표제지
국문초록
목차
I. 서론 16
1.1. 연구배경 및 목적 16
1.2. 연구 방법 및 구성 20
II. 이론적 배경 22
2.1. 4차 산업혁명과 물류 4.0 22
2.2. 스마트 물류 25
2.2.1. 스마트 물류 개요 25
2.2.2. 스마트 물류 기술 및 동향 27
2.2.3. 스마트 물류와 정부정책 44
2.2.4. 스마트 물류센터 인증 47
2.2.5. 스마트 물류에 관한 선행연구 55
2.3. 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크 60
2.3.1. 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크 개요 60
2.3.2. 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크 선행연구 64
2.4. 지각된 위험 70
2.4.1. 지각된 위험 개요 70
2.4.2. 지각된 위험 선행연구 73
2.5. 통합기술수용이론(UTAUT) 80
2.5.1. 통합기술수용이론 개요 80
2.5.2. 통합기술수용이론 선행연구 83
2.5.3. TOE 프레임워크 & 통합기술수용이론 통합연구 87
III. 연구 설계 93
3.1. 연구 모형 93
3.2. 연구 가설의 설정 94
3.2.1. 기술요인과 매개변수(성과기대와 노력기대)와의 관계 94
3.2.2. 지각된 위험과 매개변수(혁신저항)와의 관계 97
3.2.3. 조직요인과 도입의도와의 관계 99
3.2.4. 환경요인과 도입의도 102
3.2.5. 성과기대와 도입의도 103
3.2.6. 노력기대와 도입의도 104
3.2.7. 혁신저항과 도입의도 106
3.2.8. 스마트 물류센터 도입의도에 있어 집단 간 차이 106
3.2.9. 연구가설 요약 108
3.3. 변수의 조작적 정의 및 설문지 구성 110
3.3.1. 변수의 조작적 정의 110
3.3.2. 설문지 구성 113
IV. 연구 결과 116
4.1. 자료 수집 및 분석 방법 116
4.1.1. 자료 수집 116
4.1.2. 분석 방법 118
4.2. 표본의 특성 127
4.2.1. 인구통계학적 특성 127
4.2.2. 일반 특성 128
4.2.3. 측정변수들의 분포 130
4.3. 측정모델의 평가 133
4.3.1. 내적 일관성 신뢰도 136
4.3.2. 집중타당도 평가 137
4.3.3. 판별타당도 평가 139
4.3.4. 고차 구조 타당성 검증 146
4.4. 구조모형의 적합도 149
4.4.1. 다중공선성 평가 150
4.4.2. 결정계수 평가 151
4.4.3. 효과크기(f²) 151
4.4.4. 예측적 적합성(Q²) 152
4.5. 가설검증 및 결과해석 153
4.5.1. 연구가설의 검증 153
4.5.2. 매개효과 검증결과 156
4.5.3. 집단 간 차이 분석(MGA) 160
4.5.4. IPMA 분석 173
V. 결론 184
5.1. 연구결과 요약 184
5.1.1. 가설검증 결과 및 의미 185
5.1.2. 그룹 간 비교분석 결과 및 의미 187
5.1.3. 중요도-성과 분석 결과 및 의미 188
5.2. 이론적 및 실무적 시사점 190
5.2.1. 학문적 시사점 190
5.2.2. 실무적 시사점 191
5.3. 연구의 한계 및 향후 연구방향 194
참고문헌 195
부록 216
ABSTRACT 225
[표 2-1] 4차 산업혁명 기술이 물류의 효율성과 효과성에 미치는 영향 29
[표 2-2] 물류산업에서의 사물인터넷 활용 31
[표 2-3] 물류로봇 활용 및 사례 33
[표 2-4] SAE 규정 자율주행 단계별 정의 34
[표 2-5] 국내 드론 물류 활용 37
[표 2-6] 블록체인 물류분야 적용 사례 39
[표 2-7] 물류산업에서의 인공지능 역할 41
[표 2-8] 물류분야 인공지능 활용 41
[표 2-9] 물류분야 디지털 트윈 활용 44
[표 2-10] 고부가가치 융복합 물류배송 및 인프라 혁신 기술개발 사업 46
[표 2-11] 기존 물류센터와 스마트 물류센터 비교 49
[표 2-12] 물류산업 업종별 스마트화 수준 50
[표 2-13] 스마트 물류센터 인증 기준(일반) 51
[표 2-14] 2021년 스마트 물류센터 인증현황 52
[표 2-15] 스마트 물류에 관련 선행연구 57
[표 2-16] 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크에 관련 선행연구 64
[표 2-17] 지각된 위험의 다차원적 개념 72
[표 2-18] 지각된 위험에 관련 선행연구 74
[표 2-19] UTAUT의 8가지 선행이론 80
[표 2-20] UTAUT의 관련 이론 81
[표 2-21] 통합기술수용이론에 관련 선행연구 84
[표 2-22] TOE&UTAUT 통합 연구모형 선행연구 91
[표 3-1] 연구가설 요약 108
[표 3-2] 각 변수별 조작적 정의 110
[표 3-3] 변수의 측정 항목 113
[표 4-1] 샘플링 및 설문 조사 116
[표 4-2] 측정 모델 접근법 121
[표 4-3] 상위차원-하위차원 구분 125
[표 4-4] 고차 모형(Higher-Order Construct)의 구분 및 평가 방법 125
[표 4-5] 통계학적 특성 127
[표 4-6] 물류센터 위치 분포 129
[표 4-7] 스마트화 수준 자기평가 129
[표 4-8] 기술 통계 130
[표 4-9] 측정모델의 평가와 수용 기준 133
[표 4-10] 측정항목 선별 135
[표 4-11] 내적 일관성 신뢰도 평가 결과 137
[표 4-12] 집중타당도의 평가 결과 137
[표 4-13] Fornell-Lacker 의한 판별타당도의 평가 결과 141
[표 4-14] 교차적재치 142
[표 4-15] HTMT에 의한 판별타당도의 평가 결과 144
[표 4-16] 고차 모형 타당성 147
[표 4-17] 구조모델의 적합도 평가 기준 149
[표 4-18] 잠재변수들 간의 다중공선성 평가 결과 150
[표 4-19] 결정계수(R²)의 평가 결과 151
[표 4-20] 효과크기(f²)의 평가 결과 152
[표 4-21] 예측적 적합성(Q²)의 평가 결과 152
[표 4-22] 경로 분석에 따른 검증결과(직접효과) 154
[표 4-23] 매개변수 관계 검증 결과(간접효과) 157
[표 4-24] 경로 분석에 따른 검증결과(총효과) 157
[표 4-25] 매개효과 분석 160
[표 4-26] 기업유형별 집단의 구성적 동일성 검증 결과 162
[표 4-27] 기업유형별 집단의 평균과 분산의 동일성 검증 결과 163
[표 4-28] 기업유형별 집단 차이 부트스트래핑 결과 164
[표 4-29] 기업유형별 집단의 경로계수 차이 검증 결과 164
[표 4-30] 센터소유주체 집단의 구성적 동일성 검증 결과 165
[표 4-31] 센터소유주체 집단의 평균과 분산의 동일성 검증 결과 166
[표 4-32] 센터소유주체 집단 차이 부트스트래핑 결과 167
[표 4-33] 센터소유주체 집단의 경로계수 차이 검증 결과 167
[표 4-34] 센터규모별 집단의 구성적 동일성 검증 결과 168
[표 4-35] 센터규모별 집단의 평균과 분산의 동일성 검증 결과 169
[표 4-36] 센터규모별 집단 차이 부트스트래핑 결과 169
[표 4-37] 센터규모별 집단의 경로계수 차이 검증 결과 170
[표 4-38] 연구가설 결과 요약 172
[표 4-39] IPMA 분석에 의한 사분면별 전략 175
[표 4-40] 도입의도에 대한 잠재변수 IPMA 결과 176
[표 4-41] IPMA 분석 - 기업유형 집단비교 180
[표 4-42] IPMA 분석 - 센터규모 집단비교 182
[그림 1-1] 연도별 온라인쇼핑/택배물동량 변화 17
[그림 1-2] 연구 절차 21
[그림 2-1] 물류혁신의 변천 22
[그림 2-2] 스마트물류 요소 26
[그림 2-3] 송민근(2021) 스마트물류 연구동향 27
[그림 2-4] 스마트 물류 특성 및 기술 28
[그림 2-5] 사물인터넷 활용 32
[그림 2-6] 물류 운반로봇 33
[그림 2-7] 자율주행자동차 및 자율주행트럭 35
[그림 2-8] 배송드론 및 물류드론 37
[그림 2-9] 물류 블록체인 39
[그림 2-10] 인공지능 기술 41
[그림 2-11] 물류창고내 디지털트윈 43
[그림 2-12] 제5차 국가물류기본계획(2021-2030) 비전 및 목표 46
[그림 2-13] 스마트 물류센터 개요 47
[그림 2-14] 물류센터의 스마트화 5단계 49
[그림 2-15] 제1호 스마트 물류센터 인증 업체 및 주요기술 52
[그림 2-16] CJ대한통운 메가허브 곤지암 - 1호 1등급 54
[그림 2-17] 파세토 용인1·2센터 - 예비 1등급 55
[그림 2-18] Tornatzky & Fleischer(1990)의 연구모형 61
[그림 2-19] Rogers(1983)의 혁신확산이론 모형 62
[그림 2-20] Thong(1999)의 DTOE 연구모형 63
[그림 2-21] Almubarak(2017)의 DTOE 연구모형 64
[그림 2-22] Featherman & Pavlou(2003)의 연구모형 72
[그림 2-23] Venkatesh et al.(2003)의 UTAUT 연구모형 82
[그림 2-24] Venkatesh et al.(2012)의 UTAUT2 연구모형 83
[그림 2-25] Chan et al.(2012)의 연구모형 88
[그림 2-26] 윤경(2015)의 연구모형 89
[그림 2-27] 김광직(2019)의 연구모형 90
[그림 2-28] 정현석(2019)의 연구모형 90
[그림 2-29] 손경자(2021)의 연구모형 91
[그림 3-1] 개념적 연구모형 93
[그림 4-1] G*Power 최소표본크기 측정 118
[그림 4-2] PLS-SEM의 연구모형 119
[그림 4-3] 계층적 잠재 변수 모델(HCM)의 4가지 유형 122
[그림 4-4] Wenbo Guo et al.(2021)의 연구모형 123
[그림 4-5] 홍은표(2018)의 연구모형 124
[그림 4-6] 도입된 시스템 현황 130
[그림 4-7] 1단계 First-order PLS 알고리즘 136
[그림 4-8] 2단계 잠재변수점수(LVS) 추출 모형 145
[그림 4-9] 2단계 Second-order PLS 모형 146
[그림 4-10] 구조방정식(SEM) 모형의 분석 결과 153
[그림 4-11] 매개효과 설명 158
[그림 4-12] MICOM 절차 161
[그림 4-13] IPMA 사분면과 의사결정 전략 174
[그림 4-14] 2차요인에서의 도입의도에 대한 IPMA 177
[그림 4-15] 1차요인에서의 도입의도에 대한 IPMA 178
[그림 4-16] 기업유형에 따른 IPMA 비교 181
[그림 4-17] 물류센터 규모에 따른 IPMA 비교 183