KR102195632B1 - 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법 - Google Patents

Abstract

인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법이 제공된다. 상기 방법은 오픈 예정인 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업에 포함된 하나 이상의 기능요소를 파악하는 단계, 상기 하나 이상의 기능요소에 기초하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트를 추출하는 단계, 크라우드소싱 플랫폼에 등록된 전체 작업자 중에서 상기 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자(이하, 제1 작업자)를 선별하는 단계, 상기 복수의 제1 작업자 각각의 참여 역량(capacity)에 기초하여, 상기 복수의 제1 작업자 중에서 복수의 작업자(이하, 제2 작업자)를 선별하는 단계, 상기 복수의 제2 작업자 중에서 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간 이상인 복수의 작업자를 상기 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자로 선별하는 단계 및 복수의 가용 작업자 각각의 상기 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하는 단계를 포함한다.

Description

인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법{METHOD FOR CALCULATING MAXIMUM WOR RESULT QUANTITY BY SELECTING AVAILABLE WORKER OF CROWDSOURCING BASED PROJECT FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE TRAINING DATA GENERATION}

본 발명은 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법에 관한 것이다.

최근, 기업 활동의 일부 과정에 일반 대중을 참여시키는 크라우드소싱 기반으로 많은 양의 데이터를 수집 및 가공하는 기업들이 늘고 있다. 즉, 기업은 하나의 프로젝트를 오픈하여 일반 대중, 즉 작업자가 해당 프로젝트에 참여하게 함으로써, 작업자에 의해 완료된 작업 결과를 통해 필요한 정보를 수집하게 된다.

이때, 기업은 보다 신뢰도가 높은 정보를 수집하기 위해, 작업자에 의해 완료된 작업 결과를 검수자에게 배정하여 검수 작업을 수행하도록 한다.

구체적으로, 하나의 프로젝트가 오픈되면, 복수의 작업자 각각에게 복수의 작업이 배정된다. 각각의 작업자는 배정받은 복수의 작업을 수행하고, 작업 결과를 제공한다. 이후, 복수의 검수자 각각에게 작업 결과에 대한 복수의 검수 작업이 배정되고, 각각의 검수자는 배정받은 복수의 검수 작업을 수행하게 된다.

한편, 프로젝트를 오픈하기 전에, 오픈 예정 프로젝트에 참여할 작업자들을 선정하여야 하는데, 이때 오픈 예정인 프로젝트에 참여할 작업자들을 선정하기 위해서는 참여 조건을 설정하고, 해당 참여 조건에 부합하는 작업자들을 선정하여야 한다.

그러나, 프로젝트가 오픈되었을 때 선정된 작업자들 모두가 프로젝트에 실제로 참여할지에 대해서는 확실히 알 수가 없다.

이로 인해, 오픈 예정 프로젝트에 실질적으로 투입할 수 있는 가용 인력에 대한 정확한 집계가 불가능하여 하루 최대 수집 가능한 수량을 파악할 수가 없어, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량 달성 가부를 예측할 수 없는 문제가 있다.

따라서, 오픈 예정 프로젝트의 실질적인 가용 인력을 선별하여, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량 달성 가부를 확실히 예측할 수 있는 방안이 필요하다.

공개특허공보 제10-2014-0095956호, 2014.08.04.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법을 제공하는 것이다.

다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법은, 오픈 예정인 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, 오픈 예정 프로젝트)의 작업에 포함된 하나 이상의 기능요소를 파악하는 단계, 상기 하나 이상의 기능요소에 기초하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트를 추출하는 단계, 크라우드소싱 플랫폼(이하, 플랫폼)에 등록된 전체 작업자 중에서 상기 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자(이하, 제1 작업자)를 선별하는 단계, 상기 복수의 제1 작업자 각각의 참여 역량(capacity)에 기초하여, 상기 복수의 제1 작업자 중에서 복수의 작업자(이하, 제2 작업자)를 선별하는 단계, 상기 복수의 제2 작업자 중에서 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간 이상인 복수의 작업자를 상기 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자로 선별하는 단계 및 복수의 가용 작업자 각각의 상기 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 기능요소는 프로젝트를 수행하기 위한 작업 툴(tool)에 기반하여 결정되고, 상기 작업 툴은 프로젝트에서 제공되며 작업자들이 상기 프로젝트가 요구하는 작업을 수행하기 위하여 사용하는 툴이다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트를 추출하는 단계는, 복수의 완료된 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, 완료 프로젝트) 중에서 상기 오픈 예정 프로젝트의 하나 이상의 기능요소를 모두 포함하는 완료 프로젝트를 상기 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트로 추출할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 복수의 제1 작업자를 선별하는 단계는, 상기 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자 중 소정의 조건을 충족하는 복수의 제1 작업자를 선별하고, 상기 소정의 조건은 상기 유사 프로젝트에서 수행한 작업 결과 중에서 검수 통과된 작업 결과가 소정의 건수 이상일 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 복수의 제2 작업자를 선별하는 단계는, 상기 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인지 판단하는 단계와, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 각각의 참여율을 산출하는 단계와, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상이고, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 중 상기 참여율이 소정의 기준 퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하는 제1 작업자에 대해서 상기 참여 역량이 부존재하는 것으로 판단하는 단계와, 상기 복수의 제1 작업자 중에서 상기 참여 역량이 존재하는 제1 작업자를 상기 제2 작업자로 선별하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인지 판단하는 단계는, 상기 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 최근 소정의 기간 이내에 하나 이상의 건수의 작업 결과를 입력한 다른 프로젝트를 상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수로 산출하고, 상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인지 판단할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 각각의 참여율을 산출하는 단계는, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 개수 이상인 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 최근 단위 기간의 평균 작업 시간 대비 상기 다른 프로젝트별 최근 단위 기간의 평균 작업 시간의 비율을 상기 다른 프로젝트 각각의 참여율로 산출할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 복수의 제2 작업자를 선별하는 단계는, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 상기 기준 개수 미만인 제1 작업자에 대해서 상기 참여 역량이 존재하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 복수의 제2 작업자를 선별하는 단계는, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상이고, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 중 상기 참여율이 상기 기준 퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하지 않는 제1 작업자에 대해서 상기 참여 역량이 존재하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하는 단계는, 상기 복수의 가용 작업자 각각의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여 상기 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 최대 작업 시간을 산출하는 단계와, 상기 오픈 예정 프로젝트의 하나의 작업당 예상 작업 시간을 산출하는 단계와, 상기 단위 기간당 최대 작업 시간을 상기 하나의 작업당 예상 작업 시간으로 나누어서 상기 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 방법은, 상기 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량과 상기 단위 기간당 필요 작업 결과 수량을 비교하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성 가부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

상술한 본 발명에 의하면, 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자를 선별하여, 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출함으로써, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량을 달성할 수 있을지를 예측할 수 있다.

목표 일정 내에 목표 수량을 달성할 수 있을지를 예측할 수 있음에 따라, 프로젝트의 효율적인 운영이 가능해진다.

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 크라우드소싱 서비스의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반의 프로젝트의 진행 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 프로젝트 추출을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차 필터링을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 작업자 선별을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차 필터링을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 도 3의 단계 S140의 구체적인 방법의 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 작업자 선별을 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차 필터링을 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 가용 작업자 선별을 설명하기 위한 예시도이다.
도 12는 도 3의 단계 S160의 구체적인 방법의 순서도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 장치를 설명하기 위한 도면이다.

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 크라우드소싱 서비스의 개념도이다.

도 1을 참조하면, 크라우드소싱 서비스는 의뢰자(10), 서비스 제공 업체(20) 및 대중(30)으로 구성되어 수행된다.

의뢰자(10)는 크라우드소싱 기반의 프로젝트(이하, 프로젝트)를 의뢰하는 기업이나 개인을 의미한다.

의뢰자(10)는 인공지능 학습데이터의 생성을 위한 소스 데이터의 수집 또는 데이터 어노테이션 등을 목적으로 프로젝트를 의뢰한다. 프로젝트를 통해서 생성된 데이터는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 임의의 기계 학습의 학습데이터로 활용될 수 있다. 소스 데이터의 수집은 녹음된 음성 수집, 사진 수집 등 가공되지 않은 데이터를 수집하는 것을 의미한다. 데이터 어노테이션은 텍스트, 사진, 비디오 등의 소스 데이터에 관련 주석 데이터를 입력하는 것을 의미한다. 예들 들어, 데이터 어노테이션은 주어진 지문에서 개체를 찾는 것, 유사한 문장을 찾는 것 등이 있을 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 한편, 전술한 프로젝트의 종류는 일 실시예에 불과하며, 의뢰자의 설계에 따라 다양한 프로젝트가 본 발명에서 취급될 수 있다.

서비스 제공 업체(20)는 크라우드소싱 서비스를 제공하는 기업을 의미한다.

서비스 제공 업체(20)는 의뢰자(10)로부터 제품 또는 서비스에 대한 프로젝트를 의뢰받으면, 해당 프로젝트에 대한 작업을 일반 대중(30)에게 배정하여 대중(30)으로부터 작업 결과를 제공받는다. 이후, 작업 결과를 기반으로 추출된 최종 산출물을 의뢰자(10)에게 제공한다.

이때, 서비스 제공 업체(20)는 크라우드소싱 플랫폼(이하, 플랫폼)을 통해 의뢰자(10) 및 대중(30)에게 크라우드소싱 서비스를 제공한다. 즉, 서비스 제공 업체(20)는 의뢰자(10)로부터 프로젝트를 의뢰받으면, 플랫폼에 프로젝트를 오픈한다. 이후, 대중(30)으로부터 오픈된 프로젝트에 대한 작업 결과를 제공받으면, 해당 프로젝트를 플랫폼 상에서 종료하고, 최종 산출물을 추출하여 의뢰자(10)에게 제공할 수 있다.

대중(30)은 플랫폼에 오픈된 프로젝트에 참여하는 일반 대중을 의미한다. 여기서, 대중(30)은 서비스 제공 업체(20)가 제공하는 애플리케이션 또는 웹사이트 등을 통해 플랫폼에 오픈된 프로젝트에 참여할 수 있다.

대중(30)은 작업자(32) 및 검수자(34)로 구성된다.

작업자(32)는 플랫폼에 오픈된 복수의 프로젝트 중 특정 프로젝트에 참여를 결정한다. 이후, 작업자(32)는 소스 데이터의 수집 또는 데이터 어노테이션 등의 작업을 수행하고, 이를 플랫폼에 전송한다.

검수자(34)는 플랫폼에 오픈된 복수의 프로젝트 중 특정 프로젝트에 참여를 결정한다. 이후, 검수자(34)는 작업자(32)가 수행한 작업 결과에 대한 검수를 수행한다. 검수자(34)는 검수 수행 결과로서, 검수 통과 처리 또는 반려 처리를 할 수 있고, 반려 처리시 반려 사유를 입력할 수 있다. 검수 통과의 경우 재작업과 이로 인한 재검수가 필요하지 않으므로, 검수 통과는 검수 완료와 동일한 의미를 가진다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반의 프로젝트의 진행 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.

먼저, 의뢰자(10)는 서비스 제공 업체(20)로 하나 이상의 프로젝트를 의뢰한다(S11).

이후, 서비스 제공 업체(20)는 의뢰된 프로젝트를 플랫폼 상에 오픈한다(S12). 이때, 서비스 제공 업체(20)는 프로젝트 오픈 전에, 해당 프로젝트의 난이도 등을 고려하여 등급을 결정할 수 있다. 즉, 난이도에 따라 어떤 등급 이상의 대중(30)에게 해당 프로젝트를 노출시킬지를 결정할 수 있다. 이에 따라, 프로젝트의 작업 결과의 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

이후, 서비스 제공 업체(20)는 프로젝트의 등급에 따라 해당 등급 이상의 작업자(32)에게 작업을 할당하여 작업 요청한다(S13).

이후, 작업자(32)는 할당된 작업을 수행하게 된다(S14). 이때, 작업자(32)는 어떤 이유에 의해 작업 자체가 불가능한 작업에 대해서는 작업을 수행하지 않고 작업 불가 사유를 입력할 수 있다.

이후, 서비스 제공 업체(20)는 작업자(32)로부터 작업 결과를 제공받고(S15), 해당 작업 결과에 대한 검수 작업을 검수자(34)에게 할당하여 검수 요청한다(S16).

이후, 검수자(34)는 할당된 검수를 수행하게 된다(S17). 이때, 검수자(34)는 작업이 적합하게 수행된 것으로 판단하면 검수 통과를 결정하고, 검수 작업이 잘못된 것으로 판단하면 반려 처리한다. 반려 처리 시, 검수자(34)는 어떤 이유로 작업이 잘못된 것으로 판단했는지에 대한 반려 사유를 입력한다.

이후, 서비스 제공 업체(20)는 검수자(34)로부터 검수 결과를 제공받는다(S18).

검수 결과가 검수 통과인 경우, 서비스 제공 업체(20)는 해당 작업 결과를 유효한 데이터로 사용하여, 이를 기반으로 하여 프로젝트 종료 시 최종 산출물을 추출하게 된다.

검수 결과가 반려 처리인 경우, 서비스 제공 업체(20)는 내부적으로 검수를 다시 수행하거나, 작업자(32)에게 다시 작업을 배정하여 재작업을 수행하게 할 수도 있다. 재작업시 검수자의 재검수가 필요하다.

이후, 서비스 제공 업체(20)는 프로젝트 기간이 종료되거나 충분한 유효 데이터를 확보하게 되면 해당 프로젝트를 종료하고(S19), 확보된 유효 데이터를 기반으로 최종 결과물을 산출하여 의뢰자(10)에게 제공한다(S20).

이때, 프로젝트 종료 전, 서비스 제공 업체(20)는 작업자(32) 및 검수자(34)의 수행 결과를 평가하고, 평가에 따라 작업 비용 및 검수 비용을 산출하여 작업자(32) 및 검수자(34)에게 지급한다.

도 1 및 도 2에서는 단순히 의뢰자(10), 서비스 제공 업체(20), 작업자(32), 검수자(34)로 표현하였으나, 이들은 각 참여자에 의해서 운용되는 스마트폰, 태블릿, PDA, 랩톱, 데스크톱, 서버 등과 같은 컴퓨터 장치 또는 전기 통신 장치를 의미한다.

종래의 경우 오픈 예정인 프로젝트의 참여 조건을 설정하여 참여 조건을 충족하는 작업자(32)들로 오픈 예정인 프로젝트의 작업자 풀을 생성하고, 작업자 풀에 포함된 작업자(32)들만 오픈 예정인 프로젝트에 참여할 수 있도록 하였다. 이때, 서비스 제공 업체(20)는 참여 조건을 충족하는 작업자(32)들에게 프로젝트를 오픈하여 프로젝트에 참여할 기회를 줄 뿐, 실제로 프로젝트에 참여할지의 여부는 작업자(32)들이 본인의 현재 상황 등에 따라 선택하게 된다. 이로 인해, 작업자 풀에 충분한 수의 작업자(32)가 포함되었음에도 프로젝트에 참여하는 실질적인 가용 작업자는 적은 상황이 발생하고, 이는 프로젝트의 진행 속도를 떨어뜨려 결국에는 목표 일정 내에 목표 수량을 달성하지 못하는 문제로 이어지게 하였다.

이러한 문제를 해소하기 위해, 본 발명의 일 실시예는, 작업자 풀에 포함된 복수의 작업자를 소정의 기준에 따라 필터링하여 실질적으로 프로젝트에 참여할 수 있는 가용 작업자를 선별하고, 가용 작업자의 선별을 통해 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량 달성 가부를 미리 판단할 수 있도록 한다.

이하에서는, 도 3 내지 도 12를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량 산출 방법에 대해 설명하도록 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법의 순서도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 프로젝트 추출을 설명하기 위한 예시도이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차 필터링을 설명하기 위한 예시도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 작업자 선별을 설명하기 위한 예시도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차 필터링을 설명하기 위한 예시도이다. 도 8은 도 3의 단계 S140의 구체적인 방법의 순서도이다. 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 작업자 선별을 설명하기 위한 예시도이다. 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차 필터링을 설명하기 위한 예시도이다. 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 가용 작업자 선별을 설명하기 위한 예시도이다. 도 12는 도 3의 단계 S160의 구체적인 방법의 순서도이다.

한편, 도 3, 도 8 및 도 12에 도시된 단계들은 서비스 제공 업체(20)에 의해 운영되는 플랫폼 서버(이하, 서버)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 복수의 작업자(32) 또는 복수의 검수자(34)는 소정의 단말 장치를 이용하여 작업을 수행한다. 작업자(32) 또는 검수자(34)의 단말 장치는 스마트폰, 태블릿, PDA, 랩톱, 데스크톱 등과 같은 컴퓨터 장치 또는 전기 통신 장치일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

먼저 도 3을 참조하면, 서버는 오픈 예정인 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, 오픈 예정 프로젝트)의 작업에 포함된 하나 이상의 기능요소를 파악한다(S110).

여기서, 프로젝트의 기능요소는 프로젝트를 수행하기 위한 작업 툴(tool)에 기반하여 결정된다. 그리고 작업 툴은 프로젝트에서 제공되며 작업자(32)들이 프로젝트가 요구하는 작업을 수행하기 위하여 사용하는 툴을 의미한다.

본 발명의 일 실시예에서의 프로젝트는 이미지, 비디오, 텍스트 및 오디오 중 적어도 하나의 소스 데이터를 수집하는 프로젝트일 수 있으며, 이러한 프로젝트에서의 작업 툴의 간단한 예로는, 텍스트 입력 툴, 라디오 버튼 입력 툴, 오디오 컷 툴, 마우스나 펜, 기타 장치를 이용한 드로잉 작업을 위한 툴, 외부 디바이스와 연동하여 요소 기능을 수행할 수 있는 다양한 툴이 이에 해당할 수 있다.

다음으로, 서버는 하나 이상의 기능요소에 기초하여, 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트를 추출한다(S120).

구체적으로, 서버는 복수의 완료된 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, 완료 프로젝트) 중에서 오픈 예정 프로젝트의 하나 이상의 기능요소를 모두 포함하는 완료 프로젝트를 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트로 추출한다.

도 4를 참조하면, 오픈 예정 프로젝트가 기능요소 a, 기능요소 b 및 기능요 c를 포함하면, 서버는 완료 프로젝트 A, 완료 프로젝트 B 및 완료 프로젝트 C 중에서 기능요소 a, 기능요소 b 및 기능요소 c를 모두 포함하는 완료 프로젝트 A를 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트로 추출할 수 있다.

다음으로, 다시 도 3을 참조하면, 서버는 크라우드소싱 플랫폼(이하, 플랫폼)에 등록된 전체 작업자 중에서 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자(이하, 제1 작업자)를 선별한다(S130).

도 5를 참조하면, 서버는 플랫폼에 등록된 전체 작업자를 대상으로 1차 필터링하여 복수의 제1 작업자를 선별함으로써 오픈 예정 프로젝트의 작업자 풀을 생성한다.

여기서, 1차 필터링은 각 전체 작업자의 유사 프로젝트에서의 작업 수행 결과에 기초하여 수행된다.

구체적으로, 서버는 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자 중 소정의 조건을 충족하는 복수의 제1 작업자를 선별한다. 여기서, 소정의 조건은 유사 프로젝트에서 수행한 작업 결과 중에서 검수 통과된 작업 결과가 소정의 건수 이상인 것을 의미한다.

즉, 서버는 전체 작업자 중에서 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자를 우선 선별하고, 그 중에서도 소정의 조건, 즉 유사 프로젝트에서 수행한 작업 결과 중에서 검수 통과된 작업 결과가 소정의 건수 이상인 작업자를 제1 작업자로 선별하는 것이다.

도 6을 참조하면, 유사 프로젝트 A가 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트로 추출된 경우, 서버는 유사 프로젝트 A에 참여했던 모든 작업자를 대상으로 작업 수행 결과를 확인하고, 수행한 작업 결과 중에서 검수 통과된 작업 결과가 소정의 건수 이상인 작업자를 제1 작업자로 선별한다.

소정의 건수가 100건인 경우, 서버는 유사 프로젝트 A에 참여했던 5명의 작업자 중에서, 검수 통과된 작업 결과의 건수가 100건 이상인 작업자 A, B 및 C를 제1 작업자로 선별하게 된다.

제1 작업자로 선별된 작업자 A, B 및 C는 오픈 예정 프로젝트의 작업자 풀에 포함되게 된다.

실시예에 따라, 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트가 복수개 추출되는 경우, 특정 작업자는 추출된 복수개의 유사 프로젝트 중에서 둘 이상의 유사 프로젝트에 참여했을 수도 있다. 즉, 3개의 유사 프로젝트가 추출된 경우, 특정 작업자는 3개 중 2개의 유사 프로젝트에 참여했거나, 또는 3개의 유사 프로젝트 모두에 참여했을 수도 있는 것이다.

이러한 경우, 서버는 각각의 유사 프로젝트에서의 특정 작업자의 작업 수행 결과에 기초하여 특정 작업자를 제1 작업자로 선별할지를 결정할 수 있다.

일 예로, 특정 작업자의 각각의 유사 프로젝트에서의 검수 완료된 작업 결과의 건수를 각각 산출하고, 각각의 유사 프로젝트에서의 검수 완료된 작업 결과의 건수가 소정의 건수 이상인 경우에 특정 작업자를 제1 작업자로 선별할 수 있다.

다른 예로, 특정 작업자의 각각의 유사 프로젝트에서의 검수 완료된 작업 결과의 건수를 각각 산출하고, 각각의 유사 프로젝트에서의 검수 완료된 작업 결과를 합한 값이 소정의 건수 이상인 경우에 특정 작업자를 제1 작업자로 선별할 수 있다.

다음으로, 다시 도 3을 참조하면, 서버는 복수의 제1 작업자 각각의 참여 역량(capacity)에 기초하여, 복수의 제1 작업자 중에서 복수의 작업자(이하, 제2 작업자)를 선별한다(S140).

도 7를 참조하면, 서버는 오픈 예정 프로젝트의 작업자 풀에 포함된 복수의 제1 작업자를 대상으로 2차 필터링하여 복수의 제2 작업자를 선별한다.

여기서, 2차 필터링은 각 제1 작업자의 참여 역량 기초하여 수행된다.

이하에서 도 8을 참조하여 각 제1 작업자의 참여 역량 존재 여부에 따라 제1 작업자를 필터링하여 제2 작업자를 선별하는 방법을 설명하도록 한다.

먼저, 도 8을 참조하면, 서버는 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인지 판단한다(S141).

구체적으로, 서버는 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 최근 소정의 기간 이내에 하나 이상의 건수의 작업 결과를 입력한 다른 프로젝트를 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수로 산출하고, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인지 판단한다.

즉, 제1 작업자가 최근 소정의 기간, 예를 들어 최근 일주일 동안 작업 수행한 이력이 없는 프로젝트는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수에 포함되지 않는다.

예를 들어, 특정 제1 작업자가 5개의 프로젝트에 참여 중인데, 1개의 프로젝트에 대해서는 흥미도 또는 난이도 등의 이유로 최근 일주일 동안 작업을 수행하지 않았다면, 서버는 특정 제1 작업자가 실질적으로는 4개의 프로젝트에만 참여하고 있는 것으로 판단하여, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수를 4개로 산출하는 것이다.

실시예에 따라, 최근 소정의 기간 이내에 하나 이상의 건수의 작업 결과를 입력한 다른 프로젝트가 현재 시점에 이미 완료된 프로젝트인 경우에는, 해당 프로젝트는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수에 포함되지 않는다.

각 제1 작업자별로 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수를 산출하면, 각 제1 작업자별로 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수, 예를 들어 3개 이상인지 판단한다.

다음으로, 서버는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 각각의 참여율을 산출한다(S142).

구체적으로, 서버는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 개수 이상인 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 최근 단위 기간의 평균 작업 시간 대비 다른 프로젝트별 최근 단위 기간의 평균 작업 시간의 비율을 다른 프로젝트 각각의 참여율로 산출한다.

여기서, 최근 단위 기간의 평균 작업 시간은 제1 작업자가 최근 단위 기간, 예를 들어 하루 동안 플랫폼을 이용한 평균 작업 시간을 의미하고, 다른 프로젝트별 최근 단위 기간의 평균 작업 시간은 제1 작업자가 최근 단위 기간, 예를 들어 하루 동안 각각의 다른 프로젝트에서 작업을 수행한 평균 작업 시간을 의미한다.

각 제1 작업자는 현재 소정의 개수 이상의 다른 프로젝트에 참여하고 있다고 하더라도, 흥미도 또는 난이도 등에 따라 상대적으로 긴 시간 동안 작업을 수행하는 다른 프로젝트가 있고, 상대적으로 짧은 시간 동안 작업을 수행하는 다른 프로젝트가 있을 수 있다. 즉, 각 다른 프로젝트마다 참여율이 상이할 수 있는 것이다.

따라서, 서버는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 개수, 예를 들어 3개 이상인 복수의 제1 작업자별로 최근 단위 기간의 평균 작업 시간 및 다른 프로젝트별 최근 단위 기간의 평균 작업 시간을 산출하여, 복수의 제1 작업자별로 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 각각의 참여율을 산출할 수 있다.

예를 들어, 특정 제1 작업자의 최근 단위 기간, 예를 들어 하루 동안 하루 동안의 평균 작업 시간이 10시간이고, 다른 프로젝트 A 및 다른 프로젝트 B 각각의 최근 단위 기간, 예를 들어 하루 동안의 평균 작업 시간이 각각 6시간 및 4시간이면, 특정 제1 작업자의 프로젝트 A의 참여율은 60퍼센트로 산출되고 프로젝트 B의 참여율은 40퍼센트로 산출될 수 있다.

다음으로, 서버는 단계 S141의 판단 결과 및 단계 S142의 산출 결과에 기초하여 제1 작업자에 대해서 참여 역량이 부존재하는 것으로 판단한다(S143). 즉, 서버는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상이고, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 중 참여율이 소정의 기준 퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하는 제1 작업자에 대해서 참여 역량이 부존재하는 것으로 판단한다.

구체적으로, 단계 S141에서 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 개수, 예를 들어 3개 이상인 것으로 판단되고, 단계 S142에서 산출된 다른 프로젝트의 참여율이 소정의 기준 퍼센트, 예를 들어 60퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하는 제1 작업자는 참여 역량이 부존재하는 것으로 판단한다.

즉, 현재 참여하고 있는 3개 이상의 다른 프로젝트 중에서 특정 다른 프로젝트의 참여율이 60퍼센트 이상이면, 해당 제1 작업자는 특정 다른 프로젝트에 이미 몰입하고 있는 것으로 판단하여 오픈 예정 프로젝트에 참여할 시간 및 노동력 등의 역량(capacity)이 부족한 것으로 판단하는 것이다.

이와 달리, 서버는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 기준 개수 미만인 제1 작업자에 대해서 참여 역량이 존재하는 것으로 판단한다.

즉, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 기준 개수, 예를 들어 3개 미만인 제1 작업자에 대해서는 참여 역량이 존재하는 것으로 판단한다. 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 적기 때문에 그만큼 시간 및 노동력 등의 역량(capacity)이 충분한 것으로 판단하는 것이다.

또는, 서버는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상이고, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 중 참여율이 기준 퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하지 않는 제1 작업자에 대해서 참여 역량이 존재하는 것으로 판단한다.

즉, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 기준 개수, 예를 들어 3개 이상이지만, 참여율이 기준 퍼센트, 예를 들어 60퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하지 않는 제1 작업자에 대해서는 참여 역량이 존재하는 것으로 판단한다. 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 많아도 특정 다른 프로젝트에 몰입하고 있는 상태가 아니기 때문에 오픈 예정 프로젝트에 참여할 가능성이 높은 것으로 판단하는 것이다.

다음으로, 서버는 복수의 제1 작업자 중에서 참여 역량이 존재하는 제1 작업자를 제2 작업자로 선별한다(S144).

즉, 서버는 복수의 제1 작업자 중에서 참여 역량이 부존재하는 것으로 판단된 복수의 제1 작업자를 제외하여 제2 작업자를 선별한다.

도 9를 참조하면, 4명의 제1 작업자 중에서 제1 작업자 B만이 제2 작업자로 선별에서 제외되었다. 제1 작업자 B는 3개의 다른 프로젝트에 참여하고 있으면서 다른 프로젝트 a의 참여율이 70퍼센트이기 때문에(즉, 다른 프로젝트 a에 몰입하고 있는 상태이기 때문에) 참여 역량이 부존재하는 것으로 판단되어 제2 작업자 선별 대상에서 제외되었다.

반면에, 제1 작업자 A는 3개의 다른 프로젝트에 참여하고 있지만, 참여율이 60퍼센트를 넘는 다른 프로젝트가 없기 때문에(즉, 몰입하고 있는 다른 프로젝트가 없기 때문에) 참여 역량이 존재하는 것으로 판단되어 제2 작업자로 선별되었다.

제1 작업자 C 및 D는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 각각 2개 및 1개이기 때문에, 참여 역량이 존재하는 것으로 판단되어 제2 작업자로 선별되었다.

다음으로, 다시 도 3을 참조하면, 서버는 복수의 제2 작업자 중에서 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간 이상인 복수의 작업자를 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자로 선별한다(S150).

도 10을 참조하면, 서버는 참여 역량에 기초하여 선별된 복수의 제2 작업자를 대상으로 3차 필터링하여 오픈 예정 프로젝트의 복수의 가용 작업자를 선별한다.

여기서, 3차 필터링은 각 제2 작업자의 평균 작업 시간에 기초하여 수행된다.

즉, 서버는 복수의 제2 작업자 중에서도 최근 단위 기간, 예를 들어 하루 동안의 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간, 예를 들어 5시간 이상인 복수의 작업자를 가용 작업자로 선별한다.

도 11을 참조하면, 5명의 제2 작업자 중에서 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 5시간 이상인 제2 작업자 A, B 및 C가 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자로 선별되었다.

제2 작업자 중에서도 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간 이상인 제2 작업자를 가용 작업자로 선별하는 이유는 현재 활발하게 작업을 수행하고 있는 작업자를 선별하기 위해서이다. 즉, 참여 역량에 따라 선별된 제2 작업자 중에서는 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수가 0개인 제2 작업자도 포함될 수 있다(현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수가 소정의 기준 개수 미만이면 제2 작업자로 선별되기 때문에). 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수가 0개인 제2 작업자는 최근에는 실질적으로 작업 수행을 하고 있지 않기 때문에 가용 작업자로 선별되기에는 부적절하기 때문에, 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간 이상인 제2 작업자를 가용 작업자로 선별하는 것이다.

상술한 바와 같이, 1차 필터링을 통해 플랫폼에 등록된 전체 작업자 중에서 제1 작업자를 선별하여 오픈 예정 프로젝트의 작업자 풀을 생성하고, 작업자 풀에 포함된 제1 작업자를 대상으로 2차 필터링 및 3차 필터링함으로써, 작업자 풀에 포함된 제1 작업자 중에서 오픈 예정 프로젝트가 오픈되면 실질적으로 프로젝트에 참여하여 작업을 수행할 가능성이 높은 가용 작업자를 선별할 수 있게 된다.

다음으로, 다시 도 3을 참조하면, 서버는 복수의 가용 작업자 각각의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여, 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출한다(S160).

이하에서 도 12를 참조하여, 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자들이 오픈 예정 프로젝트에 참여하여 작업을 수행했을 때, 가용 작업자들이 단위 기간당 생산할 수 있는 최대 작업 결과 수량을 산출하는 방법을 설명하도록 한다.

도 12를 참조하면, 서버는 복수의 가용 작업자 각각의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 최대 작업 시간을 산출한다(S161).

구체적으로, 서버는 복수의 가용 작업자 각각의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간의 평균 값과 복수의 가용 작업자의 수를 곱하여 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 최대 작업 시간을 산출할 수 있다.

예를 들어, 가용 작업자 A의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 10시간이고, 가용 작업자 B의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 6시간이고, 가용 작업자 C의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 8시간이면, 복수의 가용 작업자 각각의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간의 평균 값은 8로 산출된다. 가용 작업자가 3명이므로, 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 최대 작업 시간은 24시간으로 산출되게 된다.

다음으로, 서버는 오픈 예정 프로젝트의 하나의 작업당 예상 작업 시간을 산출한다(S162).

구체적으로, 서버는 완료된 프로젝트 중에서 오픈 예정 프로젝트의 복수의 기능요소를 적어도 하나 포함하는 프로젝트를 이전 프로젝트로 추출하고, 각각의 이전 프로젝트의 이력 정보를 기반으로 각 기능요소가 각각의 이전 프로젝트에서 사용된 작업 시간을 각각 산출하고, 각 기능요소별 작업 시간을 합하여 하나의 오픈 예정 프로젝트의 하나의 작업당 소요되는 예상 작업 시간을 산출할 수 있다.

여기서, 이전 프로젝트는 상술한 유사 프로젝트와는 상이하다. 유사 프로젝트는 오픈 예정 프로젝트의 복수의 기능요소를 모두 포함하는 완료 프로젝트를 나타내는 반면, 이전 프로젝트는 복수의 기능요소 중 하나 이상을 포함하는 완료 프로젝트를 나타낸다.

이전 프로젝트의 이력 정보는 이전 프로젝트에서 각 기능요소가 사용된 총 작업 시간, 총 작업 수, 평균 작업 시간, 반려 횟수, 반려된 작업의 작업 시간 및 반려 횟수를 고려한 작업 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

이하에서는 오픈 예정 프로젝트의 작업이 기능요소 a, 기능요소 b 및 기능요소 c를 포함하는 경우, 오픈 예정 프로젝트의 하나의 작업당 소요되는 예상 작업 시간을 산출하는 방법에 대해서 설명하도록 한다.

기능요소 a에 대해서, 이전 프로젝트 A, 이전 프로젝트 C 및 이전 프로젝트 D가 추출된 경우, 서버는 이전 프로젝트 A, 이전 프로젝트 C 및 이전 프로젝트 D의 각각의 이력 정보에 기초하여 기능요소 a의 작업 시간을 산출할 수 있다.

이전 프로젝트 A에서, 기능요소 a를 사용한 총 작업 시간은 1500초이고, 총 작업 수는 100일 때, 평균 작업 시간은 1500/100=15초이다. 또한, 반려 횟수가 10일 때 , 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 150초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 A에서 기능요소 a를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 1650초가 된다.

또한, 이전 프로젝트 C에서, 기능요소 a를 사용한 총 작업 시간은 800초이고, 총 작업 수는 50일 때, 평균 작업 시간은 800/50=16초이다. 또한, 반려 횟수가 25일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 400초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 C에서 기능요소 a를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 1200초가 된다.

또한, 이전 프로젝트 D에서, 기능요소 a를 사용한 총 작업 시간은 600초이고, 총 작업 수는 12일 때, 평균 작업 시간은 600/12=50초이다. 또한, 반려 횟수가 3일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 150초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 D에서 기능요소 a를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 750초가 된다.

이에 따라, 기능요소 a를 이용하여 하나의 작업을 수행하는 작업 시간은 이전 프로젝트 A의 반려 횟수를 고려한 작업 시간, 이전 프로젝트 C의 반려 횟수를 고려한 작업 시간, 이전 프로젝트 D의 반려 횟수를 고려한 작업 시간을 더한 값을, 이전 프로젝트 A의 총 작업 수, 이전 프로젝트 C의 총 작업 수, 이전 프로젝트 D의 총 작업 수를 더한 값으로 나눈 값, 즉 (1650+1200+750)/(100+50+12) = 22.22초이다.

기능요소 b에 대해서, 이전 프로젝트 A, 이전 프로젝트 B 및 이전 프로젝트 C가 추출된 경우, 서버는 이전 이전 프로젝트 A, 이전 프로젝트 B 및 이전 프로젝트 C의 각각의 이력 정보에 기초하여 기능요소 b의 작업 시간을 산출할 수 있다.

이전 프로젝트 A에서, 기능요소 b를 사용한 총 작업 시간은 350초이고, 총 작업 수는 100일 때, 평균 작업 시간은 350/100=3.5초이다. 또한, 반려 횟수가 20일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 70초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 A에서 기능요소 b를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 420초가 된다.

또한, 이전 프로젝트 B에서, 기능요소 b를 사용한 총 작업 시간은 180초이고, 총 작업 수는 30일 때, 평균 작업 시간은 180/30=6초이다. 또한, 반려 횟수가 20일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 120초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 B에서 기능요소 b를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 300초가 된다.

또한, 이전 프로젝트 C에서, 기능요소 b를 사용한 총 작업 시간은 100초이고, 총 작업 수는 20일 때, 평균 작업 시간은 100/20=5초이다. 또한, 반려 횟수가 10일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 50초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 C에서 기능요소 b를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 150초가 된다.

이에 따라, 기능요소 b를 이용하여 하나의 작업을 수행하는 작업 시간은 이전 프로젝트 A의 반려 횟수를 고려한 작업 시간, 이전 프로젝트 B의 반려 횟수를 고려한 작업 시간, 이전 프로젝트 C의 반려 횟수를 고려한 작업 시간을 더한 값을, 이전 프로젝트 A의 총 작업 수, 이전 프로젝트 B의 총 작업 수, 이전 프로젝트 C의 총 작업 수를 더한 값으로 나눈 값, 즉 (420+300+150)/(100+30+20) = 5.8초이다.

기능요소 c에 대해서, 이전 프로젝트 A, 이전 프로젝트 B 및 이전 프로젝트 D가 추출된 경우, 서버는 이전 프로젝트 A, 이전 프로젝트 B 및 이전 프로젝트 D의 각각의 이력 정보에 기초하여 기능요소 c의 작업 시간을 산출할 수 있다.

이전 프로젝트 A에서, 기능요소 c을 사용한 총 작업 시간은 500초이고, 총 작업 수는 100일 때, 평균 작업 시간은 500/100=5초이다. 또한, 반려 횟수가 20일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 100초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 A에서 기능요소 c를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 600초가 된다.

또한, 이전 프로젝트 B에서, 기능요소 c를 사용한 총 작업 시간은 480초이고, 총 작업 수는 60일 때, 평균 작업 시간은 480/60=8초이다. 또한, 반려 횟수가 15일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 120초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 B에서 기능요소 c를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 600초가 된다.

또한, 이전 프로젝트 D에서, 기능요소 c를 사용한 총 작업 시간은 320초이고, 총 작업 수는 40일 때, 평균 작업 시간은 320/40=8초이다. 또한, 반려 횟수가 10일 때, 반려된 작업의 작업 시간은 평균 작업 시간과 반려 횟수를 곱한 값인 80초가 된다. 이에 따라, 이전 프로젝트 D에서 기능요소 c를 이용한 총 작업 시간(즉, 반려 횟수를 고려한 작업 시간)은 400초가 된다.

이에 따라, 기능요소 c를 이용하여 하나의 작업을 수행하는 작업 시간은 이전 프로젝트 A의 반려 횟수를 고려한 작업 시간, 이전 프로젝트 B의 반려 횟수를 고려한 작업 시간, 이전 프로젝트 D의 반려 횟수를 고려한 작업 시간을 더한 값을, 이전 프로젝트 A의 총 작업 수, 이전 프로젝트 B의 총 작업 수, 이전 프로젝트 D의 총 작업 수를 더한 값으로 나눈 값, 즉 (600+600+400)/(100+60+40) = 8초이다.

이후, 서버는 각각의 기능요소별 작업 시간을 합하여 오픈 예정 프로젝트의 하나의 작업당 소요되는 예상 작업 시간을 산출한다.

상술한 바와 같이, 기능요소 a의 작업 시간이 22.22초이고, 기능요소 b의 작업 시간이 5.8초이고, 기능요소 c의 작업시간이 8초인 경우, 오픈 예정 프로젝트의 하나의 작업당 소요될 것으로 예상되는 예상 작업 시간은 22.22+5.8+8 = 36초가 된다.

다음으로, 서버는 단위 기간당 최대 작업 시간을 하나의 작업당 예상 작업 시간으로 나누어서 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출한다(S163).

상술한 바와 같이, 단위 기간당 최대 작업 시간이 24시간으로 산출되고, 하나의 작업당 예상 작업 시간이 36초로 산출되면, 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량은 2,400건으로 산출된다.

즉, 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자들이 단위 기간당, 예를 들어 하루 동안 최대 2,400건의 작업 결과를 생산해낼 수 있다는 것이다.

도 3에는 명확하게 도시하지 않았으나, 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법은, 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량과 단위 기간당 필요 작업 결과 수량을 비교하여, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성 가부를 판단하는 단계를 더 포함한다.

먼저, 서버는 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 및 오픈 예정 프로젝트의 목표 수량을 이용하여 단위 기간당 생산 필요한 작업 결과의 수량을 산출한다. 예를 들어, 목표 일정이 10일이고, 목표 수량이 10,000건이면, 단위 기간, 예를 들어 하루 동안 생산 필요한 작업 결과의 수량은 1,000건으로 산출된다. 이는, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량을 달성하기 위해서는 단위 기간당 1,000건의 작업 결과가 생산되어야 한다는 것을 의미한다.

단위 기간당 생산 필요한 작업 결과의 수량을 산출하면, 서버는 단위 기간당 생산 필요한 작업 결과의 수량과 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과의 수량을 비교하여, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성 가부를 판단할 수 있다.

단위 기간당 생산 필요한 작업 결과의 수량이 1,000건이고, 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과의 수량이 2,000건이면, 단위 기간당 생산 필요한 작업 결과의 수량보다 생산 가능한 최대 작업 결과의 수량이 더 많으므로, 서버는 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성이 가능할 것으로 판단할 수 있다.

실시예에 따라, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성이 가능할 것으로 판단되면, 서버는 오픈 예정 프로젝트가 목표 일정보다 빠르게 종료할 수도 있다는 안내를 제공할 수 있다.

이와 달리, 단위 기간당 생산 필요한 작업 결과의 수량이 1,000건이고, 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과의 수량이 500건이면, 단위 기간당 생산 필요한 작업 결과의 수량보다 생산 가능한 최대 작업 결과의 수량이 더 적으므로, 서버는 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성이 어려울 것으로 판단할 수 있다.

실시예에 따라, 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성이 어려울 것으로 판단되면, 서버는 상기 1차 필터링의 기준을 낮춤으로써 작업자 풀에 더 많은 제1 작업자가 포함될 수 있도록 할 수 있다. 1차 필터링의 기준을 낮춰(예를 들어, 소정의 건수를 100건에서 50건으로 조정) 작업자 풀에 더 많은 제1 작업자가 포함되면, 선별되는 가용 작업자의 수도 더 많아지기 때문에 오픈 예정 프로젝트가 목표 일정 내에 목표 수량을 달성하는 것이 가능해지게 된다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 오픈 예정 프로젝트에서 실질적 가용 인력으로 활용할 수 있는 가용 작업자를 선별하고, 가용 작업자들이 오픈 예정 프로젝트에서 생산해낼 수 있는 최대 작업 결과의 수량을 산출함으로써, 오픈 예정 프로젝트가 목표 일정 내에 목표 수량을 달성할 수 있을지를 미리 예측할 수 있고, 이를 통해 효율적인 프로젝트 운영이 가능해진다.

한편, 상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S163은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 후술하는 도 13의 내용은 도 1 내지 도 12의 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법에도 적용될 수 있다.

이하에서는 도 13을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 장치(200)에 대하여 설명하도록 한다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 13을 참조하면, 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 장치(200)(이하, 최대 작업 결과 수량 산출 장치)는 통신모듈(210), 메모리(220) 및 프로세서(230)를 포함한다.

통신모듈(210)은 하나의 프로젝트에 대한 크라우드소싱 기반의 작업을 복수의 작업자(32)에게 송신하여 작업 수행을 요청하고, 복수의 작업자(32)로부터 작업 결과를 수신한다. 복수의 작업자(32)로부터 수신된 작업 결과를 복수의 검수자(34)에게 송신하여 검수 수행을 요청하고, 복수의 검수자(34)로부터 검수 결과를 수신한다.

메모리(220)에는 통신모듈(210)로부터 수신한 데이터에 기초하여 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자를 선별하고, 이를 통해 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생상 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하기 위한 프로그램이 저장된다.

프로세서(230)는 메모리(220)에 저장된 프로그램을 실행시킨다. 프로세서(230)는 메모리(220)에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 크라우드소싱 플랫폼에 등록된 전체 작업자 중에서 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자(이하, 제1 작업자)를 선별하여, 오픈 예정 프로젝트의 작업자 풀을 생성한다.

프로세서(230)는 오픈 예정 프로젝트의 작업자 풀에 추천된 복수의 제1 작업자 각각의 참여 역량에 기초하여, 복수의 제1 작업자 중에서 복수의 작업자(이하, 제2 작업자)를 선별한다. 구체적으로, 프로세서(230)는 복수의 제1 작업자 각각이 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수 및 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 참여율에 기초하여 복수의 제2 작업자를 선별한다.

프로세서(230)는 복수의 제2 작업자 중에서 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간 이상인 복수의 작업자를 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자로 선별한다.

또한, 프로세서(230)는 복수의 가용 작업자 각각의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 최대 작업 시간을 산출하고, 산출된 단위 기간당 최대 작업 시간에 기초하여 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출한다.

도 13을 참조하여 설명한 최대 작업 결과 수량 산출 장치(200)는 상술한 서버의 구성요소로 제공될 수 있다.

이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.

상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 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.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

10 : 의뢰자
20 : 서비스 제공 업체
30 : 대중
32 : 작업자
34 : 검수자
200 : 최대 작업 결과 수량 산출 장치
210 : 통신모듈
220 : 메모리
230 : 프로세서

Claims (11)

1. 컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로서,
   오픈 예정인 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, 오픈 예정 프로젝트)의 작업에 포함된 하나 이상의 기능요소를 파악하는 단계;
   상기 하나 이상의 기능요소에 기초하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트를 추출하는 단계;
   크라우드소싱 플랫폼(이하, 플랫폼)에 등록된 전체 작업자 중에서 상기 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자(이하, 제1 작업자)를 선별하는 단계;
   상기 복수의 제1 작업자 각각의 참여 역량(capacity)에 기초하여, 상기 복수의 제1 작업자 중에서 복수의 작업자(이하, 제2 작업자)를 선별하는 단계;
   상기 복수의 제2 작업자 중에서 최근 단위 기간의 평균 작업 시간이 소정의 기준 시간 이상인 복수의 작업자를 상기 오픈 예정 프로젝트의 가용 작업자로 선별하는 단계; 및
   복수의 가용 작업자 각각의 상기 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하는 단계를 포함하고,
   상기 기능요소는 프로젝트를 수행하기 위한 작업 툴(tool)에 기반하여 결정되고,
   상기 작업 툴은 프로젝트에서 제공되며 작업자들이 상기 프로젝트가 요구하는 작업을 수행하기 위하여 사용하는 툴이고,
   상기 복수의 제2 작업자를 선별하는 단계는,
   상기 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인지 판단하는 단계와,
   현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 상기 소정의 기준 개수 미만인 제1 작업자에 대해서 상기 참여 역량이 존재하는 것으로 판단하는 단계와,
   현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 상기 소정의 기준 개수 이상인 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 각각의 참여율을 산출하는 단계와,
   현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 상기 소정의 기준 개수 이상이고, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 중 상기 참여율이 소정의 기준 퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하지 않는 제1 작업자에 대해서 상기 참여 역량이 존재하는 것으로 판단하는 단계와,
   현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 상기 소정의 기준 개수 이상이고, 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 중 상기 참여율이 상기 소정의 기준 퍼센트 이상인 프로젝트가 존재하는 제1 작업자에 대해서 상기 참여 역량이 부존재하는 것으로 판단하는 단계와,
   상기 복수의 제1 작업자 중에서 상기 참여 역량이 존재하는 것으로 판단된 제1 작업자를 상기 제2 작업자로 선별하는 단계를 포함하는,
   크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트를 추출하는 단계는,
   복수의 완료된 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, 완료 프로젝트) 중에서 상기 오픈 예정 프로젝트의 하나 이상의 기능요소를 모두 포함하는 완료 프로젝트를 상기 오픈 예정 프로젝트의 유사 프로젝트로 추출하는 것인,
   크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 복수의 제1 작업자를 선별하는 단계는,
   상기 유사 프로젝트에 참여했던 복수의 작업자 중 소정의 조건을 충족하는 복수의 제1 작업자를 선별하고,
   상기 소정의 조건은 상기 유사 프로젝트에서 수행한 작업 결과 중에서 검수 통과된 작업 결과가 소정의 건수 이상인 것인,
   크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법.
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 소정의 기준 개수 이상인지 판단하는 단계는,
   상기 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 최근 소정의 기간 이내에 하나 이상의 건수의 작업 결과를 입력한 다른 프로젝트를 상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트의 개수로 산출하고, 상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 상기 소정의 기준 개수 이상인지 판단하는 것인,
   크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 현재 참여하고 있는 다른 프로젝트 각각의 참여율을 산출하는 단계는,
   현재 참여하고 있는 다른 프로젝트가 상기 소정의 개수 이상인 복수의 제1 작업자 각각을 대상으로 하여, 최근 단위 기간의 평균 작업 시간 대비 상기 다른 프로젝트별 최근 단위 기간의 평균 작업 시간의 비율을 상기 다른 프로젝트 각각의 참여율로 산출하는 것인,
   크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법.
7. 삭제
8. 삭제
9. 제1항에 있어서,
   상기 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하는 단계는,
   상기 복수의 가용 작업자 각각의 최근 단위 기간의 평균 작업 시간에 기초하여 상기 오픈 예정 프로젝트의 단위 기간당 최대 작업 시간을 산출하는 단계와,
   상기 오픈 예정 프로젝트의 하나의 작업당 예상 작업 시간을 산출하는 단계와,
   상기 단위 기간당 최대 작업 시간을 상기 하나의 작업당 예상 작업 시간으로 나누어서 상기 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량을 산출하는 단계를 포함하는,
   크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 단위 기간당 생산 가능한 최대 작업 결과 수량과 상기 단위 기간당 필요 작업 결과 수량을 비교하여, 상기 오픈 예정 프로젝트의 목표 일정 내에 목표 수량의 달성 가부를 판단하는 단계를 더 포함하는,
    크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법.
11. 컴퓨터와 결합하여 제1항, 제2항, 제3항, 제5항, 제6항, 제9항 및 제10항 중 어느 하나의 항의 크라우드소싱 기반 프로젝트의 가용 작업자 선별을 통한 최대 작업 결과 수량 산출 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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