기존 워크플로우 시스템은 비즈니스 프로세스 내의 정보와 제어의 흐름 수행에 있어서 중앙 집중적인 워크플로우 엔진이 전체 실행의 모든 부분을 담당하고 있다. 이러한 워크플로우 시스템이 갖는 성능, 확장성 등 구조적 제약의 단점을 극복하기 위하여 워크플로우 엔진의 분산, 이동 에이전트의 적용, 웹 기반 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 단위 업무 스케쥴링 기능과 관련된 정보를 분산된 형태로 참가자에게 일임하여 워크플로우 엔진 부하를 줄이고, 프로세스 인스턴스 단위의 이동 에이전트를 적용하여 비동기적 특성을 이용한 성능 및 확장성의 향상을 제공하는 워크플로우 시스템의 설계를 제안한다. 또한 제안한 시스템을 위하여 각 참가자별 스케쥴링 정보를 WfMC의 프로세스 정의 표준 언어인 WPDL로부터 추출하는 방법을 제안한다.
최근 사회의 다양성과 기업환경의 변화, 정보기술(IT)의 발달로 조직운영의 생산성 및 효율성 제고와 대고객 서비스 수준향상을 위해 업무처리를 자동화 시키고자 하는데 많은 관심을 가지게 되었다. 현재는 누가 무슨일을 하고 있는지 파악이 어렵고, 조직에 의해 정의된 룰과 시스템에 따르기 보다는 개인의 주관과 판단에 따른 업무 수행이 되고, 무엇보다 변화하는 시장환경에 유연하게 대응하는데 어려움이 많다. BPM(Business Process Management)은 조직내의 사람과 시스템, 어플리케이션을 통합하는 개념으로서 워크플로우와 응용프로그램통합기술(EAI)이 결합된 시스템으로 업무의 자동화는 물론 모니터링, 평가등을 통하여 획기적으로 ROI를 개선해 주며 적용을 위해서는 프로세스와 시스템을 아우러는 컨설팅과 구현이 따른다. 그러나 BPM의 개념적 만족은 하지만 초기단계로서 적용사례가 부족하여, 적용하기 위한 의사결정은 쉽지 않다. 본 논문은 BPM의 개념파악과 BPR, 워크플로우와 BPM의 차이점을 비교분석 하고, 대규모 대량의 트랜잭션과 수천명의 사용자 및 다수의 비즈니스 어플리케이션이 관여하는 금융여신 프로세스에 BPM을 적용하는 사례를 제시하고자 한다.
본 논문은 인터넷에 연결된 여러 형태의 플랫폼 상에 장착되어 있는 다양한 응용 프로그램 통합을 지원하는 e-비즈니스 응용 프로그램 통합(eAI) 프레임워크를 제안한다. 연결된 응용 프로그램은 프레임워크를 구성하고 있는 워크플로우 시스템에 의해서 구동되고 조정되면서 특정 비즈니스 목적을 달성하게 된다. 프레임워크 구성을 위해서 5개의 하위 프레임워크 구성 모듈이 도출되었으며 도출된 각 모듈의 기능과 역할이 정의되었다. 도출된 5개의 하위 모듈은 비즈니스 프로세스 설계 툴, eAI 플랫폼, 비즈니스 프로세스 변환 모듈, UDDI 연결 모듈, 그리고 워크플로우 시스템을 포함한다. 제안된 프레임워크 환경에서 기업 내$\cdot$외부 응용 프로그램들은 방화벽에 구애되지 않고 손쉽게 통합될 수 있다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 구현을 위한 워크플로우 시스템의 확장에 대해서 비교적 자세하게 기술하였으며, 구현된 eAI 프레임워크를 사용한 응용 프로그램 구현을 통하여 제안된 프레임워크의 유용성을 확인하였다. 완전한 기능을 갖춘 eAI 솔루션은 이 프레임워크에 추가적인 기능을 점진적으로 추가함으로써 구현 가능하다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 의료 분야에서는 상황인지기술을 이용하여 환자의 안전 향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 의료 기관의 환자 이상상황은 그 발생 빈도가 상당히 높다. 상황인지정보의 효과적인 관리와 이상상황에 대한 대응프로세스의 체계적인 관리의 부재로 인해 환자의 안전 제고에 대한 요구가 큰 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 세 개의 기능을 수행한다. 첫째, 상황인지 기술을 통하여 의료 기관 내에서 발생하는 모든 상황을 실시간으로 인지할 수 있도록 한다. 둘째, 인지된 상황인지 데이터의 패턴을 정의하고 규칙 기반 시스템으로 설계함으로써, 유의미한 데이터를 추출한다. 셋째, 비즈니스 프로세스 관리 시스템을 연동함으로써 환자의 이상상황을 프로세스 중심적으로 관리하도록 한다. 제안된 시스템은 u-Hospital에서 효율적으로 환자의 안전을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
21세기 들어와 기업은 갈수록 복잡해지고 변동성이 커지는 경영환경에 직면하게 되었다. 또한 다양한 고객의 요구와 치열해지는 경쟁에 대응하기 위하여 경영 전 분야에 걸쳐 긴밀하고 체계적인 의사결정 대안을 선택하고 관리해야 하는 부담이 가중되고 있다. 본 연구에서는 경영의사결정을 지원할 수 있는 기술모델을 컨설팅 문제해결 절차와 기법, 경영프로세스 지식체계와 연계하여 구성하고 문제해결도구로써 지식체계에 기반한 시뮬레이션 도구 활용에 대하여 논의하였다. 나아가 제안하는 경영의사결정지원 기술모델의 시스템구현을 통한 체계적인 지식체계의 확충과 발전 필요성을 논의하였다. 경영의사결정지원 기술모델은 크게 세 가지 요소로써 구성되는데 첫 번째는 문제해결기법으로 참조자료로써 활용이 되며, 두 번째는 표준비즈니스 프로세스와 참조프로세스 모델 정보를 포함하는 프로세스관련 지식체계이다. 세 번째 요소는 문제해결기법과 프로세스 관련 지식체계를 정보로 활용하여 대안을 생성하고 분석하는 도구인 시뮬레이터로 정의하였다. 위의 세 가지 주요요소들은 컨설팅 과정전반에서 표준화된 문세해결 절차에 따라 체계적 분석을 수행하도록 하는 가이드라인을 제세하고 각 분석단계별로 분석기법에 대한 정보를 제공하여 의사결정의 정확성와 객관성 확보를 지원한다. 경영의사결정 지원기술 모델은 궁극적으로 지식집약형 컨설팅 프로세스를 지원하여 다양한 컨설팅 지식을 축적하고 컨설팅기법의 발전과 활용을 촉진하여 컨설팅 산업 발전의 기반기술 개발에 기본 프레임워크를 제공하는데 의의를 지닌다.
엔터프라이스 아키텍처 (EA) 프레임워크는 기업의 정보기술 요소들 사이의 상호 운영성을 증가시키기 위해 활용되는 EA를 구축하기 위한 도구이다. 본 논문은 엔터프라이스 아키텍처 유닛(AU), 참조모델, 그리고 도메인 모델 사이의 연관관계를 조합하여 정의한 ENAE (ENterprise Architecture Framework)이라는 엔터프라이스 아키텍처 프레임워크의 설계 기법을 정의한 것이다. 이 기법에서 정의하는 AU는 하나의 비즈니스 프로세스와 이를 지원하는 시스템 및 기술요소들을 연관관계를 포함하여 조합한 최소단위의 EA로서. 서로 연관이 있는 AU들의 조합을 통하여 EA의 구축이 가능하도록 하였다. UML과 같이 범용성있는 모델링 언어의 사용은 비즈니스 도메인을 표현하는데 한계가 있으므로, 비즈니스 도메인의 기술에 적합한 DSM의 개념을 도입하였으며, DSM으로 정의된 AU 들은 토픽 맵을 이용하여 EA를 생성할 수 있다. 논문의 2장은 EA 관련 연구 및 DSM, 토픽 맵에 대하여 기술하였으며, 3장은 본 연구에서 제안하는 EA 프레임워크의 설계 방법에 대하여 설명하였으며, 4장에서는 본 설계 기법을 적용한 사례에 대하여 설명하였다.
최근 들어, 사람들의 삶의 질을 향상시키기 위해 유비쿼터스 기술을 활용한 서비스들이 다양하게 제공되고 있다. 다양한 서비스 중에서도 특히 교통분야에서는 유비쿼터스 기술 활용이 두드러지게 이루어지고 있는 분야이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 기술을 활용한 교통 서비스 중에서도 차량 추적 관리 서비스에 관련하여 비즈니스 모델과 비즈니스 프로세스를 파악하고자 한다. 이를 위해 차량 추적 관리서비스에 대한 정의를 살펴보고 난 후 이를 기반으로 비즈니스 모델을 도출하기 위한 세부 추적관리 서비스를 파악하였다. 연구 결과, 차량 추적관리 서비스에서 2개의 대표 서비스를 도출하였고 도출된 세부 서비스의 이해관계자, 수익자, 수익가치 모델을 도출하여 유비쿼터스를 활용한 U-차량추적관리 서비스의 비즈니스 모델을 파악하였다.
판매 후 구매자에 대한 신속하고 투명한 사후처리는 매우 중요하다. 그러나 B2B에 대한 연구는 주로 효율적인 탐색이나 협상과 관련이 있으며, 사후보증에 대한 것은 찾아보기 힘들다. 여기서는 수주생산환경의 B2B 마켓플레이스에서 판매 후 고객만족을 위한 체계적인 사후보증처리 방안을 제안한다. 관련된 기업과 마켓메이커 사이의 비즈니스 관계에 따라 하자처리, 피드백처리, 그리고 작업의뢰처리로 구분하여 각각의 프로세스를 정의한다.
본 논문에서는 워크플로우 협력네트워크 지식의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 지식을 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델을 구성하는 액티버티들과 그들의 수행자들간의 협력네트워크 지식을 "워크 플로우 협력네크워크 지식"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, information control net)기반 워크플로우 협력네트워크 지식 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 협력네트워크 지식을 성공적으로 생성할 수 있음을 증명함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
워크플로우 마이닝이란 워크플로우 관리시스템에서 생성되고 실행되어진 비즈니스 프로세스의 인스턴스의 실행경로를 분석하여 새로운 정보론 추출하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 빌드타임(Build Time)에 정의된 모델의 실행경로와 런타임(Run Time)에서 실행된 워크케이스의 실행경로를 비교/분석하여 새로운 워크플로우 모델의 제시 또는 작성된 비즈니스 프로세스의 개선을 위한 작업으로서 액티비티(activi쇼) 의존성을 이용한 워크케이스 마이닝에 관하여 기술하겠다. 제안된 워크케이스 마이닝을 위하여 각 액티비티의 의존성을 분석하여 중요경로(Essential Path)를 결정하는 액티비티 의존 넷 알고리즘(Activity-Dependent Net Algorithm)과 워크케이스 실행 정보를 이용하여 중요 경로와 일치여부를 결정하는 실행계열 분석 알고리즘(E-Walk Series Analysis Algorithm)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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