컴퓨터의 보급과 네트워크의 확산, 그리고 업무의 자동화 흐름을 타고 많은 비즈니스 업무들이 자동화되고 있다. 이런 자동화를 위해 필요한 시스템이 워크플로우 관리 시스템이다. 최근 웹의 활성화롤 비즈니스 업무들도 웹상에서 수행될 필요성이 증가하였고 이를 지원하기 위해 워크플로우 관리 시스템도 웹에 맞게 변경될 필요성이 대두되었다. 기존의 워크플로우 시스템은 웹에 대한 고려가 되어 있지 않았다. 이에 본 논문에서는 웹기반 워크플로우 관리 시스템의 구조를 제안한다.
협업 컴퓨팅 환경은 컴퓨팅, 네트워크 자원을 통하여 연구자들간의 협력을 하는 일련의 작업 과정을 의미한다. 사람이 포함되어 있는 복잡한 연구환경에서 워크플로우 기반의 작업 수행은 협업환경을 위해 유용하게 사용된다. 하지만 자원의 예기치 못한 자원의 성능 저하는 전체 워크플로우의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 워크플로우 자원 스케줄링에 있어서 최초에 결정되어 할당된 자원을 재배치 시키는 재구성 기법을 통하여 워크플로우 응용의 성능 저하를 개선하고자 한다.
인터넷의 대중화로 네트워크 트래픽은 지속적으로 증가하고 복잡해지고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효율적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 기존 시그니쳐 기반의 인터넷 트래픽 분석 방법의 한계점을 극복하고 분석 경과의 성능 향상(분석률)을 위해 플로우 상관관계를 이용한 트래픽 분석 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시그니쳐 기반 분석기의 결과를 입력 받아 분석된 플로우와 그렇지 않은 플로우을 간의 상관관계를 파악하고 이를 통해 분석되지 않은 플로우를 분석한다. 총 4가지(서버-클라이언트 발생 시간, 호스트-호스트, 통계) 세부 분석 방법과 이를 통합한 플로우 상관관계 기반 분석기를 제안한다. 또한 실험과 검증을 통하여 플로우 상관관계 기반 응용 분석 방법의 타당성을 증명한다.
최근 기업들은 조직 내외의 협업 또는 협력에 의해 발생되는 거대량의 업무들을 안정적으로 처리해줄 수 있는 초대형 워크플로우 관리 시스템의 등장을 요구하고 있다. 워크플로우 벤더들은 초대형 워크플로우 서비스를 지원하는 워크플로우 관리시스템을 구현하기 위해, 하드웨어들의 추가적 확장을 통한 워크플로우 관리 시스템의 성능 향상을 모색하고 있다. 그러나 워크플로우 관리 시스템의 소프트웨어적인 아키텍처를 고려하지 않은 단순한 물리적 확장은 시스템 구축에 소요되는 시간적 또는 비용적 낭비를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 워크케이스 기반 워크플로우 아키텍처를 제안하고, 해당 아키텍처를 토대로 하는 초대형 워크플로우 관리 시스템을 구현한다. 또한 워크케이스 기반 초대형 워크플로우 관리 시스템에 관한 생성 반응 시간 관련 실험을 통해서, 논리적인 소프트웨어 아키텍처의 개선이 워크플로우 관리 시스템의 초대형성에 매우 큰 영향을 미칠 수 있음을 증명하고자 한다.
e-비즈니스의 활성화에 따른 기업 환경의 변화로 인해 전자상거래와 물류 및 공급망의 현실적/효율적 운영관리를 위한 새로운 개념의 워크플로우 관리 시스템의 필요성이 절대적으로 요구되고 있다. e-비즈니스는 기업 내부 프로세스와 기업간 거래 프로세스와의 연동을 수반하기 때문에 워크플로우 관리 시스템 또한 다중 기업들간의 워크플로우 모델의 상호 연동이 필요하다. 따라서 전자상거래를 위한 기업들은 서로 다른 워크플로우 관리 시스템 및 워크플로우 모델들간의 상호 운영적인 문제를 해결하는 방법에 대한 관심이 증대되었다. 본 논문은, 워크플로우 모델러와 ebXML 기반 비즈니스 프로세스 모델러의 연계를 통해 ebXML을 기반으로 e-비즈니스를 위한 워크플로우 모델링 기법을 제시함으로써, 거래 기업간의 표준화된 비즈니스 프로세스 모델링을 효율적으로 지원하는 것을 목적으로 한다.
본 논문은 변형성과 재 사용성이 우수한 컴포넌트 기반의 어플리케이션 서버 플랫폼을 구현하는데 필수적인 기술인, 워크플로우 관리 기술의 Built-Time 부분의 설계 및 구현을 다룬다. 워크 플로우 관리 시스템의 기능은 크게 Build-Time 부분과 Run-Time 부분으로 나누어서지는데, Build-Time 부분은 워크플로우프로세스를 사용하기 전에 정의하는 관점에서 기능을 수행하고 Run-Time 부분은 설정된 워크플로우 프로세스 정의에 따라 프로세스를 실제로 동작시키는 관점에서 기능을 수행한다. Run-Time 부분은 워크플로우 관리 시스템의 핵심 부분인 워크플로우 엔진 모듈을 포함하고 있다. 본 논문은 Build-Time 부분을 다룬다. 본 논문에서는 우리가 구현한 워크플로우 관리 시스템의 다양한 형태의 프로세스를 지원하는 프로세스 정의 모델과 그에 대한 XML 구조의 설계 및 프로세스 정의에 대한 객체를 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 워크플로우 기반 엔터프라이즈 소셜 네트워크의 비연결성 결정 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 엔터프라이즈 소셜 네트워크는 워크플로우 모델에서 업무를 할당받은 수행자들의 관계를 발견한 것이며, 업무 수행자의 능력을 분석하고 수치화하는데 유용하다. 그러나 워크플로우의 특성상 비연결 네트워크가 존재할 수 있으며, 이로 인해 논리적/수학적으로 수행자 분석에 타당하지 않은 결과를 도출할 수 있다. 즉, 워크플로우 네트워크를 분석하기에 앞서 해당 네트워크의 비연결성 여부를 판단해야한다. 따라서 본 논문에서는 비연결성의 생성 원인을 규명하고, 워크플로우 기반 엔터프라이즈 소셜 네트워크 모델의 비연결성을 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
이동 에이전트 기반 워크플로우 시스템에서 워크플로우는 프록시 에이전트라는 이동 에이전트에 의해 수행되며 워크플로우를 구성하는 각 작업들은 서브 에이전트라는 여러 이동 에이전트들에게 위임된다. 워크플로우의 수행을 위해서는 프록시 에이전트와 서브 에이전트간 상호협력이 필요하며 이를 위해 에이전트간 통신 기반구조가 요구된다. 본 논문에서는 에이전트간 통신 방법으로서 동기적 통신과 비동기적 통신을 위한 기반구조를 설계한다.
본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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