• 기술혁신연구
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• 제23권2호
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• pp.81-100
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• 2015

본 연구는 기업이 직면한 혁신의 장애요인을 자금부족과 정보부족으로 조명하고 수직적 협력과 수평적 협력에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 한국 제조업 대상으로 진행된 기술혁신조사(KIS) 자료를 이용하였다. 연구결과, 혁신의 장애요인인 자금부족은 수직적 협력에 정(+)의 관계가 있다는 가설은 지지되지 않았다. 하지만, 정보부족은 수직적 협력과 수평적 협력에 정(+)의 관계가 있다는 가설은 지지되었다. 기존 연구들은 R&D협력의 선행요인으로서 기업 내부의 활동과 관련한 논의를 진행하였으나, 본 연구에서는 이를 혁신의 장애요인으로 확장하였다. 또한, 경쟁의 구도가 기업과 경쟁사 사이의 기업 간 경쟁에서 서로 다른 협력 집단들 간의 경쟁구도로 변화함에 따라 R&D협력 유형을 범위를 수평적 협력까지 확장하여 실증 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.404-409
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• 2010

협력 필터링(Collaborative Filtering)은 상품추천, 영화추천 등에 사용되는 대표적인 방법으로서, 사용자들의 사용이력에 기반해서 유사도가 높은 항목들을 찾아낸다. 본 연구에서는 상용 IPTV 서비스에 협력 필터링을 적용했을 때 만들어지는 모델을 분석하여 어떤 요소들이 협력 필터링 모델의 생성에 영향을 끼치는지 분석했다. 이를 통해 IPTV 영역에 협력 필터링을 적용했을 때 영향을 끼치는 요소들과 다른 영역과는 다르게 고려해야 할 사항들을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.336-339
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• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제21권2호
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• pp.69-87
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• 2004

본 연구에서는 협력형 디지혈참고정보서비스의 대표적 모델이며, 세계적인 참고정보네트워크인 QuestionPoint의 기본 개념 및 특성을 살펴보고, 국내 최초로 한국어 인터페이스를 개발하여 Question표 인흐 서비스를 하고 있는 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 서비스 운영사례를 분석해 보았다. 총 114개 의 참고칠문이 분석대상이 되었으며,63명의 서비스 이용X띔을 대상으로 설문조사를 실시하여 서비스 전 반에 대한 견해 및 만족도를 조사하였다. 연구결괴를 바탕으로하여 향후 국내 도서관에서의 협력형 디지털 참고정보서비스 활용의 필요성 및 도서관간의 협력체제 강화 등 활성화방안을 제안하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권4호
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• pp.329-347
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• 2005

지식정보 사회에서 고품질 정보를 취득하는 방식으로서 협력형디지털정보서비스(Collaborative Digital Reference Service: CDRS)가 세계적으로 빠르게 확산되고 있다 국내에서도 KISTI를 중심으로 5개 기관이 글로벌네트워크와 연계된 CDRS 국내 협력 모형인 Question포인트+ (플러스)를 구성하였다. Question포인트+에서는 국내외 정보전문가들이 긴밀히 협조하여 이용자들이 요청한 다양한 수준의 질문에 대한 답변을 웹 인터페이스를 통해 제공한다. Question포인트+ 구현 사례는 최초의 국내 CDRS 협력모형으로 의미가 있으며, 국내 CDRS 운영 및 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회:학술대회논문집
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• 한국도서관정보학회 1997년도 동계학술발표회 (1997년도)
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• pp.21-48
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• 1997

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권11호
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• pp.18-24
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• 2009

협력다이버시티는 무선채널페이딩에 강건하고 다중안테나기술에 비해 낮은 단말기 구현 복잡도를 제공하는 장점으로 인해 최근 각광받고 있는 기술이다. 본 논문에서는 새로운 중계단말기 선택 기법과 결합된 예측 기반 의사결정을 이용하는 적응적 협력 선택기법을 제안한다. 제안된 기법에서 수신단말기는 중계단말기와 수신단말기간의 순간 채널 상태 정보를 이용하여 선택된 중계단말기로부터의 전송이 성공할지 실패할지 여부를 예측한다. 수신단말기는 예측 정보를 이용하여 결정된 협력 선택 명령을 전체 네트워크에 전달한다. 실험결과를 통해 새로운 중계단말기 선택 기법과 결합된 적응적 협력 선택기법이 기존 기법들에 비해 불능확률(outage probability)을 줄이고, 시스템 성능(throughput)을 개선하며, 전송 전력을 절약하여 네트워크의 수명(lifetime)을 연장시키는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.266-268
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• 2011

최근 이러닝의 발전과 함께 다양한 표준들이 주목받고 있으며 그중에서도 SCORM 표준은 자기 주도적 학습 중심에 초점을 두고 있으므로 협력학습을 지원하기 위해서는 외부 도구를 별도로 이용해야 한다. 하지만 IMS LD 표준에서는 협력 학습을 지원하기 위해 컨퍼런스 서비스를 이용하여 콘텐츠를 저작할 수 있으며, 컨퍼런스 서비스는 LD 실행 엔진에 포함되어 실행되거나 외부 도구로 실행될 수 있도록 유연성을 제공한다. 이에 본 논문에서는 LD 표준에 기반하여 협력 학습을 실행 엔진 내부에서 지원할 수 있도록 개발된 내용에 대하여 설명할 것이다. 개발된 LD 실행 엔진은 LD 표준을 준수하며, LD 콘텐츠에 기술된 협력 학습 설계 내용에 따라 협력 학습을 진행할 수 있어 설정된 역할에 따라 협력 학습에서의 권한을 달리하여 협력 학습을 진행할 수 있다는 특징을 가지고 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.66-70
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• 2013

본 논문에서는 협력하고자하는 소출력 기기들이 협력 스펙트럼 센싱 할 경우 협력 노드들이 같은 FA(False Alarm)가지고 있다 가정하며, 이때 최적의 임계값을 셋팅하고 서로 정보를 공유하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다. 협력하고자하는 모든 노드의 False alarm이 같아도 각 채널에 따라 임계값이 달라지게 된다. 임계값이 낮아지면 검출확률이 낮아지게 되고, 반대로 임계값이 높을 때 검출확률은 높아지는 특성을 가지기 때문에, 따라서 가장 높음 임계값을 선택하여 세팅하고 공유하게 된다. 이는 협력스펙트럼 센싱시 가장 높은 임계값을 공유함으로써 고정되어 있는 임계값을 보다 높은 검출성능을 보일 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.661-663
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• 2005

상업적인 추천 시스템에서 폭넓게 사용되고 있는 사용자 기반의 협력적 여과 방법 (User-Based Collaborative Filtering)은 확장성과 실시간 성능에 관련된 많은 제약을 갖는다. 이와 같은 맹점을 해결하기 위해 제안된 모델 기반의 협력적 여과 방법 (Model-Based Collaborative Filtering)은 추천은 매우 빠르지만, 모델을 구축하는 데 많은 시간이 소요되며, 사용자 기반의 협력적 여과 방법에 비해 추천의 질이 떨어지는 경향이 있다. 또한, 과거에 추천되있던 히스토리를 바탕으로 한 신뢰도 정보를 고려하는 추천 시스템은 추천의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 연구 가운데 하나이다. 본 논문에서는 사용자 기반의 협력적 여과 방법의 문제점을 개선하고 추천의 정확도를 높이기 위해, 유사한 아이템의 모델을 미리 구축하는 아이템 기반의 협력적 여과 방법 (Item-Based Collaborative Filtering)에 각 아이템의 추천에 대한 신뢰도를 고려하여 보다 효율적인 추천 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 기존 추천 시스템과의 성능 비교 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 제시한다.