I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
II. 이론적 배경
1. 베이비붐 세대 특성
2. 스마트홈 기술의 개념 및 특성
3. 스마트홈 기술 인식, 수용 의사 및 사용 의도
III. 연구방법
1. 조사대상 및 방법
2. 조사 도구 및 분석 방법
IV. 연구결과
1. 일반적 특성
2. 스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사, 사용 의도 간의 상관관계
3. 일반적 특성에 따른 스마트홈 기술 기대 특성 및 인식 수준, 수용 의사
4. 소결
Ⅴ. 결 론
I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
우리나라는 베이비붐 세대의 고령화와 저출산의 영향으로 2025년 기준 고령 인구의 비중이 20%를 넘어서는 초고령사회에 진입하였다(Statistics Korea, 2025). 최근 고령층 관련 논의는 치료, 생명 연장 중심의 접근을 넘어 삶의 질 향상 관점으로 확대되고 있으며(Choi & Jang, 2025), 그중 주거환경은 고령자의 생활 만족도를 높이고 삶의 질을 향상시키는 핵심적인 요소로 볼 수 있다(Sun & Kim, 2021). 삶의 질에 대한 관심과 요구의 확대는 경제적 수준과 밀접하게 연관된다. 우리나라 고령자 가구의 순자산액은 2020년 대비 2024년에 약 33.3% 상승한 것으로 나타났다(Statistics Korea, 2025). 오늘날의 고령자는 과거보다 높은 수준의 주거환경을 기대하는 경향이 있어(Hein & Kuhnimhof, 2025), 고령층의 다양화된 주거 요구를 반영한 주거행태 지원 서비스의 필요성이 제기된다(Seo, Yeom, & Kim, 2024). 대다수의 고령자는 익숙한 주거환경인 기존 지역사회에서 노후를 보내는 Aging in Place(이하 AiP)를 선호하는 경향이 매우 커(Joo, 2024), 시설 중심 노후주거 대응보다 현재 거주 주택을 기반으로 한 노후 생활 지원의 중요성이 강조된다. 고령층의 주거 요구가 물리적 안전과 편의에만 머무르지 않고 정서적 안정과 사회적 교류 등 다차원적 가치로 확장되고 있어(Lim, 2025), 고령층을 위한 주거환경 계획 시 안전, 편의 중심 접근을 넘어 개인의 사회적･심리적 가치를 통합적으로 반영할 필요가 있다.
스마트홈 기술은 저출산에 따른 돌봄 인력을 대체하고, 고령자의 성공적인 AiP를 지원할 수 있는 방안으로 주목받고 있다(Song et al., 2024). 실제로 AiP 지원을 위한 스마트홈 기술의 건강 모니터링과 조기 위험 탐지 기능 등을 통한 안전성 향상과 독립적인 생활 유지 가능성뿐 아니라 정서적 웰빙의 긍정적 효과가 보고되었고(Hu et al., 2024), 에너지 관리 효율화 등을 통해 주거 관리 비용 절감이 가능한 것으로 나타났다(Tan et al., 2024). 그러나 스마트홈 기술의 기대 효과 및 효용성에 대한 연구가 지속되고 있음에도, 이러한 기술이 고령 소비자의 일상생활에 도입되어 실제 활용으로 이어지는 데는 다소 한계가 있다(Park, Jun, & Lee, 2022). 고령 소비자가 스마트홈 기술에 비용을 지불하고 소비하는 것은 기술에 대한 긍정적 인식만으로 행해지지 않기 때문이다(Lee, 2022). 비용 부담이나 사용 복잡성 등 현실적 제약이 결합되어 개인 및 가구 특성에 따라 스마트홈 기술 수용에 대한 격차가 발생할 수 있다(Koo & Jin, 2021). 스마트홈 기술 도입의 격차를 이해하고 실질적인 수요계층 파악을 위해서는 잠재수요가 크면서도 집단 내부의 이질성이 존재하는 집단을 대상으로 일반적 특성에 따른 차이를 검토할 필요가 있다.
우리나라 베이비붐 세대는 이전 세대에 비해 상대적으로 높은 경제력과 기술 경험을 보유한 집단으로(Kim, 2014), 스마트홈 기술 확산의 핵심 잠재 수요층으로 주목받고 있다. 베이비붐 세대를 포함하는 고령자를 대상으로 진행된 국내 스마트홈 선행연구는 스마트홈에 대한 인식, 필요도와 같은 소비자의 수요를 파악하는 연구와(Hong & Ju, 2021; Zhou & Nam, 2022), 소비자가 선호하는 기술 경향 파악 연구가 주를 이루고 있다(Byun et al., 2024; Lim & Chung, 2017). 베이비붐 세대와 타 세대 간 스마트홈 서비스에 대한 가치 인식, 사용의도 차이 분석을 통하여 동질적 집단으로서의 베이비붐 세대의 특성 연구는 진행되었으나(Lee & Lee, 2021), 베이비붐 세대 내의 이질성에 따른 스마트홈 분석연구는 제한적이다. 더 나아가 기술에 대한 긍정적 평가가 형성되더라도, 경제적 제약이나 도입이 필요하다고 인식하는 시점 차이 등으로 실제 선택이 달라질 수 있어(Li & Kang, 2025), 인식 수준과 수용 의사 두 영역을 함께 파악할 필요가 있다.
이에 본 연구의 목적은 베이비붐 세대의 스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사와 사용 의도의 상관관계를 분석하고, 베이비붐 세대의 일반적 특성별 스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사와 사용 의도의 차이를 비교하는 데 있다. 이를 통해 스마트홈 기술에 대한 잠재 수요가 높은 소비자의 특성을 파악하고자 하며, 나아가 스마트홈 확산 전략 수립에 필요한 실증적 근거를 제공하고자 한다.
II. 이론적 배경
1. 베이비붐 세대 특성
베이비붐(Baby Boom)은 짧은 기간 동안 출산 규모가 급증하는 현상을 의미하며, 국내에서는 1955~1963년생을 1차 베이비붐 세대, 1964~1974년생을 2차 베이비붐 세대로 본다(Lee, 2025). 2024년 기준 1차･2차 베이비붐 세대의 규모는 약 1,600만 명에 달하며(Statistics Korea, n.d.), 큰 인구 규모를 바탕으로 베이비붐 세대는 한국 사회 전반에 상당한 파급력을 미칠 집단으로 평가된다.
우리나라 베이비붐 세대는 과거 세대와 비교하여 고등학교 이상 고학력자의 비율이 높고(Byon, Kim, & Hyun, 2011), 경제적 능력을 바탕으로 은퇴 이후에도 여행, 문화예술, 스포츠 등 다양한 소비와 여가를 적극적으로 즐긴다(You & Jin, 2016). 주택 특성을 살펴보면, 도시 거주 선호와 아파트 중심의 공동주택 선호가 뚜렷하게 나타나며(Han et al., 2024), 자녀의 독립으로 1~2인 가구가 증가하는 양상을 보인다(Lee, 2025). 자가 비중이 크고, 현재 거주지에서 노후를 보내고자 하는 의사가 뚜렷해 고령자 전용 주거보다 AiP를 선호하는 경향이 강하다(Yoon, Byun, & Bang, 2024).
한편, 베이비붐 세대의 기술 수용 특성은 기존 고령자와 구분되는 양상을 보인다(Yim, Lee, & Lee, 2020). 과거 고령자는 디지털 환경 변화에 대한 적응이 상대적으로 취약한 반면(Kim & Byun, 2021), 베이비붐 세대는 모바일 스마트기기 보유율이 98% 이상, 인터넷 이용률이 92% 이상으로 나타나 디지털 기기 사용에 친숙한 것으로 확인되었다(National Information Society Agency, 2025). 이처럼 베이비붐 세대는 안정적인 경제력과 높은 IT 활용 능력, 디지털 소비에 대한 적극적 태도를 바탕으로 스마트홈 서비스에 대한 수요가 클 것으로 보고되어(Byun et al., 2024), 스마트홈 기술의 주요 잠재 수요층이 될 것으로 전망된다.
2. 스마트홈 기술의 개념 및 특성
한국정보통신기술협회(TTA)는 스마트홈을 ‘집안의 기기를 통신망으로 연결해 모니터링하고 제어할 수 있으며 집 안에서 사람들이 즐겁고, 편리하고, 안전하게 건강한 삶을 살 수 있도록 첨단 정보 기술을 이용하여 인간친화적인 서비스를 제공하는 집’으로 정의한다(Telecommunications Technology Association, n.d.). 또한 국토교통부 등 관련부처는 지능형 홈 네트워크를 ‘주택의 성능과 주거의 질 향상을 위하여 세대 또는 주택단지 내 지능형 정보통신 및 가전기기 등의 상호 연계를 통하여 통합된 주거서비스를 제공하는 설비’로 규정하여 스마트홈을 구현하는 기술적 기반과 제도적 틀을 제시한다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport et al., 2021). 종합하면 스마트홈은 사람과 기기, 물리적 환경이 네트워크로 연결되어 데이터를 주고받고, 다양한 서비스와 연동되는 지능형 생활공간이라 할 수 있다. 스마트홈의 기능 특성은 <Table 1>과 같이 건강성, 안전성, 편의성, 여가성, 경제성으로 분류할 수 있다.
Table 1.
Features of Aging-Friendly Smart Homes
| Categories | Health | Safety | Convenience | Leisure | Costeffectiveness | Others |
| Cho (2021) | ● | ● | ● | ● | Energy | |
| Hong and Ju (2021) | ● | ● | ● | ● | Energy | |
| Lee (2022) | ● | ● | ● | ● | ● | Security |
| Park and Choi (2022) | ● | ● | ● | ● | ● | |
| Park, Kim, and Choi (2020) | ● | ● | ● | ● | Comfort | |
| Lifestyle support | ||||||
| Ya and Oh (2020) | ● | ● | ● | Comfort |
스마트홈의 건강성은 거주자의 의료 접근성과 건강관리 능력 향상을 목표로 하며, 일상생활에서 건강상태를 실시간 모니터링하고 질병을 예방하거나 조기 진단할 수 있는 기능이 중심이 된다(Zhou & Nam, 2022). 이는 의료기관과 연계된 1:1 상담이나 실시간 생체 데이터 측정을 통해 질병을 조기에 발견하는 환경을 구축하며(Cho, 2021), 노년층에게 특히 중요한 식단 관리, 운동 보조 등을 포괄하여 스스로 건강을 돌볼 수 있는 자립적 생활을 지원한다(Park & Choi, 2022). 또한 스마트 디바이스와 웨어러블 기기를 활용해 비대면 진료 및 의료정보 공유가 가능해져, 의료 서비스 접근이 제한적인 고령자의 건강 유지 및 관리에 효과적이다(Kim & Kim, 2024).
스마트홈의 안전성은 주거지 내에서 발생할 수 있는 잠재적 위험 요소를 사전에 차단하고 비상 상황에 즉각 대응 가능한 기능을 뜻한다(Ya & Oh, 2020). 가스나 화재 사고의 자동 감지 및 차단은 물론, 거동이 불편한 노인에게 빈번한 낙상 사고 시 외부 구조기관에 자동으로 연락을 취하는 긴급 호출 기능을 포함한다(Hong & Ju, 2021). 고령자 가정에 위기 상황 발생 시 즉각적인 대응 방안이 마련되어야 하며, 이러한 기술적 지원은 예기치 못한 사고에 대한 두려움을 낮춰 거주자가 심리적 안정감을 느끼게 하는 필수적인 토대가 된다(Lee, 2022).
스마트홈의 편의성은 고령자의 일상생활 수행 루틴을 자동화하여 편리하고 실용적인 방식으로 생활할 수 있도록 돕는 스마트홈의 핵심 특성 중 하나이다(Hong & Ju, 2021). 특히 음성조작, 청소, 조리, 세탁과 같은 가사 활동을 스마트 기술로 자동화함으로써 고령자의 신체적 부담을 줄이고, 자율적인 생활 유지를 지원할 수 있다(Lee, 2022). 고령자의 일상생활을 더욱 편리하게 만들어주는 요소로 작용하며, 고령자의 자립성과 삶의 질 향상에 긍정적인 영향을 줄 수 있어 스마트홈 서비스 설계에 있어 중요한 기준으로 고려된다.
스마트홈의 여가성은 정보통신기술을 활용하여 집안 내에서 다양한 문화적 활동과 즐거움을 향유할 수 있도록 돕는 특성이다(Cho, 2021). 거주자는 외부 이동 없이 실내에서 온라인으로 교육을 받거나 쇼핑을 즐기며 사회적 소외감을 해소할 수 있다(Park, Kim, & Choi, 2020). 또한 맞춤형 콘텐츠 서비스를 통해 개인의 취미 생활을 지원하며 일상 속에서 풍부한 엔터테인먼트 경험을 제공한다(Cho, 2021). 여가는 고령자의 심리적 안녕에 긍정적인 영향을 미치며, 성공적인 노후생활에 필수적인 요인으로 간주된다(Son, 2017).
스마트홈의 경제성은 경제적인 삶을 위한 에너지 관리를 지원하는 기능이며(Park, Kim, & Choi, 2020), 시스템 도입 및 운영에 따른 비용 효율성을 추구하며 이를 통해 실질적인 가계 이득을 얻는 가치와 결부된다(Cho, 2021). 이는 에너지 전력 소비를 감시하고, 에너지 소비량이 많은 기기를 제어해 에너지 효율을 극대화할 수 있다(Kim, 2018). 에너지 효율성 제고는 단순한 비용 절감을 넘어서 환경적 지속가능성과도 연계되어 있으며(Son, 2024), 고령자의 경제적 여건을 지원하는 중요한 요소로 작용한다.
이외에도 쾌적성은 실내의 온･습도나 공기질, 조도 등을 거주자의 신체 조건에 최적화하여 안락한 환경을 유지하는 능력을 의미하며(Ya & Oh, 2020), 라이프스타일 지원성은 개개인의 고유한 생활 패턴에 맞춘 서비스를 제공하는 기능을 일컫는다(Park, Kim, & Choi, 2020). 개인의 사생활 노출을 방지하고 데이터 해킹의 우려를 해소하는 보안성도 스마트홈의 특성으로 제시된 바 있다(Lee, 2022). 이처럼 스마트홈 기술은 건강, 안전, 편의, 여가, 경제 등 다양한 생활가치를 지원하도록 설계된 통합적 주거 서비스로, 고령자의 자립적 생활 유지와 삶의 질 향상에 이바지할 잠재력이 있다.
3. 스마트홈 기술 인식, 수용 의사 및 사용 의도
스마트홈 기술에 대한 소비자 수용은 기능적 특성뿐 아니라 기술에 대한 인식 및 평가와 비용 지불 의사 등에 따라 실제 도입 가능성이 달라질 수 있으므로, 스마트홈 기술에 대한 반응을 심리적 수용 과정의 인식 수준(인지도, 태도, 수용 의도)과 현실적 실행 가능성을 반영하는 수용 의사(도입 필요 시점, 지불 의사)의 두 영역으로 나누어 살펴볼 필요가 있다.
먼저, 스마트홈 기술 인식은 개인이 해당 기술에 대해 보유한 지식 수준인 인지도와, 기술에 대한 전반적인 평가인 태도를 포괄하는 개념이다. 인지도는 스마트홈 기술의 존재와 기능, 적용 방식에 대해 얼마나 알고 있는지 의미한다(Byun et al., 2021). 인지도가 낮을 경우 사용자는 기술의 효용을 판단하기 어려워 태도 형성 자체가 제한될 수 있으며(Hwang & Nam, 2020), 반대로 인지도가 충분히 확보될수록 해당 기술을 보다 구체적으로 평가할 가능성이 높다. 태도는 특정 대상이나 행동에 대해 개인이 갖는 전반적인 긍정적 또는 부정적 평가를 뜻하며(Son et al., 2014), 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM)(Davis, 1989)과 계획행동이론(Theory of Planned Behavior, TPB)(Ajzen, 1991)에서도 행동 의도 형성에 영향을 미치는 핵심 선행요인으로 다루고 있다. 즉, 스마트홈 기술에 대한 태도가 긍정적일수록 해당 기술 수용 의도가 높아진다(Choi, 2023).
스마트홈 기술의 수용 의사는 단순히 사용해 보고 싶다는 심리적 의도를 넘어, 기술 도입이 실제로 가능한지에 대한 현실적 판단을 반영하는 영역이다. 수용 의사는 인식 수준에서 형성된 긍정적 평가와 의도가 존재하더라도, 비용, 도입 시기 판단과 같은 제약 조건에 의해 실제 선택이 달라질 수 있음을 전제한다(Lee, Lim & Jang, 2010). 도입 필요 시점은 스마트홈 기술을 언제 필요하다고 인식하는지, 또는 도입을 얼마나 시급하게 판단하는지 나타내는 지표이다(Lee, Jang & Yu, 2003). 이는 기술에 대한 평가가 긍정적이더라도 현재 생활에서의 즉각적 필요성이 낮다고 인식되는 경우 도입이 유보될 수 있다는 점에서, 도입 결정의 시간적 차원을 반영한다(Kim et al., 2021). 지불 의사는 스마트홈 기술을 도입하기 위해 실제 비용을 지불할 의지가 있는지를 나타내며, 기술 수용이 구매, 설치로 이어질 수 있는 경제적 실천 가능성을 반영한다(Cho, 2025). 따라서 지불 의사는 태도나 사용 의도와 같은 심리적 수용 수준과는 구분되며, 재정 여건과 가격 대비 기대가치가 함께 반영되는 경제적 의사결정으로 나타날 수 있다(Shi, Qi, & Yang, 2025).
사용 의도는 스마트홈 기술을 향후 도입하거나 사용해 보려는 주관적 의지로, 실제 행동에 가장 근접한 심리적 지표로 해석된다(Ajzen, 1991). 다만 사용 의도는 기술에 대한 심리적 수준을 나타내는 변수이므로, 실제 선택, 구매 행동과는 구분하여 해석할 필요가 있다(Lee & Kim, 2015).
III. 연구방법
1. 조사대상 및 방법
본 연구의 대상은 고령자 전용 주거시설 거주자가 아닌 재가 거주 국내 1･2차 베이비붐 세대이다. 본 연구에서는 1955년부터 1974년 사이 출생자를 베이비붐 세대로 정의하였으며, 온라인 패널 모집 과정에서 출생연도를 기준으로 조사 대상자를 선별하였다. 표본은 전국 단위의 온라인 패널을 보유한 설문조사 전문 업체를 통해 모집되었으며, 2025년 기준 1차 베이비붐 세대와 2차 베이비붐 세대의 모집단 비율(43:57)을 반영하여 층화표집을 실시하였다. 본 조사는 2025년 10월 중순 약 1주간 온라인으로 배포되었으며, 총 600부의 유효 응답을 확보하여 분석에 활용하였다.
설문 응답에 앞서, 스마트홈 기술에 대한 이해 수준의 편차를 최소화하기 위하여 일상생활 맥락에서의 활용 사례를 시각적으로 제시한 안내 이미지를 제공하였다. 해당 자료에는 공기청정기 원격 제어, 월패드 연동 외출 및 귀가 확인, 로봇청소기 사용, 공과금 이체 관리, 홈트레이닝 등 고령친화 스마트홈 기술의 대표적 활용 장면이 포함되었다. 이를 통해 응답자가 스마트홈 기술의 개념과 기능에 대해 이해한 후 평가하도록 하였다.
2. 조사 도구 및 분석 방법
본 연구의 조사 도구는 <Table 2>와 같다. 크게 일반적 특성과 스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사, 사용 의도 변수로 구성하였다. 먼저 일반적 특성은 사회･인구학적 특성 6문항(성별, 연령, 최종학력, 직업, 월 생활비, 거주지역), 건강 특성 2문항(주관적 건강평가, 신체 노화 수준 파악을 위한 피로, 근력 저하, 보행 곤란, 질병, 허약 정도, 체중감소의 6개 세부 문항), 주택 특성 5문항(주택유형, 주택 점유 유형, 주택 규모, 거주기간, 동거인)으로 구성하였다. 스마트홈 기술 인식을 파악하기 위해 스마트홈 기술에 대한 인지도(3문항)와 태도(3문항)를 포함하였다. 기대 특성은 안전성, 편의성, 건강성, 여가성, 경제성의 5개 영역(각 4문항)으로 구성하였다. 스마트홈 기술의 수용 의사는 도입 필요 시점(1문항)과 비용 지불 의사(1문항)로 측정하였으며, 사용 의도는 3문항으로 구성하였다.
Table 2.
Instruments
| Variables |
# of Variables | Items | |
|
General characteristics |
Sociodemographic characteristics | 6 |
∙ Gender ∙ Age ∙ Education level ∙ Occupation ∙ Monthly living expenses ∙ Residential area |
|
Healthrelated characteristics | 2 |
∙ Subjective health status ∙ Physical aging level (6 items: fatigue, muscular weakness, walking difficulty, illness, frailty, weight loss) | |
| Housing characteristics | 5 |
∙ Housing type ∙ Housing tenure type ∙ Housing size ∙ Length of residence ∙ # of household members | |
| Perceptions1) | 3 |
Awareness level of smart home technology | |
| 3 |
Attitude toward smart home technology | ||
| Expectations1) | 4 | Health | |
| 4 | Safety | ||
| 4 | Convenience | ||
| 4 | Leisure | ||
| 4 | Cost-effectiveness | ||
| Adoption1) | 1 |
Anticipated timing for smart home technology | |
| 1 |
Willingness to pay for smart home technology | ||
| Intention to use1) | 3 |
Intention to use smart home technology | |
본 연구의 조사 도구는 기존 연구에서 신뢰성이 입증된 측정 항목을 바탕으로 구성하였다. 조사 도구의 내용타당도를 강화하기 위해 주거학 및 실내디자인 분야에서 박사학위를 취득하고 10년 이상 연구 활동을 수행한 전문가 3인의 검토를 거쳐 문항을 선별하였다. 이후 예비 조사를 실시하여 문항의 가독성과 표현을 보완하여 최종적으로 조사 도구를 확정하였다. 본 조사는 조사대상자의 자발적 동의를 얻어 수행되었으며, 본 연구자의 소속 대학 연구윤리 심의위원회의 승인을 받아 진행되었다(PNU IRB/2025_121_HR).
수집된 자료는 SPSS 31.0을 활용하여 빈도, 평균, 표준편차 등을 포함한 기초 통계분석을 수행하였다. 변수 간 상관관계를 파악하기 위해 피어슨 상관분석을 진행하였으며, 집단별 평균 차이를 확인하고자 독립표본 t-검정과 ANOVA를 실시하였다. 분산의 동일성 여부는 Levene 검정으로 판단하였고, 등분산이 성립할 경우 일반적인 t-test와 ANOVA 결과를 보고하였다. 반면, 분산이 균일하지 않은 상황에서는 Welch 통계량을 활용하여 해석하였다. 또한 세 집단 이상을 비교하는 ANOVA에서 유의미한 차이가 발견되면, 분산이 동일할 때 Duncan 사후검정을 실시하였고, 등분산이 동일하지 않은 경우 Games-Howell 사후검정을 실시하여 집단 간 차이를 구체적으로 확인하였다.
IV. 연구결과
1. 일반적 특성
본 연구에 참여한 조사대상자의 일반적 특성은 다음 <Table 3>과 같다. 사회･인구학적 특성을 살펴보면, 성비는 남녀 응답자가 각 300명씩 균등하게 구성되었으며, 연령대는 70-74세가 30.8%로 가장 많았고, 이어서 60-64세 29.2%, 65-69세 23.0%, 55-59세 17.0% 순으로 나타났다. 거주지는 서울 26.3%와 경기도 25.8%, 인천 3.2%를 포함한 수도권 거주자 비율이 55.3%로 과반을 넘었다. 그 뒤를 이어 지방 광역시가 22.5%, 도 지역이 22.2%의 분포를 보였다. 학력 수준은 대학교 졸업 이상이 79.5%로 압도적으로 높았으며, 고교 졸업 19.7%, 중학 졸업 0.8%가 뒤를 이었다. 직업은 정규직 근로자가 45.2%로 가장 큰 비중을 차지했고, 무직 26.1%, 아르바이트/비정규직 16.2%, 개인 사업자 12.5% 순이었다. 가구 내 월간 지출 비용 규모는 200만 원 이상에서 400만 원 미만 구간이 42.3%로 가장 높았다.
Table 3.
Personal Characteristics
| Items | Response options | f | % | Items | Response options | f | % |
| Socio-demographic Characteristics | Health-related Characteristics | ||||||
| Gender | Male | 300 | 50 |
Subjective health status1) | I am healthy enough to help others. | 140 | 23.3 |
| Female | 300 | 50 |
I have no difficulty managing myself and performing daily activities independently. | 406 | 67.7 | ||
| Total | 600 | 100 | I can manage daily activities with minimal assistance. | 49 | 8.2 | ||
| Age | 55-59 years old | 102 | 17.0 | I need substantial assistance to carry out daily activities. | 3 | 0.5 | |
| 60-64 years old | 175 | 29.2 | I am fully dependent on others for daily activities. | 2 | 0.3 | ||
| 65-69 years old | 138 | 23.0 | Total | 600 | 100 | ||
| 70-74 years old | 185 | 30.8 |
Physical aging level1), 2) | 0 | 264 | 44.0 | |
| Total | 600 | 100 | 1 | 265 | 44.2 | ||
|
Residential area | Seoul | 158 | 26.3 | 2 | 56 | 9.3 | |
|
Seoul metropolitan area (excluding Seoul) | 174 | 29 | 3 and above | 15 | 2.5 | ||
| Total | 600 | 100 | |||||
|
Metropolitan cities and autonomous cities | 135 | 22.5 | Housing Characteristics | ||||
|
Housing type | Apartment | 443 | 73.8 | ||||
| Other housing types | 157 | 26.2 | |||||
| Provinces | 133 | 22.2 | Total | 600 | 100 | ||
| Total | 600 | 100 |
Housing tenure type | Owner-occupied | 463 | 77.2 | |
|
Education level | Middle school graduate | 5 | 0.8 | Other tenure types | 137 | 22.8 | |
| High school graduate | 118 | 19.7 | Total | 600 | 100 | ||
| Bachelor’s degree or higher | 477 | 79.5 |
Housing size | Less than 66 m2 | 63 | 10.5 | |
| Total | 600 | 100 | 66-99 m2 | 166 | 27.7 | ||
| Occupation | Unemployed | 157 | 26.1 | 99-132 m2 | 269 | 44.8 | |
| Part-time employment | 97 | 16.2 | More than 132 m2 | 102 | 17 | ||
| Full-time employment | 271 | 45.2 | Total | 600 | 100 | ||
| Self-employed | 75 | 12.5 |
Length of residence | 5 years or less | 197 | 33 | |
| Total | 600 | 100 | 6-10 years | 145 | 24 | ||
|
Monthly living expenses | Less than 2 million KRW | 62 | 10.3 | 11-20 years | 168 | 28 | |
| 2-4 million KRW | 254 | 42.3 | More than 21 years | 90 | 15 | ||
| 4-6 million KRW | 157 | 26.2 | Total | 600 | 100 | ||
| 6-8 million KRW | 68 | 11.4 |
# of household members | Baby boomer(s) only (living alone or with spouse) | 273 | 45.5 | |
| 8 million KRW or more | 59 | 9.8 | Baby boomer(s) with others (e.g., children) | 327 | 54.5 | ||
| Total | 600 | 100 | Total | 600 | 100 | ||
2)Physical aging level (Morley et al., 2012): 0 = normal, 1~2 = pre-frail, 3~5 = frail
조사대상자의 건강 특성에서는 주관적 건강 상태에 대해 일상 활동을 독립적으로 수행하는 데 어려움이 없다고 응답한 비율이 67.7%로 가장 높았다. 다음으로 타인을 도울 수 있을 정도로 건강하다고 평가한 집단이 23.3%였으며, 경미한 도움을 받으면 일상 수행이 가능한 경우는 8.2%로 나타났다. 반면 상당한 보조가 필요한 경우 또는 완전 의존 상태의 응답자는 0.8%로 매우 적었다. 신체 노화 수준은 0점 44.0%, 1점 44.2%로 0-1점의 정상-전노쇠 단계가 대부분을 차지했다. 2점 전노쇠 단계는 9.3%, 3점 이상의 노쇠 단계는 2.5%로 매우 낮게 나타났다.
조사대상자의 주택 특성 중 거주 형태는 아파트가 73.8%로 높은 비중을 차지했으며, 그 외 주거유형은 26.2%로 나타났다. 주택 소유 방식에서는 자가 거주가 77.2%로 다수를 이루었고, 전세･월세 등 임차 가구가 22.8%이었다. 주택 규모는 99-132 m2 구간이 44.8%로 가장 많았으며, 66-99 m2 27.7%, 132 m2 초과 17.0%, 66 m2 미만 10.5% 순이었다. 현재 주택에서의 거주 기간은 5년 이하가 33.0%로 가장 높게 나타났고, 11-20년 28.0%, 6-10년 24.0%, 21년 초과 15.0%가 뒤를 이었다. 가구 구성은 베이비붐 세대만으로 이루어진 가구가 45.5%, 자녀가 포함된 가구가 54.5%로 나타났다.
조사대상자의 스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사, 사용 의도 분석 결과는 <Table 4>와 같다. 먼저 스마트홈 기술 인식 중 인지도는 평균 3.71(SD = 0.74)로 보통 이상 수준이었고, 태도는 4.06(SD = 0.63)으로 비교적 긍정적으로 형성되어 있었다. 이는 본 조사 대상 집단이 스마트홈 기술에 대해 전반적으로 우호적인 인식을 가지고 있음을 보여준다.
Table 4.
Mean Scores of Smart Home Technology Perceptions, Expectations, Adoption, and Intention to Use
| Variables | Items | M (SD) or f (%) | |
| Perceptions1) | Awareness | M = 3.71 (SD = 0.74) | |
| Attitude | M = 4.06 (SD = 0.63) | ||
| Expectations2) | Health | M = 3.91 (SD = 0.54) | |
| Safety | M = 4.12 (SD = 0.51) | ||
| Convenience | M = 4.06 (SD = 0.52) | ||
| Leisure | M = 3.64 (SD = 0.60) | ||
| Cost-effectiveness | M = 3.61 (SD = 0.60) | ||
|
Adoption2) f (%) |
Anticipated timing | When in good health | 146 (24.3%) |
|
When experiencing minor physical discomfort (e.g., joint pain, fatigue) | 115 (19.2%) | ||
| When beginning to experience difficulties with household tasks or mobility | 183 (30.5%) | ||
| When needing assistance from others for daily activities | 156 (26.0%) | ||
| Total | 600 (100%) | ||
|
Willingness to pay | No willingness to pay | 29 (4.8%) | |
| More than 0% to less than 1% | 234 (39.0%) | ||
| 1% to less than 2% | 180 (30.0%) | ||
| 2% to less than 3% | 91 (15.2%) | ||
| 3% or more | 66 (11.0%) | ||
| Total | 600 (100%) | ||
| Intention to use |
Intention to use smart home technology | M=3.71 (SD=0.68) | |
스마트홈 기술의 기대 특성을 살펴보면, 안전성(M = 4.12, SD = 0.51)과 편의성(M = 4.06, SD = 0.52), 건강성(M = 3.91, SD = 0.54)이 상대적으로 높게 나타났으며, 여가성(M = 3.64, SD = 0.60)과 경제성(M = 3.61, SD = 0.60)은 비교적 낮은 수준을 보였다. 즉, 베이비붐 세대는 스마트홈을 여가 확장 수단이라기보다 일상 유지와 위험 대응을 위한 기능적 기술로 인식하는 경향이 강한 것으로 해석된다.
수용 의사 중 도입 필요 시점은 신체적 불편이 시작되는 이후 단계에서 고려한다는 응답이 30.5%로 가장 많았다. 비용 지불 의사는 생활비 대비 2% 미만 구간의 응답자가 73.8%에 달해 해당 구간에 집중되는 경향을 보였다. 이는 스마트홈 기술에 대한 관심은 존재하나, 실제 지불 가능 범위는 비교적 제한적일 수 있음을 시사한다. 또한 사용 의도는 평균 3.71(SD = 0.68)로 보통 이상 수준으로 나타나, 전반적으로 잠재 수요 기반은 형성되어 있는 것으로 판단된다.
2. 스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사, 사용 의도 간의 상관관계
스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사, 사용 의도 간 상관관계를 분석한 결과는 <Table 5>와 같다. 분석 결과, 인지도와 태도는 모두 사용 의도와 유의한 정적 상관을 보였다. 특히 태도는 비교적 높은 상관계수를 보여, 스마트홈 기술에 대한 전반적 평가가 사용 의도 형성에 핵심적인 역할을 함을 확인할 수 있었다. 이는 단순히 기술을 알고 있는 수준을 넘어, 기술에 대해 긍정적으로 인식하는 경험이 수용 의도로 이어질 가능성이 높음을 시사한다.
Table 5.
Correlation Analysis Results for Perceptions, Expectations, Adoption, and Intention to Use
| Variables | Items | Intention to use |
| Perceptions | Awareness | 0.371*** |
| Attitude | 0.645*** | |
| Expectations | Health | 0.479*** |
| Safety | 0.454*** | |
| Convenience | 0.487*** | |
| Leisure | 0.472*** | |
| Cost-effectiveness | 0.515*** | |
| Adoption | Anticipated timing | -0.145*** |
| Willingness to pay | 0.217*** |
기대 특성에서는 건강성, 안전성, 편의성, 여가성, 경제성 모두 사용 의도와 유의한 정적 상관을 나타냈다. 이 중 경제성 기대가 가장 높은 상관을 보였다는 점은 주목할 만하다. 이는 베이비붐 세대가 스마트홈의 기능적 필요성에 공감하면서도, 실제 도입 판단에서는 비용 대비 효용을 보다 중요하게 고려하고 있음을 의미한다. 즉, 안전･건강･편의 기능에 대한 기대는 전반적으로 높게 형성되어 있으나, 실제 행동 의도로 연결되는 과정에서는 경제적 합리성이 보다 결정적인 기준으로 작용하고 있을 가능성을 보여준다.
수용 의사 중 도입 필요 시점은 사용 의도와 유의한 부적 상관을 보였다. 이러한 부적 상관은 사용 의도가 높을수록 스마트홈 기술을 비교적 건강한 초기 단계에서 도입할 필요가 있다고 인식하는 경향을 의미한다. 이는 스마트홈이 사전적･예방적 관점에서 도입 가능성이 형성될 수 있음을 보여준다. 또한 지불 의사는 사용 의도와 유의한 정적 상관을 보여, 심리적 수용과 경제적 실행 가능성이 일정 부분 연결되어 있음을 확인할 수 있었다. 이는 수용 의도 형성 과정에서 태도와 기대뿐 아니라 현실적 비용 부담 인식이 함께 작용하고 있음을 시사한다.
3. 일반적 특성에 따른 스마트홈 기술 기대 특성 및 인식 수준, 수용 의사
일반적 특성에 따른 스마트홈 기술에 대한 인지도, 태도, 도입 필요 시점, 지불 의사, 사용 의도를 비교한 결과는 <Table 6>과 같다. 전반적으로 연령 집단 간 차이는 제한적으로 나타난 반면, 학력, 월 생활비, 주택 규모 등 사회･경제적 자원과 관련된 변수에서는 비교적 일관된 차이가 확인되었다. 특히 고학력 집단과 월 생활비가 높은 집단, 그리고 대형 주택 거주 집단에서 인지도와 태도, 지불 의사 및 사용 의도가 모두 높게 나타났다. 이는 스마트홈 기술 수용이 단순히 연령 증가에 따른 필요성의 문제라기보다, 정보 접근성, 경제적 여력, 주거 환경 조건과 같은 자원 기반 요인과 보다 밀접하게 연결되어 있음을 보여준다.
Table 6.
Analysis of Smart Home Technology Perceptions, Adoption, and Intention to Use by General Characteristics
| Type | n | Perceptions | Adoption | Intention to use | ||||||||
| Awareness | Attitude | Anticipated timing | Willingness to pay | |||||||||
| M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | |||
| Age | 600 | 3.71(0.74) |
r = 0.007 | 4.06(0.63) |
r = -0.096* | 2.63(1.19) |
r = -0.006 | 2.98(1.31) |
r = 0.014 | 3.71(0.68) |
r = -0.012 | |
| Gender | Male | 300 | 3.73(0.72) |
t = 0.606 | 4.09(0.65) |
t = 1.512 | 2.52(1.23) |
t = -2.098* | 3.13(1.35) |
t = 2.752** | 3.76(0.68) |
t = 1.771 |
| Female | 300 | 3.69(0.76) | 4.02(0.61) | 2.73(1.15) | 2.84(1.26) | 3.66(0.67) | ||||||
|
Residential area | Seoul Metropolitan Area | 332 | 3.72(0.75) |
t = 0.528 | 4.10(0.60) |
t = 2.031* | 2.66(1.19) |
t = 0.862 | 2.97(1.33) |
t = -0.279 | 3.74(0.68) |
t = 0.959 |
| Non-metropolitan areas | 268 | 3.69(0.73) | 4.00(0.66) | 2.58(1.20) | 3.00(1.29) | 3.68(0.68) | ||||||
|
Education level | High School Graduate or lower | 123 | 3.51(0.84) |
t = -3.114** | 3.95(0.69) |
t = -2.118* | 2.79(1.29) |
t = 1.713 | 2.70(1.20) |
t = -2.707** | 3.57(0.68) |
t = -2.570* |
| Bachelor’s Degree or Higher | 477 | 3.76(0.70) | 4.08(0.61) | 2.58(1.16) | 3.06(1.33) | 3.74(0.67) | ||||||
| Occupation | Unemployed | 157 | 3.61(0.72) |
t = -1.913 | 4.06(0.59) |
t = -0.008 | 2.82(1.14) |
t = 2.479* | 2.71(1.21) |
t = -3.248** | 3.58(0.66) |
t = -2.754** |
| Employed | 443 | 3.74(0.75) | 4.06(0.65) | 2.56(1.20) | 3.08(1.34) | 3.76(0.68) | ||||||
|
Monthly living expenses | Less than 4 million KRW | 316 | 3.59(0.76)b |
F = 12.066*** | 3.99(0.66)b |
F = 4.178* | 2.72(1.16) | F = 2.494 | 2.80(1.23)b |
F = 6.710** | 3.60(0.69)b |
F = 9.347*** |
| 4-6 million KRW | 157 | 3.76(0.73)a | 4.08(0.59)a | 2.55(1.23) | 3.15(1.30)a | 3.80(0.65)a | ||||||
| 6 million KRW or more | 127 | 3.94(0.64)a | 4.18(0.60)a | 2.47(1.19) | 3.23(1.47)a | 3.87(0.64)a | ||||||
|
Subjective health status |
Able to perform activities of daily living (ADLs) independently | 546 | 3.73(0.74) |
t = 1.937 | 4.06(0.64) |
t = 0.829 | 2.62(1.19) |
t = -0.269 | 2.98(1.31) |
t = -0.424 | 3.71(0.68) |
t = -0.126 |
|
Requires assistance from others for ADLs | 54 | 3.52(0.77) | 3.99(0.56) | 2.67(1.24) | 3.06(1.37) | 3.72(0.63) | ||||||
|
Physical aging level | Non-frail | 264 | 3.78(0.71)a |
F = 3.446* | 4.10(0.62) |
F = 2.016 | 2.67(1.20) |
F = 1.458 | 2.97(1.29)a | F = 3.429* | 3.70(0.69) |
F = 0.136 |
| Pre-frail | 321 | 3.68(0.75)a | 4.03(0.64) | 2.61(1.19) | 3.03(1.34)a | 3.72(0.66) | ||||||
| Frail | 15 | 3.31(0.89)b | 3.80(0.56) | 2.13(0.99) | 2.13(0.83)b | 3.67(0.76) | ||||||
| Housing type | Apartment | 443 | 3.73(0.71) |
t = 1.193 | 4.07(0.61) |
t = 0.843 | 2.60(1.18) |
t = -0.927 | 2.95(1.29) |
t = -1.105 | 3.73(0.65) |
t = 1.140 |
| Other Housing Types | 157 | 3.65(0.82) | 4.02(0.68) | 2.70(1.22) | 3.08(1.39) | 3.66(0.74) | ||||||
|
Housing tenure type | Owner-occupied | 463 | 3.75(0.69) |
t = 1.907 | 4.06(0.60) |
t = 0.545 | 2.62(1.16) |
t = -0.262 | 3.00(1.30) |
t = 0.572 | 3.70(0.69) |
t = -0.609 |
| Other Tenure Types | 137 | 3.59(0.87) | 4.03(0.73) | 2.65(1.28) | 2.93(1.35) | 3.74(0.65) | ||||||
| Housing size | Less than 99 m2 | 229 | 3.56(0.75)b |
F = 8.663*** | 3.96(0.68)b |
F = 5.882** | 2.66(1.23) |
F = 0.294 | 2.80(1.17)b |
F = 3.819* | 3.58(0.70)c |
F = 9.075*** |
| 99-132 m2 | 269 | 3.77(0.73)a | 4.07(0.58)b | 2.58(1.17) | 3.07(1.33)a | 3.74(0.75)b | ||||||
| More than 132 m2 | 102 | 3.90(0.69)a | 4.22(0.62)a | 2.66(1.17) | 3.16(1.51)a | 3.91(0.67)a | ||||||
|
Length of residence | 5 years or less | 197 | 3.66(0.81) |
F = 1.785 | 4.04(0.62) |
F = 0.396 | 2.62(1.17) |
F = 0.233 | 3.02(1.30) |
F = 0.170 | 3.76(0.65) |
F = 1.021 |
| 6-10 years | 145 | 3.74(0.69) | 4.06(0.58) | 2.57(1.12) | 2.93(1.33) | 3.69(0.62) | ||||||
| 11-20 years | 168 | 3.80(0.71) | 4.09(0.68) | 2.68(1.28) | 2.96(1.36) | 3.73(0.74) | ||||||
| More than 21 years | 90 | 3.60(0.72) | 4.01(0.63) | 2.62(1.18) | 3.03(1.24) | 3.61(0.71) | ||||||
|
# of household members | Baby boomer(s) only | 273 | 3.65(0.76) |
t = -1.735 | 4.04(0.69) |
t = -0.619 | 2.60(1.20) |
t = -0.456 | 2.83(1.22) |
t = -2.602* | 3.67(0.72) |
t = -1.429 |
| Baby boomer(s) with others | 327 | 3.76(0.73) | 4.07(0.58) | 2.65(1.19) | 3.11(1.38) | 3.75(0.64) | ||||||
반면 주관적 건강 상태에 따른 차이는 제한적으로 나타났으며, 노쇠 수준이 양호한 집단에서 오히려 인지도와 지불 의사가 다소 높게 확인되었다. 이는 스마트홈 기술이 노쇠 이후에 필수적으로 도입되는 보조 기술이라기보다, 비교적 건강한 단계에서부터 선택적으로 도입을 고려하는 기술로 인식되고 있음을 시사한다. 다시 말해, 수용 가능성은 건강 악화 이후 급격히 형성된다기보다, 건강이 유지되는 단계에서 경제적･환경적 조건이 갖추어진 집단을 중심으로 점진적으로 형성되는 경향을 보인다. 이는 스마트홈의 확산 전략이 위기 대응 중심이 아니라 예방 및 생활 기반 확장 관점에서 설계될 필요가 있음을 보여준다.
일반적 특성에 따른 스마트홈 기술 기대 특성을 비교한 결과는 <Table 7>과 같다. 안전성과 편의성은 대부분의 집단에서 높게 형성되어 비교적 보편적인 기대 요인으로 나타났다. 이는 스마트홈의 핵심 가치가 집단을 초월하여 공유되고 있음을 의미한다. 그러나 주택 규모가 큰 집단에서는 편의성, 여가성, 경제성 기대가 상대적으로 높게 나타났는데, 이는 주거 공간의 여유와 설비 확장 가능성이 스마트홈 활용 범위를 보다 넓게 상상하도록 만드는 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 즉, 기대 특성 역시 개인의 필요 수준뿐 아니라 주거 환경 조건과 자원 수준에 의해 차별적으로 형성되고 있음을 확인할 수 있었다.
Table 7.
Analysis of Smart Home Technology Benefit Expectancy by General Characteristics
| Variables | n | Expectations | ||||||||||
| Health | Safety | Convenience | Leisure | Cost-effectiveness | ||||||||
| M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | M(SD) | Estimate | |||
| Age | 600 | 3.91(0.54) |
r = -0.111** | 4.13(0.51) |
r = -0.028 | 4.06(0.52) |
r = -0.059 | 3.64(0.60) |
r = -0.039 | 3.61(0.60) |
r = -0.074 | |
| Gender | Male | 300 | 3.89(0.53) |
t = -0.976 | 4.11(0.51) |
t = -0.665 | 4.05(0.51) |
t = -0.429 | 3.63(0.64) |
t = -0.564 | 3.64(0.62) |
t = 1.305 |
| Female | 300 | 3.93(0.55) | 4.14(0.51) | 4.07(0.53) | 3.66(0.55) | 3.57(0.58) | ||||||
|
Residential area | Seoul Metropolitan Area | 332 | 3.91(0.56) |
t = -0.060 | 4.15(0.49) |
t = 1.560 | 4.08(0.52) |
t = 1.486 | 3.64(0.62) |
t = 0.034 | 3.62(0.59) |
t = 0.541 |
| Non-metropolitan areas | 268 | 3.91(0.52) | 4.09(0.53) | 4.02(0.52) | 3.64(0.57) | 3.59(0.62) | ||||||
|
Education level |
High School Graduate or lower | 123 | 3.89(0.55) |
t = -0.564 | 4.03(0.58) |
t = -2.239* | 3.96(0.56) |
t = -2.350* | 3.59(0.53) |
t = -1.149 | 3.57(0.57) |
t = -0.850 |
| Bachelor’s Degree or Higher | 477 | 3.92(0.54) | 4.15(0.48) | 4.08(0.51) | 3.66(0.61) | 3.62(0.61) | ||||||
| Occupation | Unemployed | 157 | 3.95(0.49) |
t = 1.111 | 4.14(0.48) |
t = 0.469 | 4.09(0.50) |
t = 0.973 | 3.67(0.51) |
t = 0.648 | 3.62(0.54) |
t = 0.299 |
| Employed | 443 | 3.90(0.56) | 4.12(0.52) | 4.04(0.53) | 3.64(0.62) | 3.60(0.62) | ||||||
|
Monthly living expenses | Less than 4 million KRW | 316 | 3.92(0.53) |
F = 0.154 | 4.11(0.51) |
F = 0.250 | 4.04(0.52) |
F = 0.258 | 3.62(0.58) |
F = 0.772 | 3.60(0.56) |
F = 0.807 |
| 4-6 million KRW | 157 | 3.89(0.55) | 4.14(0.51) | 4.07(0.51) | 3.65(0.63) | 3.57(0.64) | ||||||
| 6 million KRW or more | 127 | 3.92(0.57) | 4.14(0.49) | 4.08(0.56) | 3.70(0.61) | 3.66(0.65) | ||||||
|
Subjective health status |
Able to perform activities of daily living (ADLs) independently | 546 | 3.92(0.55) |
t = 0.901 | 4.14(0.50) |
t = 2.625** | 4.07(0.52) |
t = 2.329* | 3.64(0.60) |
t = -1.181 | 3.61(0.61) |
t = 0.115 |
|
Requires assistance from others for ADLs | 54 | 3.85(0.52) | 3.95(0.56) | 3.90(0.54) | 3.74(0.56) | 3.60(0.57) | ||||||
|
Physical aging level | Non-frail | 264 | 3.94(0.53) |
F = 0.821 | 4.14(0.52) |
F = 1.391 | 4.07(0.52) |
F = 0.867 | 3.62(0.61) |
F = 0.525 | 3.62(0.61) |
F = 0.171 |
| Pre-frail | 321 | 3.89(0.56) | 4.12(0.50) | 4.06(0.53) | 3.66(0.59) | 3.60(0.59) | ||||||
| Frail | 15 | 3.85(0.38) | 3.92(0.51) | 3.88(0.45) | 3.77(0.48) | 3.55(0.63) | ||||||
| Housing type | Apartment | 443 | 3.90(0.54) |
t = -0.811 | 4.12(0.50) |
t = -0.240 | 4.05(0.52) |
t = -0.751 | 3.63(0.59) |
t = -0.785 | 3.59(0.59) |
t = -0.781 |
| Other Housing Types | 157 | 3.94(0.56) | 4.13(0.52) | 4.08(0.54) | 3.68(0.62) | 3.64(0.64) | ||||||
|
Housing tenure type | Owner-occupied | 463 | 3.90(0.53) |
t = -1.202 | 4.11(0.59) |
t = -1.604 | 4.05(0.51) |
t = -0.762 | 3.65(0.59) |
t = 0.701 | 3.62(0.60) |
t = 0.695 |
| Other Tenure Types | 137 | 3.96(0.59) | 4.19(0.57) | 4.09(0.57) | 3.61(0.53) | 3.57(0.62) | ||||||
| Housing size | Less than 99 m2 | 229 | 3.90(0.54) |
F = 2.361 | 4.08(0.51) |
F = 1.788 | 4.01(0.52)b |
F = 3.695* | 3.58(0.58)b |
F = 5.920** | 3.56(0.57)b |
F = 4.348* |
| 99-132 m2 | 269 | 3.88(0.56) | 4.14(0.49) | 4.05(0.53)b | 3.63(0.61)b | 3.58(0.60)b | ||||||
| More than 132 m2 | 102 | 4.01(0.49) | 4.19(0.51) | 4.17(0.50)a | 3.82(0.55)a | 3.77(0.66)a | ||||||
|
Length of residence | 5 years or less | 197 | 3.90(0.53) |
F = 0.232 | 4.11(0.55) |
F = 0.461 | 4.03(0.54) |
F = 0.463 | 3.60(0.59) |
F = 1.502 | 3.60(0.59) |
F = 0.404 |
| 6-10 years | 145 | 3.94(0.54) | 4.17(0.47) | 4.07(0.50) | 3.64(0.59) | 3.63(0.66) | ||||||
| 11-20 years | 168 | 3.90(0.58) | 4.11(0.51) | 4.08(0.53) | 3.72(0.62) | 3.55(0.57) | ||||||
| More than 21 years | 90 | 3.91(0.52) | 4.13(0.48) | 4.04(0.52) | 3.59(0.57) | 3.61(0.60) | ||||||
|
# of household members | Baby boomer(s) only | 273 | 3.94(0.57) |
t = 1.183 | 4.11(0.53) |
t = -0.605 | 4.07(0.53) |
t = 0.432 | 3.66(0.60) |
t = 0.450 | 3.59(0.63) |
t = -0.783 |
| Baby boomer(s) with others | 327 | 3.89(0.52) | 4.14(0.49) | 4.05(0.52) | 3.63(0.60) | 3.62(0.58) | ||||||
4. 소결
이상의 분석 결과를 종합하면, 베이비붐 세대의 스마트홈 기술 수용은 단순한 연령 효과라기보다 사회･경제적 자원 수준과 밀접하게 연결된 선택적 수요 구조를 보이는 것으로 해석된다. 기대 특성에서는 안전과 편의, 건강이 상대적으로 높게 나타났으나, 실제 사용 의도와 가장 강한 연관성을 보인 요인은 경제성 기대였다. 이는 스마트홈의 기능이 필요하다고 느끼는 것과 실제로 도입을 결정하는 기준이 서로 다를 수 있음을 보여준다.
또한 사용 의도가 높을수록 도입 필요 시점을 더 이르게 인식하는 경향은 스마트홈 기술이 노화 이후의 대응 기술이 아니라, 노화 이전 단계에서부터 점진적으로 확산될 수 있는 생활 기반 기술임을 시사한다. 이러한 결과는 베이비붐 세대를 단일한 수요 집단으로 전제하기보다, 자원 수준과 주거 조건에 따른 세분화 전략이 필요함을 보여준다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 국내 재가 거주 베이비붐 세대 600명을 대상으로 스마트홈 기술 인식, 기대 특성, 수용 의사, 사용 의도 간의 관계를 분석하고, 일반적 특성에 따른 집단 간 차이를 검토하였다. 연구 결과를 종합하면 다음과 같다.
첫째, 베이비붐 세대는 스마트홈 기술에 대해 긍정적인 태도를 보였으며, 특히 안전성과 편의성, 건강성에 대한 기대 수준이 높게 나타났다. 이는 스마트홈이 여가 확장 기술이라기보다 AiP를 위한 생활 유지, 위험 대응, 일상 부담 완화의 관점에서 우선적으로 평가하고 있음을 시사하며, 독립적 노후 생활 지원이 가능한 스마트홈에 대한 수요가 높을 것으로 보인다.
둘째, 기대 특성 중 경제성은 평균 수준에서는 상대적으로 낮게 평가되었으나, 사용 의도와는 가장 높은 상관을 나타냈다. 이는 스마트홈의 기능이 필요하다고 느끼는 것과 실제로 도입을 결정하는 기준이 서로 다를 수 있음을 의미한다. 즉, 베이비붐 세대는 기능적 필요성에 공감하면서도, 실제 도입 판단에서는 비용 대비 효용을 보다 중요하게 고려하는 경향을 보였다. 따라서 스마트홈 확산 전략에서는 안전, 건강, 편의 기능의 필요성을 강조하는 것에 그치기보다, 돌봄･관리 인력 기반의 고비용 서비스를 일부 대체하거나 에너지 관리 효율화에 따른 비용 절감 등 가시적 비용 효율성을 명확히 제시할 필요가 있다. 따라서 고령친화 스마트홈 산업을 활성화하기 위해서는 안전･건강･편의 기능이 가져오는 비용 절감 효과와 돌봄･관리 등의 기존 서비스 대체 효과를 근거로 한 가치 제안이 필요하다. 아울러 정책 측면에서는 AiP 관점에서 지역 돌봄･주거지원 체계와 스마트홈 서비스를 연계할 수 있도록 운영 기준과 절차를 포함한 표준 모델을 구축할 필요가 있다.
셋째, 스마트홈 수용은 연령 자체보다 사회･경제적 자원 수준과 보다 밀접하게 연결되어 있는 것으로 나타났다. 학력, 월 생활비, 주택 규모가 높은 집단에서 인지도, 지불 의사, 사용 의도가 일관되게 높게 나타났으며, 이는 베이비붐 세대를 단일한 수요 집단으로 보기 어렵다는 점을 시사한다. 스마트홈 수요는 자원 기반의 선택적 구조를 보이며, 이에 따라 가격대 다층화 및 세분화된 접근 전략이 요구된다.
넷째, 다양한 가격대의 서비스 구성과 더불어 노화 단계별 적합한 스마트홈 서비스 개발이 필요하다. 본 연구 결과는 노화가 진행된 고령자일수록 신기술에 대한 수용이 낮아질 수 있다는 선행 연구와 일치하는 양상을 보였다(Kim et al., 2024). 노쇠 수준이 양호한 집단에서 인지도와 지불 의사가 더 높게 나타났으며, 인지도가 높을수록 사용 의도가 높아지고, 사용 의도가 높을수록 도입 필요 시점을 더 이르게 인식하는 경향이 확인되었다. 이는 스마트홈이 노쇠 이후에 필수적으로 도입되는 보조 기술이라기보다, 비교적 건강하고, 경제적･환경적 여건이 갖추어진 상태에서 예방적으로 고려되는 기술일 가능성을 시사한다. 다시 말해, 스마트홈 수용은 건강 악화 이후 급격히 형성된다기보다, 건강이 유지되는 단계에서 점진적으로 형성되는 특성을 보인다. 따라서 시장 형성 단계에서는 ‘누구에게 언제 어떤 수준의 서비스’를 제공할 것인지에 대한 전략적 접근이 중요하며, 경제 여력에 따른 가격대 다변화와 함께 노화 단계 변화에 따라 기능이 확장･전환될 수 있는 단계형 고령친화 스마트홈 서비스 설계를 병행하는 세분화 전략이 요구된다.
본 연구는 베이비붐 세대의 고령친화 스마트홈 기술에 대해 기대 특성, 인식 수준, 수용 의사 간의 관계를 분석하고, 일반적 특성에 따른 차이를 규명했다는 점에서 의의가 있다. 특히 본 연구는 안전, 건강, 편의 등 고령친화 스마트홈 기대특성의 상대적 중요도와 인지도, 태도와 같은 인식 요인이 고령친화 스마트홈 수용 의사와 어떻게 연결되는지를 실증적으로 제시함으로써, 베이비붐 세대의 스마트홈 수용을 설명하는 데 필요한 핵심 변인들을 구조적으로 정리했다는 데 기여가 있다. 또한 월 생활비, 학력, 주택 규모, 노쇠 수준 등 일반적 특성에 따른 차이를 함께 검증하여 베이비붐 세대를 단일한 수요 집단으로 전제하기보다 세분화된 시장으로 접근해야 함을 확인하였고, 이를 통해 향후 확산 전략 수립 시 가격대 다변화와 노화 단계별 서비스 설계라는 실무적 방향을 도출할 수 있는 근거를 제공했다.
다만 본 연구는 온라인 설문조사 방식을 활용하여 디지털 접근성이 낮은 집단이 충분히 포함되지 않았을 가능성이 있다. 실제로 본 연구 표본에서 대졸 이상, 수도권 거주 비율이 상대적으로 높게 나타났으며, 이는 디지털 기기 활용 경험과 정보 접근성이 높은 집단이 더 많이 참여했을 가능성이 크다. 따라서 본 연구 결과를 베이비붐 세대 전체로 일반화하는 데에는 신중한 해석이 필요하다. 특히 디지털 취약 집단의 경우 스마트홈 기술에 대한 인식과 수용 의도가 상이할 수 있으므로, 향후 연구에서는 오프라인 조사(대면/전화/우편) 또는 온･오프라인 조사를 병행하여 디지털 취약 집단을 포함하고, 베이비붐 세대 내 세부 집단 간 다집단 비교를 통해 보다 정교한 확산 전략을 도출할 필요가 있다.
