• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.19-33
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• 2018

협력적 소비는 소비에 공유 패러다임을 적용하여 자원고갈과 환경오염 문제를 완화할 수 있는 대안적 소비방식이자 공유경제 시스템 내에서 새로운 가치를 창출하는 비즈니스모델로서 의미가 있다. 협력적 소비에 참여하는 개인은 자신의 것을 공유하는 제공자가 되기도 하며 공유된 것을 사용하는 사용자가 되기도 한다. 본 연구에서는 제공자 및 사용자로서 협력적 소비에 참여하고자 하는 의도에 지각된 혜택, 주관적 규범, 참여용이성인식이 미치는 영향을 분석하였다. 전반적으로 지각된 혜택과 주관적 규범은 높게 나타난 반면, 협력적 소비 참여용이성인식은 상대적으로 낮게 나타났다. 제공자 및 사용자로서 협력적 소비에 참여할 의도는 주관적 규범과 참여용이성인식에 정적 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 소비자가 협력적 소비에 참여하는 데 주변 사람들의 지지와 자신의 능력에 대한 인식이 중요한 요인으로 작용함을 의미한다. 따라서 협력적 소비를 활성화하기 위해서는 협력적 소비에 대한 소비자의 긍정적 태도를 형성하고 협력적 소비의 필요성에 대한 사회적 공감대를 형성할 수 있는 커뮤니케이션 전략이 필요하다.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권3호
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• pp.427-449
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• 2015

네트워크 거버넌스란 시민사회를 중심으로 정부와 시장과의 네트워크를 통해 새로운 사회정치적 질서를 구축하고자 하는 참여와 협력의 과정이며, 이러한 점에서 협력적 거버넌스라는 용어가 사용될 수 있다. 특히 지방(정부) 간 협력적 거버넌스는 이중적 협력관계, 즉 지방정부들 간 협력과 각 지방 내 정부기관과 시민사회 간 협력을 전제로 한다. 그러나 협력적 거버넌스의 핵심 요소인 협력은 신뢰와 호혜성을 전제로 한 규범성이 아니라 경쟁과 대립에 바탕을 둔 전략으로 이해된다. 또한 협력적 거버넌스의 모형은 이러한 협력의 구조적 배경에 대한 분석과 절차적 과정 및 실재적 과정에 관한 고려도 포함시켜야 한다. 협력적 거버넌스에 내재된 규범성은 실제 거버넌스의 구축에는 제대로 반영되지 않을 뿐만 아니라 신자유주의적 전략을 위한 명분으로 동원되는 경향이 있다. 이러한 점을 해소하기 위하여, 협력적 거버넌스의 개념을 재구성할 필요가 있다. 즉 그람시적 관점에서 협력적 거버넌스는 '정부+시민사회'에서 동의와 저항이 동시에 작동하는 헤게모니적 거버넌스로 이해될 수 있다. 또한 오스트롬의 이론의 급진화에 바탕을 두고, 협력적 거버넌스는 자율적 의사결정 주체들의 다중심성을 만들어나가는 다중심적 거버넌스로 이해될 수 있다. 뿐만 아니라 지방들 간 협력적 거버넌스는 단지 담론적 과정이라기보다 물질적 토대를 전제로 한다는 점에서 지역들 간 연계성을 강화시킬 수 있는 경제적 상호보완성과 물적 인프라의 구축을 요구한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.179-188
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• 2007

디지털 기기 가 보편 화 되 면서 많 은 디지털 컨텐츠가 생성되고 있다. 또한, 인터넷 서비스의 발전으로 이들 컨텐츠를 과거에 비해 손쉽게 웹 상에 개제할 수 있게 되 었다. 따라서, 많은 컨텐츠를 추 천해 주기 위해 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이들 컨텐츠가 기존의 텍스트 기반에서 사진이나 동영상, 사운드 등 컴퓨터가 자동으로 내용을 파악하기 힘든 컨텐츠로 변화하면서, 내용의 파악이 필요 없 는 협력적 여 과(Collaborative Filtering)가 추천 시스템에서 유 용하게 이 용될 수 있다. 또한 web 2.0의 영향으로 컨텐츠를 분류하고 재검색을 용이하게 하기 위해 태깅(tagging)을 제공하는 서비스가 많아지고 있다. 본 논문에서는 내용 파 악이 힘든 컨텐츠의 효과적인 추천을 위해 협력적 여과(Collaborative Filtering)와 협력적 태깅(Collaborative Tagging)을 접목시킨 방법을 제안하고, 전통적인 협력적 여과 방법과 제안한 방법의 비교 실험을 통하여 협력적 여과 방법에서의 태 깅의 효과에 대 해 논한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.273-280
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• 2003

추천 시스템은 구매할 상품을 사용자가 찾는 것을 도와주는 시스템이다. 추천 시스템에서 사용되고 있는 여러 가지 방법 중에 대표적인 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 상품을 교차 추천해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 상품을 평가한 등급에 기초하고, 유사한 사용자는 평가 패턴의 유사성으로 판단된다. 순수한 협력적 여과는 사용자가 증가함에 따라서 평가 자료의 차원이 증가한다. 평가 자료의 고차원성은 자료의 희소성을 증가시켜 협력적 여과의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 SVD를 이용하여 평가 자료의 차원을 감소시켜 희소성을 최소화하는 방법을 고찰하며, 협력적 여과에 미치는 영향을 실험적으로 제시한다. 결과적으로 SVD를 이용한 협력적 방법은 순수한 협력적 여과 방법과 비교하여 충분히 정확한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.33-35
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• 2000

사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 인하여 매일 급속도로 증가하고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토해 보고 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하여 사용하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법으로 내용 기반 여과(information Filtering) 기술과 협력적 여과(Collaborative Filtering) 기술이 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 정보의 속성을 고려하지 않는다는 단점을 가지는데 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존 협력적 여과 기술과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.184-186
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• 2003

기존의 사용자 기반 협력적 필터링이 가지는 단점으로 지적되었던 희박성과 확장성의 문제를 아이템 기반 협력적 필터링 기법을 통하여 개선하려는 연구가 진행되어 왔다. 실제로 많은 성과가 있었지만. 여전히 명시적 데이터를 기반으로 하기 때문에 희박성이 존재하며, 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 사용자와 아이템의 혼합 협력적 필터링에서 Naive Bayesian 알고리즘을 이용한 추천 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 각 사용자와 아이템에 대한 유사도 검색 테이블을 생성한 후, Naive Bayesian 알고리즘으로 아이템을 예측 및 추천함으로써, 성능을 개선하였다. 성능 평가를 위해 기존의 아이템 기반 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권1호
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• pp.184-205
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• 2021

사회 운영 및 공공 정책 관리의 새로운 개념과 원리로서 거버넌스가 중시되고 영향력도 점차 강화·확산되고 있다. 다양한 거버넌스 이론과 사례 분석 연구가 활성화되는 가운데 여러 거버넌스 개념을 포용하면서 참여와 타협을 넘어 상호의존성과 책임감을 높이고 최적화된 사회적 조정 양식을 혼합·활용하여 새로운 공공 가치를 창조하는 협력적 거버넌스 개념이 주목받고 있다. 문화재 분야에서도 공공 정책 집행의 효율성과 지속가능성, 공공 서비스 확장성을 위해 거버넌스 관련 연구가 이어지고 있다. 본 연구는 협력적 거버넌스의 정부 역할론(촉진·중재·여건조성)에 주목하면서 문화재 분야 협력적 거버넌스의 운영 체계를 파악하고자 '문화재지킴이' 정책을 연구 대상으로 삼았다. 문화재 분야 거버넌스 정책의 흐름 속에서 문화재지킴이 정책의 도입과 전개 과정, 운영 방식 등을 통해 문화재지킴이 정책의 위상과 역할, 특징을 조명해보았고 협력적 거버넌스 관점에서 전반적인 참여 주체와 협력 구조, 협력 방식과 상호작용, 정책적 특징의 분석과 함께 문화재지킴이 정책의 파트너십 부문은 안셀·개쉬(Ansell & Gash) 모형의 분석틀로 활용하여 세부적인 협력 체계와 작동 방식을 확인하였다. 문화재지킴이 정책의 특징과 분석 결과를 보면 문화재 분야에서 민간 주도 또는 수평적 민관 협력의 협력적 거버넌스로 본격화된 정책적 대표성을 갖는 점, 민간 모델의 정책 도입과 연대 및 전담 조직과 전문 인력이 주요한 성공 요인으로 작용한 점, 그리고 모형 분석에서는 자원·지식의 불균형과 협력 선례 등이 참여 유인 증가의 배경이 되고 다자간 협력 지향의 개방성과 포괄성, 전담 조직의 공공 리더형 리더십과 참여기관의 오너십 확장, 협력 과정의 순서 재배열 등을 확인할 수 있었다. 한편 정책 운영의 환경과 조직, 협력 방식에서 한계를 가져 협력 중심의 포괄적인 법률적 안정성 구축, 전담 조직의 전략적 개편, 중간 지원 조직의 역량 강화와 지원, 분야별로 개별적·다자간 협의체 운영 등의 활성화 방안을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.309-312
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• 2003

추천 시스템을 위한 여과 기술에는 협력적 여과, 내용기반 여과 등이 있다. 협력적 여과 방법은 적용이 용이한 반면 회소성 문제와 초기 평가 문제가 있으며, 내용기반 여과는 정보의 질을 구분하는 것이 어려워 효과가 적다는 단점이 있다. 신경망 기반 협력적 여과 방법은 이러한 문제를 해결하고 있지만, 사용자의 수가 많아지면 모델이 커져 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과의 효율성을 높이기 위해 상관도를 고려하는 신경망 기반 협력적 여과를 제안한다. 여기서 상관도란 피어슨 상관계수를 이용하여 구해진 상관계수의 절대값을 의미하며 상관도가 높다라는 것은 상관계수의 절대값이 1에 가까운 경우를 말한다. 본 논문에서는 EachMovie 데이터를 이용하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1062-1072
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• 2004

협력적 여과 시스템은 ｛사용자-문서｝의 행렬을 기반으로 사용자에게 웹 문서를 추천하는 데 있어서 효율적인 시스템이다. 그러나 협력적 여과 시스템은 초기 평가 문제와 희박성으로 인하여 추천의 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 사용자 프로파일을 생성시킴으로써 자동으로 선호도를 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 프로파일은 협력적 여과 시스템에서의 ｛사용자-문서｝ 행렬을 기반으로 생성된 사용자 프로파일에 내용 기반 여과 시스템에서 연관 피드백을 이용하여 생성한 사용자 프로파일을 상호정보의 방법에 의해 병합함으로써 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일이다. 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일을 정규화시키고, 정규화한 프로파일을 협력적 여과 시스템의 ｛사용자-문서｝ 행렬에 반영함으로써 자동으로 선호도를 평가한다. 제안된 방법은 사용자가 웹 문서에 대해서 선호도를 평가한 데이터베이스에서 평가되었으며, 기존의 방법보다 보다 효율적임을 증명한다.