노인을 위한 AI 기반 돌봄서비스의 이용의도 관련 변수에 대한 메타분석
Meta-Analysis of Variables Influencing Older Adults’ Intention to Use AI-Based Care Services
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초록
본 연구는 노인을 대상으로 진행된 AI 기반 돌봄서비스 관련 실증연구들을 통합하여, 이용의도와 관련된 핵심 변수가 어떠한 영향력을 갖는지 분석한 메타연구이다. 최근 고령화의 가속과 재가 돌봄 수요의 증가에 따라 AI 스피커, 돌봄로봇, IoT 기반 모니터링 기술이 빠르게 확산되고 있으나, 국내 연구는 서비스 경험과 수용성 중심의 단편적 결과가 많아 통합적 검토가 필요하였다. 본 메타분석에서는 국내에서 발간된 학술지와 학위논문을 체계적으로 수집하여 선정기준에 따라 최종적으로 9편을 선정하여 상관계수 효과크기를 산출하였고, 서비스 유형·조사방법·출판유형에 따른 차이를 조절변수로 검토하였다. 분석 결과, 노인 대상 AI 기반 돌봄서비스에 대한 이용의도와 관련된 변수들의 전체 평균 효과크기가 큰 것으로 나타나 이용의도와 이들 변수들 사이에 유의하고 일관된 긍정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 영향 변수들을 개념적 범주로 군집화하여 분석한 결과, 만족, 인지 및 태도 요인에서 큰 효과가 나타나 이용의도와 강한 상관이 있는 것으로 나타났다. 기술 특성과 사회·심리 요인 및 개인 특성도 중간 수준의 영향력을 나타냈다. 본 연구 결과의 시사점은 세 가지이다. 첫째, 노인이 AI 기반 돌봄서비스를 수용하고 이용하도록 지원하기 위해서는 만족 경험을 제공하는 서비스 설계가 필수적이다. 둘째, 인지 및 태도 요인을 강화하기 위한 사용자 교육 정책이 필요하다. 셋째, 사회·심리 요인을 고려한 AI 기반 돌봄서비스 활용 통합 돌봄체계의 설계가 필요하다.
Abstract
This study conducted a meta-analysis integrating empirical research on AI-based care services for older adults to examine the key variables influencing their intention to use such technologies. As population aging accelerates and demand for home-based care increases, AI speakers, care robots, and IoT-based monitoring systems have been rapidly introduced. However, most domestic studies have produced fragmented findings focused on service experience and acceptance, underscoring the need for a comprehensive synthesis. Following a systematic review of domestic journal articles and theses, nine studies meeting the inclusion criteria were selected, and correlation effect sizes were calculated. In addition, service type, research method, and publication type were analyzed as moderator variables. The results revealed a strong overall average effect size, indicating consistent and significant positive correlations between intention to use AI-based care services and related variables. When grouped into conceptual categories, satisfaction and cognitive–attitudinal factors exhibited large effect sizes, suggesting a strong association with use intention. Technological characteristics, social–psychological factors, and individual attributes showed moderate levels of influence. The findings highlight three implications. First, service designs that enhance satisfaction experiences are essential for promoting older adults’ adoption and use of AI-based care services. Second, user education policies that strengthen cognitive and attitudinal factors are necessary. Third, integrated care systems that incorporate social and psychological considerations should be developed to support effective utilization of AI-based care technologies.