KR102319870B1 - 전문가에 의해 생성되는 프로젝트 결과물을 빅데이터 기반으로 관리하여 가상화폐를 제공하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

전문가에 의해 생성되는 프로젝트 결과물을 빅데이터 기반으로 관리하여 가상화폐를 제공하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 일 면에 따른 서버에 의해 수행되는 빅데이터 기반 관리 방법은, 상기 서버가, 제1 프로젝트와 상기 제1 프로젝트를 수행하기 위한 제1 전문가를 매칭하는 단계(S105); 상기 매칭된 제1 프로젝트의 수행 결과에 따른 제1 결과물을 획득하는 단계(S110); 상기 제1 결과물을 바탕으로, 상기 제1 결과물에 대한 제1 데이터를 추출하는 단계(S115); 및 상기 추출된 제1 데이터 및 상기 제1 결과물을 블록체인에 저장하는 단계(S120); 를 포함한다.

Description

전문가에 의해 생성되는 프로젝트 결과물을 빅데이터 기반으로 관리하여 가상화폐를 제공하기 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING VIRTUAL CURRENCY BY MANAGING PROJECT RESULTS GENERATED A SPECIALIST BASED ON BIG DATA}

본 발명은 전문가에 의해 생성되는 프로젝트 결과물을 빅데이터 기반으로 관리하여 가상화폐를 제공하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

근래에는, 다양한 데이터를 수집하여 빅데이터를 구축하고, 구축된 빅데이터를 이용하여 다양한 서비스를 제공하는 방법들에 대한 연구가 증가하고 있다. 빅데이터 구축을 위하여, 어떠한 데이터를 선별하여 저장하고, 저장된 데이터를 어떻게 이용할 것인지 여부가 중요해지고 있으며, 나아가, 저장된 데이터를 안전하게 보관하기 위한 방법의 필요성 또한 대두되고 있다.

블록체인(Block Chain)은 네트워크에 참여하는 모든 사용자가 관리 대상이 되는 모든 데이터를 분산하여 저장하는 데이터 분산처리기술을 말한다. 거래 정보가 담긴 원장(原帳)을 거래 주체나 특정 기관에서 보유하는 것이 아니라 네트워크 참여자 모두가 나누어 가지는 기술이라는 점에서 '분산원장기술(DLT:Distributed Ledger Technology)' 또는 '공공거래장부'라고도 한다. 블록체인은 거래 내용이 담긴 블록(Block)을 사슬처럼 연결(chain)한 것이라 하여 붙여진 명칭이다.

블록체인은 금융기관에서 모든 거래를 담보하고 관리하는 기존의 금융 시스템에서 벗어나 P2P(Peer to Peer；개인 대 개인) 거래를 지향하는, 탈(脫)중앙화를 핵심 개념으로 한다. P2P란 서버나 클라이언트 없이 개인 컴퓨터 사이를 연결하는 통신망을 말하며, 연결된 각각의 컴퓨터가 서버이자 클라이언트 역할을 하며 정보를 공유하는 방식이다.

기존 금융 시스템에서는 금융회사들이 중앙 서버에 거래 기록을 보관해 온 반면, P2P 방식을 기반으로 하는 블록체인에서는 거래 정보를 블록에 담아 차례대로 연결하고 이를 모든 참여자가 공유한다.

가상화폐(Virtual Currency)는 전자화폐 또는 암호화폐라고도 하며, 지폐나 동전 등의 실물이 없고 온라인에서 거래되는 화폐를 말한다. 가상화폐는 각국 정부나 중앙은행이 발행하는 일반 화폐와 달리 처음 고안한 사람이 정한 규칙에 따라 가치가 매겨진다. 또한, 탈 중앙화 특징에 의해 정부나 중앙은행에서 거래 내역을 관리하지 않고 블록체인 기술을 기반으로 유통되기 때문에 정부 등 특정 기관이 가치나 지급을 보장하지 않는다.

4차 산업혁명 시대에서는 초연결 및 초지능을 기반으로, 그 깊이, 속도 및 범위가 크게 확대될 것으로 예상된다. 이에 다양한 산업분야가 생겨날 뿐 아니라, 기존의 산업분야들과 새로운 산업분야들이 서로 융합되는 등 수많은 신규분야가 발생하게 되는데, 해당 분야의 전문가가 없거나 매우 적은 상황이 발생하게 될 것으로 예상된다. 따라서 각 분야의 전문가들을 발굴 및 모집하고, 각 분야의 전문가들이 협업할 수 있는 플랫폼이 필요하게 되었다.

이러한 전문가 플랫폼은, 다양한 프로젝트에 대한 다양한 전문가를 어떻게 매칭시킬 것인지에 대한 필요성이 존재한다. 또한, 전문가 플랫폼은 프로젝트 수행 결과가 일회적으로 소비되지 않고, 후에 발생하는 새로운 프로젝트에 효율적으로 사용하기 위한 프로젝트 관리 방법에 대한 필요성 또한 존재한다.

등록특허공보 제 10-0339055호, 2002.05.21 등록

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상술한 필요성에 따른 전문가에 의해 생성되는 프로젝트 결과물을 빅데이터 기반으로 관리하여 가상화폐를 제공하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 서버에 의해 수행되는 빅데이터 기반 관리 방법은, 상기 서버가, 제1 프로젝트와 상기 제1 프로젝트를 수행하기 위한 제1 전문가를 매칭하는 단계(S105); 상기 매칭된 제1 프로젝트의 수행 결과에 따른 제1 결과물을 획득하는 단계(S110); 상기 제1 결과물을 바탕으로, 상기 제1 결과물에 대한 제1 데이터를 추출하는 단계(S115); 및 상기 추출된 제1 데이터 및 상기 제1 결과물을 블록체인에 저장하는 단계(S120); 를 포함한다.

이때, 상기 제1 전문가를 매칭하는 단계(S105)는, 상기 제1 프로젝트에 대한 데이터를 수집하는 단계(S210); 복수의 전문가 각각에 대한 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하는 단계(S220); 및 상기 제1 프로젝트에 대한 데이터 및 상기 복수의 전문가 각각에 대한 정형 정보 및 비정형 정보를 바탕으로 상기 제1 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 단계(S230); 를 포함하고, 상기 제1 프로젝트에 대한 데이터는, 상기 제1 프로젝트의 카테고리와 관련된 데이터, 상기 제1 프로젝트의 수행 업무에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트 등록 주체에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트 수행 주체에 대한 데이터 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.

이때, 상기 관리 방법은, 복수의 프로젝트에 대한 복수의 프로젝트의 수행 결과에 따른 복수의 결과물을 획득하는 단계(S125); 상기 복수의 결과물에 대한 복수의 데이터를 추출하는 단계(S130); 상기 복수의 프로젝트의 수행 결과에 따른 복수의 결과물 및 상기 복수의 결과물에 대해 추출된 복수의 데이터를 상기 블록 체인에 저장하는 단계(S135); 새로운 제2 프로젝트를 등록 받는 단계(S140); 상기 제2 프로젝트에 대한 데이터를 수집하는 단계(S145); 상기 복수의 프로젝트 중, 상기 제2 프로젝트와 연관된 프로젝트를 선택하는 단계(S150); 및 상기 선택된 프로젝트가 상기 제1 프로젝트인 경우, 상기 제1 데이터 중, 상기 제2 프로젝트에 대한 데이터에 대응되는 제1-1 데이터를 획득하는 단계(S155);를 포함하고, 상기 매칭하는 단계(S105)는, 상기 제2 프로젝트에 대한 데이터 중, 상기 제2-1 데이터를 제외한 데이터를 바탕으로 전문가를 매칭하는 단계(S240); 를 포함할 수 있다.

이때, 상기 제1 데이터를 추출하는 단계(S115)는, 상기 제1 결과물을 기 설정된 기준에 따라 분할하는 단계(S310); 상기 분할된 데이터를 바탕으로 상기 제1 결과물에 대한 제1 데이터를 획득하는 단계(S320)를 포함하고, 상기 프로젝트에 전문가를 매칭하는 단계(S230)는, 복수의 프로젝트에 대한 정보를 클러스터링 하여 복수의 프로젝트 클러스터를 획득하는 단계(S410); 복수의 전문가에 대한 데이터를 클러스터링 하여 복수의 전문가 클러스터를 획득하는 단계(S420); 상기 복수의 프로젝트 클러스터 중, 상기 제1 프로젝트가 속한 제1 프로젝트 클러스터를 획득하는 단계(S430); 상기 제1 프로젝트 클러스터와 상기 복수의 전문가 클러스터간의 연관도를 판단하는 단계(S440); 상기 복수의 전문가 클러스터 중 상기 연관도가 기 설정된 값 이상인 제1 전문가 클러스터를 획득하는 단계(S450); 및 상기 제1 프로젝트를 상기 제1 전문가 클러스터에 대응되는 전문가에 매칭하는 단계(S460); 를 포함하고, 상기 기 설정된 기준은, 수행 주체에 대한 데이터, 상기 제1 결과물의 카테고리에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트의 시작 시점 및 종료 시점에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트에 사용된 서식과 관련된 데이터, 상기 제1 프로젝트에 대한 요약본과 관련된 데이터와 관련된 기준인 것을 특징으로 할 수 있다.

이때, 상기 관리 방법은, 상기 제1 결과물을 유형에 따라 공용 결과물 및 범용 결과물로 분류하는 단계(S160); 상기 분류된 결과에 따라, 상기 제1 결과물에 접근 가능한 사용자를 설정하는 단계(S165); 를 포함할 수 있다.

이때, 상기 블록체인에 저장하는 단계(S120)는, 상기 제1 결과물이 공용 결과물인 경우, 상기 프로젝트의 참여자만 접근할 수 있는 프라이빗 블록 체인에 상기 제1 결과물을 저장하는 단계(S510); 및 상기 제1 결과물이 범용 결과물인 경우, 모든 사용자가 접근할 수 있는 퍼블릭 블록 체인에 상기 제1 결과물을 저장하는 단계(S520); 를 포함할 수 있다.

이때, 상기 관리 방법은, 상기 제1 결과물을 상기 제1 프로젝트의 참여자 외의 사용자가 사용하는 경우, 상기 제1 프로젝트의 참여자에게 가상화폐를 제공하는 단계(S170); 를 포함할 수 있다.

이때, 상기 블록체인에 저장하는 단계(S120)는, 상기 제1 데이터 및 상기 제1 결과물을 암호화 하는 단계(S610); 상기 암호화된 데이터를 상기 블록체인에 저장하는 단계(S620); 를 포함할 수 있다.

상술한 본 발명의 다양한 실시예에 따라, 프로젝트 관리 시스템은, 수행된 프로젝트를 안전하게 관리하고, 효율적으로 새로운 프로젝트에 사용할 수 있는 효과가 존재한다.

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 전문가에 의해 생성되는 프로젝트 결과물을 빅데이터 기반으로 관리하기 위한 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트를 관리하는 방법을 개괄적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 복수의 프로젝트에 대한 데이터를 이용하여 새로운 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 클러스터링을 이용하여 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트의 결과물의 종류에 따른 프로젝트 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트의 결과물의 종류에 따른 프로젝트 저장 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝트의 결과물을 암호화 하여 블록체인에 저장하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 장치의 구성도이다.

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.

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, 데이터 베이스, 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.

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.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

한편, 본 개시에 따른 다양한 실시예를 설명하기에 앞서, 본 개시에서 사용되는 정보 또는 용어들을 이하에서 정리한다.

본 명세서에서, 전문가는 특정 분야에 대한 소정의 전문성을 갖춘 모든 종류의 사람을 의미하는 것으로 이해될 수 있으며, 그 기준은 제한되지 않는다. 특정 분야의 업무를 수행할 수 있는 모든 종류의 경력자, 혹은 교육을 받은 사람, 혹은 재능을 갖춘 사람을 모두 전문가라 칭할 수 있으나, 바람직하게는 특정 분야의 소정의 경력을 갖춘 사람을 의미하는 것으로 이해될 수 있다.

따라서, 본 개시에 따른 전문가는 기존의 개념적, 통상적, 일반적 기준의 전문가뿐 아니라, 특정 집단에서 요구하는 요구조건을 만족하는 전문가들을 의미할 수 있다.

한편, 본 개시에서의 전문가라 함은 개별적인 단일 전문가를 의미하나 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 특정 집단 자체를 전문가로 볼 수도 있다.

본 명세서에서, 전문가 데이터라 함은 특정인이 어떤 업무 분야에서의 특정 결과물을 생산하는 경우, 생산된 결과물과 관련된 정보를 의미할 수 있다.

따라서, 전문가 데이터라 함은, 각 전문가의 전문성을 평가할 수 있는 모든 종류의 정보를 포함할 수 있으며, 전문가의 전문성을 평가할 수 있는 정보라 함은 전문가의 특정 전문 분야의 전문성과 소정의 기준값 이상의 연관성을 갖는 정보를 의미할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

나아가, 전문가 데이터라 함은 해당 전문가의 경력에 대한 정보를 의미할 수 있으며, 실시 예에 따라 경력은 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 각 전문가가 근무한 직장, 각 전문가의 학력, 각 전문가가 발표한 논문, 각 전문가가 참여한 프로젝트 등의 정보를 포함할 수 있고, 나아가 각 전문가가 온라인 커뮤니티나 동호회 등에서 활동한 기록, 개인적으로 수행한 프로젝트나 취미로 작성한 자료 등 다양한 정형 및 비정형 정보들을 모두 포괄하는 의미로 이해될 수 있다.

한편, 본 명세서에서 전문가 데이터는 정형 정보 및 비정형 정보로 구분될 수 있다.

일 실시 예에서, 정형 정보는 이미 특정 전문 분야의 전문성과의 연관성이 정량적으로 입증된 정보(또는 수치화 할 수 있는 정보)들을 의미할 수 있다. 예를 들어, 상술한 바와 같이 전문가를 증명할 수 있는 객관적 자료들이 정형 정보에 해당할 수 있다.

예를 들어, 정형 정보는 특정 분야의 업체 혹은 부서에서 근무한 경력이나 특정 전문 분야의 프로젝트나 과제에 참여한 경력, 특정 분야의 학력이나 논문발표정보 등을 포함할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.

일 실시 예에서, 비정형 정보는 정형 정보에 속하지 않으나, 특정 전문 분야와의 연관성을 갖는 모든 종류의 경력정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 상술한 바와 같이 개별적인 노력에 따른 경력정보들이 비정형 정보에 속할 수 있다.

예를 들어, 비정형 정보는 온라인 커뮤니티나 동호회 등에서 활동한 기록, 개인적으로 수행한 프로젝트나 취미로 작성한 자료, 온라인 교육 컨텐츠를 수강한 정보 등을 포함할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.

일 실시 예에서, 기존에 정형 정보가 저장되지 않은 새로운 전문 분야에 대한 전문가 데이터가 획득될 수 있다. 이 경우, 해당 전문 분야에 대해서는 평가할 수 있는 기준이 되는 정형 정보가 전혀 저장된 바 없으므로, 모든 전문가 데이터가 비정형 정보로 평가될 수 있다.

예를 들어, 특정 전문 분야의 직장이나 부서에서 근무한 정보, 프로젝트나 과제를 수행한 정보라 할지라도 해당 전문 분야에 대하여 기 평가되거나 저장된 정보가 없는 경우, 비정형 정보와 같이 평가하여 해당 전문 분야에 대한 각 전문가의 전문성을 평가하는 데 활용할 수 있다.

이외에도 자문(위원)활동, 심사 및 평가자 활동, 강의 및 강연활동, 멘토링 활동경력, 사외 경력 등이 전문가 데이터에 포함될 수 있는데, 이는 정형 정보에 속할 수도, 비정형 정보에 속할 수도 있다. 예를 들어, 분류 기준은 특정 전문 분야의 전문성과의 연관성이 기존에 정량적으로 입증되어 데이터 베이스화 되었는지 여부가 될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 전문가의 도덕성을 검증할 수 있는 자료 또한 전문가 데이터에 속할 수 있는데, 예를 들어 해당 업계나 업종, SNS 등에서의 활동 인지도 및 평판, 리베이트 여부, 범죄기록, 사기기록 등 다양한 정보가 활용될 수 있으며, 현실적으로 모든 정보를 이용할 수 없더라도, 외부에 공개되어 수집할 수 있는 정보라면 정형 정보 또는 비정형 정보로 구분되는 전문가 데이터로 사용될 수 있다.

한편, 상술한 정형 정보 및 비정형 정보 중 일부는, 데이터로 수치화 하기 어려운 경우가 존재할 수 있다. 데이터로 수치화 하기 어려운 경우란, 그 기준이 마련되지 않아 데이터 수치화가 불가능한 경우를 의미할 수 있다. 이 경우, 수치화가 어려운 데이터는 주변 평가를 바탕으로 직접 입력 될 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 형태의 알고리즘을 통해 수치화 될 수 있음은 물론이다.

한편, 본 개시에서 프로젝트라 함은 정부, 지방자치단체, 공공기관, 협단체, 기업이 발주하는 사업 및 사업관련 업무, 국내 및 국제 조달입찰사업 관련 업무, 그 외 전문가를 필요로 하는 각종 사업 및 사업관련 업무를 의미할 수 있다. 프로젝트는 현물, 용역 등 다양한 종류를 포함할 수 있으며, 특정 종류로 제한되지 않는다. 예를 들어, 프로젝트는 특정 제품을 납품하기 위한 과제이거나, 연구 용역, 전문 서비스업 용역 등일 수 있다.

한편, 본 개시에서 프로젝트에 대한 데이터라 함은 프로젝트가 포함하는 다양한 구성에 대한 데이터일 수 있다. 일 실시예로, 프로젝트에 대한 데이터는, 프로젝트의 등록 주체에 대한 데이터, 프로젝트의 카테고리와 관련된 데이터, 프로젝트의 시작 시점 또는 완료 시점에 대한 데이터, 프로젝트의 수행 주체에 대한 데이터, 프로젝트의 수행 업무에 대한 데이터 등을 의미할 수 있다.

이때, 프로젝트에 대한 데이터는 프로젝트를 수행하는 것과 무관하게 변하지 않는 고정 데이터 및 프로젝트를 수행함에 따라 변경되는 변경 데이터를 포함할 수 있다. 고정 데이터는 예를 들어, 프로젝트의 등록 주체에 대한 데이터, 프로젝트의 카테고리와 관련된 데이터, 프로젝트의 시작 시점 또는 완료 시점에 대한 데이터를 의미할 수 있다. 또한, 변경 데이터는, 프로젝트의 수행 주체에 대한 데이터, 프로젝트의 수행 업무에 대한 데이터를 의미할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 각각의 프로젝트의 성질에 따라 고정 데이터와 변경 데이터는 변경될 수 있다. 일 실시예로, 프로젝트의 수행 주체가 미리 정해져 있어 변경 가능성이 없는 경우에는 프로젝트 수행 주체에 대한 데이터는 고정 데이터로 분류되지만, 프로젝트의 수행 주체가 미정이거나 중간에 변경, 추가, 삭제될 수 있는 경우에는, 프로젝트의 수행 주체에 대한 데이터는 변경 데이터로 분류될 수 있다. 프로젝트에 대한 데이터의 분류는 서버에 의해 수행되거나, 프로젝트 제공시 포함된 정보에 의해 분류될 수 있다.

또 다른 실시예로, 필요에 따라 고정 데이터 및 변경 데이터는 프로젝트를 수행한 후 획득된 프로젝트 결과물과, 최초 제공된 프로젝트를 비교하여 사후적으로 결정될 수도 있음은 물론이다.

한편, 본 개시에서 프로젝트에 대한 결과물 및 프로젝트의 결과물로부터 추출된 데이터이라 함은 상술한 프로젝트에 대한 데이터 및 프로젝트를 수행한 전문가에 의해 산출된 데이터를 의미할 수 있다. 구체적으로, 고정 데이터에 대한 프로젝트의 결과물 및 데이터는 최초 프로젝트에서 분류된 고정 데이터와 동일한 데이터일 수 있다. 한편, 변경 데이터에 대한 프로젝트의 결과물 및 데이터는 최초 프로젝트의 변경 데이터에서 전문가에 의해 변경된 데이터일 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.

도 1을 참조하면, 서버(100), 블록체인 보유서버들(200) 및 사용자 단말들(300)이 도시되어 있다.

개시된 실시 예에서, 사용자 단말들(300) 각각은 정보를 서버(100) 또는 블록체인 보유서버들(200) 중 적어도 하나에 전송하고, 전송된 정보는 블록체인 보유서버들(200)에 전파되고, 각각의 서버에 저장 및 관리된다.

개시된 실시 예에서, 블록체인 보유서버들(200)은 프로젝트에 대한 데이터, 프로젝트에 대한 결과물, 프로젝트의 결과물로부터 추출된 데이터, 정형 정보 및 비정형 정보를 포함하는 전문가 데이터 등을 인증 및 기록하는 블록체인이 탑재된 서버들을 의미한다.

사용자 단말들(300) 각각은 개시된 실시 예에 따른 다양한 데이터를 서버(100)와 송수신할 수 있다. 일 실시예로, 사용자 단말(300)이 프로젝트 등록 주체에 대응되는 단말인 경우, 사용자 단말(300)은 프로젝트에 대한 데이터, 프로젝트에 대한 결과물, 프로젝트의 결과물로부터 추출된 데이터를 서버(100)와 송수신 할 수 있다. 또 다른 실시예로, 사용자 단말(300)이 프로젝트 수행 주체(예를 들어, 전문가 등)에 대응되는 단말인 경우, 사용자 단말(300)은 정형 정보 및 비정형 정보를 포함하는 전문가 데이터, 프로젝트에 대한 결과물, 프로젝트의 결과물로부터 추출된 데이터를 서버(100)와 송수신 할 수 있다.

한편, 본 개시에 따른 다양한 실시예에 따라, 블록체인 보유 서버(200)는 블록체인을 생성, 저장, 관리하기 위한 복수의 노드 중 일부일 수 있다. 나아가, 사용자 단말(300) 각각도 블록체인을 생성, 저장, 관리하기 위한 복수의 노드 중 일부일 수 있다.

서버(100)는 블록체인 보유서버들(200)에 저장된 정보를 이용하여 전문가 플랫폼 운영 및 프로젝트 관리에 필요한 정보를 획득, 저장 및 검증할 수 있다.

개시된 실시 예에 따른 가상화폐는 전자화폐, 암호화폐 등 블록체인을 통하여 그 거래내역이 관리되는 모든 종류의 비 실물 화폐를 통칭하는 개념으로 이해된다.

개시된 실시 예에 따른 가상화폐는 별도의 메인넷이 구축되고, 이에 따라 관리되는 코인 형태의 가상화폐일 수도 있고, 이더리움 네트워크 등 다른 코인의 인프라를 활용하는 토큰 형태의 가상화폐일 수도 있으나, 이에 제한되지 않는다.

일 실시 예에서, 개시된 실시 예에 따른 프로젝트 관리 방법은 이더리움 등 기존 블록체인 플랫폼의 인프라를 활용하는 형태로서 서비스될 수 있으며, 차후에 메인넷이 개발되는 경우 독자적인 인프라를 활용하여 서비스될 수도 있다.

일 실시 예에서, 개시된 실시 예에 따른 가상화폐는 개시된 실시 예에 따른 서비스 이용에 따른 보상으로서 제공되며, 사용자들 간 거래에 활용될 수 있으며, 초기 ICO를 통해 지분을 보유한 사용자들에게도 제공될 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말들(300) 각각에 제공되는 가상화폐는 이미 생성 또는 발행된 상태로서 서버(100)에 의하여 관리되며, 사용자 단말들(300) 각각의 활동에 따라 제공될 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 사용자 단말들(300)의 정보 및 활동내역을 저장하는 블록을 생성하기 위한 연산을 수행하고, 작업증명(Proof Of Work)을 통해 블록을 생성할 수 있다. 실시 예에 따라서, 서버(100)는 그 대가로 생성된 소정의 가상화폐를 제공받고, 이를 사용자 단말들(300)에 분배할 수 있다.

다른 예로, 서버(100)는 이미 발행된 가상화폐를 관리하고, 경우에 따라 가상화폐를 추가로 발행할 수도 있다. 서버(100)는 블록체인 보유서버들(200)에 저장되는 정보를 검증하여 그 무결성을 판단하고, 이에 기반하여 사용자 단말들(300)에게 활동에 따라 가상화폐를 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(100)는 직접 정보를 검증할 수도 있고, 외부 검증서버를 통하여 정보를 검증할 수도 있다.

다른 실시 예에서, 사용자 단말들(300) 각각에 의하여 정보가 기록됨에 따라, 기 설정된 규칙에 따라 가상화폐가 생성되어 사용자 단말들(300)에 제공될 수 있으며, 이를 가상화폐의 채굴(마이닝)이라 표현한다.

일반적으로 가상화폐의 채굴은 작업증명(POW: Proof Of Work), 지분증명(POS: Proof Of Stake) 및 중요도증명(POI: Proof Of Importance) 중 하나의 방법에 의하여 수행된다. 상기한 방법들은 분산 시스템의 신뢰도를 보장하기 위하여 사용되는 분산합의 알고리즘의 하나이다.

개시된 실시 예에서, 사용자 단말들(300)간의 거래와 이에 따른 가상화폐 제공방법은 스마트 컨트랙트(Smart Contract)에 의하여 수행될 수 있다. 실시 예에 따라서, 프로젝트 매칭에 따른 프로젝트 수행계약 또한 스마트 컨트랙트에 의하여 수행될 수 있으며, 프로젝트 수행에 따른 보상의 적어도 일부 또는 전부가 가상화폐를 통해 지불될 수도 있다.

한편, 본 발명에 따른 다양한 실시예에서, 블록체인은 일반적으로 통용되는 퍼블릭 블록체인 뿐만 아니라, 프라이빗 블록 체인, 컨소시엄 블록체인 등 다양한 방식의 블록체인이 사용될 수 있다.

퍼블릭 블록체인은 권위 있는 조직의 관리 없이도 모든 사람이 자유롭게 블록체인 채굴이 가능한 블록체인을 의미한다. 퍼블릭 블록체인은 각각의 노드에 해당하는 단말 각각이 블록체인에 저장된 데이터를 복사하여 저장하고, 해시 연산을 통해 새로운 블록의 생성에 참여할 수 있으며, 이에 따라 가상화폐가 제공될 수 있는 구조이다. 퍼블릭 블록체인에 저장된 데이터는 위변조가 어렵다는 장점이 존재하나, 속도가 느리고, 인증되지 않은 참여자도 블록체인에 참여가 가능하다는 단점이 존재한다. 퍼블릭 블록체인은 누구나 트랜잭션을 생성할 수 있으며, 작업증명, 지분 증명 알고리즘 등이 사용될 수 있다.

프라이빗 블록체인은 허가된 사용자들만이 블록체인 네트워크에 참여할 수 있는 블록체인을 의미한다. 프라이빗 블록체인은 기밀성 강화 및 위변조 방지의 장점이 있으나, 중앙화가 필요하여, 탈중앙화의 목적에 부합하지는 않는다. 블록체인 생성에 따른 가상화폐의 제공이 필수적이지 않다는 특징이 존재한다. 프라이빗 블록체인은 허가된 사용자만 트랜잭션을 생성할 수 있으며, 부분분기를 허용하지 않는 BFT 계열의 합의 알고리즘이 사용될 수 있다.

컨소시엄 블록체인은 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인의 중간 단계의 특성을 가지는 블록체인으로, 여러 기관 또는 기업이 하나의 그룹을 이루어 블록체인 네트워크를 구성하는 구조를 가지며, 각각의 노드에 특정 역할을 부여할 수 있는 특징이 있다.

도 1에 도시된 실시 예에서, 제1 사용자 단말(310)은 개시된 실시 예에 따른 프로젝트 관리 방법을 제공하는 서버(100)와 필요한 정보를 송수신할 수 있다.

이하에서, 각각의 단계들은 서버(100)에 의하여 수행되는 것으로 설명하나, 각각의 단계를 수행하는 주체는 이에 제한되지 않으며, 각 단계들의 전부 또는 일부가 다른 주체에 의해 수행될 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트를 관리하는 방법을 개괄적으로 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S105에서, 서버(100)는 제1 프로젝트와 제1 프로젝트를 수행하기 위한 제1 전문가를 매칭할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는, 제1 프로젝트로부터 프로젝트 정보를 획득하고, 복수의 전문가 중, 제1 프로젝트의 프로젝트 정보에 대응되는 전문가를 매칭할 수 있다. 이하, 제1 프로젝트에 매칭되는 전문가를 제1 전문가라고 한다. 프로젝트에 전문가를 매칭하는 방법에 대하여는 후술하여 설명한다.

단계 S110에서, 서버(100)는 매칭된 제1 프로젝트의 수행 결과에 따른 제1 결과물을 획득할 수 있다.

상술한 바와 같이, 제1 결과물은 제1 프로젝트에 대한 데이터 및 제1 프로젝트를 수행한 전문가에 의해 변경/추가/삭제된 데이터를 포함할 수 있다.

단계 S115에서, 서버(100)는 제1 결과물을 바탕으로 제1 결과물에 대한 제1 데이터를 추출할 수 있다.

단계 S120에서, 서버(100)는, 제1 데이터 및 제1 결과물을 블록체인에 저장할 수 있다.

이때, 블록체인에 저장된 데이터는 다양한 방법을 통해 관리될 수 있다. 일 실시예로, 서버(100)는 블록체인에 저장된 데이터는 프로젝트 별로 저장되어 관리될 수 있다. 즉, 각각의 프로젝트에 대한 각각의 프로젝트 결과물 그 자체를 블록체인에 저장하여 관리할 수 있다. 이때, 블록체인에 저장된 각각의 프로젝트 결과물은 검색을 위한 인덱스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인덱스는 등록 주체, 수행 주체, 카테고리 등을 쉽게 검색하기 위한 인덱스일 수 있다.

또 다른 실시예로, 서버(100)는 복수의 프로젝트 각각의 결과물로부터 복수의 데이터를 추출하고, 추출된 복수의 데이터를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 관리할 수 있다. 즉, 상술한 실시예와 달리, 서버(100)는 저장된 모든 프로젝트에 대한 데이터를(프로젝트 별로 관리하는 것이 아닌) 기 설정된 기준에 따라 분류하여 관리할 수 있다. 이 경우, 기 설정된 기준은, 프로젝트의 유형과 관련된 기준, 업무 분야와 관련된 기준, 예산과 관련된 기준, 프로젝트 등록 주체와 관련된 기준 등 다양한 기준일 수 있다.

또 다른 실시예로, 서버(100)는 복수의 프로젝트 각각의 결과물로부터 복수의 데이터를 추출하고, 추출된 복수의 데이터를 클러스터링하여 복수의 데이터를 그룹화하고, 그룹화된 데이터를 관리할 수 있다. 서버(100)는 그룹화된 데이터에 포함된 데이터를 바탕으로 그룹화된 데이터를 라벨링 할 수 있음은 물론이다. 이때, 클러스터링하는 과정은, 프로젝트 결과물이 블록체인에 등록된 시점에서 수행 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 특정 전문가에게 적합한 프로젝트를 매칭하는 과정에서 수행될 수도 있음은 물론이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S210에서, 서버(100)는 제1 프로젝트에 대한 데이터를 수집할 수 있다.

프로젝트에 대한 데이터는 프로젝트의 등록 주체에 대한 데이터, 프로젝트의 카테고리와 관련된 데이터, 프로젝트의 시작 시점 또는 완료 시점에 대한 데이터, 프로젝트의 수행 주체에 대한 데이터, 프로젝트의 수행 업무에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 나아가, 프로젝트에 대한 데이터는 해당 프로젝트에 대한 프로젝트 등록 주체의 니즈에 관한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 프로젝트에 대한 데이터는 프로젝트 등록 주체가 원하는 기준의 프로젝트 수행 주체의 전문성에 대한 데이터(예를 들어, 국내 또는 해외 프로젝트 수행 유경험 및 정부, 공공기관, 지자체, 기업 등 주최자 또는 발주자별 프로젝트 수행 유경험 여부, 총 예산에 따른 규모별 프로젝트 수행 유경험 여부 등)를 포함할 수 있다.

단계 S220에서, 서버(100)는 복수의 전문가 각각에 대한 정형 정보 및 비정형 정보를 포함하는 전문가 데이터를 수집할 수 있다.

본 명세서에서, 전문가는 특정 분야에 대한 소정의 전문성을 갖춘 모든 종류의 사람을 의미하는 것으로 이해될 수 있으며, 그 기준은 제한되지 않는다. 특정 분야의 업무를 수행할 수 있는 모든 종류의 경력자, 혹은 교육을 받은 사람, 혹은 재능을 갖춘 사람을 모두 전문가라 칭할 수 있으나, 바람직하게는 특정 분야의 소정의 경력을 갖춘 사람을 의미하는 것으로 이해될 수 있다.

따라서, 전문가 데이터라 함은 해당 전문가의 경력에 대한 정보를 의미할 수 있으며, 실시 예에 따라 경력은 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 각 전문가가 근무한 직장, 각 전문가의 학력, 각 전문가가 발표한 논문, 각 전문가가 참여한 프로젝트 등의 정보를 포함할 수 있고, 나아가 각 전문가가 온라인 커뮤니티나 동호회 등에서 활동한 기록, 개인적으로 수행한 프로젝트나 취미로 작성한 자료 등 다양한 정형 및 비정형 정보들을 모두 포괄하는 의미로 이해될 수 있다.

단계 S230에서, 서버(100)는 제1 프로젝트에 대한 데이터 및 복수의 전문가 각각에 대한 정형 정보 및 비정형 정보를 바탕으로 제1 프로젝트에 대한 전문가를 매칭할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는, 제1 프로젝트와 기 설정된 값 이상의 연관도를 가지는 전문가를 제1 프로젝트에 매칭할 수 있다. 일 실시예로, 서버(100)는 복수의 프로젝트 데이터를 클러스터링하여 생성된 복수의 프로젝트 클러스터 중 제1 프로젝트가 속하는 프로젝트 클러스터를 결정하고, 결정된 프로젝트 클러스터의 중점과 가장 가까운 전문가 클러스터를 획득하고, 획득된 전문가 클러스터에 대응되는 전문가를 제1 프로젝트와 매칭할 수 있다.

또 다른 실시예로, 서버(100)는 정형 정보 및 비정형 정보를 포함하는 복수의 전문가 데이터를 클러스터링하여 생성된 복수의 전문가 클러스터 중 제1 전문가가 속하는 전문가 클러스터를 결정하고, 결정된 전문가 클러스터의 중점과 가장 가까운 프로젝트 클러스터를 획득하고, 획득된 프로젝트 클러스터에 대응되는 프로젝트를 제1 전문가와 매칭할 수도 있다(이 경우, 매칭되는 프로젝트가 제1 프로젝트일 수 있다).

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따라, 특정 전문가가 이종 분야의 전문가를 필요로 하는 경우, 특정 전문가는 필요로 하는 이종 분야의 전문가에 대한 조건을 입력하고, 서버(100)는 입력된 조건에 따른 이종 분야의 전문가를 특정 전문가에게 제공할 수 있음은 물론이다. 이 경우, 특정 전문가가 입력하는 이종 분야의 전문가에 대한 조건은 특정 전문가가 이종 분야의 전문가와 수행할 프로젝트에 대한 정보를 포함할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 복수의 프로젝트에 대한 데이터를 이용하여 새로운 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S125에서, 서버(100)는, 복수의 프로젝트에 대한 복수의 프로젝트 수행 결과에 따른 복수의 결과물을 획득할 수 있다.

단계 S130에서, 서버(100)는, 복수의 결과물에 대한 복수의 데이터를 추출할 수 있다.

단계 S135에서, 서버(100)는, 복수의 프로젝트의 수행 결과에 따른 복수의 결과물 및 복수의 결과물에 대해 추출된 복수의 데이터를 블록체인에 저장할 수 있다.

즉, 단계 S125 내지 S135는, 프로젝트가 전문가에 의해 수행되면, 수행된 프로젝트 및 결과물을 블록체인에 저장하는 단계를 의미한다.

단계 S140에서, 서버(100)는, 새로운 제2 프로젝트를 등록 받을 수 있다.

단계 S145에서, 서버(100)는, 제2 프로젝트에 대한 데이터를 수집할 수 있다.

단계 S150에서, 서버(100)는, 복수의 프로젝트 중 제2 프로젝트와 연관된 프로젝트를 선택할 수 있다.

일 실시예로, 제1 프로젝트와 연관된 프로젝트를 선택하는 방법은 벡터 공간에 표현된 프로젝트 데이터 중 제2 프로젝트와 가장 가까운 거리에 존재하는 프로젝트를 선택하는 방법일 수 있다.

또 다른 실시예로, 서버(100)는 제2 프로젝트로부터 추출된 프로젝트 데이터 각각에 가중치를 부여할 수 있다. 서버(100)는 각각의 가중치가 부여된 프로젝트 데이터 중, 가중치가 가장 높은 프로젝트 데이터를 기초로 제2 프로젝트와 연관된 프로젝트를 결정할 수 있다.

이때, 가중치를 부여하는 주체는 프로젝트 등록 주체일 수 있다. 또 다른 예로, 가중치를 부여하는 주체는 서버(100)일 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 제2 프로젝트의 등록 주체가 등록한 다른 프로젝트들에 대한 데이터를 바탕으로 프로젝트 데이터에 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 제2 프로젝트에 포함된 프로젝트 데이터가 제1 데이터, 제2 데이터이고, 제2 프로젝트의 등록 주체가 등록한 다른 프로젝트에 포함된 프로젝트 데이터가 제1 데이터, 제3 데이터, 제4 데이터, 제2 등록 주체가 등록한 또 다른 프로젝트에 포함된 프로젝트 데이터가 제1 데이터, 제2 데이터, 제5 데이터인 경우, 서버(100)는 (다른 프로젝트가 모두 포함하는)제1 데이터에 가장 높은 가중치를 부여하고, 다음으로 많이 포함된 제2 데이터에 두번째로 높은 가중치를 부여할 수 있다.

또 다른 실시예로, 서버(100)는 복수의 결과물에 대해 추출된 데이터 중 변경 데이터를 기초로 제2 프로젝트와 연관된 프로젝트를 선택할 수 있다. 즉, 고정 데이터보다는 변경 데이터가 과거 수행된 프로젝트를 활용하기 위한 측면에서 활용성이 크므로, 서버(100)는 제2 프로젝트에 대한 데이터를 변경 데이터와 비교하여 제2 프로젝트와 연관된 프로젝트를 선택할 수 있다.

단계 S155에서, 선택된 프로젝트가 제1 프로젝트인 경우, 서버(100)는, 제1 데이터 중 제2 프로젝트에 대한 데이터에 대응되는 제1-1 데이터를 획득할 수 있다.

예를 들어, 제2 프로젝트 데이터가 A, B, C, D의 데이터를 포함하고, 제1 데이터가 A', B', E, F의 데이터를 포함하고 있다고 가정하자. 이 경우, 제1-1 데이터는 A', B' 데이터일 수 있다.

즉, 제1-1 데이터는 제1 프로젝트의 데이터 중 제2 프로젝트에서 활용 가능한 데이터를 의미할 수 있다.

단계 S240에서, 서버(100)는, 제2 프로젝트에 대한 데이터 중, 제1-1 데이터를 제외한 데이터를 바탕으로 전문가를 매칭할 수 있다. 설명의 편의상, 제1 데이터 중, 제1-1 데이터를 제외한 데이터를 제1-2 데이터, 제2 프로젝트에 대한 데이터 중, 제1-1 데이터에 대응되는 데이터를 제2-1 데이터, 제2-1 데이터를 제외한 데이터를 제2-2 데이터라고 한다.

즉, 제1-1 데이터 및 제2-1 데이터는 유사한 데이터이므로, 프로젝트 수행 주체는 제2-2 데이터 대한 전문가일 수 있다. 상술한 과정을 통해 전문가 플랫폼은 인력 낭비를 최소화 하고, 높은 효율을 가지도록 프로젝트에 대한 전문가를 매칭할 수 있다. 나아가, 매칭된 전문가 또한, 제2-1 데이터에 대응되는 프로젝트 부분은 기 수행된 제1-1 프로젝트 부분을 활용하고, 자신의 전문 분야인 제2-2 데이터에 대응되는 프로젝트 부분은 매칭된 전문가 스스로의 전문성을 발휘하여 수행함으로써, 제2 프로젝트의 수행 효율을 높일 수 있다.

매칭된 전문가에 대응되는 사용자 단말(300)은 서버(100)로부터 제1-1 데이터를 수신할 수 있다. 사용자 단말(300)은 제1-1 데이터를 기초로 제2-1 데이터에 프로젝트에 관한 업무를 추가/삭제/변경할 수 있다.

한편, 서버(100)는 제1-1 데이터를 고정 데이터와 변경 데이터로 분류하여 사용자 단말(300)로 제공할 수 있음은 물론이다. 이 경우, 사용자 단말(300)은 고정 데이터의 내용은 그대로 활용할 수 있다.

한편, 상술한 실시예는 각각의 프로젝트를 하나의 단위로 보아, 이미 수행된 프로젝트의 결과물을 이용하여 새로운 프로젝트를 수행하는 방법에 관한 것이었다. 그러나, 본 발명의 또 다른 실시예는, 프로젝트에 포함된 복수의 프로젝트 데이터 및 프로젝트의 결과물에 대한 데이터를 하나의 단위로 관리할 수도 있다.

일 실시예로, 서버(100)는 복수의 프로젝트에 대한 데이터 및 전문가에 의해 수행된 복수의 프로젝트의 결과물로부터 추출된 복수의 데이터를 기 설정된 기준에 따라 분류할 수 있다. 기 설정된 기준은 수행 주체에 대한 데이터, 결과물의 카테고리에 대한 데이터, 프로젝트의 시작 시점 및 종료 시점에 대한 데이터, 프로젝트에 사용된 서식과 관련된 데이터, 프로젝트에 대한 요약본과 관련된 데이터, 프로젝트의 업무 카테고리에 대한 데이터와 관련된 기준일 수 있다.

서버(100)는 복수의 프로젝트에 대한 데이터 및 프로젝트의 결과물로부터 추출된 데이터를 상기 기준에 따라 분류하여 그룹화 할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 복수의 데이터를 수행 주체를 기준으로 그룹화한 제1 그룹, 등록 주체를 기준으로 그룹화 한 제2 그룹, 프로젝트의 업무 카테고리를 기준으로 그룹화 한 제3 그룹으로 분류할 수 있다.

즉, 서버(100)는 상술한 바와 같이, 복수의 데이터를 프로젝트 별로 그룹화 하는 것이 아니라, 기 설정된 분류 기준에 의해 그룹화 할 수도 있다.

서버(100)는 새로운 프로젝트가 등록되면, 프로젝트에 대한 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로젝트에 대한 데이터는 프로젝트 수행 주체에 대한 데이터, 프로젝트 등록 주체에 대한 데이터, 프로젝트의 업무 카테고리에 대한 데이터일 수 있다.

서버(100)는 상기 그룹화된 제1 그룹 내지 제3 그룹 각각에서, 수집된 프로젝트에 대한 데이터 각각과 가장 연관도가 높은 프로젝트 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는, 새로운 프로젝트에 대한 데이터 중 프로젝트 수행 주체에 대한 데이터는 제1 프로젝트의 프로젝트 수행 주체에 대한 데이터에 대응된다고 판단하고, 새로운 프로젝트에 대한 데이터 중 프로젝트 등록 주체에 대한 데이터는 제2 프로젝트의 프로젝트 등록 주체에 대한 데이터에 대응된다고 판단하고, 새로운 프로젝트에 대한 데이터 중 업무 카테고리에 대한 데이터는 제3 프로젝트의 업무 카테고리에 대한 데이터에 대응된다고 판단할 수 있다.

서버(100)는 상기 결정된 프로젝트 데이터를 매칭된 전문가에 대응되는 사용자 단말(300)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 제1 프로젝트의 프로젝트 수행 주체에 대한 데이터, 제2 프로젝트의 프로젝트 등록 주체에 대한 데이터, 제3 프로젝트의 업무 카테고리에 대한 데이터를 사용자 단말(300)로 전송할 수 있다.

사용자 단말(300)에 대응되는 전문가는 새로운 프로젝트와 유사한 제1 프로젝트의 프로젝트 수행 주체에 대한 데이터, 제2 프로젝트의 프로젝트 등록 주체에 대한 데이터, 제3 프로젝트의 업무 카테고리에 대한 데이터를 활용하여 새로운 프로젝트를 수행할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 클러스터링을 이용하여 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S310에서, 서버(100)는, 제1 결과물을 기 설정된 기준에 따라 분할할 수 있다.

이때, 기 설정된 기준이란, 수행 주체에 대한 데이터, 제1 결과물의 카테고리에 대한 데이터, 제1 프로젝트의 시작 시점 및 종료 시점에 대한 데이터, 제1 프로젝트에 사용된 서식과 관련된 데이터, 제1 프로젝트에 대한 요약본과 관련된 데이터와 관련된 기준일 수 있다.

즉, 서버(100)는 제1 결과물이 수행 주체에 대한 데이터, 제1 결과물의 카테고리에 대한 데이터, 제1 프로젝트의 시작 시점 및 종료 시점에 대한 데이터, 제1 프로젝트에 사용된 서식과 관련된 데이터, 제1 프로젝트에 대한 요약본과 관련된 데이터 중 어느 하나를 포함하고 있다면, 제1 데이터를 제1 결과물이 수행 주체에 대한 데이터, 제1 결과물의 카테고리에 대한 데이터, 제1 프로젝트의 시작 시점 및 종료 시점에 대한 데이터, 제1 프로젝트에 사용된 서식과 관련된 데이터, 제1 프로젝트에 대한 요약본과 관련된 데이터 중 어느 하나의 데이터로 분할 할 수 있다.

단계 S320에서, 서버(100)는, 분할된 결과를 바탕으로 제1 결과물에 대한 제1 데이터를 획득할 수 있다.

단계 S410에서, 서버(100)는, 복수의 프로젝트에 대한 정보를 클러스터링하여 복수의 프로젝트 클러스터를 획득할 수 있다. 이때, 서버(100)는 복수의 프로젝트 클러스터를 대표하는 특징에 대한 키워드를 획득하여 해당 프로젝트 클러스터에 인덱싱할 수 있다.

단계 S420에서, 서버(100)는, 복수의 전문가에 대한 데이터를 클러스터링 하여 복수의 전문가 클러스터를 획득할 수 있다. 이때, 서버(100)는 복수의 전문가 클러스터를 대표하는 특징에 대한 키워드를 획득하여 해당 전문가 클러스터에 인덱싱할 수 있다.

단계 S430에서, 서버(100)는, 복수의 클러스터 중 제1 프로젝트가 속한 제1 프로젝트 클러스터를 획득할 수 있다.

단계 S440에서, 서버(100)는, 제1 프로젝트 클러스터와 복수의 전문가 클러스터간의 연관도를 판단할 수 있다.

단계 S450에서, 서버(100)는, 복수의 전문가 클러스터 중 연관도가 기 설정된 값 이상인 제1 전문가 클러스터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 유사한 특징을 가진 클러스터일수록 서로 가까이 위치할 수 있다. 따라서, 서버(100)는 거리에 기초하여 각 클러스터 간의 연관도를 판단할 수 있다.

단계 S460에서, 서버(100)는, 제1 프로젝트를 제1 전문가 클러스터에 대응되는 전문가에 매칭할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 각각의 프로젝트 클러스터에 대하여 소정의 거리 내에 위치한 전문가 클러스터를 선택하고, 제1 프로젝트와 전문과 클러스터를 연관시킬 수 있다.

한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 프로젝트는, 복수의 프로젝트가 연계된 프로젝트일 수 있다. 예를 들어, 복수의 프로젝트는, 복수의 프로젝트를 포함하는 MICE 프로젝트일 수 있다. MICE는 기업회의(Meeting), 포상관광(Incentive trip), 컨벤션(Convention), 전시박람회와 이벤트(Exhibition&Event) 등의 영문 앞 글자를 딴 용어로, 좁은 의미에서는 국제회의와 전시회를 주축으로 한 유망 산업을 뜻하며, 광의적 개념으로는 참여자 중심의 보상관광과 메가 이벤트 등을 포함하는 융복합산업을 뜻한다. 본 명세서에서, MICE 프로젝트 정보는 회의, 관광, 쇼핑, 교통(항공, 버스 등), 숙박, 전시 등에 대한 각각의 과제정보를 포함할 수 있다.

이 경우, 서버(100)는 MICE 프로젝트 정보에 포함된 상기 복수의 프로젝트가 각각 포함된 복수의 제2 프로젝트 클러스터를 결정할 수 있다. 즉, 서버(100)는 MICE 프로젝트 정보에 포함된 복수의 프로젝트 각각에 대한 클러스터를 획득할 수 있다.

서버(100)는 상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터 각각과의 연관도가 기 설정된 값을 초과하는 복수의 제2 전문가 클러스터를 결정할 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 복수의 프로젝트 각각에 대하여 전문가를 매칭하므로, 복수의 프로젝트 각각에 대하여 가장 적합한 전문가를 프로젝트에 매칭할 수 있다(제1 매칭 방법).

다만, 복수의 프로젝트를 포함하는 프로젝트의 경우, 각각의 프로젝트의 결과보다 전체적인 프로젝트의 결과가 더 중요한 경우가 존재할 수 있다. 따라서, 서버(100)는 각각의 프로젝트가 아닌 전체적인 프로젝트의 결과를 향상시키기 위하여 다른 방법으로 프로젝트와 전문가를 매칭할 수 있다(제2 매칭 방법).

일 실시예로, 서버(100)는 복수의 제2 프로젝트 클러스터의 중점을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 복수의 제2 프로젝트 클러스터의 중점은 각 특성들의 중간값을 나타낼 수 있다. 또는, 복수의 제2 프로젝트 클러스터의 중점은, 복수의 제2 프로젝트 클러스터의 중점들의 무게 중심에 대응되는 점일 수 있다.

서버(100)는 중점으로부터의 연관도가 기 설정된 값 이상인 제3 전문가 클러스터를 결정할 수 있다. 즉, 제3 전문가 클러스터는 복수의 프로젝트를 포함하는 전체 프로젝트 특성의 중간값에 대응하는 클러스터를 의미할 수 있다.

상술한 제1 매칭 방법 또는 제2 매칭 방법은 프로젝트 등록 주체에 의해 선택되거나, 서버(100)에 의해 결정될 수 있음은 물론이다.

일 실시예로, 서버(100)는 복수의 제2 프로젝트 클러스터의 중점들의 분포를 바탕으로 복수의 제2 프로젝트 클러스터의 중점값들에 대한 분산 값을 획득할 수 있다. 서버(100)는 획득된 분산값이 기 설정된 값 이하인 경우, 제2 매칭 방법에 의해 프로젝트에 전문가를 매칭하고, 기 설정된 값 초과인 경우, 제1 매칭 방법에 의해 전문가를 매칭할 수 있다. 즉, 분산값이 크다는 의미는 복수의 프로젝트간의 연관도가 낮다는 것을 의미하므로, 서버(100)는 연관도가 낮은 복수의 프로젝트에 대하여는, 프로젝트 각각을 가장 잘 수행할 수 있는 전문가를 매칭(제1 매칭 방법)할 수 있다. 또한, 분산값이 작다는 의미는 복수의 프로젝트간의 연관도가 높다는 것을 의미하므로, 서버(100)는 연관도가 높은 복수의 프로젝트에 대하여는 전체 프로젝트를 잘 수행할 수 있는 전문가를 매칭(제2 매칭 방법)할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트의 결과물의 종류에 따른 프로젝트 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S160에서, 서버(100)는 제1 결과물을 유형에 따라 공용 결과물 및 범용 결과물로 분류할 수 있다.

일 실시예로, 공용 결과물 및 범용 결과물은 프로젝트 등록 주체의 선택에 따라 결정될 수 있다. 즉, 프로젝트 중에는 외부에 공개가 되어도 무방한 프로젝트가 있는 반면, 기밀 유지가 필요한 프로젝트도 존재한다. 따라서, 서버(100)는 비밀 유지를 위한 공용 결과물 및 대중에게 공개하기 위한 범용 결과물을 구분할 수 있다.

단계 S165에서, 서버(100)는, 분류된 결과에 따라 제1 결과물에 접근 가능한 사용자를 설정할 수 있다.

즉, 서버(100)는 공용 결과물의 경우, 프로젝트의 참여자 만을 사용자로 설정하고, 범용 결과물인 경우, 대중 모두를 사용자로 설정할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로젝트의 결과물의 종류에 따른 프로젝트 저장 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S510에서, 제1 결과물이 공용 결과물인 경우, 서버(100)는, 제1 프로젝트의 참여자만 접근할 수 있는 프라이빗 블록체인에 제1 결과물을 저장할 수 있다.

상술한 바와 같이, 프라이빗 블록 체인은 접근이 허가된 사용자만 트랜잭션을 생성하거나 합의를 할 수 있으므로, 보안성이 증대될 수 있다. 나아가, 프라이빗 블록체인은 본 발명에 따른 프로젝트 관리뿐만 아니라, 프로젝트에 매칭된 전문가가 복수인 경우, 복수의 전문가가 프로젝트를 수행하는데 이용할 수도 있다. 필요에 따라, 프라이빗 블록체인은 컨소시엄 블록체인으로 대체될 수 있다.

단계 S520에서, 제1 결과물이 범용 결과물인 경우, 서버는(100), 모든 사용자가 접근할 수 있는 퍼블릭 블록체인에 제1 결과물을 저장할 수 있다.

단계 S170에서, 제1 결과물이 범용 결과물이고, 제1 결과물을 제1 프로젝트의 참여자 이외의 사용자가 사용하는 경우, 서버(100)는 제1 프로젝트의 참여자에게 가상화폐를 제공할 수 있다. 제1 결과물이 공용 결과물인 경우에는 프라이빗 블록체인을 이용하므로, 가상화폐 제공 과정이 생략될 수 있다.

이때, 프로젝트의 결과물을 생성한 프로젝트 참여자는 다양한 주체로부터 가상화폐를 제공 받을 수 있다. 반대로, 다른 참여자가 저장한 프로젝트의 결과물을 사용하고자 하는 사용자는 가상화폐를 제공하여 프로젝트 결과물을 열람하거나, 구매할 수 있다. 가상화폐는 전문가 플랫폼에 의해 생성된 것으로, 일정 비용을 지불하여 구매하거나, 프로젝트의 결과물을 블록체인에 저장하여 제공 받을 수 있다.

일 실시예로, 제1 프로젝트의 결과물이 블록체인에 저장되는 경우, 제1 프로젝트를 수행하여 제1 프로젝트에 대한 결과물을 생성한 참여자는 저장된 제1 프로젝트 결과물에 대응되는 가상화폐를 전문가 플랫폼으로부터 제공 받을 수 있다.

또 다른 실시예로, 블록체인에 저장된 제1 프로젝트의 결과물을 다른 사용자가 사용하고자 하는 경우, 사용을 원하는 사용자는 제1 프로젝트의 참여자에게 가상화폐를 제공하고, 제1 프로젝트의 결과물을 사용할 수 있다. 이때, 제1 프로젝트의 결과물을 사용한다는 것의 의미는, 제1 프로젝트의 결과물을 단순 열람하는 경우를 의미할 수 있다. 또는 제1 프로젝트의 결과물을 사용한다는 것의 의미는, 제1 프로젝트의 결과물을 열람 및 편집할 수 있는 경우를 의미할 수 있다. 이 경우, 제1 프로젝트의 결과물을 열람하는 경우 사용자가 제공해야 할 가상화폐의 액수와 제1 프로젝트의 결과물을 열람 및 편집하는 경우 사용자가 제공해야 할 가상화폐의 액수는 서로 다를 수 있다.

또 다른 실시예로, 제1 프로젝트의 결과물을 사용하기를 원하는 사용자는, 제1 프로젝트의 참여자에게 제공하는 가상화폐 중 기 설정된 비율의 가상화폐를 전문가 플랫폼에 제공할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝트의 결과물을 암호화 하여 블록체인에 저장하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

*단계 S610에서, 서버(100)는, 제1 데이터 및 제1 결과물을 암호화 할 수 있다.

단계 S620에서, 서버(100)는, 암호화된 데이터를 블록체인에 저장할 수 있다.

일 실시예로, 서버(100)는 제1 데이터 및 제1 결과물을 서버 자신이 가지고 있는 비밀키로 암호화하여 블록 체인에 저장할 수 있다. 이 경우, 제1 결과물 및 제1 데이터를 이용할 수 있는 사용자에 대응되는 사용자 단말(300)은 암호화된 데이터를 복호화 할 수 있는 공개키 및 비밀키를 가지고 있을 수 있다. 사용자 단말(300)이 암호화된 데이터를 수신하면, 사용자 단말(300)은 암호화된 개인키를 복호화 하여 사용할 수 있다. 상기 방법에 의할 경우, 서버(200)는 공용 결과물의 경우 프라이빗 블록 체인을 사용하는 것이 아니라, 퍼블릭 블록체인을 사용할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 장치의 구성도이다.

프로세서(102)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(102)는 메모리(104)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 도 1 내지 도 8과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.

한편, 프로세서(102)는 프로세서(102) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(102)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리(104)에는 프로세서(102)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(104)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 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.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100: 서버
200: 블록체인 보유서버
300: 사용자 단말

Claims (1)

1. 서버에 의해 수행되는 빅데이터 기반 관리 방법에 있어서,
   상기 서버는, 제1 프로젝트와 상기 제1 프로젝트를 수행하기 위한 제1 전문가를 매칭하는 단계(S105);
   상기 매칭된 제1 프로젝트의 수행 결과에 따른 제1 결과물을 획득하는 단계(S110);
   상기 제1 결과물을 바탕으로, 상기 제1 결과물에 대한 제1 데이터를 추출하는 단계(S115); 및
   상기 추출된 제1 데이터 및 상기 제1 결과물을 블록체인에 저장하는 단계(S120); 를 포함하고,
   상기 제1 전문가를 매칭하는 단계(S105)는,
   상기 제1 프로젝트에 대한 데이터를 수집하는 단계(S210);
   복수의 전문가 각각에 대한 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하는 단계(S220); 및
   상기 제1 프로젝트에 대한 데이터 및 상기 복수의 전문가 각각에 대한 정형 정보 및 비정형 정보를 바탕으로 상기 제1 프로젝트에 대한 전문가를 매칭하는 단계(S230); 를 포함하고,
   상기 제1 프로젝트에 대한 데이터는, 상기 제1 프로젝트의 카테고리와 관련된 데이터, 상기 제1 프로젝트의 수행 업무에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트의 등록 주체에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트의 수행 주체에 대한 데이터 중 적어도 하나의 정보를 포함하고,
   상기 관리 방법은,
   복수의 프로젝트에 대한 복수의 프로젝트의 수행 결과에 따른 복수의 결과물을 획득하는 단계(S125);
   상기 복수의 결과물에 대한 복수의 데이터를 추출하는 단계(S130);
   상기 복수의 프로젝트의 수행 결과에 따른 복수의 결과물 및 상기 복수의 결과물에 대해 추출된 복수의 데이터를 상기 블록체인에 저장하는 단계(S135);
   새로운 제2 프로젝트를 등록 받는 단계(S140);
   상기 제2 프로젝트에 대한 데이터를 수집하는 단계(S145);
   상기 복수의 프로젝트 중, 상기 제2 프로젝트와 연관된 프로젝트를 선택하는 단계(S150); 및
   상기 선택된 프로젝트가 상기 제1 프로젝트인 경우, 상기 제1 데이터 중, 상기 제2 프로젝트에 대한 데이터에 대응되는 제1-1 데이터를 획득하는 단계(S155);를 포함하고,
   상기 매칭하는 단계(S105)는,
   상기 제1-1 데이터에 대응되는 제2-1 데이터를 획득하되, 상기 제2-1 데이터는 상기 제2 프로젝트에 대한 데이터에 포함되는, 단계;
   상기 제2 프로젝트에 대한 데이터 중, 상기 제2-1 데이터를 제외한 데이터를 바탕으로 전문가를 매칭하는 단계(S240); 를 포함하고,
   상기 제1 데이터를 추출하는 단계(S115)는,
   상기 제1 결과물을 기 설정된 기준에 따라 분할하는 단계(S310);
   상기 분할된 데이터를 바탕으로 상기 제1 결과물에 대한 제1 데이터를 획득하는 단계(S320);를 포함하고,
   상기 프로젝트에 전문가를 매칭하는 단계(S230)는,
   복수의 프로젝트에 대한 정보를 클러스터링 하여 복수의 프로젝트 클러스터를 획득하는 단계(S410);
   복수의 전문가에 대한 데이터를 클러스터링 하여 복수의 전문가 클러스터를 획득하는 단계(S420);
   상기 복수의 프로젝트 클러스터 중, 상기 제1 프로젝트가 속한 제1 프로젝트 클러스터를 획득하는 단계(S430);
   상기 제1 프로젝트 클러스터와 상기 복수의 전문가 클러스터간의 연관도를 판단하는 단계(S440);
   상기 복수의 전문가 클러스터 중 상기 연관도가 기 설정된 값 이상인 제1 전문가 클러스터를 획득하는 단계(S450); 및
   상기 제1 프로젝트를 상기 제1 전문가 클러스터에 대응되는 전문가에 매칭하는 단계(S460); 를 포함하고,
   상기 기 설정된 기준은,
   수행 주체에 대한 데이터, 상기 제1 결과물의 카테고리에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트의 시작 시점 및 종료 시점에 대한 데이터, 상기 제1 프로젝트에 사용된 서식과 관련된 데이터, 상기 제1 프로젝트에 대한 요약본과 관련된 데이터와 관련된 기준이고,
   상기 프로젝트에 전문가를 매칭하는 단계(S230)는,
   상기 제2 프로젝트를 바탕으로 복수의 제2 프로젝트 클러스터를 획득하는 단계;
   상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터 각각에 대한 복수의 중점에 대한 분산값을 획득하는 단계;
   상기 획득된 분산값이 기 설정된 값 초과이면, 제1 매칭 방법을 적용하여 상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터 각각에 대한 복수의 전문가 클러스터를 획득하는 단계; 및
   상기 획득된 분산값이 기 설정된 값 이하이면, 제2 매칭 방법을 적용하여 상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터에 대한 전문가 클러스터를 획득하는 단계;를 포함하고,
   상기 획득된 분산값이 기 설정된 값 초과이면, 제1 매칭 방법을 적용하여 상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터 각각에 대한 복수의 전문가 클러스터를 획득하는 단계는,
   상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터 각각과 연관도가 기 설정된 값 이상인 복수의 제2 전문가 클러스터를 획득하는 단계; 및
   상기 획득된 복수의 제2 전문가 클러스터 각각을 바탕으로 상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터 각각에 대한 전문가를 매칭하는 단계;를 포함하고,
   상기 획득된 분산값이 기 설정된 값 이하이면, 제2 매칭 방법을 적용하여 상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터에 대한 전문가 클러스터를 획득하는 단계는,
   상기 복수의 제2 프로젝트 클러스터 각각에 대한 복수의 중점의 무게중심에 해당하는 점을 복수의 제2 클러스터의 중점으로 획득하는 단계;
   상기 획득된 복수의 제2 클러스터의 중점으로부터의 연관도가 기 설정된 값 이상인 제3 전문가 클러스터를 획득하는 단계; 및
   상기 획득된 제3 전문가 클러스터를 바탕으로 상기 복수의 제2 클러스터에 대한 전문가를 매칭하는 단계;를 포함하고,
   상기 관리 방법은,
   상기 제1 결과물을 유형에 따라 공용 결과물 및 범용 결과물로 분류하는 단계(S160);
   상기 분류된 결과에 따라, 상기 제1 결과물에 접근 가능한 사용자를 설정하는 단계(S165); 를 포함하고,
   상기 블록체인에 저장하는 단계(S120)는,
   상기 제1 결과물이 공용 결과물인 경우, 상기 프로젝트의 참여자만 접근할 수 있는 프라이빗 블록체인에 상기 제1 결과물을 저장하는 단계(S510); 및
   상기 제1 결과물이 범용 결과물인 경우, 모든 사용자가 접근할 수 있는 퍼블릭 블록체인에 상기 제1 결과물을 저장하는 단계(S520); 를 포함하고,
   상기 관리 방법은,
   상기 제1 결과물을 상기 제1 프로젝트의 참여자 외의 사용자가 사용하는 경우, 상기 제1 프로젝트의 참여자에게 가상화폐를 제공하는 단계(S170); 를 포함하는 관리 방법.

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