KR20190088661A - 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법 및 시스템 - Google Patents

추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자로부터 별도의 추가 입력없이 사용자 평가의 신뢰도를 산출하고 이를 반영한 종합 평가 점수를 산출하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법 및 시스템은 특정 대상물에 대한 개별 평가가 작성된 이후에 다른 사용자들이 동일 대상물에 대하여 작성한 개별 평가를 기반으로하여 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 단계(201), 산출된 개별 평가의 신뢰도를 바탕으로 사용자의 평가자 신뢰도를 산출하는 단계(202), 산출된 평가자 신뢰도를 바탕으로 평가 대상물의 종합 평가 점수를 산출하는 단계(203), 산출된 종합 평가 점수를 사용자에게 제공하는 단계(204)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법 및 시스템 {Method and system for user evaluation credibility measurement and integrated score calculation without additional user input}
본 발명은 인터넷 상거래시 소비자들이 참조하는 사용자 평가에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자에게 추가적인 정보 입력을 요구하지 않으면서도 사용자 평가의 신뢰도를 산출하고 이를 반영한 종합 평가 점수를 산출하여 제공하는 방법 및 이를 구현하는 시스템에 관한 것이다.
인터넷 상거래의 발달로 온라인상에서 구매하고자 하는 대상물에 대한 다른 사용자들의 평가 정보를 확인하고 구매 의사결정에 참조하는 것이 보편화 되었다. 그러나 평가 정보를 악의적으로 조작함으로써 소비자들의 올바른 구매 의사결정을 방해하는 사례들이 많이 발생하고 있고, 평가 정보에 대한 신뢰도를 측정하기가 어려워 소비자들은 올바른 구매의사결정을 위한 정보를 얻기가 어려운 상황에 처하게 되었다.
이를 해결하기 위한 종래의 기술로는 대한민국 특허등록 제 10-0771142호의 '사용자의 평판 스코어를 제공하는 리뷰 스코어링 방법 및 시스템'이 있는데 이는 사용자가 작성한 리뷰에 대하여 또 다른 사용자들이 평가를 하여야만 하는 방식으로, 별다른 유인이 없을 경우 다른 사용자들로 하여금 활발한 평가를 기대할 수 없다는 문제가 있다. 또한 활발한 평가가 이루어진다 하더라도 리뷰에 대한 다른 사용자들의 평가가 신뢰할 만한 것인가를 별도로 검증하여야 하나 이를 해결하지 못하는 문제가 있다.
또 다른 유사한 기술로는 대한민국 특허등록 제 10-1279713호의 '인맥정보를 이용한 리뷰 신뢰도 검증서비스 제공시스템 및 그 제공방법'이 있는데 이는 자신의 인맥 또는 별도 노력을 통해 발굴한 우수 리뷰어들의 리뷰만을 추출하는 과정을 거치게 된다. 이 경우 불량 리뷰어를 판단하기 위해서는 다른 사용자들이 해당 리뷰어를 평가해 주어야 하는데 이 경우 상기 제 10-0771142호의 사례와 동일한 문제가 발생하게 된다. 또한 자신의 인맥이 해당 상품/서비스에 좋은 식견이 있는 사람인지 여부와 상관없이 우수 리뷰어로 간주하는 문제가 있다.
상기 두 사례가 특허로 등록되었음에도 불구하고 실제 활용되지 못하고 소멸된 사실을 보면 두 사례가 실제 상거래에 적용하기에는 어려움이 있었음을 알 수 있다.
따라서 실제 상거래에 쉽게 적용 가능하면서도 소비자의 구매 의사결정에 실질적인 도움을 줄 수 있는 사용자 평가 신뢰도 측정 및 이를 제공하는 새로운 방안이 절실히 필요한 상황이나 아직 이를 해결한 방안은 존재하지 않고 있다.
본 발명은 사용자로부터 추가적인 입력을 받지 않고도 사용자 평가의 신뢰도를 산출하고 이를 반영하여 종합 평가 점수를 산출하는 방법 및 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명은 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 단계, 개별 평가의 신뢰도를 바탕으로 평가자의 신뢰도를 산출하는 단계, 평가자 신뢰도를 반영하여 평가 대상물의 종합 평가 점수를 산출하는 단계, 산출된 종합 평가 점수를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법을 적용한다.
이때 상기 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 단계는 개별 평가가 작성된 이후에 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가를 기반으로 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하며, 개별 평가가 작성된 이후 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가가 해당 개별 평가와 어느정도 일치하는가를 계산하여 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 종합 평가 점수를 산출하는 단계는 사용자별 평가자 신뢰도를 가중치로 적용하여 종합 평가 점수를 산출하는 것을 특징으로 한다.
이에 따라 상기 과제를 해결하기 위한 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 시스템은,
평가자가 특정 대상물에 대해 작성한 평가의 신뢰도를 산출하기 위하여 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 모듈, 개별 평가 신뢰도를 바탕으로 평가자의 신뢰도를 산출하는 모듈, 평가자 신뢰도를 반영하여 평가 대상물의 종합 평가 점수를 산출하는 모듈, 산출된 종합 평가 점수를 사용자에게 제공하는 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때 상기 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 모듈은 개별 평가가 작성된 이후에 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가를 기반으로 하여 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하며, 개별 평가가 작성된 이후 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가가 해당 개별 평가와 어느정도 일치하는가를 계산하여 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 평가자의 신뢰도를 산출하는 모듈은 사용자별 평가자 신뢰도를 가중치로 적용하여 종합 평가 점수를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 사용자들의 기존 평가 행태를 바꾸거나 추가적인 정보입력을 요구하지 않으면서 사용자 평가의 신뢰도를 산출하여 제공함으로써 소비자들의 합리적인 구매 의사 결정을 돕는 효과가 있다. 또한 인위적인 사용자 평가 조작의 효과를 제한함으로써 상거래에 있어 판매자와 소비자간 상호 신뢰를 회복하는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명에 사용된 용어를 설명하기 위한 참고 도면
도 2 는 본 발명의 일실시 예에 따른 종합 평가 점수 산출 과정을 도시한 흐름도
도 3 은 본 발명의 일실시 예에 따른 시스템 구성도
상기의 목적을 달성하고 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법은 특정 대상물에 대한 개별 평가가 작성된 이후에 작성된 평가를 기반으로하여 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 단계, 개별 평가의 신뢰도를 바탕으로 평가자의 신뢰도를 산출하는 단계, 평가자 신뢰도를 반영하여 평가 대상물의 종합 평가 점수를 산출하는 단계, 산출된 종합 평가 점수를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 다른 실시예에 따른 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 시스템은 사용자 작성한 평가의 신뢰도를 산출하기 위하여 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 모듈, 개별 평가 신뢰도를 바탕으로 평가자의 신뢰도를 산출하는 모듈, 평가자 신뢰도를 반영하여 평가 대상물의 종합 평가 점수를 산출하는 모듈, 산출된 종합 평가 점수를 사용자에게 제공하는 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명에 사용된 용어를 명확히 하기 위한 참고 도면으로서, 본 발명에서 개별 평가라 함은 사용자가 특정 대상물에 대하여 작성한 평가로서 이의 예를 들자면 도 1 의 101에 해당한다. 또한 본 발명에서 종합 평가 점수라 함은 특정 대상물에 대한 모든 사용자 평가 결과를 종합하여 산출한 것으로서 이의 예를 들자면 도 1 의 102에 해당한다.
도 2 는 본 발명의 일실시 예에 따른 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 과정을 도시한 흐름도이다.
단계(201)에서는 사용자가 작성한 개별 평가에 대한 신뢰도를 산출한다. 이때 개별 평가의 신뢰도는 해당 개별 평가가 작성된 이후에 다른 사용자들이 동일 대상물에 대해 작성한 평가를 바탕으로 산출하며 다른 사용자들의 평가결과가 해당 개별 평가와 유사할 수록 해당 개별 평가의 신뢰도를 높게 평가한다. 이는 사용자들로부터 추가적인 입력을 요구하지 않고 개별 평가의 신뢰도를 산출함으로써 평가의 용이성 및 실현가능성을 확보할 수 있는 것으로서 종래의 기술과 확연히 구별되는 것이다.
개별 평가의 신뢰도를 산출하는 방법을 일 예를 들어 구체적으로 설명하면 아래와 같다.
사용자 a가 상품 P에 대하여 별점 4를 부여하고 이후 사용자 b, c, d, e 가 각각 별점 4, 3, 2, 4 를 부여하였다면 사용자 b, c, d, e가 부여한 별점의 평균은
(4 + 3 + 2 + 4) / 4 = 3.25 가 된다.
이때 사용자 a가 부여한 별점 4와 사용자 b, c, d, e가 부여한 별점의 평균인 3.25의 차이를 분석하면 (4 - 3.25) / 4 = 0.1875 가 되어 18.75%의 오차를 보이게 된다. 이때 사용자 a의 상품 P에 대한 개별 평가의 신뢰도는 100%에서 상기 오차를 차감하여 100% - 18.75% = 81.25% 로 산출한다.
상기의 경우는 사용자 b, c, d, e의 사용자 신뢰도를 반영하지 않고 계산한 사례이나, 아래 단계(202)에 의해 산출된 사용자 b, c, d, e의 평가자 신뢰도 데이터가 존재한다면 이를 반영하여 개별 평가의 신뢰도를 산출하며 이를 일 예를 들어 설명하면 아래와 같다.
사용자 a가 상품 P에 대하여 별점 4를 부여하고 이후 사용자 b, c, d, e 가 각각 별점 4, 3, 2, 4 를 부여하였으며 사용자 b, c, d, e 의 평가자 신뢰도가 각각 90%, 80%, 30%, 85% 라고 하면, 상품P에 대하여 사용자 a가 등록한 개별 평가의 신뢰도는 사용자 b, c, d, e 각자의 개별 평가 점수에 각자의 평가자 신뢰도를 곱한 값을 모두 합한 후, 이를 사용자 b, c, d, e의 평가자 신뢰도를 합한 값으로 나누어 산출한다. 이를 계산식으로 표현하고 계산하면 아래와 같다.
(4 x 0.9 + 3 x 0.8 + 2 x 0.3 + 4 x 0.85) / (0.9 + 0.8 + 0.3 + 0.85) = 3.51
이때 사용자 a가 부여한 별점 4와 상기 계산값 3.51과의 차이를 분석하면 (4 - 3.51) / 4 = 0.1225 가 되어 12.25%의 오차를 보이게 된다. 이에 따라 사용자 a의 상품 P에 대한 개별 평가의 신뢰도는 100% - 12.25% = 87.75%로 산출한다.
상기의 두가지 개별 평가 신뢰도 산출방식을 비교해 보면 두번째 방식의 경우 평가자의 신뢰도가 반영되어 보다 정확한 신뢰도가 산출되므로 평가자별 신뢰도가 가용한 때는 평가자 신뢰도를 반영하여 개별 평가 신뢰도를 산출하는 것이 바람직하다.
단계(202)에서는 사용자의 평가자 신뢰도를 산출한다. 위 단계(201)에서 산출된 개별 평가 신뢰도는 사용자가 대상물 1개에 대해 작성한 개별 평가로부터 산출된 신뢰도로서, 동일 사용자의 다른 대상물들에 대한 개별 평가로부터 산출된 다수의 개별 평가 신뢰도를 종합하여 사용자의 평가자 신뢰도를 산출한다. 사용자의 평가자 신뢰도를 산출하는 방법을 일 예를 들어 구체적으로 설명하면 아래와 같다.
사용자 a가 상품 P1, P2, P3, P4 각각에 대하여 작성한 개별 평가의 신뢰도가 각각 81.25%, 91.37%, 87.55%, 78.83% 일 경우 사용자 a의 평가자 신뢰도를 산술 평균으로 구하면(81.25% + 91.37% + 87.55% + 78.83%) / 4 = 84.75% 가 된다. 이때 평가자 신뢰도는 필요에 따라 상품 종류별 평가자 신뢰도, 판매채널별 평가자 신뢰도 등으로 다양하게 산정할 수 있다.
단계(203)에서는 상기 방법에 의하여 산출된 평가자 신뢰도를 가중치로 적용하여 종합 평가 점수를 산출한다.
평가자 신뢰도를 가중치로 적용하여 종합 평가 점수를 산출하는 방법을 일 예를 들어 구체적으로 설명하면 아래와 같다.
상품P에 대하여 사용자 a, b, c, d, e가 각각 별점 4, 4, 3, 1, 4 를 부여하였고 단계(202)에 의해 산출된 a, b, c, d, e의 평가자 신뢰도가 각각 90%, 80%, 90%, 20%, 90%라고 할때 상품P의 종합 평가 점수는 사용자 각자의 개별 평가 점수에 사용자 각자의 평가자 신뢰도를 곱한 값을 모두 합한 후 이를 사용자 모두의 평가자 신뢰도를 합한 값으로 나누어 산출한다. 이를 계산식으로 표현하고 계산하면 아래와 같다.
(4 x 0.9 + 4 x 0.8 + 3 x 0.9 + 1 x 0.2 + 4 x 0.9) / (0.9 + 0.8 + 0.9 + 0.2 + 0.9) = 3.5946
이렇게 산출한 상품P의 종합평가점수 3.5946은 단순한 평균인 (4 + 4 + 3 + 1 + 4) / 5 = 3.2 보다 현저히 큰 값이 되는데 이는 가장 낮은 점수인 별점 1을 부여한 평가자 d의 평가자 신뢰도가 20%로 매우 낮아서 평가자 d의 부정적인 평가가 종합 평가 점수에 미치는 영향이 제한되었기 때문이다. 이러한 효과는 악의적으로 평가점수를 조작하려는 시도가 종합 평가 점수에 미치는 영향을 제한함으로써 평가의 객관성을 확보하고 소비자의 올바른 구매의사 결정을 돕게 된다.
위에서 예로 든 개별 평가 신뢰도 계산법, 평가자 신뢰도 계산법 및 종합 평가 점수 계산법은 본 발명의 이해를 돕기 위한 하나의 예시일뿐 본 발명을 실제로 적용하는데 있어서는 다양한 계산방법이 사용될 수 있을 것이다.
도 3 은 본 발명에 따른 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 시스템의 구성도이다.
개별 평가 신뢰도 산출 모듈(301)은 PC, 휴대단말기, 스마트폰 등 다양한 사용자 단말기를 통해 작성된 개별 평가 정보를 수집하고 이를 분석하여 개별 평가의 신뢰도를 산출한다. 이때 개별 평가의 신뢰도는 해당 개별 평가가 작성된 이후에 다른 사용자들이 동일 대상물에 대해 작성한 개별 평가를 분석하여 산출하며, 해당 개별 평가가 작성된 이후에 동일 대상물에 대해 작성된 타인들의 개별 평가 결과가 해당 개별 평가와 유사할 수록 해당 개별 평가의 신뢰도를 높게 평가하는 방식으로 산출한다. 이렇게 산출된 개별 평가 신뢰도는 저장매체에 기록한다.
평가자 신뢰도 산출 모듈(302)은 개별 평가 신뢰도 산출 모듈에서 산출한 개별 평가 신뢰도를 바탕으로 평가자의 신뢰도를 산출한다. 평가자 신뢰도를 산출하고자 하는 사용자가 다수의 대상물들에 대하여 작성한 개별 평가에 대하여 상기 개별 평가 신뢰도 산출 모듈(301)에서 산출되고 저장된 개별 평가 신뢰도를 조회하고 이를 종합하여 평가자의 신뢰도를 산출한다. 이렇게 산출된 평가자 신뢰도는 저장매체에 기록한다.
종합 평가 점수 산출 모듈(303)은 상기 개별 평가 신뢰도 산출 모듈(301)에서 수집한 개별 평가 정보에 상기 평가자 신뢰도 산출 모듈(302)에서 산출한 평가자 신뢰도를 가중치로 적용하여 종합 평가 점수를 산출한다. 이렇게 산출된 종합 평가 점수는 저장 매체에 기록한다.
종합 평가 점수 제공 모듈(304)은 상기 종합 평가 점수 산출모듈(303)에서 산출되고 저장된 종합 평가 점수를 조회한 후, PC, 휴대단말기, 스마트폰 등 다양한 사용자 단말기를 통해 사용자에게 제공한다.
개별 평가 신뢰도 산출 방법, 평가자 신뢰도 산출 방법, 리뷰 종합점수 산출 방법과 관련한 자세한 방법은 앞서 본 발명의 실시 예를 통해 설명한 사항들이 그대로 적용될 수 있으므로 이하에서는 생략하기로 한다.
이상에서 본 발명을 한정된 실시 예와 도면으로 설명하였으나, 본 발명이 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사항의 범주에 속한다고 할 것이다.
101 개별 평가
102 종합 평가 점수
201 개별 평가 신뢰도 산출 단계
202 평가자 신뢰도 산출 단계
203 종합 평가 점수 산출 단계
204 종합 평가 점수 제공 단계
301 개별 평가 신뢰도 산출 모듈
302 평가자 신뢰도 산출 모듈
303 종합 평가 점수 산출 모듈
304 종합 평가 점수 제공 모듈

Claims (8)

  1. 추가적인 사용자 입력없이 사용자 평가의 신뢰도를 산출하고 이를 반영한 종합 평가 점수를 산출하는 방법에 있어서
    개별 평가의 신뢰도를 산출하는 단계,
    개별 평가의 신뢰도를 바탕으로 평가자의 신뢰도를 산출하는 단계,
    평가자 신뢰도를 반영하여 평가 대상물의 종합 평가 점수를 산출하는 단계,
    산출된 종합 평가 점수를 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 단계는
    개별 평가가 작성된 이후에 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가를 기반으로 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 단계는
    개별 평가가 작성된 이후에 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가가 해당 평가와 어느정도 일치하는가를 계산하여 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법
  4. 제 1 항에 있어서,
    종합 평가 점수를 산출하는 단계는
    사용자별 평가자 신뢰도를 가중치로 적용하여 종합 평가 점수를 산출하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법
  5. 사용자가 작성한 평가의 신뢰도를 산출하기 위하여
    개별 평가의 신뢰도를 산출하는 모듈,
    개별 평가 신뢰도를 바탕으로 평가자의 신뢰도를 산출하는 모듈,
    평가자 신뢰도를 반영하여 평가 대상물의 종합 평가 점수를 산출하는 모듈,
    산출된 종합 평가 점수를 사용자에게 제공하는 모듈
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 시스템
  6. 제 5 항에 있어서
    상기 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 모듈은,
    개별 평가가 작성된 이후에 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가를 기반으로 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 시스템
  7. 제 5 항에 있어서
    상기 개별 평가의 신뢰도를 산출하는 모듈은,
    개별 평가가 작성된 이후에 동일 대상물에 대하여 다른 사용자들이 작성한 개별 평가가 해당 평가와 어느정도 일치하는가를 계산하여 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 시스템
  8. 제5항에 있어서
    상기 종합 평가 점수를 산출하는 모듈은,
    사용자별 평가자 신뢰도를 가중치로 적용하여 종합 평가 점수를 산출하는 것을 특징으로 하는 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 시스템

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KR1020180007008A KR20190088661A (ko) 2018-01-19 2018-01-19 추가적인 사용자 입력이 필요없는 사용자 평가 신뢰도 산출 및 이를 반영한 종합 평가 점수 산출 방법 및 시스템

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102155746B1 (ko) * 2019-12-09 2020-09-17 주식회사 크라우드웍스 검수자 간 샘플 검수를 통한 검수자 검증 방법
KR102232874B1 (ko) * 2020-06-11 2021-03-29 주식회사 크라우드웍스 인공지능 학습데이터 생성을 위한 크라우드소싱 기반 프로젝트의 검증용 작업 결과를 활용한 신규 검수자 평가 방법
KR20220048764A (ko) * 2020-10-13 2022-04-20 함태욱 O2o 플랫폼에서의 신뢰성 있는 기업 평가 장치 및 방법

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