인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 미치는 영향

Influence of Seafarers' Leisure Activities Using the Internet on Shipboard Culture

Article information

J Navig Port Res. 2023;47(4):191-201
Publication date (electronic) : 2023 August 31
doi : https://doi.org/10.5394/KINPR.2023.47.4.191
*Ph.Doctor, Department of Business Administration, Yonsei University
**Professor, Ocean Technology Training Team, Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology, Busan 49111, Korea
***Professor, Ocean Technology Training Team, Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology, Busan 49111, Korea
****Lecturer, Department of Business Administration, Yonsei University, Wonju, Gangwon-do, 26493, Korea
*****Professor, Training Ship Operation Center, College of Marine Science, Gyeongsang National University, Tongyeong 53064, Korea
박유진*, 이윤형**, 류기탁***, 정유진****, 안종갑*****,
*연세대학교 경영학박사
**한국해양수산연수원 해양기술교육팀 교수
***한국해양수산연수원 해양기술교육팀 교수
****연세대학교 강사
*****경상국립대학교 실습선운영관리센터
Corresponding author : 종신회원, JongKap.Ahn@gnu.ac.kr 055)772-9042
Received 2023 July 18; Revised 2023 August 2; Accepted 2023 August 17.

Abstract

선원 직업에 대한 매력도와 선원 복지를 향상시키기 위한 방안 중 하나로 선내 인터넷 서비스 제공이 주목받고 있다. 본 연구의 목적은 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 미치는 영향에 관해 연구하는 데 있다. 이를 위해 Hofstede 문화차원론을 기반으로 선박 내 문화를 조사하고, 선원의 인터넷 여가 활동과 선박 내 문화에 관하여 선원을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 그 결과 승선 중 인터넷을 통한 사회적 교류 활동이 권력거리, 불확실성 회피, 장기지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선박 내 문화를 조사한 결과 불확실성 회피 문화, 남성성 문화, 장기지향성 추구 문화, 낮은 권력 거리 문화, 그리고 개인주의 문화가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 선원의 특성에 따른 선박 내 문화를 분석한 결과 선원의 특성에 따라 일부 선박 내 문화에도 유의한 차이가 발견되었다.

Trans Abstract

The provision of onboard Internet services is recognized as one of the measures to enhance the appeal of seafarers and improve seafarer welfare. This study aims to investigate the influence of seafarers' leisure activities using the Internet on shipboard culture. Shipboard culture was examined using Hofstede's cultural dimensions theory. An empirical analysis was conducted on crew members regarding their Internet-based leisure activities and the shipboard culture. As a result, it was observed that sociability activities through the Internet while onboard significantly influenced power distance, uncertainty avoidance, and long-term orientation. The investigation of shipboard culture revealed uncertainty avoidance, masculinity, and long-term orientation, along with low power distance and individualism cultures. In addition, an analysis of shipboard culture according to seafarers' characteristics showed significant differences in certain shipboard cultures based on seafarers' attributes.

1. 서 론

한정된 공간인 선박에서 가정과 사회와 단절된 채 일정 기간을 보내야 하는 선원의 직업적 특성은 선원직 기피의 주요 요인 중 하나로 인식되고 있다. 가정과 사회와의 단절이라는 선원 직업의 문제를 해결하기 위한 하나의 방안으로 해상정보통신기술이 주목받고 있으며, 이와 관련된 몇 가지 조사들을 찾아볼 수 있다. 1,790명의 영국과 네덜란드 선원을 대상으로 실시한 Nautilus(2017)의 조사에서 인터넷 접속 가능 여부에 따라 선원 직업을 선택하는 경우가 점점 더 많아지고 있어서 선사들은 선박에 광대역 서비스를 제공하는 것이 매우 중요하다고 하였다. 한국해기사협회의 상선 선원의 직업생활의식조사(KMOA, 2017)에서도 선원 직업의 매력도를 높이고, 선원 인력의 안정적인 확보를 위해 항해 중 전화, 인터넷, 와이파이의 사용이 제공되어야 한다는 의견이 제시되었다.

항해 중 항상 외부와 연결되기를 원하는 선원들의 요구와 이를 실제로 가능하게 해줄 해상정보통신기술의 발전은 선내 인터넷 서비스의 보급을 점차 확대하고 있다. 현재 KT SAT가 국내 해상통신 가운데 상선 시장에서 70% 이상이라는 독보적인 시장 점유율을 차지하고 있지만 2023년에는 스페이스 X의 저궤도위성 기반 선박용 위성 인터넷인 스타링크 마리타임(Starlink Maritime)의 국내 서비스가 제공될 예정이다.

해상정보통신기술의 발전과 더불어 승선 중 인터넷 사용이 선원의 승선 생활에 미치는 영향에 관한 학문적인 연구들도 진행되고 있다. 그러나 업무 목적이 아니라 선원의 여가 목적으로의 인터넷 사용에 관한 연구와 승선 중 인터넷 사용이 선박 내 문화에 어떤 영향을 미치는지에 관한 연구는 아직 찾아볼 수 없다. 또한 최근 디지털 혁명 시대에서 나고 자랐고, 일과 삶의 균형을 추구하는 밀레니얼(Millennial) 세대(1981년∼1996년 출생) 선원들과 일부 Z세대(1997년 이후 출생)(Cho, 2023) 선원들의 승선이 이루어지고 있는 상황에서 선박 내 문화를 조사한 연구는 잘 찾아볼 수 없다. 비록 문화의 변화가 장기적으로 이루어지기는 하지만 해상정보통신기술이 빠르게 발전하고 승선 중 인터넷 사용이 확대되고 있는 상황에서 여가 목적의 인터넷 사용이 선박 내 문화에 어떤 영향을 미치는가에 대해 연구하는 것은 그 필요성과 가치가 있을 것으로 판단된다. 그리고 이전과 다른 특징을 가지는 새로운 세대의 선원 인력이 승선하고 있는 최근 상황 속에서 선박 내 문화를 조사하는 것 또한 시의적절하다고 판단된다.

본 연구에서는 선행 연구의 고찰을 통해 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동을 정의 및 분류하고, Hofstede의 문화차원론에 기반하여 선박 내 문화를 정의하였다. 그리고 현재 승선 중이거나 휴가 중인 상선 선원을 대상으로 선박 내 문화를 조사하고, 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 미치는 영향에 관해 분석하였다.

본 연구의 결과는 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 미치는 영향에 대한 정보를 제공해 줌으로 선원의 승선 생활 만족과 유지를 위한 수단으로써 선내 인터넷 서비스의 활용 방안을 제시해 줄 것이다. 또한 기성 세대와는 다른 특성을 가지는 새로운 세대 선원들의 승선이 이루어지고 있는 현재의 선박 내 문화에 대한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.

논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 승선 중 선원의 인터넷 사용, 선원의 여가와 인터넷을 이용한 여가 활동, 정보기술과 문화에 관한 선행 연구를 정리하였다. 3장에서는 연구 모형을 제시하고, 관련된 변수와 연구 가설을 설정하였고, 4장에서는 실증분석을 실시하여 연구 가설을 검증하고 분석하였다. 5장에서는 연구의 결과를 요약·정리하고 연구의 한계와 향후 연구를 제시하였다.

2. 관련 연구

2.1 승선 중 선원의 인터넷 사용

해상정보통신기술이 빠르게 발전하고 있고, 그 수요도 증가하고 있지만 항해 중 인터넷을 사용하는 것은 육상에 비해서 제한적이다. Pauksztat et al.(2022)의 연구에서는 항해 중 인터넷 사용에 대해 응답자들의 13.7%는 개인적인 용도로 선내에서 무료로 인터넷에 접속할 수 없다고 하였고, 51.1%는 제한적 접속이 가능하고, 34.9%는 무제한 접속이 가능하다고 하였다. 국제 해운 회의소와 유럽 공동체 선주 협회의 조사에서는 선원에게 개인용 인터넷을 제공함으로써 선원의 정신 건강 및 복지(응답자의 60%), 회사 내 선원의 사기(응답자의 69%)를 향상시킬 수 있다고 하였다(ICS, 2019).

항해 중일 때의 인터넷 접근성이 육상에 비해 제한적이지만 항해 중 인터넷 사용이 선원의 승선 생활에 유익한 영향을 미친다는 선행 연구들을 찾아볼 수 있다. Davies and Parfett(1998)는 해상에서 인터넷을 이용한 e-mail의 사용이 선원의 복지 및 교육을 향상시킬 수 있을 것이라는 가능성을 제시하였다. Papachristou et al.(2014)은 소셜 네트워킹 미디어 이용가능성 및 선박 내 인터넷 접근성과 같은 의사소통 도구들이 가족이나 친구들과 분리되어 선상에서 업무를 수행하는 크루즈 승무원들을 육상과 연결해 주는 중요한 역할을 한다고 하였다. Raut and Saxena(2021)는 선원의 승선 동기에 관한 연구를 통해 급여는 가장 높은 승선 동기 요인이고, 인터넷의 존재는 두 번째로 높은 승선 동기 요인이라고 하였다. Pauksztat et al.(2022)은 COVID-19 대유행 시기에 선내 동료 지원, 외부 지원, 인터넷 품질이 선원의 정신 건강과 만성 피로에 미치는 영향에 관한 연구를 통해 COVID-19의 부정적인 영향을 완화하고 회복력을 높이기 위해서는 선박 내 동료들 및 외부의 도움을 강화하고, 빠르고 안정적인 인터넷 접속이 필요하다고 하였다.

2.2 선원의 여가와 인터넷 여가 활동

여가란 직업으로서의 일에서 벗어났을 때의 시간을 의미하는 것으로, Fancourt et al.(2021)은 여가 활동을 주로 즐거움을 위해 여가에 참여하는 것으로 업무와 관련이 없는 자발적인 활동으로 정의하였다. 그러나 선원의 경우에는 업무 시간이 ‘배를 타는 순간부터 한 항차가 끝나고 내리는 순간까지’라고 말할 정도로 24시간 선내에 거주하며 생활과 업무를 동시에 하고 있어서 업무 시간과 여가 시간을 구분하기가 쉽지 않다(Choi, 2019). 선원법에서 승선 중 선원의 업무는 근로기준법상의 업무보다 더 넓은 범위를 포함하는 선원법 고유의 개념인 직무라는 용어를 사용하고 있다(Kwon, 2015). 2022년에 발간된 선원 상담 사례집에서는 선원의 직무를 선내에서 이루어지는 일체의 행위 모두라고 보고 있으며, 식사, 운동, 취침, 휴식 등 노동력 회복을 위한 행위도 직무 수행성이 인정된다고 하였다(AKSU, 2022).

승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동과 선박 내 문화와의 관계를 연구하는 본 연구에서는 선원의 직무 시간과 여가 시간을 구분할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 승선 중 선원의 행위를 일과업무(a day’s work) 시간과 일과업무 완료 후 업무와 관련 없는 개인적인 시간인 여가 시간이라는 개념으로 구분하였다. 일과업무 후 선원들의 여가 활동은 피로회복, 스트레스 해소, 건강증진, 선내 인간관계 개선, 그리고 노동력의 재생산 수단으로써 중요하다(KSMA, 2021). 최근 해상정보통신기술의 발전과 더불어 COVID-19 이후 선박 내 인터넷의 도입이 확대되면서 선원들은 인터넷을 이용하여 여가를 즐길 수 있게 되었다.

인터넷을 활용한 온라인(Online) 여가 활동은 이미 여가 활동의 큰 비중을 차지하고 있다. 문화체육관광부의 2022 국민 여가 활동 조사에서 대한민국 국민의 주 여가 활동은 TV 시청이고, 인터넷 검색/영상편집 활동, 모바일 컨텐츠/OTT 시청도 높은 순위를 기록하였다. 스마트 기기 활용 시간은 평일 1.4시간, 휴일 1.8시간이며, 여가 시간 중 스마트 기기 활용 비중은 평일 37.8%, 휴일 32.7%인 것으로 조사되었다. 스마트 기기를 활용한 여가 활동 유형 중 모바일 메신저의 이용률이 가장 높았으며, 웹서핑, 인터넷 방송 시청, SNS 활동이 그 뒤를 이었다(MCST, 2022).

인터넷을 이용한 여가 활동과 관련된 연구로 Madden(2003)은 인터넷 활동을 의사소통, 정보 활용, 금융 거래, 취미 오락으로 분류하여 미국인들의 인터넷 활동들을 조사하였다. Leung and Lee(2005)는 인터넷 활동을 즐거움 추구, 사교, 정보 탐색, E-커머스로 분류하였고, Whitty and McLaughlin(2007)은 오락을 목적으로 한 인터넷의 사용을 컴퓨터 기반 엔터테인먼트를 위한 인터넷의 사용, 오프라인 엔터테인먼트를 촉진하기 위한 인터넷의 사용, 엔터테인먼트에 대한 정보를 위한 인터넷의 사용으로 분류하였다. Lee et al.(2016)은 디지털 여가 활동 유형을 정보 탐색, 커머셜, 미디어 감상, 사회참여, 사회교류, 오락으로 분류하였다.

2.3 정보기술과 문화

문화가 정보기술의 성공적인 구현 및 사용에 영향을 미칠 수 있어서 문화에 대한 이해는 정보기술 연구를 위해 중요하다. 그러나 지금까지의 연구들은 주로 문화가 정보기술에 미치는 영향에 초점을 맞추고 있으며, 정보기술이 문화에 미치는 잠재적 영향을 조사한 연구는 상대적으로 적다(Leidner and Kayworth, 2006).

정보기술이 문화에 미치는 영향에 관한 연구 중 하나로 Doherty and Perry(2001)는 워크플로 관리 시스템(WMS: Workflow Management System)과 조직문화에 대한 관계를 조사하였다. 연구 결과 WMS의 구현이 고객 지향, 유연성, 품질 중심성을 향상시킴으로써 긍정적인 방식으로 문화를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 하였다. 그리고 Doherty and Doig(2003)는 데이터 웨어하우스 구현을 통해 정보의 흐름과 품질에 대한 주요 변화가 조직문화에 미치는 영향을 탐구하였다. 연구 결과 정보 흐름의 개선은 고객 서비스, 유연성, 통합 및 권한 부여 분야에서 조직문화를 수정하는 데 잠재력이 있다는 것을 발견하였다. 그러나 정보기술을 통한 이점의 실현과 문화적 변화를 관리하는 것은 장기적이고 잠재적으로 어려운 작업이라고 하였다. 중국기업 종사자를 대상으로 정보기술의 활용을 통한 조직문화가 기업의 경쟁력, 지속적 경쟁우위, 그리고 경영성과에 미치는 영향을 살펴본 Li(2015)의 연구에서는 정보기술 활용은 조직문화에 긍정적인 영향을 미치고 조직문화는 기업경쟁력에 긍정적인 영향을 미친다고 하였다.

정보기술이 선박 내 문화에 미치는 영향에 관한 연구들은 아직 찾아볼 수 없다. 그러나 정보기술의 발달은 지금까지 보편적으로 인식되어온 선박 내 문화에 영향을 미칠 수도 있을 것이다. 선박 내 문화에 대해 Lee et al.(2012)은 대인 접촉의 범위가 좁고, 육상과 접촉하는 기회가 적으며, 선내 승무원 중에서도 한정된 자 이외에는 개인 접촉이 적으므로 인간관계가 수동적이며 소외감을 느끼기 쉽다고 하였다. Shin et al.(2017)은 선박 조직의 특성은 폐쇄적이고 열악한 환경에서 오는 스트레스가 높고 근무 시간 외에도 바다 위에 있어서 활동에 많은 제약이 있으며, 특수한 근로환경에서 오는 신체적, 기계적 위험은 전반적인 사기 저하의 문제를 발생시킨다고 하였다. Jin and Kim(2019)은 선박 조직은 남성 중심의 보수적인 조직문화, 소극적이고 수동적인 인간관계, 강력한 위계질서, 선원 개인의 개성보다 집단성과 단체성을 더 강력하게 요구하는 문화를 가진다고 하였다.

본 연구에서는 승선 중 선원이 이용할 수 있는 인터넷이라는 정보기술과 선박 내 문화와의 관계를 살펴보기 위해 Hofstede의 문화차원론을 사용하여 선박 내 문화를 정의하였다. Hofstede는 문화를 하나의 구성원을 다른 구성원과 구분하는 정신의 집단적 프로그래밍으로 규정하고 권력거리(Power Distance), 개인주의 대 집단주의(Individualism Versus Collectivism), 남성성 대 여성성(Masculinity Versus Femininity), 불확실성 회피(Uncertainty Avoidance), 장기지향성 대 단기지향성(Long-Term Orientation Versus Short-Term Orientation), 방종 대 절제(Indulgence Versus Restraint)라는 6개의 차원으로 문화를 분류하였다(Hofstede, 2010). 그러나 Hofstede 연구는 주로 국가 차원의 문화 비교에 초점을 두고 진행되었기 때문에 개별 소비자나 관리자의 문화적 가치를 직접 측정할 수 있는 척도가 요구되었다. Yoo et al.(2011)은 개인문화가치척도(CVSCALE: Individual Cultural Values Scale)라고 하는 개인 수준에서 Hofstede의 문화차원을 측정하는 신뢰성과 타당성이 입증된 척도를 제안하였다. CVSCALE은 Hofstede의 5가지 문화차원인 권력거리, 불확실성 회피, 집단주의, 남성성, 장기지향성을 26개 항목으로 측정하고 있다. Hofstede의 문화차원을 개인 수준에서 측정하기 위해 CVSCALE을 이용한 연구로 Kang(2020)은 글로벌 IT 기업 직원의 단체지향적 성향이 선제적 조직시민행동에 미치는 영향과 심리적 임파워먼트의 매개효과에 관해 분석하였다. 또한 Park et al.(2020)은 미국 일반소비자들을 대상으로 모바일 간편결제 수용 의도에 문화차원이 미치는 영향을 검증하였고, Heo(2021)는 Hofstede의 문화차원이 혁신제품에 대한 평가에 어떠한 영향을 미치는지를 연구하였다.

3. 연구의 설계

3.1 연구 모형과 가설 설정

승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 미치는 영향을 살펴보고, 추가로 선원의 특성에 따른 선박 내 문화의 인식 차이를 살펴보기 위해 Fig. 1과 같은 연구 모형과 가설 [H1]∼[H5]를 설정하였다.

Fig. 1.

Research model

[H1] 정보검색 활동은 (a)권력거리 (b)불확실성 회피 (c)집단주의 (d)남성성 (e)장기지향성에 유의한 영향을 미칠 것이다.

[H2] 즐거움 추구 활동은 (a)권력거리 (b)불확실성 회피 (c)집단주의 (d)남성성 (e)장기지향성에 유의한 영향을 미칠 것이다.

[H3] 사회적 교류 활동은 (a)권력거리 (b)불확실성 회피 (c)집단주의 (d)남성성 (e)장기지향성에 유의한 영향을 미칠 것이다.

[H4] E-커머스 활동은 (a)권력거리 (b)불확실성 회피 (c)집단주의 (d)남성성 (e)장기지향성에 유의한 영향을 미칠 것이다.

[H5] 선원의 특성에 따라 (a)권력거리 (b)불확실성 회피 (c)집단주의 (d)남성성 (e)장기지향성은 차이가 있을 것이다.

3.2 변수의 정의

승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동을 일과업무 종료 후 인터넷을 이용하여 피로를 해소하는 개인적 활동으로 정의하고, 정보검색, 즐거움 추구, 사회적 교류, E-커머스 활동으로 분류하였다. 정보검색(IS: Information Seeking)은 선내 인터넷을 통해 관심 있는 분야에 대한 정보를 검색하는 활동을 의미한다. 즐거움 추구(FS: Fun Seeking)는 선내 인터넷을 통해 동영상을 시청하고 음악을 청취하며 온라인 게임을 하는 활동을 의미한다. 사회적 교류(SO: Sociability)는 선내 인터넷을 통해 기존에 알던 사람이나 낯선 사람과 소통하는 활동을 의미한다. E-커머스(EC: E-Commerce)는 선내 인터넷을 통해 증명서 발급이나 공과금 납부와 같은 행정 서비스를 이용하거나 정박지 상륙 또는 하선 후 이용을 목적으로 상품이나 서비스를 예약하거나 구매하는 활동을 의미한다.

본 연구는 선행 연구에서 언급된 선박 문화와 Hofstede 문화차원론을 개인 수준에서 측정하기 위해 제안된 CVSCALE을 기반으로 선박 내 문화를 정의하므로 Hofstede의 방종 대 절제 차원은 고려하지 않았다. 따라서 권력거리(PD: Power Distance), 불확실성 회피(UA: Uncertainty Avoidance), 집단주의(CO: Collectivism), 남성성(MA: Masculinity), 장기지향성(LTO: Long-Term Orientation)을 선박 내 문화로 정의하고, 이를 측정하기 위한 항목으로 CVSCALE에서 제시된 문항을 사용하였다. 남성성의 경우에는 고수입, 인정 욕구, 승진, 성취감의 관점에서 선원의 남성성을 측정하기 위해 Lee and Jun(2011)의 연구에서 제시된 문항을 사용하였다.

권력거리(PD)는 선원이 조직 내에서 권력의 불평등을 수용하는 정도로 정의하고, 5가지 항목(‘부하직원에게 자문하지 않고 의사결정을 내려야 한다’, ‘부하직원에게 자주 의견을 구하지 말아야 한다’, ‘부하직원과 친목하는 모임을 피해야 한다’, ‘부하직원은 상급자들이 내린 결정에 이의 제기를 해서는 안 된다’, ‘부하직원에게 중요한 업무를 맡겨서는 안 된다’)으로 측정하였다.

불확실성 회피(UA)는 불확실한 상황이나 미지의 상황으로 인하여 위협을 느끼는 정도로 정의하고, 5가지 항목(‘상급자가 지시사항을 나에게 자세하게 알려주는 것이 중요하다’, ‘지시사항과 정해진 절차를 충실히 따르는 것이 중요하다’, ‘규칙과 통제사항은 내가 해야 할 업무가 무엇인지를 알려주기 때문에 중요하다’, ‘업무 절차가 표준화되어 있으면 큰 도움이 된다’, ‘업무 시 작업 지시사항은 중요하다’)으로 측정하였다.

집단주의(CO)는 선원이 자신보다 집단을 더 우선시하는 정도로 정의하고, 6가지 항목(‘조직을 위하여 개인의 이익을 희생해야 한다’, ‘개인은 어떤 어려움이 있더라도 조직과 생사고락을 같이해야 한다’, ‘조직의 이익이 개인의 이익보다 더 중요하다’, ‘조직이 잘되는 것이 개인이 잘되는 것보다 더 중요하다’, ‘개인은 조직의 이익을 고려한 후에 비로소 개인의 목표를 추구해야 한다’, ‘조직에 대한 충성심은 개인의 목표가 침해받더라도 강조되어져야 한다’)으로 측정하였다.

남성성(MA)은 선원이 인식하고 있는 강인함에 대한 가치의 정도로 정의하고, 4가지 항목(‘나는 고수입을 올릴 기회가 있었으면 좋겠다’, ‘내가 일을 잘하면 인정을 받아야 한다’, ‘나는 지금보다 높은 직책이나 직위로 승진할 기회가 주어졌으면 좋겠다’, ‘나는 성취감을 주는 도전적인 업무가 좋다’)으로 측정하였다.

장기지향성(LTO)은 선원이 미래를 위해 고민하는 정도로 정의하고, 5가지 항목(‘미래의 성공을 위해 절약 정신은 중요하다’, ‘미래의 성공을 위해 인내심은 중요하다’, ‘미래의 성공을 위해 변함없는 성실함이 중요하다’, ‘미래의 성공을 위한 장기적인 계획은 중요하다’, ‘미래의 성공을 위해 오늘의 즐거움을 포기해야 한다’)으로 측정하였다.

선박 내 문화의 차이를 발생시킬 수 있는 선원의 특성으로 세대, 나이, 직급, 승선 경력, 결혼 여부, 인터넷 사용 시간을 사용하였다. 본 연구에서는 선원의 세대 분류를 위해 1980년대 초에서 2000년대 초에 출생한 20세 이상∼40세 미만 선원을 밀레니얼 세대 선원으로 정의하였고, 40세 이상 선원을 기성 세대 선원으로 정의하였다.

3.3 연구표본 및 조사 방법

승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 미치는 영향에 대해 분석하고, 선박 내 문화를 조사하기 위해 현재 승선 중이거나 휴가 중인 상선 선원을 대상으로 설문 조사를 하였다.

설문지는 응답자의 인구통계학적 특성에 관한 문항 10개, 승선 중 인터넷 여가 활동을 측정하기 위한 문항 13개, 선내 인터넷 환경의 만족도에 관한 문항 4개, 선박 내 문화에 관한 문항 25개, 응답자의 여가생활에 관한 문항 4개를 포함하여 총 56개의 문항으로 구성하였다. 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동과 선박 내 문화는 리커트 5점 척도를 이용하여 측정하였다.

설문 분석에 필요한 최소 표본 수는 G*Power software(latest ver. 3.1.9.7)를 사용하여 산출하였다. 중간 효과 크기 0.15, 유의수준 0.05, 검정력 0.95를 기준으로 할 때, 필요한 표본의 크기는 129명이다. 회수된 설문지는 총 156개였고, 그 중 분석에 적절하지 않은 9개를 제외하였다. 최종적으로 분석을 위해 필요한 최소 표본의 크기를 충족시킨 147개의 설문지로 분석을 진행하였다.

회수된 설문지를 대상으로 SPSS Version 22.0 프로그램을 이용하여 기초통계자료에 대한 빈도분석과 기술 통계분석을 하였고, 선원 특성에 따른 선박 내 문화 인식 차이에 대한 가설검증을 위해 독립표본 T-test와 일원배치분산분석(One-way ANOVA)을 실시하였다. 그리고 승선 중 인터넷 여가 활동과 선박 내 문화에 대한 분석을 위해 SmartPLS 4.0을 이용하였다.

4. 분석 결과

4.1 표본의 특성과 기초통계 분석

본 연구에 참여한 응답자들 전원은 남자이고, 국적은 대한민국인 것으로 조사되었다.

Table 1에는 표본의 특성들이 정리되어 있다.

The characteristics of a survey sample

표에서 보는 바와 같이 응답자들의 연령 분포는 20세∼29세가 43명(29.3%)으로 가장 많은 비중을 차지하고 있으며, 30세∼39세가 41명(27.9%)으로 그 뒤를 이었다. 응답자 중 69명(46.9%)이 미혼이며, 4년제 대학 졸업이 101명(68.7%)으로 조사되었다. 근무 부서는 항해 부서가 67명(45.6%), 기관 부서가 80명(54.4%)인 것으로 조사되었다. 직급은 2/3항·기사가 59명(40.1%)으로 가장 많았고, 1항사와 1기사가 43명(29.3%)으로 그 뒤를 이었다. 항행구역은 원양이 116명(78.9%)으로 조사되었고, 승선 선박은 LNG선이 29명(19.7%), 컨테이너선이 24명(16.3%), 벌크선이 22명(15.0%)으로 조사되었다. 승선 경력은 3년∼10년이 66명(44.9%)으로 가장 많았고, 3년 이하가 31명(21.1%), 11년∼15년이 21명(14.3%)으로 그 뒤를 이었다.

수집된 데이터들의 정규분포를 확인하기 위해 일반적인 설문 문항을 제외한 측정항목의 첨도와 왜도를 살펴보았다. 그 결과, 첨도와 왜도의 값이 허용 범위 내인 ±1에 분포하고 있어 수집된 데이터들의 정규분포를 확인할 수 있었다.

Table 2에는 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동의 평균과 선내 인터넷 환경에 대한 만족도가 정리되어 있다.

Average of seafarers’ onboard Internet activities and Internet environment satisfaction (N=147)

표에서 보는 바와 같이 승선 중 인터넷을 이용한 선원들의 여가 활동의 평균은 사회적 교류(SO)가 4.102, 정보검색(IS)이 3.767, 즐거움 추구(FS)가 3.333, E-커머스(EC)가 2.932인 것으로 나타났다.

인터넷 여가 활동을 위한 선내 인터넷 환경의 만족도는 4개의 활동 모두 보통 이하인 것으로 조사되었다. 이 중 사회적 교류(SO) 활동을 위한 인터넷 환경의 만족도 평균이 2.163으로 가장 높은 것으로 나타났고, 정보검색(IS) 활동을 위한 인터넷 환경의 만족도가 2.116으로 그 뒤를 이었다.

4.2 선원의 인터넷 여가 활동과 선박 내 문화 분석

4.2.1 측정모형 평가

모든 요인이 반영적 지표(Reflective Indicators)로 구성된 반영적 측정모형을 평가하기 위해 내적 일관성 신뢰도, 집중 타당도, 판별타당도를 분석하였다. 잠재 변수를 여러 번에 걸쳐 측정했을 때 계속해서 같은 결과를 도출할 수 있는 정도를 의미하는 내적 일관성 신뢰도(Internal Consistency Reliability)는 Cronbach's α, rho_A, 구성개념 신뢰도 CR(Composite Reliability)을 이용하여 측정하였다. 하나의 잠재 변수를 측정하기 위해 사용되는 설문 문항 간의 상관관계를 의미하는 집중 타당도(Convergent Validity)는 측정항목에 대한 외부 적재치(Outer Loading)와 잠재 변수들의 평균 분산 추출 AVE(Average Variance Extracted)를 이용하여 측정하였다. 잠재 변수와 잠재 변수를 잘 구분할 수 있는 정도를 의미하는 판별타당도(Discriminant Validity)는 Fornell-Larcker 기준을 이용하였다(Shin, 2018).

IS_5, FS_3, FS_4, SO_3, SO_4, EC_4, PD_2, UA_1, MA_4, LTO_1, LTO_4는 외부 적재치가 0.70 미만으로 나타났기 때문에 내용타당도를 고려하여 모두 제거한 후, 분석을 진행하였다.

Table 3에는 집중 타당도와 내적 일관성 신뢰도 분석 결과가 정리되어 있다.

Results of internal consistency reliability and convergent validity

표에서 보는 바와 같이 외부 적재치가 0.706∼0.967로 임계치인 0.70 이상이고, AVE도 0.548∼0.921로 임계치인 0.50 이상으로 나타나 연구 변수와 개별 측정 변수의 집중타당도가 입증되었다. 그리고 Cronbach’s α가 0.737∼0.915로 임계치인 0.60 이상, rho_A가 0.756∼0.969로 임계치인 0.70 이상, CR이 0.828∼0.959로 임계치인 0.60 이상으로 나타나 연구 변수들의 내적 일관성 신뢰도가 확보된 것으로 나타났다.

Table 4에는 판별타당도 분석 결과가 정리되어 있다.

Results of discriminant validity

표에서 보는 바와 같이 대각선에 나타난 AVE의 제곱근의 값이 각 요인 간의 상관계수 값보다 모두 큰 것으로 나타나 판별타당도가 확인되었다. 그러므로 본 연구의 반영적 측정모형에 대한 신뢰도와 타당도가 확보된 것으로 분석되었다.

4.2.2 구조모형 평가

승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 영향을 미칠 것이라는 가설 [H1]∼[H4]를 검증하기 전에 구조모형의 적합성을 평가해야 경로계수(Path coefficient)의 유의성을 평가할 수 있다. 구조모형의 평가를 위해 내부 VIF(Variance Inflation Factor), 분산설명력(R2), SRMR(Standard Root Mean Residual)을 분석하였다. 내부 VIF 값은 1.661∼2.109로 임계치인 5.0 이하로 나타나 잠재 변수 간에는 다중공선성 문제가 없는 것으로 확인되었다. 분산설명력(R2)의 효과 정도는 ‘상’은 0.26 이상, ‘중’은 0.13∼0.26, ‘하’는 0.02∼0.13으로 판단할 수 있다(Cohen, 1988). 본 연구에서 권력거리(PD), 불확실성 회피(UA), 집단주의(CO), 장기지향성(LTO)의 R2는 각각 0.060, 0.090, 0.042, 0.099로 낮은 적합성을 보였다. 남성성(MA)의 R2는 0.131로 중간 적합성을 보였다. 마지막으로 연구 모형의 예측력을 살펴보는 SRMR 값은 0.065로 기준치인 0.08 보다 작은 것으로 나타나 구조모형의 예측력이 확인되었다.

구조모형의 적합성을 확인한 후 Smart-PLS 4.0 알고리즘의 부트스트래핑 리샘플링(Bootstrapping Resampling) 방법(부트스트래핑 수 5,000, 신뢰구간 95%)을 이용하여 경로계수의 유의성과 적합성 검증을 통해 가설검증을 수행하였다.

Table 5Fig. 2에는 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동과 선박 내 문화의 가설검증 결과가 정리되어 있다.

Results of structural model and hypothesis testing [H1]∼[H4]

Fig. 2.

Results of structural model and hypothesis testing [H1]∼[H4]

정보검색(IS), 즐거움 추구(FS), E-커머스(EC)가 선박 내 문화에 미치는 영향에 대해 살펴보는 [H1a]∼[H1e], [H2a]∼[H2e], [H4a]∼[H4e]는 모두 기각된 것으로 나타나 정보검색, 즐거움 추구, E-커머스 활동은 권력거리(PD), 불확실성 회피(UA), 집단주의(CO), 남성성(MA), 장기지향성(LTO)에 유의한 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있었다.

사회적 교류(SO)가 선박 내 문화에 미치는 영향에 대해 살펴보는 [H3a]∼[H3e] 중에서 사회적 교류(SO)가 집단주의(CO)와 남성성(MA)에 유의한 영향을 미칠 것이라는 [H3c]와 [H3d]는 기각되었다. 반면, 사회적 교류(SO)가 권력거리(경로계수=0.315, t값=2.427), 불확실성 회피(경로계수=0.229, t값=2.028), 장기지향성(경로계수=0.221, t값=2.083)에 유의한 영향을 미칠 것이라는 [H3a], [H3b], [H3e]는 채택되었다.

승선 중 인터넷을 이용하는 의사소통 활동들이 선원의 주요 동기부여 요소라는 연구들이 다수 존재한다(Davies and Parfett, 1998; Papachristou et al., 2014; Raut and Saxena, 2021; Pauksztat et al., 2022). 사회적 교류(SO) 활동이 권력거리(PD), 불확실성 회피(UA), 장기지향성(LTO)에 유의한 영향을 미친다는 본 연구의 결과를 통해서도 이를 확인할 수 있었다. 즉, 승선 중 인터넷을 통한 가족, 연인, 친구, 지인들과의 관계 유지는 선원의 심리적인 측면에 긍정적으로 작용하여 현재 상황을 수용하고 인내할 수 있는 동기를 부여할 수 있을 것이고, 이것은 본인의 업무를 성실히 수행할 수 있는 원동력이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러므로 승선 중 사회적 교류 활동을 위한 인터넷 서비스의 제공은 이가정성과 이사회성이라는 선원 직업의 주요 기피 요인을 해결해 주어 직업의 만족도를 향상시키고, 선원 직업을 유지시켜 줄 수 있는 중요한 방안이 될 수 있을 것이다.

4.3 선원의 특성과 선박 내 문화 분석

4.3.1 선박 내 문화

Table 6에는 선박 내 문화에 대한 평균이 정리되어 있다. 평균값이 높을수록 높은 권력거리와 높은 불확실성 회피 문화를 가지고, 집단주의와 남성성이 강하며, 장기지향성을 추구하는 것을 의미한다.

Average of shipboard culture (N=147)

표에서 보는 바와 같이 불확실성 회피(UA)의 평균이 4.344로 가장 높은 것으로 나타났고, 남성성(MA)과 장기지향성(LTO)의 평균이 각각 4.134와 3.937로 그 뒤를 이었다. 권력거리(PD)와 집단주의(CO)의 평균은 각각 2.008과 2.586으로 보통 이하의 값으로 나타났다. 이를 통해 선원들이 불확실성 회피, 남성성, 장기지향성을 선박 내 문화로 인식하고 있고, 높은 권력거리와 집단주의 대신 오히려 낮은 권력거리와 개인주의를 선박 내 문화로 인식하고 있다는 것을 알 수 있었다.

선박 운항의 우선 목표인 안전 운항 및 화물의 안전 운송은 불확실성 회피와 남성성을 선박 내 문화로 인식하게 만든 요인으로 판단된다. 망망대해를 운항하는 선박과 선원은 미지의 위험에 노출되어 있다. 그러므로 안전 운항과 화물의 안전 운송을 달성하기 위해 관련 법규나 규정, 지침, 그리고 상급자의 지시사항 등을 잘 준수하고, 자신이 맡은 업무에 대하여 강한 책임감을 가지고 업무를 완수하고자 할 것이다. 이러한 이유로 선원들은 불확실성 회피와 남성성 문화를 선박 내 문화로 인식하게 되었을 것이다. 또한 승선하는 동안 가정과 사회와 격리되어 해상에서 고립되어 지내야 하는 선원 직업의 단점은 미래를 위해 이를 인내하고 성실하게 승선 생활을 하도록 하는 장기지향성 문화를 선박 내 문화로 인식하게 만든 요인으로 판단된다.

일반적으로 선박 조직의 특성으로 생각되었던 높은 권력거리와 집단주의 대신 낮은 권력거리와 개인주의를 선박 내 문화로 인식하게 만든 요인은 선박 업무와 응답자의 특성 때문으로 판단된다. 상선은 사관 계급부터 부원계급에 이르기까지 국제해사기구(IMO) 규정에 명시된 각자의 책임과 권한에 따라 움직이는 철저히 구획되고 표준화된 조직이다(Choi, 2019). 그러므로 선원들은 공동작업이 필요한 경우를 제외하고 자신의 업무 수행에 더 집중하며, 상급자는 분장업무와 직접 관련이 없거나 범위를 벗어난 부당한 업무를 지시할 가능성은 낮은 것으로 판단된다. 특히, 개인주의 성향이 강하고, 공식적인 위계에 의한 지시와 명령에 거부감이 있는 밀레니얼 세대 선원들의 승선은 선박 내 문화로 낮은 권력거리와 개인주의 문화를 더욱 확산시킨 원인 중 하나로 판단된다.

4.3.2 선원의 특성에 따른 선박 내 문화

선원의 특성에 따른 선박 내 문화의 인식 차이를 살펴보는 [H5]를 검증하기 위해 세대, 나이, 직급, 승선 경력, 결혼 여부, 인터넷 사용 시간에 따라 집단을 분류하고, 집단별 평균 차이를 비교하였다. 세대(밀레니얼 세대 vs 기성세대), 결혼 여부(미혼 vs 기혼), 인터넷 사용 시간(전체 평균 이상 vs 전체 평균 미만)은 두 집단으로 분류하여 독립표본 T-test를 실시하였고, 나이, 직급, 승선 경력은 두 집단 이상으로 분류하여 일원분산분석(one-way ANOVA)을 실시하였다.

세대, 결혼 여부, 인터넷 사용 시간에 따른 선박 내 문화 인식의 평균 차이를 살펴본 결과, 세대에 따른 차이는 발견되었으나 결혼 여부, 인터넷 사용 시간에 따른 차이는 발견되지 않았다.

Table 7에는 선원의 특성 중 세대에 따른 선박 내 문화의 평균 차이를 분석한 결과가 정리되어 있다.

Results of independent T-test analysis for seafarers’ generation and shipboard culture (N=147)

표에서 보는 바와 같이 20세∼39세의 밀레니얼 세대 선원들과 40세 이상의 기성 세대 선원들 간에는 집단주의(CO)와 남성성(MA)에서 유의한 평균 차이가 발견되었다. 밀레니얼 세대 선원들은 기성 세대 선원들보다 집단주의 평균이 낮은 것으로 나타나 밀레니얼 세대 선원들의 개인주의 성향을 확인할 수 있었다. 남성성의 평균은 밀레니얼 세대 선원들이 기성 세대 선원들에 비해 높은 것으로 나타났다. 이것은 자기 일에 대한 성취도가 높고, 타인의 인정을 중요하게 생각하며, 자기 일에 대한 열의를 가지고 있는(Jun, 2022) 밀레니얼 세대 선원들의 특징이 반영된 결과로 판단된다.

Table 8에는 나이, 직급, 승선 경력에 따른 선박 내 문화의 평균 차이를 살펴본 결과가 정리되어 있다.

Results of one-way ANOVA for seafarers’ characteristics(age, position, boarding experience) and shipboard culture (N=147)

표에서 보는 바와 같이 남성성(MA)은 나이(F=5.652, p=0.000), 직급(F=4.058, p=0.004), 승선 경력(F=5.267, p=0.000)에 따라 유의한 차이가 발견되었다. 나이에 따른 남성성의 평균은 30세∼39세(4.354)가 가장 높은 것으로 나타났고, 직급에 따른 남성성의 평균은 2/3항·기사(4.364)가 가장 높은 것으로 나타났다. 승선 경력에 따른 남성성의 평균은 3년∼10년(4.311)이 가장 높은 것으로 나타났다. Scheffe 사후분석을 통한 특정 집단 간의 차이 분석 결과, 밀레니얼 세대인 20세∼39세 선원이 60세 이상 선원보다 남성성(MA)의 평균이 높은 것으로 나타났다. 승선 경력이 3년 미만인 선원과 3년∼10년인 선원이 21년∼30년인 선원 보다 남성성(MA)의 평균이 높은 것으로 나타났다. 나이, 직급, 승선 경력에 따라 남성성의 평균 차이가 발생한 이유는 본 논문에서 남성성을 인정 욕구, 승진, 성취감의 측면에서 측정했기 때문으로 판단된다. 남성성의 평균이 높게 나타난 20세∼39세, 2/3항·기사, 3년∼10년 승선 경력의 특성을 가진 집단에 속한 선원들은 대체로 경력발달단계 상 경력 성장기와 성숙기에 해당한다. 이 시기에는 업무적으로 인정받고 성취하려는 의지가 높다고 볼 수 있다. 이러한 경력발달단계 상의 특징은 다른 집단과 비교하여 더 높은 남성성 문화를 가지게 하였을 것으로 판단된다.

불확실성 회피(UA)는 직급(F=2.902, p=0.024)에 따른 유의한 평균 차이가 발견되었다. Scheffe 사후분석을 통한 특정 집단 간의 차이 분석 결과 기관장이 부원보다 불확실성 회피(UA)의 평균이 높은 것으로 나타났다. 불확실성 회피에 대한 평균은 대체로 사관의 경우가 더 높은 것으로 나타났으며, 특히 부원과 기관장 간에 유의한 평균 차이를 발견할 수 있었다. 이것은 불확실한 상황이나 미지의 위험을 회피하여 안전 운항 및 화물의 안전 운송이라는 목표를 달성하기 위한 책임을 상대적으로 사관이 부원보다 더 느끼고 있음을 의미한다고 볼 수 있다.

이처럼 선원의 특성에 따른 선박 내 문화의 인식 차이에 관한 가설검증 결과 선원의 특성에 따라 (a)권력거리 (b)불확실성 회피 (c)집단주의 (d)남성성 (e)장기지향성에는 차이가 있을 것이라는 [H5]는 부분 채택되었다.

5. 결 론

본 연구는 해상정보통신기술이 발전하고 승선 중 인터넷 사용이 확대되고 있는 현 상황에서 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하고, 선박 내 문화를 조사했다는 데에 그 의의를 찾을 수 있다.

연구의 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다.

첫째, 승선 중 선원들이 인터넷을 이용하여 가장 많이 하는 여가 활동은 사회적 교류 활동이다. 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동을 위한 선내 인터넷 환경에 대한 만족도는 보통 이하로 나타났다.

둘째, 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 선박 내 문화에 미치는 영향을 분석한 결과 사회적 교류 활동이 권력거리, 불확실성 회피, 장기지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동 중 사회적 교류 활동은 선원의 이가정성과 이사회성 개선에 도움을 주어 선원 직업을 잘 수행할 수 있게 해주는 동기부여 요인임을 알 수 있었다. 그러므로 선사에서는 선원들의 선원 직업 유지와 직업 만족도를 향상시키기 위해 선원들을 육상과 연결해 줄 수 있는 선내 인터넷 환경을 더욱 안정적으로 구축해야 할 것이다. 나아가 승선 중 인터넷을 이용하여 다양한 방법으로 여가를 보낼 수 있도록 선내 인터넷 환경도 개선해 나가야 할 것이다.

셋째, 현재 선박 내 문화로 불확실성 회피 문화, 남성성 문화, 장기지향성 추구 문화, 낮은 권력거리 문화, 그리고 개인주의 문화가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 나이, 세대, 직급, 승선 경력에 따라 집단주의 문화, 남성성 문화, 불확실성 회피 문화에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 해상정보통신기술의 발달로 승선 중 선원의 인터넷 사용이 확대되고 있고, 개인주의 성향이 강하고, 일과 삶의 균형을 추구하는 밀레니얼 세대 선원들의 승선은 선박 내 문화를 변화시키고 있다. 그러므로 선박 조직을 효율적으로 관리하고 선사의 목표를 달성하기 위해서는 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동과 밀레니얼 세대 선원들에 대한 폭넓은 이해와 관심이 필요할 것이다. 이러한 이해가 바탕이 된다면, 변화하는 승선 생활, 변화하는 선원, 변화하는 선박 내 문화에 대해 보다 유연하게 대처하는 방법들을 마련할 수 있을 것이다.

하지만 본 연구는 다음과 같은 한계점과 향후 연구 과제를 가지고 있다. 첫째, 승선 중 인터넷을 이용한 선원의 여가 활동이 현재까지는 사회적 교류 활동을 중심으로 이루어지고 있어 본 연구의 결과를 일반화시키는 데에는 한계가 있다. 그러므로 승선 중 선원의 인터넷 사용에 대하여 접근성, 안정성, 신뢰성 등이 더욱 확보되었을 때, 추가적인 연구를 수행할 필요가 있을 것으로 판단된다. 둘째, 본 연구에서는 기존에 제시되었던 선박 조직의 특성을 고려하여 선박 내 문화를 정의하였기 때문에 Hofstede의 문화차원 중 방종 대 절제 차원을 고려하지 않고 있다. 그러나 승선 중 인터넷 이용과 선박 내 개인주의 문화가 확대되고 있음을 확인하였기 때문에 향후에는 여가와 개인의 자유로운 삶을 추구하려는 태도인 방종 대 절제 차원을 고려한 선박 내 문화 연구를 진행할 필요가 있을 것으로 판단된다. 셋째, 세대에 따른 선박 내 문화 차이의 분석은 세대에 대한 전반적인 이해를 제공해 줄 수 있지만 선원 개인적인 차이나 다양성을 간과할 수 있다는 세대론의 한계점을 내포하고 있다. 그러므로 세대와 선박 내 문화에 관한 보다 심층적인 접근이 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgements

이 논문 또는 저서는 2020년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2020S1A5B5A17090225)

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Article information Continued

Fig. 1.

Research model

Fig. 2.

Results of structural model and hypothesis testing [H1]∼[H4]

Table 1.

The characteristics of a survey sample

Characteristics N %
Age 20≦age≦29 43 29.3
30≦age≦39 41 27.9
40≦age≦49 28 19.0
50≦age≦59 18 12.2
Over age 60 17 11.6
Total 147 100
Marital Status Single 69 46.9
Married 78 53.1
Education Graduated from high school 23 15.6
Graduated from a two-year college 11 7.5
Graduated from a four-year college 101 68.7
Graduated from Graduate 11 7.5
Etc. 1 0.7
Total 147 100
Department Navigation 67 45.6
Marine Engineering 80 54.4
Total 147 100
Position Rating 6 4.1
2nd/3rd Officer·Engineer 59 40.1
Chief Officer·1st Engineer 43 29.3
Chief Engineer 19 12.9
Captain 20 13.6
Navigation Zones Coast 31 21.1
Ocean 116 78.9
Total 147 100
Ship Type LNG Ship 29 19.7
Container Ship 24 16.3
Oil Tanker 15 10.2
Car-Carrier Ship 4 2.7
Bulk Carrier 22 15.0
Chemical Tanker 17 11.6
Passenger ship 6 4.1
Fishing Vessel 8 5.4
Etc. 22 15.0
Total 147 100
Boarding Experience < 3.0 year 31 21.1
3≦year≦10 66 44.9
11≦year≦15 21 14.3
16≦year≦20 13 8.8
21≦year≦30 10 6.8
Over year 31 6 4.1
Total 147 100.0

Table 2.

Average of seafarers’ onboard Internet activities and Internet environment satisfaction (N=147)

Variables Mean SD
Seafarers’ leisure activities using the Internet IS 3.767 0.938
FS 3.333 1.094
SO 4.102 0.984
EC 2.932 1.139
Onboard Internet environment satisfaction Satisfaction with IS 2.116 1.101
Satisfaction with FS 2.075 1.086
Satisfaction with SO 2.163 1.104
Satisfaction with EC 2.031 0.995

Table 3.

Results of internal consistency reliability and convergent validity

Latent Variable Measured Variable Convergent Validity Internal Consistency Reliability
Outer loading AVE Cronbach’s α rho_A CR
IS IS_1 0.903 0.716 0.870 0.924 0.910
IS_2 0.867
IS_3 0.814
IS_4 0.796
FS FS_1 0.890 0.840 0.813 0.869 0.913
FS_2 0.942
SO SO_1 0.953 0.921 0.915 0.932 0.959
SO_2 0.966
EC EC_1 0.887 0.729 0.816 0.844 0.890
EC_2 0.889
EC_3 0.782
PD PD_1 0.706 0.548 0.737 0.756 0.828
PD_3 0.806
PD_4 0.715
PD_5 0.729
UA UA_2 0.833 0.694 0.853 0.855 0.901
UA_3 0.809
UA_4 0.835
UA_5 0.855
CO CO_1 0.751 0.649 0.897 0.969 0.917
CO_2 0.788
CO_3 0.843
CO_4 0.848
CO_5 0.842
CO_6 0.758
MA MA_1 0.851 0.735 0.822 0.833 0.893
MA_2 0.846
MA_3 0.875
LTO LTO_2 0.951 0.920 0.914 0.937 0.958
LTO_3 0.967

Table 4.

Results of discriminant validity

CO EC FS IS LTO MA PD SO UA
CO 0.806*
EC 0.046 0.854*
FS 0.029 0.519 0.916*
IS −0.101 0.595 0.613 0.846*
LTO 0.147 0.142 0.252 0.224 0.959*
MA 0.151 0.236 0.308 0.238 0.372 0.858*
PD 0.186 0.048 0.062 −0.048 0.105 −0.200 0.740*
SO 0.081 0.466 0.589 0.588 0.297 0.329 0.137 0.960*
UA 0.017 0.018 0.205 0.155 0.435 0.360 −0.316 0.251 0.833*
*

Values in the diagonal are coefficients of the square root of AVE.

Table 5.

Results of structural model and hypothesis testing [H1]∼[H4]

Hypotheses paths Path coefficient t-value Results
H3a SO→PD 0.315 2.427* Supported
H3b SO→UA 0.229 2.028* Supported
H3e SO→LTO 0.221 2.083* Supported
*

p<0.05

Table 6.

Average of shipboard culture (N=147)

Variables Mean SD
Shipboard culture PD 2.008 0.692
UA 4.344 0.618
CO 2.586 0.805
MA 4.134 0.713
LTO 3.937 0.586

Table 7.

Results of independent T-test analysis for seafarers’ generation and shipboard culture (N=147)

Variables Group N Mean SD t-value
CO Millennials 84 2.468 0.803 −2.074*
Order 63 2.743 0.787
MA Millennials 84 4.348 0.604 4.324***
Order 63 3.849 0.752
*

p<0.05,

**

p<0.01,

***

p<0.001

Table 8.

Results of one-way ANOVA for seafarers’ characteristics(age, position, boarding experience) and shipboard culture (N=147)

Variables Characteristics Group N Mean SD F
MA Age 20≦age≦29 43 4.343 0.590 5.652***
30≦age≦39 41 4.354 0.625
40≦age≦49 28 4.000 0.730
50≦age≦59 18 3.778 0.742
Over age 6 17 3.677 0.794 4.058**
Position Rating 6 3.833 0.585
2nd/3rd Officer· Engineer 59 4.364 0.602
Chief Officer·1st Engineer 43 4.100 0.724
Chief Engineer 19 4.053 0.868 5.267***
Captain 20 3.700 0.662
Boarding Experience Less than 3 years 31 4.267 0.602
3≦year≦10 66 4.311 0.652
11≦year≦15 21 4.012 0.768
16≦year≦20 13 3.808 0.723
21≦year≦30 10 3.275 0.606
Over year 31 6 4.083 0.736
UA Position Rating 6 3.900 0.713 2.902*
2nd/3rd Officer· Engineer 59 4.400 0.524
Chief Officer·1st Engineer 43 4.251 0.705
Chief Engineer 19 4.674 0.378
Captain 20 4.200 0.714
*

p<0.05,

**

p<0.01,

***

p<0.001