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논문KCI 등재

농어촌공사 임직원의 스마트 팜 인식에 미치는 요인 분석

Analysis of Factors Affecting the Perception of Smart Farm byEmployees of Korea Rural Community Corperation

엄성준|리신호|정기석
한국농촌계획학회 (Korean Society Of Rural Planning)|2020.08|농촌계획 (Journal of Korean Society of Rural Planning)|제26권 제3호|pp. 115-126|DOI 10.7851/Ksrp.2020.26.3.115

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Extended Technology Acceptance ModelTechnology Acceptance ModelTheory of Planned BehaviorUnified Theory of Acceptance and Use of TechnologyInnovation Diffusion Theory
주제분류농학

초록

This study designed an extended technology acceptance model incorporating and combining TPB, TAM, UTAUT, and IDT, which are known to be useful in explaining technology acceptance intention, to analyze antecedents affecting smart farm acceptance intention from the perspective of policy handlers. In the model of this study, nine independent variables were set, including subjective norm, perceived behavioral control, attitude, perceived usefulness, performance expectation, effort expectation, social impact, promotion condition, and fitness. The effect of these variables on farm acceptance intention was analyzed. The study found that four factors, including perceived behavioral control, perceived usefulness, social impact, and fitness, had positive effects on the acceptance intention of smart farms. Of these, perceived usefulness had the highest impact. In conclusion, all the TPB, TAM, UTAUT, and IDT applied to the research hypothesis to explain the smart farm acceptance intention included on or more variables with significant effects. In other words, these theories were evaluated as useful to explain the acceptance intention of smart farms.

Abstract

This study designed an extended technology acceptance model incorporating and combining TPB, TAM, UTAUT, and IDT, which are known to be useful in explaining technology acceptance intention, to analyze antecedents affecting smart farm acceptance intention from the perspective of policy handlers. In the model of this study, nine independent variables were set, including subjective norm, perceived behavioral control, attitude, perceived usefulness, performance expectation, effort expectation, social impact, promotion condition, and fitness. The effect of these variables on farm acceptance intention was analyzed. The study found that four factors, including perceived behavioral control, perceived usefulness, social impact, and fitness, had positive effects on the acceptance intention of smart farms. Of these, perceived usefulness had the highest impact. In conclusion, all the TPB, TAM, UTAUT, and IDT applied to the research hypothesis to explain the smart farm acceptance intention included on or more variables with significant effects. In other words, these theories were evaluated as useful to explain the acceptance intention of smart farms.

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