확장된 통합기술수용이론 (UTAUT2)을 활용한 스마트농업 수용의도에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

지금 전 세계는 미래 먹거리를 둘러싸고 치열한 경쟁이 벌어지고 있으며, 세계인구의 지속적 증가는 필연적으로 식량문제를 초래할 것으로 예상된다. 이에 대비하기 위하여 전 세계는 식량생산 증가를 위한 스마트농업화가 활발히 진행되고 있다.
우리나라 스마트농업 보급 현황은 아직 초기단계로, 농업이 직면하고 있는 문제해결보다는 기술이 주도하는 시장에 머물고 있다. 또한 스마트농업 관련 개념에 대한 체계적인 정리가 미흡한 실정이고, 농업분야와 기술수용이론 간의 관계를 연구한 선행연구들을 분석해보면 대부분의 연구들이 신품종(신기술) 또는 스마트 팜에 대한 연구들이다.
한편 농촌지역 인구감소 및 인구고령화에 따른 일손부족 등 여러 가지 어려움에 직면해 있는 우리나라 농업은 ICT를 접목한 스마트농업이 생산효율을 높이는데 기여할 수 있어 농업이 안고 있는 여러 가지 문제점을 해결할 수 있는 방안 중 하나로 떠오르고 있다.
따라서 농업이 미래지속산업으로 성장하기 위해서는 스마트농업의 보급 확산이 시급한 실정이다. 이를 위하여 먼저 스마트농업에 대한 기본개념과 스마트농업 기술현황 등을 체계적으로 정리하고자 한다. 또한 확장된 통합기술수용이론의 수용의도에 영향을 미치는 요인인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 투자효용 및 혁신성이 스마트농업 수용의도에 미치는 영향관계를 실증하고, 농업인 연령의 조절효과를 검증하여 스마트농업 보급 확산을 위한 이론적 및 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적을 달성하기 위하여 관련 자료를 선행 문헌연구조사와 농업인들을 대상으로 한 실증연구방법을 병행하였다.
스마트농업은 협의의 개념과 광의의 개념으로 나누어지나, 본 연구에서는 광의의 개념으로 연구를 진행하고자 한다. 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)은 Venkatesh et al.(2012)이 2003년 발표한 통합기술수용이론(UTAUT)을 수정하여 제시한 이론으로 성과기대 등 7개 독립변수와 성별 등 3개 조절변수, 매개변수인 행위의도(Behavioral Intention), 종속변수인 사용행위(Use Behavior)로 구성된 기술수용이론이다.
본 연구에서는 농업인의 스마트농업 수용의도에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)모형 중 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 투자효용 및 혁신성을 독립변수로 채택하였고, 종속변수로는 수용의도를 채택하였으며, 농업인의 연령을 조절변수로 사용하였다.
본 연구를 위해 367부의 설문조사와 선행연구들을 바탕으로 여러 가지 연구 가설들을 설정하였고, SPSS 28.0 및 Process Macro 4.0 통계패키지를 이용하여 다양한 통계분석을 실시하였으며, 분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.
첫째, 독립변수의 종속변수에 대한 영향관계 분석에서 스마트농업 수용의도에 대해 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건 및 혁신성은 정(+)의 효과를 나타낸 것으로 나타났다. 반면 노력기대와 투자효용은 수용의도에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 따라서 연구가설 중 ‘성과기대(H1), 사회적 영향(H3), 촉진조건(H4) 및 혁신성(H6)은 스마트농업 수용의도에 정(+)의 관계가 있다.’라는 가설은 채택되었으나, 노력기대(H2)와 투자효용(H5)이 수용의도에 영향을 미친다는 가설은 기각되었다.
둘째, 농업인 연령의 조절효과 분석 결과, 투자효용은 연령이 ‘평균-1SD’집단에서 정(+)의 조절효과가 있는 것으로 나타났으며, 성과기대 등 나머지 변수들은 조절효과가 없는 것으로 분석되었다.
셋째, 스마트 농업 수용의도에 대한 인식(평균) 차이 분석에서 연령별, 소득수준별, 영농기간별, 학력별로는 스마트농업 수용의도에 대해서 차이가 있었으나, 영농분야별과 성별에는 차이가 없는 것으로 나타났다.
본 연구의 이론적 시사점은 첫째, 다양하게 사용되고 있는 스마트농업에 대한 개념정의를 체계적으로 정리하였으며, 세분화된 연구범위를 스마트농업이라는 범위로 확대하였고, 조사대상자도 일반 농업인들을 대상으로 조사대상자를 넓혔다는 점이다.
둘째, UTAUT2 이론을 활용한 실증분석 결과, 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건, 사용자 혁신성이 정(+)의 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
셋째, 성과기대 등 독립변수들이 농업인의 스마트농업 수용의도에 미치는 영향 관계를 사용자 개인적 특성인 연령이 조절 역할을 하는지를 검증하였다.
넷째, ANOVA 및 t-test분석을 통하여 연령별, 소득수준별, 영농기간별, 영농분야별, 성별, 학력별 수용의도에 대한 인식 차이를 분석하였다.
본 연구의 실무적 시사점으로 첫째, 실증 분석 결과, 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건, 혁신성은 스마트농업 수용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 중 혁신성이 가장 크게 영향을 미치며, 성과기대가 두 번째로 높은 영향을 미치는 것으로 나타나, 농업ON(www.agrion.kr)에 스마트농업 관련 제반 정보를 제공하고, 스마트농업의 구체적 기대효과 등을 다룬 동영상 등을 제작하여 농업인들에게 적극 홍보할 필요가 있다.
둘째, 사회적 영향도 수용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 농촌진흥청의 스마트농업 전문지도사 육성과정을 농업 관련 유관기관으로까지 확대하여 스마트농업 전문인력을 대거 육성․확보할 필요가 있다..
셋째, 촉진조건도 수용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 통합 스마트농업 현장지원시스템 구축을 통하여 농업인들이 실감할 수 있는 현장지원이 필요하다.
넷째, 스마트농업 수용의도에 대한 인식 차이에서 젊은 농업인들의 인식이 다른 농업인집단에 비해 매우 높게 나왔다. 따라서 정책당국은 현재 실시하고 있는 청년 창업농 교육프로그램에 스마트농업 교육 비중을 확대할 필요가 있다.
그러나 본 연구를 통해 밝힌 다양한 연구결과와 시사점에도 불구하고 다음과 같은 연구의 한계점을 가지고 있어 추가적인 후속연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다. 첫째, 실제 이용하고 있는 농업인을 대상으로 수용의도와 실제 이용행위에 영향을 미치는 요인을 분석하는 실증적 연구가 필요하다.
둘째, 스마트농업 수용의도에 영향을 미치는 다양한 변수들을 추가한다면 새로운 연구결과를 생산할 수도 있을 것이며, 동일한 설문대상자를 상대로 설문조사를 함에 따라 동일방법편의가 있을 수 있다. 이를 감안한 추가연구가 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The world is now in fierce competition over future food, and the continuous increase of the world’s population is expected to inevitably lead to food problems. In order to prepare for this, smart agriculture is actively progressing around the world to increase food production.
The current status of smart agriculture in Korea is still in its infancy. rather than solving the problems facing agriculture, we are staying in a market driven by technology. Also the systematic arrangement of smart agriculture-related concepts is insufficient. If we analyze the previous studies that studied the relationship between the agricultural field and the theory of technology acceptance, most of the studies focused on new varieties(new technology) or smart farms.
Meanwhile, in Korea’s agriculture, which is facing various difficulties such as a decrease in the population in rural areas and a shortage of farmers due to an aging population, smart agriculture incorporating ICT can contribute to increasing production efficiency and is emerging as one of the ways to solve the various problems faced by agriculture.
Therefore, in order for agriculture to grow as a sustainable industry in the future, the spread of smart agriculture is urgently needed. To this end, first, I would like to systematically organize the current status of smart agriculture technology. In addition, the factors affecting the acceptance intention of the extended unified theory of acceptance and use of technology(UTAUT2), such as performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, price value and innovativeness, is to verify the effect of on farmers’ intention to accept smart agriculture, to verify whether moderating effects of farmer age exist, and I would like to suggest the academic and practical implications for the spread of smart agriculture.
In order to achieve the purpose of this study, research on prior literature and an empirical research method for farmers was conducted in parallel.
Smart agriculture is divided into a narrow concept and a broad concept. In this study, I intend to conduct research in a broad concept.
UTAUT2 by Venkatesh et al.(2012) is a theory proposed by revising the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT) published in 2003. It is a technology acceptance theory consisting of 7 independent variables such as performance expectancy, 4 moderating variables such as gender, behavioral intention as a parameter, and use behavior as a dependent variable.
In this study, in the UTAUT2 model, to analyze the factors affecting the farmer’s intention to accept smart agriculture, performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, price value and innovativeness were adopted as the independent variables. The innovativeness has been chosen because it is expected to increase the explanatory power of the model recently. And the acceptance intention was adopted as the dependent variable. It was inferred that the age of the farmers would moderate the relationship between the independent variable and the dependent variable, and used it as a moderating variable.
For this study, various research hypotheses set based on 367 surveys and previous studies were analyzed by the SPSS 28.0 and Process Macro 4.0 statistical package program. Frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, t-test, ANOVA analysis, multiple regression analysis and moderating effect analysis were conducted. The analysis results can be summarized as follows.
First, in the analysis of the relationship between the influence of the independent variable and the dependent variable, it was found that the innovativeness, the performance expectancy, the social influence, and the facilitating conditions affected a positive effect on the intention to accept smart agriculture. On the other hand, it was found that effort expectancy and price value did not affect acceptance intention. Therefore, among the research hypotheses, the hypotheses that “performance expectancy(H1), social influence(H3), facilitating condition(H4) and innovativeness(H6) have a positive(+) relationship with the intention tp accept smart agriculture” were adopted. On the other hand, the hypotheses that effort expectancy(H2) and price value(H5) affect the acceptance intention were rejected.
Second, as a result of analyzing the moderating effect of the age of farmers, it was found that price value had a positive(+) moderating effect in the ‘average-1sd’ group. On the other hand, it was analyzed that the performance expectancy, effort expectancy, social influence and facilitating condition had no moderating effect.
Third, in the analysis of differences in perceptions on the intention to accept smart agriculture, it was found that there was a difference in perceptions on the acceptance intention by age, income level, farming period, educational background, but there were no differences by gender, type of farming.
The academic implications of this study are that first, the definition of the concept of smart agriculture, which is used in various ways, was systematically arranged, the scope of subdivided research was expanded to the scope of smart agriculture, and the survey subjects also expanded the survey targets to general farmers. Second, a result of empirical analysis to find out factors affecting farmer’s acceptance of smart agriculture using the UTAUT2 theory shows that it was confirmed that performance expectancy, social influence, facilitating condition, and innovativeness had positive(+) effects. Third, in the relationship between independent variables, such as performance expectancy, on the farmer’s intention to accept smart agriculture, it was verified whether age, a user’s personal characteristic, plays a moderating role.
Fourth, through ANOVA and t-test analysis, I analyzed differences in perceptions of acceptance intentions by age, income level, farming period, type of farming, gender and educational background.
As practical implications, First, as a result of empirical analysis, it was found that performance expectancy, social influence, facilitating conditions, and innovativeness had a positive(+) effect on the intention to accept smart agriculture. Among them, innovativeness had the greatest influence, and performance expectancy appeared to have the second highest influence. It is necessary to provide all information related to smart agriculture to agriculture ON(www.agrion.kr), and to actively promote it to farmers by producing videos, which are about the specific expected effects of smart agriculture.
Second, social influence was also found to have a positive(+) effect on acceptance intention. It is necessary to nurture and secure the smart agriculture professional manpower in large numbers by the Rural Development Administration’s smart agriculture expert training course to expand to agriculture-related institutions.
Third, facilitating condition was also found to have a positive effect on acceptance intention, and it is necessary to provide field support that farmers can realize through the establishment of an integrated smart agriculture field support system.
Fourth, in the difference in perception of the intention to accept smart agriculture, the perception level of young farmers was very high compared to other agricultural groups. Therefore, policy authorities need to expand the proportion of smart agriculture education in the current youth entrepreneurship education program.
However, in spite of the various research results and implications revealed through this study, this study has the following limitations. So additional follow-up research is deemed to be conducted.
First, an empirical study is needed to analyze factors affecting acceptance intention and actual use of farmers who are actually using smart agriculture.
Second, if various variables are added as independent variables that affect the intention to use smart agriculture, new research results may be produced.
Third, as the survey was conducted with the same survey subjects, there may be the common method bias. Further research is needed taking this into account.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 배경 1
• 제 2 절 연구의 목적 3
• 제 3 절 연구의 범위와 방법 5
• 제 1 항 연구의 범위 5
• 제 2 항 연구의 방법 6
• 제 2 장 이론적 배경 8
• 제 1 절 스마트농업 8
• 제 1 항 스마트농업 개념 8
• 제 2 항 우리나라 스마트농업 보급 실태 현황 18
• 제 3 항 스마트농업 기술 현황 22
• 제 4 항 주요국 스마트농업 정책 현황 28
• 제 5 항 글로벌 스마트농업 대표기업 현황 37
• 제 2 절 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2) 44
• 제 1 항 통합기술수용이론(UTAUT) 44
• 제 2 항 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2) 51
• 제 3 장 연구모형 및 가설 66
• 제 1 절 연구모형 66
• 제 2 절 연구가설 67
• 제 1 항 성과기대와 스마트농업 수용의도(H1) 67
• 제 2 항 노력기대와 스마트농업 수용의도(H2) 69
• 제 3 항 사회적 영향과 스마트농업 수용의도(H3) 70
• 제 4 항 촉진조건과 스마트농업 수용의도(H4) 71
• 제 5 항 투자효용과 스마트농업 수용의도(H5) 73
• 제 6 항 혁신성과 스마트농업 수용의도(H6) 74
• 제 7 항 농업인 연령의 조절효과(H7) 75
• 제 3 절 조사 설계 77
• 제 1 항 변수의 조작적 정의 77
• 제 2 항 측정항목 개발 및 설문지 구성 81
• 제 4 장 실증분석 83
• 제 1 절 표본의 인구통계학적 특성과 기술통계 83
• 제 1 항 인구통계학적 특성 83
• 제 2 항 스마트농업에 대한 인식문항의 기술통계 84
• 제 2 절 가설검증을 위한 예비분석 85
• 제 1 항 설문의 타당성 및 신뢰도 분석 85
• 제 2 항 변수 간 상관관계 분석 87
• 제 3 항 스마트농업 수용의도에 대한 인식차이 분석 88
• 제 3 절 연구가설의 검증 90
• 제 1 항 독립변수의 종속변수에 대한 영향 관계 검증 90
• 제 2 항 농업인 연령의 조절효과 검증 91
• 제 5 장 결론 95
• 제 1 절 연구 결과 및 논의 95
• 제 2 절 연구 결과의 시사점 98
• 제 1 항 이론적 시사점 98
• 제 2 항 실무적 시사점 99
• 제 3 절 연구의 한계점 및 추후 연구 과제 101
• 참고문헌 103
• 부 록 116
• Abstract 121

참고문헌 (Reference)

• 1 서대석, 이중용, "“미래의 기술 발전과 농업혁신”", 한국농촌경제연 구원, 기타연구보고서, 2017 농업전망, 229-261, 2017
• 2 김 가 은, 추수 진, 임 영 훈, 이 주 량, 심 성 철, 박 동 배, "“ 스 마 트 농 업 현장 착근을 위한 기술정책 제고 방안”,", 과학기술정책연구원 정책연 구, 1-149, 2019
• 3 백미라, 최훈화, 이훈영, "“웨어러블 스마트헬스케어기기에 대한 연령별 수용의도”", 대한경영학회지, 28(12), 3,171-3,189, 2015
• 4 이지은, 성동규, "무료 모바일 동영상 서비스의 이용 행위 의도에 영향 을 미치는 요인에 대한 연구: UTAUT2 모형을 중심으로", 언 론정보연구, 54(1), 258-313, 2017
• 5 김윤정, "“핀테크 기업의 혁신성이 경험적 단서와 확장서비스 수용의도에 미치는 영향: 광고 적합성의 조절효과를 중심으로”", Journal of the Korean Data Analysis Society, 21(2), 935-948, 2019
• 6 진 석, "“개인적 특성이 웨어러블 헬스케어기기의 수용의도에 미치는 영향에 대한 연구: 확장된 통합수용모델과 혁신성을 중심으로”", 한국컴퓨터정보학회 논문지, 25(3), 129-143, 2020