KR102139141B1 - 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법 - Google Patents

크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법 Download PDF

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Abstract

크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법이 제공된다. 상기 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법은 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소를 파악하는 단계; 작업자의 이전 프로젝트 참여 이력을 추출하는 단계; 상기 작업자의 상기 이전 프로젝트에 포함된 기능요소를 추출하는 단계; 상기 이전 프로젝트에 포함된 기능요소 중에서 상기 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소에 대해, 각 기능요소별 평균 작업시간을 추출하는 단계; 상기 추출된 각 기능요소별 평균 작업시간과 상기 작업자가 이전 프로젝트에서 각 기능요소를 이용하여 수행한 작업수를 기반으로, 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계; 및 산출된 상기 작업자의 상기 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기반으로 하여 상기 작업자를 선별하는 단계;를 포함한다.

Description

크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법{METHOD FOR SELECTING WORKER ACCORING TO FEATURE OF PROJECT BASED ON CROWD SOURCING}
본 발명은 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법에 관한 것이다.
최근, 기업 활동의 일부 과정에 일반 대중을 참여시키는 크라우드 소싱 기반으로 많은 양의 데이터를 수집 및 가공하는 기업이 늘고 있다. 즉, 기업은 하나의 프로젝트를 오픈하여 일반 대중, 즉 작업자가 해당 프로젝트에 참여하게 함으로써, 작업자에 의해 완료된 작업 결과물을 통해 필요한 정보를 수집하게 된다.
이때, 기업은 보다 효율적이고 정확한 정보를 수집하기 위해, 오픈 예정인 프로젝트의 종류를 구분하여 적절한 작업자에게 배정해야 한다.
기존에는, 오픈 예정인 프로젝트의 템플릿 종류, 난이도, 작업 종류 등을 기설정된 항목으로 구분하여, 구분된 프로젝트의 속성과 기능에 적절한 작업자를 평가하여 매칭하는 방식으로 작업자에게 프로젝트를 배정했다.
하지만, 기설정된 항목으로 프로젝트를 구분하는 경우는, 프로젝트의 속성과 기능에 대해 조금만 예외가 생겨도 항목을 무한으로 추가해야 하는 문제점이 있다.
또한, 오픈 예정인 프로젝트가 A/B/C의 항목으로 구분된 경우, 이전에 완료된 프로젝트들 중에서 A/B/C로 구분된 프로젝트가 없다면, 즉, 오픈 예정인 프로젝트와 완전히 같은 프로젝트가 이전 프로젝트 중에 없다면, 오픈 예정인 프로젝트의 작업자 풀(pool) 생성 시, 이전 프로젝트들의 외부 요소들을 오픈 예정인 프로젝트의 작업자 매칭을 위한 평가요소에 포함해야 한다는 문제점이 있다.
또한, 프로젝트를 구분하기 위한 분류 항목들을 트렌드에 맞게 수동으로 업데이트를 해주어야 한다는 번거로움이 있으며, 만약, 분류 항목들을 주기적으로 업데이트 하지 않으면, 동일한 프로젝트임에도 불구하고 다른 항목으로 분류될 수 있다는 문제점이 있다.
공개특허공보 제10-2014-0095956호, 2014.08.04
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기존의 항목별로 오픈예정 프로젝트 자체를 분류하여 작업자를 매칭하는 방식이 아닌, 하나의 오픈예정 프로젝트의 작업에 필요한 기능요소별로 분류하여 작업자를 평가하고 선별할 수 있는 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법은 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소를 파악하는 단계; 작업자의 이전 프로젝트 참여 이력을 추출하는 단계; 상기 작업자의 상기 이전 프로젝트에 포함된 기능요소를 추출하는 단계; 상기 이전 프로젝트에 포함된 기능요소 중에서 상기 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소에 대해, 각 기능요소별 평균 작업시간을 추출하는 단계; 상기 추출된 각 기능요소별 평균 작업시간과 상기 작업자가 이전 프로젝트에서 각 기능요소를 이용하여 수행한 작업수를 기반으로, 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계; 및 산출된 상기 작업자의 상기 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기반으로 하여 상기 작업자를 선별하는 단계;를 포함한다.
또한, 각 기능요소별 평균 작업시간은 해당 기능요소를 이용한 작업의 난이도가 고려된 것일 수 있다.
또한, 상기 기능요소는 프로젝트를 수행하기 위한 작업 툴(tool)에 기반하여 결정되는 것일 수 있다.
또한, 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계는, 제1 기능요소의 평균 작업시간과 제1 기능요소를 이용하여 수행된 작업수을 곱하여 제1 작업시간을 산출하는 단계; 제2 기능요소의 평균 작업시간과 제2 기능요소를 이용하여 수행된 작업수를 곱하여 제2 작업시간을 산출하는 단계; 제n 기능요소(n은 자연수)의 평균 작업시간과 제n 기능요소를 이용하여 수행된 작업수를 곱하여 제n 작업시간(n은 자연수)을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 제1 작업시간, 제2 작업시간,…,제n 작업시간을 합하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 기능요소, 상기 제2 기능요소,…,상기 제n 기능요소 중 복수의 기능요소가 동일한 작업 툴을 기반으로 하여 결정된 경우, 상기 복수의 기능요소는 포함된 이전 프로젝트가 각각 상이한 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계는, 작업자에 의해 특정 기능요소를 이용하여 수행된 작업수가 해당 기능요소의 평균 작업수 이하인 경우, 해당 기능요소를 이용하여 수행된 작업수의 값을 0으로 하여, 해당 기능요소의 작업시간의 영향도를 줄이는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계는, 특정 기능요소를 이용하여 수행된 작업수를 기반으로 작업자들을 나열했을 때, 상기 작업자의 순위가 미리 정해진 기준 이하인 경우, 해당 기능요소를 이용하여 수행된 작업수의 값을 0으로 하여, 해당 기능요소의 작업시간의 영향도를 줄이는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 작업자를 선별하는 단계는, 복수의 작업자들을 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기준으로 내림차순 나열하고, 상기 오픈예정 프로젝트에 필요한 작업자의 수만큼 작업자를 선별하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 이전 프로젝트 참여 이력은 특정 작업자가 이전에 참여하여 작업을 수행한 복수의 프로젝트 정보일 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 일 면에 따른 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법을 실행하며, 매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 효과를 얻을 수 있다.
첫째, 기존에 한번 설정해놓은 프로젝트 분류 항목이 아닌, 오픈예정 프로젝트의 기능요소별로 작업자의 점수를 산출함으로써, 작업자 평가에 불필요한 요소는 제외하고, 오픈예정 프로젝트에 더욱 적합한 작업자들을 선별할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
둘째, 기능요소별로 산출된 작업자들의 매칭 점수를 기반으로 작업자 풀(pool)을 생성하기 때문에, 프로젝트에 변동 요소가 생기거나 기존 작업자들의 이력이 업데이트 되어도, 변경된 부분을 적용하여 작업자 풀을 실시간으로 생성할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝트의 작업을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업자의 이전 프로젝트 참여 이력을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업자가 참여한 이전 프로젝트의 기능요소별 작업시간을 계산하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝트 작업이 반려되는 경우를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 이전 프로젝트의 기능요소별 구성비율을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 장치의 블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법의 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝트의 작업을 설명하기 위한 예시도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소를 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업자의 이전 프로젝트 참여 이력을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업자가 참여한 이전 프로젝트의 기능요소별 작업시간을 계산하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
본 발명에 따른 오픈예정 프로젝트는 기업에 의해 기획된 크라우드 소싱 기반의 프로젝트 또는 크라우드 소싱 서비스 업체가 고객으로부터 의뢰받은 프로젝트를 의미하며, 기업 또는 크라우드 소싱 서비스 업체는 프로젝트를 오픈하기 전에 해당 프로젝트를 수행할 작업자를 선별해야 한다. 즉, 프로젝트를 기획한 기업, 또는 크라우드 소싱 서비스를 제공하는 서비스 업체는 도 1에 도시된 각각의 단계들(S100 내지 S600)을 수행함으로써, 오픈예정인 프로젝트를 수행할 작업자를 선별할 수 있다. 이때, 도 1에 도시된 각각의 단계들(S100 내지 S600)은 프로젝트를 기획한 기업의 서버, 또는 크라우드 소싱 서비스를 제공하는 서비스 업체의 서버에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 1을 참조하면, 단계 S100에서, 서버는 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소를 파악한다. 여기서, 기능요소는 프로젝트를 수행하기 위한 작업 툴(tool)에 기반하여 결정되는 것이다. 즉, 서버는 오픈예정인 프로젝트의 작업을 수행하기 위해 사용되는 작업 툴이 무엇인지 파악하고, 이를 기반으로 기능요소를 결정하게 된다.
일 실시예로, 프로젝트의 작업은 복수의 기능작업을 통해 수행될 수 있다. 즉, 프로젝트에 참여하는 작업자들은 복수의 단계를 수행함으로써 하나의 작업을 완성할 수 있다. 도 2를 참조하면, 해당 프로젝트의 작업을 수행하기 위해서 작업자는 1단계, 2단계 및 3단계를 수행하여야 한다.
구체적으로, 작업자는 특정 이미지(프로젝트의 작업을 수행하기 위해 프로젝트를 기획한 기업, 또는 크라우드 소싱 서비스를 제공하는 서비스 업체로부터 제공되는 이미지)에서 특정 객체를 선택하여 1단계, 즉, 바운딩(bounding) 작업을 수행할 수 있다. 이때, 작업자는 바운딩(bounding) 작업을 수행하기 위해서 바운딩 박스 툴(Bounding Box Tool)을 사용할 수 있다.
이후, 작업자는 선택된 특정 객체의 이름을 입력하여 2단계, 즉, 전사 작업을 수행할 수 있다. 이때, 작업자는 전사 작업을 수행하기 위해서 인풋 박스 툴(Input Box Tool)을 사용할 수 있다.
이후, 작업자는 이름이 부여된 특정 객체의 종류를 분류하기 위해, 전사 작업에서 입력된 단어를 포괄하는 상위 개념을 선택하여 3단계, 즉, 속성 분류 작업을 수행할 수 있다. 이때, 작업자는 속성 분류 작업을 수행하기 위해서 메이크 스텝 툴(Make Step Tool)을 사용할 수 있다.
또한, 일 실시예로, 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소는 기본적으로 작업 툴의 수 및 명칭과 동일하게 설정될 수 있지만, 기능요소의 명칭은 관리자에 의해 수정될 수도 있다.
예를 들어, 작업자가 오픈예정 프로젝트를 수행하기 위해서, 바운딩 박스 툴(Bounding Box Tool), 인풋 박스 툴(Input Box Tool), 및 메이크 스텝 툴(Make Step Tool)을 사용하여야 할 때, 기능요소의 명칭은 각각 바운딩 박스 툴(Bounding Box Tool), 인풋 박스 툴(Input Box Tool), 및 메이크 스텝 툴(Make Step Tool)로 설정될 수 있고, 기능요소의 수는 3개로 설정될 수 있다.
이때, 각 기능요소의 명칭은, 도 3과 같이, 바운딩 박스 툴(Bounding Box Tool)은 기능요소 a로 변경될 수 있고, 인풋 박스 툴(Input Box Tool)은 기능요소 b로 변경될 수 있고, 메이크 스텝 툴(Make Step Tool)은 기능요소 d로 변경될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단계 S200에서, 서버는 작업자의 이전 프로젝트 참여 이력을 추출한다. 여기서, 작업자의 이전 프로젝트 참여 이력은 이전에 오픈되어서 완료된 프로젝트들 중에서 해당 작업자가 참여하여 작업을 수행한 복수의 프로젝트 정보를 의미한다.
이후, 도 1을 참조하면, 단계 S300에서, 서버는 작업자의 이전 프로젝트에 포함된 기능요소를 추출한다. 즉, 서버는 작업자가 참여했던 이전 프로젝트들 각각에 포함된 기능요소를 추출한다. 도 4를 참조하면, 특정 작업자(예를 들어, 작업자 A)는 이전 프로젝트 A, 이전 프로젝트 B 및 이전 프로젝트 C에 참여했었고, 이전 프로젝트 A는 기능요소 a, 기능요소 b 및 기능요소 c를 포함하였으며, 이전 프로젝트 B는 기능요소 b, 기능요소 d, 기능요소 e 및 기능요소 f를 포함하였으며, 이전 프로젝트 C는 기능요소 a, 기능요소 d 및 기능요소 g를 포함하였음을 알 수 있다.
도 1을 참조하면, 단계 S400에서, 서버는 상기 이전 프로젝트에 포함된 기능요소 중에서 상기 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소에 대해, 각 기능요소별 평균 작업시간을 추출한다. 즉, 오픈예정 프로젝트의 기능요소와 동일한 기능요소를 이전 프로젝트에서 포함하는 경우, 해당 이전 프로젝트에서 복수의 작업자들이 해당 기능요소를 사용한 평균 작업시간을 추출하게 된다.
도 4를 참조하면, 오픈예정 프로젝트의 기능요소 a, b 및 d에 대해, 작업자 A는 이전 프로젝트 A에서 기능요소 a 및 b를 이용하여 작업을 했었고, 이전 프로젝트 B에서 기능요소 b 및 d를 이용하여 작업을 했었고, 이전 프로젝트 C에서 기능요소 a 및 d를 이용하여 작업을 했음을 알 수 있다.
이에 대해, 도 4에 도시된 바와 같이, 서버는 이전 프로젝트 A에서 기능요소 a 및 b를 이용한 평균 작업시간을 각각 16.5sec. 및 24sec. 로 추출할 수 있고, 이전 프로젝트 B에서 기능요소 b 및 d를 이용한 평균 작업시간을 각각 15sec. 및 24sec. 로 추출할 수 있고, 이전 프로젝트 C에서 기능요소 a 및 d를 이용한 평균 작업시간을 각각 13.5sec. 및 28sec. 로 추출할 수 있다.
일 실시예에 따라, 기능요소별 평균 작업시간은 작업자의 이전 프로젝트 작업 정보를 기반으로 계산될 수 있다. 여기서, 이전 프로젝트 작업 정보는 이전 프로젝트에서 각각의 기능요소(즉, 작업 툴)이 사용된 총 작업시간, 총 작업수, 평균 작업시간, 반려횟수, 반려된 작업의 작업시간 및 반려횟수를 고려한 작업시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 각 기능요소별 평균 작업시간은 해당 기능요소를 이용한 작업의 난이도가 고려되어 계산될 수 있으며, 작업의 난이도는 해당 작업이 반려된 횟수 등을 기준을 하여 결정될 수 있다.
구체적으로, 각각의 기능요소의 작업시간은 이전 프로젝트가 오픈되고 종료될 때까지 복수의 사용자에 의해 해당 툴이 사용되었던 누적 시간 정보, 이전 프로젝트가 오픈되고 종료될 때까지 완성된 작업 결과물의 수, 이에 따른 평균 작업 시간, 작업 중 반려되었던 작업물의 수, 반려된 작업물에 대한 재작업 시간, 재작업 시간을 고려한 작업시간을 기반으로 생성되는 것이다.
이때, 총 작업시간은 이전 프로젝트에서 특정 기능요소(즉, 작업 툴)의 사용 시작시간(start time)과 사용 종료시간(end time)이 기록되어 생성되는 것으로서, 이전 프로젝트에 참여한 복수의 작업자들이 해당 툴을 사용한 시간을 합한 총 시간을 의미할 수 있다. 또한, 총 작업수는 복수의 작업자들에 의해 제공된 최종 작업 결과물을 의미할 수 있다. 또한, 반려횟수는 프로젝트 진행 중 작업자에 의해 제출된 작업물이 프로젝트 관리자(예를 들어, 검수자)에 의해 반려된 횟수를 의미하며, 이때, 작업자는 반려된 작업을 재작업하여 다시 제출하게 된다. 이때, 반려된 작업물은 총 작업수에 포함되지 않으며, 한 작업물이 여러 번 반려된 경우에 총 작업수에는 하나의 작업으로 포함되게 된다.
일 실시예에 따라, 평균 작업시간(sec)은 총 작업시간(sec)을 총 작업수로 나눈 값을 의미하며, 반려된 작업의 작업시간(sec)은 반려횟수와 평균 작업시간(sec)을 곱한 값을 의미하며, 반려횟수를 고려한 작업시간(sec)은 총 작업시간(sec)과 반려된 작업의 작업시간(sec)을 합한 값을 의미한다.
이에 따라, 기능요소별 평균 작업시간(sec)은 반려횟수를 고려한 작업시간(sec)을 총 작업수로 나눔으로써 산출될 수 있다.
도 5를 참조하여 이전 프로젝트 A에 포함된 기능요소 a, b 및 c의 평균 작업시간을 계산하는 과정을 설명하도록 한다.
이전 프로젝트 A에서, 기능요소 a(바운딩 박스 툴)을 사용한 총 작업시간은 1500sec. 이고, 총 작업수는 100일 때, 평균 작업시간은 15sec. 이다. 또한, 반려횟수가 10이므로, 반려된 작업의 작업시간은 평균 작업시간과 반려횟수를 곱한 값인 150sec. 이 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 A에서 기능요소 a를 이용한 총 작업시간(즉, 반려횟수를 고려한 작업시간)은 1650sec. 가 되고, 이를 총 작업수 100으로 나누어서 기능요소 a의 평균 작업시간 16.5sec. 를 산출할 수 있게 된다.
또한, 이전 프로젝트 A에서, 기능요소 b(인풋 박스 툴)를 사용한 총 작업시간은 800sec. 이고, 총 작업수는 50일 때, 평균 작업시간은 16sec. 이다. 또한, 반려횟수가 25이므로, 반려된 작업의 작업시간은 평균 작업시간과 반려횟수를 곱한 값인 400sec. 이 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 A에서 기능요소 b를 이용한 총 작업시간(즉, 반려횟수를 고려한 작업시간)은 1200sec. 가 되고, 이를 총 작업수 50으로 나누어서 기능요소 b의 평균 작업시간 24sec. 를 산출할 수 있게 된다.
또한, 이전 프로젝트 A에서, 기능요소 c(메이크 스텝 툴)를 사용한 총 작업시간은 600sec. 이고, 총 작업수는 12일 때, 평균 작업시간은 50sec. 이다. 또한, 반려횟수가 3이므로, 반려된 작업의 작업시간은 평균 작업시간과 반려횟수를 곱한 값인 150sec. 이 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 A에서 기능요소 c를 이용한 총 작업시간(즉, 반려횟수를 고려한 작업시간)은 750sec. 가 되고, 이를 총 작업수 12로 나누어서 기능요소 c의 평균 작업시간 62.5sec. 를 산출할 수 있게 된다.
도 1을 참조하면, 단계 S500에서, 서버는 상기 추출된 각 기능요소별 평균 작업시간과 상기 작업자가 이전 프로젝트에서 각 기능요소를 이용하여 수행한 작업수를 기반으로, 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출한다. 여기서, 오픈예정 프로젝트 매칭값은 오픈예정 프로젝트에 포함된 기능요소들을 가지고 작업자가 이전 프로젝트에서 얼마나 작업을 수행하였는지에 대한 값으로서, 해당 작업자가 오픈예정 프로젝트에 적합한 작업 능력을 가지고 있는지를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따라, 서버는 제1 기능요소의 평균 작업시간과 제1 기능요소를 이용하여 작업자에 의해 수행된 작업수을 곱하여 제1 작업시간을 산출하고, 제2 기능요소의 평균 작업시간과 제2 기능요소를 이용하여 작업자에 의해 수행된 작업수를 곱하여 제2 작업시간을 산출하고, 제n 기능요소(n은 자연수)의 평균 작업시간과 제n 기능요소를 이용하여 작업자에 의해 수행된 작업수를 곱하여 제n 작업시간(n은 자연수)을 산출하고, 이후, n개의 작업시간, 즉, 제1 작업시간, 제2 작업시간,…,제n 작업시간을 합하여서 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출할 수 있다.
이때, n개의 기능요소, 즉, 제1 기능요소, 제2 기능요소,…,제n 기능요소 중에서 복수의 기능요소가 동일한 작업 툴을 기반으로 하여 결정된 경우, 복수의 기능요소는 포함된 프로젝트가 각각 상이할 수 있다. 즉, 제1 기능요소 및 제2 기능요소가 모두 바운딩 박스 툴을 기반으로 하여 결정된 동일한 기능요소일지라도, 제1 기능요소는 이전 프로젝트 A에 포함되고, 제2 기능요소는 이전 프로젝트 B에 포함되기 때문에, 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출할 때 서로 상이한 가중치로 적용되게 된다.
도 4를 참조하면, 오픈예정 프로젝트의 기능요소 a, b 및 d에 대해, 작업자 A는 이전 프로젝트 A에서 기능요소 a 및 b를 이용하여 작업을 했었고, 이전 프로젝트 B에서 기능요소 b 및 d를 이용하여 작업을 했었고, 이전 프로젝트 C에서 기능요소 a 및 d를 이용하여 작업을 했음을 알 수 있다. 이에 따라, 제1 기능요소를 이전 프로젝트 A의 기능요소 a라 하고, 제2 기능요소를 이전 프로젝트 A의 기능요소 b라 하고, 제3 기능요소를 이전 프로젝트 B의 기능요소 b라 하고, 제4 기능요소를 이전 프로젝트 B의 기능요소 d라 하고, 제5 기능요소를 이전 프로젝트 C의 기능요소 a라 하고, 제6 기능요소를 이전 프로젝트 C의 기능요소 d라 하여, 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출할 수 있다.
구체적으로, 제1 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 16.5sec. 및 10이면, 제1 작업시간은 165sec. 이 되고, 제2 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 24sec. 및 5이면, 제2 작업시간은 120sec. 이 되고, 제3 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 15sec. 및 6이면, 제3 작업시간은 90sec. 이 되고, 제4 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 12sec. 및 2이면 제4 작업시간은 24sec. 이 되고, 제5 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 13.5sec. 및 8이면, 제5 작업시간은 108sec. 이 되고, 제6 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 28sec. 및 3이면, 제6 작업시간은 84sec. 이 된다.
따라서, 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값은 제1 작업시간, 제2 작업시간, 제3 작업시간, 제4 작업시간, 제5 작업시간 및 제6 작업시간을 합한 값, 즉 165+120+90+24+108+84 = 591 이 산출될 수 있다.
다른 일 실시예에 따라, 작업자에 의해 특정 기능요소를 이용하여 수행된 작업수가 해당 기능요소의 평균 작업수 이하인 경우, 해당 기능요소를 이용하여 수행된 작업수의 값을 0으로 하여, 해당 기능요소의 작업시간의 영향도를 줄일 수 있다. 즉, 특정 기능요소를 이용하여 작업자가 완료한 작업의 수가 해당 기능요소를 이용하여 복수의 작업자들이 완료한 작업의 평균 작업수보다 작은 경우, 해당 기능요소에 대한 가중치 값은 0으로 하여, 매칭값에서 제외시킬 수 있다.
예를 들어, 제1 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 16.5sec. 및 10이고, 제2 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 24sec. 및 5이고, 제3 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 15sec. 및 6이고, 제4 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 12sec. 및 2이고, 제5 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 13.5sec. 및 8이고, 제6 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 28sec. 및 3이라고 하고, 제1 기능요소의 평균 작업수가 13인 경우, 작업자가 제1 기능요소를 이용하여 완료한 총 작업수(즉, 10)가 제1 기능요소의 평균 작업수(즉, 13)보다 작기 때문에, 해당 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값은 16.5*0+24*5+15*6+12*2+13.5*8+28*3 = 426으로 산출되게 된다.
또한, 다른 일 실시예에 따라, 특정 기능요소를 이용하여 수행된 작업수를 기반으로 작업자들을 나열했을 때, 작업자의 순위가 미리 정해진 기준 이하인 경우, 해당 기능요소를 이용하여 수행된 작업수의 값을 0으로 하여, 해당 기능요소의 작업시간의 영향도를 줄일 수 있다. 즉, 특정 기능요소를 이용하여 각각 작업자가 완료한 작업의 수를 기준으로 작업자들의 순위를 매겼을 때, 해당 작업자의 순위가 절반에 미치지 않는 경우, 해당 기능요소에 대한 가중치 값은 0으로 하여, 매칭값에서 제외시킬 수 있다.
예를 들어, 제1 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 16.5sec. 및 10이고, 제2 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 24sec. 및 5이고, 제3 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 15sec. 및 6이고, 제4 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 12sec. 및 2이고, 제5 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 13.5sec. 및 8이고, 제6 기능요소의 평균 작업시간 및 작업자에 의해 완료된 총 작업수가 28sec. 및 3이라고 하고, 제1 기능요소에 대해서 해당 작업자의 작업완료 누적순위가 60명 중 40등인 경우, 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값은 16.5*0+24*5+15*6+12*2+13.5*8+28*3 = 426으로 산출되게 된다.
또한, 다른 일 실시예에 따라, 특정 기능요소의 작업시간의 영향도 줄이는 방법은 상술한 바와 같이, 일정 수준의 작업수에 미치지 않는 경우와 일정 순위에 미치지 않는 경우가 따로 적용될 수도 있지만, 두 가지 경우가 함께 적용될 수도 있다.
도 1을 참조하면, 단계 S600에서, 서버는 산출된 상기 작업자의 상기 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기반으로 하여 상기 작업자를 선별한다. 즉, 복수의 작업자들을 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기준으로 내림차순 나열하고, 상기 오픈예정 프로젝트에 필요한 작업자의 수만큼 작업자를 선별할 수 있다. 즉, 오픈예정 프로젝트에 필요한 작업자의 수가 50명이라고 했을 때, 복수의 작업자에 대해 산출된 오픈예정 프로젝트 매칭값을 내림차순 나열하여 50번째 이후의 작업자에 대해서는 오픈예정 프로젝트의 작업 풀(pool)에서 제외시킬 수 있다.
일 실시예에 따라, 기능요소별 평균 작업시간에 작업자가 완료한 작업의 수를 가중치로 하여 산출된 전체 작업시간에서 모든 작업수(즉, 기능요소별로 작업자가 완료한 작업의 총 합)를 나눈 값을 오픈예정 프로젝트의 매칭값으로 사용할 수도 있다.
다른 일 실시예에 따라, 오픈예정 프로젝트의 기능요소 또는 작업자들의 작업 이력이 실시간으로 변경됨에 따라, 변경된 정보를 적용하여 각 작업자들의 오픈예정 프로젝트의 매칭값이 실시간으로 변경되고, 이에 따라, 오픈예정 프로젝트의 작업 풀에 포함되는 작업자들이 실시간으로 변경될 수도 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝트 작업이 반려되는 경우를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6을 참고하면, 해당 프로젝트는 바운딩 작업과 전사 작업을 수행하도록 구성되어 있다. 작업자는 서버로부터 제공된 이미지에서 각각의 텍스트를 바운딩 작업(a-1, a-2, a-3)할 수 있다. 이후, 각각 바운딩된 작업 a-1, a-2 및 a-3에 대해 전자 작업(b-1, b-2, b-3)을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 서버(또는, 검수자)는 작업자가 바운딩 작업한 결과물 및 전사 작업한 결과물 각각에 대해서 반려를 할 수 있다. 구체적으로, 작업자가 바운딩 작업(a-1)과 이에 대한 전자 작업(b-1)을 수행했을 때, 서버는 a-1에 대한 바운딩 작업이 조건에 부합하지 않는다고 판단하면, b-1에 대한 작업을 통과시키고 a-1에 대한 작업만 반려시킬 수 있다.
예를 들어, 바운딩 작업이 반려되는 경우는, 바운딩된 박스의 여백이 많거나, 바운딩된 박스에 포함된 글자가 잘린 경우, 필요없이 폴리곤이 많이 찍혀있는 경우, 수직방향 설정을 위해 첫 번째 점과 두 번째 점이 수평이 되지 않은 경우, 바운딩이 시계방향으로 진행되지 않은 경우를 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 이전 프로젝트의 기능요소별 구성비율을 설명하기 위한 예시도이다.
각 기능요소별 구성비율은 반려수 고려된 총 작업시간 중 각각의 기능요소별 반려수 고려 작업시간의 비율을 의미한다. 도 7을 참고하면, 총 작업시간 3600sec 중 기능요소 a는 1650sec. 를 차지하고, 기능요소 b는 1200sec. 를 차지하고, 기능요소 c는 750sec. 를 차지한다. 따라서, 프로젝트 A에서 기능요소 a, b 및 c의 구성비율을 각각 46%, 33% 및 21%로 계산될 수 있다.
일 실시예로, 서버는 이전 프로젝트의 기능요소별 구성비율을 산출하여, 이전 프로젝트와 오픈예정 프로젝트와의 유사도를 판별할 수 있다. 즉, 산출된 이전 프로젝트의 기능요소별 구성비율을 오픈예정 프로젝트의 기능요소별 예상 구성비율과 비교함으로써, 이전 프로젝트들 중에서 오픈예정 프로젝트와 유사한 프로젝트를 추출할 수 있고, 이를 해당 오픈예정 프로젝트의 작업자를 선별하는데 참고로 이용할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 장치의 블록도이다.
도 8을 참조하면, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 장치(100)(이하, '작업자 선별 장치'라 한다)는, 통신부(110), 판단부(120), 추출부(130), 산출부(140), 제어부(150) 및 저장부(160)를 포함한다.
통신부(110)는 고객의 단말기, 작업자의 단말기 및 관리자의 단말기 중 적어도 하나와 통신하여, 데이터를 송수신하는 역할을 수행한다.
판단부(120)는 오픈예정 프로젝트의 작업에 포함된 복수의 기능요소를 파악하는 역할을 수행한다. 또한, 산출된, 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기반으로 하여 작업자를 선별할지의 여부를 판단하는 역할을 수행한다.
추출부(130)는 작업자의 이전 프로젝트 참여 이력 및 각각의 이전 프로젝트에 포함된 기능요소를 추출하는 역할을 수행한다. 또한, 이전 프로젝트에 포함된 기능요소 중에서 판단부(120)에 의해 파악된 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소에 대해, 각각의 기능요소별 평균 작업시간을 추출하는 역할을 수행한다.
산출부(140)는 추출부(130)에 의해 추출된 각 기능요소별 평균 작업시간과 작업자가 이전 프로젝트에서 각 기능요소를 이용하여 수행한 작업수를 기반으로, 해당 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 역할을 수행한다.
제어부(150)는 작업자 선별 장치(100)의 구성 요소 각각을 제어한다.
저장부(160)는 작업자 선별 장치(100)에 수신된 데이터 및 작업 단가 측정 장치(100)에서 생성된 데이터 등을 저장 및 관리한다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 작업자 선별 장치
110 : 통신부
120 : 판단부
130 : 추출부
140 : 산출부
150 : 제어부
160 : 저장부

Claims (10)

  1. 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법에 있어서,
    오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소를 파악하는 단계;
    작업자의 이전 프로젝트 참여 이력을 추출하는 단계;
    상기 작업자의 상기 이전 프로젝트에 포함된 기능요소를 추출하는 단계;
    상기 이전 프로젝트에 포함된 기능요소 중에서 상기 오픈예정 프로젝트에 포함되는 기능요소에 대해, 각 기능요소별 평균 작업시간을 추출하는 단계;
    상기 추출된 각 기능요소별 평균 작업시간과 상기 작업자가 이전 프로젝트에서 각 기능요소를 이용하여 수행한 작업수를 기반으로, 상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 작업자의 상기 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기반으로 하여 상기 작업자를 선별하는 단계를 포함하고,
    상기 기능요소는, 프로젝트를 수행하기 위한 작업 툴(tool)에 기반하여 결정되고,
    상기 작업 툴은, 크라우드 소싱 기반 프로젝트에서 제공되며 작업자들이 상기 크라우드 소싱 기반 프로젝트가 요구하는 작업을 수행하기 위하여 사용하는 툴이고,
    상기 각 기능요소별 평균 작업시간은, 상기 각 작업 툴이 사용된 총 작업시간, 총 작업수, 평균 작업시간, 반려횟수, 반려된 작업의 작업시간 및 반려횟수를 고려한 작업시간을 기반으로 계산되는, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    각 기능요소별 평균 작업시간은 해당 기능요소를 이용한 작업의 난이도가 고려된 것인, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계는,
    제1 기능요소의 평균 작업시간과 제1 기능요소를 이용하여 수행된 작업수을 곱하여 제1 작업시간을 산출하는 단계;
    제2 기능요소의 평균 작업시간과 제2 기능요소를 이용하여 수행된 작업수를 곱하여 제2 작업시간을 산출하는 단계;
    제n 기능요소(n은 자연수)의 평균 작업시간과 제n 기능요소를 이용하여 수행된 작업수를 곱하여 제n 작업시간(n은 자연수)을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 제1 작업시간, 제2 작업시간,…,제n 작업시간을 합하는 단계를 포함하는, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 기능요소, 상기 제2 기능요소,…,상기 제n 기능요소 중 복수의 기능요소가 동일한 작업 툴을 기반으로 하여 결정된 경우,
    상기 복수의 기능요소는 포함된 이전 프로젝트가 각각 상이한 것을 특징으로 하는, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계는,
    작업자에 의해 특정 기능요소를 이용하여 수행된 작업수가 해당 기능요소의 평균 작업수 이하인 경우,
    해당 기능요소를 이용하여 수행된 작업수의 값을 0으로 하여, 해당 기능요소의 작업시간의 영향도를 줄이는 것을 특징으로 하는, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 작업자의 오픈예정 프로젝트 매칭값을 산출하는 단계는,
    특정 기능요소를 이용하여 수행된 작업수를 기반으로 작업자들을 나열했을 때, 상기 작업자의 순위가 미리 정해진 기준 이하인 경우,
    해당 기능요소를 이용하여 수행된 작업수의 값을 0으로 하여, 해당 기능요소의 작업시간의 영향도를 줄이는 것을 특징으로 하는, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 작업자를 선별하는 단계는,
    복수의 작업자들을 오픈예정 프로젝트 매칭값을 기준으로 내림차순 나열하고, 상기 오픈예정 프로젝트에 필요한 작업자의 수만큼 작업자를 선별하는 것을 특징으로 하는, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 이전 프로젝트 참여 이력은 특정 작업자가 이전에 참여하여 작업을 수행한 복수의 프로젝트 정보인, 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법.
  10. 컴퓨터와 결합하여, 제1항, 제2항, 제4항 내지 제9항 중 어느 하나의 항의 크라우드 소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 선별 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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