KR102118076B1 - Method for provide rewards to ai(artificial intelligence) and distribute the rewards to other users - Google Patents
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Abstract
본 발명은 블록체인을 이용한 태스크 검증 방법에 있어서, 기계학습을 통해 데이터를 습득한 AI와 태스크를 등록한 사용자를 제외한 복수의 타 사용자의 수행결과를 통해 검증을 수행하고, AI가 태스크 수행결과를 제공한 보상을 태스크 수행결과를 제공한 타 사용자에게 분배함으로써, 타 사용자의 검증 참여 빈도수를 높이고, 정확한 수행결과를 제공하도록 할 수 있다.In the present invention, in a method for verifying a task using a blockchain, verification is performed through the execution results of a plurality of other users except the AI who acquired the data and the user who registered the task through machine learning, and the AI provided the task execution result By distributing one reward to other users who have provided the task execution result, it is possible to increase the frequency of other users' verification participation and provide accurate execution results.
Description
본 발명은 AI(Artificial Intelligence)에게 주어진 보상을 분배하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 블록체인 기반의 특정 태스크 의뢰 및 수행을 통해 AI가 습득한 보상으로 제공받은 암호화폐를 플랫폼 내의 타 사용자에게 분배하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of distributing a reward given to AI (Artificial Intelligence), and more specifically, a cryptocurrency provided as a reward acquired by AI through request and execution of a specific task based on a blockchain other users in the platform It is about how to distribute.
블록체인은 중앙화된 서버 없이 탈 중앙화된 네트워크 환경에서 보안성과 무결성을 유지하는 기술이다. 이러한 강점에 기반하여 다양한 컴퓨팅 데이터를 공유할 수 있게 되었고, 전자 화폐 이외의 다른 시스템에도 적용되기 시작하였다.Blockchain is a technology that maintains security and integrity in a decentralized network environment without a centralized server. Based on these strengths, it became possible to share a variety of computing data, and began to be applied to systems other than electronic money.
예를 들어, 블록체인을 이용한 클라우드 스토리지 시스템으로 스토리지 제공자에게 자체 코인을 발급하여 다른 컴퓨터의 디스크 공간을 이용하고 분할 검증을 통하여 신뢰도를 유지하는 서비스가 있다.For example, there is a service that uses the disk space of another computer by issuing its own coin to a storage provider as a cloud storage system using a blockchain, and maintains reliability through partition verification.
태스크에 대한 분석이나 검증을 수행함에 있어서, 종래에 AI(Artificial Intelligence)를 활용하는 기술은 다수 존재하고 있으며, 기계학습을 통해 습득한 데이터를 기반으로 AI는 분석 또는 검증을 수행하고 있어, 실제 사람이 판단하는 방식에 비해 정확도가 낮을 수 있으며, 변수에 대한 대응 능력이 떨어지는 문제점이 존재 하였다.In performing analysis or verification of tasks, there are many technologies that utilize AI (Artificial Intelligence) in the past, and AI is performing analysis or verification based on data acquired through machine learning. The accuracy may be lower than that of the judgment method, and there is a problem in that the ability to respond to variables is poor.
블록체인을 이용한 태스크 검증 방식에서는 사용자가 블록정보(본 발명의 태스크 의뢰정보)를 수신하여, 검증 결과(본 발명의 태스크 수행결과)를 제공해야 하는데, 이에 대해 지속 참여를 유도할 수 있는 방법이 부족하였다.In the task verification method using the blockchain, the user needs to receive block information (task request information of the present invention) and provide the verification result (results of the task of the present invention). Was insufficient.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 블록체인을 이용한 태스크 검증 방법에 있어서, 기계학습을 통해 데이터를 습득한 AI와 태스크를 등록한 사용자를 제외한 복수의 타 사용자의 수행결과를 통해 검증을 수행하고, AI가 태스크 수행결과를 제공한 보상을 태스크 수행결과를 제공한 타 사용자에게 분배하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art, in the task verification method using a blockchain, through the execution results of a plurality of other users except the AI who acquired the data through machine learning and the user who registered the task. The purpose is to provide a method for performing verification and distributing the compensation provided by the AI to the other users who provided the task execution result.
또한, 블록체인을 이용하여 신뢰도가 높은 태스크 검증을 수행하고, 검증을 수행한 타 사용자에게 보상을 분배 함으로써, 타 사용자의 검증 참여 빈도를 높이는데 그 목적이 있다.In addition, the purpose of increasing the frequency of verification participation of other users by performing task verification with high reliability using a blockchain and distributing rewards to other users who performed verification.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따라, 서버에 의해 수행되는 AI(Artificial Intelligence)에게 주어진 보상을 분배하는 방법은, (a) 사용자 단말로부터 태스크 정보를 수신하는 단계; (b) 상기 태스크 정보를 입력 값으로 하여 AI를 통하여 태스크 수행결과를 출력 값으로 수집하는 단계; (c) 상기 태스크 수행결과를 제공한 AI에게 보상을 제공하는 단계; 및 (d) 상기 AI에게 제공된 보상을 기 설정된 기준에 부합하는 타 사용자 단말로 분배하는 단계;를 포함할 수 있다.As a technical means for achieving the above-described technical problem, according to an embodiment of the present invention, a method of distributing a reward given to AI (Artificial Intelligence) performed by a server, (a) receives task information from a user terminal To do; (b) collecting the task execution result as an output value through AI using the task information as an input value; (c) providing a reward to the AI that provided the result of performing the task; And (d) distributing the compensation provided to the AI to another user terminal that meets a predetermined criterion.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르는, AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 수행하는 서버는, AI에게 주어진 보상을 분배 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라, 사용자 단말로부터 태스크 정보를 수신하고 상기 태스크 정보를 입력 값으로 하여 AI를 통하여 태스크 수행결과를 출력 값으로 수집하고 상기 태스크 수행결과를 제공한 AI에게 보상을 제공하고 상기 AI에게 제공된 보상을 기 설정된 기준에 부합하는 타 사용자 단말로 분배할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, a server performing a method of distributing a reward given to an AI includes: a memory in which a distribution program for distributing the reward given to the AI is stored; And a processor that executes the program, wherein the processor receives task information from a user terminal according to the execution of the program, collects the task execution result as an output value through AI using the task information as an input value, and the Rewards can be provided to the AI that provided the task execution result, and the rewards provided to the AI can be distributed to other user terminals that meet predetermined criteria.
본 발명은 특정 용역의 대가로 AI가 수집한 보상(예를 들어, 암호화폐)은 AI에게는 특별한 의미가 없는 재화이기 때문에, 플랫폼 내의 사용자들에게 분배를 해주되, 특정한 기준에 맞는 사용자들에게만 분배함으로써 사용자들로 하여금 플랫폼 이용에 대한 동기부여를 더욱 수여해주는 효과가 있다.In the present invention, the rewards (for example, cryptocurrency) collected by AI in exchange for a specific service are goods that have no special meaning to AI, so they are distributed to users within the platform, but only to users who meet certain criteria. This has the effect of further motivating users to use the platform.
더 구체적으로, 본 발명은 블록체인을 이용한 태스크 검증 방법에 있어서, 기계학습을 통해 데이터를 습득한 AI와 태스크를 등록한 사용자를 제외한 복수의 타 사용자의 수행결과를 통해 검증을 수행하여 신뢰가 높은 태스크 검증을 수행할 수 있다.More specifically, in the task verification method using a blockchain, the task is highly reliable by performing verification through the execution results of a plurality of other users except AI who acquired the data through machine learning and the user who registered the task. Verification can be performed.
또한, AI가 태스크 수행결과를 제공한 보상을 일반 사용자가 태스크 수행결과를 제공했을 때와 동일하게 제공하고, 해당 보상을 태스크 수행결과를 제공한 타 사용자에게 분배함으로써, 타 사용자의 검증 참여 빈도수를 높이고, 정확한 수행결과를 제공하도록 할 수 있다.In addition, by providing the rewards provided by the AI in the same way as when the normal user provided the task performance results, and distributing the rewards to other users who provided the task performance results, the frequency of verification participation of other users It is possible to provide high and accurate performance results.
즉, 수행결과를 제공하는 경우, 해당 수행 결과에 대해 검토하여 랭킹을 산정하고, 수행결과를 제공한 과거 이력과 태스크 검증 참여 빈도를 통해 사용자의 랭킹을 선정하고 랭킹에 따라 보상을 차등 분배하여 자발적인 참여를 유도하고 태스크 수행결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.In other words, in case of providing the performance result, the ranking is calculated by reviewing the performance result, and the user's ranking is selected based on the past history that provided the performance result and the frequency of task verification participation, and the reward is differentially distributed according to the ranking. You can induce participation and increase your confidence in the results of task execution.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는, AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 수행하기 위한 시스템의 구조도 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는, AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 설명하기 위한 순서도 이다..
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따르는, AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 수행한 뒤 신고가 접수되는 경우 처리 과정을 설명하기 위한 순서도 이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따르는, 등록된 태스크에 대한 예시도 이다.1 is a structural diagram of a system for performing a method of distributing a reward given to an AI, according to an embodiment of the present invention.
2 is a flow chart for explaining a method for distributing rewards given to an AI according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart for explaining a processing process when a report is received after performing a method of distributing a reward given to an AI according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram for a registered task, according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains may easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, this includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another element in between. . Also, when a part “includes” a certain component, this means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise specified.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.In the present specification, the term “unit” includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized by using both. Further, one unit may be realized by using two or more hardware, and two or more units may be realized by one hardware. Meanwhile,'~unit' is not limited to software or hardware, and'~unit' may be configured to be in an addressable storage medium or may be configured to play one or more processors. Thus, as an example,'~ unit' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, processes, functions, attributes, and procedures. , Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, database, data structures, tables, arrays and variables. The functions provided within components and'~units' may be combined into a smaller number of components and'~units', or further separated into additional components and'~units'. In addition, the components and'~ unit' may be implemented to play one or more CPUs in the device or secure multimedia card.
이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), VR HMD(예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, GearVR, DayDream, PSVR 등)등을 포함할 수 있다. 여기서, VR HMD 는 PC용 (예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, FOVE, Deepon 등)과 모바일용(예를 들어, GearVR, DayDream, 폭풍마경, 구글 카드보드 등) 그리고 콘솔용(PSVR)과 독립적으로 구현되는 Stand Alone 모델(예를 들어, Deepon, PICO 등) 등을 모두 포함한다. 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스뿐만 아니라, 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy), NFC, RFID, 초음파(Ultrasonic), 적외선, 와이파이(WiFi), 라이파이(LiFi) 등의 통신 모듈을 탑재한 각종 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, "네트워크"는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.The "terminal" mentioned below may be implemented as a computer or portable terminal capable of accessing a server or other terminal through a network. Here, the computer may include, for example, a laptop, a desktop, a laptop, a VR HMD (eg, HTC VIVE, Oculus Rift, GearVR, DayDream, PSVR, etc.). Here, VR HMD is for PC (e.g. HTC VIVE, Oculus Rift, FOVE, Deepon, etc.) and mobile (e.g. GearVR, DayDream, Storm Racing, Google Cardboard, etc.) and console (PSVR). Includes all Stand Alone models (eg Deepon, PICO, etc.) that are implemented independently. The portable terminal is, for example, a wireless communication device that guarantees portability and mobility, as well as a smart phone, tablet PC, and wearable device, as well as Bluetooth (BLE, Bluetooth Low Energy), NFC, RFID, and ultrasound (Ultrasonic) , Infrared, Wi-Fi (WiFi), LiFi (LiFi), and may include various devices equipped with a communication module. In addition, "network" refers to a connection structure capable of exchanging information between each node such as terminals and servers, a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the Internet. (WWW: World Wide Web), wired and wireless data communication networks, telephone networks, and wired and wireless television communication networks. Examples of wireless data communication networks include 3G, 4G, 5G, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), Long Term Evolution (LTE), World Interoperability for Microwave Access (WIMAX), Wi-Fi, Bluetooth communication, infrared communication, ultrasound Communication, Visible Light Communication (VLC), LiFi, and the like are included, but are not limited thereto.
이하 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따르는, AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 수행하기 위한 시스템에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a system for performing a method of distributing a reward given to an AI according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1.
본 발명의 일 실시예에 따라, AI(Artificial Intelligence)에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 수행하기 위한 시스템은 서버(100), 사용자 단말(200), 타 사용자 단말(300) 및 AI(400)를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a system for performing a method of distributing a reward given to AI (Artificial Intelligence) includes a
본 발명의 일 실시예에 따라, AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 수행하는 서버(100)는, AI(400)에게 주어진 보상을 분배 프로그램이 저장된 메모리 및 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 프로세서는 프로그램의 실행에 따라, 사용자 단말(200)로부터 태스크 정보를 수신하고 태스크 정보를 입력 값으로 하여 AI(400)를 통하여 태스크 수행결과를 출력 값으로 수집하고 태스크 수행결과를 제공한 AI(400)에게 보상을 제공하고 AI(400)에게 제공된 보상을 기 설정된 기준에 부합하는 타 사용자 단말로 분배할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
서버(100)가 AI(400)의 계정을 별도로 생성해두고, 해당 계정으로 보상에 대한 식별 정보를 기록할 수 있다.The
본 발명의 일 실시예에 따라, 타 사용자 단말(300) 및 AI(400)에게 주어지는 보상은 블록체인 기술에 기반한 암호화폐가 될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, rewards given to
태스크 수행결과를 제공한 보상으로 타 사용자 단말(300)로 제공되는 암호화폐는 블록체인 기술에 기반한 코인이 될 수 있으며, 해당 블록체인 내 블록 정보는, 보상(코인)이 얼마나 제공되었으며, 제공된 타 사용자 단말(300)의 정보 및 해당 보상(코인)의 거래 내역에 대한 블록으로 구성되되, 블록체인을 구성하는 블록정보는 이에 한정하지 않고 다양한 정보로 구성될 수 있다.Cryptocurrency provided to
본 발명의 일 실시예에 따르는, 사용자 단말(200)은 사용자가 소지하는 디바이스 또는 특정 장소에 설치된 컴퓨팅 장치로서, AI에게 주어진 보상을 분배 프로그램이 설치되어 있을 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
또한, 사용자 단말(200)은 새로운 태스크를 등록할 수 있으며, 타 사용자가 등록하여 퍼블리싱 된 태스크에 대한 조회가 가능할 수 있으며, 퍼블리싱 된 태스크의 블록정보에 대한 확인이 가능할 수 있다.In addition, the
또한, 퍼블리싱 된 태스크라 할지라도, 부적절한 태스크로 판단되면, 해당 태스크를 신고할 수 있으며, 사용자 단말(200)을 통해 신고된 부적절한 태스크는 블록정보를 확인한 후, 퍼블리싱이 중단될 수 있다.In addition, even if it is a published task, if it is determined that it is an inappropriate task, the corresponding task can be reported, and the inappropriate task reported through the
타 사용자 단말(300)은 타 사용자가 소지하는 디바이스 또는 특정 장소에 설치된 컴퓨팅 장치로서, AI에게 주어진 보상을 분배 프로그램이 설치되어 있을 수 있다.The
타 사용자 단말(300)은 서버(100)로부터 태스크 정보 및 태스크 정보에 대응하는 의뢰정보를 제공받아, 태스크 수행결과를 생성할 수 있다.The
이후, 타 사용자 단말(300)은 생성한 태스크 수행결과를 서버(100)로 제공하고, 보상을 수신하며, 서버(100)로부터 전체 태스크 수행결과와 각 타 사용자 단말(300)의 태스크 수행결과의 일치율에 따라 랭킹을 산정 받을 수 있다.Subsequently, the
AI(400)는 서버(100)와 유/무선 네트워크로 연결되어 있을 수 있으며, 서버(100) 내에 포함되는 프로그램일수 있다. 이전에 의뢰된 태스크 정보, 태스크 의뢰정보를 입력으로 설정하고, 복수의 타 사용자 단말(300)로부터 수신된 태스크 수행결과를 출력으로 설정한 후, 입력과 출력을 포함하는 태스크 검증 이력에 대해 기계학습을 수행하여 AI 엔진에 대한 학습을 수행할 수 있다.The
이하 도 2를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따르는, AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a method of distributing a reward given to an AI according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 2.
서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 태스크 정보를 수신할 수 있다(S410).The
태스크 정보를 수신한 서버(100)는 해당 태스크 정보에 대응하는 의뢰정보를 생성할 수 있다(S420).Upon receiving the task information, the
생성된 의뢰정보와 사용자 단말(100)로부터 수신한 태스크 정보를 AI(400) 및 복수의 타 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다.The generated request information and task information received from the
이때, 의뢰정보는 복수의 질문으로 구성될 수 있으며, 태스크 정보는 텍스트, 이미지 및 동영상 중 적어도 하나로 구성될 수 있다.At this time, the request information may be composed of a plurality of questions, and the task information may be composed of at least one of text, images, and videos.
아울러, 의뢰정보를 구성하는 복수의 질문은, 태스크 정보에 대한 검증을 요청하는 질문으로 구성되며, 긍정 또는 부정으로 답변이 가능한 질문으로 구성될 수 있으며, 선정성 및 폭력성 컨텐츠를 포함하는지에 대한 질문, 초상권 및 저작권과 관련한 질문 및 퍼블리싱 할 채널과의 관련성에 대한 질문 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, a plurality of questions constituting the request information is composed of questions that request verification of task information, and can be composed of questions that can be answered positively or negatively, and questions about whether it includes sensibility and violent content, It may include at least one of questions related to portrait rights and copyrights, and questions related to the channel to be published.
이후, 타 사용자 단말(300)은 수신한 의뢰정보에 따라, 태스크 수행결과를 생성할 수 있으며, 생성된 태스크 수행결과는 서버(100)로 제공될 수 있다(S430).Thereafter, the
즉, 복수의 타 사용자 단말(300)로 태스크 정보 및 태스크 정보에 대응하는 태스크 의뢰정보를 제공하고 복수의 타 사용자 단말(300)로부터 태스크 수행결과를 수신할 수 있다.That is, the task information and task request information corresponding to the task information may be provided to the plurality of
예를 들어, 태스크 정보가 이미지인 경우, 선정성 및 폭력성 컨텐츠를 포함하는지에 대한 질문, 초상권 및 저작권과 관련한 질문 및 퍼블리싱 할 채널과의 관련성에 대한 질문 중 적어도 하나를 포함하는 태스크 의뢰정보를 타 사용자 단말(300)로제공하고, 타 사용자 단말(300)로부터 태스크 의뢰정보에 대한 태스크 수행결과를 수신할 수 있다.For example, when the task information is an image, another user requesting task request information including at least one of a question about whether to include sensational and violent content, a question about portrait rights and copyright, and a question about a relation to a channel to be published. Provided to the terminal 300, it is possible to receive the task execution result for the task request information from the other user terminal (300).
이때, AI(400)는 기계학습을 수행하여 AI 엔진에 대해 수행된 학습 데이터에 기초하여, 태스크 수행결과를 생성할 수 있으며, 서버(100)는 태스크 정보를 입력 값으로 하여 AI를 통하여 태스크 수행결과를 출력 값으로 수집할 수 있다(S440).At this time, the
서버(100)가 태스크 수행결과를 수신하면, 태스크 수행결과를 제공한 복수의 타 사용자 단말(300)에 대한 랭킹을 산정하고, 산정된 랭킹을 해당하는 각 타 사용자 단말(300)로 제공할 수 있으며, 태스크 수행결과를 제공한 복수의 타 사용자 단말(300) 및 AI(400)로 보상(코인)을 제공할 수 있다(S450).When the
타 사용자 단말(300) 및 AI(400)는 태스크 수행결과를 제공한 보상을 수신할 수 있으며, 보상은, 블록체인 기술에 기반한 암호화폐가 될 수 있다(S460, S470).The
이때, 태스크 수행결과를 제공한 보상으로 타 사용자 단말(300) 및 AI(400)로 제공되는 암호화폐는 블록체인 기술에 기반한 코인이 될 수 있으며, 해당 블록체인 내 블록 정보는, 보상(코인)이 얼마나 제공되었으며, 제공된 타 사용자 단말(300) 또는 AI(400)의 정보 및 해당 보상(코인)의 거래 내역에 대한 블록으로 구성되되, 블록체인을 구성하는 블록정보는 이에 한정하지 않고 다양한 정보로 구성될 수 있다.At this time, as a reward for providing the result of task execution, the cryptocurrency provided to
한편, 타 사용자 단말(300)에 대한 랭킹 산정은, 복수의 타 사용자 단말(300) 중 태스크 수행결과를 제공한 과거이력이 존재하는 타 사용자 단말(300)에 대해 부여될 수 있으며, 랭킹을 부여할 타 사용자 단말(300)과 태스크 수행결과를 제공한 전체 타 사용자 단말들의 답변비율의 일치도 및 태스크 수행결과를 제공한 참여율을 고려하여 산정될 수 있다.Meanwhile, the ranking calculation for the
랭킹을 산정 함에 있어서, 복수의 타 사용자 단말(300)에 대한 각개 랭킹을 모두 공지하지 않고, 기 설정된 비율 값(예를 들어, 상위 10% 기준으로 0~10%, 10~20% 등)의 범위로 표기될 수 있으며, 상위 5%이내 또는 상위 소정의 순위 랭킹이 주어진 타 사용자 단말(300)에 대해서는 랭킹 값이 주어질 수 있다.In calculating the ranking, each of the rankings of a plurality of
예를 들어, 전체 사용자 단말로 등록된 단말이 10000만개라고 가정하면, 상위 5%에 해당하는 1위 내지 500위에 해당하는 단말에 대해서는 1위 내지 500위라는 랭킹 값이 주어질 수 있다. 501위부터 1000위까지는 5~10%, 1001위부터 2000위까지는 10~20% 라는 범위 값이 주어질 수 있다.For example, assuming that there are 1 million terminals registered as all user terminals, ranking values of 1st to 500th may be given to terminals corresponding to 1st to 500th positions corresponding to the top 5%. Range values of 5 to 10% from 501 to 1000 and 10 to 20% from 1001 to 2000 can be given.
또한, 상위 소정의 순위 랭킹을 600위로 지정하는 경우, 1위 내지 600위 까지는 각각 순위에 해당하는 랭킹 값이 주어질 수 있으며, 이외 순위는 범위 값으로 설정되어 주어질 수 있다.In addition, when the top predetermined ranking ranking is designated as 600th, ranking values corresponding to the respective rankings may be given from 1st to 600th, and other rankings may be set as range values.
서버(100)는 AI(400)에게 제공된 보상을 기 설정된 기준에 부합하는 타 사용자 단말로 분배될 수 있다(S480).The
이때, 보상에 대한 분배는 기 설정된 기준에 기초하여 차등 분배되거나, 타 사용자 단말(300)의 랭킹에 따라 다른 비율로 분배될 수 있다.At this time, the distribution of the compensation may be differentially distributed based on a preset criterion, or may be distributed at different rates according to the ranking of
기 설정된 기준은, 타 사용자 단말(300)의 랭킹, 태스크 수행결과를 제공한 빈도수에 대한 과거 이력 및 기 지정된 타 사용자 단말 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.The preset criteria may include any one or more of the ranking of the
즉, 과거에 수행된 태스크 검증에 있어서, 서버(100)로부터 제공 받은 태스크 정보와 이에 대응하는 태스크 의뢰정보에 대해 태스크 수행결과를 제공한 타 사용자 단말(300)의 참여 횟수 및 빈도수가 과거 이력이 될 수 있다.That is, in the verification of tasks performed in the past, the number and frequency of participation of
참여 횟수나 빈도수가 낮은 타 사용자 단말(300)이여도, 지정을 통해 AI(400)에게 주어진 보상을 분배 받을 수 있다. 예를 들어, 지정되는 기준은, 타 사용자 단말(300)과 태스크 수행결과를 제공한 전체 타 사용자 단말들의 답변비율의 일치도가 90% 이상이거나, 태스크 수행결과를 제공한 횟수가 소정의 횟수 이상인, 단말 등이 될 수 있다. 다만, 본 발명은 상기 비율에 제한되지 않으며, 다양한 형태의 비율로 규정될 수 있다.Even if it is another
본 발명의 추가 실시예로써, 타 사용자 단말(300)로 태스크 수행결과를 제공한 특정 횟수에 대응하여 AI(400)에게 주어진 보상을 분배할 수도 있다.As a further embodiment of the present invention, the reward given to the
예를 들어, 특정 타 사용자 단말(300)이 태스크 수행결과를 제공하는 첫 횟수에 대해 AI(400)에게 주어진 보상을 분배할 수 있으며, 이후 특정 횟수 (예를 들어, 매 5회째)태스크 수행결과 제공 시 분배할 수도 있다.For example, the reward given to the
이후 기 설정된 기준에 부합하는 타 사용자 단말(300)은 AI(400)에게 주어진 보상을 분배 받을 수 있다(S490).Thereafter, the
본 발명의 일 실시예에 따르는, 태스크 정보는 블록정보를 포함할 수 있으며, 블록정보는, 태스크 의뢰정보, 태스크 수행결과, 퍼블리싱 정보, 태스크 정보를 제공한 사용자 단말의(200) 정보, 태스크 정보에 대응하는 복수의 질문에 대한 답변을 제공한 각 타 사용자 단말(300)에 대한 식별정보, 신고 정보 및 AI(Artificial Intelligence) 수준정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the task information may include block information, and the block information includes task request information, task execution result, publishing information, and 200 information of the user terminal providing task information. It may include one or more of the identification information, report information and AI (Artificial Intelligence) level information for each of the
이때, AI 수준정보는 본 발명의 일 실시예에 따라, 복수의 사용자 단말(200) 복수의 타 사용자 단말(300)에 의해 태스크 검증이 반복 수행됨에 따라, 복수의 태스크 수행결과를 기계 학습한 AI의 버전 정보가 될 수 있다.At this time, the AI level information according to an embodiment of the present invention, as the task verification is repeatedly performed by a plurality of
이하 도 3을 참조하여 AI에게 주어진 보상을 분배하는 방법을 수행한 뒤 신고가 접수되는 경우 처리 과정에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, with reference to FIG. 3, a process of distributing a reward given to AI will be described in detail when a report is received.
사용자 단말(200)로부터 수신한 태스크에 대한 검증이 완료되면, 복수의 사용자들이 태스크를 조회할 수 있도록 퍼블리싱이 수행될 수 있다(S510).When verification of the task received from the
복수의 사용자들은 해당 태스크를 조회하는 도중 부적절한 정보를 포함한 태스크로 판단되면, 사용자 단말(200)을 통해 서버(100)로 해당 태스크에 대한 신고 접수가 가능할 수 있다(S520).If a plurality of users is determined to be a task including inappropriate information while searching for the task, it may be possible to receive a report for the task to the
서버(100)가 신고 접수를 수신하면, 해당 신고에 대한 판단을 수행하고, 부적절한 정보가 포함되어 있는 경우, 태스크의 블록체인 정보를 기반으로 해당 태스크에 대해 수행결과를 신고 내용에 대응하게 남긴 사용자 검색 및 그 사용자 랭킹 다운시킬 수 있다(S530).When the
즉, 복수의 타 사용자 단말(300)로부터 수신된 태스크 수행결과에 따라 검증이 완료된 태스크 정보에 대한 신고를 임의의 사용자 단말로부터 수신하는 경우, 태스크 정보에 대한 블록체인정보를 검색하여, 태스크 정보에 대한 의뢰정보에 대해 기 설정된 검증 값을 입력하여 검증 완료에 기여한 타 사용자 단말을 검색하고, 타 사용자 단말의 랭킹을 하향 조정할 수 있다.That is, when a report on the task information, which has been verified, is received from any user terminal according to the task execution result received from the plurality of
또한, 부적절한 정보를 포함한 태스크는 바로 퍼블리싱을 중단할 수 있다.In addition, tasks that contain inappropriate information can immediately stop publishing.
부적절한 정보를 포함하고 있음에도, 의뢰정보에 포함된 질문에 대해 부적절한 정보를 포함하지 않고 있다는 수행결과를 제공한 타 사용자 단말(300)을 블록정보를 통해 검색할 수 있다.Even though it contains inappropriate information, it is possible to search
즉, 서버(100)는 퍼블리싱이 수행된 태스크 정보에 대해, 사용자 단말(200) 또는 타 사용자 단말(300)로부터 신고를 수신하는 경우, 블록 정보에 기반하여, 신고된 태스크 정보에 대해 신고에 대응하는 답변을 제공한 타 사용자 단말을 식별하고 해당 타 사용자 단말에 대해 랭킹을 하향 조정할 수 있다.That is, when receiving a report from the
예를 들어, 도4에 도시된 바와 같은 태스크 정보는 '이미지'이고 해당 이미지의 제목이 '금도끼 은도끼'라면, 해당 이미지는 '관련 없는 이미지가 포함되어 있는가?'라는 질문에 대해, 긍정 답변을 하여 관련 없는 이미지가 포함된 부적절한 정보를 포함하고 있다는 수행결과를 제공하여야 한다.For example, if the task information as shown in FIG. 4 is an'image' and the title of the image is a'gold ax silver ax', the corresponding image answers affirmatively to the question'Are there any unrelated images?' Therefore, it should provide the results of the performance that it contains inappropriate information including unrelated images.
'관련 없는 이미지가 포함되어 있는가?'라는 질문에 부정 답변을 한다면, 관련 없는 이미지를 포함하지 않은 적절한 정보를 포함하고 있다는 수행결과를 제공하는 경우, 신고 접수에 의해 태스크를 확인하고 부정 답변을 제공한 타 사용자 단말(300)에 사용자 랭킹을 다운 시킬 수 있다.If you answer negatively to the question,'Are there images that are not related?' The user ranking may be down to another
이후, 타 사용자 단말(300)은 사용자 랭킹이 다운되고, 수행결과 제공에 대한 보상 수여 범위가 하향 조정될 수 있다(S540).Thereafter, the user ranking of the
서버(100)는 신고 접수가 된 태스크에 대해 퍼블리싱을 중단할 수 있다(S550).The
본 발명의 추가 실시예로, 타 사용자 단말(300)로 AI(400)에게 주어진 보상을 분배할 때, 태스크 정보에 대한 신고로 인해, 랭킹이 하향 조정된 타 사용자 단말(300)은 상위 5% 또는 특정 순위 이상의 순위를 보유하는 단말이라고 하더라도, 소정의 횟수만큼 보상을 분배 받을 수 없도록 지정될 수 있다. 단, 본 발명은 상기 비율에 제한되지 않으며, 다양한 형태의 비율로 규정될 수 있다.In a further embodiment of the present invention, when distributing the rewards given to the
즉, 보상만을 노리고 악성으로 실제 태스크에 대한 검증을 하지 않고, 태스크 수행결과 만을 제공하면, 참여 빈도수가 매우 높아지고, 해당 단말에 대한 랭킹 값이 주어지고 높은 순위를 부여 받게 될 수도 있다. 이러한 경우, 신고에 의한 랭킹 하향 조정이 진행 될 수 있으며, 악성 단말로 분류되어 보상 분배를 받지 못하도록 지정할 수 있다.That is, if only the reward is targeted and the actual task is not verified as malicious, but the task execution result is provided, the frequency of participation is very high, a ranking value for the corresponding terminal is given, and a high ranking may be given. In this case, the downward ranking adjustment by reporting may be performed, and it may be classified as a malicious terminal and designated not to receive compensation distribution.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능 한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비 휘발성 매체, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비 휘발성, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. One embodiment of the invention may also be implemented in the form of a recording medium comprising instructions executable by a computer, such as program modules, being executed by a computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Also, the computer-readable medium may include any computer storage medium. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.Although the methods and systems of the present invention have been described in connection with specific embodiments, some or all of their components or operations may be implemented using a computer system having a general purpose hardware architecture.
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.The above description of the present invention is for illustration only, and those skilled in the art to which the present invention pertains can understand that the present invention can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
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.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and it should be interpreted that all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts thereof are included in the scope of the present invention. do.
10: 시스템
100: 서버 200: 사용자 단말
300: 타 사용자 단말 400: AI10: System
100: server 200: user terminal
300: other user terminal 400: AI
Claims (11)
(a) 사용자 단말로부터 태스크 정보를 수신하는 단계;
(b) 상기 태스크 정보를 입력 값으로 하여 AI를 통하여 태스크 수행결과를 출력 값으로 수집하는 단계;
(c) 상기 태스크 수행결과를 제공한 AI에게 보상을 제공하는 단계; 및
(d) 상기 AI에게 제공된 보상을 기 설정된 기준에 부합하는 타 사용자 단말로 분배하는 단계;를 포함하되,
상기 기 설정된 기준은,
상기 타 사용자 단말의 랭킹, 상기 태스크 수행결과를 제공한 빈도수에 대한 과거 이력 및 기 지정된 타 사용자 단말 중 어느 하나 이상을 포함하는 것이고,
상기 (d) 단계는,
상기 기 설정된 기준에 기초하여 차등 분배되거나, 상기 타 사용자 단말의 랭킹에 따라 다른 비율로 분배되는 것인,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법.
In the method of providing a reward to AI (Artificial Intelligence) performed by the server and distributing the provided reward to other users,
(a) receiving task information from a user terminal;
(b) collecting the task execution result as an output value through AI using the task information as an input value;
(c) providing a reward to the AI that provided the result of performing the task; And
(d) distributing the compensation provided to the AI to another user terminal that meets a predetermined criterion;
The preset criteria are,
It includes any one or more of the ranking of the other user terminal, the past history of the frequency that provided the result of performing the task, and another predefined user terminal,
Step (d) is,
Differential distribution based on the preset criteria, or is distributed at different rates according to the ranking of the other user terminal,
How to reward AI and distribute the rewards to other users.
상기 보상은,
블록체인 기술에 기반한 암호화폐인 것인,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법.
According to claim 1,
The reward is,
It is a cryptocurrency based on blockchain technology,
How to reward AI and distribute the rewards to other users.
상기 (a) 단계 이전에,
이전에 의뢰된 상기 태스크 정보, 상기 태스크 의뢰정보를 입력으로 설정하고, 상기 복수의 타 사용자 단말로부터 수신된 태스크 수행결과를 출력으로 설정한 후, 입력과 출력을 포함하는 태스크 검증 이력에 대해 기계학습을 수행하여 AI 엔진에 대한 학습을 수행하는 단계; 를 더 포함하는,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법.
According to claim 1,
Before step (a),
Set the task information previously requested, the task request information as input, set the task execution result received from the plurality of other user terminals as output, and then learn the machine for the task verification history including input and output Performing learning for the AI engine by performing; Further comprising,
How to reward AI and distribute the rewards to other users.
상기 (b) 단계는,
상기 태스크 정보가 이미지인 경우,
선정성 및 폭력성 컨텐츠를 포함하는지에 대한 질문, 초상권 및 저작권과 관련한 질문 및 퍼블리싱 할 채널과의 관련성에 대한 질문 중 적어도 하나를 포함하는 태스크 의뢰정보를 상기 타 사용자 단말로 제공하는 단계; 및
상기 타 사용자 단말로부터 상기 태스크 의뢰정보에 대한 태스크 수행결과를 수신하는 단계; 를 더 포함하는,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법.
According to claim 1,
Step (b) is,
When the task information is an image,
Providing task request information to at least one of the other user terminals including at least one of a question of whether to include sensational and violent content, a question related to portrait rights and copyright, and a question about relevance to a channel to be published; And
Receiving a task execution result for the task request information from the other user terminal; Further comprising,
How to reward AI and distribute the rewards to other users.
상기 기 설정된 기준이 상기 타 사용자 단말의 랭킹인 경우,
상기 타 사용자 단말의 랭킹은,
복수의 타 사용자 단말 중 상기 태스크 수행결과를 제공한 과거이력이 존재하는 타 사용자 단말에 대해 부여되되,
랭킹을 부여할 타 사용자 단말과 상기 태스크 수행결과를 제공한 전체 타 사용자 단말들의 답변비율의 일치도 및 태스크 수행결과를 제공한 참여율을 고려하여 산정되는 것인,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법.
According to claim 1,
When the preset criterion is the ranking of the other user terminal,
The ranking of the other user terminal,
Among the plurality of other user terminals, it is given to other user terminals in which a past history that provided the result of performing the task exists.
It is calculated in consideration of the matching rate of the response rate of the other user terminals to be given the ranking and all other user terminals that provided the task execution result and the participation rate that provided the task execution result,
How to reward AI and distribute the rewards to other users.
보상 분배 기준이 되는 상기 타 사용자 단말의 랭킹에 대한 랭킹 값은,
상기 사용자 단말 및 상기 복수의 타 사용자 단말을 포함하는 전체 사용자 단말 중 상위 특정 비율 이내로 부여되는 것인,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법.
The method of claim 7,
The ranking value for the ranking of the other user terminal, which is the compensation distribution criterion,
Among the user terminal and the entire user terminal including the plurality of other user terminals is given within the upper specific ratio,
How to reward AI and distribute the rewards to other users.
상기 복수의 타 사용자 단말로부터 수신된 태스크 수행결과에 따라 검증이 완료된 태스크 정보에 대한 신고를 임의의 사용자 단말로부터 수신하는 경우,
상기 태스크 정보에 대한 블록체인정보를 검색하여, 상기 태스크 정보에 대한 의뢰정보에 대해 기 설정된 검증 값을 입력하여 검증 완료에 기여한 타 사용자 단말을 검색하고, 상기 사용자 단말의 랭킹을 하향 조정하는 것인,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법.
The method of claim 7,
In the case of receiving a report on the task information that has been verified according to the task execution result received from the plurality of other user terminals from any user terminal,
Searching the blockchain information for the task information, inputting a preset verification value for the request information for the task information, searching for other user terminals that contributed to the verification completion, and adjusting the ranking of the user terminal downward ,
How to reward AI and distribute the rewards to other users.
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 프로그램이 저장된 메모리; 및
상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라,
사용자 단말로부터 태스크 정보를 수신하고 상기 태스크 정보를 입력 값으로 하여 AI를 통하여 태스크 수행결과를 출력 값으로 수집하고 상기 태스크 수행결과를 제공한 AI에게 보상을 제공하고 상기 AI에게 제공된 보상을 기 설정된 기준에 부합하는 타 사용자 단말로 분배하되,
상기 기 설정된 기준은,
상기 타 사용자 단말의 랭킹, 상기 태스크 수행결과를 제공한 빈도수에 대한 과거 이력 및 기 지정된 타 사용자 단말 중 어느 하나 이상을 포함하는 것이고,
상기 기 설정된 기준에 기초하여 차등 분배되거나, 상기 타 사용자 단말의 랭킹에 따라 다른 비율로 분배되는 것인,
AI에게 보상을 제공하고 제공된 보상을 타 사용자에게 분배하는 방법을 수행하는 서버.
In the server performing a method of providing a reward to the AI and distributing the provided reward to other users,
A memory in which a program for providing rewards to AI and distributing the rewards provided to other users is stored; And
It includes a processor for executing the program,
The processor according to the execution of the program,
Receiving task information from the user terminal, collecting the task execution result as an output value through AI using the task information as an input value, providing compensation to the AI that provided the task execution result, and the compensation provided to the AI based on preset criteria Distribute to other user terminals that meet the
The preset criteria are,
It includes any one or more of the ranking of the other user terminal, the past history of the frequency that provided the result of performing the task, and another predefined user terminal,
Differential distribution based on the preset criteria, or is distributed at different rates according to the ranking of the other user terminal,
A server that performs a method of providing rewards to AI and distributing the rewards provided to other users.
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Families Citing this family (2)
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WO2025058095A1 (en) * | 2023-09-12 | 2025-03-20 | 주식회사 헤세그 | Method and system for verifying data using blockchain network |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160321676A1 (en) * | 2015-05-01 | 2016-11-03 | Monegraph, Inc. | Sharing content within social network services |
KR101780237B1 (en) * | 2016-04-11 | 2017-09-21 | 고려대학교 산학협력단 | Method and device for answering user question based on q&a data provided on online |
JP2017211689A (en) * | 2016-05-23 | 2017-11-30 | 株式会社ツクタ技研 | Classification model device, classification model learning method, and classification model learning program |
-
2018
- 2018-05-25 KR KR1020180059835A patent/KR102118076B1/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160321676A1 (en) * | 2015-05-01 | 2016-11-03 | Monegraph, Inc. | Sharing content within social network services |
KR101780237B1 (en) * | 2016-04-11 | 2017-09-21 | 고려대학교 산학협력단 | Method and device for answering user question based on q&a data provided on online |
JP2017211689A (en) * | 2016-05-23 | 2017-11-30 | 株式会社ツクタ技研 | Classification model device, classification model learning method, and classification model learning program |
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