• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.77-85
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• 2013

본 논문에서는 워크플로우 소셜 네트워크(WSSN, Workflow-supported Social Network) 근접중심성 분석 알고리즘을 제안한다. 워크플로우모델과 모델의 실행을 기반으로 형성되는 업무수행자들간의 협업 관계를 워크플로우 소셜 네트워크라고 정의하고, 이를 기존의 소셜 네트워크 근접중심성 분석기법을 적용하여 워크플로우 소셜 네트워크의 근접중심성을 분석하는 알고리즘을 설계한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우모델로부터 해당 워크플로우 소셜 네트워크 근접중심성을 분석함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.65-71
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• 2016

본 논문에서는 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크의 사이중심도 분석방법과 그에 따른 알고리듬을 제안한다. 기존의 워크플로우 소셜네트워크는 워크플로우 모델을 구성하는 단위업무를 처리하는 과정에서 수행자들간의 업무전달관계 유무를 이진 소셜네트워크 모델로 표현한 것이다. 그러나, 워크플로우 기반 조직을 구성하는 수행자들간의 업무전달관계를 효과적으로 분석하기 위해서는 기존의 수행자들간의 관계유무를 기본으로 하는 이진 소셜네트워크 정보 뿐 만 아니라 수행자들간의 정량적 업무전달관계와 그 업무전달관계의 방향성 또한 효과적인 분석결과를 획득하는데 있어서 매우 중요한 요인이다. 결과적으로, 본 논문에서는 수행자 그룹의 효과적인 업무전달관계 분석을 수행하기 위하여 정량적 업무전달관계 수준과 그의 방향성을 고려한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크 개념과 수행자 그룹의 사이중심도 분석방법 및 알고리듬을 제안한다. 특히, 제안한 분석방법을 검증하기 위하여 기존의 이진 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법과 본 논문에서 제안한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법을 특정 워크플로우 모델에 적용하여 그 분석결과를 비교한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1454-1466
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• 2016

This paper implements an estimated ranking algorithm of closeness centrality measures in large-scale workflow-supported social networks. The traditional ranking algorithms for large-scale networks have suffered from the time complexity problem. The larger the network size is, the bigger dramatically the computation time becomes. To solve the problem on calculating ranks of closeness centrality measures in a large-scale workflow-supported social network, this paper takes an estimation-driven ranking approach, in which the ranking algorithm calculates the estimated closeness centrality measures by applying the approximation method, and then pick out a candidate set of top k actors based on their ranks of the estimated closeness centrality measures. Ultimately, the exact ranking result of the candidate set is obtained by the pure closeness centrality algorithm [1] computing the exact closeness centrality measures. The ranking algorithm of the estimation-driven ranking approach especially developed for workflow-supported social networks is named as RankCCWSSN (Rank Closeness Centrality Workflow-supported Social Network) algorithm. Based upon the algorithm, we conduct the performance evaluations, and compare the outcomes with the results from the pure algorithm. Additionally we extend the algorithm so as to be applied into weighted workflow-supported social networks that are represented by weighted matrices. After all, we confirmed that the time efficiency of the estimation-driven approach with our ranking algorithm is much higher (about 50% improvement) than the traditional approach.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.71-77
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• 2015

본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.67-73
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• 2015

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.25-34
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• 2013

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.59-66
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• 2015

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.

• 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.