성공적인 공급사슬관리에 있어 성과에 따른 지속적 협업 통제는 매우 중요하다. 본 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machiness)을 이용해 균형성과표에 기반한 공급사슬관리 성과에 따른 지속적 협업 통제 모델을 개발하였다. 우리는 지속적 협업 통제모델 개발에 있어 108명의 전문가를 상대로 실증조사를 수행하였다. 본 연구 수행에 있어 4가지 형태의 SVM 커늘 (1) linear, (2) polynomail, (3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는 SVM linear kernel의 예측성과를 ANN(Artificial Neural Network)의 예측성과와 비교하였다. 분석결과 SVM linear kernel이 공급사슬관리에 있어 지속적 협업 예측에 우수한 예측성과를 보여주는 것을 발견하였다. 이러한 곁과는 SVM linear kernel이 공급사슬관리의 지속적 협업 예측 통제에 있어 우수한 대안을 제공해 줄 것이다. 그러므로 공급사슬관리를 추구하는 기업들은 분 모델을 통해 지속적 협업 통제에 유용한 정보를 얻을 수 있을것이다.
빠른 인터넷의 보급과 빈번하게 발생하는 원격지 구성원간의 협업으로 인해서 쉽고 편리하게 이용 가능한 다자간 협업 환경의 필요성이 대두되었으며 현재 이와 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 커뮤니티 컴퓨팅 환경에서의 원격 협업을 지원하기 위한 구성 기술로는 먼저 지능형 원격협업을 지원할 수 있는 시스템 및 네트워킹 구조를 설계하는 기술, 다양한 종류의 입력 채널의 내용을 동시에 보여줄 수 있는 디스플레이를 제공하는 기술, 협업 구성원 간의 자연스러운 데이터 및 태스크 마이그레이션 기반 기술, 그리고 다양한 사용자 인터랙션을 제공하는 기술 등이 있다. 그러나 무엇보다도 사용자 편의성 면에서는 위치적인 이질감을 극복하고 현장감 있는 공동 작업을 지원할 수 있는 사용자 인터랙션 기술이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인터랙션을 지원하기 위한 다양한 인터랙션 기술을 소개하며 사용자의 인터랙션이 발생했을 경우 사용자의 의도에 따라 변경된 협업 환경, 특히 공통 디스플레이 화면의 변경 정보를 사용자 컨트롤 머신에도 Graphic User Interface(GUI) 기술을 통해 제공하는 방안이 논의되어 진다.
EPC 산업군에 속하는 기업들의 주요 업무에 대한 아웃소싱비율이 급격히 높아짐에 따라 프로젝트 공급망의 성격과 협력업체와의 협업구조도 더욱 복잡해져 가고 있다. 1, 2차 또는 그 이하 협력업체의 복잡한 공급망에의 참여는 지속적인 통합노력을 필요로 한다. 본 연구는 2차 협력업체를 중심으로 기업 성과와 거래기업에 대한 관계만족도에 영향을 미치는 선행요인 분석에 초점을 둔다. 네트워크 배태성, 협업, 정보공유 및 신축성 등을 선행요인으로 설정하고, 프로젝트 공급망에의 참여실적이 있는 2차 협력업체들로부터 설문조사를 실시하여 통계적 가설을 검증하였다. 분석결과, 2차 협력업체의 공급망 주도기업과 1차 협력업체와의 협업은 성과와 만족도에 유의한 영향을 미치며, 정보공유와 신축성은 네트워크 배태성과 협업에 긍정적 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 협업에 의한 역량제고는 네트워크 배태성에 의해서도 상당한 영향을 받는다는 결과도 도출하였다.
증강 협업 환경은 지리적으로 떨어진 그룹과 그룹간의 사용자들이 함께 어려운 문제를 풀 수 있도록 도와주는 다수의 디스플레이를 활용하는 작업 환경이다. 본 논문은 실시간 협력 작업 환경의 특징적인 공유 작업 공간 모델을 살펴본다 그리고 과학적 가시화를 위한 증강 협업 환경의 공유 작업 공간 모델을 검증하는 반복적인 디자인 실험연구를 설명하고 있다 이 연구에서 원거리 사용자들의 협업을 향상시키기 위한 증강 협업 환경의 디스플레이 기술 설정을 바꿔가며 사용자 평가 실험이 진행되었다. 각 실험에서 두 개의 방에 두 명씩 분산된 그룹들에게 협업 가시화를 이용한 집중적인 분석 작업을 시켰다. 그 결과 다른 사람들의 작업 내용을 쉽게 볼 수 있는 고화질 작업환경의 항시 가시성이 분산된 구성원들 간의 상호 인지도와 협력에 도움이 되어 협업 능률을 향상시켰다.
개방형 혁신에 대한 관심이 고조되고 인터넷을 통한 공동작업이 활발해짐에 따라, 가상의 작업공간을 지원하는 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 특히, R&D 분야에서는 연구원이 보유한 전문기술들을 묶어서 집단지성으로 이끌어 내어 창의와 협업을 지원하는 R&D 협업시스템의 개발이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이식성이 높고 다양한 R&D 협업 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 확장성과 안정성을 구현한 R&D 협업시스템을 소개한다. 향후에도 R&D 및 ICT 환경변화에 따른 지속적인 보완 개발을 통하여 R&D분야에 적용할 경우 미래 전 산업 연구 개발 분야에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 프로그래밍 협업 환경에서 생성형 AI인 ChatGPT-4를 활용한 코딩 프로세스를 제안한다. 일관성 있는 결과를 얻기 위해 프롬프트 생성, GPT 실행, 의사코드 변환, 코드 비교, 동일 코드 생성 여부 판단, 테스트 실행, 동일 결과 생성 여부 판단, 코드 검사 및 수정의 8단계를 거친다. 팀 프로젝트와 페어 프로그래밍 등의 다양한 협업 환경에 적용 가능한 이 프로세스를 통해 생성형 AI를 효과적으로 활용할 수 있음을 보여주었다는 점에서 그 의미가 있다. 본 연구는 생성형 AI를 활용한 협업 환경에서의 코딩이 본격적으로 이루어질 것으로 예상되는 이 시점에서, 인간-AI 협업 환경에서의 코딩 효율성 및 일관성을 높일 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 연구는 인간과 AI가 함께 작업하는 미래를 위한 기초를 마련하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
본 연구는 인공지능 로봇이 높은 수준의 음악적 창작물을 제시할 때 로봇과 인간과의 협업정보 유무와 함께 로봇과의 비교영역의 자기관련성 정도가 사용자의 로봇에 대한 시기심, 창작한 음악에 대한 예술성의 평가와 태도, 그리고 향후 창작 음악을 사용하고 로봇과 협업할 의도에 미칠 영향을 검증했다. 2(비교영역 자기관련성: 낮음(음악 비전공자) vs. 높음(음악 전공자)) × 2(작업유형: 로봇 홀로 작업 vs. 로봇과 인간의 협업)의 집단 간 요인 설계 실험으로 진행하였다. 연구 결과, 자기관련성이 높았던 음악 전공자들에 비해 자기관련성이 낮았던 비전공자들이 로봇의 능력에 대하여 더 높은 시기심을 갖고 있는 것으로 나타났다. 그러나 음악 전공자들은 로봇이 창작한 음악의 예술성을 더 낮게 평가했고, 음악에 대한 태도도 더 비호의적이었고, 향후 음악을 사용할 의도와 로봇과 협업할 의도를 더 낮게 보고 했다. 한편, 인간과의 협업 정보 여부는 시기심을 비롯한 종속변인에 유의미한 영향을 주지 않았다.
본 논문에서는 국내 연구ㆍ교육기관들의 협업 생태계 구축 및 협업 활성화를 위한 통합협업 인프라를 소개한다. 통합협업 인프라는 국내 연구ㆍ교육기관, 관련 상용 서비스 업체들이 참여하고 이들의 협력 증진을 위한 다양한 협업 지원 시스템과 서비스를 포함한다. 특히 제안한 통합협업 인프라는 ID 페더레이션 기술을 기반으로, 협업 참여 기관들의 연구자원 공유를 위한 사용자 인증 프레임워크를 제시함으로써 협업의 효율성을 제고한다. 본 논문은 국가과학기술연구망에 구축한 통합협업 인프라에 대해 기술하고 제안된 프레임워크의 동작 방식을 검증한다.
협업 환경의 비즈니스 모델은 Web 2.0 과 같은 협업도구의 정보통신 기술의 발달로 효율성 측면에서 더욱 가속화되고 있다. 웹 2.0 기반의 Wiki 시스템은 협업 도구의 대표적인 시스템이다. 협업작업자는 협업 도구로 메신저, 메일, 게시판 등을 사용한다. 하지만 메일은 그룹작업자가 필요로 하는 자료와 정보를 공유하는 비동기적 협업도구로 사용되고 있다. 협업시스템에서 가장 대표적인 통신수단은 전자우편 또는 메신저라고 할 수 있다. 하지만 DokuWiki 는 협업 시스템으로 적합하지만 통신수단을 제공하지 않는다. 그러므로 본 논문에서는 효율적인 협업작업을 위하여 개인 또는 그룹에 전송된 전자메일을 모두 공유할 수 있도록 하기 위해 전자우편 공유 시스템을 제안한다.
오늘날 다양한 질병의 출현과 빠르게 변화하는 의료환경에 보다 효과적으로 대처하기 위해 대학병원 내에서 여러 진료과들이 협업진료를 수행하고 있다. 이러한 협업진료는 매우 중요하며 의료 현장에서 이미 보편화되어 있다. 그럼에도 불구하고, 이에 대한 연구, 특히 진료과들이 어떻게 협업을 하고 있는지에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 대학병원 내의 진료과 간의 협업진료 관계를 탐색하여 진료협업 네트워크 특성들이 연도별 및 계절별로 어떻게 달라지는지를 고찰하는 것에 목적이 있다. 본 연구는 국내 A대학교 대학병원에서 이루어진 29개 진료과 사이의 협업 진료를 연도별 및 계절별로 나누어 29개 진료과 협업 네트워크를 분석하였다. 협업진료의 요청 및 피요청에 따라 방향네트워크를 구성하였으며, 매개중심성, 아이겐벡터중심성, 근접중심성 분석, 에고 네트워크 분석 및 팩션분석과 더불어 추후 인터뷰도 실시하였다. 본 연구는 최초의 진료과 간의 협업 네트워크 분석을 수행하였으며, 의료기관 내에서의 동선을 고려한 진료과의 위치 및 공간 구성에 새로운 통찰력을 제시할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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