최근 수정 시각 : 2024-12-09 04:07:21

시너지

시너지효과에서 넘어옴

1. 동반 상승 작용2. 하프라이프 2 MOD3. 디아블로 2 확장팩의 시스템4. 키보드/마우스 공유 프로그램5. 숭실대학교 창업동아리 시너지6. 다단계회사 시너지월드와이드7. 운동 제어에서의 시너지

1. 동반 상승 작용

시너지 synergy.

함께 일하다의 의미의 그리스어 συνεργία synergía, συνεργισμός가 어원이다.

1+1=3 같은 느낌으로 여럿이 뭉쳐 더 큰 힘을 낸다는 뜻. 어떤 현상의 상승 작용 결과가 피드백되면서 다시 상승 작용을 이끌게 되어, 그 현상이 점점 더 크게 일어나는 경우다. 자연계에서는 공생 또는 상생 관계에서 자주 발견할 수 있다.

보통 긍정적인 의미로 사용되는 경우가 대부분이나 어원 자체는 가치중립적이기 때문에 안 좋은 쪽으로도 사용할 수 있다.
시너지 효과에 반대되는 ' 링겔만 효과'라는 것도 있는데, 여럿이 뭉칠수록 되려 성과에 대한 1인당 공헌도가 떨어지는 것이다. 쉽게 말해서 조별과제. 현실에서는 이 링겔만 효과 때문에 둘을 붙여놔서 1+1=2를 기대했지만 1.8이나 나오면 대박인 경우가 많다보니, 나무위키에서는 1+1=2가 멀쩡히 나오는 경우도 시너지라고 쓰는 경우가 많다. 시너지 효과는 알아도 링겔만 효과라고 하면 못 알아듣는 경우가 대부분이라 보통 대중적인 표현으로 '역/안티 시너지(reverse synergy) 효과'라고 많이 부른다.

2. 하프라이프 2 MOD

스팀 상점 페이지: http://store.steampowered.com/app/17520/

고든 프리맨이 아닌 반시민군들의 시점으로 하프라이프 2의 시나리오를 진행하는 모드. 하프라이프 2의 코옵 버전이라고 생각하면 된다. 시너지라는 이름처럼 여럿이서 함께 플레이할 때 더욱 재미있으나 캠페인의 난이도가 높아졌다. 혼자서 클리어하기는 어려운 편이다.

가끔 진행 도중 중력건이 사라져버리거나, 콤바인의 보안 방벽 너머의 플러그를 중력건으로 뽑지 못하는 등의 오류가 발생해 진행이 안되는 경우가 종종 있다.

모드이기 때문에 플레이하기 위해서는 하프라이프 2를 소지하고 있어야 한다. 일부 맵은 에피소드 1, 에피소드 2 까지도 요구하기도 한다.

이와 비슷한 모드로 옵시디언 컨플릭트가 있다.

3. 디아블로 2 확장팩의 시스템

여러 개의 스킬들이 각자 다른 스킬들의 데미지 등에 보너스를 주는 시스템이다. 서로 시너지 효과가 있는 스킬들을 모조리 마스터할 경우 아스트랄한 데미지를 뽑아낼 수 있게 되었다. 이는 보스몹들이 끔살당하게 만들었으며, 시너지를 받는 스킬들만 마스터하게 되어 자연스레 시너지 효과가 없는 스킬들은 매장당하게 되었다.

4. 키보드/마우스 공유 프로그램

공식 홈페이지

S/W로 구현된 KVM 스위치 프로그램의 일종이다. 하나의 키보드/ 마우스로 여러 컴퓨터를 제어할 수 있게 해준다. 원래 오픈소스로 구현되었고, 윈도우, macOS, 리눅스, 라즈베리 파이 등 멀티 플랫폼을 지원한다는 큰 장점이 있다. 현재는 상용버전으로 변경되었다.

참고로, 시너지 오픈소스에서 포크된 배리어라는 무료 S/W가 존재한다. 그러나 업데이트가 활발하게 이루어지지는 않고 있다.

로지텍은 Logitech Flow라는 기술을 이용해 자사 무선 키보드 및 마우스의 컴퓨터 전환을 구현하고 있다. Logitech Options라는 소프트웨어를 설치해야 하며 Synergy처럼 기기들이 같은 네트워크상에 존재해야 한다. 다만, Synergy보다 안정성은 떨어진다는 평가가 많다.

5. 숭실대학교 창업동아리 시너지

파일:시너지 로고 뒷배경 x.png
창업동아리 시너지
공식 홈페이지

1995년 창단된 숭실대학교의 창업 동아리다.

6. 다단계회사 시너지월드와이드

7. 운동 제어에서의 시너지

파일:상세 내용 아이콘.svg   자세한 내용은 근육 시너지 문서
번 문단을
부분을
참고하십시오.
'시너지'라는 용어는 문자 그대로 함께 일하는 것을 의미한다. 운동 제어 학문에서 다양한 의미로 사용되어져 왔다. 근육시너지(muscle synergy) 또는 시너지(synergy)는 실험적으로 측정된 EMG 데이터를 분석하여 도출된 특정 근육 그룹을 의미한다. 즉, 여러 근육의 활성화 패턴을 시공간적으로 분석했을 때, 일정한 규칙성을 가지고 함께 활동하는 근육들의 집합을 가리킨다.