[논문]개방형협업 참여자의 지식창출·지식공유 구조와 혁신 성과: 오픈소스 소프트웨어 개발 커뮤니티를 중심으로

구경모; 백현미; 이새롬

doi:10.15813/kmr.2017.18.4.012

개방형협업 참여자의 지식창출·지식공유 구조와 혁신 성과: 오픈소스 소프트웨어 개발 커뮤니티를 중심으로
The Impact on Structures of Knowledge Creation and Sharing on Performance of Open Collaboration: Focus on Open Source Software Development Communities 원문보기

지식경영연구 = Knowledge Management Research, v.18 no.4, 2017년, pp.287 - 306

구경모 (한양대학교 정보사회학과) , 백현미 (한양대학교 정보사회학과) , 이새롬 (서울대학교 경영연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

This research focus on the effect of developers' participation structure in knowledge creation and knowledge sharing activities in open source software development projects. Based on preferential selection theory, hypotheses of relationship between a developers' concentration of knowledge creation/sharing activities and collaboration performance was derived. To verify the hypotheses, we use the Gini coefficient in the commit contribution of the developers (knowledge creation) and the centralization index in the repository issue network (knowledge sharing network). Using social network analysis, this paper calculates centralization index from developers in the issue boards in each repository based on data from 837 repositories in GitHub, a leading open source software development platform. As a result, instead of all developers creating and sharing knowledge equally, only a few of developers creating and sharing knowledge intensively further improve the performance of the open collaboration. In other words, a few developers predominantly providing commit and actively responding to issues raised from other developers enhance the project performance. The results of this study are expected to be used by developers who manage open source software project as a governance strategy, which could improve the performance of open collaboration.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

기존의 기업들이 많은 보상을 통해서 지식노동자들의 동기부여를 제시하여도 성과에 한계가 있었던 시점에, 자발적 기여를 통하여 만들어진 OSS가 기능적으로 뒤쳐지지 않는 결과물을 창출해내자, 많은 기업들이 OSS에 참여하는 개발자들의 동기에 대하여 관심을 가지기 시작했다. 따라서 기존의 많은 연구들이 OSS에 참여하는 개발자들의 자발적 기여에 대한 동기를 연구하였다. OSS의 주요 연구들은 개발자들의 자발적 기여의 원인을 내적 동기와 외적 동기로 분류하여 살펴보았다.
그러나 자발적 참여로 프로젝트가 운영되더라도 프로젝트별로 운영성과가 상이하기 때문에 운영성과에 영향을 미치는 설명 요인을 밝힐 필요성이 증대되었다(이새롬 외, 2016; 이새롬 외, 2017). 따라서 본 연구에서는 OSSD 개발자들의 참여활동에 있어서의 구조가 혁신 성과에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 다양한 연구들이 개발자들의 참여의 차이로 형성된 조직구조가 개방형협업 성과에 미치는 영향들을 설명하고자 하였다(Brooks, 1995; Benbunan-Fich et al.
(2009)는 OSSD 프로젝트 중에서 58%는 개발 단계, 22%는 계획 단계, 17%는 개발 이전 단계의 상태에 머물렀음을 밝혔다. 따라서 본 연구에서는 OSSD의 대표적인 플랫폼인 깃허브(www.github.com)를 중심으로 개발자들의 참여 활동을 지식창출과 지식공유 활동으로 구분하고, 이를 통하여 형성된 조직구조가 OSSD의 혁신성과에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
하지만, 많은 수의 OSSD가 실패로 끝나기 때문에, 본 연구에서는 OSSD의 혁신성과 에 영향을 미치는 요인을 밝히고 개발자들의 노력과 시간이 실패로 연결되지 않기 위한 전략적 제언을 제시하 고자 하였다. 마지막으로 본 연구에서는 선호적 선택을 중심으로 개발자들이 OSSD 커뮤니티에서 하는 참여 활동을 설명하고자 하였다. 개방형협업은 개발자들의 자발적 기여와 자신의 동기나 실력에 부합하게 참여 활동을 하기 때문에, 정해진 의무나 참여의 형태가 없다.
본 연구는 개발자들이 OSSD 참여 활동을 통해 형성된 구조와 혁신성과와의 관계를 깃허브 데이터를 통하여 실증적으로 분석하였다. 해당 분석을 위하여 OSSD 참여 활동을 지식창출 활동과 지식공유 활동으로 구분 하였으며, 소수에 집중된 조직구조는 지니계수와 사회 연결망분석을 통한 중심화지수로 측정하였다.
본 연구는 사회교환이론 중 선호적 선택 이론을 중심으로 조직구조와 혁신 성과와의 관계를 설명하고자 하였다. 많은 프로젝트가 개발자들 참여의 부족으로 실패하는 상황에서 개발자들은 참여하고자 하는 프로젝트를 무작위로 결정하기 보다는 전략적으로 선택하려 할 것이다(Prahl et al.
본 연구는 자발적 기여나 자원의 교환이 특정 소수에 집중되어 일어나는 현상을 선호적 선택(Preferential attachment)을 통하여 설명하고자 한다. 선호적 선택은 사회적 연결망에서 노드와 링크들이 무작위로 연결되는 것이 아니라 상대적으로 많은 연결을 가지고 있는 노드들을 연결 대상으로 선택하게 되어 소수의 노드들에 집중적으로 많은 링크가 형성된다는 현상을 설명한다(Barabási & Albert, 1999; 이원재, 2011).
선호적 선택은 사회적 연결망에서 노드와 링크들이 무작위로 연결되는 것이 아니라 상대적으로 많은 연결을 가지고 있는 노드들을 연결 대상으로 선택하게 되어 소수의 노드들에 집중적으로 많은 링크가 형성된다는 현상을 설명한다(Barabási & Albert, 1999; 이원재, 2011). 본 연구에서는 선호적 선택 현상을 기반으로 개발자들의 참여 활동을 통하여 형성된 OSSD 프로젝트의 조직구조가 소수에 집중되었는지에 따라 혁신성과에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다.
이 연구에서는 개발자들의 참여 활동 중 지식창출 활동을 통한 조직구조와 프로젝트의 성과간의 관계를 도출하고자 한다. 기존의 연구에서는 소수 개발자에 집중된 조직 구조와 혁신 성과의 관계에 대한 다양한 결론을 도출하였다.
기존의 연구들은 대부분 OSSD에 참여하는 개발자들이 왜 자발적 기여를 하는지에 대한 동기에 집중하고 있다. 하지만, 많은 수의 OSSD가 실패로 끝나기 때문에, 본 연구에서는 OSSD의 혁신성과 에 영향을 미치는 요인을 밝히고 개발자들의 노력과 시간이 실패로 연결되지 않기 위한 전략적 제언을 제시하 고자 하였다. 마지막으로 본 연구에서는 선호적 선택을 중심으로 개발자들이 OSSD 커뮤니티에서 하는 참여 활동을 설명하고자 하였다.

가설 설정

연구가설 1: 개발자들의 지식창출 활동이 멱함수 형태를 띌수록 프로젝트의 혁신성과가 더 좋을 것이다.
연구가설 2: 개발자들의 지식공유 활동이 멱함수 형태를 띌수록 프로젝트의 혁신성과가 더 좋을 것이다.
본 연구에서는 각 개발자를 노드로 보고 동일한 이슈 게시판에 글을 쓰고 응답을 하는 행위를 개발자간 링크가 형성된 것으로 간주하였다. 이때, 이슈 게시판에서 질문을 올리는 참여자에게는 내향 연결 관계, 이에 대해서 응답을 하는 사람은 외향 연결 관계가 형성되는 것으로 가정하였다. <그림2-a>에서는 깃허브의 이슈 게시판에 개발자들이 의견을 제시하고 답변을 다는 구조를 예시로 제시하였다.

제안 방법

세부적으로, 사회연결망분석을 사용한 다양한 분석 방법 중, 네트워크 단위의 중심구조 분석을 실시하여 네트워크 구조 내에서 개발자의 역할을 측정하였다. 네트워크 중심성 분석은 크게 연결중심성(degree centrality), 매개중심성(betweenness centrality), 그리고 근접중심성(closeness centrality)의 세 가지를 들 수 있으며(Scott, 1988), 본 연구에서는 연결중심성에 근거한 중심구조 분석을 실시하였다. 연결중심성은 한 노드에 직접적으로 연결되어 있는 노드의 개수를 의미하며, 연결된 노드의 수가 많을수록 연결중심성이 높아지게 된다.
실제로 히스토그램에서 분포를 확인한 결과 정규분포를 따르지 않음을 확인할 수 있었다. 따라서 성과 변수에 자연로 그를 취하여 정규성을 확보하고(왜도 값 0.68) 이를 종속변수로 활용하였다. <표 3>은 최종적으로 도출된 변수들의 기술통계량을 나타낸다.
작업 과정에서 필요한 다른 개발자들과의 의사소통을 위하여 메신저와 SNS 등 다양한 커뮤니케이션 기능을 갖추었으며, 즐겨찾기 기능을 통해 관심이 가는 프로젝트의 진행 사항에 대한 알림을 받을 수 있다. 또한 프로젝트의 전반적인 정보를 직관적으로 파악할 수 있는 다양한 수치와 시각화 정보를 제공한다.
이 연구는 다음과 같은 측면에서 학문적 함의를 갖는다. 먼저, 개방형협업을 수행하는 커뮤니티의 조직구조가 성과에 미치는 기존의 상반된 결론에 대한 검증을 지식창출과 지식공유 활동의 두가지 측면에서 검증하였다. 기존의 연구에서는 개방형협업 커뮤니티의 경우, 조직구조가 평등할수록 혁신성과에 긍정적인 영향을 미치거나 반대로 부정적인 영향을 미친다는 논란이 있어왔다.
<표 5>는 연구가설 2를 검증하기 위한 위계적 회귀 분석 결과를 정리한 표이다. 모델 1에서는 이슈 게시판의 지식공유 참여자수가 혁신성과에 미치는 영향을 살펴보았다. F는 200.
는 연구가설 1을 검증하기 위한 위계적 회귀분석 결과이다. 모델 1에서는 지식창출 참여자의 수가 혁신성과에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과 F는 334.
, 1996; 박현정 & 신경식, 2014). 본 연구는 OSSD 개발자들의 참여 활동을 직접적으로 소프트웨어에 필요한 코드를 제시하는 지식창출 활동과 협업 과정에서 개발자들 간의 커뮤니케이션을 통하여 이루어지는 지식공유 활동으로 나누었다. 지식창출 활동은 직접적으로 OSSD의 성과에 영향을 주는 주요 활동이다.
사회연결망이론에서 행위자는 노드(node)로, 그들 간의 연계는 링크(link)로 표현되며, 링크의 방향에 따라서 내향성과 외향성으로 나뉜다. 본 연구에서는 각 개발자를 노드로 보고 동일한 이슈 게시판에 글을 쓰고 응답을 하는 행위를 개발자간 링크가 형성된 것으로 간주하였다. 이때, 이슈 게시판에서 질문을 올리는 참여자에게는 내향 연결 관계, 이에 대해서 응답을 하는 사람은 외향 연결 관계가 형성되는 것으로 가정하였다.
세부적으로, 사회연결망분석을 사용한 다양한 분석 방법 중, 네트워크 단위의 중심구조 분석을 실시하여 네트워크 구조 내에서 개발자의 역할을 측정하였다. 네트워크 중심성 분석은 크게 연결중심성(degree centrality), 매개중심성(betweenness centrality), 그리고 근접중심성(closeness centrality)의 세 가지를 들 수 있으며(Scott, 1988), 본 연구에서는 연결중심성에 근거한 중심구조 분석을 실시하였다.
연구가설 1의 검증을 위해 지식창출 참여자수를, 연구가설 2 검증을 위해 지식공유 참여자수를 통제변수로 추가하여 정교한 분석을 하고자 하였다. 최종적으로 분석에 사용된 변수는 <표 2>와 같다.
이 연구는 지식공유 네트워크에서 타 개발자가 제시한 의견에 대해서 자신의 지식을 공유하는 참여자의 역할에 주목하였기 때문에 네크워크의 외향성을 분석의 대상으로 하였다. 지식공유 집중도는 837개 각각의 프로젝트 이슈 게시판의 네트워크에 대하여 사회연결망분석을 실시하고 외향 연결중심화지수(group out-degree centralization)를 산출하여 이를 변수로 활용하였다. 중심성이 특정 노드가 연결망 내에서 얼마나 중심적인 위치를 차지하였는가에 초점을 맞춘다면, 중심화지수는 연결망 전체가 얼마나 중앙 집중적인 구조를 가졌는지 또는 연결망이 얼마나 한 노드를 중심으로 결속되었는지에 초점을 맞춘다(김용학, 2003).
본 연구는 개발자들이 OSSD 참여 활동을 통해 형성된 구조와 혁신성과와의 관계를 깃허브 데이터를 통하여 실증적으로 분석하였다. 해당 분석을 위하여 OSSD 참여 활동을 지식창출 활동과 지식공유 활동으로 구분 하였으며, 소수에 집중된 조직구조는 지니계수와 사회 연결망분석을 통한 중심화지수로 측정하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다.

대상 데이터

깃허브에서 제공하는 응용 프로그래밍 인터페이스(API: application programming interface)와 프로그래밍 언어인 파이썬을 바탕으로 웹크롤러를 구축하여 2014년 2월부터 2015년 2월까지 생성된 깃허브 프로젝트 저장소인 리퍼지토리를 대상으로 데이터를 수집하였다. 그 중에서 생성된 후 일주일 동안 그 리퍼지토리를 즐겨찾기(starring)한 개발자수가 5명 이상이고 프로젝트의 성과가 유의미하게 측정될 수 있는 8개월 이상 운영된 저장소를 선별하였다. 최종적으로 협업의 최소단위인 참여자 수가 2명 이상인 837개의 프로젝트 저장소를 분석 대상으로 선정하였다.
깃허브에서 제공하는 응용 프로그래밍 인터페이스(API: application programming interface)와 프로그래밍 언어인 파이썬을 바탕으로 웹크롤러를 구축하여 2014년 2월부터 2015년 2월까지 생성된 깃허브 프로젝트 저장소인 리퍼지토리를 대상으로 데이터를 수집하였다. 그 중에서 생성된 후 일주일 동안 그 리퍼지토리를 즐겨찾기(starring)한 개발자수가 5명 이상이고 프로젝트의 성과가 유의미하게 측정될 수 있는 8개월 이상 운영된 저장소를 선별하였다.
본 연구에서는 실증 분석을 위하여 파이썬(Python)을 사용한 웹크롤러를 이용해 오픈소스 소프트웨어(OSS: open source software)의 대표적 플랫폼인 깃허브(Github)에서 837개의 리퍼지토리(repository)에 대한 데이터를 수집하였다. 리퍼지토리는 하나의 OSS가 개발되는 프로젝트를 의미한다.
분석대상인 837개의 저장소를 대상으로 변수들의 기술통계 분석을 실시하였다. 프로젝트들의 평균 커밋수는 약 135회이고 최소값은 2부터 최대값은 6,092회로 나타났다.
수집된 데이터로는 프로젝트의 생성날짜, 프로젝트의 커밋수, 참여하고 있는 개발자 정보와 각 프로젝트에서 이루어진 이슈 관련 데이터인 이슈 생성 날짜, 게시자 및 댓글 현황 등의 정보를 포함한다.
연결중심성은 한 노드에 직접적으로 연결되어 있는 노드의 개수를 의미하며, 연결된 노드의 수가 많을수록 연결중심성이 높아지게 된다. 이 연구는 지식공유 네트워크에서 타 개발자가 제시한 의견에 대해서 자신의 지식을 공유하는 참여자의 역할에 주목하였기 때문에 네크워크의 외향성을 분석의 대상으로 하였다. 지식공유 집중도는 837개 각각의 프로젝트 이슈 게시판의 네트워크에 대하여 사회연결망분석을 실시하고 외향 연결중심화지수(group out-degree centralization)를 산출하여 이를 변수로 활용하였다.
그 중에서 생성된 후 일주일 동안 그 리퍼지토리를 즐겨찾기(starring)한 개발자수가 5명 이상이고 프로젝트의 성과가 유의미하게 측정될 수 있는 8개월 이상 운영된 저장소를 선별하였다. 최종적으로 협업의 최소단위인 참여자 수가 2명 이상인 837개의 프로젝트 저장소를 분석 대상으로 선정하였다. 수집된 데이터로는 프로젝트의 생성날짜, 프로젝트의 커밋수, 참여하고 있는 개발자 정보와 각 프로젝트에서 이루어진 이슈 관련 데이터인 이슈 생성 날짜, 게시자 및 댓글 현황 등의 정보를 포함한다.

데이터처리

가설 검증을 위해 위계적 회귀분석을 사용하였다. 위계적 회귀분석은 연구자가 보고자 하는 변수를 차례로 투입함으로써 통제변수들의 영향력을 제외한 상태에서 독립변수의 영향력을 검출할 때 사용하는 방법이다(이일현, 2014).
깃허브 이슈의 지식공유 집중도를 산출하기 위해서는 사회연결망분석을 실시하였다. 사회연결망분석은 연결망에서 개체간의 연결 및 구조를 시각화, 계량화하여 사회연결망이론을 실증적으로 검증하는 분석 방법이다(김용학, 2003).
리퍼지토리는 하나의 OSS가 개발되는 프로젝트를 의미한다. 수집된 실제 데이터를 활용하여 개발자의 지식창출 활동에 대한 지니계수 생성과 지식공유 활동에 대한 사회연결망분석을 수행하였다. 이 데이터를 바탕으로 OSSD 참여 활동인 지식창출 활동과 지식공유 활동에서 형성된 조직 구조가 OSSD 성과에 어떠한 영향을 주었는지 살펴보기 위해 위계적 회귀분석을 수행하였다.
수집된 실제 데이터를 활용하여 개발자의 지식창출 활동에 대한 지니계수 생성과 지식공유 활동에 대한 사회연결망분석을 수행하였다. 이 데이터를 바탕으로 OSSD 참여 활동인 지식창출 활동과 지식공유 활동에서 형성된 조직 구조가 OSSD 성과에 어떠한 영향을 주었는지 살펴보기 위해 위계적 회귀분석을 수행하였다. 그 결과, 지식창출과 공유 활동 모두 소수에 집중되는 구조일수록 OSSD 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이론/모형

이러한 기존 연구를 바탕으로 프로젝트 전체의 커밋수를 혁신성과로 조작적 정의하였다. 지식창출 집중도의 경우 837개 프로젝트 각각에서 참여자들의 개별 커밋수에 대한 지니계수(gini coefficient)를 산출하여 변수로 활용하였다. 지니계수란 현재 가장 널리 사용되는 불평등의 정도를 나타내는 통계적 지수로서(Yitzhaki, 1979), 소득 분배의 불평등함 외에도 부의 편중이나 에너지 소비에서와 같이 다양한 분야에서 활용된다.

성능/효과

이 데이터를 바탕으로 OSSD 참여 활동인 지식창출 활동과 지식공유 활동에서 형성된 조직 구조가 OSSD 성과에 어떠한 영향을 주었는지 살펴보기 위해 위계적 회귀분석을 수행하였다. 그 결과, 지식창출과 공유 활동 모두 소수에 집중되는 구조일수록 OSSD 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 이러한 논란에 대하여, 지식창출과 지식공유 활동 측면에서 소수에 집중된 구조를 가진 커뮤니티일수록 혁신성과에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 제시하였다. 둘째, OSSD 참여 동기에서 더 나아가 OSSD의 혁신성과에 영향을 미치는 요인을 밝힐 수 있었다. 기존의 연구들은 대부분 OSSD에 참여하는 개발자들이 왜 자발적 기여를 하는지에 대한 동기에 집중하고 있다.
모델 1에 이어 외향연결중심화지수로 측정된 지식공유 집중도 변수가 추가로 투입된 모델 2의 경우 전체 모델은 통계적으로 유의하였다. 모델 2의 설명력은 모델 1에 비해 5.1%p만큼 높아진 것으로 나타났으며, 지식공유가 소수의 개발자에게 집중될수록 혁신성과에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다(연구가설 2 지지).
001)로 통계적으로 유의하였다. 모델 2의 전체 R²는 0.565로, 모델 1에 비해 설명력이 28.0%p만큼 더 증가한 것으로 나타났으며, 지식창 출 참여가 소수의 개발자에게 집중될수록 혁신성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(연구가설 1 지지).
하지만 이러한 개방형협업이 어떻게 운영될 경우 성공적 혁신 성과를 이끌어낼 수 있는지에 대한 논의는 부족하다. 본 연구를 통해 프로젝트의 성공적인 성과를 위하여서는, OSSD가 지향하는 목표를 명확히 하여 보다 실력이 좋은 개발자가 적극적으로 참여할 수 있게 지원하고, 이슈 게시판을 통하여 적극적으로 답변을 달아주는 전략을 통해 지식공유를 활성화 시킬 수 있음을 확인하였다. OSSD 프로젝트를 이끄는 리더들 더 나아가 다양한 형태의 개방형협업을 이끄는 리더들이 본 연구의 결과를 실무적 가이드라인으로 활용할 수 있을 것이다.
기존의 연구에서는 개방형협업 커뮤니티의 경우, 조직구조가 평등할수록 혁신성과에 긍정적인 영향을 미치거나 반대로 부정적인 영향을 미친다는 논란이 있어왔다. 본 연구에서는 이러한 논란에 대하여, 지식창출과 지식공유 활동 측면에서 소수에 집중된 구조를 가진 커뮤니티일수록 혁신성과에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 제시하였다. 둘째, OSSD 참여 동기에서 더 나아가 OSSD의 혁신성과에 영향을 미치는 요인을 밝힐 수 있었다.
6% 설명하고 있는 것으로 나타났다. 이슈 게시판의 지식공유 연결망에 참여한 참여자수는 혁신성과에 정(+)의 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 모델 1에 이어 외향연결중심화지수로 측정된 지식공유 집중도 변수가 추가로 투입된 모델 2의 경우 전체 모델은 통계적으로 유의하였다.
5% 설명하고 있는 것으로 나타났다. 지식창출 참여자 수의 증가는 프로젝트의 성과에 정(+)의 유의한 영향을 보이는 것으로 나타났다. 지니계수로 측정된 지식창출 집중도 변수가 추가로 투입된 모델 2의 경우 F는 544.
이 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 지식창출에 있어서 소수 개발자의 비중이 높은 조직구조일수록 혁신성과에 긍정적인 영향을 미친다. OSSD 참여가 선택적으로 이루어지는 상황에서 개발자들은 프로젝트 참여의 결정에 있어 전략적인 성향을 갖는다.

후속연구

본 연구를 통해 프로젝트의 성공적인 성과를 위하여서는, OSSD가 지향하는 목표를 명확히 하여 보다 실력이 좋은 개발자가 적극적으로 참여할 수 있게 지원하고, 이슈 게시판을 통하여 적극적으로 답변을 달아주는 전략을 통해 지식공유를 활성화 시킬 수 있음을 확인하였다. OSSD 프로젝트를 이끄는 리더들 더 나아가 다양한 형태의 개방형협업을 이끄는 리더들이 본 연구의 결과를 실무적 가이드라인으로 활용할 수 있을 것이다.
하지만 사회과학에서 중요하게 다루는 변수들을 함께 투입하여 정교하게 분석할 수 없다는 한계도 동시에 갖는다. 따라서 향후 연구에서는 깃허브 플랫폼에서 직접 수집할 수 없는 변수를 구하기 위해 깃허브 개발자를 대상으로 추가적 설문을 실시한다면 더욱 구체적인 연구 가설 검증이 가능할 것이다. 또한, 패널 데이터를 이용하여 시간의 흐름에 따른 개발자와 프로젝트의 변화 과정을 살펴보지 못한 점도 한계로 작용한다.
이를 통해 다른 개발자의 보상에 대한 인식을 강화시켜 선호적 선택에 의한 참여를 이끌어 낼 수 있다. 또한 깃허브에서 개발자는 신뢰할만한 파트너를 확보하고자 하므로 활발하게 참여하는 소수와 유대 형성 차원에서 다른 개발자로부터 참여를 이끌어 낼 수 있을 것이다. 이러한 논리를 바탕으로 다음의 연구가설 1을 도출할 수 있다.
또한 후속적 참여자는 기존 참가자와의 관계에서 교환관계의 불균형으로 인한 지위의 위협을 경험하므로 관계에서 이탈 할 수 있음을 보여준 연구도 존재한다(이원재, 2011). 이러한 시간의 흐름에 따른 OSSD 개발자들의 참여에 있어서의 변화 과정을 깃허브 패널 데이터를 통해 분석할 수 있다면 더욱 깊이 있는 논의와 이해가 가능할 것이라 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	개방형협업은 무엇인가?	개방형협업이란 불특정 다수의 외부 자원을 활용하여 혁신 성과를 이루는 협업 방법이다(강신형 외, 2016). 최근에는 기업뿐만 아니라 민간이나 정부 등 다양한 주체들이 적극적으로 개방형협업을 활용하고 있다.
	OSS를 보다 효율적으로 개발하기 위해서 사용되는 대표적인 개발 플랫폼은 무엇인가?	OSS를 보다 효율적으로 개발하기 위해서 최근에는 개발 플랫폼이 서비스화되었다. 소스포지와 깃허브 등이 대표적인 OSSD 플랫폼이다. 깃허브는 2008년 처음 서비스가 시작되었으며, 2017년 4월에는 2000만여명의 사용자가 활동하며 5700만여개의 프로젝트가 개설된 OSSD 플랫폼이다(Wikipedia, 2017a).
	개방형협업을 통하여 만들어지는 대표적인 예시는 무엇인가?	개방형협업을 통하여 만들어지는 대표적인 예시로 OSS가 있다. OSS란 소프트웨어를 개발하는데 필요한 소스코드가 모두에게 공개되어 이를 자유롭게 수정하고 활용하여 만든 소프트웨어를 말한다(Jaeger & Metzger, 2002).

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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