• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.2
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• pp.73-86
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• 2012

This paper theoretically derives an algorithm to discover a new type of social networks from workflow models, which is termed workflow-based social network intelligence. In general, workflow intelligence (or business process intelligence) technology consists of four types of techniques that discover, analyze, monitor and control, and predict from workflow models and their execution histories. So, this paper proposes an algorithm, which is termed ICN-based workflow-based social network intelligence discovery algorithm, to be classified into the type of discovery techniques, which are able to discover workflow-based social network intelligence that are formed among workflow performers through a series of workflow models and their executions, In order particularly to prove the correctness and feasibility of the proposed algorithm, this paper tries to apply the algorithm to a specific workflow model and to show that it is able to generate its corresponding workflow-based social network intelligence.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.529-531
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• 2005

본 논문은 한국을 비롯하여 미국, 러시아 중국 등 4개국을 연결하는 글로벌 과학기술협업연구망인 글로리아드의 활용도를 측정하여 망의 유지, 보수 및 관리를 도와주며 망의 사용국가, 사용성격 등을 분석하는데 유용하게 사용할 수 있도록 하기 위하여 한국과학기술정보연구원에서 수행하고 있는 글로벌 과학기술협업연구망 구축사업의 일환인 글로리아드-한국 링크 활용도 모니터링 시스템 (GMON-KR) 개발 연구를 소개한다. GMON-KR은 넷플로우(Netflow) 기반의 트래픽 모니터링 시스템으로써 넷플로우 데이터를 분석하여 웹페이지 기반의 테이블과 그래프로 결과를 보여주며 10분을 주기로 결과 값을 자동으로 갱신한다. 또한, 분석 결과 값을 데이터베이스에 저장하므로 추후에 원하는 정보를 추출해낼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.205-207
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• 2005

최근 수많은 정보를 통해서 증명 되듯이 비즈니스 프로세스 관리(Business Process Management, BPM)는 기업의 소프트웨어 시장의 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 비즈니스 프로세스 관리는 프로세스 전 라이프 사이클을 지원하고자 하는 개념으로 급변하는 경영 환경의 변화에서 기업의 경쟁력을 재고 하기위하여 필요로 되는 새로운 기업 컴퓨팅 패러다임이다. 비즈니스 프로세스 관리의 핵심적인 정보시스템 역할을 수행하는 워크플로우(Workflow)에서의 스케줄링은 정확한 업무 순서를 명세하기 위한 시간적인 제약들에 집중되어 있다. 워크플로우와 BPM과 같은 비즈니스 프로세스에서의 또 하나의 중요한 측면은 자원할당관리이다. 현재 대부분 다양한 자원들을 모델링하는데 초점을 맞추어 왔으며 자원들과 연관된 제약에서의 스케줄링에 대한 관심은 많지 않은 편이었다. 본 논문에서는 First Order Logic 기반의 CTR(Concurrent Transaction Logic)을 이용하여 각 비즈니스 프로세스 스케줄링을 위한 자원할당에 따른 제약들을 논리적인 모형으로 구체화하고, 모형에 필요한 변환 규칙을 소개하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.10
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• pp.10-19
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• 2014

In recent, hospital information systems are widely used to electronically record, manage and share the data collected in hospitals. Such systems have contributed greatly to improving the work efficiency in modern hospitals, however, the collected data concerning the patients should be appropriately processed and reused to provide the healthcare service providers with decision supports. Especially, this paper proposes the patient flow monitoring system for the operations management of the outpatient department for patients with chronic diseases, and discusses the related issues. The proposed system visualizes the standard process model extracted from the patient history data and various performance measures, and this enables the managers to evaluate and enhance the operations of the outpatient clinic. In this paper, the patient flow monitoring system is applied to the rheumatology clinic, and the prototype system optimized for I-pad is illustrated.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.7
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• pp.205-216
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• 2022

One of the many tools used for distributed deep learning training is Kubeflow, which runs on Kubernetes, a container orchestration tool. TensorFlow jobs can be managed using the existing operator provided by Kubeflow. However, when considering the distributed deep learning training jobs based on the parameter server architecture, the scheduling policy used by the existing operator does not consider the task affinity of the distributed training job and does not provide the ability to dynamically allocate or release resources. This can lead to long job completion time and low resource utilization rate. Therefore, in this paper we proposes a new operator that efficiently schedules distributed deep learning training jobs to minimize the job completion time and increase resource utilization rate. We implemented the new operator by modifying the existing operator and conducted experiments to evaluate its performance. The experiment results showed that our scheduling policy improved the average job completion time reduction rate of up to 84% and average CPU utilization increase rate of up to 92%.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.1
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• pp.91-99
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• 2006

This paper proposes a control path analysis mechanism to be used in the workflow mining framework maximizing the workflow traceability and re discoverability by analyzing the total sequences of the control path perspective of a workflow model and by rediscovering their runtime enactment history from the workflow log information. The mechanism has two components One is to generate the total sequences of the control paths from a workflow mode by transforming it to a control path decision tree, and the other is to rediscover the runtime enactment history of each control path out of the total sequences from the corresponding workflow's execution logs. Eventually, these rediscovered knowledge and execution history of a workflow model make up a control path oriented intelligence of the workflow model. which ought to be an essential ingredient for maintaining and reengineering the qualify of the workflow model. Based upon the workflow intelligence, it is possible for the workflow model to be gradually refined and finally maximize its qualify by repeatedly redesigning and reengineering during its whole life long time period.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.2
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• pp.11-17
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• 2021

Software-defined networking provides a programmable and flexible way to manage the network by separating the control plane from data plane. However, the limited switch memory restricts the number of flow entries in the flow table used to forward packets. This leads to flow table overflow and flow entry reinstallation, which severely degrade the network performance. Therefore, this paper proposes a comprehensive policy for timely eviction of inactive flow entries to optimally maintain flow tables usage. In particular, statistics of user datagram protocol flow entries are periodically sampled to enable the inactive entries to be evicted early. Through traffic-based experiments, we found that the proposed system reduces the number of overflow occurrences and flow entries reinstallation compared to the random and FIFO policies.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.2
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• pp.191-203
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• 2010

Recently applications of RFID technologies in production and logistics systems are expanding. In this research, we deal with workflow modeling methods for handling RFID-tagged parts. We verified that the material flow processes in a RFID system can be designed and assessed using workflow modeling notations, and suggested available process patterns using BPMN. In addition, we proposed an algorithm to monitor the exact status of flows and determine whether some of the events are ghost reads or not by referring predefined workflow definitions. The major contribution of this research is that it has demonstrated how well-established workflow modeling methods can be applied to RFID-based systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.160-163
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• 2015

워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.348-349
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• 2011

무선네트워크 테스트베드는 근래 성공적으로 사용되는 무선네트워크 관련 연구의 검증을 위해 활발히 사용되고 있다. 무선네트워크 테스트베드는 현실적 환경을 반영하는 실험결과를 제공하지만, 주어진 환경에서의 이론적 최대 성능을 계산하기 위해서는 테스트베드 환경을 수학모델에 반영하여 이를 계산하는 번거로운 작업이 필요하다. 본 논문은 무선네트워크 테스트베드에서 실험되는 플로우들의 정보 및 주변환경 정보를 모니터링 하여, 이를 최대 쓰루풋 계산 모델에 삽입 후, 이로부터 플로우별 최대 쓰루풋 정보를 한번의 명령으로 수행 가능한 이론적 플로우 최대 쓰루풋 자동 계산 툴을 제안한다.