가상체험 관광 콘텐츠 유형이 방문 및 추천 의향에 미치는 영향: 프레즌스 효과와 새로움 추구 성향의 조절·매개 역할 중심으로

1. 서론

1. 2. 연구 방법 및 범위

본 연구는 가상체험 관광 콘텐츠가 방문 전 관광 만족도에 미치는 영향을 분석하고, 이 관계에서 프레즌스(Presence)의 매개효과와 사용자의 새로움 추구 성향(Novelty-Seeking)의 조절 효과를 함께 검토함으로써, 지방 관광 활성화를 위한 콘텐츠 설계의 방향성을 제안하고자 한다.

연구의 구체적 절차와 세부 목적은 [Table 1]과 같다. 먼저, ‘관광지 이미지 형성 요인’과 ‘게이미피케이션(Gamification) 요소’에 대한 이론적 고찰을 통해, 이론-사례 연계 분석을 수행하고 국내외 사례를 검토하여 콘텐츠 구성 기준과 구조 적용 방식을 도출하였다. 이를 통해 게이미피케이션 요소를 적용한 ‘가상체험 관광 콘텐츠 유형(정서 반응형, 현장 학습형, 몰입 확장형)’을 도출하였다. 또한 콘텐츠 효과 측정을 위한 핵심 요인으로 ‘프레즌스’ 효과와 ‘새로움 추구 성향’의 구성 요인을 고찰하여 조작적 정의를 확정하였다. 이후 도출된 콘텐츠의 효과성을 실험적으로 검증하기 위해 충남 공주시 무령왕릉을 실험 대상지로 선정하여 심층 인터뷰를 통해 콘텐츠의 유형별 시나리오를 구체화하였다. 이후 시나리오별 가상체험 프로토타입을 제작하고, 실험과 설문을 통해 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 신뢰도 측정을 통해 연구 문제 검증에 활용되었으며, 분석 결과를 바탕으로 가상체험 기반 관광 콘텐츠의 유형별 프레임워크를 제안하였다.

Table 1

Research Flowchart

2. 관광지 이미지 형성과 가상체험 콘텐츠

2. 3. 게이미피케이션 요소의 활용 및 사례 분석

‘게이미피케이션(Gamification)’은 비게임 상황에 게임화 요소를 적용하여 사용자의 몰입, 행동 변화, 참여를 촉진하는 기법으로(Deterding et al., 2011), 게임적 구조를 통해 단순한 재미를 넘어, 가상 환경에서 실재감을 높이고 인지적·정서적 이미지 형성을 통해 몰입을 유도하는 설계 전략으로 작용한다. 최근 연구들은 가상체험 관광 환경에서 ‘게이미피케이션(Gamification)’이 프레즌스를 강화하고, 그 결과 사용자 참여, 몰입, 행동 의도를 촉진한다는 점을 제시하고 있다(Shin et al., 2025; Ouerghemmi et al., 2023).

그러나 현재 체험형 관광 콘텐츠는 여전히 정보 전달 중심의 수동적 관람 구조에 머물러 있어, 지속적인 관심과 흥미 유도에 한계가 있다(Pradhan et al., 2023). 이러한 한계를 극복하기 위한 전략으로서 게이미피케이션은 자율적 탐색, 정서적 반응, 내재적 동기 부여 유도를 통해 관광 경험의 질적 향상에 기여할 수 있음이 보고되었다(Shin et al., 2025). 특히 최근 선행연구에서는 게이미피케이션이 사용자의 자율성, 유능감, 관계성 등 심리적 욕구를 충족시켜 서비스에 대한 만족과 충성을 높이는 전략으로 작용함을 강조하였다(Pasca et al., 2021; Pradhan et al., 2023).

게이미피케이션 주요 구성 요소로는 목표 설정(Goals), 피드백(Feedback), 보상 시스템(Badges, Points), 리더보드(Leaderboards), 사용자 레벨(User levels) 등이 있으며, 이는 단순한 기능적 장치를 넘어 사용자의 심리적 욕구를 자극하는 ‘게이미피케이션 어포던스(gamification affordance)’로 작용한다(Basten, 2017; Pasca et al., 2021). 이러한 구조는 ‘인게이지먼트 루프(Engagement Loop)’를 형성하여 사용자의 점진적 몰입과 반복 참여를 유도하며(Mora et al., 2017), 감정적 유대감·상호작용·심리적 만족을 매개로 가상체험 환경에서 몰입 유지에 핵심적 역할을 한다(Xu et al., 2024; Sibila et al., 2020).

선행 사례 분석 결과, 도시 지속가능성 교육을 위한 관광 콘텐츠에서는 지속가능발전목표(SDGs)를 반영한 스토리라인(서사)을 중심으로, 단계별 미션(퀘스트)과 보상 시스템(보상)을 결합한 게이미피케이션 구조가 자율적 탐색과 몰입을 유도하는 것으로 나타났다(Fraga et al., 2025). 문화유산 관광 애플리케이션의 사례에서는 문화적 맥락에 기반한 장소 설명(서사), 문제 풀이 및 현장 미션 수행(퀘스트), 점수 및 보상 획득(보상)으로 구성된 게이미피케이션 요소가 적용되어, 사용자의 흥미와 참여를 유도하는 데 기여한 것으로 확인되었다(Lee, 2019).

또한, 전주 한옥마을의 전통놀이 프로그램에서는 도전, 경쟁, 성취, 보상, 관계 요소를 포함한 MDA(Mechanics-Dynamics-Aesthetics) 프레임워크가 적용하였으며, 스토리라인(서사)으로 장소별 미션 수행(퀘스트), 디지털 배지 및 포인트 제공(보상)을 통합한 구조가 설계된 것으로 보고되었다(Yoon, 2024).

이와 같은 선행 사례들은 서사(Story), 퀘스트(Quest), 보상(Reward) 요소를 중심으로 게이미피케이션을 적용하였으며, 이는 관광 콘텐츠에서 인지적 학습을 촉진하고, 감정적 몰입을 강화하며, 행동 반응을 유도하는 데 효과적임을 보여준다. 따라서 본 연구는 관광 맥락에서 몰입과 체험 유도에 핵심적으로 작용하는 세 가지 게이미피케이션 요소를 [Table 2]와 같이 정리하였다.

Table 2

Definitions of Gamification Elements

본 연구에서는 게이미피케이션의 요소 적용을 구체적으로 살펴보기 위해 국내외의 가상체험 관광 서비스 사례를 선정하고, 인지적·정서적 이미지 형성 및 게이미피케이션의 활용 수준에 대해 분석하였다[Table 3]. 인지적 이미지는 정보 제공의 깊이, 학습 가능성, 장소 이해도 제고 여부를 기준으로, 정서적 이미지는 서사성, 감각적 자극, 상호작용의 몰입성 등을 기준으로 상·중·하로 구분하였다. 각 요소와 수준은 콘텐츠 내 게임 구조의 통합 및 몰입 유도 강도를 기준으로 분석하였다. ‘상’은 스토리라인·퀘스트·보상 시스템·경쟁 요소 등이 유기적으로 통합되어 강한 참여와 몰입을 유도하는 경우, ‘중’은 일부 게임 요소가 포함되나 내러티브 연계성이나 서사의 깊이가 제한적인 경우, ‘하’는 게임 요소가 거의 없거나 구조적 역할이 약한 경우로 구분하였다.

Table 3

Virtual Tourism Service Case

분석 결과, 인지적 이미지가 높은 콘텐츠는 정보 탐색과 학습 유도에 중점을 두었으며, 정서적 이미지가 높은 콘텐츠는 감성적 반응과 서사 중심 체험 제공에 집중하는 것으로 나타났다. 또한 게이미피케이션 수준이 높은 콘텐츠는 스토리라인·퀘스트·보상 요소가 유기적으로 설계되어 참여와 몰입을 효과적으로 유도하였다. 일부 사례는 인지적·정서적 이미지와 게임 요소를 복합적으로 결합하여 다층적 몰입을 유도하는 특징을 보였다.

2. 4. 게이미피케이션 요소를 적용한 관광 콘텐츠 유형 도출

본 연구는 선행연구 고찰 및 사례 분석을 토대로, 관광지 이미지 요인(인지적·정서적 이미지)과 게이미피케이션 구성 요소(서사, 보상, 퀘스트)를 통합적으로 분석하여 세 가지 유형의 가상체험 관광 콘텐츠를 도출하였다[Table 4].

Table 4

Typology of Virtual Tourism Experience Content

첫째, ‘정서 반응형’ 콘텐츠는 정서적 이미지를 기반으로 하며, 현장의 감정을 전달하는 서사적 흐름, 감각적 연출, 상호작용 구조를 통해 감성적 반응을 강화하는 데 중점을 둔다. 둘째, ‘현장 학습형’ 콘텐츠는 인지적 이미지를 기반으로 하며, 정보 제공, 지식 탐색, 학습 목표 설정, 점수화 및 피드백 등 보상 요소를 포함하여 학습 몰입과 이해도 향상을 도모한다. 셋째, ‘몰입 확장형’ 콘텐츠는 인지적·정서적 이미지를 복합적으로 활용하며, 퀘스트 중심의 다층적 콘텐츠 구조와 상호작용 설계를 통해 몰입과 학습 탐색을 동시에 유도하여 심화된 체험 경험을 제공한다.

본 연구는 이러한 세 가지 유형에 따른 관광객의 방문 의향과 추천 의향, 나아가 방문 전 관광 만족도를 실증적으로 검증하고자 한다.

2. 5. 가상체험 콘텐츠에서의 프레즌스(Presence) 효과

‘프레즌스(Presence)’는 사용자가 가상 환경이나 디지털 콘텐츠를 체험할 때, 실제 그 공간에 존재하는 것처럼 느끼는 심리적 실재감, 즉 몰입 상태를 의미한다(Lombard & Ditton, 1997). 특히 콘텐츠 내에서 시점을 조작하거나 환경을 능동적으로 탐색할 수 있을 때, 사용자의 몰입이 심화되며, 이는 정신적 이미지 형성을 촉진하여 프레즌스 경험을 강화한다(Bogicevic et al., 2019).

프레즌스는 일반적으로 ‘기억(Memory), 각성(Arousal), 감동(Emotional engagement)’의 세 가지 심리적 요소로 구성된다. 첫째, ‘기억’은 사용자가 체험한 콘텐츠를 얼마나 생생하게 회상하는지를 의미한다. 감정적 자극을 포함한 몰입형 가상체험 콘텐츠는 실제 관광지에 대한 기억 기반 이미지 형성을 통해 친숙도, 사전 기대, 방문 의향을 증진시키는 데 효과적이다(Yung et al., 2021; Cadet & Chainay, 2020). 둘째, ‘각성’은 콘텐츠 체험 중 나타나는 생리적·심리적 반응을 뜻하며, 사용자의 주의 집중과 감각 반응을 높여 가상 환경에 대한 몰입과 현실감을 증진시키는 요인으로 작용한다(Diemer et al., 2015). 이러한 감정적 반응은 가상체험 기반 여행 콘텐츠에서 쾌락적 경험을 매개로 방문 및 추천 의향과 긍정적으로 연결된다(Assiouras et al., 2024). 셋째, ‘감동’은 사용자와 콘텐츠 간의 정서적 몰입 상태를 의미한다. 서사와 상호작용을 통한 감정이입이 깊을수록 콘텐츠에 대한 긍정적 태도가 형성되고, 이는 추천 및 공유 행동으로 이어질 수 있다(Bigne & Maturana, 2023). 이러한 정서적 몰입은 사용자가 가상환경에서 실재감을 느끼는 데 핵심적인 요소로 작용한다(Huang & Alessi, 1999).

이에 본 연구는 프레즌스의 세 가지 경험 요소를 [Table 5]와 같이 유형화하고, 프레즌스가 방문 의향과 추천 의향에 미치는 매개효과를 실증적으로 분석하고자 한다.

Table 5

Definitions of Presence Components

2. 6. 잠재적 수요자의 관광 만족도

관광 만족도는 목적지에서의 서비스, 환경, 활동 등에 대한 인지적·정서적 평가를 포괄하는 총체적 개념으로 정의된다(Chen, 2021, as cited in Lin, 2024). 만족도는 단순한 서비스 평가에 그치지 않고 심리적 몰입감, 실재감, 감정적 반응과 같은 심리적 경험 요소들과 밀접하게 연결되어 있다. 특히, 방문 전 단계의 관광 만족도는 향후 행동 의향, 즉 ‘방문 의향(visit intention)’과 ‘추천 의향(recommendation intention)’에 직결되는 핵심적 심리적 지표로 작용한다(Sugiama et al., 2024).

즉, 가상체험 관광 콘텐츠는 실재감 있는 체험을 통해 정서적 반응과 몰입을 유도함으로써, 관광지에 대한 긍정적 이미지 형성과 방문 의향을 강화할 뿐만 아니라, 방문 전 관광 만족도를 증진시켜 관광 활성화에 기여할 수 있음을 시사한다(Anaya-Sánchez, Rejón-Guardia, & Molinillo, 2024; Yung, Khoo-Lattimore, & Potter, 2021).

이에 본 연구는 가상체험 관광 콘텐츠 유형별 사전 관광 만족도를 방문 의향과 추천 의향을 기준으로 측정하고자 한다[Table 6].

Table 6

Dimensions of Tourist Satisfaction and Behavioral Intentions

2. 7. 관광 동기로서 새로움 추구 성향

‘새로움 추구 성향(Novelty-Seeking)’은 익숙한 환경에서 벗어나 새로운 자극과 정보를 탐색하고자 하는 내적 동기로, 관광 맥락에서는 차별화된 체험을 추구하는 핵심 동기로 작용한다(Hirschman, 1980; Lee & Crompton, 1992). 이러한 성향은 ‘스릴 추구’, ‘일상 탈피’, ‘놀라움 선호’ 등으로 세분화하여 정의될 수 있으며, 관광 목적지 선택과 체험 설계 과정에서 주요 고려 요소로 제시된다(Lee & Crompton, 1992).

여행 동기를 설명하는 주요 이론으로는 Push-Pull 프레임워크가 있다(Crompton & McKay, 1997). Push 요인은 ‘자아 강화’, ‘사회적 교류’, ‘지루함 해소’ 등 개인 내부의 심리적 욕구에서 기인하며(Prayag & Ryan, 2011), Pull 요인은 ‘관광지의 물리적 특성’, ‘문화·환경적 매력’ 등 외적 자극으로 정의된다(Kim et al., 2007). 두 요인은 상호작용을 통해 사용자의 의사결정 전반에 영향을 미친다(Ramadan & Kasim, 2024). 최근 연구에서는 Push-Pull 요인을 새로움 추구 성향과 통합적으로 확장하려는 시도가 이루어지고 있다. 예를 들어, Aquino et al.(2019)은 ‘새로움 탐색’과 ‘지식 습득’을 Push 요인으로, ‘재난 유산’과 ‘위험 체험’을 Pull 요인으로 분류하였다. 또한 Ayoub & Mohamed(2024)는 ‘새로움과 지식 추구’를 Push 요인의 하위 범주로 정의하였으며, Nieves-Pavón et al.(2025)은 스마트 관광 환경에서 디지털 기반의 ‘정보 탐색’과 ‘지적 자극’이 새로움 추구 성향과 결합되어 몰입과 방문 의향을 강화한다고 보고하였다.

본 연구는 이러한 선행 이론을 바탕으로 Push-Pull 요인을 새로움 추구 성향과 연계한 통합적 성향 구조로 재정의한다. 나아가 이를 토대로 잠재적 수요자의 성향에 따른 가상체험 경험이 방문 전 관광 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 한다[Table 7].

Table 7

Dimensions of Novelty-Seeking

3. 연구 방법

3. 1. 실험 설계

본 연구는 가상체험 관광 콘텐츠 유형이 방문 전 관광 만족도(방문 의향 및 타인 추천 의향)에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고자 한다. 또한 프레즌스 효과(각성, 기억, 감동)의 매개효과와 새로움 추구 성향(감각적 자극 추구, 심리적 회복 추구)의 조절 효과를 함께 분석하였다. 이를 통해 콘텐츠 유형별 반응 차이를 토대로 효과적인 가상체험 경험 설계 전략을 도출하고, 관광 맥락에서의 이론적·실무적 시사점을 제시하고자 한다.

이를 위해, 선행연구 및 사례 분석을 토대로 세 가지 유형의 가상체험 관광 콘텐츠(정서 반응형, 현장 학습형, 몰입 확장형)를 도출한 후, 심층 인터뷰를 통해 구체화하였다. 이후 각 유형별 게이미피케이션 기반 체험 시나리오를 개발하고, 이를 바탕으로 실험용 콘텐츠 영상을 제작하였다.

실험에서는 참여자의 접근성과 자극 조건의 통제력을 확보하고, 매개된 환경에서 사용자의 프레즌스 기반 반응을 검증하기 위해 사실적인 3D 영상 기반의 가상체험 콘텐츠를 활용하였다. 선행연구에 따르면 프레즌스는 물리적 몰입이 아닌 사실적 구성과 상호작용 구조에 의해 강화될 수 있으며(Weber et al., 2021), 특히 3D 공간감과 게이미피케이션 요소가 결합된 영상 콘텐츠는 시각·청각적 사실성과 이야기 구조를 통해 인지적 집중과 정서적 몰입을 동시에 유도하는 것으로 확인되었다. 실제로 문화관광 콘텐츠에서 3D 재구성, 가상인물, 360도 시점, 퀘스트형 구조의 결합은 프레즌스를 유의미하게 향상시키는 것으로 보고되었으며(Kontogiorgakis et al., 2024), 영상의 사실성이 사용자 감정 반응과 실재감에 영향을 줄 수 있다는 점도 확인되었다.

이러한 선행 근거에 따라 본 연구는 영상 기반 매체를 활용하되, 단순한 시청형 자극이 아닌 인지-정서적 프레즌스를 유도하는 구조적 설계를 통해 체험 반응의 효과성을 검증하고자 하였다.

이를 위한 본 연구의 통합 연구 모형은 [Figure 1]에 제시되었으며 주요 연구 문제는 다음과 같다.

• RQ1. 가상체험 콘텐츠는 방문 전 관광 만족도에 긍정적인 영향을 미치는가?
• RQ2. 가상체험 콘텐츠는 프레즌스 효과에 영향을 미치는가?
• RQ3. 가상체험 콘텐츠가 방문 전 관광 만족도에 미치는 영향은 프레즌스 효과에 의해 매개되는가?
• RQ4. 가상체험 관광 콘텐츠가 방문 전 관광 만족도에 미치는 영향은 새로움 추구 성향 수준에 따라 달라지는가?

Figure 1

Research Model

독립변수·조절변수·매개변수·종속변수의 조작적 정의는 [Table 8]과 같이 설정하였다.

Table 8

Operational Definitions of Variables

3. 2. 실험물 제작

3. 2. 1. 심층 인터뷰

앞서 도출된 가상체험 관광 콘텐츠 유형(정서 반응형, 현장 학습형, 몰입 확장형)에 대해 참여자들이 기대하는 경험과 요구사항을 구체적으로 탐색하고, 이를 토대로 실험물의 시나리오를 정교화하기 위해 심층 인터뷰를 수행하였다. 인터뷰는 디지털 콘텐츠 활용과 역사 관광 경험에 익숙하며 새로운 체험에 대한 관심이 높은 2030세대 청년층 18명을 대상으로 진행하였고, 1인당 약 25~30분씩 개별 면담을 실시하였다. 질문은 ‘역사 관광지에서 기대하는 체험 요소’, ‘가상체험에서 선호하는 상호작용 방식’, ‘보상·서사·퀘스트 등 게임화 요소에 대한 반응’ 등 총 28문항으로 구성하였다. 이를 통해 참여자들이 선호하는 체험 방향과 기대하는 감정적 반응, 몰입 방식에 대한 심층 데이터를 확보하였다. 수집된 응답은 인터뷰 내용을 분석하여 유사한 의견과 주제를 중심으로 클러스터링하였다. 이를 통해 참여자들이 인식한 체험의 방향성과 요구의 공통점을 파악하였으며, 분석 결과는 다음과 같이 세 가지 영역으로 정리되었다[Table 9].

Table 9

Participant Perceptions of Virtual Tourism Experience

인터뷰 결과를 바탕으로 선행연구 고찰과 사례 분석을 통해 도출된 관광 콘텐츠 유형별 시나리오가 구체화되었다[Table 10]. 즉, 역사적 서사와 감정적 연출을 강조하는 ‘S1. 역사 정서 재현 시나리오(정서 반응형)’, 탐구와 학습 성취를 중시하는 ‘S2. 역사 현장 탐구 시나리오(현장 학습형)’, 퀘스트 기반 몰입과 선택적 탐험을 강조하는 ‘S3. 역사 재구성 몰입 시나리오(몰입 확장형)’으로 정리되었다.

Table 10

Virtual Experience Content Scenarios & Key Experience Elements

3. 2. 2. 시나리오 기반 실험물 제작

본 연구의 실험물은 역사적 가치가 높음에도 관광적 인지도가 낮은 충청남도 공주시 무령왕릉을 배경으로 제작되었다. 무령왕릉은 백제 시대를 대표하는 고분으로 고고학적·문화사적 가치는 높으나, 관광지로서의 체류 유도력과 콘텐츠 매력도는 제한적이라는 평가를 받아왔다(Song, 2019; Park, 2016). 또한 보존 환경과 관람 방식의 제약으로 인해 대중적 접근성이 낮아, 관광지 개발 및 디지털 콘텐츠 확장의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다.

최근 보고서에 따르면 수도권과 지방 간 관광 수요 격차는 여전히 뚜렷하며, 특히 지방 문화유산의 낮은 접근성과 체험형 콘텐츠 부족이 관광 활성화를 저해하는 주요 요인으로 지목되고 있다(Hong, 2025). 이러한 상황에서 지방 문화유산의 디지털 전환을 통한 체험형 관광 콘텐츠 확충은 지역 관광 경쟁력 제고를 위한 핵심 전략으로 제시되고 있다. 세종시 박물관 단지 조성 사례 또한, 지역 내 문화 인프라 확충과 디지털 기반 체험형 콘텐츠 개발이 관광 체류 시간과 참여 경험을 확장시키는 주요 전략으로 주목받고 있다(Jung, 2024). 이러한 정책적 흐름은 본 연구가 추구하는 지방 문화유산의 디지털 전환을 통한 지역 관광 활성화 방향과 일치한다.이에 본 연구는 무령왕릉을 가상체험 콘텐츠로 재구성하여 역사성과 교육적 의미를 효과적으로 전달하고, 사전 방문 의향을 제고할 수 있는 적절한 사례로 선정하였다(Kim et al., 2019; Lyu & Lee, 2025).

실험물은 세 가지 가상체험 관광 콘텐츠 유형(정서 반응형, 현장 학습형, 몰입 확장형)에 따라 각각 시나리오 S1, S2, S3으로 구체화되었으며, 세부 내용은 [Table 11]에 제시하였다. ‘S1. 역사 정서 재현 시나리오(정서 반응형)’는 역사적 서사와 감성적 연결을 중심으로 구성되었으며, 전통 건축물과 시대적 연출 요소를 활용해 현장의 분위기를 시·청각적으로 체험할 수 있도록 설계되었다. ‘S2. 역사 현장 탐구 시나리오(현장 학습형)’는 지식 탐색, 퀴즈, 캐릭터와의 상호작용을 통해 학습 성취감을 유도하며, 사용자가 능동적으로 정보에 접근하고 인지적 몰입을 경험할 수 있도록 구성되었다. ‘S3. 역사 재구성 몰입 시나리오(몰입 확장형)’는 퀘스트 기반의 선택 흐름과 정보 탐색이 결합된 복합 몰입형 체험으로, 사용자 의사결정에 따라 전개가 달라지는 문제 해결 중심의 서사를 통해 정서적 몰입과 인지적 반응을 동시에 유도하도록 기획되었다.

Table 11

Structure of Virtual Experience Content Scenarios

각 실험물은 시나리오 콘텐츠 구성 방식과 전달 전략에 있어 차별성을 갖도록 설계되었으며, 이를 통해 유형별 체험 경험이 잠재적 수요자의 방문 의향과 추천 의향, 즉 가상체험을 통해 형성되는 사전 관광 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고자 하였다.

3. 3. 실험 설계

본 연구는 디지털 콘텐츠에 익숙하고 새로운 경험에 대한 관심과 사전 기대가 높은 2030세대 참여자 160명을 대상으로 실험을 수행하였다. 참여자에게 연구의 목적과 실험 절차를 설명한 후 동의를 받은 뒤, 세 가지 유형의 가상체험 관광 콘텐츠 시나리오(S1, S2, S3)로 구성된 프로토타입 영상을 체험하도록 하였다. 실험은 반복측정 설계로 진행되었으며, 실험물의 제시 순서는 무작위 배치를 적용하였다. 각 참가자는 1인 개별 세션에서 동일한 장비(노트북, 모니터, 헤드셋 등)와 동일한 안내 조건하에 콘텐츠를 체험하였으며, 외부 자극을 통제하여 몰입 환경을 유지하도록 했다. 이를 통해 자극물 간 비교의 타당성과 실험 환경의 일관성을 확보하고자 하였다. 설문 문항은 콘텐츠별 체험, 프레즌스 효과(기억, 각성, 감동), 새로움 추구 성향(감각적 자극 추구, 심리적 회복 추구), 방문 전 관광 만족도(방문 의향, 타인 추천 의향)를 측정하기 위해 구성하였다. 각 문항은 리커트 5점 척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)를 사용하였으며, 측정의 신뢰성과 일관성을 확보하기 위해 변수별 문항 구성을 동일한 형식으로 유지하였다.

구체적으로, 콘텐츠별 체험은 ‘생생하게 체험하는 느낌’과 ‘흥미롭고 몰입감 있는 경험’이었는지에 대해 시나리오별로 평가하였다. 프레즌스 효과는 ‘기억’, ‘각성’, ‘감동’의 세 하위 요인으로 구성하여 ‘기억’은 핵심 장면과 맥락이 회상되는 정도, ‘각성’은 집중 유지 및 몰입 강화의 정도, ‘감동’은 정서적 인상 형성 정도를 측정하였다. 새로움 추구 성향은 ‘감각적 자극 추구’와 ‘심리적 회복 추구’로 구성되며, 각각 새로운 자극과 도전을 추구하는 정도와, 일상에서 벗어나 심리적 휴식을 추구하는 정도를 측정하여 응답자의 성향을 파악하였다. 방문 전 관광 만족도는 콘텐츠 체험 후 행동 의향을 파악하기 위해 방문 의향과 타인 측정 의향을 측정하였다[Table 12].

Table 12

Measurement Items for Each Variable

3. 4. 신뢰도 측정

측정 항목의 내적 일관성을 검증하기 위해 크론바흐 알파(Cronbach’s Alpha) 계수를 활용하여 각 변수의 신뢰도를 평가하였다.

S1의 경우, 체험 만족도(α=.967), 프레즌스 효과(α=.896), 방문 전 관광 만족도(α=.895)에서 모두 매우 높은 신뢰도를 보였다. S2는 체험 만족도(α=.846), 프레즌스 효과(α=.825), 방문 전 관광 만족도(α= .859)에서 안정적인 수준의 신뢰도를 나타냈다. S3 역시 체험 만족도(α=.781), 프레즌스 효과(α=.914), 방문 전 관광 만족도(α=.845) 등 모든 변수에서 기준값인 0.7 이상을 충족하여 수용 가능한 신뢰도를 확보하였다. 아울러, 프레즌스 효과는 ‘기억’, ‘각성’, ‘감동’이 하나의 공통 요인으로 작용하는 상위 개념으로 설정하였으며, 가설 검증에서도 통합 지수를 활용하였으므로 본문에서는 통합 척도 수준의 신뢰도를 제시하였다. 다만 하위 요인별 알파 값 역시 모두 .78~.85 범위로 안정적으로 나타나, 통합 지수 활용의 타당성을 뒷받침한다. 반면, 새로움 추구 성향은 개인의 특성을 나타내는 단일 문항 측정으로 선행연구(Bergkvist & Rossiter, 2007; Diamantopoulos et al., 2012)에서도 단일 항목의 경우 내적 일관성 검증을 적용하지 않는 것이 일반적이다. 이에 따라 본 연구 역시 유형별 크론바흐 알파 산출에서 제외하였다.

결과적으로, 세 가지 유형의 모든 측정 항목이 기준값을 초과하여 우수한 내적 일관성과 신뢰성을 확보한 것으로 확인되었다[Table 13].

Table 13

Reliability Measurement Results

4. 연구 결과

4. 1. 분석 결과

4. 1. 1. 콘텐츠 유형에 따른 방문 전 관광 만족도 차이 분석 결과 (RQ1)

가상체험 관광 콘텐츠 유형(정서 반응형, 현장 학습형, 몰입 확장형)에 따른 방문 전 관광 만족도의 차이를 확인하기 위해 일원 분산 분석(One-way ANOVA)을 실시하였다. 그 결과, 세 집단 간 평균 차이는 통계적으로 유의미하였다(F=6.0789, p=.0024)[Table 14].

Table 14

One-Way ANOVA Results: Effects of Content Type on Pre-Visit Tourism Satisfaction

이러한 결과는 사용자가 체험한 콘텐츠 유형에 따라 방문 및 추천 의향이 다르게 형성되며, 콘텐츠 설계 방식이 방문 전 관광 만족도에 영향을 미친다는 점을 시사한다.

ANOVA 결과의 유의성을 바탕으로 독립 표본 T-검정(T-test)을 실시하여 집단 간 평균 차이를 추가 분석하였다. 분석 결과, ‘현장 학습형’ 콘텐츠(M=4.2548)가 가장 높은 방문 전 관광 만족도를 유도했으며, 이는 ‘정서 반응형’(M=3.9713) 및 ‘몰입 확장형’(M=4.0000) 콘텐츠보다 유의미하게 높은 수준이었다(p<.01)[Table 15].구체적으로, ‘현장 학습형’과 ‘정서 반응형’ 간의 비교에서는(t= 2.9869, p= .0030) ‘현장 학습형’이 통계적으로 유의미하게 더 높은 만족도를 유도하는 것으로 나타났으며, ‘현장 학습형’과 ‘몰입 확장형’ 간 비교에서도(t= 3.1276, p= .0019)로 유의미한 차이를 보였다. 반면, ‘정서 반응형’과 ‘몰입 확장형’ 콘텐츠 간의 평균 차이(t= -0.3101, p= .7567)는 통계적으로 유의하지 않았다.

Table 15

T-test Results Among Scenarios

4. 1. 2. 프레즌스 구성 요소에 대한 콘텐츠 유형의 영향 분석 결과 (RQ2)

가상체험 관광 콘텐츠 유형(정서 반응형, 현장 학습형, 몰입 확장형)이 프레즌스 효과(기억, 각성, 감동)에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 실시하였다.

분석 결과, 정서 반응형(F=125.9, p<0.001, Adjusted R²=0.706), 현장 학습형(F=74.34, p<0.001, Adjusted R²=0.585), 몰입 확장형(F=169.4, p<0.001, Adjusted R²=0.764) 모두 유의미한 설명력을 가지는 것으로 나타났다[Table 16]. ‘정서 반응형 콘텐츠’의 경우, 감동(β=0.2694, p<0.001)이 가장 크게 유도되었으며, 이어서 기억(β=0.2318, p<0.001), 각성(β=0.1873, p=0.006) 순으로 유의한 영향을 보였다. ‘현장 학습형 콘텐츠’에서는, 기억(β=0.2836, p<0.001)이 가장 주요한 영향 요인으로 나타났으며, 각성(β=0.2683, p=0.003)과 감동(β=0.2674, p<0.001) 또한 유의한 수준에서 영향을 미쳤다. ‘몰입 확장형 콘텐츠’의 경우, 각성(β=0.3437, p<0.001)이 가장 두드러졌으며, 감동(β=0.1784, p<0.001), 기억(β=0.1538, p=0.002) 역시 유의한 영향을 보였다.

Table 16

Multiple Regression Results: Effects of Presence Constructs on Content Type

이러한 결과는 가상체험 관광 콘텐츠 유형별로 유도되는 특정 프레즌스 요소가 서로 다르게 나타날 수 있음을 확인하였다.

4. 1. 3. 프레즌스 효과의 매개 역할 분석 결과 (RQ3)

프레즌스 효과(기억, 각성, 감동)가 가상체험 관광 콘텐츠 유형과 방문 전 관광 만족도 간의 관계에서 매개 역할을 수행하는지를 검증하기 위해 위계적 회귀 분석(Hierarchical Regression Analysis)을 실시하였다[Table 17]. 분석은 3단계로 구성되었으며, 각 단계별 유의미한 설명력과 매개변수의 변화가 확인되었다.

Table 17

Mediation Analysis Results: Presence Effects on Satisfaction by Content Type

1단계 분석에서는 가상체험 관광 콘텐츠 유형이 방문 전 관광 만족도에 미치는 직접 효과를 검토하였다. 그 결과, 몰입 확장형 콘텐츠가 가장 강한 영향을 보였으며(β=3.121, p<0.005), 정서 반응형(β=2.947, p<0.004)과 현장 학습형(β=2.831, p<0.003) 역시 유의미한 영향을 나타냈다. 2단계에서는 콘텐츠 유형이 각 프레즌스 요소에 미치는 영향을 분석하였다. 기억 효과는 현장 학습형(β=0.495, p<0.003), 각성 효과는 몰입 확장형(β=0.3437, p<0.001), 감동 효과는 정서 반응형(β=0.2694, p<0.001)에서 가장 크게 나타났다. 즉, 콘텐츠 유형에 따라 특정 프레즌스 요소가 뚜렷이 강화됨을 확인할 수 있었다. 3단계 분석에서는 프레즌스 효과가 콘텐츠 유형별 방문 전 관광 만족도에 미치는 매개효과를 확인하였다. 그 결과, 정서 반응형에서는 각성(β=0.172, p<0.05), 현장 학습형에서는 감동(β=0.214, p<0.05), 몰입 확장형에서는 기억(β=0.510, p<0.01)이 각각 유의미한 매개 요인으로 작용하였다.

이러한 결과는 프레즌스 효과가 콘텐츠 설계 방식에 따라 차별적으로 강화되며, 콘텐츠와 만족도 간 인과 경로를 매개함을 보여준다.

4. 1. 4. 가상체험 관광 콘텐츠 유형과 새로움 추구 성향 간의 상호작용 효과 분석 결과 (RQ4)

가상체험 관광 콘텐츠 유형에 따라 사용자 개인의 새로움 추구 성향(감각적 자극 추구, 심리적 회복 추구)이 유의하게 달라지는지를 확인하기 위해 이원 분산 분석(Two-way ANOVA)을 실시하였다.

분석 결과, 콘텐츠 유형과 새로움 추구 성향 간의 상호작용 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났다(F= 4.01, p= 0.003)[Table 18]. 이는 사용자의 성향에 따라 동일한 콘텐츠라도 평가가 달라질 수 있음을 의미한다.

Table 18

Two-Way ANOVA Results: Interaction Effects of Novelty-Seeking and Content Type on Pre-visit Tourism Satisfaction

구체적으로, 감각적 자극 추구 성향이 높은 참여자에게는 현장 학습형 콘텐츠(M=4.19)에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 이는 과제 수행과 지식 습득을 통한 감각적 자극과 성취 경험이 만족도를 강화했음을 보여준다.

심리적 회복 추구 성향이 높은 사용자 역시 현장 학습형 콘텐츠(M=4.19)에 긍정적인 반응을 보였고, 몰입 확장형 콘텐츠(M=4.12) 또한 유사한 수준의 평가를 나타냈다. 이는 정서적 안정감과 서사적 몰입의 결합이 긍정적 효과를 창출했음을 시사한다. 반면, 정서 반응형 콘텐츠는 두 성향 집단 모두에게서 가장 낮은 만족도 수준을 보여주었다(M=3.95~3.92). 이는 단순한 정서 자극만으로는 사용자 기대를 충족시키기 어렵다는 한계를 드러내며, 체계적 과제와 몰입적 경험 설계가 필요함을 보여준다.

4. 2. 분석 결과 논의

4. 2. 1. 가상체험 관광 콘텐츠 유형별 방문 전 관광 만족도 차이에 대한 논의 (RQ1)

가상체험 관광 콘텐츠가 방문 전 관광 만족도에 미치는 영향을 분석한 결과(RQ1), 콘텐츠 유형별로 사용자 반응에 유의미한 차이가 확인되었다. 이는 체험 방식의 구조적 차이가 만족도 형성에 영향을 미친다는 점을 시사한다.

가장 높은 만족도를 보인 현장 학습형 콘텐츠는, 퀴즈 기반의 과제 중심 구성과 지식 습득에 따른 보상 요소를 포함함으로써, 성취감을 유도하고 학습적 흥미를 강화하였다. 이러한 구조는 사용자의 인지적 몰입을 촉진하여 긍정적 체험 평가로 이어졌다. 두 번째로 만족도가 높았던 몰입 확장형 콘텐츠는 문제 해결 중심의 서사 구조와 선택 흐름 기반의 정보 탐색 경험을 제공하였다. 이를 통해 인지적 몰입과 정서적 반응을 동시에 자극하며, 서사적 몰입과 자기 주도적 체험을 가능하게 하였다. 반면, 정서 반응형 콘텐츠는 감성적 연출과 시·청각 자극 중심으로 구성되었으나, 정보 제공과 상호작용의 부족으로 인해 만족도가 낮게 나타났다. 이는 단순한 감정적 자극만으로는 관광 만족도를 유의미하게 향상시키기에 한계가 있음을 시사한다.

결과적으로, 성과 중심 과제, 서사 및 탐색 구조, 감성적 연출 방식이라는 구현 차이가 만족도 형성에 중요한 영향을 미쳤으며, 게이미피케이션 요소의 단순 도입 여부보다 그 구현 방식과 사용자의 체험 목표 간 정합성이 핵심 변수임이 확인되었다. 따라서 향후 콘텐츠 설계에서는 체험 목적에 부합하는 게이미피케이션 전략을 정교화하고, 인지적·정서적 요소를 균형적으로 통합하는 복합적 체험 구조를 마련해야 한다.

4. 2. 2. 프레즌스 효과의 콘텐츠별 차이와 방문 전 관광 만족도에 대한 매개 역할에 대한 논의 (RQ2, RQ3)

분석 결과, 가상체험 관광 콘텐츠가 프레즌스 효과(기억, 각성, 감동)에 미치는 영향은 콘텐츠 유형에 따라 차별적으로 나타났다(RQ2).

정서 반응형 콘텐츠는 감정적 자극과 시청각적 연출을 통해 각성 효과를 중심으로 실재감과 몰입감을 유도하였다. 현장 학습형 콘텐츠는 정보 탐색과 과제 수행을 통해 감동 효과를 증진시키며, 성취 기반의 감정적 반응을 이끌어냈다. 몰입 확장형 콘텐츠는 서사 기반의 체계적 탐색구조를 통해 기억 효과를 강화하며, 체험 이후의 회상을 촉진하였다. 나아가, 프레즌스 효과가 콘텐츠 유형과 방문 전 관광 만족도 간 관계에서 매개변수로 기능함이 확인되었다(RQ3). 정서 반응형 콘텐츠는 각성 효과를 통해 사용자의 주의 집중과 태도 형성에 기여하였고, 현장 학습형 콘텐츠는 감동과 기억 효과를 통해 학습 지속성과 성취 기반 만족을 강화하였다. 몰입 확장형 콘텐츠는 기억 효과를 통해 정서적 연결을 강화하고 체험 내용을 회상할 수 있도록 하였다.

이러한 결과는 프레즌스 요소가 단순한 체험 반응 수준을 넘어, 사용자 만족도 형성의 구조적 메커니즘에서 중심적인 역할을 수행함을 시사한다.

따라서 향후 가상체험 관광 콘텐츠 설계에서는 콘텐츠 유형별로 강화하고자 하는 프레즌스 요소를 명확히 설정하고, 이에 맞춘 설계 전략을 수립해야 한다. 이는 곧 체험의 몰입성·실재감·정서적 연결성을 통합적으로 강화하여, 방문 의도와 추천 의향을 포함한 관광 만족도를 증진시키는 전략적 기반이 된다.

4. 2. 3. 새로움 추구 성향에 따른 콘텐츠 체험 반응 상호작용 효과 논의 (RQ4)

가상체험 관광 콘텐츠별 체험 반응이 새로움 추구 성향(감각적 자극 추구, 심리적 회복 추구)에 따라 달라지는지를 분석한 결과(RQ4), 새로움 추구 성향은 콘텐츠 체험 반응의 중요한 조절변수로 확인되었다. 감각적 자극 추구 성향이 높은 사용자는 퀴즈 기반의 능동적 과제 수행과 정보 탐색을 특징으로 하는 현장 학습형 콘텐츠에서 가장 긍정적인 반응을 보였다. 이는 즉각적 피드백과 성취 경험을 선호하는 성향과 콘텐츠 구조가 정합적으로 작용한 결과이다. 반면, 심리적 회복 추구 성향이 높은 사용자는 정서적 몰입과 내면적 안정감을 제공하는 복합적 내러티브 구조를 선호하였으며, 몰입 확장형 콘텐츠에서 긍정적 평가가 나타났다. 이들은 서사적 흐름과 감정적 전개를 통해 회복적 체험을 기대하고, 정보 탐색 요소 역시 몰입 지속과 감정적 참여를 강화하는 데 기여한 것으로 해석된다.

이러한 결과는 사용자의 여행 동기에 따라 가상체험을 통해 기대하는 가치와 몰입 방식이 근본적으로 다름을 시사한다. 따라서 향후 콘텐츠 설계에는 성향 기반 세분화(personalized experience design)를 적극 반영하여, 정형화된 설계 방식을 넘어 다양한 참여 욕구와 심리적 특성을 고려한 맞춤형 전략으로 발전시켜야 한다.

Figure 2

[RQ1-4] Analysis Results

4. 2. 4. 통합 논의 및 시사점

본 연구는 실증적 분석을 통해 가상체험 관광 콘텐츠 유형별 방문 전 관광 만족도의 차이와, 프레즌스 요인의 매개효과 및 개인의 새로움 추구 성향에 따른 상호작용을 확인하였다.

분석 결과, 현장 학습형 콘텐츠에서 만족도가 가장 높게 나타났으며(p<.01), 정서 반응형 콘텐츠에서는 각성 중심의 프레즌스가, 몰입 확장형 콘텐츠에서는 기억 중심의 프레즌스가 높게 나타났다. 또한 새로움 추구 성향이 높은 집단일수록 감각적 자극과 체험적 몰입 수준이 상대적으로 높게 나타나, 개인 성향이 관광 경험의 해석 과정에 영향을 미침을 확인하였다.

이러한 결과는 가상체험 관광 콘텐츠 설계 시, 콘텐츠 유형별로 유도되는 감정·인지적 반응 구조를 반영하여 차별화된 경험 시나리오를 구성할 필요가 있음을 시사한다. 즉, 정서 반응형은 감정적 각성을 중심으로 한 몰입 경험 설계가, 현장 학습형은 정보 탐색과 성취감을 중심으로 한 학습적 체험 설계가, 몰입 확장형은 기억과 감동을 강화하는 감성적 내러티브 설계가 적합함을 의미한다.

본 연구의 통계 분석 결과는 이후 제시되는 페르소나 도출(4.3.1) 및 전략적 프레임워크(4.3.2)의 기초 자료로 활용하였다. 특히 (Table 14~18)의 데이터 검증 결과를 통합하여, ‘콘텐츠 유형 → 프레즌스 요인 → 만족도 → 성향 반응 → 설계 제안’의 단계적 구조를 도출하여 [Table 19]에 제시하였다.

Table 19

Summary of Empirical Findings and the Linkage between Scenario and Framework

이는 RQ1~RQ4의 주요 분석 결과를 종합하여 실증 데이터가 시나리오 및 프레임워크 설계로 어떻게 연결되는지를 보여준다. 구체적으로, RQ1의 만족도 차이 분석 결과는 현장 학습형 콘텐츠(S2)를 핵심 시나리오로 선정하는 근거가 되었으며, RQ2~RQ3의 프레즌스 매개효과 분석은 콘텐츠 유형별로 강화해야 할 프레즌스 요인을 식별하여 단계별 설계 전략으로 구체화되었다. RQ4의 성향별 반응 차이는 P1(감정 몰입형)과 P2(학습 성취형) 페르소나 도출의 실증적 기반이 된다.

4. 3. 가상체험 관광 콘텐츠 설계 전략 프레임워크 제안

본 연구는 게이미피케이션 요소를 각 상호작용 설계의 핵심 축으로 설정하여 관광 콘텐츠 유형별 전략적 프레임워크를 제시하고, 가상체험 콘텐츠의 효과성과 사용자 반응 특성을 실증적으로 규명하였다. 이를 토대로 사용자 성향 기반 페르소나를 도출하였으며, 특히 인지적·정서적 반응 메커니즘을 중심으로 사용자의 몰입 유형을 구분하였다. 이러한 결과를 콘텐츠 구조 설계에 반영함으로써 관광지에 대한 긍정적 인식을 형성하고, 실질적인 관광 수요 확대 가능성을 제고하고자 하였다.

4. 3. 1. 새로움 추구 성향에 따른 관광 수요자 페르소나

본 연구는 새로움 추구 성향에 따른 관광 수요자 페르소나를 도출하고자, 새로움 추구 성향의 하위 요인(감각 자극 추구, 심리적 회복 추구)에 대한 조절 효과를 중심으로 분석을 수행하였다.

분석 결과, 심리적 회복 추구 성향이 높은 집단은 감정적 자극과 몰입 경험에 민감하게 반응하는 경향을 보였으며(Table 18), 이러한 특성은 정서 반응형 콘텐츠에서 ‘각성’ 프레즌스가 유의하게 작용한 결과(β=0.187, p<.01, Table 14)로 확인되었다. 이에 따라 P1 감정 몰입형은 정서적 자극과 감정 회복을 중시하는 유형으로 정의하였다.반면, 감각 자극 추구 성향이 높은 집단은 정보 탐색과 학습적 성취를 통해 만족을 느끼는 경향을 보였으며(Table 18), 현장 학습형 콘텐츠에서 가장 높은 만족도(M=4.25, p<.01, Table 15)와 감동·기억 요인의 유의한 영향(β=0.268/0.284, p<.01, Table 16)을 나타냈다. 이에 따라 P2 학습 성취형은 지식 탐색과 성취 경험을 선호하는 유형으로 도출하였다. 이러한 분석 결과, 체험 이후의 인지적·정서적 반응은 사용자의 새로움 추구 성향과 유의한 관련성을 보였다(RQ2).

이를 토대로, 콘텐츠 유형별 반응 패턴과 새로움 추구 성향의 상호작용을 실증적으로 통합하여 두 가지 주요 페르소나 유형(P1 감정적 몰입 및 정서 만족형, P2 지적 호기심 및 학습 성취형)을 제시하였다.

[P1: 감정적 몰입 및 정서 만족형]

이 유형은 감정 이입, 서사 구조, 시청각 자극 등 감정적 자극 요소에 민감하게 반응하며, 콘텐츠를 단순한 정보 전달 수단이 아닌 감성적 경험의 장으로 인식한다. 감동적 메시지나 여운을 중요하게 평가하며, 체험 이후에는 감정 공유, 공감 확산, 타인 추천 등의 외부 확산 행위로 이어지는 경향이 있다. P1 유형은 정서 반응형 콘텐츠에 대한 높은 만족도와 감동 효과 중심의 프레즌스 반응을 보였으며, 이는 정서적 설계 전략의 유효성을 시사한다.

[P2: 지적 호기심 및 학습 성취형]

이 유형은 정보 탐색과 문제 해결 과정에서의 몰입과 성취 경험을 중요시하며, 콘텐츠의 구조적 구성과 학습 목표의 명확성에 높은 가치를 부여한다. 퀘스트 기반 상호작용이나 단계적 지식 습득 흐름에 흥미를 느끼며, 체험 이후에도 지식 회상 및 추가 탐색 활동이 지속되는 특징을 보인다. P2 유형은 특히 현장 학습형 및 몰입확장형 콘텐츠에 대한 만족도가 높았으며, 이는 인지적 성향 기반의 콘텐츠 설계 전략 필요성을 뒷받침한다.

이러한 페르소나는 단순한 인구통계학적 구분이 아닌, 심리적 성향과 체험 반응의 상호작용에 기반한 실증적 도출 결과로, 향후 콘텐츠 개인화 전략의 출발점으로 활용될 수 있다.

4. 3. 2. 가상체험 관광 콘텐츠 유형별 전략적 프레임워크

본 연구의 가상체험 관광 콘텐츠 전략적 프레임워크는 ‘도입-전개-마무리-확장’의 네 단계 장면 구조를 기반으로, 정량 분석에서 도출된 프레즌스 효과 구성 요소와 방문 전 관광 만족도 간의 유의한 경로를 반영하여 콘텐츠 유형별 각 단계에 적합한 설계 전략을 도출할 수 있도록 정교화한 전략적 설계 틀이며, 이를 통해 향후 콘텐츠 개발을 위한 구체적 방향성을 제시한다.

각 콘텐츠는 시나리오 구성 방식과 관광지 이미지 전달 전략에서 유형 간 차별성을 갖도록 설계되었으며, 4.3.1에서 도출한 두 페르소나(P1 감정 몰입형, P2 학습 성취형)와 대응되도록 주요 유형을 매칭함으로써, 유형별 체험 경험이 잠재적 수요자의 방문 의향과 추천 의향, 즉 가상체험을 통해 형성되는 사전 관광 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 반영하였다. 특히 Table 14~18의 통계값(M·β·p)을 기반으로 각 유형에서 유의하게 나타난 프레즌스 하위 요인(각성·감동·기억)을 장면 구조의 핵심 요소로 직접 반영하였으며, ‘강화 프레즌스’를 통해 해당 요인이 어떤 장면에서 어떤 방식으로 작동해야 하는지 설계 기준을 명확히 하였다. 또한 ‘설계 전략’을 통해 프레즌스를 서사·퀘스트·보상 등 게임화 요소와 결합해 정량 분석 결과가 실질적 시나리오 구성 요소로 전환되는 과정을 구조화하였다. 아울러 방문 전 관광 만족도 제고를 위한 단기적 체험뿐 아니라 실제 방문을 유도할 수 있는 확장 단계까지 포함함으로써, 몰입 경험의 지속성과 실질적 행동 전환을 고려한 가상체험 관광 콘텐츠 설계의 방향을 제시하고자 하였다. 이와 같은 구성은 정량 분석에서 확인된 프레즌스–만족도–방문 의향 간 경로를 설계 요소로 구현한 것으로, 실험 데이터가 프레임워크의 각 단계에 어떻게 반영되었는지 명확하게 보여준다.

Table 20

Framework for Virtual Experience-Based Tourism Content

[정서 반응형]

정서 반응형 콘텐츠는 감정 자극과 공감 유발을 중심으로 구성되며, 사용자가 체험 전반에 걸쳐 정서적 몰입과 실재감을 경험할 수 있도록 설계된다. 연구 결과 프레즌스 효과 중 각성이 방문 전 관광 만족도에 상대적으로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 이에 따라 정서 반응형 유형에서는 장면의 흐름을 설계할 때 정서적 긴장과 심리적 각성이 점진적으로 고조되도록 하는 데 중점을 두었다. 또한 서사 중심의 게임화 요소를 적용하여 감성적 연출과 정서 중심 상호작용을 결합한 서사 기반 체험을 통해 각성 프레즌스를 강화하고, 후속 퀘스트를 통한 연결성을 통해 전반적인 체험 만족도로 이어지도록 유도한다.

도입 단계에서는 시청각 연출과 공간 분위기를 활용해 정서적 기반을 조성하고, 사용자가 서사적 상황에 자연스럽게 이입할 수 있도록 정서적 이미지를 형성한다. 전개 단계에서는 사건 전개와 감정의 고조를 중심으로 서사 흐름을 구성하여 감정 긴장과 각성을 강화한다. 마무리 단계는 감동적인 결말과 메시지 전달을 통해 축적된 감정 반응을 만족 평가로 전환하는 역할을 하며, 확장 단계에서는 정서 공유와 후속 스토리 제안을 통해 체험 이후에도 정서적 연결과 방문·추천 의향이 유지되도록 설계하였다.

정서 반응형 콘텐츠는 이러한 각성 기반 프레즌스와 서사 중심 설계를 통해, 감정 이입과 이야기 전개에 민감하게 반응하는 감정 몰입형(P1) 페르소나를 주요 대상으로 하는 정서 중심 콘텐츠로 기능한다.

[현장 학습형]

현장 학습형 콘텐츠는 정보 탐색과 학습 성취 경험을 중심으로 구성되며, 사용자에게 인지적 만족과 내적 성취감을 제공하는 방향으로 설계된다.

분석 결과 본 유형에서는 감동 요소가 방문 전 관광 만족도 형성에 유의미하게 작용하는 것으로 확인되었고, 이에 따라 현장 학습형에서는 학습 과제의 성취 순간에 정서적 보람과 감동이 집중될 수 있도록 게임화 요소의 퀘스트와 보상 구조를 강화하였다. 이는 성취 경험을 통해 감동 프레즌스를 강화하고, 그 과정에서 학습 내용에 대한 기억이 함께 축적되도록 함으로써 체험 전반의 만족도 향상시키는 것을 목표로 한다.

도입 단계에서는 유물·유적 관련 정보와 캐릭터 가이드를 통해 구체적인 학습 과제와 목표를 제시하고, 이후 보상에 대한 기대를 형성함으로써 초기 학습 동기와 인지적 각성을 유도한다. 전개 단계에서는 퀴즈, 실시간 점수, 피드백, 리포트 등 성과가 즉시 드러나는 학습 활동을 제공하여 성취 기반 감동과 지식 내면화를 동시에 강화한다. 마무리 단계에서는 점수 시각화, 디지털 배지 등 가시적 성과 제시를 통해 학습 결과를 명확히 드러내고, 이로부터 형성된 성취감과 감동이 방문 전 관광 만족도로 연결되도록 한다. 확장 단계에서는 후속 학습 연계 콘텐츠와 지역 기반 미션을 제시해 학습 동기와 탐구 몰입이 체험 이후에도 유지되도록 설계하였다.

현장 학습형 콘텐츠는 구체적 목표와 성취에 대한 인정을 선호하는 학습 성취형(P2) 페르소나를 주요 대상으로 하며, 성과 제시와 보상 구조를 활용해 감동·기억 중심 만족을 강화하는 교육형 콘텐츠로 기능한다.

[몰입 확장형]

몰입 확장형 콘텐츠는 서사 기반 선택형 상호작용 구조를 통해, 사용자의 인지적 탐색과 정서적 반응을 동시에 자극하는 방식으로 설계된다.

연구 결과 본 유형에서는 기억 효과가 핵심적으로 기여하는 것으로 나타났으며, 이는 사용자가 서사 전개와 사건 간 관계를 어떻게 인지하고 회상하는지가 체험 평가에 중요한 영향을 미친다는 점을 시사한다. 이에 따라 몰입 확장형에서는 사용자의 선택과 탐색 과정 자체가 하나의 서사적 경험으로 축적되도록, 단계별 퀘스트와 보상 제공이 결합된 게임화 서사 구조를 중심으로 장면을 구성하였다.

도입 단계에서는 세계관 소개와 서사 진입부를 통해 사용자의 선택 동기와 호기심을 자극하고, 다양한 전개 가능성을 수용할 수 있는 내러티브 환경을 마련한다. 전개 단계에서는 단서 기반 퀘스트 수행과 분기형 스토리 전개를 통해 사용자의 선택이 서사 방향에 직접 반영되도록 설계하여, 감정 반응과 정보 회상이 동시에 일어나는 기억 중심 상호작용을 유도한다. 마무리 단계에서는 선택 결과에 대한 피드백과 결말 제시를 통해 사용자가 자신의 여정을 정리·해석하도록 돕고 서사적 기억을 구조화한다. 확장 단계에서는 결말과 연계된 후속 에피소드나 스토리형 퀘스트를 제공하여 기억의 지속과 재방문 상상을 자극하고, 공유 가능한 콘텐츠를 통해 타인에게 추천·전파될 수 있는 여지를 확보한다.

몰입 확장형 콘텐츠는 선택 흐름과 이야기 구조를 기반으로 한 참여 전략을 통해 감정 몰입형(P1)과 학습 성취형(P2) 두 페르소나 모두에게 효과적으로 작동하는 사용자 주도형 몰입 전략으로 기능한다.

5. 연구의 결론

Acknowledgments

Jaeeun Seok and Dain Lee contributed equally to this work.

This work was supported by 2025 Hongik University Innovation Support Program Fund.

References

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