KR102215418B1 - 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법 - Google Patents

인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102215418B1
KR102215418B1 KR1020200079788A KR20200079788A KR102215418B1 KR 102215418 B1 KR102215418 B1 KR 102215418B1 KR 1020200079788 A KR1020200079788 A KR 1020200079788A KR 20200079788 A KR20200079788 A KR 20200079788A KR 102215418 B1 KR102215418 B1 KR 102215418B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
time
rework
work
inspection
inspector
Prior art date
Application number
KR1020200079788A
Other languages
English (en)
Inventor
박민우
김주영
Original Assignee
주식회사 크라우드웍스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 크라우드웍스 filed Critical 주식회사 크라우드웍스
Priority to KR1020200079788A priority Critical patent/KR102215418B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102215418B1 publication Critical patent/KR102215418B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063116—Schedule adjustment for a person or group
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063114—Status monitoring or status determination for a person or group
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06316—Sequencing of tasks or work
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06398—Performance of employee with respect to a job function

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법이 제공된다. 상기 방법은 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, "프로젝트")의 복수의 작업을 복수의 작업자에게 배정하여 작업 수행을 요청하는 단계; 상기 복수의 작업자로부터 복수의 작업 결과를 입력받는 단계; 상기 복수의 작업 결과를 복수의 검수자에게 배정하여 검수 수행을 요청하는 단계; 상기 복수의 검수자로부터 상기 복수의 작업 결과에 대한 복수의 검수 결과로 검수 통과 또는 반려를 입력받는 단계; 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계; 상기 반려된 작업 결과를 검수한 검수자에게 상기 예상 재작업 시간을 제공하는 단계; 상기 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자의 검수 포기 여부에 대한 선택 입력을 수신하는 단계; 및 상기 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자의 검수 포기에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 상기 검수 포기된 작업 결과의 검수 배정을 철회하고 다른 검수자에게 다시 배정하는 단계를 포함한다.

Description

인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법{METHOD FOR DETERMING WHETHER AN INSPECTOR PERFORMS INSPECTION USING THE ESTIMATED REWORK TIME IN A CROWDSOURCING BASED PROJECTS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE TRAINING DATA GENERATION}
본 발명은 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 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, 검수자가 여러 프로젝트에 참여하고 있는 경우, 작업자들이 불규칙적으로 재작업을 진행하게 되면 검수자는 해당 프로젝트에 대한 집중력이 떨어지게 된다.
특히, 기존에는 검수자가 반려된 작업 결과에 대한 작업물을 끝까지 검수 완료시켜야 하는 구조였는바, 작업자가 반려된 작업 결과를 받은 후 재작업을 진행하는데 다른 작업자들에 비해 상대적으로 많은 시간을 소요하는 경우나, 불규칙적으로 재작업 결과를 제출하는 등의 경우에는 검수자가 재작업 결과에 대한 제출 시점을 예측할 수 없어, 하나의 작업 결과에 대한 높은 검수 집중도를 요하였고 이는 결국 검수 피로도를 증가시키는 요인으로 작용하였다.
또한, 특정 프로젝트에서의 특정 작업자로 인한 재작업이 원활하게 이루어지지 않을 경우, 검수자는 상대적으로 다른 프로젝트에 집중하게 되는 경우가 많았으며, 그로 인해 특정 프로젝트에서 검수가 누락되는 경우도 발생되는 문제가 있었다.
공개특허공보 제10-2014-0095956호, 2014.08.04.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 검수자가 반려시킨 작업 결과에 대하여 작업자가 언제 재작업을 제출할 것인지에 대한 예상 재작업 시간을 산출하여 검수자에게 제공함으로써, 해당 검수자는 스스로 검수 포기 여부를 결정할 수 있으며, 검수 포기시 다른 검수자에게 재배정되도록 할 수 있는 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 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 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법은 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, "프로젝트")의 복수의 작업을 복수의 작업자에게 배정하여 작업 수행을 요청하는 단계; 상기 복수의 작업자로부터 복수의 작업 결과를 입력받는 단계; 상기 복수의 작업 결과를 복수의 검수자에게 배정하여 검수 수행을 요청하는 단계; 상기 복수의 검수자로부터 상기 복수의 작업 결과에 대한 복수의 검수 결과로 검수 통과 또는 반려를 입력받는 단계; 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계; 상기 반려된 작업 결과를 검수한 검수자에게 상기 예상 재작업 시간을 제공하는 단계; 상기 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자의 검수 포기 여부에 대한 선택 입력을 수신하는 단계; 및 상기 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자의 검수 포기에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 상기 검수 포기된 작업 결과의 검수 배정을 철회하고 다른 검수자에게 다시 배정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계는, 상기 작업자에게 배정된 복수의 작업에 대한 상기 작업 수행을 시작한 시각과 상기 작업 수행을 완료하여 상기 작업 결과를 입력한 시각에 기초하여 평균 작업 수행시간을 산출하는 단계; 상기 작업자에게 배정되고 상기 검수 결과가 반려로 입력된 작업에 대한, 상기 검수자가 검수 수행을 완료하여 상기 반려된 작업 결과를 입력한 시각과, 상기 작업자의 재작업 수행을 위한 온라인 작업 공간에 접속한 시각에 기초하여 재작업 건과 관련된 평균 작업 반응시간을 산출하는 단계; 및 상기 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 기초하여 상기 예상 재작업 시간을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 기초하여 상기 예상 재작업 시간을 산출하는 단계는, 상기 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 상기 반려된 작업 결과 이전에 제출되어 재작업 결과가 제출되지 않은 반려된 작업 결과의 건수를 더 반영하여 상기 예상 재작업 시간을 산출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 기초하여 상기 예상 재작업 시간을 산출하는 단계는, 상기 작업자의 상기 온라인 작업 공간에서의 접속 시간에 대한 일 평균 접속 시간의 초과 여부를 더 반영하여 상기 예상 재작업 시간을 산출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 평균 작업 수행시간을 산출하는 단계는, 상기 작업자에게 배정된 복수의 작업 중 재작업에 대한 수행 시간만을 고려하여 산출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 재작업 건과 관련된 평균 작업 반응시간을 산출하는 단계는, 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과를 반려 횟수별로 구분하는 단계; 및 상기 반려 횟수별로 각각 구분된 반려된 작업 결과에 대한 평균 작업 반응시간을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 반려된 작업 결과를 검수한 검수자에게 상기 예상 재작업 시간을 제공하는 단계는, 상기 반려 횟수별로 구분된 평균 작업 반응시간 중 당해 반려 횟수에 대응되는 평균 작업 반응시간이 적용된 예상 재작업 시간을 제공할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계는, 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 제1 예상 재작업 시간을 산출하는 단계; 및 상기 제1 예상 재작업 시간이 산출된 이후 상기 복수의 검수자로부터 입력된 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 제2 예상 재작업 시간 산출시, 상기 제1 예상 재작업 시간에 대응하는 반려된 작업 결과를 더 반영하여, 상기 제1 예상 재작업 시간이 갱신된 제2 예상 재작업 시간을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 반려된 작업 결과를 검수한 검수자에게 상기 예상 재작업 시간을 제공하는 단계는, 상기 예상 재작업 시간이 소정의 시간 이상인 경우 상기 검수자에게 제공할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상술한 본 발명에 의하면, 검수자에게 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 제공함으로써, 해당 작업 결과에 대한 검수 의지가 없는 검수자에게 작업이 묶이는 것을 방지할 수 있으며, 이를 통해 프로젝트의 진행 속도 및 품질을 더욱 향상시킬 수 있다.
또한, 더욱 많은 검수 수행을 희망하는 검수자로 하여금 더욱 많은 검수 기회를 부여할 수 있는바, 보다 검수 의지가 있는 검수자의 검수를 통한 검수 품질을 향상시킬 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 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 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법의 순서도이다.
도 4는 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 내용을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간을 산출하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 이전 반려된 작업 결과의 건수를 고려하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 평균 접속 시간을 고려하여 예상 재작업 시간을 산출하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 반려 횟수별로 구분된 평균 작업 반응시간을 적용하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 예상 재작업 시간 제공 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).
마찬가지로 본 발명의 일 실시예는 프로젝트의 난이도에 따라 설정된 등급 또는 검수자(34)의 자격 요건에 따라 수행 중인 전체 프로젝트 중 적합한 프로젝트만 검수자(34)에게 노출되게끔 할 수 있다.
이후, 검수자(34)는 할당된 검수를 수행하게 된다(S17). 이때, 검수자(34)는 작업이 적합하게 수행된 것으로 판단하면 검수 완료를 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 완료인 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.
이하에서는 도 3 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자(34)의 선택적 검수 진행여부 결정 방법을 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자(34)의 선택적 검수 진행여부 결정 방법의 순서도이다. 도 4는 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 내용을 설명하기 위한 순서도이다.
한편, 도 3 내지 도 4에 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 크라우드소싱 기반의 프로젝트(이하, 프로젝트라 한다)의 복수의 작업을 복수의 작업자(32)에게 배정하여 작업 수행을 요청하고(S110), 복수의 작업자(32)로부터 복수의 작업 결과를 입력받는다(S120).
여기에서, 하나의 프로젝트에는 복수의 작업이 포함될 수 있으며, 복수의 작업은 종류에 따라 복수의 태스크로 그룹화될 수 있고, 또는 각각의 작업이 서로 다른 종류의 작업일 수도 있으며, 동일한 작업일 수도 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
다음으로, 서버는 복수의 작업 결과를 복수의 검수자(34)에게 배정하여 검수 수행을 요청하고(S130), 복수의 검수자(34)로부터 복수의 작업 결과에 대한 복수의 검수 결과를 검수 통과 또는 반려로 입력받는다(S140).
다음으로, 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하고(S150), 반려된 작업 결과를 검수한 검수자(34)에게 예상 재작업 시간을 제공한다(S160).
본 발명은 검수자(34)가 작업자(32)에 의해 제출된 작업 결과를 검수하여 반려한 경우, 해당 검수자(34)에게 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 제공함으로써, 반려된 작업 결과에 대한 재작업을 기다려 재검수를 진행할지, 아니면 반려된 작업 결과에 대하여 검수를 포기할 것인지 여부를 선택할 수 있는 것을 특징으로 한다.
도 4를 참조하면, 예상 재작업 시간을 산출하기 위해 먼저, 서버는 반려된 작업 결과를 제출한 작업자(32)에 대한 평균 작업 수행 시간을 산출하고(S151), 작업자(32)의 재작업 건과 관련된 평균 작업 반응시간을 산출한 후(S152), 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 온라인 작업 공간에서의 일 평균 접속시간을 고려하여 예상 재작업 시간을 산출할 수 있다(S153).
평균 작업 수행시간은 작업자(32)가 작업 또는 재작업을 수행한 시간의 평균을 의미한다. 구체적으로, 평균 작업 수행시간은 작업자(32)에게 배정된 복수의 작업에 대한 작업 수행을 시작한 시각과, 작업 수행을 완료하여 작업 결과를 입력한 시각을 각각 측정한 후 이들 사이의 시간에 대한 평균을 통해 산출할 수 있다.
이때, 평균 작업 수행시간은 작업자(32)에게 배정된 복수의 작업 중 재작업과 관련된 수행 시간만을 고려하여 산출할 수 있다. 즉, 본 발명에서의 예상 재작업 시간은 반려된 작업 결과에 대하여 예상되는 작업자(32)의 재작업 결과 제출 시간을 의미하므로, 보다 정확한 시간 산출을 위해 재작업과 관련된 수행 시간만을 평균 작업 수행시간 산출시 고려할 수 있다. 하지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 작업 수행 시간은 작업자(32)가 작업을 실제 수행한 시각을 의미하므로, 평균 작업 수행시간 산출시 반려되지 않은 작업 결과 즉, 최초 검수 통과된 작업 결과에 대한 작업 수행 시간도 함께 고려하여 산출할 수도 있다.
평균 작업 반응시간은 작업자(32)의 검수 결과 중 반려됨에 따라 재작업한 건과 관련된 작업 반응 시간에 기초하여 산출된다. 평균 작업 반응시간은 작업자(32)에게 배정되고 검수 결과가 반려로 입력된 작업에 대하여, 검수자(34)가 검수 수행을 완료하여 반려된 작업 결과를 입력한 시각과, 작업자(32)의 재작업 수행을 위한 온라인 작업 공간에 접속한 시각을 각각 측정한 후 이들 사이의 시간에 대한 평균을 통해 산출할 수 있다.
일반적으로 반응 시간(reaction time)이란 어떤 시스템이나 컴퓨터 실행 단위에 입력이 제시된 시점부터 상기 입력에 상응하는 반응이 일어난 시점까지의 시간을 의미한다. 반응 시간은 응답 시간(response time)으로 불리기도 한다.
작업 반응 시간은 검수자(34)에 의한 검수 결과가 입력된 시점으로부터 작업자(32)가 재작업 수행을 위하여 온라인 작업 공간에 접속한 시점, 즉 재작업 수행에 착수한 시점까지의 시간을 의미한다. 본 발명은 해당 작업자(32)의 작업 반응 시간의 평균을 산출하여 예상 재작업 시간 산출시 적용한다.
여기에서 온라인 작업 공간이란 웹 페이지 또는 어플리케이션 상의 페이지, 서버가 제공하는 특정 URL 등의 온라인 상의 작업 업무 수행이 가능한 공간을 의미한다.
도 5는 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간을 산출하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 평균 작업 수행시간은 작업자(32)의 작업 수행시간의 평균으로 산출되며, 작업자(32)가 작업을 시작한 시각(15:05:10)과 작업 결과를 제출한 시각(15:10:10)에 따라 최초 작업결과에 대한 작업 수행시간(A1)은 5분으로 산출된다. 그리고 검수자(34)에 의해 작업 결과가 반려됨에 따라 작업자(32)는 재작업을 시작하게 되면, 재작업을 시작한 시각(19:20:00)과 재작업 결과를 제출한 시각(19:20:40)에 따라 반려된 작업 결과에 대한 작업 수행시간(A2)는 40초로 산출된다. 이들을 평균함에 따라 작업자(32)의 평균 작업 수행시간은 산출된다.
또한, 평균 작업 반응시간은 작업자(32)의 작업 반응시간의 평균으로 산출되며, 검수자(34)가 검수 수행을 완료하여 검수 결과를 입력한 시각(15:16:10)과, 해당 반려 건에 대하여 작업자(32)가 온라인 작업 공간에 접속한 시각(19:20:00)을 측정한다. 이에 따라, 해당 재작업 건에 대한 작업자(32)의 작업 반응 시간(B1)은 4시간 4분으로 산출된다.
반려된 작업 건에 대한 재작업 후 재반려되는 경우도 마찬가지로, 작업자(32)가 재작업 결과를 제출함에 따라 검수자(34)가 재검수에 착수하고, 재검수 수행을 완료하여 재검수 결과를 입력한 시각(23:21:25)과, 재작업 건에 대한 재반려 건의 재작업을 위하여 작업자(32)가 온라인 작업 공간에 접속한 시각(23:35:45)을 측정한다. 이에 따라, 해당 재작업 건에 대한 작업자(32)의 작업 반응 시간(B2)은 14분 25초로 측정된다.
이와 같이 반려된 작업 결과에 대한 각 작업 반응 시간의 측정이 완료되면, 서버는 각각의 작업 반응 시간을 평균하여 재작업과 관련된 평균 작업 반응시간을 산출할 수 있다.
이때, 평균 작업 수행시간과 평균 작업 반응시간은 하나의 작업 결과를 대상으로 산출되는 것이 아니라, 해당 프로젝트에서의 작업자(32)의 제출된 작업 결과를 대상으로 산출된다.
한편, 평균 작업 수행시간과 평균 작업 반응시간은 작업자(32)의 작업 수행 및 검수자(34)의 검수 수행이 어느정도 진행되어야만 관련 시간 데이터를 획득할 수 있는바, 프로젝트에서 소정의 건수 이상이 검수 완료된 이후부터 예상 재작업 시간이 산출될 수도 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 예상 재작업 시간 산출시, 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 반려된 작업 결과 이전에 제출되어 재작업 결과가 제출되지 않은 반려된 작업 결과의 건수를 더 반영하여 산출할 수 있다.
도 6은 이전 반려된 작업 결과의 건수를 고려하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
작업자(32)는 작업을 배정받은 후 작업을 수행하여 작업 결과를 제출한다. 만약, 3건의 작업 결과를 제출한 상태에서 첫 번째 건과 두 번째 건이 반려된 경우, 작업자(32)는 반려된 작업 결과를 처리할 때까지 신규 작업 배정이 중단될 수 있다.
이때, 두 번째 건의 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간 산출시에는 반려된 작업 결과 중 재작업 결과가 제출되지 않은 첫 번째 건을 더 반영할 수 있다.
두 건의 반려된 작업 결과가 모두 검수 통과된 이후, 작업자(32)가 다시 작업을 배정받아 작업 결과를 제출한 상태에서 네 번째 및 다섯 번째 건이 반려된 경우, 다섯 번째 건의 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간 산출시에는 반려된 작업 결과 중 재작업 결과가 제출되지 않은 네 번째 건을 더 반영하여 산출할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예는 검수자(34)의 검수 수행 결과에 따라 예상 재작업 시간을 갱신할 수 있다.
즉, 서버는 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 제1 예상 재작업 시간을 산출한 이후, 복수의 검수자(34)로부터 입력된 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 제2 예상 재작업 시간 산출시, 제1 예상 재작업 시간에 대응하는 반려된 작업 결과를 더 반영하여, 제1 예상 재작업 시간이 갱신된 제2 예상 재작업 시간을 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 6에서 첫 번째 내지 세 번째 작업 결과 및 반려된 작업 결과를 기반으로 제1 예상 재작업 시간을 산출한 이후, 네 번째 내지 일곱 번째 작업 결과 및 반려된 작업 결과에 대한 제2 예상 재작업 시간 산출시, 첫 번째 내지 세 번째 작업 결과 및 반려된 작업 결과에서의 작업 수행시간, 작업 반응시간 등을 더 고려하여 갱신된 제2 예상 재작업 시간을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 예상 재작업 시간을 산출함에 있어, 작업자(32)의 온라인 작업 공간에서의 접속 시간에 대한 일 평균 접속 시간의 초과 여부를 더 반영할 수 있다.
도 7은 일 평균 접속 시간을 고려하여 예상 재작업 시간을 산출하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 5/6일 13:00시를 기점으로 반려된 작업 결과의 작업을 수행하였던 작업자(32)가 본인의 일 평균 체류 시간인 2시간 동안 이미 체류한 상태인 경우, 해당 작업자(32)는 온라인 작업 공간에 대한 접속을 해제, 즉 플랫폼을 떠날 것으로 예상할 수 있다.
작업자는 24시간 일을 할 수 있는 것이 아니므로, 이 경우 해당 작업자(32)는 오늘이 아닌 내일 다시 접속하여 재작업을 수행할 것으로 예상되는바, 반려된 시각이 5/6일 13:15:20인 반려된 작업 결과 ID 1001에 대한 재작업 예상 시간은 5/6일이 아닌 다음날인 5/7일 15:15:20으로 산출될 수 있다.
만약, 위 경우에서 반려된 작업 결과가 복수 개이며, 복수 개의 반려된 작업 결과 중 일부에 대한 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간이 일 평균 접속시간을 초과하는 경우, 초과 부분의 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간은 다음날이 아닌 그 다음날(익익일)에 대한 시각으로 산출될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에서 서버는 반려 횟수를 고려한 평균 작업 반응시간을 구분 적용하여 검수자(34)에게 예상 재작업 시간을 제공할 수 있다.
도 8은 반려 횟수별로 구분된 평균 작업 반응시간을 적용하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
서버는 전술한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계에서, 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과를 반려 횟수별로 구분하고, 반려 횟수별로 각각 구분된 반려된 작업 결과에 대한 평균 작업 반응시간을 산출할 수 있다.
이와 같이 반려 횟수별로 평균 작업 반응시간을 구분하여 산출하는 것은, 반려 횟수에 따라 작업자(32)의 작업 반응시간이 짧아지는 경향이 있기 때문이다. 즉, 최초로 작업을 수행하는 경우에는 상대적으로 긴 시간이 작업 수행 시간이 소요되는 반면, 반려 횟수가 많아질수록 작업자(32)는 해당 작업에 대해 점점 익숙해지게 되어 작업 수행 시간도 빨라지게 되며, 이를 체감하는 작업자(32)는 작업 결과가 반려되더라도 더욱 빨리 그리고 쉽게 재작업을 수행할 수 있을 것으로 기대할 수 있기 때문에, 작업 반응시간 역시 짧아지게 된다. 본 발명은 이러한 작업자(32)의 성향을 고려하여 반려 횟수별로 구분하여 평균 작업 반응시간을 산출 및 적용할 수 있다.
예를 들어, 서버는 반려 횟수에 따른 평균 작업 반응시간으로, 반려 횟수가 0회인 경우는 200분, 반려 횟수가 1회인 경우 155분, 반려 횟수가 2회인 경우 120분, 반려 횟수가 3회인 경우 80분 등으로 구분하여 산출할 수 있다. 이때, 본 발명에서의 예상 재작업 시간은 반려된 작업 결과의 재작업을 언제 제출할 것인가를 예상하는 것이므로, 반려 횟수가 0회인 경우는 배제시킬 수 있다.
이후 서버는 반려 횟수별로 구분된 평균 작업 반응시간 중 당해 반려 횟수에 대응되는 평균 작업 반응시간이 적용된 예상 재작업 시간을 검수자(34)에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 반려된 작업 결과에 대한 재작업 결과에 대하여 검수 수행하였고, 이에 대한 검수 결과로 반려된 경우, 반려 횟수가 2회인 경우에 대한 평균 작업 반응시간을 예상 재작업 시간 산출시 적용하여 검수자(34)에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에서 서버는 예상 재작업 시간이 소정의 시간 이상인 경우 검수자(34)에게 예상 재작업 시간을 제공할 수 있다. 즉, 예상 재작업 시간이 짧아 검수자(34)가 특별히 기다릴 필요가 없는 경우 예상 재작업 시간은 검수자(34)에게 제공되지 않을 수 있으며, 상대적으로 기다리는 시간이 긴 경우에 한하여 검수자(34)에게 예상 재작업 시간이 제공될 수 있다.
일 예로, 서버는 전체 작업자(32)의 반려된 작업 결과에 대한 1건당 예상 재작업 시간의 평균을 산출하고, 해당 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간이 평균 이상일 경우에 한하여, 예상 재작업 시간을 검수자(34)에게 제공할 수 있다.
다음으로, 서버는 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자(34)의 포기 여부에 대한 선택 입력을 수신하며(S170), 만약 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자(34)의 검수 포기에 대한 선택 입력을 수신한 경우, 검수 포기된 작업 결과의 검수 배정을 철회하고 다른 검수자(34)에게 재배정한다(S180).
이때, 검수 비용은 검수 통과 입력을 한 경우 검수자(34)에게 지급되는바, 검수자(34)의 검수 포기 입력이 있는 경우 해당 검수자에 대해서는 검수 포기된 작업 결과를 검수한 검수 비용이 지급되지 않는다.
반려된 작업 결과가 다른 검수자(34)에게 재배정되고, 작업자(32)의 재작업 결과를 검수하여 최종적으로 검수 통과된 경우 검수 비용은 다른 검수자(34)에게 지급된다.
한편, 상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S180은 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 9의 내용은 도 1 내지 도 8의 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자(34)의 선택적 검수 진행여부 결정 방법에도 적용될 수 있다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 검수자(34)의 선택적 검수 진행여부 결정을 위한 예상 재작업 시간 제공 장치(200, 이하 예상 재작업 시간 제공 장치)에 대하여 설명하도록 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 예상 재작업 시간 제공 장치(200)를 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 따른 예상 재작업 시간 제공 장치(200)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. 또한, 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 검수자(34)에게 제공하며, 검수자(34)로부터 반려된 작업 결과에 대한 검수 포기 여부의 선택 입력을 수신한다.
메모리(220)에는 통신모듈(210)로부터 수신한 데이터에 기초하여 예상 재작업 시간을 산출 및 제공하기 위한 프로그램이 저장된다.
프로세서(230)는 메모리(220)에 저장된 프로그램을 실행시킨다. 프로세서(230)는 메모리(220)에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하여 검수자(34)에게 제공하고, 검수자(34)로부터 검수 포기 여부에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 검수 포기된 작업 결과의 검수 배정을 철회하고 다른 검수자(34)에게 재배정한다.
도 9를 참조하여 설명한 크라우드소싱 기반 예상 재작업 시간 제공 장치(200)는 상술한 서버의 구성요소로 제공될 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 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 : 예상 재작업 시간 제공 장치
210 : 통신모듈
220 : 메모리
230 : 프로세서

Claims (9)

  1. 크라우드소싱 플랫폼 서버(이하, 서버)에 의해 수행되는 방법으로서,
    상기 서버가 크라우드소싱 기반 프로젝트(이하, “프로젝트”)의 복수의 작업을 복수의 작업자에게 배정하여 복수의 작업자 단말로 작업 수행을 요청하는 단계;
    상기 서버가 상기 복수의 작업자 단말로부터 복수의 작업 결과를 입력받는 단계;
    상기 서버가 상기 복수의 작업 결과를 복수의 검수자에게 배정하여 복수의 검수자 단말로 검수 수행을 요청하는 단계;
    상기 서버가 상기 복수의 검수자 단말로부터 상기 복수의 작업 결과에 대한 복수의 검수 결과로 검수 통과 또는 반려를 입력받는 단계;
    상기 서버가 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계;
    상기 서버가 상기 반려된 작업 결과를 검수한 검수자의 검수자 단말로 상기 예상 재작업 시간을 제공하는 단계;
    상기 서버가 상기 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자의 검수 포기 여부에 대한 선택 입력을 상기 검수자 단말로부터 수신하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 예상 재작업 시간이 제공된 작업 결과에 대한 검수자의 검수 포기에 대한 선택 입력을 상기 검수자 단말로부터 수신하는 경우, 상기 검수 포기된 작업 결과의 검수 배정을 철회하고 다른 검수자에게 다시 배정하는 단계를 포함하고,
    상기 서버가 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계는,
    상기 서버가 상기 작업자에게 배정된 복수의 작업에 대한 상기 작업 수행을 시작한 시각 및 상기 작업 수행을 완료하여 상기 작업 결과를 입력한 시각 사이의 시간의 평균을 연산하여 평균 작업 수행시간을 산출하는 단계;
    상기 서버가 상기 작업자에게 배정되고 상기 검수 결과가 반려로 입력된 작업에 대한, 상기 검수자가 검수 수행을 완료하여 상기 반려된 작업 결과를 입력한 시각 및 상기 작업자의 재작업 수행을 위한 온라인 작업 공간에 접속한 시각 사이의 시간의 평균을 연산하여 재작업 건과 관련된 평균 작업 반응시간을 산출하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 평균 작업 수행시간, 평균 작업 반응시간 및 상기 온라인 작업 공간에서의 접속 시간에 대한 일 평균 접속 시간에 기초하여 상기 예상 재작업 시간을 산출하는 단계를 포함하며,
    상기 평균 작업 수행시간과 상기 평균 작업 반응시간에 기초하여 산출된 재작업 시간이 상기 일 평균 접속 시간을 초과하는 경우, 상기 서버가 산출된 재작업 시간에 일 단위 시간을 추가하여 상기 예상 재작업 시간을 산출하는,
    크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 서버가 상기 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 기초하여 상기 예상 재작업 시간을 산출하는 단계는,
    상기 평균 작업 수행시간 및 평균 작업 반응시간에 상기 반려된 작업 결과 이전에 제출되어 재작업 결과가 제출되지 않은 반려된 작업 결과의 건수를 더 반영하여 상기 예상 재작업 시간을 산출하는 것인,
    크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 서버가 상기 평균 작업 수행시간을 산출하는 단계는,
    상기 작업자에게 배정된 복수의 작업 중 재작업에 대한 수행 시간만을 고려하여 산출하는 것인,
    크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 서버가 상기 재작업 건과 관련된 평균 작업 반응시간을 산출하는 단계는,
    상기 서버가 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과를 반려 횟수별로 구분하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 반려 횟수별로 각각 구분된 반려된 작업 결과에 대한 평균 작업 반응시간을 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 서버가 상기 반려된 작업 결과를 검수한 검수자의 검수자 단말로 상기 예상 재작업 시간을 제공하는 단계는,
    상기 반려 횟수별로 구분된 평균 작업 반응시간 중 당해 반려 횟수에 대응되는 평균 작업 반응시간이 적용된 예상 재작업 시간을 제공하는 것인,
    크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 서버가 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 예상 재작업 시간을 산출하는 단계는,
    상기 서버가 상기 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 제1 예상 재작업 시간을 산출하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 제1 예상 재작업 시간이 산출된 이후 상기 복수의 검수자 단말로부터 입력된 복수의 검수 결과 중 반려된 작업 결과에 대한 제2 예상 재작업 시간 산출시, 상기 제1 예상 재작업 시간에 대응하는 반려된 작업 결과를 더 반영하여, 상기 제1 예상 재작업 시간이 갱신된 제2 예상 재작업 시간을 산출하는 단계를 포함하는,
    크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 서버가 상기 반려된 작업 결과를 검수한 검수자의 검수자 단말로 상기 예상 재작업 시간을 제공하는 단계는,
    상기 예상 재작업 시간이 소정의 시간 이상인 경우 상기 검수자 단말로 제공하는 것인,
    크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법.
  9. 컴퓨터와 결합되어, 제1항, 제3항 및 제5항 내지 제8항 중 어느 하나의 항의 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
KR1020200079788A 2020-06-30 2020-06-30 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법 KR102215418B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200079788A KR102215418B1 (ko) 2020-06-30 2020-06-30 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200079788A KR102215418B1 (ko) 2020-06-30 2020-06-30 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102215418B1 true KR102215418B1 (ko) 2021-02-16

Family

ID=74687125

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200079788A KR102215418B1 (ko) 2020-06-30 2020-06-30 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102215418B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007164756A (ja) * 2005-11-16 2007-06-28 Sharp Corp ネジ締め作業者配置システム、ネジ締め作業者配置方法、ネジ締め作業者配置プログラムおよびネジ締め作業者配置プログラムを格納した記録媒体
JP2010198184A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Nec Corp ジョブ管理システム、その方法及びそのプログラム
JP2011013763A (ja) * 2009-06-30 2011-01-20 Hitachi Ltd 所要時間算出装置および所要時間算出方法
KR20140095956A (ko) 2013-01-25 2014-08-04 한국전자통신연구원 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 및 방법
KR101887415B1 (ko) * 2017-11-21 2018-08-10 주식회사 크라우드웍스 데이터 라벨링 작업 검수방법 및 프로그램

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007164756A (ja) * 2005-11-16 2007-06-28 Sharp Corp ネジ締め作業者配置システム、ネジ締め作業者配置方法、ネジ締め作業者配置プログラムおよびネジ締め作業者配置プログラムを格納した記録媒体
JP2010198184A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Nec Corp ジョブ管理システム、その方法及びそのプログラム
JP2011013763A (ja) * 2009-06-30 2011-01-20 Hitachi Ltd 所要時間算出装置および所要時間算出方法
KR20140095956A (ko) 2013-01-25 2014-08-04 한국전자통신연구원 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 및 방법
KR101887415B1 (ko) * 2017-11-21 2018-08-10 주식회사 크라우드웍스 데이터 라벨링 작업 검수방법 및 프로그램

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102164844B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업 단위 난이도를 활용한 작업자 평가 방법
KR102156582B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 성실 작업자 선별 및 검수 우선순위 부여 방법
KR102155790B1 (ko) 평균 반려율을 이용한 작업자 능숙도 측정 방법 및 장치
KR102155889B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 다른 작업자의 작업 결과에 대한 2차 작업을 통한 품질 개선 방법
KR102244697B1 (ko) 인공지능 학습 데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 성향을 고려한 프로젝트 큐레이션 방법
KR102195629B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 작업 능력 지수에 기반한 작업자 선정 방법
KR102164769B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 검수 패스를 활용한 능숙도 측정 방법
KR102155748B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업 시간 대비 검수 시간을 이용한 검수 단가 자동 업데이트 방법
KR102205811B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 기능요소별 작업시간을 활용한 최소 작업시간 설정 방법
KR102232880B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 이미지 또는 동영상 수집을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 검수자 평가 방법
KR102183836B1 (ko) 인공지능 학습 데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업 예상 소요시간에 기반한 자동 견적 산출 방법
KR102155749B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 기준 작업 시간을 이용한 적정 단가 및 적정 작업량 결정 방법
KR102215418B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 재작업 시간을 이용한 검수자의 선택적 검수 진행여부 결정 방법
KR102195606B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자의 선택적인 셀프 체크를 통한 신뢰도 향상 방법
KR102232890B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 예상 검수시간에 기반한 작업 배정여부 결정 방법
KR102155747B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 반려된 오브젝트 수에 기반하여 최소 재작업 및 재검수 시간을 설정하는 방법
KR102195608B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 오브젝트 반려율을 활용한 자동 반려 방법
KR102164837B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 비용 효율적인 검수 품질 관리 방법
US20210383329A1 (en) Method of distributing functional element unit tasks of crowdsourcing-based project, apparatus therefor, and computer program therefor
KR102156585B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트 간 작업 단가 조정을 통한 작업자의 프로젝트 유입 조절 방법
KR102195631B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업 결과에 기초한 작업자에 대한 검수 권한 자동 부여 방법
KR102155746B1 (ko) 검수자 간 샘플 검수를 통한 검수자 검증 방법
KR102156586B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업 및 검수의 순차적인 배정 방법
KR102232903B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트에서의 예상 검수 시간을 이용한 작업자의 선택적 작업 진행여부 결정 방법
KR102195956B1 (ko) 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업 난이도에 따른 최대 작업 제한 건수 갱신 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant