• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.66-71
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• 2010

BPMS, ERP, SCM 등 프로세스 인식 정보시스템들이 널리 쓰이게 되면서 프로세스 마이닝에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실행되는 동안 저장된 이벤트 로그로부터 정보를 추출하는 기법이다. 추출된 로그정보는 비즈니스 프로세스의 분석 및 재설계에 사용될 프로세스 모델을 생성하게 된다. 프로세스 마이닝 기법은 프로세스의 자동화 및 기업의 업무정보들을 관리하는 프로세스 기반 정보시스템의 정확성 및 효율성을 위한 중요한 부분을 차지하지만 현재까지의 연구는 생성된 이벤트 로그로부터 프로세스 모델을 재설계하는 프로세스 발견 기법 (Process Discovery Technique)을 적용한 부분에서만 활발히 진행되었다. 프로세스 마이닝은 프로세스 발견 기법 외에도 프로세스 적합성검사 기법 (Process Conformance Checking Technique) 및 프로세스 확장 기법 (Process Extension Technique)이 존재한다. 이들은 많은 프로세스 발견 기법에 대한 연구들이 진행되고 나서야 최근 프로세스 마이닝의 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 프로세스 적합성 검사를 위해 수집된 이벤트 로그와 기존에 나와 있는 여러 가지 프로세스 발견 알고리즘을 통해 생성된 프로세스를 수치적으로 비교할 수 있는 두 가지 애트리뷰트를 제시하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.13 no.2
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• pp.181-194
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• 2008

Process mining aims at extracting useful information from system log of business process execution. As process-aware information systems, such as BPMS, ERP, and SCM, spread, researches on process mining get more significance. In this paper, we propose the methodology of clustering process log before process mining and also present the prototype system. The proposed methodology can be used in accompany with the existing process mining algorithms to improve their performance. The process log clustering system PROCLE, presented in this paper, supports to classify the process instances in the system log in order to extract the appropriate level of process model according to the users' need. The proposed methodology was implemented on the open platform for process mining, ProM.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.133-135
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• 2002

본 논문에서는 워터플로우 마이닝을 위하여 프로세스 변형 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 마이닝이란 워크플로우의 모니터링을 이용하여 워크플로우 시스템의 프로세스의 경향을 분석하여 또 다른 정보를 제공하는 기법을 의미한다. 이러한 워크플로우 마이닝을 구한 프로세스의 변형 알고리즘은 빌드 타임에서 정의된 워크플로우 프로세스의 흐름을 마이닝을 위한 형태로 변형하는 과정으로, 데이터의 흐름정보와 프로세스의 흐름정보를 이용하여 정의된 프로세스의 로든 경로를 트리 명태로 바꾸고, 워크플로우 실행 경고일 트리의 각 줄기를 분석하여 워크플로우 마이닝을 실현할 수 있다. 이와 같은 과정은 통하여 추출된 워크플로우 마이닝은 조지 또는 기관의 프로세서 경향을 추측하여 부가적인 정보를 제공 할 수 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.785-788
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• 2012

최근 B2C 서비스산업에 있어 기업 간의 경쟁이 심화되고 새로운 비즈니스 가치 창출을 위한 필요 성이 증대되고 있는 상황에서, 기업들은 비즈니스 프로세스 관리 기술에 많은 관심을 기울이고 있다. 프로세스의 최적화를 통해 지속적으로 서비스 품질을 개선하기 위해 비즈니스 프로세스 재설계의 근거로 사용될 수 있는 비즈니스 프로세스 마이닝이 중요한 개념으로 인식되고 있다. 하지만 기존의 프로세스 마이닝에 관한 연구에서는 완성되어 있는 프로세스 로그를 기반으로 워크플로우 기반의 프 로세스 모델을 추출하는 단조로운 형태였기 때문에 다양한 형태의 비즈니스 프로세스를 표현하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 컨벤션, 대학,병원등 광범위한 지식서비스 분야에서 적합한 Prototype 기관을 Test bed로 다양한 프로세스 마이닝 기법으로 분석하여 해당 조직의 문제 프로세스를 발견하 고 개선점을 제안하다. 또한 B2C 서비스 산업에서 적절한 Test bed를 선정하여, 실제 프로세스를 기 존의 legacy system의 event log file에서 분석하여 bottle neck process를 찾아내고, 문제 프로세스를 개선하는 과정을 자동화된 모델링 및 분석 툴을 사용하여 실증적으로 보여준다.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.1
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• pp.47-54
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• 2018

Previous studies of business process analysis have analyzed various factors such as task, customer service, operator convenience, and execution time prediction. To accurately analyze these factors, it is effective to utilize actual historical data recorded in information systems. Process mining is a technique for analyzing various elements of a business process from event log data. In this case study, process mining was applied to the transaction data of a purchase agency to analyze the business process of their procurement process, the execution time, and the operators.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.5
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• pp.51-66
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• 2023

In this paper, we propose a new type of process discovery framework, which is named as control-path-driven process group discovery framework, to be used for process mining and process reengineering in supporting life-cycle management of business process models. In addition, we develop a process mining system based on the proposed framework and perform experimental verification through it. The process execution event logs applied to the experimental effectiveness and verification are specially defined as Process BIG-Logs, and we use it as the input datasets for the proposed discovery framework. As an eventual goal of this paper, we design and implement a control path-driven process group discovery algorithm and framework that is improved from the ρ-algorithm, and we try to verify the functional correctness of the proposed algorithm and framework by using the implemented system with a BIG-Log dataset. Note that all the process mining algorithm, framework, and system developed in this paper are based on the structural information control net process modeling methodology.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.4
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• pp.399-406
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• 2013

Recently, studies about process mining for creating and analyzing business process models from log data have received much attention from BPM (Business Process Management) researchers. Process mining is a kind of method that extracts meaningful information and hidden rules from the event log of enterprise information systems such as ERP and BPM. In this paper, repair processes of electronic devices are analyzed using ProM which is a process mining tool. And based on the analysis of repair processes, the method for finding major failure patterns is proposed by multi-dimensional data analysis beyond simple statistics. By using the proposed method, the reliability of electronic device can be increased by providing the identified failure patterns to design team.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.2
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• pp.375-380
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• 2019

In this paper, we study learning process mining and analytic technology based on open education platform. A study on mining through personal learning history log data based on an open education platform such as MOOC which is growing in interest recently. This technology is to design and implement a learning process mining framework for discovering and analyzing meaningful learning processes and knowledge from learning history log data. Learning process mining framework technology is a technique for expressing, extracting, analyzing and visualizing the learning process to provide learners with improved learning processes and educational services.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.6
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• pp.83-89
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• 2018

In workflow process intelligence and systems, workflow process mining and analysis issues are becoming increasingly important. In order to improve the quality of workflow process intelligence, it is essential for an efficient and effective data center storing workflow enactment event logs to be provisioned in carrying out the workflow process mining and analytics. In this paper, we propose a three-dimensional process-aware datacube for organizing workflow enterprise data centers to efficiently as well as effectively store the workflow process enactment event logs in the XES format. As a validation step, we carry out an experimental process mining to show how much perfectly the process-aware datacubes are suitable for discovering workflow process patterns and its analytical knowledge, like enacted proportions and enacted work transferences, from the workflow process enactment event histories. Finally, we confirmed that it is feasible to discover the fundamental control-flow patterns of workflow processes through the implemented workflow process mining system based on the process-aware data cube.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.130-132
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• 2001

워크플로우의 응용 분야 중에서 전자상거래의 B2B나 B2C에 적용하는 사례가 빈번히 발생하는 추세이다. 이에 워크플로우의 모니터링을 이용하여 전자상거래의 프로세스의 경향을 분석하여 기업에게는 고객의 분석, 고객에게는 상품의 선택에 있어서 정보를 제공할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 워크플로우를 적용한 전자상거래의 프로세스 마이닝이라 할 수 있다. 프로세스 마이닝을 위해 내부 데이터 흐름 즉, 워크플로우의 관련데이터를 모니터링하여 제공해야 한다. 또한 기존의 모니터링의 기능 중에 프로세스의 흐름을 분석하는 기능을 추가해야 한다. 본 논문에서는 프로세스 마이닝이 하는 알고리즘을 일반화 하여 전자상거래의 최대 관심사인 CRM을 구축하는 정보로 제공한다.