• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.198-210
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• 2023

COVID-19 이후 재택근무가 증가하면서 조직의 협업 방식이 온라인 화이트보드 툴을 활용하여 비대면으로 이루어지고 있다. 온라인 화이트보드 툴을 활용한 온라인 협업 수렴과정의 문제점을 파악하기 위해, 온·오프라인 협업을 비교하는 관찰연구와 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였다. 그리고 발견한 문제점을 확인하는 설문을 진행하고, 해결 아이디어를 제안하였다. 또한 심층 인터뷰를 통해, 제안된 아이디어의 문제 해결 가능성을 검증하였다. 온라인 화이트보드 툴을 활용한 비대면 협업의 수렴과정은 '정보량 과다', '시점 이동의 어려움', '퍼실리테이터 역할 수행'의 문제점이 있었다. 위 문제점들을 해결하기 위하여 협업 과정의 단계별 분류와 내비게이터의 제공, 퍼실리테이터 요청사항 시스템 창 아이디어를 제안하였다. 본 논문은 온·오프라인 협업의 장점과 문제점 분석을 통하여 온라인 협업 과정 중 의사결정과 직결되는 수렴과정을 효과적으로 도울 수 있는 아이디어를 제안하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.573-576
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• 2009

온라인게임에서 협업시스템은 유저와 기업, 기업과 기업, 기업과 유통, 기업과 정부, 유저와 유저 간 등에서 활발하게 작동된다. 이와 같은 협업시스템은 온라인게임의 개발과 시장진입과정에서 주도적인 역할을 한다. 온라인게임이 해외수출이라는 새로운 계기를 맞게 되면서, 한정된 공간에서 운용되던 로컬 협업시스템은 글로벌이라는 새로운 환경변화에 따라 변화하게 되었다. 각 국가별로 구조화된 협업시스템은 네트워크를 통해 확장되고 정교화되며, 글로벌과정을 통해 최적화된다. 본 논문에서는 한국과 중국의 온라인게임 산업의 글로벌 협업시스템이 각 산업 내부에서 어떻게 구조화되고 최적화하며, 해외진출 과정에서 어떻게 변화하고 진화하는 지 살펴봄으로써 한국 온라인게임 기업의 해외진출에 새로운 대안을 제시하고자 했다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.481-481
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• 2017

IT 발전은 프로젝트를 수행함에 있어서 직접 대면하여 공동으로 작업을 진행하던 협업 방식을 웹 기반 툴을 활용한 온라인 협업 방식으로 변화시키고 있다. 따라서 다양한 온라인 협업 툴이 개발 및 상용화되고 있으며, 그 중 온라인 오피스로 불리는 Google Docs도 이에 해당한다. 사용자들은 Google Docs를 통해 온라인상에서 무료로 문서 작업을 할 수 있을 뿐만 아니라 다른 사용자들과 문서를 공유할 수 있으며, 해당 문서작업을 동시에 하는 것도 가능하다. 따라서 최근에는 기업뿐만 아니라 교육 기관에서도 협업이 필요한 과제 및 프로젝트를 진행할 때 Google Docs를 활용하고 있는 추세이다. 기존의 면대면 공동프로젝트 방식에 있어서도 성공적인 성과물을 만들어 내기 위해서 여러 중요한 요인들이 제시되어 왔다. 마찬가지로 온라인 협업 툴을 활용하여 창출할 프로젝트 성과물의 품질에도 여러 요인들이 영향을 미칠 것이다. 따라서 높은 품질의 프로젝트 성과물을 창출하기 위해 영향을 미치는 요인들을 확인할 필요가 있다. 하지만 아직까지 온라인 협업 툴을 통한 성과 품질 혹은 결과물에 대한 사용자들의 만족에 대해 검증한 실증적 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 프로젝트 수행 주체의 개인적 특성, 프로젝트 멤버들간의 관계적인 특성, 협업 툴이 지니고 있는 시스템적 특성을 고려하여 프로젝트 성과물의 품질과 결과물에 대한 만족도를 높일 수 있는 매커니즘에 대해 연구해보고자 한다. 본 연구의 결과를 기반으로 점차적으로 중요시되고 있는 협업 툴의 발전 방향과 사용자들의 활용도 및 만족도를 높일 수 있는 방안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.498-518
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• 2020

본 연구에서는 조직 내부커뮤니케이션이 협업성과와 조직효과성과에 미치는 관계 및 온라인협업도구의 조절효과를 파악하고자 하였다. 분석결과, 정보교환과 대인관계는 정보공유에, 정보교환, 의사소통, 대인관계는 협업문화 및 업무성과에 유의한 영향을 미쳤다. 협업성과요인은 모두 직무만족에, 업무성과는 조직몰입에 영향을 미쳤다. 둘째, 정보교환과 대인관계는 모든 협업성과 요인을 통해, 의사소통은 협업문화, 업무성과 요인을 통해 직무만족에 영향을 미쳤다. 또한 정보교환, 의사소통, 대인관계는 협업문화와 업무성과를 통해 조직몰입에 영향을 미쳤다. 또한 온라인협업도구는 대인관계와 정보공유, 상호협력과 협업문화, 정보교환과 업무성과, 업무성과와 직무만족 사이에서 조절효과가 나타났다. 이러한 결과는 조직내내부 커뮤니케이션 구성요인을 고려한 온라인 커뮤니케이션 협업도구를 구축 및 활용에 하나의 시사점을 제시할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.565-566
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• 2011

웹 2.0과 소셜미디어의 발전으로, 자발적이며 상호작용적 사용자들의 집단 지성을 활용하는 소셜 협업의 형태가 발전하고 있다. 사용자들의 참여(participation)와 대화(conversation), 소셜 세계의 커뮤니티(community)형성과 개방(openness), 연결(connectedness)을 기반으로 성장한 소셜 협업의 발전은 여러가지 형태로 진화돼 왔다. 온라인 상의 집단 협업, 크라우드 소싱이라고도 불리워지는 소셜 협업은 사용자 공동생산 구조, 제품기획 참여 및 문제해결, 크라우드소싱 마케팅 프로모션, 공동 재원 활용과 사회적 기업 등의 형태를 보이고 있다. 특히 사용자들과 함께 소셜 뉴스생산의 구조를 성공적으로 만들어가는 허핑턴포스트의 사례를 살펴보고 우리나라 온라인 뉴스에 대한 시사점과 사용자 중심의 소셜 협업 발전방안을 모색해보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-404
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• 2020

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.151-166
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• 2020

추천시스템(recommender system)은 고객의 선호도를 예측하여 상품과 서비스를 제공하는 기법으로, 현재 다양한 온라인 서비스에 활용되고 있다. 이와 관련된 많은 선행 연구들은 협업필터링(collaborative filtering)에 기반한 추천시스템을 제안하였는데, 대부분의 경우 고객의 구매 내역 또는 평점 데이터만 사용하여 진행되었다. 오늘날 소비자들은 제품을 구매하는 과정에서 온라인 검색 행동을 하여 관심있는 제품을 찾는다. 그렇기 때문에 검색 키워드 데이터는 고객의 선호도를 파악하는데 매우 유용한 정보일 수 있다. 그러나 지금까지 추천시스템 연구에서 사용되는 경우는 거의 없었다. 이에 본 연구는 고객의 검색 행동에 주목하여 온라인 쇼핑몰 고객의 검색 키워드 데이터와 구매 데이터를 고려한 하이브리드 협업 필터링을 제안하였다. 본 연구는 제안된 모델의 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 연구 결과, 추천 상품의 개수가 많아질수록 고객의 검색 키워드를 기반으로 구축된 협업필터링의 추천 성능이 향상되는 반면 일반적인 협업필터링의 성능은 추천된 상품의 개수가 많아질수록 점차 감소함을 발견하였다. 따라서 본 연구는 검색 키워드 데이터를 활용한 하이브리드 협업필터링이 고객의 선호도를 반영한 추천할 수 있으며, 구매이력 데이터의 정보부족을 해결할 수 있음을 확인하였다. 이는 기존의 정량 데이터만을 활용한 추천 시스템이 아닌, 비정형 데이터인 텍스트를 사용함으로써 새로운 하이브리드 협업필터링 구축 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 정보관리학회지
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• 제37권2호
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• pp.171-195
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• 2020

본 연구는 대표적인 온라인 협업커뮤니티인 한국 위키피디아의 초기 2002년부터 2019년까지의 편집로그 빅데이터를 해체하여 공동협업과정을 시계열적으로 분석하였다. 공개된 오픈데이터의 표준화된 XML 문서편집 기록을 활용해 Phython과 R을 이용하여 분석 요소를 추출하여 이를 활용하였다. 연구 분석 결과 한국 위키피디아 편집자의 참여 방법, 데이터 내용의 특징, 문서 생성의 추이 등을 설명할 수 있었다. 소수 편집자들의 적극적 활동과 대다수 편집자들의 느슨한 참여도 밝혀졌으며, 온라인에서도 나타나는 사회 문화적 특징이 한국 위키피디아에서도 나타났다. 집단지성을 지속화시키기 위해서는 새롭고 다양한 외부자원이 필수인데 신규 진입자들이 공동편집 커뮤니티에 안착하기 위한 다각적인 고려가 필요하며, 관리자 그룹의 고착화를 탈피하여 순환구조를 통한 개방성이 필요함을 제언하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.259-266
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• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.115-120
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• 2017

본 연구는 온라인 사회연결망서비스(SNS)를 기반으로 하는 전자상거래, 즉 소셜 커머스 상의 콘텐츠 또는 상품광고에 대하여 형성되는 사용자 평판 형성의 신뢰도를 강화시키는 기법을 도출하고자 하는 데에 목적을 두고 있다. 온라인 평판정보는 소비자들의 의사결정에 중요한 요인으로 작용하고 있음에도 불구하고 평가자의 주관적 성향에 의존적이고 또한 이러한 평가를 자신 또는 판매자의 이익을 위해 악용하는 경우가 있기 때문에 온라인 여론 형성의 신뢰도에 문제가 있을 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 협업필터링 기법을 기반으로 각 사용자 평판에 차별적인 가중치를 부여하는 방식을 적용해 SNS용 온라인 평판시스템 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 본 연구의 결과는 사용자 평가 값에 각 개인의 신뢰도 가중치를 반영함으로써 좀 더 신뢰할 수 있는 평판결과를 제시할 수 있고, 아울러 특정집단의 이익을 위해 사용자 평판시스템을 악용하는 것을 막는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.