연구목적: 스마트폰의 편리함은 사람들로 하여금 스마트폰 과의존을 불러 일으켜 일상생활에 여러 가지 문제를 일으킨다. 이에 모바일 헬스케어 앱을 활용하여 이를 관리하는 것은 매우 유용하다. 본 연구는 스마트폰 과의존을 관리하는데 도움이 될 수 있는 모바일 헬스케어 앱에 대한 사용자들의 수용에 대한 연구를 진행하였다. 연구방법: 우리는 확장된 통합기술수용모형 모델을 기반으로 확장된 연구모델을 개발하였다. 총 6개의 변수(사용의도, 성과기대, 노력기대, 사회 영향, 인지된 위험, 결과실증성)를 기반으로 6개의 가설을 설정하였다. 온라인 서베이를 실시하여 총 425명의 스마트폰 사용자들의 데이터를 수집하였다. 6개의 가설은 구조방정식 모형을 통해 검증하였다. 또한 최적화된 연구모형 확인을 위해 대안모델을 설정하고 결과를 비교하였다. 결과: 성과기대와 사회 영향력이 앱 사용의도에 가장 직접적으로 영향력이 강하게 나타났다. 결과실증성은 성과기대와 정의 관계를 지니고 있었다. 인지된 위험은 성과기대와 부의 관계를 가지고 있었다. 성과기대와 사회 영향력이 스마트폰 과의존을 관리하는데 유용한 모바일 헬스케어 앱 도입에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다. 함의: 우리는 스마트폰 과의존을 관리하는데 필요한 모바일 헬스케어 앱 도입에 필요한 사용자들의 도입 요인을 살펴보았다. 이를 기반으로 보다 효과적인 모바일 헬스케어 앱 개발을 할 수 있을 것이다.

Purposes: The convenience of smartphones have lead to people’s overdependence on devices, which may cause obstacles in daily life. It is useful to manage smartphone overdependence by using mobile health applications. We aimed to investigate the acceptance of mobile health applications designed to help in the management of smartphone overdependence. Methodology/Approach: We developed the extended model based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2. The modified model had six hypotheses with six variables: result demonstrability, performance expectancy, effort expectancy, social influence, perceived risk, and behavioral intention to use. We randomly included 425 smartphone users in an online survey in 2020. A structural equation model was used to estimate the significance of the path coefficients. Findings: Performance expectancy and social influence had a very strong direct positive association with behavioral intention to use. Result demonstrability had a direct positive association with performance expectancy. Perceived risk had a strong direct negative association with performance expectancy. Performance expectancy and social influence were the main factors directly influencing the acceptance of mobile health applications for the management of smartphone overdependence. Practical Implications: We demonstrated smartphone users’ acceptance of mobile health applications for smartphone overdependence management. Based on these results, we could develop mobile health applications more effectively.