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초록·키워드
중국 사회의 급속한 고령화가 진행됨에 따라, 노년층은 보다 편리하고 안전하며 지능화된 이동수단에 대한 수요를 점차 강하게 드러내고 있다. 본 연구는 기존 노년층용 장보기 카트가 구조적 설계, 안전성, 그리고 고령친화적 사용 경험 측면에서 지닌 한계를 보완하기 위해, 근거이론(Grounded Theory, GT), KANO 모형, 그리고 계층분석법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 통합한 연구 프레임워크를 구축하였다. 사용자 요구를 중심으로 한 본 연구는 지능형 장보기 카트의 설계 최적화 경로를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 연구는 50명의 노년 사용자를 대상으로 반구조화 인터뷰를 실시하여 12개의 핵심 요구 요인을 도출하였다. 이후 KANO 모형을 활용하여 요구 속성을 필수형, 기대형, 매력형으로 분류하였으며, AHP를 통해 각 요구 요인의 중요도를 정량적으로 분석하고 우선순위를 산출하였다. 연구 결과, ‘안전성’, ‘편안함’, ‘편리성’, ‘기능성’이 노년층 사용자 만족도에 유의미한 영향을 미치는 핵심 요인으로 확인되었다. 이러한 결과를 토대로, 본 연구는 생성형 인공지능(AIGC)을 활용한 설계 보조 방식을 도입하여 사용자 요구 특성을 가중치가 부여된 프롬프트 단어로 변환함으로써 지능형 장보기 카트의 개념 설계를 신속하게 생성⋅최적화하였다. 마지막으로 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 종합평가법을 통해 네 가지 설계안의 타당성을 검증한 결과, 제1안이 안전성과 편안함 측면에서 가장 우수한 성과를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 GT–KANO–AHP 통합 접근법은 노년층 지능형 이동 보조기기의 체계적 설계 및 평가를 위한 방법론적 틀을 제공할 뿐 아니라, AIGC 기반 사용자 중심 제품 혁신을 위한 새로운 이론적⋅실천적 근거를 제시한다.
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