메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동윤 (세종대학교) 문미진 (세종대학교) 김준석 (세종대학교)
저널정보
한국SCM학회 한국 SCM 학회지 한국SCM학회지 제22권 제1호
발행연도
2022.5
수록면
19 - 32 (14page)
DOI
10.25052/KSCM.2022.5.22.1.19

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This study related to the acceptance intention of the robotic process automation. A research model using variables such as innovative technology acceptance, perceived values and acceptance intention is developed based on UTAUT. We verified the effects of performance expectancy, effort expectancy and facilitating conditions as factors of innovative technology acceptance and functional values and Monetary values as factors of perceived values on the acceptance intention using a structural equation model. Reliability of the model was verified by Cronbach’s α coefficient and discriminant validity and model’s goodness of fit were tested by confirmatory factor analysis. As a result of this study, performance expectancy, effort expectancy and facilitating conditions of innovative technology significantly and positively acceptance affects functional and Monetary values of perceived values. Functional and Monetary values have a positive and significant effect on the acceptance intention. Effort expectancy and facilitating conditions have a positive and significant effect on the acceptance intention, but performance expectancy does not have a significant effect. This study is different from the previous studies by verifying the relationship between user acceptance of innovative technology, perceived values, and the acceptance intention in the implementation and use of robot process automation. It is expected that the results of this study will be used to establish operational strategies for the robotic process automation.

목차

1. 서론
2. 이론적 배경 및 연구
3. 연구모형과 가설
4. 실증분석
5. 결론 및 시사점
REFERENCES

참고문헌 (56)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-324-001347714