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.
기업의 업무 활동은 수많은 프로세스로 이루어져 있고 기업들이 업무를 처리하는 모든 활동 속에서 수많은 비즈니스 프로세스가 동시다발적으로 생성되고 처리된다. 전사적 업무환경은 업무의 처리를 간편하게 만든 동시에 더욱 복합적인 업무 형태를 만들어내었고 이에 따라 비즈니스 프로세스의 효율적 관리가 더욱 절실하게 되었다. 이에 기업 및 조직은 프로세스에 대한 개선과 새로운 비즈니스의 발견을 목표로 프로세스를 분석하고 비즈니스와 관련한 지식 도출을 위한 연구 개발에 집중하게 되었다. 프로세스를 분석하고 개선하기 위한 연구들로써 프로세스 마이닝, 프로세스 재발견, BPR(Business Process Reengineering) 등의 개념들이 등장하였고 실제 적용을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 프로세스 인스턴스들의 이력 정보에 대한 데이터웨어하우징을 통한 접근법을 따르고 있다. 이러한 접근법은 점점 복잡화되는 최근의 기업 환경과 수시로 변화하는 사용자의 요구를 충족시키기에 부족하다. 분석적인 측면을 고려하여 설계된 프로세스 인스턴스들은 효과적인 그룹화가 가능하고, 분석 도메인 내에서 사용자의 분석 요구가 변화하게 되는 경우에도 분석 비용을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 기존 프로세스 모델링 방법론인 ICN을 확장하여 효과적인 프로세스 분석과 비즈니스 관련 지식 도출을 목표로 색채형 워크플로우 모델을 정의한다. 프로세스 인스턴스들에 대한 실행 정보를 통해 수동적인 프로세스 분석이 아닌, 프로세스 정의 시점부터 비즈니스 지식 도출을 목표로 하여 적극적이고 사용자 중심적인 프로세스 분석이 가능하게 한다.
Process mining aims at mining valuable information from process execution results (called "event logs"). Even though process mining techniques have proven to be a valuable tool, the mining results from real process logs are usually too complex to interpret. The main cause that leads to complex models is the diversity of process logs. To address this issue, this paper proposes a trace clustering approach that splits a process log into homogeneous subsets and applies existing process mining techniques to each subset. Based on log profiles from a process log, the approach uses existing clustering techniques to derive clusters. Our approach are implemented in ProM framework. To illustrate this, a real-life case study is also presented.
비즈니스 프로세스 및 워크플로우 기술의 국제표준화기구인 WfMCl)에서는 최근 비즈니스 프로세스 인텔리전스 마이닝 분야에 대한 산업체의 관심이 증가함에 따라 프로세스 실행이벤트로그 표준포맷인 비즈니스 프로세스 분석로그 포맷, BPAF2) 1.0을 공식적으로 발표한 바 있다. 즉, 비즈니스 프로세스 인텔리전스 마이닝 기술은 비즈니스 프로세스 모델의 실행이벤트로그로부터 제어흐름, 데이터흐름, 역할흐름, 수행자흐름 등의 흐름중심의 인텔리전스와 최근에 관심이 집중되는 프로세스기반 소셜네트워크, 소속성네트워크 등의 관계중심의 인텔리전스를 마이닝하는 일련의 알고리즘들과 분석기법들로 구성되는데 현재의 표준포맷인 BPAF 1.0은 비즈니스 프로세스의 제어흐름 인텔리전스 마이닝에 초점 맞추고 있어 최근에 관심이 집중되는 관계중심의 인텔리전스 마이닝을 지원할 수가 없다. 따라서, 본 표준화 논문에서는 제어흐름 인텔리전스 이외에 데이터흐름, 역할흐름, 수행자흐름의 흐름 중심 인텔리전스 뿐만 아니라 프로세스기반 소셜네트워크, 소속성 네트워크의 관계중심 인텔리전스의 마이닝을 지원할 수 있도록 기존의 BPAF 1.0 표준포맷을 확장한 BPAF 2.0 표준포맷을 제안한다. 특히, 본 논문에서 제안하는 BPAF 2.0은 한국정보통신기술협회 표준총회의 e 비즈니스 프로젝트 그룹을 통한 국내 표준안의 기반기술이 될 뿐 만 아니라 BPAF 1.0을 제정한 WfMC 국제표준화기구의 국제 표준안의 확장에 기여할 것이라고 판단한다.
Thanh-Hai Nguyen;Kyoung-Sook Kim;Dinh-Lam Pham;Kwanghoon Pio Kim
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2316-2332
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2024
In this paper, we introduce a web-based system that leverages the capabilities of the ρ(rho)-algorithm, which is a Structure Information Control Net (SICN)-oriented process mining algorithm, with open-source platforms, including Django, Graphviz, and Cytoscape, to facilitate the rediscovery and visualization of business process models. Our approach involves discovering SICN-oriented process models from process instances from the IEEE XESformatted process enactment event logs dataset. This discovering process is facilitated by the ρ-algorithm, and visualization output is transformed into either a JSON or DOT formatted file, catering to the compatibility requirements of Cytoscape or Graphviz, respectively. The proposed system utilizes the robust Django platform, which enables the creation of a userfriendly web interface. This interface offers a clear, concise, modern, and interactive visualization of the rediscovered business processes, fostering an intuitive exploration experience. The experiment conducted on our proposed web-based process discovery system demonstrates its ability and efficiency showing that the system is a valuable tool for discovering business process models from process event logs. Its development not only contributes to the advancement of process mining but also serves as an educational resource. Readers, students, and practitioners interested in process mining can leverage this system as a completely free process miner to gain hands-on experience in rediscovering and visualizing process models from event logs.
Purpose: To identify user requirements for electronic nursing record (ENR) systems so as to ensure system usability. Methods: A mixed methods approach were applied in three steps : (i) task and workflow analysis with literature review of nursing documentation, (ii) literature reviews of system usability, and (iii) Use Case idenfication and consensus-based validation. We analyzed the nursing activity logs collected from a time-motion investigation of six hospitals. The Use Cases were validated by eight clinical experts from different hospitals and two experts from academia in a sequential Delphi survey. Consensus was achieved for the significance score and agreement among the panel. Results: Eight task groups and patterns of task flow were observed, which were translated into nine Use Cases. The specification of Use Cases was derived from principles, guidelines, and recommendations on nursing documentation and electronic health record systems, which was organized into three requirements of each Use Case: functionality, information, and design characteristics. Each Use Case achieved an agreement of 50~70%, and significance scores of 4 or 5 on a 5-point Likert scale. Conclusion: The nine Use Case identified were considered to be important and adequate in terms of both clinical and informatics contexts.
기업 간의 경쟁이 심화되고 새로운 비즈니스 가치 창출을 위한 필요성이 증대되고 있는 상황에서, 기업들은 비즈니스 프로세스 관리 기술에 많은 관심을 기울이고 있다. 하지만 비즈니스 분석가와 시스템 개발자간의 이해 정도 및 의견 불일치 등으로 인하여 프로세스가 의도한대로 실행되지 않거나 효율이 떨어지는 프로세스 등이 설계될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 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 프로세스 모델을 추출하는 단조로운 형태였기 때문에 다양한 형태의 비즈니스 프로세스를 표현하는데 한계가 있었으며, 새로운 프로세스 로그가 추가될 때마다 로그 정보들을 재 스캔해야함으로 프로세스 검출 및 로그정보 탐색시간이 느려지는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관성 분석에 사용되는 FP-트라를 비즈니스 프로세스에 적합하게 변형하여 추가되는 대량의 프로세스 로그 정보를 재 스캔과정 없이 사용자가 원하는 수준의 프로세스 모델을 검출하도록 지원하는 변형된 FP-트리 기반의 프로세스 마이닝 알고리즘을 제시하고자 한다.
Organizations design and operate business process models to achieve their goals efficiently and systematically. With the advancement of IT technology, the number of items that computer systems can participate in and the process becomes huge and complicated. This phenomenon created a more complex and subdivide flow of business process.The process instances that contain workcase and events are larger and have more data. This is an essential resource for process mining and is used directly in model discovery, analysis, and improvement of processes. This event log is getting bigger and broader, which leads to problems such as capacity management and I / O load in management of existing row level program or management through a relational database. In this paper, as the event log becomes big data, we have found the problem of management limit based on the existing original file or relational database. Design and apply schemes to archive and analyze large event logs through Hadoop, an open source distributed file system, and HBase, a NoSQL database system.
정보 기술이 적용된 장비 및 운영 시스템의 발달로 실시간 운영 데이터를 수집할 수 있게 되었으며, 현재 많은 터미널이 생산성 분석을 위해 상세한 작업이력을 추적하고 있다. 터미널 운영자는 수집된 작업이력 데이터를 통해 운영 중 발생하는 문제점들을 해결할 수 있는 방안을 도출하기 원하지만, 방대한 양의 자료를 수작업으로 분석하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 터미널 운영 중 획득된 작업이력을 바탕으로 터미널 운영자가 원하는 컨테이너 터미널의 성능지표를 손쉽게 도출하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위해 다양한 컨테이너 터미널의 환경과 운영 방식, 운영 장비 등을 지원하기 위해 범용적으로 사용될 수 있는 형식 프레임워크(formal framework)를 고안하였다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 컨테이너 처리 객체라는 개념을 기반으로 터미널 형태, 로그 데이터, 장비의 워크플로우, 통계 처리 및 보고서를 각각 정의하는 사용자 명세 부분으로 구성된다. 그리고 제안된 프레임워크를 기반으로 터미널 성능 분석 시스템을 개발하여 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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