1. 서 론
2. 연구 방법
2.1. 연구 대상 및 자료 수집
2.2. 자료 및 측정 도구
2.3. 분석 방법
3. 결 과
3.1. 아웃도어 스포츠 활동 특성, 환경요인 및 인체 부담 특성
3.2. 아웃도어 스포츠 활동 참여동기
3.3. 아웃도어 스포츠 의류의 기능성 요구 특성
3.4. 스마트 의류 및 웨어러블 기술 요구 분석
3.5. 스마트 의류 요구와 주요 영향 요인 간 상관관계
3.6. 스마트 의류 요구 영향 요인 분석
4. 논 의
5. 결 론
1. 서 론
건강과 웰빙 중심의 라이프스타일 확산과 여가시간 증가로 아웃도어 스포츠 활동에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 아웃도어 활동은 신체 건강 증진과 심리적 안정에 긍정적인 영향을 미치며(Liu, Zhao, & Mao, 2024), 등산과 캠핑을 중심으로 전 연령층의 대표적인 여가 활동으로 자리 잡고 있다(Yang, 2022). 이에 따라 아웃도어 산업 또한 지속적으로 성장하고 있으며, 의류·신발·장비 등을 포함하는 복합 산업으로 발전하고 있다(Lee & Kim, 2019). 특히 기능성뿐만 아니라 일상성과 패션성을 동시에 갖춘 제품에 대한 요구가 증가하면서 아웃도어 의류의 역할과 범위도 확대되고 있다(Kim & Ha, 2012).
아웃도어 의류는 단순 보호 기능을 넘어 웨어러블 기술과 융합된 스마트 의류 형태로 발전하고 있다. 센서, 인공지능 및 무선 통신 기술의 발전으로 사용자의 생체정보와 환경정보를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 기술의 적용이 확대되고 있으며(Huang, Chen, & Liao, 2025), 심박수, 체온, 활동량 및 위치정보 측정 기능을 포함한 다양한 스마트 의류 연구가 활발히 이루어지고 있다(Jiao et al., 2024; Shah, Dixon, & Willmott, 2024). 스마트 의류는 건강관리, 안전보호 및 환경 적응 기능을 제공할 수 있다는 점에서 차세대 아웃도어 의류로 주목받고 있다. 예를 들어, 위치 추적(Global Positioning System, GPS), 야간 시인성 확보를 위한 발광(Electroluminescence, EL), 태양광 에너지 기반 전원공급 기술 등을 의복에 적용한 스마트 아웃도어 의류가 개발되고 있으며, 이를 통해 야외 활동 시 안전성과 편의성을 향상시키고자 하는 시도가 이루어지고 있다(Lee, 2014).
아웃도어 스포츠 및 웨어러블 기술 관련 연구에서는 사용자가 활동 과정에서 경험하는 기능적 가치와 활용 목적이 스마트 의류 및 웨어러블 기술 수용에 중요한 영향을 미치는 것으로 보고되었다(Cho & Lim, 2020). 건강관리, 안전 확보 및 운동 수행 지원과 같은 기능에 대한 인식은 스마트 스포츠웨어의 수용 의도와 높은 관련이 있으며, 활동 경험이 풍부한 참여자일수록 건강 모니터링 및 안전 기능에 대한 요구 수준도 높았다(Yang, Luo, Jin, & Zhang, 2025; Cho & Lim, 2020). 환경요인과 스마트 의류의 관계를 살펴본 연구에서는 자외선, 기온 변화 및 기후환경에 대한 민감도가 웨어러블 기술 수용에 영향을 주어, 야외환경 노출이 많은 참여자일수록 환경 대응 기능에 대한 요구가 높게 나타났다(Schneider, Niederberger, Kurowski, & Bade, 2024). 신체 부담 및 부상 경험과 관련해서는 근골격계 부담과 부상 위험이 건강관리 및 안전 기능 요구와 밀접한 관련이 있어, 무릎, 허리 및 하지부의 부담이 스마트 의류 활용 필요성을 설명하는 주요 요인이라고 보고되었다(Bahr et al., 2020). 한편으로 스마트 의류 수용을 저해하는 요인으로는 웨어러블 기술 사용 과정에서 경험하는 비용 부담, 사용상의 불편함 및 유지관리의 어려움이 보고되고 있다(Gao, Li, & Luo, 2015).
그러나 기존 연구들은 스마트 의류의 특정 기능이나 기술 수용에 초점을 두거나, 개별 요인과 스마트 의류 수용 간의 관계를 분석한 경우가 대부분이었다. 따라서 아웃도어 스포츠 참여자의 활동 특성, 환경 민감도, 인체 부담, 웨어러블 사용 장벽 및 참여동기와 같은 다양한 요인을 통합적으로 고려하여 스마트 의류 요구를 설명한 연구는 부족한 실정이다. 특히 아웃도어 스포츠 참여자를 대상으로 스마트 의류 요구에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 검증한 연구는 매우 제한적이다.
따라서 본 연구는 아웃도어 스포츠 참여자의 활동 특성, 환경 민감도, 인체 부담 수준, 참여동기, 의류 기능 요구 수준 및 웨어러블 사용 장벽을 중심으로 스마트 의류 요구와의 관련성을 분석하고, 스마트 의류 요구에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하고자 하였다.
H1. 아웃도어 스포츠 참여자의 활동 특성은 스마트 의류 요구에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H2. 아웃도어 스포츠 참여자의 환경 민감도와 인체 부담 수준은 스마트 의류 요구에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H3. 아웃도어 스포츠 참여자의 참여동기는 스마트 의류 요구에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H4. 아웃도어 스포츠 참여자의 의류 기능 요구 수준은 스마트 의류 요구에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H5. 아웃도어 스포츠 참여자의 웨어러블 사용 장벽은 스마트 의류 요구에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
2. 연구 방법
2.1. 연구 대상 및 자료 수집
본 연구는 아웃도어 스포츠 활동 참여자의 스마트 의류 요구 특성과 관련 영향 요인을 분석하기 위하여 수행되었다. 자료 수집은 2024년 7월부터 8월까지 전라북도 부안군 변산해수욕장 일대에서 개최된 스포츠 캠핑 행사 참가자를 대상으로 실시하였다. 연구자는 행사 현장에서 연구 목적과 설문 내용을 직접 설명한 후, 이 내용을 충분히 이해한 후에 자발적으로 참여하겠다고 의사를 밝힌 사람들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 총 324부의 응답 자료를 수집하였다. 응답 자료 검토 결과, 누락 응답이나 불성실 응답이 확인되지 않아 수집된 324부 전체를 최종 분석에 활용하였다. 조사 대상은 남성 150명(46.3%), 여성 174명(53.7%)으로 구성되었다. 평균 연령은 41.3(± 12.7)세였으며, 남성은 42.3(± 13.1)세, 여성은 40.6(± 12.3)로 나타났다.
설문지는 선행 연구를 바탕으로 인구통계학적 특성, 아웃도어 스포츠 활동 특성, 환경 민감도, 인체 부담 수준, 참여동기, 웨어러블 사용 장벽, 의류 기능 요구 수준 및 스마트 의류 요구 관련 문항을 포함하였다. 본 연구에서는 스마트 의류 및 웨어러블 기술을 센서, 전자기술 및 디지털 기능이 적용된 의류와 착용형 기기를 포함하는 개념으로 정의하였으며, 스마트워치, 스마트 밴드, 센서 기반 의류 및 기능성 웨어러블 제품 등을 조사 대상 범위에 포함하였다.
2.2. 자료 및 측정 도구
본 연구에서는 스마트 의류 요구에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 아웃도어 활동 특성, 환경 민감도, 인체 부담 수준, 의류 기능성 요구, 스마트 의류 및 웨어러블 기술 관련 특성, 참여동기 및 웨어러블 사용 장벽을 주요 구성개념으로 설정하였다.
아웃도어 활동 특성은 활동 유형, 활동 빈도, 활동 경력 및 활동 비용을 중심으로 조사하였다. 환경 민감도는 아웃도어 활동 중 경험하는 기상 및 환경요인에 대한 인식 수준을 측정하였으며, 인체 부담 수준은 Nordic Musculoskeletal Questionnaire(NMQ)를 참고하여 신체 부위별 부담 정도를 조사하였다(Kuorinka et al., 1987). 의류 기능성 요구는 Havenith(2002)와 ISO 13688(2022)을 바탕으로 열·수분 쾌적성, 환경 대응성, 활동성 및 인체공학성, 내구성, 위생성 및 심미성 영역으로 구분하여 측정하였다.
스마트 의류 및 웨어러블 기술 관련 특성은 사용 경험, 기능 요구에 대한 인식을 조사하였으며, 웨어러블 사용 장벽은 비용 부담, 사용상 불편함, 유지관리의 어려움 및 기능 신뢰성 측면에서 측정하였다(Gao et al., 2015; Stoppa & Chiolerio, 2014). 참여동기는 건강관리 및 체력 향상, 기량 향상, 스포츠 활동의 즐거움, 자연 체험, 기분 전환 및 스트레스 해소, 유대감 및 동질감 형성의 6개 문항으로 구성하였으며, Likert 5점 척도를 사용하여 측정하였다. 스마트 의류 요구 수준은 아웃도어 스포츠 활동에서 스마트 의류의 필요성 및 활용 요구에 대한 인식을 중심으로 측정하였다.
2.3. 분석 방법
본 연구에서 수집된 자료는 SPSS 26.0 프로그램을 활용하여 분석하였다. 응답자의 일반적 특성과 주요 변수의 분포를 파악하기 위하여 빈도분석과 기술통계분석을 실시하였으며, 성별에 따른 차이는 독립표본 t-test와 Pearson의 카이제곱 검정으로 검증하였다. 복수 응답 문항은 다중응답분석(Multiple Response Analysis)을 적용하여 응답 비율을 산출하였다.
참여동기는 Likert 5점 척도로 측정된 다문항 척도이므로 구성개념 타당성을 검증하기 위하여 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis)을 실시하였다. 요인 추출은 주성분분석(Principal Component Analysis)을 적용하였으며, 회전방법은 Varimax 직교회전을 사용하였다. 또한 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 측도와 Bartlett의 구형성 검정을 통해 요인분석의 적합성을 확인하였다. 참여동기 척도의 내적 일관성은 Cronbach’s α 계수를 산출하여 검증하였다. 한편 환경 민감도, 인체 부담 수준, 웨어러블 사용 장벽, 의류 기능 요구 및 스마트 의류 요구 관련 문항은 복수 응답 방식으로 조사되었으므로 각 항목의 선택 여부를 0과 1로 코딩한 후 선택 개수를 합산하여 분석에 활용하였다.
주요 변수 간 관련성을 확인하기 위하여 Spearman 상관분석을 실시하였다. 또한 스마트 의류 요구에 영향을 미치는 요인을 검증하기 위하여 위계적 다중회귀분석(Hierarchical Multiple Regression Analysis)을 실시하였다. 회귀분석에서 독립변수는 아웃도어 활동 특성, 환경 민감도, 인체 부담 수준, 웨어러블 사용 장벽, 참여동기 및 의류 기능성 요구 수준으로 구분하였으며, 종속변수는 스마트 의류 요구 수준으로 설정하였다.
회귀분석에 앞서 다중공선성을 검토하기 위하여 분산팽창지수(Variance Inflation Factor, VIF)와 공차한계(Tolerance)를 확인하였으며, Durbin-Watson 통계량을 통해 잔차의 독립성을 검토하였다. 위계적 다중회귀분석(Hierarchical Multiple Regression Analysis)에서는 Model 1에 성별과 연령을 통제변수로 투입하였고, Model 2에는 활동 빈도, 활동 경력 및 활동 비용을 추가하였다. 이어서 Model 3에는 환경 민감도, 인체 부담 수준, 웨어러블 사용 장벽 및 참여동기를 투입하였으며, 최종 Model 4에는 의류 기능성 요구 수준을 추가하여 스마트 의류 요구에 대한 설명력 변화를 분석하였다. 모든 통계분석의 유의수준은 P < 0.05로 설정하였다.
3. 결 과
3.1. 아웃도어 스포츠 활동 특성, 환경요인 및 인체 부담 특성
본 연구에서는 아웃도어 스포츠 활동 참여자의 활동 특성, 환경요인 및 인체 관련 요인을 파악하기 위하여 복수응답 분석과 성별 차이 검정을 실시하였다(Table 1). Table 1에는 전체 응답률이 높은 주요 항목과 성별 차이가 통계적으로 유의한 항목을 중심으로 제시하였다.
Table 1
Summary of Outdoor Sports Activity Characteristics, Environmental Factors, Physical Fitness, and Physical Burden Factors
Percentage (%) (%); Multiple response, N = 324
| Category | Items |
Male (n = 150) |
Female (n = 174) |
Total (n = 324) | χ² | P |
|
Activity type | Hiking & trekking | 89 (59.3) | 112 (64.4) | 201 (62.0) | 0.867 | 0.352 |
| Camping | 49 (32.7) | 71 (40.8) | 120 (37.0) | 2.288 | 0.130 | |
| Cycling | 31 (20.7) | 31 (17.8) | 62 (19.1) | 2.865 | 0.091 | |
| Fishing-based | 26 (17.3) | 7 (4.0) | 33 (10.2) | 14.468 | < 0.001*** | |
|
Activity pattern | Fall participation | 74 (49.3) | 93 (53.4) | 167 (51.5) | - | - |
| Spring participation | 61 (40.7) | 78 (44.8) | 139 (42.9) | - | - | |
| Weekend participation | 86 (57.3) | 109 (62.6) | 195 (60.2) | - | - | |
| Activity frequency (Mean ± SD) | 3.47 ± 1.55 | 2.78 ± 1.23 | 3.10 ± 1.43 | t = 4.401 | < 0.001*** | |
| Activity experience (Mean ± SD) | 2.83 ± 1.50 | 2.42 ± 1.40 | 2.61 ± 1.46 | t = 2.569 | 0.011* | |
| Activity expenditure (Mean ± SD) | 1.82 ± 0.90 | 1.74 ± 0.84 | 1.78 ± 0.87 | t = 0.815 | 0.416 | |
|
Environmental factors | Rain | 86 (57.3) | 95 (54.6) | 181 (55.9) | 0.245 | 0.621 |
| Sunlight/UV | 59 (39.3) | 89 (51.1) | 148 (45.7) | 4.533 | 0.033* | |
| Heat | 54 (36.0) | 68 (39.1) | 122 (37.7) | 0.326 | 0.568 | |
| Snow | 48 (32.0) | 52 (29.9) | 100 (30.9) | 0.019 | 0.891 | |
| Insects/pests | 17 (11.3) | 38 (21.8) | 55 (17.0) | 6.308 | 0.012* | |
|
Physical fitness factors | Body composition | 58 (38.7) | 82 (47.1) | 140 (43.2) | 2.349 | 0.125 |
| Cardiorespiratory fitness | 63 (42.0) | 68 (39.1) | 131 (40.4) | 0.285 | 0.593 | |
| Agility | 24 (16.0) | 15 (8.6) | 39 (12.0) | 4.143 | 0.042* | |
| Moderate exercise intensity | 66 (44.0) | 64 (36.8) | 130 (40.1) | 2.149 | 0.905 | |
|
Physical burden factors | Knee/Calf strain | 61 (40.7) | 59 (33.9) | 120 (37.0) | 1.578 | 0.209 |
| Foot/Ankle strain | 50 (33.3) | 54 (31.0) | 104 (32.1) | 0.195 | 0.659 | |
| Lower back strain | 48 (32.0) | 33 (19.0) | 81 (25.0) | 7.299 | 0.007** | |
| Hand/Wrist | 28 (18.7) | 17 (9.8) | 45 (13.9) | 5.331 | 0.021* |
아웃도어 스포츠 활동 유형에서는 등산 및 트레킹(62.0%)이 가장 높은 참여 비율을 나타냈으며, 다음으로 캠핑(37.0%), 사이클링(19.1%) 순으로 나타났다. 활동 패턴을 살펴보면, 참여 계절은 가을(51.5%)과 봄(42.9%)의 비율이 높았고, 주말 참여(60.2%)가 가장 일반적인 활동 형태로 확인되었다. 활동 빈도는 남성 3.47 ± 1.55, 여성 2.78 ± 1.23으로 남성이 여성보다 유의하게 높았으며(P < 0.001)와 활동 경력 또한 남성 2.83 ± 1.50, 여성 2.42 ± 1.40으로 남성이 유의하게 높았다(P < 0.05). 활동 유형 중에서는 낚시·채집형 활동에서만 성별 차이가 나타났는데, 남성(17.3%)이 여성(4.0%)보다 유의하게 높은 참여율을 보였다(χ² = 14.468, P < 0.001).
선행 연구에서 제시된 야외 활동 및 작업환경의 주요 위험 요인을 바탕으로(Brocherie, Girard, & Millet, 2015; EU-OSHA, 2021), 본 연구에서는 환경요인을 기상 요인, 일사 환경, 온열 환경, 생물·위생요인 및 대기환경으로 구분하였다. 분석 결과, 응답자들은 아웃도어 활동 중 주요하게 인식한 환경요인이 비(55.9%)가 가장 많았으며, 햇빛·자외선(45.7%), 더위(37.7%), 눈(30.9%)이 그 뒤를 이었다. 여성이 햇빛·자외선(남성 39.3%, 여성 51.1%; χ² = 4.533, P < 0.05)과 해충(남성 11.3%, 여성 21.8%; χ² = 6.308, P < 0.05)을 남성보다 중요한 환경요인으로 인식한 비율이 유의하게 더 많았다.
체력 관련 요인에서는 아웃도어 스포츠 활동시 신체 구성(43.2%)과 심폐지구력(40.4%)이 가장 중요한 요소로 인식되었다. 주관적 운동강도는 ‘보통 수준’(40.1%)이 가장 많았다. 남성이 민첩성(남성 16.0%, 여성 8.6%; χ² = 4.143, P < 0.05)을 즁요한 체력 요소로 인식하는 비율이 여성보다 유의하게 많았다.
아웃도 스포츠 활동시 주관적 인체 부담을 느끼는 부위는 무릎·종아리(37.0%)가 가장 높았고, 다음으로 발목·발(32.1%), 허리(25.0%), 손·손목(13.9%) 순으로 나타났다. 남성이 여성보다 허리(남성 32.0%, 여성 19.0%; χ² = 7.299, P < 0.05)와 손·손목(남성 18.7%, 여성 9.8%; χ² = 5.331, P < 0.05)에서 느끼는 부담이 여성보다 유의하게 더 많았다.
3.2. 아웃도어 스포츠 활동 참여동기
아웃도어 스포츠 활동 참여동기 척도의 구성타당성을 검증하기 위하여 6개 문항을 대상으로 탐색적 요인분석을 실시하였다(Table 2). 분석 결과, KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 값은 0.851로 나타나 요인분석에 적합한 수준으로 확인되었으며, Bartlett의 구형성 검정 결과도 통계적으로 유의하였다(χ² = 851.819, P < 0.001). 주성분 분석 결과 고유값(Eigenvalue) 1 이상인 단일요인이 추출되었으며, 총 설명 분산은 59.25%로 나타났다. 각 문항의 요인 적재량은 0.652 ~ 0.842 범위로 기준치 0.40을 상회하여, 6개 문항이 아웃도어 스포츠 활동 참여동기라는 단일 구성 개념을 적절하게 측정하는 것으로 확인되었다.
Table 2
Exploratory Factor Analysis of Outdoor Sports Participation Motivation
Total N = 324
아웃도어 스포츠 활동 참여동기는 건강관리 및 체력 향상, 기량 향상, 스포츠 활동의 즐거움, 자연 체험, 기분 전환 및 스트레스 해소, 유대감 및 동질감 형성의 6개 문항으로 구성하여 Likert 5점 척도로 측정하였다(Table 3). 참여동기 척도의 신뢰도를 검증한 결과, Cronbach’s α는 0.858로 나타나 높은 수준의 내적 일관성을 확보한 것으로 확인되었다. 각 문항의 수정된 항목-전체 상관계수(Corrected Item–Total Correlation)는 0.530 ~ 0.739 범위로 기준치 (0.30 이상)을 모두 충족하여 개별 문항이 전체 척도와 적절한 정적 관계를 나타내었다(DeVellis & Thorpe, 2021). 자연 체험(.739), 스포츠 활동의 즐거움(0.714) 및 기분 전환 및 스트레스 해소(0.707) 항목은 상대적으로 높은 상관을 보여 아웃도어 스포츠 활동 참여동기의 핵심 구성요소로 확인되었다. 문항 제거 시 Cronbach’s α 값도 0.817 ~ 0.858 범위로 나타나 전체 신뢰도 계수와 유사한 수준을 보였다. 이에 따라 6개 문항은 모두 최종 분석에 포함하였으며, 이후 분석에서는 6개 문항의 평균값을 산출하여 참여동기 수준을 대표하는 변수로 활용하였다.
Table 3
Reliability Analysis of Outdoor Sports Participation Motivation Scale
Total N = 324
아웃도어 스포츠 활동 참여동기를 Likert 5점 척도로 조사한 결과, 전체 응답자 기준으로 기분 전환 및 스트레스 해소가 3.76 ± 0.83점으로 가장 높았고, 다음으로 유대감 및 동질감 형성(3.66 ± 0.86), 자연 체험(3.56 ± 0.87), 스포츠 활동의 즐거움(3.55 ± 0.85), 건강관리 및 체력 향상(3.38 ± 0.96), 기량 향상(3.31 ± 0.88) 순으로 나타났다(Table 4).
Table 4
Participation Motives for Outdoor Sports
Mean (SD); Total N = 324
성별 차이 검증으로 독립표본 t-검정을 실시한 결과, 모든 참여동기 항목에서 성별에 따른 유의한 차이를 보이지 않았다. 평균값을 비교하면 여성은 자연 체험(3.62 ± 0.88), 기분 전환 및 스트레스 해소(3.79 ± 0.85), 유대감 및 동질감 형성(3.70 ± 0.90)에서 남성보다 다소 높은 평균값을 보였고, 남성은 스포츠 활동의 즐거움(3.60 ± 0.80)에서 다소 높은 평균값을 보였다. 그러나 이러한 차이는 모두 통계적으로 유의하지 않았다.
3.3. 아웃도어 스포츠 의류의 기능성 요구 특성
본 연구에서는 아웃도어 스포츠 의류 선택 시 중요하게 고려하는 기능성 요구 특성을 분석하였다(Table 5), 분석결과, 열·수분 쾌적성 영역에서는 투습성(53.7%)에 대한 요구가 가장 많았고, 냉감 성능(23.8%)도 주요 요구 항목으로 나타났다. 활동성 및 인체공학 영역에서는 신축성(32.7%)와 방수성(24.1%)이 유사한 수준으로 나타났다.
Table 5
Functional Needs for Outdoor Sportswear
Frequency (%); Multiple response, N = 324
| Functional Category | Items |
Male (n = 150) |
Female (n = 174) |
Total (n = 324) | χ² | P |
| Thermal & moisture comfort | Breathability | 82 (54.7) | 92 (52.9) | 174 (53.7) | 0.104 | 0.747 |
| Cooling performance | 34 (22.7 | 43 (24.7) | 77 (23.8) | 0.186 | 0.666 | |
| Environmental protection | Windproofness | 39 (26.0) | 44 (25.3) | 83 (25.6) | 0.021 | 0.884 |
| Waterproofness | 42 (28.0) | 36 (20.7) | 78 (24.1) | 2.355 | 0.125 | |
| Mobility & ergonomics | Elasticity | 57 (38.0) | 49 (28.2) | 106 (32.7) | 3.543 | 0.060 |
| Mobility | 42 (28.0) | 45 (25.9) | 87 (26.9) | 0.187 | 0.665 | |
| Durability & care | Ease of care | 15 (10.0) | 25 (14.4) | 40 (12.3) | 1.420 | 0.233 |
| Durability | 26 (17.3) | 9 (5.2) | 35 (10.8) | 12.364 | < 0.001*** | |
| Hygiene | Antibacterial property | 9 (6.0) | 7 (4.0) | 16 (4.9) | 0.671 | 0.413 |
| Odor control | 6 (4.0) | 4 (2.3) | 10 (3.1) | 0.779 | 0.377 | |
| Aesthetic | Fashionability | 7 (4.7) | 12 (6.9) | 19 (5.9) | 0.726 | 0.394 |
| Aesthetic appeal | 4 (2.7) | 8 (4.6) | 12 (3.7) | 0.842 | 0.359 |
이에 비해 내구성 및 관리 용이성 영역의 관리 용이성(12.3%)과 내구성(10.8%), 위생 영역의 항균성(4.9%)과 방취 기능(3.1%), 심미성 영역의 패션성(5.9%)과 심미성(3.7%)은 상대적으로 기능성 요구가 낮았다. 이처럼 아웃도어 스포츠 의류 선택 시 외관적 특성보다는 기능적 성능이 우선적으로 고려되는 것으로 해석된다.
특이하게, 내구성은 남성(26명, 17.3%)에게서 여성(9명, 5.2%)보다 기능성 요구가 유의하게 높았다는 점이다(χ² = 12.364, P < 0.001). 신축성은 남성(57명, 38.0%)이 여성(49명, 28.2%)보다 기능성 요구가 높은 경향은 있었으나 유의한 수준은 아니었다(χ² = 3.543, P = 0.060). 그 외 투습성, 냉감 성능, 방풍성, 방수성, 동작 적합성, 관리 용이성, 항균성, 방취 기능, 패션성 및 심미성 항목에서 성별에 따른 유의한 차이는 없었다.
3.4. 스마트 의류 및 웨어러블 기술 요구 분석
3.4.1 스마트 의류 및 웨어러블 기술 기능 사용 경험
스마트 의류 및 웨어러블 기술의 기능별 사용 경험을 분석한 결과, 전체 응답자 기준으로 환경 대응 기능을 사용해 본 겸험이 있는 사람(102명, 31.5%)이 가장 많았으며, 건강 모니터링 기능(77명, 23.8%), 운동 및 성능 향상 기능(59명, 18.2%), 안전 및 보호 기능(57명, 17.6%) 순으로 나타났다(Table 6). 한편 성별에 따른 유의한 차이는 모든 항목에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 다만, 건강 모니터링 기능은 남성이(43명, 28.7%) 여성보다(34명, 19.5%) 더 높은 사용 경험을 보였으나 통계적으로 유의한 수준은 아니었다(χ² = 3.543, P = 0.054).
Table 6
Experience of Using Smart Clothing and Wearable Technology Functions
Frequency (%); Multiple response, N = 324
3.4.2 스마트 의류 및 웨어러블 기술 사용 장벽
스마트 의류 및 웨어러블 기술 사용 시 인지되는 장벽을 분석한 결과(Table 7), 전체 응답자 기준으로 에너지 및 유지관리 제약(107명, 33.0%)을 선택한 응답자가 가장 많았다. 다음으로 기능적 성능 한계(83명, 25.6%), 신뢰·안전 및 비용 문제(50명, 15.4%), 사용성 및 상호작용 문제(48명, 14.8%) 순으로 나타났다. 이는 응답자들이 스마트 의류 및 웨어러블 기술 사용 과정에서 배터리 또는 전원 관리, 유지관리, 기능적 성능, 신뢰성과 비용과 관련된 문제를 주요 장벽으로 인식하고 있음을 보여준다. 성별 차이 분석 결과, 모든 장벽 요인에서 남녀간 유의한 차이는 나타나지 않았다.
Table 7
Perceived Barriers to the Use of Smart Clothing and Wearable Devices
Frequency (%); Multiple response, N = 324
3.4.3 스마트 의류 및 웨어러블 기술 기능 요구
아웃도어 스포츠 활동에서 요구되는 스마트 의류 및 웨어러블 기술의 기능을 분석한 결과(Table 8), 전체 응답자 기준으로 건강 및 활동 모니터링 기능(157명, 48.5%)을 선택한 응답자가 가장 많았고, 다음으로 환경 적응 및 보호 기능(156명, 48.1%), 안전 및 위치 기반 기능(151명, 46.6%) 순으로 나타났다. 반면 신체 보조 및 퍼포먼스 향상 기능(38명, 11.7%)을 요구한 응답자는 적었다.
Table 8
Functional Requirements for Smart Clothing and Wearable Technology in Outdoor Sports
Frequency (%); Multiple response, N = 324
| Category |
Male (n = 150) |
Female (n = 174) |
Total (n = 324) | χ² | P |
| Health & activity monitoring | 71 (47.3) | 86 (49.4) | 157 (48.5) | 0.141 | 0.707 |
| Environmental adaptation & protection | 62 (41.3) | 94 (54.0) | 156 (48.1) | 5.196 | 0.023* |
| Safety & localization | 69 (46.0) | 82 (47.1) | 151 (46.6) | 0.041 | 0.839 |
| Physical assistance | 18 (12.0) | 20 (11.5) | 38 (11.7) | 0.020 | 0.888 |
건강 및 활동 모니터링 기능, 환경 적응 및 보호 기능, 안전 및 위치 기반 기능 모두에서 총 응답자의 약 절반이 선택한 항목으로 나타났다. 이는 아웃도어 스포츠 활동 과정에서 인체 및 활동 상태 확인, 외부 환경 대응, 안전 확 보 및 위치 확인과 관련된 기능 요구가 비교적 높게 나타났음을 의미한다.
성별 차이 분석 결과, 여성(94명, 54.0%)이 환경 보호 기능을 선택하여 남성(62명, 41.3%)보다 유의하게 많이 선택하였다(χ² = 5.196, P < 0.05). 반면 건강 및 활동 모니터링 기능, 안전 및 위치 기반 기능, 신체 보조 및 퍼포먼스 향상 기능에서는 성별에 따른 유의한 차이가 나타나지 않았다.
3.5. 스마트 의류 요구와 주요 영향 요인 간 상관관계
본 연구에서는 스마트 의류 요구와 주요 예측 변수 간의 관계를 확인하기 위하여 Spearman 상관분석을 실시하였다(Table 9). 분석 결과, 스마트 의류 요구는 의류 기능 요구 수준(r = 0.330, P < 0.01)과 가장 높은 정적 상관관계를 나타냈다. 또한 환경 민감도(r = 0.265, P < 0.01), 신체 부담 수준(r = 0.215, P < 0.01), 참여동기(r = 0.189, P < 0.01)와도 통계적으로 유의한 정적 상관관계가 나타났다.
Table 9
Correlations between Smart Clothing Demand and Major Predictor Variables
| Variables | Smart Clothing Demand |
| 1. Functional apparel needs | .330** |
| 2. Environmental sensitivity | .265** |
| 3. Physical strain | .215** |
| 4. Participation motivation | .189** |
| 5. Activity frequency | .070 |
| 6. Activity expenditure | .054 |
| 7. Wearable usage barriers | .051 |
| 8. Activity career | .011 |
반면 활동 빈도(r = 0.070), 활동 비용(r = 0.054), 웨어러블 사용 장벽(r = 0.051), 활동 경력(r = 0.011)은 스마트 의류 요구와 유의한 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 스마트 의류 요구는 의류 기능 요구 수준, 환경 민감도, 신체 부담 수준 및 참여동기와 유의한 관련성이 있는 것으로 확인되었고, 이를 바탕으로 스마트 의류 요구에 영향을 미치는 요인을 검증하기 위하여 위계적 다중회귀분석을 실시하였다.
3.6. 스마트 의류 요구 영향 요인 분석
본 연구에서는 스마트 의류 요구에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위하여 위계적 다중회귀분석을 실시하였다(Table 10). 전체 324부의 응답 자료 중 기술통계 및 빈도분석에는 모든 자료를 활용하였으며, 회귀분석은 분석 변수에 결측값이 없는 238명의 자료를 대상으로 실시하였다. 분석에 앞서 다중공선성을 검토한 결과, 모든 변수의 분산팽창지수(VIF)는 1.507 이하로 나타나 다중공선성의 문제는 없는 것으로 확인되었다. 또한 Durbin–Watson 통계량은 1.900으로 나타나 잔차의 독립성 가정 역시 충족되는 것으로 판단되었다.
Table 10
Hierarchical Multiple Regression Analysis Predicting Smart Clothing Demand
(N = 238)
| Variables | Model 1 β | Model 2 β | Model 3 β | Model 4 β |
| Gender | .044 | .064 | .071 | .070 |
| Age | .038 | .045 | .046 | .000 |
| Activity frequency | - | .078 | .015 | .044 |
| Activity career | - | –.046 | –.028 | –.033 |
| Activity expenditure | - | .074 | .044 | .040 |
| Environmental sensitivity | - | - | .196** | .113 |
| Physical strain | - | - | .148* | .087 |
| Wearable usage barriers | - | - | .029 | .022 |
| Participation motivation | - | - | .075 | .028 |
| Functional apparel needs | - | - | - | .233** |
| R² | .003 | .013 | .096 | .132 |
| Adjusted R² | –.005 | –.008 | .060 | .094 |
| ΔR² | .003 | .010 | .083*** | .036** |
| F | .380 | .618 | 2.686** | 3.449*** |
| Durbin-Watson | - | - | - | 1.900 |
회귀분석 결과, 성별과 연령을 투입한 Model 1은 통계적으로 유의하지 않았다(R² = 0.003, F = 0.380, P = 0.684). 활동 빈도, 활동 경력 및 활동 비용을 추가한 Model 2 역시 통계적으로 유의하지 않았으며, 설명력 증가도 유의하지 않았다(ΔR² = 0.010, P = 0.507). 반면 환경 민감도, 신체 부담 수준, 웨어러블 사용 장벽 및 참여동기를 추가한 Model 3은 통계적으로 유의한 모형으로 나타났다(R² = 0.096, F = 2.686, P = 0.006). 이 모형에서 환경 민감도(β = 0.196, P = 0.003)와 신체 부담 수준(β = 0.148, P = 0.029)은 스마트 의류 요구에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최종적으로 의류 기능 요구 수준을 추가한 Model 4 역시 통계적으로 유의한 모형으로 나타났다(Adjusted R² = 0.094, F = 3.449, P < 0.001). 의류 기능성 요구 수준은 스마트 의류 요구에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β = 0.233, P = 0.002). 최종 모형에서 의류 기능성 요구 수준은 투입된 여러 변수 중 가장 큰 표준화 회귀계수를 보였으며, 환경 민감도, 신체 부담 수준, 웨어러블 사용 장벽 및 참여동기는 유의한 영향을 나타내지 않았다.
4. 논 의
본 연구는 아웃도어 스포츠 활동 참여자를 대상으로 아웃도어 활동 특성, 환경 민감도, 신체 부담 수준, 참여동기, 웨어러블 사용 장벽 및 의류 기능 요구 수준이 스마트 의류 요구와 어떤 관련성을 갖는지를 분석하였다. 본 연구는 아웃도어 활동 환경에서 경험하는 환경적·신체적 특성과 기능적 요구를 종합적으로 고려하여 스마트 의류 요구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구에서 활동 빈도, 활동 경력 및 활동 비용은 스마트 의류 요구와 유의한 관련성을 나타내지 않았으며, 회귀분석에서도 유의한 영향 요인으로 확인되지 않았다. 이는 스마트 의류 요구가 아웃도어 활동 참여의 양적 수준만으로 설명되기 어렵다는 점을 보여준다. 또한 남성이 여성보다 활동 빈도(t = 4.401, P < 0.001)와 활동 경력(t = 2.569, P < 0.05)이 유의하게 높았음에도 불구하고 스마트 의류 요구 수준에는 성별 차이가 확인되지 않았던 결과는, 스마트 의류 요구가 활동 경험의 많고 적음보다는 사용자가 인식하는 기능적 필요성과 더 관계될 수 있음을 시사한다. 이는 웨어러블 기술의 수용이 단순한 사용 경험이나 활동량뿐 아니라, 사용자가 인식하는 유용성, 기능적 가치 및 사용 목적과 관련될 수 있다고 보고한 선행연구와 부분적으로 유사한 맥락으로 볼 수 있다(Gao et al., 2015).
환경 민감도는 스마트 의류 요구와 유의한 정적 상관관계를 나타냈으며(r = 0.265, P < 0.01), 회귀분석 Model 3에서도 유의한 예측 요인으로 확인되었다(β = 0.196, P < 0.01). 또한 본 연구에서는 여성의 햇빛·자외선과 해충에 대한 민감도가 남성보다 높았고, 스마트 의류 기능 요구 중 환경 보호 기능에 대한 요구도 여성이 남성보다 유의하게 높게 나타났다. 이는 아웃도어 스포츠 활동에서 기상, 일사, 생물, 위생 요인 등 외부환경 조건이 사용자의 기능 요구와 관련될 수 있음을 보여준다. 다만 의류 기능성 요구 수준을 추가한 최종 회귀모형에서는 환경 민감도가 유의한 계측 요인으로 유지되지 않았다. 따라서 본 연구 결과만으로 환경 민감도가 스마트 의류 요구에 독립적으로 영향을 미친다고 해석하기는 어렵다. 환경 민감도는 스마트 의류 요구와 관련성을 보이기는 했으나, 최종 모형에서 의류 기능성 요구 수준을 함께 고려했을 때 그 독립적 설명력이 제한적으로 나타났다고 해석해야 할 것이다.
인체 부담 수준 역시 스마트 의류 요구와 유의한 정적 상관관계를 나타냈으나(r = 0.215, P < 0.01), 최종 회귀모형에서는 유의한 예측 요인으로 확인되지 않았다. 본 연구에서는 무릎·종아리, 발·발목 및 허리 부위의 부담에 대한 응답율이 높았는데, 허리 부담과 손·손목 부담은 남성이 여성보다 유의하게 높았다. 이러한 결과는 아웃도어 스포츠 활동에서 허리와 하지를 중심으로 한 인체 부담이 중요하게 인식되고 있음을 나타낸다. 이는 Hamonko, McIntosh, Schimelpfenig와 Leemon (2011)이 장시간 보행과 반복적인 하중 지지가 요구되는 아웃도어 활동의 특성을 반영하는 것으로 보고한 결과와 유사하다. 그러나, 최종 회귀모형에서 인체 부담 수준이 유의하지 않았다는 점을 고려하면, 인체 부담 수준은 스마트 의류 요구와 단순 상관은 있으나 다른 예측 변수들과 함께 투입되었을 때 독립적인 설명 요인으로 확인되지 않았다고 사료된다.
참여동기는 스마트 의류 요구와 유의한 정적 상관관계를 나타냈으나(r = 0.189, P < 0.01), 최종 회귀모형에서는 유의한 예측 요인으로 확인되지 않았다. 본 연구에서 기분 전환 및 스트레스 해소, 유대감 및 동질감 형성, 자연 체험에 대한 참여동기가 높았던 결과는 아웃도어 스포츠 활동이 운동 수행뿐 아니라 심리적 회복과 사회적 교류의 기능을 함께 가진다는 것을 보여준다. 그러나 회귀분석 결과를 고려할 때, 참여동기는 스마트 의류 요구와 관련성은 있으나 의류 기능성 요구 수준을 포함한 최종 모형에서는 독립적인 예측 요인으로 확인되지 않았다.
웨어러블 사용 장벽은 스마트 의류 요구와 유의한 상관관계도 보이지 않았고, 최종 회귀모형에서도 유의한 예측요인으로 확인되지 않았다. 본 연구에서 사용 장벽 중 에너지 및 유지관리 제약과 기능적 성능 한계가 상대적으로 높은 응답률을 보였으나, 이러한 장벽 인식이 스마트 의류 요구 수준과 직접적으로 관련되지는 않았다. 따라서 본 연구 결과만으로 사용 장벽이 스마트 의류 요구를 낮추거나 높인다고 해석하기는 어렵다. 오히려 사용 장벽이 스마트 의류에 대한 필요성 자체보다 실제 구매 및 사용 과정에서 영향을 미치는 요인일 가능성을 시사한다. 다만, 선행연구에서 스마트 의류 사용시 세탁의 불편함, 높은 가격, 기기 무게 및 활동의 불편함이 주요 우려 요인으로 나타났다고 보고된 바 있으므로(Paek & Lee, 2014), 스마트 의류 개발과 보급 과정에서 유지 관리성, 착용 편의성, 기능 신뢰성을 함게 고려할 필요가 있겠다.
본 연구에서 의류 기능성 요구 수준은 스마트 의류 요구와 가장 높은 정적 상관관계를 나타냈으며(r = 0.330, P < 0.01), 최종 회귀모형에서도 유일하게 유의한 예측 요인으로 확인되었다(β = 0.233, P < 0.01). 이는 본 연구의 분석 모형에서 스마트 의류 요구가 활동 빈도, 활동 경력, 활동 비용, 환경 민감도, 인체 부담 수준, 참여 동기 및 웨어러블 사용 장벽보다 의류 기능성 요구 수준과 더 일관되게 관련되어 있음을 나타낸다. 아웃도어 스포츠 의류의 기능 요구에서는 투습성(53.7%), 신축성(32.7%), 동작 적합성(26.9%), 방풍성(25.6%) 및 방수성(24.1%)에 대한 요구가 높게 나타났다. 이는 응답자들이 아웃도어 스포츠 의류 선택 시 의복 내부의 습기 배출, 신체 움직임 지원, 바람과 비에 대한 보호 기능을 중요하게 고려하고 있음을 의미한다.
스마트 의류 및 웨어러블 기술의 기능 요구에서는 건강 및 활동 모니터링(48.5%), 환경 적응 및 보호(48.1%), 안전 및 위치 기반 기능(46.6%)에 대한 요구가 높게 나타난 반면, 인체 보조 기능은 11.7%로 상대적으로 요구가 낮았다. 이는 아웃도어 스포츠 활동 참여자가 스마트 의류 및 웨어러블 기술에 대해 단순한 전자기기나 정보 제공 장치가 아닌 건강 상태와 활동 정보 확인, 외부 환경 대응, 안전 확보 및 위치 확인과 관련된 기능을 비교적 중요하게 인식하고 있음을 보여준다. 이는 야외 활동용 스마트 의류에서 위치 추적, 조명, 건강정보 제공 기능에 대한 요구가 보고된 선행 연구와도 부분적으로 유사한 경향을 보인다(Paek & Lee, 2014).
종합하면 본 연구는 스마트 의류 요구가 단순한 활동 참여 수준, 개인적 특성, 웨어러블 사용 장벽보다는 의류 기능성 요구 수준과 더 밀접한 관련성을 보임을 확인하였다. 환경 민감도, 인체 부담 수준, 참여동기 및 웨어러블 사용 장벽은 스마트 의류 요구와 일정 수준의 유의한 상관성을 나타냈으나, 최종 회귀모형에서는 의류 기능 요구 수준만이 유의한 예측 요인으로 확인되었다. 이는 스마트 의류에 대한 요구가 기술 자체에 대한 관심보다 사용자가 실제 활동 과정에서 경험하는 불편함과 이를 해결하기 위한 기능적 필요성에 의해 형성될 가능성을 시사한다. 특히 건강 및 활동 모니터링 기능, 안전 및 위치 기반 기능 및 환경 대응 기능에 대한 요구가 높게 나타난 결과를 고려할 때, 아웃도어 스포츠용 스마트 의류 개발에서는 첨단 기술 적용 자체보다 사용자가 중요하게 인식하는 의류 기능성 요구를 우선적으로 고려할 필요가 있겠다. 특히 본 연구 결과를 바탕으로, 투습성, 신축성, 동작 적합성, 방풍성 및 방수성과 같은 기본적인 아웃도어 의류 기능을 기반으로 건강 및 활동 모니터링, 환경 보호, 안전 및 위치 기반 기능을 통합하는 방향이 사용자 요구에 부합할 수 있다. 다만 본 연구는 설문조사에 기반한 횡단적 분석이므로, 각 요인 간 인과 관계나 스마트 의류 사용 행동으로의 직접적 연결을 설명하는 데에는 한계가 있다.
5. 결 론
본 연구는 아웃도어 스포츠 활동 참여자를 대상으로 스마트 의류 요구 특성과 영향 요인을 분석하고, 스마트 아웃도어 의류 개발 방향을 제시하고자 하였다.
연구 결과, 스마트 의류 및 웨어러블 기술에 대한 요구는 건강 및 활동 모니터링 기능, 환경 적응 및 보호 기능, 안전 및 위치 기반 기능을 중심으로 높게 나타났다. 상관분석에서는 스마트 의류 요구가 의류 기능 요구 수준, 환경 민감도, 인체 부담 수준 및 참여동기와 유의한 정적 상관관계를 보였다(P < 0.01). 그러나 위계적 다중회귀분석 결과, 의류 기능 요구 수준만이 스마트 의류 요구에 유의한 예측 요인으로 확인되었다(β = 0.233, P < 0.01). 반면 활동 빈도, 활동 경력, 활동 비용, 환경 민감도, 인체 부담 수준, 참여동기 및 웨어러블 사용 장벽은 최종 모형에서 유의한 예측 요인으로 확인되지 않았다. 이는 스마트 의류 요구가 활동 참여의 양적 수준보다는 사용자가 의복에 기대하는 기능성 요구와 더 밀접하게 관련되어 있음을 보여준다.
본 연구는 아웃도어 스포츠 활동 참여자의 실제 응답을 바탕으로 의류 기능성 요구와 스마트 의류 요구 간의 관련성을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 건강 및 활동 모니터링, 환경 적응 및 보호, 안전 및 위치 기반 기능에 대한 요구를 확인하고, 의류 기능 요구 수준이 스마트 의류 요구의 핵심 설명 요인임을 규명하였다는 점에서 의의가 있다. 연구 결과를 바탕으로 볼 때, 향후 스마트 아웃도어 의류는 기존 아웃도어 의류의 투습성, 신축성, 동작 적합성, 방풍성 및 방수성과 같은 기본 기능을 유지하면서 건강 및 활동 모니터링, 환경 보호, 안전 및 위치 기반 기능을 통합하는 방향으로 개발될 필요가 있다.
다만, 본 연구는 특정 지역의 아웃도어 스포츠 활동 참여자를 대상으로 한 횡단적 조사 연구이므로, 결과의 일반화와 인과 관계 해석에는 한계가 있다. 또한 최종 회귀모형의 설명력이 제한적인 수준으로 나타났으므로(R² = 0.132), 향후 연구에서는 실제 스마트 의류 사용 경험, 기술 신뢰성, 지각된 유용성 및 구매 의도와 같은 변수를 추가하여 스마트 의류 요구 형성 요인을 보다 종합적으로 검토할 필요가 있다.
