정보

를 제공하며 수요반응을 통한 에너지 효율향상을 도모하는 스마트 미터, 전력

사용 정보를 인지하고 자발적으로 에너지 절감을 위한 반응을 수행하기 위한

사용자 수요반응기기, 대용량 전력자원을 통합관리하기 위한 전력정보관리시스

템 그리고 전력공급자와 사용자를 연계하는 역할을 하는 스마트 그리드 전력서

비스 네트워크로 구성된다(이일우 외, 2009).

스마트 그리드 혁명을 가능하게 해주는 핵심 기반이 바로 AMI이기 때문에

현재 신규회사 및 대기업들 모두 시장 수요를 기대하며 AMI어플리케이션 개발

을 확대하고 있다. 국가 차원에서도 양방향 통신이 가능하고 전력 소비량을 실

시간으로 알 수 있게 하는 스마트 계량기 구축을 의무화 하고 있다(DOE,

2009). 현재는 월단위로 전력량계에 표시된 누적치를 검침한 값을 기준으로 현

재 전력 사용요금이 부과되고 있는데, AMI가 구현되면 검침을 위해 가정을 직

접 방문할 필요가 없고, 실시간 검침이 가능해져 지금과는 다른 새로운 차원의

다양한 서비스 제공 기반이 마련될 것이다(박찬국·용태석, 2009).

3. 기술수용모델

본 연구는 소비자의 기술수용행위를 설명하기 위해 널리 사용되어져 온 기술

수용모델(TAM: Technology Acceptance Model)에 바탕으로 두고 있다. 이는


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소비자의 특정 기술에 대한 사용의도는 기술이 유용(Useful)하고, 사용이 용이

(easy to use)하다고 느끼는 소비자 태도로부터 비롯된다는 이론인 것이다. 즉,

기술사용의도는 지각된 유용성(Perceived Usefulness)과 지각된 사용용이성

(Perceived Ease of Use)과 같은 소비자의 믿음에 의해 결정된다는 것이다

(Davis, 1989; Venkatesh and Davis, 2000). 기술수용모델에서는 사용자가 특정

신기술을 사용하는 정도를 측정하기 위하여 사용의도(behavioral intention to

use)를 종속변수로 채택하고 있다. 또한 종속변수 사용의도는 두 가지로 구분

되는 기술에 대한 사용자 태도, 즉 지각된 유용성(perceived usefulness)과 지각

된 사용용이성(perceived ease of use)에 영향을 받는다(Davis, 1989; Davis et

al., 1989; Venkatesh and Davis, 1996; Venkatesh and Davis, 2000).

1990년대 후반부터 혁신적인 신기술들이 보급되었고, 이에 따라 기술수용모

델에 기초한 소비자들의 신기술수용과정을 설명하기 위한 연구들이 수행되었다

(Gumaraes and Igbaria, 1997; Karahanna et al., 1999; Chen et al., 2002; Ong

et al., 2004; Park et al., 2006; Okazaki, 2006). 특히 Karahanna et al.(1999)의

연구에서는 윈도우 운영체제라는 컴퓨터기술을 수용하는 과정을 설명하였고,

Chen et al.(2002)의 연구는 기술수용모델을 온라인쇼핑이라는 신기술에 적용하

여, 소비자들의 온라인쇼핑에 영향을 주는 외부요인들을 밝혀주었으며, Park et

al.(2006)의 연구에서는 소비자들의 무선인터넷 수용과정을 설명해 주는 모델을

제시하였다. 본 연구는 이러한 기술수용모델을 활용하여 스마트그리드 기술의

소비자수용모델을 검정하였다.

Ⅲ. 연구모형 및 가설설정

소비자들이 스마트그리드 기술을 어떠한 심리적 영향을 거쳐 구매․사용하게

되는지를 설명하기 위한 모델을 선정하고 이를 검증하기 위하여, 다음 [그림 1]


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과 같은 연구모형을 제시하였다.

[그림 1] 연구모형

본 연구는 기존 연구에서 제시된 기술수용모델(TAM)에 스마트그리드 기술

을 적용하는 것이 적합한지를 확인하는 과정을 갖는다. 기술수용모델은 소비자

가 신기술을 수용하는데 있어서 사용용이성과 유용성을 지각하고, 그로부터 사

용(구매)의도를 갖게 된다는 이론이다(Davis et al., 1989). 스마트그리드 수용모

델을 구축하기 위하여, 기술수용모델을 도입하였다. 위와 같은 논의들을 바탕으

로 다음의 가설들을 도출하였다.

H1: 사용용이성은 유용성에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

H2: 유용성은 사용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

H3: 사용용이성은 사용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

스마트그리드 기술의 소비자수용모델을 구축하기 위하여, 기술수용모델에 영

향을 미치는 외부영향요인들을 도출하였다. 어떠한 외부변수들이 기술수용모델

에 영향을 미치는가에 대한 연구는 기술의 종류에 따라 다양하게 수행되어 왔

다. 우선 지각된 효율성이 사용용이성에 긍정적인 영향을 줌을 검증한 다양한


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연구가 있다(e.g., Venkatesh and Davis, 1996; Venkatesh, 2000). 위 연구들은

주로 컴퓨터 사용환경을 설정해 놓고, 소비자들이 컴퓨터 사용으로부터 지각된

효율성이 사용용이성을 지각하는 정도를 높이는데 영향을 미침을 증명하였다.

한편, 보안성(security)은 온라인 상에서의 소비자 행동에 영향을 주는 외부변수로

유의성이 확인되었다(Lu et al., 2003; Pikkarainen et al., 2004; Vijayasarathy,

2004; 양승규 외, 2008). 예를 들어, 온라인쇼핑 상황, 무선인터넷 사용상황, 온

라인뱅킹서비스 사용상황 등의 다양한 소비자들의 온라인 상에서의 상황에 있

어서 지각된 보안성은 유의한 변수로 활용되었다. 본 연구에서는 스마트그리드

기술을 소비자가 수용하는데 있어서도, 전력사용양 정보 유출 및 개인정보유출

과 같은 보안성문제가 중요한 이슈로 작용되는 바, 유의한 외부변수로 작용 할

것으로 기대된다. 마지막으로, 소비자의 지각된 품질수준이 유용성과 사용용이

성에 영향을 미침을 가설로 세웠다. 마케팅 분야의 연구들은 소비자가 지각한

품질수준이 제품의 가치(value) 인식에 직접적인 영향을 미치고, 이는 고객만족

도 또는 고객충성도를 높이는 매개변수로 작용하는 모델을 제시하였다(Cronin

et al., 2000; Parasuraman and Grewal, 2000; Tam, 2004). 신기술 사용에 있어

서의 가치(Value)는 유용성과 사용용이성으로 개념화 될 수 있으므로, 사용자에

의해 지각된 품질 수준은 유용성과 사용용이성을 인지하는데 영향이 있을 것임

이 기대된다. 이러한 기존 연구들의 발견점들을 근거로 다음의 가설들이 설계

되었다.

H 4: 지각된 효율성은 유용성에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

H 5: 지각된 효율성은 사용용이성에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

H 6: 지각된 보안성은 유용성에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

H 7: 지각된 품질은 유용성에 영향을 미칠 것이다.

H 8: 지각된 품질은 사용용이성에 긍정적 영향을 미칠 것이다.


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Ⅳ. 측정 및 데이터

1. 조작적 정의

본 연구에서 정의된 모든 변수들은 리커트형 7점 척도(1=전혀 그렇지 않다.

4=보통이다. 7=매우 그렇다.)로 측정하였다.

1) 유용성(Usefulness)

Davis(1989)는 지각된 유용성(Perceived Usefulness)을 특정 기술을 수용하는 것

이 그 기술을 수용하지 않았을 때보다 더 낫다고 지각되는 정도로 정의 하였다. 본

연구는 이 정의를 도입하여, 유용성을 스마트 그리드 AMI 서비스를 사용함으로써

얻게 될 가치 중 하나로 개념을 정립하였다. 유용성을 측정하기 위하여 총 다섯 개

의 문항을 구성하였다. 전기사용 요금 축소효과, 높은 품질의 전기 공급, 전기 관련

기본 상식 인지, 사용된 전기 요금에 대한 내역 확인 용이와 같이 스마트 그리드

기술을 사용함으로써 얻게 될 가치를 측정하였다. 구체적으로, 이를 측정하기 위하

여 다음과 같은 다섯 가지 질문을 이용하였다. (1) AMI 서비스를 이용하면 전기사

용 요금을 줄일 수 있을 것이다. (2) AMI서비스를 통해 더 좋은 품질의 전기를 공

급 받을 수 있을 것이다. (3) AMI서비스를 통해 전기에 대한 상식을 늘일 수 있을

것이다. (4) AMI서비스를 통해 실시간 요금 정보를 얻을 수 있을 것이다. (5) AMI

서비스를 통해 전기 사용 내역 확인에 대해 시간을 줄일 수 있을 것이다.

2) 사용용이성(Ease of Use)

본 연구에서는 지각된 사용용이성을 개인의 특정 기술을 사용하는데 있어 물


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리적, 정신적 노력이 들지 않을 것이라고 믿는 정도로 정의하였다(Karahanna

et al., 1999). 스마트 그리드 AMI서비스의 사용용이성을 측정하기 위하여 네

개의 문항을 구성하였고, 이것은 전기사용요금의 실시간 파악의 용이성, 정보탐

색의 용이성, 사용법 숙련의 용이성, 사용법 설명의 용이성으로 구성하였다. 사

용용이성을 측정하기 위하여 다음 항목들을 이용하였다. (1) AMI서비스를 통한

전기사용요금의 실시간 현황파악이 쉬울 것이다. (2) AMI서비스를 통해 원하는

정보를 쉽게 찾을 수 있다. (3) AMI서비스의 사용법은 쉽게 배울 수 있을 것이

다. (4) AMI서비스의 사용법에 대해 쉽게 설명할 수 있을 것이다.

3) 사용의도(Usage Intention)

사용의도를 측정하기 위하여 여섯 가지 문항을 구성하였다. 이는 스마트그리

드 AMI서비스 개시에 대한 욕구, 서비스의 지속적 사용 의지, 서비스 적극적

사용 의지, 서비스에 대한 구전의도 등으로 구성하였다. 사용의도를 측정하기

위해 다음 여섯 가지 질문항목을 이용하였다. (1) AMI서비스가 개시되기를 바

란다. (2) AMI서비스가 시작되면 전기요금을 수시로 점검 할 것이다. (3) AMI

서비스가 시작되면 사용한 전기요금을 일일이 점검할 것이다. (4) AMI서비스를

이용할 의향이 있다. (5) AMI서비스를 다양하게 활용할 것이다. (6) AMI서비

스가 시작되면 다른 사람에게 추천할 것이다.

4) 지각된 효율성(Perceived Efficiency)

본 연구에서는 지각된 효율성의 측정항목으로 네 개의 문항을 구성하였다.

이것은 전기관리의 효율성, 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 다양성, 정보제공의

신속성, 맞춤형 서비스 제공 등에 대한 사용자 인식을 측정한 것이다. 따라서

지각된 효율성을 측정하기 위하여 다음의 네 가지 질문을 사용하였다. (1) 전기

의 관리를 기존보다 효율적으로 할 수 있다. (2) AMI서비스는 사용자에게 다양

한 컨텐츠를 제공할 것이다. (3) AMI서비스는 정보제공이 신속하게 이루어질


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것이다. (4) AMI서비스는 나에게 적합한 전기사용법을 제시할 것이다.

5) 지각된 보안성(Perceived Security)

지각된 보안성의 개념은 Lgbaria et al.(1997)과 Ruth(2000)의 정의를 채택하

였다. 즉 보안성이란 디지털 상품을 사용하기 위해 방문하는 상품 제공자의 보

안수준에 대한 사용자의 지각이라고 정의된다. 지각된 보안성을 측정하기 위한

도구로 네 개의 설문문항을 구성하였다. 이것은 개인정보 유출 가능성, 사용된

전기에 대한 정보유출, 바이러스나 해킹 프로그램의 침투가능성, 전체적인 보안

성문제에 대한 인식으로 구성하였다. 따라서 지각된 보안성을 측정하기 위해

다음 네 가지 질문을 사용하였다. (1) AMI서비스 이용도중 개인정보가 유출될

수 있을 것이다. (2) AMI서비스 이용 중 우리 집 전기 사용에 대한 정보가 유

출될 수 있을 것이다. (3) AMI서비스를 통해 바이러스나 해킹 프로그램이 침투

할 수 있을 것이다. (4) AMI서비스 이용 시 보안성에 대해 걱정이 된다.

6) 지각된 품질(Perceived Quality)

본 연구에서 지각된 품질의 개념은 Olson and Reynolds(1983)과 Holbrook

and Corfman(1985)의 정의를 반영하였다. 위 연구에서는 지각된 품질을 제품의

전반적인 우수성에 대한 소비자의 판단으로 특정제품의 구체적 특성보다는 제

품의 추상적인 속성이라 정의하여, 객관적, 실질적 품질과는 다소 구별되는 개

념이라 하겠다. AMI 서비스에 대한 품질지각은 AMI 서비스가 기존의 전기 공

급 체계보다 더 좋다는 것으로 정의하였다. 본 연구에서는 품질 지각으로 세

개의 문항을 구성하였으며 이것은 AMI 서비스를 소개함으로서 유발된 관심도,

AMI 서비스가 첨단 기술의 집약체라는 인식, AMI 서비스가 제공하는 정확한

정보에 대한 인식으로 구성하였다. 측정을 위한 질문항목은 다음 세 가지이다.

(1) AMI서비스에 대해 관심이 생겼다. (2) AMI서비스는 언제나 최신의 정보를

제공할 것이다. (3) AMI서비스는 첨단 기술의 집약체이다.


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2. 데이터 수집

위에 제시된 측정도구를 사용하여 전문가 집단과 일반소비자 집단을 구분하

여 설문을 실시하였다. 설문data의 신뢰성을 높이고 일관성을 유지하기 위하여,

Study1과 Study2 모두 본 연구의 제 2저자가 직접 data를 수집하였다. Study1

에서는 스마트그리드에 대한 전문성을 보유한 전문가 집단을 한국전력공사 직

원들로 선정하였고, 261개의 샘플을 수집하였다. Study2에서는 스마트그리드에

대한 전문성이 없는 일반소비자들로부터 322개의 설문을 수집하였다. 일반소비

자들은 스마트그리드에 대한 인지도가 매우 낮은 집단으로, 본 기술에 대한 태

도 및 수용성을 측정하기 위하여, 스마트그리드 기술에 대한 자세한 설명을 제

시한 후 질문항목에 대답하도록 유도하였다. 표본추출방법으로는 단순무작위표

본추출(Simple Random Sampling)방식을 사용하였다.

샘플의 특성으로, Study1의 전문가 집단의 경우 남자가 221명, 여자가 40명으

로 구성되어 있다. 연령기준에 있어서는 20대가 48명, 30대가 144명, 40대가 52명,

50대가 17명으로 분포가 다양하였다. 월평균 가구수입 기준으로는 300∼400만원

이 40%이상을 차지하였다. Study2의 일반 소비자 집단의 경우 남자가 206명, 여

자가 116명으로 구성되어 있다. 연령기준으로는 20대가 67명, 30대가 168명, 40대

가 85명, 50대가 2명으로 분포되어 있다. 직업을 기준으로 하였을 경우, 사무직

근로자가 246명, 기술직이 32명, 전문직이 18명, 대학(원)생이 15명, 기타 21명으

로 고루 분포되어 있다. 월평균 가구수입기준으로는 200∼300만원이 약 48.5%를

차지하고, 300∼400만원이 다음 순으로 이어졌다. Study1과 Study2는 전문가 집

단과 일반소비자 집단을 구분하기 위한 기준인 직업을 제외하고는, 샘플의 분포

가 유사하여 가설검증결과를 바탕으로 한 두 집단 비교를 신뢰할 수 있겠다.


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구성개념 항목수Cronbach-a

Study 1 전문가집단 Study 2 일반소비자

지각된 효율성 4 0.914 0.775

지각된 보안성 4 0.916 0.864

지각된 품질 4 0.817 0.782

유용성 5 0.856 0.722

사용용이성 4 0.859 0.778

사용의도 6 0.926 0.851

3. 측정항목의 평가

1) 신뢰성 검사(Reliability Test)

신뢰성이란 측정도구가 안정적(stable)이고 일관성(consistency)이 있는 정도를

뜻하는 것으로 해당 측정도구로 반복측정해도 일관성 있는 결과가 나오는 가를

보여주는 값이다. 본 연구에서 제시한 연구모델은 총 6가지의 구성개념(Latent

Variable / Construct)들로 구성되어 있다. 모든 구성개념들은 기존 연구에서 유의

성이 입증된 측정도구(Measurement)를 도입하여 가공․사용하였기 때문에 신뢰

성이 높다고 하겠다. 더욱이, 본 연구에 사용된 측정항목들이 통계적으로 신뢰성

이 있는지를 확인하기 위하여, 크론바알파(Cronbach-a)계수를 확인하였다. 여기

서 크론바알파는 측정항목의 내적일관성(Internal Consistency) 정도를 측정하기

위한 지표로, 구성개념들을 측정하는 표준화된 측정항목들(Indicators)이 서로 유

사한지정도를 확인함으로써 신뢰성 검증에 널리 이용되고 있다(Carmines and

Zeller 1979). 탐험적 연구에서는 크론바 알파계수가 0.6이상, 기초연구에서는 0.8

이상, 중대한 의사결정이 필요한 응용연구분야에서는 0.9이상 일때 신뢰성이 있

다고 인정된다(Nunnally, 1978). <표 1>은 각 구성개념별 크론바알파 계수 값들

을 보여주며, Study 1과 Study 2 모두에서 0.7이상을 확보하여 신뢰성이 높음을 나

타낸다.

<표 1> 신뢰성 검정 결과


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2) 타당성 검사(Validity Test)

본 연구에서 사용된 측정도구들이 실제로 측정하고자 하는 것을 재고 있는 정

확성(Accuracy)을 확인하기 위하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor

Analysis)을 이용한 타당성 검사를 수행하였다. Study 1과 Study 2 모두 집중타

당성(Convergent Validity)과 판별타당성(Discriminant Validity)을 구분하여 검정

하였다. 집중타당성은 동일한 개념을 측정하기 위하여 최대한 상이한 두 가지 측

정 방식을 개발하고 이에 의하여 얻어진 측정값들 간에 높은 상관관계가 존재하

는 지를 확인하는 지표이고, 판별타당성은 서로 다른 개념을 측정하였을 때 얻어

진 측정값들 간에는 상관관계가 낮아야만 한다는 전제아래 서로 다른 개념간의

상관관계가 얼마나 낮은지를 보여주는 지표이다. <표 2>는 확인적 요인분석의

결과를 제시한다. 측정지표(indicator)들이 해당 구성개념을 설명하는 정도를 나타

내 주는 경로계수들은 모두 높은 t-value를 나타내며, 유의수준 0.001에서 유의하

게 나타나 집중타당성이 우수하였다(Anderson and Gerbing, 1988). 특히, 본 연구

에서 사용된 6개의 구성개념들 각각의 상관관계를 확인하여 판별타당성을 겁증한

결과 Phi(Ф) Coefficient의 신뢰구간(Confidence Interval, Ф ± 2 Standard Error)

에 1.0이 포함되지 않았다. 집중타당성과 판별타당성이 모두 만족스러운 결과를

보였을 뿐만 아니라, 확인적 요인분석 결과 모델적합도(Model Fit)도 우수하였다.

즉, Study1의 경우 카이스퀘어 값(Chi-square value)이 1038.577이고, 자유도(d.f.)

가 309였고, Study 2의 경우 카이스퀘어 값이 1470.206이고 자유도가 309로 모두

만족스러운 모델적합도를 보였다.


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경로Study 1 Study 2

Estimate t-value Estimate t-value

지각된 효율성1 ⟵ 지각된 효율성




1.000 1.000

1.044 14.277 1.101 10.165

1.153 14.723 0.661 7.106

0.944 13.649 0.822 9.072

지각된 보안성1 ⟵ 지각된 보안성




1.000 1.000

1.001 15.811 1.063 10.316

0.800 12.778 1.265 11.100

0.933 15.703 1.281 10.365

지각된 품질1 ⟵ 지각된 품질




1.000 1.000

1.054 8.256 0.918 9.821

1.301 10.881 0.922 10.314

1.072 9.412 0.963 9.143

유용성1 ⟵ 유용성





1.000 1.000

0.891 10.281 0.930 8.293

0.766 9.725 0.744 7.587

0.779 11.699 0.929 10.092

0.788 11.191 0.652 5.313

사용용이성1 ⟵ 사용용이성




1.000 1.000

1.118 8.778 0.961 11.315

1.311 9.556 0.330 4.911

1.314 9.628 0.223 3.286

사용의도1 ⟵ 사용의도






1.000 1.000

1.113 11.082 0.852 7.559

1.073 10.275 0.960 7.821

1.127 12.527 1.238 12.611

1.178 12.229 0.941 10.471

1.239 13.556 1.249 11.942

<표 2> 타당성 검정 결과


－ 115－

Ⅴ. Study 1 - 전문가 집단

1. 모델적합도

앞에서 제시한 연구모델을 확인하고, Study1에서 목표로 하는 전문가집단의

적합한 모델을 확정하며, 가설을 감정하기 위해서, 구조방정식모형(SEM,

Structural Equation Modeling)을 도입하였다. 모델의 추정기법(Estimate

Method)으로는 최대가능도추정법 (MLE, Maximum Likelihood Estimate)을 사

용하였다. 모델 적합도(Model fit)1)를 평가하기 위해서는, 카이스퀘어(2c ,

Chi-square), p-value, 적합지수(GFI, Goodness-of-Fit-Index), 조정적합지수

(AGFI, Adjusted Goodness-of-Fit-Index), 근사오차평균자승의 이중근

(RMSEA, Root Mean Square Error of Approximation), 비교적합지수(CFI,

Comparative Fit Index), 터키-루이스지수(TLI, Tucker-Lewis Index), 증분적

합지수(IFI, Incremental Fit Index)등을 검정기준으로 정하였다(Bagozzi and

Yi, 1988). 마지막으로, 경로분석(Path Analysis)을 통해 가설 검정을 실시하였

고, 기각 및 채택의 결정은 t-value에 기초한 p-value를 바탕으로 하였다

(Anderson and Gerbing 1988).

전문가 집단의 모델 추정결과는 <표 3>에 제시되었다.2c =1253.091(p=0.00,

df=316), GFI=0.901, AGFI=0.925, RMSEA=0.101, CFI=0.897, IFI=0.899,

TLI=0.876으로 전반적 모델적합도를 만족시켰다.

1) 모델적합도 기준으로 GFI>0.90(권장수용수준), AGFI>0.90(권장수용수준), RMSEA<0.05

(높은 적합도 수준), CFI>0.80(권장수용수준), IFI>0.90(높은 적합도 수준), TLI>0.80(권

장수용수준)을 적용하였다.


－ 116－

<표 3> Study 1의 모델추정 결과경로 estimate t-value

유용성 ⟵ 지각된 보안성 0.170 3.856***

유용성 ⟵ 지각된 효율성 0.693 3.865***

유용성 ⟵ 지각된 품질 0.001 0.009

사용용이성 ⟵ 지각된 효율성 0.473 7.373***

사용용이성 ⟵ 지각된 품질 0.316 5.469***

유용성 ⟵ 사용용이성 0.338 1.011

사용의도 ⟵ 유용성 0.444 5.754***

사용의도 ⟵ 사용용이성 0.454 3.305***

Model Fit Index

Chi-square 1253.091

d.f. 316

GFI 0.901

TLI 0.876

IFI 0.899

Note: ***, **, *은 각각 0.01, 0.05, 0.10수준에서 유의함을 의미

2. 가설검정

연구 가설들을 검정하기 위하여 경로분석을 이용한 인과관계의 유의성을 확

인 하여 보았다. [그림 2]는 Study1의 최종모델을 제시해 준다. 우선, 기존문헌

에서 명확히 제시된 TAM모델과 관련된 가설의 경우, 사용용이성이 유용성에

긍정적인 영향을 준다는 H1는 채택되지 않았으나, 유용성과 사용의도(H2), 사

용용이성과 사용의도(H3)의 관계는 매우 높은 수준에서 긍정적인 효과를 나타

냄이 증명되었다(H1: path coefficient=0.338(p>0.10), t-value=1.011(t<1.645);

H2:path=0.444(p<0.01), t-value=5.754(t>2.58); H3: path =0.454(p<0.01),

t-value=3.305(t>2.58)).


－ 117－

[그림 2] 전문가 집단의 TAM모델

Note 1. ***, **, *은 각각 0.01, 0.05, 0.10수준에서 유의함을 의미

Note 2. ( )의 값은 표준화계수(standardized regression weights)를 의미

지각된 효율성이 유용성에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 H4의 경로계수는

0.693(p<0.01)이고, t-value는 3.865(t>2.58)으로 가설이 채택되었다. 지각된 효율

성이 사용용이성에 대해 긍정적인 원인관계(Causal Relationship)를 가질 것이

라는 H5의 경우, 경로계수는 0.473(p<0.01)이고, t-value는 7.373(t>2.58)으로 매

우 유의한 수준에서 채택되었다. 지각된 보안성이 유용성에 긍정적인 영향을

미칠 것임을 가정한 H6의 경우, 0.170(p<0.01)의 경로계수와 3.856(t>2.58)의

t-value가 보안성에 관한 가설이 채택됨을 보였다. 지각된 품질이 유용성에 긍

정적인 영향을 줄 것이라는 H7는 유의하지 않은 결과(path coefficient=0.001

(p>0.10), t-value= 0.009(t<1.645))를 보였으나, 지각된 품질과 사용용이성간의

긍정적인 원인관계를 나타낼 것이라고 가정한 H8의 경우 높은 수준에서 채택

(path coefficient=0.151(p<0.01), t-value=3.602(t>2.58))되는 결과를 보였다.


－ 118－

Ⅵ. Study 2 - 일반소비자

Study 2에서 사용한 방법론은 Study 1에서 기술된바와 유사하게 시행되었으

며, 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다. 첫째, Study 1에서 제시한 연구

모형을 그대로 적용하여 소비자 모델을 추정하여 보았다. 둘째로, 모델 적합도

가 매우 낮아 모델내 비유의한 구성개념(Construct)을 제외하고 재 추정하였다.

셋째, 최종 모델을 확정하기 위하여, 카이스퀘어 차이검증(chi-square difference

test)을 이용하여 모델 내 매개변수(Mediator)가 완전매개(Full mediation)효과

가 있는지 혹은 부분매개(Partial mediation)효과가 있는 지를 분석하였다. 마지

막으로, 경로분석(Path Analysis)을 통해 가설을 검정하였다.

1. 최종모델선정 및 모델적합도

소비자샘플을 활용하여 추정된 구조방정식 모델의 자세한 결과는 <표 4>에

자세히 제시되었다. Study 1에서는 사용용이성이 유용성에 긍정적인 영향을 미

칠 것이라는 H1이 기각됨으로 인해, 사용용이성과 유용성이 독립변수로서 종속

변수 사용의도에 영향을 미치게 되었다. 이 경우에는 유용성이 매개변수로 작

용하지 않기 때문에, 완전매개효과(Full Mediation Effect)를 갖는지 또는 부분

매개효과(Partial Mediation Effect)를 갖는지 추가적인 분석이 요구되지 않았다.

한편 Study 2의 경우 H1이 채택됨으로 인해, 유용성이 매개변수로 작용하게

되었다. 따라서 최종모델을 확정하기 위해서, 모델내에 사용용이성이 사용의도

에 영향을 미치는 직접경로가 유의하여 매개변수 유용성이 부분적인 매개효과

를 갖고 있는 것인지(부분매개모델), 혹은 그 직접경로가 유의하지 않아 매개변

수 유용성이 완전한 매개효과를 갖고 있는지(완전매개모델)를 분석하여야 한다.


－ 119－

경로연구 모델

(Research Model)

부분매개모델

(Partial Mediation)

완전매개모델

(Full Mediation)

estimate t-value estimate t-value estimate t-value

유용성 ⟵ 지각된 보안성 0.030 0.757

유용성 ⟵ 지각된 효율성 0.423 6.125***

0.419 6.087***

0.404 6.102***

유용성 ⟵ 지각된 품질 0.390 6.568***

0.395 6.626***

0.388 6.730***

사용용이성 ⟵ 지각된 효율성 0.446 3.902*** 0.450 3.924*** 0.458 3.989***

사용용이성 ⟵ 지각된품질 0.114 1.105 0.114 1.105 0.111 1.070

유용성 ⟵ 사용용이성 0.216 4.949*** 0.220 5.034*** 0.242 5.738***

사용의도 ⟵ 유용성 0.681 5.703***

0.688 5.729***

0.758 7.130***

사용의도 ⟵ 사용용이성 0.070 1.249 0.066 1.177

그러므로 Study 2에서는 카이스퀘어 차이검증(Chi-square difference test,2dc )

을 통해 최종모델을 선정 하였다. 첫째, Study 1과 동일하게 연구 모델

(Research Model)을 일반소비자 샘플을 이용하여 추정해 보았다. 결과 모델의

적합도가 매우 낮게 나타났다(GFI, TLI, IFI 모두 0.9미만). 모델 적합도를 높이

기 위해 가장 비 유의한 영향을 미치는 ‘지각된 보안성’을 삭제하였고, 결과적

으로 모델 적합도가 크게 향상되어 만족스러운 결과를 가져왔다. 둘째로, 카이

스퀘어 차이검증을 수행했다. 완전매개 모델과 부분매개 모델의2dc (

2 (1)dc

=1.181, p>0.10)이 매우 유의하지 않았고, 더욱이 부분매개 모델 내 사용용이성과

사용의도간의 직접효과(direct effect)가 매우 유의하지 않았다(Path Coefficient=

0.066, C.R=0.177, p>0.10). 게다가, 완전매개모델의 GFI, TLI, IFI등의 모델적합

도를 판단하는 기준들이 부분매개모델의 것보다 우수한 결과를 보여 완전매개

모델이 최종확정모델로 결정되었다. 최종적으로 일반소비자들의 기술수용모델

(TAM, Technology Acceptance Model)로 확정된 모델(완전매개모델)의 적합도

를 보면,2c =1327.931(p=0.00, df=224), GFI=0.912, AGFI=0.931, RMSEA=0.098,

CFI=0.903, IFI=0.901, TLI=0.898으로 만족스러운 결과가 나타났다.

<표 4> Study 2의 모델추정 결과


－ 120－

경로연구 모델

(Research Model)

부분매개모델

(Partial Mediation)

완전매개모델

(Full Mediation)

Model Fit Index

Chi-square 613.470 1326.750 1327.931

d.f. 100 223 224

GFI 0.843 0.909 0.912

TLI 0.812 0.897 0.898

IFI 0.844 0.899 0.901

Note: ***, **, *은 각각 0.01, 0.05, 0.10수준에서 유의함을 의미

2. 가설검정

최종적으로 확정된 ‘일반소비자들의 TAM모델’은 [그림 3]에 자세히 도식화

하였다. 최종모델 선정과정에서 사용용이성이 사용의도에 미치는 직접효과 경

로가 제외되었고, 따라서 H3이 기각되었다. 또한 <표 4>에 제시된 부분매개모

델을 보면 해당 직접경로가 유의 하지 않아 이를 뒷받침 해 준다고 하겠다. ‘지

각된 보안성’의 경우 모델적합도를 가장 떨어뜨리는 요인으로, 최종모델 선정과

정에서 제외됨으로써 H6도 자연스럽게 기각되었다.

지각된 품질이 사용용이성에 긍정적인 영향을 준다는 가설(H8)은 path

coefficient =0.111 (p>0.10)이고, t-value=1.070(t<1.645))로 Study1의 경우와 달

리 채택되지 못하였다. 그 외의 5가지 가설들은 모두 유의수준(Level of

Significance) 0.01에서 채택되었다. (H1: path coefficient =0.242(p<0.01),

t-value=5.738(t>2.58); H2: path coefficient=0.758(p<0.01), t-value=7.130

(t>2.58); H4: path coefficient=0.404 (p<0.01), t-value=6.102>2.58); H5: path

coefficient=0.458(p<0.01), t-value=3.989 (t>2.58); H7: path coefficient=0.388

(p<0.01), t-value=6.730(t>2.58)).


－ 121－

[그림 3] 일반소비자들의 TAM모델

Note 1. ***, **, *은 각각 0.01, 0.05, 0.10수준에서 유의함을 의미

Note 2. ( )의 값은 표준화계수(Standardized Regression Weights)를 의미

Ⅶ. 연구결과 및 공헌

온실가스를 줄여 자연을 보호하고 동시에 경제성장을 이룩하고자 하는 지속

가능성장(Sustainable Economic Growth)은 오늘날 세계 속의 화두이자 한국의

첫 번째 정부정책이라 하겠다. 이에 스마트 그리드 기술은 온실가스 배출량을

축소하고, 전력의 품질 뿐만 아니라 전력망의 효율성을 높여 국가 경제에 이바

지 할 수 있는 혁신기술이다. 그러나 스마트그리드의 정책연구가 매우 미흡하

고, 특히 기술을 수용하는 소비자행동연구는 전무하다. 이에 Study1과 Study2

에 걸쳐 진행된 본 연구는 소비자들이 어떠한 심리적 과정(Psychological

Process)을 거쳐 스마트 그리드 AMI 기술을 수용하게 되는 것인지를 설명해

주는 ‘스마트그리드 기술의 소비자수용모델’을 제시하고, 나아가 본 모델을 정

교화 하기 위하여 전문가 집단이 인식하고 있는 것과 일반 소비자의 인식에 차


－ 122－

이가 있음을 확인 하였다.

소비자가 특정 기술을 구매(사용)하게 되는 심리적 과정을 설명하는 기술수

용모델(TAM)은 다양한 기술들의 소비자 수용모델을 구축하는데 사용되어 왔

다. 본 연구에서도 기술수용모델을 도입하여, 스마트그리드의 소비자가 수용하

는 과정을 이해할 수 있도록 하는 모델을 구축하였다. 특히 스마트그리드 기술

의 소비자 수용상황에 있어서 어떠한 외부요인들이 작용하는 지를 구체화함으

로써, 소비자의 스마트그리드 수용모델을 제안한 최초의 연구라는 학문적 기여

를 찾을 수 있겠다. 스마트그리드의 수용모델은 학문적 기여에서 멈추지 않는

다. 정부정책을 수행하는데 있어서, 사용자가 어떠한 심리적 동기로 스마트그리

드 AMI서비스를 채택하게 되는지를 설명해 줌으로써, 접근방식 및 방향성을

제시한다 하겠다.

본 연구의 다른 한 가지 공헌은 스마트그리드의 전문가 집단과 일반 소비자

집단을 구분하여, 두 집단간의 비교를 통해 차이점을 발견했다는 것이다. 엄청

난 예산 투자와 연구 인력을 투입하여, 연구를 수행하고, 개발하고, 특허권을

취득한 많은 기술들이 상용화 되지 못하여 R&D의 비효율성을 초래하고 있다

는 것은 최근의 큰 화두가 되었다. 이러한 비효율성을 최소화하기 위하여 R&D

수행 이전에 소비자가 어떠한 기술을 필요로 하는지를 마케팅조사를 통해 찾아

내고, 적합한 기술을 개발할 필요성이 있다고 많은 학자들은 제안하고 있다. 이

렇듯, 정부정책들은 최종사용자(End User)들의 욕구와 필요(Wants and Needs)

를 먼저 이해하고, 그에 적합한 정책적 접근이 시도될 때 효율성이 높다고 하

겠다. 이러한 면에 있어서 본 연구는 실질적으로 스마트그리드 기술 보급이라

는 면에 있어서 전문가 집단과 사용자 집단의 인식이 다름을 이해 할 수 있게

해 준다. 더욱이, 전문가 집단이 이해하고 있는 외부요인들의 종류와 영향력 정

도에 있어서 소비자들의 그것과 차이가 있음을 발견하였다. 첫째, 전문가 집단

의 경우, 지각된 보안성이 스마트그리드 기술의 유용성에 유의한 영향을 주는

요소로 작용하였지만, 일반소비자 집단은 보안성이 사용의도에 어떤 영향을 주

지 않았다. 둘째, 전문가 집단은 스마트그리드 AMI서비스의 유용성과 사용용이


－ 123－

성이 독립적으로 사용의도에 영향을 줄 것으로 인식하고 있지만, 일반 소비자

들의 경우 사용용이성이 사용의도에 직접적인 영향을 주는 것이 아니라, 유용

성에 유의한 영향을 주고 그것이 사용의도에 영향을 주는 형태의 간접적 영향

을 준다는 결론이 내려졌다. 셋째, 지각된 품질 수준은 전문가 집단에게는 사용

용이성에, 일반 소비자들에게는 유용성에 긍정적인 영향을 미침이 확인 되었다.

이렇게 전문가 및 정부가 의도한 방향과는 달리 일반 사용자들은 스마트그리드

기술의 사용의도를 갖게 될 수 있음을 착안하여, 궁극적으로 최종사용자 입장

에서 어떻게 정책적 접근이 필요한지를 제시하였다.

접수일(2010년 4월 9일), 1차 수정일(2010년 7월 9일), 2차 수정일(2010년 8월 9일), 게재확정일(2010년 9월 2일)


－ 124－

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Management 41(6) : 747-762.


－ 128－

ABSTRACTConsumers' Smart Grid Acceptance Model

: Structural Equation Modeling Approach

Gwang-Suk Kim*and Hyo-Jin Jeon

**and Jaewook Shin

***

This study suggests that "Consumers' Smart Grid Acceptance Model"

explain and forecast a consumers' psychological process of Smart Grid

technology acceptance. It is constructed on the basis of Technology

Acceptance Model(TAM). Survey data from an expert group are utilized

to estimate the proposed model in study1 while study2 is based on a

sample from general consumers. Through the two studies, the model

could be more elaborate. The model estimation output suggested that

the intention of the expert group has disparities from consumers'

attitude and behavior towards Smart Grid. It is a first study proposing

a model specifying what factors affect consumers' usage intention.

Meanwhile, this research has a practical contribution towards forming

governmental policy and planing optimized approach to distribute the

Smart Grid AMI service. Moreover, the result that there were

differences between experts and consumers points out that consumers'

Smart Grid usage intention can be formed differently from the direction

intended by the government, and finally the study gives an invaluable

advice on the appropriate approach to end users.

Key Words : Smart Grid, consumers' Smart Grid acceptance model,

Technology Acceptance Model(TAM), Structural Equation Modeling

* Researcher, Korea Energy Economics Institute(KEEI) (Main Author).

[email protected]

** Assistant Manager, Korea Smart Grid Institute(KSGI) (Corresponding Author).

[email protected]

*** LG Innotek (The Third Author). [email protected]

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