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크라우드소싱 서버에서 수행되는 태스크(Task) 관리 방법에 있어서,크라우드소싱(Crowdsourcing)이 요청됨을 수신함에 따라 센싱 데이터의 밀도 및 크라우드소싱 영역 정보에 기반하여 알-트리(R-Tree)를 구축하는 단계; 및 상기 알-트리에서 리프 노드의 MBR(Minimum Bounding Rectangle) 데이터를 사용하여 기 등록된 참가자에게 태스크를 할당하는 단계를 포함하고, 상기 알-트리에서 리프 노드의 MBR(Minimum Bounding Rectangle) 데이터를 사용하여 등록된 참가자에게 태스크를 할당하는 단계는,상기 참가자와 MBR의 바운더리 사이의 거리가 기 설정된 기준 이하로 판단될 경우 데이터 센싱을 시작하고, 상기 데이터 센싱이 시작됨에 따라 감지된 타겟 데이터를 데이터 패키지 리스트로 구조화하고, 상기 MBR 데이터가 [(x1,y1),(x2,y2)]로 표현되고 익명의 위치 데이터를 Ap라 하면, 상기 MBR 데이터의 익명의 위치 데이터가 수학식 1()을 통해 계산되는 단계를 포함하고,는 참가자의 밀도에 따라 계산되고, 상기 MBR 데이터의 밀도가 기 설정된 기준 이하이면, 가 기 설정된 기준 보다 커지고, 상기 MBR 데이터의 밀도가 기 설정된 기준 이상이면, 가 기 설정된 기준보다 작아지고, 상기 참가자가 상기 MBR데이터의 바운더리 내에 존재하는 동안 데이터 센싱이 지속되고,상기 데이터 패키지 리스트는, 위치 데이터, 시간 데이터 및 센싱 데이터를 포함하고, 상기 데이터 패키지 리스트에 포함된 제1 데이터 패키지는, 상기 MBR 데이터를 포함하며, 상기 데이터 패키지 리스트에 존재하는 첫번째 데이터 패키지를 의미하고,상기 제1 데이터 패키지를 제외한 나머지 데이터 패키지는, 상기 MBR 데이터와 관련된 익명의 위치 데이터를 포함하는 태스크 관리 방법
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