KR102315436B1 - 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법에 있어서, 프로젝트가 오픈되면, 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 작업자 참여조건을 설정하여 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 선정 및 투입하는 단계; 및 미리 설정된 주기 마다 상기 투입된 적어도 하나의 작업자의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하여 상기 작업자 참여조건을 재설정하고, 상기 재설정된 작업자 참여조건을 기반으로 상기 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 재선정 및 투입하는 단계를 포함하며, 상기 적어도 하나의 작업자를 재선정하는 단계는, 상기 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들 각각의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출하는 제1 단계; 상기 산출된 각 작업자 별 평가점수를 기반으로 상위 우선순위를 갖는 작업자들을 상위그룹으로 설정하는 제2 단계; 상기 상위그룹에 포함된 각 작업자의 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 기반으로 각 인성요소 별 비율을 산출하여 상기 오픈 프로젝트에 대한 작업성향도를 결정하는 제3 단계; 상기 결정된 작업성향도를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하는 제4 단계; 및 상기 갱신된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 상기 작업자 참여조건을 재설정하는 제5 단계를 포함할 수 있다.

Description

크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTOMATICALLY SETTING WORKER PARTICIPATATION CONDITIONS ACCORDING TO THE CHARACTERISTICS OF CROWDSOURCING-BASED PROJECTS}

본 발명은 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 작업자들의 인성요소가 반영된 평가점수를 기반으로 프로젝트에 대한 작업자 참여조건을 자동 설정할 수 있도록 하는 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법 및 장치에 관한 것이다.

기업 활동의 일부 과정에 일반 대중을 참여시키는 크라우드소싱 기반으로 많은 양의 데이터를 수집 및 가공하는 기업이 늘고 있다.

크라우드소싱은 대중(crowd)와 아웃소싱(outsourcing)의 합성어로, 기업 활동 일부 과정에 대중을 참여시키는 것을 의미한다.

이러한 크라우드소싱은 최근 디지털 장터에서 거래되는 기간제 근로의 의미를 갖는 긱 경제(Gig economy)에 적합한 구조로서, 기업이 수요자의 요구에 즉각적으로 서비스를 제공하는 온 디멘드(On demand)에 최적화된 형태로 제공될 수 있다.

이를 통해 기업의 활동에 대중들을 참여시키면 기업 입장에서는 참신한 아이디어와 실질적인 의견을 들을 수 있고, 대중들은 피드백 참여에 관한 보수를 받을 수 있으며 클라우드 및 AI 기반의 RPA 기술과 인지(Cognitive), 분석(Smart Analysis)을 결합한 디지털 워크 포스를 이용하여 고품질의 프로젝트 결과를 수요자에게 제공할 수도 있다.

또한, 크라우드소싱을 이용하면 외부 전문업체에 맡겨서 직접 물건을 만들거나 서비스를 하는 것보다 대중들이 직접 참여하여 원하는 결과물을 이끌어내면 개발 비용도 저렴하게 들고, 잠재 고객도 얻을 수 있다는 장점이 있다.

최근에는 크라우드소싱이 데이터 라벨링 자동화, 분산처리 설계, 온라인 비대면 관리 등 데이터 라벨링 서비스와 인적자원관리(HR Tech)에 이용되며 더 나아가 자율주행과 영상 학습 등 인공지능 솔루션 고도화를 위해 대량의 정형화된 학습 데이터가 필요한 산업 분야에 적극적으로 활용되고 있다.

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 진행함에 있어서, 작업자는 검수자에 의해 작업이 반려될 경우, 재작업을 수행하여 다시 제출하여 검수자에게 재검수를 받아야 한다. 하지만 성실하게 작업을 하고 싶은 작업자에게 불성실한 검수자가 배정될 경우, 금방 완료될 수 있는 작업이 완료되지 못하여 작업자의 동기 부여가 낮아지게 된다.

마찬가지로, 성실히 검수를 수행하고 싶은 검수자에게 불성실한 작업자가 배정될 경우, 반려 사유가 발생하여 반려하였음에도 불구하고 재작업이 제출되지 않아 해당 검수를 완료하지 못해 검수자의 동기 부여 역시 꺾이게 된다.

이는 결국 작업자와 검수자의 수입 문제로 이어지게 되어, 성실 작업자 및 성실 검수자의 프로젝트 이탈을 발생시키게 되며, 전체 프로젝트의 진행 속도와 품질을 저하시키는 문제를 가져오게 된다.

또한, 프로젝트 진행 중인 상황에서 특정 작업자에 대한 반려율이 높은 경우나 진행 속도가 더뎌진 경우에 다른 작업자를 투입 또는 대체하기 위해 해당 프로젝트에 보다 적합한 작업자를 찾아야 할 필요가 있다.

한편, 프로젝트 마다 필요한 작업자의 성향(인성) 등이 상이한데, 해당 프로젝트에 어떠한 성향의 작업자를 투입해야하는지 여부를 그 작업자 참여조건을 결정하기 어려운 문제점이 있다.

따라서, 프로젝트 작업이 원활하게 진행될 수 있도록 하기 위해 해당 프로젝트(작업)에 참여할 작업자를 검색할 시, 관리자가 별도의 검색 작업을 수행할 필요없이 인성요소가 반영된 평가정보를 기반으로 해당 프로젝트에 적합한 작업자 참여조건을 자동 설정할 수 있도록 하는 기술이 개발될 필요가 있다.

한국등록특허공보 제10-2232859호 (등록일: 2021년 03월 22일)

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 관리자가 별도의 검색 작업을 수행할 필요없이 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자에 대한 수행정보를 기반으로 인성요소가 반영된 평가정보를 산출하고, 이를 기반으로 작업자 참여조건을 자동 설정하여 그 오픈 프로젝트에 보다 적합한 작업자를 새로이 투입하거나 적합하지 않은 작업자는 제외시킴으로써 오픈 프로젝트가 원활하게 진행될 수 있도록 하는 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법 및 장치를 제공함에 있다.

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 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법은, 프로젝트가 오픈되면, 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 작업자 참여조건을 설정하여 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 선정 및 투입하는 단계; 및 미리 설정된 주기 마다 상기 투입된 적어도 하나의 작업자의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하여 상기 작업자 참여조건을 재설정하고, 상기 재설정된 작업자 참여조건을 기반으로 상기 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 재선정 및 투입하는 단계를 포함하며, 상기 적어도 하나의 작업자를 재선정하는 단계는, 상기 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들 각각의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출하는 제1 단계; 상기 산출된 각 작업자 별 평가점수를 기반으로 상위 우선순위를 갖는 작업자들을 상위그룹으로 설정하는 제2 단계; 상기 상위그룹에 포함된 각 작업자의 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 기반으로 각 인성요소 별 비율을 산출하여 상기 오픈 프로젝트에 대한 작업성향도를 결정하는 제3 단계; 상기 결정된 작업성향도를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하는 제4 단계; 및 상기 갱신된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 상기 작업자 참여조건을 재설정하는 제5 단계를 포함할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 장치는, 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들의 단말과 통신을 수행하는 통신 통신모듈; 상기 적어도 하나의 작업자에 대한 작업 이력 정보 및 상기 오픈 프로젝트에 투입할 작업자를 선정하기 위한 작업자 참여조건 자동 설정에 필요한 적어도 하나의 프로세스를 저장하는 저장모듈; 및 상기 적어도 하나의 프로세스를 기반으로, 상기 작업자 참여조건 자동 설정을 위한 동작을 제어하는 제어모듈을 포함하며, 상기 제어모듈은, 프로젝트가 오픈되면, 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 작업자 참여조건을 설정하여 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 선정 및 투입하고, 미리 설정된 주기 마다 상기 투입된 적어도 하나의 작업자의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하여 상기 작업자 참여조건을 재설정하고, 상기 재설정된 작업자 참여조건을 기반으로 상기 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 재선정 및 투입하며, 상기 적어도 하나의 작업자를 재선정할 시, 상기 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들 각각의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출하고, 상기 산출된 각 작업자 별 평가점수를 기반으로 상위 우선순위를 갖는 작업자들을 상위그룹으로 설정하고, 상기 상위그룹에 포함된 각 작업자의 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 기반으로 각 인성요소 별 비율을 산출하여 상기 오픈 프로젝트에 대한 작업성향도를 결정하고, 상기 결정된 작업성향도를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하고, 상기 갱신된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 상기 작업자 참여조건을 재설정할 수 있다.

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

본 발명에 의하면, 관리자가 별도의 검색 작업을 수행할 필요없이 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자에 대한 수행정보를 기반으로 인성요소가 반영된 평가정보를 산출하고, 이를 기반으로 참여조건을 자동 설정하여 그 오픈 프로젝트에 보다 적합한 작업자를 새로이 투입하거나 적합하지 않은 작업자는 제외시킴으로써 오픈 프로젝트가 원활하게 진행될 수 있도록 한다.

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 프로젝트에 대한 작업자 참여조건을 자동 설정하기 위한 시스템의 구조를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 시스템을 기반으로 프로젝트에 대한 작업자 참여조건을 자동 설정하는 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 참여 조건 자동 설정 장치의 구조를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 참여 조건 자동 설정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 적어도 하나의 작업자에 대한 수행정보를 기반으로 복수의 인성요소에 대한 평가점수를 산출한 평가점수 리스트의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 평가점수 리스트를 우선순위에 따라 정렬한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 평가점수 리스트에서 상위그룹을 설정한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 평가점수 리스트에서 상위그룹의 작업성향도를 결정하여 복수의 인성요소 별 가중치를 산출한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 참여 조건 자동 설정 장치가 복수의 완료 프로젝트를 기반으로 생성한 프로젝트 프로파일의 일 예를 나타내는 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.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 "모듈"이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 "모듈"은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 "모듈"은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 "모듈"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들로 더 분리될 수 있다.

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.

본 명세서에서 프로젝트는 기업 활동 일부 과정에 대중을 참여시키는 크라우드소싱(Crowd Sourcing)을 기반으로 수행되는 것으로, 하위 동작의 집합으로서 태스크를 더 포함할 수도 있다.

본 명세서에서 평가 함수 및/또는 평가 점수는 프로젝트의 수행 결과(작업 결과, 결과물, 작업물 등)를 평가하는 방법 및 평가를 통하여 도출되는 출력 점수를 의미할 수 있다.

본 발명은 크라우드소싱 기반의 프로젝트의 특성에 따라 작업자 참여조건을 자동으로 설정하되, 작업자 참여조건에 특수능력 뿐만 아니라 복수의 인성요소를 반영시켜 해당 프로젝트에 보다 적합한 작업자들을 통해 최선의 결과물을 획득할 수 있도록 하기 위한 것이다.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 설명의 편의를 위하여 작업자로 한정하였으나, 이는 검수자는 물론 그 외 인적자원에 해당하는 다른 대상이 될 수도 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝트에 대한 작업자 참여조건을 자동 설정하기 위한 시스템의 구조를 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 작업자 참여조건을 자동으로 설정하기 위한 시스템은 작업자 참여조건 자동 설정 장치(이하, '조건 설정 장치'라 칭함)(100), 의뢰 서버(200) 및 작업자 단말(300)로 구성되어 수행되며, 이때, 작업자 단말(300)은 적어도 하나일 수 있다.

조건 설정 장치(100)는 크라우드소싱 서비스를 제공하기 위한 기업(업체)의 장치 또는 단말을 나타내며, 이 조건 설정 장치(100)를 통해 의뢰된(오픈) 프로젝트에 투입할 작업자를 선정하기 위한 작업자 참여조건을 자동으로 설정한다.

즉, 조건 설정 장치(100)는 의뢰 서버(200)로부터 프로젝트를 의뢰받으면, 그 의뢰된 프로젝트를 플랫폼 상에 오픈하고, 의뢰 서버(200)의 작업 요청 정보에 포함된 의뢰 조건(작업자 요건)에 따라 작업자 참여조건을 설정하여 오픈 프로젝트에 적합한 적어도 하나의 작업자를 검출함으로써 작업에 투입할 작업자로서 선정한다.

이때, 의뢰 조건은 특수능력에 해당하는 조건(제1 조건) 및 복수의 인성요소를 반영하는 조건(제2 조건) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 제1 조건은 인적사항(거주지, 국가, 성별, 나이 등), 학력, 전공, 자격증 보유 여부 등과 같은 명확한 조건과 관련한 것이고, 제2 조건은 자기절제, 성취추구, 신중성, 책임의식 등과 같은 인성적인 조건과 관련한 것이다.

예를 들어, 의뢰 조건이 제1 조건 및 제2 조건을 모두 포함하는 경우에는 조건 설정 장치(100)가 작업자 참여조건을 설정할 시, 제1 조건을 만족하는 작업자를 1차적으로 선정하고, 1차적으로 선정된 작업자 중 제2 조건을 만족하는 작업자를 2차적으로 선정한다. 또한, 의뢰 조건이 제1 조건 또는 제2 조건만을 포함하는 경우에는 조건 설정 장치(100)가 작업자 참여조건을 설정할 시, 제1 조건 또는 제2 조건을 만족하는 작업자를 바로 선정한다. 한편, 제1 조건 및/또는 제2 조건을 고려하여 작업자를 선정하기 이전에 다른 프로젝트에 참여 중인 작업자를 제외하는 동작을 먼저 수행하도록 구성될 수도 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 제2 조건을 포함하는 경우로 한정하여 설명하지만, 앞서 설명한 바와 같이 여러 조건이 중복적으로 고려될 수도 있다.

한편, 조건 설정 장치(100)는 그 선정된 작업자의 단말인 작업자 단말(300)에 각각 작업을 배정하여 작업을 요청하고, 그 선정된 적어도 하나의 작업자 단말(300)로부터 작업 결과가 수신되면, 그 각각의 작업 결과를 기반으로 하는 각 작업자 별 수행정보를 생성한다. 여기서, 수행정보는 로그정보, 작업시간정보, 반려정보, 비용청구정보 등을 포함할 수 있다.

조건 설정 장치(100)는 오픈 프로젝트에 투입할 작업자를 선정하는 동작을 최초 오픈 시에 일회적으로 수행하는 것이 아니라, 그 오픈 프로젝트가 진행하는 동안 미리 설정된 주기에 따라 반복적으로 수행할 수 있다.

이때, 해당 주기 이내에 누적된 작업자들의 작업 이력 또는 그 프로젝트 오픈 시부터 해당 주기까지 누적된 작업자들의 작업 이력을 기반으로 하여 수행정보를 생성하되, 그 누적된 작업자들 중에서 미리 설정된 조건을 만족하는 작업자들만을 대상으로 수행정보를 생성한다. 예를 들어, 미리 설정된 조건으로서 최소 작업수를 설정해놓은 경우, 그 최소 작업수 이상 작업을 완료한 작업자들에 대해서만 수행정보를 생성한다.

이후, 조건 설정 장치(100)는 그 수행정보를 기반으로 복수의 인성요소 각각에 대한 평가점수를 각 작업자 별로 산출하고, 그 중 우수한 점수를 갖는 작업자들로 구성된 상위그룹을 설정한 후, 그 상위그룹에 포함된 작업자들에 대한 복수의 인성요소 각각에 대한 비율을 산출함으로써 작업성향도를 결정한다.

이를 통해, 그 오픈 프로젝트에 필요한 작업성향을 파악할 수 있게 되며, 조건 설정 장치(100)는 이 작업성향도를 이용하여 복수의 인성요소 각각의 가중치를 결정함으로써 작업자 참여조건을 재설정하고 인성적인 측면에서 보다 적합한 작업자를 재선정한다. 이 재선정 결과에 따라 직전에 투입된 작업자들 중 재선정되지 못한 작업자는 제외시키고, 새로이 선정된 작업자는 투입시킬 수 있다.

즉, 오픈 프로젝트가 진행되는 동안 인성적인 측면에서 그 오픈 프로젝트에 보다 적합한 작업자들만으로 진행될 수 있도록 하기 위한 것이다.

한편, 조건 설정 장치(100)는 그 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자 각각에 대한 수행정보만을 이용할 수도 있지만, 기 수행된 완료 프로젝트 중 오픈 프로젝트와 유사한 프로젝트에 대한 각 작업자 별 수행정보를 이용하도록 할 수도 있다.

의뢰 서버(200)는 프로젝트를 의뢰하는 기업이나 개인, 즉, 의뢰자의 장치를 의미한다.

그 의뢰자는 의뢰 서버(200)를 통해 인공지능 학습데이터의 생성을 위한 소스데이터의 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. 소스데이터의 수집은 녹음된 음성 수집, 사진 수집 등 가공되지 않은 데이터를 수집하는 것을 의미한다. 데이터 어노테이션은 텍스트, 사진, 비디오 등의 소스 데이터에 관련 주석데이터를 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.

의뢰 서버(200)는 적어도 하나의 프로젝트(프로젝트 A, 프로젝트 B, ?? )를 의뢰하기 위해 각 프로젝트의 작업 데이터와 그 작업 데이터의 종류, 작업대상(객체), 작업대상조건, 작업형태, 작업완료기한, 의뢰자 및 작업자 요건(의뢰조건) 중 적어도 하나를 포함하는 작업 요청 정보를 함께 송신한다.

이때, 작업 데이터는 사진, 동영상과 같은 이미지나, 문서와 같은 텍스트일 수 있고, 작업 요청 정보는 정형화되어 있는 이미지 문서 또는 전자 문서이거나 정형화되어 있지 않은 텍스트 문서일 수 있다. 여기서, 작업 형태는 어떠한 작업을 수행해야 하는지에 대한 작업 지시 또는 작업 안내일 수 있다.

또한, 작업 형태는 수집, 바운딩(Bounding), 세그멘테이션(Segmentation), 센티멘트(Sentiment), OCR(Optical Character Recognition), 랜드마크, 라벨링(Labeling), 속성 분류, 태깅(Tagging), 구간 추출, 특성 평가 등일 수 있다.

작업자 단말(300)은 플랫폼 상에 오픈되는 오픈 프로젝트에 투입하기 위한 작업자로 선정된 일반 대중의 단말을 의미한다. 한편, 본 발명에서 기재하는 프로젝트는

그 선정된 작업자는 작업자 단말(300), 즉, 소정의 단말을 이용하여 작업을 수행한다. 여기서, 작업자 단말(300)은 복수개로 구성될 수 있으며, 그 개수는 한정되지 않는다. 각각의 작업자 단말(300)은 조건 설정 장치(100)가 제공하는 애플리케이션 또는 웹사이트 등을 통해 오픈 프로젝트에 참여할 수 있다.

제1 작업자 단말(301) 및 제2 작업자 단말(302)은 서비스 제공 장치(100)로부터 플랫폼 상의 오픈 프로젝트에 대한 작업 요청이 수신되면, 프로젝트에 대한 작업 참여 여부를 결정하여 알릴 수 있다.

작업 참여 시, 제1 작업자 단말(301) 및 제2 작업자 단말(302)은 작업 요청에 따라 그 요청된 작업을 수행하고, 그 수행 결과, 즉, 작업 결과를 플랫폼 상에 송신한다.

한편, 작업자 단말(300)은 각각 이동 단말기, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라 북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display) 등과 같은 컴퓨터 장치 또는 전기 통신 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2는 도 1에 도시된 시스템을 기반으로 프로젝트에 대한 작업자 참여조건을 자동 설정하는 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.

의뢰 서버(200)는 프로젝트에 대한 적어도 하나의 정보를 포함하는 작업 요청 정보를 조건 설정 장치(100)로 송신함으로써 프로젝트에 대한 작업을 의뢰한다(S101). 앞서 설명한 바와 같이, 작업 요청 정보는 작업형태정보, 작업완료기한정보 및 의뢰조건(작업자 요건)정보 및 작업에 필요한 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 의뢰조건은 프로젝트에 투입하고자 하는 작업자의 자격 조건, 검출 조건 등일 수 있다.

조건 설정 장치(100)는 의뢰 서버(200)로부터 작업 요청 정보가 수신됨에 따라 프로젝트가 의뢰되면, 그 의뢰된 프로젝트를 플랫폼 상에 오픈하고(S103), 그 작업 요청 정보를 기반으로 복수의 인성요소가 반영된 작업자 참여조건을 설정한다(S105). 이때, 작업자 참여조건을 설정할 시, 복수의 인성요소에 대한 가중치가 고려되어 설정되는데, 최초 설정 시에는 복수의 인성요소 각각 동일한 가중치가 반영된다.

이후, 조건 설정 장치(100)는 복수의 작업자 중 앞서 S105 단계에서 설정한 작업자 참여조건을 만족하는 적어도 하나의 작업자를 검출하여 그 오픈 프로젝트의 작업자로서 선정하고(S107), 그 선정된 적어도 하나의 작업자의 작업자 단말(300) 각각에 오픈 프로젝트에 대한 작업을 요청한다(S109). 이때, 조건 설정 장치(100)는 작업을 요청할 시에 작업자가 수행해야 하는 작업 정보들을 포함하여 함께 송신할 수 있다.

S109 단계 이후, 각 작업자 단말(300)의 작업자는 자신에게 배정된 작업을 수행하고(S111), 그 작업 결과를 조건 설정 장치(100)로 송신(제공)한다. 이때, 각 작업자 단말(300)에 의해 작업 수행에 착수하는 시점(작업착수시점), 작업 수행을 완료한 시점(작업완료시점), 그 작업 결과를 조건 설정 장치(100)로 송신하는 시점(작업물송신시점)이 상이할 수 있다. 한편, 작업 결과와 관련한 작업 정보는 작업자 단말(300)가 작업 결과를 송신할 시에 함께 송신할 수도 있고, 작업자 단말(300)이 플랫폼 상에 접속하여 작업함에 따라 조건 설정 장치(100)에 기록될 수 있다.

조건 설정 장치(100)는 각각의 작업자 단말(300)로부터 수신되는 작업 결과를 수집하고, 미리 설정된 주기에 도달하면 그 해당 주기 동안 수집된 작업 결과를 기반으로 수행정보를 생성한다(S115). 이때, 수행정보는 수집된 작업 결과와 그와 관련한 작업 정보를 기반으로 생성될 수 있다. 한편, 그 수행정보는 해당 주기 동안 투입된 모든 작업자들을 대상으로 생성되는 정보가 아닐 수 있으며, 해당 주기 동안 투입된 모든 작업자들 중 미리 설정된 조건을 만족하는 작업자들만을 대상으로 생성되는 정보일 수 있다.

S115 단계 이후, 그 수행정보를 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출하고, 그 중 상위 우선순위를 갖는 일부 작업자들을 대상으로 복수의 인성요소 각각의 비율을 산출함으로써 그 오픈 프로젝트의 작업성향도를 결정한다(S117).

S117 단계에서 결정된 작업성향도를 기반으로 앞서 S105에 설정된 가중치, 즉, 최초 설정된 가중치를 갱신하고(S119), 그 갱신된 가중치를 고려하여 작업자 참여조건을 재설정한다(S121).

이후, 복수의 작업자 중 그 재설정된 작업자 참여조건을 만족하는 적어도 하나의 작업자를 검출하여 그 오픈 프로젝트의 작업자로서 재선정하되(S123), S107 단계에서 선정된 작업자 중 S123 단계에서 선정되지 않은 작업자는 오픈 프로젝트의 작업자에서 제외하고, S107 단계에서 선정된 작업자 중 S123 단계에서 또 선정된 작업자는 그대로 유지하며, S107 단계에서 선정되지 않았으나 S123 단계에서 새로이 선정된 작업자는 신규 작업자로서 선정한다.

이렇게 작업자를 최초 선정한 이후, 미리 설정된 주기 동안의 수행정보를 기반으로 작업자를 재선정하는 절차를 반복적으로 거치면서 그 오픈 프로젝트에 보다 적합한 인성요소를 갖는 작업자들만으로 작업자 그룹을 구성할 수 있게 되며, 작업자 선정이 반복되어 가중치가 갱신될수록 그 정확도는 향상될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 참여 조건 자동 설정 장치의 구조를 나타내는 블록도이다.

도 3을 참조하면, 조건 설정 장치(100)는 통신모듈(110), 저장모듈(130), 생성모듈(150), 검출모듈(170) 및 제어모듈(190)을 포함하여 구성될 수 있다.

통신모듈(110)은 의뢰 서버(200)에 의해 의뢰된 적어도 하나의 프로젝트를 수행(완료)하기 위해 의뢰 서버(200) 및 적어도 하나의 작업자 단말(300)과 적어도 하나의 정보 또는 데이터를 송수신한다. 또한, 이 통신모듈(110)은 의뢰 서버(200) 및 적어도 하나의 작업자 단말(300), 그 외 다른 장치들과의 통신을 수행할 수도 있는 것으로, 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 한다.

무선 인터넷 기술로는, 예를 들어 WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있으며, 조건 설정 장치(100)는 앞에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.

근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다. 이러한, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 조건 설정 장치(100) 및 의뢰 서버(200) 간, 조건 설정 장치(100) 및 적어도 하나의 작업자 단말(300) 간 무선 통신을 지원할 수 있다. 이때, 근거리 무선 통신망은 근거리 무선 개인 통신망(Wireless Personal Area Networks)일 수 있다.

저장모듈(130)은 오픈 프로세스 정보 및 기 수행된 적어도 하나의 완료 프로젝트에 대한 정보들을 저장하고, 작업자 참여조건을 자동 설정하기 위한 프로세스를 포함한 적어도 하나의 프로세스를 저장한다.

생성모듈(150)은 오픈 프로젝트에 대한 각 작업자 단말(300)에 의해 수집된 작업 결과 및 그 작업 결과와 작업 정보를 기반으로 그 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자 각각에 대한 수행정보를 생성하고, 그 수행정보를 기반으로 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출한다.

또한, 생성모듈(150)은 그 평가점수를 기반으로 전체 작업자들 중 상위 우선순위를 갖는 일부 작업자들을 대상으로 복수의 인성요소 각각의 비율을 산출함으로써 그 오픈 프로젝트의 작업성향도를 결정하고, 그 결정된 작업성향도를 기반으로 가중치를 갱신하여 작업자 참여조건을 재설정한다.

검출모듈(170)은 복수의 작업자 중 그 재설정된 작업자 참여조건을 만족하는 적어도 하나의 작업자를 검출하여 그 오픈 프로젝트의 작업자로서 재선정한다. 이때, 검출모듈(170)은 재선정된 작업자 중 기선정된 작업자에 해당하는 작업자에 해당하는 경우에는 해당 작업자를 작업자로서 그대로 유지하고, 재선정된 작업자 중 기선정된 작업자에 해당하지 않는 경우에는 해당 작업자를 신규 작업자로서 선정한다. 만약, 기선정된 작업자 중 재선정된 작업자로서 선정되지 않은 작업자가 존재하는 경우, 해당 작업자는 작업자에서 제외한다.

제어모듈(190)은 프로젝트가 오픈되면, 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 작업자 참여조건을 설정하여 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 선정 및 투입하고, 미리 설정된 주기 마다 앞서 투입된 적어도 하나의 작업자의 수행정보를 기반으로 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하여 상기 작업자 참여조건을 재설정며, 그 재설정된 작업자 참여조건을 기반으로 상기 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 재선정 및 투입하도록 제어한다.

한편, 제어모듈(190)은 적어도 하나의 작업자를 재선정할 시, 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들 각각의 수행정보를 기반으로 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출하고, 그 산출된 각 작업자 별 평가점수를 기반으로 상위 우선순위를 갖는 작업자들을 상위그룹으로 설정한 후, 설정된 상위그룹에 포함된 각 작업자의 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 기반으로 각 인성요소 별 비율을 산출하여 오픈 프로젝트에 대한 작업성향도를 결정하며, 그 결정된 작업성향도를 기반으로 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하여 작업자 참여조건을 재설정함으로써 작업자를 재선정 및 투입하도록 제어한다.

이하에서는 도 4를 기반으로 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 참여 조건 자동 설정 방법을 설명하되, 도 5 내지 도 8을 기반으로 그 프로젝트에 투입된 작업자들 중 상위그룹을 설정하여 가중치를 갱신하는 방법을 구체적으로 설명하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 참여 조건 자동 설정 방법을 나타내는 순서도이다.

도 4를 참조하면, 조건 설정 장치(100)는 의뢰 서버(200)로부터 작업 요청 정보가 수신됨에 따라 프로젝트가 의뢰되면 그 의뢰된 프로젝트를 플랫폼 상에 오픈하고(S201), 그 작업 요청 정보를 기반으로 미리 설정된 가중치를 갖는 복수의 인성요소가 반영된 작업자 참여조건을 설정한다(S203).

이때, 그 오픈 프로젝트의 작업자 참여조건은 최초 설정되는 것으로 복수의 인성요소 각각에 대한 가중치가 설정되어 있지 않은 상태이므로, 복수의 인성요소가 미리 설정된 가중치를 갖도록 한다. 여기서, 미리 설정된 가중치는 복수의 인성요소 각각 동일하게 또는 상이하게 설정될 수도 있으며, 이를 한정하지 않는다.

이후, 조건 설정 장치(100)는 복수의 작업자 중 앞서 S203 단계에서 설정한 작업자 참여조건을 만족하는 적어도 하나의 작업자를 검출하여 그 오픈 프로젝트의 작업자로서 선정 및 투입한다(S205).

그 다음으로 조건 설정 장치(100)는 그 투입된 적어도 하나의 작업자로부터 작업 결과를 수집하여 각 작업자 별 수행정보를 생성한다(S207). 이때, 각 작업자가 작업 수행에 착수하는 시점(작업착수시점), 작업 수행을 완료한 시점(작업완료시점), 그 작업 결과를 조건 설정 장치(100)로 송신하는 시점(작업물송신시점)이 상이할 수 있기 때문에, 조건 설정 장치(100)는 프로젝트가 진행되는 동안 미리 설정된 주기 마다 수행정보를 생성하되, 그 해당 주기에 수집된 작업 결과를 기반으로 수행정보를 생성한다. 이때, 수행정보는 로그정보, 작업시간정보, 반려정보, 비용청구정보 등을 포함할 수 있다.

한편, 수행정보는 그 해당 주기에 수집된 각 작업자의 작업 결과는 물론, 그에 대응하는 작업 정보를 더 이용하여 생성될 수 있다. 여기서, 작업 결과는 작업자에 의해 작업된 결과물이고, 작업 정보는 그 작업된 결과물을 작업하기 위해 작업자가 플랫폼에 접속한 시간정보, 작업이력정보 등을 포함한다.

그 다음으로, 조건 설정 장치(100)는 S207 단계에서 생성된 수행정보를 기반으로 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출한다(S209). 이때, 각 작업자 별 평가점수는 리스트의 형태로 제공될 수 있는데, 도 5에 도시된 바와 같이 작업자 1 내지 10 각각의 인성요소 A 내지 E에 대한 평가점수를 리스트로 나타내고, 그 평가점수를 기반으로 각 작업자 별로 인성요소 A 내지 E를 모두 합산한 점수를 확인할 수 있다.

그 다음으로, 조건 설정 장치(100)는 S209 단계에서 산출한 각 작업자 별 평가점수를 기반으로 그 중 상위 우선순위를 갖는 일부 작업자들을 검출하여 상위그룹으로 설정한다(S211). 이때, 상위그룹은 각 작업자에 대한 인성요소 A 내지 E를 모두 합산한 점수에 의해 설정되는 것으로, 도 6에 도시된 바와 같이 그 합산한 점수를 우선순위에 따라 정렬하고, 도 7에 도시된 바와 같이 그 중 상위 우선순위를 갖는 일부 작업자들을 상위그룹으로 설정할 수 있다. 이때, 상위그룹은 상위 우선순위에서 미리 설정된 조건(인원수, 백분위 등)에 따라 선택된 작업자들만으로 구성될 수 있다.

그 다음으로, 조건 설정 장치(100)는 S211 단계에서 설정된 상위그룹에 포함된 각 작업자의 평가점수를 기반으로 복수의 인성요소 각각의 비율을 산출함으로써 그 오픈 프로젝트의 작업성향도를 결정하고(S213), 그 결정된 작업성향도에 따라 복수의 인성요소 각각에 대한 가중치를 갱신한다(S215). 도 8에 도시된 바와 같이, 예를 들어, 작업자 10, 5, 1, 4를 포함하는 상위그룹이 설정된 상태라면, 복수의 인성요소 별로 각 작업자의 평가점수를 합산하고, 복수의 인성요소 각각의 비율을 산출하여 그 비율을 기반으로 오픈 프로젝트의 작업성향도를 결정한다. 즉, 해당 오픈 프로젝트는 인성요소 A, 인성요소 B, 인성요소 C, 인성요소 D, 인성요소 E의 비율이 각각 19.5%, 22.3%, 17.6%, 20.3%. 20.3%로 산출된 바, 그 해당 오픈 프로젝트는 인성요소 B가 우수한 작업성향의 작업자들로부터 다른 인성요소들 대비 높은 작업 성과를 얻을 수 있는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 그 작업성향도를 이용하여 복수의 인성요소 각각의 가중치를 갱신하는 것이다. 예를 들어, 인성요소 A, 인성요소 B, 인성요소 C, 인성요소 D, 인성요소 E의 가중치를 앞서 산출된 비율에 따라 0.195, 0.223, 0.176, 0.203, 0.203으로 결정하여 기존에 설정된 가중치를 그 결정된 가중치로 갱신한다.

그 다음으로, 조건 설정 장치(100)는 S215 단계에서 갱신된 가중치를 기반으로 작업자 참여조건을 재설정하고(S217), 그 재설정된 작업자 참여조건을 이용하여 적어도 하나의 작업자를 재선정 및 투입한다(S219).

인성요소 A 내지 E는 각각 자기절제, 성취추구, 신중성, 제1 책임의식, 제2 책임의식에 관한 것일 수 있고, 이를 통해 작업성향도가 자기절제형인지, 성취추구형인지, 신중성형인지, 제1 책임의식형인지, 제2 책임의식형인지 여부가 결정될 수 있다. 여기서, 자기절제형에 대한 평가점수는 해당 주기에 생성된 수행정보를 기반으로 오픈 연속 처리된 작업 건수 및 연속 작업 시간 중 적어도 하나가 산출되어 점수화된 대한 것일 수 있고, 성취추구형에 대한 평가점수는 해당 주기에 생성된 수행정보를 기반으로 작업 완료에 따른 보상 제공 시점과 그 보상에 대한 지급 요청 시점 간 차이가 점수화된 것일 수 있으며, 신중형에 대한 평가점수는 해당 주기에 생성된 수행정보를 기반으로 날짜 별 누적 작업 시간이 산출되어 점수화된 것일 수 있다. 또한, 제1 책임의식형에 대한 평가점수는 해당 주기에 생성된 수행정보를 기반으로 오픈 프로젝트의 관리자에 의한 재작업 요청 시점과 그 재작업 요청 시점으로부터 해당 작업자가 재작업을 시작한 재작업 시작 시점 간의 차이가 점수화된 것일 수 있으며, 제2 책임의식형에 대한 평가점수는 해당 주기에 생성된 수행정보를 기반으로 오픈 프로젝트의 관리자에 의한 재작업 요청에 대한 해당 작업자의 재작업 완수율이 점수화된 것일 수 있다. 그러나, 이는 일 실시예일 뿐, 그 인성요소 및 작업성향도는 변경 가능하며, 각 인성요소를 산출하는 방식 또한 보다 적합한 방식으로 상황에 따라 변경할 수 있다.

한편, 오픈 프로젝트가 진행되는 동안, S207 단계 내지 S219 단계는 미리 설정된 조건을 만족할 때 또는 미리 설정된 주기마다 반복 수행될 수 있으며, 반복수행될 때 마다 복수의 인성요소가 반영된 수행정보를 기반으로 가중치가 갱신됨에 따라 해당 오픈 프로젝트에 보다 적합한 작업성향도를 갖는 작업자를 선정 및 투입할 수 있다.

한편, 최초로 가중치를 설정할 시, 복수의 인성요소 각각 동일한 가중치를 갖도록 설정하지 않고, 적어도 하나의 완료 프로젝트(기수행된 적어도 하나의 프로젝트)에 투입된 각 작업자의 수행정보를 이용하여 생성된 프로젝트 프로파일에서 오픈 프로젝트와 유사한 프로젝트의 작업성향도를 이용하여 설정할 수도 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 작업자 참여 조건 자동 설정 장치가 복수의 완료 프로젝트를 기반으로 생성한 프로젝트 프로파일의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 9를 참조하면, 완료 프로젝트 A 내지 G가 존재하는 경우, 각 완료 프로젝트에 투입된 작업자들의 수행정보를 기반으로 상위그룹을 설정하고, 그 상위그룹에 포함된 작업자들에 대한 각 인성요소 별 평가점수를 이용하여 완료 프로젝트 각각의 작업성향도를 결정하여 이를 프로젝트 프로파일로서 저장할 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 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: 조건 설정 장치 200: 의뢰 서버
300: 작업자 단말 301: 제1 작업자 단말
302: 제2 작업자 단말 110: 통신모듈
130: 저장모듈 150: 생성모듈
170: 검출모듈 190: 제어모듈

Claims (19)

1. 작업자 참여조건 자동 설정 장치에 의해 수행되는, 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법에 있어서,
   프로젝트가 오픈되면, 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 작업자 참여조건을 설정하여 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 선정 및 투입하는 단계; 및
   미리 설정된 주기 마다 상기 투입된 적어도 하나의 작업자의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하여 상기 작업자 참여조건을 재설정하고, 상기 재설정된 작업자 참여조건을 기반으로 상기 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 재선정 및 투입하는 단계를 포함하며,
   상기 적어도 하나의 작업자를 재선정하는 단계는,
   상기 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들 각각의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출하는 제1 단계;
   상기 산출된 각 작업자 별 평가점수를 기반으로 상위 우선순위를 갖는 작업자들을 상위그룹으로 설정하는 제2 단계;
   상기 상위그룹에 포함된 각 작업자의 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 기반으로 각 인성요소 별 비율을 산출하여 상기 오픈 프로젝트에 대한 작업성향도를 결정하는 제3 단계;
   상기 결정된 작업성향도를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하는 제4 단계; 및
   상기 갱신된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 상기 작업자 참여조건을 재설정하는 제5 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 제4 단계는,
   상기 상위 그룹에 포함된 각 작업자의 평가 점수를 기반으로, 상기 복수의 작업성향도 각각이 차지하는 비율을 산출하고, 상기 산출된 작업성향도 각각의 비율에 따라 가중치를 갱신하는 것을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 작업성향도는,
   자기절제형, 실적추구형, 신중형 및 책임의식형로 구분되어 설정되는 것을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 자기절제형에 대한 평가점수는,
   상기 수행정보를 기반으로 상기 오픈 프로젝트 내에서 연속 처리된 작업 건수 및 연속 작업 시간 중 적어도 하나가 산출되어 점수화된 것을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
5. 제3항에 있어서,
   상기 실적추구형에 대한 평가점수는,
   상기 수행정보를 기반으로 작업 완료에 따른 보상 제공 시점과 상기 보상에 대한 지급 요청 시점 간 차이가 점수화된 것임을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
6. 제3항에 있어서,
   상기 신중형에 대한 평가점수는,
   상기 수행정보를 기반으로 날짜 별 누적 작업 시간이 산출되어 점수화된 것임을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
7. 제3항에 있어서,
   상기 책임의식형에 대한 평가점수는,
   상기 수행정보를 기반으로 상기 오픈 프로젝트의 관리자에 의한 재작업 요청 시점과 상기 재작업 요청 시점으로부터의 재작업 시작 시점 간의 차이가 점수화된 것임을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
8. 제3항에 있어서,
   상기 책임의식형에 대한 평가점수는,
   상기 수행정보를 기반으로 상기 오픈 프로젝트의 관리자에 의한 재작업 요청에 대한 재작업 완수율이 점수화된 것임을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
9. 제1항에 있어서,
   상기 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치는 상기 프로젝트 오픈 시에 최초로 설정되는 가중치이며,
   상기 복수의 인성요소 마다 동일하게 설정되거나,
   적어도 하나의 완료 프로젝트를 포함하는 프로젝트 프로파일을 기반으로 상기 오픈 프로젝트와 유사한 완료 프로젝트의 작업성향도에 따라 설정되는 것을 특징으로 하는,
   작업자 참여조건 자동 설정 방법.
   
10. 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 장치에 있어서,
    오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들의 단말과 통신을 수행하는 통신 통신모듈;
    상기 적어도 하나의 작업자에 대한 수행정보 및 상기 오픈 프로젝트에 투입할 작업자를 선정하기 위한 작업자 참여조건 자동 설정에 필요한 적어도 하나의 프로세스를 저장하는 저장모듈; 및
    상기 적어도 하나의 프로세스를 기반으로, 상기 작업자 참여조건 자동 설정을 위한 동작을 제어하는 제어모듈을 포함하며,
    상기 제어모듈은,
    프로젝트가 오픈되면, 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 작업자 참여조건을 설정하여 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 선정 및 투입하고, 미리 설정된 주기 마다 상기 투입된 적어도 하나의 작업자의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하여 상기 작업자 참여조건을 재설정하고, 상기 재설정된 작업자 참여조건을 기반으로 상기 오픈 프로젝트에 투입할 적어도 하나의 작업자를 재선정 및 투입하며,
    상기 적어도 하나의 작업자를 재선정할 시,
    상기 오픈 프로젝트에 투입된 적어도 하나의 작업자들 각각의 수행정보를 기반으로 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 각 작업자 별로 산출하고, 상기 산출된 각 작업자 별 평가점수를 기반으로 상위 우선순위를 갖는 작업자들을 상위그룹으로 설정하고, 상기 상위그룹에 포함된 각 작업자의 상기 복수의 인성요소가 반영된 평가점수를 기반으로 각 인성요소 별 비율을 산출하여 상기 오픈 프로젝트에 대한 작업성향도를 결정하고, 상기 결정된 작업성향도를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신하고, 상기 갱신된 복수의 인성요소 별 가중치를 기반으로 상기 작업자 참여조건을 재설정하는 것을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 제어모듈은,
    상기 결정된 작업성향도를 기반으로 상기 복수의 인성요소 별 가중치를 갱신할 시,
    상기 상위 그룹에 포함된 각 작업자의 평가 점수를 기반으로, 상기 복수의 작업성향도 각각이 차지하는 비율을 산출하고, 상기 산출된 작업성향도 각각의 비율에 따라 가중치를 갱신하는 것을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
12. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 작업성향도는,
    자기절제형, 실적추구형, 신중형 및 책임의식형로 구분되어 설정되는 것을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
13. 제12항에 있어서,
    상기 자기절제형에 대한 평가점수는,
    상기 수행정보를 기반으로 상기 오픈 프로젝트 내에서 연속 처리된 작업 건수 및 연속 작업 시간 중 적어도 하나가 산출되어 점수화된 것을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
14. 제12항에 있어서,
    상기 실적추구형에 대한 평가점수는,
    상기 수행정보를 기반으로 작업 완료에 따른 보상 제공 시점과 상기 보상에 대한 지급 요청 시점 간 차이가 점수화된 것임을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
15. 제12항에 있어서,
    상기 신중형에 대한 평가점수는,
    상기 수행정보를 기반으로 날짜 별 누적 작업 시간이 산출되어 점수화된 것임을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
16. 제12항에 있어서,
    상기 책임의식형에 대한 평가점수는,
    상기 수행정보를 기반으로 상기 오픈 프로젝트의의 관리자에 의한 재작업 요청 시점과 상기 재작업 요청 시점으로부터의 재작업 시작 시점 간의 차이가 점수화된 것임을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
17. 제12항에 있어서,
    상기 책임의식형에 대한 평가점수는,
    상기 수행정보를 기반으로 상기 오픈 프로젝트의 관리자에 의한 재작업 요청에 대한 재작업 완수율이 점수화된 것임을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
18. 제10항에 있어서,
    상기 미리 설정된 복수의 인성요소 별 가중치는,
    상기 프로젝트 오픈 시에 최초로 설정되는 가중치이며,
    상기 복수의 인성요소 마다 동일하게 설정되거나, 적어도 하나의 완료 프로젝트를 포함하는 프로젝트 프로파일을 기반으로 상기 오픈 프로젝트와 유사한 완료 프로젝트의 작업성향도에 따라 설정되는 것을 특징으로 하는,
    작업자 참여조건 자동 설정 장치.
    
19. 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 따른 크라우드소싱 기반 프로젝트의 특성에 따른 작업자 참여조건 자동 설정 방법을 실행시키기 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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