KR102176108B1 - 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템 및 그 방법 - Google Patents

전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 전문가 매칭 제안 폼을 통해 의뢰 정보를 작성하여 전문가 의뢰 중개 서버에 전송하는 의뢰인 단말; 상기 의뢰인 단말을 통해 의뢰 정보를 전달받아 전문가를 선정하고 상기 전문가 단말에 등급별 대금 결제가 진행되도록 제어하는 전문가 의뢰 중개 서버; 상기 전문가 의뢰 중개 서버로부터 전문가 선정 내용을 전달 받거나 상기 등급별 대금 결제 정보를 전달받는 전문가 단말;로 구성되며, 상기 전문가 의뢰 중개 서버는, 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하여 상기 의뢰인 단말에 다시 통지하는 전문가 매칭 수단; 상기 선정된 전문가의 거래 건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈;을 포함하는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

Description

전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템 및 그 방법{Differential fee payment system through professional experts}
본 발명은 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 전문가 매칭 제안 폼을 통해 의뢰 정보를 작성하여 전문가 의뢰 중개 서버에 전송하는 의뢰인 단말; 상기 의뢰인 단말을 통해 의뢰 정보를 전달받아 전문가를 선정하고 상기 전문가 단말에 등급별 대금 결제가 진행되도록 제어하는 전문가 의뢰 중개 서버; 상기 전문가 의뢰 중개 서버로부터 전문가 선정 내용을 전달 받거나 상기 등급별 대금 결제 정보를 전달받는 전문가 단말;로 구성되며, 상기 전문가 의뢰 중개 서버는, 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하여 상기 의뢰인 단말에 다시 통지하는 전문가 매칭 수단; 상기 선정된 전문가의 거래건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈;을 포함하는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
종래 발명인 한국등록특허 제1588025호는 의뢰인 단말기, 대리인 단말기, 및 서버가 유선 또는 무선 네트워크를 통해 연결된 대리인 선임을 위한 온라인 경매 시스템에 있어서, 상기 의뢰인 단말기는 용역 의뢰 자료, 입찰 시행 정보, 희망 용역비 정보, 및 상기 서버에서 제공되는 대리인 등급 정보 및 전문 분야 정보를 이용하여 입찰에 참여 자격을 갖는 경매 초청 대리인의 범위를 상기 서버에 등록 제공하고, 상기 희망 용역비의 일부 또는 전액, 또는 상기 온라인 경매 시스템의 이용료를 지불하고 상기 서버에 대리인 선임을 위한 입찰을 신청하고, 상기 서버는 상기 의뢰인 단말기를 통해 접수한 용역 의뢰 자료, 입찰 시행 정보, 희망 용역비 정보, 및 경매 초청 대리인의 범위를 용역 의뢰 데이터 베이스에 저장한 후, 대리인 선임을 위한 경매를 개시하며, 상기 의뢰인 단말기와 상기 대리인 단말기는 상기 서버에서 제공되는 게시판이나 메신저를 통해 질의 응답이나 협상을 수행하고, 상기 대리인 단말기는 상기 의뢰인 단말기에서 제공된 용역 의뢰 자료, 입찰 시행 정보, 상기 희망 용역비, 및 경매 초청 대리인의 범위를 확인한 후, 상기 대리인 선임 경매에 응찰할 수 있는 발명이다.
따라서 의뢰인은 대리인의 경력 및 학력뿐만 아니라, 해당 분야의 성공적인 전문 역량을 보여 주는 자료, 의뢰인 후기, 대리인 후기, 및 대리인의 용역 의뢰 자료를 열람한 후에 자신의 용역 의향을 서술한 용역 의뢰 답변서 등의 정보를 통해 정보 비대칭에 의한 의뢰인의 의사결정의 어려움을 최소화한 상태에서 대리인의 역량을 판단할 수 있기 때문에, 의뢰인에게 최적화된 대리인을 선임할 수 있다.
그러나 상기 종래 발명은 의뢰인에게 최적화된 대리인을 선임할 수 있는 데 특화되어 있지만, 실제 온라인 경매 시스템을 지속적으로 유지하기 위해서는 최적화된 대리인을 선임할 수 있는 인력풀을 최대한 크게 운영하는 것도 중요하지만, 현재 참여하는 전문 인력들이 이탈하지 않고 온라인 경매 시스템 참여도를 높이는 것이 더 중요하다.
왜냐하면 최적화된 대리인을 선임하는 것은 최대한 많은 전문 인력을 보유하는 것을 기반으로 하기 때문이다.
한국등록특허 제0775910호는 서비스를 공급하는 공급자의 공급자 단말기와, 상기 서비스를 구매하는 구매자의 구매자 단말기와 통신망으로 연결되는 차등 대금결제시스템에 있어서: 상기 공급자 단말기와 상기 구매자 단말기로부터 회원 등록정보를 입력받는 회원정보 등록/관리 모듈; 상기 회원정보를 저장하기 위한 회원정보 저장수단; 상기 회원정보 저장수단에 저장된 상기 공급자의 회원정보에 의하여 상기 공급자의 서비스 신용도 정보를 생성하는 신용도 평가/관리 모듈; 상기 서비스가 상기 구매자에게 공급된 후 상기 구매자 단말기로부터 입력되는 서비스 평가 정보에 의하여 서비스 평가 점수를 산출하는 서비스 평가/관리 모듈; 상기 공급자에게 결제되는 서비스 결제대금 중 상기 서비스의 공급 전에 상기 공급자에게 선 결제될 선 분할대금과 상기 서비스의 공급 후에 결제될 후 분할대금의 비율을 상기 서비스 신용도 정보에 따라 결정하고, 상기 서비스 공급 후에 상기 후 분할대금 중 상기 서비스 평가 점수에 비례하는 차등적 후 분할대금을 산출하며, 상기 선 분할대금의 정보와 상기 후 분할대금의 정보와 상기 차등적 후 분할대금의 정보를 상기 공급자 단말기에 전송하는 분할 결제대금 산정모듈을 포함한다.
따라서 여행상품 차등 대금지불시스템 및 서비스 평가시스템을 통하여 구매자는 양질의 서비스를 제공하는 여행상품 공급사를 쉽게 파악할 수 있게 되고, 기존 선 결제시스템을 악용한 여행상품 공급사는 줄어들게 된다. 또한, 여행상품 공급사는 현지 여행서비스의 고객 만족도가 직접적으로 손익과 연동되기 때문에 여행 서비스의 질적 개선 노력을 하게 된다.
그러나 현지 여행서비스의 고객 만족도는 주관적인 데이터로서, 여행상품 공급사와 고객이 짜고 만족도를 높일 수 있으며, 직접적인 손익과 연결되기 때문에 서비스의 질적 개선 보다는 고객의 점수만을 높게 받기 위한 다른 서비스 제공에 집중할 수 있는 문제가 있다.
또한 한국 웹아웃소싱 업체 중 도 1의 (a)에 크몽은 첫 페이지에 등록된 서비스 개수, 총 거래 건수, 의뢰인 평균 만족도 만을 간략히 보여줄 뿐이고, 세부 내용으로 들어가도 실제 각 전문가에 따른 거래 건수와 만족도를 간략히 표시해 줄 뿐이다.
도 1의 (b) 프리모아는 각 프로젝트별 전담매니저의 전문적 지원에 의한 전담 매니저 매칭 서비스는 안심결제서비스로서 클라이언트와 프리랜서 대금 리스크를 줄여드리는 에스크로 서비스를 제공하지만 상술한 고객 서비스 신용도나 구매 신용도 점수와 같은 것을 적용하지는 못하고 있는 실정이다.
또한 구매 후기를 중요하게 생각하여 구매 후기 내용, 후기 건수 등을 전문가의 프로필과 함께 메인창에 표시하는 데, 이러한 구매 후기 등도 매우 주관적인 고객의 생각일 수 있다.
이러한 실정을 감안하면 한국 웹아웃소싱 업체는 고객도 적지만 신뢰할 수 있는 전문가 풀이 매우 적어, 이를 바탕으로 새로운 서비스를 제공하기 어렵기 때문에 이러한 문제가 발생하는 것으로 판단된다.
한국등록특허 제0837040호 한국공개특허 제2018-0113728호 한국등록특허 제1588025호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 거래건 또는 거래 금액에 따라 이루어지며, 전문가 의뢰 중개 서버를 통해 전문가 단말에 객관적인 등급표에 따라 등급 별 대금 결제를 진행하여 전문가의 이탈 없이 본 발명에 따른 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템에 충성도 있는 참여를 독려할 수 있는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 전문가 매칭 제안 폼을 통해 의뢰 정보를 작성하여 전문가 의뢰 중개 서버에 전송하는 의뢰인 단말; 상기 의뢰인 단말을 통해 의뢰 정보를 전달받아 전문가를 선정하고 상기 전문가 단말에 등급별 대금 결제가 진행되도록 제어하는 전문가 의뢰 중개 서버; 상기 전문가 의뢰 중개 서버로부터 전문가 선정 내용을 전달 받거나 상기 등급별 대금 결제 정보를 전달받는 전문가 단말;로 구성되며, 상기 전문가 의뢰 중개 서버는, 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하여 상기 의뢰인 단말에 다시 통지하는 전문가 매칭 수단; 상기 선정된 전문가의 거래건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈;을 포함한다.
상기 등급별 대금 결제 모듈은 상기 선정된 전문가의 거래 금액에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시킨다.
상기 의뢰 정보는 금형, 사출, PCB, 설비, 목재, 종이, 섬유, 의료, 전기, 전자, 기계, IT융합 작업을 포함하는 3D 모델링 작업 정보이다.
상기 전문가 매칭 수단은, 빅데이터를 기반한 머신러닝을 이용하여 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정한다.
본 발명은 의뢰인 단말을 통해 전문가 의뢰 중개 서버에 접속하여 전문가 선정에 대한 의뢰 정보를 등록 저장하여 서비스를 시작하는 단계; 전문가 의뢰 중개 서버를 통해 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하는 단계; 전문가 의뢰 중개 서버를 통해 상기 전문가에게 의뢰 내용을 통지하고 견적 내용을 전달받아 저장하는 단계; 전문가 의뢰 중개 서버가 의뢰인 단말에 상기 견적 내용을 통지하고, 복수의 전문가인 경우 견적 내용을 통해 해당 전문가를 선정하여 상기 전문가 의뢰 중개 서버에 전달하고 저장하는 단계; 상기 선정된 전문가 단말에게 해당 전문가를 포함한 선정 내용을 통지하고, 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 의뢰인 단말에 거래 금액을 요청하고 저장하는 단계; 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 선정된 전문가 단말에 작업 개시를 통지하고 상기 전문가 단말로 부터 전문가 작업의 완료됨을 확인받는 단계; 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 상기 완료된 작업 내용을 의뢰인 단말에 전달하고, 상기 전문가의 등급을 산정하는 단계; 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 상기 등급의 산정에 따라 상기 전문가 단말에 등급을 거래건 또는 거래 금액에 따라 나누어 대금 결제를 진행하여 서비스 완료하는 단계;로 이루어진다.
상기 전문가의 등급을 산정하는 단계에서 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 상기 등급의 산정에 따라 등급별 전문가를 리스트화하여 홈페이지에 표시한다.
본 발명은 의뢰인 단말을 통해 전문가 의뢰 중개 서버에 접속하여 금형, 사출, 및 PCB 작업을 포함하는 3D 모델링 작업에 따른 전문가 선정에 대한 의뢰 정보를 등록 저장하여 서비스를 시작하는 단계; 전문가 의뢰 중개 서버를 통해 상기 의뢰 정보에 대응하는 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 따른 각각의 전문가를 선정하는 단계; 전문가 의뢰 중개 서버를 통해 상기 전문가에게 의뢰 내용을 통지하고 상기 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 따른 각각의 견적 내용을 전달받아 저장하는 단계; 전문가 의뢰 중개 서버가 의뢰인 단말에 상기 견적 내용을 통지하고, 복수의 전문가인 경우 견적 내용을 통해 해당 전문가를 선정하여 상기 전문가 의뢰 중개 서버에 전달하고 저장하는 단계; 상기 선정된 전문가 단말에게 해당 전문가를 포함한 선정 내용을 통지하고, 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 의뢰인 단말에 거래 금액을 요청하고 저장하는 단계; 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 선정된 전문가 단말에 작업 개시를 통지하고 상기 전문가 단말로 부터 전문가 작업의 완료됨을 확인받는 단계; 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 상기 완료된 작업 내용을 의뢰인 단말에 전달하고, 상기 전문가의 등급을 산정하는 단계; 상기 등급의 산정은 거래건 또는 거래 금액에 따라 이루어지며, 상기 전문가 의뢰 중개 서버는 상기 전문가 단말에 상기 등급 별 대금 결제를 진행하여 서비스 완료하는 단계;로 이루어진다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명은 등급 별 대금 결제를 진행하여 경력이나 전문성을 객관적으로 평가하여 평가 불만에 의한 전문가의 이탈이 없어 시스템 운영에 차질을 빚지 않을 수 있다.
또한 본 발명은 레벨을 객관적으로 평가하여 공개함으로써 소비자나 전문가에게 서로 도움이 된다.
또한 본 발명은 네트워크가 연결되는 곳은 전문가들을 장소에 상관없이 직접 선정하여 작업의 퀄리티를 높일 수 있고 서비스 진행도 원활하게 할 수 있다.
도 1은 종래 발명에 따른 한국 웹아웃소싱 업체 중 프리모아, 크몽 등의 전문가 중계 시스템을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 시작에서 전문가 선정 내용을 전달하는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 방법을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가 선정에서 등급별 대금 결제하는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 방법을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 등급 산정에 따른 이의 신청 방법을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 거래 수량과 거래 금액에 따라 전문가의 등급을 산정하는 것을 실예로 보여주는 도면이다.
본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명은 의뢰인 단말(10), 전문가 의뢰 중개 서버(20; 또는 플랫폼), 전문가 단말(30) 등이 네트워크로 연결되어 있다.
의뢰인 단말(10)은 전문가 매칭 제안 폼을 통해 의뢰 정보를 작성하여 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 전송하는 단말기이다.
전문가 의뢰 중개 서버(20)는 상기 의뢰인 단말(10)을 통해 의뢰 정보를 전달받아 전문가를 선정하고 상기 전문가 단말(30)에 등급별 대금 결제가 진행되도록 서비스를 제공하는 서버이다.
전문가 단말(30)은 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)로부터 전문가 선정 내용을 전달 받거나 상기 등급별 대금 결제 정보를 전달받는 단말기이다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하여 상기 의뢰인 단말(10)에 다시 통지하는 전문가 매칭 수단(22), 상기 선정된 전문가의 거래 건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈(24)을 포함한다.
상기 전문가 매칭 수단(22)은 빅데이터를 기반한 머신러닝을 이용하여 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하는 수단이다.
상기 등급별 대금 결제 모듈(24)은 상기 선정된 전문가의 거래 금액에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시킨다.
상기 등급별 대금 결제 모듈(24)은 예측 등급와 실제 등급 결과에 차이가 발생한 경우, 어느 부분에서 차이가 발생했는지를 확인할 수도 있다.
즉 인공신경망(Neural Networks), 서포트 백터머신(Support Vector Machine, SVM), 자기회귀누적이동평균법(autoregressive integrated moving average, ARIMA) 중 어느 하나의 머신러닝 모델을 이용한 시계열적 빅데이터 분석 방법이 사용될 수 있다.
상기 서포트 백터머신 알고리즘은 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을 때, 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 기계 학습 방법으로서 일정 분야(예 : 3D 모델링 전문가 카테고리)의 특정 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 데이터를 바탕으로 다른 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준을 마련할 수 있다.
또한 전문가 개인 정보 및 예를 들어 법률 전문가인 경우 사건 수임 수량 또는 승패에 대응되는 점수를 환산하고, 법률 전문가의 랭킹을 연산 등의 실시간 정보를 변수로 반영하는 다변량 시계열 분석을 수행함으로써 예측률을 더욱 높일 수 있다.
상기 자기회귀누적이동평균법은 비정상적 시계열 자료(시간의 흐름에 따라 관찰된 전문가 등급 데이터)이기 때문에 분석하기 쉬운 정상적 시계열 자료로 변환하여, 특정 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준이 시간의 흐름에 따라 왜곡되거나 비상식적이 되는 것을 방지한다.
도 3에 도시된 바와 같이 의뢰인 단말(10), 전문가 의뢰 중개 서버(20), 전문가 단말(30)이 네트워크로 연결되고, 의뢰인이 의뢰인 단말(10)을 통해 특정 웹사이트에 접속한다(S10).
이 때 의뢰인은 의뢰인 단말(10)을 통해 특정 웹사이트에 표시된 제안 폼(form)의 각 메뉴를 선택하거나 특정 내용을 입력하여 전문가 의뢰를 등록한다.
전문가 의뢰 중개 서버(20)가 상기 의뢰 내용을 저장하고, 빅데이터 기반의 머신 러닝을 활용한 전문가 매칭을 시작한다(S21, S22).
이 때 이러한 빅데이터 기반의 머신 러닝 기법은 아래에서 서술하는 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준을 산정할 때도 사용될 수 있다.
계속하여 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 의해 선정된 전문가에게 의뢰 내용을 통지하기 위해 전문가 단말(30)과 네트워크로 연결시켜 의뢰 내용을 통지한다.
그리고 전문가는 자신이 선정된 의뢰 내용을 확인하고 견적서를 작성하여 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 견적 내용을 등록한다(S30).
전문가 의뢰 중개 서버(20)는 상기 견적 내용을 전달받아 저장하고 상기 의뢰인 단말(10)에 견적 내용을 통지한다(S23).
바로 견적 내용을 확인한 의뢰인은 의뢰인 단말(10)을 통해 전문가 선정을 확정하고 이를 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 전송하면, 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 전문가 선정 내용을 저장한다(S24).
그리고 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 전문가 단말(30)에 선정 내용을 통지한다.
도 4에 도시된 바와 같이 의뢰인 단말(10), 전문가 의뢰 중개 서버(20), 전문가 단말(30)이 네트워크로 연결되고, 전문가 의뢰 중개 서버(20)가 고객이 선택한 전문가 선정 내용을 저장한다(S24).
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)가 전문가 단말(30)로 상기 전문가 선정 내용을 통지한다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)가 의뢰인 단말(10)에 거래 금액을 요청하고, 거래 금액을 데이터베이스에 저장한다(S25).
상기 의뢰인 단말(10)로부터 거래 금액의 입금을 확인하면, 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 전문가 단말(30)에 전문가 작업 개시를 통지한다.
추후 작업이 완료된 후 상기 전문가 단말(30)에 전문가 작업 완료를 입력하면(S26), 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 작업 완료가 통지된다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 의뢰인 단말(10)에 작업 내용을 전달하고, 이전 거래 금액에 따른 등급 부여 데이터를 바탕으로 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준을 산정한다(S27).
그리고 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)가 상기 등급에 따라 대금 결제를 하고 전문가 단말(30)에 통지하게 된다.
이 때 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)가 등급 부여 기준을 산정하는 과정에서 문제가 발생할 수 있는 데 이에 대한 자세한 사항은 아래에서 설명한다.
마지막으로 상술한 전문가 의뢰 중개 서버(20)에서 등급 산정이 되고(S27), 전문가 단말(30)로 상기 등급을 통보한다.
도 5에 도시된 바와 같이 의뢰인 단말(10), 전문가 의뢰 중개 서버(20), 전문가 단말(30)이 네트워크로 연결되고, 전문가 의뢰 중개 서버(20)에서 등급 산정이 되고(S27), 전문가 단말(30)로 등급 통보를 한다.
이 때 상기 등급 통보는 미리 선정된 전문가의 거래 건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈(24)을 통해 작성된 등급을 통보하는 것이다.
상기 전문가 단말(30)을 통해 이의 신청을 작성하여 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 전송한다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 이의 신청을 접수하고, 도 6과 같은 기준에 의해 정확하게 등급을 산정했는지를 파악하고 이상 없음을 다시 관리자가 입력하여 상기 의뢰인 단말(10)에 전달한다.
만일 이상이 있을 경우 상기 관리자는 이상이 있음을 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 입력하고 다시 산정한 등급표를 업로드할 수 있다.
따라서 상기 등급별 대금 결제 모듈(24)은 미리 예측 등급(예 : 전문가의 작년 실적에 의한 예측 등급)과 실제 등급 결과(예 : 전문가의 올해 실적에 의한 예측 등급)에 차이가 발생한 경우 이를 해당 전문가에게 자동으로 통지하는 것이 이의 신청을 줄일 수 있는 방법이다.
상술한 이의 신청이 해결되면(S29), 등급별 대금 결제가 이루어져 전문가 단말(30)에 결제 내용이 통보된다.
도 6에 도시된 바와 같이 본 발명은 레벨 1에서 레벨 6으로 나누고, 레벨 1에서 레벨 6으로 갈수록 구매 금액 한도가 높아지고 수수료율은 낮아진다.
예를 들어, 레벨 1의 경우 구매 수량(건) 3건, 구매 금액 백만원, 수수료율 20%, 레벨 2의 경우 구매 수량(건) 10건, 구매 금액 오백만 원, 수수료율 15%, 레벨 3의 경우 구매 수량(건) 50건, 구매 금액 삼천만 원, 수수료율 12%, 레벨 4의 경우 구매 수량(건) 100건, 구매 금액 일억 원, 수수료율 10%, 레벨 5의 경우 구매 수량(건) 500건, 구매 금액 십억 원, 수수료율 8%, 레벨 6의 경우 구매 수량(건) 1,000건, 구매 금액 백억 원, 수수료율 5% 등이다.
또한 본 발명의 다른 실시예를 보면 전문 기술을 가진 판매자 1의 경우 거래 수량이 51건이고 거래 금액이 2억 원이면 상기 예시에 비추어 봐서 LV. 4단계로서, 수수료 10%로 확정된다.
전문 기술을 가진 판매자 2의 경우 거래 수량이 10건이고, 거래 금액이 10억 원이어서 LV. 5단계로서, 수수료 8%로 확정된다.
또한 본 발명의 일실시예로서, 작업을 완료하여 확정된 경우, 확정된 작업을 담당한 전문가에 대한 확정 작업 건 당 양(+)의 가중치를 부가하고, 작업의 완료 후에 클레임을 일정치 이상 받은 전문가에 대해서는 클레임 횟수 당 음(-)의 가중치를 부가할 수도 있다.
이하 본 발명의 일실시예로서 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 적용한 적용예를 자세히 설명한다.
이 외에도 금형 제조비용을 감소시키기 위해 온라인을 이용한 시제품 제조방법에도 이용될 수 있으며 자세한 설명은 생략한다.
먼저 의뢰인 단말(10)을 통해 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 접속하여 금형, 사출, 및 PCB 작업을 포함하는 3D 모델링 작업에 따른 전문가 선정에 대한 의뢰 정보를 등록 저장하여 서비스를 시작한다(S10, S21).
전문가 의뢰 중개 서버(20)를 통해 상기 의뢰 정보에 대응하는 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 따른 각각의 전문가를 선정한다(S22).
이 때 시제품 제작용 금형모델을 선택하는 경우, 상기 의뢰인의 3D모델링 스케치 도면이 웹페이지를 통해 전문가에게 전송될 수 있다.
전문가 의뢰 중개 서버(20)를 통해 상기 전문가에게 의뢰 내용을 통지하고 상기 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 따른 각각의 견적 내용을 전달받아 저장한다(S30, S23).
예를 들어 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 등의 전 작업에 대한 견적 내용을 포함할 수 있으나 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링의 각 작업에 대한 견적을 포함할 수도 있다.
전문가 의뢰 중개 서버(20)가 의뢰인 단말(10)에 상기 견적 내용을 통지하고, 복수의 전문가인 경우 견적 내용을 통해 해당 전문가를 선정하여 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 전달하고 저장한다(S24).
상기 선정된 전문가 단말(30)에게 해당 전문가를 포함한 선정 내용을 통지하고, 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 의뢰인 단말(10)에 거래 금액을 요청하고 저장한다(S25).
이 때 3D 프린터 등의 성능이나 표현 한계를 적절히 감안하여 거래 금액을 산정하여 정할 수 있다.
또한 같은 작업 건수라 하더라도 작업이 매우 고 난이도 3D 모델링인 경우, 담당한 전문가에 대한 확정 작업 건 당 일정량의 가중치를 부가할 수 있다.
예를 들어 이러한 고 난이도 3D 모델링은 거래 금액으로 추정할 수도 있지만, 종래 거래되었던 작업들을 인공신경망 머신러닝 모델을 이용한 시계열적 빅데이터 분석 방법으로 분석하여 추정할 수도 있다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 선정된 전문가 단말(30)에 작업 개시를 통지하고 상기 전문가 단말(30)로 부터 전문가 작업의 완료됨을 확인받는다(S26).
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 상기 완료된 작업 내용을 의뢰인 단말(10)에 전달하고, 상기 전문가의 등급을 산정하고, 상기 등급의 산정은 거래건 또는 거래 금액에 따라 이루어지며, 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 상기 전문가 단말(30)에 상기 전문가 등급 별 대금 결제를 진행하여 서비스 완료한다.
따라서 종래에는 여러 장소 또는 지역에 각기 분산 배치된 소속 3D 프린터 정보를 등록 관리 운영하고, 사용자 단말기로부터 설계 도면을 입력받아 요청한 배송 위치와 가장 가까운 소속 3D 프린터가 있는 장소를 검출하여 상기 검출된 장소에 위치한 소속 3D 프린터로 상기 사용자 단말기로부터 입력받은 설계 도면의 3D 출력물이 출력되도록 하였으나 본 발명은 상술한 전문가들을 장소에 상관없이 직접 선정하여 작업의 퀄리티를 높일 수 있고 서비스 진행도 원활하게 할 수 있다.
본 발명의 일실시예로서 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 3D 프린터로 모델링할 가상 3D 모델 생성에 대한 진행 상황을 웹페이지 등에 실시간으로 표시할 수 있다. 상기 가상 3D 데이터는 가상 3D 모델에 대해 수행되는 시뮬레이션 절차 설명을 포함하는 데이터이다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)가 상기 가상 3D 데이터를 분할기준을 바탕으로 하나 이상의 세부 동작으로 분할하되, 상기 세부 동작은 3D 모델 동작의 최소단위이고, 상기 분할기준은 금형, 사출, 및 PCB 작업 등을 포함하는 세부 동작에 대한 표준화 코드를 순서대로 나열한 데이터를 기반으로 한 것이다.
또한 본 발명의 일실시예로서 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 강화학습(Reinforcement learning)을 수행할 수 있다. 강화학습은 기계학습의 한 영역으로, 어떤 환경 안에서 정의된 전문가가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 작업들 중 등급 보상을 최대화하는 작업 혹은 작업 순서(프로세스)를 선택하는 방법이다.
예를 들어 강화학습은 전문가의 작업 프로세스의 상태전이와, 상태전이에 따른 등급 보상에 기초하여 등급 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 것으로 요약될 수 있다. 즉 고 난이도 3D 모델링의 경우 등급 보상을 최대화하기 위해 빠른 시간 내에 작업을 완료할 수 있는 작업 순서를 나열할 수 있다.
그 후, 상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 강화학습 결과를 이용하여 최적화 작업 프로세스 데이터를 산출한다. 상기 최적화 전문가 작업 프로세스 데이터는 강화학습 결과를 기반으로 작업 시간을 줄일 수 있는 최단 작업 시간, 최소 재료량, 또는 필수수행순서 등을 조건으로 산출되어 전문가들에게 등급을 용이하게 올릴 수 있도록 보조할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 단말(10, 30)은, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형, 직물 또는 의류 일체형, 신체 부착형, 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 프로세서로서 중앙처리장치(central processing unit), 어플리케이션 프로세서(application processor), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 예를 들면, 상술한 단말들(10, 30)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리(예 : 전문가 매칭 등)를 실행할 수 있다.
상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 포함되는 메모리 또는 데이터베이스는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다.
본 발명에서 사용되는 네트워크 망은 특정 통신 프로토콜로서, 예를 들면, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나의 무선 통신을 사용할 수 있다.
또한, 무선 통신은 예를 들면, 근거리 통신을 포함할 수 있다. 근거리 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), MST(magnetic stripe transmission), 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
10 : 의뢰인 단말
20 : 전문가 의뢰 중개 서버
22 : 전문가 매칭 수단
24 : 등급별 대금 결제 모듈
30 : 전문가 단말

Claims (7)

  1. 전문가 매칭 제안 폼을 통해 의뢰 정보를 작성하여 전문가 의뢰 중개 서버(20)에 전송하는 의뢰인 단말(10);
    상기 의뢰인 단말(10)을 통해 의뢰 정보를 전달받아 전문가를 선정하고 상기 전문가 단말(30)에 등급별 대금 결제가 진행되도록 제어하는 전문가 의뢰 중개 서버(20);
    상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)로부터 전문가 선정 내용을 전달 받거나 상기 등급별 대금 결제 정보를 전달받는 전문가 단말(30);로 구성되며,
    상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는,
    상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하여 상기 의뢰인 단말(10)에 다시 통지하는 전문가 매칭 수단(22);
    상기 선정된 전문가의 거래건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈(24);을 포함하며,
    상기 전문가 의뢰 중개 서버(20)는 완료된 작업 내용을 의뢰인 단말(10)에 전달하고, 상기 등급별 대금 결제 모듈(24)을 통해 상기 선정된 전문가의 거래건 또는 거래 금액에 따라 전문가의 등급을 나누어 대금 결제와 수수료를 차등화시키고, 상기 전문가의 등급의 산정에 따라 상기 전문가 단말(30)에 수수료를 제한 대금 결제를 진행하여 서비스를 완료하되,
    상기 작업을 완료하여 확정된 경우, 확정된 작업을 담당한 전문가에 대한 확정 작업 건 당 양(+)의 가중치를 부가하고, 작업의 완료 후에 클레임을 일정치 이상 받은 전문가에 대해서는 클레임 횟수 당 음(-)의 가중치를 부가하는 것을 특징으로 하는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 의뢰 정보는 금형, 사출, PCB, 설비, 목재, 종이, 섬유, 의료, 전기, 전자, 기계, 및 IT융합 작업을 포함하는 3D 모델링 작업 정보인 것을 특징으로 하는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전문가 매칭 수단(22)은,
    빅데이터를 기반한 머신러닝을 이용하여 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하는 것을 특징으로 하는 전문 중개인을 통한 차등 수수료 지급 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
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