본 논문에서는 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 인텔리전스를 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델과 그의 실행을 기반으로 형성되는 수행자들간의 협업 인텔리전스를 "워크플로우 소셜네크워크 인텔리전스"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, Information Control Net)기반 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스를 성공적으로 생성할 수 있음을 증명하므로서 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.691-708
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2014
This paper formalizes a special type of social networking knowledge, which is called "workflow performer-role affiliation networking knowledge." A workflow model specifies execution sequences of the associated activities and their affiliated relationships with roles, performers, invoked-applications, and relevant data. In Particular, these affiliated relationships exhibit a stream of organizational work-sharing knowledge and utilize business process intelligence to explore resources allotting and planning knowledge concealed in the corresponding workflow model. In this paper, we particularly focus on the performer-role affiliation relationships and their implications as organizational and business process intelligence in workflow-driven organizations. We elaborate a series of theoretical formalisms and practical implementation for modeling, discovering, and visualizing workflow performer-role affiliation networking knowledge, and practical details as workflow performer-role affiliation knowledge representation, discovery, and visualization techniques. These theoretical concepts and practical algorithms are based upon information control net methodology for formally describing workflow models, and the affiliated knowledge eventually represents the various degrees of involvements and participations between a group of performers and a group of roles in a corresponding workflow model. Finally, we summarily describe the implications of the proposed affiliation networking knowledge as business process intelligence, and how worthwhile it is in discovering and visualizing the knowledge in workflow-driven organizations and enterprises that produce massively parallel interactions and large-scaled operational data collections through deploying and enacting massively parallel and large-scale workflow models.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3216-3230
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2015
A hot-issued research topic in the workflow intelligence arena is the emerging topic of "workflow-supported organizational social networks." These specialized social networks have been proposed to primarily represent the process-driven work-sharing and work-collaborating relationships among the workflow-performers fulfilling a series of workflow-related operations in a workflow-supported organization. We can discover those organizational social networks, and visualize its analysis results as organizational knowledge. In this paper, we are particularly interested in how to visualize the degrees of closeness centralities among workflow-performers by proposing a graphical representation schema based on the Graph Markup Language, which is named to ccWSSN-GraphML. Additionally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the visualization framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organizational workflow-performers.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.286-292
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2023
This article is set against the backdrop of the rapid development of the metaverse and artificial intelligence technologies, and aims to explore the possibility and potential impact of integrating AI technology into the traditional 3D animation production process. Through an in-depth analysis of the differences when merging traditional production processes with AI technology, it aims to summarize a new innovative workflow for 3D animation production. This new process takes full advantage of the efficiency and intelligent features of AI technology, significantly improving the efficiency of animation production and enhancing the overall quality of the animations. Furthermore, the paper delves into the creative methods and developmental implications of artificial intelligence technology in real-time rendering engines for 3D animation. It highlights the importance of these technologies in driving innovation and optimizing workflows in the field of animation production, showcasing how they provide new perspectives and possibilities for the future development of the animation industry.
워크플로우 프로세스 인텔리전스와 시스템에서 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석 문제가 중요해지고 있다. 워크플로우 프로세스 인텔리전스의 품질을 향상시키기 위해서는 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석을 수행할 때, 워크플로우 실행 이벤트 로그를 저장하는 효율적이고 효과적인 데이터 센터가 필수적이다. 본 논문에서는 워크플로우 이벤트 로그 데이터 센터를 효율적으로 구성하고 XES 형식으로 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 로그를 효과적으로 저장하기 위한 3차원 프로세스 기반 데이터 큐브를 제안한다. 이의 검증 단계로서, 프로세스 기반 데이터 큐브가 워크플로우 프로세스 패턴과 해당 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 내역에서 실행 비율 및 업무전달관계와 같은 분석적 지식을 발견하는데 얼마나 적합한지를 보여주기 위해 프로세스 마이닝 실행 예제를 제시한다. 결과적으로, 프로세스 기반 데이터 큐브와 이를 활용한 프로세스 마이닝 시스템의 구현을 통해, 워크플로우 프로세스의 기본적 제어흐름 패턴을 성공적으로 발견할 수 있음을 확인했다.
본 논문에서는 워크플로우 제어경로 분석 메커니즘을 제안한다. 이는 워크플로우 및 비즈니스 프로세스 기술의 활성화와 더불어 이의 적용사례가 급속히 늘어나면서 워크플로우 및 비즈니스 프로세스의 추적성과 재발견성을 최대화시키기고자 최근에 이슈화되고 있는 워크플로우 마이닝 또는 프로세스 재발견 기법으로 활용될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 제안하는 메커니즘은 두 가지 주요요소로 구성되는데, 하나는 워크플루우의 제어경로 분석을 통해 제어경로 결정 트리를 생성하는 부분이며, 다른 하나는 워크플로우의 모니터링과 실행 로그 정보로부터 워크플로우의 제어 경로를 기반으로 하는 워크프로우 실행 이력을 마이닝하는 부분이다. 결과적으로, 이 메커니즘을 통해 습득된 워크플로우 제어경로 기반 재발견 지식과 실행 이력 정보는 워크플로우의 제어경로 관련 고급정보를 구축하는데 이용될 수 있을 뿐 만 아니라 최종적으로 해당 워크플로우의 품질을 고급화시키기 위한 리엔지니어링의 주요 기반정보로 활용될 수 있다.
확률적 워크플로우 모델링 방법은 워크플로우 인텔리전스를 지원하기 위한 수학적 방법으로서 워크플로우 모델의 분석 및 시뮬레이션에 널리 사용되고 있다. 그동안에 다양한 확률적 모델링 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 자원관점의 모델링 방법으로서 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 구성하는 수행자간의 업무전달 관계를 확률적으로 나타내는 모델을 제안한다. 업무전달 관계의 확률은 단위업무 사이의 제어흐름에서 발생하는 업무전이 확률과 업무와 수행자간의 할당 확률에 의해 결정된다. 이를 위해, 본 논문에서는 정보제어넷을 기반으로 확률적 워크플로우 모델과 확률적 업무전달 관계 모델을 정형적으로 정의하고, 이를 추출하기 위한 알고리즘에 대하여 설명한다. 결과적으로 제안 모델은 조직 및 자원관점의 워크플로우 시뮬레이션 및 사후 모델-로그 비교분석에 적용될 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3611-3634
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2015
In this paper, we build a theoretical framework for quantitatively measuring and graphically representing the degrees of closeness centralization among performers assigned to enact a workflow procedure. The degree of closeness centralization of a workflow-performer reflects how near the performer is to the other performers in enacting a corresponding workflow model designed for workflow-supported organizational operations. The proposed framework comprises three procedural phases and four functional transformations, such as discovery, analysis, and quantitation phases, which carry out ICN-to-WsoN, WsoN-to-SocioMatrix, SocioMatrix-to-DistanceMatrix, and DistanceMatrix-to-CCV transformations. We develop a series of algorithmic formalisms for the procedural phases and their transformative functionalities, and verify the proposed framework through an operational example. Finally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the theoretical framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organization-wide workflow-performers.
Kim, Kyoungsook;Ham, Seonghun;Ahn, Hyun;Kim, Kwanghoon Pio
인터넷정보학회논문지
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제20권3호
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pp.85-92
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2019
In this paper, we extract the quantitative relation data of activities from the workflow event log file recorded in the XES standard format and connect them to rediscover the workflow process model. Extract the workflow process patterns and proportions with the rediscovered model. There are four types of control-flow elements that should be used to extract workflow process patterns and portions with log files: linear (sequential) routing, disjunctive (selective) routing, conjunctive (parallel) routing, and iterative routing patterns. In this paper, we focus on four of the factors, disjunctive routing, and conjunctive path. A framework implemented by the authors' research group extracts and arranges the activity data from the log and converts the iteration of duplicate relationships into a quantitative value. Also, for accurate analysis, a parallel process is recorded in the log file based on execution time, and algorithms for finding and eliminating information distortion are designed and implemented. With these refined data, we rediscover the workflow process model following the relationship between the activities. This series of experiments are conducted using the Large Bank Transaction Process Model provided by 4TU and visualizes the experiment process and results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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