1) 정부 규제 신뢰, 서비스 유형, 인간의 개입 여부와 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도
인공지능에 대한 정부 규제 신뢰, 인간의 개입 여부, 서비스 유형은 모 두 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도에 대하여 유의한 영향을 미치는
것으로 규명됐다. 정부 규제 신뢰, 인간의 개입 여부, 서비스 유형을 독 립변수로, 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도를 종속변수로 설정하고, 인구통계학적 특성을 통제변수로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과, <표 13>과 같이 각 독립변수의 통계적으로 유의한 영향력이 확인됐다.
<표 13> 회귀분석(Y=인공지능 기반 행정서비스 사용 의도)
*** p<0.001, **p<0.01, *p<0.05 서비스 유형 기준점: 단순증명
인공지능에 대한 정부 규제 신뢰는 인공지능 기반 행정서비스 사용 의 도에 통계적으로 유의한 긍정적인 영향(β=.317, t=18.227, p<.001)을 미치 고 있는 것으로 확인되었다. 인간의 개입 여부 역시 인공지능 기반 행정 서비스 사용 의도에 대해 유의 수준에서 긍정적인 영향(β=.039, t=2.278, p<.05)을 갖는다. 서비스 유형 역시 인공지능 기반 행정서비스 사용 의 도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기준점으로 설 정한 단순증명 서비스 유형 대비 인/허가, 지원, 자격신청 서비스 유형,
구분 B β SE t p
(상수) 1.990 0.095 20.910 0.000***
독립 변수
정부 규제 신뢰 0.345 0.317 0.019 18.227 0.000***
인간의 개입 여부 0.066 0.039 0.029 2.278 0.023*
서비스 유형 (인/허가, 지원,
자격신청)
-0.130 -0.061 0.046 -2.845 0.004**
(질의/건의) -0.229 -0.108 0.046 -5.006 0.000***
(이의신청, 진정,
수사) -0.190 -0.089 0.046 -4.142 0.000***
(개인맞춤형 선제적
정보 제공) 0.005 0.002 0.046 0.108 0.914
통제 변수
연령 -0.023 -0.028 0.015 -1.530 0.126 성별 0.022 0.013 0.031 0.728 0.466 학력 0.148 0.132 0.020 7.450 0.000***
Adj. R2=.119 F=46.24 (p<0.001)
기반 행정서비스 사용 의도가 유의하게 낮으며, 특히 질의/건의 서비스 유형은 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도에 대하여 가장 큰 음(-)의 영향력(β =-.108, t=-5.006, p<.001)을 가진다. 다만, 개인맞춤형 선제적 정보 제공 서비스 유형의 경우, 단순증명 서비스 유형 대비 통계적으로 유의한 차이가 확인되지 않았다. 또한, 통제변수 가운데 학력 역시 인공 지능기반 행정서비스 사용 의도에 유의한 양(+)의 영향력(β=.132, t=7.450, p<.001)을 미치는 것으로 확인됐다.
회귀분석 결과에 따라 설정된 연구가설 중 가설1-1, 가설1-2, 가설1-3 을 <표 14>와 같이 모두 채택할 수 있었다.
<표 14> 연구 문제1에 대한 가설 채택 여부
2) 정부 규제 신뢰, 서비스 유형, 인간의 개입 여부와 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰
인공지능에 대한 정부 규제 신뢰, 인간의 개입 여부, 서비스 유형은 인 공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰와도 유의한 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다. 정부 규제 신뢰, 인간의 개입 여부, 서비스 유형을 독립변수로, 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰를 종속변수로 설정하고, 인구통 계학적 특성을 통제변수로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과, <표 15>
와 같이 각 독립변수의 통계적으로 유의한 영향력이 확인됐다.
정부 규제 신뢰는 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰에 통계적으 로 유의한 수준의 긍정적 영향력(β=.330, t=19.532, p<.001)을 미치고 있 는 것으로 확인되었다. 인간의 개입 여부 역시 인공지능 기반 행정서비 스에 대한 신뢰에 통계적으로 유의한 긍정적인 영향(β=.206, t=12.459,
가설 채택
<가설1-1> 인간이 개입할수록 인공지능 기반 행정 서비스 사용 의도가
증가할 것이다. ○
<가설1-2> 인공지능이 적용되는 행정서비스 유형에 따라 인공지능 기반 행정
서비스 사용 의도가 증감할 것이다. ○
<가설1-3> 인공지능에 대한 정부 규제 신뢰가 높아질 수록 인공지능 기반
행정 서비스 사용 의도가 증가할 것이다. ○
p<.001)을 미친다. 서비스 유형 역시 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 기준점으로 설정한 단순 증명 서비스 유형 대비 인/허가, 지원, 자격신청, 질의/건의, 이의신청, 진 정, 수사 서비스 유형의 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰가 유의 하게 낮으며, 특히 질의/건의 서비스 유형이 인공지능 기반 행정서비스 에 대한 신뢰에 가장 큰 음(-)의 영향력(β =-.140, t=-6.668, p<.001)을 가진다. 개인맞춤형 선제적 정보 제공 서비스 유형의 경우, 인공지능 기 반 행정서비스에 대한 신뢰에 대해서도 단순증명 서비스 유형과 통계적 으로 유의한 수준의 차이를 보이지 않았다. 또한, 통제변수 가운데 학력 이 인공지능기반 행정서비스에 대한 신뢰에도 유의한 양(+)의 영향력(β
=.125, t=7.278, p<.001)을 미치는 것으로 확인됐다.
<표 15> 회귀분석(Y=인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰)
*** p<0.001, **p<0.01, *p<0.05 서비스 유형 기준점: 단순증명
회귀분석 결과에 따라 설정된 연구가설 중 각 독립변수가 매개변수 인
구분 B β SE t p
(상수) 1.895 0.090 21.065 0.000***
독립 변수
정부 규제 신뢰 0.349 0.330 0.018 19.532 0.000***
인간의 개입 여부 0.341 0.206 0.027 12.459 0.000***
서비스 유형 (인/허가, 지원,
자격신청)
-0.198 -0.096 0.043 -4.572 0.000***
(질의/건의) -0.289 -0.140 0.043 -6.668 0.000***
(이의신청, 진정,
수사) -0.228 -0.110 0.043 -5.258 0.000***
(개인맞춤형 선제적
정보 제공) -0.064 -0.031 0.043 -1.486 0.137
통제 변수
연령 -0.010 -0.012 0.014 -0.683 0.495 성별 -0.027 -0.016 0.029 -0.933 0.351 학력 0.137 0.125 0.019 7.278 0.000***
Adj. R2=.169 F=69.56 (p<0.001)
설2-2, 가설2-3을 <표 16>와 같이 모두 채택할 수 있었다.
<표 16> 연구 문제2에 대한 가설 채택 여부
3) 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰의 매개효과
독립변수인 인공지능에 대한 정부 규제 신뢰, 인간의 개입 여부, 서비 스 유형와 종속변수인 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도의 관계에서 인공지능 기반 행정서비스 신뢰의 매개효과를 검증하기 위하여, Baron
& Kenny(1986)가 제시한 3단계 매개효과 모델에 따른 분석을 시행했다.
<그림 4> Baron & Kenny의 매개효과 모델(1986)
<그림 4>에 나타난 바와 같이 1단계에서 독립변수와 매개변수의 관계 (a), 2단계에서 독립변수와 종속변수의 관계(c)를 확인했으며, 3단계에서 는 매개변수를 포함 시 독립변수와 종속변수의 관계(c')를 확인했다. 매 개변수와 종속변수 간의 관계(b)가 통계적으로 유의하고, 2단계 분석 시 독립변수의 효과(c) 대비 3단계 분석 시 효과(c')가 작은 경우에 부분 매 개효과, 3단계 분석 시 효과(c')가 없어질 경우에 완전 매개효과가 있는
가설 채택
<가설2-1> 인간이 개입할수록 인공지능 기반 행정 서비스에 대한 신뢰가
향상될 것이다. ○
<가설2-2> 인공지능이 적용되는 행정서비스 유형에 따라 인공지능 기반 행정
서비스에 대한 신뢰 수준이 증감할 것이다. ○
<가설2-3> 인공지능에 대한 정부 규제 신뢰가 높아질 수록 인공지능 기반
행정 서비스 사용 의도가 높아질 것이다. ○
것으로 판단했다.
매개효과 분석 결과 <표 17>에 비표준화 회귀계수와(B)와 표준화 회 귀계수(β)를 함께 보고하여, 분석에 포함된 각 변수의 종속변수에 대하여 갖는 상대적 영향력을 비교할 수 있도록 하였다.
<표 17> 매개효과 분석 결과
*** p<0.001, **p<0.01, *p<0.05 서비스 유형 기준점: 단순증명
먼저, 매개변수인 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰는 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도에 통계적으로 유의하며 매우 큰 양(+)의 영
모형
1단계 종속변수: 신뢰
2단계 종속변수: 사용 의도
3단계 종속변수: 사용 의도
B β B β B β
독립 변수
정부 규제 신뢰 .349*** .330 .345*** .317 .160*** .147
인간의 개입 여부 .341*** .206 .066* .039 -.114*** -.067 서비스 유형
(인/허가, 지원, 자격신청)
-0.198*** -0.096 -0.130** -0.061 -0.026 -0.012
(질의/건의) -0.289*** -0.140 -0.229*** -0.108 -0.077 -0.036 (이의신청, 진정,
수사) -0.228*** -0.110 -0.190*** -0.089 -0.069 -0.033 (개인맞춤형 선제적
정보 제공) -0.064 -0.031 0.005 0.002 0.039 0.018 매개
변수 서비스 신뢰 .528*** .514
통제 변수
연령 -.010 -.012 -.023 -.028 -.018 -.022
성별 -.027 -.016 .022 .013 .037 .021
학력 .137*** .125 .148*** .132 .076*** .068
개변수와 종속변수 간의 관계가 유의하므로, 매개효과 분석의 기본 전제 조건이 충족되었다.
인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰를 매개변수로 설정했을 때 정 부 규제 신뢰는 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도에 여전히 통계적으 로 유의한 영향력(β=.147)을 가지나, 매개변수 미포함 시의 영향(β=.317) 대비 회귀계수의 크기가 감소하였다. 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰가 정부 규제 신뢰와 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도의 관계를 부분적으로 매개하고 있는 것으로 분석된다.
반면, 인간의 개입 여부는 매개변수를 고려하지 않았을 때 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도에 미치는 영향력(β=.039) 대비 오히려 인공 지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰를 매개변수로 설정 시 영향력(β
=-.067)의 절대값이 증가했으며 부호는 반대가 되었다. 이와 같이 매개변 수 투입 시 직접효과가 총 효과보다 크며 동시에 직접효과와 간접효과의 부호가 반대로 나타나는 경우, 매개변수의 억제효과가 존재하는 것으로 추정할 수 있다(김하형, 김수영, 2020). 즉, 인공지능 기반 행정서비스에 대한 신뢰 수준이 낮을 때에는 인간의 개입이 있을수록 인공지능 기반 행정서비스가 높아지나(정적 간접효과), 인공지능 기반 행정서비스에 대 한 신뢰 수준이 높을 때에는 인간의 개입이 없이도 인공지능 기반 행정 서비스 사용 의도가 높은(부적 직접효과) 것으로 해석된다. 심지어 인간 의 개입이 없을 때 인공지능 기반 행정서비스에 대한 사용 의도가 더 높 아지기도 하는데, 서비스의 신속성과 같은 현 연구 모형에 포함되지 않 은 또 다른 매개변수가 작용했을 가능성을 고려해볼 수 있다. 김하형, 김 수영(2020)은 2단계, 3단계 분석시 부호가 반대이나 총 효과가 직접효과 보다 큰 매개 모형에 대한 해석으로서 또 다른 매개변수의 작용 가능성 을 제시한 바 있는데, 이 연구에서는 총 효과보다 직접효과가 큰 것으로 나타나므로 후속 연구를 통하여 추가적인 검증이 필요하다.
서비스 유형 중 종속변수에 대한 유의한 효과가 확인되었던 인/허가, 지원, 자격신청 서비스 유형, 질의/건의 서비스 유형, 이의신청, 진정, 수 사 서비스 유형 모두 매개변수 투입 시에는 통계적으로 유의한 효과가 나타나지 않아, 각 서비스 유형과 인공지능 기반 행정서비스 사용 의도 의 관계를 인공지능 기반 행정서비스 신뢰가 완전히 매개하고 있는 것으 로 해석된다.