Global e-Business Association

The e-Business Studies - Vol. 17 , No. 6

[ e-Business Technology/Policy ]
The e-Business Studies - Vol. 17, No. 6, pp.203-218
Abbreviation: The e-Business Studies
ISSN: 1229-9936 (Print) 2466-1716 (Online)
Print publication date Dec 2016
Final publication date 30 Dec 2016
Received 27 Nov 2016 Revised 27 Dec 2016 Accepted 27 Dec 2016
DOI: https://doi.org/10.20462/tebs.2016.12.17.6.203

모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 관한 연구
장태락* ; 이종호**
*공주대학교 대학원 전자상거래학과 박사과정
**공주대학교 교수

A Study on the Use Intention of Easy Mobile Payment Services
Tai-Le Zhang* ; Jong-Ho Lee**
*Ph.D Student, Graduate School of EC, Kongju National University
**Professor, Graduate School of EC, Kongju National University

초록

최근 4G LTE기술을 포함한 ICT 기술의 급속한 발전 시대에서 PC 기반에서 주로 처리되던 결제서비스들이 이제는 스마트 폰을 통한 모바일 환경에서 처리가 이루어지고 있다. 이에 따라서 서비스 제공기업은 다양한 형태의 결제서비스를 적극적으로 활용하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 UTAUT2모델을 적용하여 인지된 위험이 모바일 간편 결제 서비스 이용의도에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 이를 통해 모바일 간편 결제 서비스가 국내에 정착하고 확산될 수 있는 전략을 제언할 수 있을 것이다. 본 연구의 자료 수집은 간편 결재 시스템을 이용한 경험이 있는자를 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 642매의 설문지를 수집하여 SPSS 22.0과 AMOS 22.0을 이용하여 분석을 실시하였다.

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 기존의 UTAUT 모델에서 주요 변수인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향 및 촉진조건이 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 유의미한 영향을 주는 것을 발견하였다. 둘째, UTAUT2 모델의 추가변수인 오락적 동기와 습관성이 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 유의미한 영향을 주는 것을 발견하였다. 셋째, 인지된 위험이 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 발견하였다. 연구의 실증분석 결과를 토대로 모바일 간편 결제서비스 지속적 성장에 대한 시사점을 제시하였다.

Abstract

With the recent development of ICT technologies including 4G LTE technology, PC-based payment services, until now having been mainly processed, are now processed in mobile environments through smart phones. Therefore service-providing companies accompanied several kinds of payment services as the purposes of this study. So this study investigated the use intention of easy mobile payment services by perceived risk with UTAUT2 model. With the results, this study will propose the strategies on its settlement and spread in domestic markets. This study used a online question naire survey method to collect data for the users who had ever used easy mobile payment services. And 642 questionnaires collected from the survey were analyzed using SPSS Ver. 22.0 and AM OS Ver. 22.0.

The results of this are as follows. We find out first that PE, EE, SI and FC as important variables under existing UTAUT2 model make significant effects on the use intention of easy mobile payment services. And second that Hedonic Motivation and Habit make significant effects on the use intention. And third that Perceived Risk makes negative effects on the use intention of easy mobile payment services. These results derives practical implications on easy mobile services' growth for companies and users.


Keywords: UTAUT2, Perceived Risk, mobile payment services, performance expectancy, effort expectancy
키워드: 인지된 위험, 모바일 간편 결제서비스, 성과기대, 노력기대


Contests
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Research Model and Methodology
Ⅳ. Empirical Analysis and Hypothesis Test
Ⅴ. Conclusion
References
국문초록


Ⅰ. Introduction

최근 ICT 기술의 급속한 발전과 함께, PC 기반으로 처리되던 금융결제 서비스들이 이제는 스마트 폰을 통한 모바일 환경에서 결제 처리가 이루어지고 있다. 또한, 전통 금융업의 주도하에 금융 서비스를 제공하는 형태가 대부분이었다면, 요즘에는 비 금융업인 ICT 기업들의 주도하에 제공되는 새로운 금융서비스 시장이 성장하고 있다. 즉 새로운 금융서비스인 ‘핀테크’(FinTech)가 나타나고 있으며 핀테크는 금융과 기술이라는 단어를 조합한 새로운 융합형 금융서비스이다.

핀테크는 금융서비스와 관련한 소프트웨어를 새롭게 만들거나 운용성과를 향상시킬 수 있는 모든 기술적인 과정을 포함하는 의미이며, 의사결정, 위험관리, 포트폴리오 재구성, 준법관련 업무, 성과관리, 시스템 통합, 온라인 이체와 지불 등 금융기관 업무전반에 영향을 주는 기술들을 총칭하는 개념이기도 하다(이기송, 2014). 이러한 핀테크에는 무선 인터넷과 통신 기술을 활용한 모바일 금융, 모바일 간편 결제, 송금, 자산관리, 크라우드 펀딩 등이 포함된다(박재석 등, 2016).

핀테크 중 ‘모바일 간편 결제’가 스마트 폰 보급율의 급속한 증가에 따라 핵심 산업으로 주목 받고 있다. 모바일 간편 결제는 온라인과 오프라인 환경에서 재화와 서비스를 구매하고 이동성을 보장하는 모바일 기기를 이용해 대금을 결제하거나 자금을 이체하는 일련의 활동을 말한다(황재, 유홍식, 2016). 대표적으로 미국의 ‘애플페이(Applepay)’, 중국의 ‘알리페이(Alipay)’ 한국의 ‘카카오 페이(Kakaopay)’ 등이 있다. 또한 카드정보 저장방식 따라서 2가지 종류, 즉 모바일 간편 결제종류 유심IC칩(애플페이) 저장방식과 앱 저장방식(알리페이) 있다.

핀테크의 간편 결제 서비스는 크게 온라인 결제서비스와 오프라인 결제서비스로 이루어진다. 온라인 서비스는 인터넷으로 구입한 상품을 모바일 결제 앱 (애플페이, 카카오 페이, 알리페이 등)을 통해 결제하는 서비스이다. 오프라인 결제서비스는 실제 매장에서 물건을 살 때 현금을 대신해 모바일 결제 앱으로 결제하는 서비스이다. 모바일 간편 결제 서비스는 이용이 간편하면서도 수수료가 없어서 이용자가 늘어나고 있는 추세다(이수연, 박조원, 2016).

모바일 간편 결제 서비스는 그 장점으로 인하여 현재 환경에서큰 성장을 이루고 있다. 가트너에 따르면 세계 모바일 결제 시장은 2013년 2,354억 달러에서 2017년 3배 이상 성장한 7,810억 규모를 추정하며 가파른 성장세를 보이고 있다(Statista, 2015). 시장조사 업체들은 2016년 모바일 결제시장 규모가 6조 원을 넘어설 것으로 예측하고 있으며 이 중 간편 결제 시장은 사용성과 결제규모 등을 고려할 때 대략20% 미만으로 볼 수 있어 5,000억 원에서 1조 원 규모의 시장을 형성할 것으로 보인다(TECH M, 2016). DMC 미디어의 보고서에 의하면, 간편 결제 서비스는 모바일 기기 사용자의 97.9%가 이미 인지하고 있으며 72.1%가 이용경험을 보고하였다(한진희 등, 2015).

반면, 한국 소비자원 보고서에 의하면, 2016년 모바일 간편 결제서비스 이용자 2,238명을 대상으로 조사한 결과를 보면, 주로 이용 장소는 모바일 쇼핑몰에서 71.9%, 오프라인 쇼핑에서 27.6% 정도 이루어지고 있는데 현재 오프라인 시장이 발전하지 못하는 가장 큰 이유는 각각의 서비스마다 가맹점에 따른 다양한 제한이 있기 때문이다.

또한, 간편 결제 서비스의 주된 사용 이유는 유용성과 사용의 용이성이었으며, 사용하지 않는 이유는 개인 정보, 거래 정보 유출과 해킹 불법 접근 등에 따른 결제위험 때문에 새로운 결제 서비스의 필요성을 충분히 느끼지 못하기 때문으로 나타났다.

그럼에도 불구하고 모바일 간편 결제에 대한 학계 및 산업계의 관심이 높아지고 있다. 모바일 간편 결제서비스에 대한 연구의 일부분은 시장 동향이나 기술적 측면에 대한 연구들로 국한되어져 있어서 이용자들의 모바일 간편 결제 서비스 이용의도에 미치는 영향에 대한 연구는 부족한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 UTAUT2 모델을 적용하여 이 모델의 주용 변수를 포함하여 인지된 위험이 모바일 간편 결제 서비스 이용의도에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 통해 모바일 간편 결제 서비스가 이용하고 확산될 수 있는 전략을 제언하고자 한다. 또한 학문적으로는 UTAUT2 모델을 검증하는 연구가 될 수 있을 것이며 새로운 기술과 서비스를 받아들이는 요인을 밝힐 수 있을 것으로 기대된다.


Ⅱ. Literature Review
1. Easy Mobile Payment Service

영국 과학청은 핀테크를 ‘기술을 핵심 요소로 하는 금융서비스 혁신’으로 정의하고 있다. <Table 1>을 보면, 핀테크 기업은 제공하는 금융서비스 유형에 따라서 대별하여, 송금, 결제, 자산관리, 투자 등의 서비스 제공업체로 구분된다. 여러 가지 장점 때문에 핀테크 기업 중 핵심인 모바일 간편 결제는 ICT기술을 통해 소비자에게 저렴한 비용과 편의성을 제공하며 소비자들은 화폐를 직접 보유하지 않고도 보다 빠르고 쉬운 결제서비스 이용이 가능하다(양승호 등, 2016).

<Table 1> 
traditional financing services and fintech
devision traditional financing services fintech
definition 전자적 채널을 통하여 금융상품 및 서비스를 제공하는 것 금융+기술을 금융서비스 혁신
positioning 기존 금융서비스의 효율성 개선 지원 전통 금융서비스의 전달 체계를 파괴하거나 새로운 방식으로 제공
major role 금융 인프라 지원 기존 인프라 우회 또는 대체하여 직접 금융서비스 제공
related companies IBM(IT 솔루션), Infosys(IT 하드웨어), Symantec(정보보안), SunGard(금융소프트웨어) Alipay(간편결제), Lending Club(P2P 대출), Transferwise(외화송금), FidorBank(인터넷은행)
revenue model 고객 접점은 금융회사가 주도
IT가 금융거래의 후선에서 지원
금융거래 처리 효율성 향상
고객 접점을 비금융회사가 주도
금융회사가 금융거래의 배경에서 지원
고객 경험 개선
definition map 자금공급자-금융회사(+금융망)-자금수요자 자금공급자-플랫폼(+인터넷)-자금수요자
etc. PC 기반, 금융회사/대형IT회사 중심 모바일 기반, 스타트업 중심
출처: 박재석, 김민진, 황병일, 2016

Accenture(2014)의 보고서에 의하면, 핀테크 벤처의 해외 투자금액은 2014년 12.21억 달러로 달성하였다. 또한 BI Intelligence의 보고서에 의하면, 미국의 모바일 결제 시장이 2019년에는 808억 달러로 폭발적인 성장세를 기록할 것으로 발표했다.

모바일 간편 결제는 모바일 기기를 이용해 결제를 하는 서비스로 위치기반정보와 SNS정보들과 교류되는 양방향서비스라 할 수 있다. 신용카드 정보를 1회 입력한 후 아이디와 비밀번호와 같은 간단한 인증만으로 결제하는 시스템으로 소비자에게 보다 간편하고 편리한 금융서비스를 제공할 수 있다(황재, 유홍식, 2016).

모바일 간편 결제서비스는 온라인 간편 결제서비스와 오프라인 간편 결제서비스 등의 2가지 분류된다. 특히 오프라인 간편 결제서비스는 크게 3가지 결제방식이 있다.

NFC(Near Field Communication) 방식은 10cm 거리에서 기간 무선통신을 통한 결제방식이 있다. 상대적으로 다른 결제 방식들에 비해 보안이 우수하나 아직 단말기의 보급률이 떨어져 사용이 제한적이라는 단점이 있다. 하지만 NFC 방식은 더 편리하게 사용하고 애플페이 등 유행 모바일 간편 결제서비스를 NFC 방식을 적용해 향후 빠른 NFC 결제기 보급과 함께 성장할 가능성이 높을 것으로 판단한다.

MST(Magnetic Secure Transmission) 방식은 마그네틱 신용카드로 결제하는 과정에서 단말기에 카드를 긁을 때 자기장이 발생하면서 카드정보가 모바일로 전송이 되는데, 이와 유사한 원리를 적용해 모바일에 대는 행위 자체만으로 자기장이 나오도록 설계한 기술이다. MST는 일반 신용카드 마그네틱 단말기를 가지고 있는 모든 장소에서 사용이 가능하기 때문에 범용성 면에서 다른 방식보다 큰 장점을 갖고 있다. 하지만 마그네틱 카드가 쉽게 복사가 가능하기 때문에 보안관점에서는 다소 취약하고 IC칩 단말기는 마그네틱 정보를 지원하지 못하다는 단점이 있다.

앱 카드형 방식은 앱 내부에 나타난 바코드를 가맹점 직원에게 제시하는 방식으로 이루어진다. 바코드를 인식하는 리더기의 경우 편의점, 장피숍을 포함해 대다수의 매장에 보급되어 있다는 장점이 있다(이성빈, 2016; 진한나 등, 2015).

모바일 간편 결제 서비스의 유형을 이해하는 데 있어서는 현재 주요 이동통신사, 은행, PG(Payment Gateway)사, 소셜커머스 기업 등이 각각 어떤 모바일 간편 결제 서비스를 출시하여 홍보하고 있는지를 살펴보는 것이 중요하다(조은영, 김희웅, 2015).

<Table 2>에 의하면, 국내외에는 다양한 모바일 간편 결제서비스들이 있으며, 국내외에 나와 있는 주요 모바일 간편 결제서비스는 다음과 같다.

<Table 2> 
major easy mobile payment services and their comparisons
payment services company payment service major characteristics
삼성페이 삼성전자 잠금화면서 앱 실행→지문인식→결제기 접촉 오프라인 마그네틱 카드 결제기와 NFC로 결제
갤럭시S6 이후 출시된 삼성기기에서 기능
카카오페이 다음
카카오
결제 창에서 카카오페이선택→비밀번호 입력 SNS 사용자 기반으로 가입자 확보
별도 앱 없이 카카오톡으로 결제
송금, 이체 서비스는 불가능
알리페이 알리바바 온라인: 결제 창에서 알리페이 빠른 결제 또는 잔액 결제 선택→비밀번호 입력
오프라인: 앱실행→비밀번호 입력→화면에 뜨는 QR코드 인식
SNS 사용자 기반으로 가입자 확보
온라인 결제, 이체, 송금 가능
오프라인 매장에서 QR코드로 결제
애플페이 애플 앱 실행→결제기 접촉→지문인식 오프라인 NFC로 결제 아이폰6 이후 출시된 삼성기기에서 기능

2. UTAUT2 Model

모바일 간편 결제 등에 신기술에 대한 사용자의 채택은 기술진보가 필요조건이기 때문에 개인이 새로운 정보기술을 어떻게 수용하고 이해하는지에 대한 요인을 밝히기 위한 연구는 매우 중요하다(Hu et. al. 1999; 유일 외, 2006. 양승호 외, 2016). 그간 가장 많이 활용된 모형은 Davis(1989)에 의해 제안된 TAM 및 Venkatesh(2003)에 의해 제안된 UTAUT 기반으로 나온 모형이다.

TAM은 합리적 행위이론을 기반으로 조직의 업무성과를 개선하기 위해 도입되는 정보기술에 대한 수용에 있어 영향요인들이 무엇인지를 규명하기 위해 개발된 모형이다. 새로운 기술이 이용하기 쉬울수록, 유용하다고 인지할수록 이용에 대한 긍정적인 태도가 형성되며 이용의도가 높아지고 결국은 행위는 증가하게 된다는 것이 기술 수용 모델의 핵심이다(Davis et al, 1989). TAM은 높은 설명력을 증명하기 때문에 새로운 기술과 서비스가 등장하는 초기에 채택과 행동의도를 설명하는데 유용하게 사용되어 왔다. 지금까지 다양한 종류의 정보기술에 대한 사용자의 수용을 설명하는 데 있어 다양한 외생변수들의 영향을 충분히 고려하지 못했다는 한계에 시달려야 했다(권오준 외, 2008. 전새하 외, 2011. 양승호 외, 2016. 손현정 외, 2016).

따라서 Venkatesh(2003)의 연구에서 기존의 TAM과 확장된 TAM이 다양한 변수들을 충분히 생각하지 못한다는 한계를 개선하기 위해 제안된 UTAUT 모형으로 TAM보다 약 20~30%정도 더 향상된 설명력을 가지고 있다고 하였다. UTAUT는 그 동안 다양한 형태로 측정되던 행동의도에 관한 총 8개 정보기술수용과 관련된 대표적인 모형들을 종합하여 구성하였다. 구체적으로 UTAUT는 행위의도에 영향을 미치는 성과기대(performance expectancy), 노력기대(effort expectancy), 사회적 영향(social influence)을 제시하였다. 또한 촉진조건(facilitating conditions)은 행위에 직접 영향을 미치는 변수로 제시하였는데, 성과기대는 TAM, MM, MPCU, IDT의 관련 개념으로, 시스템을 사용함으로써 작업의 성과를 향상시키는 데 도움을 받을 수 있다고 믿는 정도를 의미하며, 노력기대는 TAM, MPCU, IDT의 관련 개념으로 시스템 사용하는 것과 관련된 용이성의 정도로 정의된다. 그리고 사회적 영향은 주관적 규모 등의 개념으로, 주변의 중요한 사람들이 새로운 시스템을 사용해야 한다고 믿는 것에 대한 인식정도로 정의되며, 촉진조건은 인지된 행동통제, 호환성 등의 개념으로, 새로운 시스템 사용을 지원하기 위한 조직적, 기술적기반이 잦춰져있다고 믿는 정도로 정의된다. 마지막으로 UTAUT모형은 연령, 성별, 경험, 그리고 자발성의 4가지 조절변수 효과를 발생시킬 수 있음을 제시하였다. 최근 많은 결제 서비스의 연구에서 UTAUT모형을 적용하여 연구하였다(장예민, 문태수, 2013. 손현정 외, 2014. 한동균, 2015. 양승호 외, 2016. 강선희, 김하균, 2016. 강선희, 2016).

또한 Venkatesh(2012)는 기존의 UTAUT 모델을 확장한 개념으로 수용에 영향을 줄 수 있는 개인적인 요소로 오락적 동기(Hedonic Motivation), 가격 가치(Price Value)와 습관(Habit)을 추가하여 UTAUT2 모델을 제안하였다.

오락적 동기는 사용자가 정보기술을 사용하는 동안 즐거움을 느끼는 정도로 정의된다. 가격 가치는 사용자가 거래에서 얻은 이익과 지출된 비용간의 기대비용 정도를 의미하며, 습관은 사용자의 사용빈도를 의미한다. 이 세 가지 요인을 추가하면서 미치는 영향력의 크기가 56%에서 74%로 늘었으며, 사용행동에게는 40%에서 52%로 증가한다고 하였다(Venkatesh et al., 2012).

소비자 온라인 및 오프라인 환경에서 모바일 간편 결제서비스를 이용할 때 수수료와 각 기능을 무료로 제공한다. 또한 여러 가지 선행연구를 살펴보고 본 연구에서 가격가치 요소를 제외하였다(Day, 2014. Cristian Morosan, 2015).

3. Perceived Risk

기존의 연구는 대부분 사용자들이 새로운 기술을 사용하면서 위험 또는 위험가능성에 대한 사용자의 수용에 대한 심리적 위축 또는 거부로 이어질 수 있다는 점이 간과된 것이다. 따라서 기술수용 과정의 설명력을 높이기 위해서는 인지된 위험이 고려되어야 한다(황재 외, 2016). 그래서 정보통신기술 관련 연구에서 인지된 위험은 사용 의도와 행동에 부정적인 영향을 미치는 것으로 오래 전부터 연구되었다. Bauer(1960)연구에서 최초로 소비자 행동과 관련하여 인지된 위험을 제시하였다. 인지된 위험은 개인이 특정 제품이나 서비스를 주관적 선택에 대해 불확실성을 의미한다. Cox는 Bauer의 개념을 더 구체적으로 제시하였다. 즉, 구매결정시의 불확실성으로 인해 유발된다고 하였다. Featherman, Pavlou(2002)는 전자상거래를 이용할 때 인지된 위험이 인지된 유용성에 부정적인 영향을 미친다고 주장하였다. 또한 낮은 정도의 인지된 위험은 인지된 용이성과 인지된 유용성을 결합한 수용의도를 높이는 아주 중요한 변수라고 밝혔다.

이재열(2004)논문에서 정보화 사회의 위험은 줄이기 위해서는 기술적인 접근 이외에 사회문화적인 접근이 매우 중요하므로 제시하였다. 그는 정보화가 사회구성원의 인권 및 사회 전체에 미칠 영향에 대한 관심이 증가되고 있고, 고도화되는 정보사회에서 위험성에 대한 새로운 주목이 필요하고 정보사회에서의 위험 중 특히 개인정보 침해문제는 아주 심각하며 개인정보침해로 상담과 피해신고가 급증하고 있다고 서술하였다(이미숙, 2008).

EY한영(2014)에 ‘모바일 금융 서비스의 미래‘ 보고서는 모바일 결제에 대한 사용 촉진제, 사용의 용이성, 현금과 동일한 가치, 신뢰할 수 있는 서비스 제공업체, 보안 및 개인정보 보호 기능의 5가지를 설명하였다. 모바일 간편 결제서비스는 발전을 위해 보안강화 기술 NFC 기술과 토큰 기술, 그리고 MST 기술 등 신기술을 사용하고 있었고 대부분의 간편결제가 결제 인증방법으로 비밀번호와 지문인식을 사용하고 있다. 그러나 최근에 모바일 간편 결제에 보급과 사용자 수량, 지속적 증가에 의한 개인 프라이버시 침해 및 자산보안 문제는 끊임없이 제기되고 있는 가장 중요한 문제다. 2015년 8월 금융보안원 ‘주요 간편 결제서비스의 보안성 비교분석‘ 보고서에 의하면 각종 간편 결제서비스들이 보안성을 강조하지만 여전히 비인가자 접근, 정보 유출, 서비스 거부 등 위협이 도사리고 있다고 분석했다(머니투데이, 2016). 모바일 기기 분실이후 정보유출, 자산의 손실과 재 인증의 복잡성이 모바일 간편 결제서비스 발전에 중요한 문제이다. 또한 모바일 간편 결제서비스가 무선통신 연결 과정에서 복제 등 범죄에 악용될 우려가 있다는 설명이다. 따라서 본 연구에서 인지된 위험이 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 영향을 미치는 중요한 요인이 된다.


Ⅲ. Research Model and Methodology
1. Research Model

본 연구에서는 Venkatesh et al.(2012)이 제안한 확장된 UTAUT2 모형에서의 쾌락적 동기 변인과 습관성 변인을 사용하고, Cristian Morosan(2015)는 UTAUT2 모형과 인지된 보안성, 일반적 프라이버시, 시스템 프라이버시 변인을 새롭게 추가하여 NFC 기능으로서의 모바일 결제서비스 사용의도에 관련된 모형을 검증하고자 한다. 강선희(2016)연구에서는 인지된 위험 변인을 새롭게 추가하여 간편 결제서비스 사용의도에 관련된 모형을 검증하고자 한다. 따라서 선행연구들을 토대로 본 연구에서 적용하고자 하는 연구모형은 아래의 [Figure 1]과 같다.


[Figure 1] 
Research Model

2. Hypotheses

Venkatesh(2003)는 성과기대를 “개인이 시스템을 사용하여 작업성과를 얻는 데 도움될 것으로 믿는 정도”라고 정의하였다. 노력기대를 “시스템 사용 시 용이성과 관련한 정도”라고 정의하였다. 사회적 영향을 “내가 새로운 시스템을 사용해야 하고 나에게 중요한 타인이 믿고 있다는 것에 대한 나의 개인적인 인지의 정도”로 정의하였다. 촉진조건을 “조직과 기술적 인프라가 그 시스템 사용을 지원하기 위해 존재한다고 개인이 믿는 정도”라고 정의하였다. 기존의 경험연구들은 사회적 영향이 행동의도에 긍정적인 영향을 미쳤음을 발견하였다(박일순, 안현철, 2012; 장예민, 문태수, 2013; Cristian Morosan, 2015; 강선희, 2016; 양스호 외, 2016; 이수연, 박조원, 2016;). 따라서 다음과 같이 가설을 설정한다.

  • 가설 1. 성과기대는 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 2. 노력기대는 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 3. 사회적 영향은 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 4. 촉진조건은 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

Venkatesh et al.(2012)은 그들의 연구에서 확장된 UTAUT2 모형을 제시하면서 오락적 동기라는 변인을 추가하였다. 오락적 동기는 새로운 기술을 사용함에 있어 재미와 즐거움의 정도로 정의한다. 이는 사용자가 기술을 수용하고 이용을 결정짓는 데 있어 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인되었다(Brown & Venkatesh, 2005). 또한 UTAUT2 모델을 이용하여 오락적 동기와 이용의도의 관계를 검증한 최근의 선행연구들은 오락적 동기가 이용의도에 영향을 미치는 주요 변인임을 발견하였다(Cristian Morosan, 2015; Raman & Don, 2013; 손현정 외, 2014). 따라서 다음과 같이 가설을 설정한다.

  • 가설 5. 오락적 동기는 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

Venkatesh et al.(2012)은 그들의 연구에서 확장된 UTAUT2 모형에다가 습관성이라는 변인을 추가하였다. 습관은사용자의 사용빈도를의미한다. 함주연 외(2014)는 정보시스템 연구에서 사용된 대표적인 습관의 정의를 다음의 4가지로 정리하였다. 즉, 목표 지향적인 자동적 행동(Goal-directed automatic behavior), 학습의 결과로 이루어진 자동화된 행동 경향(Automatic behavioral tendencies that result from learning), 행동 선호(Behavioral preferences), 외부환경에 대한 의식적 인식을 통해 발생하는 행동(Behavior that occurs outside conscious awareness) 등이다.

UTAUT2 모델을 이용하여 습관성과 이용의도의 관계를 검증한 최근의 선행연구들은 오락적 동기가 사용의도에 영향을 미치는 주요 변인임을 발견하였다(Ajzen, 2002; 유호선 외, 2012; Li Xi wei,2012; Cristian Morosan, 2015; NoorUl Ain et al, 2015). 따라서 다음과 같이 가설을 설정한다.

  • 가설 6. 습관성은 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

Lu, Y. B et al.(2011)는 모바일 결제 이용에 관한 연구에서 인지된 위험이라는 변인이 행동의도에 중요한 영향을 미친다는 것을 증명한 바 있다. 스마트폰 출시 이후 모바일 기기에 의한 프라이버시 침해우려 등 사회적 문제가 끊임없이 제기되었다(손현정 외, 2014).

이국용(2005)은 모바일 결제 시스템 이용에 영향을 미치는 요인들에 대해 연구하였는데, 기존의 여러 선행연구에서 태도를 경유하여 이용에 영향을 미치던 위험이 직접 이용에 영향을 미친다는 점을 확인하면서 용자의 인지된 위험이 직접적인 영향력 변수로서 그 역할이 증대되었음을 증명하였다. 한동균(2016)은 핀테크 수용 및 활성화에 대한 지각된 위험은 사용의도에 유의한 영향을 미친다는 것을 입증하였다.

Morosan(2015)은 모바일 결제 위험을 인지된 보안성, 일반적 프라이버시, 시스템 프라이버시 3가지 구분하며 사용의도에 부정적인 영향을 미칠 것으로 증명하였다. 강선희(2016)는 인지된 위험을 간편 결제서비스의 사용의도에 부정적인 영향을 미친 것으로 분석하였다. 따라서 다음과 같이 가설을 설정한다.

  • 가설 7. 인지된 위험은 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
3. Operational Definition

본 연구는 확장된 UTAUT2 모델과 모바일 간편 결제서비스 선행 연구들을 참고해서 사용의도에 영향을 미치는 연구변수들을 선정하고 연구 모형을 설정했다. 본 연구에서 사용된 변수들에 대한 조작적 정의는 다음 <Table 3>과 같다.

<Table 3> 
Operational Definitions
Variable Operation definition Number Previous Studies
성과적 기대 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 이용하는 것이 도움이 될 것이라는 개인적인 믿음의 인지 정도 4 Venkatesh et al.(2003)
Davis et al.(1989)
Cristian Morosan(2015)
노력적 기대 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 이용할 시 용이하다고 인지하는 정도 3 Venkatesh et al.(2003)
Davis et al.(1989)
손현정 외(2014)
사회적 영향 주변의 중요한 사람들이 모바일 간편 결제 서비스를 사용해야 한다고 믿는 정도 5 Venkatesh et al.(2003)
Cristian Morosan(2015)
손현정 외(2014)
촉진조건 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 사용할 때 조직적이고 기술적인 지원이 존재한다고 믿는 정도 3 Venkatesh et al.(2003)
Cristian Morosan(2015)
손현정 외(2014)
오락적 동기 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 사용할 때 재미나 즐거움을 인지하는 정도 4 Venkatesh et al.(2012)
손현정 외(2014)
습관성 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 사용할 때 습관을 인지하는 정도 4 Venkatesh et al.(2012)
Cristian Morosan(2015)
손현정 외(2014)
인지된 위험 모바일 간편 결제서비스 보안에 대한 우려와 정보 유출에 대한 우려 8 손현정 외(2014)
강선희(2015)
한동균(2015)
이용의도 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 사용하는 의향정도 4 Venkatesh et al.(2003)
강선희(2015)
황재, 유홍식(2016)


Ⅳ. Empirical Analysis and Hypothesis Test
1. Demographical Analysis

본 연구는 2016년 9월 20일부터 10월 10일까지 모바일 간편 결제서비스 개인 사용자들을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 회수된 설문지 총 759부 중 불성실한 응답의 설문지 117부를 제외한 642부를 최종 분석에 사용하였다. 본 연구에서 응답자의 인구통계학적 특성을 살펴보면, 성별 비율은 남성이 256명(39.9%), 여성이 386명(60.1%)으로 나타났다. 연령대별 비율은 20세∼29세가 392명(61.1%)의 응답자로 가장 많은 것으로 나타났다. 최종학력은 대학교 졸업이 334명(52%)으로, 직업은 회사원이 182명(28.3%)으로 사용경력은 6개월 이상∼1년이 169명(26.3%)으로, 모바일 간편 결제서비스 사용정도는 하루에 1∼2회가 258명(40.2%)으로 가장 많은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 조사된 모바일 간편 결제서비스의 개인 사용자들의 인구통계학적 특성의 빈도 분석 결과는 <Table 4>와 같다.

<Table 4> 
Demographical Analysis
section responsives rate(%)
성별 남성 256 39.9
여성 386 60.1
나이 20세 미만 52 8.1
20세∼29세 392 61.1
30세∼39세 179 27.9
40세∼49세 17 2.6
50세 이상 2 0.3
학력 고졸 이하 44 6.9
대학 재학 82 12.8
대학 졸업 334 52.0
대학원 이상 182 28.3
직업 학생 121 18.8
회사원 182 28.3
전문직 77 12.0
자영업 99 15.4
공무원 95 14.8
기타 68 10.6
사용 경력 1개원 미만 60 9.3
1개월 이상∼6개월 128 19.9
6개월 이상∼1년 169 26.3
1년 이상∼1년6개월 146 22.7
1년6개월 이상∼2년 75 11.7
2년 이상 64 10.0
사용 정도 하루에 3회 이상 151 23.5
하루에 1∼2회 258 40.2
일주에 4∼6회 195 30.4
일주에 1∼3회 38 5.9

2. Evaluation of Measurement Item

Cronbach's α 계수법으로 알파 계수는 0.7 이상이면 신뢰도는 높은 수준으로 판단할 수 있다. 본 연구에서는 모든 변수에 대한 신뢰도는 0.8이상으로 나타났으므로 신뢰도가 있다고 판단된다. 자세한 신뢰도 분석결과는 다음 <Table 5>과 같다.

<Table 5> 
Reliability Analysis
section item numbers Cronbach's α
성과기대 4 0.893
노력기대 3 0.817
사회적 영향 5 0.863
촉진 조건 3 0.844
오락적 동기 4 0.867
습관 4 0.873
인지된 위험 8 0.918
이용의도 4 0.857

3. Confirmatory Factor Analysis

AMOS 22.0을 통해 확인적 요인분석을 실시하였다. 측정모형의 적합도를 평가한 후에는 측정모형의 개념 신뢰도와 타당도를 평가해야 한다. 최종적인 적합도를 제고시키기 위하여 SMC(다중상관자승)값 0.4를 기준으로 0.4이하인 한개 변수(V16)를 제거하여 확인적 요인분석을 실행하였다. 본 연구의 전체변수에 대한 확인적 요인분석 결과는 다음 <Table 6>과 같다. 초기 측정모델에 비해 적합도가 개선되었다. 최종 측정모델의 확인적 요인분석 결과는 다음 <Table 7>과 같다.

<Table 6> 
Result of Confirmatory Factor Analysis
factor item factor loading error standard error SMC AVE
성과 기대 V1 .864 .184 - .744 0.745
V2 .832 .249 .040 .692
V3 .852 .195 .037 .727
V4 .741 .302 .038 .549
노력 기대 V5 .727 .338 - .529 0.681
V6 .748 .317 .062 .560
V7 .846 .188 .065 .715
사회적 영향 V8 .753 .259 - .568 0.664
V9 .793 .263 .060 .629
V10 .741 .271 .055 .550
V11 .723 .303 .056 .523
V12 .724 .318 .058 .525
촉진조건 V13 .783 .393 - .612 0.685
V14 .872 .231 .052 .761
V15 .792 .297 .045 .627
오락적 동기 V17 .740. .462 - .547 0.650
V18 .783 .321 .051 .613
V19 .840 .272 .054 .705
V20 .792 .318 .051 .628
습관성 V21 .883 .122 - .780 0.745
V22 .809 .230 .041 .655
V23 .763 .250 .040 .582
V24 .733 .273 .040 .537
인지된 위험 V25 .741 .395 - .549 0.626
V26 .760 .356 .052 .578
V27 .778 .342 .053 .605
V28 .785 .323 .052 .617
V29 .806 .297 .052 .649
V30 .795 .324 .053 .632
V31 .724 .361 .050 .525
V32 .710 .390 .051 .504
이용의도 V33 .819 .241 - .671 0.686
V34 .747 .342 .048 .558
V35 .755 .262 .042 .570
V36 .782 .258 .044 .611

<Table 7> 
Comparison of Fitness Evaluation
model items GFI AGFI NFI IFI CFI RMSEA
최초 측정모델 37 0.879 0.858 0.881 0.911 0.920 0.054
측정모델의 수정
(변수 제거)
36 0.879 0.859 0.881 0.919 0.920 0.052

판별타당성 검증결과 다음의 <Table 8>과 같이 변수 간 상관계수 중에서 가장 큰 것은 0.386이다. 상관계수의 제곱, 즉 결정계수는 0.130이다. 따라서 본 연구에서는 각 잠재변수 간에 구한 AVE값이 결정계수 0.130보다 크므로 판별타당도를 확보했다.

<Table 8> 
Discriminant Analysis between Construct
구분 1 2 3 4 5 6 7 8
1. 성과기대 .745
2. 노력기대 .128 .681
3. 사회적 영향 .119 .152 .664
4. 촉진조건 .145 .021 .072 .685
5. 오락적 동기 .058 .269 .135 .051 .650
6. 습관성 .207 .244 .270 .144 .244 .745
7. 인지된 위험 -.043 .021 -.017 -.030 -.040 -.030 .626
8. 이용 의도 .266 .308 .262 .240 262 .386 -.114 .686

4. Hypothesis Test

상기 측정모형분석과 측정모형의 수정(변수V15 제거)을 통해서 최종적인 구조모형을 선정하였다. <Table 9>는 전체적인 구조모형을 검증한 결과를 보여준다. 또한 표준화 요인적재치가 모두 0.5이상, SMC값은 0.4이상의 값을 보여 잠재변수는 해당 측정변수들의 변량을 상당히 잘 설명하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 구조모형에 대한 SMC값이나 모델적합도 등을 분석한 결과, 큰 문제가 없는 것으로 나타났고 본 연구에서는 이를 최종 제안 구조모형으로 채택할 수 있다.

<Table 9> 
Evaluation of Structural Model
factor item factor loading std. factor loading standard error C.R. SMC
성과 기대 V1 1.000 0.864 - - 0.747
V2 1.013 0.832 .040 25.567 0.692
V3 0.976 0.852 .037 26.461 0.727
V4 0.821 0.741 .038 21.558 0.549
노력 기대 V5 1.000 0.727 - - 0.529
V6 1.032 0.748 .062 16.677 0.560
V7 1.115 0.846 .065 17.179 0.715
사회적 영향 V8 1.000 0.753 - - 0.568
V9 1.146 0.793 .060 19.241 0.629
V10 0.987 0.741 .055 18.015 0.550
V11 0.989 0.723 .056 17.569 0.523
V12 1.017 0.724 .058 17.593 0.525
촉진조건 V13 1.000 0.783 - - 0.612
V14 1.088 0.872 .052 20.765 0.761
V15 0.897 0.792 .045 19.980 0.627
오락적 동기 V17 1.000 0.740 - - 0.547
V18 0.955 0.783 .051 18.854 0.613
V19 1.078 0.840 .054 20.028 0.705
V20 0.980 0.792 .051 19.066 0.628
습관성 V21 1.000 0.883 - - 0.780
V22 1.002 0.809 .041 24.248 0.655
V23 0.896 0.763 .040 22.344 0.582
V24 0.854 0.733 .040 21.111 0.537
인지된 위험 V25 1.000 0.741 - - 0.549
V26 1.009 0.776 .052 19.265 0.578
V27 1.046 0.778 .053 19.749 0.605
V28 1.041 0.785 .052 19.950 0.617
V29 1.071 0.806 .052 20.506 0.649
V30 1.076 0.795 .053 20.215 0.632
V31 0.911 0.724 .050 18.280 0.525
V32 0.909 0.710 .051 17.896 0.504
이용 의도 V33 1.000 0.819 - - 0.671
V34 0.937 0.747 .048 19.612 0.558
V35 0.840 0.755 .042 19.852 0.570
V36 0.908 0.782 .044 20.644 0.611
측정모델의 적합도 x2 =1524.886(p=0.000), GFI=0.879, AGFI=0.856, NFI=0.881, IFI=0.919, CFI=0.919, RMSEA=0.054

5. Hypothesis Verification

구조모형의적합도검증결과를토대로각 가설경로에 대한 검증결과는 <Table 10>, [Figure 2]와 같다.


<Figure 2> 
Measurement of Structural Model

Note: The figures are path coefficients and solid lines are significant at p<0.05



<Table 10> 
Results of Hypothesis Analysis
path(hypotheses) Estimate S.E. C.R. p-value result
H1: 성과기대→이용의도 0.140 0.039 3.566 *** 채택
H2: 노력기대→이용의도 0.207 0.051 4.034 *** 채택
H3: 사회적 영향→이용의도 0.152 0.051 2.960 0.003 채택
H4: 촉진조건→이용의도 0.146 0.037 3.951 *** 채택
H5: 오락적 동기→이용의도 0.114 0.041 2.808 0.005 채택
H6: 습관성→이용의도 0.236 0.048 4.909 *** 채택
H7: 인지된 위험→이용의도 -0.094 0.040 -2.360 0.018 채택
주) *해당 수치는 경로계수이며 유의수준(p<0.05)에서 유의함


Ⅴ. Conclusion
1. Summary and Implications

본 연구에서는 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 대한 선행연구를 검토하여 이용의도 측정을 위해 Venkatesh, et al.(2012)이 제시한 UTAUT2 모델과 추가 변수인 인지된 위험을 적용하여 연구하였다. 본 연구에 의해 설정된 가설을 검증한 주요결과의 요약은 다음과 같다.

첫째, 기존의 UTAUT 모델에서 주요 변인인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향 및 촉진조건이 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 유의미한 영향을 주는 것을 발견하였다. 성과기대는 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 이용하는 것이 도움이4 될 것이라는 개인적인 믿음의 인지 정도를 의미한다. 사용자들이 자가 인증된 모바일 기기를 통해 간편 결제서비스를 사용하면 사회활동에 유용하고 삶을 더 편리하게 진행할 수 있다. 사용자는 언제 어디서나 결제를 더 빠르게 처리할 수 있다. 노력기대는 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 이용할 시 용이하다고 인지하는 정도를 의미한다. 모바일 간편 결제서비스의 발전방향은 속도는 더 빠르게, 이용은 더 쉽게, 인터페이스는 더 명확하게 진행되고 있다. 현재의 모바일 간편 결제서비스는 전통적인 결제서비스에 비해 경쟁우위가 두드러진다. 사회적 영향은 주변의 중요한 사람들이 모바일 간편 결제서비스를 사용해야 한다고 하는 믿음의 정도를 의미한다. 주변의 중요한 사람들이 친구에게 중요한 영향력을 받을 수 있음을 암시한다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 간편 결제서비스의 홍보 전략에서 주변 사람에 의한 권유가 효과적인 전략이 될 수 있음을 함의한다. 촉진조건 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 사용할 때 조직적이고 기술적인 지원이 존재한다고 믿는 믿음의 정도를 의미한다. 모바일 간편 결제서비스의 경험 없는 사용자들에게 사용에 필요한 기능적 사용방법을 제공하거나 유경험자들의 이용 경험을 공유할 기회를 인터넷과 같은 매체를 통해 제공하는 것이 경험 없는 사용자에게 실제적인 도움을 줄 수 있는 중요한 요인 중의 하나임을 의미한다. 둘째, UTAUT2 추가변수인 오락적 동기와 습관성이 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 유의미한 영향을 주는 것을 발견하였다. 오락적 동기는 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 사용할 때 재미나 즐거움을 인지하는 정도를 의미한다. 현재의 결제 서비스는 결제를 기반으로 하는 다양한 형식의 활동을 제공한다. 참여하는 과정에서 오락성이 충분한 체험을 통해 경험하게 된다. 습관성은 사용자가 모바일 간편 결제서비스를 사용할 때 습관을 인지하는 정도를 의미한다. 현재의 일상생활에서 모바일 기기를 떠나서 생활할 수는 없으며 결제 또한 모바일을 통해 지불되고 있는 추세이다. 셋째, 인지된 위험은 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이는 모바일 간편 결제서비스 제공자에 대한 이용 빈도를 높이는 것이 안전에 대한 관리 및 정책을 보증하는 것보다 사용자들의 이용의도에 적극적인 효과를 주는 것으로 해석될 수 있다.

본 연구의 결과를 바탕으로 도출된 세 가지 시사점은 다음과 같다.

본 연구에서는 Venkatesh et. al.(2012)에 의해 제시된 UTAUT2 모형을 바탕으로 모바일 간편 결제서비스에 대한 이용의도에 영향을 미치는 요인을 알아보았으며, UTAUT 모형의 기본변수들이 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건이 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 모바일 간편 결제서비스가 실제생활에서의 편의성, 유용성과 이용성을 중시하는 소비자의 필요를 반영한 금융거래 시장이 확대되고 있음을 나타낸다. 따라서 모바일 간편 결제서비스 제공기업은 더 편리한 기능, 더 간단한 사용방법을 구현해야 하는 노력이 지속적으로 필요하다. 둘째, UTAUT2 모형에서의 추가 변수인 오락적 동기와 습관성이 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 모바일 간편 결제서비스 제공기업은 지속적으로 오락기능과 사용기능을 개발하는 노력이 필요하다. 셋째, 보안이나 안전성을 중시하는 새로운 결제서비스라는 특성을 고려하여 새롭게 추가한 인지된 위험이 모바일 간편 결제서비스에 대한 이용의도에 부정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 보안 및 안전성이 보장되고 있다는 것을 인지시키는 보안 기술이 더 강화될 필요가 있다.

2. Limitations and Future Research

본 연구에서는 선행연구를 검토하여 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 미치는 요인을 규명하고 이들이 모바일 간편 결제서비스의 이용의도에 미치는 영향을 분석하였으나, 다음과 같은 한계점을 지니고 있다.

첫째, 본 연구의 분석에 사용된 표본의 한계점이다. 연령대가 주로 20대 ̴30대가 대부분을 차지하고 있으며, 조사대상의 다양성이 충족되지 않은 한계가 있다. 모바일 간편 결제서비스 이용자의 연령대가 넓어지고 있으므로 향후 연구에서는 조사 대상의 연령대를 확대시킬 필요가 있다. 둘째, 연구변수를 충분히 고려하지 못하고 연구자의 관심변수인 모바일 간편 결제서비스 이용의도에 영향을 미치는 서비스 요인을 위주로 연구했다는 점에서 한계가 있다. 이는 후속 연구에서 변수를 다양하게 고려하고 활용하여 연구할 필요가 있음을 의미한다.


References
1. 강선희, (2016), 통합기술수용이론(UTAUT)을 기반으로 간편 결제 서비스 수용의도와 이용에 관한 연구 : 혁신저항의 조절효과를 중심으로, 부경대학교, 박사학위논문.
2. 박재석, (2015), 핀테크와 금융 혁신, 「정보통신정책연구원」.
3. 손현정, 이상원, 조문희, (2014), 대학생의 웨어러블 디바이스 사용의도에 영향을 미치는 요인 -UTAUT2 모델의 응용, 「한국언론정보학회」, 68, p7-33.
4. 양승호, 황윤성, 박재기, (2016), 통합기술수용이론(UTAUT)에 의한 핀테크 결제서비스 사용의도에 관한 연구, 「경영경제연구」, 38(1), p183-209.
5. 우현정, (2016), 전자상거래에서의 핀테크 활성화 방안 연구, 성균관대학교 정보통신대학원.
6. 이수연, 박조원, (2016), 모바일 간편 결제 서비스 이용 의도에 관한 연구, 「經營科學」, 33(2), p65-74.
7. 장태락, 이종호, (2015), 모바일 기반 개인용 클라우드 스토리지 서비스의 지속적 사용의도에 미치는 영향 : 중국시장을 중심으로, 「e-비즈니스연구」, 16(6), p493-510.
8. 정석찬, 윤은진, 이동영, (2011), 기업의 RFID 도입에 있어 인지된 위험의 영향, 「e-비즈니스연구」, 12(2), p411-429.
9. 한동균, (2016), 핀테크 수용 및 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구, 연세대학교, 박사학위논문.
10. 함주연, 유현선, 지성훈, 이재남, (2014), SNS 사용자의 이용습관과 감정적 요인 관점에서 기업 SNS계정의 지속적 사용의도에 관한 연구, 「지식경영연구」, 15(3), p37-66.
11. 황재, 유홍식, (2016), 수용자의 모바일 간편 결제에 대한 적극적 이용의도에 관한 연구 TAM2와 인지된 위험을 중심으로, 「정보기술아키텍처연구」, 13(2), p291-306.
12. 금융보안원, (2015), 주요 간편 결제서비스의 보안성 비교분석, http://www.fsec.co.kr.
13. SNS유통연구소, (2016), 모바일스마트폰 결제어플 핀테크, 페이란?, http://bbanzz.com/220691487247.
14. EY한영, (2014), 모바일 금융 서비스의 미래.
15. DMC Report, (2016), 모바일 간편 결제서비스 이용 행태.
16. Accenture, (2014), “The Future of Fintech and Banking: Digitally Disrupted or Reimagined?”, CB Insights, p1-12.
17. Ángel, & Ignacio, (2008), “The Effect of Innovativeness on the Adoption of B2C E-Commerce: A Model based on the Theory of Planned Behaviour”, Computers in Human Behavior, 24(6), p2830-2847.
18. Bauer, R. A., (1960), Consumer behavior as risk taking, Dynamic marketing for a changing world, 398.
19. BI Intelligence, (2015), THE MOBILE PAYMENTS REPORT: Forecasts, user trends, and the companies vying to dominate mobile payments.
20. Chang, H. H., Wang, Y. H., & Yang, W. Y., (2009), “The impact of e-service quality, customer satisfaction and loyalty on e-marketing: Moderating effect of perceived value”, Total Quality Management, 20(4), p423-443.
21. Cox, D. F., (1967), “Risk Handling in Consumer Behavior. An Intensive Study of Two Cases, in Risking and Information Handling in Consumer Behavior”, Oston Harvard University Press.
22. Cristian Morosan, Agnes De Franco, (2016), “It’s about time: Revisiting UTAUT2 to examine consumers’ intentions to use NFC mobile payments in hotels”, International Journal of Hospitality Management, 53, p17-29.
23. Davis, F.D., Bagozzi, R.P., and Warshaw, P.R, (1992), “Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the Workplace, Journal of Applied Social Psychology”, 22(14), p1111-1132.
24. Davis, F. D, (1989), “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology”, MIS Quarterly, 13(3), p319-340.
25. Day, G., (2014), “Apple Pay: A Security Analysis. FireEye”, https://www.fireeye.com/blog/executive-perspective/2014/09/apple-pay-a-security-analysis-2.html May 20, 2015.
26. Lu, Y. B., Yang, S. Q., & Patrick, Y. K, (2011), “Dynamics between the trust transfer process and intention to use mobile payment services: A cross-environment perspective”, Information and Management, 48(8), p393-403.
27. Raman, A., & Don, Y., (2013), “Preservice teachers’ acceptance of learning management software: An application of the UTAUT2 model”, International Education Studies, 6(7).
28. Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B., and Davis, F.D, (2003), “User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View”, MIS Quarterly, 27(3), p425-478.
29. Venkatesh, V., Thong, J., and Xu, X., (2012), “Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology”, MIS Quarterly, 36(1), p157-178.
30. Wang, H. Y., & S. H. Wang, (2010), “User acceptance of mobile internet based on the unified theory of acceptance and use of technology: Investigating the determinants and gender differences”, Social Behavior and Personality, 38(3), p415-426.
31. Wang, Y. S., & Shih, Y. W., (2009), “Why do people use information kiosks: A validation of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology”, Government Information Quarterly, 26, p158-165.