콜라보레이션

Collaboratory

1989년 William Wulf에 의해 정의된 공동작업은 "벽이 없는 센터"로, 국가의 연구자들이 물리적 위치, 동료와의 상호작용, 계측 액세스, 데이터 및 계산 리소스 공유, 디지털 라이브러리의 정보 액세스에 관계없이 연구를 수행할 수 있다(Wulf, 1989년).

Bly(1998)는 "과학 공동체의 이익과 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 공동체의 이익을 결합하여 통합된 도구 지향 컴퓨팅 및 통신 시스템을 구축하여 과학 공동 작업을 지원하는 시스템"으로 정의를 정의합니다(Bly, 1998, 페이지 31).

Rosenberg(1991)는 공동작업을 과학자들이 시스템을 설계하고, 공동 과학에 참여하고, 시스템을 평가하고 개선하기 위한 실험을 수행하기 위해 서로 일하고 소통하는 실험적이고 경험적인 연구 환경으로 간주한다.

이러한 정의를 단순화하면 공동작업은 참가자가 컴퓨팅 및 통신 기술을 사용하여 공유 도구와 데이터에 액세스하고 다른 사람들과 소통하는 환경이라고 설명할 수 있습니다.

그러나 Cogburn(2003)은 광범위한 정의를 제공하고 있습니다.Cogburn(2003)은 다음과 같이 말합니다.Collaborative는 정보 및 통신 기술의 정교한 집합 이상의 것입니다.Collaborative는 사회적 프로세스, 협업 기술, 공식 및 비공식 커뮤니케이션, 규범에 대한 합의를 포함하는 새로운 네트워크화된 조직 형태입니다.nciples, values, and rules." (Cogburn, 2003, 페이지 86).

이 개념은 1984년에 도입된 Interlock 연구, Information Routing Group 및 Interlock 다이어그램의 개념과 많은 공통점을 가지고 있습니다.

다른 의미

"협동"이라는 단어는 또한 복잡한 [1]문제에 대한 해결책을 만들기 위해 한 무리의 사람들이 함께 일하는 열린 공간, 창조적인 과정을 묘사하기 위해 사용됩니다.

이 단어의 의미는 경영 교육의 변혁을 목표로 하는 50+20[2] 이니셔티브에 협력한 학자, 예술가, 컨설턴트, 학생, 활동가 및 기타 전문가 등 대규모 그룹의 비전 작업에서 비롯되었습니다.

이러한 맥락에서, 「협력」과 「실험실」의 2개의 요소를 융합하는 것으로써, 「협력」이란 말은 사람들이 콜라보레이션 이노베이션(innovation)을 탐구하는 공간의 구축을 시사한다.Katrin [3]Muff 박사가 정의한 대로, "행동 학습과 행동 연구가 힘을 합치고, 학생, 교육자, 연구자들이 현재의 딜레마에 대처하기 위해 사회의 모든 측면의 구성원들과 함께 일하는 모든 이해관계자들을 위한 열린 공간"이다.

크리에이티브 그룹 프로세스로서의 콜라보레이션의 개념과 그 적용은 책 "Collaboratory: 복잡한 문제를 해결하기 위한 공동 창조적 이해관계자 참여 프로세스"[1]에서 더욱 발전되었습니다.

협업 이벤트의 예는 협업 커뮤니티의 웹사이트와[4] 집단 [5]지능을 활용하기 위해 협업 방법을 채택한 스위스 경영대학원 로잔에 의해 제공된다.

배경

지리적인 분리의 문제는 특히 대규모 연구 프로젝트에서 나타난다.여행의 시간과 비용, 다른 과학자들과의 접촉의 어려움, 실험 장치의 통제, 정보의 분배, 그리고 연구 프로젝트의 많은 참여자들은 연구자들이 직면하는 문제들 중 몇 가지에 불과하다.

따라서 이러한 우려와 제한에 대응하여 공동작업이 시작되었습니다.그러나 개발과 구현은 그리 비싸지 않다는 것이 입증되었다.1992년부터 2000년까지의 공동 연구 개발 예산은 447,000달러에서 1,090,000달러까지 다양했으며, 총 사용 범위는 공동 연구자당 17명에서 215명까지였다(Sonnenwald, 2003).특히 소프트웨어 패키지를 구입하여 공동작업에 직접 통합할 수 없거나 요건과 기대가 충족되지 않을 때 비용이 더 많이 들었습니다.

Chin과 Lansing(2004)은 과학적 공동 연구 개발은 지금까지 도구 중심의 접근법을 취했다고 말한다.주요 목표는 특정 소프트웨어 시스템 또는 과학 기기의 공유 액세스 및 조작을 위한 도구를 제공하는 것이었습니다.기본적인 수준의 커뮤니케이션과 상호작용을 지원하는 기본적인 협업 도구(예: 텍스트 채팅, 동기 오디오 또는 화상 회의)가 부족하기 때문에 과학 공동 연구 개발 초기 몇 년 동안 도구에 대한 강조가 필요했습니다.그러나 오늘날 이러한 도구는 Microsoft NetMeeting, IBM Lotus Sametime, Mbone Videoconferencing(Chin and Lansing, 2004)과 같은 기성 소프트웨어 패키지에서 사용할 수 있습니다.따라서 콜라보레이션의 설계는 이제 일반적인 커뮤니케이션 메커니즘의 개발에서 벗어나 과학적 맥락에서 콜라보레이션의 본질에 대한 평가와 지원으로 넘어갈 수 있다(Chin & Lansing, 2004).

콜라보레이션의 진화

그 50+20[6]"경영 교육 세계에"book,[7]의 4장한 대로"용어 collaboratory 처음 1980년대 후반에 지리적 분리의 대규모 연구 프로젝트에 문제 여행하는 시간과 비용, 다른 고학자들과 함께, 접촉 실험 기구의 통제 유지에 어려움을 겪distrib과 관련하려고 노력하였다.ution많은 참가자가 있습니다.공동작업은 처음 10년 동안 프로젝트당 15~200명의 사용자를 지원하는 복잡하고 비용이 많이 드는 정보통신기술(ICT) 솔루션으로 간주되었으며 예산은 50만~1000만 달러에 달했습니다.당시 협업은 ICT 관점에서 도구 지향 컴퓨팅 요구사항을 과학계의 이익에 부합하도록 설계되어 협업 과학 및 실험에 시스템 설계 및 참여를 가능하게 하는 환경을 조성했습니다.

사용자 중심 접근법의 도입은 신속한 프로토타이핑과 개발 서클을 가능하게 하면서 공동작업의 설계 철학에 첫 번째 진화 단계를 제공했습니다.지난 10년 동안 협업의 개념은 정교한 ICT 솔루션의 개념 이상으로 확장되어 "사회 프로세스, 협업 기술, 공식 및 비공식 커뮤니케이션, 규범, 원칙, 가치 및 규칙에 대한 합의도 포함하는 새로운 네트워크 조직 형태"로 발전했습니다.공동작업은 툴 중심의 접근 방식에서 데이터 중심의 접근 방식으로 전환되어 공유 데이터 세트를 저장 및 검색할 수 있는 공통 저장소를 넘어 데이터 공유를 가능하게 되었습니다.이러한 개발은 기존의 ICT 네트워크를 사용하여 개발 및 전 세계에 배포할 수 있는 무형 상품과 서비스를 생산하는 글로벌 분산형 지식 작업으로 협업의 발전을 가져왔다.

처음에 이 공동작업은 다양한 성공 정도를 가진 과학 연구 프로젝트에 사용되었다.최근 몇 년 동안, 협업 모델은 과학적 연구와 국가적 맥락을 넘어서는 영역에 적용되어 왔다.세계 각지에서 콜라보레이션 테크놀로지가 폭넓게 받아들여짐에 따라 사회적 이해관계자들이 고립되어 해결책을 도출할 수 없는 중요한 분야에서 국제적인 협력을 도모할 수 있는 유망한 기회가 열리게 되고, 복잡한 글로벌 과제에 대처하기 위한 대규모 다분야 팀에 플랫폼을 제공할 수 있게 됩니다.

오픈 소스 기술의 등장은 공동 작업을 다음 단계로 변화시켰습니다.오픈 소스라는 용어는 1998년 Netscape Navigator 브라우저의 소스 코드 릴리스에 대한 반응으로 Palo Alto의 자유 소프트웨어 운동 그룹에 의해 채택되었다.오픈 소스는 자유로운 배포와 최종 제품의 설계 및 구현 세부 정보에 대한 액세스를 위한 실용적인 방법론을 제공하는 것 외에도 협업 철학의 패러다임 변화를 나타냅니다.이 콜라보레이션은 가상 조직 구축을 위한 실행 가능한 솔루션임이 입증되었습니다.그러나 점점 더 이 가상 공간을 현실 세계로 확장할 필요가 있습니다.우리는 또 다른 패러다임 전환을 제안합니다. 즉, 협업을 기존의 ICT 프레임워크에서 벗어나 도구 중심 및 데이터 중심 접근 방식을 넘어 본질적으로 학문을 초월한 문제 중심 접근 방식으로 전환하는 것입니다."

특징 및 고려사항

콜라보레이션의 특징 중 하나는 데이터 수집과 분석에 중점을 둔다는 것입니다.따라서 도구 공유가 아닌 데이터 공유를 지원하기 위해 협업 기술을 적용하는 것이 중요합니다.Chin과 Lansing(2004)은 데이터 공유를 효과적으로 지원하기 위해 기존의 도구 중심 접근 방식에서 데이터 중심 접근 방식으로 협업 개발의 전환을 모색하고 있습니다.이는 공유 데이터 세트의 저장 및 검색을 위한 공통 저장소를 제공하는 것 이상을 의미합니다.Chin and Lansing(2004) 상태의 콜라보레이션은 데이터 공유와 데이터 관련 지식 공유의 필요성에 의해 추진되고 있습니다.공유 데이터는 공동작업자가 데이터를 이해하고 효과적으로 적용할 수 있도록 데이터에 대한 충분한 컨텍스트가 제공되는 경우에만 유용합니다.따라서 Chin과 Lansing(2004)에 따르면 데이터 세트가 전체 데이터 공간, 애플리케이션, 실험, 프로젝트 및 과학 커뮤니티의 측면과 어떻게 관련되어 있는지를 파악하고 이해하는 것이 필수적이며, 이에 대해 언급할 수 있는 중요한 특징 또는 속성을 식별하는 것이 중요합니다.

  • 일반 데이터 세트 속성(소유자, 생성 데이터, 크기, 형식)
  • 실험 특성(데이터를 생성한 과학 실험의 조건)
  • 데이터 출처(이전 버전과의 관계)
  • 통합(전체 데이터 집합 내 데이터 하위 집합의 관계)
  • 분석 및 해석(메모, 경험, 해석 및 생성된 지식)
  • 과학적 조직(과학적 분류 또는 계층)
  • 작업(데이터 세트를 생성하거나 적용하는 조사 작업)
  • 실험 프로세스(전체 프로세스와 데이터 및 작업의 관계)
  • 사용자 커뮤니티(다른 사용자에게 데이터 세트 적용).

Henline(1998)은 실험 데이터에 대한 의사소통이 공동 작업의 또 다른 중요한 특징이라고 주장한다.Zebrafish Information Network Project(Henline, 1998)의 연구에서는 정보 교환의 역동성에 주의를 기울임으로써 공동 작업을 만드는 데 있어 중요한 과제는 기술적 문제가 아니라 사회적 문제일 수 있다는 결론을 내렸습니다."성공적인 시스템은 새로운 전자 포럼 내에서 유사한 메커니즘의 개발을 장려하면서 기존의 사회적 관습을 존중해야 한다"(Henline, 1998, 페이지 69).컴퓨터 지원 협업 학습(CSCL) 사례 연구에서도 유사한 관찰이 이루어졌다(Cogburn, 2003).저자(Cogburn, 2003)는 미국과 남아프리카의 교육 및 기타 관련 분야 연구자들을 위해 설립된 공동 연구를 조사하고 있다.주요 결과는 비록 선진국과 개발도상국이 협력하고 사회적, 문화적 장벽이 있었지만, 양측에 중요한 지적 기여가 있었다는 것이다.그는 CSCL이 성공하려면 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(CMC)과 컴퓨터 지원 협력 업무(CSCW)에서 양측에서 학습한 최고의 교훈을 이끌어내야 한다는 생각을 더욱 발전시켰다.

Sonnenwald(2003)는 과학자들과 17건의 인터뷰를 실시했고 중요한 고려사항을 밝혔다.과학자들은 협력업체가 "전략적 계획을 지원하고, 과학적 과정의 관리를 촉진하며, 과학적 결과에 긍정적 또는 중립적 영향을 미치고, 과학적 임무 수행에 장점과 단점을 제공하며, 거리에 관계없이 협력할 때 개인적인 편의를 제공할 것"을 기대하고 있다(Sonnenwald, 2003, 페이지 68).많은 과학자들은 협업을 본질적으로 조직적이고 개인적인 전략적 목표를 달성하기 위한 수단으로 보았다.다른 과학자들은 그들이 공동작업에 접근할 수 있게 되면 과학 과정이 빨라질 것이라고 예상했다.

설계 철학

Finholt(1995)는 UARC와 Medical Collaboratory의 사례 연구를 바탕으로 설계 철학을 확립한다. 즉, 협업 프로젝트는 사용자 중심 설계(UCD) 접근법에 전념해야 한다.이는 신속한 프로토타이핑과 신속한 개발 주기를 가능하게 하는 프로그래밍 환경에서 소프트웨어를 개발하겠다는 약속을 의미합니다(Finholt, 1995).협업에서 사용자 중심 설계의 결과로 시스템 개발자는 특정 시스템 또는 수정이 사용자의 작업 관행에 긍정적인 영향을 미치는 시기를 구별할 수 있어야 합니다.이러한 이해를 얻기 위한 중요한 부분은 기술이 도입되기 전에 작업이 어떻게 이루어지는지에 대한 정확한 그림을 만드는 것입니다.Finholt(1995)는 행동과학자들이 새로운 정보기술이 개발되는 실제 작업 환경을 이해하는 과제를 가졌다고 설명한다.사용자 중심 설계 노력의 목표는 이러한 관찰 결과를 설계 프로세스에 다시 주입하여 향후 변화를 평가하기 위한 기준선을 제공하고 프로토타입 개발을 위한 생산적인 방향을 밝히는 것이었다(Finholt, 1995).

Cogburn(2003)도 마찬가지로 콜라보레이션을 글로벌하게 분산된 지식작업에 관련지어 조직이 세계화와 정보사회의 출현의 기회를 이용하기 위해서는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)과 사용자 중심설계(UCD) 원칙이 중요하다고 말하고 있습니다.He(Cogburn, 2003)는 분산된 지식 작업을 "글로벌 정보통신 네트워크를 사용하여 개발 및 전 세계에 배포할 수 있는 무형 재화와 서비스를 생산하는 경제 활동"이라고 언급한다(Cogburn, 2003, 페이지 81).이러한 글로벌 정보통신 네트워크를 사용함으로써 조직은 글로벌하게 분산된 생산에 참여할 수 있습니다.즉, 세계 거의 모든 곳에 연구 개발 시설을 배치할 수 있으며, 엔지니어는 시간대, 기관 및 국경을 초월하여 협업할 수 있습니다.

평가하기

기대치를 충족시키는 것은 과학적 공동작업을 포함한 혁신 채택에 영향을 미치는 요인입니다.지금까지 구현된 협업 중 일부는 완전히 성공하지 못했습니다.Argonne National Laboratory, Wallpol Glen 콜라보레이션의 수학 및 컴퓨터 과학 부문(Henline, 1998)이 그 예입니다.이 공동작업에는 나름의 문제가 있었다.기술 및 사회적 재해가 종종 발생했지만, 무엇보다 중요한 것은 협업 및 상호 작용 요건을 모두 충족하지 못했다는 점입니다.

지금까지 수행된 평가의 대부분은 주로 사용 통계(예: 총 구성원 수, 사용 시간, 전달된 데이터 양) 또는 전통적인 과학적 결과물 생산의 직접적인 역할(예: 출판물 및 특허)에 초점을 맞추고 있다.그러나 손넨발트(2003)는 오히려 과학자들 사이의 새롭고 지속적인 관계, 그리고 그 이후의 보다 장기적인 새로운 지식의 창조와 같은 장기적이고 무형의 척도를 찾아야 한다고 주장한다.

평가에 사용되는 기준에 관계없이 공동작업에 대해 정의된 기대와 요건을 이해하는 데 초점을 맞춰야 합니다.이러한 이해 없이는 공동작업은 채택되지 않을 위험이 있습니다.

성공 요인

Olson, Teasley, Bietz 및 Cogburn(2002)은 공동 작업의 성공 요인 중 일부를 확인합니다.즉, 협업 준비 상태, 협업 인프라 준비 상태 및 협업 기술 준비 상태입니다.

Olson, Teasley, Bietz 및 Cogburn(2002)에 따르면 콜라보레이션 준비는 효과적인 콜라보레이션을 위한 가장 기본적인 전제 조건입니다.대부분의 경우 콜라보레이션 준비의 중요한 컴포넌트는 '과학 목표를 달성하기 위해 협력한다'는 개념에 기초하고 있습니다(Olson, Teasley, Bietz, Cogburn, 2002, 페이지 46).협업 인센티브, 협업의 공유 원칙 및 협업 요소와의 경험도 중요합니다.사용자 간의 상호 작용에 성공하려면 일정량의 공통 접지가 필요합니다.상호작용은 특히 문화적 차이가 있는 영역과 관련된 높은 수준의 신뢰 또는 협상을 필요로 합니다."윤리적 규범은 문화적으로 특정되는 경향이 있으며 윤리적 문제에 대한 협상에는 높은 수준의 신뢰가 필요합니다." (Olson, Taesley, Bietz, & Cogburn, 2002, 페이지 49).

콜라보레이션 인프라스트럭처의 적정성을 분석할 때 Olson, Teasley, Bietz 및 Cogburn(2002)은 최신 콜라보레이션툴이 적절하게 동작하기 위해서는 적절한 인프라스트럭처가 필요하다고 말합니다.많은 기성 애플리케이션은 최첨단 워크스테이션에서만 효과적으로 실행됩니다.인프라스트럭처의 중요한 부분은 버전 관리, 참가자 등록 및 재해 시 복구에 필요한 기술 지원입니다.통신비는 콜라보레이션 인프라스트럭처의 준비에 있어서도 중요한 요소입니다(Olson, Teasley, Bietz, Cogburn, 2002).네트워크 접속에 대한 가격 구조는 사용자가 내리는 선택에 영향을 미칠 수 있으며, 따라서 공동작업의 최종 설계와 구현에 영향을 미칠 수 있습니다.

Olson, Teasley, Bietz 및 Cogburn(2002)에 따르면 콜라보레이션 테크놀로지에 대한 대응은 테크놀로지와 인프라스트럭처뿐만 아니라 트레이닝에도 상당한 투자가 필요하다는 사실을 의미합니다.따라서 성공을 보장하기 위해서는 커뮤니티의 기술 준비 상태를 평가하는 것이 중요합니다.레벨이 너무 원시적인 경우 사용자의 지식을 최신 상태로 만들기 위해 더 많은 훈련이 필요합니다.

예

생물 과학 공동 연구

Biological Sciences Collaboratory - 데이터, 애플리케이션 및 통신을 공유할 수 있는 통합된 도구 세트를 제공합니다.

그 생물 공학 Collaboratory 퍼시픽 노스웨스트 국립 연구소(진은숙&, 랜싱, 2004년)에서(BSC) collaboratory의 포괄적으로 설명한 예를 들어 메타 데이터 수집, 전자 실험실 공책, 데이터 구조 검토 데이터 출처 추적 분석 notes,을 통해 생물학적 데이터의 공유와 분석할 수 있다.task 관리 및 과학적 워크플로우 관리.BSC는 다양한 데이터 형식을 지원하며 데이터 변환 기능을 갖추고 있으며 다른 소스(외부 데이터베이스 등)와 상호 작용 및 데이터 교환이 가능합니다.서브스크립션 기능(특정 개인이 데이터에 액세스할 수 있도록 허용)과 ID 확인, 권한 및 권한 설정 및 관리, 보안 패키지의 일부로 데이터 암호화 기능(보안 데이터 전송 보장)을 제공합니다.

데이터 프로바이던스를 통해 데이터 세트를 원래 소스로 추적할 수 있습니다.

BSC는 데이터 프로벤스 툴과 데이터 구성 툴도 제공합니다.이러한 도구를 사용하면 계층 트리가 데이터 세트의 과거 계보를 표시할 수 있습니다.이 트리뷰에서 과학자는 특정 노드(또는 전체 지점)를 선택하여 데이터 세트의 특정 버전에 액세스할 수 있습니다(Chin & Lansing, 2004).

BSC가 제공하는 태스크 관리를 통해 사용자는 특정 실험 또는 프로젝트와 관련된 태스크를 정의하고 추적할 수 있습니다.태스크에는 할당된 마감일, 우선 순위 수준 및 종속성이 있을 수 있습니다.작업을 쿼리하고 다양한 보고서를 생성할 수도 있습니다.태스크 관리와 관련하여 BSC는 표준 분석 경로를 캡처, 관리 및 제공하기 위한 워크플로우 관리를 제공합니다.과학적 워크플로우는 분석 프로세스의 단계와 이를 포함하는 데이터 세트와 도구를 캡처하고 반자동화하는 프로세스 템플릿으로 볼 수 있다(Chin & Lansing, 2004).

BSC는 과학자들이 그룹의 구성원을 정의하고 관리할 수 있도록 함으로써 프로젝트 협업을 제공합니다.따라서 보안 및 인증 메커니즘이 적용되어 프로젝트 데이터 및 애플리케이션에 대한 액세스를 제한합니다.감시 기능을 통해 구성원은 프로젝트에서 온라인으로 작업하는 다른 구성원을 식별할 수 있습니다(Chin & Lansing, 2004).

BSC는 커뮤니티 콜라보레이션 기능을 제공합니다.과학자는 데이터 포털을 통해 데이터 세트를 대규모 커뮤니티에 공개할 수 있습니다.특정 데이터에 관심이 있는 과학자를 위한 알림이 준비되어 있습니다.데이터가 변경되면 과학자는 이메일로 알림을 받습니다(Chin & Lansing, 2004).

디젤 연소 공동 작업

판셀라, 란, 양(1999)은 연소 연구를 위한 문제 해결 환경인 디젤 연소 공동 연구(DCC)를 분석했다.DCC의 주된 목표는 연소 연구자와의 정보 교환을 보다 효율적으로 하는 것이었다.연구자들은 다양한 DCC 도구를 사용하여 인터넷을 통해 협업할 것이다.이러한 툴에는 "슈퍼컴퓨터를 포함한 광범위하게 분산된 컴퓨터(분산 컴퓨팅)에서 연소 모델을 실행하기 위한 분산 실행 관리 시스템, 그래픽 실험 또는 모델링 데이터를 공유하는 웹 액세스 가능한 데이터 아카이브 기능, 협업을 촉진하는 전자 노트북 및 공유 작업 공간, v.연소 데이터의 isualization, 원격 사이트의 연구자 간의 화상 회의 및 데이터 회의." (Pancerella, Rahn, & Yang, 1999, 페이지 1)

공동 설계 팀은 다음과 같은 요건을 정의했습니다(Pancrella, Rahn, and Yang, 1999).

  • 그래픽 데이터를 쉽게 공유할 수 있는 기능
  • 모델링 전략에 대해 논의하고 모델 설명을 교환할 수 있는 능력
  • 협업 정보의 아카이브
  • 광범위하게 떨어진 위치에서 연소 모델을 실행할 수 있는 능력
  • 웹 액세스 가능한 형식으로 실험 데이터와 모델링 결과를 분석할 수 있는 기능
  • 화상 회의 및 그룹 회의 기능.

이러한 각 요건은 인터넷을 통해 안전하고 효율적으로 수행되어야 했습니다.많은 화학 시뮬레이션이 하이엔드 워크스테이션에서 몇 시간 또는 며칠 동안 실행되어 킬로바이트에서 메가바이트까지의 데이터 세트를 생성할 수 있었기 때문에 자원의 가용성은 큰 관심사였습니다.이러한 데이터 세트는 다중 변수의 동시 2-D 그림을 사용하여 시각화해야 했다(Pancerella, Rahn, and Yang, 1999).

DCC의 전개는 단계적인 접근으로 이루어졌다.첫 번째 단계는 개별 협업 도구의 반복적인 개발, 테스트 및 도입을 기반으로 했습니다.공동 작업 팀원들이 각각의 새로운 도구를 적절히 테스트한 후, 연소 연구자들에게 배포되었습니다.인프라스트럭처(화상회의 툴, 멀티캐스트라우팅 기능 및 데이터 아카이브)의 도입은 병행하여 실시되었습니다(Pancella, Rahn, & Yang, 1999).다음 단계는 협업에서 완전한 보안을 구현하는 것이었습니다.주된 초점은 쌍방향 동기 및 다방향 비동기 협업이었습니다(Pancella, Rahn, and Yang, 1999).과제는 필요한 데이터에 대한 액세스 증가와 보안 요구 사항의 균형을 맞추는 것이었습니다.마지막 단계는 대상 연구를 광범위한 공동 작업자를 포함한 여러 프로젝트로 확장하는 것이었습니다.

공동 연구팀은 지리적으로 분리된 과학자들이 가장 큰 영향을 미쳤다는 것을 알아냈다. 그들은 목표를 달성하기 위해 서로에게 진정으로 의존했다.팀의 주요 과제 중 하나는 모든 목표를 달성하기 위해 기술적, 사회적 장벽을 극복하는 것이었습니다(Pancella, Rahn, and Yang, 1999).사용자의 개방성과 유지보수가 적은 보안 콜라보레이션은 달성하기 어렵기 때문에 사용자의 피드백과 평가가 항상 필요합니다.

기타 콜라보레이션

구현되어 더 자세히 조사할 수 있는 기타 협업은 다음과 같습니다.

  • 해양생물연구소(MBL)는 생물학, 생물의학 및 생태학 연구와 교육을 위한 국제센터입니다.
  • 생물학자를 위한 협업 도구인 일리노이 대학교 Urbana-Champaign에서 개발된 생물학적 협업 환경(BioCoRE, 2004).
  • 교사 리더와 교사의 리더십을 중시하는 사람들의 가상 커뮤니티인 CTQ 콜라보러토리(Collaboratory)는 국립교육 비영리단체인 교육품질센터가 운영하고 있습니다(Berry, Byrd, & Wieder, 2013).
  • HASTAC(인문학, 예술, 과학, 테크놀로지 얼라이언스 및 협업)는 2002년 당시 Duke 대학의 학제간 연구 부교수였던 Cathy N. Davidson과 캘리포니아 대학 인문 연구소(UCHRI) 소장 David Theo Goldberg에 의해 설립되었습니다.사회과학, 미디어 연구, 예술, 테크놀로지 부문은 이러한 신념을 공유하고 누구나 참여할 수 있고 커뮤니티 구성원에게 공헌할 수 있는 새로운 종류의 조직(학술적 소셜 네트워크)을 구상하고 싶어했습니다.이들은 스탠포드 대학의 개발자 팀과 협력하여 참여형 커뮤니티 사이트(원래 디스플레이 웹사이트와 Wiki)를 코드화하고 커뮤니티 기반의 퍼블리싱 및 네트워킹 플랫폼으로 설계하기 시작했습니다.
  • San Diego Supercomputer Center에서 개발된 MICE(Molecular Interactive Collaborative Environment)는 다양한 과학 시각화 프로그램에서 캡처된 복잡한 3차원 분자 모델의 협업 액세스 및 조작을 제공합니다(Chin and Lansing, 2004).
  • 샌프란시스코 캘리포니아 대학에서 개발된 MMC(Molecular Modeling Collaboratory) – 원격 생물학자들은 의약품 설계 및 단백질 엔지니어링 등의 애플리케이션에서 3차원 분자 모델을 공유하고 대화식으로 조작할 수 있습니다(Chin and Lansing, 2004).
  • Collaboratory for Microsopic Digital Anatomy(CMDA) – 생물의학 과학자에게 전문 연구용 전자 현미경에 대한 원격 접근을 제공하기 위한 계산 환경(Henline, 1998)
  • Messiah College의 Strategic Partnerships and Applied Research는 Messiah College와 제휴한 기독교 학생, 교육자 및 전문가들로 구성된 단체로, 학문적 참여의 맥락에서 정의를 촉진하고, 가난한 사람들에게 힘을 실어주고, 적을 화해시키고, 지구를 돌보는 성서의 명령을 수행하고자 합니다.
  • Waterpol Glen – Argonne National Laboratory(Henline, 1998)의 다중 사용자 객체 지향(MU) 콜라보레이션.
  • International Personality Item Pool(IPIP) – 성격 및 기타 개인 차이에 대한 고급 척도 개발을 위한 과학적 협업(Henline, 1998)
  • TANGO – 교육 및 원격 학습, 명령 및 제어, 의료 및 컴퓨터 스티어링을 위한 협업 애플리케이션 세트(Henline, 1998).

TANGO(Henline, 1998)는 원격 학습과 건강 관리를 운영의 주요 도메인으로 가지고 있기 때문에 협업 구현을 위한 한 걸음 진전된 것이기 때문에 특별히 고려해야 한다.Henline(1998)은 원격 학습, 명령 및 제어 센터, 원격 의료 브리지 및 원격 컨설팅 도구 스위트를 위한 애플리케이션을 구현하기 위해 공동 작업이 성공적으로 사용되었다고 언급하고 있습니다.

요약

지금까지 대부분의 공동작업은 과학적 연구 프로젝트에 주로 적용되어 왔으며, 성공과 실패의 정도가 다양합니다.그러나 최근에는 국내 및 국제적 맥락에서 추가적인 과학 연구 분야에 협업 모델이 적용되고 있다.그 결과, 과학 및 산업에서의 개발 및 적용을 이해하는 데 도움이 되는 실질적인 지식 기반이 등장했습니다(Cogburn, 2003).협력 개념을 사회 및 행동 연구뿐만 아니라 개발도상국의 더 많은 과학자도 포함하도록 확장하면 잠재적으로 개념을 강화하고 분산된 지식 네트워크를 지원하는 사회적 및 기술적 요소에 대해 더 많이 배울 수 있는 기회를 제공할 수 있다(Cogburn, 2003).

지리적으로 분산된 과학 연구를 지원하기 위한 협업 기술의 사용은 세계 여러 지역에서 널리 받아들여지고 있습니다.이러한 협력은 과학 연구뿐만 아니라 중요한 분야의 국제 협력을 위한 큰 가능성을 가지고 있다.지식의 경계가 뒤로 밀리면서 문제는 점점 더 어려워지고, 종종 대규모 다원적 팀이 진전을 이루어야 합니다.이 콜라보레이션은 통신과 컴퓨팅 테크놀로지를 사용하여 거리와 시간의 제약을 완화함으로써 가상 조직의 인스턴스를 만드는 실현 가능한 솔루션으로 부상하고 있습니다.콜라보레이션은 매우 유용한 특성을 가진 기회이기도 하지만, 인간의 조직 관행에 대한 도전이기도 합니다(Olson, 2002).

「 」를 참조해 주세요.

각주

  1. ^ a b "The Collaboratory".
  2. ^ "50+20 initiative".
  3. ^ "Dr.Katrin Muff".
  4. ^ "Collaboratory community".
  5. ^ "Collaboratory at Business School Lausanne".[영구 데드링크]
  6. ^ "50+20 initiative".
  7. ^ "Management Education for the World". Archived from the original on 2015-08-23. Retrieved 2015-08-21.

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